Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Minőségmenedzsment 8.előadás A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Minőségmenedzsment 8.előadás A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés."— Előadás másolata:

1 Minőségmenedzsment 8.előadás A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés

2 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)

3 I.Egyszerű közvetlen becslés Értékelési tényezők teljes preferencia súlya 1 vagy 100% Meghatározzuk a tényezők preferencia sorrendjét Pl.: E2  E5  E3  E4  E1 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

4 II.Churchman-Ackoff-féle súlyozási eljárás 1.lépés: Preferencia sorrend kialakítása előzetes becsléssel (C 1, C 2 …C n ) 2. lépés: Fontosság szerint hasznossági értékek hozzárendelése  Az első (C 1 ) súlyát 1-nek véve meg kell adni a többi szempont relatív súlyát az elsőhöz képest  Pl. A C 1 szempont fontosabb, ugyanolyan fontos, vagy kevésbé fontos, mint az összes többi együtt?  W 1 >(=,<) w 2 +w 3 +…+w n ? Ezek összevetése, és a fontosság korrigálása:  ha C 1 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 C 1 nem olyan fontos, akkor annak megfelelően csökkentsük a w1-et  Majd hasonlítsuk össze a C 1 szempontot a {C 2, C 3 …C n-1 } szempontok csoportjával, és ismételjük addig, amíg {C 2, C 3 } csoporthoz jutunk 3.lépés: hasonlítsuk összes C 2 -t a {C 3, C 4 …C n } csoportokkal a 2. lépés szerint 4.lépés, folytassuk a sort, amíg a C n-2 {C n-1, C n } összehasonlításhoz jutunk 5. lépés: standardizálás: osszuk el minden szempont súlyát Σw i -vel Előny: megbízhatóbb eredményt ad, mint a közvetlen becslés Hátrány: nem alkalmazható 7-nél több szempontra

5 III. Guilford-féle eljárás (Páros összehasonlítás ) a. Párok képzése b. A párok elrendezése  véletlenszerű elrendezés  Ross-féle optimális párelrendezés. c. Páronkénti értékelés d. Preferencia-mátrix összeállítása e. Konzisztencia vizsgálat f. Összesített preferencia-mátrix elkészítése

6 Példa Kávé:  erős (E1)  tejes (E2)  édes (E3)  forró (E4)  fahéjas (E5)  tejszínhabos (E6)

7 Alakítsuk ki a párokat Helyezzük el őket a megfelelő sorrendben  Ross-féle páros elrendezés  Vagy véletlen számok módszere Hasonlítsuk össze páronként E 1 -E 2 E 6 -E 4 E 5 -E 1 E 3 -E 2 E 5 -E 6 E 2 -E 3 E 2 -E 4 E 6 -E 1 E 4 -E 3 E 5 -E 2 E 1 -E 4 E 3 -E 5 E 2 -E 6 E 4 -E 5 E 3 -E 6

8 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.

9 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 d max a nem konzisztens körhármasok maximális száma Ha n páratlan Ha n páros:

10 Person 1. I1I2I3I4I5I6 I I I I I I K= 1-0/8=1  100,00% d=(5*5*11)/12 -55/2=27,5- 27,5=0 a 2 =55 aa2a

11 Person 2 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I K= 100,00% d=27,5- 55/2=0 a 2 =55 aa2a

12 Person 3 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I K= 100,00% d=27,5- 55/2=0 a 2 =55 aa2a

13 Person 4 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I K= 87,5% a 2 =53 d=27,5- 53/2=1 aa2a

14 Person 5 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I a 2 =53 d=27,5- 53/2=1 K= 87,5% aa2a

15 Person 6 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I K= 100% a 2 =55 d=27,5- 55/2=0 aa2a

16 Person 7 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I a 2 =55 d=27,5- 55/2=0 K= 100% aa2a

17 Person 8 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I a 2 =55 d=27,5- 55/2=0 K= 100% aa2a

18 Person 9 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I a 2 =55 d=27,5- 55/2=0 K= 100% aa2a

19 Összesített preferencia mátrix I1I2I3I4I5I6 I I I I I I623434

20 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.

21 Az előző példánál maradva I1I2I3I4I5I6 I I I I I I a a+m/2 Pa 18220, , , , , ,417 Pa min =0,271 Pa max =0,5 Pa max – Pa min = 0,229 81,82% 45,45% 100,00% 0,00% 36,36% 63,64%

22 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.

23 Kendall féle egyetértési együttható (W) Δ a négyzetes eltérés R j – az összesített preferenciamátrix egyes oszlopainak összege (rangszám). – a ragszámösszegek számtani átlaga vagy m – a döntéshozók száma n – az értékelési tényezők száma

24 I1I2I3I4I5I6 I I I I I I Rj (Rj-Rj mean) Rj mean =15 Δ=76 Δ max =630 W=76/630=0,12

25 Kendall féle egyetértési együttható (W) számítása E1E2E3E4E5E6E7E8E9E10aa+m/2 E E E E E E E E E E Rj Rj-Rj(átlag) (Rj-Rj (átlag))^ nmDelta_maxRj(átlag)Delta <--- Kendall féle egyetértési együttható ,02%

26 Köszönöm a figyelmet!


Letölteni ppt "Minőségmenedzsment 8.előadás A minőségmenedzsment módszerei I - súlyszámképzés."

Hasonló előadás


Google Hirdetések