সাটির পদ্ধতিটি সিস্টেম বিশ্লেষণের একটি বিশেষ উপায়। এছাড়াও, এই পদ্ধতিটি সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে সহায়তা করার লক্ষ্যে। টমাস সাটির দ্বারা অনুক্রমের বিশ্লেষণের পদ্ধতি ফরেনসিক বিজ্ঞানে, বিশেষ করে পশ্চিমে, ব্যবসায়িক, জনপ্রশাসনে অত্যন্ত জনপ্রিয়। এটিকে প্রায়শই MAI হিসাবেও উল্লেখ করা হয়৷
আবেদন
যদিও এটি সাধারণ সমাধানগুলিতে কাজ করা লোকেরা ব্যবহার করতে পারে, বিশ্লেষণাত্মক শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়াটি সবচেয়ে কার্যকর যখন লোকেরা জটিল সমস্যাগুলির উপর কাজ করে, বিশেষ করে যারা মানুষের উপলব্ধি এবং বিচারের সাথে জড়িত। এই ক্ষেত্রে, সিদ্ধান্ত দীর্ঘমেয়াদী ফলাফল আছে. Saaty পদ্ধতির অনন্য সুবিধা রয়েছে যখন সমাধানের গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলি পরিমাপ করা বা তুলনা করা কঠিন। অথবা যখন দলের সদস্যদের মধ্যে যোগাযোগ তাদের বিভিন্ন বিশেষীকরণ, পরিভাষা বা দৃষ্টিভঙ্গি দ্বারা বাধাগ্রস্ত হয়।
সাটি পদ্ধতিটি কখনও কখনও নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে, যেমন ভবনগুলির মূল্যায়নের জন্য খুব নির্দিষ্ট পদ্ধতির বিকাশে ব্যবহৃত হয়ঐতিহাসিক তাৎপর্য। এটি সম্প্রতি একটি প্রকল্পে প্রয়োগ করা হয়েছে যা ভার্জিনিয়ার হাইওয়ে পরিস্থিতি মূল্যায়ন করতে ভিডিওটেপ ব্যবহার করে। সড়ক প্রকৌশলীরা প্রথমে একটি প্রকল্পের জন্য সর্বোত্তম সুযোগ নির্ধারণ করতে এবং তারপর বিধায়কদের কাছে তাদের বাজেট ন্যায্যতা দেওয়ার জন্য এটি ব্যবহার করেন৷
যদিও বিশ্লেষণাত্মক শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়া ব্যবহারের জন্য বিশেষ একাডেমিক প্রশিক্ষণের প্রয়োজন হয় না, এটি ইঞ্জিনিয়ারিং স্কুল এবং ব্যবসার স্নাতক স্কুল সহ অনেক উচ্চ শিক্ষা প্রতিষ্ঠানে একটি গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হিসাবে বিবেচিত হয়। এটি একটি বিশেষভাবে গুরুত্বপূর্ণ মানের বিষয় এবং সিক্স সিগমা, লিন সিক্স সিগমা এবং কিউএফডি সহ অনেক বিশেষ কোর্সে পড়ানো হয়।
মান
সাটি পদ্ধতির মান বিশ্বের উন্নত ও উন্নয়নশীল দেশে স্বীকৃত। উদাহরণস্বরূপ, চীন - প্রায় একশত চীনা বিশ্ববিদ্যালয় এএইচপি কোর্স অফার করে। এবং অনেক ডক্টরাল ছাত্র তাদের গবেষণা এবং গবেষণামূলক বিষয় হিসাবে AHP বেছে নেয়। এই বিষয়ে চীনে 900 টিরও বেশি নিবন্ধ প্রকাশিত হয়েছে, এবং কমপক্ষে একটি চীনা বৈজ্ঞানিক জার্নাল রয়েছে যা একচেটিয়াভাবে Saaty শ্রেণীবিন্যাস বিশ্লেষণ পদ্ধতিতে নিবেদিত।
আন্তর্জাতিক অবস্থা
