Strukturierte Methoden zur Problemlösung und Entscheidungsfindung helfen, Probleme in Teilprobleme zu zerlegen, Risiken zu erkennen, Entscheidungen fundiert zu treffen.

Problemlösung und Entscheidungsfindung

Problemlösung und Entscheidungsfindung: Warum Struktur einen Unterschied macht.

Problemlösung und Entscheidungsfindung sind wichtige Fähigkeiten, die wir täglich nutzen. Ganz gleich, ob wir versuchen, ein persönliches oder berufliches Problem zu lösen - ein strukturierter Ansatz zur Problemlösung und Entscheidungsfindung kann uns dabei helfen, rechtzeitig und effizient die beste Lösung zu finden.

Häufig jedoch nutzen wir zur Problemlösung uns bekannte Heuristiken und Denkmuster wie, Ausschlussverfahren oder Trial and Error. Da entsprechende Heuristiken meist auf intuitiver Wahrnehmung, kognitiven Verzerrungen oder Scheinkorrelationen basieren, ist es nicht verwunderlich, dass das Anwenden entsprechender Heuristiken - insbesondere bei der Lösung komplizierter bzw. komplexer Sachverhalte - nicht mehr ausreicht, um zu einer nachhaltigen Problemlösung zu gelangen.

Gerade unter unsicheren, volatilen Bedingungen ist methodisches Wissen und eine systematische, strukturierte Vorgehensweise bzgl. Problemlösung und Entscheidungsfindung nötig, insbesondere dann, wenn Zeit und Ressourcen knapp sind.

Vorteile eines strukturierten Ansatzes

Einer der Vorteile eines strukturierten Ansatzes bei der Problemlösung und Entscheidungsfindung besteht darin, dass ein solcher Ansatz unser Denken verlangsamt und wir nicht unserem intuitiven, schnellen Denken folgen. Denn schnelles Denken passiert auf selektiver Wahrnehmung, was jenseits von Routinevorgängen in den meisten Fällen zu fragwürdigen Vereinfachungen und Fehleinschätzungen und damit zu falschen Entscheidungen führt.

Ein strukturierter Ansatz erlaubt es, komplexe Probleme in einfachere, leichter zu bewältigende Teilprobleme zu zerlegen. Indem wir ein Problem in Teilprobleme zerlegen, lassen sich Wissenslücken und Widersprüche identifizieren und die zugrunde liegenden Ursachen leichter erkennen. Dadurch werden Reflexion und Analyse des Problems gefördert.

Darüber hinaus können wir durch ein strukturiertes Vorgehen potenzielle Hindernisse und Risiken aber auch Chancen erkennen, die wir sonst nicht in Betracht gezogen hätten.

In kritischen Situationen ist ein strukturierter Ansatz etwa in Form einer Checkliste von besonderer Bedeutung. In solchen Situationen müssen wir in der Lage sein, nicht schnell, doch zügig und fundiert wichtige Entscheidungen zu treffen. Gerade in kritischen und häufig mit Stress verbunden Situationen liegt es nahe, dass wir Entscheidungen auf der Grundlage unserer persönlichen Überzeugung oder Erfahrung treffen und nicht auf der Grundlage objektiver Fakten – Entscheidungen von geringerer Qualität sind das Resultat.

Methoden zur strukturierten Problemlösung

Je nach Umfang und Schwere des betrachteten Problems werden unterschiedliche Problemlösungsmethoden eingesetzt.

Die einzelnen Methoden unterscheiden sich dabei

  • in der Anzahl der Einzelschritte, z. B. Plan-Do-Check-Act (PDCA) mit vier bzw. Define-Measure-Analyse-Improve-Control (DMAIC) mit fünf Schritten,
  • dem Umfang und der Komplexität der angewandten Methoden und Werkzeuge (von einer einfachen Strichliste bis hin zu Data Mining-Algorithmen) und
  • dem Bedarf an Projektmanagement-Werkzeugen wie z.B. Stakeholder- & Risikomanagement.

Hier eine Auswahl:

  1. Das Pareto-Prinzip - auch als 80/20-Regel bekannt - besagt, dass etwa 80 % der Auswirkungen auf 20 % der Ursachen zurückzuführen sind. Es kann verwendet werden, um die wichtigsten Einflussfaktoren eines Problems zu identifizieren und zu priorisieren.
  2. 5 Why- bzw. Why-Why- Methode - eine einfache Methode zur Identifizierung der zugrundeliegenden Grundursache. Durch mehrmaliges Nach- bzw. Hinterfragen gelangt man zur eigentlichen Grundursache des Problems.
  3. SWOT-Analyse - ein Framework für die Identifizierung und Analyse der Stärken, Schwächen, Chancen und Gefahren im Zusammenhang mit einem Problem oder einer Situation.
  4. PDCA oder Deming-Kreis - ein iterativer, vierstufiger Regelkreis, um mittels der Schritte Plan – Do – Check – Act ein Problem im Sinne einer iterativen, kontinuierlichen Verbesserung zu lösen.
  5. Six-Sigma-Methode - ein datenbasierter, systematischer und auf statistischen Methoden basierter Ansatz zur Problemlösung. Der Ansatz gliedert sich in die Phasen Define – Measure – Analyse – Improve – Control (DMAIC). Beobachtung, Messung, Hypothesenbildung, Experiment, Lösungsfindung und Sicherung der Nachhaltigkeit sind die wesentlichen Schritte. Ziel ist es, die Leistungsmerkmale von Prozessen oder Produkten zu verbessern, indem die Ursachen für Fehler und unerwünschte Streuungen ermittelt und nachhaltig beseitigt werden.
  6. 8D- Problemlösung - 8D steht für die acht Disziplinen bzw. Schritte, die bei der Problemlösung durchlaufen werden. Bei der 8D - Methode handelt es sich um einen teamorientierten Lösungsansatz, der häufig zur Bearbeitung von Reklamationen eingesetzt wird. In seiner Logik entspricht er der Six Sigma-Methode. Typisch für die 8D-Vorgehensweise ist das Treffen einer Sofortmaßnahme (3D), die den Kunden vor weiterem Schaden bewahrt, sowie die Definition geeigneter Präventivmaßnahmen, um ein Wiederauftreten des Fehlers nachhaltig zu verhindern.

