가중 의사결정 매트릭스 계산기

가중 의사결정 매트릭스의 원리

가중 점수 모델 또는 퓨(Pugh) 방식 매트릭스라고도 하는 가중 의사결정 매트릭스는 판단을 산수로 바꿉니다. 각 기준은 얼마나 중요한지를 반영하는 가중치를 받습니다. 각 대안은 기준마다 점수를 받으며, 여기서는 1(나쁨)부터 10(매우 좋음)까지입니다. 대안의 가중 합계는 점수 × 가중치 ÷ 총가중치의 합이므로 결과도 점수와 같은 1–10 척도에 있습니다.

예: 비용(가중치 50%), 품질(30%), 납기 속도(20%)로 두 공급업체 중 하나를 고른다고 합시다. 공급업체 A는 8, 5, 7점입니다: 8 × 0.5 + 5 × 0.3 + 7 × 0.2 = 4.0 + 1.5 + 1.4 = 6.9. 공급업체 B는 6, 9, 8점입니다: 3.0 + 2.7 + 1.6 = 7.3. A가 확실히 더 저렴한데도 B가 0.4점, 약 5.8% 차이로 이깁니다. 품질에서 B의 우위가 비용에서 A의 우위보다 더 큰 가치를 갖기 때문입니다.

표는 같은 점수에 다른 가중치를 사용합니다. 비용 가중치가 50%와 60% 사이에서 승자가 바뀌며, 이 결정이 실제로 어떤 질문에 달려 있는지 정확히 알려 줍니다.

믿을 수 있는 결정 내리기

점수를 매기기 전에 가중치를 정하고, 여러 사람이 결정한다면 함께 합의하십시오. 나중에 가중치를 정하면 누군가 이미 선호하는 대안 쪽으로 숫자를 슬쩍 조정하기 너무 쉽습니다. 기준마다 2점, 5점, 9점이 무엇을 뜻하는지(예: 비용의 가격대) 정의해 두면 두 사람이 같은 대안을 평가할 때 비슷한 점수가 나옵니다.

작은 차이는 동점으로 보십시오. 한 점수에서 1점 차이는 일반적인 의견 차이 범위이므로 합계에서 소수점 몇 자리 차이는 강한 신호가 아닙니다. 합계가 비슷하다면 결과에 표시된 결정적 기준에 노력을 쏟으십시오. 그 한 가지에 대해 더 확실한 견적을 받거나, 시범 운영을 하거나, 추천인을 요청하십시오.

매트릭스는 빠진 기준을 구해 주지 못합니다. 한 대안이 법적 기준이나 예산 상한 같은 필수 요건을 충족하지 못한다면, 다른 기준이 상쇄할 수 있는 낮은 점수를 주지 말고 점수를 매기기 전에 제외하십시오.