Анализ компромиссов
Версия от 14:23, 12 октября 2016; Admin (обсуждение | вклад)
Анализ компромиссов (Trade-Off Analysis) - рассмотрение возможных вариантов перед принятием решений.
Процесс анализа компромиссов
Шаги, предпринимаемые в процессе поиска компромиссов (в скобкох приведены аналогичные шаги в методе системной инженерии на этапе выбора предпочтительной концепции):
- Определение цели (анализ требований)
- определить все основные требования и выделить из них обязательные
- указать, какие аспекты будут рассматриваться при выборе предпочтительного решения
- определить контекст функционирования (стадия ЖЦ, уровень системы) и с вязи с другими исследованиями компромиссов
- Идентификация альтернатив (исследование концепции)
- определить несколько вариантов, стараясь не пропустить потенциально ценного c учетом:
- предшествующей системы (аналога)
- технического прогресса
- оригинальности концепции
- кандидатов, предложенных заинтересованными сторонами
- в отобранные не рекомендуется включать варианты, не удовлетворяющие обязательным требованиям
- обычно этот шаг распадается на несколько этапов:
- поиск максимально большого количества альтернатив без оценки их достоинств (мозговой штурм)
- для отсеивания менее подходящих кандидатов, упорядочивают их по различным критериям (стоимость, техническая осуществимость, безопасность, возможность изготовления, производственный риск и т.д.)
- тщательный анализ отобранных кандидатов
- определить несколько вариантов, стараясь не пропустить потенциально ценного c учетом:
- Сравнение альтернатив (выбор концепции)
- Определение критериев выбора
- альтернативные решения сравниваются по критериям, выраженным в виде показателя эффективности и соотнесенным с одним или несколькими требованиями. Желательно, чтобы он допускал количественное выражение (для объективности).
- рекомендуемое количество критериев - от 6 до 10.
- Назначение весовых коэффициентов критериям выбора
- каждому коэффициенту назначается весовой коэффициент, который увеличивает вклад наиболее важных критериев
- чтобы повысить объективность, необходимо производить анализ компромиссов и при самом назначении коэффициентов. Сумма весовых коэффициентов не должна превосходить некоторой максимальной величины:
- MaxSum = (MaxWeight - MinWeight) * n / 2,
- где
- MaxWeight - максимальный допустимый вес
- MinWeight - минимальный допустимый вес
- n - количество критериев
- Назначение рейтинга ценности альтернатив
- объединяют критерии и получают итоговую оценку по каждой альтернативе. Для этого используют индекс эффективности для каждого критерия, в зависимости от характера собираемых данных:
- Метод субъективной оценки (Subjective value method)
- Метод ступенчатой функции (Step function method)
- Метод полезности (Utility function method)
- объединяют критерии и получают итоговую оценку по каждой альтернативе. Для этого используют индекс эффективности для каждого критерия, в зависимости от характера собираемых данных:
- Сравнение оценок
- по каждой альтернативе вычисляют итоговую оценку путем взвешенного суммирования оценок по каждому критерию
- кандидат с наибольшей суммой считается наилучшим при данном наборе критериев выбора и весов, при условии что следующая по величине оценка статически достоверно меньше
- рекомендуется в дополнение включать еще графическое представление профиля критериев для каждого кандидата
- традиционный метод суммирования прост, но маскирует низкие оценки по критериям, поэтому иногда вычисляют не сумму, а произведение оценок, либо сумму логарифмов оценок
- Определение критериев выбора
- Анализ чувствительности (валидация концепции)
- проверка на чувствительность состоит в том, чтобы подтвердить что результат исследования будет слабо изменяться при малых изменениях весовых коэффициентов и оценок. Следует рассматривать вариации порядка 20-30%
- другой вариант - поочередно обнулять каждый критерий и повторять исследование. Если при таких вариациях наилучшая альтернатива остается лучшей, то уверенность в результате анализа возрастает.
- дополнительная проверка - рассмотреть важные критерии, не учтенные при вычислениях (риск, потенциал роста, доступность поддержки, зрелость изделия или его поставщика, простота использования и т.п.)
Методы оценивания
- Многомерная теория полезности (Multiattribute Utility Theory - MAUT) использует функцию полезности для преобразования критерия выбора в безразмерное значение полезности. Значения полезности затем можно объединить и получить итоговую оценку для каждой альтернативы.
- Метод анализа иерархий (Analytical Hierarchy Process - AHP) - математически обоснованная методика, в которой критерии и альтернативы сравниваются попарно для получения как весовых коэффициентов, так и сравнительных оценок альтернатив.
- Деревья решений (Desicion Trees) - графы для представления возможных вариантов выбора. Каждому варианту можно сопоставить значение и показатель неопределенности (в виде вероятности), а затем определить ожидаемые результаты для альтернативных путей решения.
- Анализ "затраты-эффективность" (Cost-Benefit Analysis - CBA) обычно применяется для статистического и имитационного моделирования с целью расчета эффективности каждой альтернативы на единицу затрат.
- Структурирование функции качества (Quality Function Deployment - QFD) - определяется матрица (дом качества), в которой отражены связи между потребностями заказчика, требованиями к системе, компонентами системы и важностью компонента для проекта в целом. Матрица может быть исследована для получения количественных оценок альтернатив.