Methoden zur Entscheidungsfindung

Da im Rahmen einer Problemlösung wichtige Entscheidungen zu treffen sind, ist es nötig, Problemlösung und Entscheidungsfindung sinnvoll zu kombinieren. Allerdings deckt kein einzelnes Entscheidungsmodell alle denkbaren Situationen oder Szenarien ab. Vielmehr ist bei der Auswahl des passenden Entscheidungsmodells eine Reihe von Faktoren zu berücksichtigen, z.B.

  • Zeitbeschränkungen
  • Verfügbarkeit von Ressourcen
  • Umstände (z. B. Notfallsituationen)
  • Anzahl und Wichtigkeit der beteiligten Stakeholder
  • Beteiligungsgrad von Team und Mitarbeitenden.

Das systematische Einbeziehen von Entscheidungsmodellen und -werkzeugen zur Entscheidungsfindung kann helfen, „gute“ Entscheidungen zu treffen, entweder individuell oder als Team.

Hier eine Auswahl:

  1. Der Entscheidungsbaum - ein Instrument zur Visualisierung der möglichen Ergebnisse einer Entscheidung und der Faktoren, die die Entscheidung beeinflussen. Die grafische Darstellung als Baumdiagramm veranschaulicht hierarchisch aufeinanderfolgende Entscheidungsstufen. Entscheidungsbäume folgen dabei häufig der MECE - Regel (Mutual Exclusive, Collectively Exhaustive), um Sachverhalte vollständig und überschneidungsfrei abzubilden.
  2. Die Eisenhower-Matrix - eine Methode zur Priorisierung von Aufgaben auf der Grundlage ihrer Dringlichkeit und Wichtigkeit.
  3. Pugh Decision Matrix (Entscheidungsmatrix nach Pugh) - ein Instrument, das dabei hilft, verschiedene Alternativen auf der Grundlage einer Reihe von gewichteten Kriterien relativ zueinander zu bewerten. Meist wird dabei eine Referenz als Basis für den relativen Vergleich verwendet.
  4. Analytical Hierarchy Process (AHP) (Analytischer Hierarchieprozess) - ein Framework zur Orchestrierung und Analyse komplexer Entscheidungen. Die Methode nutzt insbesondere den paarweisen Vergleich, um die Bedeutung von Entscheidungskriterien bzw. von Lösungsalternativen zu ermitteln.
  5. Six Hats Method (Sechs-Hüte-Methode) - ein Framework für die Betrachtung eines Problems aus verschiedenen Perspektiven, einschließlich der Aspekte Emotionen, Intuition und Logik. Die Methode wird in Form eines Rollenspiels angewandt.
  6. Die Kosten-Nutzen-Analyse - eine Methode zur Bewertung der Kosten-Nutzen-Relation einer Entscheidung, um festzustellen, ob sie sich lohnt.
  7. FOR-DEC - ist ein Akronym für eine Methode zur Entscheidungsfindung, die in der Luft- und Raumfahrtindustrie insbesondere für Krisen- und Notfallsituationen entwickelt wurde. FOR-DEC basiert auf einer einfachen Struktur in sechs Schritten, um informierte, überlegte und rasche Entscheidungen zu treffen. Die Methode ist besonders hilfreich in unsicheren Situationen, in denen Entscheidungen unter hohem Zeitdruck getroffen werden müssen, etwa im Rahmen einer Task Force.
  8. Systemisches Konsensieren - Das Systemische Konsensieren ist ein konsensnahes Entscheidungsverfahren. Eine Gruppe ermittelt aus einer Reihe von Lösungsvorschlägen jenen Vorschlag, der in der Gruppe nicht die meiste Zustimmung, sondern die geringste Ablehnung erfährt.
  9. Die Monte-Carlo-Simulation - eine statistische Methode zur Bewertung des Risikos bestimmter Ergebnisse oder Ereignisse durch Simulation verschiedener Szenarien unter Annahme von Wahrscheinlichkeiten.

Alle diese Modelle und Methoden können dabei helfen, „gute“ Entscheidungen zu treffen und Probleme effizient zu lösen. Damit die Auswahl des richtigen Modells bzw. des richtigen Werkzeugs leichter gelingt, bietet competence4partners hierzu spezialisierte Trainings- und Beratungsleistungen an.