বিশ্লেষক স্তরবিন্যাস প্রক্রিয়ার আন্তর্জাতিক সিম্পোজিয়াম (ISAHP) এই ক্ষেত্রে আগ্রহ সহ পণ্ডিত এবং অনুশীলনকারীদের জন্য দ্বিবার্ষিকভাবে আহ্বান করে। বিষয় ভিন্ন। 2005 সালে, তারা "সার্জিক্যাল বিশেষজ্ঞদের জন্য বেতনের মান নির্ধারণ" থেকে "কৌশলগত প্রযুক্তি পরিকল্পনা", "বিধ্বস্ত দেশগুলিতে অবকাঠামো পুনর্গঠন" পর্যন্ত বিস্তৃত ছিল।
2007-এর সভায়ভালপারাইসো, চিলি, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র, জার্মানি, জাপান, চিলি, মালয়েশিয়া এবং নেপাল সহ 19টি দেশ থেকে 90 টিরও বেশি কাগজপত্র জমা দেওয়া হয়েছিল। পেনসিলভানিয়ার পিটসবার্গে 2009 সালের সিম্পোজিয়ামে অনুরূপ সংখ্যক কাগজপত্র উপস্থাপন করা হয়েছিল, যেখানে 28টি দেশ অংশগ্রহণ করেছিল। বিষয়গুলির মধ্যে রয়েছে লাটভিয়ায় অর্থনৈতিক স্থিতিশীলতা, ব্যাঙ্কিং সেক্টরে পোর্টফোলিও নির্বাচন, বৈশ্বিক উষ্ণতা প্রশমিত করার জন্য বন অগ্নি ব্যবস্থাপনা, এবং নেপালে গ্রামীণ ক্ষুদ্র-প্রকল্প।
সিমুলেশন
শ্রেণীবিন্যাস বিশ্লেষণ প্রক্রিয়ার প্রথম ধাপ হল সমস্যাটিকে একটি শ্রেণিবিন্যাস হিসাবে মডেল করা। এটি করার মাধ্যমে, অংশগ্রহণকারীরা সাধারণ থেকে বিশদ পর্যন্ত বিভিন্ন স্তরে সমস্যার দিকগুলি অন্বেষণ করে এবং তারপরে সিদ্ধান্ত গ্রহণের (শ্রেণিক্রমের বিশ্লেষণ) Saaty পদ্ধতির প্রয়োজন অনুসারে এটিকে বহু-স্তরের উপায়ে প্রকাশ করে। একটি শ্রেণিবিন্যাস তৈরি করার জন্য কাজ করার মাধ্যমে, তারা সমস্যা, এর প্রেক্ষাপট এবং উভয় সম্পর্কে একে অপরের চিন্তাভাবনা এবং অনুভূতি সম্পর্কে তাদের বোঝার প্রসারিত করে।
গঠন
যেকোন AHP অনুক্রমের কাঠামো শুধুমাত্র সমস্যার প্রকৃতির উপর নির্ভর করে না, বরং জ্ঞান, বিচার, মূল্যবোধ, মতামত, চাহিদা, আকাঙ্ক্ষা ইত্যাদির উপরও নির্ভর করে। একটি শ্রেণিবিন্যাস তৈরি করতে সাধারণত যথেষ্ট আলোচনা, গবেষণা জড়িত থাকে।, এবং জড়িত পক্ষ থেকে আবিষ্কার. এমনকি প্রাথমিক নির্মাণের পরেও, এটিকে নতুন মানদণ্ড বা মানদণ্ড পূরণ করার জন্য পরিবর্তন করা যেতে পারে যা মূলত গুরুত্বপূর্ণ বলে বিবেচিত হয়নি; বিকল্প যোগ করা, অপসারণ বা পরিবর্তন করা যেতে পারে।
একজন নেতা নির্বাচন করুন
সাটি পদ্ধতির উদাহরণগুলিতে এগিয়ে যাওয়ার সময় এসেছে৷ আসুন "একটি নেতা চয়ন করুন" অ্যাপ্লিকেশনটির একটি উদাহরণ দেখে নেওয়া যাক। সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হল নেতা নির্বাচন করার সময় প্রতিটি মানদণ্ডের ওজন নির্ধারণ করা। এই অ্যাপ্লিকেশনটির আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ কাজ হল প্রতিটি মানদণ্ড বিবেচনা করে প্রার্থীদের