{"id":25472,"date":"2021-10-27T00:00:00","date_gmt":"2024-09-13T08:48:48","guid":{"rendered":"https:\/\/wordpress-583806-4798031.cloudwaysapps.com\/komplex-problemlosning\/"},"modified":"2024-11-15T16:21:25","modified_gmt":"2024-11-15T15:21:25","slug":"komplex-problemlosning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/informator.se\/en\/komplex-problemlosning\/","title":{"rendered":"Komplex probleml\u00f6sning"},"content":{"rendered":"
\n

Vi har komplexa problem bland annat inom vetenskapen, i v\u00e5rt samh\u00e4lle, i f\u00f6retag och i m\u00e4nskliga relationer. Kaosteori, Cynefin-ramverk [1] och David Snowdens id\u00e9er [2] ger n\u00e5gra id\u00e9er om hur de ska hanteras.<\/p>\n\n\n\n

Enkla, komplicerade, komplexa och onda problem<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Enkla problem kan l\u00f6sas upprepade g\u00e5nger med b\u00e4sta praxis eftersom orsak och verkanf\u00f6rh\u00e5llanden fungerar konsekvent.<\/p>\n\n\n\n

Komplicerade problem har en m\u00e4ngd olika p\u00e5verkande och bidragande faktorer som experter kan analysera och avg\u00f6ra vilken typ av l\u00f6sning som passar i varje enskilt fall.<\/p>\n\n\n\n

\u00d6verraskningar g\u00f6r problemen komplexa. I dessa fall \u00e4r det sv\u00e5rt att se samband mellan orsak och verkan. De \u00e4r olinj\u00e4ra, de har \u00e5terkopplingsslingor och tidsf\u00f6rdr\u00f6jningar. V\u00e5ra resonemangstekniker fungerar inte. L\u00e5t oss s\u00e4ga att vi b\u00f6rjar marknadsf\u00f6ra v\u00e5r nya produkt. F\u00f6rst h\u00e4nder ingenting. Vi har inga kunder. D\u00e5 har vi pl\u00f6tsligt s\u00e5 m\u00e5nga kunder att vi inte kan leverera v\u00e5ra best\u00e4llningar. Vi bygger mer kapacitet bara f\u00f6r att se att k\u00f6parna nu \u00e4r borta.<\/p>\n\n\n\n

Ibland \u00e4r m\u00e5nga faktorer inblandade som skapar mer kr\u00e5ngliga problem. Vid en observation av problemet s\u00e5 kan det se kaotiskt ut samtidigt som statistik och data inte h\u00e4nger ihop. St\u00f6rre problem uppst\u00e5r inte av en slump, det ser bara ut s\u00e5 eftersom vi saknar f\u00f6rst\u00e5elsen men vi kan inte forts\u00e4tta analysera f\u00f6r alltid. Vi m\u00e5ste agera nu!<\/p>\n\n\n\n

Vetenskaplig metod<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Varje vetenskapsomr\u00e5de har sina egna forskningsmetoder. En generisk vetenskaplig metod b\u00f6rjar med att v\u00e4lja ut ett problem och analysera det. Analys resulterar i hypoteser av m\u00f6jliga l\u00f6sningar. Experiment utf\u00f6rs sedan f\u00f6r att se om hypotesen \u00e4r falsk. Om den klarar testerna kan det bli en permanent l\u00f6sning av denna typ av problem.<\/p>\n\n\n\n

Denna vetenskapliga metod bygger p\u00e5 empiri. Organisationer trivs med experimentskulturen. I matematik anv\u00e4nder vi bara logik. P\u00e5 andra h\u00e5ll beh\u00f6ver vi b\u00e5de verkliga bevis och logik.<\/p>\n\n\n\n

Analysera komplexa problem<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Till en b\u00f6rjan v\u00e4ljer vi det problem som vi har att g\u00f6ra med. Varf\u00f6r \u00e4r det ett problem? Hur ska vi formulera om det?<\/p>\n\n\n\n

