决策支持系统实例
商务智能与决策支持——案例及案例分析
商务智能与决策支持——案例及案例分析
随着互联网技术的不断发展,大量数据被生产出来,这些数据中蕴含着巨大的商业价值。商务智能和决策支持系统可以利用这些数据,提供决策制定者与业务分析师期望的数
据驱动洞察,以优化业务决策。以下是几个商务智能和决策支持系统的案例及案例分析。
案例1:超市销售决策支持系统
在某家超市中,决策制定者需要决策哪些产品需要采购、以及量级的大小,以及哪些
产品需要促销,以达到推广和促进销售的目的。为了实现这些目的,该超市实现了一个决
策支持系统。
决策支持系统采用商务智能数据仓库,从行业数据中导入了大量销售数据,包括每天、每周、每月、甚至每小时的交易、营销、库存和采购等数据。该系统采用了高级数据可视
化来表示销售数据,以帮助决策制定者快速识别有趣的数据趋势。该系统还使用了预测分析,以辅助决策制定者预测某种产品的销售情况,并为其提供推荐;也使用了关联分析,
以查找哪些产品最常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常常
常常常常常常常常常常常常在一起出售。
通过使用这个决策支持系统,超市看到了显着的效益。决策支持系统帮助他们预测哪
些产品将具有更高的需求,帮助他们采购了更合适的库存量,以及哪些产品需要进行促销
以提高销售。超市转型成了一个以数据为驱动的企业。
案例2:在线零售商的数据分析
一家在线零售商使用商务智能、数据挖掘与分析技术来对订单,商品,顾客及销售数
据进行分析,以帮助经营者做出更加精准的商业决策。他们使用了大量的内部和外部数据
来源,以建立一个全面的数据仓库,数据包括订单历史、销售历史、客户数据、产品数据
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例
人工智能技术在决策支持系统中的
应用案例
随着人工智能技术的迅猛发展,决策支持系统(Decision Support System, DSS)已经得到了广泛的应用。决策支持系统是一种通过计算机技术帮助决策者进行决策
的信息系统。它利用大数据、机器学习、自然语言处理等
人工智能技术,可以提供决策所需的信息和分析工具,帮
助决策者制定更加科学和有效的决策。本文将介绍几个人
工智能技术在决策支持系统中的应用案例,以展示其在不
同领域的价值和潜力。
一、金融领域的风险评估与预测
金融领域是决策支持系统运用人工智能技术最为广泛的
领域之一。人工智能技术可以利用大数据进行风险评估和
预测,帮助金融机构制定风险控制策略。例如,某银行可
以通过分析客户的交易数据、信用记录和个人信息,利用
人工智能算法构建客户信用评分模型。该模型可以根据客
户的历史行为和多个指标对其进行信用评估,从而决定是
否向其提供贷款,并确定适当的贷款额度和利率。
二、医疗领域的诊断和治疗决策
人工智能技术在医疗领域的应用也越来越多。通过分析
海量的医疗数据,人工智能技术可以提供更加精确的诊断
和治疗建议,辅助医生进行决策。例如,一项研究表明,
基于人工智能的决策支持系统可以通过分析患者的病历、
影像学检查和实验室结果,帮助医生准确诊断乳腺癌的类
型和分级,并推荐最适合的治疗方案。
三、交通领域的智能交通管理
交通拥堵是现代城市面临的重要问题之一。人工智能技
术可以应用于智能交通管理系统,通过实时监测和预测交
通状态,优化交通流量分配,从而减少交通拥堵和提高交
通效率。例如,某城市的交通管理部门利用人工智能技术
智能决策支持系统介绍及案例
存放一些用于事故检 测的模型和算法。
事故影响范围确 定模型库
交通事故影响范围主 要指由于交通事故而 导致的交通延误和排 队长度等。主要存放 车辆排队模型、车流 波 动 模 型 和 Boltzman 模型等,以计算延误和 排队长度。
