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制御システムでの意思決定を強化します

この記事は、協力して、排他的なキャリアアドバイスシリーズの一部です。 IEEEテクノロジーおよびエンジニアリング管理協会。エンジニアリングの多くは意思決定です。エンジニアは、製品設計、プログラム管理、テクノロジーロードマップ、研究の方向性、技術チームのリーダーシップなどについて決定を下します。IEEE Control Systems Societyの元会長として、現在はIEEEテクノロジーおよびエンジニアリング管理協会の2026年の社長エレクトであり、産業と学界でリーダーシップの地位を保持しているため、制御システムとテクノロジー管理の関係について多くのことを考えてきました。飛行機と宇宙船の安全で信頼性の高い性能、自動車とトラック、家庭用、建物、化学プラントと製造施設、通信および財務ネットワーク、およびその他の多くの複雑なシステムは、自動化および制御システムに依存しています。しかし、ここで説明するように、制御工学の概念は、テクノロジー管理における人間の意思決定にも関連しています。エンジニアリングであろうと管理であろうと、不確実性は広まっています。後者のドメインの場合、イノベーションプロセス、市場の予測、人々の性格と能力については決して確信できません。確かに、不確実性は非常に圧倒的に思えるかもしれないので、一部の人はコインをひっくり返して決定を下す誘惑かもしれません。しかし、ほとんどの決定はランダムに行われるわけではなく、制御エンジニアリングは不確実性の下で管理上の意思決定に関する洞察を提供します。メンタルモデルと不確実性私たちは、私たちの知識、信念、仮定、経験、観察、推論など、メンタルモデルに依存しています。しかし、あらゆる種類のモデルは現実ではありません。それらはせいぜい正確な近似であり、最悪の場合は完全に間違っています。すべての意思決定者がメンタルモデルと現実の矛盾を認識し、その後、不一致を減らすために行動を起こすことが不可欠です。コントロールエンジニアリングから類似性を描きましょう。たとえば、航空機の制御システムを開発するために、精神的な種類ではなく、数学モデルは飛行機の機体の開発されています。数値の精度のために、モデルは「十分な励起」を必要とします。これは、飛行制御表面のたわみなど、さまざまな入力を提供し、飛行機がそれらにどのように反応するかを測定することを意味します。そのデータに基づいて、必要な精度のモデルを作成してフライトコントローラーの設計に組み込むことができます。関連する信号が無関係なノイズを超えることができるように、データは十分に豊富でなければなりません。決定はめったに1つの問題ではありません。チームをリードし、プロジェクトの管理、リソースの割り当て、デザインの実施にはすべて、他の人との定期的なやり取りが必要であり、最初の決定は時間の経過とともに定期的に調整されます。同じことが、人間の意思決定のためのメンタルモデルにも当てはまります。組織またはプロジェクトの通常の日常業務を監視することは、メンタルモデルが確実に更新されるのに十分な信号対雑音比の情報を提供しない可能性があります。代わりに、特別なタスクと状況は、目標を達成するのに役立ちます。たとえば、マネージャーは、主に組織のニーズに対処するのではなく、主に従業員のマネージャーのメンタルモデルを改善するために、チームメンバーに挑戦的なタスクを与えることができます。改善されたメンタルモデルは、実際の挑戦的な状況が発生したときに、リーダーが従業員の最良の役割を決定するのに役立ちます。努力に関係なく、メンタルモデルは決して完璧ではありません。常に不確実性があります。したがって、意思決定者が心に留めておくべき重要な教訓の1つは、あなたが知っていることが何であれ、あなたが知っていると思うことです。あなたが本当に真実を知っていると信じる誘惑に抵抗してください。意思決定者として、メンタルモデルのオブジェクトには、組織、他の利害関係者、および外部環境が含まれます。しかし、それらにはセルフモデルも含まれています。独自の能力、好み、状況を明確に理解する必要があります。例には、ワークロード、あなたが最もよく働くペース、他の優先事項に照らして柔軟性があり、あなたがやる気を起こさせるものが含まれます。そして、もちろん、あなたのセルフモデルも不確かであることを理解する必要があります。人々はしばしば自分自身を知りません。自分に正直になり、信頼できる同僚や友人からフィードバックを求めてください。防御的に反応しないでください。フィードバックを聞いてから反映します。そうすることで、あなた自身の理解を強化することができます。ダイナミクスと意思決定決定の影響がすぐには明らかにならない場合があります。それが起こるまでには数日または数年かかることがあります。それまでの間、観察は効果の兆候を提供する可能性がありますが、それらも間違っている可能性があります。たとえば、制御理論では、決定に対する最初の反応が最終効果の逆である逆反応の概念を教えます。簡単な例は、研究開発投資が大幅に増加した場合、企業の利益に何が起こるかです。次の数四半期の場合、R＆Dの費用のために利益は低くなる可能性があります。新製品が展開すると、収益性はおそらく増加します。一時的な反応の傾向を認識しておらず、R＆Dリソースを削減するマネージャーは、会社の長期的な活力を犠牲にすることで問題を改善するのではなく、悪化させる可能性があります。このような近視の決定は、頻繁に行われます。決定はめったに1つの問題ではありません。チームをリードし、プロジェクトの管理、リソースの割り当て、デザインの実施にはすべて、他の人との定期的なやり取りが必要であり、最初の決定は時間の経過とともに定期的に調整されます。これらのダイナミクスは、複雑な意思決定状況で考慮する必要があります。調整は、アクティビティの監視に基づいており、フィードバックループを閉じます。時間の遅延を管理するのは特に難しい場合があります。前述のように、プロジェクトとプロセスについての決定は、影響を与えるのに時間がかかります。遅延は、コミュニケーションの問題、新しいポリシー、人員配置の問題、調達時間、レポートプロセスなど、さまざまなソースから生じる可能性があります。効果的な意思決定者になるには、メンタルモデルには遅延の見積もりを含める必要があります。フィードバックプロセスの予期せぬset折から生じる合併症は、制御工学とシステムエンジニアリングの両方でよく知られています。遅延を予測する能力、そして可能であれば、それらを減らすことは、意思決定者にとって貴重なスキルです。ドットを接続しますメンタルモデル、不確実性、ダイナミクス、フィードバックの概念間の相互接続は深く魅力的です。彼らが意思決定のために提供する洞察は多数あります。1つの例は、制御工学における堅牢性とパフォーマンスのトレードオフです。トレードオフとは、最高レベルのパフォーマンスを達成できないが、不確実性が高い時期には堅牢であるという同時に達成できないという事実を指します。この洞察は、最適化における「無料の昼食なし」定理の基礎であり、すべての状況で意思決定アプローチが最適ではないことを意味します。メンタルモデルと現実の間の不一致から不確実性のレベルが増加する場合、ノイズの多いデータの存在、または外部障害は、意思決定が積極的ではないはずです。代わりに、段階的な変更を行い、フィードバック信号を待つことで応答する必要があります。言い換えると、状況が不確かになればなるほど、賭けをヘッジする必要があります。サイトの記事からウェブ上の関連記事 #制御システムでの意思決定を強化します