Project Management, Problem solving, Decision Making (ebook)

Project Management, Problem solving, Decision Making

ISBN 9788896354773 € 6,98

Project Management, Problem solving, Decision Making

Matematicamente.it

Roberto Chiappi

Project Management, Problem solving,

Decision Making

Tecniche di pianificazione, valutazione, decisione e gestione

© Matematicamente.it gennaio 2015

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ISBN: 978 88 96354773

Presentazione

A tutti capita ogni giorno di dover prendere una o più decisioni. Nella maggior parte dei casi è un processo inconscio, automatico, basato sull’intuito o l’esperienza acquisita in situazioni analoghe del passato.

Talvolta succede di affrontare un problema nuovo, eventualmente di una certa importanza. Può darsi che si debba decidere una spesa significativa, come l’acquisto di un’auto o di un appartamento, vale a dire di un bene economico ad uso personale e tuttavia durevole, che riveste le caratteristiche di investimento. In un prossimo futuro potremmo voler rivendere tali beni e non vorremmo pentirci.

Oppure può trattarsi di un investimento finanziario: avendo guadagnato o ereditato una certa somma dell’ordine di qualche decina di migliaia di euro vogliamo/dobbiamo farli fruttare anche per evitare che vengano erosi dall’inflazione. In tutti questi casi di certo non si decide a intuito.

Si può chiedere un parere a persona di fiducia, meglio se dotata di esperienza, nel caso a un consulente. Ma in definitiva la decisione finale è nostra. Come procedere?

È consigliabile acquisire adeguate informazioni, poi prendere carta e matita e mettere nero su bianco le diverse alternative. E quindi tentare di valutare/quantificare i possibili benefici e svantaggi di ognuna.

Non è sicuro che la nostra scelta risulterà essere, a posteriori, la migliore. Questo perché le cose potrebbero andare diversamente da come avevamo immaginato. Ma avremo fatto, comunque, una scelta informata e razionale, la migliore, a priori, possibile.

Ma come facciamo a valutare/quantificare? Ci vuole qualche criterio.

Il nuovo libro di Roberto Chiappi risponde esattamente a questa domanda. Il primo capitolo, dopo una interessante e documentata introduzione sulla matematica, la logica, i paradossi, ci spiega con esempi concreti il valore del denaro nel tempo, che è la chiave di volta per le decisioni finanziarie.

Dovendo fare un investimento finanziario, ci rivolgiamo alla banca, la quale ci propone di comprare una sua obbligazione, che ci viene presentata in modo piacevole, con una bella brochure ed il prospetto informativo (obbligatorio per legge).

A periodi fissi, per diversi anni, ci saranno versate delle cedole con un rendimento superiore all'inflazione. Sembra una proposta interessante e siamo propensi ad accettare.

Ma,... prendiamoci un attimo di tempo e ragioniamo: il bancario ha un pacchetto di prodotti da vendere. Egli conosce la nostra situazione economica e la nostra cultura/esperienza finanziaria e quindi ci ha proposto un investimento compatibile con il questionario MIFID da noi compilato con lui in passato.

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Ma siamo sicuri che l'investimento a noi proposto sia davvero la soluzione migliore? Andiamo a casa e facciamo due conti: si confronta l'obbligazione bancaria con il BTP di pari scadenza.

Con l'aiuto della funzione finanziaria TIR.VAR di EXCEL si calcola per entrambi il TRES (Tasso di Rendimento Effettivo a Scadenza) netto. C'e da aspettarsi che il TRES del bond bancario sia superiore o almeno eguale a quello del BTP.

Questo perché la banca, per quanto solida, è meno sicura dello Stato. Se questo non avviene, l'investimento non è conveniente.

Il semplice calcolo che abbiamo fatto non è altro che un’applicazione del valore del denaro nel tempo.

Se decidiamo di investire in azioni, cosa abbastanza rischiosa per un privato non esperto di Borsa, dobbiamo mettere in conto che la quotazione del nostro titolo salirà e scenderà in modo spesso imprevedibile.

Ma guadagnare o perdere il 20% produce effetti molto diversi. Chiappi ci spiega chiaramente la differenza.

Un discreto numero di persone si lascia attrarre da lotterie e gioco d'azzardo. Sperano di guadagnarci. A qualcuno capita di riuscire, comunque in media i giocatori perdono.

