Калибровка переменных состояния относительно сценариев (первый прямой процесс)

Значения для обобщенной шкалы получаются, если просуммировать произведения весов переменных состояния на значения переменных состояния. Итак, имеем

(0,299) • (5,74) + (0,554) • (4,84) + (0,106) • (3,78)+ (0,051) • (-4,82) = 4,49.

Обратный процесс планирования:

желаемое будущее предприятия АО "Волжанин" и его отношений с торговцами

Обратный процесс — нормативная ветвь метода анализа иерархий, так как в нем идентифицируются политики, которые могут привести к сходимости вероятного и желаемого будущего компании. Кроме идентификации наилучших политик, к которым следует стремиться, в обратном процессе выявляются различные проблемы, могущие возникнуть при осуществлении различных программ выхода на рынок. Обратный процесс имеет следующие уровни (рис. 3.9): уровень 1 — фокус желаемого будущего; уровень 2 — желаемые сценарии будущего; уровень 3 — проблемы и возможности, возникающие при реализации будущего; уровень 4 — акторы, которые контролируют эти проблемы и возможности; уровень 5 — цели (или политики) отдельного актора, стремящегося влиять на других акторов. Получив приоритеты этого процесса, можно выбрать политики с наибольшими приоритетами и присоединитьих к политикам акторов во втором прямом процессе, чтобы проверить их эффективность по отношению к логическому будущему. В этом случае определение приоритетов осуществляется из этой точки вниз по иерархии.

При проведении обратного процесса специалисты по планированию выбрали для АО "Волжанин" гибкую бесфактурную систему как желательный сценарий, т.е. тот же самый исследовательский сценарий, который представлялся наиболее вероятным будущим при первом прямом процессе. При условии, что вероятное и желаемое будущее методов завоевания рынка совпадают, по мнению специалистов по планированию, имеется большая вероятность, что политики, идентифицированные при обратном процессе, дадут определенную сходимость вероятного и желаемого будущего. Основной заботой специалистов по планированию будет установление того, насколько более сильная сходимость будет получена после добавления этих политик. Для измерения сходимости планировщики должны вернуться к прямому процессу для второй итерации, на этот раз принимая во внимание политики, определенные при обратном процессе.