দেওয়া ওজন নির্ধারণ করা। T. Saaty-এর শ্রেণীবিন্যাস বিশ্লেষণের পদ্ধতি কেবল তাদের এটি করার অনুমতি দেয় না, তবে চারটি মানদণ্ডের প্রতিটিতে একটি অর্থপূর্ণ এবং উদ্দেশ্যমূলক সংখ্যাসূচক মান নির্ধারণ করাও সম্ভব করে তোলে। এই উদাহরণটি কৌশলটির সারমর্মকে ভালভাবে ব্যাখ্যা করে। এছাড়াও, "এক নেতা নির্বাচন করুন" অ্যাপ্লিকেশনটি পড়ার সময় সাটি পদ্ধতির উদ্দেশ্যও স্পষ্ট হয়ে যায়।
প্রচার প্রক্রিয়া
এখন পর্যন্ত, আমরা শুধুমাত্র ডিফল্ট অগ্রাধিকার বিবেচনা করেছি। বিশ্লেষণাত্মক শ্রেণিবিন্যাস প্রক্রিয়াটি অগ্রসর হওয়ার সাথে সাথে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা বিভিন্ন নোডের গুরুত্ব সম্পর্কে তথ্য প্রবেশ করায় অগ্রাধিকারগুলি তাদের ডিফল্ট মান থেকে পরিবর্তিত হবে। তারা এটা করে জুটিভিত্তিক তুলনার একটি সিরিজের মাধ্যমে।
AHP অপারেশন রিসার্চ এবং ম্যানেজমেন্টের বেশিরভাগ পাঠ্যপুস্তকে অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে এবং অনেক বিশ্ববিদ্যালয়ে পড়ানো হয়; এটি এমন সংস্থাগুলিতে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় যারা সাবধানে এর তাত্ত্বিক ভিত্তি অধ্যয়ন করেছে। যদিও সাধারণ সম্মতি হল যে এটি প্রযুক্তিগতভাবে সঠিক এবং ব্যবহারিক, পদ্ধতিটির নিজস্ব সমালোচনা রয়েছে। 1990-এর দশকের গোড়ার দিকে, সাটির পদ্ধতি সমস্যাগুলির সমালোচক এবং প্রবক্তাদের মধ্যে আলোচনার একটি সিরিজ প্রকাশিত হয়েছিলজার্নাল অফ ম্যানেজমেন্ট সায়েন্স, 38, 39, 40, এবং জার্নাল অফ দ্য সোসাইটি ফর অপারেশনস রিসার্চ।
দুটি স্কুল
র্যাঙ্ক পরিবর্তনের বিষয়ে দুটি চিন্তাধারা রয়েছে। একটি বলে যে নতুন বিকল্পগুলি যেগুলি কোনও অতিরিক্ত বৈশিষ্ট্য প্রবর্তন করে না সেগুলি কোনও পরিস্থিতিতেই র্যাঙ্ক পরিবর্তনের কারণ হওয়া উচিত নয়৷ অন্য একজন বিশ্বাস করেন যে কিছু পরিস্থিতিতে পদে পরিবর্তন আশা করা যুক্তিসঙ্গত। Saaty-এর সিদ্ধান্ত গ্রহণের মূল সূত্রটি র্যাঙ্ক পরিবর্তনের অনুমতি দেয়। 1993 সালে, ফোরম্যান AHP সংশ্লেষণের একটি দ্বিতীয় মোড প্রবর্তন করেছিলেন যা পছন্দের পরিস্থিতি সমাধানের জন্য আদর্শ মোড নামে পরিচিত যেখানে একটি "অপ্রাসঙ্গিক" বিকল্পের সংযোজন বা অপসারণ বিদ্যমান বিকল্পগুলির র্যাঙ্ক পরিবর্তন করা উচিত নয় এবং হবে না। AHP-এর বর্তমান সংস্করণ এই উভয় বিদ্যালয়কে মিটমাট করতে পারে: এর আদর্শ মোড র্যাঙ্ক সংরক্ষণ করে, যখন এর বিতরণী মোড র্যাঙ্ক পরিবর্তন করতে দেয়। যেকোন একটি মোড সমস্যা অনুযায়ী নির্বাচন করা হয়েছে।
