Technical Report 0901 Sonderforschungsbereich 696 ... - SFB 696
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<strong>Technical</strong> <strong>Report</strong> <strong>0901</strong><br />
ISSN 1867-3473<br />
Einsatz des Analytischen Hierarchie Prozesses zur<br />
Vorbereitung der kundenspezifischen Eingangsgrößen eines<br />
Quality Function Deployments<br />
Priv. Doz. Dr.-Ing. R. Refflinghaus<br />
<strong>Sonderforschungsbereich</strong> <strong>696</strong><br />
Forderungsgerechte Auslegung von<br />
intralogistischen Systemen – Logistics on Demand<br />
Universität Dortmund<br />
44221 Dortmund<br />
- 1 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
<strong>Sonderforschungsbereich</strong> <strong>696</strong><br />
Forderungsgerechte Auslegung<br />
von intralogistischen Systemen<br />
– Logistics on Demand<br />
<strong>Technical</strong> <strong>Report</strong> <strong>0901</strong><br />
ISSN 1867-3473<br />
Teilergebnisse zum Teilprojekt A1:<br />
Einsatz des Analytischen Hierarchie Prozesses zur<br />
Vorbereitung der kundenspezifischen Eingangsgrößen eines<br />
Quality Function Deployments<br />
<strong>SFB</strong>-Arbeitsgruppe A1 (gesamt):<br />
Prof. Dr.-Ing. H.-A. Crostack (TP A1, D1)<br />
Dipl.-Kff. S. Klute<br />
Priv. Doz. Dr.-Ing. R. Refflinghaus (TP A1)<br />
Dipl.-Logist. N. Schlüter (TP A1)<br />
Dortmund, den 26.05.2009<br />
- 2 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abstract<br />
Unternehmen können nur dann langfristig am Markt bestehen, wenn sie ihre Produkte<br />
kundengerecht entwickeln und produzieren. Nur so ist eine Kundenzufriedenheit<br />
sicherzustellen und somit auch eine Kundenbindung möglich. Neben den<br />
Kundenanforderungen selbst sind die Gewichtungen der Kundenanforderungen die<br />
Haupteingangsgrößen der weltweit anerkannten QM-Methode „Quality Function<br />
Deployment“ (QFD). Mit einer QFD werden Kundenanforderungen in gewichtete<br />
Produkt- und später Prozessmerkmale transferiert. Bislang wurden meist absolute<br />
Gewichtungen der Kundenanforderungen als Eingangsgrößen der QFD genutzt. Jetzt<br />
wurde analysiert, ob durch den Einsatz von relativen Gewichtungen die Genauigkeit<br />
der Kundenaussagen gesteigert werden kann. Die aus dem von Saaty entwickelten<br />
Analytic Hierarchie Prozess (AHP) gewonnenen relativen Gewichtungen bilden<br />
sicherlich die Kundenmeinung exakter ab. Ein Grund hierfür kann die intensivere<br />
Befragungstechnik beim Kunden sein. Es wurde nun untersucht, ob die Nutzung von<br />
relativen Gewichtungen als Eingangsgröße einer QFD überhaupt möglich ist, ob diese<br />
ggf. noch umgerechnet werden müssen und ob eine Steigerung der Genauigkeit<br />
gegenüber der Nutzung von absoluten Gewichtungen vorhanden ist. Bei der<br />
Anwendung des AHP im Rahmen der Planung einer logistischen Anlage wurde deutlich,<br />
dass maximal sieben Anforderungen gleichzeitig von einem Kunden bewertet werden<br />
können. Somit musste eine entsprechende Hierarchie aufgebaut werden, um<br />
anschließend die Anforderungen und ihre Gewichtungen korrekt in die QFD<br />
transferieren zu können.<br />
Schlagwörter:<br />
Quality Function Deployment (QFD), Analytic Hierarchie Process (AHP),<br />
Kundenanforderungen, Stakeholder, Gewichtung, relative Gewichtung, absolute<br />
Gewichtung<br />
- 3 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Inhaltsverzeichnis<br />
1 Einleitung .......................................................................................................... 10<br />
2 Kundenspezifische Eingangsgrößen einer QFD – Stand der Technik ................... 12<br />
2.1 Quality Function Deployment nach Akao und ASI ........................................ 12<br />
2.1.1 Die Struktur der Vorgehensweise nach Akao ........................................... 13<br />
2.1.2 Die Struktur der Vorgehensweise nach ASI .............................................. 17<br />
2.1.3 Der Vergleich der beiden QFD-Ansätze nach ASI und Akao ...................... 23<br />
2.2 Strukturierungsmöglichkeiten für Kundenanforderungen ........................... 26<br />
2.2.1 KANO-Modell .......................................................................................... 29<br />
2.2.2 Der Lagerprozess .................................................................................... 31<br />
2.2.3 Einsatz- und Auswahlkriterien für Sortiersysteme nach Jodin und ten<br />
Hompel [Ten Hompel '06b] ...................................................................... 33<br />
2.2.4 Sakowski-Modell [Crostack '06a]............................................................ 36<br />
2.3 Vergleich verschiedener Priorisierungsverfahren ........................................ 38<br />
2.3.1 Der Analytische Hierarchieprozess AHP .................................................. 40<br />
2.3.1.1 Einführung ....................................................................................... 40<br />
2.3.1.2 Charakteristika des AHP .................................................................. 41<br />
2.3.1.3 Methodik ......................................................................................... 44<br />
2.3.2 Die Nutzwertanalyse ............................................................................... 71<br />
2.3.3 Methodischer Vergleich zwischen NWA und AHP ..................................... 77<br />
2.3.4 Kepner-Tregoe-Verfahren ....................................................................... 78<br />
2.3.5 Conjoint-Analyse ..................................................................................... 79<br />
2.3.5.1 Definition der Alternativen ............................................................... 80<br />
2.3.5.2 Bewertung der Alternativen ............................................................. 81<br />
2.3.5.3 Ermitteln der Teilnutzwerte ............................................................. 82<br />
2.3.5.4 Ermitteln der Gesamtnutzwerte ....................................................... 82<br />
2.3.6 Vergleich der Priorisierungsverfahren im Hinblick auf die<br />
Kundenanforderungsgewichtung ............................................................ 83<br />
2.3.6.1 Vergleich der Bewertungstechniken ................................................. 83<br />
2.3.6.2 Vergleich der Bewertungsmethoden ................................................ 91<br />
3 Entwicklung einer Vorgehensweise zur Verwendung relativer<br />
Gewichte als Eingangsgrößen einer QFD ...................................................... 93<br />
3.1 Entwicklung einer Hierarchie von Anforderungen an intralogistische<br />
Anlagen ........................................................................................................... 93<br />
3.1.1 Lösungsansatz I: Überführung der Anforderungsstruktur in eine AHPgeeignete<br />
Struktur .................................................................................. 93<br />
3.1.1.1 Problematik der Zielformulierung .................................................... 96<br />
- 4 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.1.1.2 Erfordernis einer Anforderungstypisierung ...................................... 97<br />
3.1.1.3 Anforderungsinterdependenzen ...................................................... 97<br />
3.1.1.4 Bewertung quantifizierbarer Kriterien ............................................. 100<br />
3.1.2 Zweiter Lösungsansatz .......................................................................... 101<br />
3.1.2.1 Hierarchisierung der wirtschaftlichen Kriterien .............................. 101<br />
3.1.2.2 Anforderungstypisierung ................................................................ 104<br />
3.2 Auswirkungen der Nutzung relativer Gewichtungen in einer QFD ............... 111<br />
3.2.1 Höhe des Datenniveaus bei den Gewichtungen ...................................... 111<br />
3.2.2 Auswirkungen einer Integration relativer Gewichte ................................ 113<br />
3.2.3 Schwierigkeiten innerhalb der QFD bei der Umstellung auf<br />
relative Werte ......................................................................................... 122<br />
3.2.3.1 Problematik bei relativ gewichteten Kundenanforderungen ............ 123<br />
3.2.3.2 Beispiel ........................................................................................... 127<br />
3.2.3.3 Der Einfluss des verwendeten Verfahrens ....................................... 132<br />
3.2.3.4 Die Bedeutung von Inkonsistenzen ................................................. 137<br />
3.3 Möglichkeiten der Transformation von relativen in absolute<br />
Gewichtungen ........................................................................................... 140<br />
3.3.1 Integration relativer Gewichte durch Anpassung der Skalen ................... 140<br />
3.3.1.1 Anpassung der Skala durch Erweiterung ......................................... 141<br />
3.3.1.2 Anpassung der Skala durch Transformation .................................... 143<br />
3.3.1.3 Veränderung der Transformation .................................................... 147<br />
3.3.2 Integration relativer Gewichte durch Anpassung aller Eingangswerte .... 150<br />
3.3.2.1 Technische Schwierigkeit und kaufmännische Bedeutung .............. 151<br />
3.3.2.2 Korrelation der Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen 152<br />
3.3.3 Integration relativer Gewichte durch Umrechnung in absolute Werte ..... 154<br />
3.3.3.1 Beispiel zur Umrechnung von relativen Werten ............................... 154<br />
3.3.3.2 Der Genauigkeitsverlust .................................................................. 157<br />
4 Einsatz der entwickelten Vorgehensweise ........................................................ 169<br />
4.1 Durchführung der Stakeholder-Befragung ................................................. 169<br />
4.1.1 Gewichtung der Anforderungen durch S1 ............................................... 170<br />
4.1.2 Gewichtung der Anforderungen durch S2, S3.1 und S3.2 ........................ 174<br />
4.2 Darstellung und Analyse der Bewertungsergebnisse .................................. 175<br />
4.2.1 Analyse der Anforderungsklassifizierung von S1 .................................... 175<br />
4.2.2 Analyse der relativen und absoluten Bewertung von S1 .......................... 176<br />
4.2.3 Analyse der Anforderungsklassifizierung von S2, S3.1 und S3.2 ............. 178<br />
4.2.4 Analyse der relativen und absoluten Einzelbewertung von S2, S3.1 und<br />
S3.2 ........................................................................................................ 181<br />
- 5 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4.2.5 Analyse der verdichteten relativen und absoluten Bewertungen von S2,<br />
S3.1 und S3.2 ......................................................................................... 182<br />
4.2.6 Anmerkungen zur absoluten und relativen Gewichtung der Kann-<br />
Anforderungen aus Block B, C und D ....................................................... 184<br />
4.3 Fazit ........................................................................................................... 186<br />
4.4 Analyse der Umrechnung der relativen in absolute Gewichtungen ............. 188<br />
4.4.1 Die Ergebnisse der Befragung ................................................................ 188<br />
4.4.2 Nutzung der relativen Gewichte ............................................................. 191<br />
5 Zusammenfassung und Ausblick ...................................................................... 199<br />
6 Literaturverzeichnis ......................................................................................... 202<br />
7 Anhang ............................................................................................................ 212<br />
7.1 Anforderungsgliederung ............................................................................. 212<br />
- 6 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildungsverzeichnis<br />
Abbildung 1: Struktur des QFD-Systems nach Akao [Akao '92]................................... 16<br />
Abbildung 2: Ablaufschema des Vier-Phasen Ansatzes .............................................. 20<br />
Abbildung 3: House of Quality .................................................................................... 19<br />
Abbildung 4: Vergleich der Ansätze nach ASI und Akao .............................................. 25<br />
Abbildung 5: KANO-Modell [Rupp '02]........................................................................ 29<br />
Abbildung 6: Die fünf Bereiche des Lagerprozesses ................................................... 31<br />
Abbildung 7: Einsatz und Auswahlkriterien von logistischen Anlagen ........................ 33<br />
Abbildung 8: Systemspezifische Kriterien .................................................................. 33<br />
Abbildung 9: Gutspezifische Kriterien ........................................................................ 34<br />
Abbildung 10: Organisatorische Kriterien ................................................................... 34<br />
Abbildung 11: Übergreifende Kriterien ....................................................................... 35<br />
Abbildung 12: Anforderungskatalog nach Sakowski [Sakowski '05]............................ 37<br />
Abbildung 13: Übergreifende Anforderungen ............................................................. 38<br />
Abbildung 14: Ablaufschema des AHP ........................................................................ 44<br />
Abbildung 15: Monohierarchie ................................................................................... 48<br />
Abbildung 16: Polyhierarchie I .................................................................................... 48<br />
Abbildung 17: Polyhierarchie II ................................................................................... 49<br />
Abbildung 18: Hierarchie – Auswahl einer optimalen Universität ............................... 49<br />
Abbildung 19: AHP-Skala ........................................................................................... 51<br />
Abbildung 20: Kriteriengewichte ................................................................................ 56<br />
Abbildung 21: Verdichtung von Einzelentscheidungen ............................................... 66<br />
Abbildung 22: Einbezug von Stakeholdergewichten in die Problemhierarchie .......... 677<br />
Abbildung 23: Ablaufschema einer NWA .................................................................. 722<br />
Abbildung 24: Beispiele für typische Nutzenfunktionen ........................................... 755<br />
Abbildung 25: Ablaufschema einer Conjoint-Analyse ............................................... 800<br />
Abbildung 26: Beispielhierarchie 1, Teil 1 ................................................................. 955<br />
Abbildung 27: Beispielhierarchie 1, Teil 2 ................................................................. 966<br />
Abbildung 28: Beispielhierarchie 2 ............................................................................. 99<br />
- 7 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 29: Beispielhierarchie 3 ......................................................................... 1000<br />
Abbildung 30: ROI-Hierarchie ................................................................................. 1022<br />
Abbildung 31: Liste der Messniveaus [Konerding '89]............................................. 1122<br />
Abbildung 32: QFD mit Prozentzahlen als relative Gewichte................................... 1177<br />
Abbildung 33: QFD mit Zahlen ohne Einheit als relative Gewichte .......................... 1188<br />
Abbildung 34: QFD mit absoluten Gewichten ......................................................... 1211<br />
Abbildung 35: Beispiel eines House of Quality [Pfeifer '01]..................................... 1244<br />
Abbildung 36: QFD mit sehr unterschiedlichen relativen Gewichten ...................... 1288<br />
Abbildung 37: QFD mit absoluten Gewichten ......................................................... 1300<br />
Abbildung 38: Beispielhafte Hierarchie von Kundenanforderungen ........................ 1333<br />
Abbildung 39: Hierarchie bei der alle Anforderungen verglichen werden ................ 1344<br />
Abbildung 40: Hierarchie bei der nicht alle Anforderungen verglichen werden ....... 1355<br />
Abbildung 41: Paarweiser Vergleich für den AHP .................................................... 1388<br />
Abbildung 42: Berechnung des Eigenvektors ......................................................... 1388<br />
Abbildung 43: Struktur des Auftretens der Problematik ....................................... 13939<br />
Abbildung 44: Angepasste Skala ............................................................................ 1422<br />
Abbildung 45: Vergrößerung der Abstände der Skalenwerte ................................... 1444<br />
Abbildung 46: Formel zur linearen Transformation ................................................. 1444<br />
Abbildung 47: Lineare Transformation einer Skala von 1 bis 9 ................................ 1455<br />
Abbildung 48: Lineare Transformation einer Skala von 1 bis 10 .............................. 1455<br />
Abbildung 49: Diagramm zum Beispiel der linearen Transformation ...................... 1477<br />
Abbildung 50: Formel zur nicht linearen Transformation ........................................ 1488<br />
Abbildung 51: Nicht lineare Transformation einer Skala von 1 bis 9 ....................... 1488<br />
Abbildung 52: Nicht lineare Transformation einer Skala von 1 bis 10 ................... 14949<br />
Abbildung 53: Diagramm zum Beispiel der nicht linearen Transformation .............. 1500<br />
Abbildung 54: Berechnung der Intervallgrenzen bei einer Skala von 1 bis 10 .......... 1566<br />
Abbildung 55: Berechnung der Intervallgrenzen bei einer Skala von 1 bis 5 ............ 1588<br />
Abbildung 56: Berechnung der Gesamtbewertung mit relativen Werten ................. 1600<br />
Abbildung 57: Berechnung der Gesamtbewertung mit einer Skala von 1 bis 10 ...... 1611<br />
Abbildung 58: Berechnung der Gesamtbewertung mit einer Skala von 1 bis 5 ........ 1622<br />
- 8 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 59: Diagramm der relativen Gesamtbewertung ...................................... 1655<br />
Abbildung 60: Alternative Umrechnung der relativen Werte ................................... 1677<br />
Abbildung 61: Relative Anforderungsgewichtung – Werte und Ranking (S2)........... 1744<br />
Abbildung 62: Relative Gewichtung der ROI-Anforderungen ................................... 1766<br />
Abbildung 63: Absolute Gewichtung der ROI-Anforderungen .................................. 1777<br />
Abbildung 64: Hierarchie der Kann-Anforderungen (B, C, D) ................................... 1800<br />
Abbildung 65: Anforderungen (Block A-D) an die Anlage mit Bewertung ............... 18989<br />
Abbildung 66: Betriebswirtschaftliche Anforderungen (Block E) an die Anlage ...... 1900<br />
Abbildung 67: ROI-Anforderungen (Block R) an die Anlage mit Bewertung ............. 1900<br />
Abbildung 68: Intervallgrenzen für die relativen allgemeinen Anforderungen ......... 1933<br />
Abbildung 69: Zuordnung der absoluten Wert bei den allgemeinen Anforderungen 1944<br />
Abbildung 70: Intervallgrenzen der ROI-Anforderungen ......................................... 1977<br />
- 9 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
1 Einleitung<br />
Unternehmen, die in einem Hochlohnland wie der Bundesrepublik Deutschland ihre<br />
Produkte fertigen, können langfristig nur dann am Markt bestehen, wenn sich<br />
entweder ihre Produkte qualitativ stark von denen anderer Produzenten<br />
unterscheiden, oder wenn sie durch eine effektive Produktion Kostenvorteile erreichen<br />
können. Durch die Öffnung der Europäischen Union in Richtung Osten wird es immer<br />
schwieriger, Kostenvorteile zu erzielen. Zudem nimmt die Ähnlichkeit der am Markt<br />
angebotenen Produkte und Anlagenkomponenten aufgrund der technologischen<br />
Globalisierungstendenzen stetig zu. Somit ist es den deutschen Unternehmen nur<br />
noch möglich, durch eine hohe Qualität der Produkte Wettbewerbsvorteile und eine<br />
ausreichende Kundenbindung zu erreichen.<br />
Durch die Einführung der Normen DIN EN ISO 9000ff., VDA 6.1, QS-9000, ISO TS 16949,<br />
u. a. ist in vielen Fällen der trügerische Eindruck entstanden, Qualität sei mit der<br />
Erfüllung der Forderungen der Normen „erledigt“. Diese stellen aber nur eine<br />
notwendige, keine hinreichende Bedingung für das Bestehen im Wettbewerb und<br />
entsprechende Markterfolge dar. Zum anderen ist es die unreflektierte Erfüllung von<br />
Spezifikationen und Pflichtenheften. Die Anforderungen werden in der Regel über<br />
Lasten-/ Pflichtenhefte vorgegeben, die auf der Erfahrung in der Vergangenheit mit<br />
ähnlichen Produkten oder den Vorgaben von groben Marktanalysen basieren. Die<br />
„Qualität“ des Anforderungsprofils ist dabei in der Regel nicht Gegenstand der<br />
Betrachtung. Eine durchgeführte Erhebung bei Zulieferern der Automobilindustrie<br />
ergab, dass die Lasten-/ Pflichtenhefte von 17 Herstellern für ein einziges Produkt<br />
drastisch unvollständig waren und z.T. Forderungen auf verschiedener Basis<br />
(Produkteigenschaften, Prüfmerkmale) enthielten. Erste Ansätze, die Anforderungen<br />
systematischer zu erheben [Schwarze '02], erstrecken sich dabei vorwiegend auf das<br />
„Kern“-Produkt. Neuere Ergebnisse im Bereich der Kundenorientierung belegen aber<br />
die zunehmende Bedeutung auch produktbegleitender Faktoren für den<br />
Kaufentscheid, so dass heute u. a. vom „erweiterten Produktbegriff“ gesprochen wird.<br />
Der allgemeine Stellenwert von Kundenanforderungen liegt im Bereich von<br />
logistischen Dienstleistungen laut einer im August 2005 durchgeführten Umfrage<br />
[Pötzsch '05] bei Betreibern von logistischen Anlagen hoch (40%), bzw. sehr hoch<br />
(50%). Allerdings ist die Erfassung von Kundenanforderungen an sich nicht so gut<br />
organisiert, wie dies aus Sicht einer umfassenden Kundenorientierung angebracht<br />
wäre. Lediglich 40% der Befragten gaben an, mit Art und Umfang der Erfassung von<br />
Kundenanforderungen durch Hersteller ausreichend zufrieden zu sein. Hierfür können<br />
mehrere Gründe angeführt werden. Ein Grund ist die kaum vorhandene Bedeutung der<br />
- 10 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Marktforschung in diesem Bereich. Diese spielt gegenwärtig eine stark<br />
untergeordnete Rolle. Lediglich 10% der befragten Betreiber wurden von<br />
Herstellerfirmen, von denen sie direkt kaufen, mittels Gesprächen, Workshops oder<br />
sonstigen Marktforschungsmethoden nach ihren Wünschen befragt.<br />
Die schon lange Zeit bekannte und verfügbare Qualitätsmanagement-Methode<br />
„Quality Function Deployment“ (QFD) wird vorrangig angewendet, um bereits in den<br />
frühen Phasen des Produktentstehungsprozesses durch ein systematisches Vorgehen<br />
eine hohe Qualität der Produkte zu erreichen. Hierfür müssen die<br />
Kundenanforderungen möglichst vollständig erfasst und exakt gewichtet werden. Nur<br />
so können die anschließend definierten Produktmerkmale, die aus den<br />
Kundenanforderungen abgeleitet werden, nutzenorientiert optimiert werden<br />
[Crostack '06a].<br />
Bei der konventionellen Vorgehensweise einer QFD, wie sie in der Praxis Anwendung<br />
findet, werden die Kundenwünsche jedoch oft nicht mit sehr hoher Präzision erfasst.<br />
Meist werden Anforderungslisten mit der Möglichkeit an Kunden gegeben, die<br />
Gewichtungen auf Skalen zwischen 1 und 5 anzukreuzen. Diese Art der Befragung<br />
führt zu schnellen Antworten der Kunden und zu meist nahe dem Mittelwert liegenden<br />
Gewichtungen. Es ist bei der Analyse der Ergebnisse solcher Befragungen leicht<br />
erkennbar, dass sich die Befragten meist nicht intensiv mit der Fragestellung bzw. den<br />
Anforderungen auseinandergesetzt haben.<br />
Daraus resultiert, dass auch die Ergebnisse einer QFD nicht exakt sein können, da ihre<br />
Aussagekraft entscheidend von der Qualität der Eingangsgrößen abhängt. Deshalb<br />
wurde im Rahmen der hier beschriebenen Arbeiten versucht, eine<br />
Genauigkeitssteigerung der Eingangsgrößen durch die Anwendung ergänzender<br />
Techniken z.B. des Analytic Hierarchy Process (AHP), zu erreichen. Hierbei werden die<br />
Befragten nicht mit einer Liste von Anforderungen konfrontiert, sondern sie bewerten<br />
mit paarweisen Vergleichen die Anforderungen von ihrer Wichtigkeit her<br />
untereinander. Die Folge ist, dass die gewichteten Kundenanforderungen unter<br />
Umständen nicht wie bei der konventionellen QFD als absolute Werte eines definierten<br />
Skalenintervalls, z. B. von 1 bis 5 oder 1 bis 10, sondern in Form von relativen Werten<br />
zwischen 0 und 1 in die Berechnung der QFD eingehen [<strong>SFB</strong><strong>696</strong> '07]. Hier gilt es nun<br />
eine Vorgehensweise zu erarbeiten, mit der die exakteren relativen Gewichtungen in<br />
eine Form überführt werden, welche eine Nutzung in einer QFD zulässt.<br />
- 11 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2 Kundenspezifische Eingangsgrößen einer QFD – Stand der<br />
Technik<br />
Die Qualitätsmanagementmethode „Quality Function Deployment“ (QFD) soll vorrangig<br />
dazu dienen, Kundenanforderungen (inklusive deren Gewichtungen) in<br />
Produktmerkmale zu überführen, um Produkte zu entwickeln, die möglichst<br />
umfassend die Wünsche der Kunden erfüllen. Haupteingangsgrößen einer QFD sind<br />
einerseits die Kundenanforderungen und andererseits mögliche Produktmerkmale.<br />
Eine präzise Darstellung der tatsächlichen Kundenwünsche in Form von<br />
Kundenanforderungen und deren Gewichtungen ermöglicht ein möglichst präzises<br />
Ergebnis der QFD. Im Rahmen dieses Kapitels wird der Stand der Technik für<br />
Methoden zur Strukturierung und Handhabung der kundenspezifischen<br />
Eingangsgrößen einer QFD dargestellt. Hierzu wird die QFD selbst kurz skizziert und<br />
darauf aufbauend werden die Möglichkeiten der Strukturierung der Anforderungen<br />
und der Darstellung der Gewichtung der Anforderungen analysiert.<br />
2.1 Quality Function Deployment nach Akao und ASI<br />
Die Methode der QFD als Grundkonzept zur Qualitätsplanung geht zurück auf den<br />
Japaner Yoji Akao im Jahre 1966. Die erste praktische Anwendung ist 1972 auf der<br />
Kobe-Schiffswerft der Mitsubishi Heavy Industries datiert. Die Toyota Motor Company<br />
Ltd. übernahm kurz darauf diese Methode und entwickelte sie nach eigenen<br />
Ansprüchen weiter. Im Jahr 1983 wurden die Ausführungen von Yoji Akao in den USA<br />
erstmalig veröffentlicht. Als erste amerikanische Firmen führten Rank Xerox und Ford<br />
die Methodik ein. Weitere Firmen folgten.<br />
Für die QFD sind derzeit im Wesentlichen zwei Varianten bekannt. Einerseits die von<br />
Prof. Akao entwickelte „Ur-QFD“ und anderseits die vom American Supplier Institute<br />
(ASI) gestaltete Variante. Beide Varianten sollen hier kurz vorgestellt werden, um<br />
daraus die Unterschiede und Gemeinsamkeiten hinsichtlich der kundenspezifischen<br />
Eingangsgrößen verdeutlichen zu können.<br />
Bei einer QFD werden in den Matrizen existente Verknüpfungen von Zeilen und Spalten<br />
der Eingangsgrößen dargestellt. Die Wertung der Verknüpfungen ist üblicherweise in<br />
"schwach", "mittel" und "stark" eingestuft. Die angesprochenen Daten werden durch<br />
eine QFD-typische WAS-WIE-Fragestellung angeordnet.<br />
Für Forderungen auf der Zeilenebene gelten die Fragen: "WAS braucht der Kunde,<br />
WAS will er haben, WAS wird benötigt, WAS ist für alle sinnvoll, WAS soll erreicht<br />
- 12 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
werden, ...". Die Fragestellungen hinsichtlich der Produkt- bzw. Qualitätsmerkmale<br />
sind: "WIE bekommt man es, WIE stellt man es her, WIE setzt man es ein, WIE soll<br />
das erreicht werden, ...".<br />
Die QFD-Matrizen lassen sich mit diesen Fragestellungen überall dort einsetzen, wo<br />
sich Schnitt- oder Übergabestellen befinden. Die weiterführenden Tabellen sind<br />
aufbereitete Informationen - Gewichtungen von Listeneigenschaften oder Vergleiche -,<br />
die je nach Bedarf neu entwickelt oder von bestehenden Matrizen übernommen<br />
werden. Eine häufig genutzte Funktion ist die Korrelation mit sich selbst, durch die<br />
Widersprüche sehr gut erkannt werden können.<br />
Durch die Darstellung der Informationen in gewichteten Listenfeldern und durch<br />
Korrelation der Felder besitzt die QFD verschiedene vorteilhafte Anwendungsmöglichkeiten:<br />
• Aufbereitung und klare Darstellung von Daten in den Feldern;<br />
• Aufzeigen von Abhängigkeiten und Einflüssen durch die Korrelation;<br />
• Darstellung von Zielkonflikten durch Angaben der Korrelation und der<br />
weiterführenden Tabellen.<br />
Die angewandte Gewichtung und Korrelation kann von relativ einfacher Mathematik<br />
bis hin zu komplizierten Algorithmen gehen. Meist werden die Zeilenebenen mit den<br />
Korrelationen (schwach = 1; mittel = 5; stark = 9) multipliziert und die Werte pro<br />
Spalte addiert.<br />
2.1.1 Die Struktur der Vorgehensweise nach Akao<br />
Der Entwickler von QFD Yoji Akao prägte bezüglich seiner Methodik den Satz:<br />
"Copy the spirit, not the form."<br />
Er wollte, dass seine Methode nicht Matrize für Matrize kopiert wird, vielmehr sollte<br />
QFD flexibel bleiben und neue bedarfsgerechte Funktionalitäten adaptieren.<br />
Ein umfassendes QFD-System muss nach Yoji Akao außer der Qualitätsentwicklung<br />
auch die Technologie-, Zuverlässigkeits- und Kostenentwicklungen beinhalten. Dabei<br />
muss der Konkretisierungsgrad im Laufe der Entwicklung steigen und die Weitergabe<br />
der Informationen sicher gewährleistet sein. Dies realisiert Yoji Akao über sogenannte<br />
Informationspfade, die im Allgemeinen einen Konkretisierungsgrad (Detailstufe bei der<br />
Bearbeitung des Produkts/Prozesses) beibehalten und Informationen der Listenfelder<br />
von einer Matrix auf weitere Matrizen und Tabellen übertragen. Durch die<br />
Informationspfade können Änderungen in einer Liste sofort auf die verknüpften<br />
- 13 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Matrizen und Tabellen übertragen werden. Die Gefahr einer nicht durchgängigen<br />
Änderung und Aktualisierung von Zusammenhängen wird so verringert.<br />
Durch die zusammenhängende Darstellung der einzelnen Elemente (Matrizen,<br />
Tabellen, Listen, ...) ist ein durchgängiges Vermitteln, Umwandeln und Verknüpfen der<br />
Anforderungen über die Konkretisierungsebenen im Produkterstellungsprozess mit<br />
Gewichtungen möglich. Das Ablaufschema von Yoji Akao hat sich in vielen Fällen<br />
bewährt, ist aber nicht als fix anzusehen, sondern hilft bei der Entwicklung einer<br />
eigenen Variante. Die einzelnen Matrizen sollen miteinander kombiniert werden.<br />
Ergänzungen sowie Änderungen bestehender Matrizen sind hierbei jederzeit möglich.<br />
Die QFD-Methodik soll nicht alle Datenkorrelationen und Prozessschritte festhalten<br />
und verbessern, sondern nur wichtige und kritische Merkmale genauer analysieren<br />
und verbessern. Ziel ist es, die Methode so klein wie möglich zu halten und dabei so<br />
genau wie möglich zu arbeiten.<br />
Die in Abbildung 1 gezeigte Struktur des QFD-Systems nach Akao [Akao '92] besteht<br />
im Wesentlichen aus den vier Spalten:<br />
I Qualitätsentwicklung<br />
II Technologieentwicklung<br />
III Kostenentwicklung<br />
IV Zuverlässigkeitsentwicklung<br />
Jede Spalte besteht wiederum aus den einzelnen Zeilen 1 bis 4 und enthält<br />
grundsätzlich sogenannte Qualitätstabellen, in denen Informationen bereitgestellt<br />
und miteinander verknüpft werden. Weiterhin sind einzelne Tabellen einer Spalte<br />
„bereichsübergreifend“ mit Tabellen einer anderen Spalte verknüpft. Die Bezeichnung<br />
der einzelnen Qualitätstabellen ergibt sich aus der Verknüpfung von Zeilen- und<br />
Spaltennummer, beispielsweise „2-II“. Die in Abbildung 1 grün, blau und rot<br />
eingefärbten Dreiecke sollen bereits an dieser Stelle verdeutlichen, dass ihre Inhalte<br />
identisch sind.<br />
- 14 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Akao empfiehlt eine einzelne und sequentielle Bearbeitung der Spalten beginnend mit<br />
der Spalte I, wobei jede Spalte zeilenweise von 1 bis 4 und von „oben nach<br />
unten“[Akao '92], entwickelt werden kann. In den folgenden Kapiteln wird diese<br />
Bearbeitungsreihenfolge des QFD-Systems aufgegriffen.<br />
Ist ein ausreichendes Verständnis über die QFD-Methode vorhanden und ist diese im<br />
Unternehmen implementiert, kann von der starren Reihenfolge abgewichen werden.<br />
Es ergibt sich der Vorteil der Nutzung von Synergieeffekten, wenn folgendes<br />
angenommen wird: Überschneiden sich die Produktentwicklungszyklen von zwei<br />
Produkten, Produkt A und Produkt B, so muss nicht auf den Abschluss der gänzlichen<br />
Ausarbeitung der QFD-Systematik bei Produkt A gewartet werden. Es können die<br />
bereits bei Produkt A erarbeiteten Qualitätstabellen bei der Entwicklung von Produkt B<br />
genutzt werden.<br />
- 15 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 1: Struktur des QFD-Systems nach Akao [Akao '92]<br />
Die Methode QFD nach der Entwicklung von Yoji Akao zeichnet sich durch<br />
grundlegende Analyse- und Bewertungs-, sowie Dokumentationsfähigkeiten aus. Der<br />
- 16 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Entwickler legt Wert auf eine Verbesserung von bestehenden Produkten und<br />
Prozessen, wobei er Technologiesprünge vorsieht. Die Methode QFD ist nach Akaos<br />
Aussagen niemals als vollständiges Werk zur Produkterstellung gedacht, sondern soll<br />
die Schnittstelle zwischen Kundenwunsch und Produktmerkmalen bestmöglich<br />
realisieren. Yoji Akao legt Wert auf die Beachtung dieser Kundenwünsche in jeder<br />
Entwicklungsphase. Auf der anderen Seite gibt er dem Konstrukteur eine<br />
richtungsweisende Methode zur Identifikation von Engpassteilen, die flexibel den<br />
Unternehmensbedürfnissen angepasst werden kann [Akao '92].<br />
2.1.2 Die Struktur der Vorgehensweise nach ASI<br />
Eine sehr geläufige Variante der QFD, insbesondere in den Vereinigten Staaten und<br />
Europa, ist die des American Supplier Institute, kurz ASI. Das American Supplier<br />
Institute ist eine Nonprofit-Organisation, die sich zum Ziel gesetzt hat, die<br />
Wettbewerbssituation der amerikanischen Zulieferindustrie zu verbessern<br />
[Fachbibliothek '06, Kämpf '06].<br />
Das von Neumann als amerikanisches Modell bezeichnete Vorgehen ist der<br />
„sogenannte konkrete QFD Ansatz“ [Neumann '96]. Er ist von den Arbeiten der Japaner<br />
Makabe und Fukuhara geprägt und steht in der deutschsprachigen Literatur zum<br />
Thema QFD meist im Vordergrund. Er greift den Ansatz von Akao auf, reduziert aber<br />
den Inhalt sehr stark und zeichnet sich durch eine eindeutige Gliederung aus.<br />
Charakteristisch ist die serielle Abfolge der einzelnen Phasen. Späte Phasen bauen<br />
auf den Ergebnissen der vorherigen auf. Mögliche Rücksprünge zu vorherigen Phasen<br />
sieht dieser Ansatz nicht vor [Mai '98, Neumann '96].<br />
Der von der ASI verbreitete Ansatz für eine QFD wird als Vier-Phasen Ansatz<br />
bezeichnet. Abbildung 2 zeigt das Grundprinzip der Methode. Zu sehen sind die vier<br />
Phasen, ihre Bezeichnungen und die jeweiligen Ergebnisse der einzelnen<br />
Planungsschritte. Die vier Phasen sind durchgängig miteinander verknüpft. Jede<br />
Phase hat als Ergebnis bestimmte Zielgrößen. Diese gehen in den linken Teil der<br />
nächsten Phase ein [Mai '98].<br />
- 17 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
hohe<br />
Priorität<br />
hohe<br />
Priorität<br />
hohe<br />
Priorität<br />
Kundenanforderungen<br />
Priorisierung<br />
Produktcharakteristika<br />
Priorisierung<br />
Komponenteneigenschaften<br />
Priorisierung<br />
Prozessparameter<br />
Priorisierung<br />
Abbildung 2: Ablaufschema des Vier-Phasen Ansatzes<br />
Im Mittelpunkt des Vier-Phasen Ansatzes steht das Aufstellen von sogenannten<br />
Planungstafeln. Für jede der vier Phasen gibt es eine eigene, die je nachdem als<br />
Produktplanungstafel, Komponentenplanungstafel, Prozessplanungstafel oder<br />
Produktions-planungstafel bezeichnet wird [Kämpf '06, Saatweber '06].<br />
Die Matrizen der ersten Phase, der Produktplanung, werden als House of Quality<br />
bezeichnet. Dort werden die Kundenbedürfnisse mit den technischen Anforderungen<br />
zusammengebracht. Hierbei können kritische technische Anforderungen erkannt<br />
werden, um so Engpässe bei der Entwicklung aufzuzeigen. Das Ergebnis sind die<br />
Qualitätsanforderungen für die Konstruktion. Gelegentlich wird das House of Quality<br />
fälschlicherweise mit dem QFD gleichgesetzt [Hoffmann '97, Saatweber '06].<br />
Die Teileplanung bildet die zweite Phase des QFD-Ansatzes nach ASI. Hier werden die<br />
Teile des Produktes den technischen Anforderungen gegenüber gestellt. Diese<br />
technischen Anforderungen werden aus den Spezifikationen der ersten Phase<br />
übernommen. So gehen die Qualitätsmerkmale in die Baugruppen, Unterbaugruppen<br />
und Bauteile ein. Nach dem QM-InfoCenter sind die Ziele der Phase II neben der<br />
Ermittlung der kritischen Teile auch die Wahl des bestgeeigneten Konzeptes für die<br />
Entwicklung. So werden hier die wesentlichen Elemente für die dritte Phase bestimmt<br />
[Hoffmann '97]Die Prozessplanung, die dritte Phase, stellt Prozesse und kritische Teile<br />
des Produktes gegenüber. Auch hier entstammen die Informationen über die Teile den<br />
Spezifikationen der vorherigen Phasen. Es werden Prozess- und Prüfablaufpläne<br />
erstellt und kritische Prozessmerkmale ermittelt. Ziele der dritten Phase sind die<br />
- 18 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Gewichtung<br />
Festlegung der Prozesscharakteristika und der Prozesszielwerte. Auch sollten die zu<br />
bearbeitenden Kriterien für die vierte Phase ermittelt werden. Am Ende sollten alle<br />
kritischen Prozessparameter ermittelt worden sein. Für diese können z.B. besondere<br />
Prüfpläne erstellt werden [Hoffmann '97, Saatweber '06]. Die letzte Phase ist die der<br />
Produktionsplanung. Wie schon bei den letzten beiden Phasen zuvor, wird auch hier<br />
das Ergebnis der vorherigen Phase, also die kritischen Prozesse, übernommen. Diese<br />
werden jetzt mit der Produktionsplanung zusammengebracht. Die so entstehende<br />
Produktions-Planungsmatrix zeigt Aspekte, die bei den Prozessen zu beachten sind.<br />
Saatweber nennt als Beispiele: Betriebsbedingungen, Qualitätssicherungspläne,<br />
sowie Arbeitsanweisungen [Hoffmann '97, Saatweber '06].<br />
Im Folgenden wird auf die erste der vier Phasen näher eingegangen. Auch wenn das<br />
House of Quality nicht mit QFD gleichzusetzen ist, so erhält es doch besondere<br />
Beachtung. Das House of Quality ist der wesentliche Bestandteil des Ansatzes nach<br />
ASI, und M. Larry Shillito bezeichnet es als das „nerve center“ [Shillito '95] des QFD-<br />
Prozesses. In der Literatur dominiert es über die Methode nach ASI.<br />
Wie oben bereits erwähnt, wird die Produktplanungstafel, also die Matrizen der ersten<br />
Phase des Vier-Phasen Ansatzes, als House of Quality bezeichnet. In Abbildung 3 ist<br />
ein House of Quality in einer allgemeinen Form dargestellt.<br />
Kundenanforderungen<br />
Wettbewerbsvergleich<br />
Abbildung 3: House of Quality<br />
- 19 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die einzelnen Schritte zum Ausfüllen der Tabellen werden in verschiedener Literatur<br />
unterschiedlich bezeichnet und abgegrenzt. Kämpf gliedert das Vorgehen in acht<br />
Schritte:<br />
1. Bewertung der Kundenanforderungen<br />
2. Wettbewerbsvergleich durch Kunden<br />
3. Erarbeitung der konstruktiven Auslegungsanforderungen bzw.<br />
Produktmerkmale aus den Kundenanforderungen<br />
4. Korrelation zwischen den Kundenanforderungen und den Produktmerkmalen<br />
ermitteln<br />
5. Ermittlung der Kundenorientierten technischen Bedeutung der einzelnen<br />
Produktmerkmale<br />
6. Festlegung der Sollwerte und der Optimierungsrichtung<br />
7. Ermittlung der Korrelation zwischen den Produktmerkmalen<br />
8. Analyse des House of Quality<br />
Der erste Schritt, die Bewertung der Kundenanforderungen, teilt sich in die<br />
Strukturierung und die Gewichtung der Anforderungen auf. Eine Strukturierung der<br />
Kundenanforderungen, die in der Terminologie des QFD auch als „Whats“ bezeichnet<br />
werden, ist unerlässlich. Dies geschieht, um einen einheitlichen Detaillierungsgrad zu<br />
erlangen und so eine möglichst unverzerrte Sichtweise auf die Anforderungen zu<br />
bekommen [Kämpf '06, Pfeifer '01]. Im Wesentlichen werden in diesem Schritt die<br />
kundenseitigen Eingangsgrößen der QFD eingebracht. Diese bestehen zum einen aus<br />
den Anforderungen selbst und zum anderen aus den zugehörigen Gewichtungen. Mit<br />
diesen Gewichtungen wird dann im weiteren Verlauf der QFD weiter gerechnet.<br />
Der nächste Schritt ist der Wettbewerbsvergleich durch die Kunden. Hierbei geht es<br />
darum, das zu entwickelnde Produkt mit Konkurrenzprodukten hinsichtlich der<br />
Erfüllung der einzelnen Anforderungen zu vergleichen. Zu empfehlen ist, dass dafür<br />
mindestens zwei Produkte von anderen Anbietern ermittelt werden, die als „Best in<br />
Class“ gelten. Dies ist wichtig, damit das eigene Produkt die Konkurrenz übertreffen<br />
kann. Für die Bewertung wird meistens eine Skala von 1 „niedrigste Erfüllung“ bis 5<br />
„höchster Grad der Erfüllung“ angewendet.<br />
Die Erarbeitung der konstruktiven Auslegungsanforderungen stellt den nächsten<br />
Schritt dar. Hier werden die technischen Konstruktions- und Produktmerkmale<br />
ermittelt, die zur Erfüllung der Kundenanforderungen benötigt werden. Das bedeutet,<br />
dass die Merkmale die Anforderungen der Kunden in einer gewissen Weise<br />
- 20 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
eeinflussen. So können die Kundenanforderungen durch technisch messbare<br />
Merkmale, die so genannten „How“s, ausgedrückt werden. Zu beachten ist, dass bei<br />
der Wahl der Konstruktions- und Produktmerkmale noch keine bestimmte Lösung<br />
bevorzugt wird. Dies könnte z.B. der Fall sein, wenn nur Merkmale aufgenommen<br />
werden, die für eine mögliche Realisierung besonders günstig sind. Die Folgen wären,<br />
dass der Rahmen zur Realisierung eingeengt wird und so nicht die optimale Lösung<br />
ermittelt werden kann.<br />
Im vierten Schritt werden die Korrelationen zwischen den Kundenanforderungen und<br />
den Produktmerkmalen ermittelt. Dies geschieht, indem jedes Merkmal dahingehend<br />
beurteilt wird, wie stark der Einfluss zur Erfüllung der Kundenanforderungen ist. Zu<br />
diesem Zweck wird die Korrelationsmatrix in der Mitte des House of Quality mit<br />
folgenden Symbolen ausgefüllt:<br />
• • Starker Zusammenhang 9<br />
• ◦ Mittlerer Zusammenhang 3<br />
• Δ Schwacher Zusammenhang 1<br />
• nichts Kein Zusammenhang 0<br />
Durch die große Differenz von 3 zu 9 wird erreicht, dass die wichtigen und weniger<br />
wichtigen Merkmale deutlich auseinander liegen.<br />
Die Ermittlung der kundenorientierten technischen Bedeutung der einzelnen<br />
Produktmerkmale erfolgt in drei Teilschritten:<br />
1. Technische Schwierigkeiten ermitteln<br />
2. Wettbewerbsvergleich aus interner Sicht<br />
3. Bedeutung absolut und relativ berechnen<br />
Beim ersten Teilschritt wird von Experten für die einzelnen Produktmerkmale<br />
eingeschätzt, wie schwierig sich die Realisierung gestalten wird. So kann bei einer<br />
Betrachtung der Produktmerkmale eingeschätzt werden, ob eine Lösungsmöglichkeit<br />
weiter verfolgt wird oder nicht. Beispielsweise ist eine Lösung mit wenig Nutzen für<br />
den Kunden und einem hohen Schwierigkeitsgrad wenig sinnvoll. Dies kann in einer<br />
Skala von 1 „sehr schwierig“ bis 9 „ohne Probleme“ erfolgen. Der interne<br />
Wettbewerbsvergleich ist ein Verfahren, um das zu entwickelnde Produkt mit der<br />
Konkurrenz in Bezug auf seine Merkmale zu vergleichen. Der Vergleich sollte<br />
möglichst objektiv sein, um eine realistische Einschätzung der neuen Merkmale im<br />
Vergleich zu den Wettbewerbern zu erlangen [Kämpf '06, Pfeifer '01].<br />
Das Vorgehen für die Berechnung der technischen Bedeutung ist wie folgt: Die im<br />
- 21 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
vierten Schritt bestimmten Beziehungsstärken werden mit den im ersten Schritt<br />
ermittelten Gewichtungen multipliziert. Die anschließende Aufaddierung der Werte<br />
innerhalb einer Spalte liefert die absolute technische Bedeutung. Die relative<br />
technische Bedeutung ergibt sich aus einer prozentualen Berechnung. Zunächst<br />
werden sämtliche Werte der technischen Bedeutungen aufsummiert. Anschließend<br />
werden die einzelnen absoluten Bedeutungen durch diese Summe geteilt und für eine<br />
Prozentzahl mit 100 multipliziert. Die ermittelten Werte geben Aufschluss darüber,<br />
welche Merkmale bei der Realisierung des Produktes bevorzugt behandelt werden<br />
sollen.<br />
Weiterhin ist eine Berechung der technischen Gesamtbewertung möglich. Hierzu<br />
werden die Werte der absoluten technischen Bedeutung mit dem Zahlenwert für die<br />
technische Schwierigkeit multipliziert. Die Ermittlung der kaufmännischen<br />
Gesamtbewertung erfolgt ähnlich wie die der technischen Gesamtbewertung. Anstelle<br />
des Wertes für die technischen Schwierigkeitsgerade wird die absolute Bedeutung<br />
diesmal mit einem Wert für die kaufmännische Bedeutung multipliziert. Als drittes<br />
folgt eine allgemeine Gesamtbewertung. Dafür wird die absolute Bedeutung mit der<br />
Zahl für die technische Schwierigkeit und dem Wert für die kaufmännische Bedeutung<br />
multipliziert. Auch für diese drei Gesamtbewertungen ist die Berechung einer<br />
prozentualen Zahl nach dem oben beschriebenem Vorgehen möglich.<br />
Im sechsten Schritt werden die Sollwerte und die Optimierungsrichtung festgelegt. Da<br />
die Merkmale bis jetzt nur qualitativ sind, sollen sie für einen exakten Zielwert eine<br />
quantifizierbare Größe erhalten. Aus diesem Grund wird eine bezifferbare Größe mit<br />
einer Einheit, dem sogenannten „How Much“ bestimmt. So ist eine konkrete<br />
Beschreibung für die Produktentwicklung möglich. Es empfiehlt sich, für die Zielwerte,<br />
die eine direkte Beziehung zu sehr wichtigen Kundenanforderungen haben,<br />
herausfordernde Werte zu wählen. So wird erreicht, dass bei den entscheidenden<br />
Kriterien das neue Produkt besser ist, als die bereits vorhandenen. Bei der Festlegung<br />
der Optimierungsrichtung gibt es drei Möglichkeiten. Ein Pfeil nach oben bedeutet,<br />
dass das Merkmal maximiert werden soll, umgekehrt bedeutet ein nach unten<br />
zeigender Pfeil, dass das Merkmal zu minimieren ist [Kämpf '06, Pfeifer '01,<br />
Saatweber '06].<br />
Die Ermittlung der Korrelation zwischen den Produktmerkmalen findet im siebten<br />
Schritt statt. Hierzu wird das so genannte „Dach“ des House of Quality verwendet.<br />
Jedes Merkmal wird mit jedem anderen verglichen. Geprüft wird, ob sich die Merkmale<br />
gegenseitig unterstützen oder behindern. Die üblicherweise verwendeten Symbole<br />
sind Kreise für positive und Kreuze für negative Korrelationen. An dieser Stelle ist<br />
- 22 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
häufig gut abzuschätzen, ob eine technische Lösungsvariante geeignet ist oder nicht.<br />
Problematisch ist es, wenn für die Realisierung zu viele Kompromisse eingegangen<br />
werden müssen. Die Folge ist, dass das Produkt nicht mehr der für den Kunden<br />
idealen Lösung entspricht. In diesem Fall muss geprüft werden, ob ein anderer Ansatz<br />
zur Lösung möglich ist. Sind bei negativen Korrelationen Kompromisse unumgänglich,<br />
so können einzelne Projektteams mit der Kompromisssuche beauftragt werden<br />
[Kämpf '06, Pfeifer '01].<br />
Der letzte Schritt ist die Analyse des House of Quality. Da in den Matrizen viele<br />
Informationen und viel Wissen des Ersteller-Teams steckt, lohnt sich eine gründliche<br />
Auswertung der Daten [Kämpf '06]. Kämpf gibt als Beispiele an:<br />
• „Leere Zeilen bzw. nur schwache Zusammenhänge deuten auf fehlende<br />
Übersetzung einzelner Kundenforderungen hin“ [Kämpf '06].<br />
• „Leere Spalten bzw. nur schwache Zusammenhänge zeigen auf, dass<br />
Produktmerkmale unnötig oder Basis- bzw. Begeisterungsmerkmale<br />
eingeplant wurden“ [Kämpf '06].<br />
Auch ein Vergleich der Ergebnisse der beiden Wettbewerbsvergleiche, intern und aus<br />
Sicht des Kunden, kann lohnenswert sein. Sollte es so sein, dass ein Produkt zwar<br />
intern gute Noten bekommen hat, aber trotzdem aus Sicht des Kunden schlecht<br />
bewertet wurde, so ist das Produkt am Markt vorbei entwickelt worden. Genau das<br />
sollte durch die Anwendung von QFD verhindert werden [Pfeifer '01].<br />
2.1.3 Der Vergleich der beiden QFD-Ansätze nach ASI und Akao<br />
Der QFD-Ansatz von Akao wird als klassischer Ansatz bezeichnet. Er ist zeitlich<br />
gesehen der Erste und alle weiteren bauen mehr oder weniger auf ihm auf. So wurde<br />
dieser klassische Ansatz z.B. von dem japanischen Ingenieur Makabe<br />
weiterentwickelt. Auch die Vorgehensweise nach ASI entstand durch eben so eine<br />
Weiterentwicklung.<br />
Der wohl offensichtlichste Unterschied der Ansätze nach Akao und ASI liegt in der<br />
Komplexität. Die Methode von ASI scheint wesentlich kompakter und übersichtlicher<br />
zu sein als die von Akao. Hoffmann bezeichnet die Vorgehensweise von ASI als<br />
„Partialkonzept des Akao-Ansatzes“. Hingegen handelt es sich seiner Meinung nach<br />
bei der Methode von Akao um einen „breitbandigen unternehmensweiten Ansatz“<br />
[Hoffmann '97].<br />
Das Vorgehen nach ASI besteht aus den genau abgegrenzten vier Phasen<br />
Produktplanung, Komponentenplanung, Prozessplanung und Produktionsplanung.<br />
Eine derartige Einteilung findet sich im QFD-Ansatz von Akao nicht wieder.<br />
- 23 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Stattdessen gibt es dort die vier Entwicklungsbereiche Qualitätsentwicklung,<br />
Technologieentwicklung, Kostenentwicklung sowie Zuverlässigkeitsentwicklung. Eine<br />
integrierte Betrachtung der letzten drei Säulen ist bei der Methode nach ASI nicht<br />
vorgesehen. Aufgrund der Komplexität des Akao-Ansatzes besteht hier ein höheres<br />
Risiko, dass ein QFD-Projekt scheitert. Insbesondere wenn viele<br />
Kundenanforderungen berücksichtigt werden, wird der Umfang immens groß. Infolge<br />
eines nicht mehr zu überblickenden Arbeitsaufwandes sind in der Vergangenheit<br />
bereits einige QFD-Projekte abgebrochen worden [Mai '98, Pfeifer '01].<br />
Im Gegensatz zum Ansatz von Akao, der QFD als eine unternehmensweite Sache<br />
ansieht, ist die Methode nach ASI als ein eher projektorientiertes Konzept zu<br />
bezeichnen, das über den Entstehungsprozess eines Produktes gut nachvollziehbar<br />
ist. Das Hauptaugenmerk liegt hierbei auf der Verbesserung von Produkten. Allerdings<br />
fehlt ein einheitliches Konzept zur Ermittlung der Kundenanforderungen. Ein weiterer<br />
Kritikpunkt liegt laut Hoffmann in der unzureichenden Kostenentwicklung, die auf der<br />
Ebene der Funktionen durchgeführt wird [Hoffmann '97, Mai '98].<br />
Die größte Gemeinsamkeit der beiden Methoden liegt in ihrem Ziel: Beide versuchen,<br />
Kundenanforderungen durch eine Transformation in die sogenannte „Sprache des<br />
Unternehmens“ zu überführen. Der Ansatz von ASI ist mit seinen genau definierten<br />
vier Phasen sehr stark formalisiert. Das hat zur Folge, dass er sehr starr ist und aus<br />
diesem Grund schlechter an spezifische Probleme angepasst werden kann als der<br />
Akao-Ansatz. Akao betont bei seiner Erklärung von QFD immer die Flexibilität. So<br />
sollen nur die Schritte oder Tabellen bearbeitet werden, die für den konkreten<br />
Sachverhalt nötig sind. Mai entgegnet allerdings, dass das Verfahren sich „aufgrund<br />
der geforderten Durchgängigkeit letztlich doch wieder stark an den logischen<br />
Zusammenhängen der Tabellen und Daten orientieren muss“ [Mai '98].<br />
Abbildung 4 zeigt zusammenfassend die wesentlichen Unterschiede und<br />
Gemeinsamkeiten der beiden QFD-Ansätze auf.<br />
- 24 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Legende:<br />
● erfüllt<br />
◘ teilweise erfüllt<br />
○ nicht erfüllt<br />
Anforderungen an die Methode<br />
integrierte Kostenentwicklung<br />
ganzheitlicher<br />
Ansatz<br />
leichte Implementierung von anderen QM-Methoden<br />
vollständige Betrachtungsweise<br />
(Technik, Organisation, Umwelt, rechtliche Anforderungen)<br />
hohe Planungssicherheit (Durchgängigkeit, Transparenz)<br />
hohe<br />
hohe Reproduzierbarkeit der Ergebnisse<br />
Funktions-<br />
Umsetzung von wissenschaftlichen Grundsätzen, Beachtung des Standes der<br />
sicherheit<br />
Technik<br />
hohe Neutralität, Objektivität<br />
Abbildung 4: Vergleich der Ansätze nach ASI und Akao<br />
Ermitteln und Aktualisieren von Kundenbedürfnissen<br />
hohe Kunden-<br />
Herleiten von innovativen zukünftigen Kundenbedürfnissen<br />
orientierung<br />
präventive Fehlervermeidung<br />
sofortiger Nutzen bei der Einführung<br />
leichte Erlernbarkeit<br />
einfache<br />
Integration<br />
ohne Vorkenntnisse des Anwenders bzgl. Der Methodik einsetzbar<br />
in ein<br />
aufgabenspezifische Anpassbarkeit<br />
Unternehmen<br />
hohe Anpassbarkeit an ein Unternehmen (KMU)<br />
hohe Anwenderfreundlichkeit<br />
Steuerung und Überwachung eines Entwicklungsprojekts<br />
QFD-<br />
Ansätze<br />
Akao<br />
ASI<br />
●<br />
○<br />
○<br />
○<br />
●<br />
●<br />
◘<br />
●<br />
◘<br />
●<br />
○<br />
○<br />
◘<br />
◘<br />
○<br />
○<br />
◘<br />
●<br />
◘<br />
◘<br />
●<br />
◘<br />
●<br />
●<br />
●<br />
◘<br />
◘<br />
●<br />
●<br />
●<br />
●<br />
●<br />
●<br />
●<br />
Die Kundenorientierung wird beim Ansatz von Akao durch die vorbeugende<br />
Fehlervermeidung und das Ermitteln der Kundenbedürfnisse erreicht. Ein konkretes<br />
Vorgehen des Letzteren ist in der Methode von ASI nicht vorgesehen. Beide Ansätze<br />
bieten weiterhin keine Möglichkeit, zukünftige Kundenanforderungen zu ermitteln.<br />
In Bezug auf die einfache Integration der Ansätze in das Unternehmen liegen die<br />
Vorteile bei der Vorgehensweise nach ASI. Diese bietet einen höheren Nutzen sofort<br />
nach der Einführung, ist leichter zu erlernen und hat eine höhere<br />
Anwendungsfreundlichkeit. Beide Ansätze haben allerdings Mängel bei der<br />
Anpassbarkeit und erfordern Vorkenntnisse für die Anwendung.<br />
In Bezug auf die Ganzheitlichkeit erweist sich der Ansatz von Akao vorteilhafter.<br />
Ausschlaggebend sind die integrierte Kostenentwicklung, die beim ASI-Ansatz<br />
unzureichend ist, und die vollständige Betrachtungsweise. Die Implementierung<br />
