Buszok

Forrás

[[1]]

A tervezett alkalmazás/megoldás címe

Személyszállítással foglalkozó cégek pályáztatása

A feladat előtörténete

Egy ezer főt foglalkoztató gyártócég szeretné kiválasztani a legjobb céget a dolgozók munkába való és hazaszállítására. A dolgozók kb 50 km-es körzetből érkeznek több irányból 3 műszakban. Célom az volt hogy objektíven válasszam ki a legmegfelelőbb pályázót a COCO modell alapján.

A feladat megoldásának jelenlegi helyzete (best practice) és ennek értékelése/kritikája

Kiválasztásnál a főbb szempontok között szerepelt az ár és, hogy a társaság rendelkezzen minibuszokkal. Súlyozás alapján a Balázs Busz Kft nyert. Az alapadatok munkalapon ennek a jelentkezőnek a legmagasabb a jóságpontszáma. I oszlop jelöli a jóságpontok összegét. I11-nek a legnagyobb az értéke.

Kritika: Ez a megoldás szubjektív döntés alapján született.

A tervezett megoldás adatvagyonának bemutatása (ANYAG)

Az adatok a pályázatokból származnak.

Objektumok (sorok)

• Balázs Busz Kft
• Kis Kutya Busz KFT
• BKV Zrt
• Pannon Busz Kft
• Progressive Solutions Kft
• Szeged Busz Kft
• Silverline Busz Kft

Attribútumok (X, Y oszlopok)

• X1= Flotta nagysága (mértékegység: db): Minél nagyobb annál „szimpatikusabb”. Irány: 0
• X2= Ülőhelyek száma (mértékegység: db): A kevesebb ülőhely előnyösebb a szórvány településekről érkezők szempontjából. Irány: 1
• X3= Van-e minibusz? (mértékegység: érték): (0-nincs, 1- van) Irány:0
• X4= Van-e saját szervize? (mértékegység: érték): (0-nincs, 1-van) Irány:0
• X5= Van-e klíma a buszon? (mértékegység: érték): (0-nincs, 1-van) Irány:0
• X6= Fiatalabbak-e a buszok 5 évnél? (mértékegység: érték):(0-nem, 1-igen) Irány:0
• X7= Kilométerenkénti ár (mértékegység: forint): Minél kisebb az érték annál jobb a pályázó szempontjából. Irány:1
• Y= (X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7)

X és Y attribútumok. Xi megfigyelt vagy statisztikai értéket jelöl. Ebben az esetben 7 van. Pl. X5 az ötödik megfigyelt értéket jelöli. Xi lehet X1, X2, X3... is. Y minden esetben magasabb Xi értékeinél, mert Y jelöli X1, X2, ... X7 eredményét.

A feladat által érintett célcsoportok

Döntéshozó és jelöltek

A feladat megválaszolása kapcsán várható hasznosság

• Szakértői elemzés:

• Adatvagyon megszerzése
• Szakértői munka, elemzés lefolytatása

• Hasonlóságelemzési módszer

• Az elemzéshez szükséges technikai rendszer (MY-X – COCO hasonlóságelemző programcsomag)
• Szakértői munka, elemzés lefolytatása

• A ráfordítások költségvonzata:

Az adatvagyonok megszerzése az elemzési módszereknél azonos Elemzési munkaidő: 4 óra 3500 HUF/óra = 14000 HUF Hasonlóságelemzés: 2 óra 3500 HUF/óra = 7000 HUF A hasonlóságelemzés módszerével elvégzett feladat által megtakarított érték hozzávetőlegesen: 7000 HUF

Ezenkívül értékhasznosság is jelentkezik, mivel hasonlóságelemzés módszerével objektív döntés születik emberi szubjekitivitás kizárásával.

A saját megoldás bemutatása (MÓDSZER)

Adatbázis létrehozása- objektumok és attribútomok Pivot tábla készítése Tanulási minta elkészítése Rangsor tábla elkészítése COCO analízis elkésítése (direkt, inverz) COCO eredményének értékelése

Az eredmények értelmezése (EREDMÉNY)

Az elemzés szerint a legjobb ajánlat a Balázs Busz Kft tette. A „best practice” módszerrel szintén a Balázs Busz Kft pályázó nyert, így a COCO elemzés megerősítette az előző eredményt.

Ajánlások megfogalmazása (KÖVETKEZTETÉS)

Összehasonlításkor az látható, hogy a nyertes mindkét esetben ugyanaz, de a további sorrend már változó. Az első elemzésnél a jóságpontos befolyásolták az elemzést, mely a COCO elemzéssel kizárható.

Az információ többletérték lehetőségének levezetése (VITA)

A megtakarított érték 7000 HUF. Az eredmény mindkét esetben ugyanaz, de a COCO elemzés kevesebb időt vett igénybe és tényekre alapozva objektív döntést hozott. Objektív döntés alapján megbízhatóbb eredmény születhet és hosszútávon is jól működő döntést hozhatunk, amennyiben az alapvető kritériumaink nem változnak.

Lépcsős függvény átforgatása szakértői rendszerként értelmezhető táblázatba

Hét aktív lépcső van az egyes attribútumok esetében. Három aktív attribútum maradt melyekre rá lehet kérdezni. Az attribútum adatokban mindig vannak zajok melyek hatással vannak az adatok pontosságára. Az attribútumok minősége jelöli, hogy az adatok egyes esetekben hogyan lettek besorolva. Arra a következtetésre jutottam, hogy ahelyett, hogy segítségemre lenne a zajok kezelése cask bonyodalmat okoz. Eredetileg hét oszlop volt, de később csak 3 oszlop maradt.

Kapcsolódó, ill. konkurens megoldások, dokumentumok

[2]