ピューマトリックス

この記事では、ピュー行列とは何か、またその用途について説明します。したがって、ピュー行列の作成方法、解決された演習、さらにピュー行列の長所と短所が何かを知ることができます。

ピュー行列とは何ですか?

ピュー行列は、数値的手法を使用して決定できる意思決定ツールです。したがって、ピュー行列は、さまざまな基準に従っていくつかのオプションが数値的に評価される行列であり、そのおかげで、どのオプションがより優れているかを決定することができます。

Pugh マトリックスは、現在の状況に対するさまざまな代替案を評価するために使用されます。たとえば、ある企業は、現在使用しているプロセスに代わる 5 つのプロセスがあり、これらのプロセスの 1 つが優れているかどうかを知りたいと考えています。

また、商品化できる製品が 1 つしかない場合、1 つの解決策に対して十分な資金しかない場合、または最適な代替案を決定する必要があり、複数の基準に基づいて決定される場合など、解決策が 1 つしかない場合にも使用されます。

特に、ピュー行列は、ピュー法やピュー分析などの別名でも知られています。

ピュー マトリックスは、当時グラスゴーのストラスクライド大学でデザイン学部を率いていた英国人教授、スチュアート ピュー (1929 ～ 1993 年) によって開発されました。

ピュー行列の作り方

Pugh 行列を作成するために従う必要がある手順は次のとおりです。

1. すべての選択肢を確立する: ピュー行列を作成するには、まず、選択できるすべてのオプションを明確にする必要があります。各オプションはピュー行列の行になります。
2. 基準を定義する– 次に、各選択肢を評価するために使用される基準を指定する必要があります。各基準はピュー行列の列になります。
3. 参照オプションを選択します。ピュー行列を作成するには、他のすべてのオプションと比較できる参照状況が必要です。通常、このオプションは現在の状況に対応します。
4. 定義された基準に従って各オプションを評価します。 基準ごとに、各オプションが基準状態よりも優れているか、等しいか、または劣っているかを評価する必要があります。オプションがより良いか、同じか、より悪いかに応じて、対応するボックスにそれぞれ +1、0、または -1 を追加する必要があります。
5. すべての評価を合計: 各選択肢に対して受け取ったすべての評価を合計します。代替案がマイナスの結果をもたらす可能性があります。
6. 最適な選択肢を選択する: 合計スコアが高い選択肢を選択する必要があります。

注:各基準に重みを追加して、各基準に異なる関連性を与えることもできます。したがって、基準の重みが大きいほど、その基準はより重要になります。

ピュー行列の例

ピュー行列の定義とその実行方法に関する理論を見た後、概念を完全に理解するために具体的な例を見ていきます。

• ある企業は、現在の原材料サプライヤーに完全に満足していないため、サプライヤーを変更する必要があるかどうかを調査したいと考えています。このために、彼らはピュー行列を作成することにしました。

同社は、現在のサプライヤーに代わる可能性のある 3 つのサプライヤーを検討しています。これらをサプライヤー A、サプライヤー B、およびサプライヤー C と呼びます。

可能性:

• サプライヤーA
• サプライヤーB
• サプライヤーC

一方、さまざまなオプションを評価するために使用される基準は次のとおりです。

基準：

• ユニットあたりのコスト
• 在庫状況
• 他国でも配信の可能性あり
• 製品の品質
• 支払い期限

したがって、各基準に従って、可能性のある各サプライヤーと現在のサプライヤーを比較するピュー マトリックスが作成されました。

Pugh マトリックスを実行した後、考慮されたすべてのサプライヤーの中で最も優れたサプライヤーはサプライヤー C であることがわかります。これは、サプライヤー C が 0 より大きいスコアを取得し、さらに、分析した他のサプライヤーよりも高いスコアを取得したためです。

結論として、ピュー マトリックスによれば、企業はサプライヤーを変更することを決定し、サプライヤーをサプライヤー C にする必要があります。

ピュー行列の長所と短所

アドバンテージ：

• ピュー行列は、理解して実行するのが非常に簡単です。
• 考えられる代替案と現在の状況を比較できます。
• これはチームとして実行できるため、複数の人が意思決定プロセスに参加できます。
• さまざまな選択肢を定量的に評価しようとするため、意思決定者の偏見が軽減されます。

短所:

• それぞれの選択肢を現在の状況と照らし合わせて評価することによって、その選択肢がより良いか、より悪いか、または同じかどうかを結論付けることしかできませんが、それがどれだけ良いか悪いかを知ることはできません。
• ほとんどのオプション スコアはデータではなく推定に基づいています。
• 基準のリストは任意であるため、それが完全であるかどうか、または重要な基準が欠落しているかどうかを知る方法はありません。