Wat is 'n Analitiese Hiërargieproses (AHP)?

Die Analitiese Hiërargieproses (AHP) is 'n wiskundige hulpmiddel vir probleemoplossing wat in die laat 1990's en vroeë 2000's gewild geword het onder bestuurspersoneel.

Die AHP-metode is geskep nadat die struktuur van 'n probleem en die werklike hindernis wat bestuurders ondervind tydens die oplossing daarvan, verstaan ​​is. Hierdie struktuur word in hierdie artikel verduidelik.

Die Logika agter AHP

Die AHP-metode kyk na die probleem in drie dele:

1. Die eerste deel is die probleem wat opgelos moet word,

2. Die tweede deel is die alternatiewe oplossings wat beskikbaar is om die probleem op te los.

3. Die derde en belangrikste deel wat die AHP-metode betref, is die kriteria wat gebruik word om die alternatiewe oplossings te evalueer.

Die AHP-metode verstaan ​​dat alhoewel daar verskeie kriteria is, die omvang van elke kriterium dalk nie gelyk is nie.

Byvoorbeeld as jy tussen twee restaurante moet kies, die smaak en die wagtyd is twee faktore, maar albei het dalk nie ewe veel belang in jou persepsie nie.

Die smaak mag dalk baie belangriker wees as die wagtyd en so aan. Daarom, as jy 'n gewig van 2 aan smaak en 1 aan wagtyd toeken, is dit meer waarskynlik dat jy by 'n restaurant sal uitkom wat die beste aan jou behoefte sal voldoen.

Daarom moet gewigte aan die kriteria geheg word wanneer alternatiewe oplossings geëvalueer word om te verseker dat die korrekte gevolgtrekking bereik word. Dit mag dalk voor die hand liggend lyk. Tot baie laat het bestuurswetenskaplikes egter probleme ondervind met die toeken van gewigte.

In die bogenoemde voorbeeld was ons gewigstoekenning arbitrêr. Die voorbeeld het ook slegs twee kriteria gehad. Soos die aantal kriteria (faktore) vermenigvuldig, word die toekennings al hoe meer arbitrêr.

Die AHP-metode het ingeboude kontroles en teenwigte.Hierdie kontroles en teenwigte verseker dus dat jy logies konsekwente oplossings bereik wanneer jy die relatiewe belangrikheid van die kriteria vergelyk in die proses om gewigte daaraan toe te ken.

Dit is om hierdie rede dat AHP een van die mees gesogte tegnieke in bestuurswetenskap vandag is. Bestuurders in megakorporasies soos General Electric, Ford Motors, Motorola, ens., gebruik dit in hul ses sigma-projekte.

Die verband tussen AHP en Ses Sigma

AHP is 'n aparte tegniek. Dit is nie deel van die standaard Ses Sigma-metodologie nie. Trouens, dit is baie jare nadat die Ses Sigma-metodologie ontwikkel is, ontwikkel.

Dit het egter grootskaalse toepassings in ses sigma-projekte gevind. Bestuurders gebruik AHP om numeriese gewigte aan faktore toe te ken.

Hierdie faktore kan dié wees wat deur kliënte gebruik word tydens die evaluering van 'n produk, of dit kan dié wees wat deur die bestuur gebruik word om alternatiewe oplossings te evalueer.

Nadele van AHP

Die AHP-metode het sy eie probleme.

• Die metode behels hoër vlak wiskunde.
• Dit is gebaseer op die konsep van eievektore. Dit is om hierdie rede dat die uitvoering van die berekeninge met betrekking tot AHP op 'n Excel-blad 'n beproewing is.

Onlangs is sagteware-instrumente egter ontwikkel wat die berekeninge kan uitvoer. Die bestuurders hoef dus net bewus te wees van die AHP-proses, die berekeninge is outomaties.

