การวางแผนสถานการณ์การคิดสถานการณ์การวิเคราะห์สถานการณ์^{[ 1 ]} การทำนายสถานการณ์^{[ 2 ]}และวิธีการสถานการณ์^{[ 3 ]}ล้วนอธิบายถึง วิธี การวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่บางองค์กรใช้ในการวางแผนระยะยาวที่ยืดหยุ่น ซึ่งส่วนใหญ่เป็นการปรับใช้และสรุปวิธีการแบบคลาสสิกที่ใช้โดย หน่วย ข่าวกรองทางทหาร^{[ 4 ]}

ในการประยุกต์ใช้ที่พบได้บ่อยที่สุด นักวิเคราะห์จะสร้างเกมจำลองสถานการณ์สำหรับผู้กำหนดนโยบายวิธีการนี้ผสมผสานข้อเท็จจริงที่ทราบอยู่แล้ว เช่นข้อมูลประชากรภูมิศาสตร์และปริมาณสำรองแร่เข้ากับ ข้อมูล ด้านการทหารการเมืองและอุตสาหกรรมรวมถึงแรงผลักดันหลักที่ระบุโดยการวิเคราะห์ PESTหรือรูปแบบต่างๆซึ่งพิจารณาถึงแง่มุมทางสังคม เทคนิค เศรษฐกิจ สิ่งแวดล้อม และการเมืองของสภาพแวดล้อมทางธุรกิจขององค์กร

ในการประยุกต์ใช้ทางธุรกิจ การเน้นความเข้าใจพฤติกรรมของฝ่ายตรงข้ามลดลง ในขณะที่ปัจจุบันมีการให้ความสนใจกับการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมทางธรรมชาติมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ที่Royal Dutch Shellการวางแผนสถานการณ์ได้รับการอธิบายว่าเป็นการเปลี่ยนความคิดเกี่ยวกับส่วนภายนอกของโลกก่อนที่จะกำหนดกลยุทธ์เฉพาะ^{[ 5 ] [ 6 ]}

การวางแผนสถานการณ์อาจเกี่ยวข้องกับแง่มุมของการคิดเชิงระบบโดยเฉพาะอย่างยิ่งการรับรู้ว่าปัจจัยหลายอย่างอาจรวมกันในรูปแบบที่ซับซ้อนเพื่อสร้างอนาคตที่น่าประหลาดใจในบางครั้ง (เนื่องจากวงจรป้อนกลับ ที่ไม่เป็นเชิงเส้น ) วิธีนี้ยังช่วยให้สามารถรวมปัจจัยที่ยากต่อการกำหนดรูปแบบ เช่น ข้อมูลเชิงลึกใหม่เกี่ยวกับอนาคต การเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งในค่านิยม และกฎระเบียบหรือสิ่งประดิษฐ์ที่ไม่เคยมีมาก่อน^{[ 7 ]}การคิดเชิงระบบที่ใช้ร่วมกับการวางแผนสถานการณ์นำไปสู่เรื่องราวสถานการณ์ที่น่าเชื่อถือ เนื่องจากสามารถแสดงความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างปัจจัยได้^{[ 8 ]}กรณีเหล่านี้ ซึ่งการวางแผนสถานการณ์ถูกรวมเข้ากับแนวทางการคิดเชิงระบบในการพัฒนาสถานการณ์ บางครั้งเรียกว่า "สถานการณ์แบบไดนามิก"

นักวิจารณ์การใช้วิธีการเชิงอัตวิสัยและเชิงอนุมานในการจัดการกับความไม่แน่นอนและความซับซ้อนโต้แย้งว่า เทคนิคนี้ยังไม่ได้รับการตรวจสอบอย่างเข้มงวด และไม่ได้รับอิทธิพลจากหลักฐานทางวิทยาศาสตร์อย่างเพียงพอ พวกเขาเตือนไม่ให้ใช้วิธีการดังกล่าวในการ "ทำนาย" โดยอาศัยสิ่งที่อาจอธิบายได้ว่าเป็นแนวคิดที่กำหนดขึ้นเองและ "เทคนิคการพยากรณ์"