anderer QM-Methoden ist bei beiden Ansätzen gut möglich. Auch die geforderte<br />
Überwachung eines Projektes kann teilweise erfüllt werden. Beide Methoden erfüllen<br />
diese Anforderungen der Funktionssicherheit recht gut durch hohe Reproduzierbarkeit<br />
der Ergebnisse, die Beobachtung des Standes der Technik und eine hohe Neutralität.<br />
- 25 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Allerdings weist die Vorgehensweise nach ASI eine noch höhere Planungssicherheit<br />
auf [Hoffmann '97].<br />
Bei der Frage nach der Relevanz der Ansätze für die Praxis scheint sich die Literatur<br />
einig zu sein. Der Ansatz nach ASI ist nicht nur der bekanntere, sondern auch der am<br />
häufigsten angewendete Ansatz. So schreibt Pfeifer: “In nahezu allen<br />
Anwendungsfällen gehen Unternehmen nach ASI vor“ [Pfeifer '01], das QM-InfoCenter<br />
spricht von „den meist gebräuchlichen vier Phasen“ [Saatweber '06] und Kämpf meint:<br />
„Die gegenwärtig vorherrschende Anwendungspraxis in den USA und in Europa<br />
orientiert sich an der durch das Institut der Amerikanischen Zulieferindustrie<br />
(American Supplier Institute) formalisierten Vorgehensweise“ [Kämpf '06]. Weiter<br />
glaubt Hoffmann: “Der am besten geeignete Ansatz ist der ASI-Ansatz“ [Hoffmann<br />
'97]. QM-Trends bestätigen: „Dieses Konzept stellt eine standardisierte<br />
Vorgehensweise mit zahlreichen erfolgreichen Anwendungen in amerikanischen<br />
Unternehmen“ dar [Fachbibliothek '06].<br />
2.2 Strukturierungsmöglichkeiten für Kundenanforderungen<br />
Als kundenseitige Eingangsgrößen in eine QFD werden sowohl die Anforderungen<br />
selbst, als auch die jeweiligen Gewichtungen genutzt. Die Problematik bei der<br />
Betrachtung der Anforderungen und ihren Gewichten ist vielschichtig: Häufig werden<br />
Anforderungen unterschiedlicher Detailierungsstufe in einer Ebene in die QFD<br />
eingegeben. Zum Teil werden auch Anforderungen in diese eine Ebene gegeben, die<br />
nicht miteinander vergleichbar sind. Bei genauerer Analyse dieser Vorgehensweise ist<br />
schnell erkennbar, dass eine solch fehlerhafte Gruppe von Eingangsgrößen nur zu<br />
falschen Ergebnissen einer QFD führen kann. Um nun zu vermeiden, dass die<br />
Anforderungen untereinander nicht vergleichbar sind (Vergleich von Äpfeln mit<br />
Birnen), sollen die Anforderungen entsprechend sortiert bzw. strukturiert werden.<br />
Hier wird eine Eingrenzung der Thematik bzw. der Strukturierungsmöglichkeiten auf<br />
den Anwendungsfall der intralogistischen Anlagen vorgenommen. Im Folgenden<br />
werden unterschiedliche Möglichkeiten zur Strukturierung von Anforderungen an<br />
intralogistische Anlagen zunächst allgemein und dann exemplarisch beschrieben.<br />
- 26 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Im Allgemeinen liefert die Literatur verschiedenste Ansätze zur Anforderungsstrukturierung,<br />
welche die unterschiedlichsten Eigenschaften, sowie Vor- und<br />
Nachteile aufweisen [Balderjahn '98, Borchert '03, Bors '95, Brandenburg '02,<br />
Brückmann '04, Danner '96, Ehrlenspiel '03, Geisinger '99, Gierl '03, Groß-Engelmann<br />
'99, Größer '92, Hansen '02, Heimannsfeld '01, Herrmann '99, Hinterhuber '98, Krusche<br />
'00, Pahl '05, Pfeifer '03, Sauerwein '02, Schuckel '98, Stauss '96, URL11, Weckenmann<br />
'99, Wenzke '03].<br />
Betrachtet man die Vielzahl an Modellen, so lässt sich zunächst feststellen, dass<br />
diese in fünf verschiedene Kategorien eingeteilt werden können:<br />
• Strukturierung nach Merkmalen<br />
• Hierarchische Strukturierung<br />
• Strukturierung aus konstruktionstechnischer Sicht<br />
• Strukturierungsansätze im Qualitätsmanagement<br />
• Sonstige Strukturierungsverfahren<br />
Da in vielen Anforderungen dargelegt wird, welche Eigenschaften bzw. (Produkt-)<br />
Merkmale eine Anlage aufweisen soll, ist eine Strukturierung der Anforderungen nach<br />
Merkmalen möglich und auch sinnvoll. In der Literatur sind mehrere Verfahren zur<br />
Einteilung nach Produktmerkmalen in so genannte Klassen bekannt, welche für die<br />
Strukturierung von Anforderungen genutzt werden können, obwohl diese Verfahren<br />
ursprünglich nicht hierzu entwickelt wurden. „Eine vollständige Zuordnung von<br />
Anforderungen zu entsprechenden Klassen kann hiermit jedoch nicht erreicht werden,<br />
da sich viele Anforderungen nicht auf Produktmerkmale beziehen (z.B. Anforderungen,<br />
die sich auf Prozesse beziehen, organisatorische Forderungen und<br />
Randbedingungen)“ [Krusche '00]. Dennoch werden diese Verfahren zunächst nicht<br />
außer Acht gelassen und sind hier beispielsweise genannt: Strukturierung nach<br />
Wögebauer, Verzeichnis technischer Eigenschaften nach Kesselring, VDI Richtline<br />
2225, Eigenschaftskategorien nach Hubka, Einteilung von Produktmerkmalen<br />
technischer Systeme nach DIN 2330 [Krusche '00].<br />
Die hierarchische Strukturierung strebt „eine Reduzierung bzw. Bündelung der meist<br />
relativ großen Anzahl von Forderungen“ an [Geisinger ´99]. Die Anforderungen werden<br />
folglich zu Gruppen zusammengefasst, welche anschließend auf ihre Beziehungen<br />
untereinander untersucht werden. Hieraus lässt sich dann ein so genanntes<br />
Baumdiagramm erstellen. „Ein Baumdiagramm ist eine graphische Darstellung,<br />
welche die Beziehungen zwischen einzelnen Elementen eines Netzwerkes zueinander<br />
(also ihre Verwandtschaft oder hierarchische Abhängigkeiten) durch Verbindungslinien<br />
darstellt.“ [URL01]. In diese Gruppe lassen sich die folgenden Verfahren einordnen:<br />
Hierarchisches Clustern/Clusteranalyse, Group Consensus Process/Customer Sort<br />
- 27 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
and Cluster Process /Customer Input Process, KJ-Methode [URL13].<br />
Innerhalb des Entstehungsprozesses neuer Produkte ist die Bedeutung einer<br />
korrekten Aufgabenklärung und der daraus folgenden Anforderungsermittlung<br />
hervorzuheben. Verschiedene Ansätze aus der Konstruktionsmethodik verfolgen dabei<br />
das Ziel, möglichst vollständig alle an das neue Produkt gestellten Anforderungen zu<br />
ermitteln. Die zu diesem Zweck im Folgenden dargestellten Methoden können jedoch,<br />
obgleich vorrangig als Assoziationshilfen gedacht, ebenso als adäquate<br />
Strukturierungsmethoden angewendet werden:<br />
• Liste mit Hauptmerkmalen nach Pahl und Beitz [Pahl '05]<br />
• Einteilung nach Hauptmerkmalen nach Krusche [Krusche '00]<br />
• Klassifikation nach Ehrlenspiel [Ehrlenspiel '03]<br />
• Klassifizierung nach VDI 2247<br />
Die Erfüllung von Kundeninteressen durch die Umsetzung im<br />
Produktentwicklungsprozess und die bewusste Einbeziehung von Kundenwünschen<br />
spielt insbesondere im Qualitätsmanagement eine sehr wichtige Rolle. Daher finden<br />
sich auch in diesem Bereich verschiedene Verfahren, die sich mit der Verarbeitung von<br />
Kundenanforderungen an ein Produkt beschäftigen. Hervorzuheben sind aus diesem<br />
Bereich das Kano-Modell, sowie das ServQual-Modell.<br />
Zusätzlich zu den bisherigen Verfahren beschäftigen sich noch weitere Quellen mit der<br />
Strukturierung von Anforderungen, welche jedoch keiner der vorherigen Kategorien<br />
explizit zugeordnet werden können und deshalb unter die Kategorie Sonstige<br />
Methoden fallen. Hierbei handelt es sich um<br />
• Strukturierung nach Myers und Shocker [Schuckel '98]<br />
• Strukturierung nach Tanaka [Geisinger '99]<br />
• Strukturierung nach Sakowski [Crostack '06a]<br />
• Strukturierung nach funktionalen und nichtfunktionalen Anforderungen nach<br />
Schienmann [Schienmann '02]<br />
• 10 Einteilungsverfahren für Anforderungen nach Krusche [Krusche '00]<br />
Von den hier geschilderten Modellen werden im Folgenden noch die vier für eine<br />
Strukturierung von Anforderungen für eine intralogistische Anlage am geeignetesten<br />
erachteten Modelle detaillierter diskutiert.<br />
- 28 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.2.1 KANO-Modell<br />
Das KANO-Modell wurde 1978 von Professor Dr. Noriaki Kano an der Universität in<br />
Tokio zur Analyse von Kundenanforderungen entwickelt. Mit dem Modell ist es<br />
möglich, die Kundenanforderungen zu strukturieren und gleichzeitig ihren Einfluss auf<br />
die Kundenzufriedenheit zu bestimmen [Kano '84].<br />
Das Modell unterscheidet drei Ebenen der Qualität:<br />
• Basisfaktoren<br />
• Leistungs- und Qualitätsfaktoren<br />
• Begeisterungsfaktoren<br />
Kundenzufriedenheit<br />
Sehr zufrieden<br />
Unerwartete,<br />
unausgesprochene<br />
Merkmale<br />
sehr gering<br />
Zeit<br />
vorausgesetzte,<br />
unausgesprochene<br />
Merkmale<br />
erwartete,<br />
ausgesprochene<br />
Merkmale<br />
Sehr hoch<br />
Grad der<br />
Ausführung<br />
sehr unzufrieden<br />
Abbildung 5: KANO-Modell [Rupp '02]<br />
Abbildung 5 veranschaulicht den Verlauf der Kurven der drei unterschiedlichen<br />
Faktoren. Die untere Kurve stellt die Grundanforderungen (Basisfaktoren) dar, die so<br />
grundlegend und selbstverständlich sind, dass sie dem Kunden erst bei<br />
Nichterfüllung bewusst werden.<br />
Die mittlere Kurve im Modell spiegelt die Leistungs- und Qualitätsfaktoren wieder. Im<br />
Gegensatz zu den Basisfaktoren sind diese Faktoren dem Kunden bewusst. Es sind<br />
- 29 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
genau diejenigen Anforderungen, die der Kunde explizit z.B. an ein Produkt stellt. Sie<br />
können je nach Erfüllungsgrad einen hohen Zufriedenheitsgrad hervorrufen, aber auch<br />
einen sehr geringen im Fall der Nichterfüllung.<br />
Die obere Kurve repräsentiert diejenigen Produktmerkmale, die nach Kano „den<br />
eigentlichen Unterschied zu konkurrierenden Produkten ausmachen“ [Pfeifer '01]. Es<br />
sind Merkmale, mit denen der Kunde nicht unbedingt rechnet. Im Gegensatz zu den<br />
bereits genannten Kurven führt dieser Faktor zur Begeisterung des Kunden und diese<br />
Produktmerkmale werden entsprechend auch Begeisterungsmerkmale genannt.<br />
Festzuhalten ist zudem, dass sich über die Zeit die Zuordnung der Merkmale zu den<br />
einzelnen Gruppen ändern kann. So kann z.B. ein Begeisterungsmerkmal im Laufe der<br />
Zeit zu einer Basisanforderung werden. Als Beispiel sei hier das ABS beim Automobil<br />
genannt. Früher galt dies als Begeisterungsmerkmal, aber im Laufe der Zeit ist es zu<br />
einer Basisanforderung geworden [Pfeifer '01].<br />
Um die Eigenschaften einteilen zu können, wird ein Kano-Fragebogen verwendet.<br />
Dieser stellt dem Befragten jede Frage in zweifacher Form: Zuerst wird hinsichtlich<br />
der Beurteilung gefragt, wenn die Eigenschaft gegeben oder hoch ist (funktionale<br />
Frage) und anschließend, wenn die Eigenschaft nicht gegeben oder niedrig ist<br />
(dysfunktionale Frage). Es werden fünf Antwortmöglichkeiten jeweils zur Verfügung<br />
gestellt (z.B. „das würde mich sehr freuen“, „das setze ich voraus“, „das ist mir egal“,<br />
„das könnte ich in Kauf nehmen“). Anhand der Antwortmöglichkeiten erfolgt eine<br />
Einstufung in die drei Faktoren (Basis, Leistungs- und Qualitäts,<br />
Begeisterungsfaktoren) [Crostack '06b, Sauerwein '00a, Sauerwein '96, Sauerwein<br />
'00b].<br />
Kritische Bewertung des Modells<br />
Das Kano-Modell ermöglicht eine Gliederung jeglicher Anforderungen, die an eine<br />
logistische Anlage gestellt werden, in drei Kategorien, wobei die Auswertung der<br />
Befragungsmethode entscheidet, welche Anforderung zu welchen der drei Faktoren<br />
zählen soll. Zudem werden die sich mit der Zeit wandelnden Anforderungen ebenfalls<br />
innerhalb der Strukturierung nach Kano erfasst.<br />
- 30 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.2.2 Der Lagerprozess<br />
Der Lagerprozess kann im Gegensatz zum Produkt-Lebenszyklus sowohl<br />
Anforderungen beinhalten, die direkt die logistische Anlage betreffen, als auch<br />
Anforderungen, die die Produkte anbelangen, die durch eine logistische Anlage geführt<br />
werden. Der Arbeitsprozess setzt sich wie in Abbildung 6 dargestellt aus den<br />
folgenden fünf Teilprozessen zusammen.<br />
Wareneingang I-Punkt Einlagerung Kommissionierstrasse Warenausgang<br />
Abbildung 6: Die fünf Bereiche des Lagerprozesses<br />
Der Wareneingang ist der Bereich, in dem die Ware physisch übernommen wird [Ten<br />
Hompel '06a]. Hinsichtlich der gegebenen Modalitäten bedeutet dies, dass in diesem<br />
Bereich Anforderungen zu finden sind, die zum Beispiel den Übergabezeitpunkt des<br />
Produktes durch die logistische Anlage vom Hersteller zum Kunden zu einem<br />
bestimmten Termin bestimmen. Zudem kann dieses Intervall Anforderungen<br />
beinhalten, die sich mit den anzuliefernden Produkten auseinandersetzen.<br />
Der I-Punkt (Identifikationspunkt) beinhaltet eine Reihe von materialflusstechnischen<br />
Funktionen. Nach dem Wareneingang erfolgt die Identifikation der Produkte. Die<br />
Identifikation überprüft datentechnisch die Ware, zudem werden dort die Lagerplätze<br />
definiert. Außerdem werden Gewicht, Form, Ladeeinheitenkontur und mechanischer<br />
Zustand von z.B. Paletten kontrolliert.<br />
Der folgende Prozess ist die Einlagerung. Dieser „fasst alle datentechnischen und<br />
operativen Vorgänge unter einem Begriff zusammen, die vom Eintreffen einer<br />
Ladeeinheit in das (fördertechnische) System bis zur Ablage auf einem Lagerplatz<br />
ablaufen“ [Ten Hompel '06a]. Dieses Intervall beinhaltet vorrangig Anforderungen, die<br />
die Produkte anbelangen, die für eine logistische Anlage benötigt werden.<br />
- 31 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
In der Kommissionierstraße werden Einzelpositionen zu Aufträgen zusammengestellt.<br />
Dabei hat die Kommissionierung das Ziel, aus einer Gesamtmenge von Gütern<br />
Teilmengen aufgrund von Aufträgen zusammenzustellen [VDI3590].<br />
Aus dem Blickwinkel des Materialflusses betrachtet, werden in diesem Bereich<br />
folgende Grundfunktionen ausgeführt:<br />
• Bewegung der Güter zur Bereitstellung<br />
• Bereitstellung<br />
• Fortbewegung des Kommissionierers zur Bereitstellung<br />
• Entnahme der Güter durch den Kommissionierer<br />
• Transport der Entnahmeeinheit zur Abgabe<br />
• Abgabe der Entnahmeeinheit<br />
• Transport der Kommissioniereinheit zur Abgabe<br />
• Rücktransport der angebrochenen Ladeeinheit [Ten Hompel '06a]<br />
Der Warenausgang folgt direkt nach dem Kommissionieren und Verpacken. Die Ware<br />
wird in diesem Prozess auftragsgerecht bereitgestellt, um nach dem Holprinzip vom<br />
Auftraggeber oder einer Spedition abgeholt bzw. direkt zum Empfänger gebracht zu<br />
werden [Ten Hompel '06a].<br />
Kritische Bewertung des Modells<br />
Bei diesem Modell ist festzuhalten, dass es sowohl Anforderungen beinhaltet, die<br />
direkt an eine logistische Anlage gestellt werden, als auch Anforderungen, die die zu<br />
transportierenden Güter anbelangen. Problematisch könnte die eindeutige Zuordnung<br />
der Anforderungen sein. Wenn diese Schwierigkeit gelöst ist, sind jegliche Arten von<br />
Anforderungen in diesem Modell eindeutig zuzuordnen.<br />
- 32 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.2.3 Einsatz- und Auswahlkriterien für Sortiersysteme nach Jodin und ten<br />
Hompel [Ten Hompel '06b]<br />
Die von ten Hompel vorgeschlagene Strukturierung von Anforderungen bei Sortiersystemen<br />
enthält, wie in Abbildung 7 dargestellt, vier Aspekte.<br />
Einsatz- und Auswahlkriterien<br />
Einsatz- und Auswahlkriterien<br />
gutspezifisch<br />
gutspezifisch<br />
systemspezifisch<br />
systemspezifisch<br />
organisatorisch<br />
organisatorisch<br />
übergreifend<br />
übergreifend<br />
Abbildung 7: Einsatz und Auswahlkriterien von logistischen Anlagen<br />
Die vier Gruppen werden im Folgenden näher beschrieben.<br />
Systemspezifische Kriterien<br />
Die Systemspezifischen Kriterien beinhalten alle Anforderungen, die für den<br />
Einsatzbereich des Sortiersystems zuständig sind. Abbildung 8 zeigt einige mögliche<br />
Elemente, die zu den systemspezifischen Kriterien gezählt werden können. Da die<br />
Definition von den systemspezifischen Kriterien auf Sortiersysteme zugeschnitten ist,<br />
muss der Inhalt der Definition den gegebenen Modalitäten einer ganzen<br />
intralogistischen Anlage angepasst werden. Am Beispiel einer logistischen Anlage<br />
beinhalten die systemspezifischen Kriterien außerdem noch Anforderungen, die für<br />
den Einsatzbereich an Kommissionier- und Transportsystemen genannt werden.<br />
systemspezifisch<br />
Zahl der Ausschleuspositionen Sortierleistung Fördergeschwindigkeit<br />
Endstellenanzahl<br />
Länge des Verteilförderers<br />
Anordnung der Endstellen<br />
Speicherkapazität<br />
der Endstellen<br />
Abbildung 8: Systemspezifische Kriterien<br />
- 33 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Gutspezifische Kriterien<br />
Die gutspezifischen Kriterien beinhalten, wie Abbildung 9 zeigt, Anforderungen, die<br />
sich mit der Form, Anmessung, Festigkeit, Gewicht etc. des (zu fördernden) Gutes<br />
auseinandersetzen. Logistische Anlagen weisen z. B. bei den zu transportierenden<br />
Gütern eine große Bandbreite auf, da sie sich durch verschiedenste Eigenschaften<br />
auszeichnen.<br />
gutspezifisch<br />
Form Abmesung Endstellenanzahl<br />
Festigkeit<br />
Gewicht<br />
Schwerpunktlage<br />
Reibverhalten<br />
Abbildung 9: Gutspezifische Kriterien<br />
Organisatorische Kriterien<br />
Diese Kriterien sind aus der Organisation und dem Betriebssystem entstanden und<br />
beinhalten die dargestellten Anforderungen (Abbildung 10). Zu dem kommen weitere<br />
Anforderungen, die speziell auf eine logistische Anlage zutreffen.<br />
organisatorisch<br />
Endstellenentleerung Art der Zuführung Betriebsart<br />
Abbildung 10: Organisatorische Kriterien<br />
- 34 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Übergreifende Kriterien<br />
Die übergreifenden Kriterien beinhalten alle Anforderungen, die keiner der genannten<br />
Klassifikationen zugeordnet werden können. Abbildung 11 beinhaltet exemplarisch<br />
einige Anforderungen. Diese Liste kann beliebig ergänzt werden, sobald eine<br />
Anforderung weder den systemspezifischen, gutspezifischen, noch organisatorischen<br />
Kriterien zugeordnet werden kann.<br />
übergreifend<br />
Flächenbedarf Bauhöhe Investitionskosten<br />
Betriebskosten<br />
Geräuschemissionen<br />
Erweiterungsfähigkeit<br />
Raumgängigkeit<br />
Verfügbarkeit<br />
Abbildung 11: Übergreifende Kriterien<br />
Kritische Bewertung des Modells<br />
Das hier vorgestellte Modell hat den Vorteil, dass es speziell auf den Anwendungsfall<br />
einer logistischen Anlage zugeschnitten ist und somit die fachspezifischen<br />
Anforderungen überschaubar strukturiert. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass<br />
durch das Intervall „übergreifend“ prinzipiell jegliche Art von Anforderung, wenn sie in<br />
keine der anderen Gruppen gehört, in diese eingeordnet werden kann.<br />
Zudem ist die die Problematik der Überschneidung von Strukturklassen durch die<br />
eindeutige Definition der vier logistik-spezifischen Kategorien gelöst.<br />
Kritisch sollte hinterfragt werden, ob es sinnvoll ist, eine Kategorie zu schaffen, die<br />
sehr unterschiedliche Anforderungen, wenn sie in keine der anderen Gruppen gehören,<br />
in sich zusammenfasst. Dieses Modell weist keine Wichtungsmöglichkeiten der<br />
Anforderungen auf. Da es für die QFD erforderlich ist, dass die Anforderungen<br />
gewichtet vorliegen, ist in weiteren Schritten zu prüfen, ob Anforderungen in diesem<br />
Modell in irgendeiner Form gewichtet werden können.<br />
- 35 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.2.4 Sakowski-Modell [Crostack '06a]<br />
Das von Sakowski entwickelte Modell beschäftigt sich mit der Systematisierung von<br />
Anforderungen an eine logistische Anlage. Die Anforderungen werden in sechs Klassen<br />
eingeordnet.<br />
• Personelle Anforderungen<br />
• Betriebswirtschaftliche Anforderungen<br />
• Informationsverarbeitungsanforderungen<br />
• Produktionstechnische Anforderungen<br />
• Technische Anforderungen<br />
• Räumlich-betriebliche Anforderungen<br />
Die dargestellten Anforderungslisten (s. Abbildung 12) wurden von Sakowski erstellt<br />
und beinhalten allgemeine Anforderungen an eine logistische Anlage. Die Liste soll an<br />
dieser Stelle als Beispiel angeführt werden.<br />
- 36 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Räumlich-betriebliche Anforderungen<br />
Technische Anforderungen<br />
Produktionstechn.<br />
Anforderungen<br />
A1<br />
Die logistische Anlage muss jederzeit mit möglichst<br />
geringem Aufwand erweiterbar sein.<br />
B1<br />
Die logistische Anlage kann in hohem<br />
Maße weitere Betriebsmittel benötigen.<br />
C1<br />
Die Anlage muss über einen hohen<br />
Durchsatz verfügen.<br />
A2<br />
Die logistische Anlage muss flurfrei installiert<br />
werden.<br />
B2<br />
Die logistische Anlage kann häufig gewartet<br />
werden.<br />
C2<br />
Die Anlage darf annähernd keine<br />
Ausfallzeiten aufweisen.<br />
A3<br />
Die logistische Anlage muss flurfrei betrieben<br />
werden.<br />
B3<br />
Die logistische Anlage kann Fremdwartung<br />
benötigen.<br />
C3<br />
Die Anlage darf keine Beschädigungen am<br />
Fördergut verursachen.<br />
A4<br />
Die logistische Anlage benötigt eine Sortierfunktion.<br />
B4<br />
Die logistische Anlage kann hohen<br />
Sicherungsaufwand benötigen.<br />
C4<br />
Die Anlage muss über Puffermöglichkeiten<br />
verfügen.<br />
A5<br />
Die logistische Anlage muss schienenlos betrieben<br />
werden.<br />
B5<br />
Die logistische Anlage kann bei laufendem<br />
Betrieb gewartet werden.<br />
C5<br />
Der Automatisierungsgrad der Anlage<br />
muss möglichst hoch sein.<br />
A6<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein in der<br />
Fördermenge.<br />
B6<br />
Die logistische Anlage kann ohne<br />
Fachwissen gewartet werden.<br />
C6<br />
Die Ladungsträger müssen wieder<br />
verwendbar sein.<br />
A7<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein in den<br />
Abmessungen des Förderguts.<br />
B7<br />
Die logistische Anlage kann Raum für<br />
Zusatzaggregate beanspruchen.<br />
C7<br />
Die Anlage darf keine Ausfallzeiten<br />
aufweisen.<br />
A8<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein beim<br />
Gewicht des Förderguts.<br />
C8<br />
Die Anlage darf keine Rüstzeiten erfordern.<br />
A9<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein in Stetig-<br />
/Unstetigförderung.<br />
C9<br />
Die Bedienfehlerquote muss minimal<br />
bleiben.<br />
A10<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein in<br />
Streckenführung.<br />
C10<br />
Die Anlage muss auf hohe Gewichte<br />
ausgelegt sein.<br />
A11<br />
Die logistische Anlage muss variabel sein in Quelle-/<br />
Senke – Verhältnis.<br />
A12<br />
Die logistische Anlage muss Stückgut fördern.<br />
A13<br />
Die logistische Anlage muss Schüttgüter fördern.<br />
A14<br />
Die Anlage muss stetig fördern<br />
A15<br />
Die Anlage muss unstetig fördern.<br />
Informationsverarbeitungsanforderungen<br />
Betriebswirtschaftliche<br />
Anforderungen<br />
Personelle Anforderungen<br />
D1<br />
Die Informationsübertragung muss kabellos erfolgen.<br />
E1<br />
Die Anlage muss sich schnell amortisieren.<br />
F1<br />
Die Anzahl der Mitarbeiter für den<br />
laufenden Betrieb der Anlage soll möglichst<br />
gering sein.<br />
D2<br />
Die Datenübertragungsrate muss hoch sein.<br />
E2<br />
Die laufenden Kosten müssen möglichst<br />
gering sein.<br />
F2<br />
Der Schulungsaufwand für das<br />
Wartungspersonal soll möglichst gering<br />
sein.<br />
D3<br />
Die Anlage muss ein Identifizierungssystem<br />
aufweisen.<br />
E3<br />
Die Anlage soll gemietet werden können.<br />
F3<br />
Der Schulungsaufwand für das nutzende<br />
Personal soll möglichst gering sein.<br />
D4<br />
Die Fehlerquote des Identifizierungssystems muss<br />
möglichst gering sein.<br />
E4<br />
Die Anlage soll gekauft werden.<br />
F4<br />
Die Qualifikation der nutzenden Mitarbeiter<br />
soll möglichst gering sein können.<br />
D5<br />
Das Identifizierungssystem muss möglichst viele<br />
Daten speichern.<br />
E5<br />
Die Anlage soll geleast werden.<br />
F5<br />
Schichtbetrieb ist erforderlich.<br />
D6<br />
Das Identifizierungssystem muss möglichst billig<br />
sein.<br />
E6<br />
Die Anschaffungskosten müssen möglichst<br />
gering sein.<br />
F6<br />
Schichtbetrieb ist unmöglich.<br />
D7<br />
Die Informationsweitergabe und Verarbeitung wird<br />
benötigt.<br />
E7<br />
Der Return on Investment soll maximal<br />
sein.<br />
F7<br />
Die Gesamtpersonalkosten sollen<br />
möglichst gering sein.<br />
D8<br />
Die Software muss kompatibel zur vorhandenen<br />
sein.<br />
D9<br />
Das Datenübertragungssystem muss dem<br />
vorhandenen entsprechen.<br />
D10<br />
Die Fehlerquote der Datenübertragung muss<br />
möglichst gering sein.<br />
D11<br />
Das Informationsverarbeitungssystem muss mit<br />
möglichst geringem Aufwand erweiterbar sein.<br />
Abbildung 12: Anforderungskatalog nach Sakowski [Sakowski '05]<br />
- 37 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Kritische Bewertung des Modells<br />
Sicherlich sind noch nicht alle Anforderungen in diesem Modell genannt. Ein großer<br />
Teil der Anforderungen kann jedoch bereits den einzelnen Gruppen eindeutig<br />
zugeordnet werden.<br />
Bei näherer Betrachtung der Anforderungslisten wird dennoch auch deutlich, dass<br />
einige Anforderungen nicht untergebracht werden können. Als Beispiel sei hier die<br />
Anforderung „Rechtliche Aspekte müssen eingehalten werden“ aufgezeigt. Diese<br />
Anforderung lässt sich in keiner der existierenden Anforderungsgruppen unterbringen.<br />
Um der Gefahr vorzubeugen, möglicherweise eine Gruppe zu finden, die wieder nur<br />
spezielle Anforderungen zulässt, scheint es sinnvoller, genau wie in dem Modell<br />
„Einsatz- und Auswahlkriterien einer logistischen Anlage“, eine Gruppe hinzu zu<br />
fügen, die jegliche Art von Anforderungen „auffangen“ kann. Aus diesem Grund soll<br />
eine weitere Gruppe klassifiziert werden, die übergreifende Anforderungen beinhaltet.<br />
Die hinzugekommene Gruppe wird folglich „übergreifende Anforderungen“ genannt.<br />
Übergreifende Anforderungen beinhalten jegliche Art von Anforderungen, die nicht<br />
speziell einer der aufgeführten Anforderungsgruppen zugeordnet werden können. In<br />
Anlehnung an dieses Modell könnten dies zum Beispiel solche Anforderungen sein, wie<br />
sie in Abbildung 13 dargestellt sind, wobei dieses Beispiel sicherlich nicht vollständig<br />
ist.<br />
übergreifend<br />
Gesetze, Normen, Patente Ökologische Aspekte Garantien<br />
Abbildung 13: Übergreifende Anforderungen<br />
2.3 Vergleich verschiedener Priorisierungsverfahren<br />
In diesem Kapitel werden zunächst die Verfahren zur Anforderungspriorisierung<br />
untersucht. Dabei wird ein besonderer Schwerpunkt auf die Nutzwertanalyse (NWA)<br />
gelegt, weil diese - im Gegensatz zum Analytischen Hierarchieprozess (AHP) - im<br />
- 38 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Rahmen der Kundenanforderungspriorisierung und auch bei vielen anderen<br />
Entscheidungsproblemen im deutschsprachigen Raum häufig eingesetzt wird.<br />
Deshalb schließt sich der Beschreibung der NWA ein direkter methodischer Vergleich<br />
zum AHP an. Abschließend werden Vor- und Nachteile verschiedener<br />
Bewertungsverfahren im Hinblick auf die Anforderungsgewichtung diskutiert.<br />
Die zur Anforderungspriorisierung eingesetzten Verfahren können bezüglich ihres<br />
methodischen Umfangs in Bewertungstechniken und -methoden eingeteilt werden. Im<br />
Folgenden soll ein Bewertungsverfahren als Methode bezeichnet werden, wenn der<br />
Gewichtung ein Entscheidungsmodell zugrunde liegt und eine oder mehrere Techniken<br />
zur Entscheidungsfindung herangezogen werden. Demnach ist der AHP eine<br />
Bewertungsmethode und die zugehörige Bewertungstechnik der Paarvergleich.<br />
Bewertungstechniken können auch isoliert, also ohne methodischen Bezug, zur<br />
Priorisierung von Kundenanforderungen eingesetzt werden. Die nachstehende Tabelle<br />
zeigt einige gängige Bewertungsverfahren. Die Methoden sind den jeweils<br />
verwendeten Techniken zugeordnet.<br />
Bewertungstechniken<br />
Ranking<br />
Rating (absolut)<br />
Rating (relativ)<br />
verkürzter Paarvergleich<br />
Paarvergleich nach Saaty<br />
Bewertungsmethoden<br />
Conjoint-Analyse<br />
NWA, Kepner-Tregoe-Verfahren<br />
NWA, Kepner-Tregoe-Verfahren<br />
NWA, Kepner-Tregoe-Verfahren<br />
AHP<br />
Tabelle 1: Techniken und Methoden zur Anforderungspriorisierung<br />
Die obige Auflistung erhebt keinen Anspruch auf Vollständigkeit. Es existieren<br />
zahlreiche andere Bewertungsverfahren und methodische Varianten, die zum Teil<br />
gesichtet wurden, jedoch hier nicht weiter diskutiert werden sollen, weil die jeweilige<br />
Zielsetzung nur einen geringen Überdeckungsgrad mit der hier vorliegenden<br />
Aufgabenstellung hat. Im Folgenden werden nur die aufgeführten Methoden, und<br />
damit auch die Bewertungstechniken, näher erläutert.<br />
- 39 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.3.1 Der Analytische Hierarchieprozess AHP<br />
In diesem Kapitel sollen nach einer kurzen Einführung und Beschreibung der<br />
Charakteristika des AHP die Grundlagen der Methodik näher erläutert werden. Anhand<br />
eines durchgängigen Beispiels wird der Ablauf einer Entscheidungsfindung<br />
ausführlich demonstriert. Die mathematischen Grundlagen des AHP sollen nur<br />
insofern vertieft werden, wie sie für das Verständnis und die Anwendung der Methodik<br />
erforderlich sind. Die nachfolgenden Ausführungen basieren auf den<br />
Grundlagenkapiteln von Saatys „Multicriteria Decision Making – The Analytic Hieracy<br />
Process“[Saaty '90b], falls nicht auf andere Quellen verwiesen wird.<br />
2.3.1.1 Einführung<br />
Der AHP ist eine von dem Mathematiker Dr. Thomas Saaty (University of Pittsburgh,<br />
USA) Anfang der 70er Jahre entwickelte Methode zur Unterstützung komplexer<br />
Entscheidungsprozesse. Der AHP ist<br />
• „analytisch“, da alle relevanten Einflussgrößen auf ein zuvor definiertes<br />
Entscheidungsproblem umfassend analysiert werden<br />
• „hierarchisch“, da die zuvor erfassten Einflussgrößen hierarchisch<br />
strukturiert werden<br />
• ein „Prozess“, da die einzelnen Ablaufschritte Bestandteil eines<br />
problemneutralen, prozessualen Ablaufes sind [Meixner '02]<br />
Zur Problembeschreibung können sowohl quantitative als auch qualitative<br />
Einflussgrößen herangezogen werden. Die relative Wichtigkeit qualitativer Größen wird<br />
in Paarvergleichen mit Hilfe einer vorgegebenen Skala ermittelt. Quantitative Größen<br />
können direkt in die Bewertung integriert werden. Zudem kann die Logik der Einzelentscheidungen<br />
bestimmt werden, da der AHP im Gegensatz zu anderen relativen<br />
Gewichtungsmethodiken, wie z. B. der Nutzwertanalyse, mathematisch fundiert ist.<br />
Unter den Einflussgrößen eines Problems sind sowohl die Spezifikationsmerkmale als<br />
auch die jeweiligen Lösungsmöglichkeiten zu verstehen. In der Sprache des AHP<br />
werden die Spezifikationsmerkmale als Kriterien und die Lösungsmöglichkeiten als<br />
Alternativen bezeichnet. Einzelne Kriterien können wiederum durch weitere<br />
Merkmale, so genannte Subkriterien, beschrieben werden.<br />
Der AHP wird derzeit zur Unterstützung zahlreicher Entscheidungsprozesse in<br />
Forschung, Wirtschaft und Politik weltweit eingesetzt. Eine von Saaty erstellte<br />
Sammlung von mehreren hundert praxisorientierten AHP-Entscheidungsmodellen<br />
- 40 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
efasst sich u. a. mit volkswirtschaftlichen, betriebswirtschaftlichen, juristischen,<br />
energiewirtschaftlichen und medizinischen Entscheidungsproblemen [Saaty '96]. Im<br />
Gegensatz zu Amerika und Japan findet der AHP als Managementinstrument in Europa<br />
bisher nur in den skandinavischen Ländern, Österreich und der Schweiz größere<br />
Beachtung [URL06].<br />
Um einen detaillierteren Einblick in das Konzept der Methodik zu bekommen, werden<br />
im folgenden Abschnitt die Charakteristika des AHPs näher erläutert, bevor<br />
anschließend die methodischen Grundlagen vermittelt werden. In Kapitel 2.3.6 erfolgt<br />
eine direkte Gegenüberstellung mit der NWA sowie anderen Techniken und Methoden<br />
zur Unterstützung der Entscheidungsfindung. Auch hier wird die Diskussion der<br />
jeweiligen Vor- und Nachteile vorrangig auf den speziellen Anwendungsfall der<br />
Anforderungsgewichtung ausgerichtet sein.<br />
2.3.1.2 Charakteristika des AHP<br />
Saaty hat den AHP mit dem Ziel entwickelt, ein einfaches und flexibles Werkzeug zur<br />
Unterstützung von Entscheidungsprozessen zu schaffen. Sein Motto lautet: „What we<br />
need is not a more complicated way of thinking, since it is difficult enough to do<br />
simple thinking“. Dass er die an die Entwicklung der Methodik gestellten<br />
Anforderungen erfolgreich umgesetzt hat, zeigen die vielen Vorteile des AHP im<br />
Vergleich zu anderen Decision Support Systemen (DSS). DSS sind im weiteren Sinne<br />
Methodiken und im engeren Sinne Softwarelösungen, die eine Entscheidungsfindung<br />
bei komplexen Problemen unterstützen sollen. Die oft von Managern beklagten<br />
allgemeinen Nachteile von DSS, wie z. B. mangelnde Robustheit und Flexibilität, die<br />
komplizierte Anwendung sowie teuere Softwarelösungen, kann der AHP leicht<br />
entkräften, wie die folgenden Ausführungen zeigen werden [Meixner '02].<br />
Intuitive Anwendung:<br />
Der AHP ist einfach und intuitiv anwendbar, da das Ablaufschema der Methodik dem<br />
menschlichen Denkmuster entspricht. Auch ohne methodische Herangehensweise<br />
wird ein Entscheidungsproblem – bewusst oder unbewusst – vom<br />
Entscheidungsträger in all seine Einflussgrößen zerlegt und einzelne<br />
Lösungsmöglichkeiten im Hinblick auf die zuvor definierten Merkmale bewertet<br />
[Meixner '02]. Ein einfaches Beispiel soll dies verdeutlichen:<br />
Ein Supermarkt verfügt oftmals über eine Fülle an Auswahlmöglichkeiten für eine<br />
bestimmte Produktart, wie z. B. für Waschmittel. Der Kunde will das für ihn<br />
bestmögliche Produkt erwerben. Er löst dieses Entscheidungsproblem, indem er<br />
- 41 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Produktmerkmale, wie z. B. Qualität, Kosten, Design, usw. definiert und die einzelnen<br />
Konkurrenzprodukte im Hinblick auf diese Merkmale bewertet.<br />
Der AHP systematisiert dieses Prinzip, indem zunächst alle Einflussgrößen auf ein<br />
Entscheidungsproblem gesammelt werden müssen und in einem zweiten Schritt die<br />
Abhängigkeiten zwischen den einzelnen Größen durch die Einbindung in eine<br />
hierarchische Struktur berücksichtigt werden können. Dies ist insbesondere bei<br />
komplexeren Auswahlentscheidungen von großer Bedeutung. Der AHP sollte immer<br />
dann angewendet werden, wenn ein Entscheidungsproblem aufgrund seiner<br />
Komplexität nicht unmittelbar, also ohne fundierte Analyse seiner Struktur, gelöst<br />
werden kann.<br />
Entscheidungsqualität und Transparenz:<br />
Der Prozess der Hierarchisierung und die sich hieran anschließende Bewertung der<br />
Kriterien und Alternativen in Paarvergleichen fordern den Entscheider heraus, sich mit<br />
dem zugrunde liegenden Problem intensiv zu beschäftigen. Für das Hierarchiedesign<br />
werden umfangreiche Kenntnisse vorausgesetzt. Hierdurch können die<br />
Einflussfaktoren in ein hierarchisches Modell integriert werden, das die Realität<br />
hinreichend genau widerspiegelt. Die relative Bewertung zweier Einflussgrößen setzt<br />
voraus, dass der Entscheider mit dem Problem vertraut ist. Nur so kann er in der Lage<br />
sein, zwei Elemente im Hinblick auf ein übergeordnetes Kriterium miteinander zu<br />
vergleichen.<br />
Die Gliederung eines Entscheidungsproblems in seine Teilprobleme und die sich<br />
hieran anknüpfende lokale Bewertung von Einflussgrößen in Paarvergleichen, im<br />
Gegensatz zu einer globalen Bewertung des Gesamtproblems, hat zudem den Vorteil,<br />
dass nur wenige Informationen gleichzeitig verarbeitet werden müssen. Somit wird<br />
vermieden, dass der Entscheider mit der Bewertung überfordert ist. Die Güte jeder<br />
einzelnen Entscheidung und damit auch des Gesamtergebnisses wird dadurch erhöht,<br />
da sich letzteres aus der Verdichtung der Teilgewichtungen zusammensetzt.<br />
Ist eine Entscheidungsfindung durch den AHP unterstützt worden, so kann der<br />
Anwender nachweisen, dass er sich mit der Entscheidungssituation ausführlich<br />
beschäftigt hat und erklären, wie sich die Gesamtlösung aus den Gewichtungen der<br />
einzelnen Einflussgrößen zusammensetzt. Die sich jeder Einzelbewertung<br />
anschließende Konsistenzprüfung ermöglicht zudem eine Aussage über die Logik der<br />
Gewichtungen. Dadurch, dass zweifelhafte Teilentscheidungen wiederholt werden<br />
müssen, können durch Anwendung des AHP nur Lösungen gefunden werden, die in<br />
sich stringent sind.<br />
- 42 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Eine Entscheidung kann jedoch niemals, auch nicht durch Anwendung einer<br />
analytischen Methodik, objektiviert werden, da sie immer nur aus der Sicht des<br />
Entscheiders eine optimale Lösung des Problems darstellt. Der AHP kann einem<br />
Entscheidungsträger aber helfen, eine gewählte Lösung gegenüber sich selbst und<br />
Dritten, die von den Konsequenzen der Entscheidung beeinflusst werden, zu<br />
bekräftigen. Zur Erläuterung soll das im vorherigen Abschnitt gewählte Beispiel erneut<br />
herangezogen werden.<br />
Kunde A präferiert unter Abwägung aller Einflussgrößen ein bestimmtes Waschmittel<br />
(im Vergleich zu den anderen zur Auswahl stehenden Produkte). Kunde B wählt<br />
hingegen ein ganz anderes Waschmittel und ist ebenfalls der Meinung, die (für ihn)<br />
beste Entscheidung getroffen zu haben. Die Gewichtung von Einflussgrößen kann<br />
folglich nicht verallgemeinert werden und liefert stets eine subjektive Aussage über<br />
die zu bewertenden Merkmale. In dem gewählten Beispiel könnte der AHP helfen, der<br />
jeweils anderen Partei die eigene Entscheidung zu erläutern.<br />
Akzeptanz durch Gruppenentscheidungen:<br />
Die Akzeptanz einer Entscheidung kann zudem dadurch erhöht werden, dass all<br />
diejenigen an einer Lösungsfindung mitwirken, die die Entscheidung letztlich zu<br />
verantworten haben oder von ihren Auswirkungen unmittelbar betroffen sind. Der AHP<br />
unterstützt zwei unterschiedliche Arten von Gruppenentscheidungen. Zum einen kann<br />
die Entscheidungsfindung gemeinschaftlich im Team erfolgen. Eine andere<br />
Möglichkeit besteht darin, dass alle Beteiligten getrennt urteilen und die<br />
Einzelergebnisse anschließend zu einer Gesamtlösung statistisch verdichtet werden.<br />
Hierfür kann zwischen zwei verschiedenen Algorithmen gewählt werden. Darüber<br />
hinaus können allen Befragten unterschiedliche Gewichtungsfaktoren zugeordnet<br />
werden.<br />
Qualitative und quantitative Bewertung von Einflussgrößen:<br />
Ein großer Vorteil des AHP im Vergleich zu anderen Entscheidungstools ist, dass<br />
sowohl qualitative als auch quantitative Daten in die Entscheidung mit einbezogen<br />
werden können. Oftmals kann ein Entscheidungsproblem nicht ausschließlich durch<br />
harte oder weiche Kriterien beschrieben werden. Viele DSS können aber nur einen der<br />
beiden Bewertungstypen verarbeiten oder erfordern zumindest eine komplizierte<br />
Umrechnung.<br />
Mit dem AHP können die verschiedenen Einflussgrößen mittels einer metrischen Skala<br />
qualitativ bewertet werden. Quantitative Größen können direkt in normierter Form in<br />
den Bewertungsprozess integriert werden. Dies ist, neben dem einfachen Ablauf der<br />
- 43 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Methodik, ein Hauptgrund dafür, dass sich der AHP im Vergleich zu anderen DSS im<br />
amerikanischen und japanischen Raum durchgesetzt hat.<br />
2.3.1.3 Methodik<br />
Unabhängig von einem konkret vorliegenden Entscheidungsproblem lässt sich für den<br />
AHP ein allgemeines Ablaufschema definieren, das der folgenden Abbildung zu<br />
entnehmen ist.<br />
Zielformulierung<br />
Hierarchiedesign<br />
Modellieren<br />
Kriteriengewichtung<br />
Konsistenzprüfung<br />
Alternativengewichtung<br />
Entscheiden<br />
Konsistenzprüfung<br />
Synthese der Einzelbewertungen<br />
Konsistenzprüfung<br />
Sensitivitätsanalyse<br />
Validieren<br />
Ergebnisdarstellung<br />
Abbildung 14: Ablaufschema des AHP<br />
Demnach gliedert sich der Prozess in insgesamt zehn Einzelschritte und drei Phasen.<br />
Als erstes muss das vorliegende Entscheidungsproblem genau beschrieben und die<br />
das Problem spezifizierenden Merkmale definiert werden. In einem zweiten Schritt<br />
werden diese in Form von Kriterien, Subkriterien und Alternativen hierarchisch<br />
strukturiert. Hiermit ist die Modellierungsphase abgeschlossen. Dieser sollte<br />
mindestens soviel Beachtung geschenkt werden, wie der sich anschließenden<br />
Bewertung. Nur eine wirklichkeitsgetreue Abbildung des Entscheidungsproblems in<br />
- 44 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Form eines hierarchischen Modells kann eine fundierte Entscheidungsfindung im<br />
Sinne des AHP ermöglichen.<br />
Im Folgenden werden nun alle Elemente einer Hierarchieebene, also Kriterien und<br />
Alternativen, paarweise im Hinblick auf das oder die übergeordneten Elemente<br />
miteinander verglichen. Nach der sich jeder Ebenenbewertung anschließenden<br />
Konsistenzprüfung können alle ermittelten Einzelgewichte zu einem Gesamtergebnis<br />
verdichtet werden. Dieses Ergebnis wird wiederum auf seine Konsistenz hin überprüft.<br />
Ergibt eine Konsistenzberechnung, dass die vorgenommene Gewichtung zu viele<br />
Widersprüche enthält, so wird empfohlen, diese zu wiederholen. Dies soll durch die<br />
drei Iterationspfeile in Abbildung 14 ausgedrückt werden.<br />
Ist die Bewertungsphase abgeschlossen, so können die einzelnen Teilergebnisse und<br />
das Gesamtergebnis durch eine Sensitivitätsanalyse bezüglich ihrer Stabilität validiert<br />
werden.<br />
Die einzelnen Ablaufschritte können alle durch eine Software unterstützt werden.<br />
Sämtliche in Abbildung 14 grau unterlegten Teilprozesse können jedoch nicht<br />
automatisiert werden. Zum einen kann keine allgemeingültige Hierarchie für ein<br />
bestimmtes Entscheidungsproblem definiert werden, da bereits die zu integrierenden<br />
Einflussgrößen von subjektiven Vorstellungen geprägt sind. Zum anderen kann die<br />
Bewertung einzelner Kriterien und Alternativen nur der Entscheider selbst vornehmen.<br />
Schließlich ist die Aufgabe eines DSS, die Entscheidungsfindung zu unterstützen, aber<br />
nicht diese für den Entscheidungsträger zu übernehmen. Die fett markierten<br />
Ablaufschritte müssen unbedingt von der gleichen Person, oder bei<br />
Gruppenentscheidung vom gleichen Team, durchgeführt werden. Die<br />
Modellierungsaufgaben können jedoch auch von einer anderen, nicht am<br />
Entscheidungsprozess beteiligten Person übernommen werden, die mit dem Problem<br />
vertraut ist. Da aber die Definition von Einflussgrößen und die anschließend folgende<br />
Hierarchisierung maßgeblich zum Verständnis der Situation beitragen, sollten diese<br />
Schritte nach Möglichkeit von dem oder den Entscheidern selbst durchgeführt<br />
werden.<br />
Anhand des Entscheidungsproblems „Auswahl einer optimalen Universität“ sollen die<br />
einzelnen Prozessschritte sowie die zur Bewertung notwendigen Werkzeuge nun näher<br />
erläutert werden.<br />
- 45 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Zielformulierung und Definition von Entscheidungsgrößen<br />
In dem gewählten Beispiel möchte ein angehender Student die aus seiner Sicht ideale<br />
Universität finden. Das Ziel des Entscheidungsproblems könnte mit einem Satz wie<br />
folgt ausgedrückt werden: „Auswahl einer optimalen Universität“.<br />
Als Entscheidungsgrößen wählt er die drei Kriterien „Umfang und Qualität des<br />
Lehrangebots“, „Reputation der Universität“ und „Kosten“. Letzteres Kriterium stellt<br />
eine Summengröße aus Studiengebühren und Lebenshaltungskosten dar, die für den<br />
jeweiligen Standort anfallen würden. Die drei Universitäten A, B und C stellen die<br />
möglichen Alternativen des Entscheidungsproblems dar.<br />
Es könnten aber auch andere oder ergänzende qualitative und quantitative Kriterien<br />
zur Bewertung des vorliegenden Entscheidungsproblems herangezogen werden, wie z.<br />
B. die „Vorliebe für eine bestimmte Stadt oder Region“, das „Freizeitangebot“, das<br />
sich wiederum durch „Sportangebote“ und „Nachtleben“ weiter spezifizieren ließe,<br />
oder die „Entfernung des Studienortes vom Elternhaus“. Auch könnten andere oder<br />
mehrere Alternativen definiert werden. Dies soll zeigen, dass die Definition von<br />
Einflussgrößen bereits eine erste Wertung beinhaltet. Kriterien die aus der Sicht des<br />
Entscheiders gar nicht wichtig sind oder nur eine untergeordnete Rolle spielen,<br />
werden bei der Bewertung des Problems nicht beachtet. Welche Einflussgrößen<br />
relevant sind und welche nicht, kann also nur der Entscheider für sich selbst<br />
festlegen. Dies ist der Grund dafür, dass im vorherigen Abschnitt befürwortet wurde,<br />
dass sowohl die Modellierung, als auch die Gewichtung von der gleichen Person oder<br />
Gruppe vorgenommen werden sollte.<br />
Generell ist bei der Zielformulierung darauf zu achten, dass die Problemstellung<br />
hierdurch korrekt wiedergegeben wird. Diese wirkt bereits wie ein Filter auf die<br />
abzuleitenden Einflussgrößen. Würde für das Beispiel das Ziel „Auswahl einer<br />
optimalen Universitätsstadt“ lauten, so hätten die im vorherigen Absatz aufgeführten<br />
Kriterien mit Sicherheit Beachtung gefunden. Da bei dem tatsächlich formulierten Ziel<br />
jedoch die Universität und nicht der Standort im Vordergrund steht, werden diese<br />
Kriterien hier nicht in die Bewertung aufgenommen.<br />
Hierarchiedesign<br />
Nachdem alle relevanten Einflussgrößen im vorherigen Schritt ermittelt wurden,<br />
müssen sie nun in eine hierarchische Struktur gebracht werden. Bevor dies für die<br />
Kriterien und Alternativen des Beispiels umgesetzt wird, sollen zunächst die beim<br />
Hierarchiedesign allgemein zu beachtenden Richtlinien sowie die daraus ableitbaren<br />
zulässigen Hierarchietypen vorgestellt werden.<br />
- 46 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Richtlinien zur hierarchischen Strukturierung<br />
Die im Folgenden erläuterten Grundsätze wurden von Saaty definiert [Saaty '90a] und<br />
sind Voraussetzung für eine hierarchische Strukturierung im Sinne des AHP und damit<br />
auch für die sich anschließende Bewertungsphase.<br />
Gliederung der Einflussgrößen:<br />
Das Entscheidungsproblem sollte durch die Hierarchie stets so genau wie nötig<br />
abgebildet werden. Es müssen also alle wesentlichen Einflussfaktoren auf das<br />
Problem aus der Sicht des Entscheiders in die Struktur integriert werden. Allerdings<br />
darf es wiederum nicht so fein aufgegliedert werden, dass die einzelnen Elemente<br />
einer Ebene keine signifikanten Unterschiede aufweisen und somit nicht mehr<br />
vergleichbar wären. Es ist zudem zulässig, dass einzelne Elemente nach erfolgter<br />
Bewertung nachträglich gestrichen werden, wenn sie ein vernachlässigbar kleines<br />
Gewicht im Vergleich zu anderen Elementen erhalten haben. Auf Basis der reduzierten<br />
Hierarchie muss die Bewertung dann allerdings wiederholt werden.<br />
Dimensionalität der Vergleichsobjekte:<br />
Es ist desweiteren darauf zu achten, dass ein Vergleich zwischen zwei Elementen dem<br />
Bewerter sinnvoll erscheint. Dies führt dazu, dass die Subelemente einer Ebene im<br />
Hinblick auf das oder die übergeordneten Elemente die gleiche Dimensionalität<br />
bezogen auf den zu bewertenden Kontext aufweisen müssen. Beispielsweise<br />
erscheint es wenig sinnvoll, eine Ameise und einen Elefanten im Hinblick auf die<br />
Körpergröße miteinander zu vergleichen. Wird aber als übergeordnetes Kriterium das<br />
Paarungsverhalten oder die sozialen Strukturen innerhalb des gemeinschaftlichen<br />
Lebensraums betrachtet, so ist ein Vergleich zwischen einer Ameise und einem<br />
Elefanten durchaus möglich und zulässig. Grundsätzlich können alle Sachverhalte<br />
miteinander sinnvoll in Beziehung gesetzt werden, sofern der Kontext dies zulässt.<br />
Anordnung der Elemente:<br />
Bei der Strukturierung ist zudem zu beachten, dass Kriterien, die einen globalen<br />
Charakter aufweisen, z. B. strategische Einflussgrößen, auf höheren Ebenen<br />
angeordnet werden. Lokale Aspekte, z. B. operative Größen, sollten hingegen eher auf<br />
niederen Kriterienebenen eingebunden werden. Die einzelnen Alternativen sind stets<br />
auf der untersten Ebene in die Hierarchie zu integrieren und mit allen Elementen der<br />
nächst höheren Ebene zu verknüpfen.<br />
- 47 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Hierarchietypen:<br />
Im Sinne des AHP sind sowohl Mono- als auch Polyhierarchien zulässig. So können<br />
einzelne Subelemente mehreren oder allen übergeordneten Elementen unterstellt<br />
sein, müssen es aber nicht. Es ist also auch möglich, dass jede Ebene das Problem aus<br />
einer jeweils anderen Perspektive beleuchtet, die untereinander völlig unabhängig<br />
voneinander sind. Eine AHP-Hierarchie sollte also nicht mit einem klassischen<br />
Entscheidungsbaum verwechselt werden. Die folgenden drei Abbildungen zeigen<br />
Beispiele für alle zulässigen Hierarchietypen. Dabei wurden zwei vereinfachende<br />
Annahmen getroffen: Um den Umfang der Hierarchien zu begrenzen und die<br />
Vergleichbarkeit zu vereinfachen, soll jede Hierarchie genau drei Ebenen aufweisen.<br />
Desweiteren sollen nur Kriterien und Subkriterien, aber keine Alternativen als<br />
Elemente zugelassen werden.<br />
Ziel<br />
K 1 K 2 K 3<br />
K 1.1 K 1.2 K 1.3 K 3.1 K 3.2<br />
Abbildung 15: Monohierarchie<br />
Abbildung 15 repräsentiert eine klassische Monohierarchie, in der jedes Element bis<br />
auf das oberste Ziel jeweils genau einem anderen unterstellt ist. Die Abkürzung „K“<br />
steht für „Kriterium“. Die Nummerierung eines Elements enthält zwei Informationen.<br />
Die jeweils erste Zahl definiert die Elementzugehörigkeit. Wird die Gliederungsanzahl<br />
mit 1 addiert, so kann die Ebenenzugehörigkeit ermittelt werden.<br />
Ziel<br />
K 1 K 2 K 3<br />
SK 1<br />
SK 2<br />
SK 3<br />
SK 4<br />
Abbildung 16: Polyhierarchie I<br />
- 48 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 16 zeigt eine klassische Polyhierarchie, in der jedes Subelement (SK)<br />
ausnahmslos jedem übergeordneten Element (K) unterstellt ist. Bei der folgenden<br />
Abbildung handelt es sich ebenfalls um eine Polyhierarchie. Die Subelemente sind hier<br />
aber nicht allen übergeordneten Elementen unterstellt. Auch diese Variante ist<br />
zulässig.<br />
Ziel<br />
K1 K2 K3<br />
SK1<br />
SK2<br />
SK3<br />
SK4<br />
Abbildung 17: Polyhierarchie II<br />
Beispielhierarchie<br />
Bezogen auf die im vorherigen Abschnitt für das Beispiel definierten Kriterien und<br />
Alternativen ergibt sich unter Beachtung der beschriebenen Richtlinien die folgende<br />
Hierarchie.<br />
Optimale<br />
Uni<br />
Lehrangebot<br />
Reputation<br />
Kosten<br />
Uni A Uni B Uni C<br />
Abbildung 18: Hierarchie – Auswahl einer optimalen Universität<br />
Die Beispielhierarchie besteht demnach aus drei Ebenen. Das Ziel „Auswahl einer<br />
optimalen Universität“ wird an oberster Stelle platziert. Die Kriterien „Lehrangebot“<br />
- 49 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
„Reputation“ und „Kosten“ werden in die zweite Ebene integriert. Die Alternativen<br />
werden grundsätzlich und damit auch in der Beispielhierarchie, auf der letzten Ebene<br />
ausgewiesen.<br />
Durch die Anordnung der Elemente ergibt sich eine Polyhierarchie, da gemäß der<br />
Definition einige Einflussgrößen mehreren Elementen gleichzeitig untergeordnet sind.<br />
Die Alternativen sind, wie gefordert, allen Kriterien der nächst höheren Ebene<br />
unterstellt. Hieraus folgt allgemein, dass jedes Entscheidungsproblem, welches eine<br />
Auswahl an Alternativen zum Ziel hat, durch eine Polyhierarchie repräsentiert wird.<br />
Die Abhängigkeiten der Elemente untereinander werden im Beispiel durch die<br />
Verknüpfungen sinnvoll beschrieben. Das Ziel wird durch die definierten Kriterien<br />
beeinflusst, die Alternativen sind durch diese klassifizierbar. Die Einflussgrößen auf<br />
das Entscheidungsproblem können mit Hilfe des AHP, wie im folgenden Absatz<br />
beschrieben, in paarweisen Vergleichen bewertet werden.<br />
Gewichtung der Einflussgrößen<br />
Wie bereits erläutert, geben die Verknüpfungslinien in der Hierarchie Aufschluss<br />
darüber, welche Elemente untereinander in Paarvergleichen im Hinblick auf<br />
mindestens ein übergeordnetes Element bewertet werden sollen.<br />
Die Anzahl der Paarvergleiche p je Verknüpfungsobjekt kann allgemein nach der<br />
folgenden Formel ermittelt werden:<br />
n * (n − 1)<br />
p =<br />
2<br />
Bezogen auf das Beispiel ergeben sich insgesamt zwölf Paarvergleiche. Zunächst<br />
werden die Kriterien der ersten Ebene im Hinblick auf das Ziel miteinander verglichen.<br />
Hieraus resultieren drei Paarvergleiche. Nun werden die drei Alternativen in Bezug zu<br />
allen nächst höheren Elementen gewichtet. Hieraus resultieren insgesamt neun<br />
Paarvergleiche. Um das Entscheidungsproblem zu lösen, müssen demnach zwölf<br />
Einzelbewertungen durchgeführt werden.<br />
Wie ein Vergleich im Sinne des AHP konkret durchgeführt wird, soll nun beschrieben<br />
werden. Der Ablauf der Bewertung ist für alle Elementtypen gleich, so dass die<br />
Prozessschritte „Kriteriengewichtung“ und „Alternativengewichtung“ beide nach<br />
folgendem Schema ablaufen.<br />
Für den qualitativen Vergleich zweier Elemente im Hinblick auf ein übergeordnetes<br />
Kriterium schlägt Saaty eine metrische Skala vor, die die Werte von eins bis neun<br />
- 50 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
sowie deren Kehrwerte enthält. Sie ist in der nachstehenden Abbildung dargestellt<br />
[Meixner '02].<br />
1/9 1/8 1/7 1/6 1/5 1/4 1/3 1/2 1 2 3 4 5 6 7 8 9<br />
kleiner<br />
unwichtiger<br />
weniger zu präferieren<br />
unbedeutender<br />
weniger wahrscheinlich<br />
...<br />
indifferent<br />
größer<br />
wichtiger<br />
mehr zu präferieren<br />
bedeutender<br />
wahrscheinlicher<br />
...<br />
Abbildung 19: AHP-Skala<br />
Die Skala ist nach oben und unten beschränkt, um unabhängig von einer konkreten<br />
Entscheidungssituation eine homogene Bewertung zu gewährleisten. Sie kann<br />
innerhalb ihrer Grenzen theoretisch beliebig fein unterteilt werden. Die Bewertung<br />
muss also nicht unbedingt mit ganzen Zahlen sowie deren Kehrwerten erfolgen, sofern<br />
feinere Abstufungen abschätzbar sind. Generell wird die Verwendung ganzzahliger<br />
Werte empfohlen, da eine neunteilige Abstufung einerseits hinreichend genau und<br />
