5.1 Экспертный метод расчета коэффициентов весомости

Вычисление коэффициентов весомости происходит на основе дерева показателей качества. При нормировании значений групповых ненормированных коэффициентов весомости обеспечивалось равенство 1 суммы значений групповых коэффициентов , определяемых только в пределах каждой отдельной группы параметров качества. Для вычисления значений комплексного показателя качества необходимо иметь ярусные коэффициенты весомости , сумма значений которых будет равна единице не в пределах группы, а в пределах каждого яруса, т.е. стоит задача групповые значения весомости преобразовать в ярусные.

На первом ярусе .

Вычисление значений коэффициентов весомости производиться на дереве от нулевого уровня к последнему - ому уровню.

5.2 Сокращение количества учитываемых коэффициентов весомости

Сложность работы с большим количеством показателей качества ставит задачу снижения учитываемых показателей качества. Эта работа идет по двум направлениям: объединения тождественных показателей и исключение маловажных.

Объединение тождественных показателей качества производят для сложных технических объектов, когда в разные группы включают одноименные показатели качества. Наибольшее распространение получил метод снижения показателей качества за счет сокращения маловажных.

Метод сокращения маловажных показателей представлен в таблице 5.3. Показатели качества располагаются ранжировано в порядке убывания значения ярусного коэффициента весомости.

В основе этого метода лежит аксиома, что все расчеты по определению коэффициентов весомости ведутся с относительной погрешностью ε, которая для семи экспертов равна ε =0,15. Из учета исключаются показатели, сумма ярусных коэффициентов весомости которых не превышает значения погрешности экспертных оценок для данного числа экспертов.

Т.е. .

Нельзя исключать показатели назначения, надежности и критические показатели.

Таблица 5.3 – Исключение малозначимых показателей

№ показателя качества по дереву	Ярусный коэффициент весомости, αi	Критический показатель
1	2	3
23	0,0535
55	0,0521
54	0,0489
62	0,039	+
63	0,0378	+
61	0,0375	+
53	0,0373
52	0,037
56	0,0365
51	0,029
57	0,0282
58	0,0202
59	0,0199

Продолжение таблицы 5.3

1	2	3
60	0,018
7	0,017	+
8	0,017	+
11	0,0169	+
50	0,0167
49	0,0166
45	0,0166
9	0,0166	+
10	0,0162	+
44	0,016
48	0,0157
46	0,0155
47	0,0155
32	0,0148
31	0,0144
42	0,0144
16	0,0143	+
17	0,0141	+
41	0,014
18	0,0138	+
43	0,0137
19	0,0137	+
40	0,0132
20	0,0095	+
21	0,0095	+
22	0,0092	+
25	0,0076
30	0,0075
26	0,0074
27	0,0073
24	0,0072
29	0,0071
28	0,007
12	0,0069	+
14	0,0067	+
15	0,0067	+
13	0,0065	+
1	0,006	+
4	0,0058	+

Продолжение таблицы 5.3

1	2	3
5	0,0058	+
6	0,0057	+
3	0,0055	+
2	0,0054	+
34	0,0042
33	0,0041
35	0,004
37	0,004
39	0,004
36	0,0039
38	0,0039

Сумма исключенных ярусных коэффициентов весомости равна 0,1489, что удовлетворяет условие .

Таким образом, исключаем следующие коэффициенты: степень освещенности холодильной камеры, уровень шума, информационность объектов управления, цвет, уровень соответствия холодильника силовым возможностям человека, алюминий, медь, железо, пластмасса, резина, стекло, серебро, угол открывания двери, высота холодильника, ширина холодильника, глубина холодильника, размер ручки, расположение ручки, расположение морозильного отделения.

В таблице 5.4 представим оставшиеся показатели качества и их ярусные коэффициенты весомости.

Таблица 5.4 – Неисключенные коэффициенты весомости

№ показателя качества по дереву	Ярусный коэффициент весомости, αi
1	2
23	0,0535
55	0,0521
54	0,0489
62	0,039
63	0,0378
61	0,0375
53	0,0373
52	0,037
56	0,0365
51	0,029
57	0,0282

Продолжение таблицы 5.3

1	2
60	0,018
7	0,017
8	0,017
11	0,0169
50	0,0167
49	0,0166
45	0,0166
9	0,0166
10	0,0162
44	0,016
48	0,0157
46	0,0155
47	0,0155
32	0,0148
16	0,0143
17	0,0141
18	0,0138
19	0,0137
20	0,0095
21	0,0095
22	0,0092
12	0,0069
14	0,0067
15	0,0067
13	0,0065
1	0,006
4	0,0058
5	0,0058
6	0,0057
3	0,0055
2	0,0054

Далее для всех не исключенных показателей вычисляем откорректированные значения коэффициентов весомости по формуле (5.1).

( 5.1)

Т.е.