Améliorer la prise de décision avec les systèmes de contrôle

Cet article fait partie de notre exclusivité Conseil de carrière série en partenariat avec le Société de gestion de la technologie et de l’ingénierie IEEE.

Une grande partie de l’ingénierie est une prise de décision. Les ingénieurs prennent des décisions concernant la conception des produits, la gestion des programmes, les cartes routières technologiques, les orientations de recherche, le leadership des équipes techniques, etc.

En tant que ancien président du IEEE Control Systems Society et maintenant le président élu 2026 du Société de gestion de la technologie et de l’ingénierie IEEEen plus occuper des postes de direction dans l’industrie et le monde universitaire, j’ai beaucoup réfléchi aux liens entre systèmes de contrôle et gestion de la technologie.

Les performances sûres et fiables de avions et des vaisseaux spatiaux, des voitures et des camions, des maisons et des bâtiments, des usines chimiques et des installations de fabrication, des réseaux de communication et financiers, et de nombreux autres systèmes complexes s’appuient automation et systèmes de contrôle. Mais, comme je le discute ici, les concepts d’ingénierie du contrôle sont également pertinents pour la prise de décision humaine dans la gestion de la technologie.

Que ce soit en ingénierie ou en gestion, les incertitudes sont omniprésentes. Dans le cas de ce dernier domaine, nous ne pouvons jamais être sûrs des processus d’innovation, des projections de marché et des personnalités et capacités des gens. En effet, les incertitudes peuvent sembler si écrasantes que certains pourraient être tentés de prendre une décision en retournant une pièce.

Mais la plupart des décisions ne sont pas prises au hasard, et le contrôle de l’ingénierie offre des informations sur la prise de décision managériale dans l’incertitude.

Modèles mentaux et incertitude

Nous comptons sur des modèles mentaux – nos connaissances, nos croyances, nos hypothèses, nos expériences, les observations et le raisonnement. Mais les modèles de toute variété ne sont pas la réalité. Ce sont au mieux des approximations précises, et ils ont complètement tort au pire. Il est essentiel que tous les décideurs reconnaissent les divergences entre leurs modèles mentaux et leur réalité, puis agissent pour réduire l’inadéquation.

Permettez-moi de tirer une analogie de l’ingénierie du contrôle. Pour développer un système de contrôle pour un avion, par exemple, les modèles mathématiques – pas la variété mentale – sont développés de la cellule de l’avion. Pour une précision numérique, les modèles nécessitent une «excitation suffisante», ce qui signifie fournir une variété d’intrants, tels que les déviations de contrôle du vol surfaces et mesurer comment l’avion réagit à eux.

Sur la base de ces données, des modèles de précision requis peuvent être créés et intégrés dans la conception du contrôleur de vol. Les données doivent être suffisamment riches pour que les signaux pertinents puissent dépasser le bruit non pertinent.

Les décisions sont rarement des affaires One and-Done. Menant une équipe, gérer un projet, allouer des ressources et entreprendre une conception nécessite toutes des interactions régulières avec les autres, les décisions initiales ajustées régulièrement au fil du temps.

Il en va de même pour les modèles mentaux pour la prise de décision humaine. La surveillance des opérations normales quotidiennes d’une organisation ou d’un projet ne fournirait probablement pas les informations d’un rapport signal / bruit suffisamment élevé pour les modèles mentaux à mettre de manière fiable.

Au lieu de cela, des tâches et des situations spéciales peuvent contribuer à atteindre l’objectif. Par exemple, un gestionnaire pourrait donner une tâche difficile à un membre de l’équipe principalement pour améliorer le modèle mental du gestionnaire de l’employé, plutôt que de répondre à un besoin organisationnel urgent. Le modèle mental amélioré peut aider le leader à déterminer le meilleur rôle pour l’employé lorsqu’une situation difficile réelle survient.

Quel que soit l’effort, les modèles mentaux ne seront jamais parfaits. Il y aura toujours de l’incertitude. Donc, une leçon cruciale pour les décideurs à garder à l’esprit est que tout ce que vous savez, vous pensez seulement que vous savez. Résistez à la tentation de croire que vous connaissez vraiment la vérité.

