Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

DIZAJNIRANJE ORGANIZACIONE STRUKTURE UPRAVNIH ORGANA LOGISTIKE KORIŠĆENJEM FUZZY PRISTUPA

Pamučar S. Dragan, Univerzitet odbrane u Beogradu, Vojna akademija, Dekanat, Beograd,

Vasin T. Ljubislav, Univerzitet odbrane u Beogradu, Vojna akademija, Katedra logistike, Beograd,

Đorović D. Boban, Univerzitet odbrane u Beogradu, Vojna akademija, Dekanat, Beograd,

Lukovac M. Vesko, Univerzitet odbrane u Beogradu, Vojna akademija, Katedra logistike, Beograd

DOI:10.5937/vojtehg1203143P

OBLAST: operaciona istraživanja VRSTA ČLANKA: stručni članak

Sažetak:

U radu je prikazan model za dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike. Na osnovu primene datog modela predložene su varijante organizacione strukture s obzirom na činjenicu da upravni or-gani treba da budu dizajnirani i dimenzionisani tako da mogu da ispune svoje osnovne ciljeve i zadatke. Upravni organi treba svaki dobijeni zada-tak kvalitetno i pouzdano da obave u svim uslovima okruženja. Pošto veći-nu prikupljenih podataka tokom proučavanja organizacione strukture ka-rakteriše visok stepen neizvesnosti, subjektivnosti i neodređenosti, za pri-kaz opisanih neizvesnosti i neodređenosti korišćena je fuzzy logika. Fuzzy lingvističkim deskriptorima opisani su kriterijumi koji su korišćeni za vred-novanje predloženih alternativa. Na taj način, pomoću fuzzy logike, omo-gućena je eksploatacija tolerancije koja se javlja u slučaju nepreciznosti, nejasnoće i parcijalne istinitosti dobijenih rezultata istraživanja.

Ključne reči: dizajniranje organizacije, fuzzy logika, organizaciona struk-tura, višekriterijumsko odlučivanje.

Uvod

Odgovarajućim organizacionim rešenjima mogu da se ostvare uš-tede ili poveća efikasnost funkcionisanja sistema. Pod rganizaci-onim rešenjem nekog problema podrazumeva se čitava kompozicija re-šenja sa aspekta brojnih struka i naučnih disciplina. Dinamičnost okruže-

(мз>

dragan.pamucar@va.mod.gov.rs

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

nja dovela je do shvatanja da je organizacija, pored opreme, tehnologije i kadrova, značajan resurs jer objedinjava i čini svrsishodnim sve resurse. Dizajniranje organizacije, a posebno faza izrade modela organizacije, ve-oma je složen proces, u kojem treba ponuditi optimalna organizaciona re-šenja. Zbog toga se za dizajniranje organizacije koristi veliki broj metoda. Najviše se primenjuju klasične metode, metode operacionih istraživanja, sistemska analiza, kompleksna analitička metoda, grafičko-matrična metoda i kompleksna matrična metoda.

Prilikom dizajniranja optimalnog rešenja organizacione strukture ne mogu se uvek uključiti svi bitni elementi u redosled koji ima kompleksnost i dobro strukturiran zadatak. Primenom sistemske analize posmatraju se svi elementi koji utiču na ponašanje sistema i u okviru nje se koriste metode operacionih istraživanja i druge nekvantitativne metode. Takav pri-stup korišćen je i u ovom radu, u kojem je prikazan model za dizajniranje organizacione strukture sa alokacijom resursa. U prikazanom modelu se podrazumeva proučavanje postojeće organizacione strukture logističkog bataljona, organizacionih postupaka i organizacionih sredstava i analizi-ranje prikupljenih podataka. Većinu prikupljenih podataka tokom prouča-vanja postojeće organizacione strukture karakteriše visok stepen neizve-snosti, subjektivnosti i neodređenosti, pa je za prikaz opisanih neizvesno-sti i neodređenosti korišćena fuzzy logika.

U radu je, polazeći od relevantnih teorijskih pristupa i osnovnih po-stavki opšte teorije sistema, izvršeno istraživanje problema dizajniranja organizacionih struktura i razvijen model za izbor optimalne varijante organizacije koji je zasnovan na fuzzy logici. Izbor modela organizacije obavlja se primenom fuzzy višekriterijumskog odlučivanja i standardnih tehnika višekriterijumskog odlučivanja.

Model dizajniranja organizacione strukture

Pod dizajniranjem organizacione strukture podrazumeva se definisa-nje modela za utvrđivanje broja izvršilaca po kvalifikacijama i modela za vrednovanje predloženih varijanata organizacione strukture.

Izrada modela za određivanje potrebnog broja izvršilaca

Osnovne postavke ovog modela, polazeći od postavljenih ciljeva, či-ni definisanje kompleksa poslova koji se moraju obaviti na različitim nivoi-ma organizacione strukture da bi se realizovali postavljeni ciljevi. Razra-

dom i analizom tih skupova poslova određuje se potrebno vreme za oba-vljanje određene aktivnosti. Postupak se odvija kroz sledeće faze:

- definisanje funkcija organizacione strukture,

- podelu funkcija na poslove,

- dekompoziciju poslova na aktivnosti, kao konkretne delatnosti ne-posrednih izvršilaca,

- definisanje potrebnih kvalifikacija izvršilaca i nivoa na kojima se poslovi izvršavaju,

- varijante utvrđivanja vremena za obavljanje aktivnosti po kvalifika-cijama izvršilaca.

Namena, zadaci i cilj upotrebe organizacione strukture određuju strukturu funkcija, koje se kasnije razvrstavaju na poslove. Svaki posao sastoji se od većeg broja aktivnosti koje se neposrednim izvršiocima do-deljuju radi realizacije. Pripadnost posla određenoj funkciji definisana je njegovim karakterom, odnosno karakterom njegovih aktivnosti. Posao može da ima mešoviti karakter sa stanovišta pripadnosti funkciji. U ta-kvom slučaju se pripadnost posla određuje prema tome kojoj funkciji pri-pada deo aktivnosti koje ga čine. U stvari, posao se dobija kao rezultat analize, tj. raščlanjivanja svake funkcije pojedinačno. Svaki posao dobija svoju oznaku, koja je tako kodirana da se iz nje može ustanoviti kojoj funkciji pripada.

Posebno su značajni dekompozicija poslova na parcijalne delatnosti, tj. aktivnosti, i definisanje izvršilaca i vremena za realizaciju svake od navedenih aktivnosti. Da bi se predvidele sve relevantne aktivnosti u okviru jednog posla, treba dobro poznavati tehnologiju njihovog obavlja-nja. Bez obzira na to da li je reč o reorganizaciji postojećih ili o formiranju nove organizacione strukture, pretpostavlja se da analitičari imaju mo-gućnost da, sami ili uz pomoć specijalista za pojedina područja, utvrde od kojih se aktivnosti sastoji posmatrani posao. Osim toga, za svaku ak-tivnost treba de se definiše ko će, odnosno ko može da je obavi (profili iz-vršilaca), na kom nivou i sa koliko angažovanih resursa (vreme, broj ljudi i slično).