andererseits auch nicht zu umfangreich ist. Wie die einzelnen Skalenwerte genau zu<br />
interpretieren sind, wird anhand der folgenden Tabelle erläutert [Saaty '90a].<br />
- 51 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Intensität<br />
derWichtigkeit<br />
1<br />
3<br />
5<br />
7<br />
9<br />
Definition<br />
Gleiche<br />
Bedeutung<br />
Etwas größere<br />
Bedeutung<br />
Sehr viel<br />
größere<br />
Bedeutung<br />
Erheblich<br />
größere<br />
Bedeutung<br />
Absolut<br />
dominierend<br />
Erklärung<br />
Beide Elemente haben die gleiche<br />
Bedeutung im Hinblick auf das betrachtete,<br />
übergeordnete Kriterium.<br />
Erfahrungen und Ansicht sprechen für eine<br />
etwas größere Bedeutung eines Elementes<br />
im Vergleich zu einem anderen.<br />
Erfahrung und Ansicht sprechen für eine<br />
sehr viel größere Bedeutung eines<br />
Elementes im Vergleich zu einem anderen.<br />
Ein Element ist im Vergleich zu einem<br />
anderen von erheblich größerer Bedeutung.<br />
Der Anwender kann hier auf praktische<br />
Erfahrungen zurückgreifen.<br />
Größtmöglicher Bedeutungsunterschied<br />
zwischen zwei Elementen.<br />
2,4,6,8 Zwischenwerte Kompromiss zwischen zwei Werten<br />
Tabelle 2: Interpretation der AHP-Skala<br />
Die Ergebnisse eines abgeschlossenen Vergleichs aller Elemente einer Ebene können<br />
übersichtlich in einer Paarvergleichsmatrix dargestellt werden. Je nach Elementtyp<br />
wird von einer Kriterien- oder Alternativenvergleichsmatrix gesprochen. Bezogen auf<br />
das bekannte Beispiel könnte sich für den paarweisen Vergleich der Kriterien im<br />
Hinblick auf das Ziel die folgende Kriterienvergleichsmatrix ergeben.<br />
opt. Universität Lehrangebot Reputation Kosten<br />
Lehrangebot 1 3 1/5<br />
Reputation 1/3 1 1/7<br />
Kosten 5 7 1<br />
Tabelle 3: Kriterienprioritätenmatrix<br />
Jede Zeile gibt den Vergleich eines Elements in Bezug auf sich selbst und auf alle<br />
anderen Elemente an. Hieraus können vier allgemeingültige Eigenschaften einer<br />
- 52 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Paarvergleichsmatrix abgeleitet werden:<br />
• Die Diagonalelemente weisen stets den Wert 1 auf<br />
• Die Elemente oberhalb der Diagonalen entsprechen den Kehrwerten der<br />
Spiegelelemente unterhalb der Diagonalen (Grundsatz der Reziprozität)<br />
• Die Anzahl der Zeilen entspricht der Anzahl der zu vergleichenden Elemente<br />
• Die Anzahl der Zeilen und Spalten ist identisch<br />
Die Gewichtung der Kriterien wurde beispielhaft durchgeführt. Hiernach ist das<br />
Lehrangebot etwas wichtiger als die Reputation der Universität, im Vergleich zu den<br />
Kosten hingegen sehr viel weniger wichtig. Desweiteren wurde die Reputation als<br />
erheblich weniger wichtig eingestuft als die Kosten. Alle anderen Werte können aus<br />
dem Grundsatz der Reziprozität abgeleitet werden.<br />
Im Folgenden müsste jetzt die Bewertung der einzelnen Alternativen in Hinblick auf<br />
die beiden qualitativen Kriterien vorgenommen werden. Hierauf soll an dieser Stelle<br />
verzichtet werden, da der Ablauf mit der zuvor erläuterten Kriteriengewichtung<br />
identisch ist. Im kommenden Abschnitt soll nun gezeigt werden, wie aus einer<br />
Paarvergleichsmatrix eine relative Gewichtung der Elemente abgeleitet werden kann<br />
und wie quantitative Größen in das Entscheidungsproblem integriert werden.<br />
Berechnung der Prioritäten<br />
Saaty konnte mathematisch beweisen, dass der einer Prioritätenmatrix zugehörige<br />
Eigenvektor die relative Gewichtung der Vergleichselemente angibt. Dies ist auf<br />
spezielle Eigenschaften der Matrix zurückzuführen. Eine Herleitung des<br />
Eigenwertproblems sowie eine genaue Beschreibung der von Saaty diskutierten<br />
iterativen Berechnungsmethoden soll hier nicht weiter erläutert werden. Stattdessen<br />
wird nur die sogenannte Potenzmethode beschrieben, die auch als Algorithmus in<br />
allen gängigen AHP-Softwarelösungen implementiert ist. Abhängig von einem zu<br />
definierenden Abbruchkriterium ist diese im Vergleich zu anderen numerischen<br />
Ansätzen wesentlich genauer, jedoch auch sehr rechenintensiv. Letzteres ist<br />
insbesondere ein Grund dafür, weshalb der AHP erst Anfang der 90er Jahre größere<br />
Verbreitung fand, da die Nutzung eines PCs für eine effiziente Anwendung der<br />
Methode Voraussetzung ist. Der Ablauf gliedert sich wie folgt:<br />
Zunächst wird die betrachtete Paarvergleichsmatrix quadriert. Dann werden die<br />
Zeilensummen der quadrierten Matrix gebildet und anschließend normiert. Diese<br />
Werte repräsentieren die Elemente des approximierten Eigenvektors der<br />
Ausgangsmatrix. Ein zu Anfang definiertes Abbruchkriterium legt die Anzahl der<br />
Iterationsstufen fest. Hierfür könnte z. B. die Differenz der Eigenvektoren aus der<br />
- 53 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Iteration i und i + 1 herangezogen werden. Solange die Elemente des sich hieraus<br />
ergebenen Differenzvektors größer als ein zuvor definierter Wert ε sind, werden die<br />
einzelnen Iterationsschritte wiederholt. Dieses Vorgehen soll nun am Beispiel der<br />
Kriterienprioritätenmatrix dargestellt werden.<br />
1) Festlegen des Abbruchkriteriums<br />
|ε| ≤ 0,01<br />
2) Quadrieren der Prioritätenmatrix I<br />
L R K<br />
L R K<br />
L R K<br />
L 1 3 0,2<br />
R 0,33 1 0,14<br />
*<br />
L 1 3 0,2<br />
R 0,33 1 0,14<br />
=<br />
L 3 7,4 0,83<br />
R 1,38 3 0,35<br />
K 5 7 1<br />
K 5 7 1<br />
K<br />
12,3<br />
3<br />
29 3<br />
3) Ermitteln der Zeilensummen und Normierung I<br />
L R K Σ 1/ Σ<br />
L 3 7,4 0,83 11,23 0,1862<br />
R 1,38 3 0,35 4,73 0,0785<br />
K 12,33 29 3 44,33 0,7353<br />
Σ 60,3<br />
4) Quadrieren der Prioritätenmatrix II<br />
L R K<br />
L R K<br />
L R K<br />
L 3 7,4 0,83<br />
L 3 7,4 0,83<br />
L 29,44 68,43 7,58<br />
R 1,38 3 0,35<br />
*<br />
R 1,38 3 0,35<br />
=<br />
R 12,63 29,44 3,26<br />
K 12,33 29 3<br />
K 12,33 29 3<br />
K 114,05 265,27 29,44<br />
- 54 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
5) Ermitteln der Zeilensummen und Normierung II<br />
L R K<br />
Σ<br />
1/ Σ<br />
L 29,44 68,43 7,58 105,45 0,1884<br />
R 12,63 29,44 3,26 45,33 0,081<br />
K 114,05 265,27 29,44 408,75 0,7306<br />
Σ 559,53<br />
6) Ermittlung des Differenzvektors und Vergleich mit ε<br />
EV i<br />
EV i+1<br />
ΔEV<br />
0,1862<br />
-<br />
0,1884<br />
=<br />
- 0,0022<br />
< 0,01<br />
0,0785<br />
0,081<br />
- 0,0025<br />
< 0,01<br />
0,7353<br />
0,7306<br />
0,0047<br />
= 0,01<br />
7) Abbruch und Angabe des Eigenvektors<br />
EV K<br />
0,1884<br />
0,081<br />
0,7306<br />
- 55 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Der mit Hilfe der Potenzmethode ermittelte Eigenvektor gibt die Prioritäten der<br />
Kriterien Lehrangebot, Reputation und Kosten wieder. Diese werden nun in die<br />
Beispielhierarchie eingetragen.<br />
Optimale<br />
Uni<br />
Lehrangebot<br />
(0,1884)<br />
Reputation<br />
(0,081)<br />
Kosten<br />
(0,7306)<br />
Abbildung 20: Kriteriengewichte<br />
Wie quantitative Größen in eine AHP-Bewertung einfließen können, soll anhand der<br />
Gewichtung der drei Beispielalternativen in Bezug auf das dritte Kriterium<br />
demonstriert werden. Die anfallenden Kosten werden als bekannt oder schätzbar<br />
vorausgesetzt und ebenfalls fiktiv veranschlagt.<br />
Alternativen<br />
SG<br />
in €<br />
LK<br />
in €<br />
SG + LK<br />
in €<br />
Gesamtkosten<br />
normiert<br />
Universität A 500 100 600 0,4481<br />
Universität B 0 1000 1000 0,2689<br />
Universität C 450 500 950 0,2830<br />
SG: Studiengebühren; LK: Lebenshaltungskosten<br />
Tabelle 4: Ermittlung der Alternativengewichte<br />
Wie der obigen Tabelle zu entnehmen ist, können relative Gewichte quantitativer<br />
Einflussgrößen ohne paarweisen Vergleich durch Normierung der Einzelwerte<br />
berechnet werden. Dabei muss unterschieden werden, ob sich die Höhe eines Wertes<br />
positiv oder negativ auf die Priorität auswirken soll. Hierzu ein kurzes Beispiel: Ein<br />
Unternehmen wird in der Regel bestrebt sein, seinen Umsatz zu maximieren, aber<br />
seine Kosten zu minimieren. Je höher der Umsatz und je geringer die Kosten, desto<br />
besser werden die Ziele des Unternehmens erreicht. Bei n Elementen ergeben sich die<br />
- 56 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
jeweiligen Gewichte w i in Abhängigkeit der beiden Fälle wie folgt:<br />
a) Maximierung:<br />
b) Minimierung:<br />
w<br />
i<br />
=<br />
wi<br />
w1<br />
+ w2<br />
+ ... + w<br />
n<br />
w<br />
i<br />
=<br />
1<br />
w<br />
1<br />
+<br />
1<br />
wi<br />
1<br />
+ ... +<br />
w2<br />
1<br />
w<br />
n<br />
Die normierten Werte für die Summe aus Studiengebühren und Lebenshaltungskosten<br />
ergeben sich durch Anwendung der zweiten Formel. Diese ist hier zu wählen, da der<br />
Student bestrebt sein wird, die Gesamtkosten zu minimieren.<br />
Bei der Integration quantifizierbarer Kriterien muss beachtet werden, dass diese<br />
jeweils auf unterschiedlichen Einheiten basieren. Demnach ist es beispielsweise<br />
möglich, Alternativen in Hinblick auf die Kriterien Kosten [€], Temperatur [°C] und<br />
Entfernung [km] zu bewerten und die jeweiligen Werte in normierter Form in die<br />
Bewertung zu integrieren. Kriterien, die hingegen in der gleichen Maßeinheit bewertet<br />
werden, müssen zuvor additiv zusammengefasst werden. Im Beispiel setzt sich das<br />
dritte Kriterium aus den Studiengebühren und Lebenshaltungskosten zusammen. Für<br />
die Berechnung der Alternativengewichtungen wurden beide Kostenarten addiert. Eine<br />
getrennte Bewertung in Form von Subkriterien würde dagegen falsche Ergebnisse<br />
liefern, da bei der Auswertung durch die vorherige Normalisierung nur die<br />
Verhältnisse, und nicht die Absolutwerte betrachtet werden.<br />
Konsistenzprüfung<br />
Eine Prioritätenmatrix weist im Idealfall die Eigenschaft der Konsistenz auf. Das<br />
Merkmal der Reziprozität ist dabei eine notwendige Voraussetzung für die Konsistenz<br />
einer Matrix. Eine konsistente Bewertung dreier Elemente A, B, C kann allgemein<br />
folgendermaßen beschrieben werden, wenn x und y beliebige Elemente der<br />
Bewertungsskala nach Saaty sind:<br />
• A = x * B<br />
• B = y * C<br />
• C = x * y * A<br />
Im vorliegenden Fall müssen drei Paarvergleiche vorgenommen werden, um alle<br />
Abhängigkeiten zwischen den Elementen zu definieren. Das Entscheidungsproblem ist<br />
übersichtlich und eine konsistente Bewertung erscheint einfach. Aber bereits bei<br />
- 57 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Betrachtung eines weiteren Elementes D müssten drei zusätzliche Paarvergleiche<br />
durchgeführt werden. Eine vollkommen konsistente Bewertung abzugeben gestaltet<br />
sich hierbei schon als wesentlich schwieriger. Saaty zitiert in einem seiner<br />
veröffentlichten Fachartikel zum AHP eine Studie des Psychologen George Miller, die<br />
Folgendes belegt: Je nach Fähigkeiten des Einzelnen können nicht mehr als fünf bis<br />
neun Informationen gleichzeitig verarbeitet werden. Auf diese Studie wird im Rahmen<br />
der Gegenüberstellung verschiedener Bewertungstechniken und –methoden im<br />
Folgenden noch näher eingegangen. Bezogen auf den AHP ergibt sich somit, dass<br />
Abweichungen von der Konsistenz, gerade bei einer höheren Anzahl von<br />
Paarvergleichen, akzeptiert werden müssen und nicht zur Hinfälligkeit der<br />
Entscheidungstheorie führen dürfen [Saaty '90a]. Es muss aber ein Kriterium<br />
gefunden werden, welches festlegt, wie groß die Konsistenzabweichung in<br />
Abhängigkeit von der Dimensionalität des Entscheidungsproblems sein darf, damit<br />
eine Bewertung als stringent bezeichnet werden kann. Dies setzt voraus, dass die<br />
Inkonsistenz quantifizierbar ist. Es soll nun erläutert werden, wie<br />
Konsistenzabweichungen im Sinne des AHP bestimmt werden können.<br />
Zur Ermittlung des Inkonsistenzfaktors C.R. bedarf es zweier Hilfsgrößen. Zunächst<br />
muss der Konsistenzindex C.I. bestimmt werden:<br />
C.I. =<br />
λmax<br />
− n<br />
n − 1<br />
λ max ist der maximale Eigenwert zum Eigenvektor einer vorliegenden Prioritätenmatrix<br />
mit der Dimensionalität n und kann wie folgt ermittelt werden:<br />
1<br />
λ = * (a<br />
wi<br />
λ<br />
* w1<br />
+ a<br />
* w<br />
i i1<br />
i2 2 +<br />
max<br />
a<br />
i3<br />
* w3)<br />
, wobei gilt:<br />
• i = Iterationsvariable von 1 bis n<br />
• w i = Eigenvektorelement<br />
• a ij = Matrixelement (i = Zeilennummer; j = Spaltennummer)<br />
Σ λi<br />
=<br />
n<br />
Für den Fall der absoluten Konsistenz ist λ max der einzig existierende Eigenwert und<br />
entspricht der Dimensionalität n der Matrix. Der Konsistenzindex wäre somit gleich<br />
null.<br />
Mit Hilfe des sogenannten durchschnittlichen Zufallsindex R.I. als zweite Hilfsgröße<br />
wird der Einfluss der Paarvergleichsanzahl auf das Entscheidungsverhalten<br />
berücksichtigt. Dieser kann statistisch für alle n ermittelt werden. Für n = 1 bis 10<br />
- 58 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
ergeben sich die in der nachfolgenden Tabelle aufgelisteten Werte.<br />
n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10<br />
R.I. 0,00 0,00 0,58 0.9 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,49<br />
Tabelle 5: Durchschnittlicher Zufallsindex R.I.<br />
Der Inkonsistenzfaktor ergibt sich nun durch Division der zuvor definierten<br />
Hilfsgrößen:<br />
C.I.<br />
C .R. =<br />
R.I.<br />
Nach Saaty muss bei C.R. > 0,1 die Bewertung solange wiederholt werden, bis ein<br />
akzeptabler Wert ermittelt wurde. Bezüglich des Grenzwertes divergieren die<br />
Meinungen von Theoretikern und Anwendern. In der Praxis wird vielfach auch ein<br />
Inkonsistenzfaktor bis 0,2 akzeptiert [URL02].<br />
Anhand der Kriterienprioritätenmatrix soll der Inkonsistenzfaktor nun beispielhaft<br />
ermittelt werden.<br />
1) Ermitteln des maximalen Eigenwertes und des Konsistenzindex<br />
1<br />
λ 1 = * (1* 0,19 + 3 * 0,08 * 0,2 * 0,73) = 3,05<br />
0,19<br />
1<br />
λ 2 = * (0,33 * 0,19 + 1* 0,08 + 0,14 * 0,73) = 3,13<br />
0,08<br />
1<br />
λ 3 = * (5 * 0,19 + 7 * 0,08 + 1* 0,73) = 3,01<br />
0,73<br />
3,05 + 3,13 + 3,01<br />
λ max =<br />
= 3,07<br />
3<br />
3,07 − 3<br />
C .I. = = 0,03<br />
2<br />
2) Ablesen des durchschnittlichen Zufallsindex für n = 3<br />
R.I. = 0,58<br />
3) Ermitteln des Inkonsistenzfaktors<br />
0,03<br />
C.R.<br />
= = 0,05 ≤ 0,1 Bewertung muss nicht wiederholt werden<br />
0,58<br />
- 59 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Für Vergleichsmatrizen der Eigenschaft n = 2 muss keine Berechnung durchgeführt<br />
werden. Aus den obigen Ausführungen folgt, dass solche Matrizen stets konsistent<br />
sind, n somit λ max entspricht, C.I. und somit auch C.R. gleich null sind.<br />
Synthese der Einzelgewichte<br />
Bisher wurde nur die Berechnung der Prioritäten und der zugehörigen Inkonsistenzen<br />
für eine bestimmte Hierarchieebene betrachtet. Es stellt sich nun die Frage, wie die<br />
Einzelergebnisse zu einem Gesamtergebnis verdichtet werden können.<br />
Verdichtung der Prioritäten<br />
Globale Prioritäten repräsentieren die Bedeutung der jeweiligen Hierarchieelemente<br />
im Zusammenhang mit der Gesamthierarchie. Um zu ermitteln, wie sich die<br />
Gesamtprioritäten für die unterste Kriterien- oder die Alternativenebene ergeben,<br />
müssen alle Einzelprioritäten bekannt sein. Das bedeutet, dass zu jeder aufgestellten<br />
Prioritätenmatrix zunächst der zugehörige Eigenvektor nach dem zuvor erläuterten<br />
Schema bestimmt werden muss.<br />
Es wird angenommen, dass eine Entscheidungshierarchie aus n Ebenen besteht,<br />
wobei das Ziel auf der ersten Ebene angeordnet ist. Die jeweiligen Gesamtprioritäten<br />
werden aus der hierarchischen Perspektive nun von oben nach unten ermittelt.<br />
Allgemein kann der Verdichtungsprozess wie folgt beschrieben werden.<br />
Um die globalen Elementgewichte einer beliebigen Ebene x ermitteln zu können,<br />
müssen die jeweiligen Prioritätenvektoren mit dem Kriterienprioritätenvektor der<br />
Ebene x – 1 verrechnet werden. Hierzu wird eine Matrix aufgestellt, die aus den<br />
einzelnen Elementprioritätenvektoren zusammengesetzt ist. Somit muss die<br />
Spaltenzahl der Anzahl der Elemente der nächst höheren Ebene und die Zeilenzahl der<br />
Anzahl der Elemente der x-ten Ebene entsprechen. Diese Matrix wird mit dem lokalen<br />
Kriterienvektor multipliziert, dessen Elementanzahl mit der Spaltenzahl der Matrix<br />
übereinstimmen muss. Das Ergebnis dieser Matrixmultiplikation ist ein neuer, globaler<br />
Prioritätenvektor, der die Gewichtung der Elemente in Hinblick auf die (x -2)-te Ebene<br />
angibt und dessen Elementanzahl mit der Anzahl der Matrixzeilen identisch ist.<br />
Als Startwert für die Verdichtung wird x = 3 gewählt. Für x ≠ n muss der zuvor<br />
beschriebene Verdichtungsalgorithmus für die (x + 1)-te Ebene wiederholt werden.<br />
Wiederum gehen die lokalen Prioritätenvektoren in eine Matrix ein, die mit dem zuvor<br />
ermittelten globalen Elementvektor der Ebene x multipliziert wird. Die Iteration wird<br />
abgebrochen, wenn keine Folgeebene existiert.<br />
Sowohl bei Mono- als auch bei Polyhierarchien besteht die Möglichkeit, dass nicht alle<br />
- 60 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Elemente einer Ebene mit allen direkt übergeordneten Kriterien verknüpft sind. Indem<br />
jede fehlende Verknüpfung in der zu erzeugenden Matrix durch eine Null<br />
berücksichtigt wird, kann die obige Berechnungsweise auf jeden zulässigen<br />
Hierarchietyp angewendet werden.<br />
Die Verdichtung der lokalen Gewichte zu einer Gesamtpriorität soll nun anhand des<br />
Beispiels erläutert werden. Bis jetzt sind nur die Prioritäten der Alternativen in<br />
Hinblick auf die Kosten bekannt. Da auf die Darstellung der Ermittlung der<br />
Gewichtungen bezüglich der anderen beiden Kriterien verzichtet werden soll, wird die<br />
Verdichtung auf Basis fiktiv festgelegter Eigenvektoren durchgeführt, die im<br />
Folgenden aufgeführt sind.<br />
1) Auflistung der lokalen Alternativenprioritäten<br />
i) Lehrangebot ii) Reputation iii) Kosten<br />
EV K1<br />
Uni A 0,3<br />
Uni B 0,1<br />
Uni C 0,6<br />
EV K2<br />
Uni A 0,45<br />
Uni B 0,15<br />
Uni C 0,4<br />
EV K3<br />
Uni A 0,4481<br />
Uni B<br />
0,2689<br />
Uni C<br />
0,2830<br />
2) Ermitteln der globalen Alternativenprioritäten<br />
EV K1 EV K2 EV K3<br />
EV K<br />
GEV A<br />
Uni A 0,3 0,45 0,4481<br />
L 0,1884<br />
Uni A 0,4204<br />
Uni B 0,1 0,15 0,2689<br />
*<br />
R 0,081<br />
=<br />
Uni B 0,2275<br />
Uni C 0,6 0,4 0,2830<br />
C 0,7306<br />
Uni C 0,3522<br />
- 61 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Meixner schlägt eine etwas andere Vorgehensweise zur Verdichtung der lokalen<br />
Prioritäten vor. Im mathematischen Sinne handelt es sich hierbei aber nur um eine<br />
andere Berechnungsreihenfolge und stellt somit keinen Gegensatz zur vorherigen<br />
Methodik nach Saaty dar. Diese Variante soll dennoch ebenfalls kurz erläutert werden,<br />
da sie zum Verständnis der Prioritätenverdichtung beiträgt.<br />
In einem ersten Schritt werden tabellarisch alle Kriterien und Subkriterien aufgelistet,<br />
die hierarchisch in direkter Beziehung zu den Alternativen bzw. den untersten<br />
Kriterien stehen. Die durch den paarweisen Vergleich zuvor ermittelten absoluten<br />
Gewichte werden ebenenabhängig rechts hinzugefügt. Nun können die relativen<br />
Kriteriengewichte durch Multiplikation der absoluten Gewichte je Ebene ermittelt<br />
werden. Da die Beispielhierarchie nur eine Kriterienebene aufweist, können keine<br />
relativen Kriteriengewichte ermittelt werden. Dieser Zwischenschritt soll deshalb<br />
anhand eines anderen, allgemeinen Beispiels, kurz erläutert werden.<br />
Auflistung der Kriterien und<br />
Subkriterien<br />
absolute<br />
Gewichte<br />
Ebene 1<br />
Absolute<br />
Gewichte<br />
Ebene 2<br />
Relative<br />
Gewichte<br />
Kriterium 1 0,3 0,3<br />
Kriterium 2 0,2 0,4<br />
Kriterium 3:<br />
0,5<br />
Subkriterium 1<br />
0,7<br />
0,35<br />
Subkriterium 2<br />
0,3<br />
0,15<br />
Σ 1 1 1<br />
Tabelle 6: Ermittlung der Gesamtgewichte I<br />
In einer zweiten Tabelle gleicher Gliederung werden entweder die absoluten<br />
Kriteriengewichte oder, falls ermittelbar, die relativen Kriteriengewichte eingetragen.<br />
Hinzugefügt werden die absoluten Alternativengewichte, die im Hinblick auf das<br />
jeweilige Kriterium zuvor ermittelt wurden. Diese können in relative Gewichte durch<br />
Multiplikation der absoluten bzw. relativen Kriterienprioritäten mit den absoluten<br />
Werten der jeweiligen Alternative transformiert werden. Die alternativenbezogene<br />
Summe der relativen Gewichte ergibt die gesuchte Gesamtpriorität. Die untere Tabelle<br />
zeigt die Berechnung der Gesamtprioritäten für das bekannte Beispiel zur Auswahl<br />
einer optimalen Universität.<br />
- 62 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Auflistung der<br />
Kriterien (und<br />
Subkriterien)<br />
Relative<br />
Gewichte<br />
Absolute<br />
Gewichte<br />
Uni A<br />
Absolute<br />
Gewichte<br />
Uni B<br />
Absolute<br />
Gewichte<br />
Uni C<br />
Relative<br />
Gewichte<br />
Uni A<br />
Relative<br />
Gewichte<br />
Uni B<br />
Relative<br />
Gewichte<br />
Uni C<br />
Lehrangebot 0,1884 0,3 0,1 0,6 0,057 0,019 0,113<br />
Reputation 0,081 0,45 0,15 0,4 0,036 0,012 0,0324<br />
Kosten 0,7306 0,4481 0,2689 0,2830 0,3274 0,1965 0,2068<br />
Σ 1 0,4204 0,2275 0,3522<br />
Tabelle 7: Ermittlung der Gesamtgewichte II<br />
Verdichtung der Inkonsistenzbewertung<br />
Zuvor wurde bereits gezeigt, wie der Inkonsistenzfaktor einer Prioritätenmatrix<br />
ermittelt werden kann. Der AHP ermöglicht darüber hinaus nach Abschluss der<br />
Bewertungsphase die Berechnung eines globalen Inkonsistenzfaktors, der eine<br />
Aussage über die Gesamtkonsistenz aller Teilentscheidungen trifft. Da die Ermittlung<br />
sehr aufwendig und aus der Sicht des Anwenders wenig interessant ist, soll hier die<br />
allgemeine Vorgehensweise nur kurz erläutert werden.<br />
Der globale Inkonsistenzindex bezieht sich auf die gesamte Hierarchie und wird<br />
deshalb mit C.R.H. abgekürzt. In Anlehnung an die Ermittlung der lokalen<br />
Konsistenzen wird dieser ermittelt, indem der Inkonsistenzfaktor C.I. und der<br />
Zufallsindex R.I. jeweils zu einer globalen Größe verdichtet und diese anschließend ins<br />
Verhältnis zueinander gesetzt werden. Der globale C.I. wird ermittelt, indem der Wert<br />
für die jeweils betrachtete Ebene mit den Produkten aus Kriterienprioritäten und den<br />
zugehörigen lokalen C.I. addiert wird. Die Berechnung des globalen R.I. erfolgt nach<br />
dem gleichem Schema. Der lokale R.I. wird mit dem Produkt aus Kriterienprioritäten<br />
und dem zugehörigen R.I. addiert. Auch für die Gesamtbetrachtung gilt, dass alle<br />
C.R.H. ≤ 0,1 akzeptiert werden. Für größere Werte wird die Wiederholung der<br />
gesamten Bewertung empfohlen. Falls einzelne Inkonsistenzfaktoren grenzwertig<br />
sind, kann es sinnvoll sein, zunächst diese Teilentscheidungen zu überdenken. In den<br />
meisten Fällen kann der C.R.H. hiermit effektiv gesenkt werden, ohne dass die<br />
komplette Bewertungsphase wiederholt werden muss [Saaty '90b].<br />
- 63 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Gruppenentscheidungen<br />
Vielfach ist es wünschenswert oder sogar zwingend notwendig, dass mehrere<br />
Interessensparteien an der Entscheidungsfindung beteiligt werden. Im Rahmen der<br />
Kundenanforderungspriorisierung ist die Verdichtung von Entscheidungen Einzelner<br />
zu einem Gesamtergebnis sogar eine notwendige Voraussetzung für die Anwendung<br />
einer bestimmten Bewertungsmethode. Der AHP bietet mehrere Varianten, Gruppenentscheidungen<br />
durchzuführen, die nun näher vorgestellt werden sollen.<br />
Kompromissfindung im Team<br />
Dieser Lösungsansatz unterscheidet sich nur geringfügig von dem klassischen<br />
Ablaufschema des AHP. Die sich der Definition und Hierarchisierung von<br />
Einflussgrößen anschließende Bewertung wird hierbei nicht von einer Person, sondern<br />
von allen am Entscheidungsprozess Beteiligten gemeinschaftlich vorgenommen. Bei<br />
auftretenden Unstimmigkeiten müssen die jeweiligen Positionen diskutiert und<br />
abschließend ein Kompromiss gefunden werden. Ist dies nicht möglich, so liegt die<br />
letzte Entscheidung bei einem zuvor bestimmten Gruppenmoderator. Dieser kann<br />
sowohl eine der Extrempositionen einnehmen, als auch einen Mittelwert aus den<br />
unterschiedlichen Meinungen wählen [Meixner '02].<br />
Voraussetzung für die Entscheidungsfindung im Team ist, dass die einzelnen<br />
Gruppenmitglieder diskussionserfahren sind und unabhängig entscheiden können.<br />
Letzteres ist häufig dann nicht gewährleistet, wenn gruppeninterne<br />
Machtverhältnisse, z. B. aufgrund hierarchischer Differenzen, das<br />
Entscheidungsverhalten einzelner beeinflussen. Darüber hinaus sollte diese Technik<br />
nur dann angewendet werden, wenn die Anzahl der Beteiligten eine produktive<br />
Diskussion ermöglicht. Aus organisatorischer Sicht ist diese Methode vorteilhaft, da<br />
pro Bewertung jeweils nur ein Wert berücksichtigt wird und nicht, wie bei den<br />
folgenden Varianten, einzelne Bewertungen zu einem Gesamtergebnis verdichtet<br />
werden müssen.<br />
Verdichtung von Einzelentscheidungen<br />
Kommt eine Bewertung im Team aus den oben beschriebenen Gründen nicht in Frage,<br />
so müssen die aus getrennten Bewertungen resultierenden Ergebnisse zu einer<br />
Gesamtlösung aggregiert werden. In Abhängigkeit des Zeitpunkts der Verdichtung und<br />
der mathematischen Methode werden jeweils zwei Verfahren unterschieden.<br />
Zum einen können die jeweiligen Elemente der Evaluationsmatrizen zu einer Matrix<br />
zusammengefasst und der zugehörige Eigenvektor, und damit die resultierenden<br />
- 64 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Prioritäten, ermittelt werden. Zum anderen besteht auch die Möglichkeit, aus denen<br />
pro Entscheider und Prioritätenmatrix ermittelten Eigenvektoren eine Gesamtpriorität<br />
zu ermitteln. Die jeweiligen Daten können nun entweder durch Mittelwertbildung<br />
(arithmetischer bzw. geometrischer Mittelwert) oder durch Anwendung des Medians<br />
berechnet werden. Meixner empfiehlt grundsätzlich die Anwendung des<br />
geometrischen Mittels, da das arithmetische Mittel und der Median keine Invertierung<br />
der ermittelten Werte zulässt [Meixner '02].<br />
Da die Reziprozität eine notwendige Eigenschaft einer Prioritätenmatrix ist, kann<br />
folglich nur der geometrische Mittelwert zur Berechnung befürwortet werden.<br />
Lediglich bei großen Streuungen wäre die Berechnung mit Hilfe des arithmetischen<br />
Mittelwerts vorteilhaft, da er nicht zu einer Nivellierung der Präferenzen führt, wie<br />
dies bei Anwendung des geometrischen Mittels der Fall wäre. Wird trotz stark<br />
ungleicher Prioritätenverteilungen das geometrische Mittel angewendet, so müssen<br />
für die betroffenen Teilentscheidungen Kompromisslösungen, z. B. durch Diskussion<br />
im Team, gefunden werden [Meixner '02].<br />
Die nachstehende Abbildung zeigt jeweils ein Beispiel für die Verdichtung der fiktiv<br />
gewählten Prioritätenmatrizen 1 und 2 sowie der zugehörigen Eigenvektoren. Durch<br />
Mittelwertbildung (geometrischer Mittelwert) der Elemente der Eigenvektoren 1 und 2<br />
kann ein resultierender Eigenvektor berechnet werden (siehe Zeile 2). Hierzu werden<br />
die Komponenten multipliziert und durch die zweite Wurzel geteilt, da die Anzahl der<br />
Evaluationsmatrizen gleich zwei ist. Der resultierende Eigenvektor kann aber auch<br />
durch Verdichtung der Matrizen 1 und 2 zu einer resultierenden Prioritätenmatrix nach<br />
obigem Prinzip ermittelt werden (siehe Zeile 3). Der zugehörige Eigenvektor II<br />
unterscheidet sich einschließlich der zweiten Nachkommastelle nicht von dem zuvor<br />
ermittelten Eigenvektor I in Zeile 2. Kleinere Abweichungen sind allgemein üblich und<br />
zulässig, da beide Methoden bezüglich des Prioritätenrankings zu gleichen<br />
Ergebnissen führen.<br />
- 65 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Prioritätenmatrix 1<br />
Prioritätenmatrix 2<br />
Übergeordnetes<br />
Kriterium<br />
A B C<br />
Übergeordnetes<br />
Kriterium<br />
A B C<br />
A 1 2 3<br />
B ½ 1 ¼<br />
C 1/3 4 1<br />
A 1 3 4<br />
B 1/3 1 1/5<br />
C ¼ 5 1<br />
Eigenvektor 1<br />
EV 1<br />
0,56<br />
0,13<br />
0,31<br />
Eigenvektor 2<br />
EV 2<br />
0,64<br />
0,09<br />
0,27<br />
resultierender Eigenvektor I<br />
EV II<br />
0,6<br />
0,11<br />
0,29<br />
resultierende Prioritätenmatrix<br />
Eigenvektor II<br />
Abbildung 21: Verdichtung von Einzelentscheidungen<br />
Einbeziehung von Stakeholdergewichtungen<br />
Bei beiden im vorherigen Abschnitt vorgestellten Lösungsansätzen können<br />
unterschiedliche Gewichte einzelner Entscheider berücksichtigt werden.<br />
Grundsätzlich soll hierfür wiederum der geometrische Mittelwert herangezogen<br />
werden. Zusätzlich fließen aber die Bedeutungsgewichte w i einzelner Stakeholder mit<br />
in die Berechnung ein.<br />
Diese wird nach folgender Formel durchgeführt, wobei n wiederum die Elementanzahl<br />
angibt [Bronstein '01]:<br />
w w1 w2 wn<br />
x = x 1<br />
* x2<br />
* ... * xn<br />
, wobei gilt: w = w1 + w2<br />
+ ... + wn<br />
- 66 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Beim klassischen geometrischen Mittel sind die einzelnen Bedeutungsgewichte stets<br />
gleich eins. Beim gewichteten geometrischen Mittel können diese Elemente aus allen<br />
positiven, reellen Zahlen bestehen. Vorteilhaft ist die normierte Angabe der Gewichte,<br />
da ihre Summe stets eins ergibt und die Wurzelberechnung somit umgangen werden<br />
kann:<br />
w1<br />
w2<br />
wn<br />
x = x1 * x2<br />
* ... * xn<br />
, wobei gilt: 0 ≤ wi ≤ 1 ; w = w1 + w2<br />
+ ... + wn<br />
= 1<br />
Eine Invertierung der Werte ist beim gewichteten wie beim klassischen geometrischen<br />
Mittel möglich, so dass es sich für die Verdichtung von Einzelbewertungen ebenso<br />
eignet. Die Berechnung der resultierenden Prioritätenmatrizen bzw. der<br />
Gesamtprioritätenvektoren erfolgt analog zu den Ausführungen im vorherigen<br />
Abschnitt unter Anwendung der obigen Formel.<br />
Um unterschiedliche Gewichte einzelner Stakeholder zu berücksichtigen, schlägt<br />
Meixner für die Verdichtung der Eigenvektoren eine etwas andere Herangehensweise<br />
vor. Hiernach wird jede Hierarchieebene um eine weitere Ebene ergänzt, die die<br />
Wichtigkeit der am Entscheidungsprozess Beteiligten in die Bewertung integriert<br />
[Meixner '02]. Die folgende Abbildung zeigt anhand eines allgemeinen Beispiels den<br />
Aufbau einer derart modifizierten Entscheidungshierarchie. Es ist durchaus zulässig,<br />
wenn auch nicht üblich, dass die Gewichte je Stakeholder für jede Teilentscheidung<br />
variieren.<br />
Problem<br />
Stakeholder A<br />
(Problem)<br />
Stakeholder B<br />
(Problem)<br />
Kriterium 1 Kriterium 2 Kriterium 3<br />
Stakeholder A<br />
(Kriterium 1)<br />
Stakeholder B<br />
(Kriterium 1)<br />
Stakeholder A<br />
(Kriterium 3)<br />
Stakeholder B<br />
(Kriterium 3)<br />
Subkriterium 1.1 Subkriterium 1.2 Subkriterium 1.3<br />
Subkriterium 3.1 Subkriterium 3.2<br />
Abbildung 22: Einbezug von Stakeholdergewichten in die Problemhierarchie<br />
Die von Meixner vorgestellte Methode unterscheidet sich vom Ablauf nicht von der<br />
zuvor erläuterten Herangehensweise. Alle Kriterien und Subkriterien werden von<br />
jedem Stakeholder bewertet und anschließend aggregiert. Allerdings wird hierfür der<br />
gewichtete arithmetische Mittelwert herangezogen. Um beispielsweise die<br />
- 67 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Subkriterien 1.1, 1.2 und 1.3, die von Stakeholder A und B in paarweisen Vergleichen<br />
bewertet wurden, zu verdichten, werden die sich hieraus ergebenen Eigenvektoren zu<br />
einer Matrix zusammengefasst und mit dem Stakeholdervektor multipliziert. Jedes<br />
Element des neuen Vektors wird durch ein Skalarprodukt ermittelt, dass der folgenden<br />
Formel – und somit dem gewichteten arithmetischen Mittelwert – entspricht<br />
[Bronstein '01]:<br />
= w1 * x1<br />
+ w 2<br />
* x2<br />
+ ... wn<br />
* xn<br />
, wobei gilt: w = w1 + w2<br />
+ ... + wn<br />
= 1<br />
x +<br />
Meixner kritisiert allgemein den Einbezug unterschiedlicher Stakeholdergewichte mit<br />
dem Verweis, sie seien zu umständlich und sollten deshalb vermieden werden<br />
[Meixner '02]. Dieser Aspekt kann so nicht nachvollzogen werden, da der<br />
Rechenaufwand im Vergleich zu der gleichrangigen Datenverdichtung im vorherigen<br />
Abschnitt nur unwesentlich höher ist. Zudem ist unverständlich, warum Meixner an<br />
dieser Stelle den arithmetischen Mittelwert präferiert, obwohl er zuvor das<br />
geometrische Mittel aufgrund seiner spezifischen Vorteile bevorzugt. Wie die weiteren<br />
Ausführungen zeigen werden, ist die Anwendung unterschiedlicher Gewichtungen<br />
durchaus sinnvoll und realisierbar. Es wird dabei auf den gewichteten geometrischen<br />
Mittelwert zurückgegriffen.<br />
Kritische Anmerkungen zum AHP<br />
Abschließend sollen nun einige kritische Anmerkungen zum AHP erläutert werden.<br />
Einige davon werden seit Veröffentlichung der Methodik in der Fachwelt lebhaft<br />
diskutiert. Es soll zuvor nochmals darauf hingewiesen werden, dass hier nur rein<br />
methodenbasierte und nicht auf den speziellen Anwendungsfall der<br />
Kundenanforderungspriorisierung bezogene Schwachstellen vorgestellt werden.<br />
Sofern die Ausführungen nicht ausschließlich auf eigenen Beobachtungen beruhen, ist<br />
dies durch die Angabe einer Literaturquelle kenntlich gemacht.<br />
Rang-Reversal:<br />
Wird ein Entscheidungsmodell nachträglich geändert, indem z. B. eine weitere<br />
Alternative hinzugefügt wird, so kann dies zu einer Änderung der sich aus einer<br />
vorherigen Bewertung ergebenen Reihenfolge der Alternativen führen. Hat<br />
beispielsweise eine erste Bewertung mit drei Alternativen ergeben, dass A > B > C ist,<br />
so kann, muss aber nicht, eine der folgenden Konstellationen durch Betrachtung einer<br />
weiteren Alternative zu Stande kommen: D > A > B > C, A > D > B > C, A > B > D > C oder<br />
A > B > C > D. Eine erneute Bewertung könnte durchaus aber auch ergeben, dass<br />
C > D > A > B ist. Diese Aussage erscheint zumindest auf den ersten Blick unlogisch, da<br />
C zuvor die niedrigste Bedeutung zugemessen wurde und jetzt allen anderen<br />
- 68 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Alternativen vorgezogen wird. Dieses Phänomen, das in der Fachwelt als Rang<br />
Reversal bezeichnet wird, ist in der Praxis vielfach zu beobachten. Ein möglicher<br />
Grund für ein solches Entscheidungsverhalten kann z. B. sein, dass die Modifikation<br />
der Einflussgrößen eine neue Sichtweise auf die Problemstellung liefert [Meixner '02].<br />
Da sich die Bewertung mittels AHP immer nur auf eine zuvor fest definierte Hierarchie<br />
bezieht, ist der AHP unter derartigen Bedingungen instabil. Zuvor wurde aber bereits<br />
auch darauf hingewiesen, dass der AHP nur dann sinnvolle Ergebnisse liefert, wenn<br />
das Entscheidungsproblem zuvor korrekt und damit vollständig abgebildet wurde.<br />
Eine mögliche Umkehrung der Alternativenrangfolge bei nachträglicher Änderung der<br />
Einflussgrößen sollte deshalb vielmehr als Eigenschaft, statt als Kritik gewertet<br />
werden.<br />
Mögliche Fehlinterpretation der Skalenwerte:<br />
Die Verknüpfung der einzelnen Skalenelemente mit den linguistischen Variablen, wie<br />
z. B. „etwas größere Bedeutung als“ oder „sehr viel größere Bedeutung als“ kann zu<br />
Irritationen bei der Auswertung führen. Obwohl ein Kriterium A nur etwas wichtiger im<br />
Vergleich zu B erscheint, also gilt: A = 2 * B, ergibt sich die folgende relative<br />
Gewichtung, wenn nur diese beiden Kriterien miteinander verglichen werden:<br />
A = 66,67% und B = 33,33%, da gilt: A= 2 * B = 66,67%. Wird die prozentuale<br />
Verteilung und damit der Multiplikationsfaktor 2 nicht mit der linguistischen Variable<br />
„etwas wichtiger als“ verknüpft, so erscheint A gegenüber B deutlich wichtiger. Bei<br />
der Interpretation der Ergebnisse einer Bewertung mittels AHP ist folglich ein<br />
gewisses Hintergrundwissen zur Methodik gefragt.<br />
Unvermeidbare Inkonsistenzen:<br />
Inkonsistenzen sind nicht immer zu vermeiden, auch wenn der Bewerter absolut<br />
konsistent entscheiden will. Wird in einem ersten Vergleich festgelegt, dass A = 5 * B<br />
ist und B = 3 * C ist, wobei A, B, und C drei Vergleichselemente (Kriterien, Subkriterien,<br />
Alternativen) darstellen, so müsste der Entscheider zu der Aussage kommen, dass<br />
A = 15 * B ist. Dieser Faktor ist aber kein Element der AHP-Skala. Es kann also<br />
höchstens festgelegt werden, dass A = 9 * B ist. Da die sich hieraus ergebende<br />
Inkonsistenz klein ist – für dieses Beispiel ist C.R. = 0,03 – und geringe Inkonsistenzen<br />
durchaus zulässig sind, überwiegen laut Meixner die Vorteile der von Saaty gewählten<br />
Skala [Meixner '02].<br />
Allerdings wird das beschriebene Phänomen durch eine hohe Anzahl an<br />
Paarvergleichen in Verbindung mit vielen Extremgewichtungen innerhalb einer<br />
Prioritätenmatrix verstärkt. In Addition zu einer geringfügig inkonsistenten Bewertung<br />
- 69 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
könnte der von Saaty empfohlene Grenzwert von C.R. ≤ 0,01 überschritten werden, so<br />
dass die Bewertung wiederholt werden müsste, obwohl der Entscheider eventuell nur<br />
leicht oder ausschließlich aufgrund der begrenzten Skala inkonsistent entschieden<br />
hat. Hieraus ergibt sich die Frage, ob es nicht durchaus im Ermessen des Entscheiders<br />
liegen sollte, ob er bei einem C.R. zwischen 0,1 und 0,2 die Paarvergleiche wiederholen<br />
will.<br />
Nicht abbildbare Abhängigkeiten zwischen Einflussgrößen:<br />
Die Möglichkeit, Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Einflussgrößen durch eine<br />
AHP-Hierarchie auszudrücken, ist begrenzt. Laut Definition dürfen weder die<br />
Elemente einer Ebene, noch die Elemente unterschiedlicher Ebenen, die nicht<br />
hierarchisch miteinander verknüpft sind, sich gegenseitig beeinflussen. Umgekehrt<br />
bedeutet das, dass nur die Subelemente einer Ebene die jeweils übergeordneten<br />
Elemente bedingen, die auf dem gleichen Hierarchiepfad liegen, also über<br />
Verbindungslinien miteinander verknüpft sind.<br />
K1 wird durch SK1 und SK2 beeinflusst. K2 und K3 sind ebenfalls beide auch von SK1<br />
abhängig, K2 aber nicht von SK2, sondern von SK3. K3 wird bis auf SK3 von allen<br />
Subkriterien beeinflusst. Diese Art von komplexeren hierarchischen Abhängigkeiten<br />
kann im Gegensatz zu einer Monohierarchie durch eine Polyhierarchie ausgedrückt<br />
werden. Eine gleichzeitige Verknüpfung eines untergeordneten Elementes mit<br />
Elementen verschiedener Ebenen ist aber auch hiermit nicht möglich. Würde die<br />
Hierarchie der gleichen Abbildung um eine Ebene auf insgesamt vier erweitert und<br />
sollte die Abhängigkeit eines Sub-Subkriteriums auf vierter Ebene gleichzeitig mit<br />
einem Element auf der dritten und zweiten Ebene ausgedrückt werden, so könnte dies<br />
durch keine zulässige Verknüpfung realisiert werden. Der beschriebene Konflikt<br />
könnte aber auch nicht durch eine Umsiedelung des Sub-Subkriteriums auf eine<br />
andere Ebene umgangen werden, da somit das Entscheidungsproblem wiederum nicht<br />
korrekt abgebildet würde.<br />
Können Abhängigkeiten zwischen einzelnen Einflussgrößen nicht durch eine<br />
hierarchische Verknüpfung berücksichtigt werden, so ist das Entscheidungsproblem<br />
nicht mit Hilfe des AHPs lösbar. In solchen Fällen müssen andere<br />
Entscheidungstheorien zur Lösungsfindung herangezogen werden, wie z. B. der<br />
Analytische Netzwerk Prozess. Der ANP ist eine ebenfalls von Saaty entwickelte<br />
Entscheidungstheorie, die den AHP dahingehend verallgemeinert, dass die<br />
Einflussgrößen auf ein Entscheidungsproblem nicht zwingend in eine Hierarchie<br />
integriert werden müssen. Grundlage eines Entscheidungsmodells ist ein Netzwerk,<br />
das Abhängigkeiten zwischen Elementen nicht nur durch hierarchische<br />
- 70 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Verknüpfungen, also von oben nach unten, berücksichtigen kann, sondern diese<br />
zwischen allen Faktoren zulässt. Unterstützt wird dies durch eine nichtlineare<br />
Berechnungsweise [URL01].<br />
2.3.2 Die Nutzwertanalyse<br />
Die NWA ist - wie der AHP - eine Methode zur Unterstützung komplexer<br />
Auswahlentscheidungen. Sie wurde in den Vereinigten Staaten im Bereich der<br />
Ingenieurwissenschaften entwickelt und ist im angloamerikanischen Raum unter dem<br />
Betriff „multi-attribute utility analysis“ bekannt. Ziel ist die Evaluierung einer Menge<br />
von Alternativen im Hinblick auf rein qualitative Einflussgrößen, die ein zuvor<br />
definiertes Entscheidungsproblem klassifizieren und in einer Hierarchie abgebildet<br />
werden können. Anfang der 70er Jahre wurde die NWA durch Professor Christof<br />
Zangemeister im deutschsprachigen Raum bekannt. In den 70er und 80er Jahren<br />
wurde sie vielfach in politischen Gremien zur Bewertung ökologischer und<br />
verkehrspolitischer Problemstellungen angewendet. Ein berühmtes Beispiel ist die<br />
Planung der Erweiterung des Berliner Innenrings im Jahre 1987. Heutzutage wird sie<br />
vielfach - zumindest in modifizierter Form - als Basis von Expertensystemen zur<br />
Entscheidungsunterstützung (DSS) eingesetzt [URL09].<br />
Der methodische Ablauf der NWA und des AHP gleichen sich stark, da die theoretische<br />
Grundlage beider Entscheidungstools identisch ist. Der AHP stellt lediglich eine<br />
Erweiterung der NWA dar, weshalb alle zuvor diskutierten methodischen Restriktionen<br />
auch hier gelten. Mathematisch basiert die Methode auf einem additiven<br />
Näherungsverfahren, so dass die Logik der Entscheidungen nicht in Form eines<br />
Inkonsistenzfaktors bewertet werden kann.<br />
Im Folgenden sollen einige Einzelschritte des prozessualen Ablaufs, der in der<br />
nachstehenden Abbildung dargestellt ist, näher erläutert werden. In Anlehnung an<br />
Abbildung 14 sind auch hier alle nicht automatisierbaren Ablaufschritte grau<br />
hinterlegt. Fett markierte Teilprozesse müssen ebenfalls von der gleichen Person bzw.<br />
dem gleichen Team vorgenommen werden. Der Iterationspfeil deutet an dass, bei<br />
instabilen Lösungen, die Bewertungsphase wiederholt werden sollte.<br />
- 71 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Definition der Ziele<br />
Definition der Alternativen<br />
Modellieren<br />
Definition der Kriterien<br />
Gewichtung der Kriterien<br />
Gewichtung der Alternativen<br />
Entscheiden<br />
Ermitteln der Gesamtpriorität<br />
Sensitivitätsanalyse<br />
Validieren<br />
Ergebnisdarstellung<br />
Abbildung 23: Ablaufschema einer NWA<br />
Die ersten und letzten zwei Ablaufschritte sollen hier nicht näher betrachtet werden,<br />
da sie mit der Vorgehensweise beim AHP vollständig übereinstimmen. Unterschiede<br />
sind jedoch bei der Definition und Gewichtung der Kriterien, der Bewertung der<br />
Alternativen sowie der Ermittlung der Gesamtprioritäten zu verzeichnen. Diese<br />
Aspekte sollen nun näher erläutert werden. Die methodischen Grundlagen sind, soweit<br />
nicht anders kenntlich gemacht, aus der Wikipedia-Online-Enzyklopädie entnommen<br />
[URL09].<br />
Definition der Kriterien<br />
Grundsätzlich ist der Ablauf zur Bestimmung und Strukturierung der Einflussgrößen<br />
wie beim AHP vorzunehmen. Zusätzlich können bei der NWA jedoch K.O.-Kriterien,<br />
sowie Ober- und Untergrenzen definiert werden. Alternativen, die das Kriterium nicht<br />
erfüllen oder die Grenzwerte über- bzw. unterschreiten, werden je nach<br />
Bewertungsskala mit einem Wert kleiner oder gleich 0 gewichtet und können somit<br />
direkt in die Bewertungsphase integriert werden.<br />
- 72 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Einflussgrößen, die für die Lösung des Entscheidungsproblems zwar von Vorteil, aber<br />
nicht von absoluter Wichtigkeit sind, werden als Soll-Kriterien bezeichnet. Nur diese<br />
können im Unterschied zur NWA mit Hilfe des AHP bewertet werden.<br />
Gewichtung der Kriterien<br />
Ausgangspunkt für die Gewichtung der Kriterien ist, dass alle relevanten<br />
Bewertungskriterien und Alternativen bekannt und hierarchisch strukturiert sind.<br />
Diese Phase wird von Zangemeister als Konkretisierung eines mehrdimensionalen<br />
Zielsystems bezeichnet [Zangemeister '76]. Unterschieden werden zwei mögliche<br />
Verfahren zur Bewertung der Wichtigkeit der einzelnen Kriterien. Entweder erfolgt die<br />
Reihung der Alternativen durch direkte Vergabe von relativen Punktwerten, auch<br />
relatives Rating genannt, oder mittels eines vereinfachten Paarvergleichs. Unabhängig<br />
von der Methode muss die Summe aller Kriteriengewichte 100% ergeben. Die<br />
Gewichtsverteilung spiegelt die Aufteilung des Gesamtnutzens wieder.<br />
Beim relativen Rating wird der Gesamtnutzen von 100% direkt auf die einzelnen<br />
Kriterien aufgeteilt. Beim Paarvergleich werden - wie schon zuvor beim AHP - alle<br />
Kriterien einer Ebene miteinander im Hinblick auf ein übergeordnetes Kriterium oder<br />
das Ziel vergleichen. Lediglich die Skala unterscheidet sich hinsichtlich der zulässigen<br />
Werte und des Abstufungsumfangs. Bei der NWA sind meist nur drei Urteile möglich,<br />
die der folgenden Tabelle zu entnehmen sind.<br />
Beschreibung<br />
Skalenwert<br />
Kriterium 1 ist wichtiger als Kriterium 2 2<br />
Kriterium 1 ist genauso wichtig wie Kriterium<br />
2<br />
Kriterium 1 ist nicht so wichtig wie Kriterium<br />
2<br />
1<br />
0<br />
Tabelle 8: Paarvergleichsskala (NWA)<br />
Für die Kriterien „Lehrangebot“ und „Reputation“ aus dem Beispiel zur Auswahl einer<br />
optimalen Universität kann, unter Berücksichtigung der zuvor angenommenen<br />
Gewichte, die folgende Kriterienmatrix abgeleitet werden.<br />
- 73 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
opt.<br />
Universität<br />
Lehrangebot Reputation Summe Normierung<br />
Lehrangebot 1 2 3 75<br />
Reputation 0 1 1 25<br />
Summe 4 100<br />
Tabelle 9: Kriterienbewertung mittels Paarvergleich (NWA)<br />
Die Zeilensumme gibt Aufschluss über die Gesamtprioritäten je Kriterium. Je größer<br />
ihr Wert, desto wichtiger ist die Erfüllung der jeweiligen Einflussgröße aus der Sicht<br />
des Bewerters für das vorliegende Entscheidungsproblem. Die resultierenden Werte<br />
werden i. d. R. in einem weiteren Schritt normiert, so dass die Summe - wie gefordert -<br />
100 (%) ergibt. Die Prioritäten können mit Hilfe der folgenden Formel transformiert<br />
werden:<br />
w<br />
i,gesamt<br />
=<br />
Σ<br />
wi<br />
w<br />
i<br />
* 100<br />
Das Kriterium Kosten kann zwar in die Kriterien-, nicht aber in die<br />
Alternativenbewertung direkt eingehen, so dass diese Einflussgröße hier<br />
vernachlässigt wurde. Grundsätzlich sollen mit der NWA nur qualitative Größen<br />
betrachtet werden. Es besteht jedoch die Möglichkeit, über eine Definition von<br />
Nutzenfunktionen Alternativen im Hinblick auf harte Kriterien zu bewerten. Dieser<br />
Aspekt wird im Folgeabschnitt noch näher erläutert.<br />
Die mittels Paarvergleich resultierenden Kriterienprioritäten sollen für die<br />
Gesamtauswertung übernommen werden. Wie bereits geschildert, hätten diese aber<br />
auch durch ein relatives Rating bestimmt werden können. Zunächst soll jedoch auf die<br />
Gewichtung der Alternativen eingegangen werden.<br />
Gewichtung der Alternativen<br />
Im Gegensatz zur Kriterienbewertung fordert die NWA standardmäßig für die<br />
Gewichtung der Alternativen eine direkte Punktevergabe. Diese Bewertungstechnik<br />
wird als absolutes Rating bezeichnet. Der Umfang der Bewertungsskala kann frei<br />
gewählt werden. Meist wird – wie beim Schulnotensystem – eine sechselementige<br />
Skala bevorzugt, die die Werte von 0 (ganz schlecht) bis 5 (sehr gut) beinhaltet. Üblich<br />
sind aber auch andere Skalen mit ganzzahligen Werten von 0 bis 10. Grundsätzlich gilt,<br />
dass ein größerer Wert eine höhere Priorität ausdrückt.<br />
- 74 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Um die jeweiligen Alternativen im Hinblick auf komplexe qualitative oder<br />
quantifizierbare Kriterien bewerten zu können, muss zunächst die Verknüpfung<br />
zwischen dem Wert der Einflussgröße und dem hieraus resultierenden Nutzen<br />
definiert werden. Diese Beziehung wird durch eine so genannte Nutzenfunktion<br />
ausgedrückt. Die folgende Abbildung zeigt Beispiele für mögliche Verläufe von<br />
Funktionen, die den Einfluss von quantitativen Größen auf den Nutzen beschreiben<br />
[URL03].<br />
Abbildung 24: Beispiele für typische Nutzenfunktionen<br />
Wie der obigen Graphik zu entnehmen ist, können die Eigenschaften der<br />
Nutzenfunktionen vielfältig divergieren. Zulässig sind stetige und unstetige, sowie<br />
lineare und nichtlineare Verläufe. Der Nutzen kann mit zunehmenden Abszissenwerten<br />
steigen oder fallen. Die Funktionen können auch glocken- oder parabelförmig<br />
verlaufen. Ziel ist die aus der Sicht des Entscheiders wirklichkeitsgetreue Abbildung<br />
der Verknüpfung von Input- und Outputgrößen.<br />
Für das diskutierte Beispiel könnten somit auch die Kosten in die Bewertung integriert<br />
werden, indem beispielsweise pro Subkriterium eine linear fallende Funktion definiert<br />
wird, die ausdrückt, dass der Nutzen der jeweiligen Alternative mit zunehmenden<br />
Kosten sinkt, also umso höher ist, je geringer die finanzielle Belastung ist.<br />
- 75 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Ermittlung der Gesamtpriorität<br />
Für die Verdichtung der Daten zu einer Gesamtpriorität werden die einzelnen<br />
Kriterien- und Alternativennutzenwerte miteinander multipliziert und mit den jeweils<br />
anderen, resultierenden Teilgewichtungen addiert. Diese Summe repräsentiert den<br />
Gesamtnutzen je Alternative. Diejenige Alternative, die den höchsten Nutzen aufweist,<br />
wird i. d. R. gewählt. Liegen einzelne Werte nahe beieinander, empfiehlt es sich, der<br />
Auswertungsphase eine Sensitivitätsanalyse anzuschließen. Durch gezielte Variation<br />
der Kriteriengewichte können Auswirkungen auf die Rangfolge der Alternativen<br />
simuliert werden.<br />
Für das obige Beispiel kann die Gesamtpriorität folgendermaßen ermittelt werden. Für<br />
die Kriterien Lehrangebot und Reputation, die rein qualitative Einflussgrößen<br />
darstellen, wurde keine Nutzenfunktion definiert. Es wird angenommen, dass der<br />
Nutzen mit zunehmender Erfüllung der Kriterien steigt. Die Bewertung wurde<br />
beispielhaft je Alternative mit einer Skala von 1 bis 10 durchgeführt und ist der<br />
folgenden Tabelle zu ntnehmen.<br />
Kriterien Gewichtung Uni A A * G Uni B B * G Uni C C * G<br />
Lehrangebot 75 5 375 2 150 8 600<br />
Reputation 25 7 175 4 100 6 150<br />
Summe 550 250 750<br />
Ranking 2 3 1<br />
G i : Gewicht des jeweiligen Kriteriums; A, B, C: Gewichte der Alternativen<br />
Tabelle 10: Alternativenbewertung (NWA)<br />
Demnach ist die Alternative Uni C deutlich der Alternative Uni A und Uni B vorzuziehen.<br />
Auf eine Sensitivitätsanalyse soll an dieser Stelle verzichtet werden, da das Prinzip<br />
bereits zuvor erläutert wurde.<br />
- 76 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abschließend sei darauf hingewiesen, dass der Gesamtnutzen lediglich der Ordnung<br />
der Alternativen dient, aber keine Information über den Nutzen selbst liefert. Er wird<br />
aus der Summe der einzelnen Zielerreichungsgrade ermittelt, die sich wiederum aus<br />
der Multiplikation der Kriterien und Alternativengewichte ergeben. Unabhängig davon,<br />
ob der einzelne Nutzwert über eine Funktion, eine direkte Bewertung oder mittels<br />
paarweisen Vergleichs ermittelt wurde, stellt er immer eine dimensionslose Größe dar.<br />
Es kann also beispielsweise nicht angenommen werden, dass die Alternative A<br />
doppelt so gut wie die Alternative B ist, weil für den Gesamtnutzen gilt: A = 500 und B<br />
= 250. Diese Aussage ist unzulässig. Aus diesem Grunde kann der ermittelte<br />
Gesamtnutzen auch nicht - wie beim AHP - in Relation zu den Kosten gesetzt werden.<br />
2.3.3 Methodischer Vergleich zwischen NWA und AHP<br />
Einzelne Unterschiede zwischen den beiden Methoden wurden bereits in den<br />
vorherigen Abschnitten erwähnt. So ist z. B. eine Konsistenzprüfung bei der NWA nicht<br />
möglich, da die Gewichtungen nicht konsequent in paarweisen Vergleichen<br />
durchgeführt werden müssen und die der Bewertung zugrunde liegende Skala beim<br />
vereinfachten Paarvergleich zudem nicht reziprok aufgebaut ist. Somit ist das von<br />
Saaty entwickelte Modell zur Herleitung des Inkonsistenzfaktors hinfällig.<br />
Desweiteren ist die Integration quantitativer Größen bei der NWA wesentlich<br />
aufwendiger als beim AHP. In den meisten Fällen kann eine Nutzenfunktion definiert<br />
werden, die u. a. die Betrachtung harter Kriterien ermöglicht. Unabhängig von der Art<br />
der Einflussgröße ist die wirklichkeitsgetreue Abbildung eines Sachverhaltes in Form<br />
einer solchen Funktion nicht immer umsetzbar oder sehr kompliziert. Darüber hinaus<br />
ist eine Kosten-Nutzen-Analyse, wie im vorherigen Abschnitt geschildert, zumindest<br />
bei der klassischen Nutzwertanalyse gar nicht möglich.<br />
Zudem ist die NWA ausschließlich auf die Bewertung von Auswahlproblemen<br />
ausgerichtet. Der AHP ermöglicht auch die Betrachtung anderer Fragestellungen, die<br />
z. B. eine reine Bewertung einzelner Kriterien und Subkriterium zum Ziel haben.<br />
Darüber hinaus kann ein solches Entscheidungsproblem jeder Zeit dahingehend<br />
erweitert werden, dass eine Auswahl aus verschiedenen Alternativen getroffen werden<br />
kann. Hierzu muss die Hierarchie nur um die Alternativenebene ergänzt werden.<br />
Theoretisch ist eine reine Kriterienbewertung auch mittels NWA realisierbar, aufgrund<br />
der ungenaueren Bewertungsmethoden, die hierfür zur Auswahl stehen, aber in<br />
diesem Zusammenhang nicht zweckmäßig.<br />
- 77 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Viele Charakteristika der NWA können im Vergleich zum AHP nicht grundsätzlich als<br />
besser oder schlechter klassifiziert werden und weisen sowohl Vor- als auch Nachteile<br />
auf. Welche Methode vorteilhafter ist, hängt vom Einzelfall, also vom konkreten<br />
Entscheidungsproblem, den Präferenzen des Anwenders oder vielen anderen<br />
möglichen Faktoren, ab. Für den Anwender sind z. B. die leichte Verständlichkeit und<br />
die einfache Anwendung eines Entscheidungstools mit Sicherheit von Vorteil, da der<br />
Aufwand geringer ist. In dieser Hinsicht ist die NWA dem AHP deutlich überlegen. Sie<br />
zwingt nicht zum paarweisen Vergleich, die Skalen für die absolute Bewertung sind<br />
frei definierbar, der Paarvergleich verlangt lediglich eine „Größer-Kleiner-Gleich-<br />
