Phương pháp của Saaty là một cách phân tích hệ thống đặc biệt. Ngoài ra, phương pháp này nhằm giúp đưa ra quyết định. Phương pháp phân tích thứ bậc của Thomas Saaty cực kỳ phổ biến trong khoa học pháp y, đặc biệt là ở phương Tây, kinh doanh, hành chính công. Nó cũng thường được gọi là MAI.
Đơn
Mặc dù nó có thể được sử dụng bởi những người làm việc với các giải pháp đơn giản, nhưng quy trình phân cấp phân tích hữu ích nhất khi các nhóm người đang giải quyết các vấn đề phức tạp, đặc biệt là những vấn đề có mức rủi ro cao liên quan đến nhận thức và phán đoán của con người. Trong trường hợp này, các quyết định có hậu quả lâu dài. Phương pháp Saaty có những ưu điểm độc đáo khi các yếu tố quan trọng của dung dịch rất khó định lượng hoặc so sánh. Hoặc khi giao tiếp giữa các thành viên trong nhóm bị cản trở bởi các chuyên môn, thuật ngữ hoặc quan điểm khác nhau của họ.
Phương pháp Saaty đôi khi được sử dụng trong việc phát triển các quy trình rất cụ thể cho các tình huống cụ thể, chẳng hạn như định giá các tòa nhà choý nghĩa lịch sử. Nó gần đây đã được áp dụng cho một dự án sử dụng băng video để đánh giá tình trạng đường cao tốc ở Virginia. Đầu tiên, các kỹ sư đường bộ đã sử dụng nó để xác định phạm vi tối ưu cho một dự án và sau đó chứng minh ngân sách của họ cho các nhà lập pháp.
Mặc dù việc sử dụng Quy trình phân tích thứ bậc không yêu cầu đào tạo học thuật đặc biệt, nhưng nó được coi là một môn học quan trọng trong nhiều cơ sở giáo dục đại học, bao gồm các trường kỹ thuật và trường kinh doanh sau đại học. Đây là một môn học chất lượng đặc biệt quan trọng và được giảng dạy trong nhiều khóa học chuyên biệt bao gồm Six Sigma, Lean Six Sigma và QFD.
Giá trị
Giá trị của phương pháp Saaty được công nhận tại các nước phát triển và đang phát triển trên thế giới. Ví dụ, Trung Quốc - khoảng một trăm trường đại học Trung Quốc cung cấp các khóa học về AHP. Và nhiều nghiên cứu sinh tiến sĩ chọn AHP làm chủ đề cho các nghiên cứu và luận văn của họ. Hơn 900 bài báo đã được xuất bản ở Trung Quốc về chủ đề này và có ít nhất một tạp chí khoa học của Trung Quốc dành riêng cho phương pháp phân tích thứ bậc Saaty.
Trạng thái quốc tế
Hội nghị chuyên đề quốc tế về quy trình phân tích thứ bậc (ISAHP) tổ chức hai năm một lần cho các học giả và các nhà thực hành quan tâm đến lĩnh vực này. Các chủ đề khác nhau. Năm 2005, họ thay đổi từ "Thiết lập tiêu chuẩn trả lương cho bác sĩ chuyên khoa phẫu thuật" đến "Lập kế hoạch công nghệ chiến lược", "Tái thiết cơ sở hạ tầng ở các quốc gia bị tàn phá".
Tại cuộc họp năm 2007 ởValparaiso, Chile, hơn 90 bài báo đã được gửi đến từ 19 quốc gia, bao gồm Mỹ, Đức, Nhật Bản, Chile, Malaysia và Nepal. Một số bài báo tương tự đã được trình bày tại hội nghị chuyên đề năm 2009 ở Pittsburgh, Pennsylvania, với sự tham dự của 28 quốc gia. Các chủ đề bao gồm ổn định kinh tế ở Latvia, lựa chọn danh mục đầu tư trong lĩnh vực ngân hàng, quản lý cháy rừng để giảm thiểu sự nóng lên toàn cầu và các dự án vi mô ở nông thôn ở Nepal.
