BESCHREIBUNG

Ausgangspunkt des Analytischen Hierarchie Prozesses (AHP) ist eine hierarchische Problemstrukturierung (vgl. dazu Anhang A.16). Dabei hat jeder Hauptfaktor (bei Produktentwicklungen sind das die Hauptanforderungen der Kunden) eine Reihe von Unterfaktoren. Der AHP versucht nun, auch für qualitative Ausprägungen exakte Gewichte zu berechnen, die die Beziehungen der einzelnen Faktoren bestmöglichst wiedergeben.

Ziele des AHP:

  • Bedeutung von Unterzielen und Eigenschaften für übergeordnete Zielsetzungen ermitteln
  • Konsistenz der Aussagen überprüfen

EINSATZGEBIET

Der Analytische Hierarchie Prozeß dient der Gewichtung hierarchischer Kundenanforderungen im Prozeßbausteinen Produktprofilplanung.

Allgemein dient er zur Unterstützung multiattributiver Entscheidungen bei komplexen Problemen.

VERBREITUNG

Der Analytische Hierarchie Prozeß wurde Anfang der 70-er Jahre von Saaty entwickelt. Verbreitet angewandt wurde der AHP zur Unterstützung risikobehafteter Entscheidungen von weitreichender wirtschaftlicher und / oder politischer Tragweite wie z.B. bei der Planung von Transportsystemen oder der Konfliktlösung. Er wird jedoch zunehmend auch bei komplexen Produktentwicklungen eingesetzt.

VORAUSSETZUNGEN

  • hierarchische Kundenanforderungsstrukturierung
  • Unabhängigkeit der Anforderungen einer Hierarchieebene
  • Softwareunterstützung

DURCHFÜHRUNG

Der Ablauf des AHP läßt sich in folgende vier Schritte unterteilen (vgl./SCH-96a/, S. 176ff.):

1. Bildung einer hierarchischen Strukturierung der Anforderungen

Die Anzahl der Hierarchieebenen ist dabei abhängig von der Komplexität der Problemstellung. Üblich ist eine Einteilung in primary, secondary und tertiary needs (s. Formular F13.1)

2. Bewertung der Anforderungsbeziehungen

Der Befragte bewertet die Anforderungen einer unteren Hierarchieebene (z.B.secondary needs) durch Paarvergleiche in Hinblick auf die ihnen übergeordneten Anforderungen (z.B. primary needs). Auf einer in der Regel von 1 bis 9 reichenden Skala gibt er hierbei z.B. an, wie hoch für ihn die Bedeutung des secondary need S1 im Vergleich zu der des secondary need S2 hinsichtlich des primary need P1 ist. Dabei ist der AHP auch in der Lage, Mehrfachzuordnungen von secondary needs zu primary needs zu berücksichtigen.

3. Aufstellen der Paarvergleichsmatrix und des Gewichtungsvektors bzw. Eigenvektors

Die Ergebnisse der Paarvergleiche werden in einer Paarvergleichsmatrix A zusammengefaßt, deren Hälfte unterhalb der Diagonalen die reziproken Werte der Einträge oberhalb der Diagonalen enthält.

Für konsistente Matrizen ergibt sich der Gewichtungsvektor aus dem Verhältnis ihrer Zeilenwerte, wobei eine Normierung der summierten Gewichte auf 1 erfolgt. Für konsistente Matrizen ist der Gewichtungsvektor gerade der Eigenvektor der Matrix.

Für nicht konsistente Matrizen ergibt sich der Gewichtungsvektor X für die Paarvergleichsmatrix A aus A*X=λmax*X, wobei λmax den größten Eigenwert von A darstellt. Der gesuchte Gewichtungsvektor läßt sich durch Auflösen des Systems linearer Gleichungen ermitteln (s. Formular F13.2).

Der AHP dient somit zusätzlich einer Konsistenzprüfung: Je mehr λmax von der Spur A abweicht, desto inkonsistenter sind die ermittelten Gewichtungen eines Befragten

4.Darstellung der Ergebnisse

Sollen Wichtigkeiten über mehrere Hierarchieebenen bestimmt werden und bestehen in der Hierarchie keine Doppelzuordnungen, so ergeben sich z.B. die auf die primary needs bezogenen Gewichte der tertiary needs durch einfache Multiplikation des entsprechenden tertiary need-Gewichtungsvektor mit dem dazugehörigen secondary need-Gewichtungsfaktor. Ebenso ist es möglich, auf der unteren Hierarchieebene secondary need-Ausprägungen zu berücksichtigen. In diesem Falle muß der Befragte zusätzlich zu den secondary-need bezogenen Paarvergleichen angeben, wie stark er eine Eigenschaftsausprägung gegenüber einer anderen secondary need Ausprägung präferiert.

Das Ergebnis einer AHP-Anwendung besteht in einer Übersicht bezüglich aller Eigenschaftsgewichtungen (s. Formular F13.2).

VORTEILE

  • Der AHP eignet sich im besonderen zur Bewertung qualitativer Faktoren
  • zusätzlich Konsistenzprüfung möglich

NACHTEILE

  • hohe Anforderungen an den Befragten durch die vielen Paarvergleiche
  • daher häufig enorme Validitätsprobleme
  • aufgrund der direkten Befragung schlechtere Qualität der Antworten (z.B. durch sozial erwünschtes Antwortverhalten, Antworttendenzen)

SOFTWAREUNTERSTÜTZUNG

Literatur

  • Schmidt, R.
    Marktorientierte Konzeptfindung für langlebige Gebrauchsgüter, Kap. 3.3.1.8
    Gabler Verlag, Wiesbaden, 1996
  • Tscheulin, D. K.
    Optimale Produktgestaltung, Erfolgsprognose mit Analytic Hierarchy Process und Conjoint Analyse
    Schriftenreihe Neue Betriebswirtschaftliche Forschung, Bd. 94, Wiesbaden, 1992
  • Saaty, T. L.
    How to make a decision: the Analytic Hierarchy Process
    In: European Journal of Operational Research 48 (1990), S. 9-26

Christoph Dill

Christoph Dill

Seit 2003 bin ich in der Beratung tätig, seit 2006 als Partner und damit einer der 11 Eigentümer unserer Firma. Seit 2010 stehe ich für den Kompetenzbereich Innovation & Engineering unserer AG, was seit jeher mein Beratungsumfeld darstellt. Hier habe ich ein sehr breites methodisches Fundament, das ich mit meinem Doktorvater Prof Dr. Ing dieter Spath (ehemals Leiter des Fraunhofer IAO, Stuttgart) auch in Form des Buchs ‚Vom Markt zum Markt‘ veröffentlicht habe. Aufbauend auf diesem Fundament entwickle, gestalte und begleite Kunden im Umfeld von Innovation und Prozess- und Projektmanagement. So kann ich dort einen Beitrag leisten, dass Produkte, Prozessen und Businessmodelle erfolgreich und marktfähig entwickelt und realisiert werden. Meine Freizeit verbringe ich gerne mit meiner Familie, gehe Joggen, Mountainbiken und im Winter vor allem gerne Skifahren. Ski ist für mich mehr als ein Sport, sondern Teil meines Lebens.

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