Strokovni-: razprave Izbira optimalnih odločitev pri upravljanju s proizvodnim sistemom ob upoštevanju javnega mnenja Lidija Zadri ik Stirn. Leon Oblak Univerza v Ljubljani, Biotehniška Jakuiteta E pošta: lidija.zadnik@uni-tj.si, leon.oblak@uni-Jj.si Povzetek V prispevku predstavljamo model in metodologijo za iskanje optimalnih odločitev pri upravljanju s proizvodnim sistemom, ki morajo biti ekonomsko upravičene, ekološko neoporečne in hkrati sprejemljive za javnost. Izhajamo iz dejstva, da poznamo ekonomsko, ekološko in tehnološko podprte možne odločitve pri gospodarjenju s proizvodnim sistemom. Te odločitve predstavimo javnosti v obliki konceptov odločitev. Javnost v svojih odgovorih določi vrstni red odločitev glede na svoje preference in koristi, ki jih vidi kot rezultat predlaganih odločitev. Ocene javnosti ovrednotimo z. uporabo conjoint analize. Dobljene vrednosti nato uporabimo skupaj z ekonomskimi in ekološkimi vrednostmi odločitev v večkriterijskem modelu odločanja, ki nam da optimalno odločitev za upravljanje s proizvodnim sistemom glede na ekonomske, ekološke, tehnološke in socialne kriterije. Abstract The article presents a model and methodology of searching for optimal decisions in a production system management which should be economically justified, environmentally harmless and acceptable to the public at the same time. We start from Hie fact that the possible production system management decisions supported by appropriate economic, ecological and technological considerations are known to l/s. 7iiese decisions are then presented to the public in the form of decision concepts. The public responds by determining the order of such decisions based on their preferences and benefits which they see as a result of the decisions proposed. The assessments on the part of the public are evaluated by means of conjoint analysis. The values obtained are then used together with economic and ecological values of decisions in a multi-criteria decision model which yields an optimal production system management solution with regard to economic, ecological, technological and social criteria. 1. UVOD Okolje dobiva povsod v razvitem svetu Čedalje večji pomen. Javnost se vedno bolj zavzema za zdravo okolje, saj spoznava, da je le-to nujni pogoj za obstoj in razvoj človeka in družbe. Ohranitev in varovanje okolja, ter z njima povezano sprejemanje odločitev pri upravljanju s proizvodnimi sistemi, ki so ekološko neoporečne, sta največja izziva, ki si ju je svet zadal za naslednje desetletje. F.kološki problemi so tako kompleksni, da jih je potrebno reševati sistematično. Sistematičnega okoljevarstvenega vodenja proizvodnega sistema ni mogoče uresničiti čez noč, temveč zahteva ciljno, postopno in vztrajno delovanje. Za uresničitev ciljev okolju prijaznega gospodarskega razvoja potrebujemo dinamične, prilagodljive in rentabilne proizvodne sisteme, to je podjetja, ki so se pripravljena spopasti z ekološkimi izzivi. Vse dokler je biio izkoriščanje posameznih sestavin okolja brezplačno, je prevladovalo mnenje, da je vlaganje v ekologijo le dodaten, nepotreben strošek. Pritisk ekološko ozaveščene javnosti pa je v zadnjih letih povzročil, da je okolju prijazen način mišljenja začel prodirati tudi tja, kjer se je sprva zdeio, da ima največ nasprotnikov - v gospodarstvo, v proizvodne sisteme. Če je bilo upoštevanje varstva okolja pri proizvodnji posameznega izdelka še včeraj le nekaj postranskega, 1999 - številka 3- letnik VII i iporabt uA NFORM AT IKA Strokovni-: razprave pa je danes postalo