संक्रिया विज्ञान के पीछे एक प्रमुख प्रेरक कारक यह मान्यता थी कि जटिल, लक्ष्योन्मुख प्रक्रियाओं का अध्ययन और समाधान एकीकृत समग्र रूप में किया जाना चाहिए, क्योंकि समग्र समस्या के अलग-अलग भागों के समाधान पृथक सिद्ध होते थे, जबकि व्यवहार में सभी आंशिक समाधानों के बीच एकता आवश्यक थी।
आरंभ में, “संक्रिया विज्ञान” किसी समस्या का विश्लेषण उसके घटक भागों को अलग किए बिना, एकल समग्र रूप में करने की विधियाँ विकसित करने तक सीमित था। इन प्रारंभिक अध्ययनों की एक अन्य विशिष्ट विशेषता अंतर-अनुशासनात्मक टीम दृष्टिकोण का उपयोग थी। इसका सार सभी संबंधित विशेषज्ञों को एक स्थान पर एकत्र करने में नहीं, बल्कि ऐसा समूह बनाने में निहित था जो मात्रात्मक विधियों में दक्ष हो और किसी एक अनुशासन में निहित संकीर्ण दृष्टिकोण से मुक्त हो। यह दृष्टिकोण दो वास्तविकताओं को दर्शाता था: पहला, प्रबंधन विज्ञान में मात्रात्मक विधियों को लाने की आवश्यकता, और दूसरा, उस क्षेत्र में विधियों (और विशेषज्ञों) की कमी जिसे “संक्रिया विज्ञान” कहा जाने लगा।
बाद में, “संक्रिया विज्ञान” विभिन्न विषयों के विशेषज्ञों की संयुक्त गतिविधि से विकसित होकर विज्ञान और संगठनात्मक व्यवहार की एक स्वतंत्र शाखा बन गया, और इस प्रक्रिया में दो मुख्य दिशाओं में विभाजित हो गया।
इनमें से पहली दिशा प्रबंधन की सबसे अधिक बार सामने आने वाली उप-समस्याओं के लिए गणितीय मॉडल के निर्माण से जुड़ी है, जिसमें संक्रिया में भाग लेने वाले व्यक्तियों के व्यवहार को ध्यान में रखने की आवश्यकता से कुछ हद तक बचा जा सकता है। यहाँ “संक्रिया विज्ञान” के गणितीय सिद्धांत की मुख्य समस्याओं की पहचान की गई, साथ ही इस क्षेत्र में कार्यरत वैज्ञानिकों के संबंधित और आगे के विशेषीकरण की भी।
प्रबंधकों द्वारा हल की जाने वाली बड़ी संख्या में समस्याओं को ऐसे कार्यों में वर्गीकृत किया जा सकता है, उदाहरण के लिए:
- भंडार प्रबंधन, जो “संग्रहीत” संसाधनों (मानव, भौतिक, वित्तीय, कच्चा माल आदि) के आवश्यक आकार को निर्धारित करने से संबंधित है, यह देखते हुए कि भंडारण में कुछ लागतें शामिल होती हैं;
- सीमित संसाधनों का विभिन्न उपभोक्ताओं के बीच आवंटन, जिनमें से प्रत्येक उन्हें भिन्न-भिन्न स्तर की दक्षता के साथ उपयोग करता है;
- पंक्ति समस्याएँ, जिनमें कार्यों को एक सख्त क्रम में वितरित करना, एक या दूसरी प्रक्रिया बनाना, और प्राथमिकता नियम स्थापित करना शामिल है;
- मार्ग चयन और समय के साथ कार्य की अनुसूची बनाना;
- अप्रचलित उपकरणों के प्रतिस्थापन से संबंधित समस्याएँ;
- संभावनाओं की संपूर्ण गणना के बजाय तर्कसंगत गणना के माध्यम से समाधान ढूँढना;
- प्रतिस्पर्धी समस्याएँ, या खेल सिद्धांत की समस्याएँ, जो उन स्थितियों में व्यवहार की तर्कसंगत रणनीतियों की जांच करती हैं जहाँ संक्रिया का परिणाम न केवल विषय के व्यवहार पर, बल्कि उस प्रतिद्वंद्वी के व्यवहार पर भी निर्भर करता है जिसके लक्ष्य विषय के लक्ष्यों के विपरीत होते हैं।
इस प्रकार, “संक्रिया विज्ञान” की विधि विभिन्न प्रकार की संक्रियाओं और प्रक्रियाओं पर लागू होने लगी, जिसमें विश्लेषण की वस्तु के आधार पर विभिन्न दृष्टिकोणों और विविध गणितीय उपकरणों (गणितीय प्रोग्रामिंग, संयोजनात्मक और सांख्यिकीय मॉडलिंग की विधियों) का उपयोग किया गया। गणितीय उपकरणों के साथ-साथ, “संक्रिया विज्ञान” में अनुमानी (ह्यूरिस्टिक) विधियों का भी प्रयोग किया गया।