事故影响范围分 析模型库
其目标是建立事故延 误和排队长度与年平 均日交通量、通行能 力、事故率、事件持 续时间和左右路肩宽 度等因素的关系,可以 利用基本数学模型库 中的模型实现。
IDSS
基于数据仓库的IDSS
多源数据集成、OLAP
基于范例推理的IDSS
第6页/共15页
CBR(范例源)匹配与调整
存在问题
虽然近年来IDSS在技术上的发展突飞猛进,但由于面向的决策问题本身的复杂性,对于当 前多数IDSS应用系统来说,有些问题还亟待解决:
➢ 脆弱性和知识获取困难:传统IDSS难以开发应用的主要原因; ➢ 封闭性:系统只能利用本地资源;且系统一旦设计完成,在增加资源很难; ➢ 模块协调统一性差:数据库、模型库、方法库和知识库如何进行通信协调; ➢ 人机协调性差:主要表现在人机分工不合理和人机智能难结合; ➢ 灵活性和适应性差:推理机制和解释机制网王是静态的,被动的; ➢ ……
第9页/共15页
案例研究 数据库设计
数据库
面向单个检测器 的数据
所有的事故检测算 法都是根据交通流 参数进行事故判断 的,因此,需要建立 各个检测器的交通 流参数表。
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例
人工智能技术在决策支持系统中的应用案例随着科技的发展和人们对决策的需求越来越高,人工智能技术逐渐
应用于各个领域,其中决策支持系统是其中之一。决策支持系统是指
通过数据分析、算法模型、专家系统等多种技术手段,为决策者提供
相关信息和分析结果,从而帮助决策者做出更为科学和有效的决策。
本文将介绍几个人工智能技术在决策支持系统中的应用案例。
案例一:金融领域的风险评估
在金融领域,风险评估是一项至关重要的工作。传统的风险评估方
法往往需要依赖大量的数据和复杂的统计模型。而借助人工智能技术,决策支持系统可以通过聚合各种金融和经济数据,结合机器学习算法
对风险进行分析和预测。系统可以自动识别和分析不同的风险因素,
并生成相关的报告和建议,帮助决策者更好地管理和控制风险。
案例二:医疗保健的疾病诊断
在医疗保健领域,疾病诊断是医生面临的一项重要任务。传统的疾
病诊断需要医生凭借经验和专业知识进行判断,而人工智能技术的应
用使得决策支持系统能够通过对大量病例数据的学习,辅助医生进行
疾病诊断。通过对患者的病症和检查结果进行分析,系统可以给出可
能的疾病预测,并提供治疗建议,帮助医生做出更准确和及时的决策。
案例三:物流管理中的路径优化
物流管理中的路径优化是一个复杂且具有挑战性的问题。传统的物
流路径规划往往需要依赖专业团队的知识和经验,并且容易受到各种
约束和不确定性的影响。而基于人工智能技术的决策支持系统,可以通过对大量历史数据和实时交通信息的分析,结合智能算法进行路径优化。系统可以根据订单、交通拥堵情况、配送限制等因素,自动寻找最优路径,并为物流公司提供实时的配送计划和更新。
决策支持系统在企业管理中的应用案例
决策支持系统在企业管理中的应用案例引言:
随着信息技术的飞速发展和企业管理日益复杂化,决策的质量和效率成为企业成功的关键。决策支持系统是一种使用计算机技术和数据分析的工具,可帮助管理者在制定决策时提供准确的信息和精确的分析。本文将通过介绍几个真实的案例,详细说明决策支持系统在企业管理中的应用。
案例一:供应链优化决策支持系统在制造业中的应用
某汽车制造公司利用决策支持系统来优化供应链管理,提高运营效率。该系统整合了公司内部和供应商的相关数据,实现信息共享和协同决策。系统通过对订单数据进行分析,优化供应商的选择、订货量和库存水平,减少了库存积压和订单延误。此外,该系统还利用模拟技术和预测分析,帮助公司预测销售趋势和变动,以便更好地调整生产计划和物流策略。