Mô phỏng
Bước đầu tiên trong quy trình phân tích hệ thống phân cấp là mô hình vấn đề dưới dạng một hệ thống phân cấp. Khi làm như vậy, người tham gia khám phá các khía cạnh của vấn đề ở các cấp độ khác nhau từ tổng quát đến chi tiết, sau đó thể hiện nó theo cách đa cấp, theo yêu cầu của phương pháp Saaty ra quyết định (phân tích thứ bậc). Bằng cách nỗ lực xây dựng hệ thống phân cấp, họ mở rộng hiểu biết về vấn đề, bối cảnh của nó cũng như suy nghĩ và cảm xúc của nhau về cả hai.
Cấu trúc
Cấu trúc của bất kỳ hệ thống phân cấp AHP nào sẽ không chỉ phụ thuộc vào bản chất của vấn đề đang được giải quyết mà còn phụ thuộc vào kiến thức, đánh giá, giá trị, ý kiến, nhu cầu, mong muốn, v.v. Xây dựng hệ thống phân cấp thường bao gồm các cuộc thảo luận, nghiên cứu đáng kể và khám phá từ các bên liên quan. Ngay cả sau khi xây dựng ban đầu, nó có thể được sửa đổi để đáp ứng các tiêu chí mới hoặc tiêu chí mà ban đầu không được coi là quan trọng; các lựa chọn thay thế cũng có thể được thêm, bớt hoặc thay đổi.
Chọn người dẫn đầu
Đã đến lúc chuyển sang các ví dụ về phương pháp Saaty. Chúng ta hãy xem một ví dụ về ứng dụng "Chọn một nhà lãnh đạo". Một nhiệm vụ quan trọng đối với những người ra quyết định là xác định trọng số cần đưa ra đối với từng tiêu chí khi lựa chọn người lãnh đạo. Một nhiệm vụ quan trọng khác của ứng dụng này là xác định trọng lượng được trao cho các ứng viên, có tính đến từng tiêu chí. Phương pháp phân tích thứ bậc của T. Saaty không chỉ cho phép họ thực hiện điều này mà còn có thể gán một giá trị số có ý nghĩa và khách quan cho từng tiêu chí trong số bốn tiêu chí. Ví dụ này minh họa rất rõ bản chất của kỹ thuật này. Ngoài ra, mục đích của phương pháp Saaty cũng trở nên rõ ràng khi đọc ứng dụng "Chọn một nhà lãnh đạo".
Quy trình khuyến mãi
Cho đến nay, chúng tôi chỉ xem xét các ưu tiên mặc định. Khi quá trình phân cấp tiến triển, các mức độ ưu tiên sẽ thay đổi so với giá trị mặc định của chúng khi những người ra quyết định nhập thông tin về tầm quan trọng của các nút khác nhau. Họ thực hiện điều này thông qua một loạt các so sánh từng cặp.
AHP được đưa vào hầu hết các sách giáo khoa về nghiên cứu và quản lý hoạt động và được giảng dạy trong nhiều trường đại học; nó được sử dụng rộng rãi trong các tổ chức đã nghiên cứu kỹ lưỡng các cơ sở lý thuyết của nó. Trong khi sự đồng thuận chung là nó phù hợp về mặt kỹ thuật và thực tế, phương pháp này có những chỉ trích riêng. Vào đầu những năm 1990, một loạt các cuộc thảo luận giữa các nhà phê bình và những người ủng hộ các vấn đề về phương pháp của Saaty đã được xuất bản trongTạp chí Khoa học Quản lý, 38, 39, 40 và Tạp chí của Hiệp hội Nghiên cứu Hoạt động.