लक्ष्योन्मुख क्रियाओं (संक्रियाओं) के विश्लेषण और समाधानों के तुलनात्मक मूल्यांकन की विधियाँ, मुख्यतः मात्रात्मक रूप में, विकसित करते समय, “संक्रिया विज्ञान” प्रणाली पद्धति पर आधारित है, जिसके अनुसार अध्ययन की जा रही परिघटनाओं को ऐसी प्रणालियों के रूप में देखा जाता है जो विशिष्ट उद्देश्यों की प्राप्ति के लिए डिज़ाइन किए गए तत्वों के परस्पर क्रियाशील समुच्चय का प्रतिनिधित्व करती हैं।
“संक्रिया विज्ञान” के दृष्टिकोण से विशिष्ट संक्रियाओं या परिघटनाओं के विश्लेषण में परिघटना का गणितीय मॉडल बनाना, मॉडल का विश्लेषण करना और समाधान की खोज करना, मॉडल और समाधान की परिघटना के प्रति पर्याप्तता का सत्यापन करना, मॉडल और समाधान में आवश्यक समायोजन (“ट्यूनिंग”) करना, और अंततः चुने गए समाधान को व्यवहार में लागू करना शामिल है।
इस विधि की गणितीय समस्याओं से निकटता से संबंधित (यद्यपि औपचारिक रूप से उनका हिस्सा नहीं) तथाकथित नेटवर्क नियोजन और प्रबंधन विधियों का विशाल क्षेत्र है। नेटवर्क विधियों और नेटवर्क प्रणालियों का विकास “संक्रिया विज्ञान” की उस शाखा से निकटता से जुड़ा है जो अनुसूचन मॉडल का अध्ययन करती है। इन विधियों ने जटिल बहु-चरणीय संक्रियाओं का वर्णन, मॉडलिंग और विश्लेषण करने के लिए एक नई और अत्यंत सुविधाजनक भाषा खोजना संभव बनाया। ऐसी ही, विशेष रूप से, मॉडलिंग और परिचालन नियंत्रण की नेटवर्क विधियाँ हैं: CPM — “क्रिटिकल पाथ मेथड” और PERT — “प्रोग्राम इवैल्यूएशन एंड रिव्यू टेक्नीक”।
विभिन्न औपचारिक प्रबंधन प्रणालियों, दीर्घकालिक नियोजन, प्रोग्रामिंग और पूर्वानुमान विधियों का उदय ऐसी परिस्थितियाँ बनाने की आवश्यकता से प्रेरित था जिनमें सही निर्णयन संभव हो, ऐसे परिवेश में जहाँ प्रबंधन को सूचना की विशाल मात्रा, हजारों कारकों का सामना करना पड़ता था, जिनका लेखा-जोखा, मूल्यांकन और समाकलन पारंपरिक प्रबंधन संगठन के अंतर्गत असंभव सिद्ध होता था।
कई अमेरिकी मनोवैज्ञानिकों के अध्ययनों से पता चला है कि जब निर्णय लेने में 10 से अधिक चरों या परस्पर विरोधाभासी कारकों, या समान क्रम के 20 से अधिक कारकों को ध्यान में रखना आवश्यक हो, तो व्यक्ति को कठिनाई का अनुभव होता है। हालाँकि, चूँकि इष्टतम समाधान केवल सभी कारकों के लेखा-जोखा और विश्लेषण से ही प्राप्त हो सकता है, इस बात की परवाह किए बिना कि किसी दिए गए प्रबंधन स्तर पर कोई व्यक्ति इस कार्य को संभाल पाने में सक्षम है या नहीं, इसलिए समस्याओं को उप-समस्याओं और उप-कार्यों में विभाजित करने की आवश्यकता वस्तुनिष्ठ रूप से उत्पन्न होती है। अधिकांश मौजूदा प्रोग्रामिंग प्रणालियों का आधारभूत मुख्य सिद्धांत कार्यों का तार्किक अपघटन है। इसका आधार कारकों की संख्या या सूचना की मात्रा को उन स्तरों तक घटाने की आवश्यकता थी जिनका मूल्यांकन कोई व्यक्ति कर सके।