Određivanje vremena potrebnog za obavljanje određenih aktivnosti zasniva se na sistemskom pristupu dizajniranju organizacionih struktura, u okviru kojeg će se utvrditi funkcije, poslovi i kvalifikacije organa organizacione strukture i definisati model za utvrđivanje vremena obavljanja aktivnosti. Za utvrđivanje vremena obavljanja aktivnosti koriste se prilaz procene i snimanja vremena rada u organizacionim strukturama. Koncept opisanog modela za dizajniranje organizacione strukture prikazan je na slici 1.

(M5>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

Slika 1 - Model za dizajniranje organizacione strukture [1] Figure 1 - Model for designing organizational structures [1]

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

T фаза

III фаза

Одређивање функција у организационој структури

^Функција/? Ј ‘ ‘ ‘ Функција fi J • ■ • |^Функција fklj

Декомпозиција функција на n nocnoRa

Декомпозиција послова на q активности

Активной ј ( Активност | ( Активност

атп1 J I атт J

Одређивање г нивоа система на щима ће активности да се извршавају

Утврђивање потребног профила извршиоца у организационој структури

( 'N Г Л

к, ... к,

1 J l J \

Додељивање активности извршиоцима и дефинисање fuzzy времена за обављање одређене активности за сваког извршиоца

( Fuzzy време^ /„ „ „ \ ... ( Fuzzy време^ ( Fuzzy време^

Оптимизација времена применом базног fuzzy модела заснованог на алгоритму апроксимативног резоновања (Одређивање потребног броја г--------\ /--------извршища)-------N г \

Стручност

Оирешеносш

Пскусшво

С

Алгоритам апроксимативног резоновања

3

Вредновање добијених варијанти организационе структуре применом fuzzy вишекритеријумског одлучивања

у ( 1 у ( j, \

J { J К )

Избор оптималне варијанте организационе структуре

CP

(jD (jD - &

Dobijena vremena se u velikoj meri zasnivaju na iskustvu, intuiciji i subjektivnoj proceni. Budući da postoji određeni stepen neizvesnosti i rasplinutosti dobijenih vremena, teorija fuzzy skupova najpogodniji je ma-tematički aparat za tretiranje neizvesnosti, subjektivnosti i neodređenosti. Za optimizaciju vremena obavljanja aktivnosti definisana su četiri kriteriju-ma na osnovu kojih se preciznije određuju vrednosti vremena i koji mogu da doprinesu smanjenju ili povećanju ukupnog vremena obavljanja aktiv-nosti svake kvalifikacije. Ti kriterijumi su:

- stručnost izvršioca predviđenog za obavljanje određene aktivnosti,

- opremljenost radnog mesta neophodnom opremom,

- želja izvršioca aktivnosti da radi (motivacija),

- iskustvo koje izvršilac poseduje za obavljanje takvih ili sličnih aktivnosti.

Stručnost za obavljanje zadatka. Pod ocenom stručnosti podrazu-

meva se stepen stručne spreme koju poseduje izvršilac za obavljanje zadatka, tako da se ta ocena najviše zasniva na stručnosti pokazanoj u praksi, i to prvenstveno ako je izvršilac obavljao iste ili slične aktivnosti.

Opremljenost radnog mesta. Ta ocena se daje za opremu koja se nalazi na radnom mestu u odnosu na opremu koja bi se mogla u datim okolnostima nabaviti da bi se aktivnost brže i kvalitetnije obavljala.

Želja za radom (motivisanost). Reč je o pokazanom angažovanju, ličnom zalaganju i unošenju ličnosti prilikom obavljanja svih zadataka koje je do tada obavljala, kao i o izjavi i zainteresovanosti za obavljanje po-smatrane aktivnosti.

Iskustvo izvršioca uglavnom zavisi od broja godina radnog staža. Dužina radnog staža koja je neophodna da bi se imalo određeno iskustvo zavisi, pre svega, od kompleksnosti aktivnosti.

Navedeni kriterijumi direktno utiču na konačno vreme potrebno za obavljanje određenih aktivnosti, odnosno na njegovu optimizaciju. Kriterijumi se, određenim logičko-matematičkim transformacijama, pomoću algoritma aproksimativnog rezonovanja, dovode u vezu i daju rezultat izražen u časo-vima neophodnim za obavljanje aktivnosti. Struktura modela za optimizaciju vremena obavljanja aktivnosti i određivanje potrebnog broja izvršilaca prilikom dizajniranja organizacione strukture prikazana je u [1]. Za definisanje težina (značaja) prikazanih kriterijuma korišćena je Delphi metoda, a u na-rednom delu rada prikazan je jedan od pristupa fazifikacije te metode.

Fuzzy Delphi metoda

Delphi metoda se smatra najvažnijom metodom intuitivnog predviđa-nja. Nastala je razvijanjem metode anketiranja i statističke metode radi usaglašavanja mišljenja eksperata. Postupak sprovođenja metode prikazan je na slici 2.

(M7>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Figure 2 - Delphi method procedure [2]

Metoda ima stohastički karakter i svodi se na sistemsku razmenu i kombinovanje individualnih mišljenja grupe eksperata o problemu istraži-vanja. Eksperti koji učestvuju u realizaciji metode oslanjaju se na svoje iskustvo, znanje i raspoložive materijale, prosuđuju o verovatnoći zavr-šetka nekog događaja u budućnosti, o uslovima i rokovima pojave doga-đaja, redosledu budućih događaja, njihovom broju i kvalitativnom izrazu bez primene bilo kakvih matematičkih metoda. Zbog toga je u osnovi sa-znajni proces koji se odvija u čovekovom mozgu, pa je predviđanje pod uticajem niza objektivnih i subjektivnih faktora koji su određeni karakte-rom, odnosno načinom mišljenja i osobinama ličnosti eksperta. Metoda se zasniva na višekratnom ispitivanju visokokvalifikovanih stručnjaka u jednoj ili više oblasti, uz pomoć anketnih listova, radi prikupljanja informa-cija koje će se, tokom određene obrade, učiniti upotrebljivim za analizu ili prognozu.

Značajne karakteristike Delphi metode su:

- međusobna anonimnost eksperata (izbegnut je nepovoljan uticaj bilo kog eksperta na ostale);

- povratna sprega između dva uzastopna odgovora eksperta i izme-đu njegovog odgovora i pokazatelja odgovora svih eksperata (eliminisa-no je dejstvo autoriteta pojedinih eksperata, pritisak i slično);

- popustljivost eksperata naglašava se sa procesnim mišljenjem;

- odgovornost eksperata prema kvalitetu sopstvenog rada zbog me-đusobne anonimnosti nešto je manja nego kada se prognoza obavlja u prisustvu drugih eksperata.

Pošto većinu prikupljenih podataka primenom klasične Delphi metode karakteriše visok stepen neizvesnosti, subjektivnosti i neodređenosti, za prikaz opisanih neizvesnosti i neodređenosti korišćena je fuzzy logika.