Hoe om die Analitiese Hiërargieproses (AHP) te gebruik

Alhoewel die AHP een van die mees gevorderde metodes is wat beskikbaar is in die veld van bestuurswetenskap en operasionele navorsing, maak die kompleksiteit betrokke by die gebruik van hierdie instrument dit moeilik om toe te pas. Gelukkig is sagteware-instrumente gebou wat die wiskunde-intensiewe deel outomatiseer.

Die gebruiker moet 'n eenvoudige metodologie van data-insameling volg wat dan in die instrument ingevoer word om die resultate te kry.

Hier is die prosedure om dieselfde te doen:

1. Stap 1: Definieer Alternatiewe

   Die AHP-proses begin deur die alternatiewe te definieer wat geëvalueer moet word. Hierdie alternatiewe kan die verskillende kriteria wees waarteen oplossings geëvalueer moet word. Dit kan ook die verskillende kenmerke van 'n produk wees wat geweeg moet word om die kliënt se persepsie beter te verstaan. Aan die einde van stap 1 moet 'n omvattende lys van al die beskikbare alternatiewe gereed wees.

2. Stap 2: Definieer die Probleem en Kriteria

   Die volgende stap is om die probleem te modelleer. Volgens die AHP-metodologie is 'n probleem 'n verwante stel subprobleme. Die AHP-metode steun dus op die opbreek van die probleem in 'n hiërargie van kleiner probleme. In die proses om die subprobleem op te breek, ontstaan ​​kriteria om die oplossings te evalueer.

   Egter, soos oorsprongsanaliese, 'n persoon kan aan en aan gaan na dieper vlakke binne die probleem. Wanneer om op te hou om die probleem in kleiner subprobleme op te breek, is 'n subjektiewe oordeel.

   voorbeeld: 'n Firma moet besluit oor die beste beleggingsopsie tussen aandele, effekte, eiendom en goud. Indien die AHP-metode gebruik word, sal die probleem van die beste belegging in kleiner probleme verdeel word soos beskerming teen ondergang, maksimum kans op waardering, likiditeit in die mark, ensovoorts. Elk van hierdie subprobleme kan dan in kleiner probleme verdeel word totdat die bestuur voel dat die toepaslike kriteria bereik is.

3. Stap 3: Stel prioriteit tussen kriteria vas deur paargewyse vergelyking te gebruik

   Die AHP-metode gebruik paarsgewyse vergelyking om 'n matriks te skep. Byvoorbeeld, die firma sal gevra word om die relatiewe belangrikheid van beskerming teen ondergang teenoor likiditeit te weeg. Dan sal daar in die volgende matriks 'n paarsgewyse vergelyking wees tussen likiditeit en kans op waardering, ensovoorts. Daar sal van die bestuurders verwag word om hierdie data in te vul volgens die verwagtinge van die eindverbruiker of die mense wat die proses gaan gebruik.

4. Stap 4: Kontroleer konsekwentheid

   Hierdie stap is ingebou in die meeste sagteware-instrumente wat help om AHP-probleme op te los. Byvoorbeeld, as ek sê dat likiditeit twee keer so belangrik is as beskerming teen ondergang en in die volgende matriks sê ek dat beskerming teen ondergang half so belangrik is as die kans op waardering, dan ontstaan ​​die volgende situasie:

   Likiditeit = 2 (Beskerming teen ondergang)

   Beskerming teen ondergang = ½ (Kans op waardering)

   Daarom moet likiditeit gelyk wees aan die kans op waardering.

   As ek egter in die paarsgewyse vergelyking van likiditeit en kans op waardering 'n gewig van meer of minder as 1 gegee het, dan is my data teenstrydig. Teenstrydige data gee teenstrydige resultate, daarom is voorkoming beter as genesing.

5. Stap 5: Kry die relatiewe gewigte

   Die sagteware-instrument sal die wiskundige berekening uitvoer gebaseer op die data en relatiewe gewigte aan die kriteria toeken. Sodra die vergelyking gereed is met geweegde kriteria, kan 'n mens die alternatiewe evalueer om die beste oplossing te kry wat by hul behoeftes pas.