ความท้าทายและจุดแข็งของการสร้างสถานการณ์จำลองคือ "ตัวทำนายเป็นส่วนหนึ่งของบริบททางสังคมที่พวกเขากำลังพยายามทำนาย และอาจมีอิทธิพลต่อบริบทนั้นในกระบวนการ" ^{[ 9 ]}ผลที่ตามมาคือ การทำนายทางสังคมอาจกลายเป็นการทำลายตัวเองได้ ตัวอย่างเช่น สถานการณ์จำลองที่ประชากรจำนวนมากจะติดเชื้อเอชไอวีตามแนวโน้มที่มีอยู่ อาจทำให้ผู้คนหลีกเลี่ยงพฤติกรรมเสี่ยงมากขึ้น และลดอัตราการติดเชื้อเอชไอวีลง ทำให้การทำนายนั้นไม่ถูกต้อง (ซึ่งอาจถูกต้องหากไม่ได้เปิดเผยต่อสาธารณะ) หรือการทำนายว่าความปลอดภัยทางไซเบอร์จะกลายเป็นปัญหาสำคัญ อาจทำให้องค์กรต่างๆ นำมาตรการความปลอดภัยทางไซเบอร์ที่ปลอดภัยยิ่งขึ้นมาใช้ ซึ่งจะช่วยจำกัดปัญหาดังกล่าวได้^{[ 9 ]}

การผสมผสานและการเรียงลำดับของข้อเท็จจริงและการเปลี่ยนแปลงทางสังคมที่เกี่ยวข้องเรียกว่า " สถานการณ์จำลอง " สถานการณ์จำลองมักจะรวมถึงสถานการณ์และปัญหาที่เป็นไปได้ แต่มีความสำคัญอย่างไม่คาดคิด ซึ่งมีอยู่ในรูปแบบเริ่มต้นในปัจจุบัน สถานการณ์จำลองใดๆ ก็ตามไม่น่าจะเกิดขึ้น อย่างไรก็ตาม นักวิเคราะห์ การศึกษาอนาคตจะเลือกคุณลักษณะของสถานการณ์จำลองเพื่อให้เป็นไปได้และน่ากังวล การวางแผนสถานการณ์จำลองช่วยให้ผู้กำหนดนโยบายและบริษัทต่างๆ คาดการณ์การเปลี่ยนแปลง เตรียมการตอบสนอง และสร้างกลยุทธ์ที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น^{[ 10 ] [ 11 ]}

นักวิเคราะห์ออกแบบเกมสงครามเพื่อให้ผู้กำหนดนโยบายมีความยืดหยุ่นและอิสระในการปรับองค์กรจำลองของตน^{[ 12 ]}

ในอดีต แผนเชิงกลยุทธ์มักพิจารณาเฉพาะ "อนาคตอย่างเป็นทางการ" ซึ่งมักจะเป็นกราฟเส้นตรงของแนวโน้มปัจจุบันที่นำไปสู่อนาคต บ่อยครั้งที่เส้นแนวโน้มถูกสร้างขึ้นโดยแผนกบัญชี และขาดการอภิปรายเกี่ยวกับข้อมูลประชากร หรือความแตกต่างเชิงคุณภาพในสภาพสังคม^{[ 5 ]}

การคาดเดาแบบง่ายๆ เหล่านี้มักจะค่อนข้างดีอย่างน่าประหลาดใจ แต่ล้มเหลวในการพิจารณาการเปลี่ยนแปลงทางสังคมเชิงคุณภาพที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกิจหรือรัฐบาลPaul JH Schoemakerเสนอกรณีการจัดการสำหรับการใช้การวางแผนสถานการณ์ในธุรกิจ^{[ 13 ]}

แนวทางนี้อาจมีผลกระทบภายนอก Shell มากกว่าภายใน เนื่องจากบริษัทและที่ปรึกษาอื่นๆ จำนวนมากเริ่มนำการวางแผนสถานการณ์มาใช้ การวางแผนสถานการณ์มีแนวโน้มที่จะตกอยู่ในกับดักต่างๆ มากมาย (ทั้งในกระบวนการและเนื้อหา) ดังที่Paul JH Schoemakerได้ ระบุไว้ ^{[ 13 ]}เมื่อไม่นานมานี้ การวางแผนสถานการณ์ได้รับการกล่าวถึงว่าเป็นเครื่องมือในการปรับปรุงความคล่องตัวเชิงกลยุทธ์ โดยการเตรียมการทางความคิดไม่เพียงแต่สถานการณ์ต่างๆ เท่านั้น แต่ยังรวมถึงกลยุทธ์ที่สอดคล้องกันหลายๆ กลยุทธ์ด้วย^{[ 10 ]}