pomemben prodajni argument, že jutri pa bo temeljni pogoj, da bo izdelek sploh mogoče prodajati. Podjetje mora dobrn poznati svoj ekonomsko-ekološki položaj, to je stanje, v katerem se nahaja, da si lahko postavi cilje, ki bodo zadovoljili tako nastajajoče ostre ekonomske pogoje kot tudi vse močnejše ekološke zahteve. Za vse to mora zgraditi dober informacijski sistem. Ta sistem prevzame oskrbo z nujnimi ekološkimi podatki, pripravlja postopke analize in podpira metode planiranja in vodenja proizvodnega sistema. Tako organiziran informacijski sistem pa ne sme biti samostojen inštrument, ampak mora biti sestavni element skupnega informacijskega, organizacijskega in komunikacijskega sistema. Za uspešno delovanje informacijskega sistema pa so najpomembnejše informacije, in sicer njihova vsebina, količina in kakovost, ki jo predstavljajo dostopnost, točnost, pravočasnost, popolnost, zgoščenost, ustreznost, razumljivost, objektivnost, in predvsem vrednost informacije. Dober informacijski sistem je tudi osnova v tem prispevku predloženemu modelu in metodologiji, ki omogočata aktivno vključevanje vseh neposrednih uporabnikov sistema, tudi javnosti, v proces odločanja in služita za podporo pri določanju optimalnih odločitev, ki usmerjajo proizvodni sistem od obstoječega stanja k ciljnemu ob upoštevanju ekonomskih, tehnoloških, ekoloških in socialnih funkcij. Pri tem ima zelo pomembno vlogo odločevalec, ki opredeli kriterije odločanja in išče najboljšo, kompromisno rešitev danega večkriterijskega problema tako, da izbere relevantne kriterije za postavljeni problem in se zaveda dejstva, da išče optimalno rešitev problema, ne pa posameznih ciljev oziroma kriterijev, saj optimiranje enega cilja lahko negativno vpliva na druge cilje [61. V prispevku izhajamo iz dejstva, da poznamo ekonomsko, ekološko in tehnološko podprte možne odločitve pri upravljanju s proizvodnim sistemom [9]. Te odločitve nato predstavimo javnosti (anketirancem) v obliki konceptov odločitev [11], Ti koncepti se med seboj razlikujejo v vrednostih ključnih atributov, ki podajajo posamezne odločitve. Anketirane osebe v svojih odgovorih določijo vrstni red konceptov (odločitev) glede na svoje preference in koristi, ki so re/.ultat različnih odločitev pri upravljanju s sistemom. Njihove ocene nato ovrednotimo z uporabo conjoint analize. Pri tem koristno uporabimo program SPSS [4], Conjoint analiza nam omogoča poiskati vrednosti odločitev z zornega kota javnosti. Te vrednosti odločitev uporabimo nato skupaj z ekonomskimi vrednostmi odločitev v več kriterij s kom modelu odločanja [10]. Leta nam da optimalno odločitev za upravljanje s proizvodnim sistemom glede na ekonomske in socialne kriterije ob upoštevanju ekoloških in tehnoloških g itptmibi uA NFO RM AT1KA omejitev. Pri tem moramo posebno pozornost posvetiti utežern, kijih pripišemo posameznim kriterijem [12]. 2. INFORMACIJSKA VREDNOST Informacijsko vrednost lahko definiramo kot časovno funkcijo uporabne vrednosti informacije. Uporabna vrednost informacije z vidika odločanja in upravljanja ni stalna, temveč se s časom manjša. Prikazana je na sliki 1 [2j. nn to t] čas to = čas, ko se dogodek zgodi tt = neki doloien čas po nastopu dogodka Slika 1: Vrednost informacije kot časovna funkcija Če pride do nastopa nekega dogodka v času t(l, potem je vrednost informacije, ki jo dobi uporabnik v času I < t0 (t.j. pred nastopom dogodka) zelo visoka in se manjša, čim bolj se t bliža t(1. V časovnem intervalu [0,tj govorimo o prediktivni Vrednosti informacije - !