F\u00f6r att analysera ett problem identifierar vi de p\u00e5verkande faktorerna. Fiskbensdiagram [3] kan anv\u00e4ndas f\u00f6r att beskriva dessa. Till exempel beror v\u00e5r f\u00f6rs\u00e4ljning p\u00e5 v\u00e5r produkt, dess kvalitet och pris. V\u00e5r marknadsf\u00f6ring hj\u00e4lper v\u00e5ra kunder att hitta oss. Vi kan ha problem med produktionskapacitet och v\u00e5ra konkurrenter.<\/p>\n\n\n\n

P\u00e5verkande faktorer kan \u00f6verlappa varandra och de beror p\u00e5 andra faktorer. Rotorsaksanalys \u00e4r lean-teknik som ofta anv\u00e4nder flera varf\u00f6r-fr\u00e5gor f\u00f6r att hitta den ultimata faktorn som vi b\u00f6r l\u00f6sa [4] . Att ta bort bara symtomen \u00e4r inget bra alternativ. Till exempel kan vi analysera p\u00e5verkande kvalitetsfaktorer i detta diagram. Fiskbensdiagram \u00e4ndras till ett tr\u00e4d som har m\u00e5nga grenar och undergrenar. Kepner-Tregoe probleml\u00f6sning [5] ger ett strukturerat f\u00f6rh\u00e5llningss\u00e4tt till probleml\u00f6sning med grundorsaksanalys.<\/p>\n\n\n\n

Business intelligence delar upp problemet och dess p\u00e5verkande och bidragande faktorer. Till en b\u00f6rjan kan vi anv\u00e4nda fr\u00e5geord hur, hur mycket, vad, vem, var, n\u00e4r och varf\u00f6r f\u00f6r att f\u00f6rst\u00e5 problemet. Till exempel har v\u00e5ra f\u00f6rs\u00e4ljningsint\u00e4kter sjunkit med 20 % medan priserna sj\u00f6nk med 5 % och kontrakten 15 %. De kunder som minskade k\u00f6pen mest var ungdomar i \u00e5ldersgruppen 20 till 40 \u00e5r. Detta h\u00e4nde i st\u00e4der under denna vinter och v\u00e5r.<\/p>\n\n\n\n

N\u00e4sta steg \u00e4r att g\u00f6ra v\u00e5r analys kvantitativ. Stor data (big data) l\u00e4gger till siffror i analysen.<\/p>\n\n\n\n

Systemt\u00e4nkande<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Systemt\u00e4nkande s\u00e4ger att v\u00e5ra problem uppst\u00e5r ur ett n\u00e4tverk av p\u00e5verkande faktorer och deras relationer. Vi kan anv\u00e4nda kausal loop -diagram f\u00f6r att visualisera dem. (6)<\/p>\n\n\n\n

Exempeldiagrammet visar att v\u00e5r f\u00f6rs\u00e4ljning \u00f6kar n\u00e4r efterfr\u00e5gan \u00f6kar och att efterfr\u00e5gan minskar n\u00e4r priset \u00f6kar. Det finns f\u00f6rst\u00e4rknings- och balanserings\u00f6glor som fungerar i samma eller motsatta riktningar. F\u00f6rdr\u00f6jning mellan f\u00f6rs\u00e4ljning och kapacitet resulterar i ett olinj\u00e4rt f\u00f6rh\u00e5llande mellan dem.<\/p>\n\n\n\n

Vi kan f\u00f6rs\u00f6ka f\u00f6rst\u00e5 till exempel priselasticitet med hj\u00e4lp av v\u00e5r enkla modell och data som vi har samlat in. Bara korrelation av faktorer \u00e4r inte tillr\u00e4ckligt. Vi m\u00e5ste f\u00f6rst\u00e5 mekanismen. Vi kan ocks\u00e5 ha en mekanism men inte effekten. Vi vet inte s\u00e4kert vilken som \u00e4r orsaken och vilken som \u00e4r effekten. Drar efterfr\u00e5gan pris eller pris efterfr\u00e5gan eller b\u00e5da. Timing och siffror har en inverkan p\u00e5 systemets beteende, eftersom relationerna \u00e4r olinj\u00e4ra och vi har feedback genom kapacitet i detta exempel. Vi kan anv\u00e4nda ber\u00e4kningar och datormodeller vid sidan av tester och experiment.<\/p>\n\n\n\n