ในด้านเศรษฐศาสตร์และการเงินสถาบันการเงินอาจใช้การวิเคราะห์สถานการณ์เพื่อคาดการณ์สถานการณ์ที่เป็นไปได้หลายสถานการณ์สำหรับเศรษฐกิจ (เช่น การเติบโตอย่างรวดเร็ว การเติบโตปานกลาง การเติบโตช้า) และผลตอบแทนทางการเงิน (สำหรับพันธบัตร หุ้น เงินสด ฯลฯ) ในแต่ละสถานการณ์เหล่านั้น สถาบันการเงินอาจพิจารณาชุดย่อยของแต่ละความเป็นไปได้ นอกจากนี้ยังอาจพยายามหาความสัมพันธ์และกำหนดความน่าจะเป็นให้กับสถานการณ์ (และชุดย่อยหากมี) จากนั้นสถาบันการเงินจะสามารถพิจารณาได้ว่าจะกระจายสินทรัพย์ระหว่างประเภทสินทรัพย์อย่างไร (เช่นการจัดสรรสินทรัพย์ ) สถาบันการเงินยังสามารถคำนวณผลตอบแทนที่คาดหวังถ่วงน้ำหนักตามสถานการณ์ (ซึ่งตัวเลขนี้จะบ่งชี้ถึงความน่าดึงดูดโดยรวมของสภาพแวดล้อมทางการเงิน) นอกจากนี้ยังอาจทำการทดสอบความเครียดโดยใช้สถานการณ์ที่ไม่พึงประสงค์^{[ 14 ]}

การคาดการณ์อนาคตอาจเป็นเรื่องยาก (เช่น ผลลัพธ์ในอนาคตที่แท้จริงอาจไม่เป็นไปตามที่คาดไว้) กล่าวคือ การคาดการณ์สถานการณ์ต่างๆ และการกำหนดความน่าจะเป็นให้กับสถานการณ์เหล่านั้นเป็นเรื่องยาก และนี่เป็นความจริงสำหรับการคาดการณ์ทั่วไป โดยไม่คำนึงถึงผลตอบแทนของตลาดการเงินที่แฝงอยู่ ผลลัพธ์สามารถจำลองได้ทางคณิตศาสตร์/สถิติ เช่น การคำนึงถึงความแปรปรวนที่อาจเกิดขึ้นภายในสถานการณ์เดียว รวมถึงความสัมพันธ์ที่อาจเกิดขึ้นระหว่างสถานการณ์ต่างๆ โดยทั่วไป ควรระมัดระวังเมื่อกำหนดความน่าจะเป็นให้กับสถานการณ์ต่างๆ เนื่องจากอาจนำไปสู่แนวโน้มที่จะพิจารณาเฉพาะสถานการณ์ที่มีความน่าจะเป็นสูงสุดเท่านั้น^{[ 15 ]}

ผู้เขียนส่วนใหญ่ระบุว่า เฮอร์แมน คาห์นเป็นผู้ริเริ่มการวางแผนสถานการณ์ผ่านงานของเขาให้กับกองทัพสหรัฐฯ ในช่วงทศวรรษ 1950 ที่ RAND Corporation ซึ่งเขาได้พัฒนาเทคนิคการบรรยายอนาคตในรูปแบบเรื่องราวราวกับว่าเขียนโดยคนในอนาคต เขาใช้คำว่า "สถานการณ์" เพื่ออธิบายเรื่องราวเหล่านี้ ในปี 1961 เขาได้ก่อตั้งสถาบันฮัดสัน ซึ่งเขาได้ขยายงานด้านสถานการณ์ของเขาไปสู่การพยากรณ์ทางสังคมและนโยบายสาธารณะ^{[ 16 ] [ 17 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ]}การใช้สถานการณ์ที่ก่อให้เกิดข้อถกเถียงมากที่สุดอย่างหนึ่งของเขาคือการเสนอแนะว่าสงครามนิวเคลียร์สามารถเอาชนะได้^{[ 21 ]}แม้ว่าคาห์นมักถูกอ้างถึงว่าเป็นบิดาแห่งการวางแผนสถานการณ์ แต่ในขณะเดียวกันที่คาห์นกำลังพัฒนาวิธีการของเขาที่ RAND นั้น กาสตง เบอร์เกอร์ ก็กำลังพัฒนาวิธีการที่คล้ายคลึงกันที่ Centre d'Etudes Prospectives ซึ่งเขาก่อตั้งขึ้นในฝรั่งเศส วิธีการของเขา ซึ่งเขาตั้งชื่อว่า 'La Prospective' คือการพัฒนาสถานการณ์เชิงบรรทัดฐานของอนาคตซึ่งจะใช้เป็นแนวทางในการกำหนดนโยบายสาธารณะ ในช่วงกลางทศวรรษ 1960 ผู้เขียนหลายคนจากสถาบันของฝรั่งเศสและอเมริกาเริ่มตีพิมพ์แนวคิดการวางแผนสถานการณ์ เช่น 'La Prospective' โดย Berger ในปี 1964 ^{[ 22 ]}และ 'The Next Thirty-Three Years' โดย Kahn และ Wiener ในปี 1967 ^{[ 23 ]}ในช่วงทศวรรษ 1970 การวางแผนสถานการณ์กำลังเฟื่องฟูอย่างเต็มที่ โดยมีสถาบันหลายแห่งที่จัดตั้งขึ้นเพื่อให้การสนับสนุนธุรกิจ รวมถึงมูลนิธิฮัดสัน สถาบันวิจัยสแตนฟอร์ด (ปัจจุบันคือSRI International ) และ SEMA Metra Consulting Group ในฝรั่งเศส บริษัทขนาดใหญ่หลายแห่งก็เริ่มนำการวางแผนสถานการณ์มาใช้เช่นกัน รวมถึงDHL Express , Dutch Royal ShellและGeneral Electric ^{[ 18 ] [ 20 ] [ 24 ] [ 25 ]}

