领导者在预测性决策中化解各方质疑的艺术

在预测性决策中,上级易对方案的合理性产生质疑,同级易对方案的安全性产生质疑,下级易对方案的务实性产生质疑,服务对象则易对方案的效果产生质疑。要想充分化解各方质疑,领导者在决策过程中就务必先重“理”、谨遵制度规则、公平公开论证并全面平衡利益。具体来说,要多做少争、多疏少压、多理少情、多证少想,提升预测性决策的科学性、客观性、合理性。

领导者运用大数据技术进行预测性决策的方略

大数据技术基于海量数据的关联性关系进行预测,能够更准确地反映事物全貌并提高预测精度和准确度。领导者应积极树立大数据意识,辩证把握大数据带来的数据爆炸、数据扭曲、数据鸿沟和数据侵权等挑战,重点掌握提高数据质量、把握预测核心、捕捉关键小数据、辅助质性分析等环节,降低预测的不确定性和模糊性,提高预测的科学性和准确性。

领导者在预测性决策中运用大数据技术的基本方略

预测性决策受工作流程、决策情势、主体能力等多种因素的影响,从而导致决策后果的不确定性风险剧增。大数据技术的全面汇总分析、预测分析、决策支持功能有助于领导者破解预测性决策中的风险点。领导者运用大数据技术,应在流程上体现"全"字,即全面采集、全局考虑、全程应用;在参与上体现"勇"字,即勇于学习、勇于使用、勇于担当;在价值定位上体现"人"字,即人本思维、人脑决策、人才运用。

领导者在预测性决策中化解各方质疑的艺术

预测性决策在工作流程上具有超前性,在稳定系数上具有风险性,在实践指导上具有局限性。预测性决策在开展过程中往往会引发较大的观点分歧和意见差异,其主要原因是潜在风险难以估量、利益诉求多元、参与主体思维不同。领导者化解预测性决策中各方主体的质疑,可以采取精准剖析决策方案、系统兼顾各方意见、重点对象各个击破等策略。

预测性决策中的陷阱及其破解策略

决策内容的超前性、信息处理的局限性、参与主体的质疑性容易使领导者在预测性决策中陷入锚定效应、框架效应、错误共识效应、沉没成本效应、布里丹毛驴效应等决策陷阱中,大大降低决策效益。可利用大数据技术辅助领导者制定科学的决策。在决策管理上,建立规范的决策体系;在信息处理上,打造高效的认知模型;在成效预估上,搭建可视的分析平台;在效应反馈上,构建科学的反馈系统。

大数据技术在领导者预测性决策中的运用价值和途径探析

大数据技术已成为新时代领导者进行预测性决策的必要条件。在预测性决策中运用大数据技术,要有效规避“唯数据主义”造成的组织目标异化、“一切皆数据”造成的决策复杂化以及信息透明化可能产生的“数据裸奔”等问题。新时代领导者应自觉树立大数据思维、掌握大数据技术、建立大数据机制,在预测性决策中掌握大数据运用的规律与趋势,以及主观与客观、定性与定量、短期与长期相统一的基本方略,切实提升“数据决策力”,提高决策的精准化、科学化水平。

风险对冲思维在预测性决策中的运用原则与策略

预测性决策的超前性特质决定了其高风险性。在预测性决策中,领导者应基于适中性发展、杠铃式分布、精准化分配、规范性执行等原则运用风险对冲思维,在发展模式上,将创新与保守对冲;在发展策略上,将进攻与防守对冲;在策略抉择上,将经验与推理对冲;在事务处理上,将原则与灵活对冲等。这有助于领导者提高决策效率、降低决策风险、稳定决策收益。

新一代信息技术对领导者预测性决策的影响和启示

新一代信息技术要素在政府管理业务流程应用过程中可协调各生产要素之间相互作用的关系,提高政府应对非正常重大突发公共事件的能力,提升政府治理体系现代化水平。从信息技术对管理决策的影响、对领导者决策路径的影响等方面分析,新一代信息技术对预测性决策的影响启示领导者,要以信息技术特征为导向,夯实预测性决策基础;持续建设并完善数据平台,加强预测性决策支撑;遵循新一代信息技术发展规律,提高预测性决策准确性。

预测性决策风险的分级管控策略分析

阐述了预测性决策具有的普遍性、不确定性和选择性特征,以及预测性决策风险具有的发生概率和损失程度的不确定性,通过构建决策风险管控的识别-分析-分类-管控(DACM)动态模型,在对比分析风险识别的各类方法和制定风险的分析、分类方法后,提出了针对不同级别决策风险的管控策略,为预测性决策风险的分级管控提供了科学方略。

基于深度强化学习的流水线预测性维护决策

预测性维护是一种以设备工作状态为依据的维护决策方式,旨在降低维护成本的同时提高设备乃至生产系统的运作效率。针对考虑机器劣化过程的多机流水线,以产线性能评估为基础,分析系统运行过程中机器的维护时机,研究流水线预测性维护决策问题。首先,分析了机器故障和维护活动对系统状态转移过程的影响,基于马尔科夫链构建了流水线瞬态性能评估模型,揭示了机器故障和维护活动对生产过程影响的作用机理,量化了系统瞬态产出和在制品水平等性能指标。其次,综合考虑在制品库存成本、缺货惩罚成本和预测性维护成本,以最小化系统总成本为目标,基于马尔科夫决策过程建立了流水线预测性维护决策模型。利用所提的瞬态性能评估模型模拟流水线的实时运行过程,产生神经网络训练所需的数据,利用深度强化学习算法对问题进行近似求解,获得了有效的流水线预测性维护策略。仿真实验结果表明,所提预测性维护决策方法既保证了流水线产出,又降低了在制品库存和维护成本。