Projektmanagement-Glossar
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Analytischer Hierarchieprozess
English
Abkürzungen
Der Analytische Hierarchieprozess (AHP) beschreibt die Entscheidungsfindung zwischen alternativen Lösungen anhand eines Kriterienkatalogs. Kernbestandteil ist ein mathematischer Algorithmus, den Dr. Thomas L. Saaty ab 1970 entwickelte und ab Mitte der 1980er Jahre kommerziell mit seinem Programm "Expert Choice" vermarktet.
Analytischer Hierarchieprozess
English
Abkürzungen
Der Analytische Hierarchieprozess (AHP) beschreibt die Entscheidungsfindung zwischen alternativen Lösungen anhand eines Kriterienkatalogs. Kernbestandteil ist ein mathematischer Algorithmus, den Dr. Thomas L. Saaty ab 1970 entwickelte und ab Mitte der 1980er Jahre kommerziell mit seinem Programm "Expert Choice" vermarktet.
Der AHP ist präziser und wesentlich mächtiger als die Nutzwertanalyse, dafür auch entsprechend aufwändiger. Zwar sind die für seinen Algorithmus erforderlichen Matrix- und Vektorberechnungen mit Hilfe elektronischer Datenverarbeitung kein Hinderungsgrund mehr für seinen Einsatz, aber die Erstellung der benötigten Datengrundlage ist ebenfalls wesentlich aufwändiger als bei der Nutzwertanalyse.
Grundprinzip des AHP ist der jeweils paarweise Vergleich aller Kriterien und der Alternativen hinsichtlich jedes einzelnen Kriteriums. Die Zahl der notwendigen Vergleiche wächst also mit dem Produkt aus Kriterienzahl und Quadrat der Alternativen an.
Der AHP ist in folgenden Punkten der Nutzwertanalyse überlegen:
- Er kann die Konsistenz der Einzelvergleiche überprüfen (Aufdeckung von Zirkelbewertungen).
- Er erzwingt einen bewussten, dokumentierten Bewertungsprozess.
- Er differenziert präziser mit höherer Trennschärfe zwischen den Alternativen.
- Er beherrscht komplexe, hierarchisch voneinander abhängige Entscheidungsvorgänge
Der AHP sollte deshalb für reale Entscheidungen stets in Kombination mit anderen Entscheidungsfindungsmethoden eingesetzt werden. Die Vorauswahl nach Ausschließungskriterien (k.o.-Kriterien) und Mindestanforderungen (Muss-Kriterien) sowie Umfeldanalysen (Stakeholder-Einflüsse) schaffen in der Regel erst die Voraussetzungen zum sinnvollen Einsatz von Entscheidungsalgorithmen.