อาจเป็นผลมาจากแนวทางที่ซับซ้อนมากเหล่านี้ และเทคนิคที่ยากลำบากที่พวกเขาใช้ (ซึ่งโดยปกติแล้วต้องใช้ทรัพยากรของเจ้าหน้าที่วางแผนส่วนกลาง) ทำให้สถานการณ์จำลองได้รับชื่อเสียงในด้านความยากลำบาก (และค่าใช้จ่าย) ในการใช้งาน ถึงกระนั้น ความสำคัญทางทฤษฎีของการใช้สถานการณ์จำลองทางเลือก เพื่อช่วยจัดการกับความไม่แน่นอนที่แฝงอยู่ในพยากรณ์ระยะยาว ก็ได้รับการเน้นย้ำอย่างมากจากความสับสนที่แพร่หลายซึ่งเกิดขึ้นหลังวิกฤตการณ์น้ำมันในปี 1973 ส่งผลให้องค์กรขนาดใหญ่หลายแห่งเริ่มใช้เทคนิคนี้ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ในปี 1983 Diffenbach รายงานว่า 'สถานการณ์จำลองทางเลือก' เป็นเทคนิคที่ได้รับความนิยมเป็นอันดับสามสำหรับการพยากรณ์ระยะยาว โดยใช้โดย 68% ขององค์กรขนาดใหญ่ที่เขาสำรวจ^{[ 26 ]}

การพัฒนาการพยากรณ์สถานการณ์เชิงปฏิบัติเพื่อเป็นแนวทางในการวางกลยุทธ์ แทนที่จะใช้เพื่อวัตถุประสงค์ทางวิชาการที่จำกัดเหมือนในอดีต เริ่มต้นโดยPierre Wackในปี 1971 ที่กลุ่มบริษัท Royal Dutch Shell และได้รับแรงผลักดันจากวิกฤตการณ์น้ำมันในอีกสองปีต่อมา นับตั้งแต่นั้นมา Shell ได้เป็นผู้นำในโลกธุรกิจในการใช้สถานการณ์ และในการพัฒนาเทคนิคเชิงปฏิบัติเพื่อสนับสนุนสิ่งเหล่านี้ อันที่จริง เช่นเดียวกับการพยากรณ์ระยะยาวรูปแบบอื่นๆ การใช้สถานการณ์ได้ลดลง (ในช่วงภาวะการค้าตกต่ำในทศวรรษที่ผ่านมา) เหลือเพียงไม่กี่องค์กรในภาคเอกชน Shell ยังคงเป็นผู้นำเทคนิคนี้ในการพยากรณ์อยู่เกือบจะเพียงลำพัง^{[ 27 ]}

มีเพียงหลักฐานเชิงประจักษ์เท่านั้นที่สนับสนุนคุณค่าของสถานการณ์จำลอง แม้กระทั่งในฐานะเครื่องมือช่วยในการพยากรณ์ และส่วนใหญ่มาจากบริษัทเดียวคือเชลล์ นอกจากนี้ เนื่องจากมีองค์กรเพียงไม่กี่แห่งที่ใช้สถานการณ์จำลองอย่างสม่ำเสมอ และด้วยระยะเวลาที่เกี่ยวข้องยาวนานหลายทศวรรษ จึงไม่น่าจะมีหลักฐานสนับสนุนที่ชัดเจนในอนาคตอันใกล้ ด้วยเหตุผลเดียวกันนี้ การขาดหลักฐานดังกล่าวจึงใช้ได้กับเทคนิคการวางแผนระยะยาวเกือบทั้งหมด ในกรณีที่ไม่มีหลักฐาน แต่เมื่อพิจารณาจากประสบการณ์ที่บันทึกไว้อย่างดีของเชลล์ในการใช้สถานการณ์จำลองมาหลายทศวรรษ (ซึ่งในทศวรรษ 1990 ซีอีโอในขณะนั้นได้กล่าวว่าความสำเร็จของบริษัทมาจากการใช้สถานการณ์จำลองดังกล่าว) การขยายขอบเขตการพยากรณ์ระยะยาวของผู้จัดการในลักษณะที่การใช้สถานการณ์จำลองทำได้อย่างเป็นเอกลักษณ์นั้นย่อมก่อให้เกิดประโยชน์อย่างมาก^{[ 28 ]}