Hai trường
Có hai trường phái suy nghĩ về việc thay đổi thứ hạng. Một tuyên bố rằng các lựa chọn thay thế mới không giới thiệu bất kỳ thuộc tính bổ sung nào sẽ không gây ra sự thay đổi thứ hạng trong bất kỳ trường hợp nào. Một người khác tin rằng trong một số tình huống, mong đợi một sự thay đổi về thứ hạng là điều hợp lý. Công thức ban đầu về việc ra quyết định của Saaty cho phép thay đổi thứ hạng. Năm 1993, Foreman đưa ra phương thức tổng hợp AHP thứ hai được gọi là phương thức lý tưởng để giải quyết các tình huống lựa chọn, trong đó việc bổ sung hoặc loại bỏ một phương án thay thế "không liên quan" không nên và sẽ không thay đổi thứ hạng của các phương án thay thế hiện có. Phiên bản hiện tại của AHP có thể đáp ứng cả hai trường này: chế độ lý tưởng của nó bảo toàn thứ hạng, trong khi chế độ phân phối của nó cho phép thay đổi thứ hạng. Một trong hai chế độ được chọn tùy theo sự cố.
Đảo ngược thứ hạng và giải pháp Saaty được thảo luận chi tiết trong một bài báo năm 2001 trong Nghiên cứu hoạt động. Và cũng có thể được tìm thấy trong chương có tên "Tiết kiệm và thay đổi thứ hạng." Và tất cả những điều này đều có trong cuốn sách chính về phương pháp so sánh theo cặp của Saaty. Phần sau trình bày các ví dụ đã xuất bản về sự thay đổi thứ hạng do bổ sung các bản sao của một phương án thay thế, do các quy tắc quyết định nội tại, do việc bổ sung các phương án thay thế ảo và mồi nhử, và do hiện tượng chuyển đổi trong các chức năng tiện ích. Nó cũng thảo luận về các chế độ phân phối và lý tưởng của các giải pháp của Saaty.
Ma trận so sánh
Trong ma trận so sánh, bạn có thể thay thế phán đoán ít hơný kiến thuận lợi, và sau đó kiểm tra xem liệu dấu hiệu của mức độ ưu tiên mới có trở nên kém thuận lợi hơn mức độ ưu tiên ban đầu hay không. Trong bối cảnh của các ma trận giải đấu, Oscar Perron đã chứng minh rằng phương pháp mã hiệu bên phải chính không phải là phương pháp đơn điệu. Hành vi này cũng có thể được chứng minh cho ma trận nxn nghịch đảo, trong đó n>3. Các phương pháp thay thế được thảo luận ở những nơi khác.
Thomas Saaty là ai?
Thomas L. Saaty (18 tháng 7 năm 1926 - 14 tháng 8 năm 2017) là Giáo sư Xuất sắc tại Đại học Pittsburgh, nơi ông giảng dạy tại Trường Kinh doanh Sau đại học. Joseph M. Katz. Ông là nhà phát minh, kiến trúc sư và nhà lý thuyết chính của Quy trình phân tích thứ bậc (AHP), một khung quyết định được sử dụng để phân tích quyết định quy mô lớn, đa bên, đa mục tiêu và Quy trình mạng phân tích (ANP), khái quát của nó là quyết định phụ thuộc và phản hồi. Sau đó, ông đã khái quát toán học của ANP thành Quy trình mạng thần kinh (NNP) với ứng dụng để tổng hợp và kích hoạt thần kinh, nhưng không phương pháp nào trong số đó trở nên phổ biến như phương pháp của Saaty, các ví dụ đã được thảo luận ở trên.
Anh ấy qua đời vào ngày 14 tháng 8 năm 2017 sau một năm chiến đấu với căn bệnh ung thư.
