Определение комплексного показателя качества продукции

Курсовой проект - Менеджмент

Другие курсовые по предмету Менеджмент

веденного экспертного листа целесообразно составить матрицу парных сравнений m m, где m -число критериев. При этом, если критерии по своему уровню сравнительно однородные и по уровню значимости среди них не удается выделить явно доминирующие*), то элементы матрицы aij можно определить, как:

  • aij = 2, если i-й критерий более значим, чем j-й;
  • aij = 0, если i-й критерий менее значим, чем j-й;
  • aij = 1, если i-й критерий и j-й несопоставимы или равнозначны.
  • С помощью результатов качественного сравнения заполняется матрица парных сравнений в виде количественных показателей.
  • Таблиц 3.2
  • Матрица парных значений
  • 1234567891110002222102111012222123211102222134221112222155212112222156000001100270000011114800000211159000002111581

    • Шестой этап - определение коэффициента значимости (весомости) каждого параметра, производится по зависимости

    . (3.1)

     

    Полученные значения округляются до целых и сводятся в таблицу.

     

    Таблица 3.3

    Коэффициент значимости параметров

    Критерий123456789Коэффициент значимости121461818351212100

    • Седьмой этап - оценка альтернативных решений, т. е. оценка делового партнера (фирмы) по каждому из выделенных критериев.
    • Вначале формируются качественные оценки показателей одним из приемов метода экспертного анализа.
    • Для этой цели каждый критерий может быть рассмотрен с использованием различных шкал, например, с помощью шкалы порядков (качественных шкал или путем шкалы ранжирования).
    • В этом случае, например, финансово-экономическое состояние организации может рассматриваться как отличное, очень хорошее, среднее, плохое, очень плохое. Опыт сотрудничества можно оценить как большой, средний, небольшой, отсутствует и т. д.
    • Затем проводится очередная экспертиза по переводу качественных оценок в количественные, путем использования принятой шкалы (допустим по десяти балльной).
    • Надо иметь в виду, что многомерное сравнение возможно и в качественных оценках, однако, в этом случае процедура принятия решения будет другой.
    • В результате проведения экспертного анализа может быть сформирована следующая матрица оценок.
    • Таблица 3.4
    • Матрица оценок фирмы по всем критериям

    Критерии (m) Фирмы (n)12345678916,5610107668622,56,53,53,54,56,557,5538755475,585,547,55,56655,566652,56,5443,56,548463,52,55532,577774,53,53353,52,552,587,56,58,58,536,5676Коэффициент значимости121461818351212

    • Информация, полученная на основе оценок делового партнера (фирмы) по каждому из выделенных критериев, приведенная в табл. 3.4, не позволяет принять однозначного решения по выбору приоритетного решения, так как приоритеты зависят не только от фирмы, но и от рассматриваемого критерия.
    • Данная ситуация является характерной для многих случаев хозяйственной практики, когда управленец должен принимать решение в условиях неопределенности.
    • Для осуществления процедуры многомерного сравнения необходимо отыскать коэффициенты соответствия (достоверности) и несоответствия (риска), т. е. выбрать решение (фирму) с наибольшей достоверностью и меньшим риском.
    • Восьмой этап - построение матрицы коэффициентов соответствия. В этом случае предполагается существование гипотезы, что i-ый вариант (фирма) лучше j-го с учетом коэффициентов значимости критериев, принимая их шкалу от 0 до 1,0. Так, например, коэффициент соответствия (достоверности) С13 представляет собой сравнение фирмы 1 и фирмы 3, т. е. сравнение первой и третьей строчек в матрице оценок фирм по критериям. Значение коэффициента определяется по формуле

    , (3.2)

     

    где - сумма коэффициентов значимости критериев, которые имеют место при условии, что фирма i-ая лучше фирмы j-ой;

    - общая сумма коэффициентов значимости по всем критериям, равная 100.

    Таблица 3.5

    Результаты определения коэффициентов соответствия фирмы i с фирмой j.

    №(обозн.)=1С1312+6+18+7+5+12+120,772С1416+18+18+12+120,763С1514+16+18+18+5+12+120,954С1612+16+18+18+5+12+120,935С1712+14+16+18+18+30,756С1812+14+6+18+18+3+15+12+120,97С186+18+18+3+5+12+120,718С2114+30,179С23180,1810С2414+3+120,2911С2512+14+18+5+30,8612С2614+18+3+120,4713С2712+14+6+18+18+3+5+12+12114С2814+18+3+120,4715С3112+14+3+120,4116С3212+14+6+18+3+5+12+120,8217С3412+14+3+120,4118С3512+14+6+18+18+3+5+12+12119С3612+14+6+18+18+3+120,8320С3712+14+6+18+3+5+12+120,9221С3812+12+18+3+120,5922С4112+5+120,2823С4212+6+18+18+5+120,7124С436+18+18+50,4725С4512+6+18+18+50,5926С4612+6+18+18+30,4627С4712+14+6+18+18+3+5+12+12128С4812+18+5+120,4729С5112+14+6+18+3+120,6530С52120,1231С5414+3+120,2932С5614+6+18+5+30,5733С5714+6+18+3+5+12+120,734С5814+18+3+120,4735С6150,536С6212+6+18+5+120,5337С636+18+5+12+180,5938С645+12+120,2939С656+18+18+5+120,5940С676+18+5+12+120,5341С6818+5+12+120,4742С7143С7212+180,344С73180,1845С74180,1846С7518+120,347С7612+14+18+30,4748С78180,1849С8112+14+3+5+120,4650С8212+14+6+18+5+3+120,8851С836+18+5+120,4152С8412+14+6+18+3+5+12+120,8853С8512+14+6+18+18+3+120,7654С8612+14+6+18+18+3+120,8355С8712+14+6+18+3+5+120,7

    • Таблица 3.6.
    • Матрица коэффициентов соответствия Сij.

    Фирма j Фирма i1234567810,770,760,950,930,750,90,7120,170,180,290,860,470,110,4730,410,820,4110,830,820,5940,190,710,570,590,4610,4750,280,650,120,280,70,770,4760,50,530,590,280,590,530,4770,30,180,180,30,470,1880,460,880,410,880,760,830,7

    • Все полученные коэффициенты соответствия, сведены в матрицу, расположенную в таблице 3.6.
    • Девятый этап - построение матриц коэффициентов несоответствия (риска). Заметим, что матрица несоответствия d(1) по структуре ничем не отличаются от матрицы соответствия, но формируется другим способом.
    • Коэффициенты несоответствия (риска) определяются как разница оценок по критериям, противоречащим, что i-ое решение не хуже j-го, взвешенную по максимальному значению принятой шкалы.
    • При этом, иногда составляют также вторую матрицу несоответствия d(2). В таком случае в первую матрицу несоответствия d(1) записываются самые большие значения этого показателя, а во вторую d(2) - второе значение по величине. Вторую матрицу составляют с тем, чтобы учесть возможные ошибки, носящие субъективный характер. Однако это может быть крайне редк