Ce este Procesul Ierarhic Analitic (PAA)?

Procesul Ierarhic Analitic (PAA) este un instrument matematic de rezolvare a problemelor care a devenit popular în rândul personalului de management la sfârșitul anilor 1990 și începutul anilor 2000.

Metoda AHP a fost creată după înțelegerea structurii unei probleme și a obstacolelor reale cu care se confruntă managerii în rezolvarea acesteia. Această structură a fost explicată în acest articol.

Logica din spatele AHP-ului

Metoda AHP analizează problema în trei părți:

1. Prima parte este problema care trebuie rezolvată,

2. A doua parte sunt soluțiile alternative disponibile pentru a rezolva problema.

3. A treia și cea mai importantă parte în ceea ce privește metoda AHP o reprezintă criteriile utilizate pentru evaluarea soluțiilor alternative.

Metoda AHP înțelege că, deși există mai multe criterii, magnitudinea fiecărui criteriu poate să nu fie egală.

De exemplu dacă trebuie să alegi între două restaurante, gustul și timpul de așteptare sunt doi factori, însă este posibil ca ambii să nu aibă aceeași importanță în percepția ta.

Gustul poate fi mult mai important decât timpul de așteptare și așa mai departe. Prin urmare, dacă alocați o pondere de 2 gustului și 1 timpului de așteptare, aveți mai multe șanse să ajungeți la un restaurant care vă va satisface cel mai bine nevoile.

Prin urmare, atunci când se evaluează soluții alternative, criteriilor trebuie să li se atribuie ponderi pentru a asigura ajungerea la concluzia corectă. Acest lucru poate părea evident. Cu toate acestea, până foarte târziu, oamenii de știință din domeniul managementului s-au confruntat cu probleme legate de modul de atribuire a ponderilor.

În exemplul de mai sus, atribuirea ponderilor a fost arbitrară. De asemenea, exemplul avea doar două criterii. Pe măsură ce numărul de criterii (factori) se înmulțește, atribuirile devin din ce în ce mai arbitrare.

Metoda AHP are verificări și echilibre încorporatePrin urmare, aceste verificări și echilibre asigură ajungerea la soluții logice și consecvente atunci când comparați importanța relativă a criteriilor în procesul de atribuire a ponderilor acestora.

Din acest motiv, AHP este una dintre cele mai căutate tehnici în știința managementului în prezent. Managerii din mega corporații precum General Electric, Ford Motors, Motorola etc. o utilizează în proiectele lor six sigma.

Legătura dintre AHP și Six Sigma

AHP este o tehnică separată. Nu face parte din metodologia standard Six Sigma. De fapt, a fost dezvoltată la mulți ani după dezvoltarea metodologiei Six Sigma.

Cu toate acestea, a găsit aplicații la scară largă în proiectele six sigma. Managerii folosesc AHP pentru a atribui ponderi numerice factorilor.

Acești factori ar putea fi cei utilizați de clienți în evaluarea unui produs sau ar putea fi cei utilizați de management pentru a evalua soluții alternative.

Dezavantajele AHP

Metoda AHP are propriile probleme.

• Metoda implică matematică de nivel superior.
• Se bazează pe conceptul de vectori proprii. Din acest motiv, efectuarea calculelor referitoare la AHP într-o foaie Excel este o adevărată corvoadă.

Totuși, recent au fost dezvoltate instrumente software care pot efectua calculele. Prin urmare, managerii trebuie doar să fie conștienți de procesul AHP, calculele fiind automatizate.

Cum se utilizează procesul ierarhic analitic (AHP)

Deși AHP este una dintre cele mai avansate metode disponibile în domeniul științei managementului și al cercetării operaționale, complexitatea utilizării acestui instrument face dificilă aplicarea. Din fericire, au fost create instrumente software care automatizează partea intensivă de matematică.

Utilizatorul trebuie să urmeze o metodologie simplă de colectare a datelor, care sunt apoi introduse în instrument pentru a obține rezultatele.

Iată procedura pentru a face același lucru:

1. Pasul 1: Definiți alternativele

   Procesul AHP începe prin definirea alternativelor care trebuie evaluate. Aceste alternative ar putea fi diferitele criterii în funcție de care trebuie evaluate soluțiile. De asemenea, ar putea fi diferitele caracteristici ale unui produs care trebuie ponderate pentru a înțelege mai bine percepția clienților. La sfârșitul etapei 1, trebuie să fie pregătită o listă completă a tuturor alternativelor disponibile.

2. Pasul 2: Definiți problema și criteriile

   Următorul pas este modelarea problemei. Conform metodologiei AHP, o problemă este un set corelat de subprobleme. Prin urmare, metoda AHP se bazează pe descompunerea problemei într-o ierarhie de probleme mai mici. În procesul de descompunere a subproblemei, apar criterii pentru evaluarea soluțiilor.

   Cu toate acestea, cum ar fi Analiza cauzelor fundamentale, o persoană poate merge la nesfârșit la niveluri mai profunde în cadrul problemei. Momentul în care să încetezi să împarți problema în subprobleme mai mici este o judecată subiectivă.

   Exemplu: O firmă trebuie să decidă asupra celei mai bune opțiuni de investiție dintre acțiuni, obligațiuni, imobiliare și aur. Dacă se utilizează metoda AHP, problema celei mai bune investiții va fi împărțită în probleme mai mici, cum ar fi protecția împotriva prăbușirii, șansa maximă de apreciere, lichiditatea pe piață și așa mai departe. Fiecare dintre aceste subprobleme poate fi apoi împărțită în probleme mai mici până când conducerea consideră că au fost îndeplinite criteriile adecvate.

3. Pasul 3: Stabilirea priorității între criterii folosind comparația pereche

   Metoda AHP folosește comparații perechi pentru a crea o matrice. De exemplu, firmei i se va cere să evalueze importanța relativă a protecției împotriva căderii față de lichiditate. Apoi, în următoarea matrice, va exista o comparație perechi între lichiditate și șansa de apreciere și așa mai departe. Managerii vor fi așteptați să completeze aceste date conform așteptărilor consumatorului final sau ale persoanelor care vor utiliza procesul.

4. Pasul 4: Verificați consecvența

   Acest pas este încorporat în majoritatea instrumentelor software care ajută la rezolvarea problemelor AHP. De exemplu, dacă spun că lichiditatea este de două ori mai importantă decât protecția împotriva căderii, iar în matricea următoare spun că protecția împotriva căderii este pe jumătate la fel de importantă ca șansa de apreciere, atunci apare următoarea situație:

   Lichiditate = 2 (Protecție împotriva prăbușirii)

   Protecție împotriva căderii = ½ (Șansă de apreciere)

   Prin urmare, lichiditatea trebuie să fie egală cu șansele de apreciere.

   Totuși, dacă în comparația pereche dintre lichiditate și șansa de apreciere, am acordat o pondere mai mare sau mai mică decât 1, atunci datele mele sunt inconsistente. Datele inconsistente dau rezultate inconsistente, prin urmare, este mai bine să previi decât să tratezi.

5. Pasul 5: Obțineți ponderile relative

   Instrumentul software va executa calculul matematic pe baza datelor și va atribui ponderi relative criteriilor. Odată ce ecuația este gata cu criterii ponderate, se pot evalua alternativele pentru a obține cea mai bună soluție care să corespundă nevoilor.