\ pri kateri je možno dogodek le predvidevati. V praksi vlagamo veliko naporov za pridobivanje te vnaprejšnje informacije ravno zaradi njene velike vrednosti. Predifc tivne informacije imajo zelo visoko vrednost, saj nam pomenijo izredno pomembno informacijo o nekem dogodku, ki se bo šele zgodil. Če imamo te informacije, se lahko na dogodke vnaprej pripravimo. V poslovnem svetu je /.a pridobivanje teh informacij razvitih več metod. Kadar je informacija o dogodku dostopna šele potem, ko se je dogodek že izvršil, to je v času t, tu < I < l,, govorimo o operativni vrednosti informacij - O. To so najbolj pogoste informacije. Takšen značaj imajo vse informacije, ki opisujejo tekoče ali preteklo obnašanje sistema. Uporabnik, ki ima na voljo takšne informacije, lahko izkoristi vsebino informacije za izboljšavo delovanja sistema, ki je pod nadzorom. V nekem trenutku, po nekem določenem času / > /¡pa informacija izgubi svojo operativno vrednost, ker je uporabniku na voljo prepozno, da bi lahko kakorkoli vplival na obnašanje sistema. Od trenutka /j dalje ima informacija deskriptivno vrednost - D in iz nje lahko pridobimo le izkušnjo, vemo, kako v prihodnje ukrepati v podobnih situacijah. 1999 - številka 3- le Inik VII Strokovni-: razprave 3. STANJE PROIZVODNEGA SISTEMA IN EKOLOŠKO DIAGNOSTIČNO DREVO izhodišče optimalnega upravljanja s proizvodnim sistemom je informacijski sistem in z njim povezani plan upravljanja proizvodnega sistema. Plan upravljanja s proizvodnim sistemom delamo za daljše časovno obdobje, na primer eno leto, dve leti, itd. V modelu za iskanje optimalnih odločitev pri upravljanju s proizvodnim sistemom je ta čas obravnavan kot diskretna spremenljivka t (t=U,l,2,..., T). Predpostavili smo, da proizvodni proces, za katerega delamo plan upravljanja, traja T časovnih enot, in tako časovni interval razdelili na T enakih časovnih podinter-valov oziroma faz {faza 1 se začne pri t=0 in konča pri t=l, ko se začne faza 2, itd.). Faza t+1 je predstavljena na Sliki 2. z(k,3(tj),d(m,s(tj))) funkcije cilja d(m,s{t,j)) odločitev S(tj) S(t+lj') stanje -1-1--- t t+1 Čast t+1 faza Stika 2: Faza t+1 upravljanja s proizvodni m sistemom V časovnem trenutku t predstavimo proizvodni sistem kot sistem v smislu sistemske teorije. Ta sistem predstavimo s pomočjo informacijskega sistema. Informacije informacijskega sistema imajo prediktivno in operativno vrednost, saj so številne dostopne šele takrat, ko se dogodek že zgodi. Pomembno je, da jih ne uporabimo prepozno, ko imajo le še deskriptivno vrednost. Proizvodni sistem torej sestavljajo informacije o različnih elementih, njihovih lastnostih in parametrih. Označimo jih kot s,, s2_____s, Predstavljajo informacije 0 vrsti proizvodov, tehnologiji proizvodnje, delovni sili, razpoložljivih strojih, surovinah, finančnih sredstvih in ekoloških parametrih proizvodnje, na katerih je v našem modelu poseben poudarek [9], Množico vseh lastnosti elementov sistema v času t imenujemo stanje sistema v Času t in ga označimo z s (t,j), {Slika 2), s(t,j) = S (t, s„ s2-----Ss), pri čemer je s(t,j) 1 S{t). S(t) je končna množica vseh možnih stanj v času t. Predpostavili smo namreč, da lastnosti elementov lahko izrazimo s končno mnogo diskretnimi vrednostmi. Posebno pozornost moramo posvetiti ciljnemu stanju proizvodnega sistema s(T,j*) = S*(T,S|+,S2*, ... ,ss*), ki je definirano v skladu z ekonomskimi, ekološkimi in tehnološkimi danostmi proizvodnega sistema. Ekološke parametre proizvodnega sistema določimo predvsem na osnovi poznavanja za okolje obremenjujočih snovi, ki