U nastavku rada opisane su postavke fazifikovane Delphi metode. Fuzzy lingvističkim deskriptorima opisani su izlazni parametri te metode.

<m8)

Na taj način, fuzzy logikom je omogućena eksploatacija tolerancije koja postoji pri nepreciznosti, nejasnoći i parcijalnoj istinitosti dobijenih rezul-tata istraživanja.

Prognoziranje pomoću fuzzy Delphi metode obavlja se na sledeći način:

- eksperti se izaberu u zavisnosti od vrste prognoziranja, pri čemu se uzima u obzir njihovo iskustvo. Prema preporukama iz literature, obič-no je reč o 15-20 eksperata;

- eksperti se dele u tri klase prema stepenu obrazovanja i funkcio-nalnom položaju u sistemu odbrane, a svakom od njih dodeljen je odre-

đeni težinski koeficijent, wi e [0,1], koji je takav da je suma težinskih koN

eficijenata svih eksperata jednaka jedinici: ^wt = 1, gde N predstavlja

i=i

broj eksperata koji učestvuju u anketiranju;

- precizno i jasno se definišu pitanja na koje eksperti treba da odgo-vore. Njihov zadatak je da svoju procenu budućeg intenziteta uticaja kon-kretne grupe faktora predstave jednim od odgovora ponuđenih na skali lingvističkih izraza (slika 3);

Mali (L)

Srednji (M)

Veliki (H)

Izuzetno veliki (VH)

Slika 3 - Skala lingvističkih izraza Figure 3 - Scale of linguistic descriptors

- odgovori eksperata na postavljeno pitanje fazifikuju se prema utvr-đenoj skali za fazifikaciju lingvističkih izraza (slika 4);

Figure 4 - Scale for the fuzzification of the Delphi method linguistic descriptors

(M9>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

- na osnovu odgovarajućih težinskih koeficijenata (wi) i fazifikova-nih vrednosti odgovora (Оа = (ап, biV ca, di1)) utvrđuje se srednja vred-nost odgovora grupe eksperata: Osr = (awsr, bwsr, cwsr, dwsr), gde je:

a\r =Zw ■ ai. =Zw ■ b'i> csr =Zw ■ C-1. dsr = Zw ■ dn, Nbroj eksperata

i=1 i=1 i=1 i=1

- utvrđuje se kvantitavna vrednost srednje procene grupe (Odef) de-fazifikacijom srednjeg odgovora grupe eksperata: Osr = (awsr, bwr, cwsr, dwsr). Zadefazifikaciju se koristi metode centra gravitacije (Centre of gravity);

- utvrđuje se lingvistički izraz srednje procene grupe analizom po-

dudarnosti srednje vrednosti odgovora grupe

(Osr = (awsr, bwsr, cwr, dwsr)) sa fuzzy brojevima iz skale za fazifikaciju

lingvističkih izraza OVL,OL,Ом,OH, Om. Za lingvistički izraz srednje vrednosti odgovora grupe eksperata prihvata se izraz čija se fuzzy vred-nost u najvećoj meri podudara sa Osr ;

- stepen podudarnosti utvrđuje se na osnovu visine preseka funkcija pripadnosti posmatranih fuzzy brojeva, a prihvata se lingvistički ekviva-

lent onog fuzzy broja (O\r) koji ima najveću visinu utvrđenog preseka:

max [џ . ], gde °

{~'sr ' ''{~'sr

{Ovl , Ol , Om , Oh , Ovh }

(1)

max \u , ] = uO O

L~Osr r,Osr J r'OVH rOsr (2)

- da bi se kao srednje mišljenje grupe eksperata, na primer, prihva-tio izraz izuzetno veliki (Very high-VH), potrebno je da bude zadovoljen i kriterijum stabilnosti u mišljenjima eksperata, tj. da suma težinskih koeficijenata dodeljenih ekspertima koji su u poslednjem ciklusu ispitivanja promenili mišljenje, u odnosu na prethodni ciklus, bude manja od 0,2:

AW

Z w* < 0,2 , gde je w*

wi. V Oi1 ^ Ot 2

0, u ostalim slučajevima

- kada je nakon drugog kruga ispitivanja O\r ^ О e{VL, L,M,H,VH} i kada je zadovoljen kriterijum stabilnosti u

<550)

mišljenjima eksperata, tj.: AW = Z w* < 0,2 tada se kao srednje miš-

j

Ijenje grupe eksperata može prihvatiti izraz O.

Posle dostavljenih prognoza podaci su statistički obrađeni i dobi-jeni su rezultati koji su prikazani u tabeli 1. U tabeli su predstavljene rela-tivne važnosti kriterijuma wk, к = 1,...,K (K = 4) i njihov stepen uticaja

na vreme koje je potrebno za izvršenje aktivnosti. Relativne važnosti kriterijuma dobijene su normalizacijom težina na sledeći način [1]:

Wk = wk 1Z wk . (3)

к=1

Stepen uticaja kriterijuma na vreme izvršenja aktivnosti [1] Degree of criteria influence on the activity execution time [1]

Tabela 1 Table 1

Kriterijumi koji utiču na vreme izvršenja aktivnosti Značaj kriterijuma

Stručnost 0,40

Iskustvo 0,28

Motivacija 0,20

Opremljenost radnog mesta 0,12

Dobijeni rezultati su kasnije korišćeni za definisanje baze pravila u fuzzy logičkom modelu.

Pošto prilikom prikupljanja podataka pomoću bilo koje od navedenih metoda postoji određeni stepen neizvesnosti i rasplinutosti dobijenih vre-mena, ona se posmatraju kao fuzzy brojevi.

Pri dizajniranju fuzzy skupova prvo se postavlja pitanje kako da se izabere određena funkcija pripadnosti, koja pokazuje koliko x e X ispu-njava uslov pripadnosti skupu A [13]. U klasičnoj teoriji ona može da ima jednu od dve vrednosti - 1 i 0, tj. element pripada ili ne pripada skupu A . U teoriji fuzzy skupova funkcija pripadnosti može da ima bilo koju vred-nost između 0 i 1. Ukoliko je џА (x) veće, utoliko ima više istine u tvrdnji

da element x pripada skupu A, odnosno element x u većem stepenu ispunjava uslove pripadnosti skupu A. Za funkciju pripadnosti mora da važi 0 < џА (x)< 1 za svako x e A, tj. џА : X ^[0,1]. Formalno, fuzzy skup A definiše se kao skup uređenih parova:

(ш>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

(4)

A = {(Ma (x))|x e X,0 (x) ^ l)

X je univerzalni skup ili skup razmatranja na kome je definisan fuzzy skup A, a ma (x) funkcija je pripadnosti elementa x skupu A. Svaki fuzzy

skup je kompletno i jedinstveno određen svojom funkcijom pripadnosti [3].

Prema fuzzy teoriji, funkcija pripadnosti, tj. oblik funkcije i širina inter-vala poverenja, najčešće se bira na osnovu subjektivne procene ili isku-stva. Na slici 5 prikazani su neki od oblika funkcija pripadnosti.

