This paper describes the potential benefit of decision analysis, a process helping decision makers to gain a deeper understanding of their complex issues they face. Especially in the world of corporate business many decisions are complicated and need to consider a wide range of criteria and issues. Multiple Attribute Value Analysis (MAVA) addresses the issues of problem structuring as a useful support for decision making in practice, and for this purpose I will use V.I.S.A1 software to document and structure the decision making process. This paper is divided into three chapters/tasks.
• Chapter 1: Reports on an investigation into ADMECO’s strategic decision making process
• Chapter 2: Reflections on the use of Multiple Attribute Value Theory (MAVT)
• Chapter 3: A descriptive analysis of a case study: Giving up the smoke: A major institution investigates alternatives to being sited in the city
Inhaltsverzeichnis
1.0 Strategic Decision Making Process at ADMECO AG
1.1 Problem Description/Objectives
1.2 Distribution
1.3 Assessment Method with MAVA
1.4 Alternatives
1.5 Criteria
1.6 Scoring
1.7 Weighting
1.8 Sensitivity Analysis
1.9 Recommendation; Course of Action
2.0 Reflection on the use of MAVT
2.1 Comments/Discussions on the Process of analysis
2.2 Alternatives the “Even Swaps” Method Comments
2.2.1 Making an Even Swap
2.3 Lessons Learnt
3.0 Case Study Review
3.1 Case Study Background
3.2 Discussions & Comments
3.3 Conclusion
Zielsetzung und thematische Schwerpunkte
Die Arbeit verfolgt das Ziel, den Nutzen von Entscheidungsanalysen zur Strukturierung komplexer geschäftlicher Fragestellungen zu verdeutlichen. Anhand der Analyse des strategischen Entscheidungsprozesses bei der ADMECO AG und einer Fallstudienprüfung wird untersucht, wie methodische Ansätze wie die Multi Attribute Value Analysis (MAVA) Entscheidungsträgern helfen können, fundiertere und nachvollziehbare Entscheidungen zu treffen.
- Anwendung der Multi Attribute Value Analysis (MAVA) zur Entscheidungsunterstützung.
- Strukturierung von Entscheidungsproblemen durch Wertebäume und Kriterienhierarchien.
- Einsatz von Softwaretools (V.I.S.A., Hiview) zur Visualisierung und Sensitivitätsanalyse.
- Vergleich und Reflexion alternativer Entscheidungsmethoden, insbesondere der „Even Swaps“-Methode.
Auszug aus dem Buch
1.4 Alternatives
In order to make complex choice manageable we applied non-compensatory strategies such as elimination by aspects (EBA), described by Tversky (1972iii), to identify the most important criteria in the process. For ADMECO, key factors related to whether or not the company faced a competing product line and had national coast to coast sales coverage were weighted upon.
In this way, we were initially able to narrow down the 1,200 possibilities to 736; in a further step, by taking the level of sales coverage and service into consideration, we were left with 5 principal choices.
The table below summarises these 5 companies/networks we will examine further.
By applying the non-compensatory strategies, I could see how both EBA and Satisficing (Simon, 1979iv) work in practice; other decision strategies such as conjunctive, disjunctive and lexicographic were not considered.
Zusammenfassung der Kapitel
1.0 Strategic Decision Making Process at ADMECO AG: Dieses Kapitel untersucht den Prozess der Vertriebspartnersuche für ADMECO in den USA mittels MAVA und definiert hierfür relevante Kriterien, Gewichtungen sowie Alternativen.
2.0 Reflection on the use of MAVT: Hier reflektiert der Autor über die Anwendung der Multi Attribute Value Theory, diskutiert die Herausforderungen bei der Kriterienidentifikation und vergleicht MAVT mit der „Even Swaps“-Methode.
3.0 Case Study Review: Dieses Kapitel analysiert eine externe Fallstudie des Bank of England Registrar’s Department zur Standortverlagerung und prüft, wie komplexe Entscheidungen durch hierarchische Modellierung strukturiert werden können.
Schlüsselwörter
Entscheidungsanalyse, MAVA, MAVT, ADMECO AG, Vertriebsstrategie, Entscheidungskriterien, Sensitivitätsanalyse, V.I.S.A. Software, Even Swaps, Fallstudie, Standortverlagerung, MCDA, Problemlösung, Managemententscheidung, Unternehmensführung.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit befasst sich mit der Anwendung wissenschaftlicher Methoden zur Unterstützung strategischer Entscheidungsprozesse in Unternehmen, insbesondere durch den Einsatz von Entscheidungsanalysetechniken.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die Schwerpunkte liegen auf der Strukturierung komplexer Entscheidungsprobleme, der Gewichtung von Attributen, der Bewertung von Alternativen und der Reflexion über die Anwendbarkeit verschiedener Entscheidungsmodelle.
Was ist das primäre Ziel der Untersuchung?
Das Ziel ist es, aufzuzeigen, wie MAVA-Modelle und ergänzende Methoden wie „Even Swaps“ Managern helfen können, komplexe Sachverhalte besser zu verstehen und transparentere, begründete Entscheidungen zu treffen.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Der Autor nutzt vorrangig die Multi Attribute Value Analysis (MAVA) sowie komplementäre Ansätze wie „Elimination by Aspects“ (EBA), Satisficing und die „Even Swaps“-Methode zur Entscheidungsfindung.
Was wird im Hauptteil behandelt?
Im Hauptteil wird der reale Fall der ADMECO AG zur Auswahl eines Vertriebspartners detailliert modelliert sowie eine externe Fallstudie zur Standortverlagerung einer Behörde einer kritischen Analyse unterzogen.
Welche Software wird für die Analyse eingesetzt?
Zur Visualisierung und Strukturierung der Entscheidungsprozesse und Wertebäume kommen die Softwareanwendungen V.I.S.A. sowie Hiview zum Einsatz.
Welche Rolle spielt die Sensitivitätsanalyse im ADMECO-Fall?
Die Sensitivitätsanalyse dient dazu, die Robustheit des gewählten Ergebnisses zu prüfen, indem sie zeigt, wie stabil das Ranking der Alternativen gegenüber Änderungen der Annahmen bleibt.
Warum wird im Kapitel 2.2 die „Even Swaps“-Methode als Alternative diskutiert?
Sie wird als praktischer, rationaler Ansatz hervorgehoben, der durch einfaches Eliminieren dominierter Alternativen und gezielte Kompensationsvorgänge direkt zu einer klaren Entscheidung führen kann.
Was ist das Fazit zur praktischen Anwendung der Modelle?
Der Autor schlussfolgert, dass Modelle zwar den Prozess unterstützen, strukturieren und nachvollziehbar machen, die letztendliche Entscheidung jedoch immer von Menschen unter Berücksichtigung qualitativer Faktoren getroffen werden muss.
- Citation du texte
- MBA Andreas Keller (Auteur), 2003, Strategic Decision Making - A Case Study Review, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/178452
