Файл: Выбор управленческого решения методом анализа иерархий. Оценить корректность метода (АО «Рязанский завод металлокерамических приборов»).pdf
Добавлен: 30.06.2023
Просмотров: 52
Скачиваний: 2
Введение
Актуальность. В современных условиях рыночной экономики, когда оперативность принятия управленческих решений является главным фактором успеха хозяйствующего субъекта, возрастает потребность в прогнозировании развития ситуации, а также в планировании необходимых шагов. Очевидно, что чем точнее будут определены будущие результаты, тем увереннее будет осуществлено текущее руководство, тем эффективнее будут решены проблемы.
Несмотря на всю значимость владения навыками в области прогностики и применения их на практике, на уровне предприятия функции прогнозирования не уделяется должного внимания. Во многом данное обстоятельство обусловлено:
– сложностью процедуры построения прогнозной модели с помощью существующих методов;
– необходимостью адаптации методов прогнозирования к условиям конкретного хозяйствующего субъекта с учетом его отраслевых особенностей.
Таким образом, возникает потребность в выборе наиболее оптимального метода прогнозирования для конкретного предприятия.
Принятие управленческих решений в организации требует учета множества критериев, зачастую плохо формализованных и противоречащих друг другу. Кроме того, часто отсутствуют объективные показатели, по которым можно сопоставить альтернативные варианты для того, чтобы выбрать оптимальный. Для обоснования таких решений необходимы специальные методы.
Один из них — это метод анализа иерархий. Данный метод является систематической процедурой для иерархического представления элементов,
определяющих суть проблемы. Метод состоит в декомпозиции проблемы на все более простые составные части и дальнейшей обработке последовательности суждений лица, принимающего решения, по парным сравнениям.
В результате может быть выражена относительная степень взаимодействия элементов. Эти суждения затем выражаются численно. Метод анализа иерархии включает в себя процедуры синтеза множества суждений, выявления приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений[1].
Целью работы является исследование метода анализа иерархий при принятии управленческих решений.
Задачи работа:
- исследовать теоретические аспекты метода анализа иерархий;
- рассмотреть практические аспекты применения метода анализа иерархий при принятии управленческих решений.
Объектом исследования является АО «Рязанский завод металлокерамических приборов».
Предмет исследования – применение метода анализа иерархий для принятия управленческого решения.
Теоретической и методологической базой при написании данной работы послужили труды зарубежных и отечественных исследователей в области разработки и принятия управленческих решений, математических методов обоснования управленческих решений.
Глава 1. Теоретические основы метода анализа иерархий
Метод анализа иерархий разработан американским математиком Томасом Саати, который написал о данном методе книги, разработал программные продукты и в течение 20 лет проводил симпозиумы ISAHP. Теория метода анализа иерархий начала зарождаться осенью 1971 г., когда Т. Саати работал над проблемами планирования в непредвиденных обстоятельствах для Министерства обороны США[2]. Становление теории происходило в 1972 г. во время исследований по нормированию электроэнергии для отдельных видов промышленности в соответствии с их вкладом в благосостояние страны, проводимых для Национального научного фонда. Зрелость для практического применения теория метода анализа иерархий стала приобретать с исследования под руководством Т. Саати транспортной системы Судана в 1973 г. Особенно интенсивно теория развивалась в 1974-1978 гг., когда было много самых разнообразных применений[3].
Т. Саати говорит о том, что метод анализа иерархий (МАИ) — это научно-обоснованный с позиции системного анализа подход в принятии решений для выбора альтернативы из множества возможных на основе нескольких критериев. Данный метод может использоваться для решения задач управления, в том числе задач прогнозирования и стратегического планирования. МАИ позволяет упорядочить работу лица, принимающего решение, и учесть достаточно сложную систему факторов, влияющих на выбор решения[4].
Данный метод достаточно прост в применении, кроме того, он позволяет учитывать влияние различных факторов на объект прогнозирования, при этом не требует количественной оценки данного влияния.
