Wspomaganie decyzji z uwzględnieniem czynników trudno mierzalnych w przedsiębiorstwie
5. Przykład obliczeniowy
W celu zilustrowania procedury obliczeniowej weźmy pod uwagę przykład związany z rekrutacją pracowników na kluczowe stanowisko, organizowane w związku z posze-rzaniem zakresu działalności pewnego przedsiębiorstwa. Chciałoby ono zatrudnić osobę z odpowiednimi kompetencjami i cechami osobowymi, a przy tym nie przekroczyć
do-stępnego budżetu, który w tym przypadku stanowi podstawowy zasób krytyczny. Poten-cjalni kandydaci podlegają ocenie w kontekście:
1. Doświadczenia, mierzonego stażem pracy w podobnych uwarunkowaniach (D).
2. Rekomendacji poprzednich pracodawców (R).
3. Kwalifikacji, mierzonych wykształceniem oraz posiadanymi świadectwami i certy-fikatami (S).
4. Kompetencji (K).
5. Osobowości (P).
6. Postawy społecznej (O).
7. Dopasowania do charakteru organizacji (C).
Konteksty oceny kandydatów stanowią opisujące ich atrybuty. Poziomy atrybutów wynikają z dostarczanej przez nich informacji (3 pierwsze atrybuty) oraz zleconych przez przedsiębiorstwo testów (4 ostatnie atrybuty).
Ostatecznie swój akces na stanowisko zgłosiło 8 osób. Doświadczenie kandydatów mierzono latami pracy na podobnym stanowisku, a do ich ocen w kontekście pozostałych atrybutów wykorzystano skalę porządkową o dwóch skrajnych poziomach: korzystnym, wyrażonym znakiem „+” oraz niekorzystnym (znak „–”). Pośredniemu – neutralnemu poziomowi skali odpowiada znak „±”. Poziomy atrybutów kandydatów zaprezentowano w tabeli 1.
Na podstawie powyższych danych dokonano porównania rezultatów cząstkowej oce-ny kandydatów. Jej rezultaty zaprezentowano w tabeli 2. Występujące tam symbole P, I, U wyrażają odpowiednio zachodzenie relacji: dominacji, nierozróżnialności oraz niepo-równywalności. Zawartość tabeli 2 pozwala zbudować wstępną binarną macierz osiągal-ności ISM (B):
Tabela 1. Atrybuty kandydatów
Kandydat D R S K P O C
PA 10 lat – + – – + +
AD 5 lat – + – – – +
SG 8 lat – + + ± – ±
BK 9 lat + – + + – ±
JK 11 lat – + + ± – ±
AM 10 lat + + + + – –
DT 9 lat – + + ± – –
LW 10 lat + + + + – –
Źródło: opracowanie własne.
Wspomaganie decyzji z uwzględnieniem czynników trudno mierzalnych w przedsiębiorstwie
Wykorzystamy ją teraz do zbudowania hierarchii dominacji kandydatów. Potrzebne do tego zbiory poprzedników i następników kandydatów – wariantów wyboru – przed-stawiono w tabeli 3. W ostatniej rubryce tabeli 3 ujęto poziomy zajmowane przez po-szczególnych kandydatów w hierarchii dominacji. Jak widać, hierarchię tę tworzą dwa poziomy. Górny zajmuje 5 kandydatów – PA, BK, JK, AM i LW, a dolny – pozostali kandydaci (por. rys. 2).
W przedsiębiorstwie przewidziano środki na zatrudnienie na obsadzanym stanowisku w wysokości 8000 zł/miesiąc. Aktualne oczekiwania kandydatów zostały przedstawione w tabeli 4. W pierwszej kolejności uwzględnimy kandydatów z najwyższego poziomu hierarchii dominacji. Oczekiwania finansowe trzech z nich (BK, JK, AM) wyraźnie prze-kraczają propozycję przedsiębiorstwa. Kandydat LW zaproponował taką właśnie kwotę.
Jednak racjonalnym wyborem dla przedsiębiorstwa jest kandydat PA, którego oczekiwa-nia są niższe od propozycji przedsiębiorstwa.
Tabela 2. Relacje zachodzące między kandydatami
Kandydat PA AD SG BK JK AM DT LW
6. Podsumowanie i wnioski
Współczesne przedsiębiorstwa funkcjonują w złożonym, dynamicznie zmieniającym się otoczeniu. Zmiany te powodują, że realizacja przygotowywanych wcześniej decyzji może odbywać się w innych warunkach, które przykładowo mogą wynikać ze zmian w podaży niezbędnych zasobów.