Slika 5 - Mogući oblici funkcije pripadnosti fuzzy skupu Figure 5 - Possible types of the fuzzy set membership function

U radu su za prikaz funkcija pripadnosti rasplinutih vremena korišće-ni trouglasti fuzzy brojevi sa funkcijama pripadnosti prikazanim na slici 3.

Fuzzy matematički model za dizajniranje organizacionih struktura

Vreme koje je potrebno za obavljanje određene aktivnosti posmatra se u većini modela koji su razvijeni za dizajniranje organizacionih struktura kao konstantna veličina koja je unapred poznata. S druge strane, zna-

<*52}

čajno je da se za vrednost vremena koje je potrebno za obavljanje aktiv-nosti vezuje određena neizvesnost, koja je uslovljena iskustvom, motiva-cijom, opremljenošću radnog mesta neophodnim sredstvima za rad, stručnošću za obavljanje posla itd.

Prilikom utvrđivanja vremena potrebnog za obavljanje poslova i ak-tivnosti vezanih za organizacionu strukturu veoma često se čuje procena da aktivnost može da se obavi za „otprilike nekoliko minuta". To znači da je, na primer, „otprilike tridesetak minuta" najbliži ceo broj kojim se najlak-še izražava približna vrednost vremena neophodnog za obavljanje aktiv-nosti.

Korišćenjem pravila fuzzy aritmetike razvijen je model za određiva-nje vremena neophodnog za obavljanje određene aktivnosti ili posla. Vremena obavljanja aktivnosti po kvalifikacijama biće predstavljena kao trou-glasti fuzzy brojevi.

Za vreme koje se dobije snimanjem vezuje se veliki stepen neizve-snosti, ali smo sigurni da to vreme neće biti veće od t1 ni manje od t2. Drugim rečima, sigurni smo da vreme obavljanja aktivnosti pripada zatvo-renom intervalu [tl3t2], koji se naziva interval poverenja i simbolički se

označava kao T = [tl3t2].

Fuzzy matematički model za dizajniranje organizacione strukture sa alokacijom resursa obuhvata sledeće korake:

- Korak 1: organizaciona struktura se analizira uz uslov da sistem ima m funkcija:

fl ^ ..., fm.

- Korak 2: definišu se poslovi koje sistem treba da izvrši, odnosno obavlja se dekompozicija funkcija na n poslova:

Pm1, Pm2, ..., Pmn.

- Korak 3: obavlja se dekompozicija poslova na aktivnosti tako da svaki posao može da ima q aktivnosti:

amnl, amn2, ..., amnq .

- Korak 4: određuje se r nivoa sistema na kojima će se obavljati ak-tivnosti:

Nivo1, Nivo2, ..., Nivor .

- Korak 5: utvrđuje se potreban profil izvršilaca poslova u sistemu. Neka u sistemu ima s kvalifikacija:

K1, K2, ..., Ks.

- Korak 6: dodeljuju se aktivnosti izvršiocima po nivoima i definiše vreme za obavljanje određene aktivnosti za svakog izvršioca:

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Nivo r

412

413

mnq

K,

(,ct .a ta \ ita

'11111’ '11112’ 41113/ Vll

(

11211

(

V11311 5

111212 t~

,'111

) (

111312 111313

(<ct j.a j.a

mnq 11 mnq 12 mnq 13

K 2

121 , t11122 , t11123

)

))a <a ,a

t mnq 21 , t mnq 22 , t mnq 23

K

X ... (

(,ct .a .a \

'111^1 ’ '1115 2’ '1115 3/

j a j a 1

К V41221 ?411222 ?411223 / ••• V412 s1 ? '1112 5 2’ '1112 5 3/

\ I, a .a ta \ ita fa fa I

/ V 11321 ’ '111322 ’ 411323 / ••• \413s1 ’ '1113s2’ '1113s3 /

(fCt f.a f.a

; mnqs 1 ’ mnqs 2 ’1 mnqs 3 ,

a

gde je (Cqd’Cqz’Cq3) vreme koje provede s-ta kvalifikacija na

realizaciji q-te aktivnosti n-tog posla m-te funkcije.

- Korak 7: sumiranje vremena prema kvalifikacijama (Tts) određuje se prema:

2 Ts = 2

i=1

2

j=1

q

2

k=1

2 (

7_1 V

sijkl1

fCC fCC

’ sijkl 2’ sijkl3

(5)

- Korak 8: određuje se potreban broj izvršilaca date kvalifikacije prema izrazu:

Nks

m n q r / n

222 (sijkl2’ 'sijkli,

i=1 j=1 k=1 l=1

((a (ia rpa \ T1 ’T 2 ’ T3 /

(6)

gde je:

It, =( Т£’Т“’Та) trouglasti fuzzy broj koji predstavlja ukupno vreme

koje izvršilac s-te kvalifikacije provede na realizaciji svih aktivnosti koje su za nju predviđene u časovima za godinu. Nakon toga se vrši optimiza-cija navedenog vremena za svaku kvalifikaciju primenom fuzzy logičkog sistema koji je opisan u [1],

(Т|“’ T2“’ T3“) trouglasti fuzzy broj koji predstavlja godišnje vreme u časo-

vima koje osoba provede na radnom mestu, a koje se utvrđuje na osnovu procene,

Nks=[N£’ N^s2 ] fuzzy broj koji predstavlja potreban broj ljudi s-te kvalifikacije za obavljanje svih aktivnosti predviđenih za tu kvalifikaciju.

- Korak 9: ukupan broj izvršilaca u jednom sistemu predstavlja fuzzy broj N=[N?, N ] i određuje se kao suma izvršilaca po nivoima.:

Na Na Na Na Na Na

N=[iV k 11>iv k 12 ]+[iV k 21>iv k 22 ]+ +[iv ks1’iv ks 2 ]

(7)

Promenama u dodeli funkcija, poslova i aktivnosti po kvalifikacijama iz-vršilaca dobija se veći broj varijanata organizacionih struktura. Prednost tog modela je u tome što se može informatički podržati formiranjem odgovaraju-će baze podataka, a time i jednostavno dizajnirati organizaciona struktura.

Karakteristike višekriterijumskih metoda

Donošenje odluka najčešće znači vrednovanje skupa mogućih rešenja ili alternativa. Kada se vrednovanje vrši u odnosu na jedan kriterijum, odre-đuje se rešenje (alternativa) koje čini ekstremnom ciljnu funkciju, a postupak se označava kao jednokriterijumska optimizacija ili samo kao optimizacija.

Situacija se komplikuju kada postoje dva ili više kriterijuma i kada treba naći najbolje rešenje. Svaki vid objedinjavanja kriterijuma u jedan (potpuna skalarizacija) i svođenje zadatka na jednokriterijumski zadatak izaziva nedostatke koji limitiraju domete analize i tačnost rezultata. Ume-sto potpune skalarizacije, višekriterijumski problem se najčešće tretira u originalnom obliku, a nivo skalarizacije ciljne funkcije kontroliše donosilac odluka ili analitičar. Drugim rečima, donosilac odluka najčešće međusob-no vrednuje kriterijume ili im direktno daje rangove značajnosti, i tako ob-likuje ciljnu funkciju po sopstvenim preferencijama.