Trước khi gia nhập Đại học Pittsburgh, Saaty là giáo sư nghiên cứu thống kê và hoạt động tại Trường Wharton thuộc Đại học Pennsylvania (1969–1979). Trước đó, ông đã dành mười lăm năm làm việc cho các cơ quan chính phủ Hoa Kỳ và các công ty nghiên cứu được tài trợ công khai.
Vấn đề
Một trong những thách thức lớn mà các tổ chức phải đối mặt ngày nay là khả năng lựa chọn các giải pháp thay thế phù hợp và nhất quán nhất theo cách duy trì sự liên kết chiến lược. Trong bất kỳ tình huống nào, đưa ra quyết định đúng đắn có lẽ là một trong những nhiệm vụ khó khăn nhất đối với khoa học và công nghệ (Triantaphyllou, 2002).
Khi chúng ta xem xét các động lực luôn thay đổi của môi trường hiện tại như chúng ta chưa từng thấy trước đây, thì việc đưa ra lựa chọn đúng đắn dựa trên các mục tiêu phù hợp và nhất quán là rất quan trọng đối với sự tồn tại của một tổ chức.
Về cơ bản, ưu tiên các dự án trong danh mục đầu tư không gì khác hơn là một kế hoạch sắp xếp thứ tự dựa trên tỷ lệ lợi ích - chi phí của từng dự án. Các dự án có lợi ích cao hơn so với chi phí bỏ ra sẽ được ưu tiên hơn. Điều quan trọng cần lưu ý là tỷ lệ lợi ích trên chi phí không nhất thiết có nghĩa là sử dụng các tiêu chí tài chính độc quyền, chẳng hạn như tỷ lệ chi phí - lợi ích nổi tiếng, mà thay vào đó là một khái niệm rộng hơn về lợi ích của dự án và các nỗ lực liên quan.
Bởi vì các tổ chức thuộc về một "đồng bọn" phức tạp và hay thay đổi, thậm chí thường hỗn loạn, vấn đề với định nghĩa trên chính là nằm ở việc xác định chi phí và lợi ích cho bất kỳ tổ chức cụ thể nào.
Tiêu chuẩn dự án
Tiêu chuẩn của Viện Quản lý Dự án về Quản lý Danh mục đầu tư (PMI, 2008) nói rằng phạm vi của một danh mục dự án phải dựa trên chiến lượcmục tiêu của tổ chức. Các mục tiêu này phải phù hợp với kịch bản kinh doanh, do đó có thể khác nhau đối với mỗi tổ chức. Do đó, không có mô hình lý tưởng nào phù hợp với các tiêu chí mà bất kỳ loại hình tổ chức nào sẽ sử dụng để ưu tiên và lựa chọn các dự án của mình. Các tiêu chí được tổ chức sử dụng phải dựa trên các giá trị và sở thích của những người ra quyết định.
Mặc dù một bộ tiêu chí hoặc mục tiêu cụ thể có thể được sử dụng để ưu tiên các dự án và xác định giá trị thực của tỷ lệ lợi ích / chi phí tối ưu. Tiêu chí chính của nhóm là tài chính. Nó liên quan trực tiếp đến chi phí, hiệu suất và lợi nhuận.
Ví dụ: lợi tức đầu tư (ROI) là phần trăm lợi nhuận từ một dự án. Điều này cho phép bạn so sánh lợi nhuận tài chính của các dự án với các khoản đầu tư và lợi nhuận khác nhau.
Chuyển đổi
Phương pháp phân tích của Saati chuyển đổi các so sánh, thường là thực nghiệm, thành các giá trị số, sau đó được xử lý và so sánh. Trọng số của mỗi yếu tố cho phép bạn đánh giá từng yếu tố trong một hệ thống phân cấp nhất định. Khả năng chuyển đổi dữ liệu thực nghiệm thành các mô hình toán học là đóng góp phân biệt chính của phương pháp AHP so với các phương pháp so sánh khác.