Betrachtung“. Zudem werden für die Verdichtung der Daten zu einem Gesamtnutzen<br />
lediglich die Grundrechenarten und keine Matrizenmultiplikationen, wie beim AHP,<br />
benötigt. Deshalb bedarf es bei der Anwendung der NWA auch nicht zwingend einer<br />
Softwareunterstützung. Bei größeren Entscheidungsproblemen wird dies jedoch auch<br />
erforderlich sein.<br />
Alle aufgezählten Eigenschaften könnten aber auch aus einer anderen Perspektive<br />
betrachtet werden. Der methodische Ablauf des AHP ist nur unwesentlich<br />
komplizierter als bei der NWA. Der Anwender muss das mathematische Konzept nicht<br />
kennen oder verstehen, um den AHP erfolgreich anzuwenden. Lediglich der strenge<br />
paarweise Vergleich bedeutet einen größeren Aufwand, ist allerdings auch wesentlich<br />
genauer. Zudem kann der Inkonsistenzfaktor als Richtwert für die Plausibilität der<br />
Entscheidungen angegeben werden. Die von Saaty definierte Skala lässt außerdem<br />
eine wesentlich feinere Abstufung zu. Entscheidungsprobleme, die diese Eigenschaft<br />
fordern, sind mit der NWA gar nicht zu lösen.<br />
Im Gegensatz zum AHP fordert die NWA, wie schon erwähnt, eine Klassifizierung der<br />
Kriterien im Hinblick auf ihre Wichtigkeit. So können Muss- und Soll-Kriterien (Kann-<br />
Kriterien) definiert und direkt in die Berechnung integriert werden. Dies ist beim AHP<br />
nicht möglich. Alternativen, die mindestens ein Muss-Kriterium nicht erfüllen, können<br />
nicht in den Bewertungsprozess mit einbezogen werden.<br />
2.3.4 Kepner-Tregoe-Verfahren<br />
Das Kepner-Tregoe-Verfahren, auch unter dem Namen KT-Analyse bekannt, stellt eine<br />
methodische Erweiterung der NWA dar und wird im Rahmen von QFD-Projekten häufig<br />
angewendet. Im Vergleich zur NWA weist die Methode im Wesentlichen drei<br />
Unterschiede auf, die den sonst gleichen Ablauf erweitern [URL08].<br />
Nach erfolgter Definition der Bewertungskriterien fordert die KT-Analyse zusätzlich<br />
- 78 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
eine konsequente Einteilung in Muss- und Soll-Kriterien. Alternativen, die die<br />
definierten K.O.-Kriterien nicht erfüllen, gehen - wie beim AHP und im Gegensatz zur<br />
NWA - gar nicht erst in die Bewertung ein.<br />
Desweiteren unterscheidet sich die Paarvergleichsskala dahingehend, dass sie nur<br />
zwei Werte aufweist. Ist ein Kriterium A besser als ein Kriterium B, so wird eine 1 in die<br />
Paarvergleichsmatrix eingetragen. Andernfalls wird der Vergleich mit einer 0 bewertet,<br />
unabhängig davon, ob die Kriterien gleich wichtig sind, oder B besser als A ist. Die<br />
einzelnen Prioritäten werden, wie bei der NWA, über Addition der Zeilenwerte und<br />
anschließende Normierung ermittelt.<br />
Nach Abschluss der Bewertungsphase wird eine Risikobetrachtung durchgeführt. Die<br />
Alternativen werden im Hinblick auf die Konsequenzen, die durch ihre Realisierung<br />
entstehen, analysiert. Diejenigen, die mit einem zu hohen Risiko behaftet sind, werden<br />
nachträglich von der Auswahlentscheidung ausgeschlossen. Dabei kann es sich<br />
durchaus um Alternativen handeln, die bei der Bewertung zuvor stark präferiert<br />
wurden.<br />
2.3.5 Conjoint-Analyse<br />
Die Conjoint-Analyse verfolgt im Vergleich zu den vorherigen Methoden einen etwas<br />
anderen Ansatz zur Bewertung multikriterieller Entscheidungsprobleme.<br />
Charakteristisch ist das dekompositionelle Prinzip des Verfahrens. Der Befragte<br />
bewertet mögliche Entscheidungsalternativen im Hinblick auf ihren Nutzen, ohne<br />
zuvor die Kriterien gewichten zu müssen, die die jeweiligen Alternativen<br />
charakterisieren. Die Conjoint-Analyse findet aufgrund dieser Vorgehensweise seit<br />
den 70er Jahren im Rahmen der Anforderungspriorisierung große Beachtung und ist<br />
heute eine der meist eingesetzten Bewertungsverfahren überhaupt. Es existieren viele<br />
verschiedene methodische Varianten, die hier aufgrund Ihrer Vielfalt nicht näher<br />
erläutert werden. Im Folgenden soll der allgemeine Ablauf kurz vorgestellt werden, der<br />
in der nachstehenden Abbildung schematisch dargestellt ist. Falls nicht anders<br />
kenntlich gemacht, so wurden die methodischen Grundlagen der nachstehenden<br />
Quelle entnommen [URL07].<br />
- 79 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Definition des Bewertungsziels<br />
Definition der Kriterien<br />
Modellieren<br />
Definition der Alternativen (Stimuli)<br />
Bewertung der Alternativen<br />
Entscheiden<br />
Ermitteln der Teilnutzwerte<br />
Ermitteln der Gesamtnutzwerte<br />
Analysieren<br />
Ergebnisdarstellung<br />
Abbildung 25: Ablaufschema einer Conjoint-Analyse<br />
Wie auch bei den anderen Entscheidungsmethoden muss bei der CA zunächst das Ziel<br />
der Bewertung klar definiert werden. Die Einflussgrößen können z. B. intern durch<br />
Brainstorming oder extern mittels Vorstudien erhoben werden. Die Ablaufschritte<br />
Definition und Bewertung der Alternativen sowie Ermitteln und Verdichten der<br />
Teilnutzwerte sollen im kommenden Absatz näher erläutert werden. In Anlehnung an<br />
die vorherigen Ablaufschemata sind auch hier wieder alle Teilprozesse, die nicht<br />
automatisiert werden können, grau hinterlegt. Der fett markierte Prozess muss von<br />
dem oder den Bewertenden durchgeführt werden. Alle anderen Ablaufschritte können<br />
und werden i. d. R. von einem Projektteam übernommen. Alle automatisierbaren<br />
Teilabläufe sind durch Abrundung der jeweiligen Prozesskästen kenntlich gemacht.<br />
2.3.5.1 Definition der Alternativen<br />
Den zuvor definierten Kriterien können mehrere Ausprägungen zugeordnet werden.<br />
Hieraus werden die möglichen Alternativen, so genannte Stimuli, ermittelt.<br />
Unterschieden werden zwei divergierende Ansätze zur Auswahl der Alternativen. Bei<br />
der Full-Profile-Methode werden alle Kombinationsmöglichkeiten aus Kriterien und<br />
deren Ausprägungen berücksichtigt. Beim Trade-off-Ansatz werden nicht alle<br />
Kriterien je Alternative berücksichtigt, um v. a. bei größeren Datenmengen eine<br />
effiziente Bewertung durchführen zu können.<br />
- 80 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Ein Beispiel für den Full-Profile-Ansatz zeigt, dass bereits drei Kriterien und zwei<br />
unterschiedliche Realisierungsformen zu einer Bewertung von acht Alternativen<br />
führen. Es sollen acht (fiktive) Automodelle miteinander verglichen werden, die sich<br />
durch die Kriterien „Leistung“, „Sparsamkeit“ und „Komfort“ auszeichnen. Es werden<br />
zudem zwei unterschiedliche Ausprägungen „hoch“ und „niedrig“ unterschieden. Die<br />
nachstehende Tabelle zeigt die sich hieraus ergebenen Produktkombinationen.<br />
Leistung Sparsamkeit Komfort<br />
Variante 1 hoch hoch hoch<br />
Variante 2 hoch hoch gering<br />
Variante 3 hoch gering hoch<br />
Variante 4 hoch gering gering<br />
Variante 5 gering hoch hoch<br />
Variante 6 gering hoch gering<br />
Variante 7 gering gering hoch<br />
Variante 8 gering gering gering<br />
Tabelle 11: Beispiel für mögliche Produktkombinationen (Full-Profile-Ansatz)<br />
Die einzelnen Varianten können als marktetablierte Produkte oder in Form von<br />
Prototypen vorliegen, müssen es aber nicht. Im letzteren Fall spricht man von<br />
virtuellen Stimuli.<br />
2.3.5.2 Bewertung der Alternativen<br />
Zur Auswahl oder Priorisierung der einzelnen Alternativen können viele<br />
unterschiedliche Entscheidungstechniken angewendet werden. Eine methodische<br />
Variante verlangt die Auswahl einer oder keiner der Alternativen. Hiermit wird z. B.<br />
eine Kaufentscheidung real nachgebildet. Ein anderer Ansatz fordert die Bildung einer<br />
Rangfolge bezüglich der persönlichen Präferenzen des Entscheiders. Dies wird als<br />
Ranking bezeichnet. Aber auch die zuvor diskutierten Techniken, wie das absolute<br />
Rating oder der paarweise Vergleich, finden bei der CA vielfach Anwendung.<br />
- 81 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.3.5.3 Ermitteln der Teilnutzwerte<br />
Der Algorithmus zur Ermittlung der Teilnutzwerte hängt von dem zugrunde liegenden<br />
Skalenniveau der Bewertungstechnik ab. Allgemein basiert das Ergebnis auf einer<br />
Regressions- oder Varianzanalyse. Hierdurch wird eine Aussage über die einzelnen<br />
Kriterienprioritäten sowie die Teilnutzwerte je Merkmalsausprägung ermöglicht.<br />
Bei mehreren Befragten müssen die Resultate aus der Alternativenbewertung zu<br />
einem Gesamtergebnis verdichtet werden. Hierzu wird der Mittelwert oder Median je<br />
Alternative und die Standardabweichung ermittelt. Die Standardabweichung erlaubt<br />
eine Aussage über die Streuung der Ergebnisse. Liegen diese weit auseinander, so<br />
kann es hilfreich sein, mittels einer Rangkorrelationsanalyse eine Clusterbildung<br />
vorzunehmen. Somit können Teilnehmer mit ähnlichen Präferenzen zu einer Gruppe<br />
zusammengefasst werden. Bei dieser Option muss die statistische Analyse pro Cluster<br />
wiederholt werden [URL04].<br />
Falls eine Gruppenbildung vorgenommen wurde, müssen die Kriteriengewichte und<br />
Teilnutzwerte je Cluster bestimmt werden. Welche der Alternativen letztlich bevorzugt<br />
wird, kann anhand von zuvor definierten Kriterien bestimmt werden. Sinnvoll ist z. B.<br />
die Realisierung derjenigen Alternative, die dem Cluster mit der größten<br />
Teilnehmerzahl zugeordnet wird [URL04].<br />
2.3.5.4 Ermitteln der Gesamtnutzwerte<br />
Wie bereits bei der NWA in Kapitel 2.3.2 geschildert, werden die Gesamtnutzwerte je<br />
Alternative ermittelt, indem alle Teilnutzwerte mit dem jeweiligen Kriteriengewicht<br />
multipliziert und die hieraus resultierenden Teilnutzen schließlich<br />
alternativenbezogen aufsummiert werden.<br />
Die jeweiligen Teilnutzwerte erlauben eine Angabe über die Abstände zwischen den<br />
unterschiedlichen Ausprägungen. Somit ist es, im Gegensatz zu den vorherigen<br />
Methoden, möglich zu analysieren, durch welche Maßnahmen der Nutzen einer<br />
schlechteren Alternative verbessert werden kann, so dass ein Bewerter diese<br />
vorziehen würde.<br />
- 82 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
2.3.6 Vergleich der Priorisierungsverfahren im Hinblick auf die<br />
Kundenanforderungsgewichtung<br />
Wie zu Anfang des Kapitels erläutert, werden die einzelnen Priorisierungsverfahren<br />
hinsichtlich des methodischen Umfangs in Bewertungstechniken und<br />
Bewertungsmethoden eingeteilt. Auf diese Gliederung soll auch bei den weiteren<br />
Ausführungen Bezug genommen werden. Es gilt die Frage zu klären, welche der<br />
vorgestellten Tools unter Beachtung verschiedener Rahmenbedingungen die optimale<br />
Lösung darstellt.<br />
Problematisch ist, dass hinsichtlich der Bewertung und Auswertung zwei<br />
konfliktionäre Forderungen bestehen. Zum einen soll das Verfahren im Sinne des<br />
Kunden einfach verständlich und schnell durchführbar sein. Zum anderen muss die<br />
Bewertung so präzise wie möglich vorgenommen werden, so dass die sich hieraus<br />
ableitbaren Prioritäten verlässliche Informationen für das Unternehmen liefern.<br />
Letzteres kann nur realisiert werden, wenn eine intensive Konfrontation mit der<br />
Problemstellung verlangt wird. Andererseits können komplizierte Verfahren den<br />
Befragten überfordern und führen deshalb, trotz Genauigkeitsanspruch, zu keinen<br />
brauchbaren Ergebnissen. Alle denkbaren Methodiken zur Priorisierung von<br />
Kundenanforderungen lösen den beschriebenen Zielkonflikt nicht optimal. Es muss<br />
letztlich im Hinblick auf den konkreten Anwendungsfall ein geeignetes Verfahren<br />
ausgewählt werden.<br />
2.3.6.1 Vergleich der Bewertungstechniken<br />
Die Bewertungstechniken können hinsichtlich verschiedener Kriterien klassifiziert<br />
werden. Zum einen unterscheiden sie sich in der Art und Genauigkeit der<br />
resultierenden Ergebnisse, die von der zugehörigen Bewertungsskala und dem<br />
Bewertungsstil abhängen. Dieser hat wiederum einen Einfluss auf den<br />
verfahrensbedingten Schwierigkeitsgrad und damit an die kognitiven Fähigkeiten des<br />
Anwenders. Über die Eignung einer Bewertungstechnik bestimmen zum anderen viele<br />
weitere Kriterien, deren Ausprägungen vor dem Hintergrund der jeweiligen<br />
Rahmenbedingungen divergieren. Diese Aspekte sollen nun näher diskutiert werden.<br />
Die einer Bewertung zugrunde liegende Skala entscheidet über die Aussagekraft der<br />
Ergebnisse. Bezüglich dieser Eigenschaft können die zuvor vorgestellten<br />
Bewertungstechniken in zwei Gruppen eingeteilt werden. Eine absolute Bewertung<br />
fordert die Gewichtung der Anforderungen mit Hilfe einer Nominal-, Ordinal- oder<br />
Intervallskala. Eine differenziertere Betrachtung wird durch eine relative Bewertung<br />
- 83 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
ermöglicht, die mittels einer Verhältnisskala vorgenommen wird. Bevor die jeweiligen<br />
Techniken dahingehend näher klassifiziert werden, sollen die unterschiedlichen<br />
Skalenniveaus anhand der nachstehenden Tabelle kurz erläutert werden, um den<br />
Unterschied zwischen beiden Varianten besser verdeutlichen zu können [URL12].<br />
Beschreibung<br />
zulässige<br />
Operanden<br />
Niveau<br />
Nominalskala<br />
Ordinalskala<br />
Intervallskala<br />
Verhältnisskala<br />
Objekte, denen bestimmte<br />
Merkmalsausprägungen zuzuordnen<br />
sind, können hinsichtlich der<br />
Übereinstimmung der Eigenschaften<br />
miteinander verglichen werden.<br />
Beispiele: Farben, Geschlecht,<br />
Tierrassen<br />
Ein Vergleichsobjekt kann<br />
hinsichtlich einer Eigenschaft<br />
dominieren, unterliegen oder<br />
übereinstimmen. Die Abstände<br />
zwischen den betrachteten Größen<br />
können nicht interpretiert werden.<br />
Beispiel: Schulnotensystem<br />
Der Abstand zweier Größen kann<br />
hinsichtlich einer<br />
Merkmalsausprägung quantitativ<br />
begründet werden. Der Nullpunkt der<br />
Skala ist aber willkürlich festgelegt.<br />
Beispiel: Temperatur (°C)<br />
Die Skala beinhaltet einen absoluten<br />
Nullpunkt. Multiplikation und<br />
Division sind somit zulässig.<br />
Beispiel: Temperatur (K), Gewicht (g),<br />
Geschwindigkeit (km/h)<br />
=<br />
≠<br />
><br />
=<br />
<<br />
+<br />
-<br />
*<br />
:<br />
Tabelle 12: Darstellung und Definition der Skalenniveaus<br />
Bezüglich der obigen Tabelle ist anzumerken, dass die Skalendefinitionen aufeinander<br />
aufbauen. Das bedeutet, dass eine Skala höheren Niveaus die Eigenschaften aller<br />
niedrigeren in sich vereint, nicht aber deren Einschränkungen. Folglich können je<br />
Skalentyp nicht nur die neu definierten, sondern auch alle primitiveren Operanden<br />
angewendet werden.<br />
- 84 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Operanden einer Ordinalskala ermöglichen ein Ranking der Bewertungsobjekte.<br />
Kundenanforderungen können folglich mit Hilfe von absoluten Bewertungstechniken<br />
bezüglich der Präferenzen eines Entscheiders geordnet werden. Unabhängig davon, ob<br />
die Skala drei oder mehr Elemente enthält, können die Abstände zwischen den<br />
Bewertungsstufen nicht interpretiert werden, da die Ergebnisgrößen dimensionslos<br />
sind. So kann z. B. bei einer Bewertung nach dem Schulnotensystem nicht<br />
angenommen werden, dass ein Schüler A mit der Note gut den gleichen<br />
Leistungsunterschied gegenüber einem Schüler B mit der Note sehr gut aufweist, wie<br />
ein anderer Schüler C mit ausreichenden Leistungen gegenüber einem weiteren<br />
Schüler D mit der Note befriedigend. Es kann nur festgestellt werden, dass der<br />
Schüler A schlechter als B, aber besser als C und D ist, nicht jedoch um wie viel dieser<br />
schlechter oder besser ist.<br />
Um eine differenziertere Bewertung zu ermöglichen, kann die klassische<br />
Notenvergabe an eine Intervallskala geknüpft werden. Einem zuvor definierten<br />
Punkteintervall wird genau eine Note zugeordnet. Hiermit kann beispielsweise<br />
angegeben werden, dass der Schüler A mit 80 Punkten um 40 Punkte besser ist, als ein<br />
Schüler C. Falsch ist jedoch die Aussage, dass A doppelt so gut wie C ist. Eine<br />
Gegenüberstellung beider Bewertungssysteme ist der nachfolgenden Tabelle zu<br />
entnehmen.<br />
absolute<br />
Bewertung<br />
relative<br />
Bewertung<br />
[Punkte]<br />
Rang<br />
Schüler A 2 80 2<br />
Schüler B 1 90 1<br />
Schüler C 4 40 4<br />
Schüler D 3 45 3<br />
Tabelle 13: Beispiel für eine Oridnal- und Intervallbewertung<br />
Nur bei einer relativen Bewertung sind die Abstände zwischen den Ergebnisgrößen<br />
eindeutig ableitbar. Bezogen auf die Kundenanforderungspriorisierung können - im<br />
Gegensatz zu den absoluten Verfahren - Nutzendifferenzen gebildet und die<br />
Ergebnisse dahingehend interpretiert werden. Allerdings können hiermit keine<br />
Aussagen über den totalen Nutzen getroffen werden. Es ist unklar, ob die<br />
Anforderungen insgesamt eher wichtig oder unwichtig sind, feststellbar ist nur, in<br />
- 85 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
welchem Verhältnis diese zueinander stehen.<br />
Die nachstehende Tabelle zeigt die zuvor diskutierten Bewertungstechniken in<br />
Abhängigkeit von dem Niveau ihrer Bewertungsskala.<br />
Bewertungstechnik Skalenniveau Skalenelemente<br />
Ranking Ordinalskala keine<br />
absolute<br />
Bewertung<br />
vereinfachter<br />
Paarvergleich<br />
Ordinalskala z.B.: [0 : 2]<br />
absolutes Rating Ordinalskala z.B.: [1 : 5]<br />
relative<br />
Bewertung<br />
relatives Rating Verhältnisskala [0% : 100%]<br />
Paarvergleich nach<br />
Saaty<br />
Verhältnisskala [1/9 : 9]<br />
Tabelle 14: Einteilung der Bewertungstechniken (Skalenniveau)<br />
Festzuhalten ist, dass relative Verfahren differenziertere Ergebnisse liefern als<br />
absolute Bewertungstechniken. Aus den resultierenden Werten kann nicht nur die<br />
Reihung der Anforderungen nach ihrer Wichtigkeit, sondern es können auch die<br />
Nutzenverhältnisse abgeleitet werden. Zudem enthält die Skala wesentlich mehr<br />
Elemente, so dass die Bewertung viel differenzierter erfolgen kann. Da aber keine<br />
absoluten Werte vorliegen, kann die Ausprägung der Präferenzen mit dieser<br />
Verfahrensvariante nicht bestimmt werden.<br />
Um eine umfassende Auswertung vornehmen zu können, müssten folglich beide<br />
Verfahren miteinander kombiniert werden. Dies ist in der Praxis aber nicht üblich.<br />
Auch alle im vorherigen Abschnitt genannten Methoden wenden, zumindest je<br />
abgeschlossener Bewertungsphase, jeweils nur eine der Techniken an. Unabhängig<br />
von dem Interpretationsspektrum der Ergebnisse ist deren Qualität ein weiterer<br />
wesentlicher Aspekt, der im Folgenden diskutiert werden soll.<br />
Grundsätzlich gilt, dass die Zuverlässigkeit von Bewertungsergebnissen in einer<br />
direkten Verbindung zu der Komplexität der angewendeten Technik steht. Dies lässt<br />
sich einfach nachvollziehen. Je intensiver ein Befragter gezwungen wird, sich mit<br />
einem konkreten Entscheidungsproblem auseinander zu setzen, desto mehr wird<br />
dieser auch in der Lage sein, dessen Einflussgrößen differenziert zu gewichten.<br />
Allerdings ist der Mensch aufgrund seiner kognitiven Fähigkeiten nur begrenzt in der<br />
Lage, mehrere Informationen gleichzeitig zu berücksichtigen. Die „Millersche Zahl“<br />
- 86 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
wurde im Rahmen einer in den 50er Jahren durchgeführten Studie von dem<br />
amerikanischen Psychologen George Miller ermittelt und besagt, dass das<br />
Kurzzeitgedächtnis nur plus 7 oder minus 2 Informationen parallel berücksichtigen<br />
kann. Diese Eigenschaft ist genetisch vorgeschrieben und kann nicht trainiert werden.<br />
Der Durchschnitt liegt bei 6 bis 7 Chunks (Informationseinheiten). 9 Chunks konnten<br />
nur bei überdurchschnittlich intelligenten Menschen mit einem IQ über 150% ermittelt<br />
werden [Miller '56].<br />
Hieraus kann zum einen abgeleitet werden, dass die Zerlegung komplexer<br />
Problemstellungen jeglicher Art eine notwendige Voraussetzung ist, um eine fundierte<br />
Lösung zu finden. Zum anderen dürfen diese aber nicht aus mehr als 7 Teilsystemen<br />
und letztere wiederum nicht aus mehr als 7 Subsystemen bestehen.<br />
Hinsichtlich der Vergleichskriterien Genauigkeit und Schwierigkeitsgrad sollen die<br />
bekannten Bewertungstechniken nun gegenübergestellt werden. Desweiteren können<br />
sie bezüglich der Anzahl der gleichzeitig zu bewertenden Anforderungen<br />
folgendermaßen eingeteilt werden.<br />
Anzahl der gleichzeitig<br />
zu bewertenden<br />
Objekte<br />
Bewertungstechniken<br />
Genauigkeit<br />
Schwierigkeitsgrad<br />
- absolutes Rating geringer<br />
zwei Anforderungen<br />
alle Anforderungen<br />
vereinfachter PV,<br />
Ranking,<br />
PV nach Saaty<br />
relatives Rating<br />
PV: Paarweiser Vergleich<br />
höher<br />
Tabelle 15: Einteilung der Bewertungstechniken hinsichtlich der kognitiven<br />
Anforderungen<br />
Beim absoluten Rating müssen keine Beziehungen zwischen den jeweiligen<br />
Bewertungsgrößen beachtet werden. Jedes Objekt wird einzeln gewichtet. Im Rahmen<br />
der Kundenanforderungspriorisierung ist bei Anwendung dieser Methode deshalb<br />
häufig zu beobachten, dass die Kunden alle Anforderungen als wichtig einstufen und<br />
damit hoch bewerten, weil sie nicht gezwungen werden, differenziert zu urteilen.<br />
Dennoch ist das absolute Rating eine der am häufigsten eingesetzten<br />
Bewertungsverfahren überhaupt, da die simple Bewertungstechnik wenig<br />
- 87 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Anforderungen an die Befragten stellt und keine unmittelbaren Einschränkungen<br />
hinsichtlich der Bewertungsanzahl zu beachten sind [URL05].<br />
Beim Ranking werden die Anforderungen in Hinblick auf den subjektiven Nutzen des<br />
Entscheiders aufsteigend geordnet. Es existieren zahlreiche Sortieralgorithmen, die<br />
ein systematisches Vorgehen ermöglichen und unbewusst von einem Befragten<br />
angewendet werden. Unabhängig von der Methode müssen hierfür jeweils nur zwei<br />
Objekte miteinander verglichen werden. Der Schwierigkeitsgrad ist zwar gering, aber<br />
aufgrund der wenigen Informationen, die aus einer solchen Bewertung resultieren,<br />
wird diese Technik nicht so häufig zur Gewichtung von Kundenanforderungen<br />
eingesetzt wie z. B. die beiden Ratingverfahren. Schließlich können aus den<br />
Ergebnissen der anderen Verfahren - zusätzlich zum Ranking der Anforderungen -<br />
weitere nützliche Informationen abgeleitet werden. Zudem ist der Zeitaufwand für die<br />
Bewertung beim absoluten und relativen Rating, wenn überhaupt, nur geringfügig<br />
höher.<br />
Auch beim paarweisen Vergleich muss der Befragte, unabhängig vom Umfang der<br />
Bewertungsskala, zwei Anforderungen miteinander in Beziehung setzen. Im Gegensatz<br />
zum absoluten Rating und Ranking wird er gezwungen, Abstufungen vorzunehmen.<br />
Zwar können zwei Vergleichsobjekte auch als gleich wichtig bewertet werden,<br />
allerdings wird dies bei einer Gewichtung von Kann-Anforderungen selten der Fall<br />
sein. Der Leistungsanspruch an die kognitiven Fähigkeiten ist im Vergleich zum<br />
absoluten Rating nur unwesentlich höher, da lediglich zwei Objekte konkret bewertet<br />
werden müssen. Allerdings verlangt eine konsistente Entscheidung einen<br />
Gesamtüberblick, d. h. dass dem Bewerter alle Anforderungen und deren<br />
Wechselwirkungen bekannt seinen müssen. Demnach sollten aus den oben genannten<br />
Gründen nicht mehr als sechs Vergleichsgrößen je Entscheidungsabschnitt bewertet<br />
werden müssen.<br />
Der Unterschied zwischen den beiden Paarvergleichsverfahren besteht in der<br />
Eigenschaft der jeweiligen Bewertungsskala und den daraus resultierenden<br />
Ergebnissen. Zunächst ist der Abstufungsumfang beim Paarvergleich nach Saaty<br />
wesentlich größer und ermöglicht somit einen genaueren Ausdruck der Präferenzen.<br />
Desweiteren ist die Skala und damit auch die Prioritätenmatrix reziprok aufgebaut, so<br />
dass, im Gegensatz zum vereinfachten Paarvergleich, ein Inkonsistenzfaktor bestimmt<br />
und damit die Logik der Gewichtung bewertet werden kann. Da beim vereinfachten<br />
Paarvergleich keine Abstufung der Nutzenausprägungen gefordert wird, ist er<br />
einfacher verständlich und v. a. schneller durchführbar. Allerdings verlangt auch Saaty<br />
nicht, dass die gesamten Skalenelemente bei der Bewertung eingesetzt werden<br />
- 88 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
müssen. Will oder kann der Bewerter feinere Nuancen nicht ausdrücken, so können z.<br />
B. die Zwischenwerte 2, 4, 6 und 8 vernachlässigt werden. Hiermit werden die<br />
möglichen Bewertungsstufen auf fünf reduziert. Obwohl die Bewertung damit kaum<br />
schwieriger und langwieriger ist, können jetzt die Nutzenverhältnisse ermittelt<br />
werden.<br />
Beim vereinfachten Paarvergleich kann nur ein Ranking vorgenommen werden. Zwar<br />
handelt es sich hierbei um ein absolutes Verfahren, wie beim Rating, es können aber<br />
keine zusätzlichen Informationen über den Totalnutzen gewonnen werden. Wie bereits<br />
oben beschrieben, ist die Zuverlässigkeit der Ergebnisse zudem fragwürdig und nicht<br />
überprüfbar. Dass die Auswertung beim Paarvergleich nach Saaty wesentlich<br />
aufwendiger ist, kann aus der Sicht des Anwenders vernachlässigt werden. Bei Einsatz<br />
einer Softwarelösung läuft dieser Prozess ohnehin vollständig im Hintergrund ab.<br />
Somit ist der Zeitaufwand für die Bewertungsphase nicht deutlich höher anzusetzen.<br />
Der Befragte muss auch nicht den mathematischen Hintergrund verstanden haben,<br />
um die Technik erfolgreich anwenden zu können.<br />
Beim relativen Rating werden mit Abstand die höchsten Anforderungen an die<br />
kognitiven Fähigkeiten gestellt, da nicht nur eine Reihung, sondern auch der<br />
quantitative Abstand zwischen den Objekten mittels einer direkten Punktevergabe<br />
ausdrücket werden muss. Wie auch beim Paarvergleich nach Saaty handelt es sich bei<br />
diesem Verfahren um eine relative Bewertungstechnik, so dass diese gut miteinander<br />
vergleichbar sind. Zwar ist eine direkte Punktevergabe zumeist schneller als ein<br />
Paarvergleich durchführbar, jedoch ist die Verlässlichkeit der Ergebnisse fragwürdig.<br />
Wie auch beim absoluten Ranking wird der Befragte nicht gezwungen, sich intensiv mit<br />
der Entscheidungssituation auseinanderzusetzen. Zudem kann eine höhere Zahl an<br />
Einflussgrößen, die es gewissenhaft zu gewichten gilt, schnell zu einer Überforderung<br />
und damit zum Unmut seitens der Anwender führen. Ein relatives Rating von<br />
Kundenanforderungen ist also, ebenso wie der vereinfachte Paarvergleich, nur bedingt<br />
zu empfehlen.<br />
Abschließend sollen noch drei weitere Kriterien angesprochen werden, die über die<br />
Tauglichkeit einer Bewertungstechnik im Rahmen der Anforderungspriorisierung<br />
entscheiden. Hierbei werden die Rahmenbedingungen einer konkreten<br />
Befragungssituation betrachtet. Je nach Anforderungsumfang, Anzahl der Befragten<br />
und der Situation vor Ort eignen sich die jeweiligen Bewertungstechniken<br />
unterschiedlich gut. Die Zuordnung der Verfahren zu der jeweiligen<br />
Kriterienausprägung kann der folgenden Tabelle entnommen werden. Dabei muss<br />
beachtet werden, dass die Grenzen meist fließend sind und kein Anspruch auf eine<br />
- 89 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
allgemein gültige Klassifikation erhoben wird, sondern lediglich Tendenzen<br />
ausgedrückt werden sollen.<br />
Kriterien Ausprägung Bewertungstechniken<br />
Anforderungsumfang<br />
Anzahl der Befragten<br />
Befragungssituation<br />
hoch<br />
gering<br />
hoch<br />
gering<br />
kompliziert<br />
einfach<br />
absolutes Rating<br />
alle<br />
Ranking,<br />
vereinfachter Paarvergleich,<br />
absolutes und relatives Rating<br />
alle<br />
absolutes und relatives Rating,<br />
vereinfachter Paarvergleich<br />
alle<br />
Tabelle 16: Klassifikation der Bewertungstechniken<br />
Bei einem geringen Anforderungsumfang können alle genannten Bewertungstechniken<br />
eingesetzt werden. Bei einer höheren Anzahl weisen die Verfahren hingegen jeweils<br />
unterschiedliche Nachteile auf. Je höher der Konzentrationsanspruch an die Befragten<br />
ist, desto schneller wollen diese die Bewertung abschließen. Dies wirkt sich direkt auf<br />
die Qualität der Aussagen aus. Im Extremfall wird die Bewertung mangels Motivation<br />
sogar abgebrochen.<br />
Auf der anderen Seite stellt sich bei den einfacheren Methoden sehr schnell eine<br />
Monotonie und damit Langeweile bei den Bewertungen ein. Auch hierunter leidet die<br />
Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Unter allen genannten Techniken eignet sich das<br />
absolute Ranking hierfür am meisten, da im Gegensatz zu den anderen Verfahren<br />
keine Anforderungsgliederung vorgenommen werden muss und die Befragten weder<br />
über- noch unterfordert werden.<br />
Grundsätzlich stellt sich bei einer Bewertung von Anforderungen durch mehrere,<br />
unabhängige Personen die Frage, wie die einzelnen Präferenzen zu einem<br />
Gesamtergebnis verdichtet werden sollen und damit für ein Projekt auswertbar sind.<br />
In Kapitel 2.3.1.3 wurden Ansätze für Gruppenentscheidungen thematisiert und<br />
statistische Methoden benannt, mit deren Hilfe die Daten ausgewertet werden<br />
können. Diese Verfahren sind für alle Bewertungstechniken geeignet. Da<br />
Softwarelösungen, die einen Paarvergleich nach Saaty ermöglichen, aber oftmals<br />
- 90 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
keine Gruppenentscheidungen unterstützten, ist dieses Verfahren lediglich bei einer<br />
direkten Integration der Gewichtungen aller Befragten in die Bewertung wesentlich<br />
aufwendiger und daher zumindest momentan noch nicht zu empfehlen. Bei einer<br />
Auswertung der Endergebnisse je Befragten ergibt sich jedoch kein Unterschied zum<br />
relativen Rating.<br />
Bei beliebig gestaltbaren Befragungsbedingungen können wiederum alle Verfahren<br />
angewendet werden. Bei einer komplexen Befragungssituation ist dies nicht ohne<br />
Weiteres möglich. Hiermit sind Umstände gemeint, die keine langen Erklärungen<br />
erlauben. Die Bewertungen müssen schnell und möglichst ohne Rechnerunterstützung<br />
durchführbar sein. Dies ist beispielsweise bei einer Massenbefragung im Kaufhaus der<br />
Fall. Hier eignen sich besonders die beiden Ratingverfahren und der vereinfachte<br />
Paarvergleich.<br />
2.3.6.2 Vergleich der Bewertungsmethoden<br />
Da die im vorherigen Abschnitt beschriebenen Methoden eine oder mehrere der<br />
analysierten Priorisierungstechniken einsetzen, treffen auch alle zuvor diskutierten<br />
Charakteristika auf diese zu. Deshalb sollen abschließend nur die sich aus dem<br />
jeweiligen methodischen Rahmenkonzept ergebenen Vor- und Nachteile in Bezug auf<br />
die Anforderungsgewichtung kurz gegenübergestellt werden. Grundsätzlich kann die<br />
Anwendung einer Methodik dann von Vorteil sein, wenn die Anforderungsstruktur<br />
komplex ist und damit eine Gliederung in Teilaspekte verlangt.<br />
Der AHP stellt unter allen vorgestellten Methoden das genaueste Verfahren da. Zum<br />
einen fordert er eine streng hierarchische Strukturierung der Anforderungen und damit<br />
im Hinblick auf hierarchische Problemstellungen eine realitätsnahe Abbildung des<br />
Entscheidungsprozesses. Zudem fördert der Prozess des Hierarchiedesigns das<br />
Verständnis für die Problemstruktur und hilft, weitere Einflussgrößen zu finden. Zum<br />
anderen ist er mathematisch fundiert und erlaubt neben einer präzisen Berechnung<br />
von Verhältnisprioritäten die Bewertung der Inkonsistenz einer Entscheidung. Dieses<br />
Kontrollinstrument steht bei keiner der anderen Methoden zur Verfügung.<br />
Die NWA und die KT-Analyse sind mit dem theoretischen Konzept des AHP sehr<br />
verwandt, allerdings sind beide sehr stark auf Auswahlprobleme ausgerichtet.<br />
Deshalb sollten sie nur dann angewendet werden, wenn nicht nur die Anforderungen<br />
selbst, sondern auch die Bewertung möglicher Produktalternativen in die Befragung<br />
integriert werden soll. Der AHP ist diesbezüglich offen, da er alle Einflussgrößen im<br />
Paarvergleich bewertet.<br />
- 91 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Der Vorteil der Conjoint-Analyse liegt in der realitätsnahen Simulation von<br />
Kaufentscheidungen. Damit ist die CA die einzige Methode, die beachtlich stark auf<br />
die Priorisierung von Kundenanforderungen fixiert ist. Allerdings können die<br />
eigentlichen Anforderungsgewichte hier nur durch bereits bekannte<br />
Produktalternativen (Stimuli) ermittelt werden, so dass wiederum ausschließlich<br />
Auswahlprobleme betrachtet werden können.<br />
Bis auf den AHP, der bei der Bewertung aller Einflussgrößen einen Paarvergleich<br />
verlangt, sind die anderen Methoden variabel in der Wahl der Bewertungstechniken<br />
und damit flexibler einsetzbar, allerdings auch ungenauer.<br />
- 92 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3 Entwicklung einer Vorgehensweise zur Verwendung relativer<br />
Gewichte als Eingangsgrößen einer QFD<br />
Von den in Kapitel 2 beschriebenen Bewertungsmethoden wird der AHP grundsätzlich<br />
als der geeigneteste Ansatz zur Priorisierung von Anforderungen erachtet.<br />
Insbesondere die höhere Genauigkeit der erfragten Bewertung gibt den Ausschlag für<br />
diese Auswahl. In diesem Kapitel wird nun eine Vorgehensweise entwickelt, mit der<br />
einerseits die Vorteile des AHPs genutzt werden können und andererseits aber auch<br />
kundenseitige Eingangsgrößen für eine QFD bereitgestellt werden. Hierzu wird<br />
insbesondere die Problematik von relativen Gewichten innerhalb einer QFD diskutiert.<br />
3.1 Entwicklung einer Hierarchie von Anforderungen an intralogistische<br />
Anlagen<br />
Grundlage für die weiteren Überlegungen ist der in Kapitel 2.2.4 beschriebene<br />
Anforderungskatalog. Es besteht nun die Aufgabe darin, ein Konzept zu entwickeln,<br />
das die Hierarchisierung und Bewertung einer hohen Anzahl an Anforderungen aus<br />
diesem Anforderungskatalog, welcher noch erweitert werden kann, im Sinne des AHP<br />
ermöglicht.<br />
Im Folgenden werden zwei Hierarchisierungskonzepte vorgestellt, wobei das erste die<br />
in Kapitel 2.3.1.3 vorgestellten Regeln zur Hierarchieerstellung nicht erfüllt und somit<br />
für die Bewertung mittels AHP nicht geeignet ist. Es soll an dieser Stelle dennoch<br />
ausführlich erläutert werden, da mittels dieses Konzeptes mögliche Fehler beim<br />
Hierarchiedesign erklärt werden können und die Motivation geschaffen wird, ein<br />
zweites Konzept zu entwickeln, das im Vergleich zum ersten zwar aufwendiger ist,<br />
aber eine Bewertung der Anforderungen aus dem Katalog mit Hilfe des AHP<br />
ermöglicht.<br />
3.1.1 Lösungsansatz I: Überführung der Anforderungsstruktur in eine AHPgeeignete<br />
Struktur<br />
Dieser Lösungsansatz sieht eine direkte Umwandlung der von Sakowski gewählten<br />
Anforderungsstruktur in eine AHP-Hierarchie vor. Demnach würden die sechs<br />
Gliederungspunkte in Form von Kriterien und die jeweiligen Anforderungen als<br />
Subkriterien in eine Hierarchie integriert werden. Diese Art der Gliederung wurde von<br />
den einzelnen Stakeholdern im Praxistest des Anforderungskataloges mehrheitlich als<br />
realitätsnah und übersichtlich eingeschätzt [Sakowski '05].<br />
- 93 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Eine Umwandlung dieses Schemas in eine AHP-Hierarchie scheint deshalb eine<br />
sinnvolle und schnelle Lösung des Strukturierungsproblems zu liefern. Die oben<br />
aufgeführten sechs Kategorien könnten als Kriterien definiert und die jeweils<br />
zugehörigen Anforderungen als Subkriterien integriert werden.<br />
Die hohe Anzahl an Anforderungen würde allerdings eine weitere, thematisch sinnvolle<br />
Aufteilung erforderlich machen, so dass nie mehr als sechs Kriterien aus den in<br />
Kapitel 2.3.6.1 beschriebenen Gründen miteinander verglichen werden müssten. Zum<br />
Beispiel könnten die räumlich-organisatorischen Anforderungen „Die logistische<br />
Anlage muss in den Abmessungen des Fördergutes variabel sein“ und „Die logistische<br />
Anlage muss beim Gewicht des Förderguts variabel sein“ einem neu formulierten<br />
Subkriterium „Die logistische Anlage muss in den Eigenschaften des Fördergutes<br />
variabel sein“ wiederum als Sub-Subkriterien, also auf dritter Ebene, untergeordnet<br />
werden.<br />
Dieser Lösungsansatz hätte in Ergänzung zu einer unkomplizierten Realisierung den<br />
weiteren Vorteil, dass die zu einem späteren Zeitpunkt eingeholten Angebote<br />
verschiedener Anlagenhersteller leicht als Alternativen in die Hierarchie integriert<br />
werden könnten. Wenn die bereits vorliegende Kriterienhierarchie n Ebenen aufweist,<br />
so müsste die um eine Alternativenebene ergänzte Hierarchie aus n + 1 Ebenen<br />
bestehen, wobei die einzelnen Alternativen auf unterster Ebene angeordnet werden<br />
müssten. Die folgende Abbildung zeigt einen Hierarchieausschnitt, der nach der zuvor<br />
beschriebenen Vorgehensweise erstellt wurde.<br />
- 94 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 26: Beispielhierarchie 1, Teil 1<br />
- 95 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 27: Beispielhierarchie 1, Teil 2<br />
Da die Hierarchisierung an verschiedene Regeln geknüpft ist, kann das oben<br />
beschriebene Schema nicht direkt umgesetzt werden. Im Folgenden werden die<br />
Schwachstellen dieses Strukturierungskonzepts erläutert.<br />
3.1.1.1 Problematik der Zielformulierung<br />
Wie in Kapitel 2.3.1.3 erläutert, ist die Zielformulierung der erste Schritt einer<br />
Entscheidungsfindung und hat ausschlaggebenden Einfluss auf die Ableitung der<br />
Kriterien und Alternativen. Lautet das Ziel „Priorisierung der Anforderungen an eine<br />
logistische Anlage mittels AHP“, so müssten die Kriterien Einflussfaktoren auf eine<br />
relative Bewertung mittels AHP, und die Alternativen verschiedene<br />
Umsetzungsmöglichkeiten einer Priorisierung darstellen.<br />
Das tatsächliche Ziel muss aber lauten, diejenige Anlage für das Unternehmen<br />
auszuwählen, die den höchsten Nutzen bietet oder das beste Kosten/Nutzen-<br />
Verhältnis aufweist. Auch wenn zunächst nur die Kriterien und Subkriterien, also die<br />
Anforderungen an die logistische Anlage, bewertet werden sollen, so kann zu einem<br />
späteren, noch unbestimmten Zeitpunkt, die Alternativenebene in die Hierarchie<br />
eingebaut und das eigentliche Entscheidungsproblem, die Auswahl einer geeigneten<br />
Anlage, gelöst werden.<br />
- 96 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.1.1.2 Erfordernis einer Anforderungstypisierung<br />
Der Anforderungskatalog nach Sakowski ist nicht speziell für die Anschaffung einer<br />
logistischen Anlage bei dem betrachteten Praxisanwender entwickelt worden.<br />
Vielmehr sollte hiermit branchenneutral, unabhängig von organisatorischen<br />
Restriktionen und der technischen Realisation und weiteren ähnlichen<br />
Randbedingungen, eine erste Auswahl und Gewichtung von Anforderungen für eine<br />
intralogistsiche Anlage ermöglicht werden. Da die Stakeholder bei einer absoluten<br />
Bewertung auch die Möglichkeit haben, eine Anforderung als absolut wichtig oder<br />
völlig unwichtig einzustufen, wird mit jeder Gewichtung gleichzeitig eine<br />
Auswahlentscheidung getroffen. Der (absolute) Punktwert enthält die Information, ob<br />
eine Anforderung für das vorliegende Problem überhaupt relevant ist und wenn ja, wie<br />
wichtig sie für den Bewerter ist.<br />
Bei Anwendung relativer Bewertungsverfahren muss eine vorherige Einteilung in<br />
Muss- und Kann-Anforderungen vorgenommen werden, da nur Kann-Kriterien sinnvoll<br />
miteinander verglichen werden können. Die Informationen zur Einteilung der<br />
Anforderungen in „absolut notwendig“, „vorteilhaft“ und „absolut unwichtig“ könnten<br />
grundsätzlich aus einer absoluten Bewertung entnommen werden. Anforderungen, die<br />
mit den Werten „absolut unwichtig“ und „sehr wichtig“ deklariert wurden, könnten<br />
aus der Hierarchie gestrichen werden, so dass nur diejenigen Anforderungen durch<br />
den AHP bewertet würden, die mit einem der Zwischenwerte gewichtet werden.<br />
3.1.1.3 Anforderungsinterdependenzen<br />
Wie in Kapitel 2.3.1.3 bereits diskutiert, können Abhängigkeiten zwischen zwei<br />
Elementen der Hierarchie nur dann ausgedrückt werden, wenn diese auf einem<br />
gemeinsamen Hierarchiepfad liegen. Daraus folgt auch, dass die Elemente einer<br />
Ebene stets unabhängig voneinander sein müssen. Bezogen auf die zuvor vorgestellte<br />
Modellhierarchie bedeutet diese Forderung, dass alle Subkriterien, die dem gleichen<br />
Kriterium unterstellt sind, sich folglich auf gleicher Ebene befinden, unabhängig<br />
voneinander sein müssten. Desweiteren dürfen sie aber auch keine Abhängigkeiten zu<br />
denjenigen Subkriterien aufweisen, die anderen Kriterien unterstellt sind. Die sich<br />
hieraus ergebende Problematik soll im Folgenden an einigen Beispielen erläutert<br />
werden.<br />
- 97 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Anforderungen „Die Anlagenleistung soll hoch sein“ und „Der<br />
Automatisierungsgrad der Anlage soll möglichst hoch sein“ sind beides Subkriterien<br />
der produktionstechnischen Anforderungen. Zwischen ihnen besteht jedoch die<br />
folgende Korrelation: Je höher der Automatisierungsgrad, desto höher wird tendenziell<br />
auch die Anlagenleistung sein. Eine Einordnung auf derselben Hierarchieebene bzw.<br />
ein Paarvergleich zwischen diesen beiden Subkriterien würde keine sinnvolle Aussage<br />
liefern, da eine hohe Anlagenleistung unter anderem die Folge eines hohen<br />
Automatisierungsgrades sein kann.<br />
Die hierarchische Untergliederung einer der beiden Anforderungen kann das<br />
Abhängigkeitsproblem in diesem Fall auch nicht lösen, da sich die beiden Kriterien<br />
gegenseitig nicht näher klassifizieren. Das Kriterium Automatisierungsgrad könnte<br />
durch technische Realisierungsmerkmale als Subkriterien, wie z. B. „Die logistische<br />
Anlage soll automatisch bestückt und entladen werden“, beschrieben werden. Diese<br />
Anforderung ist nicht im Katalog nach Sakowski enthalten und soll nur zum besseren<br />
Verständnis des Hierarchisierungsproblems beitragen. Die Anlagenleistung hingegen<br />
kann kein Subkriterium des Kriteriums Automatisierungsgrad sein. Umgekehrt ist dies<br />
auch nicht realisierbar, da diese durch die Kenngrößen „Durchsatz“, „Ausfallzeiten“<br />
und – falls erforderlich – „Rüstzeiten“, nicht aber durch die Höhe des<br />
Automatisierungsgrades, beeinflusst wird. Die folgende Abbildung zeigt einen<br />
Hierarchieausschnitt für das diskutierte Beispiel.<br />
- 98 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 28: Beispielhierarchie 2<br />
Ein weiteres, kurzes Beispiel soll zeigen, dass zahlreiche solcher Interdependenzen<br />
zwischen einzelnen Subkriterien bestehen, die sich auf ein gemeinsames Kriterium<br />
beziehen. Ebenso wie mit der Anlagenleistung und der Höhe des<br />
Automatisierungsgrades verhält es sich mit den betriebswirtschaftlichen<br />
Anforderungen „Die Anlage soll sich innerhalb eines Jahres amortisieren“ und „Der<br />
Return on Investment (ROI) der Anlage soll maximal sein“. Je schneller sich die Anlage<br />
amortisiert, desto größer ist der ROI. Eines der beiden Subkriterien müsste folglich<br />
aus der Hierarchie gestrichen werden. Die Kennzahl ROI wird im Kapitel 3.1.2.1 näher<br />
erläutert.<br />
Abschließend soll die Problematik durch die Abhängigkeiten zwischen zwei<br />
Subkriterien verdeutlicht werden, die nicht dem gleichen Kriterium unterstellt sind.<br />
Zwischen der betriebswirtschaftlichen Anforderung „Die laufenden Kosten für die<br />
Anlage sollen möglichst gering sein“ und der personellen Anforderung „Die<br />
Gesamtpersonalkosten der Anlage sollen möglichst gering sein“ besteht eine klar<br />
ersichtliche Abhängigkeit. Um diese auszudrücken, müsste das zweite Subkriterium<br />
zweierlei Kriterien unterstellt sein: Zum einem dem Kriterium „personelle<br />
Anforderungen“ und zum anderen dem zuerst beschriebenen Subkriterium 5.1.2. der<br />
folgenden Abbildung. Dieser Konflikt ist auch nicht durch die Umwandlung in eine<br />
- 99 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Polyhierarchie realisierbar, da das einzuordnende Subkriterium sowohl auf der ersten<br />
Subkriterienebene (6.1) als auch auf der untersten Subkriterienebene (5.1.2.1)<br />
eingeordnet werden müsste.<br />
Abbildung 29: Beispielhierarchie 3<br />
3.1.1.4 Bewertung quantifizierbarer Kriterien<br />
Bei den Ausführungen zur quantitativen Bewertung von Einflussgrößen in Kapitel 2.3.1<br />
wurde bereits darauf hingewiesen, dass die Integration quantifizierbarer Kriterien<br />
gleicher Dimension innerhalb einer Hierarchie grundsätzlich nicht möglich ist. Dies ist<br />
lediglich möglich, wenn keine Auswahlentscheidungen getroffen werden sollen, oder<br />
die Alternativen nicht quantitativ bewertet werden können.<br />
Da die Bewertung einer logistischen Anlage letztlich zum Ziel hat, unter mehreren<br />
Alternativen auszuwählen, die dann bezüglich quantifizierbarer Kriterien direkt<br />
bewertet werden, wird hier gegen den beschriebenen Grundsatz mehrfach verstoßen.<br />
Mehrere Subkriterien der betriebswirtschaftlichen Anforderungen stellen<br />
Kostengrößen dar. Zudem werden Gesamtpersonalkosten bei den personellen<br />
Anforderungen betrachtet. Es müsste stattdessen eine einzige Anforderung definiert<br />
werden, die minimale Gesamtkosten verlangt und als Kriterium auf zweiter Ebene in<br />
die Hierarchie eingeht. Damit würde aber verhindert, dass die einzelnen Subkriterien<br />
relativ gewichtet werden und die hieraus ableitbaren Einzelinformationen über die<br />
- 100 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Präferenzen der Stakeholder gingen somit verloren. Eine Aggregation der einzelnen<br />
Kostenarten kann die Problematik für den konkreten Anwendungsfall dadurch nicht<br />
zufriedenstellend lösen.<br />
Die Ausführungen dieses Abschnittes haben gezeigt, dass für die Priorisierung der<br />
Anforderungen nach Sakowski ein anderes Hierarchisierungskonzept entwickelt<br />
werden muss.<br />
3.1.2 Zweiter Lösungsansatz<br />
Um die Anzahl der Bewertungen gering zu halten, sollten die Anforderungen nach<br />
Möglichkeit in eine Monohierarchie integriert werden können. Wie zuvor erläutert,<br />
können hierbei aber nur bedingt Abhängigkeiten zwischen diesen berücksichtigt<br />
werden. Ziel ist es also, eine andere Art der Gliederung zu finden, so dass ein einfacher<br />
Hierarchietyp realisiert werden kann. Dies ist im vorliegenden Anwendungsfall nicht<br />
mit allen Anforderungen gleichzeitig möglich. Das Entscheidungsproblem muss also<br />
durch mehrere Hierarchien beschrieben werden, wobei eine zeitliche Reihenfolge bei<br />
der Bewertung zu beachten ist.<br />
3.1.2.1 Hierarchisierung der wirtschaftlichen Kriterien<br />
Ausgehend von der ROI-Kennzahl können alle erfolgs- und kostenabhängigen<br />
Anforderungen nach Sakowski in eine hierarchische Struktur integriert werden, die in<br />
der folgenden Abbildung zu sehen ist. Auf die Darstellung zweier Alternativen „hoher<br />
Automatisierungsgrad“ und „niedriger Automatisierungsgrad“, die später noch näher<br />
erläutert werden, wurde zunächst aus Gründen der Übersichtlichkeit verzichtet. Wie<br />
auch in den vorherigen Abbildungen, würden diese hier stetes auf der letzten Ebene<br />
ausgewiesen werden.<br />
- 101 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 30: ROI-Hierarchie<br />
Ziel eines jeden ökonomisch motivierten Investitionsvorhabens ist im weiteren Sinne<br />
die langfristige Sicherung des Unternehmenserfolgs. Dies kann nur dann<br />
gewährleistet werden, wenn der ROI einer Investition möglichst hoch ist. Im konkreten<br />
Fall lautet also die Problemstellung, den ROI der zu erwerbenden logistischen Anlage<br />
zu maximieren und basierend auf den Kriteriengewichtungen die Höhe des<br />
Automatisierungsgrades zu ermitteln.<br />
Der ROI zur Beurteilung von Investitionsvorhaben darf nicht mit der Spitzenkennzahl<br />
des DuPont-Kennzahlensystems verwechselt werden. Er kann sowohl bezogen auf die<br />
gesamte Nutzungsdauer einer Investition, als auch periodisch ermittelt werden<br />
[URL10].<br />
a) Langfristige Berechnung:<br />
b) Periodische Berechnung:<br />
Totalerfolg<br />
Investitionskosten<br />
∗ 100<br />
Rückflüsse<br />
Investitionskosten<br />
∗ 100<br />
Hieraus folgt, dass die Summe aller Rückflüsse über die gesamte Nutzungsdauer dem<br />
- 102 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Totalerfolg einer Investition entspricht. Unabhängig von der Methode steht im Zähler<br />
eine Leistungs- und im Nenner eine Kostengröße. Der Bruch kann demnach maximiert<br />
werden, indem das Investitionsobjekt einen hohen Erfolg erzielt und/oder geringe<br />
Kosten verursacht.<br />
Bezogen auf die logistische Anlage kann die Leistungsgröße maximiert werden, indem<br />
die „Güte des Einsparpotentials“ möglichst hoch ist und die durch ihre Nutzung<br />
anfallenden Kosten möglichst gering sind. Die Investitionskosten setzen sich aus den<br />
„Anschaffungskosten“, den „Installationskosten“ und den „Schulungskosten“<br />
zusammen. Der ROI wird maximiert, wenn ihre Summe möglichst gering ist. Alle<br />
weiteren wirtschaftlichen Anforderungen sind Subkriterien dieser<br />
entscheidungsrelevanten Größen.<br />
Bei dem vorliegenden Teilentscheidungsproblem handelt es sich um eine<br />
Auswahlentscheidung, bei der fast alle Einflussgrößen quantitativ erfassbar sind.<br />
Lediglich das Subkriterium „geringe Qualifikation des Bedienpersonals“ kann<br />
ausschließlich qualitativ bewertet werden. Die Präferenzenverteilung zwischen<br />
Leistungs- und Kostengrößen entscheidet hier also maßgeblich über die<br />
Alternativengewichtungen. Da die Bewertung aber nicht die Auswahl einer logistischen<br />
Anlage, sondern die Bestimmung eines optimalen Automatisierungsgrades zum Ziel<br />
hat, müssen und können die einzelnen Kriterien nicht quantitativ bewertet werden. Die<br />
Integration mehrerer, artgleicher Anforderungen, wie z. B. Kostengrößen, ist somit<br />
zulässig und mit Hilfe des AHP sinnvoll bewertbar.<br />
Die Höhe des Automatisierungsgrades ergibt sich aus der spezifischen Gewichtung der<br />
erfolgsbezogenen Anforderungen, also der Kriterien und Subkriterien. Hier wurde eine<br />
zweiteilige, grobe Gliederung in hoch und gering gewählt. Die Grenzen zwischen den<br />
beiden Automatisierungsstufen können zu einem späteren Zeitpunkt, wenn die<br />
Bewertung konkreter Herstellerangebote vorgenommen wird, näher definiert werden.<br />
Die zwei gewählten Alternativen sollen hier in einem ersten Schritt lediglich dazu<br />
dienen, die strategische Ausrichtung als Grundlage für die weitere Bewertung zu<br />
klären.<br />
Einen „mittleren Automatisierungsgrad“ als dritte Alternative einzufügen, wäre<br />
technisch zwar ohne Weiteres möglich, ist jedoch überflüssig, da sich unabhängig von<br />
der jeweiligen Alternativenbewertung lediglich die Positionen des hohen und niedrigen<br />
Automatisierungsgrad vertauschen würden. Der mittlere Automatisierungsgrad stünde<br />
stets an zweiter Stelle in der Rangfolge und kann somit von vornherein weggelassen<br />
werden. Liegen die beiden Alternativen in der Gesamtbewertung nahe beieinander, so<br />
wird der Wunsch nach Realisierung eines „mittleren Automatisierungsgrades“ implizit<br />
- 103 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
ausgedrückt.<br />
Der Einfluss der drei Größen Einsparpotential, laufende Kosten und Investitionskosten<br />
auf den Automatisierungsgrad kann allgemein wie folgt beschrieben werden:<br />
• Je höher der Automatisierungsgrad, desto höher sind die Investitionskosten.<br />
• Je höher der Automatisierungsgrad, desto geringer sind die laufenden<br />
Kosten.<br />
• Je höher der Automatisierungsgrad, desto höher ist die Anlagenleistung.<br />
Bei zwei Alternativen, hier „hoher Automatisierungsgrad“ (Alternative A) und<br />
„niedriger Automatisierungsgrad“ (Alternative B) lauten die zulässigen Bewertungen:<br />
• A > B: A erfüllt das Vergleichskriterium besser als B<br />
• A < B: B erfüllt das Vergleichskriterium besser als A<br />
• A = B = 1: beide Alternativen erfüllen das Kriterium gleich gut oder gar nicht,<br />
falls keine Abhängigkeiten bestehen<br />
Für die ersten beiden Entscheidungsmöglichkeiten muss bei der Bewertung im<br />
Einzelfall geklärt werden, um wie viel besser eine Alternative im Vergleich zur anderen<br />
ein Kriterium erfüllt.<br />
3.1.2.2 Anforderungstypisierung<br />
Das Ergebnis der Bewertung der ROI-Hierarchie liefert eine Aussage über die Höhe des<br />
Automatisierungsgrades der logistischen Anlage. Jetzt erst sollten die technischen<br />
Spezifikationen bewertet werden. Die Anforderungen nach Sakowski könnten<br />
durchaus auch ohne Kenntnis der ROI-Bewertung und somit auch zu Anfang<br />
durchgeführt werden. Dieses Vorgehen hätte den Vorteil, dass die Beteiligten spontan<br />
und unbeeinflusst über technische Anforderungen urteilen würden. Ob diese aber<br />
wirtschaftlich realisierbar sind und damit ins Gesamtkonzept passen, ist an dieser<br />
Stelle unklar. Jeder versucht seine Interessen an der geplanten Anlage durch die<br />
Gewichtung der Anforderungen bestmöglich durchzusetzen. Dieser Effekt wird zwar<br />
dadurch abgeschwächt, dass die Meinungen der einzelnen Stakeholder mit einem<br />
zuvor festgelegten Faktor verknüpft werden und somit einen unterschiedlich starken<br />
Einfluss auf die Gesamtgewichtung haben. Es kann jedoch hiermit nicht vermieden<br />
werden, dass stark divergierende Meinungen zu einem Kompromiss führen, der unter<br />
Beachtung den strategischen Restriktionen, in diesem Fall die Höhe des<br />
Automatisierungsgrades, gar nicht umsetzbar ist. Deshalb wurde hier eine andere<br />
Reihenfolge der Bewertung bevorzugt.<br />
Wie in Kapitel 3.1.1.2 erläutert, muss vor der Bewertung der noch ausstehenden<br />
- 104 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Anforderungen mittels AHP zunächst geklärt werden, welche Kriterien für das<br />
vorliegende Entscheidungsproblem überhaupt relevant und welche davon lediglich<br />
vorteilhaft und nicht absolut notwendig sind. Hierzu soll eine „Vorabbefragung“<br />
dienen, die eine Typisierung der Anforderung nach dem folgenden Schema ermöglicht:<br />
Die Umsetzung einer Anforderung an eine logistische Anlage ist aus der Sicht des<br />
Bewerters<br />
• absolut wichtig, also von so fundamentaler Bedeutung, dass bei<br />
Nichterfüllung dieses Kriteriums der Erwerb der Anlage von vornherein<br />
ausgeschlossen wird, da ihre Funktionalität soweit eingeschränkt ist, dass<br />
sie nicht mehr von Nutzen ist<br />
• vorteilhaft, da im Sinne der Zweckbestimmung die Funktionalität und damit<br />
auch der Nutzen der Anlage erhöht wird<br />
• absolut unwichtig, also der Nutzen weder erhöht, noch geschmälert wird, so<br />
dass die Realisation der Anforderung nicht von Bedeutung ist<br />