Bez obzira na to da li to čini indirektno ili direktno, u datoj fazi proce-sa odlučivanja formira se matrica alternativa i kriterijuma koja se podvr-gava analizi i obradi da bi se iz nje dobile težinske ocene alternativa na osnovu kojih se alternative rangiraju. Težinske ocene i rangovi mogu da se koriste pojedinačno ili integralno, zavisno od vrste problema. Ako se traži samo najbolja alternativa, obično je dovoljno samo rangiranje. Kada je reč o alokacionim problemima, težinske ocene mogu da označavaju proporcije alokacije resursa prema rangovima alternativa. Treći slučaj je da se žele identifikacija nekoliko prvih najboljih alternativa i stepen njiho-vog učešća u ukupnoj alokaciji resursa.

Višestruki kriterijumi i hijerarhijske strukture deo su složenog ambi-jenta sa kojim se analitičari susreću u tretiranju problema donošenja odluka i kreiranju kvalitetnih metoda za njihovo rešavanje u praksi. Postoja-nje različitih kriterijuma, od kojih neke treba maksimirati, a neke minimira-ti, znači da se odluke donose u konfliktnim uslovima i da se moraju pri-meniti instrumenti koji su fleksibilniji od strogo matematičkih tehnika ve-zanih za čistu optimizaciju.

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Za takve zadatke razvijene su specijalne tehnike analize i rešavanja među kojima su najznačajnije Promethee [4], Elektre [5], AHP [6], Topsis

[7] i CP [8]. Navedene tehnike spadaju u kategoriju metoda meke optimi-zacije pošto se u njima, pored matematičkih struktura i instrumenata, ko-riste heuristički parametri, mere rastojanja, skale vrednosti itd.

Svaka od navedenih metoda ima po nekoliko verzija (na primer, Promethee 1 i 2), sve imaju i prednosti i nedostatke, a primena u različitim oblastima ukazuju na to da sve više postaju nezamenljive kao podrška odgovornom odlučivanju. U poslednje vreme paralelno se koriste stan-dardne i fuzzy verzije metoda da bi se obuhvatio kompleks problema po-vezanih sa ljudskom subjektivnošću, ekspertskim znanjem i sklonošću da se koriste, umesto brojčanih, verbalne ocena [5, 9].

Do primene fuzzy teorije i fuzzy skupova [3] u višekriterijumskom od-lučivanju došlo je zato što donosilac odluka često postupa u uslovima neodređenosti ili tzv. parcijalnih istina. Fazifikacija standardnih višekriteri-jumskih metoda izvršena je tako što su za određivanje fuzzy težinskih vrednosti kriterijuma i alternativa korišćeni trougaoni fuzzy brojevi, jer su jednostavniji od trapeznih, a u celini je, naravno, korišćena fuzzy aritmeti-ka. Izbor metoda vrednovanja zavisi od [10]:

- karaktera, odnosno značaja odluke koja se donosi na osnovu vrednovanja,

- mesta na kojima se donosi odluka,

- vrste odluke radi koje se vrši vrednovanje,

- načina finansiranja sprovođenja novog rešenja (konstrukcija finan-siranja).

Za izbor optimalne varijante organizacione strukture pogodne su metode fuzzy višekriterijumskog odlučivanja i metoda vrednovanja pred-loženih varijanata primenom fuzzy lingvističkih deskriptora. Rešavanje problema višekriterijumskog odlučivanja primenom tih metoda omoguća-va da se iz skupa ponuđenih varijanata izabere ona koja je dominantna po više kriterijuma. Razlozi za izbor tih metoda su sledeći:

- jednostavnost,

- parametri koji se koriste imaju ekonomsko objašnjenje i značaj,

- atributi mogu da se posmatraju nezavisno,

- postojanje softvera koji je potvrđen u praksi rešavanja mnogih, pa i organizacionih problema.

Primena fuzzy višekriterijumskog odlučivanja u vrednovanju varija-nata organizacione strukture

Problem izbora najbolje organizacione strukture konačnog broja alternativa pomoću sistema za podršku odlučivanja FMM (Fuzzy Multicriteria Methodology), može da se iskaže na sledeći način [1]: označe se sa V1, ..., Vi, ..., V| alternative koje čine konačni, diskretan skup I. Alternative se međusobno porede i rangiraju, pri čemu se uzima u obzir i K kriteri-

<ls6)

jum. Elementi konačnog skupa kriterijuma K jesu Fi, Fk, FK. Skup

kriterijuma K sačinjavaju dva podskupa:

K+ - podskup kriterijuma benefitnog tipa (veći je bolji),

K" - podskup kriterijuma troškovnog tipa (manji je bolji).

Za datu alternativu Vi vrednost kriterijuma Fk je fik. Sve vrednosti kriterijuma su uređene u I x K matrici D:

F L Fk ... Fk

V Г m 1

V.

I

D = :

V,

wi

max ........

(min)

wk ••• w

Na dnu matrice D nalaze se dve pridodate vrste:

- maksimalna (minimalna) vrsta, koja označava prirodu kriterijuma, tj. da li su benefitnog, odnosno troškovnog karaktera, respektivno,

- vrsta (w1, ..., wk, ..., wK), tj. težinski koeficijenti koji predstavljaju relativnu važnost kriterijuma.

Vrednosti fik i wk, i e I, k e K mogu da budu zadate ili kao numeričke vrednosti ili kao lingvistički deskriptori definisani diskretnim fuzzy skupom. To znači da fik za neko k e K i wk za sve k e K može da bude fuzzy veličina koja pripada ili jednom od tri osnovna fuzzy termina:

- „loš" (low - L),

- „srednji" (medium - M),

- „dobar" (high - H),

ili jednom od dva pridodata fuzzy termina:

- „vrlo loš“ (very low - VL),

- „vrlo dobar" (very high - VH).

Algoritam metode FMM objašnjava se kroz sledeće korake:

- Korak 1: normalizuju se sve numeričke vrednosti fik na skalu [0,1] uz primenu sledećih transformacija:

r _ г I £ max г max

rik - fik / fk , fk

max fik,, k e K +

(8)

min max

rik - fk / fik, fk

min fik,, k e K

(9)

(T57>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

- Korak 2: primenom metode za poređenje diskretnih fuzzy skupova transformišu se lingvistički iskazane vrednosti kriterijuma fik u meru verovanja bik, i e I, k e K , tako da je:

- fik veće ili jednako od svih ostalih fjk, j e K (i za svako k e K +),

- fik manje ili jednako od svih ostalih fjk, j e K (i za svako k e K-).

- Korak 3: normalizuju se sve bik primenom transformacija:

Vik = bik / bkmax, bkmax = max bik, k e K.