En tant que décideur, les objets de vos modèles mentaux incluent votre organisation, d’autres parties prenantes et l’environnement extérieur. Mais ils incluent également votre modèle d’auto-modèle. Vous devez avoir une compréhension claire de vos propres capacités, préférences et circonstances. Les exemples incluent votre charge de travail, le rythme auquel vous travaillez le mieux, votre flexibilité à la lumière d’autres priorités et ce qui vous motive. Et, bien sûr, vous devez apprécier que vos modèles personnels soient également incertains.

Les gens ne se connaissent souvent pas aussi bien qu’ils le pensent. Soyez honnête avec vous-même et demandez Commentaires de collègues et d’amis de confiance. Ne réagissez pas défensivement; Écoutez les commentaires, puis réfléchissez. Cela peut renforcer votre compréhension de vous-même.

Dynamique et prise de décision

Parfois, les effets d’une décision ne sont pas immédiatement apparents. Cela peut prendre des jours ou même des années pour que cela se produise. En attendant, les observations peuvent fournir une indication des effets, mais ils pourraient également être erronés. Dans la théorie du contrôle, par exemple, nous enseignons le concept de réponse inverse, où la réponse initiale à une décision est l’opposé de l’effet final.

Un exemple simple est ce qui arrive aux bénéfices d’une entreprise si elle augmente considérablement son investissement de recherche et développement. Pour les prochains trimestres, les bénéfices seront probablement plus bas en raison des dépenses de R&D. Une fois que les nouveaux produits sont déployés, la rentabilité augmentera probablement.

Un gestionnaire qui ne reconnaît pas la tendance temporaire de la réponse inverse et réduit les ressources en R&D peut s’aggraver plutôt que d’améliorer les questions en sacrifiant la vitalité à long terme de l’entreprise. De telles décisions à courte vue se produisent trop souvent.

Les décisions sont rarement des affaires One and-Done. Menant une équipe, gérer un projet, allouer des ressources et entreprendre une conception nécessite toutes des interactions régulières avec les autres, les décisions initiales ajustées régulièrement au fil du temps.

Ces dynamiques doivent être prises en compte dans des situations de prise de décision complexes. Les ajustements sont basés sur la surveillance de l’activité, fermant ainsi la boucle de rétroaction.

Les retards peuvent être particulièrement difficiles à gérer. Comme indiqué, les décisions prises concernant les projets et les processus prennent le temps d’avoir un impact. Les retards peuvent résulter de diverses sources, notamment des problèmes de communication, de nouvelles politiques, des problèmes de dotation, des temps d’approvisionnement et des processus de rapport.

Pour être un décideur efficace, votre modèle mental devrait inclure des estimations des retards. Les complications résultant des revers imprévues dans les processus de rétroaction sont bien connues, à la fois en ingénierie de contrôle et génie des systèmes. La capacité d’anticiper les retards – et, dans la mesure du possible, de les réduire – est une compétence précieuse pour les décideurs.

Connexion des points

Les interconnexions entre les concepts des modèles mentaux, l’incertitude, la dynamique et la rétroaction sont profondes et fascinantes. Les idées qu’ils proposent pour la prise de décision sont nombreuses.

Un exemple est le compromis de robustesse-performance dans l’ingénierie du contrôle. Le compromis fait référence au fait que les niveaux de performance les plus élevés ne peuvent pas être atteints tout en étant robuste en période de forte incertitude. Cette perspicacité est la base du «Pas de déjeuner gratuit»Théorème dans l’optimisation, ce qui signifie qu’aucune approche décisionnelle ne peut être optimale dans toutes les situations.

Lorsque les niveaux d’incertitude augmentent d’un décalage entre un modèle mental et la réalité, la présence de données bruyantes ou des perturbations externes, la prise de décision devrait être moins agressive. Au lieu de cela, vous devez répondre en apportant des modifications progressives et en attendant les signaux de rétroaction. Pour paraphraser, plus la situation est incertaine, plus il faut se couvrir.