L'autore ci spiega con diversi esempi l'applicazione delle leggi della probabilità. In particolare ci mette in guardia contro la leggenda, dura a morire, sui numeri ritardatari al lotto.

Moderna e innovativa risulta la parte finale del primo capitolo, che si occupa di neuroeconomia, ci spiega i neuroni a specchio e introduce la Prospect Theory, vale a dire la teoria del diverso comportamento umano di fronte a guadagni o perdite.

Un tema di cospicuo interesse è la Programmazione Matematica. Qui siamo nel campo aziendale: si vogliono studiare le metodologie per la ricerca della condizione ottimale (minimo costo, massimo profitto).

È questa una esigenza connaturata all'uomo, secondo il principio del Minimo Mezzo.

Mettiamoci nei panni del responsabile di programmazione della produzione di un grande impianto. È necessario mettere il sistema in condizione di produrre nelle condizioni ottimali, questo si ottiene modificando le variabili operative per massimizzare la quantità prodotta.

In questo modo si riduce il costo fisso per unità di prodotto ed in definitiva il costo di produzione.

Una funzione molto usata è, ad esempio, la Funzione di Produzione di Cobb-Douglas, una semplice formula del tipo legge di potenza che definisce la produzione in funzione dei fattori (terra, lavoro, capitale).

Nel diverso caso di un processo chimico, disponendo o creando abbastanza dati sperimentali, si può costruire una funzione di produzione che dipende dalle variabili di processo (temperature, pressioni, concentrazioni, flussi) per massimizzare la quantità prodotta.

4 Roberto Chiappi

Nella progettazione di un'opera pubblica (strada, ferrovia) si desidera minimizzare l'investimento. Un’azienda nel settore della Logistica vuole minimizzare i percorsi dei mezzi di trasporto intermodale.

In tutti questi casi si giunge a definire una funzione obiettivo, vale a dire una funzione matematica a molte variabili in presenza di vincoli. E ora servono dei metodi per ottimizzare la funzione obiettivo.

Qui Chiappi descrive, passo passo, con le notevoli semplicità e chiarezza derivanti da una lunga esperienza professionale, le diverse metodologie, sviluppate dagli specialisti nella seconda parte del secolo scorso, che vengono tuttora estesamente applicate dalle grandi società.

Tecniche diverse si applicano a problemi lineari e non lineari. Problemi molto pesanti (moltissime variabili) richiedono l'uso di potenti mainframe. Per altre situazioni meno complesse basta un semplice PC.

Sono davvero importanti questi metodi di ricerca dell’ottimo? Proviamo ad avvicinarci gradualmente alla risposta.

Nel competitivo mondo industriale la mossa vincente è un nuovo sviluppo tecnologico. Questo può davvero cambiare le carte in gioco.

Si definisce breakthrough una innovazione tecnologica fondamentale. Nel caso di un impianto si ritiene di aver conseguito un breakthrough quando il costo di produzione si riduce di almeno il 10%.

Ma per ottenere questo sono spesso necessari anni di ricerca e sviluppo, una notevole dose di fortuna ed investimenti per adattare l'impianto alla nuova tecnologia. Avviene raramente.

Tuttavia nel modo reale della produzione una riduzione di costo del 2 o 3% ha un effetto significativo, particolarmente rilevante in caso di impianti ad elevata capacità. E questo è potenzialmente ottenibile con l’aiuto delle tecniche di programmazione matematica.

Nel Capitolo 3 l'autore ci introduce al mondo delle tecniche decisionali. Esse riguardano problemi a risultati certi, incerti, soggetti a rischio.

Il paradosso di Allais fornisce il pretesto per introdurre i criteri decisionali: Maxmin, Maxmax, Minmax Regret, Hurwicz. E' questo lo stato dell'arte per le decisioni individuali o aziendali.

Si introduce infine, con un problema, l'argomento della decisione multicriteri. E gli alberi decisionali.

Le ultime due parti di quest’opera si rivolgono a metodi innovativi per il Problem Solving ed alla presentazione e soluzione di numerosi problemi pratici derivati da situazioni aziendali reali ed in particolare dalla gestione dei progetti.

Veniamo ora a qualche punto discutibile del testo. 5

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Il libro di Chiappi risente probabilmente delle sue origini: articoli diversi, scritti in tempi diversi e su riviste/siti che hanno diverse finalità (associazione professionale, formazione e didattica, master manageriale).

