Hajotusmenetelmä: tavoitteet, prosessit, rakenne ja tyypit

Hajotusmenetelmä on tapa yksinkertaistaa kaiken tyyppisten ongelmien ratkaisua perustuen niiden yksityiskohtaiseen analyysiin ja prosessin murskaamiseen useisiin vaiheisiin. Menetelmää käytetään useimmiten analytiikassa, taloustieteessä, matematiikassa ja tutkimuksen suorittamisessa.

Hajotusmenetelmä perustuu käytettävissä olevan tiedon logiikkaan ja analyysiin. Tällainen lähestymistapa asetettujen tehtävien ratkaisemiseen antaa mahdollisuuden pysyä ajan tasalla nykyisestä elämäntahdosta, tehdä liiketoimintaa ja jopa ratkaista tavallisia elämäongelmia - perhe, budjetti, psykologiset. Lisäksi tekniikkaa käyttävät jopa ne, jotka eivät tunne sen perustekijöitä eivätkä epäile sen olemassaoloa ollenkaan, eli alitajunnan tasolla. Rakennamme käyttäytymistaktiikoita kollegoiden tai sukulaisten kanssa, autamme lapsia suorittamaan vaikean kotitehtävän, ottaen huomioon päivän aikataulun ja hänen tulevaisuuden kokonaisuutena, käytämme hajoamismenetelmää yhdessä tai toisessa sen ilmenemismuodoista.

Mikä on hajotusmenetelmä?

Yksinkertaisesti sanottuna hajoaminen on yksittäisen tehtävän jakaminen pienemmiksi ja niiden johdonmukainen ratkaisu vastauksen saamiseksi kysymykseen tai saavutetun lopullisen tavoitteen saavuttamiseksi. Tekniikka on mahdollisimman yksinkertaista ja suoraviivaista, se ei vaadi tiettyjä taitoja tietyltä alalta, ja sitä voidaan käyttää tavoitteen saavuttamiseen silloinkin, kun tiedot ja kokemus ovat vähäiset.

Hajotusmenetelmästä on kirjoitettu paljon tieteellisiä teoksia, sen päävaiheet, periaatteet ja soveltamisalat on määritelty. Joillakin alueilla tekniikka on yksinkertainen, suoritetaan 2–3 vaiheessa, ja joillakin se voi viedä kauan ja kulkea askel askeleelta, ja koko ryhmä asiantuntijoita ja työntekijöitä osallistuu prosessiin.

Hajoamisprosessin avulla voit yksinkertaistaa jotain rikkomatta sen eheyttä. Toimintojen tai tehtävien erottaminen ei vaikuta saatujen osien tärkeyteen, mutta helpottaa ja toisinaan lyhentää suunnitelman toteuttamiseen kuluvaa aikaa. Järjestelmän lukumäärä tavoitteen (tasojen) saavuttamiseksi riippuu toiminnan suunnasta, menetelmän laajuudesta, ongelman ratkaisevan henkilön tietotasosta.

Huolimatta siitä, että tätä menetelmää on käytetty muinaisista ajoista lähtien, amerikkalaiset Danzing ja Wulf kuvasivat sen, rakensivat sen ja esittivät sen tieteellisen työn muodossa yksityiskohtaisesti vasta vuonna 1960. He kehittivät menetelmän algoritmit, perusperiaatteet ja menetelmän sukupolvet.

Hajoamisen periaatteet ja rakenne

Hajotustekniikoiden maksimaalisen vaikutuksen saavuttamiseksi prosessi on suoritettava tiettyjen periaatteiden (sääntöjen) mukaisesti:

• tehtävän tai tavoitteen jäsentämisen tulisi perustua niiden analyysin yksinkertaisuuteen vaiheittain,

• osatavoitteet tulisi määritellä niin, että ne ovat mahdollisimman selkeitä niille, jotka ratkaisevat ne,

• sen jälkeen kun ensimmäinen toissijaisten tehtävien substrukturaalinen rivi on muodostettu, tehtävän toteuttaja (joka ratkaisee sen) määrittelee tarpeen tutkia tavoitetta edelleen - tarvitaanko vielä yksi vaihe vai ei.

Analysoitaessa asetettua tavoitetta optimaalisen ratkaisun löytämisen vaiheittaisille vaiheille voi syntyä ristiriitoja rakennetun järjestelmän logiikkaan ja yhtenäisyyteen. Ne voidaan myös jakaa useisiin vaiheisiin ongelman ratkaisemisen virheen poistamiseksi. Tällainen lähestymistapa auttaa paitsi löytämään oikean vastauksen, myös määrittämään liiketoiminnan kehityspolun, etsimään tutkimuspolkuja ja kardinaalisia ratkaisuja taloudellisten, sosiaalisten ja psykologisten ongelmien optimoimiseksi.