অপারেশন রিসার্চের 2001 সালের একটি নিবন্ধে র্যাঙ্ক রিভার্সাল এবং সাটি সমাধান নিয়ে বিস্তারিত আলোচনা করা হয়েছে। এবং "র্যাঙ্ক সংরক্ষণ এবং পরিবর্তন" নামে অধ্যায়ে পাওয়া যাবে। এবং এই সবই সাটির জোড়া তুলনা পদ্ধতির মূল বইতে রয়েছে। পরেরটি একটি বিকল্পের অনুলিপি যোগ করার কারণে, অকার্যকর সিদ্ধান্তের নিয়মের কারণে, ফ্যান্টম এবং ডিকয় বিকল্পগুলি যোগ করার কারণে এবং ইউটিলিটি ফাংশনে পরিবর্তনের ঘটনাগুলির কারণে র্যাঙ্ক পরিবর্তনের প্রকাশিত উদাহরণগুলি উপস্থাপন করে। এটি Saaty এর সমাধানগুলির বিতরণমূলক এবং আদর্শ মোডগুলি নিয়েও আলোচনা করে৷
তুলনা ম্যাট্রিক্স
তুলনা ম্যাট্রিক্সে, আপনি বিচার কম প্রতিস্থাপন করতে পারেনঅনুকূল মতামত, এবং তারপর পরীক্ষা করুন যে নতুন অগ্রাধিকারের ইঙ্গিত মূল অগ্রাধিকারের চেয়ে কম অনুকূল হয়ে উঠেছে কিনা। টুর্নামেন্ট ম্যাট্রিক্সের প্রেক্ষাপটে, অস্কার পেরন প্রমাণ করেছেন যে প্রধান ডান আইজেনভেক্টর পদ্ধতি একঘেয়ে নয়। এই আচরণটি বিপরীত nxn ম্যাট্রিক্সের জন্যও প্রদর্শিত হতে পারে, যেখানে n>3। বিকল্প পন্থা অন্যত্র আলোচনা করা হয়েছে৷
থমাস সাটি কে ছিলেন?
Thomas L. Saaty (জুলাই 18, 1926 - 14 আগস্ট, 2017) পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ের বিশিষ্ট অধ্যাপক ছিলেন, যেখানে তিনি গ্রাজুয়েট স্কুল অফ বিজনেস এ পড়াতেন। জোসেফ এম কাটজ। তিনি ছিলেন অ্যানালিটিক্যাল হায়ারার্কি প্রসেস (AHP) এর উদ্ভাবক, স্থপতি এবং প্রধান তাত্ত্বিক, একটি সিদ্ধান্ত কাঠামো যা বৃহৎ-স্কেল, বহু-দলীয়, বহু-উদ্দেশ্যমূলক সিদ্ধান্ত বিশ্লেষণ এবং বিশ্লেষণাত্মক নেটওয়ার্ক প্রক্রিয়া (ANP), এর সাধারণীকরণের জন্য ব্যবহৃত হয়। নির্ভরতা এবং প্রতিক্রিয়া সিদ্ধান্ত। পরবর্তীতে তিনি নিউরাল ফায়ারিং এবং সংশ্লেষণের প্রয়োগের সাথে ANP থেকে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রসেস (NNP) এর গণিতকে সাধারণীকরণ করেন, কিন্তু সেগুলির কোনোটিই সাটির পদ্ধতির মতো জনপ্রিয়তা অর্জন করতে পারেনি, যার উদাহরণ উপরে আলোচনা করা হয়েছে।
এক বছর ধরে ক্যান্সারের সাথে লড়াই করার পর 14 আগস্ট, 2017-এ তিনি মারা যান।
পিটসবার্গ বিশ্ববিদ্যালয়ে যোগদানের আগে, সাটি পেনসিলভানিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের ওয়ার্টন স্কুলে পরিসংখ্যান এবং অপারেশন গবেষণার অধ্যাপক ছিলেন (1969-1979)। এর আগে, তিনি মার্কিন সরকারী সংস্থা এবং সর্বজনীনভাবে অর্থায়ন করা গবেষণা সংস্থাগুলির জন্য পনের বছর কাজ করেছেন৷
সমস্যা