Forse così si comprendono alcune ripetizioni e anomalie come il paradosso di Allais inserito nella prima parte (matematica e neuroscienze) invece che nella terza che tratta specificatamente dei problemi decisionali.

La “Prospect Theory” di Kahneman e Tvresky risulta suddivisa tra la parte prima e la terza imponendo al lettore la necessità di saltare da una parte all’altra per comprenderne compiutamente il senso.

Poiché il libro ha anche una valenza didattica sarebbe stato utile richiamare, eventualmente in appendice, le caratteristiche dei principali criteri decisionali (Wald, Savage, Hurwicz, ecc.).

L’ultimo paragrafo della parte terza (teorie della decisione) riporta le posizioni di Herbert Simon e Gerd Gigerenzer che sconfessano più o meno esplicitamente l’intera dottrina della teoria razionale delle decisioni e dei metodi quantitativi sottostanti.

Sembra una contraddizione che inficia l’intero impianto del testo, ma qui l’autore vuole probabilmente rispecchiare l’acceso dibattito esistente tra gli studiosi di Ricerca Operativa / Aiuto alle decisioni che si dividono tra i sostenitori dei metodi hard (logiche ottimizzanti) e metodi soft (logiche euristiche).

I risultati di Ramanujan (la somma degli infiniti numeri naturali convergerebbe al valore -1/12) sembra una provocazione nei confronti del lettore.

Restando nel campo dei numeri naturali continuiamo a pensare che la serie diverga al valore +∞. Se invece ci spostiamo nell'ambito dei numeri complessi le cose possono andare diversamente.

Chiappi non nasconde le sue simpatie liberali parlando di contenimento degli sprechi della pubblica amministrazione, ma dimentica di ricordare che secondo Keynes -peraltro citato nel testo- la crisi del 1929 si sarebbe potuta contrastare mediante importanti interventi legislativi ed esecutivi dello Stato, in campo economico, finanziario e del lavoro ed una notevole espansione della spesa pubblica, con investimenti mirati, senza attendere lunghi e penosi anni prima del New Deal.

Siamo poi sicuri che Serge Latouche parlando di “decrescita felice” intendesse semplicemente una riduzione del PIL?

La citazione dell’osservazione della eclissi del 1919 come discriminante per l’accettazione della teoria della relatività è corretta, ma l’esperimento e le misure di Arthur Eddington furono meno precisi e convincenti del necessario, nonostante l'impegno e la serietà dello scienziato; la solida verifica della teoria einsteniana della relatività avvenne in seguito ad esperimenti successivi.

6 Roberto Chiappi

Ci par di capire che Popper è sicuramente uno dei filosofi più amati dall’autore di questo libro e certamente la demarcazione tra scienza e non-scienza così come quella tra verifica e falsificazione sono momenti importanti della epistemologia moderna.

Popper negava lo statuto di “scienza” al marxismo e alla psicanalisi poiché queste discipline, per la loro natura intrinseca, non erano in grado di individuare esperimenti cruciali che potenzialmente avrebbero potuto invalidarle (fallibilismo).

Oggi molti epistemologi e scienziati sociali sono meno drastici e fanno comunque differenza tra scienze naturali (fisica, chimica) e scienze umane (economia, sociologia e psicologia).

Un giudizio complessivo su quest'opera? Un testo non accademico, molto ben riuscito, sul vasto insieme di teorie e metodi di analisi e decisione razionale.

Ricco di spunti e osservazioni. Da parte di un ingegnere gestionale esperto della materia.

Una sinfonia per orchestra dove le sezioni strumentali sono: matematica, logica, osservazione della natura, studio del comportamento umano.

Il libro non richiede speciale preparazione da parte del lettore che, avvalendosi della notevole bibliografia relativa a ogni parte, può approfondire gli argomenti di suo interesse. Per affrontare e risolvere efficacemente i suoi problemi reali.

Marco Malanchini Genova, agosto 2014

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Parte I

Matematica e neuroeconomia nel problem solving

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La scienza è un grande antidoto contro il veleno dell’entusiasmo (fanatismo) e della superstizione.

Adam Smith

La forza trainante della matematica non è il ragionamento, ma l’immaginazione.