ส่วนหนึ่งของกระบวนการโดยรวมที่แตกต่างอย่างสิ้นเชิงจากรูปแบบการวางแผนระยะยาวอื่นๆ ส่วนใหญ่คือส่วนกลาง ซึ่งก็คือการสร้างสถานการณ์จริง ตามที่ได้มาจากแนวทางที่ Shell ใช้บ่อยที่สุด^{[ 29 ]}ซึ่งประกอบด้วยหกขั้นตอน: ^{[ 30 ]}

1. กำหนดปัจจัยขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง/ข้อสมมติฐาน
2. รวบรวมผู้ขับขี่เข้าด้วยกันภายใต้กรอบการทำงานที่ใช้งานได้จริง
3. สร้างสถานการณ์จำลองย่อยเบื้องต้น 7-9 สถานการณ์
4. ลดเหลือ 2-3 สถานการณ์
5. ร่างสถานการณ์ต่างๆ
6. ระบุประเด็นปัญหาที่เกิดขึ้น

เทคนิคที่คล้ายกัน – โดยใช้การ์ดดัชนีขนาด 5 นิ้วคูณ 3 นิ้ว – ได้รับการอธิบาย (ในชื่อ 'เทคนิคสโนว์บอล') โดย Backoff และ Nutt สำหรับการจัดกลุ่มและประเมินความคิดโดยทั่วไป^{[ 31 ]}

นอกจากนี้ เนื่องจากสถานการณ์จำลองเป็นเทคนิคในการนำเสนออนาคตทางเลือก ปัจจัยที่จะรวมไว้จะต้องเป็น 'ตัวแปร' อย่างแท้จริง ปัจจัยเหล่านั้นควรอยู่ภายใต้ผลลัพธ์ทางเลือกที่สำคัญ ปัจจัยที่มีผลลัพธ์ที่คาดการณ์ได้แต่มีความสำคัญ ควรระบุรายละเอียดไว้ในบทนำของสถานการณ์จำลอง (เนื่องจากไม่สามารถละเลยได้) เมทริกซ์ความไม่แน่นอนที่สำคัญ ตามที่ Kees van der Heijden จาก Shell รายงานไว้ เป็นการตรวจสอบที่มีประโยชน์ในขั้นตอนนี้^{[ 32 ]}

การวางแผนสถานการณ์แตกต่างจากการวางแผนฉุกเฉินการวิเคราะห์ความไวและการจำลองด้วยคอมพิวเตอร์^{[ 33 ]}

ในช่วง 5 ปีที่ผ่านมาการวิเคราะห์สัณฐานวิทยา ที่ได้รับการสนับสนุนจากคอมพิวเตอร์ ถูกนำมาใช้เป็นเครื่องมือช่วยในการพัฒนาสถานการณ์โดยหน่วยงานวิจัยด้านการป้องกันประเทศของสวีเดนในสตอกโฮล์ม^{[ 34 ]}วิธีนี้ทำให้สามารถสร้างฟิลด์สัณฐานวิทยาหลายตัวแปรซึ่งสามารถถือเป็นแบบจำลองการอนุมานได้ ดังนั้นจึงบูรณาการเทคนิคการวางแผนสถานการณ์เข้ากับการวิเคราะห์เหตุการณ์ฉุกเฉินและ การ วิเคราะห์ ความไว