izhajajo iz podjetja. Potrebno je oblikovati poseben ekološki informacijski sistem, oziroma ekološko diagnostično drevo, ki nudi sistematičen pregled šibkih ekoloških točk proizvodnega sistema Določiti je potrebno vse ekološke parametre, ki se pojavljajo pri dejavnostih v podjetju in te parametre razvrstiti na različne nivoje diagnostičnega drevesa, ter tako določiti njihove medsebojne povezave in odvisnosti. V prispevku bomo prikazali primer ekološkega diagnostičnega drevesa za lesnoindustrijsko podjetje (Slika 3) [5]. Prehode iz nižjih vej {nivojev) diagnostičnega drevesa na višje nivoje definiramo s pomočjo pravil v postopku logičnega sklepanja. To lahko pojasnimo na primeru ekološkega parametra 'emisija lesnega prahu'. Izbranemu parametru definiramo zaloge vrednosti: 1. grupa, 2. grupa, 3, grupa, 4. grupa in 5. grupa (Slika 3). Pri tem razvrstitev v 1, grupo pomeni najboljše ekološko stanje, oziroma najmanjšo emisijo lesnega prahu, razvrstitev v 5. grupo pa najslabše ekološko stanje, oziroma največjo emisijo lesnega prahu. Dejavniki (kriteriji), ki vplivajo na diagnozo so trije (Slika 3): ■ lesni prah pri obdelavi bukovine in hrastovine, ■ lesni prah iz brusilnikov * lesni prah iz vseh drugih naprav. Vsak izmed teh dejavnikov ima definirane naslednje zaloge vrednosti: ■ neoporečna vsebnost, • sprejemljiva vsebnost, ■ kritična vsebnost in m nesprejemljiva vsebnost. Ob danih podatkih lahko oblikujemo sistem pravil, ki bodo dala odgovor, v katero grupo spada obravnavano podjetje glede na emisijo lesnega prahu: pravilo I j ČE je vsebnost lesnega prahu pri obdelavi bukovine in hrastovine neoporečna IN ■ je vsebnost lesnega prahu iz brusilnikov neoporečna IN m je vsebnost lesnega prahu iz vseh drugih naprav neoporečna POTEM m podjetje spada v 1. grupo, glede na emisijo lesnega prahu. pravilo 64: ČE je vsebnost lesnega prahu pri obdelavi bukovine in hrastovine nesprejemljiva IN h je vsebnost lesnega prahu iz brusilnikov nesprejemljiva IN a je vsebnost lesnega prahu iz vseh drugih naprav nesprejemljiva POTEM 1999 ■ Številka 3 - letnik Vil u/JOfHlirud NFOft M ATI KA Strokovni-: razprave ■ podjetje spada v 5. grupo, glede na emisijo lesnega prahu. Če želimo določiti vse možne variacije treh kriterijev ('lesni prah pri obdelavi bukovine in hrastu vi ne', 'lesni prah iz brusilnikov' in 'lesni prah iz vseh drugih naprav') s štirimi zalogami vrednosti (neoporečna vsebnost sprejemljiva vsebnost, kritična vsebnost in nesprejemljiva vsebnost), ki vplivajo na diagnozo 'izhodnega parametra onesnaževanja' (v našem primeru 'emisije lesnega prahu'), ki ga definira zaloga vrednosti petih lingvističnih spremenljivk (1. grupa, 2. grupa, 3. grupa, 4. grupa in 5. grupa), je potrebno torej zapisati kar 64 pravil (V43(p) = 43) Za celotni diagnostični model, prikazan na Sliki 3, bi bilo potrebno zapisati 137106 pravil. Seveda je to delo brez podpore sodobnih računalniških paketov, izdelanih za reSevanje takih problemov (DataHngine, VVinrosa, Matlab..,), praktično nemogoče opraviti. Diagnoza ekološkega stanja podjetja je torej nujna, saj podjetju nudi vpogled v njegovo dejansko ekološko stanje in je podlaga za analize o investicijah, ki so potrebne za prehod v želj en o ekološko stanje. Hkrati pa diagnoza ekološkega stanja proizvodnega sistema nudi sistematičen pregled kritičnih ekoloških parametrov v sistemu in je izredno važen element pri definiranju obstoječega stanja proizvodnega sistema, označenega kot s(t,j). Le-to mora vsebovati vse podatke, tudi ekološke, ki so pomembni za optimalno