案例二:金融风险管理决策支持系统在银行业中的应用
一家银行引入决策支持系统来帮助管理风险,并防范可能的金融危机。该系统通过整合各部门的交易数据、市场数据和客户数据,建立了一个综合的风险分析模型。系统可以对不同类型的风险进行评估和监控,如信用风险、市场风险和操作风险。通过对
数据进行实时分析和预警,银行可以更及时地发现潜在的风险和
异常情况,并及时采取相应的措施来降低风险。
案例三:营销决策支持系统在零售业中的应用
一家连锁超市使用决策支持系统来帮助制定营销策略,提高销
售额和客户满意度。该系统通过对销售数据、客户数据和市场数
据进行分析,帮助超市识别潜在的销售机会、客户需求和市场趋势。系统可以为超市提供个性化的定价策略、促销活动和产品组
合推荐,以及预测销售额和市场份额。通过优化营销决策,该超
决策支持系统实例课件
DSS数据库
22
物资分配调拨决策支持系统运行结构图
开始 计划汇总
分配处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理
运输处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理 制表处理
修改方案否? Y
修改方案处理
N
结束
DSS控制程序 (综合部件)
计划汇总模型
分配模型
调拨预处理模型 实际距离矩阵 运输模型
物资分配数据库 距离数据库
物资调拨数据库
仓库发物数据库 单位收物数据库 单位物资数据库
注: 程序控制线 数据存取线
DSS数据库
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物资分配调拨决策支持系统运行结构图
开始 计划汇总
分配处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理
运输处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理 制表处理
修改方案否? Y
分配处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理
运输处理
人工干预吗 Y
N 取出 修改 送回
调拨预处理 制表处理
修改方案否? Y
修改方案处理
N
结束
DSS控制程序 (综合部件)
计划汇总模型
分配模型
人工智能技术在智能决策支持中的应用案例
人工智能技术在智能决策支持中的应用案例随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术的快速发展,其在各个领域的应用都得到了极大的推广。其中,智能决策支持系统是其中之一,它通过结合人工智能和决策理论,为决策者提供有效的决策支持和决策建议。本文将介绍人工智能技术在智能决策支持中的一些应用案例。
一、医疗决策支持系统
医疗决策支持系统是目前人工智能技术广泛应用的一个领域。通过对大规模临床数据库的分析和挖掘,人工智能技术可以帮助医生做出更精准的诊断和治疗方案。
例如,在乳腺癌的早期筛查中,人工智能技术可以基于大量的乳腺X光片数据,利用深度学习算法自动识别和分析患者的乳腺影像,从而帮助医生准确判断是否存在乳腺癌的风险。
另外,在制定个性化治疗方案时,人工智能技术可以通过分析患者的基因、病史等信息,结合实时的医学研究成果,为医生提供个性化的治疗建议,从而提高治疗效果。
二、金融风险决策支持系统
金融行业是风险管理的重要领域之一。人工智能技术在金融风险决策支持系统中的应用,可以帮助金融机构准确评估风险、制定合理的风险管理措施。
例如,在信贷风险评估中,人工智能技术可以根据客户的个人征信、财务状况等数据,利用机器学习算法建立信贷风险模型,预测客户是