• nicht unmittelbar abschätzbar und bedarf somit einer weiteren Analyse<br />
Bei der Erstellung des Fragebogens zur Anforderungsklassifizierung wurde die von<br />
Sakowski entwickelte Anforderungsgliederung in sechs Themenblöcke unterteilt und<br />
die Einordnung der Anforderungen in diese Struktur zum größten Teil übernommen. Es<br />
bestehen kleine Abweichungen, die nun erläutert werden sollen.<br />
Organisatorische Abweichungen<br />
Allgemein ist anzumerken, dass die monetären Anforderungen zum größten Teil in die<br />
zuvor vorgestellte ROI-Hierarchie integriert wurden und somit im Fragebogen nicht<br />
mehr aufgeführt werden. Eine vorherige Klassifizierung dieser Anforderungen ist<br />
ohnehin nicht erforderlich, da dieser Anforderungstyp stets nur eine Möglichkeit, nie<br />
aber ein absolutes Muss oder das genaue Gegenteil ausdrückt. Beispielsweise kann<br />
die Forderung von geringen Kosten nur optimal, nicht aber absolut erfüllt werden.<br />
Inhaltliche Abweichungen<br />
Die räumlich-betriebliche Anforderung „Die logistische Anlage muss zwischen Stetigund<br />
Unstetigförderung variabel sein“ ist überflüssig.<br />
Diese Forderung wird implizit ausgedrückt, wenn der Bewerter die beiden Kriterien<br />
“Die logistische Anlage muss stetig fördern“ und „Die logistische Anlage muss<br />
unstetig fördern“ als Muss-Anforderungen deklariert.<br />
Die räumlich-betrieblichen Anforderungen „Die logistische Anlage soll in den<br />
Abmessungen/beim Gewicht des Förderguts variabel sein“ wurde um eine weitere<br />
übergeordnete Anforderung ergänzt. Nur dann, wenn eine Variation der physikalischen<br />
- 105 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Eigenschaften des Förderguts erforderlich ist, bedarf es einer Bewertung der<br />
Unterpunkte Abmessungen und Gewicht.<br />
Die Informationsverarbeitungsanforderungen wurden um einen weiteren Aspekt<br />
ergänzt. Nur dann, wenn die Anlage ein Datenverarbeitungssystem aufweisen muss<br />
oder soll, müssen die spezifischen Eigenschaften des DVS näher betrachtet werden.<br />
Diese wurden unter der Hauptanforderung „Das DVS muss/soll spezifische<br />
Eigenschaften aufweisen“ zusammengefasst. Nach gleichem Prinzip wurden die<br />
Anforderungen bezüglich eines Identifikationssystems gegliedert.<br />
Die betriebswirtschaftliche Anforderung „Die Anlage soll sich innerhalb eines Jahres<br />
amortisieren“ wurde weder in die ROI-Hierarchie noch in den Fragebogen integriert, da<br />
diese von der Ausprägung mehrerer anderer Anforderungen abhängt. Ist<br />
beispielsweise der ROI der logistischen Anlage hoch und die Anschaffungskosten<br />
gering, so kann das definierte Ziel erreicht werden. Aufgrund mehrerer<br />
Interdependenzen darf diese Anforderung nicht isoliert betrachtet und damit mittels<br />
AHP bewertet werden.<br />
Die personelle Anforderung „Eine gute Qualifikation der Mitarbeiter soll für den<br />
Betrieb der Anlage erforderlich sein“ kann ebenfalls nicht in die Bewertung<br />
aufgenommen werden, da eine weitere Anforderung eine genau gegenteilige Aussage<br />
trifft. Hier wird ein möglichst niedriger Qualifikationsgrad gefordert.<br />
Bewertung und Ergebnisverdichtung<br />
Zunächst müssen die einzelnen Wertungsmöglichkeiten definiert werden. Es handelt<br />
sich hierbei um eine dreielementige Ordinalskala, mit deren Hilfe die geforderten<br />
Differenzierungen ausgedrückt werden können. Die einzelnen Skalenwerte sind der<br />
nachfolgenden Tabelle zu entnehmen.<br />
Anforderungstyp<br />
Skalenwert w<br />
absolut wichtig 1<br />
vorteilhaft 0<br />
absolut<br />
unwichtig<br />
-1<br />
Tabelle 17: Bewertungsskala zur Anforderungstypisierung<br />
- 106 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Da die Stakeholder unabhängig voneinander urteilen, kann es bei der Befragung zu<br />
unterschiedlichen Antworten kommen, so dass für jede Anforderung das aus allen<br />
Befragungen resultierende Gesamtergebnis ermittelt werden muss. Lediglich wenn<br />
eine Anforderung von einem der Befragten nicht direkt klassifiziert werden kann, soll -<br />
unabhängig von der Wertung der anderen - dieses Urteil ausschlaggebend sein. Das<br />
Gesamtergebnis für alle übrigen Anforderungen wird wie folgt ermittelt:<br />
Die einzelnen Gewichtungen werden anforderungs- und stakeholderbezogen erfasst.<br />
Um das Gesamtergebnis je Anforderung zu ermitteln, wird das Anforderungsgewicht<br />
mit dem jeweiligen Stakholderfaktor multipliziert und das Produkt je Stakeholder<br />
aufsummiert. Die folgende Tabelle zeigt schematisch den beschriebenen<br />
Auswertungsprozess.<br />
Anforderung<br />
Stakeholder 1 Stakeholder 2 Stakholder n<br />
wi.1 wi.2 wi.n<br />
Gesamtergebnis<br />
A1 w1.1<br />
w2.1<br />
wn.1<br />
G 1<br />
A2 w1.2 w2.2 wn.2 G 2<br />
g 1<br />
... ... ... ... ...<br />
g 2<br />
g n<br />
Am w1.n w2.n wn.m G m<br />
wi.j: Stakeholderbezogene Gewichtung i: Anforderungsnummer,<br />
j: Stakeholdernummer; m: Anzahl der Anforderungen; g i : Stakeholdergewicht;<br />
n: Stakeholderanzahl; G i : Gesamtgewicht<br />
Tabelle 18: Auswertungsschema der Anforderungsklassifizierung<br />
Formal handelt es sich bei der Einzelergebnisergebnisverdichtung um die Berechnung<br />
eines gewichteten, arithmetischen Mittelwertes. Anhand der Ergebnisberechnung für<br />
die Anforderung A1 soll dies exemplarisch gezeigt werden:<br />
G 1 = w1.1 * g 1 + w2.1 * g 2 + ... + w3.1 * g n<br />
Bei einer ganzzahligen Rundung der einzelnen Gesamtergebnisse kann je Anforderung<br />
einer der drei Skalenelemente ermittelt und damit der Anforderungstyp zugeordnet<br />
werden.<br />
- 107 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Aufstellen einer AHP-Hierarchie<br />
Alle nach obigem Schema ausgewerteten Anforderungen, die „absolut wichtig“ (Muss-<br />
Anforderungen) oder „absolut unwichtig“ sind, müssen nicht mittels AHP bewertet<br />
werden. Im Sinne der Definition der Gliederungspunkte nach Sakowski stellen die<br />
Muss-Anforderungen „räumlich-betriebliche“ Anforderungen dar.<br />
Alle Anforderungen, deren Realisation vorteilhaft ist (Kann-Anforderungen) müssen<br />
nun in eine Hierarchie integriert werden, um die relative Wichtigkeit durch die<br />
Stakeholder bestimmen lassen zu können. In Anlehnung an das<br />
Strukturierungsschema nach Sakowski werden hierfür folgende Kriterien definiert:<br />
• Technik<br />
• Subkriterien sind räumlich-betriebliche Anforderungen, die als „Kann-<br />
Anforderungen“ deklariert wurden und nach der Definition von Sakowski auch<br />
den technischen Anforderungen zuordbar sind, sowie alle technischen<br />
Anforderungen, die als vorteilhaft deklariert wurden.<br />
• Produktionstechnik<br />
• Subkriterien sind alle übrigen räumlich-betrieblichen sowie produktionstechnischen<br />
Anforderungen (bis auf die Informationsverarbeitungsanforderungen),<br />
die als „Kann-Anforderungen“ deklariert wurden.<br />
• Informationsverarbeitung<br />
• Subkriterien sind alle Informationsverarbeitungsanforderungen, die als<br />
„Kann-Anforderungen“ deklariert wurden.<br />
Alle Anforderungen, die Handlungsalternativen darstellen und in einem ersten Schritt<br />
nicht eindeutig klassifizierbar waren, müssen im Folgenden durch einzelne AHP-<br />
Bewertungen ausgewählt werden. Als Kriterien können z. T. andere Anforderungen aus<br />
dem Katalog von Sakowski dienen. Falls nicht, so müssen neue Kriterien durch den<br />
Befragten definiert werden und die Alternativen im Hinblick auf diese bewertet<br />
werden. Dies soll an einem kurzen Beispiel verdeutlicht werden.<br />
- 108 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Wird angenommen, dass eine Alternative zur „Installations- und Betriebsart“, die ein<br />
„Muss-Kriterium“ darstellt, nicht unmittelbar ausgewählt werden kann, so könnte<br />
nach folgendem Schema eine Hierarchie aufgestellt werden, auf deren Basis eine<br />
Entscheidung mittels AHP getroffen werden kann.<br />
Ziel:<br />
• Auswahl einer optimalen Installations- und Betriebsart<br />
• Kriterien (aus dem Anforderungskatalog nach Sakowski):<br />
• Die Anlage soll in der Streckenführung variabel sein<br />
• Die Anlage soll mit möglichst geringem Aufwand erweiterbar sein<br />
• Die Anlage soll keinen hohen Sicherungsaufwand benötigen<br />
• Die Anlage soll behindertengerecht sein<br />
• ...<br />
Alternativen:<br />
• Die Anlage muss flurfrei installiert und betrieben werden<br />
• Die Anlage muss aufgeständert installiert und betrieben werden<br />
• Die Anlage muss flurfrei installiert und flurgebunden betrieben werden<br />
• Die Anlage muss flurgebunden installiert und betrieben werden<br />
• Die Anlage muss flurgebunden, aber schienenlos betrieben werden<br />
Da alle aufgeführten betriebswirtschaftlichen Anforderungen Handlungsalternativen<br />
von (nicht definierten) Muss-Kriterien darstellen, können diese nicht in die Haupt-<br />
Hierarchie integriert, sondern nur in Teilprozessen nach obigem Schema bewertet<br />
werden. Deshalb fällt dieser Gliederungspunkt vollständig heraus.<br />
Verdichtung der Bewertungsergebnisse<br />
Da die Bewertung der ROI-Hierarchie im konkreten Anwendungsfall nur durch einen<br />
Stakeholder, den Experten, welcher eine betriebswirtschaftliche Ausbildung hat,<br />
bewertet werden soll, müssen hier keine weiteren Prozessschritte folgen. An der<br />
Bewertung der restlichen Kann-Kriterien nehmen jedoch mehrere Personen teil, so<br />
dass die Einzelauswertungen hier zu einem Gesamtergebnis verdichtet werden<br />
müssen. Die Berechnung ähnelt dem Auswertungsschema der<br />
Anforderungsklassifizierung und kann der folgenden Tabelle entnommen werden.<br />
- 109 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Anforderung<br />
Stakeholder 1 Stakeholder 2 Stakeholder n<br />
EV EV EV<br />
EVG<br />
a1<br />
w.a1.1<br />
w.a2.1<br />
w.an.1<br />
G a1<br />
a2 w.a1.2 w.a2.2 w.an.2 G a2<br />
... ... ... ... ...<br />
am w.a1.m w.a2.m w.an.m G an<br />
g 1<br />
g 2<br />
g n<br />
b1 w.b1.1 w.b2.1 w.bn.1 G b1<br />
b2 w.b1.2 w.b2.2 w.bn.2 G b2<br />
... ... ... ... ...<br />
b3 w.b1.m w.b2.m w.bn.m G bn<br />
wi.j: Stakeholderbezogene Gewichtung i: Anforderungsnummer,<br />
j: Stakeholdernummer; EV: Eigenvektor (Einzelprioritäten); m: Anzahl der<br />
Anforderungen je Bewertungseinheit (entspricht der Elementanzahl der EV);<br />
g i : Stakeholdergewicht; n: Stakeholderanzahl;<br />
EVG: Eigenvektor (Gesamtprioritäten); G i : Gesamtgewichte<br />
Tabelle 19: Verdichtung der Einzelbewertungsergebnisse<br />
Im Unterschied zur Anforderungsklassifizierung liegen die Ergebnisse hier in Form von<br />
Verhältniszahlen vor. Somit muss je Eigenvektor eine getrennte Verdichtung der<br />
Gewichtungen vorgenommen werden. Desweiteren soll an dieser Stelle nicht das<br />
gewichtete arithmetische, sondern das geometrische Mittel zur Zusammenfassung<br />
der Einzeldaten herangezogen werden. Damit entspricht die Ergebnisauswertung den<br />
in Kapitel 2.3.1.3 definierten Richtlinien zur Auswertung von Gruppenentscheidungen<br />
mittels AHP. Dabei wurde die Variante der Eigenvektoraggregation gewählt, da diese<br />
Berechnung einfach durchzuführen und bei einer hohen Anzahl von Anforderungen<br />
generell zu bevorzugen ist.<br />
- 110 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.2 Auswirkungen der Nutzung relativer Gewichtungen in einer QFD<br />
Wird der AHP bei der Anforderungspriorisierung eingesetzt, so sind dort als Ergebnis<br />
relative Gewichtungen zu verzeichnen. Bislang wird jedoch im Quality Function<br />
Deployment nur mit absoluten Gewichtungen gearbeitet. In diesem Kapitel sollen nun<br />
die Auswirkungen auf eine QFD diskutiert werden, die auftreten, wenn relative<br />
Gewichtungen als Eingangsgrößen genutzt werden.<br />
3.2.1 Höhe des Datenniveaus bei den Gewichtungen<br />
Die Höhe des Datenniveaus ist ein sehr wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Form<br />
der Gewichtungen innerhalb einer QFD, da sie festlegt, welche Rechenoperationen und<br />
statistischen Berechnungen mit den ermittelten Urteilswerten zulässig sind.<br />
Sind die ermittelten Daten z.B. nur auf Ordinalniveau, so sind weder Addition,<br />
Subtraktion, Multiplikation, Division noch die Bildung des arithmetischen Mittelwertes<br />
erlaubt. Die Berechnung des Medians hingegen wäre erlaubt. [Böhler '77, Bortz '06,<br />
Karmasin '77]. Da innerhalb des House of Quality Berechnungen und statistische<br />
Auswertungen vorgenommen werden, ist demnach ein ausreichendes Niveau der<br />
durch das Beurteilungsverfahren ermittelten Daten sicherzustellen.<br />
Es wird nun zunächst überprüft, welche Berechnungen mit den Gewichtungen<br />
durchgeführt werden sollen, um anschließend das minimal erforderliche Datenniveau<br />
als Entscheidungskriterium festlegen zu können.<br />
Die Gewichtungen der Kundenanforderungen im House of Quality werden mit den<br />
Werten der Beziehungsmatrix multipliziert. Hierbei handelt es sich nur um eine lineare<br />
Transformation und nicht um eine Datenmultiplikation. Anschließend werden die<br />
Ergebnisse dieser linearen Transformation spaltenweise addiert. Da es sich bei den<br />
Werten innerhalb einer Spalte jeweils um linear transformierte Daten handelt, muss<br />
hierzu die Datenaddition zulässig sein.<br />
- 111 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Es ist festzuhalten, dass für die Berechnungen innerhalb des House of Quality die<br />
folgenden mathematischen Operationen durchgeführt werden müssen:<br />
• Lineare Transformation<br />
• (Daten-)Addition<br />
Die Eingangsdaten für eine QFD müssen also auf einem Niveau vorliegen, bei dem<br />
diese Operationen zulässig sind.<br />
Die Operationen lineare Transformation und Addition von Daten sind erst mit<br />
mindestens intervallskalierten Daten möglich. Mit Daten eines niedrigeren Niveaus,<br />
z.B. Ordinalniveau dürften diese Operationen nicht durchgeführt werden [Konerding<br />
'89]<br />
Abbildung 31: Liste der Messniveaus [Konerding '89]<br />
- 112 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.2.2 Auswirkungen einer Integration relativer Gewichte<br />
Betrachtet man das House of Quality, so sind von den offensichtlichen Änderungen bei<br />
dem Einsatz von relativen Gewichtungen vor allem drei zu nennen:<br />
• Die Höhe der Zahlenwerte der Gewichtungen ist von der Anzahl der<br />
eingehenden Kundenanforderungen abhängig<br />
• Es gibt in der Regel Zahlen mit Kommastellen<br />
• Die Höhe der Werte der absoluten Zwischen- und Endergebnisse ändert sich<br />
Diese drei Veränderungen werden im Folgenden näher betrachtet. Desweiteren soll<br />
festgestellt werden, inwieweit diese Veränderungen zu Problemen für eine Einbindung<br />
in die QFD führen.<br />
Die Höhe der Zahlenwerte der Gewichtungen<br />
In einer QFD, wie sie heute üblicherweise durchgeführt wird, ist die Höhe des<br />
Zahlenwertes einer einzelnen Kundengewichtung von der verwendeten Skala und von<br />
der Beurteilung der Personen, die die QFD durchführen, abhängig. Bei der<br />
verwendeten Skala gibt es meist nur wenige Unterschiede. Vorwiegend werden Skalen<br />
von 1 bis 9 verwendet. In anderen Fällen werden auch Skalen von 1 bis 5 oder 10<br />
verwendet.<br />
Werden relative Gewichtungen von Kundenanforderungen verwendet, so ist die Höhe<br />
der Zahlenwerte auch weiterhin maßgeblich von der Beurteilung der durchführenden<br />
Personen abhängig. Anders verhält es sich mit der zweiten Einflussgröße. Eine<br />
Bewertungsskala ist bei relativen Gewichtungen nicht mehr existent, aber eine neue<br />
Einflussgröße tritt auf. Mit einer steigenden Anzahl an Anforderungen werden die<br />
einzelnen Zahlenwerte der Gewichtungen tendenziell immer kleiner. Der Grund dafür<br />
ist, dass bei einer relativen Gewichtung immer genau 100% auf alle<br />
Kundenanforderungen verteilt werden. Von diesen 100% entfällt natürlich mehr auf<br />
eine einzelne Anforderung, wenn z.B. insgesamt nur acht Anforderungen vorhanden<br />
sind, als wenn es 30 oder mehr sind.<br />
Deutlich wird die Abhängigkeit der Höhe der einzelnen Zahlen von der Anzahl der<br />
Kundenanforderungen bei relativen Werten auch bei der theoretischen Betrachtung,<br />
dass alle Anforderungen gleichwertig sind. Bei absoluter Bewertung in diesem Fall<br />
kann z.B. jede Anforderung den Höchstwert von 10 bekommen, aber genauso gut einen<br />
tieferen Wert von vielleicht 6. Bei der Verwendung von relativen Werten ist die Höhe<br />
des Wertes, den alle Anforderungen für den Fall erhalten, das sie alle gleich bewertet<br />
werden, durch die Anzahl der verschiedenen Anforderungen exakt auf 100%/Anzahl<br />
aller Kundenanforderungen festgelegt. Das bedeutet, wenn es zehn<br />
- 113 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Kundenanforderungen gibt, erhalten alle genau 10%, wenn es elf Anforderungen gibt,<br />
verringert sich der Wert auf gerundete 9,09%.<br />
Zu einem Problem für eine Verwendung von relativen Eingangsgrößen führt diese<br />
Abhängigkeit nicht, da sie sich nicht auf die relativen Zwischen- und Endergebnisse<br />
auswirkt. So wirkt sich auch die beschriebene Veränderung des Wertes aller<br />
Gewichtungen von 10 nach 6 lediglich auf die absoluten Ergebniswerte in einem HoQ<br />
aus. Der Rang der Gesamtbewertung, der als letztes ermittelt wird, erfährt dadurch<br />
keine Veränderung.<br />
Das Vorhandensein von Zahlen mit Kommastellen<br />
Bei relativ gewichteten Kundenanforderungen ergeben sich Zahlen mit Nachkommastellen.<br />
Da es sich bei den Gewichtungen der Kundenwünsche um die ablauftechnisch<br />
erste numerische Eingangsgröße handelt, zieht sich das Vorhandensein von Zahlen<br />
mit Nachkommastellen von der technischen Bedeutung bis zur absoluten<br />
Gesamtbewertung.<br />
Diese Ergebnisse sind jedoch in einer konventionellen QFD nach ASI immer ganzzahlig,<br />
da sie sich lediglich aus den beiden Rechenoperationen der Addition und der<br />
Multiplikation ergeben. Da weiterhin alle Eingangsgrößen in der konventionellen QFD<br />
ganzzahlig sind, kann es mathematisch auch nur Ergebnisse geben, die keinerlei<br />
Nachkommastellen aufweisen.<br />
Fast immer, wenn mit Zahlen gearbeitet wird die mehrere Nachkommastellen<br />
aufweisen, stellt sich die Frage, ab wann gerundet wird. Diese Frage sollte auch für die<br />
Durchführung einer QFD beantwortet werden. Zu beachten ist dabei, ob die<br />
Eingangswerte in einer Prozentschreibweise z.B. 10%, oder um den Faktor 100 kleiner<br />
als Zahlen ohne Einheit z.B. 0,1 eingehen. Auch ist es wichtig, dass kein Wert auf null<br />
abgerundet wird. Dies würde z.B. bei einem Runden auf zwei Nachkommerstellen mit<br />
dem Wert der Gewichtung von 0,004 geschehen. Die Folge wäre, dass die betreffende<br />
Kundenanforderung an dieser Stelle nicht in die weitere Betrachtung eingeht. Auf der<br />
anderen Seite scheint auch eine Betrachtung von vielen Nachkommastellen als nicht<br />
sinnvoll. Insbesondere wenn durch die Rechenoperationen die einzelnen Werte der<br />
Ergebnisse relativ hoch sind, ist es meistens nicht zweckmäßig, fünf oder mehr<br />
Nachkommastellen zu betrachten.<br />
Bei der Wahl der Anzahl von Nachkommastellen sollte also ein Mittelweg gefunden<br />
werden, der beide Aspekte berücksichtigt. Diese Entscheidung kann auch vor<br />
Durchführung der eigentlichen QFD getroffen werden. So kann beim Betrachten der<br />
Zahlenwerte der relativen Gewichte entschieden werden, wie viele Nachkommastellen<br />
- 114 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
wirklich nötig und auch sinnvoll sind. Bei der anschließenden Durchführung der QFD<br />
kann diese Zahl dann beibehalten werden. Zu beachten ist auch, dass es aus<br />
mathematischer Sicht unsinnig ist, ein Ergebnis mit mehr Nachkommastellen zu<br />
betrachten, wenn vorher Werte eingegangen sind, die auf wenige Nachkommastellen<br />
gerundet worden sind.<br />
Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass die Verwendung von Kommazahlen<br />
kein Unterscheidungskriterium für eine QFD mit absoluten oder relativen<br />
Gewichtungen ist. Auch eine konventionelle QFD könnte trotz absoluter<br />
Eingangsgrößen mit Kommazahlen durchgeführt werden. Der Grund, warum dies nicht<br />
geschieht, liegt in der Verwendung der konventionellen Skalen. Theoretisch wären<br />
aber auch Skalen von 1 bis 9, in Schritten von je 0,5 denkbar. Auch noch detailliertere<br />
Skalen wären möglich. Sie finden allerdings keine Anwendung, da eine so genaue<br />
Zuordnung ohne Hilfsmittel wie z.B. den Paarweisen Vergleich kaum möglich ist.<br />
Das Auftreten von Kommazahlen ist also nicht ausschließlich beim Verrechnen von<br />
relativen Eingangsgrößen möglich, jedoch bei diesem meist unumgänglich.<br />
Schwierigkeiten, die eine Verrechung von Kommazahlen in einer QFD nicht möglich<br />
machen, treten dabei nicht auf. Auch sei an dieser Stelle bereits erwähnt, dass im<br />
QFD-Ansatz von Akao durchaus absolute Zahlenwerte mit Nachkommastellen<br />
auftreten.<br />
Die Höhe der Werte der absoluten Zwischen- und Endergebnisse<br />
In einem direkten Vergleich einer QFD mit absolut und einer mit relativ gewichteten<br />
Kundenanforderungen, werden die Werte der absoluten Zwischen- und Endergebnisse<br />
z.B. der Gesamtbedeutung, bei der absoluten Variante in der Regel größer sein. Die<br />
Gründe hierfür sind zum einen, dass die Höhe der Werte der Eingangsgrößen mit<br />
zunehmender Anzahl der Anforderungen abnimmt. Zum anderen liegt es auch an der<br />
Fragestellung, ob die relativen Werte Prozentzahlen oder Zahlen ohne Einheit und<br />
damit immer kleiner als 1 sind.<br />
Nur in einem Fall, in dem die Eingangsgrößen als Prozentzahlen eingehen und es<br />
verhältnismäßig wenige Kundenanforderungen gibt, können die Werte auch höher<br />
liegen als in einer konventionellen QFD.<br />
Auch dieser Effekt bereitet, wie schon die beiden vorher beschriebenen Änderungen,<br />
wenige Probleme bei der Nutzung relativer Gewichte in einer QFD. Dies liegt darin<br />
begründet, dass die Höhe der Eingangswerte zwar die absolut betrachteten Höhen der<br />
Ergebnisse, also der Gesamtbewertung, beeinflusst, nicht aber die relative<br />
Verhältnismäßigkeit der einzelnen Werte der Gesamtbewertung. Mit anderen Worten:<br />
- 115 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Bei einer Normierung der Ergebnisse einer QFD ergeben sich die gleichen Werte und<br />
somit kann sich auch die Rangfolge der Gesamtbewertung nicht ändern. Diese<br />
Tatsachen werden in einem Beispiel im folgenden Abschnitt anschaulich dargelegt.<br />
Beispiel<br />
Die zuvor beschriebenen Veränderungen bei dem Einsatz von relativen Gewichten als<br />
Eingangsgrößen einer QFD stellen bei Durchführung einer QFD keine größeren<br />
Schwierigkeiten da. Um das zu veranschaulichen, soll in diesem Kapitel ein etwas<br />
umfangreicheres Beispiel durchgeführt werden. Die Abbildung 32, Abbildung 33 und<br />
Abbildung 34 zeigen jeweils den Teil einer QFD, mit dem die Gesamtbewertung<br />
berechnet wird. Auf die Teile einer QFD, die nicht zur Berechnung beitragen, wie die<br />
Wettbewerbsvergleiche und die Korrelationen der Produktmerkmale im „Dach“, wird<br />
der Übersichtlichkeit halber verzichtet. Das Beispiel verliert dadurch allerdings nicht<br />
an Aussagekraft, da diese Teile einer QFD von der Umstellung auf relative Gewichte<br />
nicht betroffen sind. Abbildung 32 zeigt eine Berechnung mit relativen<br />
Kundengewichtungen als Prozentzahlen, Abbildung 33 eine Berechnung mit relativen<br />
Kundengewichtungen mit einheitslosen Zahlen und Abbildung 34 zeigt abschließend<br />
eine Berechnung mit absoluten Kundengewichtungen, die zuvor durch eine Tabelle<br />
umgewandelt werden. Dabei werden jeweils die zehn Kundenanforderungen A bis J<br />
und die zehn Produktmerkmale k bis t betrachtet.<br />
- 116 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
- 117 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 32: QFD mit Prozentzahlen als relative Gewichte<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,6868<br />
0,5891<br />
18,4182<br />
13,7322<br />
20,6339<br />
3,7065<br />
5,7792<br />
13,5149<br />
11,0957<br />
9,8434<br />
Relativ<br />
848,64<br />
186,08<br />
5817,42<br />
4337,34<br />
6517,26<br />
1170,72<br />
1825,36<br />
4268,7<br />
3504,6<br />
3109,05<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
6<br />
4<br />
8<br />
9<br />
5<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,5227<br />
2,7458<br />
14,3072<br />
9,1433<br />
10,6856<br />
4,3189<br />
3,3669<br />
10,4983<br />
25,8573<br />
6,5540<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
848,64<br />
186,08<br />
969,57<br />
619,62<br />
724,14<br />
292,68<br />
228,17<br />
711,45<br />
1752,3<br />
444,15<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4176<br />
0,6217<br />
11,1060<br />
9,6605<br />
14,5158<br />
7,8226<br />
24,3935<br />
11,4091<br />
5,2038<br />
13,8494<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
106,08<br />
46,52<br />
831,06<br />
722,89<br />
1086,21<br />
585,36<br />
1825,36<br />
853,74<br />
389,4<br />
1036,35<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
4<br />
1<br />
5<br />
2<br />
3<br />
Rang<br />
7,7170<br />
3,3842<br />
10,0762<br />
7,5126<br />
8,7799<br />
10,6459<br />
16,5988<br />
10,3512<br />
14,1639<br />
10,7702<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
106,08<br />
46,52<br />
138,51<br />
103,27<br />
120,69<br />
146,34<br />
228,17<br />
142,29<br />
194,7<br />
148,05<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1,19<br />
J<br />
9<br />
3<br />
3,19<br />
I<br />
9<br />
9<br />
3,21<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
5,85<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
8,28<br />
F<br />
1<br />
9<br />
10,67<br />
E<br />
9<br />
9<br />
13,05<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
15,39<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
17,81<br />
B<br />
3<br />
9<br />
21,36<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,6868<br />
0,5891<br />
18,4182<br />
13,7322<br />
20,6339<br />
3,7065<br />
5,7792<br />
13,5149<br />
11,0957<br />
9,8434<br />
Relativ<br />
848,64<br />
186,08<br />
5817,42<br />
4337,34<br />
6517,26<br />
1170,72<br />
1825,36<br />
4268,7<br />
3504,6<br />
3109,05<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
6<br />
4<br />
8<br />
9<br />
5<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,5227<br />
2,7458<br />
14,3072<br />
9,1433<br />
10,6856<br />
4,3189<br />
3,3669<br />
10,4983<br />
25,8573<br />
6,5540<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
848,64<br />
186,08<br />
969,57<br />
619,62<br />
724,14<br />
292,68<br />
228,17<br />
711,45<br />
1752,3<br />
444,15<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4176<br />
0,6217<br />
11,1060<br />
9,6605<br />
14,5158<br />
7,8226<br />
24,3935<br />
11,4091<br />
5,2038<br />
13,8494<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
106,08<br />
46,52<br />
831,06<br />
722,89<br />
1086,21<br />
585,36<br />
1825,36<br />
853,74<br />
389,4<br />
1036,35<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
4<br />
1<br />
5<br />
2<br />
3<br />
Rang<br />
7,7170<br />
3,3842<br />
10,0762<br />
7,5126<br />
8,7799<br />
10,6459<br />
16,5988<br />
10,3512<br />
14,1639<br />
10,7702<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
106,08<br />
46,52<br />
138,51<br />
103,27<br />
120,69<br />
146,34<br />
228,17<br />
142,29<br />
194,7<br />
148,05<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1,19<br />
J<br />
9<br />
3<br />
3,19<br />
I<br />
9<br />
9<br />
3,21<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
5,85<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
8,28<br />
F<br />
1<br />
9<br />
10,67<br />
E<br />
9<br />
9<br />
13,05<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
15,39<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
17,81<br />
B<br />
3<br />
9<br />
21,36<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Lösungsmöglichkeiten<br />
Kundenanforderungen
- 118 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 33: QFD mit Zahlen ohne Einheit als relative Gewichte<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,6868<br />
0,5891<br />
18,4182<br />
13,7322<br />
20,6339<br />
3,7065<br />
5,7792<br />
13,5149<br />
11,0957<br />
9,8434<br />
Relativ<br />
8,4864<br />
1,8608<br />
58,1742<br />
43,3734<br />
65,1726<br />
11,7072<br />
18,2536<br />
42,687<br />
35,046<br />
31,0905<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,5227<br />
2,7458<br />
14,3072<br />
9,1433<br />
10,6856<br />
4,3189<br />
3,3669<br />
10,4983<br />
25,8573<br />
6,5540<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
8,4864<br />
1,8608<br />
9,6957<br />
6,1962<br />
7,2414<br />
2,9268<br />
2,2817<br />
7,1145<br />
17,523<br />
4,4415<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4176<br />
0,6217<br />
11,1060<br />
9,6605<br />
14,5158<br />
7,8226<br />
24,3935<br />
11,4091<br />
5,2038<br />
13,8494<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
1,0608<br />
0,4652<br />
8,3106<br />
7,2289<br />
10,8621<br />
5,8536<br />
18,2536<br />
8,5374<br />
3,894<br />
10,3635<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
4<br />
1<br />
5<br />
2<br />
3<br />
Rang<br />
7,7170<br />
3,3842<br />
10,0762<br />
7,5126<br />
8,7799<br />
10,6459<br />
16,5988<br />
10,3512<br />
14,1639<br />
10,7702<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
1,0608<br />
0,4652<br />
1,3851<br />
1,0327<br />
1,2069<br />
1,4634<br />
2,2817<br />
1,4229<br />
1,947<br />
1,4805<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
0,0119<br />
J<br />
9<br />
3<br />
0,0319<br />
I<br />
9<br />
9<br />
0,0321<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
0,0585<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
0,0828<br />
F<br />
1<br />
9<br />
0,1067<br />
E<br />
9<br />
9<br />
0,1305<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
0,1539<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
0,1781<br />
B<br />
3<br />
9<br />
0,2136<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,6868<br />
0,5891<br />
18,4182<br />
13,7322<br />
20,6339<br />
3,7065<br />
5,7792<br />
13,5149<br />
11,0957<br />
9,8434<br />
Relativ<br />
8,4864<br />
1,8608<br />
58,1742<br />
43,3734<br />
65,1726<br />
11,7072<br />
18,2536<br />
42,687<br />
35,046<br />
31,0905<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,5227<br />
2,7458<br />
14,3072<br />
9,1433<br />
10,6856<br />
4,3189<br />
3,3669<br />
10,4983<br />
25,8573<br />
6,5540<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
8,4864<br />
1,8608<br />
9,6957<br />
6,1962<br />
7,2414<br />
2,9268<br />
2,2817<br />
7,1145<br />
17,523<br />
4,4415<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4176<br />
0,6217<br />
11,1060<br />
9,6605<br />
14,5158<br />
7,8226<br />
24,3935<br />
11,4091<br />
5,2038<br />
13,8494<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
1,0608<br />
0,4652<br />
8,3106<br />
7,2289<br />
10,8621<br />
5,8536<br />
18,2536<br />
8,5374<br />
3,894<br />
10,3635<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
4<br />
1<br />
5<br />
2<br />
3<br />
Rang<br />
7,7170<br />
3,3842<br />
10,0762<br />
7,5126<br />
8,7799<br />
10,6459<br />
16,5988<br />
10,3512<br />
14,1639<br />
10,7702<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
1,0608<br />
0,4652<br />
1,3851<br />
1,0327<br />
1,2069<br />
1,4634<br />
2,2817<br />
1,4229<br />
1,947<br />
1,4805<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
0,0119<br />
J<br />
9<br />
3<br />
0,0319<br />
I<br />
9<br />
9<br />
0,0321<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
0,0585<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
0,0828<br />
F<br />
1<br />
9<br />
0,1067<br />
E<br />
9<br />
9<br />
0,1305<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
0,1539<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
0,1781<br />
B<br />
3<br />
9<br />
0,2136<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Lösungsmöglichkeiten<br />
Kundenanforderungen
Damit in diesem Beispiel den beiden zuvor gezeigten Berechnungen (absolute Werte),<br />
eine vergleichbare mit absoluten Werten gegenüber stehen kann, müssen die relativen<br />
Werte der letzten Tabelle zuvor durch eine Tabelle in absolute Werte überführt<br />
werden. Auf die verschiedenen Möglichkeiten der Umrechnung wird noch detailliert<br />
eingegangen. An dieser Stelle ist lediglich zu beachten, dass die Tabelle 20 auf ihrer<br />
linken Seite denjenigen absoluten Wert angibt, der möglichst identisch mit den<br />
relativen Werten ist, die in das Intervall auf der rechten Seite der Tabelle fallen. Ein<br />
Genauigkeitsverlust ist bei solch einer Umrechnung unumgänglich, doch weisen die<br />
absoluten Werte eine, für dieses Beispiel ausreichende, Präzision auf, so dass ein<br />
Vergleich der Berechnung in Abbildung 34 mit den beiden relativen Werten möglich ist.<br />
9<br />
8<br />
7<br />
6<br />
5<br />
4<br />
3<br />
2<br />
1<br />
18,99-21,36<br />
16,61-18,99<br />
14,24-16,61<br />
11,87-14,24<br />
9,49-11,87<br />
7,12-9,49<br />
4,75-7,12<br />
2,37-4,75<br />
0,00-2,37<br />
Tabelle 20: Umrechnungstabelle für relative in absolute Werte<br />
Bei Anwendung der Tabelle 20 ergeben sich für die zehn Kundenanforderungen, die in<br />
Tabelle 21 gezeigten absoluten Gewichte.<br />
- 119 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Kundenanforderungen<br />
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
I<br />
J<br />
Relative<br />
Werte<br />
21,36<br />
17,81<br />
15,39<br />
13,05<br />
10,67<br />
8,28<br />
5,85<br />
3,21<br />
3,19<br />
1,19<br />
Absolute<br />
Werte<br />
9<br />
8<br />
7<br />
6<br />
5<br />
4<br />
3<br />
2<br />
2<br />
1<br />
Tabelle 21: Absolute und relative Werte für die Anforderungen<br />
Mit den in Tabelle 21 gezeigten absoluten Gewichten kann jetzt eine Berechnung der<br />
Gesamtbewertung erfolgen, die mit der Berechnung mit relativen Gewichtungen<br />
vergleichbar ist. Abbildung 34 zeigt diese Berechnung auf.<br />
- 120 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
- 121 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 34: QFD mit absoluten Gewichten<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,7674<br />
0,7054<br />
17,9475<br />
13,9592<br />
20,8777<br />
3,9069<br />
5,5891<br />
13,4301<br />
10,9883<br />
9,8284<br />
Relativ<br />
408<br />
104<br />
2646<br />
2058<br />
3078<br />
576<br />
824<br />
1980<br />
1620<br />
1449<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
9<br />
2<br />
6<br />
4<br />
8<br />
10<br />
5<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,8181<br />
3,2674<br />
13,8549<br />
9,2366<br />
10,7446<br />
4,5240<br />
3,2359<br />
10,3676<br />
25,4477<br />
6,5033<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
408<br />
104<br />
441<br />
294<br />
342<br />
144<br />
103<br />
330<br />
810<br />
207<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4647<br />
0,7467<br />
10,8558<br />
9,8507<br />
14,7329<br />
8,2711<br />
23,6646<br />
11,3728<br />
5,1694<br />
13,8713<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
51<br />
26<br />
378<br />
343<br />
513<br />
288<br />
824<br />
396<br />
180<br />
483<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
7,8947<br />
4,0248<br />
9,7523<br />
7,5851<br />
8,8235<br />
11,1455<br />
15,9443<br />
10,2167<br />
13,9319<br />
10,6811<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
51<br />
26<br />
63<br />
49<br />
57<br />
72<br />
103<br />
66<br />
90<br />
69<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2<br />
I<br />
9<br />
9<br />
2<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
3<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
4<br />
F<br />
1<br />
9<br />
5<br />
E<br />
9<br />
9<br />
6<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
7<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
8<br />
B<br />
3<br />
9<br />
9<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
2,7674<br />
0,7054<br />
17,9475<br />
13,9592<br />
20,8777<br />
3,9069<br />
5,5891<br />
13,4301<br />
10,9883<br />
9,8284<br />
Relativ<br />
408<br />
104<br />
2646<br />
2058<br />
3078<br />
576<br />
824<br />
1980<br />
1620<br />
1449<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
9<br />
2<br />
6<br />
4<br />
8<br />
10<br />
5<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,8181<br />
3,2674<br />
13,8549<br />
9,2366<br />
10,7446<br />
4,5240<br />
3,2359<br />
10,3676<br />
25,4477<br />
6,5033<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
408<br />
104<br />
441<br />
294<br />
342<br />
144<br />
103<br />
330<br />
810<br />
207<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
6<br />
2<br />
7<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,4647<br />
0,7467<br />
10,8558<br />
9,8507<br />
14,7329<br />
8,2711<br />
23,6646<br />
11,3728<br />
5,1694<br />
13,8713<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
51<br />
26<br />
378<br />
343<br />
513<br />
288<br />
824<br />
396<br />
180<br />
483<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
6<br />
9<br />
7<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
7,8947<br />
4,0248<br />
9,7523<br />
7,5851<br />
8,8235<br />
11,1455<br />
15,9443<br />
10,2167<br />
13,9319<br />
10,6811<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
51<br />
26<br />
63<br />
49<br />
57<br />
72<br />
103<br />
66<br />
90<br />
69<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2<br />
I<br />
9<br />
9<br />
2<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
3<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
4<br />
F<br />
1<br />
9<br />
5<br />
E<br />
9<br />
9<br />
6<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
7<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
8<br />
B<br />
3<br />
9<br />
9<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Kundenanforderungen<br />
Lösungsmöglichkeiten
Bei Betrachtung dieses Zahlenbeispiels ist folgendes feststellbar: Die Abbildung 32<br />
und die Abbildung 33 zeigen, dass es kein Problem darstellt, eine QFD mit<br />
Kommazahlen zu berechnen. Werden diese beiden Grafiken miteinander verglichen, so<br />
ist leicht ersichtlich, dass sie zu einem exakt gleichen Ergebnis führen, was wiederum<br />
bedeutet, dass der Rang und die relative Gesamtbewertung identisch sind. Damit wird<br />
auch gezeigt, dass durch das Vorhandensein sehr kleiner Zahlenwerte, wie in<br />
Abbildung 33, keine Schwierigkeiten auftreten. Es ändern sich lediglich die absoluten<br />
Ergebnisse, die relativen bleiben jedoch von der Größendimension der Eingangsgröße<br />
unberührt.<br />
Unter Einbeziehung der Abbildung 34 im Rahmen dieses Beispiels ist feststellbar,<br />
dass der Rang der Gesamtbewertung mit dem der relativen Berechnungen identisch<br />
ist. Auch die relativen Werte der Gesamtbewertung sind bei absoluten und relativen<br />
Eingangsgrößen in diesem Beispiel sehr ähnlich. Die größte Abweichung ist bei<br />
Produktmerkmal r zu verzeichnen, dort beträgt sie lediglich:<br />
18,4182% - 17,9475% = 0,4707%<br />
Aus den sehr ähnlichen Ergebnissen kann die Schlussfolgerung gezogen werden, dass<br />
es grundsätzlich möglich ist, eine QFD mit relativen Größen zu berechnen. Allerdings<br />
stellt sich beim Vergleich der Abbildung 32 und der Abbildung 34 heraus, dass es z.B.<br />
beim Rang der kaufmännischen Gesamtbewertung zu Unterschieden bei den beiden<br />
Berechnungen gekommen ist. Diese Unterschiede werden im Folgenden noch erläutert<br />
und genauer analysiert.<br />
3.2.3 Schwierigkeiten innerhalb der QFD bei der Umstellung auf relative<br />
Werte<br />
In Kapitel 3.2.2 sind die auffälligen Änderungen bei der Umstellung von absolute auf<br />
relative Gewichtungen der Kundenanforderungen aufgezeigt worden. Die Gesamtheit<br />
dieser Veränderungen führte allerdings zu keinen umfangreicheren Schwierigkeiten.<br />
Die Beschreibung der auftretenden Probleme ist Gegenstand des Kapitels 3.2.3.<br />
- 122 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.2.3.1 Problematik bei relativ gewichteten Kundenanforderungen<br />
Die Problematik bei der Integration relativ gewichteter Kundenanforderungen in einer<br />
QFD ist sehr weit reichend. Wie in Kapitel 2.1 beschrieben, berechnet sich die<br />
allgemeine Gesamtbewertung für die Produktmerkmale in einem House of Quality aus<br />
insgesamt vier Eingangsgrößen, wobei die vierte nicht immer betrachtet wird:<br />
• Gewichtung der Kundenanforderungen<br />
• Korrelation der Anforderungen mit den Produktmerkmalen<br />
• Technische Schwierigkeit<br />
• Kaufmännische Bedeutung<br />
Die drei Punkte Gewichtung der Kundenanforderungen, technische Schwierigkeit und<br />
kaufmännische Bedeutung werden konventionell auf einer starren Skala, meist von 1<br />
bis 5, 9 oder 10 bewertet. Die Korrelation der Anforderungen mit den<br />
Produktmerkmalen erfolgt meist über das Eintragen eines der drei Symbole:<br />
• nichts 0<br />
• Δ 1<br />
• ◦ 3<br />
• • 9<br />
Im Gegensatz zu den anderen drei Bewertungen kann bei Korrelation der Wert null<br />
vorkommen, der höchstmögliche Wert ist aber meist die 9. Die Gesamtbewertung<br />
errechnet sich nun durch Multiplikation und Addition dieser vier Werte.<br />
Werden nur die drei Eingangsgrößen ohne Berücksichtigung der Werte der Korrelation<br />
betrachtet, so ist feststellbar, dass in verschiedenen Anwendungen zwar<br />
unterschiedliche Skalen verwendet werden, aber innerhalb einer Anwendung in der<br />
Regel eine identische Skala benutzt wird. Hierfür gibt es zahlreiche Beispiele, wobei<br />
folgende Abbildung 35 exemplarisch ein Beispiel aufzeigt:<br />
- 123 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Abbildung 35: Beispiel eines House of Quality [Pfeifer '01]<br />
Wie in diesem Beispiel zu sehen ist, werden sowohl die Customer Needs, also die<br />
Kundenanforderungen, als auch die Größe der <strong>Technical</strong> difficulty in einer Skala von 1<br />
bis 5 bewertet. Der gleiche Zusammenhang findet sich auch in einer Arbeit von<br />
Herzwurm wieder, in der ebenfalls alle verwendeten Skalen von 1 bis 5 als ausreichend<br />
betrachtet werden [Herzwurm '00].<br />
Bei einem Beispiel, bei dem die Kundenanforderungen von 1 bis 10 gewichtet sind,<br />
werden auch die anderen Skalen von 1 bis 10 verlaufen.<br />
Es ist somit von einer Art „Gleichberechtigung“ dieser Eingangsgrößen auszugehen. In<br />
den Fällen, in denen die Skalen von 1 bis 9 verlaufen, gilt dieses Gleichgewicht sogar<br />
für alle Eingangsgrößen einschließlich der Korrelation. Sieht man von einer möglichen<br />
null bei der Korrelation ab, so können alle vier Eingangsgrößen einen Faktor höchstens<br />
„neun mal so hoch“ wie einen anderen Faktor bewerten, da der minimale Wert 1 und<br />
der Höchstwert 9 ist. Verlaufen die Skalen von 1 bis 10, gilt das gerade beschriebene in<br />
ähnlicher Form, da der Unterschied der Maximalwerte von 9 zu 10 bei der späteren<br />
Berechnung der Gesamtbewertung nicht erheblich ist. Wird eine Skala von 1 bis 5<br />
- 124 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
verwendet, besteht dieses Gleichgewicht zwar nicht zwischen allen Eingangsgrößen,<br />
dennoch stehen die Skalen in einem genau definierten und konstanten Verhältnis<br />
zueinander.<br />
Beim Einsatz einer relativen Gewichtung kann sich diese Tatsache jedoch anders<br />
verhalten. Das im vorigen Absatz beschriebene fest definierte Verhältnis oder das<br />
Gleichgewicht der Eingangsgrößen gilt hier meist nicht. So sind in diesem Fall<br />
Bewertungen möglich, die nicht nur ein „neun oder zehn mal so hoch“ zulassen,<br />
sondern einen Faktor auch z.B. 40-mal höher einstufen können als einen anderen.<br />
Dabei gibt es drei mögliche Ursachen, die bewirken, dass diese extremeren<br />
Eingangsgrößen auftreten können. Diese sind jeweils verbunden mit folgenden Fragen:<br />
• Welches Verfahren wird zur Ermittlung der relativen Größen verwendet<br />
• Welche Hierarchie wird beim AHP verwendet<br />
• Treten beim AHP Inkonsistenzen auf<br />
Allen drei gemeinsam ist, dass sie theoretisch dazu führen können, dass z.B. eine<br />
Kundenanforderung 40-mal höher bewertet wird als eine andere Kundenanforderung.<br />
Die zuvor beschriebene Begrenzung auf das neunfache ist hier also aufgehoben. Die<br />
Konsequenzen daraus sind gravierend, wie das folgende Beispiel zeigt.<br />
Dieses Beispiel geht von der vereinfachenden Annahme aus, dass es jeweils nur eine<br />
Korrelation gibt. Unter dieser Voraussetzung setzt sich der Wert der Gesamtbewertung<br />
aus der einfachen Multiplikation aller vier Eingangsgrößen zusammen. Betrachtet wird<br />
zuerst ein Fall A mit einer sehr wichtigen Kundenanforderung und anschließend ein<br />
Fall B mit einer eher untergeordneten und unbedeutenden Anforderung. Dabei sind die<br />
anderen Eingangsgrößen für den Fall A unterer Durchschnitt, aber die Eingangsgrößen<br />
für den Fall B sehr gut. Bei der absoluten Gewichtung mit einer Skala von 1 bis 9 erhält<br />
logischerweise die sehr wichtige Anforderung den Höchstwert 9 und die unbedeutende<br />
den Mindestwert von 1. Bei einer relativen Gewichtung sind bei den gleichen<br />
Anforderungen auch die zuvor beschriebenen Prozentzahlen 40 bis 1 möglich.<br />
- 125 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
So können sich die Gesamtgewichtungen wie folgt berechen:<br />
Absolut<br />
Relativ<br />
A: 9 • 3 • 3 • 3 = 243 0,4 • 3 • 3 • 3 = 10,8<br />
B: 1 • 9 • 9 • 9 = 729 0,01 • 9 • 9 • 9 = 7,29<br />
Erkennbar ist, dass sich in diesem Beispiel die Reihenfolge der Werte für die<br />
Gesamtbewertung bei absoluten und relativen Eingangsgrößen der<br />
Kundenanforderungen vertauscht hat. Bei reinen absoluten Werten erhält Fall B eine<br />
fast dreimal höhere Zahl als Gesamtbewertung wie im Fall A. Im Beispiel mit relativen<br />
Gewichtungen liegt der Wert der Gesamtbewertung bei Fall A über dem von Fall B.<br />
Diese sehr gravierenden Auswirkungen auf die Ergebnisse einer QFD haben ihre<br />
Ursache in der extremeren Bewertungsmöglichkeit bei relativen Gewichtungen. Die<br />
Folge ist, dass das zuvor beschriebene Gleichgewicht der vier Eingangsgrößen nicht<br />
mehr vorhanden ist. Stattdessen dominiert jetzt die Eingangsgröße der Gewichtung<br />
der Kundenanforderungen über das Ergebnis der Gesamtbewertung. In diesem<br />
Beispiel ist der Wert der relativen Gewichtung der Kundenanforderungen so niedrig,<br />
dass dies auch die höchsten Werte der anderen drei Eingangsgrößen nicht<br />
kompensieren können und so der Fall B den niedrigeren Endwert erhält.<br />
Die Problematik ist aber noch weit reichender. Bei der Ermittlung der relativen<br />
Kundenanforderungen können, wie gerade beschrieben, auch sehr extreme<br />
Bewertungen auftreten, sie müssen es aber nicht. So ist es durchaus denkbar, dass in<br />
drei verschiedenen Fällen mit relativen Kundenwünschen folgende Maximal- und<br />
Minimalwerte auftreten:<br />
Maximalwert<br />
Minimalwert<br />
Fall 1: 40% 1%<br />
Fall 2: 20% 1%<br />
Fall 3: 10% 1%<br />
Wie zuvor beschrieben, würde im ersten Fall die Eingangsgröße der gewichteten<br />
Kundenanforderungen über die Berechnung der Gesamtbewertung dominieren. Bei<br />
dem dritten Fall sieht das allerdings ganz anders aus, denn hier ist die Bedeutung der<br />
gewichteten Kundenanforderung lediglich so hoch, wie es bei einer konventionellen<br />
Skalabewertung der Fall ist. Der zweite Fall liegt genau in der Mitte von Fall 1 und 3.<br />
Die Konsequenz ist, dass in jeder QFD, in die diese Werte eingehen würden, die<br />
Eingangsgröße der Gewichtung der Kundenanforderungen die Berechnungen und das<br />
- 126 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Ergebnis immer unterschiedlich stark beeinflusst. Demzufolge entsteht eine<br />
Unausgeglichenheit innerhalb der QFD bzw. eine Abweichung der Ergebnisse.<br />
Die beschriebene Problematik wurde bis jetzt an einem Beispiel gezeigt, das von der<br />
sehr vereinfachenden Annahme ausging, dass die Kundenanforderungen und die<br />
Produktmerkmale jeweils genau eine Korrelation aufweisen. Diese Vereinfachung<br />
wurde allerdings nur vorgenommen, um die Anschaulichkeit der Problematik zu<br />
steigern. An dieser Stelle soll aber zusätzlich gezeigt werden, dass die Problematik<br />
auch in dem komplexeren Umfeld einer vollständigen Berechnung einer QFD auftritt.<br />
Zu diesem Zweck wird im nächsten Abschnitt ein weiteres Beispiel mit der<br />
Berechnung einer Gesamtbewertung gezeigt.<br />
3.2.3.2 Beispiel<br />
Das jetzt folgende Beispiel ist dem aus Kapitel 3.2.2 nachempfunden. Auch hier<br />
werden die zehn Kundenanforderungen A bis J den Produktmerkmalen k bis t<br />
gegenübergestellt. Allerdings gehen in diesem Fall andere relative Werte in das<br />
Beispiel ein, auch ist es an anderen Stellen leicht modifiziert, um den Effekt deutlicher<br />
zu zeigen. Abbildung 36 zeigt die Berechnung einer QFD mit relativ gewichteten<br />
Kundenanforderungen, die sehr hohe Größenunterschiede aufweisen. Dabei ist der<br />
Größenunterschied des höchsten und des niedrigsten Wertes der<br />
Kundenanforderungen so gewählt, dass er in etwa dem im vorherigen Abschnitt<br />
entspricht.<br />
- 127 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
- 128 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 36: QFD mit sehr unterschiedlichen relativen Gewichten<br />
9<br />
10<br />
2<br />
8<br />
3<br />
7<br />
1<br />
6<br />
5<br />
4<br />
Rang<br />
2,1981<br />
0,4744<br />
24,4792<br />
4,5143<br />
17,5952<br />
4,7037<br />
25,0558<br />
6,2612<br />
7,1978<br />
7,5202<br />
Relativ<br />
612,72<br />
132,24<br />
6823,44<br />
1258,32<br />
4904,55<br />
1311,12<br />
6984,16<br />
1745,28<br />
2006,34<br />
2096,22<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
2<br />
10<br />
3<br />
9<br />
5<br />
8<br />
6<br />
4<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,2004<br />
2,6331<br />
15,0964<br />
3,5794<br />
10,8510<br />
6,5267<br />
17,3834<br />
5,7920<br />
19,9750<br />
5,9628<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
612,72<br />
132,24<br />
758,16<br />
179,76<br />
544,95<br />
327,78<br />
873,02<br />
290,88<br />
1003,17<br />
299,46<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
9<br />
6<br />
7<br />
3<br />
2<br />
3<br />
7<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
8<br />
2<br />
6<br />
1<br />
4<br />
7<br />
3<br />
Rang<br />
1,0529<br />
0,4545<br />
10,4223<br />
2,8830<br />
9,6317<br />
6,0079<br />
48,0049<br />
7,9973<br />
3,9401<br />
9,6054<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
76,59<br />
33,06<br />
758,16<br />
209,72<br />
700,65<br />
437,04<br />
3492,08<br />
581,76<br />
286,62<br />
698,74<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
9<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
9<br />
6<br />
10<br />
7<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
6,4494<br />
2,7839<br />
7,0935<br />
2,5228<br />
6,5555<br />
9,2004<br />
36,7569<br />
8,1646<br />
12,0676<br />
8,4055<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
76,59<br />
33,06<br />
84,24<br />
29,96<br />
77,85<br />
109,26<br />
436,51<br />
96,96<br />
143,31<br />
99,82<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1,01<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2,19<br />
I<br />
9<br />
9<br />
3,21<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
4,06<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
5,53<br />
F<br />
1<br />
9<br />
7,52<br />
E<br />
9<br />
9<br />
8,93<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
9,36<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
13,35<br />
B<br />
9<br />
44,84<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
8<br />
3<br />
7<br />
1<br />
6<br />
5<br />
4<br />
Rang<br />
2,1981<br />
0,4744<br />
24,4792<br />
4,5143<br />
17,5952<br />
4,7037<br />
25,0558<br />
6,2612<br />
7,1978<br />
7,5202<br />
Relativ<br />
612,72<br />
132,24<br />
6823,44<br />
1258,32<br />
4904,55<br />
1311,12<br />
6984,16<br />
1745,28<br />
2006,34<br />
2096,22<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
2<br />
10<br />
3<br />
9<br />
5<br />
8<br />
6<br />
4<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
12,2004<br />
2,6331<br />
15,0964<br />
3,5794<br />
10,8510<br />
6,5267<br />
17,3834<br />
5,7920<br />
19,9750<br />
5,9628<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
612,72<br />
132,24<br />
758,16<br />
179,76<br />
544,95<br />
327,78<br />
873,02<br />
290,88<br />
1003,17<br />
299,46<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
9<br />
6<br />
7<br />
3<br />
2<br />
3<br />
7<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
8<br />
2<br />
6<br />
1<br />
4<br />
7<br />
3<br />
Rang<br />
1,0529<br />
0,4545<br />
10,4223<br />
2,8830<br />
9,6317<br />
6,0079<br />
48,0049<br />
7,9973<br />
3,9401<br />
9,6054<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
76,59<br />
33,06<br />
758,16<br />
209,72<br />
700,65<br />
437,04<br />
3492,08<br />
581,76<br />
286,62<br />
698,74<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
9<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
9<br />
6<br />
10<br />
7<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
6,4494<br />
2,7839<br />
7,0935<br />
2,5228<br />
6,5555<br />
9,2004<br />
36,7569<br />
8,1646<br />
12,0676<br />
8,4055<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
76,59<br />
33,06<br />
84,24<br />
29,96<br />
77,85<br />
109,26<br />
436,51<br />
96,96<br />
143,31<br />
99,82<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1,01<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2,19<br />
I<br />
9<br />
9<br />
3,21<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
4,06<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
5,53<br />
F<br />
1<br />
9<br />
7,52<br />
E<br />
9<br />
9<br />
8,93<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
9,36<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
13,35<br />
B<br />
9<br />
44,84<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Kundenanforderungen<br />
Lösungsmöglichkeiten
Wie schon zuvor werden die relativen Werte mit Hilfe der Tabelle 22 umgerechnet.<br />
9<br />
8<br />
7<br />
6<br />
5<br />
4<br />
3<br />
2<br />
1<br />
39,86-44,84<br />
34,88-39,86<br />
29,89-34,88<br />
24,91-29,89<br />
19,93-24,91<br />
14,95-19,93<br />
9,96-14,95<br />
4,98-9,96<br />
0,00-4,98<br />
Tabelle 22: Umrechnungstabelle für absolut und relativ Werte<br />
Mit dieser Tabelle lassen sich die relativen Werte in absolute überführen. Somit<br />
ergeben sich für die zehn Kundenanforderungen A bis J die in Tabelle 23 gezeigten<br />
Werte.<br />
Kundenanforderungen<br />
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
I<br />
J<br />
Relative<br />
Werte<br />
44,84<br />
13,35<br />
9,36<br />
8,93<br />
7,52<br />
5,53<br />
4,06<br />
3,21<br />
2,19<br />
1,01<br />
Absolute<br />
Werte<br />
9<br />