upravljanje proizvodnega sistema, saj se na podlagi informacij o stanju sistema oblikuje poslovna strategija, ki jo sestavljajo optimalne odločitve pri upravljanju, Prav opredelitev strategije in oblikovanje ciljev, ki ustrezajo danim okoliščinam, sla osnova za uspešno upravljanje s proizvodnim sistemom. Izhajajoč iz dejanskega stanja s(t,j) (Kje se podjetje nahaja?), je treba definirati željeno (ciljno) stanje s(T,j*) (Kje se podjetje žeti nahajati?), opredeliti cilje poslovanja (Kaj želi podjetje doseči?) in možne ukrepe, to je odločitve, za dosego teh ciljev (Katere odločitve lahko in mora podjetje uporabiti?). 4. ODLOČITVE, PREHOD PROIZVODNEGA SISTEMA IZ OBSTOJEČEGA STANJA V NOVO STANJE, KRITERIJSKE FUNKCIJE IN FUNKCIJA KORISTI Sprejemanje odločitev pri ekonomsko-ekološkem upravljanju proizvodnih Sistemov je izredno zahtevna, odgovorna naloga, interdisciplinarnega značaja, njeno reševanje pa eden izmed pomembnih raziskovalnih in razvojnih ciljev v svetu, kot tudi v slovenskem prostoru in zato zahteva tudi nov metodološki pristop. Glede reševanja problema ekonomsko-ekoloSkega up- ravljanja s proizvodnim sistemom lahko postavimo hipotezo, da je optimalne odločitve moč poiskati s smiselno vpeljavo ustreznih kvantitativnih metod odločanja v proces upravljanja. Pri optimalnem upravljanju s proizvodnim sistemom so v središču naše pozornosti odločitve, ki jih označimo z d(m,s(t,j)), (Slika 2), in ki jih upravljavci s sistemom v času t in danem stanju s(t,j) izberejo in s tem vplivajo na prehod sistema v novo stanje s(t+l,j'), (Slika 2). Predpostavimo, da imamo v vsakem času t (t=0,l,2,..„ T) in vsakem stanju s(t,j) na razpolago diskretno množico odločitev (m = l,2,...,M). Pri tem je d(m,s(t,j)) e D(s(t,j)). Upravljavec lahko iz množice ü(s(t,j)) v vsakem času t, ko je sistem v stanju s(t,j), izbere le eno odločitev, ker se te odločitve med seboj izključujejo. Novo stanje s(t + l,j') je določeno z enačbo (1), pri čemer pa je funkcija prehoda f definirana empirično in natančno opisana v JS], s(t+l,j') = f(s(t,j),d(m,s(t,j))) (1) Katero odločitev d(m,s(t,j)) bosta upravljavec proizvodnega sistema, oziroma javnost, izbrala v času t in stanju s(t,j), je odvisno od kriterijev, oziroma ciljev, ki jih zasledujeta. Cilje pri upravljanju z določenim proizvodnim sistemom je možno prikazati v obliki hierarhije ciljev. Pri tem gre za razvrstitev ciljev po stopnjah (nadrejeni in podrejeni cilji). Ker številna podjetja uvrščajo v hierarhiji temeljnih ciljev rast prodaje in dohodka zelo visoko, se pri tem zastavlja vprašanje, ali lahko tudi varstvo naravnega okolja uvrstimo med področja, ki utegnejo biti izvor možnosti za 'rast' podjetja. Podjetje namreč ne uvrsti ciljev glede varstva naravnega okolja v svoj sistem poslovnih ciljev iz kakršnihkoli nesebičnih razlogov, ampak le tedaj, če sodi, da lahko prispevajo k uresničevanju čim večjega dohodka, ali če ocenjuje, da bi bilo sicer ogroženo doseganje osnovnega cilja. Glede na to je logično, da je bil kriterij za optimalno upravljanje s proizvodnim sistemom v preteklosti le ekonomske narave. Prav ekološki problemi pa so pokazali, da je tako reševanje problemov pripeljalo do ekoloških katastrof, čeprav so bile rešitve z vidika ekonomskih ciljev optimalne. Pri problemih, kjer sprejemamo odločitve, ki se nanašajo na uresničevanje več ciljev, posebej še, Če so i i konflikt nega značaja, je nujno, da se opremo na metode večkriterijskega odločanja. Tako definiramo v vsakem Času t, v vsakem stanju s(t,j) in za vsako odločitev d(m,s(t,j))) kriterijske