多目標決策法則

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工業自動化期中報告─

Analytic Hierarchy Process for Robot Selection

─報告討論與分析

 

一、    報告分析

 

1.      主旨

一個企業組織在設廠初期,所要面對的不外是機器及人力的選擇。在機器的選擇上,自動化的要求變成了二十世紀後半相當熱門的話題,機器人的安置與選購更是相當重要的一環。由於機器人的高穩定性、高適應性及高工作效率等特質,使的它在自動化當中扮演著一個相當重要的角色,但它的價格或者是會計學上說的「固定成本」是非常昂貴的,錯誤的決定將妨礙公司的發展,特別是針對設備的品質及整體的生產能力而言。有鑑於此,在作「決策分析」時就要格外的費心了。

 

在決定機器人的使用時,最好是由各個不同背景的專家所組成的決策小組來進行研討與商議。但不幸的是,大部分的公司在作機器人決策時,都是由一位負責執行製造的主管來決定。本篇報告將以多目標決策法則來分析機器人的選擇方案,這是以AHP(Analytic Hierarchy Process)層級分析法為根基,並包含主客觀的機器人選擇規範。它並不預設決策者已達成一致的共識,換言之,他們也許不同意這些選擇規範來作為機器人選擇的依據。

 

2.      方法介紹

 

(一)      AHP的四大步驟:

(1)                 此決策問題牽涉到一個包含主客觀準則的關聯性決策元素的體系。

(2)                 決策元素所對照的相關數值由決策製造者去收集,要大家一致認同才可接受。否則,就請大家再收集相關資料藉以輔證,一直到大家都認同為止。故這些數值資料是所有參與決策製造者的共同交集。

(3)                 決策元素中相關的權重值是由總合的值來估計。

(4)                 決策元素的相關權重是組合用來決定每一個機器人方案的分數。

 

(二)      機器人的相關屬性

(1)                 Velocity(速度)

(2)                 Load capacity(負載)

(3)                 Repeatability(穩定性)

 

(三)      機器人成本所包含的因素

(1)                 Purchase(購買成本)

(2)                 Installation(安裝成本)

(3)                 Training cost(訓練成本)

 

*附註:賣方的售後服務品質也是一次要的考量因素。

 

3.      案例

在此報告中有舉一案例供大家參考:有三位決策分析者來作方案的選擇,他們針對各個方案的共種屬性(如品質、速度及可靠度等)來作相對的比較評比。比如說方案一的品質比方案二的好,就給一特定的分數(分數給定方法參照下表),此為「主觀」規則;在填入特定的表格後,作類似交叉比對的科學分析,此為「客觀」規則。最後計算求出各個方案的總和分數,最高分者為輔助決策的參考依據。

 

<相對分數評比表>

Pairwise Comparison Scale for AHP Preference

Numerical Rating

Verbal Judgement of Preference

1

Equally Preferred (or important)

3

Moderately preferred (or more important)

5

Strongly preferred (or more important)

7

Very strongly preferred (or more important)

9

Extremely preferred (or more important)

2,4,6,8

Intermediate values

 

 

二、    心得與討論

看完了這一篇英文報告,讓我回想起去年修「作業研究」時,有上到一章名為「決策分析」的單元。其中的多目標決策分析法也是假設各種「屬性」,然後給予「權重」,最後再加以評分,這和AHP法有些許類似之處。

又有一次在做心理性向測驗時,問卷上的題目也是叫我比較對何事較為注重,比如說聽優美的音樂和與朋友出去玩,你對何者較為在意?等諸如此類的問題,最後再交叉比對計算出個人的性向,這又和AHP法中叫決策者去評比有異曲同工之妙。

綜而言之,AHP法便是巧妙的連結了此二者的精華,在藉其統計數理的工具,進而求出最後的結果。統計上的許多原理,如把它好好的運用,效果是非常顯著的,無怪乎學工管的人都要修統計。AHP法原本也是決策分析中的一個理論,而作業研究也有很多部分引用到統計學中的原理,故能把它應用在機器人的選擇上,確實是一個不錯的點子,相信它在其他許多層面也可被廣泛的應用。

站在工業管理的角度而言,當面對著一件案子(也許是改善、選擇抑或是規劃),要想把它處理的很好,其中最重要的一環就是看你用什麼樣的方法?有沒有用對?管理真正的規則就是沒有一定的規則,凡事要視情況而定,如此才能夠達到工業管理活學活用的真諦。