“संक्रिया विज्ञान” की दूसरी दिशा कुछ भिन्न रेखाओं पर विकसित हुई, जिसमें प्रबंधन समस्याओं के गणितीकरण और यथार्थ विज्ञान विधियों के प्रवेश पर उतना बल नहीं दिया गया, बल्कि किसी संक्रिया का अध्ययन एक एकीकृत समग्रता के रूप में करने के सिद्धांतों को “ताज़ा,” “निष्पक्ष” शोध दलों का उपयोग करते हुए लागू करने पर बल दिया गया। प्रणाली अभियांत्रिकी का उदय इसी दिशा से जुड़ा है। यह उल्लेखनीय है कि जिन कई वैज्ञानिकों ने “संक्रिया विज्ञान” विधि का उपयोग करते हुए प्रबंधन प्रक्रियाओं का अध्ययन किया, वे बाद में इस प्रकार के अन्वेषण की सीमाओं से आगे बढ़ गए। इस संबंध में, उन्होंने उस वैज्ञानिक अनुशासन की तेजी से व्यापक परिभाषाएँ प्रस्तावित कीं जिसकी नींव यह विधि है, जिसके कारण अक्सर पारिभाषिक भ्रम उत्पन्न हुआ।
कई अमेरिकी विशेषज्ञ स्वीकार करते हैं कि, यद्यपि “संक्रिया विज्ञान” ने समग्र रूप में प्रबंधन के एक नए विज्ञान के निर्माण की दिशा में एक अत्यंत महत्वपूर्ण कदम प्रस्तुत किया, फिर भी इसने अपेक्षाकृत संकीर्ण समस्याओं की सीमा को ही आवृत किया। इसके अलावा, जैसे-जैसे गणितीय विशेषीकरण विकसित हुआ, “संक्रिया विज्ञान” को व्यावहारिक गणित की विशेष शाखाओं के रूप में मानने की प्रवृत्ति उत्पन्न हुई — अर्थात, इसे एक विशिष्ट अध्ययन विषय वाले स्वतंत्र वैज्ञानिक अनुशासन के रूप में न मानने की।
इसलिए, 1950 के दशक के आरंभ में ही, उन प्रबंधन समस्याओं की विशिष्टता की अधिक सटीक परिभाषा के लिए सक्रिय खोज आरंभ हुई जिनके समाधान में गणितीय विधियों का प्रयोग अपेक्षित है, भले ही ये समस्याएँ स्वयं संगठन और प्रबंधन सिद्धांत के विषय-क्षेत्र से संबंधित मानी जाती हों। इसका परिणाम निर्णय सिद्धांत की एक स्वतंत्र वैज्ञानिक अनुशासन (प्रबंधन विज्ञान के अंतर्गत) के रूप में पहचान थी, जिसे “संक्रिया विज्ञान” के आगे के विकास के रूप में परिकल्पित किया गया, जिसे तदनुसार निर्णयन की विशिष्ट विधियों के रूप में समझा गया। हालाँकि, निर्णय सिद्धांत में (और यही इसे “संक्रिया विज्ञान” से अलग करता है), मुख्य ध्यान निर्णयन प्रक्रिया पर ही, चयन सिद्धांतों के निर्माण पर, गुणवत्ता मानदंडों के विकास पर, और इन सिद्धांतों के अनुरूप समाधान खोजने की विधियों के निर्धारण पर दिया गया। इस सिद्धांत के समर्थकों का दावा है कि निर्णयन प्रबंधकीय गतिविधि का मूल तत्व है और इसकी विशिष्ट विशेषताओं को परिभाषित करता है।
इस क्षेत्र में कार्य मुख्यतः दो दिशाओं में आगे बढ़ता है। पहली दिशा मुख्यतः वास्तविक टीमों में वास्तव में की जाने वाली निर्णयन प्रक्रियाओं के गणितीय मॉडलिंग से संबंधित है। दूसरी दिशा इष्टतम समाधान प्राप्त करना संभव बनाने वाले एल्गोरिदम विकसित करने पर अपने प्रयास केंद्रित करती है। पहली दिशा में विभिन्न “व्यवहारगत” अध्ययन शामिल हैं, उदाहरण के लिए ई. फोगेल और आर. लूस के अध्ययन, जबकि दूसरी दिशा में सांख्यिकीय निर्णय सिद्धांत, खेल सिद्धांत, और इसी प्रकार के अनेक अन्वेषण शामिल हैं। दोनों दिशाओं के प्रतिनिधियों के कार्य में गणितीय तर्कशास्त्र, गणितीय सांख्यिकी, साथ ही रैखिक, अरैखिक, गतिक और प्रणाली प्रोग्रामिंग के उपकरणों का व्यापक उपयोग किया जाता है। अनिश्चितता की परिस्थितियों में किसी न किसी निर्णय के परिणामों का मूल्यांकन करने की आवश्यकता ने सांख्यिकीय परीक्षण विधियों, या “मोंटे कार्लो विधियों” के व्यापक उपयोग को जन्म दिया।