การวิเคราะห์สถานการณ์เป็นกระบวนการวิเคราะห์เหตุการณ์ในอนาคตโดยพิจารณาผลลัพธ์ที่เป็นไปได้หลายทางเลือก (บางครั้งเรียกว่า "โลกทางเลือก") ดังนั้น การวิเคราะห์สถานการณ์ ซึ่งเป็นรูปแบบหลักอย่างหนึ่งของการคาดการณ์ ไม่ได้พยายามแสดงภาพอนาคตที่แน่นอนเพียงภาพเดียว แต่จะนำเสนอพัฒนาการในอนาคตหลายทางเลือก ส่งผลให้สามารถสังเกตขอบเขตของผลลัพธ์ในอนาคตที่เป็นไปได้ ไม่เพียงแต่ผลลัพธ์เท่านั้นที่สามารถสังเกตได้ แต่ยังรวมถึงเส้นทางการพัฒนาที่นำไปสู่ผลลัพธ์เหล่านั้นด้วย แตกต่างจากการพยากรณ์การวิเคราะห์สถานการณ์ไม่ได้อาศัยการคาดการณ์จากอดีตหรือการขยายแนวโน้มในอดีต ไม่ได้พึ่งพาข้อมูลในอดีตและไม่ได้คาดหวังว่าการสังเกตการณ์ในอดีตจะยังคงใช้ได้ในอนาคต แต่พยายามพิจารณาพัฒนาการและจุดเปลี่ยนที่เป็นไปได้ ซึ่งอาจเชื่อมโยงกับอดีตเท่านั้น กล่าวโดยสรุป การวิเคราะห์สถานการณ์จะสร้างสถานการณ์จำลองหลายสถานการณ์เพื่อแสดงผลลัพธ์ในอนาคตที่เป็นไปได้ แต่ละสถานการณ์มักจะรวมเอาพัฒนาการในแง่ดี แง่ร้าย และความเป็นไปได้มากและน้อยเข้าด้วยกัน อย่างไรก็ตาม ทุกแง่มุมของสถานการณ์จำลองควรมีความเป็นไปได้ แม้ว่าจะมีการอภิปรายกันอย่างกว้างขวาง แต่ประสบการณ์แสดงให้เห็นว่าสถานการณ์ประมาณสามสถานการณ์เหมาะสมที่สุดสำหรับการอภิปรายและการคัดเลือกเพิ่มเติม สถานการณ์ที่มากกว่านั้นอาจทำให้การวิเคราะห์ซับซ้อนเกินไป^{[ 35 ] [ 36 ]}สถานการณ์มักถูกเข้าใจผิดว่าเป็นเครื่องมือและวิธีการวางแผนอื่นๆ

นักวิจัยจำนวนมากเน้นย้ำว่าทั้งสองแนวทางเหมาะสมที่สุดที่จะนำมาใช้ร่วมกัน^{[ 37 ] [ 38 ]}เนื่องจากกระบวนการที่คล้ายคลึงกัน วิธีการทั้งสองจึงสามารถนำมาผสมผสานกันได้อย่างง่ายดาย ผลลัพธ์ของขั้นตอนต่างๆ ของวิธีการเดลฟีสามารถใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสำหรับวิธีการสถานการณ์ และในทางกลับกัน การผสมผสานทำให้สามารถตระหนักถึงประโยชน์ของเครื่องมือทั้งสองได้ ในทางปฏิบัติ โดยปกติแล้ว เครื่องมือหนึ่งในสองเครื่องมือจะถือเป็นวิธีการหลัก และอีกเครื่องมือหนึ่งจะถูกเพิ่มเข้ามาในภายหลัง

รูปแบบที่พบได้บ่อยที่สุดในทางปฏิบัติคือการบูรณาการวิธีการเดลฟีเข้ากับกระบวนการสร้างสถานการณ์ (ดูเช่น Rikkonen, 2005; ^{[ 39 ]} von der Gracht, 2008; ^{[ 40 ]} ) ผู้เขียนเรียกประเภทนี้ว่าสถานการณ์แบบเดลฟี (การเขียน) สถานการณ์ที่อิงตามผู้เชี่ยวชาญ หรือสถานการณ์ที่ได้จากคณะเดลฟี Von der Gracht (2010) ^{[ 41 ]}เป็นตัวอย่างที่ถูกต้องตามหลักวิทยาศาสตร์ของวิธีการนี้ เนื่องจากการวางแผนสถานการณ์นั้น “ต้องการข้อมูล” การวิจัยแบบเดลฟีจึงสามารถให้ข้อมูลป้อนเข้าที่มีค่าสำหรับกระบวนการได้ มีข้อมูลหลายประเภทที่ได้จากเดลฟีซึ่งสามารถใช้เป็นข้อมูลป้อนเข้าสำหรับการวางแผนสถานการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น นักวิจัยสามารถระบุเหตุการณ์หรือการพัฒนาที่เกี่ยวข้อง และกำหนดความน่าจะเป็นให้กับเหตุการณ์เหล่านั้นโดยอิงจากความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้ ความคิดเห็นและข้อโต้แย้งของผู้เชี่ยวชาญยังให้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของปัจจัยต่างๆ ซึ่งสามารถนำไปบูรณาการเข้ากับสถานการณ์ในภายหลังได้ นอกจากนี้ เดลฟียังช่วยระบุความคิดเห็นสุดขั้วและความขัดแย้งในหมู่ผู้เชี่ยวชาญได้อีกด้วย หัวข้อที่เป็นข้อถกเถียงเช่นนี้ เหมาะอย่างยิ่งสำหรับสถานการณ์สุดขั้วหรือตัวแปรที่ไม่แน่นอน