否会出现违约行为,从而帮助金融机构做出准确的风险判断和决策。
另外,在股票交易的智能决策支持系统中,人工智能技术可以利用
大量的历史交易数据,通过深度学习算法分析和挖掘市场规律,为投
资者提供买入、卖出的具体建议。
三、交通运输决策支持系统
交通运输领域也是人工智能技术广泛应用的领域之一。智能交通决
案例1 :企业销售决策支持系统(ESDSS)
决策支持系统案例 案例1:企业销售决策支持系统(ESDSS)
三、ESDSS的应用 3、 市场需求预测 影响该厂销售情况的主要因素是价格、广告支
出以及汽车产量,1988一1997年各年的数据见表3。 根据表中数据,应用ESDSS的销售量预测功能,
由回归分析建立企业的需求预测模型: y=106.04684-0.28891X1+1.15190 X2+0.28487 X3
数据管理 模型管理 方案管理 输出管理
数据库
模型库
方案库
ESDSS逻辑结构图
5
决策支持系统案例
案例1:企业销售决策支持系统(ESDSS)
二、ESDSS的结构与组成
人机会话系统采用用户界面十分友好的
百度文库
Widow格式的菜单驱动和控制,以多任务方式展开。
系统提供用户界面十分友好的多种会话方式和操作
功能,提供备种获取数据的渠道和各种形式的输出
决策支持系统案例
案例1:企业销售决策支持系统(ESDSS)
在市场经济体制下,销售管理已成为企业最重要 的经济活动之一。企业销售是企业经营的起点,也是 企业效益的焦点,销售活动不仅与企业内部各部门有 密切的关系,还与外界有着广泛的交往。销售活动涉 及的许多问题具有相当的不确定性,这些问题的决策 是半结构化或非结构化的。
2
决策支持系统案例
会计学中的管理会计与决策支持系统应用案例
会计学中的管理会计与决策支持系统应用案
例
在当今竞争激烈的商业环境中,管理会计和决策支持系统起着至关
重要的作用。它们为企业提供了必要的财务数据和信息,帮助管理者
做出明智的决策。本文将介绍几个管理会计和决策支持系统在实际应
用中的案例,展示它们的重要性和价值。
首先,让我们看一个来自制造业的案例。某汽车制造公司决定推出
一款新的电动汽车,并计划投资大量的资金进行研发和生产。在这个
过程中,管理者需要准确评估产品的成本以及销售的潜力。通过管理
会计的方法,他们能够对研发、生产和市场推广等环节进行成本核算,确保投资回报率可行。决策支持系统则可以提供市场调研数据和销售
预测,帮助管理者制定正确的市场定位和推广策略。
另一个案例涉及零售业。一家服装零售商希望扩大市场份额,并希
望了解不同产品线的盈利情况以及库存管理的最佳方案。通过管理会计,他们可以对不同产品的成本、销售额和毛利率进行核算,确定最
具盈利潜力的产品线。决策支持系统则可以帮助他们进行库存管理,
提供实时销售数据和库存水平,以便及时调整采购和销售策略。
除了制造业和零售业,管理会计和决策支持系统在服务业也有广泛
的应用。例如,一家酒店希望提高客房出租率和客户满意度。通过管
理会计,他们可以分析客房的定价策略、渠道分配成本以及市场推广
费用,以便优化收益。决策支持系统可以提供客房出租率和客户满意
度的数据,并帮助管理者决定何时调整房价和推广活动。
另外一个应用案例涉及跨国公司。一家跨国公司需要对其全球业务
进行绩效评估,并决定是否关闭一些不盈利的分支机构。通过管理会计,他们可以对不同分支机构的销售额、成本和利润进行核算,确定
决策支持系统实例
决策支持系统实例
决策支持系统(Decision Support System,DSS)是一种基于计算机
技术和数学方法的信息系统,目的是为决策者提供有关于特定决策问题的
信息和分析。它能够帮助决策者收集、分析和解释数据,以便做出更明智
的决策。下面将为您介绍一个决策支持系统的实例。
