310 likes | 660 Vues
Minőségmenedzsment 8.előadás. A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés. A funkciók nem egyformán fontosak. súlyozni kell: egyszerű közvetlen becsléssel páronkénti összemérés skálarendszerű értékeléssel (Churman – Ackoff féle eljárás)
E N D
Minőségmenedzsment8.előadás A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés
A funkciók nem egyformán fontosak súlyozni kell: • egyszerű közvetlen becsléssel • páronkénti összemérés skálarendszerű értékeléssel (Churman – Ackoff féle eljárás) • páronkénti összemérés logikai döntési eredménnyel (Guilford-féle eljárás)
I.Egyszerű közvetlen becslés • Értékelési tényezők teljes preferencia súlya 1 vagy 100% • Meghatározzuk a tényezők preferencia sorrendjét • Pl.: E2E5E3E4E1 • Ezután egyszerű becsléssel súlyszámokat rendelünk hozzájuk • E2:0,5 E5:0,3 E3:0,1 E4:0,07 E1:0,03 • Két tizedes jegy pontosság elég, • 0,5+0,3+0,1+0,07+0,03=1 • Előny: könnyen és gyorsan alkalmazható • Hátrány: kevés értékelési tényező esetén alkalmazható
II.Churchman-Ackoff-féle súlyozási eljárás • 1.lépés: Preferencia sorrend kialakítása előzetes becsléssel (C1, C2…Cn) • 2. lépés: Fontosság szerint hasznossági értékek hozzárendelése • Az első (C1) súlyát 1-nek véve meg kell adni a többi szempont relatív súlyát az elsőhöz képest • Pl. A C1 szempont fontosabb, ugyanolyan fontos, vagy kevésbé fontos, mint az összes többi együtt? • W1>(=,<) w2+w3+…+wn? • Ezek összevetése, és a fontosság korrigálása: • ha C1 szempont fontosabb, de a súlyokkal felírt egyenlőtlenség nem ezt mutatja, akkor w1-et úgy kell módosítani, hogy az egyenlőtlenség tükrözze a relációt 3. lépés • Ha C1 nem olyan fontos, akkor annak megfelelően csökkentsük a w1-et • Majd hasonlítsuk össze a C1 szempontot a {C2, C3…Cn-1} szempontok csoportjával, és ismételjük addig, amíg {C2, C3} csoporthoz jutunk • 3.lépés: hasonlítsuk összes C2-t a {C3, C4…Cn} csoportokkal a 2. lépés szerint • 4.lépés, folytassuk a sort, amíg a Cn-2 {Cn-1, Cn} összehasonlításhoz jutunk • 5. lépés: standardizálás: osszuk el minden szempont súlyát Σwi-vel • Előny: megbízhatóbb eredményt ad, mint a közvetlen becslés • Hátrány: nem alkalmazható 7-nél több szempontra
III. Guilford-féle eljárás (Páros összehasonlítás ) • Párok képzése • A párok elrendezése • véletlenszerű elrendezés • Ross-féle optimális párelrendezés. • Páronkénti értékelés • Preferencia-mátrix összeállítása • Konzisztencia vizsgálat • Összesített preferencia-mátrix elkészítése
Példa • Kávé: • erős (E1) • tejes (E2) • édes (E3) • forró (E4) • fahéjas (E5) • tejszínhabos (E6)
Alakítsuk ki a párokat Helyezzük el őket a megfelelő sorrendben Ross-féle páros elrendezés Vagy véletlen számok módszere Hasonlítsuk össze páronként E1-E2 E6-E4 E5-E1 E3-E2 E5-E6 E2-E3 E2-E4 • E6-E1 • E4-E3 • E5-E2 • E1-E4 • E3-E5 • E2-E6 • E4-E5 • E3-E6
Preferencia mátrix elkészítése • A preferencia-mátrix soraiban és oszlopaiban az értékelési tényezők szerepelnek. A sorban szereplő értékelési tényezőt összehasonlítjuk az oszlopokban felsoroltakkal, s ahol a sorban lévő preferált az oszlopban szereplővel szemben, oda 1-et írunk, ahol hátrányt szenved, oda 0-át. • Az egy sorban lévő egyesek száma azt jelenti, hányszor preferált az adott értékelési tényező összesen. • az oszlopban szereplő érték pedig a hátrányok számát mutatja.
Konzisztencia vizsgálat • három értékelési tényező: A, B, C esetén • Ha A>B és B>C akkor A>C ,feltéve ha a döntéshozó konzisztens • Konzisztencia együttható • Ahol dmax a nem konzisztens körhármasok maximális száma • Ha n páratlan • Ha n páros:
Person 1. d=(5*5*11)/12-55/2=27,5-27,5=0 • K= 1-0/8=1 100,00% a2=55
Person 2 d=27,5-55/2=0 • K= 100,00% a2=55
Person 3 d=27,5-55/2=0 • K= 100,00% a2=55
Person 4 d=27,5-53/2=1 • K= 87,5% a2=53
Person 5 d=27,5-53/2=1 • K= 87,5% a2=53
Person 6 d=27,5-55/2=0 • K= 100% a2=55
Person 7 d=27,5-55/2=0 • K= 100% a2=55
Person 8 d=27,5-55/2=0 • K= 100% a2=55
Person 9 d=27,5-55/2=0 • K= 100% a2=55
súlyszámképzés • Preferencia arány: • vagy korrigált preferencia arány) • ahol m - a bírálók száma. • Ezeket a normális eloszlás u értékeivé transzformálhatjuk és az alapján rendelünk súlyszámokat az egyes jellemzőkhöz, vagy egyszerűen 100%-os arányra számítjuk át: • Pl.: • és ez alapján 1-5-ig értékeket rendelünk hozzá.
Az előző példánál maradva Pamax=0,5 Pa min=0,271 Pamax – Pamin= 0,229
Kendall féle egyetértési együttható (W) • meghatározhatjuk a döntéshozók véleményének egyezését, illetve eltérésének intenzitását. • Az egyetértési együttható értéke teljes egyetértés esetén W=1, míg egyet nem értés esetén 0.
Kendall féle egyetértési együttható (W) • Δ a négyzetes eltérés • Rj – az összesített preferenciamátrix egyes oszlopainak összege (rangszám). • – a ragszámösszegek számtani átlaga vagy • m – a döntéshozók száma • n – az értékelési tényezők száma
W=76/630=0,12 Rjmean=15 Δ=76 Δmax=630