আজকে সংস্থাগুলির মুখোমুখি হওয়া প্রধান চ্যালেঞ্জগুলির মধ্যে একটি হল কৌশলগত সারিবদ্ধতা বজায় রাখার উপায়ে সবচেয়ে উপযুক্ত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ বিকল্পগুলি নির্বাচন করার ক্ষমতা। যেকোনো পরিস্থিতিতে, সঠিক সিদ্ধান্ত নেওয়া সম্ভবত বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির জন্য সবচেয়ে কঠিন কাজগুলির মধ্যে একটি (Triantaphyllou, 2002)।
যখন আমরা বর্তমান পরিবেশের সর্বদা পরিবর্তনশীল গতিশীলতা বিবেচনা করি যা আমরা আগে কখনও দেখিনি, পর্যাপ্ত এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ লক্ষ্যগুলির উপর ভিত্তি করে সঠিক পছন্দ করা এমনকি একটি সংস্থার বেঁচে থাকার জন্যও গুরুত্বপূর্ণ৷
মূলত, একটি পোর্টফোলিওতে প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া প্রতিটি প্রকল্পের সুবিধা-খরচ অনুপাতের উপর ভিত্তি করে একটি অর্ডারিং স্কিম ছাড়া আর কিছুই নয়৷ তাদের ব্যয়ের তুলনায় বেশি সুবিধা সহ প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়া হবে। এটা মনে রাখা গুরুত্বপূর্ণ যে বেনিফিট-টু-কস্ট রেশিও মানে একচেটিয়া আর্থিক মানদণ্ড, যেমন সুপরিচিত খরচ-সুবিধা অনুপাতের ব্যবহার বোঝায় না, বরং এর পরিবর্তে প্রকল্পের সুবিধা এবং সংশ্লিষ্ট প্রচেষ্টার একটি বিস্তৃত ধারণা।
কারণ সংস্থাগুলি একটি জটিল এবং অস্থির "সাথী" এর অন্তর্গত, প্রায়শই এমনকি বিশৃঙ্খলও হয়, উপরের সংজ্ঞার সাথে সমস্যাটি নির্দিষ্টভাবে কোনও নির্দিষ্ট সংস্থার জন্য ব্যয় এবং সুবিধা নির্ধারণে নিহিত থাকে৷
প্রজেক্ট স্ট্যান্ডার্ড
দ্য প্রজেক্ট ম্যানেজমেন্ট ইনস্টিটিউট স্ট্যান্ডার্ড ফর পোর্টফোলিও ম্যানেজমেন্ট (PMI, 2008) বলে যে একটি প্রকল্প পোর্টফোলিওর সুযোগ কৌশলগত ভিত্তিতে হওয়া উচিতসংগঠনের লক্ষ্য। এই লক্ষ্যগুলি অবশ্যই ব্যবসায়িক পরিস্থিতির সাথে সারিবদ্ধ হতে হবে, যা প্রতিটি সংস্থার জন্য আলাদা হতে পারে। অতএব, এমন কোন আদর্শ মডেল নেই যা মানদণ্ডের সাথে মানানসই হবে যে কোন ধরনের সংস্থা তার প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং নির্বাচন করতে ব্যবহার করবে। একটি সংস্থার দ্বারা ব্যবহৃত মানদণ্ডগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের মূল্যবোধ এবং পছন্দগুলির উপর ভিত্তি করে হওয়া উচিত৷
যদিও মানদণ্ড বা নির্দিষ্ট লক্ষ্যগুলির একটি সেট প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দিতে এবং সর্বোত্তম সুবিধা/খরচ অনুপাতের প্রকৃত মান নির্ধারণ করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। গ্রুপের প্রধান মানদণ্ড হল আর্থিক। এটি সরাসরি খরচ, কর্মক্ষমতা এবং লাভের সাথে সম্পর্কিত৷