一个很好的决策支持系统的实例是供应链管理决策支持系统(Supply Chain Management Decision Support System,SCM DSS)。供应链管理
是一个涉及多个环节和参与者的复杂系统,包括供应商、生产商、分销商
和最终消费者。这个系统的目标是帮助组织优化其供应链的各个方面,以
提高效率、降低成本和提供更好的客户服务。
SCMDSS能够帮助企业管理者在供应链中做出各种决策,包括供应商
选择、库存管理、生产规划、物流安排等等。这个系统基于大量的数据收
集和分析,通过模型和算法来评估不同决策方案的优劣,并给出最佳的决
策建议。
一个典型的SCMDSS包括以下几个核心组件:
1.数据收集和整理:SCMDSS通过连接企业内部的各个信息系统,包
括ERP系统、订单管理系统、库存管理系统等等,从中收集所需的数据。
同时,它还可以连接外部供应商和物流公司的系统,以获取更全面的数据。
2.数据分析和建模:SCMDSS使用各种分析方法和建模技术对数据进
行处理和分析。这些方法包括统计分析、数据挖掘、优化模型等等。通过
这些技术,系统能够提取出有用的信息,并建立模型来评估不同决策方案
的效果。
3.决策支持和模拟:SCMDSS提供对决策过程的支持和模拟功能。它
决策支持系统介绍及案例分析
基于数据分析、模型预测和仿真结果,决策支持系统可以提供具体的决策建议, 帮助用户做出更好的决策。这些建议可以涉及不同的领域,如市场营销、财务规 划、供应链管理等。
优化
决策支持系统还可以通过各种优化算法来寻找最优解或近似最优解。例如,线性 规划可以用于资源分配和成本控制,遗传算法可以用于寻找复杂问题的解决方案 。
数据分析与挖掘
描述性分析
通过统计和可视化方法,描述性分析可以提供数据的总体 特征和趋势。例如,计算平均值、中位数、众数等,以及 制作直方图、散点图等。
预测性分析
预测性分析使用统计模型和机器学习方法来预测未来的趋 势和结果。例如,通过分析历史销售数据来预测未来的销 售量。
探索性分析
探索性分析旨在发现数据中的隐藏模式和关联。例如,通 过关联规则挖掘来发现商品之间的关联关系,或者通过聚 类分析来将客户分成不同的群体。
案例二:物流优化决策支持系统
总结词
针对物流企业的运输、仓储、配送等环节进行优化,提高物流效率和降低成本,提升企业的竞争力。
详细描述
该系统通过集成运输管理系统、仓储管理系统和配送管理系统,实现物流信息的共享和协同,优化运 输路径、仓储布局和配送计划,提高物流运作的效率和准确性。
案例三:医疗健康决策支持系统
模型构建与仿真
模型构建
决策支持系统可以使用各种数学模型 和算法来处理和分析数据,例如线性 回归模型、决策树、神经网络等。这 些模型可以根据业务需求进行选择和 调整。
大数据分析在决策支持系统中的应用案例
大数据分析在决策支持系统中的应用案例
随着信息技术的发展和互联网的普及,大数据分析成为现代决策支
持系统的重要组成部分。大数据分析通过挖掘和分析大量的结构化和
非结构化数据,为决策者提供了全面、准确、实时的信息基础,帮助
他们做出科学合理的决策。以下是几个大数据分析在决策支持系统中
的应用案例。
1. 市场营销决策
大数据分析可以帮助企业更好地了解市场需求和消费者行为,提高
产品和服务的营销策略。通过分析大量的消费数据和社交媒体数据,
企业可以了解顾客的需求和喜好,制定针对性的广告推广计划,并优
化定价策略。例如,亚马逊利用大数据分析得出了“人民币效应”理论,即在相同的条件下,消费者更倾向于购买价格更低的产品。
2. 金融风险管理
在金融领域,大数据分析可以帮助银行和金融机构更好地评估和管
理风险。通过分析历史交易数据、市场趋势和经济指标,可以建立风
