의사결정행렬법
Decision-matrix methodStuart Pugh에 [1]의해 발명된 Pugh 방법 또는 Pugh 개념 선택은 옵션 세트의 다차원 옵션의 순위를 매기는 데 사용되는 정성적 기법이다.설계 결정을 위해 엔지니어링에서 자주 사용되지만 투자 옵션, 벤더 옵션, 제품 옵션 또는 기타 다차원 엔티티의 순위를 매기는 데도 사용할 수 있습니다.
기본 의사결정 매트릭스는 일련의 기준과 잠재적 후보 설계 그룹을 확립하는 것으로 구성됩니다.그 중 하나가 레퍼런스 후보 설계입니다.그런 다음 다른 설계를 이 기준 설계와 비교하고 각 기준에 따라 더 나은 설계, 더 나쁜 설계 또는 동일한 설계로 순위를 매긴다.그러면 각 설계에 대해 "개선" 및 "최악"이 나타난 횟수는 표시되지만 합계는 표시되지 않습니다.
가중치 결정 매트릭스는 기본 의사결정 매트릭스와 동일한 방식으로 작동하지만 중요도 순으로 기준에 가중치를 부여하는 개념을 도입한다.기준이 중요할수록 가중치를 [2]높여야 한다.
의사결정 매트릭스의 장점은 설계팀 구성원 간에 자기 성찰이 촉진되어 최소한의 편견으로 각 후보를 분석할 수 있다는 것입니다(팀 구성원은 자신의 설계와 같은 특정 설계에 편향될 수 있습니다).이 방법의 또 다른 장점은 민감도 연구를 수행할 수 있다는 것입니다.예를 들어, 하위의 대안이 경쟁사의 대안보다 순위를 매기려면 당신의 의견이 얼마나 변해야 하는지 보는 것이 될 수 있습니다.
그러나 의사결정 매트릭스 방법에는 다음과 같은 몇 가지 중요한 단점이 있다.
- 기준 옵션 목록은 임의입니다.리스트가 완성되어 있는 경우는, priori를 알 수 없습니다.중요한 기준이 누락되어 있을 가능성이 있습니다.
- 반대로 덜 중요한 기준이 포함되어 의사결정자들이 산만해지고 선택사항 선택에 편중될 수 있다.
- 채점 방법은 가중치를 적용하더라도 모든 요건을 균등하게 하는 경향이 있다.그러나 몇 가지 요건은 "필수"입니다.충분한 마이너 기준이 리스트 되어 있는 경우는, 「필수」요건을 충족하지 않는 옵션을 추가해 선택할 수 있습니다.
- 각 옵션에 할당된 값은 정량적 측정을 기반으로 하는 것이 아니라 추측입니다.사실 전체 의사결정 매트릭스는 어떤 것에 대한 정량적 측정이 전혀 필요하지 않더라도 과학적인 인상을 줄 수 있습니다.
형태학적 분석은 논리적 관계를 통해 연결된 다차원 구성 공간을 사용하는 의사결정 매트릭스의 또 다른 형태이다.
「 」를 참조해 주세요.
레퍼런스
- ^ S. Pugh(1981) 개념 선택: 효과적인 방법.인: Hubka, V. (ed.) 디자인 방법론 리뷰1981년 3월, 로마에서 열린 엔지니어링 설계에 관한 국제 회의.취리히: 휴리스타, 1981년. 497년~506년.
- ^ "What is a weighted decision matrix?". Weighted Decision. Retrieved 26 May 2022.