funkcije z(k,s(t,j),d(m,£(t,j))), (Slika 2). V predloženem modelu obravnavamo K kriterijskih funkcij, tako da je k=l,2,..,,K, Naša naloga je, da te funkcije optimiramo, oziroma da rešimo problem: lifirrraiirmiNfOOMÄTlKA 1999-številka 3-lelnik vil u> IC tO m w ODPADNE VODE 1. kategorija / 2. Kategorija / 3. kategorij 4. kategorija/5. kategorija EKOLOŠKA DIAGNOZA LESNOINDUSTRIJSKEGA PODJETJA 1,RA2RE0 / 2.RAZRED / 3.RAZRED/ 4. RAZRED / 5.RAZRED ODPADNI PLINI 1. kategorija i 2. ka;eijcrija/3, kategorija 4.kategorija/S.kategorija DRUGI EKOLOŠKI DEJAVNIKI 1. kategorça/ 2. lesgsr^/ 3. kategorija 4 kategorija/5. kategorija s Ieplosni) fanorganski^ (organski) l parametri I l parametri J I parametri I 1 skj;.;ia 12 .skupi na i skupina .-"^.skupina / S.skupiru l.skup«a/2.ikiimJ 3 skupin a JA .skupini i ¡.skupina i .skupina 1istupna 3 skupina /4 skupina /S.skupina femperaluia pHvrwnost ~~i— ŽeJ«o (Fe> T— KPX /ORGANSKEM vobukifujov, ^FARHJ PRAHU [rakotvorne i gj i = J f SNOVI iz NAPRAV i PROIZVODNJO IN PREDELAVOl v lesnih tvoriv NEPOSREDNI EKOLOŠKI . DEJAVNIM posredni ekološki dejavniki 1 sfcupr.a / 2 skupini J.skupinj .skupin a /iskipru 1 skupina; 2 skupina a.slojpini t : na /i sVupina tutet (Cu) &PK5 J^: na snovi E cir*. [ZnJ Cdckupni organski oglipk U5aOÇn snovi liltutl (Co) (kktmq (&] Hindi r prainate anorganske ^ sntwi J r anorganske A spojine v parah ^ aipfin.stan. J i grupa/ 2 grupa ¿3.gf upa . h.grupa 15 grupa /3 grupa/4 grupa ) 5.grupa 1 1 Snovi ir [. nevarnosti* skupine snovi i; 1. nevarnostne sfcupine 5nov iz ll. nevarnostne skupine snovi te n nevarnostni sbipine snom« BI. nevarnostne SJtu;ine snovi iz III. nevarnostne skupne SUOKiill. snovi iz nevarnosti nevarnostne skupine skupine snovi iz ll snovi iz 1 nerarnoslns nevarnostne s^upere skupine L . i snovi iz m snovi iz tn nevarnostne nevarnosti* skupmt skupne 1.grupa/2 grupa i grupa ! 2,spupa 1 gruw/2.giupa /J.gnipa/i.grupa /3 grupa -1.grupa n. grupah grupa t S.giupi I S.grupa ! 5 grupa lesni p/ah pn obdelati Wravine k: hrastom snovi tt vt nevarnostne skupne lesni pran LrbrusJnSitrv lesni pahii vseh äugthnapav skupni pran orçanske sporne 1. nevaffïoslnc skupine i lesni prall za naprave s posrednim ogrevanjem organske spojine II, nevarnostne skup«* I i lesni prati pri suienju tutovine m hrasttvine organske spopie oi. nevarnostna Skupirt 1 ¿kjpkia ; 2. skupina 3 s kupna A .skupina ! S.skupina 1 .skupina/2-Skupfea 3 skupina /4 skupina 15,skupna i udi o^adii mfaalofcacfa podjetja 1 i trup vhMne travme . _ _ i lopl-u feMd 1 i bnlzirajoče sevanje unitEnji (reCVJaiîi amgm|A[N) masi roija sntnr.if.v nevarnostne plinaste anorganske kwrowlkove s [»ure (As) bor (Pj L z S ■D > 5 CO c-gfjikov mcnofcsti duSfcii oksidi organske SJO|ine loi skup™ oig*iski odi* Slika 3: Diagnostično drevo za diagnosticiranje ekološkega stanja v lesnoindustrijskih podjetjih t« Î 0 1 z 55 X > M ■S Pi Strokovni-: razprave T max XZ(s(t,j)d(m,s(ye d(m,s(tfj)) t=1 glede na prehod (1), za t = 0,l.....T; m=l,2,wM; j = 1,2,,,,,J, kjer je Z(s(t,j)d(m,s(t,j))) vektor s komponentami z(k,s(t,j),d(m,s{t,j))} in k =1,2_____K. z(k,s(t,j),d(m,s(t,j))) definiramo kot funkcijo koristi [7J. Za to funkcijo predpostavimo, da za vsak z(k,s{t,j),d(m,s(t,j))) obstojiNatributovZ,, Z2,..., Z„, ZN, ki so določeni z različnimi vrednostmi zn ¡, n = l,2,...,N in i = l,2,...,I. Različne vrednosti atributov imenujemo nivoje. Predpostavili smo, da ima vsak atribut i nivojev. Vrednost atributa je odvisna od stanja, v katerem se sistem nahaja, in izbrane odločitve in predstavlja na primer