উদাহরণস্বরূপ, বিনিয়োগের উপর রিটার্ন (ROI) হল একটি প্রকল্প থেকে লাভের শতাংশ। এটি আপনাকে বিভিন্ন বিনিয়োগ এবং লাভের সাথে প্রকল্পের আর্থিক আয়ের তুলনা করতে দেয়৷
পরিবর্তন
সাটির বিশ্লেষণ পদ্ধতি তুলনাগুলিকে রূপান্তরিত করে, যেগুলি প্রায়শই অভিজ্ঞতামূলক, সংখ্যাসূচক মানগুলিতে, যা পরে প্রক্রিয়া করা হয় এবং তুলনা করা হয়। প্রতিটি ফ্যাক্টরের ওজন আপনাকে একটি নির্দিষ্ট অনুক্রমের মধ্যে প্রতিটি উপাদানের মূল্যায়ন করতে দেয়। অভিজ্ঞতামূলক ডেটাকে গাণিতিক মডেলে রূপান্তর করার এই ক্ষমতা হল অন্যান্য তুলনা পদ্ধতির তুলনায় AHP পদ্ধতির প্রধান স্বতন্ত্র অবদান।
সমস্ত তুলনা করার পরে এবং মূল্যায়ন করা প্রতিটি মানদণ্ডের মধ্যে আপেক্ষিক ওজন নির্ধারণ করার পরে, প্রতিটি বিকল্পের সংখ্যাসূচক সম্ভাবনা গণনা করা হয়। এই সম্ভাব্যতা সম্ভাব্যতা নির্ধারণ করেযে বিকল্প প্রত্যাশিত উদ্দেশ্য পূরণ করা উচিত. সম্ভাব্যতা যত বেশি, পোর্টফোলিওর শেষ লক্ষ্যে পৌঁছানোর সম্ভাবনা তত বেশি।
AHP প্রক্রিয়ার অন্তর্ভুক্ত গাণিতিক গণনা প্রথম নজরে সহজ মনে হতে পারে, কিন্তু আরও জটিল ক্ষেত্রে কাজ করার সময়, বিশ্লেষণ এবং গণনা আরও গভীর এবং আরও ব্যাপক হয়ে ওঠে।
AHP ব্যবহার করে দুটি আইটেমের তুলনা বিভিন্ন উপায়ে করা যেতে পারে (Triantaphyllou & Mann, 1995)। যাইহোক, Saaty (SAATY, 2005) দ্বারা প্রস্তাবিত দুটি বিকল্পের মধ্যে আপেক্ষিক গুরুত্বের স্কেলটি সর্বাধিক ব্যবহৃত হয়। 1 থেকে 9 পর্যন্ত মান নির্ধারণ করে, স্কেল অন্য বিকল্পের তুলনায় বিকল্পের আপেক্ষিক গুরুত্ব নির্ধারণ করে।
বিজোড় সংখ্যা সর্বদা পরিমাপ বিন্দুর মধ্যে একটি যুক্তিসঙ্গত পার্থক্য নির্ধারণ করতে ব্যবহৃত হয়। জোড় সংখ্যার ব্যবহার শুধুমাত্র তখনই গ্রহণ করা উচিত যদি রেটারদের মধ্যে আলোচনার প্রয়োজন হয়। যখন একটি স্বাভাবিক ঐকমত্য পৌঁছানো যায় না, তখন মধ্যবিন্দুকে একটি সম্মত সমাধান (সমঝোতা) (Saaty, 1980) হিসাবে সংজ্ঞায়িত করা প্রয়োজন হয়।
প্রকল্পগুলিকে অগ্রাধিকার দেওয়ার জন্য AHP-এর গণনার উদাহরণ হিসাবে পরিবেশন করার জন্য, ACME সংস্থার জন্য একটি কাল্পনিক সিদ্ধান্ত নেওয়ার মডেল বেছে নেওয়া হয়েছিল৷ উদাহরণটি আরও বিকশিত হওয়ার সাথে সাথে AHP-এর ধারণা, শর্তাবলী এবং পন্থাগুলি আলোচনা ও বিশ্লেষণ করা হবে৷
একটি AHP মডেল তৈরির প্রথম ধাপ হল ব্যবহার করার মানদণ্ড নির্ধারণ করা। ইতিমধ্যে উল্লিখিত হিসাবে, প্রতিটি সংস্থা তার নিজস্ব বিকাশ এবং গঠন করেনিজস্ব মানদণ্ডের সেট, যা ঘুরে, সংস্থার কৌশলগত লক্ষ্যগুলির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হওয়া উচিত৷