- Korak 4: ako su relativne važnosti kriterijuma wk, k=1, ..., K numeričke vrednosti, normalizuju se težine na sledeći način:

K

Wk = wk / S wk (10)

k=i

tada je:

K

S wk =1 (ii)

k=1

Ako su relativne težine kriterijuma iskazane lingvističkim deskriptori-ma, treba ih transformisati u stepen verovanja Bk, tako da je kriterijum k e K više ili jednako važan kao ostali kriterijumi u K. Zatim treba norma-lizovati Bk i normalizovane vrednosti označiti sa wk.

- Korak 5: izračunaju se dve otežane I x K matrice D = [d ik] i D = [d’ik] sa elementima:

- dik' = wk rik; dik” = (rik)kwk za svako k e K čije su vrednosti numeričke,

- dik = wkVik; dik” = (Vik)kwk za svako k e K čije su vrednosti lingvistički deskriptori.

- Korak 6: izračunaju se vrednosti Zi:

Zi = {amind"ik + (1 - a)maxd'ik },i = 1,...,I (12)

Alternative iz skupa I rangirane su po preferentnosti u skladu sa vrednostima opadajućeg niza Zi.

Na osnovu predloženog algoritma razvijen je sistem za podršku od-lučivanju FMM koji rangira do 50 alternativa, pri čemu ne uzima u obzir više od 30 kriterijuma [17, 18]. Izlaz i FMM-a rangovi su alternativa u za-visnosti od različitih vrednosti indeksa pesimizam-optimizam (a),od naj-manjeg do najvećeg nivoa optimizma.

<558)

Izbor organizacione strukture upravnih organa logističkog bataljona

Logistički bataljon je osnovna jedinica koja se nalazi u sastavu jedi-nica ranga brigade. Formiran je od jedinica logističkih službi i odgovaraju-ćih rodova. Zadatke logističke podrške iz nadležnosti brigade obavljaju jedinice logističkih službi iz sastava logističkog bataljona. Jedinice u okvi-ru logističkog bataljona izvršavaju poslove i zadatke za koje su namenje-ne i formacijski osposobljene. Logistički bataljon jedinica ranga brigade namenjen je za:

- snabdevanje MS,

- tehničko održavanje TMS,

- pripremanje hrane za jedinice van sastava bataljona/diviziona i ko-mande brigade,

- obezbeđenje vodom,

- sprovođenje opštih mera preventivne medicinske zaštite,

- pružanje opšte specijalističke medicinske pomoći i evakuaciju p/o,

- veterinarsko-sanitarni nadzor nad namirnicama životinjskog porekla,

- protivpožarnu zaštitu,

- transport.

Na hipotetičkom primeru organizacione strukture logističkog bataljona prikazana je primena objašnjenog modela. Šema organizacione strukture logističkog bataljona u brigadi KoV prikazana je na slici 6.

КО MAN D A LOGISTIČKOG BATALJONA

Komandni Referat za Referat za Odsek za Referat za Referat za

modul ljudske resurse OP i О logistiku Tilnf Finansije

(С-1) (С-3) (С-4) (С-6) (С-8)

Slika 6 - Šema organizacione strukture logističkog bataljona u brKoV Figure 6 - Scheme of the organizational structure of a logistics battalion within a Ground Forces brigade

Nakon primene modela opisanog u prethodnoj tački i sumiranja vre-mena po kvalifikacijama vrši se optimizacija vremena pomoću fuzzy si-stema za optimizaciju vremena obavljanja aktivnosti koji je opisan u [1,12]. Na slikama 7 i 8_prikazana su sumirana vremena obavljanja aktivnosti po kvalifikacijama;

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Figure 7 - Summed up times by qualifications for performers with secondary education

Figure 8 - Summed up times by qualifications for performers with higher education

Korak 8 - nakon optimizacije vremena pristupa se određivanju po-trebnog broja izvršilaca date kvalifikacije prema izrazu 9. Ukupno godiš-nje vreme prikazano je na slici 9.

Figure 9 - Overall annual time

Ukupno godišnje vreme koje jedan izvršilac provede na obavljanju radnih aktivnosti određeno je na osnovu 40-to časovnog radnog vremena za jednu sedmicu. U određivanju ukupnog godišnjeg radnog vremena za jednog izvršio-ca pošlo se od ukupnog broja sedmica u godini, i taj broj je umanjen za deset sedmica koje su predviđene za godišnje odmore, praznična odsustva, bolova-nja i druga odsustva sa radnog mesta. Tako se došlo do podatka da jedan iz-vršilac godišnje provede u obavljanju radnih aktivnosti oko 1.680 časova.

U komandi logističkog bataljona ukupan broj izvršilaca određuje se kao suma izvršilaca po nivoima. Promenama u dodeli funkcija, poslova i aktivnosti po kvalifikacijama i dopuštenim odstupanjima za vremena aktivnosti izvršioca dobija se više varijanata broja izvršilaca. U tabeli 2 prikazane su četiri varijante organizacione strukture komande logističkog bataljona.

Potreban broj izvršilaca

Tabela 2 Table 2

Required number of performers

Varijante Stručna sprema Ukupno

VSSO VSST SSST SSSO

I Varijanta 4 4 - 2 10

II Varijanta 5 3 - 1 9

111 Varijanta 3 4 1 1 9

IV Varijanta 2 5 2 1 10

Predloženo je osam kriterijuma za vrednovanje predloženih varijanata (tabela 3). Na osnovu podataka koji se prikupljaju putem istraživanja i anketnog

upitnika dobijaju se vrednosti varijanata: |varijanta, IIvarijanta, IIIvarijanta i IVvarijanta, za date kriterijume, priroda kriterijuma i težinski koeficijenti kriterijuma (tabela 4).

Kriterijumi vrednovanja varijanti po FMM Criteria of variant assessment according to FMM

Tabela 3 Table 3

Kriterijum min max Numeričke Lingvističke

K-1: Efikasnost funkcionisanja x x

K-2: Sposobnost prilagođavanja promenama x x

K-3: Optimalno korišćenje resursa x x

K-4: Mogućnost motivacije kadrova x x

K-5: Jednostavnost strukture x x

K-6: Troškovi x x

K-7: Broj veza u strukturi x x

K-8: Sigurnost (mala verovatnoća otkaza funkcionisanja) x x

(Ш>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Matrica za fuzzy višekriterijumsko odlučivanje Matrix for fuzzy multicriteria decision-making

Tabela 4 Table 4

\ Kriterijumi Varijante Efikasnost Sposobnost prilagođavanj a promenama Optimalno korišćenje resursa Mogućnost motivacije kadrova Jednostavno st strukture Troškovi Broj veza u strukturi Sigurnost (mala verovatnoća otkaza)

I Varijanta M H H M M H 78 M

II Varijanta M M L L M M 148 M

III Varijanta VH H H H H M 78 VH

IV Varijanta VH H H M M H 148 H

Važnost kriterijuma 0.3 0.1 0.1 0.05 0.1 0.15 0.1 0.1

U tabeli 5 dat je rang alternativa za različite vrednosti indeksa pesi-mizam - optimizam.

