Metody na podporu rozhodování

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
LOGISTICKÉ SYSTÉMY 14/15.
Advertisements

Kalkulace plných a variabilních nákladů
Statistická indukce Teorie odhadu.
Analýza experimentu pro robustní návrh
Sedm základních nástrojů managementu jakosti
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Matematické modelování a operační výzkum
Dualita úloh lineárního programování a analýza citlivosti
Rozhodovací matice.
Metoda QFD metoda plánování jakosti založená na principu maticového diagramu umožňuje transformaci požadavků zákazníků do navrhovaného produktu a procesu.
Projektové řízení Modul č.1.
Databázové systémy Přednáška č. 2 Proces návrhu databáze.
TEORIE ROZHODOVÁNÍ.
Úvod Klasifikace disciplín operačního výzkumu
Paretův diagram důležitý nástroj manažerského rozhodování, který umožňuje stanovit priority při řešení problémů s jakostí napomáhá oddělit podstatné faktory.
Analýzy administrativních procesů. Analýzy ve 2 krocích Analýza dokumentů Analýza administrativních procesů.
Metody zpracování vybraných témat (projektů)
Kalkulace plných a variabilních nákladů
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
Adéla Masopustová Alena Seifrtová Lukáš Hůla
Optimalizační úlohy i pro nadané žáky základních škol
Řešení dynamických problémů s podmínkami Pavel Surynek Univerzita Karlova v Praze Matematicko-fyzikální fakulta.
Lenka Fialová Martina Procházková Ondřej Soukup Martin Valenta Cyril Vojáček 1.
Systémy pro podporu managementu 2
Analýza způsobilosti procesů a výrobních zařízení
Seminář – Základy programování
TEORIE ROZHODOVÁNÍ A TEORIE HER
Vícekriteriální rozhodování
Firma a nejistota Aplikace rozhodování v podmínkách rizika a nejistoty na firmu Teorie firmy.
Název školy: Střední odborná škola stavební Karlovy Vary Sabinovo náměstí 16, Karlovy Vary Autor: ING. HANA MOTYČKOVÁ Název materiálu: VY_32_INOVACE_13_ROZHODOVÁNÍ.
RNDr. Ladislava Rohlová RNDr. Ladislava Rohlová Aplikace materiálových toků v průmyslovém podniku ENVIKONGRES BRNO 2006.
STANOVENÍ NEJISTOT PŘI VÝPOŠTU KONTAMINACE ZASAŽENÉHO ÚZEMÍ
Matematická teorie rozhodování
Vícekriteriální rozhodování
Vybrané metody analýzy
Diagram příčin a následků (Ishikawův diagram)
Mikroekonomie I Trh kapitálu a kapitálových statků
Matematické metody v ekonomice a řízení II
Evaluace inovací Prof. Ing. Jiří Dvořák, DrSc. Vysoká škola manažerské informatiky a ekonomiky.
Studentská PARDUBICE
ŘÍZENÍ JAKOSTI A SPOLEHLIVOSTI Věra Pelantová Pavel Fuchs verze 2009
Strategie projektu Základní parametry: Záměr projektu Cíl projektu
Výukový program: Obchodní akademie Název programu: Rozhodování Vypracoval : Ing. Adéla Hrabcová Projekt Anglicky v odborných předmětech, CZ.1.07/1.3.09/
ROZPOČTY REŽIJNÍCH NÁKLADŮ
Vícekriteriální metody Jana Soukopová
Saatyho metoda – určuje, kolikrát je jedno kritérium významnější než druhé – zobecnění, více rozlišuje mezi kritérii Počet bodů Popis 1 Kritéria stejně.
Vývoj výrobku Firmy musí pružně reagovat na změny ( v lidských potřebách, technologii, technice, v počtu a síle konkurence,…) a vyvíjet nové výrobky. Novými.
MANAŽERSKÉ ÚČETNICTVÍ
Paretův diagram Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D. prof. Ing. Václav Legát, DrSc.
Metody výběru variant Používají se pro výběr v případě více variant řešení stejného problému Lze vybírat dle jednoho nebo více kritérií V případě více.
Rozhodovací proces, podpory rozhodovacích procesů
MARKETINGOVÝ MIX.
Opakování lekce 4,5,
Rozhodování v podmínkách neurčitosti
Výběr dodavatelů - příklad
ROZHODOVÁNÍ Osnova: 1. Východiska
Optimalizace versus simulace 8.přednáška. Obecně o optimalizaci  Maximalizovat nebo minimalizovat omezujících podmínkách.  Maximalizovat nebo minimalizovat.
Metoda QFD Ing. Zdeněk Aleš, Ph.D. prof. Ing. Václav Legát, DrSc.
METODY STŘEDNĚDOBÉHO PROGNÓZOVÁNÍ SURO jaro 2010.
Vedení týmů a týmová práce
Vícekriteriální metody Jana Soukopová
Příklady Vícekriteriální metody Jana Soukopová
Ekonomika malých a středních podniků Přednáška č. 8: Finanční řízení MSP.
VÍCEKRITERIÁLNÍ ROZHODOVÁNÍ I.
TEORIE ROZHODOVÁNÍ.
Racionalizace logistických procesů ve vybrané společnosti
Optimalizace užití stavebních materiálů
Příklad (investiční projekt)
Přednáška č. 8 - pokračování
Vícekriteriální metody rozhodování
Transkript prezentace:

Metody na podporu rozhodování Rozhodovací stromy, Paretova analýza (metoda ABC), Vícekriteriální rozhodovací analýza, Ishikawovy diagramy (P – D diagramy) TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Rozhodovací procesy Rozhodovací proces – volba určité varianty ovlivní rozhodnutí v budoucnosti Vícestupňový rozhodovací proces Strategie: posloupnost variant zvolených v jednotlivých etapách rozhodovacího procesu Optimální strategie: posloupnost optimálních rozhodnutí v jednotlivých etapách rozhodovacího procesu Předpoklad dobré volby rozhodnutí v současnosti je zvažování možných budoucích rozhodnutí TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Rozhodovací stromy Nástroj zobrazení a řešení víceetapových rozhodovacích procesů Rozhodovací uzel se třemi rozhodovacími variantami Situační uzel se třemi situačními variantami V1 V2 V3 S1 S2 S3 TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Rozhodovací stromy V rozhodovacích stromech kombinujeme posloupnost rozhodovacích a situačních uzlů V1 V2 V3 S1 S2 S3 TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Rozhodovací strom Výplata 1 Stav 1 S Stav 2 Výplata 2 Varianta 1 Stav 3 Výplata 3 Stav 1 Varianta 2 R S Stav 2 Výplaty Varianta 3 Stav 3 Stav 1 S Stav 2 Výplaty Stav 3 Varianty rozhodnutí Stavy okolností Výplaty TMP techniky a metody PM

Příklad – problém stánkaře Počet návštěvníků víkendové kulturní akce záleží na tom, jaké bude počasí. Stánkař ví, že si u něj koupí párek každý pátý návštěvník. Zisk z každého prodaného párku je 10 Kč. Pokud mu ale nějaké párky zbudou, ztráta z každého neprodaného párku je 5 Kč. Kolik párků si má stánkař nakoupit před víkendovou akcí, aby maximalizoval zisk? TMP techniky a metody PM

Příklad – rozhodovací tabulka Příklad – rozhodovací strom 15 000 Krásně S Slušně 7 500 N 1500 Hnusně -4 500 10 000 N 1000 R S 10 000 -2 000 S 2 000 N 200 2 000 2 000 TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Příklad Zadaní: Rozhoduji se, zda postavit 100, 50 nebo 30 bytů. Parametry projektu jsou: -zisk z každého prodaného bytu je 100 000,- -ztráta z neprodaného bytu je 10 000,-/rok Byty musí být prodány do prvního roku od kolaudace (veškeré výpočty jsou proto vypočítány na jeden rok). TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Příklad TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Příklad TMP techniky a metody PM

Zavedení nového produktu AAAA Aktivita Parametr uvedení na trh zavedení do výroby vývoj poloprovoz úspěch neúspěch náklady 5 30 2 3 2 výnosy - - - 100 10 Pravděpodobnost úspěchu 0,7 0,9 0,98 0,8 0,2 TMP techniky a metody PM

Zavedení nového produktu TMP techniky a metody PM

Zavedení nového produktu TMP techniky a metody PM

Paretova analýza (metoda ABC) Je založena na Paretově zákonitosti - pravidlo 80/20 Při řízení je třeba soustředit pozornost na omezený počet nejdůležitějších objektů (skladových položek, dodavatelů, odběratelů, výrobků apod.), které mají rozhodující vliv na celkový výsledek Kategorie A - „velmi důležité“ - průběžné sledování, individuelní stanovení výše zásob a řídících veličin, častá aktualizace Kategorie B - „středně důležité“ - sledují se méně často a méně intenzivně. Kategorie C - „málo důležité“ TMP techniky a metody PM

Paretova analýza (metoda ABC) Závislost kumulované hodnoty spotřeby na počtu položek A B C TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Analýza XYZ Rozdělení položek podle výkyvu ve spotřebě Kategorie X – položky sortimentu s rovnoměrným časovým průběhem spotřeby, jen s příležitostnými výkyvy, snadno predikovatelným průběhem spotřeby Kategorie Y- „položky se silnějšími výkyvy, se středně obtížnou predikcí Kategorie Z – silné výkyvy v průběhu spotřeby, obtížná predikce TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Analýza ABC TMP techniky a metody PM