险评估模型,及时发现潜在的风险因素,并采取相应的风险控制措施。例如,国内的一些互联网金融平台利用大数据分析技术,对借款人进
行信用评估和还款能力预测,从而提高了贷款的审批效率和准确性。
3. 健康医疗决策
大数据分析在健康医疗领域也有广泛的应用。通过分析大规模病例
数据和基因组数据,可以识别出患者的潜在健康风险和疾病趋势,为
医生提供个性化的诊断和治疗方案。同时,大数据分析还可以帮助医疗机构优化资源配置,提高医疗服务质量和效率。例如,美国的Kaiser Permanente通过分析患者就诊数据,发现了一种在妇科手术中使用有效的新型止痛药物,从而降低了手术后的疼痛程度和并发症的风险。
决策支持系统的开发实例
培训课程推荐模块
介绍如何根据员工需求推荐最适合的培训课程。
绩效考核模块
说明如何使用系统进行绩效评估和决策辅助。
决策支持系统的使用案例
展示一个具体的使用案例,说明决策支持系统如何帮助用户做出更明智的决 策。
操作流程及使用效果评估
介绍决策支持系统的操作流程,讨论系统在现实场景中的使用效果和评估。
系统预期效益大比拼
1
数据采集和处理
收集和整理用于决策分析的数据,进行
数据分析与建模
2
数据清洗和预处理。
使用统计和分析方法,建立数学模型并
对数据进行分析。
wenku.baidu.com
3
精细化处理和系统优化
优化模型,进行进一步的数据挖掘和系 统精细化处理。
设计实例——人力资源决策支 持系统
以人力资源管理为例,展示一个实际的决策支持系统案例。
系统架构和概览
列出决策支持系统带来的预期效益,与传统方法进行对比。
风险评估及应对策略
讨论开发和使用决策支持系统可能面临的风险,并提出相应的应对策略。
决策支持系统的未来发展
展望决策支持系统未来的发展方向,提出可能的创新和改进。
总结和展望
总结演示的内容,再次强调决策支持系统的重要性,并展望未来的应用和发 展。
决策支持系统的开发实例
在这个演示中,我们将介绍决策支持系统的开发实例和流程。从研究背景到 系统架构和未来发展,我们将深入探讨这一重要领域。
案例二供应链管理的决策支持系统
供应链决策支持系统
正如我们在第一章中所看到的那样,供应链管理包含着一连串各式各样的决策。在下面的段落中,我 们将逐一审查这些决策,并看一看 DSS 是怎样辅助决策的,这些决策涵盖了从战略决策到运作决策的大部 分内容。
需求计划 物流网络设计
存货配置 销售与营销区域的划分 配送资源计划(DRP) 物料需求计划(MRP) 库存管理 生产地点选址/设施布置 车辆计划 提前期报单 生产计划 人力计划
决策支持系统的范围包括从用户进行自身决策的电子数据表格到试图综合各方面专家 知识并提供多种可供选择方案的专家系统。因此,选择适合某特定情形的决策支持系统要看 问题的本质是什么,计划的范围,需要决策的类型,此外,在能够解决一般问题并分析许多 不同数据的通用工具与适用特定领域的昂贵系统之间还应该考虑其中的平衡问题。在架构供 应链管理的种种原理中,决策支持系统被用来解决各式各样的问题,其中包括从物流网络设 计的战略问题到库存产品与制造设备分配的策略问题,并且自始自终贯穿着诸如生产计划、 运送方式选择及车辆路线等日常运作问题。这些供应链问题固有的广泛性与复杂性使 DSS 在进行有效决策时变得非常重要。DSS 在供应链管理中常常被称作高级计划编制与时间安 排系统(Advanced Planning and Schedulint, 简称 APS)。这些物流通常涵盖以下领域:
决策支持系统案例
决策支持系统案例
【BI商业智能?经典案例分享】
汕尾电厂:生产经营管理辅助决策系统
广东红海湾发电有限公司(以下称“红海湾公司”)是由广东省粤电集团有限公司、广东电力发展股份有限公司、广州发展电力投资有限公司和汕尾市资产经营管理公司四方共同出资组建的大型发电企业,于2004年3月30日注册成立,注册资本25亿元,负责汕尾电厂的建设和运营。