আমাদের কাল্পনিক ACME সংস্থার জন্য, আমরা ধরে নেব যে গবেষণাটি তহবিল, পরিকল্পনা কৌশল এবং প্রকল্প পরিচালনার মানদণ্ডের ক্ষেত্রগুলির সাথে করা হয়েছে। নিম্নলিখিত 12টি মানদণ্ডের সেটটি গৃহীত হয়েছে এবং 4টি বিভাগে বিভক্ত হয়েছে৷
একবার অনুক্রমটি প্রতিষ্ঠিত হয়ে গেলে, বৈশ্বিক লক্ষ্যের জন্য তাদের মধ্যে আপেক্ষিক গুরুত্ব এবং তাদের আপেক্ষিক ওজন নির্ধারণের জন্য মানদণ্ডগুলি জোড়ায় মূল্যায়ন করা উচিত।
মূল্যায়ন শুরু হয় প্রাথমিক মাপকাঠি গোষ্ঠীর আপেক্ষিক ওজন নির্ধারণের মাধ্যমে।
অবদান
সাংগঠনিক লক্ষ্যে প্রতিটি মানদণ্ডের অবদান অগ্রাধিকার ভেক্টর (বা ইজেনভেক্টর) ব্যবহার করে সম্পাদিত গণনা দ্বারা নির্ধারিত হয়। eigenvector প্রতিটি মানদণ্ডের মধ্যে আপেক্ষিক ওজন দেখায়; এটি সমস্ত মানদণ্ডের জন্য গাণিতিক গড় গণনা করে একটি আনুমানিক উপায়ে প্রাপ্ত হয়। আমরা লক্ষ্য করতে পারি যে একটি ভেক্টর থেকে সমস্ত মানের সমষ্টি সর্বদা একের সমান। eigenvector এর সঠিক গণনা শুধুমাত্র নির্দিষ্ট ক্ষেত্রে নির্ধারিত হয়। এই আনুমানিকতা বেশিরভাগ ক্ষেত্রেই গণনা প্রক্রিয়াকে সহজ করার জন্য ব্যবহার করা হয়, যেহেতু সঠিক মান এবং আনুমানিক মানের মধ্যে পার্থক্য 10% এর কম (কোস্টলান, 1991)।
আপনি লক্ষ্য করতে পারেন যে আনুমানিক এবং সঠিক মানগুলি একে অপরের খুব কাছাকাছি, তাই সঠিক ভেক্টর গণনা করার জন্য গাণিতিক প্রচেষ্টা প্রয়োজন (কোস্টলান, 1991)।
ইজেনভেক্টরে পাওয়া মান সরাসরি আছেএএইচপি-তে শারীরিক মান - তারা লক্ষ্যের সামগ্রিক ফলাফলের সাথে সম্পর্কিত এই মানদণ্ডের অংশগ্রহণ বা ওজন নির্ধারণ করে। উদাহরণস্বরূপ, আমাদের ACME সংস্থায়, সামগ্রিক লক্ষ্যের তুলনায় কৌশলগত মানদণ্ডের ওজন 46.04% (সঠিক eigenvector গণনা)। এই ফ্যাক্টরটিতে একটি ইতিবাচক স্কোর স্টেকহোল্ডার প্রতিশ্রুতিতে একটি ইতিবাচক স্কোরের চেয়ে প্রায় 7 গুণ বেশি (ওজন 6.84%)।
পরবর্তী পদক্ষেপটি হল ডেটাতে কোনো অসঙ্গতি খুঁজে বের করা। লক্ষ্য হল সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা তাদের পছন্দের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ কিনা তা নির্ধারণ করার জন্য যথেষ্ট তথ্য সংগ্রহ করা (Teknomo, 2006)। উদাহরণস্বরূপ, যদি সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা যুক্তি দেন যে কৌশলগত মানদণ্ড আর্থিক মানদণ্ডের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ এবং যে আর্থিক মানদণ্ডগুলি স্টেকহোল্ডার প্রতিশ্রুতির মানদণ্ডের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ, তবে এটি যুক্তি দেওয়া অসঙ্গত হবে যে স্টেকহোল্ডার প্রতিশ্রুতি মানদণ্ডগুলি কৌশলগত মানদণ্ডের চেয়ে বেশি গুরুত্বপূর্ণ৷ (যদি A>B এবং B64343, এটি অসামঞ্জস্যপূর্ণ হবে যদি A<C হয়।