साथ ही, “नए” विचार-सम्प्रदाय के भीतर एक अन्य दृष्टिकोण भी विकसित हुआ, जिसके अनुसार प्रबंधन की विशिष्ट विशेषताएँ विभिन्न प्रणालियों की गतिविधि के आर्थिक पहलू से जुड़ी होती हैं, और इसलिए प्रबंधन विज्ञान का केंद्रीय ध्यान आर्थिक परिघटनाओं के परिमाणीकरण और गणितीय मॉडलिंग के कार्य पर होना चाहिए। इस दृष्टिकोण ने प्रबंधन प्रक्रियाओं के विश्लेषण और प्रोग्रामिंग के लिए तथाकथित अर्थमितीय दृष्टिकोण को जन्म दिया।
अर्थमितीय दृष्टिकोण के विकास के लिए अत्यंत महत्वपूर्ण था सोवियत गणितज्ञ और नोबेल पुरस्कार विजेता एल. वी. कांतोरोविच द्वारा 1939 में रैखिक प्रोग्रामिंग विधि की खोज, जिस पर इस क्षेत्र का शोध बड़े पैमाने पर आधारित है। इसके केवल 10 वर्ष बाद ही अमेरिकी गणितज्ञ जी. डांत्जिग द्वारा स्वतंत्र रूप से इस विधि की पुनः खोज की गई।
अर्थमितीय दृष्टिकोण के आधार में ऐसे मॉडलों का निर्माण निहित है जो इन परिघटनाओं और प्रक्रियाओं की सबसे विशिष्ट विशेषताओं के वैज्ञानिक अमूर्तीकरण के माध्यम से विशिष्ट आर्थिक परिघटनाओं या प्रक्रियाओं को योजनाबद्ध रूप में दर्शाते हैं। आर्थिक मॉडल के विपरीत, अर्थमितीय मॉडल गणितीय रूप में व्यक्त किया जाता है। इस दृष्टिकोण के अनुसार, प्रत्येक विकसित आर्थिक-गणितीय मॉडल के चार विशिष्ट पहलू होते हैं:
- यह गुणात्मक अंतर्वस्तु की कुछ आर्थिक परिघटनाओं को दर्शाता है, जो विशिष्ट मापन इकाइयों में व्यक्त की जाती हैं। ये मात्राएँ, एक अर्थ में, मॉडल के प्राचल हैं।
- मॉडल में प्राचलों के बीच कुछ मात्रात्मक संबंध और निर्भरताएँ शामिल हैं। ये संतुलन समीकरण हो सकते हैं जो मॉडल की गई प्रक्रिया की संरचना को परिभाषित करते हैं, या अधिक जटिल निर्भरताएँ हो सकती हैं जो प्रक्रियाओं के परिणामों को उनके कारणों से जोड़ती हैं।
- मॉडल समय, स्थान और परिमाण के संदर्भ में मॉडल के प्राचलों में अनुमत परिवर्तनों के क्षेत्र को परिभाषित करता है। ये मात्रात्मक निर्भरताओं पर लगाई गई तथाकथित बाधाएँ हैं।
- मॉडल को परस्पर संबंधित प्राचलों, निर्भरताओं और बाधाओं की एक ऐसी प्रणाली का प्रतिनिधित्व करना चाहिए जिसमें निर्धारित निवेश और निर्गत हों। ऐसी प्रणाली का प्रबंधन — अर्थात, निर्गत पर विशिष्ट परिणाम प्राप्त करना — इसकी आंतरिक संरचना में हस्तक्षेप किए बिना, निवेशों पर किसी न किसी प्रकार की कार्रवाई के माध्यम से होना चाहिए।
अर्थमितीय मॉडलों का निर्माण चार मुख्य चरणों में विभाजित है।
- पहला चरण विशिष्टीकरण (specification) है, जिसमें मुख्य आर्थिक चरों को औपचारिक रूप दिया जाता है, और प्रारंभिक अभिधारणाओं तथा प्रस्तावों के आधार पर गणितीय समीकरणों की खोज की जाती है।
- दूसरा चरण अभिज्ञान (identification) है, जिसमें विशिष्टीकरण के परिणामस्वरूप पहले चरण में प्राप्त समीकरणों के प्राचलों के मान ज्ञात करना शामिल है।
- तीसरा चरण सत्यापन (verification) है, जिसमें विशिष्टीकरण और अभिज्ञान के परिणामों की गुणवत्ता का मूल्यांकन करने के लिए मानदंडों को परिभाषित करना और चुनना शामिल है — अर्थात, वास्तविक आर्थिक प्रक्रियाओं के प्रति मॉडलों की पर्याप्तता की मात्रा। यदि विशिष्टीकरण और अभिज्ञान के माध्यम से प्राप्त मॉडल अपर्याप्त सिद्ध होते हैं, तो प्रारंभिक अभिधारणाओं की वैधता तथा आर्थिक चरों के चयन और औपचारिकीकरण की जांच की जाती है।
- चौथा चरण पूर्वानुमान (prediction) है, जो अर्थमितीय मॉडल में शामिल चरों के भावी मानों को निर्धारित करने की प्रक्रिया है।