Sau khi thực hiện tất cả các so sánh và xác định trọng số tương đối giữa mỗi tiêu chí được đánh giá, xác suất số của mỗi phương án sẽ được tính toán. Xác suất này xác định xác suấtrằng giải pháp thay thế phải đáp ứng được mục đích mong đợi. Xác suất càng cao thì càng có nhiều khả năng giải pháp thay thế đạt được mục tiêu cuối cùng của danh mục đầu tư.
Tính toán toán học trong quy trình AHP thoạt nhìn có vẻ đơn giản, nhưng khi làm việc với các trường hợp phức tạp hơn, việc phân tích và tính toán trở nên sâu sắc và toàn diện hơn.
So sánh hai mục sử dụng AHP có thể được thực hiện theo nhiều cách khác nhau (Triantaphyllou & Mann, 1995). Tuy nhiên, thang đo mức độ quan trọng tương đối giữa hai phương án do Saaty đề xuất (SAATY, 2005) được sử dụng rộng rãi nhất. Bằng cách chỉ định các giá trị nằm trong khoảng từ 1 đến 9, thang đo xác định tầm quan trọng tương đối của một phương án thay thế so với một phương án thay thế khác.
Số lẻ luôn được sử dụng để xác định sự khác biệt hợp lý giữa các điểm đo. Việc sử dụng số chẵn chỉ được chấp nhận nếu cần có sự thương lượng giữa những người xếp hạng. Khi không thể đạt được sự đồng thuận tự nhiên, cần phải xác định điểm giữa là một giải pháp đã được đồng ý (thỏa hiệp) (Saaty, 1980).
Để làm ví dụ về các tính toán của AHP trong việc sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các dự án, một mô hình ra quyết định hư cấu cho tổ chức ACME đã được chọn. Khi ví dụ này phát triển thêm, các khái niệm, thuật ngữ và cách tiếp cận AHP sẽ được thảo luận và phân tích.
Bước đầu tiên trong việc xây dựng mô hình AHP là xác định các tiêu chí sẽ được sử dụng. Như đã đề cập, mỗi tổ chức phát triển và cấu trúcbộ tiêu chí riêng, do đó, phải nhất quán với các mục tiêu chiến lược của tổ chức.
Đối với tổ chức ACME giả tưởng của chúng tôi, chúng tôi sẽ giả định rằng nghiên cứu đã được thực hiện cùng với các lĩnh vực tài trợ, chiến lược lập kế hoạch và tiêu chí quản lý dự án sẽ được sử dụng. Bộ 12 tiêu chí sau đây đã được thông qua và nhóm thành 4 loại.
Khi hệ thống phân cấp được thiết lập, các tiêu chí phải được đánh giá theo từng cặp để xác định tầm quan trọng tương đối giữa chúng và trọng số tương đối của chúng đối với mục tiêu toàn cầu.
Đánh giá bắt đầu bằng việc xác định trọng số tương đối của các nhóm tiêu chí ban đầu.
Đóng góp
Sự đóng góp của mỗi tiêu chí vào mục tiêu của tổ chức được xác định bằng các phép tính được thực hiện bằng cách sử dụng vectơ ưu tiên (hoặc bộ ký hiệu). Dấu hiệu hiển thị trọng số tương đối giữa mỗi tiêu chí; nó thu được một cách gần đúng bằng cách tính toán trung bình toán học cho tất cả các tiêu chí. Chúng ta có thể quan sát rằng tổng của tất cả các giá trị từ một vectơ luôn bằng một. Tính toán chính xác của eigenvector chỉ được xác định trong các trường hợp cụ thể. Giá trị gần đúng này được sử dụng trong hầu hết các trường hợp để đơn giản hóa quá trình tính toán, vì sự khác biệt giữa giá trị chính xác và giá trị gần đúng nhỏ hơn 10% (Kostlan, 1991).
Bạn có thể nhận thấy rằng các giá trị gần đúng và chính xác rất gần nhau, vì vậy việc tính toán vectơ chính xác đòi hỏi nỗ lực toán học (Kostlan, 1991).