Hajotusmenetelmän rakenne muodostuu sen toiminnan periaatteesta. Viimeisin (alempi) taso on alkuperäinen, ja juuri tällä aloitetaan ratkaisun etsiminen. Vaiheet suoritetaan peräkkäin, tiukasti rakennetun kaavion mukaisesti, ja pääsääntöisesti tavoitteen saavuttaminen ei vie paljon aikaa. Lisäksi hajoaminen on tehokkainta ryhmätyössä, kun kukin osallistujista suorittaa tietyn tehtävän.

Hajoamisen tavoitteet ja tyypit

Useimmiten hajotusmenetelmää käytetään nykymaailmassa liiketoiminnassa ja tarkemmin sanoen - johtamisessa, johtamistieteessä, hallinnossa, johtamisessa, kaikkien tuotanto- ja kauppaprosessien optimoinnissa. Tämä systemaattisen data-analyysimenetelmä tapahtuu

• toiminnallisia,

• rakenteellisia,

• objekti.

Funktionaalisella hajotuksella ensimmäisessä vaiheessa kehitetään tietty toimien algoritmi, jonka alla datajärjestelyä säädetään. Tämä menetelmä on optimaalinen tilanteissa, joissa tietoja ei ole jäsennelty eikä jaoteltu tyyppeihin ja alalajeihin.

Rakenteellisella hajotuksella tehtävä jaetaan yksinkertaisiin, joista muodostetaan ratkaisuhakusuunnitelma. Alatehtävät on järjestetty hierarkkiseen taulukkoon, jossa ratkaisun kannalta yksinkertaisimmat niistä ovat ensisijaisia. Joillekin voidaan tarjota vaihtoehtoja - tiedon etsiminen ja lisääminen, uuden tiedon syöttäminen prosessin optimoimiseksi.

Objektien hajoamisen aikana prosessi on jaettu aihealueisiin, jotka ovat toiminnallisia elementtejä, jotka vaihtavat tiettyä dataa (tietoa). Jokaisella valitulla esineellä on tietyt ominaisuudet, se vastaa samantyyppisen tiedon siirtämisestä tai keräämisestä. Tällaisen hajoamisen omaavien esineiden tilaa kutsutaan käyttäytymiseksi, jonka perusteella tehdään yksi tai toinen päätös jatkotoimista, polku tavoitteeseen määritetään.

Hajoamisprosessin jäsentämisen ominaisuudet

Jokainen näistä hajotustekniikoista perustuu rakenteeseen. Luodessasi hakusuunnitelmaa oikealle ratkaisulle tietylle tehtävälle suositellaan noudattamaan periaatteita:

• tiukka noudattaminen tasojärjestelmässä - kun alempi taso alistuu vain sen yläpuolelle ja jolla on vähän loogisia yhteyksiä korkeampiin,

• yhden tehtävän jakaminen useisiin osatehtäviin suoritetaan samojen ominaisuuksien mukaan, ja jos jollakin alemmista rakenteista on erilaiset ominaisuudet, se tulisi myös jakaa useisiin,

• kaikilla luotuilla alajärjestelmillä on yksi tavoite - ne ovat 100% osa päätehtävää, ja alayksiköiden tulisi olla niiden summa,

• syvyys (rakenteen tasojen lukumäärä) määritetään alkuvaiheessa, hierarkkinen rakenne kootaan, tasojen lukumäärä, niin että niiden lukumäärän avulla voit peittää samanaikaisesti visuaalisesti koko järjestelmän.

Hajotusmenetelmässä käytetään joskus termejä, jotka eivät ole ominaisia ​​logiikalle ja analysoinnille, esimerkiksi tavoitteiden ja ongelmien puu, joka on rakenteeltaan samanlainen kuin sukupuu. Tämän jäsentämismenetelmän avulla voit muotoilla tehtävät ja alitehtävät kompaktiin, tallentaa kaikki tasot yhdelle tasolle ja helpottaa niiden visualisointia. Alkuvaiheessa luodaan ongelmapuu, ja sen analysoinnin jälkeen muodostetaan tavoitepuu. Seurauksena on, että rakenne säilyy, ja kukin alatehtävä löytää ratkaisunsa.