Vícekriteriální rozhodovací analýza Rozhodnutím rozumíme vybrání jedné varianty ze seznamu v dané situaci potenciálně realizovatelných variant. Požadavek – rozhodnutí by mělo vést k volbě v jistém smyslu optimální varianty. Zadání: seznam (množina) variant ze kterých vybíráme seznam relevantních kriterií nepřímo formulujících cíl rozhodovací analýzy TMP techniky a metody PM

Vícekriteriální rozhodovací analýza Rozhodování ve vícekriteriálních úlohách – transformace informací, které máme o rozhodovacích variantách a cílech sledovaných uživatelem. Rozdělení úloh vícekriteriálního rozhodování: úlohy s kardinální informací o kriteriích – informace umožňuje skalarizaci optimalizačního kriteria úlohy, které neumožňující skalarizaci pojem nedominovaného řešení úlohy s informací získanou v průběhu řešení parametrická řešení TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty A = [a1,a2, …,ap] množina rozhodovacích variant F = [f1,f2,…,fk] kriteria hodnocení Y = [yij] kriteriální matice TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty Nedominovaná varianta je taková, ke které neexistuje lepší v tom smyslu, že by bylo možné některé hodnoty kriterií zlepšit, aniž by se hodnoty jiných kriterií zhoršily. Definice: Varianta ai dominuje variantu aj jestliže Varianta a se nazývá nedominovaná, jestliže v množině rozhodovacích variant neexistuje varianta, která ji dominuje. AN množina všech nedominovaných řešení z množiny A TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty příklad Pro skládku městských odpadů byly vybrány čtyři lokality Množina rozhodovacích variant A=(a1,a2,a3,a4) Vhodnost lokalit se hodnotí podle následujících pěti kriterií: f1 rozloha půdy, kterou bude potřeba vykoupit f2 investiční náklady f3 negativní důsledky pro obyvatelstvo (1 – velmi negativní, 2 – značné, 3 – znatelné, 4 – zanedbatelné) f4 negativní vlivy na vodní hospodářství (stejná stupnice jako u předchozího kriteria) f5 kapacita (v letech předpokládaného provozu) TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty příklad Kriteriální matice TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty příklad Upravená kriteriální matice Varianta a1 dominuje variantu a2 a a4 Varianta a3 dominuje a2 a a4 Varianty a1 a a3 jsou vzájemně nedominované, podobně jako varianty a2 a a4 . Nedominovanou množinou množiny A je množina AN =(a1 ,a3) TMP techniky a metody PM

Nedominované, optimální a kompromisní varianty Optimální variantou se nazývá varianta relativně jednoznačně doporučená ke konečnému výběru nebo k realizaci. Kompromisní varianta – varianta, která je vybrána jako reprezentant množiny AN Ideální varianta – hypotetická varianta, která dosahuje ve všech kriteriích nejlepší možné hodnoty Bazální varianta – hodnoty všech kriterií jsou na nejnižším stupni Kompromisní varianta má od ideální varianty nejmenší vzdálenost TMP techniky a metody PM

Vlastnosti kompromisní varianty Nedominovanost Determinovanost – pro každou kriteriální matici musí existovat nejméně jedna varianta kompromisní Invariance kriterií vzhledem k permutacím kriterií Invariance vzhledem ke změně měřítka kriterií Nezávislost na identických hodnotách téhož kriteria Invariantnost vzhledem k přidaným nekompromisním variantám Jednoznačnost TMP techniky a metody PM

Modelování preferencí uživatele Modelování preferencí mezi kriterii – podle důležitosti pro uživatele Modelování preferencí mezi variantami z hlediska jednotlivých kriterií a jejich agregace pro vyjádření celkové preference Modelování preferencí mezi kriterii: Aspirační úrovně Ordinální informace o kriteriích Kardinální informace o kriteriích ve formě vah kriterií TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Konstrukce odhadu vah Váhy kriterií Metoda pořadí bodovací metoda TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Konstrukce odhadu vah Metoda párového porovnání kriterií Srovnání se mohou provádět v tzv. Fullerově trojúhelníku 1 1 1………1 2 3 4………k 2 2 2 3 4 ……...k …………. k-2 k-2 k-1 k k-1 k TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Konstrukce odhadu vah Metoda kvantitativního porovnání variant Při vytváření párových srovnání S=(sij), i,j = 1,2, …, k se používá stupnice 1,2, …, 9 a reciproké hodnoty. Prvky matice sij jsou interpretovány jako odhady podílu vah i-tého a j-tého kriteria S … Saatyho matice Verbální stupnice 1 – rovnocenná kriteria i a j 3 – slabě preferované kriterium i před j 5 – silně preferované kriterium i před j 7 – velmi silně preferované kriterium i před j 9 - absolutně preferované kriterium i před j TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Konstrukce odhadu vah Pro odhad vah použijeme metodu geometrického průměru (metoda logaritmických nejmenších čtverců) za podmínky Řešením je normalizovaný geometrický průměr řádků matice S jestliže je splněn následující test 2 je odhad rozptylu – přirozené měřítko konzistence matice S TMP techniky a metody PM