ในวิทยานิพนธ์ปริญญาเอกของเขา Rikkonen (2005) ^{[ 39 ]}ได้ตรวจสอบการใช้เทคนิค Delphi ในการวางแผนสถานการณ์ และโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการสร้างสถานการณ์ ผู้เขียนสรุปว่าเทคนิค Delphi มีคุณค่าเชิงเครื่องมือในการนำเสนออนาคตทางเลือกที่แตกต่างกันและการโต้แย้งสถานการณ์ ดังนั้นจึงแนะนำให้ใช้ Delphi เพื่อทำให้สถานการณ์มีความลึกซึ้งมากขึ้นและสร้างความเชื่อมั่นในการวางแผนสถานการณ์ ประโยชน์เพิ่มเติมอยู่ที่การทำให้กระบวนการเขียนสถานการณ์ง่ายขึ้นและความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างรายการพยากรณ์และปัจจัยทางสังคม

“การวิเคราะห์สถานการณ์” ไม่สามารถทดแทนการเปิดเผยข้อผิดพลาดในการสำรวจอย่างครบถ้วนและเป็นข้อเท็จจริงในการศึกษาทางเศรษฐศาสตร์ได้ ในการทำนายแบบดั้งเดิม เมื่อพิจารณาจากข้อมูลที่ใช้ในการสร้างแบบจำลองปัญหา ด้วยข้อกำหนดและเทคนิคที่มีเหตุผล นักวิเคราะห์สามารถระบุความน่าจะเป็นของสัมประสิทธิ์ที่อยู่ภายในขอบเขตตัวเลขที่กำหนดได้ภายในเปอร์เซ็นต์ของข้อผิดพลาดทางสถิติ ความแม่นยำนี้ไม่จำเป็นต้องแลกมาด้วยการระบุสมมติฐานที่แยกย่อยมากเกินไป ซอฟต์แวร์ R โดยเฉพาะโมดูล “WhatIf” ^{[ 42 ]}

ความท้าทายอีกประการหนึ่งของการสร้างสถานการณ์คือ "ตัวทำนายเป็นส่วนหนึ่งของบริบททางสังคมที่พวกเขากำลังพยายามทำนาย และอาจมีอิทธิพลต่อบริบทนั้นในกระบวนการ" ^{[ 9 ]}

ในช่วงทศวรรษ 1970 บริษัทพลังงานหลายแห่งต่างประหลาดใจกับทั้ง กระแส สิ่งแวดล้อมและ กลุ่ม OPECส่งผลให้สูญเสียรายได้หลายพันล้านดอลลาร์จากการลงทุนที่ผิดพลาด ผลกระทบทางการเงินที่รุนแรงจากการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ทำให้องค์กรอย่างน้อยหนึ่งแห่ง เช่น Royal Dutch Shell ต้องนำการวางแผนสถานการณ์มาใช้ นักวิเคราะห์ของบริษัทนี้ประเมินต่อสาธารณะว่ากระบวนการวางแผนนี้ทำให้บริษัทของพวกเขากลายเป็นบริษัทที่ใหญ่ที่สุดในโลก^{[ 43 ]}

ทีมของ Arie de Geusได้ตรวจสอบการใช้สถานการณ์จำลองในช่วงต้นทศวรรษ 1980 และพบว่ากระบวนการตัดสินใจตามสถานการณ์จำลองเป็นสาเหตุหลักของการขาดการนำไปใช้เชิงกลยุทธ์ มากกว่าตัวสถานการณ์จำลองเอง ผู้ปฏิบัติงานหลายคนในปัจจุบันใช้เวลาในกระบวนการตัดสินใจมากพอๆ กับการสร้างสถานการณ์จำลอง^{[ 44 ]}

• การวางแผนแบบกระจายอำนาจ (เศรษฐศาสตร์)
• โฮชิน คันริ#โฮชินวางแผน
• การศึกษาอนาคต
• เทคนิคอนาคต
• กลุ่มสถานการณ์โลก
• จิม เดเตอร์ (ศูนย์วิจัยการศึกษาอนาคตแห่งฮาวาย)
• ความยืดหยุ่น (ระดับองค์กร)
• การตัดสินใจที่แข็งแกร่ง
• สถานการณ์จำลอง (การคำนวณ)

• วงจรป้อนกลับ
• พลวัตของระบบ (หรือที่รู้จักกันในชื่อสต็อกและการไหล )
• การคิดเชิงระบบ

• วิธีการเดลฟีรวมถึงเดลฟีแบบเรียลไทม์
• ทฤษฎีเกม
• การสแกนขอบฟ้า
• การวิเคราะห์ทางสัณฐานวิทยา
• ทฤษฎีการเลือกอย่างมีเหตุผล
• การทดสอบความเครียด
• จุดสำคัญสิบสองจุด