3<br />
2<br />
2<br />
2<br />
2<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
Tabelle 23: Absolute und relative Werte für die Anforderungen<br />
- 129 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
- 130 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Mit diesen Werten kann wiederum die gleiche Berechnung mit absoluten Gewichten<br />
durchgeführt werden. Diese Berechnung wird in Abbildung 37 gezeigt.<br />
Abbildung 37: QFD mit absoluten Gewichten<br />
9<br />
10<br />
2<br />
4<br />
1<br />
8<br />
3<br />
7<br />
6<br />
5<br />
Rang<br />
2,0598<br />
0,6866<br />
20,8554<br />
8,4108<br />
21,6278<br />
4,6345<br />
20,8268<br />
6,1794<br />
7,2093<br />
7,5097<br />
Relativ<br />
144<br />
48<br />
1458<br />
588<br />
1512<br />
324<br />
1456<br />
432<br />
504<br />
525<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
4<br />
7<br />
2<br />
9<br />
6<br />
5<br />
1<br />
8<br />
Rang<br />
11,3565<br />
3,7855<br />
12,7760<br />
6,6246<br />
13,2492<br />
6,3880<br />
14,3533<br />
5,6782<br />
19,8738<br />
5,9148<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
144<br />
48<br />
162<br />
84<br />
168<br />
81<br />
182<br />
72<br />
252<br />
75<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
9<br />
6<br />
7<br />
3<br />
2<br />
3<br />
7<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
7<br />
2<br />
6<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,0387<br />
0,6924<br />
9,3480<br />
5,6549<br />
12,4639<br />
6,2320<br />
42,0081<br />
8,3093<br />
4,1546<br />
10,0981<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
18<br />
12<br />
162<br />
98<br />
216<br />
108<br />
728<br />
144<br />
72<br />
175<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
9<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
7<br />
9<br />
6<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
6,2284<br />
4,1522<br />
6,2284<br />
4,8443<br />
8,3045<br />
9,3426<br />
31,4879<br />
8,3045<br />
12,4567<br />
8,6505<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
18<br />
12<br />
18<br />
14<br />
24<br />
27<br />
91<br />
24<br />
36<br />
25<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
1<br />
I<br />
9<br />
9<br />
1<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
1<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
F<br />
1<br />
9<br />
2<br />
E<br />
9<br />
9<br />
2<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
3<br />
B<br />
9<br />
9<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
4<br />
1<br />
8<br />
3<br />
7<br />
6<br />
5<br />
Rang<br />
2,0598<br />
0,6866<br />
20,8554<br />
8,4108<br />
21,6278<br />
4,6345<br />
20,8268<br />
6,1794<br />
7,2093<br />
7,5097<br />
Relativ<br />
144<br />
48<br />
1458<br />
588<br />
1512<br />
324<br />
1456<br />
432<br />
504<br />
525<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
4<br />
7<br />
2<br />
9<br />
6<br />
5<br />
1<br />
8<br />
Rang<br />
11,3565<br />
3,7855<br />
12,7760<br />
6,6246<br />
13,2492<br />
6,3880<br />
14,3533<br />
5,6782<br />
19,8738<br />
5,9148<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
144<br />
48<br />
162<br />
84<br />
168<br />
81<br />
182<br />
72<br />
252<br />
75<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
9<br />
6<br />
7<br />
3<br />
2<br />
3<br />
7<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
7<br />
2<br />
6<br />
1<br />
4<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,0387<br />
0,6924<br />
9,3480<br />
5,6549<br />
12,4639<br />
6,2320<br />
42,0081<br />
8,3093<br />
4,1546<br />
10,0981<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
18<br />
12<br />
162<br />
98<br />
216<br />
108<br />
728<br />
144<br />
72<br />
175<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
9<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
8<br />
10<br />
7<br />
9<br />
6<br />
3<br />
1<br />
5<br />
2<br />
4<br />
Rang<br />
6,2284<br />
4,1522<br />
6,2284<br />
4,8443<br />
8,3045<br />
9,3426<br />
31,4879<br />
8,3045<br />
12,4567<br />
8,6505<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
18<br />
12<br />
18<br />
14<br />
24<br />
27<br />
91<br />
24<br />
36<br />
25<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
1<br />
I<br />
9<br />
9<br />
1<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
1<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
F<br />
1<br />
9<br />
2<br />
E<br />
9<br />
9<br />
2<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
3<br />
B<br />
9<br />
9<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Kundenanforderungen<br />
Lösungsmöglichkeiten
In diesem Beispiel ist es aufgrund der vielen verschiedenen Korrelationen nicht<br />
möglich, eine veränderte Gewichtung genau einem Produktmerkmal zuzuordnen.<br />
Dadurch ist es hier auch etwas schwieriger, den zuvor beschriebenen Effekt zu<br />
erkennen.<br />
Betrachtet man nun die beiden Produktmerkmale, die jeweils die stärksten<br />
Korrelationen zu den höchsten und zu den niedrigsten Werten der<br />
Kundenanforderungen aufweisen, so wird ersichtlich, dass der Effekt auch in dieser<br />
vollständigen Berechnung auftritt. In Abbildung 36 erhält das Produktmerkmal n, das<br />
die stärkste Korrelation mit dem höchsten Wert der Kundenanforderungen aufweist,<br />
mit 25% den ersten Rang. Hingegen kommt das Produktmerkmal, das die höchste<br />
Korrelation mit dem niedrigsten Wert der Kundengewichtung aufweist, mit 4,5% nur<br />
auf den achten Rang. Setzt man die beiden Zahlen der relativen Gesamtbewertung ins<br />
Verhältnis zueinander, so stellt man fest:<br />
25 / 4,5 = 5,6<br />
Das bedeutet, dass das Produktmerkmal n bei der Gesamtbewertung knapp sechsmal<br />
höher bewertet wird als das Produktmerkmal q. Dieser Zusammenhang verhält sich in<br />
der Berechnung von Abbildung 37 anders. Der Rang der Produktmerkmale n und q<br />
beträgt hier 3 und 4. Liegen die Werte für den Rang bei der Berechnung mit absoluten<br />
Werten noch um sieben Plätze auseinander, so sind sie hier eng beieinander. Die<br />
Zahlenwerte für die relative Gesamtbewertung beträgt bei dieser Berechung 20,8%<br />
und 8,4%, dadurch ist das Verhältnis der beiden Werte zueinander:<br />
20,8 / 8,4 = 2,5<br />
Damit liegen beide Werte immer noch deutlich auseinander, der Abstand hat sich<br />
jedoch durch die Verwendung anderer Werte halbiert. Es sei an dieser Stelle noch<br />
einmal daran erinnert, dass im ähnlichen Beispiel, in dem nur mäßige<br />
Größenunterschiede zwischen den relativen Werten der Kundenanforderungen<br />
vorhanden sind, überhaupt keine Veränderungen an der Rangfolge der<br />
Gesamtbewertungen auftreten. In den folgenden Abschnitten wird erläutert, wann es<br />
zu solchen extremen Werten für die Gewichte der Kundenanforderungen kommen<br />
kann.<br />
- 131 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.2.3.3 Der Einfluss des verwendeten Verfahrens<br />
Zur Ermittlung der relativen Gewichte der Kundenanforderungen können verschiedene<br />
Verfahren herangezogen werden, diese sind z.B. der AHP, der 100$-Test oder die 1-2-3<br />
Prioritization Method. Abhängig von der gewählten Methode zur Ermittlung der<br />
relativen Gewichtungen können auch extreme Werte in eine QFD eingehen. So werden<br />
bei dem 100$-Test, die 100% der relativen Gewichtungen auf die einzelnen<br />
Anforderungen völlig frei verteilt. Denkbar ist also eine Verteilung von z.B. 40%, 30%,<br />
20%, 9% und 1%. Bei einer solchen Konstellation ist die erste Anforderung 40-mal so<br />
hoch bewertet wie die letzte. Ein solcher Fall würde zu dem zuvor beschriebenen<br />
Problem führen [Francisco Tamayo-Enríquez '04].<br />
Die Bedeutung der Hierarchie<br />
Gehen in eine QFD relativ gewichtete Eingangsgrößen ein, so ist die Struktur dieser<br />
Kundenanforderungen von großer Bedeutung. Eine relative Gewichtung bedeutet, dass<br />
die Kundenanforderungen untereinander verglichen wurden. Dies kann allerdings auf<br />
verschiedenen Wegen erfolgen und wird durch die Art der Hierarchie ausgedrückt.<br />
Die in eine QFD eingehenden Kundenanforderungen weisen häufig die in Abbildung 38<br />
dargestellte Struktur auf. Sie gliedern sich in Primär-, Sekundär- und<br />
Tertiäranforderungen.<br />
- 132 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Primäranforderungen<br />
Sekundäranforderungen<br />
Tertiäranforderungen<br />
Abbildung 38: Beispielhafte Hierarchie von Kundenanforderungen<br />
Eine Betrachtung, die lediglich die Primär- und Sekundäranforderungen<br />
berücksichtigt, führt bei vielen Systemen zu einer sehr oberflächlichen Untersuchung.<br />
Hierunter würde auch die Qualität der später durchzuführenden Korrelation mit den<br />
Produktmerkmalen stark leiden und zu undifferenzierten Ergebnissen führen.<br />
Umgekehrt ist auch eine Berücksichtigung von mehr als drei Ebenen möglich. In<br />
Fällen, in denen eine sehr detaillierte Betrachtung als nötig erscheint, werden in der<br />
Regel die Anforderungen auf diesen untergeordneten Ebenen betrachtet. Allerdings<br />
spricht der deutlich gesteigerte Aufwand, der durch den erhöhten Detaillierungsgrad<br />
entsteht, gegen eine ständige Verarbeitung von Kundenanforderungen auf diesen<br />
Ebenen. Um einen guten Ausgleich von erforderlicher Genauigkeit und Aufwand zu<br />
finden, gehen meist die tertiären Kundenanforderungen in eine QFD ein.<br />
Tertiäre Kundenanforderungen können auf zwei verschiedenen Wegen relativ bewertet<br />
sein. Entweder werden alle tertiären Anforderungen untereinander verglichen, damit<br />
würde die Beispiel-Hierarchie aus Abbildung 38, wie in Abbildung 39 dargestellt,<br />
aussehen:<br />
- 133 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Primäranforderungen<br />
Sekundäranforderungen<br />
Tertiäranforderungen<br />
T1: 30%<br />
T2: 26%<br />
T3: 21%<br />
T4: 14%<br />
T5: 5%<br />
T6: 4%<br />
Abbildung 39: Hierarchie bei der alle Anforderungen verglichen werden<br />
Hierbei muss die Summe der sechs tertiären Anforderungen T1 bis T6 immer 100%<br />
ergeben. Die andere Möglichkeit ist, dass nur die tertiären Anforderungen<br />
untereinander verglichen werden, die zusammen der gleichen sekundären<br />
Anforderung angehören. Die sekundären Anforderungen selbst werden dann<br />
verglichen, wenn sie zu der gleichen Primäranforderung gehören, wie es in Abbildung<br />
40 gezeigt wird.<br />
- 134 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Primäranforderungen<br />
Sekundäranforderungen<br />
Tertiäranforderungen<br />
S1: 70%<br />
T1: 70%<br />
T2: 30%<br />
P1: 100%<br />
S2: 20%<br />
T3: 60%<br />
T4: 40%<br />
S3: 10%<br />
T5: 90%<br />
T6: 10%<br />
Abbildung 40: Hierarchie bei der nicht alle Anforderungen verglichen werden<br />
Bei einem derartigen Vorgehen ist die Summe aller tertiären Anforderungen ungleich<br />
100 %. Stattdessen verteilen sich diese 100 % jeweils auf die tertiären Anforderungen,<br />
die zur selben sekundären Anforderung gehören. Dabei werden die sekundären<br />
Anforderungen selbst auch bewertet und ergeben in der Summe ebenfalls 100%, wenn<br />
sie zur gleichen primären Anforderung gehören.<br />
Die erste Möglichkeit hat einen entscheidenden Vorteil, der darin besteht, dass die<br />
Werte der Gewichtungen hier ohne weiteres Umrechnen für die QFD übernommen<br />
werden können. Der Nachteil dieser Vorgehensweise ist, dass meist sehr viele<br />
Anforderungen miteinander verglichen werden müssen. Dadurch geht bei einigen<br />
Verfahren wie z. B. dem 100 $ - Test oder der Rankingmethode die Übersichtlichkeit<br />
verloren. Bei anderen Verfahren, die auf einem paarweisen Vergleich beruhen, wie z. B.<br />
der AHP, nimmt die Anzahl der Paarvergleiche schnell sehr hohe Werte an. So müssen<br />
bei 20 tertiären Anforderungen bereits 190 Vergleiche durchgeführt werden.<br />
Der Vorteil der zweiten Möglichkeit liegt gerade in der Reduktion des<br />
Arbeitsaufwandes der ersten Vorgehensweise. In der ideal gleichmäßigen Verteilung<br />
der tertiären Anforderungen von Abbildung 40 müssen nur 6 Vergleiche vorgenommen<br />
werden. Dies ist in diesem Fall nicht einmal die Hälfte der Vergleiche der anderen<br />
Methode. Die so ermittelten Werte können allerdings nicht ohne weiteres in eine QFD<br />
- 135 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
eingehen. Der Grund dafür ist, dass hier nur die tertiären Anforderungen verglichen<br />
wurden, die zur selben sekundären gehören. In der weiteren Betrachtung der QFD<br />
entfällt aber diese zuvor vorgenommene Differenzierung. Auch werden die sekundären<br />
Anforderungen weiterhin nicht mehr betrachtet, so dass die relativen Gewichtungen<br />
der einzelnen sekundären Anforderungen überhaupt nicht in die QFD eingehen<br />
würden. Eine direkte Nutzung der Ergebnisse dieser zweiten Möglichkeit in einer QFD<br />
ist somit nicht möglich.<br />
Um die Ergebnisse einer solchen relativen Kundenanforderungsgewichtung dennoch<br />
nutzen zu können, müssen sie umgerechnet werden. Dies soll in einem Beispiel mit<br />
den Zahlen aus Abbildung 40 kurz gezeigt werden.<br />
T1 = 0,7 • 0,7 = 0,49 = 49 %<br />
T2 = 0,7 • 0,3 = 0,21 = 21 %<br />
T3 = 0,2 • 0,6 = 0,12 = 12 %<br />
T4 = 0,2 • 0,4 = 0,08 = 8 %<br />
T5 = 0,1 • 0,9 = 0,09 = 9 %<br />
T6 = 0,1 • 0,1 = 0,01 = 1 %<br />
Die sechs tertiären Anforderungen T1 bis T6 ergeben jetzt in der Summe 100% und<br />
können so in eine QFD eingebracht werden. Allerdings ergibt sich bei ihrer Nutzung<br />
das zuvor geschilderte Problem: Durch eine derartige Umrechnung können auch<br />
Gewichtungen entstehen, die weiter auseinander liegen als um den Faktor 9. So hat<br />
hier z. B. die Anforderung T1 ein 49-mal höheres Gewicht als die Anforderung T6. Dies<br />
führt zu dem zuvor beschriebenen Problem, der Unausgewogenheit der QFD.<br />
- 136 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.2.3.4 Die Bedeutung von Inkonsistenzen<br />
Werden die relativen Gewichtungen von Kundenanforderungen mit einem AHP<br />
ermittelt, ist immer die Frage nach der Inkonsistenz von zentraler Bedeutung.<br />
Inkonsistenzen können aus zwei verschiedenen Gründen entstehen. Das folgende<br />
Beispiel zeigt einen Paarweisen Vergleich mit der ersten Inkonsistenz:<br />
A erhält eine 2 gegenüber B<br />
B erhält eine 3 gegenüber C<br />
A erhält eine 5 gegenüber C<br />
Nachdem derjenige, der A, B und C miteinander verglichen hat, die ersten beiden<br />
Entscheidungen getroffen hat, müsste er aus rein mathematisch-logischer Denkweise<br />
die dritte bewerten mit:<br />
A erhält eine 6 gegenüber C<br />
Dies folgt aus der einfachen Überlegung, dass 2 mit 3 multipliziert 6 ergibt. Da der<br />
Mensch aber nicht immer rein mathematisch-logisch entscheidet und dies<br />
insbesondere bei sehr vielen Vergleichen aus Gründen der Übersicht auch gar nicht<br />
kann, treten hier Inkonsistenzen auf. Diese sind aber zumindest theoretisch zu<br />
vermeiden. Die zweite Art von Inkonsistenzen zeigt das nächste Beispiel:<br />
A erhält eine 4 gegenüber B<br />
B erhält eine 5 gegenüber C<br />
A erhält eine 9 gegenüber C<br />
Hat die bewertende Person erst einmal die beiden ersten Entscheidungen getroffen,<br />
so müsste sie aus mathematisch-logischer Sicht den dritten Vergleich bewerten mit:<br />
A erhält eine 20 gegenüber C<br />
Auch dies folgt aus einer einfachen Überlegung: 4 mal 5 ergibt 20. Dies ist aber in<br />
einem AHP nach Saaty überhaupt nicht möglich. Die Skala ist von 1 bis 9 beschränkt.<br />
Das heißt, selbst wenn die Person an dieser Stelle mathematisch-logisch entscheiden<br />
möchte, kann sie es nicht und muss den Höchstwert von 9 wählen. Sie handelt also<br />
inkonsistent, aber trotzdem logisch.<br />
Treten diese Inkonsistenzen auf, so können die Ergebnisse des AHP, also die relativ<br />
gewichteten Kundenwünsche, untereinander größere Differenzen als den Faktor 9<br />
aufweisen. Dies soll mittels der folgenden Abbildungen gezeigt werden.<br />
- 137 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
I<br />
J<br />
A<br />
1<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
9<br />
B<br />
0,1<br />
1<br />
1<br />
3<br />
1<br />
4<br />
3<br />
2<br />
4<br />
9<br />
C<br />
0,1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
2<br />
1<br />
9<br />
D<br />
0,1<br />
0,3<br />
1<br />
1<br />
2<br />
3<br />
3<br />
4<br />
3<br />
9<br />
E<br />
0,1<br />
1<br />
0,5<br />
0,5<br />
1<br />
3<br />
3<br />
1<br />
2<br />
9<br />
F<br />
0,1<br />
0,3<br />
0,3<br />
0,3<br />
0,3<br />
1<br />
1<br />
1<br />
3<br />
9<br />
G<br />
0,1<br />
0,3<br />
0,3<br />
0,3<br />
0,3<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
9<br />
H<br />
0,1<br />
0,5<br />
0,5<br />
0,3<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
2<br />
9<br />
I<br />
0,1<br />
0,3<br />
1<br />
0,3<br />
0,5<br />
0,3<br />
1<br />
0,5<br />
1<br />
9<br />
J<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
0,1<br />
1<br />
Abbildung 41: Paarweiser Vergleich für den AHP<br />
Zeilenprodukt<br />
10-Wurzel<br />
P-Vektor<br />
rel. Gewichte<br />
A<br />
387420489<br />
7,224674056<br />
0,450441412<br />
45%<br />
B<br />
288<br />
1,76172959<br />
0,109839691<br />
11%<br />
C<br />
48<br />
1,472733358<br />
0,091821456<br />
9%<br />
D<br />
72<br />
1,533674687<br />
0,095621005<br />
10%<br />
E<br />
4,5<br />
1,162308065<br />
0,07246717<br />
7%<br />
F<br />
0,027777778<br />
0,698827119<br />
0,043570225<br />
4%<br />
G<br />
0,009259259<br />
0,626120069<br />
0,039037112<br />
4%<br />
H<br />
0,125<br />
0,812252396<br />
0,050642024<br />
5%<br />
I<br />
0,006944444<br />
0,608364342<br />
0,037930084<br />
4%<br />
J<br />
0,000000003<br />
0,138414549<br />
0,008629821<br />
1%<br />
Summe:<br />
16,03909823<br />
1<br />
100%<br />
Abbildung 42: Berechnung des Eigenvektors<br />
In diesem Beispiel wird die Anforderung A als extrem wichtig bewertet. Hingegen spielt<br />
die Anforderung J eine sehr untergeordnete Rolle. Alle anderen Anforderungen liegen<br />
- 138 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
in der Mitte und werden untereinander mit eher gemäßigten Werten belegt. Heraus<br />
kommt, dass Anforderung A 45% und Anforderung J 1% aufweisen. Dies bedeutet,<br />
dass A 45-mal höher bewertet wird als J. Hierbei ist der Betrag des<br />
Inkonsistenzfaktors noch nicht einmal besonders hoch. Er liegt mit 10% an der Grenze<br />
dessen, was noch vertretbar ist, um die Ergebnisse weiter zu verwenden.<br />
Zusammenfassung und Schlussfolgerungen<br />
Aufgrund der zentralen Bedeutung der beschriebenen Problematik sollen an dieser<br />
Stelle noch einmal die Möglichkeiten des Auftretens zusammengefasst werden.<br />
Relative Gewichtungen<br />
Verfahren: AHP 100$-Test und andere<br />
Hierarchie:<br />
Alle Anforderungen<br />
werden untereinander<br />
verglichen<br />
Nicht alle Anforderungen<br />
werden untereinander<br />
verglichen<br />
Inkonsistenz: Nicht Vorhanden Vorhanden<br />
Abbildung 43: Struktur des Auftretens der Problematik<br />
Die drei Ebenen in Abbildung 43 - Verfahren, Hierarchie und Inkonsistenz -<br />
entsprechen den drei zuvor beschriebenen Fragestellungen. Ist eine konkrete<br />
Anwendung von relativen Daten nach dem Durchlaufen dieser drei Ebenen thematisch<br />
auf der linken Seite des Diagramms einzuordnen, so sind nur die in Kapitel 3.2.2<br />
beschriebenen Veränderungen zu berücksichtigen. Sollte aber eine konkrete<br />
Anwendung auf der rechten Seite einzuordnen sein, so kann es dazu kommen, dass<br />
die vier Eingangsgrößen Gewichtung der Kundenanforderungen, Korrelation der<br />
Anforderungen mit den Produktmerkmalen, technische Schwierigkeit und<br />
- 139 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
kaufmännische Bedeutung nicht mehr in einem festen Verhältnis zueinander stehen.<br />
Ob dies so ist, hängt vom Einzellfall ab. Letztendlich entscheiden die verwendeten<br />
Zahlenwerte über die Verhältnisse zueinander, jedoch ist ein Auftreten des Problems<br />
demnach theoretisch möglich und auch nicht unwahrscheinlich.<br />
Ist ein Anwendungsfall auf der rechten Seite einzuordnen, so ist es grundsätzlich egal,<br />
durch welche der drei Fragestellungen dies geschieht. Die Konsequenz ist immer die<br />
gleiche: Es besteht die Möglichkeit, dass Kundenanforderungen für eine QFD mehr als<br />
neunmal so hoch bewertet werden wie andere Kundenanforderungen. Dadurch wird,<br />
wie in Kapitel 3.2.3 beschrieben, das Ergebnis der QFD - die Gesamtbewertung - zu<br />
einem viel stärkeren Teil durch die Eingangsgröße der Gewichtung der<br />
Kundenanforderungen bestimmt, als durch die anderen Eingangsgrößen. Die<br />
Ausgeglichenheit oder die konstante Verhältnismäßigkeit der vier Eingangsgrößen, die<br />
in der konventionellen QFD herrscht, ist dadurch nicht mehr gegeben.<br />
Tritt die beschriebene Problematik bei einem konkreten Anwendungsfall auf und<br />
möchte man auf eine direkte und unmittelbare Nutzung von relativ gewichteten<br />
Kundenanforderungen nicht verzichten, so ergeben sich zwei Möglichkeiten. Die erste<br />
besteht darin, dass die QFD ohne weitere Veränderungen mit den relativen<br />
Kundengewichtungen durchgeführt wird. Hierbei muss man sich bei der späteren<br />
Auswertung der Ergebnisse der entstehenden Unausgeglichenheit der Eingangsgrößen<br />
bewusst sein. Eine stärkere Beachtung der Gewichtung der Kundenanforderungen im<br />
Verhältnis zu den anderen drei Eingangsgrößen kann unter Umständen sogar von den<br />
Anwendern der QFD gewollt sein.<br />
Die zweite Möglichkeit ist, dass die QFD an weiteren Stellen modifiziert wird, um die<br />
beschriebene Unausgeglichenheit zu beseitigen. Mögliche Lösungsansätze um dieser<br />
Problematik zu begegnen, werden im Folgenden beschrieben.<br />
3.3 Möglichkeiten der Transformation von relativen in absolute<br />
Gewichtungen<br />
3.3.1 Integration relativer Gewichte durch Anpassung der Skalen<br />
Um die Anforderung nach einer Ausgewogenheit der vier Eingangsgrößen zu erfüllen,<br />
und somit die in Kapitel 3.2.3 beschriebene Problematik zu vermeiden, liegt eine<br />
Umrechnung der relativen Werte nahe. Das Problem hierbei ist allerdings, dass jede<br />
Umrechnung und Anpassung an eine Skala, wie sie bei den anderen drei<br />
Eingangsgrößen Anwendung findet, einen Genauigkeitsverlust mit sich bringt. Dieser<br />
- 140 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Genauigkeitsverlust ist dadurch bedingt, dass nicht alle Nuancen der relativen<br />
Gewichtungen bei der Umrechnung erhalten bleiben. Dies würde bedeuten, dass die<br />
Anforderung nach einer Genauigkeitssteigerung der Ergebnisgrößen nicht in vollem<br />
Umfang erfüllt wird.<br />
Aus diesem vermutlichen Widerspruch ergibt sich jedoch eine andere Lösung. So<br />
besteht die Möglichkeit, dass die drei nicht relativen Eingangsgrößen - die Korrelation<br />
der Anforderungen mit den Produktmerkmalen, die technische Schwierigkeit sowie die<br />
kaufmännische Bedeutung - angepasst werden. Dies scheint auf den ersten Blick<br />
deutlich umständlicher zu sein, denn so müssen die drei absoluten Größen an eine<br />
relative angepasst werden, anstatt eine relative an drei absolute Größen. Trotzdem<br />
bietet diese Vorgehensweise einen ganz entscheidenden Vorteil: Durch das Anpassen<br />
und mathematische Umrechnen der drei absoluten Eingangsgrößen kann kein<br />
Präzisionsverlust resultieren. Der Grund hierfür ist, dass die Werte für die relativ<br />
gewichteten Kundenanforderungen ohne irgendeinen Zwischenschritt direkt, z.B. aus<br />
dem AHP, in die QFD übernommen werden können. Die drei absoluten Eingangsgrößen<br />
wiederum verfügen über keine erhöhte Präzision, so dass sich die Transformation<br />
dieser Skalenwerte nicht negativ auf die Qualität der Endergebnisse einer QFD<br />
auswirkt.<br />
Die Transformation der Skalen kann auf unterschiedlichen Wegen erfolgen. In den<br />
nächsten drei Abschnitten sollen hierzu verschiedene Möglichkeiten vorgestellt<br />
werden.<br />
3.3.1.1 Anpassung der Skala durch Erweiterung<br />
Die einfachste Möglichkeit eine Skala anzupassen, scheint diejenige zu sein, diese so<br />
zu vergrößern, dass sie an die relativen Werte angepasst ist. Die Skalen würden so<br />
weiter in Schritten von je einer Einheit verlaufen. Der genaue Wert, bis zu dem die<br />
Skala vergrößert wird, hängt dabei von der Eingangsgröße der relativ gewichteten<br />
Kundenanforderungen ab. Diese Werte könnten sich, wie z.B. in Tabelle 24 dargestellt,<br />
verhalten.<br />
- 141 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Anforderung<br />
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
I<br />
J<br />
Wert<br />
0,4<br />
0,15<br />
0,1<br />
0,08<br />
0,07<br />
0,06<br />
0,05<br />
0,04<br />
0,03<br />
0,02<br />
Tabelle 24: Beispielwerte von Kundenanforderungen<br />
Um den Maximalwert einer angepassten Skala zu ermitteln, muss der größte durch<br />
den kleinsten Wert aus Tabelle 24 geteilt werden. Dies würde für diesen Fall ein<br />
Ergebnis bedeuten von:<br />
0,4 / 0,02 = 20<br />
Damit würden die angepassten Skalen für die technische Schwierigkeit und die<br />
kaufmännische Bedeutung wie in Abbildung 44 aussehen.<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
5<br />
6<br />
7<br />
8<br />
9<br />
10<br />
11<br />
12<br />
13<br />
14<br />
15<br />
16<br />
17<br />
18<br />
20<br />
Abbildung 44: Angepasste Skala<br />
Die Werte für die Korrelation der Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen<br />
stellen auch hier einen Sonderfall dar, da sie nicht durch eine Skala mit Schritten, die<br />
jeweils eine Einheit betragen, ausgedrückt werden können. Eine mögliche Anpassung<br />
muss die bewusst großen Sprünge der drei Werte 1, 3 und 9 berücksichtigen. Dabei ist<br />
die folgende Lösung denkbar: Der Wert 1 ist der kleinste mögliche Wert in der<br />
konventionellen Vorgehensweise und bleibt deshalb auch bei der Anpassung der QFD<br />
bei 1. Die 9 ist der Maximalwert, also sollte für diese Position immer der Höchstwert<br />
der angepassten Skalen verwendet werden, dies ist in dem hier gewählten Beispiel die<br />
20. Etwas schwieriger ist die Anpassung des Wertes 3. Bei den konventionellen Werten<br />
- 142 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
ist dieser Wert ein Drittel des Maximalwertes, also des Wertes 9. Dieses Verhältnis<br />
kann auch bei den angepassten Werten beibehalten werden. Damit würde der<br />
angepasste Wert in diesem Beispiel, hier auf vier Nachkommastellen gerundet, wie<br />
folgt lauten:<br />
20 / 3 = 6,6667<br />
Mit dieser Vorgehensweise könnte zwar, wie zuvor beschrieben, die Problematik der<br />
Unausgeglichenheit der vier Eingangsgrößen beseitigt werden, allerdings weist diese<br />
Vorgehensweise auch neue Nachteile auf. So hätten die Skalen in jeder QFD mit relativ<br />
gewichteten Kundenanforderungen eine andere Anzahl von verschiedenen Werten. In<br />
diesem Fall sind es 20, es können aber auch z.B. 50 verschiedene Werte möglich sein.<br />
Dieser Zusammenhang wirkt sich negativ auf eine mögliche QFD-Erfahrung aus. Würde<br />
beispielsweise in einer vergleichbaren QFD ein Zusammenhang mit einer 5 bei der<br />
kaufmännischen Bedeutung bewertet, kann ein sehr ähnlicher Zusammenhang in<br />
einer anderen QFD mit einer 12 bewertet werden. Dies bedeutet, dass man sich bei<br />
jeder QFD immer in neue und verschieden große Skalen hineindenken muss. So<br />
können Erfahrungen, die man bei einer vorherigen QFD gesammelt hat, schlecht bei<br />
einer aktuellen eingesetzt werden.<br />
Desweiteren erhöht sich durch das Auftreten von Skalen mit eventuell sehr vielen<br />
Werten die Qualität der einzelnen Bewertungen nicht. Auch ist eine Bewertung mit z.B.<br />
50 verschiedenen Werten schwer oder gar nicht möglich. Dies ist der Grund, weshalb<br />
die Skalen in einer konventionellen QFD in der Regel von 1 bis höchstens 10 gehen.<br />
3.3.1.2 Anpassung der Skala durch Transformation<br />
Im letzten Abschnitt wurden folgende zwei Probleme bei der Anpassung durch<br />
Erweiterung der Skalen beschrieben:<br />
• Die Skalen verändern sich bei jeder QFD<br />
• Die Skalen können sehr groß werden<br />
Anstatt die Skalen zu vergrößern, indem sie aus mehr Werten bestehen als dies<br />
konventionell der Fall ist, können die Werte der Skalen transformiert werden, um auf<br />
diese Art eine Anpassung zu erreichen. Hierdurch bleibt es bei der konventionellen<br />
Anzahl von Werten, aber die Zwischenräume der einzelnen Skalensegmente werden<br />
verändert. Abbildung 45 soll dies anhand der Zahlen 1 bis 9 veranschaulichen. Diese<br />
stellen nicht den konkreten Wert dar, sondern die jeweilige Position innerhalb der<br />
Skala.<br />
- 143 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
1 2 3 4 5 6 7 8 9<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9<br />
Abbildung 45: Vergrößerung der Abstände der Skalenwerte<br />
Für die Transformation ist es notwendig, dass jedem Wert in der konventionellen Skala<br />
ein neuer Wert zugeordnet wird. Dieser neue Wert ist abhängig von der Größe des<br />
Verhältnisses vom größten zum kleinsten Eingangswert der relativ gewichteten<br />
Kundenanforderungen. So müssen diese beiden Werte, wie es schon im vorherigen<br />
Abschnitt der Fall war, durcheinander geteilt werden. Außerdem sind die Werte von<br />
der Größe des Maximalwertes der konventionell verwendeten Skala abhängig. Dies<br />
sind in der Regel die Werte 9 oder 10. Die neuen Skalenwerte berechnen sich durch die<br />
in Abbildung 46 gezeigte Formel:<br />
Xi = Xi-1 +<br />
höchster relativer Wert<br />
- maximaler Skalenwert<br />
kleinster relativer Wert<br />
maximaler Skalenwert - 1<br />
Abbildung 46: Formel zur linearen Transformation<br />
+ 1<br />
Dabei stellt X den jeweils transformierten Wert dar, der Index i steht für die Position<br />
innerhalb der Skala. Der Wert X1 ist mit dieser Formel nicht zu berechnen, da hierfür<br />
ein Summand X0 benötigt würde. Dieser ist in den Skalen nicht vorgesehen, denn sie<br />
beginnen immer mit dem Wert 1. Aus diesem Grund läuft der Index von 2 bis zum<br />
maximalen Skalenwert. Die erste Position X1 erhält immer den Wert 1. In den<br />
nachfolgenden zwei Abbildungen soll anhand von Beispieldaten die Anwendung der<br />
Formel zur Transformation verdeutlicht werden. Als Grundlage für die beiden<br />
Transformationen dienen die Beispieldaten aus Tabelle 24. Abbildung 47 zeigt die<br />
Transformation einer Skala mit den Werten 1 bis 9, Abbildung 48 transformiert eine<br />
Skala von 1 bis 10.<br />
- 144 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
höchster relativer Wert: 0,4<br />
kleinster relativer Wert: 0,02<br />
maximaler Skalenwert: 9<br />
(((0,4 / 0,02) – 9) / (9-1)) + 1 = 2,375<br />
X1 = 1<br />
Xi = Xi-1 + 2,375<br />
i<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
5<br />
6<br />
7<br />
8<br />
9<br />
Xi<br />
1<br />
3,375<br />
5,75<br />
8,125<br />
10,5<br />
12,875<br />
15,25<br />
17,625<br />
20<br />
Abbildung 47: Lineare Transformation einer Skala von 1 bis 9<br />
höchster relativer Wert: 0,4<br />
kleinster relativer Wert: 0,02<br />
maximaler Skalenwert: 10<br />
(((0,4 / 0,02) – 10) / (10 – 1)) + 1 = 2,1111<br />
X1 = 1<br />
Xi = Xi-1 + 2,1111<br />
i<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
5<br />
6<br />
7<br />
8<br />
9<br />
10<br />
Xi<br />
1<br />
3,1111<br />
5,2222<br />
7,3333<br />
9,4444<br />
11,5556<br />
13,6667<br />
15,7778<br />
17,8889<br />
20<br />
Abbildung 48: Lineare Transformation einer Skala von 1 bis 10<br />
- 145 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die beiden Beispiele zeigen, dass die mathematische Anforderung an diese<br />
Transformation nicht hoch ist. Die drei Werte für die Korrelation der<br />
Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen lassen sich leicht aus den<br />
transformierten Skalen entnehmen. Dies wird in der folgenden Tabelle gezeigt.<br />
konventionell<br />
1<br />
3<br />
9<br />
max. Skalenwert: 9<br />
1<br />
5,75<br />
20<br />
max. Skalenwert 10<br />
1<br />
5,2222<br />
20<br />
Tabelle 25: Lineare Transformation bei unterschiedlichen Skalen<br />
Für die Korrelationswerte gilt, dass der kleinste Wert immer eine 1 ist. Der höchste<br />
Wert entspricht stets dem Verhältnis vom größten zum kleinsten relativen Wert der<br />
Kundenanforderung. Einzig der mittlere Wert weist eine Abhängigkeit von der<br />
Maximalzahl der konventionell eingesetzten Skala auf. Auffällig an den<br />
Korrelationswerten ist, dass die im letzten Abschnitt beschriebene Beziehung des<br />
höchsten und des mittleren Wertes zueinander für die transformierten Werte nicht<br />
mehr gilt. Der mittlere Wert 3 ist exakt ein Drittel des Maximalwertes 9, für die beiden<br />
transformierten Skalen gilt allerdings folgendes:<br />
20 / 3 = 6,6667 ≠ 5,75<br />
20 / 3 = 6,6667 ≠ 5,2222<br />
Dieser Effekt liegt mathematisch darin begründet, dass nicht alle neun,<br />
beziehungsweise zehn Werte transformiert werden. Stattdessen werden die<br />
Zwischenräume der einzelnen Zahlen vergrößert, dafür bleibt aber der erste Wert, also<br />
die 1, ohne Veränderung. Eine Umwandlung des Wertes 1 ist auch nicht sinnvoll, da<br />
durch die Transformation das gleiche Verhältnis der jeweils kleinsten und größten<br />
Werte der relativen Kundenwünsche und der Skalen erreicht werden sollte, so das gilt:<br />
0,4 / 0,02 = 20 / 1 = 20<br />
Mit einem Wert ungleich 1 wäre dieses Gleichgewicht erneut gestört. Der Anwender<br />
dieser Transformation in dem Beispiel hat allerdings die Freiheit, sich, bezogen auf<br />
den mittleren Wert der Korrelation, für den Wert 6,6667 zu entscheiden, anstatt die<br />
Werte 5,75 bzw. 5,2222 zu verwenden. Dies sollte er tun, wenn für ihn der<br />
Zusammenhang von mittlerem und maximalem Wert, durch das Verhältnis von einem<br />
Drittel, von Bedeutung ist.<br />
- 146 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.3.1.3 Veränderung der Transformation<br />
Die zuvor beschriebene Transformation zeichnet sich durch eine Linearität aus. Die<br />
konventionelle Skala wird linear in die neuen Werte transformiert. Dabei haben die<br />
Abstände der einzelnen Werte immer die gleiche Größe: im gewählten Beispiel sind es<br />
bei neun Skalenwerten stets 2,375 und bei zehn Skalenwerten 2,1111. Trägt man die<br />
Transformation dieses Beispiels in ein Koordinatensystem ein, so ergibt sich folgende<br />
Abbildung:<br />
25<br />
20<br />
transformierte Werte<br />
15<br />
10<br />
5<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9<br />
konventionelle Werte<br />
Abbildung 49: Diagramm zum Beispiel der linearen Transformation<br />
Durch die Abbildung 49 wird die Linearität der Werte dieses Beispiels noch einmal<br />
visuell verdeutlicht. Eine Anpassung der konventionellen Skala kann allerdings auch<br />
durch eine nicht lineare Transformation erfolgen. Zu diesem Zweck wird eine andere<br />
Formel zur Transformation benötigt, die in Abbildung 50 dargelegt wird.<br />
- 147 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
höchster relativer Wert<br />
Xi =<br />
kleinster relativer Wert<br />
maximaler Skalenwert<br />
-1<br />
• (i – 1) + 1<br />
• i<br />
maximaler Skalenwert - 1<br />
Abbildung 50: Formel zur nicht linearen Transformation<br />
Wie auch im letzten Abschnitt beschrieben, stellt X den transformierten Wert dar,<br />
während der Index i für die Position innerhalb der Skala steht. Im Gegensatz zu einer<br />
linearen Transformation ist hierbei der Wert X1 mit der Formel zu berechnen. Da der<br />
Term (i – 1) für diesen Fall gleich null ist, reduziert sich die Formel auf Xi = 1 • i. Dies<br />
bedeutet, dass in jedem Fall das Ergebnis für X1 gleich 1 sein muss. Um eine<br />
Vorstellung von den Ergebnissen dieser Formel zu vermitteln, soll das Beispiel aus<br />
dem vorherigen Abschnitt mit der veränderten Gleichung wiederholt werden. Wieder<br />
dienen die Beispieldaten aus Tabelle 24 als Grundlage für die Transformationen der<br />
Skalen. Abbildung 51 und Abbildung 52 transformieren jeweils die Werte einer Skala<br />
von 1 bis 9, beziehungsweise von 1 bis 10.<br />
höchster relativer Wert: 0,4<br />
kleinster relativer Wert: 0,02<br />
maximaler Skalenwert: 9<br />
(((0,4 / 0,02) / 9) – 1) / 8 = 0,1528<br />
Xi = (0,1528 • (i – 1) + 1) • i<br />
i<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
5<br />
6<br />
7<br />
8<br />
9<br />
Xi<br />
1<br />
2,3056<br />
3,9167<br />
5,8333<br />
8,0556<br />
10,5833<br />
13,4167<br />
16,5556<br />
20<br />
Abbildung 51: Nicht lineare Transformation einer Skala von 1 bis 9<br />
- 148 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
höchster relativer Wert: 0,4<br />
kleinster relativer Wert: 0,02<br />
maximaler Skalenwert: 10<br />
(((0,4 / 0,02) / 10) – 1) / 9 = 0,1111<br />
Xi = (0,1111 • (i – 1) + 1) • i<br />
i<br />
1<br />
2<br />
3<br />
4<br />
5<br />
6<br />
7<br />
8<br />
9<br />
10<br />
Xi<br />
1<br />
2,2222<br />
3,6667<br />
5,3333<br />
7,2222<br />
9,3333<br />
11,6667<br />
14,2222<br />
17<br />
20<br />
Abbildung 52: Nicht lineare Transformation einer Skala von 1 bis 10<br />
Analog zum vorherigen Abschnitt ergeben sich die Werte für die Korrelation der<br />
Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen, die in der folgenden Tabelle<br />
gezeigt werden:<br />
konventionell<br />
1<br />
3<br />
9<br />
max. Skalenwert: 9<br />
1<br />
3,9167<br />
20<br />
max. Skalenwert 10<br />
1<br />
3,6667<br />
20<br />
Tabelle 26: Nicht lineare Transformation bei unterschiedlichen Skalen<br />
Vergleicht man die mittleren Werte aus Tabelle 26 mit denen aus Tabelle 25, so stellt<br />
man fest, dass sie kleiner geworden sind. Dies bedeutet, dass die Werte noch weiter<br />
von dem Drittel des Maximalwertes entfernt sind, als die Werte in Tabelle 25.<br />
3,9167 < 5,75 < 6,6667<br />
3,6667 < 5,2222 < 6,6667<br />
Demgemäß spricht bei der nicht linearen Transformation noch mehr dafür, bei der<br />
Korrelation nicht die Werte 3,9167 beziehungsweise 3,6666 als mittlere Werte zu<br />
verwenden, sondern, nach der Regel des Drittels des Maximalwertes, den Wert 6,6666<br />
zu benutzen. Der Grund für die kleineren Werte bei den mittleren Korrelationswerten<br />
ist der leicht exponentielle Verlauf bei dieser Transformation. Parallel zu den Werten<br />
- 149 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
aus dem vorherigen Abschnitt werden auch die Werte aus diesem Beispiel bei einer<br />
Skala von 1 bis 9 in ein Koordinatensystem eingetragen. Es ergibt sich der in Abbildung<br />
53 dargestellte Zusammenhang, bei dem die leicht exponentielle Tendenz zu erkennen<br />
ist.<br />
25<br />
20<br />
transformierte Werte<br />
15<br />
10<br />
5<br />
0<br />
1 2 3 4 5 6 7 8 9<br />
konventionelle Werte<br />
Abbildung 53: Diagramm zum Beispiel der nicht linearen Transformation<br />
3.3.2 Integration relativer Gewichte durch Anpassung aller Eingangswerte<br />
Eine völlig andere Möglichkeit der Integration relativ gewichteter<br />
Kundenanforderungen besteht darin, alle numerischen Eingangsgrößen als relative<br />
Werte zu ermitteln. Die Motivation für eine solche Vorgehensweise entstammt aus der<br />
Anforderung nach einer höheren Präzision der Ergebnisgrößen in einer QFD. Bei der<br />
Verrechnung sehr präziser Eingangsgrößen besteht hinsichtlich Werten aus groben<br />
Skalen das Problem, dass ein Genauigkeitszuwachs der Ergebnisse oft nur sehr<br />
unzureichend erfüllt werden kann.<br />
Abhilfe für diese Problematik könnte dadurch geschaffen werden, indem es gelingt,<br />
die Genauigkeit aller vier Eingangsgrößen in einer QFD zu steigern. Der<br />
Präzisionsgewinn der Gewichte der Kundenanforderungen kommt durch die relative<br />
Bewertung dieser Werte zustande. In diesem Abschnitt soll geprüft werden, ob es<br />
möglich und auch sinnvoll ist, alle Eingangsgrößen relativ zueinander zu betrachten.<br />
- 150 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.3.2.1 Technische Schwierigkeit und kaufmännische Bedeutung<br />
In einer konventionellen QFD werden die drei Eingangsgrößen Gewichtung der<br />
Kundenanforderungen, technische Schwierigkeit sowie kaufmännische Bedeutung in<br />
der Regel mit einer Skala bewertet, die bei allen dreien die gleiche Größe aufweist.<br />
Verändert sich die Art der Bewertung bei der Gewichtung der Kundenanforderung, so<br />
dass sie nicht mehr durch eine Skala sondern durch z.B. einen AHP erfolgt, so ist<br />
dieses Vorgehen auch auf die beiden anderen Größen theoretisch übertragbar. Dabei<br />
erscheint es sinnvoll, die gleiche Methode zur Ermittlung der relativen Werte für alle<br />
drei Größen zu verwenden. Das beinhaltet, dass im Falle der Ermittlung der relativ<br />
gewichteten Kundenanforderungen mit einem AHP, dieser Hierarchieprozess auch für<br />
die beiden anderen Eingangsgrößen verwendet werden sollte. Von Vorteil erscheint<br />
hierbei, dass die drei Werte, die später miteinander verrechnet werden, alle aus einem<br />
ähnlichen Entstehungsprozess kommen. Dadurch ist die Dimension bei diesen<br />
Eingangsgrößen identisch.<br />
Ein Problem hierbei ist allerdings der entstehende Mehraufwand. Die konventionelle<br />
Skalenbewertung ist für ein erfahrenes Team natürlich wesentlich schneller<br />
durchzuführen, als ein vollständiger Hierarchieprozess. Erschwerend kommt noch<br />
hinzu, dass es bei den Produktmerkmalen keine Hierarchie gibt, wie es bei den<br />
Kundenanforderungen der Fall ist. Wie in Kapitel 3.2.3 beschrieben, gibt es für den<br />
Paarweisen Vergleich von Kundenanforderungen zwei Möglichkeiten: entweder<br />
werden sie alle untereinander verglichen oder sie werden nur dann miteinander<br />
verglichen, wenn sie zur gleichen übergeordneten Anforderung gehören. Es wurde<br />
bereits erläutert, dass letztere Vorgehensweise zu einer erheblichen Erleichterung des<br />
notwendigen Arbeitsaufwandes führt. Da diese Arten von Hierarchien, die es bei<br />
Kundenanforderungen gibt, aber nicht bei den Produktmerkmalen vorhanden sind,<br />
müssen bei einem AHP, für die technische Schwierigkeit und die kaufmännische<br />
Bedeutung, alle Merkmale miteinander verglichen werden. Dies induziert einen<br />
erheblichen Arbeitsaufwand, denn bei z.B. 25 Produktmerkmalen beträgt die Anzahl<br />
der Vergleiche für eine Eingangsgröße:<br />
25 + 24 +23 +22 + … + 2 + 1 = 325<br />
Diese Zahl ist noch mit 2 zu multiplizieren, um die Anzahl der erforderlichen Vergleiche<br />
für beide Eingangsgrößen zu erhalten.<br />
Sieht man allerdings von diesem großen Aufwand ab, so ist grundsätzlich nichts gegen<br />
die Anwendung eines AHPs bei diesen beiden Eingangsgrößen einzuwenden.<br />
Insbesondere wirkt sich auch der Effekt, der darin besteht, dass bei der Durchführung<br />
- 151 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
des AHP die zu vergleichenden Elemente meist gewissenhafter und überlegter als bei<br />
einer konventionellen Skalabewertung bewertet werden, positiv auf die gesamte QFD<br />
aus.<br />
3.3.2.2 Korrelation der Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen<br />
Die Werte der Korrelation der Kundenanforderungen mit den Produktmerkmalen<br />
stellen unter den Eingangsgrößen in einer QFD einen Sonderfall dar. Auf der einen<br />
Seite bekommen nicht alle Korrelationen einen Wert zugeordnet, denn Korrelationen,<br />
die nicht existent sind, werden auch nicht betrachtet. Auf der anderen Seite sind die<br />
Abstände zwischen den drei möglichen Werten 1, 3 und 9 für eine Korrelation bewusst<br />
unterschiedlich groß. Diese beiden Besonderheiten stellen bei einer relativen<br />
Betrachtung der Werte erhebliche Probleme dar.<br />
Die Anzahl aller möglichen Korrelationen in einer QFD ist verhältnismäßig groß. So gibt<br />
es bei z.B. 20 Kundenanforderungen und ebenso vielen Produktmerkmalen insgesamt<br />
400 potentielle Korrelationen. Dies würde bei einem AHP bedeuten, dass rechnerisch<br />
80.200 Paarweise Vergleiche durchgeführt werden müssten. Da diese Anzahl<br />
unrealistisch ist, müssen im Vorfeld einer relativen Bewertung dieser Eingangsgröße<br />
diejenigen Korrelationen aufgezeigt werden, die überhaupt vorhanden sind, und<br />
deshalb einen Wert größer als null aufweisen sollen. Damit verringert sich die Anzahl<br />
der zu betrachtenden Korrelationen drastisch, allerdings wird die Anzahl der Werte<br />
immer noch deutlich über denen der Kundenanforderungen liegen. Der Grund dafür ist,<br />
dass in der Regel jede Kundenanforderung eine oder mehrere Korrelationen mit<br />
verschiedenen Produktmerkmalen aufweist. Dadurch wird es in vielen Fällen immer<br />
noch dazu kommen, dass für einen vollständigen Paarweisen Vergleich zu viele<br />
Korrelationen vorhanden sind.<br />
Dieses Problem könnte umgangen werden, indem für die relative Bewertung ein<br />
Verfahren benutzt wird, dass nicht auf einem vollständigen Paarweisen Vergleich<br />
beruht. An dieser Stelle sind z.B. die sogenannte Ranking-Methode und der 100$-Test<br />
zu nennen. Allerdings wird betreffend der Anwendung dieser Methoden empfohlen,<br />
dass die Anzahl der zu vergleichenden Objekte nicht zu groß ist. So sollten nicht mehr<br />
als 10 bis 15 Aspekte verglichen werden, da sonst eine Bewertung aufgrund der<br />
mangelnden Übersichtlichkeit kaum mehr möglich ist [Francisco Tamayo-Enríquez<br />
'04]. Da aber in dem hier betrachteten Zusammenhang der Korrelation mit deutlich<br />
mehr Vergleichen zu rechnen ist, scheinen auch diese Methoden eher ungeeignet zu<br />
sein.<br />
- 152 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Eine Möglichkeit, um dieses Problem zu lösen, stellt das Vorgehen dar, das Baier bei<br />
der Durchführung zur Bewertung des Kundennutzens eingesetzt hat. Bei der<br />
Bewertung der Korrelationen der technischen Merkmale mit den „kundenwichtigen<br />
Merkmalen“ [Baier '00] verwendet auch er relative Werte. Allerdings werden nicht alle<br />
vorhandenen Korrelationen miteinander verglichen, sondern lediglich diese, die zum<br />
gleichen Kundenwunsch gehören. So verteilen sich 100% nicht auf sämtliche<br />
Korrelationswerte, sondern auf alle Korrelationswerte eines Kundenwunsches. Dies<br />
hat zur Folge, dass zwar mehrere Vergleiche notwendig sind, aber in einem Vergleich<br />
nicht zu viele Zusammenhänge auf einmal verglichen werden. Insgesamt werden<br />
dadurch in der gesamten Korrelationsmatrix mehrere hundert Prozent vergeben,<br />
abhängig von der Anzahl der Kundenwünsche. In dem konkreten Fall, den Baier in<br />
seiner Arbeit beschreibt, werden die Korrelationen zunächst auf einer Skala von 1<br />
(„Merkmal trifft überhaupt nicht zu“) bis 7 („Merkmal trifft voll und ganz zu“) von<br />
mehreren Fachkräften des Unternehmens bewertet. Aus diesen Daten sind<br />
anschließend mit Hilfe einer multivariaten Regressionsanalyse die Prozentzahlen zu<br />
ermitteln [Baier '00].<br />
Es sei angemerkt, dass, in dem konkreten Fall den Baier beschreibt, auch die<br />
Gewichtung der Kundenwünsche als relative Werte betrachtet und als solche mit den<br />
relativen Korrelationswerten verrechnet werden. Allerdings handelt es sich bei der<br />
durchgeführten Betrachtung nicht um eine QFD, sondern um eine Conjoint Analysis.<br />
Diese CA unterscheidet sich von einer QFD dadurch, dass sich der Kunde die<br />
Ausprägungen nicht fiktiv vorstellen muss, sondern diese durch direktes Vorzeigen<br />
gewichtet werden. Das Ziel hingegen ist bei beiden Methoden identisch, denn beide<br />
sollen „Kundenaussagen über verschiedene Merkmale eines Produktes ermitteln und<br />
gewichten“ [Jahn '07]. Auch die Verrechnung der beiden Eingangsgrößen ist<br />
vergleichbar, allerdings beschränkt sich die Berechnung auf diese zwei Werte, so dass<br />
hierbei lediglich eine „Wichtigkeit“ aus diesen beiden Größen berechet wird [Baier<br />
'00].<br />
Das zuvor beschriebene zweite Problem kann durch keines dieser Verfahren<br />
zufriedenstellend gelöst werden. Da es gerade einer der Vorteile der relativen<br />
Bewertungen ist, auch feinere Nuancen zu berücksichtigen, können nicht gleichzeitig<br />
die immer gleich großen Differenzen beibehalten werden. Das hat zur Folge, dass der<br />
Zweck der großen Differenzen, also die deutliche Trennung von wichtigen und weniger<br />
wichtigen Produktmerkmalen, nicht mehr erfüllt werden kann.<br />
- 153 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
3.3.3 Integration relativer Gewichte durch Umrechnung in absolute Werte<br />
In diesem Abschnitt wird eine sehr nahe liegende Lösung zur Integration relativ<br />
gewichteter Kundenanforderungen beschrieben: die Umrechnung relativer Werte in<br />
absolute. Es wurde bereits mehrfach von solchen Umrechnungen Gebrauch gemacht,<br />
um Berechnungen von relativen mit Berechnungen von absoluten Werten zu<br />
vergleichen. Umrechnungen dieser Art werden im Folgenden näher erläutert.<br />
Durch eine Umrechnung der relativen Werte können diese mit wenig Zeitaufwand in<br />
jede beliebige Skala überführt werden. Wie bereits beschrieben, gibt es verschiedene<br />
Arten von Skalen, die z.B. einen Bereich von 1 bis 5 oder 1 bis 9 aufweisen. In welche<br />
dieser verschiedenen Skalen die relativen Werte letztendlich überführt werden, hängt<br />
maßgeblich von den Präferenzen des Anwenders ab.<br />
3.3.3.1 Beispiel zur Umrechnung von relativen Werten<br />
Für die Umrechnung der relativen Zahlen werden als erstes Intervalle mit bestimmten<br />
Grenzwerten festgelegt. Anschließend wird überprüft, in welches Intervall die<br />
vorhandenen relativen Werte jeweils hinein passen. Da jedem Intervall genau ein<br />
absoluter Zahlenwert zugeordnet ist, kann jetzt jeder relative Wert einem absoluten<br />
Wert zugeordnet werden.<br />
Nachfolgend soll an einem Beispiel demonstriert werden, wie solche Umrechnungen<br />
durchgeführt werden. Zu Beginn werden die in Tabelle 27 gezeigten relative Werte für<br />
die zehn Kundenanforderungen A bis J benötigt. Diese könnten z.B. durch einen AHP<br />
ermittelt worden sein.<br />
- 154 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Kundenanforderung<br />
A<br />
B<br />
C<br />
D<br />
E<br />
F<br />
G<br />
H<br />
I<br />
J<br />
relativer Wert<br />
24,48<br />
20,63<br />
14,91<br />
10,08<br />
8,25<br />
6,14<br />
5,81<br />
4,19<br />
3,96<br />
1,55<br />
Tabelle 27: Relative Werte für Kundenanforderungen<br />
Mit diesen relativen Werten und mit dem Wissen, in welche Skala die Werte<br />
umgerechnet werden sollen, kann jetzt die Größe der Intervalle bestimmt werden. Zu<br />
diesem Zweck wird der höchste relative Wert durch den maximalen Skalenwert geteilt.<br />
Bei einer Skala von 1 bis 10 würde das in diesem Fall bedeuten:<br />
24,48 / 10 = 2,448<br />
Dieser Wert ist die Ausgangsbasis, um sämtliche Grenzen der Intervalle zu bestimmen.<br />
Da in diesem Beispiel eine Skala von 1 bis 10 gewählt wurde, sind auch zehn Intervalle<br />
notwendig. Diese liegen zwischen insgesamt elf Grenzwerten, die durch die<br />
Multiplikation der Zahlen 0 bis 10 mit jeweils dem Wert von 2,448 ermittelt werden.<br />
Abbildung 54 zeigt das Zustandekommen der Intervallgrenzen.<br />
- 155 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Berechnung<br />
Intervallgrenzen<br />
Skalenwerte<br />
Intervalle<br />
10 • 2,448<br />
24,48<br />
10<br />
22,03-24,48<br />
9 • 2,448<br />
22,03<br />
9<br />
19,58-22,03<br />
8 • 2,448<br />
19,58<br />
8<br />
17,14-19,58<br />
7 • 2,448<br />
17,14<br />
7<br />
14,69-17,14<br />
6 • 2,448<br />
14,69<br />
6<br />
12,24-14,69<br />
5 • 2,448<br />
12,24<br />
5<br />
9,79-12,24<br />
4 • 2,448<br />
9,79<br />
4<br />
7,34-9,79<br />
3 • 2,448<br />
7,34<br />
3<br />
4,90-7,34<br />
2 • 2,448<br />
4,90<br />
2<br />
2,45-4,90<br />
1 • 2,448<br />
2,45<br />
1<br />
0-2,45<br />
0 • 2,448<br />
0<br />
Abbildung 54: Berechnung der Intervallgrenzen bei einer Skala von 1 bis 10<br />
Sind die Intervallgrenzen bestimmt, können die jeweiligen Intervalle einfach abgelesen<br />
werden, wie es die rechte Seite der Abbildung 54 zeigt. Anschließend muss für jeden<br />
relativen Wert bestimmt werden, in welchem Intervall er liegt und welchen absoluten<br />
Wert er damit bekommt. Für dieses Beispiel mit den Werten aus Tabelle 27 zeigt<br />
Tabelle 28 das Ergebnis einer solchen Zuordnung.<br />
- 156 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Relativer<br />
Wert<br />
24,48<br />
20,63<br />
14,91<br />
10,08<br />
8,25<br />
6,14<br />
5,81<br />
4,19<br />
3,96<br />
1,55<br />
Entsprechendes<br />
Intervall<br />
22,03-24,48<br />
19,58-22,03<br />
14,69-17,14<br />
9,79-12,24<br />
7,34-9,79<br />
4,90-7,34<br />
4,90-7,34<br />
2,45-4,90<br />
2,45-4,90<br />
0-2,45<br />
Absoluter<br />
Wert<br />
10<br />
9<br />
7<br />
5<br />
4<br />
3<br />
3<br />
2<br />
2<br />
1<br />
Tabelle 28: Zuordnung der absoluten Werten bei einer Skala von1 bis 10<br />
Natürlich ergibt sich für den höchsten relativen Wert bei einer solchen Umrechnung<br />
immer der maximale Skalenwert. Dies liegt darin begründet, dass der höchste relative<br />
Wert für die Festlegung der Intervallgrenzen mit verantwortlich ist. Dadurch ist bei<br />
einem solchen Vorgehen immer der obere Grenzwert des maximalen Skalenwertes mit<br />
dem Höchstwert der relativen Zahlen identisch. In den weiteren Rechnungen und<br />
Betrachtungen finden nun nur noch diese absoluten Beträge Anwendung.<br />
3.3.3.2 Der Genauigkeitsverlust<br />
Die in diesem Abschnitt beschriebene Methode zur Integration relativer<br />
Kundenanforderungen weist, im Vergleich mit den beiden zuvor beschriebenen, einen<br />
hohen Genauigkeitsverlust auf. Eine maßgebliche Einflussgröße auf diesen<br />
Genauigkeitsverlust ist die Anzahl der Intervalle bei der Umrechnung und dadurch die<br />
Art der Skala, in die die relativen Werte überführt werden. Dabei gilt: Je kleiner die<br />
Anzahl der Skalenelemente, desto größer der Genauigkeitsverlust. Das nachfolgende<br />
Beispiel soll diese Aussage veranschaulichen.<br />
Ausgehend von den Werten der relativ gewichteten Kundenanforderungen aus Tabelle<br />
27 soll der Einfluss der Größe der Skala an zwei verschiedenen Umrechnungen gezeigt<br />
werden. Da im vorherigen Abschnitt bereits eine Umrechnung vollzogen wurde, muss<br />
an dieser Stelle noch eine weitere Umrechnung in eine andere Skala durchgeführt<br />
- 157 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
werden, damit diese beiden anschließend miteinander verglichen werden können.<br />
In der hier durchgeführten zweiten Umrechnung wird eine Skala von 1 bis 5 betrachtet.<br />
Damit ergibt sich ein neuer Abstand zwischen den jeweiligen Intervallgrenzen.<br />
24,48 / 5 = 4,896<br />
Da die Höhe des größten relativen Wertes, im Vergleich zur anderen Umrechnung,<br />
konstant geblieben ist, hat sich der berechnete Wert mit 4,896 genau verdoppelt. Mit<br />
diesem neuen Wert lassen sich die Grenzwerte der Intervalle analog zum Beispiel im<br />
vorherigen Abschnitt berechnen. Abbildung 55 zeigt die neuen Intervallgrenzen.<br />
Berechnung<br />
Intervallgrenzen<br />
Skalenwerte<br />
Intervalle<br />
5 • 4,896<br />
24,48<br />
5<br />
19,58-24,48<br />
4 • 4,896<br />
19,58<br />
4<br />
14,69-19,58<br />