Giá trị được tìm thấy trong eigenvector có trực tiếpgiá trị vật chất trong AHP - chúng xác định sự tham gia hoặc trọng số của tiêu chí này so với kết quả chung của mục tiêu. Ví dụ: trong tổ chức ACME của chúng tôi, tiêu chí chiến lược có trọng số 46,04% (tính toán eigenvector chính xác) so với mục tiêu tổng thể. Điểm tích cực về yếu tố này cao hơn khoảng 7 lần so với điểm tích cực về cam kết của các bên liên quan (tỷ trọng 6,84%).
Bước tiếp theo là tìm kiếm bất kỳ sự mâu thuẫn nào trong dữ liệu. Mục đích là thu thập đủ thông tin để xác định xem liệu những người ra quyết định có nhất quán trong các lựa chọn của họ hay không (Teknomo, 2006). Ví dụ: nếu những người ra quyết định cho rằng tiêu chí chiến lược quan trọng hơn tiêu chí tài chính và tiêu chí tài chính quan trọng hơn tiêu chí cam kết của các bên liên quan, thì sẽ không nhất quán khi cho rằng tiêu chí cam kết của các bên liên quan quan trọng hơn tiêu chí chiến lược. (Nếu A>B và B>C, sẽ không nhất quán nếu A<C).
Cũng như bộ tiêu chí ban đầu cho tổ chức ACME, cần phải ước tính trọng số tương đối của các tiêu chí cho cấp thứ hai của hệ thống phân cấp. Quá trình này hoàn toàn giống với bước đánh giá cấp độ đầu tiên của hệ thống phân cấp (nhóm tiêu chí).
Sau khi cấu trúc cây và thiết lập các tiêu chí ưu tiên, có thể xác định mỗi dự án ứng viên đáp ứng các tiêu chí đã chọn như thế nào.
Tương tự như khi sắp xếp các tiêu chí ưu tiên, các dự án ứng viên được so sánh theo cặp vớicó tính đến từng tiêu chí đã thiết lập.
AHP đã thu hút sự quan tâm của nhiều nhà nghiên cứu, chủ yếu là do tính chất toán học của phương pháp và thực tế là việc nhập dữ liệu khá đơn giản (Triantaphyllou & Mann, 1995). Tính đơn giản của nó được đặc trưng bởi sự so sánh từng cặp giữa các lựa chọn thay thế theo các tiêu chí cụ thể (Vargas, 1990).
Việc sử dụng nó để lựa chọn các dự án danh mục đầu tư cho phép những người ra quyết định có một công cụ hỗ trợ quyết định cụ thể và toán học. Công cụ này không chỉ hỗ trợ và đánh giá các quyết định mà còn cho phép những người ra quyết định biện minh cho các lựa chọn của họ cũng như mô hình hóa các kết quả có thể có.
Sử dụng phương pháp phân tích phân cấp / quyết định Saaty cũng liên quan đến việc sử dụng một ứng dụng phần mềm được thiết kế đặc biệt để thực hiện các phép tính toán học.
Một khía cạnh quan trọng khác là chất lượng của các đánh giá của những người ra quyết định. Để một quyết định trở nên đầy đủ nhất có thể, nó phải nhất quán và phù hợp với kết quả của tổ chức.
Cuối cùng, điều quan trọng cần nhấn mạnh là việc ra quyết định liên quan đến sự hiểu biết rộng hơn và phức tạp hơn về bối cảnh so với việc sử dụng bất kỳ phương pháp cụ thể nào. Ông gợi ý rằng các quyết định về danh mục đầu tư là sản phẩm của các cuộc đàm phán trong đó các phương pháp như phương pháp phân cấp của Saaty hỗ trợ và hướng dẫn hiệu suất, nhưng chúng không thể và không nên được sử dụng làm tiêu chí chung.
