Đề 6 – Bài tập, đề thi trắc nghiệm online Khoa học quản lý

Khoa học quản lý tập trung vào việc giải quyết các vấn đề trong các tổ chức và hệ thống quản lý. Nghiên cứu văn học và nghệ thuật không thuộc phạm vi ứng dụng chính của khoa học quản lý, vốn tập trung vào các lĩnh vực thực tiễn và định lượng hơn.

Phân tích cụm là một kỹ thuật thống kê đa biến, dùng để phân chia một tập hợp dữ liệu thành các nhóm (cụm) có đặc điểm tương đồng. Trong quản lý, nó có thể được dùng để phân khúc thị trường, phân nhóm khách hàng, hoặc phân loại sản phẩm, giúp đưa ra các chiến lược phù hợp cho từng nhóm.

Tối ưu hóa là quá trình tìm kiếm giải pháp tốt nhất (ví dụ: tối đa hóa lợi nhuận, tối thiểu hóa chi phí) trong một tập hợp các phương án có thể, dựa trên các ràng buộc và mục tiêu đã xác định. Nó là một công cụ quan trọng trong khoa học quản lý để đưa ra quyết định hiệu quả.

Mặc dù cả hai đều liên quan đến quản lý, khoa học quản lý (Operations Research) nổi bật với việc sử dụng các phương pháp định lượng và mô hình hóa toán học để giải quyết vấn đề. Hành chính học có phạm vi rộng hơn, bao gồm cả các khía cạnh định tính và thường tập trung vào quản lý công và chính sách công.

Khoa học quản lý, hay còn gọi là nghiên cứu hoạt động (Operations Research), sử dụng các phương pháp khoa học (toán học, thống kê, mô hình hóa) để đưa ra quyết định và giải quyết các vấn đề quản lý một cách hiệu quả.

Phân tích quyết định là một tập hợp các kỹ thuật giúp người ra quyết định lựa chọn phương án tốt nhất khi đối mặt với nhiều lựa chọn và kết quả không chắc chắn. Nó bao gồm việc xác định các lựa chọn, dự đoán kết quả, đánh giá rủi ro và lợi ích của từng lựa chọn.

Lý thuyết hàng đợi nghiên cứu các hệ thống mà ở đó khách hàng (người hoặc vật) phải chờ đợi để được phục vụ. Nó giúp phân tích thời gian chờ đợi, độ dài hàng đợi, và hiệu suất phục vụ, từ đó đưa ra giải pháp để cải thiện hiệu quả và giảm chi phí trong các hệ thống dịch vụ.

Phân tích hồi quy là một kỹ thuật thống kê mạnh mẽ, giúp xác định xem có mối quan hệ giữa một biến phụ thuộc và một hoặc nhiều biến độc lập hay không, và nếu có thì mối quan hệ đó mạnh đến mức nào. Nó thường được dùng để dự báo và hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến một kết quả cụ thể.

Mô phỏng cho phép tạo ra một mô hình hoạt động của hệ thống thực tế trên máy tính. Điều này giúp các nhà quản lý thử nghiệm các kịch bản khác nhau, đánh giá tác động của các quyết định, và hiểu rõ hơn về hành vi của hệ thống mà không gây rủi ro cho hệ thống thực.

PERT (Program Evaluation and Review Technique) và CPM (Critical Path Method) là các kỹ thuật quản lý dự án giúp lập kế hoạch, lên lịch trình, và kiểm soát các công việc trong dự án, đặc biệt hữu ích cho các dự án lớn và phức tạp với nhiều công việc phụ thuộc lẫn nhau.

SWOT là viết tắt của Strengths (Điểm mạnh), Weaknesses (Điểm yếu), Opportunities (Cơ hội), và Threats (Thách thức). Phân tích SWOT giúp tổ chức đánh giá toàn diện môi trường bên trong và bên ngoài để xây dựng chiến lược phù hợp.

Phân tích chi phí - lợi ích là một phương pháp đánh giá hệ thống, so sánh tổng chi phí dự kiến của một hành động với tổng lợi ích dự kiến để xác định xem hành động đó có đáng thực hiện hay không. Nó giúp đưa ra quyết định dựa trên cơ sở kinh tế, tối ưu hóa việc sử dụng nguồn lực.

Mặc dù dữ liệu quá khứ là nguồn thông tin quan trọng, việc chỉ dựa vào nó để dự báo có thể bỏ qua các yếu tố thay đổi và bất ngờ trong tương lai. Môi trường kinh doanh, công nghệ, và các yếu tố khác luôn biến động, do đó cần kết hợp dữ liệu quá khứ với các phương pháp phân tích và dự báo khác để có kết quả chính xác hơn.

Học máy là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, cho phép máy tính học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Trong khoa học quản lý, học máy được ứng dụng để phân tích lượng lớn dữ liệu, tìm ra các mẫu, dự đoán xu hướng, và tự động hóa một số quyết định lặp đi lặp lại, giúp tăng hiệu quả và năng suất.

Lập trình tuyến tính là một kỹ thuật tối ưu hóa toán học, được sử dụng để giải quyết các bài toán mà mục tiêu và các ràng buộc đều có thể biểu diễn dưới dạng các phương trình tuyến tính. Nó rất hữu ích trong việc lập kế hoạch sản xuất, vận tải, và các bài toán phân bổ nguồn lực khác.