多年来汕尾电厂始终致力于建设智慧型电厂,把提升管理水平作为企业生存和发展的重要抓手。紧紧围绕粤电集团"做强做大,持续和谐"的总战略,科学制定发展规划,通过推动三标整合管理体系认证、NOSA管理体系认证、6S管理,实施绩效管理,加强节能减排管理,力争把汕尾电厂打造为技术先进、安全经济、节能高效、环保清洁的一流发电企业。
渴求统一决策支持平台
红海湾公司管理层十分重视企业信息化建设。目前红海湾公司的信息化基础设施日臻完善,在企业建设、生产、管理各个方面都已不同程度地采用了信息化手
段,信息化系统随着技术变化不断更新提高。早在5年前的2008年,汕尾电厂已有包括MAXIMO、Q4Safe、燃料系统和点检系统等16个信息系统在运行使用。
然而,发电市场竞争较为激烈,在多方压力剧增的状况下,红海湾公司管理层对于企业的信息化提出了全新的、层级更高的要求:要使信息系统成为帮助贯彻和落实企业管理思想的有效工具;要使系统植入“科学用能、系统节能”的思想,通过科学运行和精细化管理实现节能减排;要在对电厂各项管理的全面监控和科学决策的基础上,帮助打造全新的智慧型电厂。
纵览汕尾电厂现有的系统,虽为过去企业的高速发展提供了保障和动力,但各系统间存在信息壁垒,缺乏有效的信息共享机制,致使管理层进行系统决策时需访问分布在网络不同位置的多个业务管理系统,一定程度上影响了决策的时效性,阻碍了信息系统在决策支持和管理应用方面发挥更大的功效。
决策支持系统案例
决策支持系统案例
决策支持系统(DSS)是指能够帮助决策者进行战略、战术及操作层
面决策的信息系统。它使用各种方法和技术来提供准确、及时和相关的信息,以支持决策者在面对复杂和不确定的问题时做出明智的决策。下面将
介绍一个决策支持系统的实际案例。
案例名:汽车公司市场扩张决策支持系统
案例背景:
汽车公司正在考虑在新的市场扩张,并希望通过决策支持系统来帮助
他们做出合理的决策。该汽车公司在过去几年取得了较大的成功,现在想
要进一步扩大市场份额,但是他们面临着许多问题和挑战,比如如何选择
合适的市场、汽车型号等。
解决方案:
该汽车公司决策支持系统的设计需要包括以下几个主要的组件和功能:
1.数据收集和分析:通过收集和分析内部数据、市场数据、竞争数据
等信息,帮助企业了解当前市场状况和竞争对手情况。例如,可以收集销
售数据、市场调研数据、竞争对手销售数据等,分析当前市场规模、销售
趋势、竞争对手品牌定位等。
2.模型建立和分析:基于收集到的数据,可以建立模型来分析不同市
场扩张策略的效果。例如,可以建立销售预测模型,根据市场规模、竞争
对手定价、消费者需求等因素预测不同市场扩张策略下的销售额和市场份额。
3.决策支持:在数据分析和模型分析的基础上,为决策者提供有用的
信息和建议,帮助他们做出最佳的决策。例如,系统可以生成报告、可视
化图表等形式的结果,展示不同市场扩张策略的利弊,并提供相应的建议。
4.决策结果监控:一旦决策执行,系统可以对决策结果进行监控,并
根据市场反馈和实际销售数据来评估决策的有效性。如果需要,系统可以
根据监控结果调整原有的决策或制定新的决策。
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决策支持系统实例
物资分配调拨问题是根据各单位提出对物资的需求申请,按仓库的库存情况制定分配方案,再根据分配放案以及仓库和单位的距离制定物资运输方案。最后按照物资运输方案制定各仓库的发货表和各单位的接收表,修改各仓库库存数和各单位的物资数。
该决策问题需要设计多个数据库和多个模型共同求解。总的处理流程如图:
图1 物资分配调拨流程图
一、物资申请和库存的计划汇总