Augustus De Morgan

La matematica non è logica, è piuttosto analoga alle invenzioni delle fiabe.

Gabriele Lolli

Nella misura in cui le leggi della matematica si riferiscono alla realtà, esse non sono certe; e nella misura in cui sono certe, esse non si riferiscono alla realtà.

Albert Einstein

1 Questa parte è una nuova elaborazione ampliata di due articoli pubblicati da R. Chiappi su Impiantistica Italiana tra l’autunno 2006 e la primavera 2007.

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Il matematico partecipa a un gioco di cui inventa le regole, mentre il fisico partecipa a un gioco le cui regole sono fornite dalla natura, ma con il passare del tempo diventa sempre più evidente che le regole che il matematico trova interessanti sono quelle stesse che la natura ha scelto.

Paul Dirac

La formalizzazione non contribuisce alla conoscenza. La conoscenza è portata dal capire problemi e soluzioni. Cioè dalla semplicità.

Giancarlo Rota

Se è con la logica che si dimostra è con l’intuizione che si inventa.

Henri Poincaré

La gente di solito usa le statistiche come un ubriaco i lampioni: più per sostegno che per illuminazione.

Mark Twain

Indeed, scholars within neuroeconomics are still debating whether neuroscientific data will provide theory for economists or whether economic theory will provide structure for neuroscience. We hope that both goals will be accomplished, ….

Paul Glimcher, Colin Camerer 9

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Introduzione

Nel seguito si ricorda l’importanza della matematica come potente strumento per risolvere i problemi. Si fa inoltre cenno alla storia dei tentativi, svolti nello scorso secolo, per fondare la matematica: logicismo, formalismo, intuizionismo.

La logica, la coerenza formale e l’intuizione sono anche le vie maestre per risolvere i problemi.

Il corpo del lavoro descrive alcuni semplici esempi numerici che vanno dai calcoli a mente ai sistemi lineari/non lineari, dalla teoria del caos deterministico alla geometria frattale, dalla matematica finanziaria al calcolo delle probabilità, dalla teoria delle decisioni alla logica della scoperta scientifica che mostrano l’importanza, nel problem solving, sia della parte del nostro cervello deputata ad analisi intuitive e veloci sia di quella deputata ad analisi razionali ed in genere più lente.

Nella conclusione si riportano alcuni stimolanti risultati delle neuroscienze e in particolare quelli relativi ai neuroni implicati nelle scelte/decisioni individuali, quelli della Prospect Theory e quelli relativi ai rapporti interpersonali, fondamentali nel problem solving di gruppo.

Il problem solving comprende una vasta gamma di attività umane cognitive volte alla soluzione dei problemi e riguarda il tipo di indagine e di strategia che gli individui utilizzano per affrontare e risolvere i loro problemi nuovi, sconosciuti o anche ripetitivi.

Nell’ambito degli studi sull’apprendimento il problem solving assume due accezioni: nell’accezione specifica e ristretta indica il complesso delle attività umane finalizzate alla soluzione dei problemi della matematica, della geometria, della logica, della probabilità, ecc.

Nell’accezione più generale indica le strategie d’indagine e di scoperta che una persona utilizza e le conoscenze dichiarative e procedurali che adotta per progettare e realizzare piani o progetti finalizzati al raggiungimento di un obiettivo.

Soffermarsi sulla matematica è importante non solo perché essa fornisce strumenti potenti per la soluzione dei problemi, ma anche perché nella ricerca dei suoi fondamenti essa ha focalizzato l’attenzione sui principali mezzi disponibili alla mente umana per risolvere problemi: la logica, il formalismo e la coerenza, l’intuizione.

“Si deve fare in modo che ogni paralogismo non sia null’altro che un errore di calcolo. Fatto ciò se dovessero sorgere dei problemi, non ci sarebbe più bisogno di discussioni tra due filosofi più che tra due contabili.

Infatti basterebbe che prendessero in mano le loro matite, sedessero ai loro tavoli e si dicessero l’un l’altro (magari con un amico per testimone, se piacerà

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loro): calcoliamo”. Così scriveva G. W. Leibnitz nel suo De Arte Combinatoria.

Dunque egli sperava che, in un futuro non ben precisato, la ricerca della soluzione di un problema si potesse demandare solamente al calcolo e alla matematica.

Matematica e osservazione