Tabela 3. Niezbędne dane i rezultaty zastosowania metody ISM
Kandydat i Γ─(i) Γ+(i) Γ−(i)∩Γ+(i) Poziom hierarchii
PA 1 {PA} {PA,AD} {PA} I
AD 2 {PA,AD} {AD} {AD} II
SG 3 {SG,JK} {SG} {SG} II
BK 4 {BK} {BK} {BK} I
JK 5 {JK} {JK,SG,DT} {JK} I
AM 6 {AM} {AM,DT} {AM} I
DT 7 {DT,JK,AM,LW} {DT} {DT} II
LW 8 {LW } {LW,DT} {LW} I
Źródło: opracowanie własne.
PA
AD
JK
SG DT
AM LW BK
Rys. 2. Hierarchia dominacji kandydatów Źródło: opracowanie własne
Tabela 4. Finansowe oczekiwania kandydatów
Kandydat PA AD SG BK JK AM DT LW
Oczekiwana płaca
[tys. zł/miesiąc] 7,8 7,5 7,2 8,5 9,0 8,5 7,3 8,0
Źródło: opracowanie własne.
Wspomaganie decyzji z uwzględnieniem czynników trudno mierzalnych w przedsiębiorstwie
Zaproponowane w pracy podejście pomaga w określeniu właściwego wariantu de-cyzji i ułatwia racjonalne uwzględnianie wpływu czynników trudno mierzalnych. Jed-nocześnie pozwala uwzględnić we właściwej skali wymiar kosztów i innych czynników łatwo mierzalnych oraz aktualne uwarunkowania, związane z podażą krytycznych zaso-bów przedsiębiorstwa – czasu, przestrzeni, ludzi, materiałów, sprzętu itp. Podejście wy-korzystuje porównania parami, pojęcie dominacji oraz hierarchię dominacji wariantów decyzji. Przegląd tej hierarchii poziom po poziomie pozwala wskazać bezkompromiso-wy wariant decyzji, położony bezkompromiso-wysoko w hierarchii dominacji, a jednocześnie pozwalają-cy zaoszczędzić największą ilość krytycznych zasobów. Zastosowanie pojęcia domina-cji uelastycznia proponowane podejście, gdyż ułatwia stosowanie zróżnicowanych skal oceny dobrze dopasowanych do charakteru ocenianych atrybutów – także tych trudno mierzalnych. Zasadniczo odróżnia to opracowane podejście od innych propozycji, które mogły by znaleźć podobne zastosowanie np. od programowania parametrycznego (Gal i Greenberg 1997).
Uniwersalny charakter przedstawionego w pracy podejścia sprawia, że można je łatwo wzbogacać innymi narzędziami np. elementami symulacji oraz metodami wieloatrybuto-wej analizy decyzji. Tym nie mniej, już teraz warto zainteresować się nim w przedsiębior-stwach z uwagi na czytelne i proste zasady jego stosowania. Tym bardziej, że podobnie jak w przypadku innych relatywnie prostych, a zarazem uniwersalnych narzędzi, właśnie zastosowania do zaspokajania konkretnych potrzeb mogą ją znacząco wzbogacić.
Publikacja została sfinansowana przez Akademię Górniczo-Hutniczą im. Stanisława Staszica w Krakowie (subwencja na utrzymanie i rozwój potencjału badawczego).
Literatura
Brans, J.P. i De Smet, Y. 2016. ELECTRE Methods. [W:] Greco S., Ehrgott M., Figueira J.R.: Multiple Criteria Decision Analysis. State of the Art Survey, Springer, s. 155–185.
Gal, T. i Greenberg, H.J. 1997. Advances in Sensitivity Analysis and Parametric Programming. Interna-tional Series in Operations Research & Management Science 6, Boston, MA.
Ginda, G. 2015. Metody porównywania parami. Wrocław: DWE.
Kolman, R. 2009. Kwalitologia. Wiedza o różnych dziedzinach jakości. Warszawa: AW Placet.
Figueira i in. 2016 – Figueira, J.R., Mousseau, V. i Roy, B. 2016. ELECTRE Methods. [W:] Greco S., Ehrgott M., Figueira J.R.: Multiple Criteria Decision Analysis. State of the Art Survey, Springer, s. 187–219.
Kukuła, K. 2000. Metoda unitaryzacji zerowanej. Warszawa: WN PWN.
Roy, B. 2016. Paradigms and Challenges. [W:] Greco S., Ehrgott M., Figueira J.R.: Multiple Criteria Decision Analysis. State of the Art Survey, Springer, s. 19–39.
Saaty, T.L. 1980. Analytic Hierarchy Process: Planning, Priority Seeting, Resource Allocation. McGraw -Hill, New York.
Warfield, J.N. 1974. Developing Interconnection Matrices in Structural Modeling. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics vol. SMC-4, No.1, s. 81–87.
Maciej SABAL*