Der Analytic Hierarchy Process bzw. Analytische Hierarchieprozess (AHP), auch Saaty-Methode, ist eine von dem Mathematiker Thomas L. Saaty entwickelte Methode, um Entscheidungsprozesse zu unterstützen.

Der Analytic Hierarchy Process ist eine Methode aus der präskriptiven Entscheidungstheorie zur Entscheidungshilfe ähnlich der Nutzwertanalyse, um komplexe Entscheidungen zu vereinfachen und rationaler zu treffen. Der AHP bildet ein systematisches Verfahren, um Entscheidungsprozesse zu strukturieren und zu lösen. Die Einsatzmöglichkeiten sind vielfältig.

Ziele des AHP sind:

• Entscheidungen in Teams zu unterstützen.
• Die gemeinsam tragbare Lösung zu finden und den dafür erforderlichen Zeitaufwand zu minimieren.
• Die Entscheidungsfindung und das Ergebnis nachvollziehbar zu machen.
• Eventuelle Inkonsistenzen in der Entscheidungsfindung aufzudecken.

Der AHP dient:

• Zur Überprüfung und Ergänzung von subjektiven „Bauch-Entscheidungen“.
• Zum Herausarbeiten von qualitativen Gewichtungsentscheidungen basierend auf vergleichenden Entscheidungen.
• Zur strukturierten und hierarchischen Darstellung einer End-Entscheidung durch einen Entscheidungsbaum.

Die Ergebnisse ermöglichen eine genauere Diskussion der Entscheidung.

Der Mathematiker Thomas Saaty hatte die Methode bereits 1980 theoretisch entwickelt und veröffentlicht. Siehe Literaturquellen bei den Weblinks. Zum praktischen Einsatz kam die Methode aber erst in den 1990er Jahren. Popularität gewann der AHP vor allem in Nordamerika, in Skandinavien und in den fernöstlichen Ländern. Im deutschen Sprachraum fand der AHP bisher vor allem in Österreich und in der Schweiz Beachtung.

Definition

Der AHP ist „hierarchisch“, da Kriterien, die zur Lösung eines Problems herangezogen werden, stets in eine hierarchische Struktur gebracht werden. Die Bezeichnungen für diese Kriterien lauten je nach Bedarf Merkmale, Attribute, Alternativen oder ähnlich. Elemente einer Hierarchie können in Gruppen eingeteilt werden, wobei jede Gruppe nur jeweils eine andere („höhere“) Gruppe von Hierarchieelementen beeinflusst und nur von einer anderen („niedrigeren“) beeinflusst wird.

Als „analytisch“ wird der AHP bezeichnet, weil er geeignet ist, eine Problemkonstellation in all ihren Abhängigkeiten umfassend zu analysieren.

Er wird „Prozess“ genannt, weil er einen prozessualen Ablauf vorgibt, wie Entscheidungen strukturiert und analysiert werden. Dieser Ablauf ist im Prinzip immer gleich bleibend, wodurch der AHP bei mehrfachem Einsatz zu einem leicht einsetzbaren, einer Routinehandlung gleichkommenden Entscheidungswerkzeug wird.

Kontext

Den Einsatz quantitativer Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung in der Betriebswirtschaftslehre bezeichnet man als Operations Research (OR); Operations Research ist geprägt durch die Zusammenarbeit von angewandter Mathematik, Wirtschaftswissenschaften und Informatik. (siehe auch Wirtschaftsinformatik)

Modelle und Methoden zur Entscheidungsunterstützung sind Forschungsgegenstand der Entscheidungstheorie. Diese ist in der angewandten Wahrscheinlichkeitstheorie ein Zweig zur Evaluation der Konsequenzen von Entscheidungen; sie wird vielfach als betriebswirtschaftliches Instrument genutzt.

Betriebswirtschaftslehre und andere Sozialwissenschaften beschäftigen sich unter anderem damit, wie Entscheidungen in Organisationen getroffen werden. In Unternehmen liefert die Abteilung Controlling oft Daten, Modelle und Methoden zum Planen und Entscheiden (siehe auch Entscheidungsunterstützungssystem (engl. Decision Support System), statistisches Informationssystem).