Rang varijanti za različite vrednosti indeksa a Rank of variants for different a index values

Tabela 5 Table 5

Vrednost indeksa pesimizam-optimizam, a 0 0,25 0,50 0,75 1,00

Izračunate vrednosti Zi Z1=0,21 Z2=0,1714 2 Z3=0,3 Z4=0,3 Z1=0,217 Z2=0,14107 Z3=0,25 Z4=0,24862 Z1=0,1733 Z2=0,11071 Za=0,2 Z4=0,19725 Z1=0,101 Z2=0,0803 5 Za=0,15 Z4=0,1458 7 Z1=0,017 Z2=0,05 Za=0,1 Z4=0,0945

Rang alternativa III Varijanta IV Varijanta I Varijanta II Varijanta III Varijanta IV Varijanta I Varijanta II Varijanta III Varijanta IV Varijanta I Varijanta II Varijanta III Varijanta IV Varijanta I Varijanta II Varijanta III Varijanta IV Varijanta I Varijanta II Varijanta

Analiziranjem dobijenih rezultata dolazi se do zaključka da je III vari-janta najbolja, bez obzira na vrednost indeksa pesimizam - optimizam (a).

Zaključna razmatranja

U kompleksnom okruženju u kojem deluju poslovni sistemi nisu do-zvoljene organizacione improvizacije, već je neophodno da se organi-zacija planski i metodološki dizajnira i stalno modifikuje i prilagođava re-alnim uslovima. Zbog složenih uslova rada poslovnih sistema potrebno je da se stalno istražuju modeli za izbor optimalne organizacije, odno-sno za dizajniranje organizacije kao dinamičkog modela. U radu se, s obzirom na to, pošlo od osnovnih postavki sistemskog pristupa i izrađen je model za dizajniranje organizacione strukture koji je zasnovan na fuzzy logici.

Kod postavke problema izložen je problem dizajniranja organizacio-nih struktura sa alokacijom resursa u hijerarhijski strukturiranim poslov-nim sistemima, s posebnim akcentom na rasplinutosti i neizvesnosti vre-mena neophodnih za obavljanje određenih funkcija, poslova i aktivnosti. Navedenu neizvesnost i rasplinutost vremena uslovljavaju iskustvo, moti-vacija, opremljenost radnog mesta, neophodna sredstva za rad, struč-nost za obavljanje posla itd.

Fuzzy logički sistem, koji je zasnovan na algoritmu aproksimativnog rezonovanja, omogućava optimizaciju vremena i dovodi u vezu vreme koje je potrebno za obavljanje određenih funkcija, poslova i aktivnosti sa iskustvom, motivacijom, opremljenošću radnog mesta, neophodnim sred-stvima za rad i stručnošću za obavljanje posla.

Prikazani model omogućuje smanjenje subjektivnog uticaja prilikom dizajniranja organizacionih rešenja, unapređenje metodologije dizajniranja organizacionih struktura, jer dinamične promene u društvu čine neophodnim neprekidno menjanje i prilagođavanje sistema, ubrzanje i olakša-vanje rada organima koji rade na organizacionim rešenjima sistema i po-stizanje bolje efikasnosti u funkcionisanju posmatranih sistema kroz izbor odgovarajućih izvršilaca s potrebnim kvalifikacijama i sredstavima za rad.

Predloženi matematički model za vrednovanje dobijenih varijanata organizacione strukture omogućava primenu koncepta FMM metode vi-šekriterijumskog odlučivanja za izbor pogodne organizacione strukture, dizajniranje organizacione strukture primenom fuzzy matematičkog modela za određivanje potrebnog broja izvršilaca i optimizaciju vremena koje izvršioci provedu u obavljanju određenih funkcija, poslova i aktiv-nosti.

Testiranjem modela izvršena je provera predložene metodologije, kao i validacija modela. Međutim, potrebno je da se nastave istraživanja mogućnosti usavršavanja predloženog modela za dizajniranje organizaci-one strukture primenom novih naučnih saznanja i dostignuća radi posti-zanja što boljih efekata.

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

Literatura

[1] Pamučar, D., Dizajniranje organizacione strukture korišćenjem fuzzy pri-stupa, magistarski rad, Saobraćajni fakultet, Beograd, 2009.

[2] Šomođ, Š., Metodi ekspertskih mišljenja u pipremanju i donošenju odlu-ka, Direktor 3, Beograd, 1987.

[3] Zadeh, L. A. (1965), Fuzzy sets, Inf control 8, 338-353

[4] Brans, J. P., Vincke, Ph., Mareschal, B. (1986), How to select and how to rank projects by the PROMETHEE method. European Journal of Operational Research 24: 228-238.

[5] Bender, M. J., Simonovic, S. P. (2000), A fuzzy compromise approach to water resources systems planning under uncertainty. Fuzzy Sets and Systems 115: 35-44.

[6] Zuffo, A. C., Reis, L. F. R., Santos, R. F. and Chaudhry, F. H. (2002), Aplicacao de metodos multicriterios ao planejamento de recursos hidricos, Revista Brasileira de Recursos Hidricos, 7(1), 81-102.

[7] Hwang, C. L., Yoon, K. S., (1981). Multiple attribute decision making: methods and applications, Springer, Berlin.

[8] Zeleny, M. (1982), Multiple citeria decision making, McGraw-Hill Book Company, New York.

[9] Deng, H. (1999) Multicriteria analysis with fuzzy pairwisecomparison. International Journal of Approximate Reasoning 21: 215-231.

[10] Borović, S., Nikolić I., Višekriterijumska optimizacija: metode, primena u logistici, softver, Sektor ŠONID GŠ VJ, Beograd, 1998.

[11] Kujačić, M., Bojović, N., Organizational Design of Post Corporation Structure Using Fuzzy Multicriteria Decision Making, Computational & Mathematical Organization Theory 9, 2003, 5-18.

[12] Božanić, D., Pamučar, D., Vrednovanje lokacija za uspostavljanje mo-snog mesta prelaska preko vodenih prepreka primenom fuzzy logike, Vojnotehnič-ki glasnik/Military Technical Courier, Vol. 58, No. 1, pp. 129-145, Beograd, 2010.

[13] Teodorović, D., Kikuchi, S., Fuzzy skupovi i primene u saobraćaju i transportu, Saobraćajni fakultet, Beograd, 1994.

[14] Gibbons, J. D. (1971). Nonparametric statistical inference. McGraw-Hill, New York.

[15] Herrera, F., Genetic fuzzy systems: taxonomy, current research trends and prospects, International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systemsl, 2008, 27-46.

[16] Kuzović, Lj., Vrednovanje u upravljanju razvojem i eksploatacijom put-ne mreže, Saobraćajni fakultet, Beograd, 1994.

[17] Pamučar, D., Primena fuzzy logike i veštačkih neuronskih mreža u pro-cesu donošenja odluke organa saobraćajne podrške, Vojnotehnički glasnik/Military Technical Courier, Vol. 58, No. 3, pp. 125-143, Beograd, 2010.