Testar hypotesen<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

N\u00e4r vi f\u00f6rst\u00e5r systemet med p\u00e5verkande och bidragande faktorer i v\u00e5rt problem, brainstormar vi f\u00f6r att skapa l\u00f6sningar till v\u00e5rt problem. Till exempel kan vi f\u00e5 mer f\u00f6rs\u00e4ljning om vi ger rabatter till v\u00e5ra kunder. Detta skulle \u00f6ka efterfr\u00e5gan och f\u00f6rs\u00e4ljningen som en konsekvens.<\/p>\n\n\n\n

Vi m\u00e5ste vara f\u00f6rsiktiga och testa om v\u00e5r f\u00f6rs\u00e4ljning \u00e4r b\u00e4ttre med rabatter \u00e4n utan eftersom det finns ok\u00e4nda faktorer i komplexa system. Vi vet inte vad konkurrenterna kommer att g\u00f6ra. Det kan finnas m\u00f6jligheter i aff\u00e4rssituationen som vi inte kan f\u00f6rutse. Vi kan inte analysera f\u00f6r alltid. Vi m\u00e5ste agera nu.<\/p>\n\n\n\n

Vi kan anv\u00e4nda randomiserad dubbelblind studie som \u00e4r guldstandarden inom medicinsk forskning. Vi beh\u00f6ver veta om f\u00f6r\u00e4ndringarna i v\u00e5r f\u00f6rs\u00e4ljning beror p\u00e5 rabatter eller n\u00e5got annat. I ett experiment delar vi upp slumpm\u00e4ssigt kunderna i tv\u00e5 grupper: 1. de som f\u00e5r rabatt och 2. de som inte f\u00e5r det. Denna typ av A\/B-testning anv\u00e4nds ofta.<\/p>\n\n\n\n

Resultaten beror p\u00e5 urvalet och kundens urval. Eftersom det finns en m\u00f6jlighet till slump, har experiment kunnat upprepas. I en komplex v\u00e4rld \u00e4r de inte det. Reglerna f\u00f6r v\u00e5rt spel \u00e4ndras. Vi kommer aldrig att ha all data och vi k\u00e4nner inte till och f\u00f6rst\u00e5r inte alla bidragande faktorer perfekt.<\/p>\n\n\n\n

Interventioner<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Eftersom vi inte kan f\u00f6ruts\u00e4ga resultatet i en os\u00e4ker v\u00e4rld, g\u00e5r vi vidare steg f\u00f6r steg. Vi anpassar oss efter varje steg eftersom vi inte kan g\u00f6ra en \u00f6vergripande plan. Vi g\u00e5r fram\u00e5t hela tiden. Felsteg \u00e4r m\u00f6jliga och till\u00e5tna.<\/p>\n\n\n\n

Ledare \u00e4r \u00f6dmjuka tj\u00e4nare av andra som katalyserar uppt\u00e4ckten av nya problem och b\u00e4ttre l\u00f6sningar. Livet i os\u00e4kerhet \u00e4r som livet f\u00f6r en forskare och en tr\u00e4dg\u00e5rdsm\u00e4stare.<\/p>\n\n\n\n

Vi tolererar och uppskattar olika \u00e5sikter. Bevisbaserade l\u00f6sningar lyckas och d\u00e5liga id\u00e9er misslyckas snabbt n\u00e4r vi har frihet till vetenskap, diskussion och kommunikation. Censur \u00e4r skadligt f\u00f6r kreativiteten.<\/p>\n\n\n\n

Informators kurser:<\/h4>\n\n\n\n