МАИ относится к универсальным, поэтому список применений метода весьма разнообразен: исследования транспортной системы Судана, пивоваренная промышленность Мексики, проведение анализа «стоимость–эффективность», распределение ресурсов. В Израиле профессор Ами Арбель нашел метод полезным при принятии решений как по формализуемым, так и неформализуемым факторам, для которых отсутствовали связывающие их аналитические зависимости. Метод постоянно используется при планировании промышленности Питтсбурга, банковского дела, сталелитейной промышленности, в сфере городского хозяйства и координации общественных услуг[5].
Можно привести еще множество примеров успешного применения МАИ для решения и таких сложных проблем как: выработка стратегии, направленной на уменьшение негативного влияния глобального изменения климата (Fondazione Eni Enrico Mattei), вычисление показателя совокупного качества программных комплексов (Microsoft Corporation), выбор специализации при учебе в университете (Bloomsburg University of Pennsylvania), принятие решения о месторасположении оффшорных предприятий (University of Cambridge), оценка рисков, связанных с функционированием нефтяных трубопроводов, пролегающих на территории страны (American Society of Civil Engineers), разработка стратегии наиболее эффективного управления водоразделами США (U.S. Department of Agriculture) [6].
Кроме того, необходимо отметить, что и в России этот метод получает все большее распространение. Используется при различных видах маркетинговых исследований, определении сценариев развития города, оценки различных коммерческих рисков[7].
1.2. Алгоритм метода анализа иерархий
Алгоритм применения метода анализа иерархий включает несколько этапов[8].
Этап 1. Структуризация задачи в виде иерархической структуры с несколькими уровнями (уровень цели исследования, уровень критериев и уровень альтернатив) [9].
Альтернативы — это варианты принимаемых решений. Альтернативы
являются неотъемлемой частью проблемы принятия решений.
Критерии — это способ описания альтернативных вариантов решений,
способ выражения различий между ними с точки зрения предпочтений лица, принимающего решение[10].
Этап 2. Выполнение попарных сравнений элементов каждого уровня. Для попарного сравнения элементов Т. Саати предложена специальная оценочная шкала, состоящая из пяти основных и четырех промежуточных суждений. Основные суждения имеют величины 1, 3, 5, 7 и 9. Промежуточные суждения имеют величины 2, 4, 6 и 8. Числа из шкалы относительной важности используются, чтобы показать, во сколько раз элемент с большей оценкой предпочтительности доминирует над элементом с меньшей оценкой относительно общего для них критерия. Менее предпочтительный элемент имеет обратную оценку предпочтительности. Таким образом, если х — оценка предпочтения, с которой больший элемент доминирует над меньшим, то 1/х — оценка предпочтительности меньшего элемента по сравнению с большим.
Этап 3. Определение векторов приоритетов. После того, как проблема иерархически структурирована и проставлены результаты субъективных парных суждений экспертов, производится расчет «локальных» приоритетов — векторов приоритетов, которые выражают относительное влияние критерия на элемент более высокого уровня[11].
Формулы для расчета компонентов собственного вектора и нормализованного вектора приоритетов приведены в табл. 1—2.
Таблица 1
Матрица парных сравнений критериев[12]
Этап 4. Формирование интегральных коэффициентов по каждой альтернативе позволяет рассчитать обобщенный коэффициент согласованности локальных приоритетов[13]. Данный этап проводится в несколько шагов:
а) суммируют значение каждого столбца матрицы суждений;
б) сумму первого столбца умножают на величину первого компонента
нормализованного вектора, соответствующего сумме второго столбца, умноженного на второй компонен. Полученные результаты складывают и получают значение согласованности λmax;
Таблица 2
Матрица парных сравнений альтернатив по ni критерию[14]
в) на основании полученных значений рассчитывают индекс согласованности суждений:
(1)
где λmax — значение согласованности;
n — число сравниваемых элементов[15];
г) сравнивают величину Uc с величиной случайного выбора количественных суждений. Случайная согласованность для случайных матриц разного порядка приведена в табл. 3;
д) рассчитывают отношение согласованности приоритетов:
(2)
где Uc — индекс согласованности суждений;
СС — значение случайной согласованности.