3 • 4,896<br />
14,69<br />
3<br />
9,79-14,69<br />
2 • 4,896<br />
9,79<br />
2<br />
4,90-9,79<br />
1 • 4,896<br />
4,90<br />
1<br />
0-4,90<br />
0 • 4,896<br />
0<br />
Abbildung 55: Berechnung der Intervallgrenzen bei einer Skala von 1 bis 5<br />
Zu diesen neuen Intervallen werden als nächstes die Werte aus Tabelle 27 zugeordnet,<br />
so wie bereits im vorherigen Abschnitt. Die sich dadurch ergebende Zuordnung der<br />
absoluten Werte zu den relativen zeigt Tabelle 29.<br />
- 158 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Relativer<br />
Wert<br />
24,48<br />
20,63<br />
14,91<br />
10,08<br />
8,25<br />
6,14<br />
5,81<br />
4,19<br />
3,96<br />
1,55<br />
Entsprechendes<br />
Intervall<br />
19,58-24,48<br />
19,58-24,48<br />
14,69-19,58<br />
9,79-14,69<br />
4,90-9,79<br />
4,90-9,79<br />
4,90-9,79<br />
0-4,90<br />
0-4,90<br />
0-4,90<br />
Absoluter<br />
Wert<br />
5<br />
5<br />
4<br />
3<br />
2<br />
2<br />
2<br />
1<br />
1<br />
1<br />
Tabelle 29: Zuordnung der absoluten Werte bei einer Skala von1 bis 5<br />
Bereits an dieser Stelle ist erkennbar, dass der Genauigkeitsverlust bei der<br />
Umrechnung in eine Skala von 1 bis 5 zugenommen hat. Vergleicht man Tabelle 28 und<br />
Tabelle 29 miteinander, so ist feststellbar, dass in der zweiten Tabelle jeweils drei<br />
relative Zahlen den Wert 1 und den Wert 2 zugeordnet bekommen. Bei einer Skala von<br />
1 bis 10 bekommen die gleichen relativen Werte nie mehr als zweimal einen gleichen<br />
absoluten Wert zugeordnet. Dies spricht eindeutig für eine Zunahme des<br />
Genauigkeitsverlustes bei einer Verkleinerung der Anzahl der Skalenelemente. Um<br />
diesen Genauigkeitsverlust näher zu betrachten, sollen die unterschiedlichen<br />
Auswirkungen auf die Gesamtbewertung bei verschiedenen Skalen betrachtet werden.<br />
Zu diesem Zweck wird das Beispiel des Kapitels 3.2.2 jetzt mit den ermittelten Werten<br />
betrachtet. Als erstes erfolgt in Abbildung 56 die Berechnung mit den relativen Werten<br />
aus Tabelle 27. Anschließend zeigen die Abbildung 57 und die Abbildung 58 die gleiche<br />
Berechnung mit den umgerechneten absoluten Werten der Skalen 1 bis 10 und 1 bis 5<br />
in dieser Reihenfolge.<br />
- 159 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
- 160 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 56: Berechnung der Gesamtbewertung mit relativen Werten<br />
9<br />
10<br />
1<br />
3<br />
2<br />
8<br />
7<br />
5<br />
4<br />
6<br />
Rang<br />
3,0458<br />
0,7505<br />
18,7928<br />
16,2832<br />
18,0041<br />
3,4259<br />
7,0794<br />
10,9176<br />
12,9625<br />
8,7382<br />
Relativ<br />
913,44<br />
225,08<br />
5635,98<br />
4883,34<br />
5399,46<br />
1027,44<br />
2123,12<br />
3274,2<br />
3887,46<br />
2620,59<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
2<br />
4<br />
5<br />
9<br />
8<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
13,5095<br />
3,3289<br />
13,8924<br />
10,3176<br />
8,8729<br />
3,7989<br />
3,9250<br />
8,0707<br />
28,7472<br />
5,5368<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
913,44<br />
225,08<br />
939,33<br />
697,62<br />
599,94<br />
256,86<br />
265,39<br />
545,7<br />
1943,73<br />
374,37<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
4<br />
2<br />
7<br />
1<br />
6<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,5670<br />
0,7722<br />
11,0497<br />
11,1698<br />
12,3503<br />
7,0503<br />
29,1376<br />
8,9870<br />
5,9279<br />
11,9883<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
114,18<br />
56,27<br />
805,14<br />
813,89<br />
899,91<br />
513,72<br />
2123,12<br />
654,84<br />
431,94<br />
873,53<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
6<br />
10<br />
3<br />
7<br />
9<br />
4<br />
1<br />
8<br />
2<br />
5<br />
Rang<br />
8,3672<br />
4,1235<br />
9,8335<br />
8,5203<br />
7,3273<br />
9,4114<br />
19,4479<br />
7,9978<br />
15,8264<br />
9,1447<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
114,18<br />
56,27<br />
134,19<br />
116,27<br />
99,99<br />
128,43<br />
265,39<br />
109,14<br />
215,97<br />
124,79<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1,55<br />
J<br />
9<br />
3<br />
3,96<br />
I<br />
9<br />
9<br />
4,19<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
5,81<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
6,14<br />
F<br />
1<br />
9<br />
8,25<br />
E<br />
9<br />
9<br />
10,08<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
14,91<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
20,63<br />
B<br />
3<br />
9<br />
24,48<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
1<br />
3<br />
2<br />
8<br />
7<br />
5<br />
4<br />
6<br />
Rang<br />
3,0458<br />
0,7505<br />
18,7928<br />
16,2832<br />
18,0041<br />
3,4259<br />
7,0794<br />
10,9176<br />
12,9625<br />
8,7382<br />
Relativ<br />
913,44<br />
225,08<br />
5635,98<br />
4883,34<br />
5399,46<br />
1027,44<br />
2123,12<br />
3274,2<br />
3887,46<br />
2620,59<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
2<br />
4<br />
5<br />
9<br />
8<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
13,5095<br />
3,3289<br />
13,8924<br />
10,3176<br />
8,8729<br />
3,7989<br />
3,9250<br />
8,0707<br />
28,7472<br />
5,5368<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
913,44<br />
225,08<br />
939,33<br />
697,62<br />
599,94<br />
256,86<br />
265,39<br />
545,7<br />
1943,73<br />
374,37<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
5<br />
4<br />
2<br />
7<br />
1<br />
6<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,5670<br />
0,7722<br />
11,0497<br />
11,1698<br />
12,3503<br />
7,0503<br />
29,1376<br />
8,9870<br />
5,9279<br />
11,9883<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
114,18<br />
56,27<br />
805,14<br />
813,89<br />
899,91<br />
513,72<br />
2123,12<br />
654,84<br />
431,94<br />
873,53<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
6<br />
10<br />
3<br />
7<br />
9<br />
4<br />
1<br />
8<br />
2<br />
5<br />
Rang<br />
8,3672<br />
4,1235<br />
9,8335<br />
8,5203<br />
7,3273<br />
9,4114<br />
19,4479<br />
7,9978<br />
15,8264<br />
9,1447<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
114,18<br />
56,27<br />
134,19<br />
116,27<br />
99,99<br />
128,43<br />
265,39<br />
109,14<br />
215,97<br />
124,79<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1,55<br />
J<br />
9<br />
3<br />
3,96<br />
I<br />
9<br />
9<br />
4,19<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
5,81<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
6,14<br />
F<br />
1<br />
9<br />
8,25<br />
E<br />
9<br />
9<br />
10,08<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
14,91<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
20,63<br />
B<br />
3<br />
9<br />
24,48<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Lösungsmöglichkeiten<br />
Kundenanforderungen
- 161 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 57: Berechnung der Gesamtbewertung mit einer Skala von 1 bis 10<br />
9<br />
10<br />
1<br />
3<br />
2<br />
8<br />
7<br />
5<br />
4<br />
6<br />
Rang<br />
3,0923<br />
0,7731<br />
18,9406<br />
15,6335<br />
18,5540<br />
3,6077<br />
6,4137<br />
11,5963<br />
12,3694<br />
9,0193<br />
Relativ<br />
432<br />
108<br />
2646<br />
2184<br />
2592<br />
504<br />
896<br />
1620<br />
1728<br />
1260<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
13,7887<br />
3,4472<br />
14,0760<br />
9,9585<br />
9,1925<br />
4,0217<br />
3,5748<br />
8,6179<br />
27,5774<br />
5,7453<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
432<br />
108<br />
441<br />
312<br />
288<br />
126<br />
112<br />
270<br />
864<br />
180<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
4<br />
5<br />
2<br />
7<br />
1<br />
6<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,6173<br />
0,8086<br />
11,3208<br />
10,9015<br />
12,9380<br />
7,5472<br />
26,8344<br />
9,7035<br />
5,7502<br />
12,5786<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
54<br />
27<br />
378<br />
364<br />
432<br />
252<br />
896<br />
324<br />
192<br />
420<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
6 bez. 7<br />
10<br />
3 bez. 4<br />
8<br />
9<br />
3 bez. 4<br />
1<br />
6 bez. 7<br />
2<br />
5<br />
Rang<br />
8,5851<br />
4,2925<br />
10,0159<br />
8,2671<br />
7,6312<br />
10,0159<br />
17,8060<br />
8,5851<br />
15,2623<br />
9,5390<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
54<br />
27<br />
63<br />
52<br />
48<br />
63<br />
112<br />
54<br />
96<br />
60<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2<br />
I<br />
9<br />
9<br />
2<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
3<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
3<br />
F<br />
1<br />
9<br />
4<br />
E<br />
9<br />
9<br />
5<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
7<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
9<br />
B<br />
3<br />
9<br />
10<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
1<br />
3<br />
2<br />
8<br />
7<br />
5<br />
4<br />
6<br />
Rang<br />
3,0923<br />
0,7731<br />
18,9406<br />
15,6335<br />
18,5540<br />
3,6077<br />
6,4137<br />
11,5963<br />
12,3694<br />
9,0193<br />
Relativ<br />
432<br />
108<br />
2646<br />
2184<br />
2592<br />
504<br />
896<br />
1620<br />
1728<br />
1260<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
3<br />
10<br />
2<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
13,7887<br />
3,4472<br />
14,0760<br />
9,9585<br />
9,1925<br />
4,0217<br />
3,5748<br />
8,6179<br />
27,5774<br />
5,7453<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
432<br />
108<br />
441<br />
312<br />
288<br />
126<br />
112<br />
270<br />
864<br />
180<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
4<br />
5<br />
2<br />
7<br />
1<br />
6<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,6173<br />
0,8086<br />
11,3208<br />
10,9015<br />
12,9380<br />
7,5472<br />
26,8344<br />
9,7035<br />
5,7502<br />
12,5786<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
54<br />
27<br />
378<br />
364<br />
432<br />
252<br />
896<br />
324<br />
192<br />
420<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
6 bez. 7<br />
10<br />
3 bez. 4<br />
8<br />
9<br />
3 bez. 4<br />
1<br />
6 bez. 7<br />
2<br />
5<br />
Rang<br />
8,5851<br />
4,2925<br />
10,0159<br />
8,2671<br />
7,6312<br />
10,0159<br />
17,8060<br />
8,5851<br />
15,2623<br />
9,5390<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
54<br />
27<br />
63<br />
52<br />
48<br />
63<br />
112<br />
54<br />
96<br />
60<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
2<br />
I<br />
9<br />
9<br />
2<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
3<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
3<br />
F<br />
1<br />
9<br />
4<br />
E<br />
9<br />
9<br />
5<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
7<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
9<br />
B<br />
3<br />
9<br />
10<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Lösungsmöglichkeiten<br />
Kundenanforderungen
- 162 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong><br />
Abbildung 58: Berechnung der Gesamtbewertung mit einer Skala von 1 bis 5<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
3,2464<br />
0,6886<br />
18,5932<br />
16,0108<br />
19,9213<br />
3,5416<br />
5,6075<br />
12,1741<br />
11,9528<br />
8,2636<br />
Relativ<br />
264<br />
56<br />
1512<br />
1302<br />
1620<br />
288<br />
456<br />
990<br />
972<br />
672<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
2<br />
10<br />
3<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
14,5535<br />
3,0871<br />
13,8920<br />
10,2536<br />
9,9228<br />
3,9691<br />
3,1422<br />
9,0959<br />
26,7916<br />
5,2922<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
264<br />
56<br />
252<br />
186<br />
180<br />
72<br />
57<br />
165<br />
486<br />
96<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
6<br />
4<br />
2<br />
7<br />
1<br />
5<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,7553<br />
0,7447<br />
11,4894<br />
11,5426<br />
14,3617<br />
7,6596<br />
24,2553<br />
10,5319<br />
5,7447<br />
11,9149<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
33<br />
14<br />
216<br />
217<br />
270<br />
144<br />
456<br />
198<br />
108<br />
224<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
5 bzw. 6<br />
10<br />
3 bzw.4<br />
8<br />
9<br />
3 bzw.4<br />
1<br />
5 bzw. 6<br />
2<br />
7<br />
Rang<br />
9,2697<br />
3,9326<br />
10,1124<br />
8,7079<br />
8,4270<br />
10,1124<br />
16,0112<br />
9,2697<br />
15,1685<br />
8,9888<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
33<br />
14<br />
36<br />
31<br />
30<br />
36<br />
57<br />
33<br />
54<br />
32<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
1<br />
I<br />
9<br />
9<br />
1<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
2<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
F<br />
1<br />
9<br />
2<br />
E<br />
9<br />
9<br />
3<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
4<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
5<br />
B<br />
3<br />
9<br />
5<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
9<br />
10<br />
2<br />
3<br />
1<br />
8<br />
7<br />
4<br />
5<br />
6<br />
Rang<br />
3,2464<br />
0,6886<br />
18,5932<br />
16,0108<br />
19,9213<br />
3,5416<br />
5,6075<br />
12,1741<br />
11,9528<br />
8,2636<br />
Relativ<br />
264<br />
56<br />
1512<br />
1302<br />
1620<br />
288<br />
456<br />
990<br />
972<br />
672<br />
Absolut<br />
Gesamtbewertung<br />
2<br />
10<br />
3<br />
4<br />
5<br />
8<br />
9<br />
6<br />
1<br />
7<br />
Rang<br />
14,5535<br />
3,0871<br />
13,8920<br />
10,2536<br />
9,9228<br />
3,9691<br />
3,1422<br />
9,0959<br />
26,7916<br />
5,2922<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
264<br />
56<br />
252<br />
186<br />
180<br />
72<br />
57<br />
165<br />
486<br />
96<br />
Absolut<br />
Kaufmännische<br />
8<br />
4<br />
7<br />
6<br />
6<br />
2<br />
1<br />
5<br />
9<br />
3<br />
Bedeutung<br />
Kaufmännische<br />
9<br />
10<br />
6<br />
4<br />
2<br />
7<br />
1<br />
5<br />
8<br />
3<br />
Rang<br />
1,7553<br />
0,7447<br />
11,4894<br />
11,5426<br />
14,3617<br />
7,6596<br />
24,2553<br />
10,5319<br />
5,7447<br />
11,9149<br />
Relativ<br />
Gesamtbewertung<br />
33<br />
14<br />
216<br />
217<br />
270<br />
144<br />
456<br />
198<br />
108<br />
224<br />
Absolut<br />
Technische<br />
1<br />
1<br />
6<br />
7<br />
9<br />
4<br />
8<br />
6<br />
2<br />
7<br />
Schwierigkeit<br />
Technische<br />
5 bzw. 6<br />
10<br />
3 bzw.4<br />
8<br />
9<br />
3 bzw.4<br />
1<br />
5 bzw. 6<br />
2<br />
7<br />
Rang<br />
9,2697<br />
3,9326<br />
10,1124<br />
8,7079<br />
8,4270<br />
10,1124<br />
16,0112<br />
9,2697<br />
15,1685<br />
8,9888<br />
Relativ<br />
Bedeutung<br />
33<br />
14<br />
36<br />
31<br />
30<br />
36<br />
57<br />
33<br />
54<br />
32<br />
Absolut<br />
Technische<br />
9<br />
1<br />
1<br />
J<br />
9<br />
3<br />
1<br />
I<br />
9<br />
9<br />
1<br />
H<br />
9<br />
1<br />
1<br />
2<br />
G<br />
9<br />
3<br />
3<br />
2<br />
F<br />
1<br />
9<br />
2<br />
E<br />
9<br />
9<br />
3<br />
D<br />
9<br />
3<br />
3<br />
4<br />
C<br />
3<br />
1<br />
1<br />
9<br />
5<br />
B<br />
3<br />
9<br />
5<br />
A<br />
t<br />
s<br />
r<br />
q<br />
p<br />
o<br />
n<br />
m<br />
l<br />
k<br />
Lösungsmöglichkeiten<br />
Kundenanforderungen
Bei einer ersten Betrachtung der Abbildung 56, Abbildung 57 und Abbildung 58 fällt<br />
auf, dass sich der Rang der Gesamtbewertungen bei der Berechnung mit der Skala von<br />
1 bis 10 gegenüber der Berechnung mit den relativen Werten nicht verändert hat. Dies<br />
spricht dafür, dass die Gesamtbewertung bei der Skala von 1 bis 10 verhältnismäßig<br />
gut die relativen Werte wiedergibt. Anders sieht es mit dem Rang der Skala von 1 bis 5<br />
aus. Im direkten Vergleich mit dem Rang der Gesamtbewertung bei den relativen<br />
Werten stellt sich heraus, dass einige Veränderungen stattgefunden haben. So haben<br />
sich jeweils die Plätze 1 und 2 sowie 4 und 5 vertauscht.<br />
Eine noch weitergehende Betrachtung ist möglich, wenn die relativen Werte der<br />
Gesamtbewertung der drei Berechnungen gegenübergestellt werden. Es scheint<br />
vergleichsweise schwierig, genau eine Größe zu finden, mit der der<br />
Genauigkeitsverlust dieser zwei verschiedenen Umrechnungen quantifizierbar wird. Es<br />
soll an dieser Stelle trotzdem versucht werden, eine konkrete Größe anzugeben, die<br />
zwar nicht als alleiniges Vergleichsinstrument aller möglichen Alternativen dient, aber<br />
dennoch etwas über die Qualität von Umrechnungen aussagen kann.<br />
Definiert man in einem Fall, wie er in diesem Beispiel vorliegt, das Ergebnis der<br />
Berechnungen mit relativen Werten als „richtig“, so ist von Interesse, wie weit die<br />
Ergebnisse der Berechnungen mit absoluten Werten von diesen „richtigen“ Werten<br />
abweichen. Um dies aufzuzeigen, werden die betragsmäßigen Differenzen der<br />
Gesamtbewertungen von den beiden Berechnungen mit absoluten Werten jeweils mit<br />
der Berechnung mit relativen Werten ermittelt. Tabelle 30 zeigt diese Werte für das<br />
Beispiel.<br />
- 163 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Produktmerkmal<br />
k<br />
l<br />
m<br />
n<br />
o<br />
p<br />
q<br />
r<br />
s<br />
t<br />
Differenz:<br />
Relativ - Skala 1 bis 10<br />
0,2811<br />
0,5931<br />
0,6787<br />
0,6657<br />
0,1818<br />
0,5499<br />
0,6497<br />
0,1478<br />
0,0226<br />
0,0465<br />
Differenz:<br />
Relativ - Skala 1 bis 5<br />
0,4745<br />
1,0097<br />
1,2565<br />
1,4719<br />
0,1156<br />
1,9172<br />
0,2723<br />
0,1996<br />
0,0619<br />
0,2006<br />
Tabelle 30: Differenzen der relativen Gesamtbewertungen<br />
Bei der Betrachtung der Werte ist erkennbar, dass in nur zwei Fällen der Wert bei der<br />
Berechnung mit der Skala von 1 bis 5 näher an den Werten mit der relativen<br />
Berechnung liegt. Mit Ausnahme der Produktmerkmale o und q liegen die Werte der<br />
Berechnung mit einer Skala von 1 bis 10 näher an denen der Berechnung mit den<br />
relativen Werten. Dies ist ein Indiz dafür, dass die Skala von 1 bis 10 einen geringeren<br />
Genauigkeitsverlust aufweist.<br />
Werden diese Beträge der Differenzen aufsummiert und durch die Anzahl der<br />
Produktmerkmale geteilt, so ergibt sich ein arithmetischer Mittelwert, der die<br />
durchschnittliche Abweichung der relativen Gesamtbewertungen bei der Verwendung<br />
einer Skala von den Ergebnissen bei der Verwendung von relativen Werten angibt. Die<br />
Formel für den arithmetischen Mittelwert lautet:<br />
x =<br />
1<br />
n<br />
n<br />
∑<br />
i=<br />
1<br />
x i<br />
Für das hier betrachtete Beispiel ergeben sich mit den zehn Kundenanforderungen als<br />
x 1 bis x 10 die folgenden Zahlen:<br />
Arithmetischer Mittelwert bei einer Skala von 1 bis 10: 3,8169 / 10 = 0,3817<br />
Arithmetischer Mittelwert bei einer Skala von 1 bis 5: 6,9787 / 10 = 0,6979<br />
Damit liegt die durchschnittliche Abweichung bei der Verwendung einer Skala von 1<br />
- 164 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
is 5 fast doppelt so hoch, wie bei der Verwendung einer Skala von 1 bis 10.<br />
Dieser Zusammenhang soll auch noch einmal visuell verdeutlicht werden. Abbildung<br />
59 zeigt ein Diagramm, in dem die drei Ergebnisse der relativen Gesamtbewertung<br />
dargestellt sind. Zu sehen ist, dass die Werte, die sich bei einer Skala von 1 bis 5<br />
ergeben, häufig weiter von den relativen entfernt sind, als die Werte, die sich bei einer<br />
Skala von 1 bis 10 ergeben.<br />
20<br />
18<br />
Relative Gesamtbewertung<br />
16<br />
14<br />
12<br />
10<br />
8<br />
6<br />
4<br />
Relative Werte<br />
Skala von 1 bis 10<br />
Skala von 1 bis 5<br />
2<br />
0<br />
k l m n o p q r s t<br />
0 2 4 6 8 10<br />
Produktmerkmal<br />
Abbildung 59: Diagramm der relativen Gesamtbewertung<br />
- 165 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Vielfach ist bei Betrachtungen dieser Art auch der Wert der Varianz von Interesse.<br />
Diese ergibt sich mit der nachfolgenden Formel aus den Werten:<br />
s<br />
2<br />
X<br />
n<br />
n<br />
2 1<br />
= ∑(<br />
xi<br />
− x)<br />
= ( ∑ xi<br />
n −1<br />
n −1<br />
1 2<br />
2<br />
i=<br />
1<br />
n=<br />
1<br />
− nx<br />
)<br />
Varianz bei einer Skala von 1 bis 10: 0,0733<br />
Varianz bei einer Skala von 1 bis 5: 0,4406<br />
Der Wert der Varianz, der ein statistisches Streumaß darstellt, ist eine Kenngröße für<br />
die Abweichung der Werte von ihrem Erwartungswert E(X). Allerdings stellt sich in der<br />
Praxis häufig das Problem, dass die Varianz über keine identische Einheit mit den<br />
Daten, aus denen sie ermittelt worden ist, verfügt. Aus diesem Grund wird als<br />
nächstes die Standardabweichung berechnet:<br />
2<br />
s<br />
X<br />
= s X<br />
Standardabweichung bei einer Skala von 1 bis 10: 0,2707<br />
Standardabweichung bei einer Skala von 1 bis 5: 0,6638<br />
Die Werte der Varianz und der Standardabweichung bestätigen die bereits zuvor<br />
aufgestellte Vermutung: die in eine Skala von 1 bis 5 umgerechneten Werte weisen<br />
weniger Präzision auf als die Werte in der Skala von 1 bis 10.<br />
Alternativen zur Umrechnungsmethode<br />
In diesem Kapitel wurde bis jetzt lediglich eine Methode behandelt, um relative<br />
Größen in absolute umzurechnen. Neben dieser Vorgehensweise sind allerdings noch<br />
weitere möglich. Der Vollständigkeit halber soll im Folgenden eine dieser Alternativen<br />
kurz betrachtet werden.<br />
Die zuvor betrachtete Methode basierte darauf, dass für jeden absoluten Wert jeweils<br />
ein Intervall bestimmt wird, zu dem die relativen Werte anschließend zugeordnet<br />
werden. Es ist aber auch möglich, auf diese Intervalle zu verzichten und die relativen<br />
Werte durch eine Art prozentuale Aufteilung in absolute zu überführen. Dabei können<br />
die Prozentanteile, die zu den jeweiligen absoluten Werten gehören, gleich groß oder<br />
unterschiedlich sein. Weisen die prozentualen Anteile eine identische Größe auf, so<br />
werden 100% durch die Anzahl der verschiedenen Skalenelemente geteilt. Mit einer<br />
konventionellen Skala von 1 bis 5 würden so jeweils 20% der relativen Werte auf eine<br />
absolute Zahl entfallen. Wichtig ist dabei, dass die relativen Werte vorher der Größe<br />
nach sortiert sind, so dass in den 20% der relativen Werte, die auf die 5 entfallen, auch<br />
- 166 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
die betragsmäßig größten Werte enthalten sind. Für die Zahlen aus Tabelle 27 ergibt<br />
sich damit die Zuordnung, die Abbildung 60 zeigt:<br />
Kundenanfordeung<br />
relativer<br />
Wert<br />
absoluter<br />
wert<br />
A<br />
B<br />
24,48<br />
20,63<br />
5<br />
5<br />
20%<br />
C<br />
D<br />
14,91<br />
10,08<br />
4<br />
4<br />
20%<br />
E<br />
F<br />
8,25<br />
6,14<br />
3<br />
3<br />
20%<br />
G<br />
H<br />
5,81<br />
4,19<br />
2<br />
2<br />
20%<br />
I<br />
J<br />
3,96<br />
1,55<br />
1<br />
1<br />
20%<br />
Abbildung 60: Alternative Umrechnung der relativen Werte<br />
Es werden hierbei immer 20% der zehn Kundenanforderungen dem gleichen absoluten<br />
Wert zugeordnet, d.h. jeder absolute Wert bekommt zwei relative zugewiesen. Der<br />
Vorteil einer solchen Umrechnung der relativen Werte ist der sehr geringe Aufwand. Es<br />
müssen keine Intervalle bestimmt werden, die Werte werden lediglich der Höhe nach<br />
sortiert und können anschließend direkt den absoluten zugeordnet werden.<br />
Eine Umrechnung in dieser Form bietet allerdings auch erhebliche Nachteile. So ist<br />
der Genauigkeitsverlust weitaus größer als es bei der Variante, die zuvor in diesem<br />
Abschnitt verwendet wurde, der Fall ist. Der Grund ist die starre Einteilung der<br />
relativen Werte in die prozentualen Abschnitte. Auch kommt es in den meisten Fällen<br />
dazu, dass keine glatte Anzahl der relativen Werte einem absoluten Wert zugeordnet<br />
werden kann. Wenn z.B. elf Kundenanforderungen vorhanden sind, die in eine Skala<br />
von 1 bis 5 umgerechnet werden sollen, ist die Zuordnung des elften Wertes ein<br />
Problem. Dieser gehört rechnerisch gesehen zu genau einem Fünftel zu jedem der fünf<br />
absoluten Werte, da 20% von elf genau 2,2 ergeben. Das bedeutet, dass 2,2 relative<br />
Zahlen zu jedem absoluten Wert gehören, was sich natürlich nicht exakt realisieren<br />
lässt.<br />
Da die Nachteile dieser Alternative zur Umrechnung der relativen Werte in absolute<br />
sehr gravierend sind, wird eine Verwendung der Methode eher selten sein. Die<br />
- 167 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Umrechnungsmethode, die zuvor in diesem Kapitel beschrieben wurde, erfüllt die an<br />
sie gestellten Anforderungen besser. Aus diesem Grund wurden sämtliche<br />
Umrechnungen dieser Art mit der zuerst beschriebenen Methode durchgeführt.<br />
- 168 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4 Einsatz der entwickelten Vorgehensweise<br />
Um das in den vorherigen Kapiteln hergeleitete Konzept zu testen, wurde im Juli 2007<br />
eine Befragung bei einem der führenden Produzenten für innovative Lichtsysteme<br />
durchgeführt. Um die intralogistischen Prozesse im Produktionsbereich zu optimieren,<br />
ist die Anschaffung einer logistischen Anlage geplant. Hiermit soll der Übergang<br />
zwischen dem Wareneingang und dem Automatischen Kleinteilelager (AKL)<br />
rationalisiert werden.<br />
Im Rahmen von Forschungsarbeiten wurde bereits im Jahr 2005 eine Befragung mit<br />
absoluter Gewichtung der Anforderungen an eine logistische Anlage für den<br />
Wareneingang durchgeführt. Die Bewertung der allgemein formulierten Anforderungen<br />
sollte eine erste Bedarfsanalyse ermöglichen. Auch die relative Bewertung mittels<br />
AHP zielt auf das ursprüngliche Motiv ab. Zusätzlich soll aber analysiert werden, ob<br />
sich die beiden Bewertungstechniken hinsichtlich ihrer Aussagekraft unterscheiden.<br />
4.1 Durchführung der Stakeholder-Befragung<br />
Da alle Anforderungen bereits absolut bewertet wurden, hätte eine erneute Erhebung<br />
theoretisch entfallen können. Der lange Zeitraum zwischen den beiden Befragungen<br />
spricht jedoch gegen einen direkten Vergleich der Ergebnisse, weil es sein kann, dass<br />
sich die Ansichten der Befragten zu den einzelnen Aspekten möglicherweise im<br />
Verlauf der Zeit geändert haben könnte. Zudem müssen nur die bei der Klassifizierung<br />
ermittelten Kann-Anforderungen erneut „absolut“ gewichtet werden. Im Verhältnis zur<br />
relativen Bewertung entsteht hierdurch nur ein geringer zeitlicher Mehraufwand.<br />
An der Befragung waren, wie bereits im Jahr 2005, drei Stakeholder und insgesamt vier<br />
Mitarbeiter beteiligt:<br />
• Geschäftsführung (S1)<br />
• Experte (S2)<br />
• Anwender 1 - Wareneingang (S3.1)<br />
• Anwender 2 - Lager (S3.2)<br />
Bei dem Vergleich der Bewertungsergebnisse von 2005 und 2007 ist zu beachten, dass<br />
der Experte nicht derselben Person entspricht.<br />
- 169 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Anforderungen werden in folgende Anforderungstypen eingeteilt:<br />
A: räumlich-betriebliche Anforderungen<br />
B: technische Anforderungen<br />
C: produktionstechnische Anforderungen<br />
D: Informationsverarbeitungsanforderungen<br />
E: betriebswirtschaftliche Anforderungen<br />
R: ROI-Anforderungen<br />
Wie in den vorherigen Kapiteln beschrieben, gliederte sich die Befragung in sechs<br />
Ablaufschritte. Diese sind in der nachstehenden Tabelle aufgelistet und den jeweiligen<br />
Anforderungstypen und Stakeholdern zugeordnet.<br />
Beschreibung Anforderungstyp Stakeholder<br />
Anforderungsklassifizierung I<br />
Relative Bewertung der aus der<br />
Klassifizierung ermittelten Kann-<br />
Anforderungen sowie der ROI-Anforderungen<br />
Absolute Bewertung der aus der<br />
Klassifizierung ermittelten Kann-<br />
Anforderungen sowie der ROI-Anforderungen<br />
E<br />
E, R<br />
S1<br />
Anforderungsklassifizierung II A, B, C, D S2, S3.1, S3.2<br />
Relative Bewertung der aus der<br />
Klassifizierung ermittelten Kann-<br />
Anforderung<br />
Absolute Bewertung der aus der<br />
Klassifizierung ermittelten Kann-<br />
Anforderung<br />
B, C, D S2, S3.1, S3.2<br />
Tabelle 31: Ablauf der Befragung<br />
4.1.1 Gewichtung der Anforderungen durch S1<br />
Da der Geschäftsführer am vereinbarten Befragungstermin verhindert war, musste die<br />
Anforderungsklassifizierung I sowie die relative und absolute Bewertung der<br />
wirtschaftlichen Anforderungen zwei Tage zuvor per Telefon durchgeführt werden.<br />
Diese wurde durch eine hierfür erstellte Excel-Datei unterstützt, die beiden Parteien<br />
vorlag. Somit konnte der Befragte den einzelnen Ablaufschritten besser folgen, da er<br />
- 170 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
stets die jeweiligen Anforderungen und zulässigen Wertungsmöglichkeiten vor Augen<br />
hatte. Die einzelnen Gewichtungen wurden mittels Interviewtechnik erfragt. Im<br />
Gegensatz zur Klassifizierung und absoluten Gewichtung der Anforderungen<br />
gestaltete sich die relative Bewertung auf diesem Wege deutlich schwieriger, da dem<br />
Bewerter die graphische Unterstützung durch das Programm SelectBest fehlte. Auf<br />
diese Problematik wird bei der Auswertung der wirtschaftlichen Anforderungen<br />
ausführlicher eingegangen.<br />
Da alle wirtschaftlichen Anforderungen, die sich auf die ROI-Kennzahl beziehen,<br />
Kosten- oder Leistungsgrößen darstellen, können diese stets nur maximiert, nie aber<br />
vollständig erfüllt werden. Hieraus ergibt sich, dass nur die sieben Anforderungen aus<br />
Block E (betriebswirtschaftliche Anforderungen) klassifiziert werden müssen. Der<br />
Aufbau des Fragebogens ist der nachstehenden Tabelle zu entnehmen.<br />
E<br />
Betriebswirtschaftliche<br />
Anforderungen<br />
absolut<br />
wichtig<br />
vorteilhaft<br />
absolut<br />
unwichtig<br />
bedarf<br />
weiterer<br />
Analyse<br />
E1<br />
Finanzierungsart<br />
Alternativen:<br />
E1.1<br />
Die Anlage muss/ soll<br />
gemietet werden<br />
können<br />
x<br />
E1.2<br />
Die Anlage muss/ soll<br />
gekauft werden können<br />
x<br />
E1.3<br />
Die Anlage muss/ soll<br />
geleast werden können<br />
x<br />
Tabelle 32: Anforderungsklassifizierung I (Ausschnitt)<br />
Der Fragebogen enthält alle zu bewertenden Anforderungen, sowie vier<br />
Bewertungsmöglichkeiten, die der Anforderungsklassifizierung dienen. Alle als<br />
„absolut wichtig“ und „absolut unwichtig“ deklarierten Anforderungen müssen im<br />
Folgenden nicht weiter betrachtet werden. Ihnen kann direkt der höchste bzw.<br />
niedrigste absolute Wert zugeordnet werden. Alle als „vorteilhaft“ bewerteten<br />
Anforderungen stellen Kann-Kriterien dar, die im Folgenden relativ und absolut<br />
gewichtet werden sollen. Anforderungen, deren Nutzen (momentan) nicht abschätzbar<br />
ist, müssen zunächst weiter analysiert werden.<br />
- 171 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die relative Bewertung der aus der Klassifizierung ermittelten Kann-Anforderungen<br />
sowie der Anforderungen aus Block R wurde mithilfe des Programms SelectBest<br />
durchgeführt. Hierbei werden alle Anforderungen einer Ebene im Hinblick auf einen<br />
übergeordneten Aspekt miteinander verglichen. SelectBest unterstützt den<br />
Entscheidungsprozess in diesem Zusammenhang optimal. Ein virtueller Schieberegler<br />
ermöglicht die einfache Eingabe der Gewichtungen. Nach Abschluss jeder<br />
Teilbewertung wird die Konsistenz der Entscheidung von dem Programm ermittelt. Am<br />
Ende der Befragung können die Einzel- und Gesamtgewichtungen sowie ein Ranking<br />
der Anforderungen in zahlreichen Diagrammen und Bildern dargestellt werden.<br />
Die absolute Bewertung der Kann-Anforderungen basiert wiederum auf einem<br />
Fragebogen, der sich an der ursprünglichen Vorgehensweise nach Sakowski und<br />
Schlüter orientiert [Crostack '06a]. Hierin sind alle Anforderungen aufgelistet, die<br />
mittels einer vierelementigen Skala bewertet werden können. Die<br />
Wertungsmöglichkeiten „sehr wichtig“ und „absolut unwichtig“ können hier nicht<br />
mehr gewählt werden, da diese bereits durch die vorherige<br />
Anforderungsklassifizierung abgefragt wurden. Ein Ausschnitt aus dem Fragebogen ist<br />
der nachstehenden Tabelle zu entnehmen.<br />
- 172 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
R<br />
ROI-Anforderungen<br />
sehr ziemlich<br />
wichtig wichtig<br />
eher<br />
wichtig<br />
eher<br />
unwichtig<br />
ziemlich<br />
unwichtig<br />
absolut<br />
unwichtig<br />
Ziel:<br />
Der Return on<br />
Investment der<br />
logistischen Anlage<br />
soll maximal sein<br />
x<br />
R1<br />
Die Güte des<br />
Einsparpotentials<br />
soll möglichst hoch<br />
sein<br />
x<br />
R1.1<br />
Die Anlagenleistung<br />
soll möglichst hoch<br />
sein<br />
x<br />
R1.1.1<br />
Die logistische<br />
Anlage soll über<br />
einen hohen<br />
Durchsatz verfügen<br />
x<br />
R1.1.2<br />
Die logistische<br />
Anlage soll keine<br />
Beschädigungen<br />
am Fördergut<br />
verursachen<br />
x<br />
R1.1.3<br />
Die logistische<br />
Anlage soll keine<br />
Ausfallzeiten<br />
aufweisen<br />
x<br />
R1.1.3.1<br />
Die<br />
Bedienfehlerquote<br />
soll minimal<br />
bleiben<br />
x<br />
R1.1.3.2<br />
Die logistische<br />
Anlage soll nicht<br />
häufig gewartet<br />
werden müssen<br />
x<br />
R1.1.4<br />
Die logistischen<br />
Anlage soll keine<br />
Rüstzeiten<br />
erfordern<br />
x<br />
Tabelle 33: Absolute Bewertung der wirtschaftlichen Kann-Anforderungen<br />
(Ausschnitt)<br />
- 173 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4.1.2 Gewichtung der Anforderungen durch S2, S3.1 und S3.2<br />
Die Hilfsmittel der einzelnen Bewertungsphasen sind mit denen von S1 identisch. Die<br />
Klassifizierung II und die Bewertung der Kann-Anforderungen wurden jeweils mit<br />
einem Fragebogen durchgeführt, der sich lediglich hinsichtlich der zu bewertenden<br />
Anforderungen unterscheidet. Die relative Bewertung erfolgte wiederum mit<br />
SelectBest. Im Unterschied zu S1 waren die anderen Stakeholder allerdings dadurch<br />
im Vorteil, dass sie das Programm - und damit die Analysetools - direkt nutzen<br />
konnten.<br />
Beispielsweise wurde nach jeder abgeschlossenen Teilentscheidung ein<br />
Balkendiagramm gezeigt, dass alle Anforderungen und die zugehörigen relativen<br />
Werte auflistet. Hiermit konnte sich der Befragte ein Bild von der Gesamtverteilung<br />
machen und auf Wunsch die Befragung korrigieren, falls diese nicht mit seinen<br />
Präferenzen übereinstimmte. Zudem wurde nach Abschluss der relativen<br />
Anforderungsgewichtung ein weiteres Balkendiagramm generiert, das die prozentuale<br />
Gesamtverteilung sowie ein Ranking der Anforderungen zeigt. Die folgende Abbildung<br />
demonstriert den Aufbau des Diagrammes exemplarisch für die Bewertung von S2.<br />
Abbildung 61: Relative Anforderungsgewichtung – Werte und Ranking (S2)<br />
Der Ablauf der Befragung konnte aus organisatorischen Gründen nicht, wie im Konzept<br />
beschrieben, durchgeführt werden. Ursprünglich hätte die Klassifizierung am gleichen<br />
- 174 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Tag wie die relative und absolute Gewichtung im Unternehmen stattfinden sollen, um<br />
Fragen bezüglich der Methode und Inhalte direkt klären zu können. Um den hierdurch<br />
erhöhten zeitlichen Aufwand zu minimieren, wurden jedoch der Fragebogen und die<br />
Ergebnisse der Klassifizierung per Internet vorab übermittelt. Den einzelnen<br />
Stakeholdern stand der Fragebogen als Word-Datei zur Verfügung und enthielt eine<br />
kurze Beschreibung zur Vorgehensweise sowie die Definitionen aller aufgelisteten<br />
Anforderungen.<br />
Eine weitere Abweichung zum ursprünglichen Konzept besteht darin, dass den<br />
Stakeholdern S2, S3.1 und S3.2 die Höhe des Automatisierungsgrades als Ergebnis der<br />
Gewichtung der ROI-Anforderungen bereits vor der Klassifizierung der nichtwirtschaftlichen<br />
Anforderungen bekannt sein sollte. Da die Befragung von S1 der<br />
Anforderungsklassifizierung zeitlich nachgelagert war, konnte diese Forderung nicht<br />
eingehalten werden.<br />
4.2 Darstellung und Analyse der Bewertungsergebnisse<br />
Im Folgenden sollen nun die stakeholderbezogenen Bewertungsergebnisse analysiert<br />
werden. Der Schwerpunkt liegt dabei auf einem Vergleich der sich aus der relativen<br />
und absoluten Bewertung ergebenen Einzel- und Gesamtergebnisse.<br />
4.2.1 Analyse der Anforderungsklassifizierung von S1<br />
Die Klassifizierung der Anforderungen aus Block E hat ergeben, dass lediglich zwei<br />
Anforderungen bezüglich des Kriteriums „Schichtbetrieb“ als vorteilhaft deklariert<br />
wurden und somit eine relative Bewertung mittels AHP erfordern. Alle anderen<br />
Anforderungen wurden als „absolut wichtig“ (28,57%) oder „absolut unwichtig“<br />
(42,86%) deklariert.<br />
- 175 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4.2.2 Analyse der relativen und absoluten Bewertung von S1<br />
Die relative und absolute Bewertung der betriebswirtschaftlichen Anforderungen zeigt<br />
keinerlei Widersprüche. Ein Vergleich der Rangplätze zwischen der relativen und<br />
absoluten Bewertung der ROI-Anforderungen lässt hingegen folgende Aussagen zu:<br />
• Es existieren keine vollständigen Übereinstimmungen im Rang, somit sind<br />
weder der erste noch der letzte Rang identisch<br />
• Abstände im Rang größer als eins treten zu 69,23% auf; die gleiche Aussage<br />
kann auch für Abstände größer als zwei getroffen werden<br />
• Bis auf die Anforderungen R1.2.3.2, R2.1, R2.3.1 und R2.3.2 sind die<br />
Rangdifferenzen größer als 3<br />
Es kann folglich festgestellt werden, dass die Abweichungen zwischen den<br />
Ergebnissen beider Bewertungstechniken extrem sind. Dies liegt vornehmlich darin<br />
begründet, dass bei der absoluten Bewertung der Rang 2 insgesamt 11-mal vergeben<br />
ist. Dies zeigt aber auch, dass die absolute Bewertung kaum differenzierte Aussagen<br />
bezüglich der Präferenzen des Entscheiders zulässt. Die AHP-Bewertung weist<br />
hingegen nur zwei doppelte Rangplatzvergaben auf und lässt somit wesentlich<br />
präzisere Aussagen zu. Die folgenden Abbildungen dienen der Verdeutlichung.<br />
Relative Gewichtung der ROI-Anforderungen<br />
R2.3.2<br />
R2.3.1<br />
R2.2<br />
R2.1<br />
R1.2.3.2<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.1<br />
R1.1.4<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.2<br />
R1.1.1<br />
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70%<br />
Abbildung 62: Relative Gewichtung der ROI-Anforderungen<br />
- 176 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Absolute Gewichtung der ROI-Anforderungen<br />
R2.3.2<br />
R2.3.1<br />
R2.2<br />
R2.1<br />
R1.2.3.2<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.1<br />
R1.1.4<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.2<br />
R1.1.1<br />
-1,5 -1 -0,5 0 0,5 1 1,5<br />
Abbildung 63: Absolute Gewichtung der ROI-Anforderungen<br />
Ein Vergleich der Gewichtungsverteilung der Alternativen RA1 und RA2 mit der<br />
absoluten Bewertung bezüglich der Höhe des Automatisierungsgrades zeigt keine<br />
Widersprüche. Die AHP-Bewertung hat ergeben, dass S1 ein niedriger<br />
Automatisierungsgrad ca. 3-mal wichtiger (Faktor 2,58) als ein hoher<br />
Automatisierungsgrad ist. In der Sprache des AHP bedeutet dies „etwas wichtiger“.<br />
Die absolute Bewertung bestätigt, dass für S1 ein hoher Automatisierungsgrad<br />
lediglich „eher wichtig“ und nicht „ziemlich wichtig“ ist.<br />
Zu der relativen Bewertung der ROI-Anforderungen ist anzumerken, dass die<br />
Gewichtung der Anforderungen R1.1, R1.2, R1.3 und R1.4 einen Inkonsistenzfaktor von<br />
16% ergeben hat und somit über der von Saaty empfohlenen Grenze liegt. Da S1 auch<br />
auf Nachfrage mit den abgegebenen Wertungen konform ging und der Faktor deutlich<br />
unter 20% liegt, wurde auf eine erneute Bewertung verzichtet.<br />
Bei der absoluten Bewertung von 2005 wurden fast alle ROI-Anforderungen als sehr<br />
wichtig eingestuft. Die jetzige absolute Bewertung zeigt, dass lediglich eine<br />
Anforderung (R1.1.2) als „ziemlich wichtig“ eingeschätzt wurde. Die maximale<br />
Wertungsmöglichkeit wurde folglich nur einmal vergeben. Bis auf R2.2, die als „eher<br />
unwichtig“ deklariert wurde, wurden alle anderen Anforderungen als „eher wichtig“<br />
eingestuft. Wenn auch das Anforderungsprofil hiermit leicht verschoben ist, so kann<br />
ebenfalls aus dieser Bewertung wiederum nur in geringem Maße abgeleitet werden,<br />
welche Anforderungen wichtiger als andere sind. Hierfür ist der Umfang der<br />
Bewertungskala verantwortlich zu machen. Mit Hilfe des AHP können Nuancen<br />
- 177 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
wesentlich besser festgehalten werden, so dass das Bewertungsergebnis deutlich<br />
mehr Informationen enthält, als das einer absoluten Bewertung. Zudem können die<br />
Abstände zwischen den einzelnen Präferenzen aufgrund des höheren Skalenniveaus<br />
interpretiert werden. Dies wurde im vorherigen Absatz anhand der Anforderungen RA1<br />
und RA2 beispielhaft gezeigt.<br />
Zu Anfang dieses Kapitels wurde bereits auf die besonderen Umstände der Befragung<br />
von S1 hingewiesen. Die Klassifizierung und absolute Bewertung der wirtschaftlichen<br />
Anforderung konnte mithilfe eines jeweiligen Fragebogens auch per Telefon<br />
unkompliziert durchgeführt werden. Die relative Bewertung mittels AHP ist aufgrund<br />
der durchzuführenden Paarvergleiche und des höheren Umfangs der Bewertungsskala<br />
deutlich komplizierter, so dass eine mediale Unterstützung durch ein Programm, wie<br />
SelectBest, von Vorteil ist. Missverständnisse bezüglich der Ausrichtung der<br />
Präferenzen können hiermit vermieden werden. Nach Auswertung der Ergebnisse und<br />
im Hinblick auf die Äußerungen von S1 während der Befragung wird vermutet, dass bei<br />
der Bewertung der Anforderungen R2.1, R2.2 und R2.3 die Ausrichtung der<br />
Präferenzen vertauscht festgehalten wurden. Die nachstehende Tabelle zeigt die<br />
ursprüngliche und nachträglich geänderte Gewichtung.<br />
ursprüngliche Gewichtung<br />
• R2.1 = 1/6 R2.2<br />
• R2.1 = 1/6 R2.3<br />
• R2.2 = R2.3<br />
veränderte Gewichtung<br />
• R2.1 = 6 R2.2<br />
• R2.1 = 6 R2.3<br />
• R2.2 = R2.3<br />
Tabelle 34: Bewertungsvarianten – ROI-Anforderungen (S1)<br />
Es sei darauf hingewiesen, dass die veränderten Werte einen erheblichen Einfluss auf<br />
die ersten Rangplätze der ROI-Anforderungen haben.<br />
4.2.3 Analyse der Anforderungsklassifizierung von S2, S3.1 und S3.2<br />
Da die Klassifizierung der Anforderungen aus Block A, B, C und D von insgesamt drei<br />
Personen durchgeführt wurde, müssen die Einzelergebnisse anschließend zu einem<br />
Gesamtergebnis verdichtet werden. Hieraus können die Kann-Anforderungen<br />
abgeleitet und eine Hierarchie im Sinne des AHP aufgestellt werden.<br />
- 178 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Verteilung der jeweiligen Wertungen der Stakeholder S2, S3.1 und S3.2 auf die<br />
verschiedenen Anforderungstypen sind der nachstehenden Tabelle zu entnehmen.<br />
Auffällig ist, dass die jetzige Befragung wesentlich mehr Extrembewertungen<br />
aufweist, als die vorherige.<br />
Anforderungstyp 2005 2007<br />
absolut wichtig 59 58,42% 67 62,04%<br />
vorteilhaft 42 41,58% 28 25,53%<br />
absolut unwichtig 0 0% 9 8,33%<br />
bedarf weiterer Analyse 0 0% 4 3,70%<br />
Tabelle 35: Verteilung der Gewichtungen auf die einzelnen Anforderungstypen<br />
Folglich wurden mehr Anforderungen als „absolut wichtig“, hingegen deutlich weniger<br />
als „vorteilhaft“ eingestuft. Im Gegensatz zur vorherigen Bewertung wurden auch<br />
einige Anforderungen als „absolut unwichtig“ deklariert.<br />
Diese Umverteilung ist auf das veränderte Bewertungsschema zurückzuführen. Die<br />
Anforderungsklassifizierung basiert lediglich auf einer dreiteiligen Bewertungsskala,<br />
abgesehen von der Möglichkeit, dass die Wichtigkeit einer Anforderung zum aktuellen<br />
Zeitpunkt nicht einschätzbar ist. Der zuvor durchgeführten absoluten Bewertung lag<br />
hingegen eine sechselementige Skala zugrunde. Somit mussten alle als „vorteilhaft“<br />
eingestuften Anforderungen direkt als „ziemlich wichtig“, „eher wichtig“, „eher<br />
unwichtig“ oder „ziemlich unwichtig“ deklariert werden. Aus der Sicht des Bewerters<br />
erscheint es jedoch wesentlich einfacher, zunächst festzulegen, ob eine Anforderung<br />
überhaupt relevant ist oder nicht.<br />
Die Verdichtung der Einzelklassifizierungen hat die folgende Aufteilung bezüglich der<br />
verschiedenen Anforderungstypen ergeben.<br />
Anforderungstyp<br />
Anzahl<br />
absolut wichtig 21<br />
vorteilhaft 14<br />
absolut<br />
unwichtig<br />
1<br />
Tabelle 36: Verteilung der zu klassifizierenden Anforderungen<br />
- 179 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Auswertung der Anforderungsklassifizierung hat desweiteren gezeigt, dass die<br />
Wertung der befragten Stakeholder zu 63,89% vollständig identisch ist. In 22,22% der<br />
Fälle sind zumindest zwei der drei Befragten gleicher Meinung. Lediglich in 13,89% der<br />
Fälle sind keinerlei Übereinstimmungen festzustellen.<br />
Alle als „vorteilhaft“ deklarierten Anforderungen können nach dem zuvor vorgestellten<br />
Konzept nun in eine Hierarchie integriert werden, um diese anschließend von S2, S3.1<br />
und S3.2 relativ und absolut bewerten zu lassen.<br />
Abbildung 64: Hierarchie der Kann-Anforderungen (B, C, D)<br />
Um einen sinnvollen Vergleich der Informationsverarbeitungsanforderungen zu<br />
gewährleisten, müssen zwei Hilfskriterien, „technische Komponenten“ und<br />
„Eigenschaften der technischen Komponenten“, definiert werden. Somit wird<br />
vermieden, dass die Eigenschaften mit der Existenz eines Datenverarbeitungssystems<br />
und denen von Warn- und Prüfsystemen verglichen werden.<br />
Darüber hinaus ist festzustellen, dass fünf produktionstechnische Spezifikationen<br />
- 180 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
miteinander verglichen werden müssen. Im Hinblick auf die Konsistenz könnten<br />
Schwierigkeiten bei der Befragung vermutet werden. Bei der Durchführung konnte<br />
erstaunlicherweise aber beobachtet werden, dass nur einer der Stakeholder nicht auf<br />
Anhieb einen Inkonsistenzfaktor kleiner oder gleich 10% erhielt. Nach zweimaliger<br />
Wiederholung dieses Befragungsblocks konnte jedoch auch bei S3.2 ein akzeptabler<br />
Faktor erzielt werden. Hierbei beschäftigte sich der Stakeholder nochmals intensiver<br />
mit seinen Bewertungen, hinterfragte nochmals die Definitionen der einzelnen<br />
Anforderungen und bewertete dann konsistent.Gerade hierbei wurde deutlich, dass es<br />
einerseits wichtig ist, dass die Anforderungen exakt und verständlich definiert werden<br />
und andererseits diese Art der Befragung zu einer intensiveren Auseinandersetzung<br />
der Stakeholder mit der Bewertung führt.<br />
4.2.4 Analyse der relativen und absoluten Einzelbewertung von S2, S3.1 und<br />
S3.2<br />
Ein Vergleich zwischen den relativen und absoluten Wertungen von S2 zeigt, dass nur<br />
7,14% der Anforderungen im globalen Rang vollständig übereinstimmen. Die Abstände<br />
sind zu 64,29% größer 1 und zur Hälfte größer als 2. Die Anforderungen A8, B5, A2.1<br />
und A2.2, sowie D2.1, D2.6 und D4.3 liegen über drei Positionen auseinander.<br />
Desweiteren ist zu verzeichnen, dass der erste Rang identisch und der zweite<br />
zumindest widerspruchsfrei ist. Dies gilt auch für den letzten Rang. Der Vergleich der<br />
lokalen Ränge zeigt eine vollständige Übereinstimmung.<br />
Die Ergebnisse der AHP-Befragung machen deutlich, dass die Anforderungen aus den<br />
Blöcken B und C sehr viel wichtiger (Faktor 9,01) als diejenigen aus D sind. Dies deckt<br />
sich mit der Aussage des Experten nach Abschluss der Befragung. Die absolute<br />
Bewertung zeigt jedoch teilweise ein völlig anderes Bild. Die Hälfte der Anforderungen<br />
aus Block B und C sind dem letzten Rangplatz zugeordnet. Umgekehrt ist<br />
beispielsweise A2.1 laut AHP dem achten Rangplatz zuzuordnen, in der absoluten<br />
Bewertung ist dieselbe Anforderungen auf dem ersten Rang zu finden.<br />
Im Gegensatz zu S2 stimmen bei S3.1 die globalen Ränge zu 14,29% überein. Die<br />
Abweichungen sind zusätzlich deutlich geringer: Größer als 1 in 35,71% und größer 2<br />
in nur 21,43% der Fälle. Differenzen größer als drei Rangplätze sind nur für D6 und<br />
D2.6 zu beobachten. Der erste Rang ist identisch, bis Rang 8 liegen keine<br />
Widersprüche vor. Auch der letzte Rang ist widerspruchsfrei. Im lokalen Rang sind<br />
keine Widersprüche, aber auch teilweise keine vollständigen Übereinstimmungen<br />
festzustellen.<br />
Im Hinblick darauf, dass der Anforderungsblock C mittels AHP sehr viel höher (Faktor<br />
- 181 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
14,3) als D bewertet wurde, ist es verwunderlich, dass zwei Anforderungen aus diesem<br />
Block bei der absoluten Bewertung auf dem letzten Rang zu finden sind, hingegen zwei<br />
Anforderungen aus C auf dem vierten Rang eher vorne liegen. Trotz zahlreicher<br />
Konformitäten zwischen den beiden Bewertungstechniken, sind also auch hier<br />
zahlreiche methodenbedingte Abweichungen zu finden.<br />
Bei der relativen Gewichtung durch S3.1 hat sich eine weitere Besonderheit gezeigt.<br />
Der paarweise Vergleich der einzelnen Anforderungsblöcke B, C und D führte zu einer<br />
hohen Inkonsistenz (19%), die der Befragte nicht zu verantworten hat. Aufgrund der<br />
beschränkten AHP-Skala können Inkonsistenzen unter gewissen Voraussetzungen<br />
nicht vermieden werden. Der Befragte war der Meinung, dass gilt: B = 1/6 C und B = 6<br />
D. Um konsistent zu entscheiden, hätte er folgende Bewertung vornehmen müssen: C<br />
= 36 D. Da als maximale Wertung nur C = 9 D möglich ist, ergibt sich aufgrund der<br />
ersten zwei Paarvergleiche ein derart hoher Inkonsistenzfaktor. Das<br />
Bewertungsergebnis muss folglich, wie dargestellt, akzeptiert werden.<br />
Anders als bei S3.1 zeigt sich bei S3.2 wiederum eine extreme Abweichung zwischen<br />
den beiden Bewertungsmethoden. Der globale Rang weißt keine Gemeinsamkeiten<br />
auf. Über 85% der Ränge liegen mehr als eine Position auseinander. In 78,57% gilt dies<br />
auch für Rangdifferenzen größer als 2. Abweichungen größer 3 sind für die<br />
Anforderungen B4, B5, A2.1, A2.2, A3.2.2, A6, D1, D6 und D2.6 zu verzeichnen. Der<br />
Anforderungsblock C, der um den Faktor 3 weniger wichtig als B und C ist, weist bei<br />
der absoluten Bewertung dennoch drei mal den Rang 1 auf. Auch sind weder der erste<br />
noch der letzte Rang identisch. Selbst der lokale Rang zeigt nur einige<br />
Übereinstimmungen, oftmals sind im Vergleich sogar Widersprüche festzustellen.<br />
4.2.5 Analyse der verdichteten relativen und absoluten Bewertungen von S2,<br />
S3.1 und S3.2<br />
Ein Vergleich der stakeholderbezogenen relativen Bewertungen der Kann-<br />
Anforderungen hat ergeben, dass nur 4,55% vollständig übereinstimmen, immerhin<br />
aber 59,09% teilweise identisch sind, also zwei von drei Befragten gleich geurteilt<br />
haben. Nur 13,63% weisen eine ungleiche Orientierung der jeweiligen Wertung auf.<br />
Das bedeutet, dass ein Stakeholder im Vergleich zu den anderen beiden die<br />
Anforderung als wichtig bzw. unwichtig eingestuft hat. In 63,64% der Fälle liegen<br />
allerdings mindestens zwei der insgesamt drei Wertungen über drei AHP-<br />
Skalenpunkte auseinander. Da eine Mittelwertbildung bekanntermaßen zu einer<br />
Nivellierung der zu mittelnden Werte führt, müssen die sich aus der Verdichtung<br />
ergebenen Präferenzen stets kritisch betrachtet werden.<br />
- 182 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die stakeholderbezogene Erfassung der jeweiligen Gewichtungen ermöglicht, die<br />
einzelnen Bewertungen unterschiedlich stark in das Gesamtergebnis einfließen zu<br />
lassen. Unabhängig von der Bewertungsmethode wird hierfür der gewichtete<br />
arithmetische Mittelwert angewendet. In Anlehnung an die von Schlüter ermittelten<br />
Faktoren muss dieser Aspekt hier allerdings nicht berücksichtigt werden, da S2, S3.1<br />
und S3.2 mit dem gleichen Faktor belegt wurden [Crostack '06a, Crostack '07] Diese<br />
könnten aber jederzeit beliebig verändert und das verdichtete Ergebnis neu ermittelt<br />
werden, da die Faktoren in der zugrunde liegenden Exceldatei bereits hinterlegt sind.<br />
Ein Vergleich der Ergebnisse beider Bewertungsmethoden (relativ und absolut) zeigt,<br />
dass immerhin 21,43% der Anforderungen den gleichen Rang belegen und nur die<br />
Hälfte einen Abstand größer als 1 aufweist. Immerhin liegen 42,86% mehr als 2<br />
Rangplätze auseinander. Nur 3 von 14 Anforderungen sind mehr als 3 Rangplätze<br />
voneinander entfernt. Die größten Abweichungen sind bei den Anforderungen A2.1 und<br />
D2.6 zu verzeichnen. B4 ist bei beiden Befragungen als wichtigste Anforderung<br />
ermittelt worden. Bis zum vierten Rang können keine Widersprüche verzeichnet<br />
werden. Zwar stimmt der letzte Rang nicht überein, die unteren Ränge liegen aber bis<br />
auf eine Ausnahme (D2.6) nahe beieinander.<br />
Es ist also festzustellen, dass die Übereinstimmungsquoten bei den verdichteten<br />
Ergebnissen wesentlich höher liegen, als bei den Einzelgewichtungen. Dies ist zum<br />
einen darauf zurückzuführen, dass die verdichteten absoluten Werte nicht mehr<br />
ausschließlich den vier Skalenelementen entsprechen. Wird eine Anforderung<br />
beispielsweise von S2 und S3.2 als „ziemlich wichtig“, von S3.1 hingegen als „eher<br />
unwichtig“ deklariert, so ergibt sich der Wert 0,83 als (arithmetisches) Mittel, der nicht<br />
Element der Bewertungsskala ist. Ähnlich wie bei der relativen Gewichtung zeigt sich<br />
hierdurch ein wesentlich differenzierteres Rangbild, als bei den Einzelgewichtungen.<br />
Ein weiterer Grund für die weitaus stärkere Übereinstimmung kann auch aus dem<br />
zuvor beschriebenen Effekt bei arithmetischer Mittelwertbildung abgeleitet werden.<br />
Ein Vergleich der aktuellen absoluten Bewertung mit der vorherigen im Jahr 2005 hat<br />
gezeigt, dass die Stakeholder S3.1 und S3.2 nur ca. die Hälfte absolut identisch<br />
beantwortet haben. S3.1 hat zu 35,29% sogar gegensätzlich geantwortet, S3.2<br />
immerhin in 15,15% der Fälle. Das bedeutet, dass die gleiche Anforderung zuvor als<br />
wichtig bzw. unwichtig eingestuft wurde. Dies ist aufgrund des längeren Zeitraums<br />
nicht verwunderlich, zeigt aber, dass eine erneute absolute Bewertung für den<br />
Vergleich mit relativen Werten zwingend erforderlich war. Die Befragung von S2 kann<br />
nicht direkt miteinander verglichen werden, da diese von zwei verschiedenen<br />
Personen durchgeführt wurde. Dennoch kann festgestellt werden, dass in immerhin<br />
- 183 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
26,47% der Fälle eine vollständige Übereinstimmung vorliegt. Eine gegensätzliche<br />