• สถานการณ์การลดผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ – อนาคตที่เป็นไปได้ซึ่งภาวะโลกร้อนจะลดลงได้ด้วยการกระทำอย่างตั้งใจ
• เครื่องมือวิเคราะห์และวางแผนใหม่แบบไดนามิก
• การสร้างแบบจำลองพลังงาน – กระบวนการสร้างแบบจำลองคอมพิวเตอร์ของระบบพลังงาน
• เอกสารเพนตากอน

• ดี. อีราสมัส, อนาคตของเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารในบริการทางการเงิน: สถานการณ์จำลองด้านเทคโนโลยีสารสนเทศและการสื่อสารของธนาคารราบอแบงก์ (2008)
• เอ็ม. โกเดต์, สถานการณ์จำลองและการจัดการเชิงกลยุทธ์, บัตเตอร์เวิร์ธส์ (1987)
• เอ็ม. โกเดต์, จากการคาดการณ์สู่การปฏิบัติ: คู่มือการวางแผนเชิงกลยุทธ์. ปารีส: ยูเนสโก, (1993).
• อดัม คาฮาเน่, การแก้ปัญหาที่ยากลำบาก: แนวทางที่เปิดกว้างในการพูดคุย รับฟัง และสร้างความเป็นจริงใหม่ (2007)
• เอช. คาห์น, ปี 2000, แคลแมน-เลวี (1967).
• เฮอร์เบิร์ต เมเยอร์, ​​"สติปัญญาในโลกแห่งความเป็นจริง", ไวเดนเฟลด์ แอนด์ นิโคลสัน, 1987
• สภาข่าวกรองแห่งชาติ(NIC) เก็บถาวรเมื่อวันที่ 28 กรกฎาคม 2012 ที่Wayback Machineหัวข้อ"การวางแผนอนาคตโลก"ปี 2005
• M. Lindgren และ H. Bandhold, การวางแผนสถานการณ์จำลอง – ความเชื่อมโยงระหว่างอนาคตและกลยุทธ์, Palgrave Macmillan, 2003
• จี. ไรท์ และ จี. เคิร์นส์, การคิดเชิงสถานการณ์: แนวทางปฏิบัติสู่อนาคต, พัลเกรฟ แมคมิลแลน, 2011
• A. Schuehly, F. Becker และ F. Klein, กลยุทธ์แบบเรียลไทม์: เมื่อการมองการณ์ไกลเชิงกลยุทธ์มาบรรจบกับปัญญาประดิษฐ์, Emerald, 2020*
• A. Ruser, ห้องปฏิบัติการกึ่งสังคมวิทยา: กรณีของการพัฒนาสถานการณ์แบบนิรนัย, Current Sociology Vol63(2): 170-181, https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/0011392114556581

• การมองการณ์ไกล
• อนาคต
• วิทยาศาสตร์แห่งอนาคตและการคาดการณ์
• วารสารการศึกษาอนาคต
• การพยากรณ์ทางเทคโนโลยีและการเปลี่ยนแปลงทางสังคม

• วิกิฟิวเจอร์ส วิกิ; หน้าสถานการณ์ —wiki ยังมีหลายสถานการณ์ (ได้รับอนุญาตจาก GFDL)
• ScenarioThinking.org — มีสถานการณ์จำลองมากกว่า 100 สถานการณ์ที่พัฒนาขึ้นเกี่ยวกับประเด็นปัญหาระดับโลกต่างๆ เผยแพร่ในรูปแบบวิกิเพื่อให้บุคคลทั่วไปสามารถใช้งานได้
• แหล่งข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์จำลองของ Shell — แหล่งข้อมูลเกี่ยวกับสถานการณ์จำลองคืออะไร สถานการณ์จำลองใหม่และเก่าของ Shell คู่มือสำหรับผู้สำรวจ และแหล่งข้อมูลสถานการณ์จำลองอื่นๆ
• เรียนรู้วิธีใช้ Scenario Manager ใน Excel เพื่อทำการวิเคราะห์สถานการณ์
• สื่อการเรียนการสอนด้านนวัตกรรมระบบ (SI)

• "การเรียนรู้จากอนาคต: สถานการณ์การคาดการณ์เชิงแข่งขัน" โดย เลียม ฟาเฮย์ และ โรเบิร์ต เอ็ม. แรนดัลล์ จัดพิมพ์โดย จอห์น ไวลีย์ แอนด์ ซันส์ ปี 1997 ISBN 0-471-30352-6หนังสือของ Google
• "แนวทางปฏิบัติแบบลงมือทำสำหรับแผนระยะยาว" โดย โรเบิร์ต อี. ลินเนแมน และ จอห์น ดี. เคนเนลล์; วารสารธุรกิจฮาร์วาร์ด; มี.ค./เม.ย. 1977, เล่มที่ 55 ฉบับที่ 2, หน้า 141