階層分析法Analytical Hierarchical Process (AHP)
適用於群體決策需求的複雜企業問題及方案之評估及選擇
簡介
運用科學的方法及客觀的數據往往是分析問題最佳的路徑。然而，科學與客觀的背面需要某種程度的主觀假設(assumptions)和限制(constraints)來作為建構分析模型的依據。在不需要牽涉到太多“人的因素”之作業性問題分析，此種方法相當有效。
相對地，解決複雜的管理問題時，經常牽涉到多種目標(multi-objectives)、多種評量要素(multi- criteria)及多數參予人(multi-actors)。參予的人因其個人不同的立場、專業、經驗、喜好及目的，對問題的認知及判斷會有某種程度的差異。而這些差異往往是造成歧見，甚至衝突的主要原因。因此，做決策的過程中，參予人的個人經驗及知識，與客觀的數據具有相同的重要性。
專案管理的問題除了例行的作業議題外，尚包含投資組合專案評選、利害關係人衝突解決、跨部門的人力資源整合、專案管理系統改善等問題，皆牽涉到多種目標、多種評量要素及多數參予人。AHP的設計運用，符合解決此類複雜問題之需求，能有效的協助參予人做出最適當的，但非最佳的決策。
運用
AHP可使用於下列幾個主要的專案議題：
- 企業投資組合專案的評估及選擇分析與決策。
- 利害關係人的利益衝突解決方案建構。
- 專案風險因應方案分析決策。
- 跨部門人事及組織資源整合評估及決策。
- 企業專案管理持續改善分析及計劃決策。
工具說明
AHP是一種將複雜而不具架構的議題分解成有秩序的階層組織關係圖。它根據參予人的主觀判斷來給予每個問題的組成變數(variables)一個相對重要性的比對數值。據此來綜合判斷所有變數的重要性優先順序。AHP的操作方法及步驟如下：
- 設計問題的階層圖。用以將問題的產生要素及解決方法分解成具有邏輯的圖表。
- 指定各階層組成變數的重要性優先順序。根據配對比較 (pair-wise comparisons) 的方法，找出變數間之相對重要性指數。
- 驗證數據結果的一致性及有效性。計算每個配對矩陣之一致性比值 (consistency ratio) ，用以確認參予人在作答時的一致性。
- 總合所有的配對比較的結果，使成為總體性的絕對數值，用於決定所有決策方案間的優先順序，以做為最後決策的依據。
特色
- 人性化 ：此工具強調將參予人的個人喜好及判斷融入決策的構思及選擇過程中，使個人的真正意圖及動機能真正的反應於真實的決策世界中。
- 客觀性 ：能夠整合所有參予人的真正想法來清楚地定義問題本質、其形成因素、及可能的解決方案。透過重複地澄清假設及定義內容，能避免參予人之間的誤解。
- 有效性 ：運用一致性的指數分析來確認作答者的一致性思考及判斷，以正確的反應其真正的決策意圖及選擇。
- 廣效性 ：可使用於大多數具高度衝突性及政治性的策略及管理問題分析及決策。
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