vrednost prodanih proizvodov, stroške, socialno varnost, itd. Vsaki N- terici vrednosti atributov (z:,, z^,....., zNj) priredimo v skladu s [7] funkcijo koristi u(/j ¡, z2\,....., zN ¡), za katero predpostavimo, da ustreza pogojema separabilnosti in adilivnosti [7J: N kjer so k, uteži, ki jih pripišemo različnim atributom glede na njihovo pomembnost. Velja, da je: k, + k2 + ... + kN = 1. Ker pa so vrednosti atributov Številske aH pa atributivne, določimo funkcije u(zni) na dva načina [10]: 1. Če je atribut izražen z numerično spremenljivko, ki je natančno določena, in je odločevalec riziko nevtralen, potem separabilno funkcijo u(zn j) definiramo kol linearno funkcijo: u(zn,i) = (2n,i ~ zn.n.ijsUbši)A zn,njjbo!jši ~ zn,najslab«) W kjer je u(zn i = zn,n.1|sLlUl} = 0 in u{zn_, = zn njjbuJjšl) = 1, kot je prikazano v prvi vrsli Tabele 1. 2. Če pa je atribut izražen z atributivno spremenljivko, kot na primer z vrednostmi a, b, c, d, e, ki so natančno poznane, le-te najprej pretvorimo v številske vrednosti, kjer je na primer a=5, b=4, c=3, d=2 in e=i, nato pa uporabimo za določitev sepa-rabilne funkcije u(zn i) formulo (4), kar je prikazano v drugi vrstici Tabele 1. Tabela 1 prikazuje vrednosti dveh atributov Zx in Z2 pri petih različnih odločitvah d,,ds in funkcijo koristi u{z), ki pripada glede na (4) tema dvema atributoma. 5. JAVNO MNENJE, KORISTI JAVNOSTI IN C0NJ0INT ANALIZA Izhajamo torej iz dejstva, da v vsakem času t in v vsakem stanju s{t,j) poznamo vse odločitve, ki glede na obstoječe stanje in tehnološke možnosti iahko pridejo v pošte v. Te odločitve smo tudi že ovrednotili glede na cilje upravljavca proizvodnega sistema. Vsaki odločitvi smo namreč, kot je opisano v poglavju 4, z uporabo formul (3) in (4) priredili funkcijo koristi. Glede na to, da pa morajo bili odločitve ne le v skladu s tehnološkimi možnostmi ter ekonomsko in ekološko optimalne, ampak tudi sprejemljive za javnost, jih moramo predstaviti javnosti. Le-ta naj bi o predlaganih odločitvah izrazila svoje mnenje glede na svoje koristi, ki jih vidi v proizvodnem sistemu v času t, stanju s(l,j) in ob odločitvi d(m,s(t,j)). Ker bomo potrebe, želje in vrednote javnosti ter njihovo odzivnost na izbrane odločitve v proizvodnem sistemu ovrednotili s conjoint analizo [3], moramo izbrane odločitve predstaviti javnosti v obliki tako imenovanih konceptov odločitev, ki se med seboj razlikujejo po ključnih atributih. K vsaki odločitvi moramo namreč najprej določiti za javnost relevantne atribute, podobno kot smo storili v poglavju 4, ko smo glede na ekonomske in ekološke kriterije, torej z vidika upravljavca in proizvajalca, oblikovali funkcijo koristi (3), (4). Celoten postopek strnemo v naslednje korake; ■ Določitev konceptov, atributov in njihovih nivojev Ker javnost (anketiranec) odgovarja, oziroma podaja svoje preference, samo na tiste kombinacije atributov, ki jih dobi v obliki koncepta (anketnega listka), je zelo pomembna izbira atributov ter koliko in katere nivoje atributov določimo. Atributov in nivojev ne sme biti preveč, hkrati pa mora njihova kombinacija jasno določati predlagano odločitev pri upravljanju z danim proizvodnim sistemom. Če je število tako določenih konceptov majhno, bomo izbranim anketirancem (javnosti) dali v oceno vse koncepte, kar v teoriji conjoint analize imenujemo faktorski pristop. Če pa je teh konceptov veliko, pa uporabimo delni faktorski pristop, pri čemer je število konceptov, ki pridejo v poštev, odvisno od Tabela 1: Funkcija koristi za dva atributa glede na pet odločitev Atribut