Sơ đồ Gantt là một công cụ trực quan hóa kế hoạch dự án, hiển thị các công việc, thời gian bắt đầu và kết thúc, cũng như tiến độ thực tế so với kế hoạch. Nó giúp quản lý dự án theo dõi và kiểm soát thời gian hiệu quả.

Biểu đồ Pareto là một dạng biểu đồ cột kết hợp với đường tích lũy, giúp trực quan hóa và ưu tiên các vấn đề hoặc nguyên nhân theo mức độ quan trọng. Nó dựa trên nguyên tắc Pareto, còn gọi là quy tắc 80∕20, cho thấy phần lớn kết quả thường đến từ một số ít nguyên nhân.

Phương pháp heuristic, hay còn gọi là `nguyên tắc kinh nghiệm′, là các kỹ thuật giải quyết vấn đề dựa trên kinh nghiệm và trực giác, không đảm bảo tìm ra giải pháp tối ưu, nhưng thường nhanh chóng và hiệu quả trong việc tìm ra giải pháp chấp nhận được, đặc biệt khi đối mặt với các vấn đề phức tạp, mơ hồ hoặc giới hạn về thời gian và nguồn lực.

Benchmarking là một quá trình học hỏi từ những người giỏi nhất. Nó không chỉ đơn thuần là sao chép, mà là phân tích sâu các quy trình và hoạt động của các tổ chức hàng đầu, sau đó điều chỉnh và áp dụng những bài học đó để cải thiện hiệu suất của tổ chức mình.

Mô hình 5 lực lượng cạnh tranh của Porter tập trung vào 5 yếu tố ảnh hưởng đến mức độ cạnh tranh và lợi nhuận trong một ngành: đối thủ cạnh tranh hiện tại, nguy cơ từ đối thủ mới, nguy cơ từ sản phẩm∕dịch vụ thay thế, sức mạnh nhà cung cấp, và sức mạnh khách hàng. Môi trường chính trị - pháp luật là yếu tố thuộc môi trường vĩ mô, không nằm trong 5 lực lượng cạnh tranh trực tiếp của Porter.

Mô hình định lượng, dù mạnh mẽ, vẫn là sự đơn giản hóa của thực tế. Chúng có thể bỏ qua các yếu tố định tính như yếu tố con người, văn hóa tổ chức, hoặc các yếu tố không đo lường được bằng số. Việc quá tập trung vào mô hình có thể dẫn đến bỏ qua những khía cạnh quan trọng khác của vấn đề.

Phân tích độ nhạy giúp hiểu rõ hơn về tính ổn định và độ tin cậy của mô hình. Nó cho phép xác định những biến đầu vào nào có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả, từ đó giúp nhà quản lý tập trung vào các yếu tố quan trọng và đưa ra quyết định chắc chắn hơn.

Nghiên cứu tình huống là phương pháp định tính, tập trung vào việc phân tích chi tiết một trường hợp cụ thể. Nó giúp hiểu sâu sắc các yếu tố và động lực trong một tình huống quản lý thực tế, thường được dùng để rút ra bài học hoặc phát triển lý thuyết.

Chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các giai đoạn từ khai thác nguyên liệu thô, sản xuất, vận chuyển, lưu kho, đến khi sản phẩm∕dịch vụ được giao đến tay người tiêu dùng. Quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả là rất quan trọng để giảm chi phí, tăng tốc độ và nâng cao chất lượng.

Quyết định theo nhóm có thể tận dụng được sự đa dạng về kiến thức, kinh nghiệm, và quan điểm của các thành viên, giúp đưa ra các quyết định toàn diện và sáng tạo hơn so với quyết định cá nhân. Tuy nhiên, nó cũng có thể chậm hơn và có thể phát sinh xung đột nếu không được quản lý tốt.

Mô hình định lượng giúp chuyển đổi các vấn đề quản lý phức tạp thành các mô hình toán học có thể phân tích. Điều này cung cấp dữ liệu và phân tích khách quan, giảm sự phụ thuộc vào cảm tính và tăng tính chính xác trong quyết định.

Đánh giá rủi ro là một bước quan trọng trong quản lý rủi ro. Nó bao gồm việc nhận diện các rủi ro có thể xảy ra, phân tích khả năng xảy ra và mức độ ảnh hưởng của chúng, từ đó đánh giá mức độ rủi ro tổng thể và quyết định các biện pháp phòng ngừa, giảm thiểu hoặc chuyển giao rủi ro.

Phân tích hệ thống xem xét tổ chức hoặc vấn đề quản lý như một hệ thống tổng thể, bao gồm các bộ phận, quy trình, và con người tương tác với nhau. Cách tiếp cận này nhấn mạnh sự liên kết và phụ thuộc lẫn nhau giữa các yếu tố, giúp hiểu rõ hơn về toàn bộ hệ thống và tác động của các quyết định.

TQM là một triết lý quản lý tập trung vào chất lượng, nhấn mạnh rằng chất lượng phải được xây dựng trong toàn bộ quy trình và mọi hoạt động của tổ chức, với sự tham gia của tất cả các thành viên. Mục tiêu là cải tiến liên tục để đáp ứng và vượt quá mong đợi của khách hàng.

Mô hình hóa là quá trình tạo ra các biểu diễn đơn giản hóa của các hệ thống thực tế. Mục đích là để dễ dàng phân tích, thử nghiệm các kịch bản khác nhau, và dự đoán hành vi của hệ thống mà không cần can thiệp trực tiếp vào hệ thống thực.