[18] Muždeka, S., Milidrag, S., Popović, Z., Vulović, D., Primena fazi logike u regulatorima sistema automatskog upravljanja na motornim vozilima, Vojnotehnič-ki glasnik/Military Technical Courier, Vol. 49, No. 3, pp. 301-314, Beograd, 2001.

DESIGNING AN ORGANIZATIONAL STRUCTURE OF ADMINISTRATIVE LOGISTICS USING A FUZZY APPROACH

FIELD: Operation Research ARTICLE TYPE: Professional Paper

Abstract:

Various organizational structure options are proposed in the application of the given model, taking into account the fact that transport authorities should be designed and dimensioned so as to achieve the rudimentary goals and tasks for fulfilment of which they were established. Each task set before the transport authorities requires a reliable and top-quality performance in all environmental conditions. Since most of the acquired data is characterized by a high degree of imprecision, subjectivity and uncertainty, fuzzy logic was used for displaying these. Fuzzy linguistic descriptors were used for describing the criteria used for evaluating the proposed alternatives. In this way, fuzzy logic enables the exploitation of tolerance that exists in imprecision, uncertainty and partial truth of the acquired research results.

The paper presents a model for designing the organizational structure of transport support authorities.

Introduction

An appropriate organizational system can save resources or increase efficiency of system operation. Organizational problem solving involves the whole composition solutions in terms of a number of professions and disciplines. Dynamism of the environment has led to the realization that, in addition to equipment, technology and personnel, the organization is a valuable resource because it combines all the resources and makes them meaningful. Technological, especially phase development of a model of organization is a very complex process in which optimal organizational solutions are provided. For this purpose, a number of methods are used in the organisation design. The most frequently used methods include classical methods, operations research, systems analysis, complex-analytic methods, graphical-matrix method and complex matrix method.

Starting from relevant theoretical approaches and the basic concepts of general systems theory, this paper researches the organizational structure design and develops a model for the selection of an optimal organization based on fuzzy logic. A choice of an organizational model is made using fuzzy multiple criteria and multiple criteria standard techniques.

Model for designing organizational structures

Designing organizational structure involves defining a model for determining the number of staff by qualifications and models for evaluating the proposed variant of the organizational structure.

Development of a model for determining the necessary number of employees

The basic principles of this model are the base of the set objectives, defining the complex tasks that must be done at different levels of the organizational structure in order to set goals to be realized. Elabo-

(1б5>

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167

VOJNOTEHNIČKI GLASNIK/MILITARY TECHNICAL COURIER, 2012., Vol. LX, No. 3

ration and analysis of these sets of tasks are determined by the time needed to carry out certain activities. The procedure is carried out through the following stages:

- defining the feature of the organizational structure,

- division of functions according to job,

- decomposition of work activities as well as the specific activity of immediate job performers,

- defining the qualifications of employees and the levels at which jobs are executed and

- variations of the length of time to carry out activities according to the qualifications of employees.

The resulting time is largely based on experience, intuition and subjective assessments. Given that there is a degree of uncertainty and fuzziness of the obtained time, the theory of fuzzy sets is the most suitable mathematical tool for the treatment of uncertainty, subjectivity and uncertainty. The optimization of time performing activities define four criteria that more accurately determine the value of time and that can contribute to the reduction or increase of the total time spent on each qualifying performance activity.

Fuzzy Delphi method

The Delphi method is considered to be the most important method of intuitive predictions and was created in the development of survey methods and statistical methods to harmonize their opinions of experts.

Since most of the results obtained by the classical Delphi method is characterized by a high degree of uncertainty, subjectivity and uncertainty, it was used to show the described uncertainty and ambiguity of fuzzy logic.

The next part of this review gives the settings of the fuzzified Delphi method. Fuzzy linguistic descriptors are described in the output parameters of the Delphi method. In this way, fuzzy logic has enabled the exploitation of tolerance that exists in the imprecision, ambiguity and partial truth of the obtained results.

Fuzzy mathematical model for designing organizational structures

In most models that have been developed for designing the organizational structure, the time required to perform certain activities is considered as a constant value which is previously known. On the other hand, it should be noted that the value of time needed to perform certain activities relates to the uncertainty caused by the experience, motivation, equipment, work place, essential instruments of labor, expertise, etc., to do the job.

In determining the time required to perform tasks and activities of the organizational structure, estimates can often be heard that the activity can be completed for "approximately a few minutes." This means, for example, approximately thirty minutes, the nearest whole number which is best expressed by the approximate value of the time required for the execution of activities.

Using the rules of fuzzy arithmetics, a model was developed to estimate the time necessary to perform certain tasks or jobs. Time for performing activities according to qualifications will be represented as triangular fuzzy numbers.

Characteristics of multicriteria methods

Decision-making often means the evaluation of possible solutions or alternatives. When the evaluation is done in relation to one criterion, a solution (alternative) is determined by that extreme target function, and the process is referred to as one-criterion optimization, or simply optimization.

Fuzzy multiple criteria in the evaluation version of the organizational structure

Selecting the best organizational structure of a finite number of alternatives is done by the FMM (Fuzzy Multicriteria Methodology) system for decision support.

The proposed algorithm based on the FMM system for decision support, which ranks up to 50 alternatives, takes into account no more than 30 criteria [17]. The Exit and FMM and the ranks alternatives according to different indices of pessimism-optimism of a minimum level of optimism to the fullest.

Selection of the organizational structure of a logistics battalion

Logistics Battalion is the basic unit located within brigade units. It is formed from the units of logistic services and related general units. The unit carries out the tasks of logistic support within the jurisdiction of Brigade.

A hypothetical example of the organizational structure of a Logistics Battalion is given and the model is explained.

Concluding remarks

In designing an organizational structure, it is necessary to allocate resources in hierarchical structured business systems with special emphasis on the fuzziness and uncertainty of time necessary to carry out certain functions, tasks and activities. The above uncertainty and fuzziness of time is conditioned by the experience, motivation, equipment, work place, the necessary resources for the work, expertise, etc., to do the job.

A fuzzy logic system based on the approximate reasoning algorithm allows the optimization of time and associated time needed to carry out certain functions, tasks and activities with the experience, motivation, equipment, work place, the necessary resources for the work and expertise to do the job.

A model is presented for reducing the subjective impact of the design of organizational solutions, improving the methodology of designing organizational structures. Since dynamic changes in the modern life require systems to change and adapt constantly, it is necessary to accelerate and facilitate operations of bodies working in system organizations and to achieve better efficiency in the studied system functioning through the selection of appropriate job-performers with necessary skills and resources to work.

Key words: design of the organisational structure, fuzzy logic, organisational structure, multicriteria decision making

Datum prijema članka: 13. 12. 2010.

Datum dostavljanja ispravki rukopisa: 17. 01.2011.

Datum konačnog prihvatanja članka za objavljivanje: 19. 01.2011.

Pamučar, D. i dr., Dizajniranje organizacione strukture upravnih organa logistike korišćenjem fuzzy pristupa, str. 143-167