Dank gewachsener EDV-Möglichkeiten kann man heute kostengünstiger und schneller als früher aus großen Datenbeständen bestimmte Zusammenhänge (Korrelationen) ermitteln (siehe auch Data-Mining, Data-Warehouse).

Praktischer Ablauf und Methodik

Der Entscheidungsablauf gliedert sich verkürzt dargestellt in drei Phasen. Die mathematisch-wissenschaftlichen Zusammenhänge des AHP werden im Folgenden nicht näher behandelt.

Softwareunterstützung

Das Verfahren kann grundsätzlich auch in einem Tabellenkalkulationsprogramm abgebildet werden. Eine entsprechende Anleitung findet sich bei den Weblinks. Allerdings sind die mathematischen Grundlagen des AHP wesentlich komplexer und damit deutlich zeitaufwendiger zu programmieren als z. B. bei der Nutzwertanalyse. Speziell die hierarchische Variante und ihre Inkonsistenzfaktoren oder auch aus dem AHP ableitenden Auswerteszenarien wie z. B. die Stabilitäts- bzw. Sensitivitätsanalyse lassen sich mit einfachen Hilfsmittel nur schwierig darstellen. Ebenso schwierig ist die Darstellung vielfältiger Bewertungen innerhalb von Abstimmungsprozessen in Teams. Dafür bedarf es in der Regel auf den AHP speziell hin programmierter Softwareunterstützung.

Vergleich mit der Nutzwertanalyse und Kritik

Der Analytic Hierarchy Process ist im Vergleich zur Nutzwertanalyse (NWA) mathematisch anspruchsvoller. Bei Anwendung der NWA genügen zur Berechnung Stift und Papier. Deshalb wurde die NWA schon zu Zeiten eingesetzt, als es noch keine EDV gab. Die Methode des AHP basiert mathematisch auf einer Kette von Matrizen-Multiplikationen. Diese benötigten natürlich Rechenleistung, die dem AHP in der Praxis eigentlich erst ab 1990 erfolgreich zur Verfügung stand.

Die NWA ist ein additives Näherungsverfahren und verwendet nur die Grundrechenarten. Bei der NWA wird im Gegensatz zum AHP das Kriterien-Ranking nicht durch paarweisen Vergleich ermittelt (nicht „jedes Kriterium mit jedem anderen Kriterium“). Stattdessen trägt der Entscheider seinen prozentualen Schätzwert direkt in die Ranking-Tabelle manuell ein. Auch Alternativen-Ranking wird bei der NWA ohne paarweisen Vergleich ermittelt. Die „Methodik“ der NWA reduziert sich also darauf, dass die Summe aller Gewichtsfaktoren nicht mehr als 100 Prozent ergeben darf. Der AHP dagegen „zwingt“ zum paarweisen Vergleich auch bei den Alternativen.

Abgesehen von der breiteren Bewertungsskala überprüft der AHP im Gegensatz zur NWA auch Logik und Qualität einer Entscheidung. Aus den nicht vermeidbaren Widersprüchen (siehe Widerspruchsfreiheit) aller paarweisen Vergleiche bzw. deren subjektiven Bewertungen wird durch eine quasi unnötige Überbestimmung der sogenannte Inkonsistenzfaktor und die Stabilität des Rankings aller Alternativen ermittelt.

Die Schärfe der klassischen AHP-Methode ist zugleich aber auch ihre Schwäche. Denn man benötigt mehr Zeit für die Bewertung wirklich aller Vergleiche. Es sei denn, man wendet alternativ eine verkürzte Bewertungsmethode (siehe Heuristik) des AHP an („ein Kriterium mit jedem anderen Kriterium“), sobald der Entscheider z. B. aus einer Vielzahl von Alternativen die „Spreu vom Weizen“ trennen muss. Aber dann lassen sich mangels Überbestimmung natürlich Inkonsistenz und Stabilität nicht mehr ermitteln.

Neuere Anwendungen versuchen die Problematik der Vielzahl von zu bewertenden Paarvergleiche durch unterschiedliche Verfahren zu reduzieren. Der Adaptive-AHP bemüht sich, die Zahl der Paarvergleiche deutlich zu reduzieren, ohne die Güte des Ergebnisses zu tangieren.