Таблица 3
Случайная согласованность для случайных матриц
разного порядка[16]
Качество эксперта оценивается по величине ОС. Чтобы быть приемлемой, величина ОС должна быть не более 10%. В крайнем случае, в пределах 20%. Если ОС выходит за эти пределы, то результаты работы таких экспертов рекомендуется исключить из рассмотрения.
Этап 5. Синтез локальных приоритетов. Для этого рассчитывается так
называемый глобальный приоритет. Полученные локальные приоритеты
работы взвешиваются по значимости факторов, то есть каждый столбец векторов локальных приоритетов умножается на приоритет соответствующего
критерия и результаты складываются[17].
Для применения на практике представленных выше этапов метода анализа иерархий очень важен человеческий фактор.
Человеческие решения являются исключительно важным для практики и интересным для науки объектом исследования. Уступая компьютеру в скорости и точности вычислений, человек, тем не менее, обладает уникальным умением быстро оценивать обстановку, выделять главное и отбрасывать второстепенное, соизмерять противоречивые оценки, восполнять неопределенность своими догадками. Человека, фактически осуществляющего выбор наилучшего варианта, следует называть лицом, принимающим решения (ЛПР)[18].
1.3. Проблемы применения метода анализа иерархий
Несмотря на свою широкую сферу применения МАИ имеет некоторые проблемы, которые осложняют процесс его использования[19]:
1. Формирование структуры модели принятия решения в методе анализа иерархий достаточно трудоемкий процесс.
2. Сбор данных для поддержки принятия решения осуществляется главным образом с помощью процедуры парных сравнений. Результаты парных сравнений могут быть противоречивыми. Метод предоставляет большие возможности для выявления противоречий в данных. При этом возникает необходимость пересмотра данных для минимизации противоречий. Процедура парных сравнений и процесс пересмотра результатов сравнений для минимизации противоречий часто являются трудоемкими[20].
3. В рамках метода анализа иерархий нет средств для проверки достоверности данных. Это важный недостаток, ограничивающий отчасти возможности применения метода[21].
4. Из-за прямо пропорциональной зависимости сложности процесса применения метода и количеством критериев и альтернатив, может наступить «критическая точка», в которой принятие управленческого решения ЛПР станет нереальным[22].
Следует отметить ряд проблем обоснованности применения метода МАИ, которые стали причиной критики некоторых специалистов. Больше всего возражений вызвала предложенная Саати шкала сравнения показателей (масштаб шкалы от 1 - до 9). Нижний уровень относительной важности одного показателя по сравнению с другим (1) соответствует ситуации, когда по мнению эксперта оба сравниваемые виды деятельности вносят одинаковый вклад в соответствующую цель. Верхний уровень (9) характеризуют наиболее сильное превосходство одного показателя над другим. Остальные значения показателей отражают промежуточные уровни превосходства. Специалисты усматривают непоследовательность в использовании такой шкалы: если показатель А предпочтительнее В с весом в 5 единиц (что по Саати соответствует сильному превосходству), а показатель В предпочтительнее С с весом в 3 (умеренное превосходство), то по предложенной шкале нельзя сказать, что вес превосходства А по отношению к С будет равен 15[23]. Кроме того, несмотря на то, что предложенные интуитивные сравнения показателей очень удобны для использования, отсутствует теоретическое обоснование их связи с числовыми координатами шкалы. И наконец, введение новых вариантов для сравнения может изменить ранее полученные приоритеты для существующих вариантов действий. Тем не менее, несмотря на некоторые проблемы теоретической обоснованности, метод МАИ имеет значительные практические преимущества перед другими подходами к решению многокритериальных задач, что и делает его весьма популярным среди управленцев.