Ausrichtung liegt zu 38,24% vor. Diese Quote liegt nur knapp über der von S3.1. Hieran<br />
zeigt sich nochmals die Notwendigkeit einer erneuten Erhebung der absoluten Werte.<br />
4.2.6 Anmerkungen zur absoluten und relativen Gewichtung der Kann-<br />
Anforderungen aus Block B, C und D<br />
Nach Abschluss der absoluten und relativen Bewertung der Kann-Anforderung wurde<br />
deutlich, dass sich die Befragten hinsichtlich der Definitionen einzelner<br />
Anforderungen nicht sicher oder einig waren. Da die Interpretation aber einen<br />
entscheidenden Einfluss auf die Bewertung hat, sollen die kritischen Anforderungen<br />
aller drei Anforderungsarten abschließend diskutiert werden.<br />
B) Technische Spezifikationen:<br />
Die Forderung nach einem behindertengerechten Aufbau der logistischen Anlage<br />
wurde bei der vorangegangenen Befragung von einem der Stakeholder genannt und<br />
somit nachträglich integriert. Die Diskussion dieser Anforderung bei der absoluten und<br />
relativen Bewertung hat hingegen ergeben, dass die allgemeinen Voraussetzungen für<br />
körperlich beeinträchtigte Mitarbeiter momentan nicht gegeben sind und somit eine<br />
Beschäftigung in absehbarer Zukunft gar nicht möglich ist. Deshalb ist auch ein<br />
behindertengerechter Aufbau der anzuschaffenden Anlage grundsätzlich<br />
uninteressant. Dass die Anforderung B5 von allen Befragten bei der Klassifizierung als<br />
vorteilhaft und nicht als absolut unwichtig eingestuft wurde, hängt damit zusammen,<br />
dass keiner dies grundsätzlich ausschließen wollte.<br />
C) Produktionstechnische Spezifikationen:<br />
Auffällig ist, dass die produktionstechnischen Anforderungen A2.1 und A2.2 (stetige<br />
und unstetige Förderung) in der Anforderungsklassifizierung sowie der absoluten und<br />
relativen Bewertung völlig unterschiedlich gewichtet wurden. Die Bewertung von S2<br />
ergibt, dass eine stetige Förderung „vorteilhaft“, eine unstetige Förderung hingegen<br />
„absolut unwichtig“ ist. Die Befragung von S3.1 zeigt, dass A2.1 „absolut unwichtig“,<br />
A2.2 hingegen „absolut wichtig“ ist. S3.2 bewertete A2.2 identisch, deklarierte aber<br />
A2.1 als „vorteilhaft“, so dass der Wunsch nach einer variablen Förderfrequenz<br />
ausgedrückt wird.<br />
Nach Abschluss der absoluten Bewertung der Kann-Anforderungen wurde durch<br />
Hinterfragen deutlich, dass alle Befragten die gleiche Lösung anstreben. Wird die<br />
Ware im Wareneingang angeliefert, so soll sie stetig ins AKL befördert werden. Da die<br />
Anlieferung diskontinuierlich erfolgt, muss die logistische Anlage aber nicht<br />
- 184 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
unentwegt fördern. Die verschiedenen Antworten basieren nur auf einer<br />
unterschiedlich Interpretation der Begriffe „stetig“ und „unstetig“.<br />
Da die Anforderungsverdichtung ergeben hat, dass sowohl A2.1, als auch A2.2 als<br />
vorteilhaft deklariert wurden, implizierte dies die Forderung nach einer variablen<br />
Förderfrequenz. Diese neu formulierte Anforderung wurde deshalb in die absolute und<br />
relative Bewertung integriert. Unabhängig von den Ergebnissen der einzelnen<br />
Befragungen ist hingegen letztlich davon auszugehen, dass A2.1 eine Muss-<br />
Anforderung darstellt, A2.2 hingegen „völlig unwichtig“ ist. Letzteres gilt<br />
dementsprechend auch für die neu definierte Anforderung A2.<br />
Die Anforderung A3.2.2 (schienenloser Betrieb der Anlage) wurde von S3.1 und S3.2 als<br />
„absolut wichtig“, von S2 hingegen als „absolut unwichtig“ eingestuft. Deshalb hat die<br />
Verdichtung der Klassifizierung ergeben, dass A3.2.2 als Kann-Anforderung bewertet<br />
werden soll. Da hiermit aber ausschließlich Bodenschienen gemeint sind, hat auch S2<br />
im Nachhinein diese Anforderung als „absolut wichtig“ eingestuft. Diese stellt folglich<br />
auch nach der Verdichtung eine Muss-Anforderung dar.<br />
Bezüglich der Anforderung C3 hat die Befragung ergeben, dass das Fördergutgewicht<br />
auf 50 kg beschränkt ist, da das AKL dieses Höchstgewicht vorschreibt. Somit sind<br />
keine Extremgewichte erforderlich und diese Anforderung „absolut unwichtig“. Da aus<br />
der Definition nicht hervorgeht, welche Fördergutgewichte als „hoch“ einzustufen<br />
sind, haben die Befragten die Anforderung bei der Klassifizierung als „absolut wichtig“<br />
bzw. „vorteilhaft“ eingestuft. Bei der Bewertung der Kann-Anforderungen wurde aber<br />
deutlich, dass C3 im Sinne der ursprünglichen Intention „absolut unwichtig“ ist.<br />
D) Informationsverarbeitungsanforderungen:<br />
Die sich der absoluten und relativen Befragung anschließende Diskussion hat<br />
außerdem ergeben, dass die logistische Anlage weder ein Datenverarbeitungssystem<br />
noch Warn- und Prüfsysteme sowie ein Informationsübertragungssystem aufweisen<br />
muss, da bereits alle Anforderungen im Ist-Zustand realisiert sind. Die Befragten sind<br />
zuvor jedoch davon ausgegangen, dass sich die Informationsanforderungen nicht<br />
zwangsläufig auf die anzuschaffende Anlage beziehen, sondern auch extern erfüllt<br />
werden können. Die einzelnen Gewichtungen bezüglich der Existenz der Komponenten<br />
sowie deren spezifischen Eigenschaften sind folglich im Hinblick auf das<br />
ursprüngliche Verständnis der Bewerter zu interpretieren.<br />
- 185 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4.3 Fazit<br />
Die Befragung hat gezeigt, dass der AHP als Bewertungsmethode gut angenommen<br />
wurde. Auch ohne methodisches Hintergrundwissen waren die Befragten in der Lage,<br />
sich schnell auf die Ihnen unbekannte Befragungstechnik einzulassen. Trotz einer<br />
deutlich höheren Anzahl an Bewertungen konnte die Befragung zügig durchgeführt<br />
werden. Erstaunlicherweise wurde auch eine höhere Anzahl von Paarvergleichen mit<br />
einem geringen Inkonsistenzfaktor bewertet, in den meisten Fällen sogar direkt im<br />
ersten Anlauf.<br />
Die Problematik der telefonischen Befragung von S1 hat allerdings auch gezeigt, dass<br />
der AHP im Gegensatz zu absoluten Bewertungstechniken in Bezug auf<br />
organisatorische Voraussetzungen wesentlich unflexibler ist. Idealerweise sollte die<br />
Befragung durch eine mit der Methodik vertraute Person vor Ort begleitet und durch<br />
eine Software, wie z.B. SelectBest, unterstützt werden.<br />
Die Softwareunterstützung hat zudem ermöglicht, dass die einzelnen AHP-<br />
Bewertungen, aber auch das Gesamtergebnis direkt als Balkendiagramm visualisiert<br />
werden konnten. Somit war der jeweilige Befragte in der Lage, die Gesamtverteilung zu<br />
überblicken und mit seinen Präferenzen nochmals zu vergleichen. Eine korrigierende<br />
Bewertung war jederzeit möglich und wurde in einigen Fällen auch genutzt. Bei diesen<br />
Korrekturen wurde deutlich, dass es wichtig ist, die Anforderungen exakt zu<br />
definieren. Hierdurch können die Korrekturen sicherlich noch weiter reduziert werden.<br />
Diese Rückkopplung fehlte bei der absoluten Bewertung jedoch völlig.<br />
Die Analyse der Einzelbewertungen der Kann-Anforderungen aus Block B, C und D hat<br />
gezeigt, dass die Bewertungstechnik einen starken Einfluss auf das Ergebnis, und<br />
damit auf das Ranking der Anforderungen hat. Eine pauschale Aussage, welche der<br />
beiden Methoden vorteilhaft ist, kann nicht getroffen werden. Beide weisen<br />
spezifische Vor- und Nachteile auf, die sich bei der Befragung und Auswertung<br />
bestätigt haben. Vor allem der Vergleich der Einzelbewertungen aller Stakeholder hat<br />
aber gezeigt, dass der AHP wesentlich präzisere Aussagen über die Präferenzen des<br />
jeweiligen Befragten zulässt.<br />
Dass die Unterscheide zwischen den relativen und absoluten Bewertungsergebnissen<br />
meist stark divergieren, ist auf mehrere Ursachen zurückzuführen. Zum einen ist beim<br />
AHP der Einfluss der hierarchischen Position einer Anforderung im Hinblick auf die<br />
Gesamtpräferenz stets zu beachten. Diese Beziehung besteht bei einer absoluten<br />
Bewertung nicht. Wird beispielsweise der Anforderungsblock D beim AHP deutlich<br />
unwichtiger als B und C eingestuft, so werden auch tendenziell die D untergeordneten<br />
- 186 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Anforderungen unwichtiger sein, als diejenigen aus B und C.<br />
Zum anderen ist aber auch denkbar, dass die divergierende Fragestellung eine völlig<br />
andere Perspektive auf das Gesamtproblem liefert. Zwei Anforderungen miteinander<br />
zu vergleichen ist eine andere Aufgabe, als jeweils nur eine Anforderung unabhängig<br />
von den anderen zu bewerten.<br />
Desweiteren ist bei der Auswertung der Anforderungsklassifizierung und der<br />
absoluten Bewertung der Kann-Anforderungen aufgefallen, dass die Bewerter<br />
dieselben Anforderungen zwei Befragungen, welche nur wenige Tage<br />
auseinanderlagen, unterschiedlich bewerten. Wurde beispielsweise bei der<br />
Klassifizierung von einem der Stakeholder festgelegt, dass eine Anforderung „absolut<br />
wichtig“ ist, die Verdichtung aber ergeben hat, dass diese Anforderung „vorteilhaft“<br />
ist, so musste diese erneut absolut gewichtet werden. Obwohl zwischen den beiden<br />
Bewertungen nur einige Tage lagen, zeigt sich teilweise ein stark divergierendes Bild.<br />
Wurde die Anforderung zuvor als extrem wichtig eingestuft, so muss vermutet werden,<br />
dass diese bei der sich anschießenden absoluten Bewertung den Maximalwert<br />
„ziemlich wichtig“ zugewiesen bekommt. Oftmals wurden diese aber nur noch als<br />
„eher wichtig“ eingestuft. Es ist folglich auch festzustellen, dass unabhängig von der<br />
Befragungsmethode Schwankungen in der Bewertung eines Stakeholders, trotz kurzer<br />
Zeitabstände, durchaus üblich sind. Diese erschweren allerdings den Vergleich<br />
zwischen den unterschiedlichen Methoden.<br />
Dadurch dass nicht alle Anforderungen in eine Hierarchie integriert werden konnten,<br />
können auch nicht alle Blöcke miteinander in Beziehung gesetzt werden. Ein Vergleich<br />
ist stets auf die untersten Anforderungen einer Hierarchie beschränkt. Dies könnte als<br />
Nachteil für den AHP angesehen werden. Es ist jedoch hierbei zu beachten, dass die<br />
Vergleichbarkeit auf die Befragung von 2005 abzielt. Wäre die Definition und<br />
Gliederung der Anforderungen unabhängig von einer zuvor durchgeführten absoluten<br />
Befragung vorgenommen worden, so wäre dieser Effekt nicht aufgetreten.<br />
Es hat sich darüber hinaus gezeigt, wie wichtig die Güte der Einflussgrößen auf eine<br />
Fragestellung für die Qualität des zu ermittelnden Ergebnisses ist. Eine präzise und<br />
ausführliche Definition von Kundenanforderungen ist folglich Voraussetzung für ein<br />
möglichst exaktes Bewertungsergebnis. Kommunikationsschwierigkeiten zwischen<br />
dem Fragenden und dem Befragten können somit vermieden werden. Auf eine exakte<br />
Anforderungsdefinition sollte - unabhängig von der verwendeten Bewertungsmethodik<br />
- stets geachtet werden.<br />
- 187 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
4.4 Analyse der Umrechnung der relativen in absolute Gewichtungen<br />
In diesem Kapitel soll an einer konkreten Anwendung gezeigt werden, wie relative<br />
Gewichtungen von Kundenanforderungen genutzt werden können. Zu diesem Zweck<br />
werden die in Kapitel 3.2 erfolgten Betrachtungen auf eine praktische Anwendung<br />
übertragen. Die im Zuge dieser Arbeit gewonnenen Erkenntnisse sollen bei der<br />
genauen Auswahl der Umrechnungsmethode und Vorgehensweise berücksichtigt<br />
werden.<br />
4.4.1 Die Ergebnisse der Befragung<br />
Im Folgenden werden die Anforderungen und die dazu ermittelten relativen<br />
Gewichtungen aus dieser Arbeit zusammengefasst dargestellt. Die folgenden<br />
Abbildungen zeigen die allgemeinen, die betriebswirtschaftlichen und die ROI-<br />
Anforderungen in dieser Reihenfolge.<br />
- 188 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Nummer<br />
Anforderungen<br />
Bewertung<br />
A1.1<br />
A1.2<br />
A2.1<br />
A2.2<br />
A3.1<br />
A3.2<br />
A3.2.1<br />
A3.2.2<br />
A4.1<br />
A4.2<br />
A5<br />
A6<br />
A7<br />
A8<br />
A9<br />
B1<br />
B2<br />
B3<br />
B4<br />
B5<br />
C1<br />
C2<br />
C3<br />
D1<br />
D2.1<br />
D2.2<br />
D2.3<br />
D2.4<br />
D2.5<br />
D2.6<br />
D3<br />
D4.1<br />
D4.2<br />
D4.3<br />
D5<br />
D6<br />
Die Anlage muss/ soll Stückgut fördern<br />
Die Anlage muss/ soll Schüttgut fördern<br />
Die Anlage muss/ soll stetig fördern<br />
Die Anlage muss/ soll unstetig fördern<br />
Die Anlage muss/ soll flurfrei installiert werden<br />
Die Anlage muss/ soll flurfrei betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll unaufgeständert installiert und betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll schienenlos betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll in den Abmessungen des Förderguts variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll beim Gewicht des Förderguts variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll in der Fördermenge variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll im Quelle-/ Senke-Verhältnis (Förderrichtung) variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll in der Streckenführung variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll (mit möglichst geringem Aufwand) erweiterbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll über eine Sortierfunktion verfügen<br />
Die Anlage darf/ soll nicht (in hohem Maße) weitere Betriebsmittel benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen hohen Sicherungsaufwand benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen Raum für Zusatzaggregate beanspruchen<br />
Die Anlage muss/ soll bei laufendem Betrieb gewartet werden können<br />
Die Anlage muss/ soll behindertengerecht sein<br />
Die Anlage muss/ soll über Puffermöglichkeiten verfügen<br />
Die auf der Anlage verwendeten Ladungsträger müssen/ sollen wieder verwendbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll auf hohe Gewichte ausgelegt sein<br />
Die Anlage muss/ soll ein Datenverarbeitungssystem (DVS) aufweisen<br />
Die Informationsübertragung im DVS muss/ soll kabellos erfolgen<br />
Die Datenübertragungsrate im DVS muss/ soll (möglichst) hoch sein<br />
Die Fehlerquote der Datenübertragung des DVS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
Das DVS muss/ soll Daten weitergeben und verarbeiten können<br />
Das Datenübertragungssystem muss/ soll dem Vorhandenen entsprechen<br />
Das Informationsverarbeitungssystem muss/ soll mit (möglichst) geringem Aufwand erweiterbar<br />
sein<br />
Die Anlage muss/ soll ein Identifikationssystem (IDS) aufweisen<br />
Die Fehlerquote des IDS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
Das IDS muss/ soll (möglichst) viele Daten enthalten können<br />
Das IDS muss/ soll (möglichst) flexibel sein<br />
Die Software muss/ soll integrierbar in vorhandene Systeme sein<br />
Warn- und Prüfsysteme müssen/ sollen integriert werden<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
7,16 %<br />
7,59 %<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
23,22 %<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
7,26 %<br />
7,58 %<br />
7,41 %<br />
absolut unwichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
23,65 %<br />
5,62 %<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
2,25 %<br />
2,54 %<br />
0,99 %<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
1,45 %<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
absolut wichtig<br />
0,99 %<br />
absolut wichtig<br />
2,28 %<br />
Abbildung 65: Anforderungen (Block A-D) an die Anlage mit Bewertung<br />
- 189 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Nummer<br />
Betriebswirtschaftliche Anforderungen<br />
E1<br />
Finanzierungsart<br />
Alternativen:<br />
E1.1<br />
E1.2<br />
E1.3<br />
E2<br />
Die Anlage muss/ soll gemietet werde können<br />
Die Anlage muss/ soll gekauft werden können<br />
Die Anlage muss/ soll geleast werden können<br />
Schichtbetrieb<br />
Alternativen:<br />
E2.1<br />
E2.2<br />
E2.3<br />
E3<br />
Die Anlage muss/ soll im Einschichtbetrieb betrieben werden können<br />
Die Anlage muss/ soll im Zweischichtbetrieb betrieben werden können<br />
Die Anlage muss/ soll im Dreischichtbetrieb betrieben werden können<br />
Die Anlage muss/ soll sich schnell amortisieren<br />
Abbildung 66: Betriebswirtschaftliche Anforderungen (Block E) an die Anlage<br />
Nummer<br />
R1.1.1<br />
R1.1.2<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.4<br />
R1.2.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.3.2<br />
R2.1<br />
R2.2<br />
R2.3.1<br />
R2.3.2<br />
ROI-Anforderungen<br />
Die logistische Anlage soll über einen hohen Durchsatz verfügen<br />
Die logistische Anlage soll keine Beschädigungen am Fördergut verursachen<br />
Die Bedienfehlerquote soll minimal bleiben<br />
Die logistische Anlage soll nicht häufig gewartet werden müssen<br />
Die logistischen Anlage soll keine Rüstzeiten erfordern<br />
Die Betriebskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Wartungskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Anzahl der Mitarbeiter für den laufenden Betrieb der logistischen Anlage soll möglichst gering sein<br />
Die Qualifikation der die logistische Anlage nutzenden Mitarbeiter soll möglichst gering sein<br />
Die Anschaffungskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Installationskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Der Schulungsaufwand für das die logistische Anlage nutzende Personal soll möglichst gering sein<br />
Der Schulungsaufwand für das Wartungspersonal für die logistische Anlage soll möglichst gering sein<br />
Bewertung<br />
0,87 %<br />
2,97 %<br />
2,55 %<br />
0,42 %<br />
0,33 %<br />
1,19 %<br />
1,19 %<br />
0,68 %<br />
4,08 %<br />
64,28 %<br />
10,71 %<br />
5,36 %<br />
5,36 %<br />
Abbildung 67: ROI-Anforderungen (Block R) an die Anlage mit Bewertung<br />
Die getrennte und unterschiedliche Bewertung der Anforderungen zeigt sich jetzt bei<br />
den Ergebnissen. So sind die Anforderungen in Abbildung 65 zunächst unterteilt in<br />
absolut wichtige, absolut unwichtige sowie relativ wichtige Anforderungen. Bei der<br />
letzten Kategorie ist der entsprechende Prozentwert des Ergebnisses der Bewertung<br />
angegeben. Diese Prozentwerte ergeben zusammen die für eine Bewertung zu<br />
vergebenden 100%. Die in Abbildung 67 dargestellten ROI-Anforderungen sind<br />
- 190 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
ausschließlich relative Anforderungen. Auch sie ergeben aufsummiert erneut 100%.<br />
Die betriebswirtschaftlichen Anforderungen in Abbildung 66 sind lediglich der<br />
Vollständigkeit halber dargestellt. Da die wenigen Anforderungen dieses Bereiches<br />
Alternativen darstellen, erscheint eine weitere Betrachtung dieser Anforderungen in<br />
einer QFD nicht sinnvoll. Aus diesem Grund beschäftigen sich die weiteren<br />
Betrachtungen lediglich mit den Anforderungen aus Abbildung 65 und Abbildung 67.<br />
4.4.2 Nutzung der relativen Gewichte<br />
Bevor mit der Nutzung der relativen Gewichtung begonnen werden kann, muss<br />
zunächst definiert werden, mit welcher Methode dies geschehen soll. In Kapitel 3.3<br />
dieser Arbeit wurden verschiedene Ansätze aufgezeigt, mit dem dies theoretisch<br />
geschehen kann. Unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile wird für das weitere<br />
Vorgehen eine Umrechnung der relativen Werte in eine absolute Skala festgelegt.<br />
Wie bereits beschrieben, können die Anforderungen aus den unterschiedlichen<br />
Bereichen nicht kombiniert werden. Deshalb werden im Weiteren die allgemeinen<br />
Anforderungen (Block A-D) und die ROI-Anforderungen (Block R) getrennt und<br />
nacheinander umgerechnet. Aufgrund des in Kapitel 3.3.3.2 beschriebenen<br />
Genauigkeitsverlustes soll dabei eine Umrechnung in eine Skala von 1 bis 10 erfolgen.<br />
Eine Umrechnung in eine Skala mit wenigeren Elementen würde zu einem noch<br />
höheren Genauigkeitsverlust führen.<br />
Für die Überführung der Ergebnisse der Anforderungsbewertung stellt sich zunächst<br />
das Problem des kombinierten Auftretens von absoluten und relativen Bewertungen<br />
bei den allgemeinen Anforderungen dar. Von den insgesamt 36 Anforderungen sind 21<br />
als absolut wichtig identifiziert worden. Lediglich eine Anforderung ist dagegen als<br />
absolut unwichtig anzusehen. Dies liegt darin begründet, dass die Anforderung nach<br />
einer Sortierfunktion nicht besteht, da sie in dem Fall für die konkrete Anwendung<br />
nicht benötigt wird. Auf Grund dessen verliert diese Anforderung für die weitere<br />
Betrachtung ihre Bedeutung und kann somit vernachlässigt werden. Die übrigen 14<br />
Anforderungen sind relativ wichtig und dementsprechend mit einer gewissen<br />
Prozentzahl bewertet.<br />
Die absolut wichtigen Anforderungen müssen bei der Zuweisung eines absoluten<br />
Wertes den Höchstwert erhalten. Der Grund hierfür ist, dass sie als unverzichtbar<br />
identifiziert worden sind und dementsprechend keine der relativen Anforderungen<br />
über ihnen stehen kann. Bei einer absoluten Skala von 1 bis10 wird ihnen folglich der<br />
Wert 10 zugeschrieben.<br />
- 191 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die Umrechnung der 14 relativen Werte der allgemeinen Anforderungen erfolgt in<br />
Anlehnung an die in Kapitel 3.3.3 dargestellte Vorgehensweise. Aus diesem Grund wird<br />
hier auf eine detaillierte Beschreibung der einzelnen Rechenschritte verzichtet. Eine<br />
Änderung soll allerdings für den Höchstwert der relativen Werte gelten. Um den<br />
Unterschied der absolut wichtigen und der relativ wichtigen Anforderungen gerecht zu<br />
werden, soll der Skalenhöchstwert ausschließlich für die zuletzt genannten<br />
Anforderungen vorbehalten bleiben. Das bedeutet, dass die relativen Anforderungen<br />
lediglich in die Skalenwerte von 1 bis 9 eingeteilt werden. Tabelle 37 zeigt noch einmal<br />
die relativen Anforderungen und ihre Gewichte in Prozent zusammengefasst:<br />
Kundenanforderung<br />
A2.1<br />
A2.2<br />
A3.2.2<br />
A6<br />
A7<br />
A8<br />
B4<br />
B5<br />
C3<br />
D1<br />
D2.1<br />
D2.6<br />
D4.3<br />
D6<br />
relativer Wert<br />
7,16<br />
7,59<br />
23,22<br />
7,26<br />
7,58<br />
7,41<br />
23,65<br />
5,62<br />
2,25<br />
2,54<br />
0,99<br />
1,45<br />
0,99<br />
2,28<br />
Tabelle 37: Relativer Teil der allgemeinen Anforderungen (Block A-D)<br />
Mit diesen Werten ergibt sich die Größe des Intervalls zu dem gerundeten Wert:<br />
23,65 / 9 = 2,63<br />
- 192 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Das Zustandekommen der neun Intervalle für die absoluten Skalenwerte 1 bis 9 zeigt<br />
Abbildung 68:<br />
Berechnung<br />
Intervallgrenzen<br />
Skalenwerte<br />
Intervalle<br />
9 • 2,63<br />
23,65<br />
9<br />
21,02-23,65<br />
8 • 2,63<br />
21,02<br />
8<br />
18,39-21,02<br />
7 • 2,63<br />
18,39<br />
7<br />
15,77-18,39<br />
6 • 2,63<br />
15,77<br />
6<br />
13,14-15,77<br />
5 • 2,63<br />
13,14<br />
5<br />
10,51-13,14<br />
4 • 2,63<br />
10,51<br />
4<br />
7,88-10,51<br />
3 • 2,63<br />
7,88<br />
3<br />
5,26-7,88<br />
2 • 2,63<br />
5,26<br />
2<br />
2,63-5,26<br />
1 • 2,63<br />
2,63<br />
1<br />
0-2,63<br />
0 • 2,63<br />
0<br />
Abbildung 68: Intervallgrenzen für die relativen allgemeinen Anforderungen<br />
(Block A-D)<br />
Mit Hilfe der Intervallgrenzen kann nun für jeden relativen Wert der entsprechende<br />
absolute Skalenwert bestimmt werden.<br />
- 193 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Relativer<br />
Wert<br />
7,16<br />
7,59<br />
23,22<br />
7,26<br />
7,58<br />
7,41<br />
23,65<br />
5,62<br />
2,25<br />
2,54<br />
0,99<br />
1,45<br />
0,99<br />
2,28<br />
Entsprechendes<br />
Intervall<br />
5,26-7,88<br />
5,26-7,88<br />
21,02-23,65<br />
5,26-7,88<br />
5,26-7,88<br />
5,26-7,88<br />
21,02-23,65<br />
5,26-7,88<br />
0-2,63<br />
0-2,63<br />
0-2,63<br />
0-2,63<br />
0-2,63<br />
0-2,63<br />
Absoluter<br />
Wert<br />
3<br />
3<br />
9<br />
3<br />
3<br />
3<br />
9<br />
3<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
Abbildung 69: Zuordnung der absoluten Wert bei den allgemeinen Anforderungen<br />
(Block A-D)<br />
Damit ergeben sich als Eingangsgröße für eine mögliche QFD die Anforderungen und<br />
ihre Bewertungen, wie sie in der folgenden Tabelle 38 gezeigt werden.<br />
- 194 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Nummer<br />
A1.1<br />
A1.2<br />
A2.1<br />
A2.2<br />
Die Anlage muss/ soll Stückgut fördern<br />
Die Anlage muss/ soll Schüttgut fördern<br />
Die Anlage muss/ soll stetig fördern<br />
Die Anlage muss/ soll unstetig fördern<br />
Anforderungen<br />
Absoluter<br />
Wert<br />
10<br />
10<br />
3<br />
3<br />
A3.1<br />
A3.2<br />
A3.2.1<br />
A3.2.2<br />
A4.1<br />
A4.2<br />
A5<br />
A6<br />
A7<br />
A8<br />
A9<br />
B1<br />
B2<br />
B3<br />
B4<br />
B5<br />
C1<br />
C2<br />
C3<br />
D1<br />
D2.1<br />
D2.2<br />
D2.3<br />
D2.4<br />
D2.5<br />
D2.6<br />
D3<br />
D4.1<br />
D4.2<br />
D4.3<br />
D5<br />
D6<br />
Die Anlage muss/ soll flurfrei installiert werden<br />
Die Anlage muss/ soll flurfrei betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll unaufgeständert installiert und betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll schienenlos betrieben werden<br />
Die Anlage muss/ soll in den Abmessungen des Förderguts variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll beim Gewicht des Förderguts variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll in der Fördermenge variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll im Quelle-/ Senke-Verhältnis (Förderrichtung) variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll in der Streckenführung variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll (mit möglichst geringem Aufwand) erweiterbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll über eine Sortierfunktion verfügen<br />
Die Anlage darf/ soll nicht (in hohem Maße) weitere Betriebsmittel benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen hohen Sicherungsaufwand benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen Raum für Zusatzaggregate beanspruchen<br />
Die Anlage muss/ soll bei laufendem Betrieb gewartet werden können<br />
Die Anlage muss/ soll behindertengerecht sein<br />
Die Anlage muss/ soll über Puffermöglichkeiten verfügen<br />
Die auf der Anlage verwendeten Ladungsträger müssen/ sollen wieder verwendbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll auf hohe Gewichte ausgelegt sein<br />
Die Anlage muss/ soll ein Datenverarbeitungssystem (DVS) aufweisen<br />
Die Informationsübertragung im DVS muss/ soll kabellos erfolgen<br />
Die Datenübertragungsrate im DVS muss/ soll (möglichst) hoch sein<br />
Die Fehlerquote der Datenübertragung des DVS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
Das DVS muss/ soll Daten weitergeben und verarbeiten können<br />
Das Datenübertragungssystem muss/ soll dem Vorhandenen entsprechen<br />
Das Informationsverarbeitungssystem muss/ soll mit (möglichst) geringem Aufwand erweiterbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll ein Identifikationssystem (IDS) aufweisen<br />
Die Fehlerquote des IDS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
Das IDS muss/ soll (möglichst) viele Daten enthalten können<br />
Das IDS muss/ soll (möglichst) flexibel sein<br />
Die Software muss/ soll integrierbar in vorhandene Systeme sein<br />
Warn- und Prüfsysteme müssen/ sollen integriert werden<br />
10<br />
10<br />
10<br />
9<br />
10<br />
10<br />
10<br />
3<br />
3<br />
3<br />
0<br />
10<br />
10<br />
10<br />
9<br />
3<br />
10<br />
10<br />
1<br />
1<br />
1<br />
10<br />
10<br />
10<br />
10<br />
1<br />
10<br />
10<br />
10<br />
1<br />
10<br />
1<br />
Tabelle 38: Absolute Gewichte der allgemeinen Anforderungen (Block A-D)<br />
- 195 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Die als absolut unwichtig identifizierte Anforderung A9 ist in Tabelle 38 mit einer 0<br />
angesetzt worden. Das ansonsten lediglich vier verschiedene absolute Werte<br />
vorkommen, ist ein zufälliger Effekt.<br />
Die Umrechnung der ROI-Anforderungen erfolgt nach dem gleichen Schema. Allerdings<br />
müssen hierbei keine Unterscheidungen in absolut wichtige, absolut unwichtige und<br />
relativ wichtige Anforderungen beachtet werden. Stattdessen liegen alle 13<br />
Anforderungen mit relativen Gewichtungen vor. Aus diesem Grund verteilen sich jetzt<br />
die kompletten Skalenwerte 1 bis 10 auf die relativen Gewichte. Die folgenden<br />
Abbildungen und Tabellen dokumentieren die Schritte der Umrechnung der relativen<br />
Werte in die absolute Skala.<br />
Kundenanforderung<br />
R1.1.1<br />
R1.1.2<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.4<br />
R1.2.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.3.2<br />
R2.1<br />
R2.2<br />
R2.3.1<br />
R2.3.2<br />
relativer Wert<br />
0,87<br />
2,97<br />
2,55<br />
0,42<br />
0,33<br />
1,19<br />
1,19<br />
0,68<br />
4,08<br />
64,28<br />
10,71<br />
5,36<br />
5,36<br />
Tabelle 39: Relative Gewichtungen der ROI-Anforderungen (Block R)<br />
- 196 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Berechnung<br />
Intervallgrenzen<br />
Skalenwerte<br />
Intervalle<br />
10 • 6,428<br />
64,28<br />
10<br />
57,85-64,28<br />
9 • 6,428<br />
57,85<br />
9<br />
51,42-57,85<br />
8 • 6,428<br />
51,42<br />
8<br />
45,00-51,42<br />
7 • 6,428<br />
45,00<br />
7<br />
38,57-45,00<br />
6 • 6,428<br />
38,57<br />
6<br />
32,14-38,57<br />
5 • 6,428<br />
32,14<br />
5<br />
25,71-32,14<br />
4 • 6,428<br />
25,71<br />
4<br />
19,28-25,71<br />
3 • 6,428<br />
19,28<br />
3<br />
12,86-19,28<br />
2 • 6,428<br />
12,86<br />
2<br />
6,43-12,86<br />
1 • 6,428<br />
6,43<br />
1<br />
0-6,43<br />
0 • 6,428<br />
0<br />
Abbildung 70: Intervallgrenzen der ROI-Anforderungen<br />
Relativer<br />
Wert<br />
0,87<br />
2,97<br />
2,55<br />
0,42<br />
0,33<br />
1,19<br />
1,19<br />
0,68<br />
4,08<br />
64,28<br />
10,71<br />
5,36<br />
5,36<br />
Entsprechendes<br />
Intervall<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
57,85-64,28<br />
6,43-12,86<br />
0-6,43<br />
0-6,43<br />
Absoluter<br />
Wert<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
10<br />
2<br />
1<br />
1<br />
Tabelle 40: Zuordnung der absoluten Werte bei den ROI-Anforderungen<br />
- 197 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
Nach diesen Berechnungen ergeben sich die absoluten Werte für die ROI-<br />
Anforderungen wie in Tabelle 41 dargestellt:<br />
Nummer<br />
R1.1.1<br />
R1.1.2<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.4<br />
R1.2.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.3.2<br />
R2.1<br />
R2.2<br />
R2.3.1<br />
R2.3.2<br />
ROI-Anforderungen<br />
Die logistische Anlage soll über einen hohen Durchsatz verfügen<br />
Die logistische Anlage soll keine Beschädigungen am Fördergut verursachen<br />
Die Bedienfehlerquote soll minimal bleiben<br />
Die logistische Anlage soll nicht häufig gewartet werden müssen<br />
Die logistischen Anlage soll keine Rüstzeiten erfordern<br />
Die Betriebskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Wartungskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Anzahl der Mitarbeiter für den laufenden Betrieb der logistischen Anlage soll möglichst gering sein<br />
Die Qualifikation der die logistische Anlage nutzenden Mitarbeiter soll möglichst gering sein<br />
Die Anschaffungskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Installationskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Der Schulungsaufwand für das die logistische Anlage nutzende Personal soll möglichst gering sein<br />
Der Schulungsaufwand für das Wartungspersonal für die logistische Anlage soll möglichst gering sein<br />
Tabelle 41: Absolute Gewichte der ROI-Anforderungen<br />
Bewertung<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
1<br />
10<br />
2<br />
1<br />
1<br />
Auffällig ist, dass 11 von 13 Anforderungen mit derselben Bewertung versehen worden<br />
sind und zwar mit der 1. Der Grund hierfür liegt bei den Zahlen der relativen<br />
Bewertungen. Zum einen ist der höchste relative Wert der ROI-Anforderungen mit<br />
64,28 % extrem hoch. Die Konsequenz ist, dass auch die Intervalle, in die die<br />
restlichen relativen Werte einsortiert werden, sehr groß sind. Zum anderen sind den<br />
meisten relativen Anforderungen sehr niedrige Werte zugeordnet worden und bleiben<br />
somit unter der ersten Grenze von 6,428 %. Hierdurch fallen sie in die unterste<br />
Kategorie. Festzustellen ist aber auch, dass dieser beschriebene Effekt bei den<br />
allgemeinen Anforderungen nicht so deutlich auftritt.<br />
- 198 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
5 Zusammenfassung und Ausblick<br />
Im Rahmen der hier beschriebenen Arbeiten wurde deutlich, dass eine konsequente<br />
Typisierung, Strukturierung und relative Gewichtung von Kundenanforderungen<br />
mittels AHP im Vergleich zu absoluten Bewertungstechniken einen hohen<br />
Initialaufwand fordern. Im Gegenzug kann aber die Qualität der Eingangsgrößen<br />
hierdurch deutlich gesteigert und somit die gesamte QFD verbessert werden.<br />
Zum einen wird durch den konzeptionellen Rahmen der AHP-Methodik vermieden,<br />
dass Kundenanforderungen ungleicher Dimension direkt miteinander in Bezug gesetzt<br />
werden. Desweiteren werden die Befragten durch den paarweisen Vergleich<br />
gezwungen, sich intensiv mit der Problemstellung auseinander zu setzen und eine<br />
differenzierte Gewichtung vorzunehmen. Dies ist bei einer absoluten Bewertung nicht<br />
der Fall. Hier kann der Kunde die Anforderungen theoretisch völlig willkürlich<br />
gewichten, ohne dass dies objektiv festgestellt werden kann. Der AHP bietet hingegen<br />
mit der Berechung des Inkonsistenzfaktors ein einfaches Kontrollinstrument zur<br />
Beurteilung der Qualität der Kundenaussagen.<br />
Die Bewertungstechnik des paarweisen Vergleichs eignet sich vor allem aus zweierlei<br />
Gründen für die Gewichtung von Kundenanforderungen. Zum einen wird vom<br />
Befragten augrund der umfangreichen Bewertungsskala und der Forderung nach<br />
Konsistenz mehr Aufmerksamkeit als bei den absoluten Verfahren abverlangt. Da das<br />
Bewertungsschema eine starke Analogie zu alltäglichen menschlichen<br />
Lösungsstrategien aufweist, wirkt sich dieser Effekt positiv auf die Genauigkeit der<br />
Ergebnisse aus, ohne dabei den Befragten methodisch zu überfordern. Zum anderen<br />
können die Nutzendifferenzen zwischen einzelnen Anforderungen sinnvoll<br />
interpretiert werden. Dies ist mit einer absoluten Bewertung nicht zulässig.<br />
Ob der AHP zur Priorisierung von Kundenanforderungen eingesetzt werden sollte,<br />
hängt entscheidend von den Einflussgrößen eines konkreten Projektes ab. Tendenziell<br />
wird die Anwendung sowohl für die Befragten, als auch für diejenigen, die die<br />
Ergebnisse auswerten und weiterverarbeiten mit einer hohen Anzahl von<br />
Anforderungen schwieriger und ist hierfür nur bedingt zu empfehlen. Aufgrund der<br />
methodischen Restriktionen müssen viele Einzelschritte durchgeführt werden, um<br />
eine komplexe Anforderungsstruktur abbilden zu können. Hinzu kommt, dass mit<br />
zunehmender Komplexität des Modells auch der Aufwand für die Bewertung und<br />
Auswertung schnell ansteigt.<br />
Da die mittels AHP gewonnenen Ergebnisse in Form von relativen Zahlen vorliegen,<br />
müssen bei einer Integration in die QFD-Methodik zwei Folgeaspekte beachtet<br />
- 199 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
werden. Zwar kann ein Ranking der Anforderungen gebildet und sogar die Abstände<br />
zwischen den einzelnen Prioritäten bestimmt werden, jedoch fehlt die Angabe eines<br />
absoluten Nutzenwertes, wie er mittels direkter Punktevergabe ermittelt wird. Nur die<br />
Punkte können aber direkt in das HoQ übernommen und weiterverrechnet werden.<br />
Ein Lösungsansatz zur Integration relativ gewichteter Kundenanforderungen in eine<br />
QFD muss verschiedene Anforderungen erfüllen. Die wichtigsten von ihnen sind eine<br />
Genauigkeitssteigerung der Ergebnisse, eine geringe Verfremdung, eine leichte<br />
Verständlichkeit, ein geringer Zeitaufwand sowie die Vermeidung von<br />
Unausgewogenheiten bei den Eingangsgrößen. Im Rahmen dieser Arbeiten konnte kein<br />
Lösungsansatz gefunden werden, der alle fünf Anforderungen gleichermaßen optimal<br />
erfüllt. Stattdessen sind drei sehr unterschiedliche Möglichkeiten zur Integration<br />
relativer Werte beschrieben worden, die bei den Anforderungen jeweils einen anderen<br />
Schwerpunkt setzten. So tritt bei der Anpassung der Skalen kein Genauigkeitsverlust<br />
auf und auch der Aufwand ist vergleichsweise gering, aber es kommt zu einer leichten<br />
Verfremdung. Der zweite Lösungsansatz, die Anpassung aller Eingangswerte, ist<br />
gekennzeichnet durch eine Erhöhung der Genauigkeit aller Eingangsgrößen, doch der<br />
Aufwand für die Umsetzung ist erheblich. Bei der Umrechung der relativen in absolute<br />
Werte ist sowohl der Aufwand als auch die Verfremdung äußerst gering, allerdings tritt<br />
bei dieser Vorgehensweise immer ein Genauigkeitsverlust auf. Die Übertragbarkeit der<br />
Auswirkungen, Problemstellungen und Lösungsansätze, die auf Grundlage des QFD-<br />
Ansatzes nach ASI entwickelt worden sind, auf den QFD-Ansatz von Prof. Akao, ist<br />
schwierig und gelingt nur sehr eingeschränkt. Dies liegt auch daran, dass die<br />
gewichteten Kundenanforderungen zwar zunächst als absolute Werte in diesem QFD-<br />
Ansatz eingehen, dann aber in der Qualitätsplanung zu der relativen Größe<br />
„Gewichtungsfaktor der Qualitätsforderung“ verrechnet werden. Eine Kombination<br />
von AHP und dem QFD-Ansatz von Akao wird sich am einfachsten durch die<br />
Umrechnung der relativen Werte in absolute ermöglichen lassen.<br />
Die praktische Anwendung der gewonnenen Erkenntnisse auf die bewerteten<br />
Anforderungen konnte ohne Probleme durchgeführt werden. Dies zeigt, dass eine<br />
Umrechnung von relativen Werten in eine absolute Skala auch in der Praxis schnell<br />
und einfach möglich ist. Zusätzlich wurde die Problematik des kombinierten<br />
Auftretens von absolut und relativ wichtigen Anforderungen gelöst. Weitere<br />
Forschungsschritte in diesem Umfeld können eine exaktere Abschätzung des<br />
Genauigkeitsverlustes ergeben, der bei der Umrechnung der relativen in absolute<br />
Werte entsteht. Hierbei ist einerseits die tatsächliche Umrechnungsmethodik zu<br />
analysieren und andererseits abzuschätzen, wie groß die äußeren Einflüsse auf die<br />
Befragung selbst sind. Derzeit wird vermutet, dass diese äußeren Einflussgrößen<br />
- 200 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
deutlich mehr Einfluss auf die Eingangsgrößen einer QFD haben, als der<br />
Genauigkeitsverlust der durch die Umrechnung entsteht.<br />
- 201 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
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[Herzwurm '00]<br />
Herzwurm, G. Kundenorientierte<br />
Softwareentwicklung, Teubner Reihe<br />
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519-00318-X.<br />
[Hinterhuber '98]<br />
Hinterhuber, H.-H.; Matzler, K. How to Make Product<br />
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[Hoffmann '97]<br />
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[Kämpf '06] Kämpf, R. Quality Function Deployment (QFD) 2006<br />
[cited. Available from http://www.ebzberatungszentrum.de/organisation/qfd.html.<br />
[Kano '84]<br />
Kano, N. Attractive Quality and Must-be Quality.<br />
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Nr. 4: S. 39-48. 1984.<br />
[Karmasin '77]<br />
Karmasin. Einführung in Methoden und Probleme der<br />
Umfrageforschung. Wien [u.a.]: Böhlau. 1977.<br />
ISBN 3-205-07107-7.<br />
- 205 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
[Konerding '89]<br />
[Krusche '00]<br />
[Mai '98]<br />
[Meixner '02]<br />
[Miller '56]<br />
[Neumann '96]<br />
[Pahl '05]<br />
[Pfeifer '01]<br />
Konerding, U. Theorie und Messung subjektiver<br />
Einschätzungen: Entwurf einer axiomatisierten<br />
Urteilstheorie. Berlin: Technische Universität,<br />
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Krusche, T. Strukturierung von Anforderungen für<br />
eine effiziente und effektive Produktentwicklung,<br />
Dissertation. Nr. 60. Braunschweig: TU Carolo -<br />
Wilhelmina. 2000b.<br />
Mai, C. Effiziente Produktplanung mit Quality<br />
Funktionen Deployment, IPA-IAO-Forschung und<br />
Praxis, 00260. Berlin: Springer Verlag. 1998.<br />
Meixner, O. Computergestützte<br />
Entscheidungsfindung. Expert Choice und AHP -<br />
innovative Werkzeuge zur Lösung komplexer<br />
Probleme: Ueberreuter/Moderne Industrie. 2002.<br />
ISBN 3-8323-0909-8.<br />
Miller, G. The magical number seven, plus or minus<br />
two: Some limits on our capacity for processing<br />
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1956.<br />
Neumann, A. Quality Function Deployment:<br />
Qualitätsplanung für Serienprodukte, Berichte aus<br />
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1996. ISBN 3-8265-2023-8.<br />
Pahl, G. Konstruktionslehre: Grundlagen<br />
erfolgreicher Produktentwicklung. Berlin: Springer.<br />
2005.<br />
Pfeifer, T. Qualitätsmanagement: Strategien,<br />
Methoden, Techniken. München/Wien Carl Hanser<br />
Verlag. 2001.<br />
- 206 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
[Pfeifer '03]<br />
Pfeifer, T.; Tillmann, M. Innovative process chain<br />
optimization - Utilizing the tools of TRIZ and TOC for<br />
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2003, 12.-14.11.2003, Technologiezentrum am<br />
Europaplatz, Aachen.<br />
[Pötzsch '05]<br />
Pötzsch, F.; Refflinghaus, R.; Schlüter, N.; Spee, D.;<br />
Trogisch, K. Neue Herausforderungen des<br />
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ten Hompel, M. Dortmund. 2005.<br />
ISBN 3-89957-031-6.<br />
[Rupp '02] Rupp, C. Requirements Engineering und -<br />
Management - Professionelle, iterative<br />
Anforderungsanalyse für die Praxis. München: Carl<br />
Hanser Verlag. 2002.<br />
[Saatweber '06]<br />
Saatweber, J. Absolute Kundenorientierung durch<br />
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2006 [cited. Available from http://www.qminfocenter.de/qm/.<br />
[Saaty '90a]<br />
Saaty, T. How to make a decision: The Analytic<br />
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[Saaty '90b]<br />
Saaty, T. Multicriteria Decision Making – The<br />
Analytic Hierarchy Process. Pittsburgh: RWS<br />
Publications. 1990b.<br />
[Saaty '96]<br />
Saaty, T.; Forman, E. H. The Hierarcon: A Dictionary<br />
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[Sakowski '05]<br />
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- 207 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
[Sauerwein '02]<br />
[Sauerwein '00a]<br />
[Sauerwein '96]<br />
[Sauerwein '00b]<br />
[Schienmann '02]<br />
[Schuckel '98]<br />
[Schwarze '02]<br />
Sauerwein, E. Das Kano-Modell der<br />
Kundenzufriedenheit - Realität und Validität einer<br />
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Produkteigenschaften. Wiesbaden: Gabler Verlag.<br />
2002.<br />
Sauerwein, E. Das Kano-Modell der<br />
Kundenzufriedenheit - Reliabilität und Validität einer<br />
Methode zur Klassifizierung von<br />
Produkteigenschaften. Wiesbaden: Gabler. 2000a.<br />
Sauerwein, E.; Bailom, F.; Matzler, K.; Hinterhuber,<br />
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Sauerwein, E.; Matzler, K.; Pechlaner, H. Factore<br />
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für Unternehmensführung. 2000b.<br />
Schienmann, B. Kontinuierliches<br />
Anforderungsmanagement, Prozesse - Techniken -<br />
Werkzeuge: Addison-Wesley Verlag. 2002.<br />
ISBN 3-8273-1787-8.<br />
Schuckel, S.; Dobbelstein, T. Die Kategorisierung der<br />
Kundenanforderungen mit Hilfe der PRC-Analyse -<br />
dargestellt am Beispiel einer Studie zum<br />
Gebrauchtwagenmarkt. Mitteilungen des Instituts<br />
für Handelsforschung an der Universität Köln<br />
Nr. 50, 5: S. 89-102. 1998.<br />
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Qualitätsmanagement in der Automobilindustrie:<br />
Fakultät Witschafts- und Sozialwissenschaften,<br />
Universität Dortmund. 2002.<br />
- 208 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
[<strong>SFB</strong><strong>696</strong> '07]<br />
[Shillito '95]<br />
[Stauss '96]<br />
[Ten Hompel '06a]<br />
[Ten Hompel '06b]<br />
[URL01]<br />
[URL02]<br />
[URL03]<br />
[URL04]<br />
<strong>SFB</strong><strong>696</strong>. Forderungsgerechte Auslegung von<br />
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Herausgeber: Crostack, H.-A., Ten Hompel, M.<br />
Nr. 2. Dortmund: Verlag Praxiswissen. 2007.<br />
Shillito. Advanced QFD: Linking Technology to<br />
Market and Company Needs. New York: Wiley Verlag.<br />
1995.<br />
Stauss, B.; Weinlich, B. Die sequentielle<br />
Ereignismethode - ein Instrument der<br />
prozessorientierten Messung von<br />
Dienstleistungsqualität, in: Der Markt. 1996.<br />
Ten Hompel, M.; Heidenblut, V. Taschenlexikon<br />
Logistik: Abkürzungen, Definitionen und<br />
Erläuterungen der wichtigsten Begriffe aus<br />
Materialfluss und Logistik. Dortmund: Springer<br />
Verlag. 2006a.<br />
Ten Hompel, M.; Jodin, D. Sortier- und<br />
Verteilsysteme: Grundlagen, Aufbau, Berechnung<br />
und Realisierung. Dortmund Springer Verlag. 2006b.<br />
URL01. Decision Lens, zuletzt abgerufen am:<br />
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URL02. Easy-mind, zuletzt abgerufen am:<br />
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URL03. Institut für Umweltplanung - Universität<br />
Hannover, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
http://www.laum.unihannover.de/ilr/lehre/Ptm/Ptm_BewNwa.htm.<br />
URL04. VM: Conjoint Analysis, zuletzt abgerufen am:<br />
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Jaramillo-Osuna, A.: Prioritizing Customer Needs at<br />
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QFD arena. (2004), zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
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Analyse, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
http://www.wikipedia.org.<br />
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URL08. Wikipedia Online Enzyklopädie, Kepner-<br />
Tregoe, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
http://www.wikipedia.org.<br />
[URL09]<br />
URL09. Wikipedia Online Enzyklopädie,<br />
Nutzwertanalyse, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
http://www.wikipedia.org.<br />
[URL10]<br />
URL10. Wikipedia Online Enzyklopädie, Return on<br />
Investment, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
http://www.wikipedia.org.<br />
[URL11] URL11. User Interface Engineering, zuletzt<br />
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http://www.uie.com/articles/kj_technique.<br />
[URL12]<br />
URL12. Wikipedia Online Enzyklopädie,<br />
Skalenniveau, zuletzt abgerufen am: 03.02.2008:<br />
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[VDI3590]<br />
VDI3590. Kommissioniersysteme - Grundlagen, Blatt<br />
1. Berlin: Beuth Verlag.<br />
- 210 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
[Weckenmann '99]<br />
[Wenzke '03]<br />
[Zangemeister '76]<br />
Weckenmann, A. Erfolgreiches<br />
Qualitätsmanagement durch bessere Integration von<br />
Kundenanforderungen. Tagungsband zur GQW-<br />
Tagung 1999, Erlangen.<br />
Wenzke, S. Flexible Gestaltung des<br />
Analyseprozesses technischer Probleme mit TRIZ-<br />
Werkzeugen. Wiesbaden: Dissertation DUV. 2003.<br />
Zangemeister, C. Nutzwertanalyse in der<br />
Systemtechnik. Eine Methodik zur<br />
multidimensionalen Bewertung und Auswahl von<br />
Projektalternativen. Zangemeister und Partner.<br />
München. 1976.<br />
- 211 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
7 Anhang<br />
7.1 Anforderungsgliederung<br />
A, B, C, D: Anforderungsklassifizierung (S2, S3.1, S3.2)<br />
E: Anforderungsklassifizierung (S1)<br />
R: Anforderungen der ROI-Bewertung (S1)<br />
A<br />
A1<br />
Räumlich-betriebliche Anforderungen<br />
Fördergutart<br />
A1.1 Die Anlage muss/ soll Stückgut fördern<br />
A1.2 Die Anlage muss/ soll Schüttgut fördern<br />
A2<br />
Die Anlage soll in der Förderfrequenz variabel sein<br />
A2.1 Die Anlage muss/ soll stetig fördern<br />
A2.2 Die Anlage muss/ soll unstetig fördern<br />
A3<br />
Installations- und Betriebsart<br />
A3.1 Die Anlage muss/ soll flurfrei installiert werden<br />
A3.2 Die Anlage muss/ soll flurfrei betrieben werden<br />
Restriktion zu A3.2<br />
A3.2.1<br />
Die Anlage muss/ soll unaufgeständert installiert und betrieben werden<br />
Antirestriktion zu A3.2<br />
A3.2.2<br />
A4<br />
Die Anlage muss/ soll schienenlos betrieben werden<br />
Variable Förderguteigenschaften<br />
A4.1 Die Anlage muss/ soll in den Abmessungen des Förderguts variabel sein<br />
A4.2 Die Anlage muss/ soll beim Gewicht des Förderguts variabel sein<br />
A5<br />
A6<br />
A7<br />
A8<br />
A9<br />
B<br />
B1<br />
B2<br />
B3<br />
B4<br />
B5<br />
Die Anlage muss/ soll in der Fördermenge variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll im Quelle-/ Senke-Verhältnis (Förderrichtung) variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll in der Streckenführung variabel sein<br />
Die Anlage muss/ soll (mit möglichst geringem Aufwand) erweiterbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll über eine Sortierfunktion verfügen<br />
Technische Anforderungen<br />
Die Anlage darf/ soll nicht (in hohem Maße) weitere Betriebsmittel benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen hohen Sicherungsaufwand benötigen<br />
Die Anlage darf/ soll keinen Raum für Zusatzaggregate beanspruchen<br />
Die Anlage muss/ soll bei laufendem Betrieb gewartet werden können<br />
Die Anlage muss/ soll behindertengerecht sein<br />
- 212 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
C<br />
C1<br />
C2<br />
C3<br />
D<br />
D1<br />
D2<br />
Produktionstechnische Anforderungen<br />
Die Anlage muss/ soll über Puffermöglichkeiten verfügen<br />
Die auf der Anlage verwendeten Ladungsträger müssen/ sollen wieder verwendbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll auf hohe Gewichte ausgelegt sein<br />
Informationsverarbeitungsanforderungen<br />
Die Anlage muss/ soll ein Datenverarbeitungssystem (DVS) aufweisen<br />
Spezifische Eigenschaften des DVS<br />
D2.1 Die Informationsübertragung im DVS muss/ soll kabellos erfolgen<br />
D2.2 Die Datenübertragungsrate im DVS muss/ soll (möglichst) hoch sein<br />
D2.3 Die Fehlerquote der Datenübertragung des DVS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
D2.4 Das DVS muss/ soll Daten weitergeben und verarbeiten können<br />
D2.5 Das Datenübertragungssystem muss/ soll dem Vorhandenen entsprechen<br />
D2.6<br />
D3<br />
D4<br />
Das Informationsverarbeitungssystem muss/ soll mit (möglichst) geringem Aufwand<br />
erweiterbar sein<br />
Die Anlage muss/ soll ein Identifikationssystem (IDS) aufweisen<br />
Spezifische Eigenschaften des IDS<br />
D4.1 Die Fehlerquote des IDS muss/ soll (möglichst) gering sein<br />
D4.2 Das IDS muss/ soll (möglichst) viele Daten enthalten können<br />
D4.3 Das IDS muss/ soll (möglichst) flexibel sein<br />
D5<br />
D6<br />
E<br />
E1<br />
Die Software muss/ soll integrierbar in vorhandene Systeme sein<br />
Warn- und Prüfsysteme müssen/ sollen integriert werden<br />
Betriebswirtschaftliche Anforderungen<br />
Finanzierungsart<br />
Alternativen:<br />
E1.1 Die Anlage muss/ soll gemietet werde können<br />
E1.2 Die Anlage muss/ soll gekauft werden können<br />
E1.3 Die Anlage muss/ soll geleast werden können<br />
E2<br />
Schichtbetrieb<br />
Alternativen:<br />
E2.1 Die Anlage muss/ soll im Einschichtbetrieb betrieben werden können<br />
E2.2 Die Anlage muss/ soll im Zweischichtbetrieb betrieben werden können<br />
E2.3 Die Anlage muss/ soll im Dreischichtbetrieb betrieben werden können<br />
E3<br />
R<br />
RZ<br />
R1<br />
Die Anlage muss/ soll sich schnell amortisieren<br />
ROI-Anforderungen<br />
Der Return on Investment der logistischen Anlage soll maximal sein<br />
Die Güte des Einsparpotentials soll möglichst hoch sein<br />
R1.1 Die Anlagenleistung soll möglichst hoch sein<br />
R1.1.1<br />
Die logistische Anlage soll über einen hohen Durchsatz verfügen<br />
- 213 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
R1.1.2<br />
R1.1.3<br />
R1.1.3.1<br />
R1.1.3.2<br />
R1.1.4<br />
Die logistische Anlage soll keine Beschädigungen am Fördergut verursachen<br />
Die logistische Anlage soll keine Ausfallzeiten aufweisen<br />
Die Bedienfehlerquote soll minimal bleiben<br />
Die logistische Anlage soll nicht häufig gewartet werden müssen<br />
Die logistischen Anlage soll keine Rüstzeiten erfordern<br />
R1.2 Die laufenden Kosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
R1.2.1<br />
R1.2.2<br />
R1.2.3<br />
R1.2.3.1<br />
R1.2.3.2<br />
R2<br />
Die Betriebskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Wartungskosten für die Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Gesamtpersonalkosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
Die Anzahl der Mitarbeiter für den laufenden Betrieb der logistischen Anlage soll möglichst<br />
gering sein<br />
Die Qualifikation der die logistische Anlage nutzenden Mitarbeiter soll möglichst gering sein<br />
Die Investitionskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
R2.1 Die Anschaffungskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
R2.2 Die Installationskosten der logistischen Anlage sollen möglichst gering sein<br />
R2.3 Die Schulungskosten sollen möglichst gering sein<br />
R2.3.1<br />
R2.3.2<br />
RA<br />
RA.<br />
RA2<br />
Der Schulungsaufwand für das die logistische Anlage nutzende Personal soll möglichst gering<br />
sein<br />
Der Schulungsaufwand für das Wartungspersonal für die logistische Anlage soll möglichst<br />
gering sein<br />
Automatisierungsgrad der logistischen Anlage<br />
Der Automatisierungsgrad der logistischen Anlage soll möglichst hoch sein<br />
Der Automatisierungsgrad der logistischen Anlage soll möglichst gering sein<br />
- 214 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>
<strong>Sonderforschungsbereich</strong> <strong>696</strong><br />
Bisher erschienene <strong>Technical</strong> <strong>Report</strong>s<br />
0801 Dorothee Wieczorek, Bernd Künne: Untersuchung des<br />
Auslegungskriteriums Tragrollenteilung bei Rollenförderern<br />
0802 Bernd Künne, Jan Eggert: Belastungsprofile eines intralogistischen<br />
Fördersystems auf der Basis von Nutzungsprofilen<br />
<strong>0901</strong> Robert Refflinghaus: Einsatz des Analytischen Hierarchie Prozesses<br />
zur Vorbereitung der kundenspezifischen Eingangsgrößen eines<br />
Quality Function Deployments<br />
Alle <strong>Technical</strong> <strong>Report</strong>s können im Internet unter<br />
http://www.sfb<strong>696</strong>.uni-dortmund.de/<br />
abgerufen werden. Für eine Druckversion wenden Sie<br />
sich bitte an die <strong>SFB</strong>-Geschäftsstelle<br />
e-mail: sekretariat@sfb-<strong>696</strong>.de<br />
- 215 - <strong>SFB</strong> <strong>696</strong>