Eine weitere Schwäche des AHP ist das sogenannte Rank Reversal. Ist nach der vollständigen Bewertung die Reihenfolge der Alternativen beispielsweise a < b < c, so kann durch das Hinzufügen einer weiteren Alternative die Reihenfolge gedreht werden, und als Ergebnis d < b < a < c gelten. Diese Veränderung der Reihenfolge wird von den meisten Kritikern als nicht logisch bezeichnet. Wenn zuvor die Alternative B besser war als A, warum sollte sie nach Hinzufügen einer weiteren Alternative D schlechter als A sein? Dies ist eine Verletzung des IIA-Kriteriums (Independence of Irrelevant Alternatives).

Die Verletzung des IIA-Kriteriums tritt auf, wenn die neue Alternative in bestimmten Kriterien extrem gut, in anderen extrem schlecht ist. Vermeiden lässt sich das Rank Reversal, wenn man von Anfang an zwei fiktive „Extrem-Alternativen“" einschließt, die in allen Kriterien jeweils sehr gut bzw. sehr schlecht abschneiden. Die Gegner dieser Kritik erklären das Phänomen oft mit folgendem Beispiel: „Eine Frau geht in das einzige Hutgeschäft in einem Ort. Der Verkäufer zeigt ihr Hut A und Hut B. Der Frau gefällt zunächst Hut A am besten, doch der Verkäufer zeigt ihr nach kurzer Zeit noch einen Hut C, der so aussieht wie Hut A. Darauf hin entscheidet sich die Frau doch für Hut B, da sie nicht möchte, dass eine weitere Frau mit dem gleichen Hut in dem Ort herumläuft.“ Dieses Beispiel ist insofern jedoch schlecht gewählt, da damit zum Beispiel nicht gewährleistet werden kann, dass die Einzigartigkeit des Hutes bereits eine Rolle gespielt hatte, als die Frau nur A oder B zur Auswahl hatte.

Siehe auch

• Analytic Network Process (ANP)
• Nutzwertanalyse
• Kepner-Tregoe
• Conjoint-Analyse
• TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)

Literatur

• Thomas L. Saaty: Multicriteria decision making - the analytic hierarchy process. Planning, priority setting, resource allocation. 2. Auflage. RWS Publishing, Pittsburgh 1990, ISBN 0-9620317-2-0. 
• Thomas L. Saaty: Decision Making for Leaders – The Analytic Hierarchy Process for Decisions in a Complex World. 3. Auflage. RWS Publishing, Pittsburgh 2001, ISBN 0-9620317-8-X. 
• Holger Lütters: Online-Marktforschung: Eine Positionsbestimmung im Methodenkanon der Marktforschung unter Einsatz eines webbasierten Analytic Hierarchy Process (webAHP). Wiesbaden 2004, ISBN 3-8244-8201-0. 
• Holger Lütters: Analytic Hierarchy Process (AHP) in der Marktforschung. 2008 (marktforschung.de). 
• Holger Lütters, Jörg Staudacher: Strategische Kontrolle mit dem Analytic Hierarchy Process. Erschienen in Marketing Review St. Gallen. 2008, doi:10.1007/s11621-008-0025-y. 

Weblinks

• MSDN Magazine The Analytic Hierarchy Process: Test Run
• Methodischer Vergleich mit der Nutzwertanalyse

Einzelnachweise

1. ↑ Gesellschaft für Operations Research: Operations Research (Memento des Originals vom 20. August 2011 im Internet Archive)  Info: Der Archivlink wurde automatisch eingesetzt und noch nicht geprüft. Bitte prüfe Original- und Archivlink gemäß Anleitung und entferne dann diesen Hinweis.@1@2Vorlage:Webachiv/IABot/gor.uni-paderborn.de.
2. ↑ Thomas L. Saaty: How to make a decision: The Analytic Hierarchy Process. Hrsg.: European Journal of Operational Research 48. North-Holland 1990, S. 18 (sciencedirect.com).