Kriteria pro výběr stavebního materiálu TMP techniky a metody PM

Metoda pořadí a metoda bodovací TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Fullerův trojúhelník TMP techniky a metody PM

TMP techniky a metody PM Saatyho matice TMP techniky a metody PM

Porovnání vah získaných různými metodami TMP techniky a metody PM

Ishikawovy diagramy – diagramy příčin a důsledků Použité zdroje: Ishikawovy diagramy - diagramy příčin a důsledků Dostupné z WWW http://www.kvic.cz/showFile.asp?ID=2112 Diagramy příčin a následků. (cit. 2008-01-22). Dostupné z WWW: http://www.ikvalita.cz/tools.php?ID=26 Spolehlivot a řízení jakosti. (cit. 2008-01-22). Dostupné z WWW: http://fs1.vsb.cz/3_SMUTNY_AT_MAST_PAR/Predn-Spohl_Riz_Jakosti/N%A0stroje%20%FD%A1zen%A1%20jakosti.doc STŘELEC, Jiří. Ishikawa diagram. (cit. 2008-01-22). Dostupné z WWW: http://www.vlastnicesta.cz/akademie/system-kvality/kvalita-metody/ishikawa-diagram/ ZAHRÁDKA, Petr. Diagram příčin a následků. (cit. 2008-01-22). Dostupné z WWW: http://www.designtech.cz/c/caq/diagram-pricin-nasledku.htm TMP techniky a metody PM

Ishikawovy diagramy – diagramy příčin a důsledků Princip: každý následek (problém) má svou příčinu nebo kombinaci příčin Účel metody: stanovit nejpravděpodobnější příčiny řešeného problému Zobrazení ve formě diagramu (rybí kostra, P-D diagramy) Diagram umožňuje: Analyzovat příčinné souvislosti Mechanismus vzniku nákladů Vyhledávat kritické faktory Vymezit správnou hierarchii při řešení problémů Řešit komplikované problémy Vytvořit řetězec příčin a následků TMP techniky a metody PM

Postup tvorby P-D diagramu Známe následek (problém), který již vznikl, nebo je potenciální Při tvorbě diagramu formou brainstormingu definujeme všechny možné příčiny řečeného problému. Sestavit tým specialistů K páteři se připojí větve (kosti) a přiřadí se k nim obecné oblasti, kde se hledané příčiny mohou nacházet. Definujeme potenciální příčiny a ty připojujeme k jednotlivým oblastem (kostem); je možné definovat i subpříčiny a ty analyzovat. PROBLÉM páteř ryby TMP techniky a metody PM

Postup tvorby P-D diagramu Získáme P-D diagram Příčina A Příčina B Příčina C Problém Příčina D Příčina E Příčina F TMP techniky a metody PM

Postup tvorby P-D diagramu Ohodnocení příčin váhovým koeficientem (každý člen týmu hodnotí zvlášť) Analyzujeme příčiny, které získaly nejvíce bodů Definujeme jasné úkoly k odstranění příčin Problém je odstraněn – analýza končí, pokud ne, hledají a analyzují se další příčiny. Hledají se vazby mezi jednotlivými příčinami. TMP techniky a metody PM

Přínosy využívání diagramů jsou jednoduše pochopitelné a použitelné umožňují specifikovat příčiny problémů zajišťují systémový přístup k řešení problémů pomáhají dokumentovat myšlenky a závěry jsou velmi názorné jejich tvorbu je možno snadno podporovat počítačem dávají techniku pro řešení kauzálních závislostí umožňují využít metod týmové práce a skupinového řešení problémů jsou vodítkem pro diskuze a výměnu názorů (LACKO, B. Metody a techniky projektového řízení, str.98) TMP techniky a metody PM

Příklad aplikace Ishikawova diagramu Analýza vysoké spotřeby pohonných hmot Dostupné z http://www.designtech.cz/c/caq/diagram-pricin-nasledku.htm) TMP techniky a metody PM

Příklad aplikace Ishikawova diagramu TMP techniky a metody PM

Příklad aplikace Ishikawova diagramu TMP techniky a metody PM

Příklad aplikace Ishikawova diagramu TMP techniky a metody PM