ACME সংস্থার মানদণ্ডের প্রাথমিক সেটের মতো, দ্বিতীয় স্তরের শ্রেণিবিন্যাসের জন্য মানদণ্ডের আপেক্ষিক ওজন অনুমান করা প্রয়োজন৷ এই প্রক্রিয়াটি অনুক্রমের প্রথম স্তরের (মাপদণ্ড গোষ্ঠী) মূল্যায়নের ধাপের মতোই।
গাছ গঠন এবং অগ্রাধিকারের মানদণ্ড স্থাপন করার পরে, প্রার্থীর প্রতিটি প্রকল্প কীভাবে নির্বাচিত মানদণ্ড পূরণ করে তা নির্ধারণ করা সম্ভব৷
যেভাবে মানদণ্ডকে অগ্রাধিকার দেওয়ার সময়, প্রার্থী প্রকল্পগুলির সাথে জোড়ায় তুলনা করা হয়প্রতিটি প্রতিষ্ঠিত মানদণ্ড বিবেচনা করে।
AHP অনেক গবেষকের আগ্রহ আকৃষ্ট করেছে, প্রধানত পদ্ধতির গাণিতিক প্রকৃতির কারণে এবং ডেটা এন্ট্রি বেশ সহজ (Triantaphyllou & Mann, 1995)। এর সরলতা নির্দিষ্ট মানদণ্ড অনুযায়ী বিকল্পগুলির জোড়াভিত্তিক তুলনা দ্বারা চিহ্নিত করা হয় (ভার্গাস, 1990)।
পোর্টফোলিও প্রকল্পগুলি নির্বাচন করতে এর ব্যবহার সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের একটি নির্দিষ্ট এবং গাণিতিক সিদ্ধান্ত সমর্থন টুল থাকতে দেয়। এই টুলটি শুধুমাত্র সিদ্ধান্তগুলিকে সমর্থন করে এবং যোগ্যতা অর্জন করে না, তবে সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের তাদের পছন্দগুলিকে ন্যায্যতা দেওয়ার পাশাপাশি সম্ভাব্য ফলাফলগুলি মডেল করার অনুমতি দেয়৷
Saty ডিসিশন/অনুক্রমিক বিশ্লেষণ পদ্ধতি ব্যবহার করার সাথে একটি সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করা জড়িত যা বিশেষভাবে গাণিতিক গণনা সম্পাদনের জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
আরেকটি গুরুত্বপূর্ণ দিক হল সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীদের দ্বারা করা মূল্যায়নের গুণমান। একটি সিদ্ধান্ত যতটা সম্ভব পর্যাপ্ত হওয়ার জন্য, এটি অবশ্যই সাংগঠনিক ফলাফলের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে৷
অবশেষে, এটি জোর দেওয়া গুরুত্বপূর্ণ যে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ক্ষেত্রে কোনও নির্দিষ্ট পদ্ধতির ব্যবহারের চেয়ে প্রেক্ষাপটের একটি বিস্তৃত এবং আরও জটিল বোঝা জড়িত। তিনি পরামর্শ দেন যে পোর্টফোলিওর সিদ্ধান্তগুলি হল আলোচনার ফসল যাতে সাটি-এর অনুক্রম পদ্ধতি সমর্থন করে এবং কার্যকারিতা নির্দেশক, কিন্তু সেগুলি সর্বজনীন মানদণ্ড হিসাবে ব্যবহার করা যায় না এবং করা উচিত নয়৷