1、各单位按自己的需求提出对各物资的申请
申请数据库为:
D i={SQ(W1),SQ(W2),… } i=1,2,3…(1.1)
其中D i表示第i各单位,SQ(W j)表示申请物资W j的需要数量。
将各单位的申请数据库汇总成各单位对物资的需求量,形成总申请数据库。
W j={ SQ(D1),SQ(D2),…} j=1,2,3…
(1.2)
其中SQ(D i)表示第i个单位对物资W j的申请数量。
该项数据处理需要编制程序,类似于数据库的旋转来完成。
2、
各仓库度物资的可供应情况
K i ={XY(W 1)—KD(W 1),XY(W 2)—KD(W 2),…} i=1,2,… (1.3) 其中K i 表示第i 个仓库;XY(W j ), KD(W j )分别表示该仓库中物资W j 的现有数量和最低储备量;XY(W j )—KD(W j )表示物质W j 的可供量。
各仓库的多物资的可供应情况汇总成某一物资个仓库的可供量,形成总库存数据库。
Wj={XY(K 1)—KD(K 1),XY(K 2)—KD(K 2),…} (1.4) 该项数据处理工作,要在数据库中计算出可供量后,再进行类似于数据库旋转来实现。
该计划汇总工作构成数据处理模型,它与数据库的关系如图:
图2 计划汇总模型与数据库的关系
二、 制定物资的分配方案
物资分配方案是利用物资分配模型来完成的,该分配模型是通过一系列公式实现。 1、
比较分配情况
对同一物资W j 计算总可供量S (各仓库可供量之和)与总申请量Q (各单位申请量之和)的大小。 2、
物资分配方法
(1) 总可供量大于等于总申请量S ≥Q
物资总申请数据库
物资总库存数据库
完全满足各单位的申请数量,即各单位的分配数量FB(D j)等于
他的申请量。
FB(D j)= SQ(Dj) (2.1)
(2)总可供量小于总申请量S〈Q
这里有2种处理方法:
A、按申请比例削减
FB(Dj)= SQ(D j)*S/Q (2.2)
B、按优先类别分配
各单位按需求物资的需求程度有一个优先类别
该模型是一个数学模型。模型和数据库之间的关系如图:
图3 物资分配模型与数据库的关系
其中物资分配数据库中每条记录表示每种物资分配给各单位的具体
数量。
三、物资调拨预处理
在制定物资分配方案中已经确定了每种物资给各接收单位的分配数
量。具体由哪个仓库调拨多少物资到哪个单位去,就有运输问题的线
性规划来解决。但决定哪几个仓库,哪几个接收单位之间实现调拨供
应是需要进行预处理的。
每种物资的调运中,参加调运的仓库和接收单位都是不一样的,是随机出现的。参加调运的仓库是由该仓库提供某物资的可供量是否大于零来决定。参加调用接收单位要看他接收某物资的分配数大于零来决定。
每个仓库到所接收单位的路程,存入一个距离数据库中。对每一种物资,由于参加调运的仓库和单位不同,要形成参加调运的实际距离矩阵,这就要对每个距离记录进行挑选,挑选后形成小的实际距离矩阵,再形成好实际调拨矩阵后,才可以进行运输问题的线性规划运算,计算出有哪个仓库运多少物资给某个接收单位。这个物资调运预处理是一个数据处理模型,用数据库中投影操作来完成。
该模型完成了物资调用预处理后,接着就可以进行物资运输调拨了,当求出具体解后,由调拨方案的解回到原数据库中的位置,由数据库反投影操作来完成。
该模型和数据库之间的关系如图:
图4 物资调拨预处理模型和数据库的关系
四、制定物资运输方案
利用运输问题数学模型的具体求解方法,制定各物资的运输方
案。
该模型和数据库之间的关系:
图5 运输问题模型和数据库的关系
运输问题的计算机算法:
物资调拨数据库中每条记录表示有各仓库运给各单位的具体数量。
五、制定物资调拨方案
利用物资调拨数据库中调拨物资的数量,经过物资调拨模型将所有物资仓库调拨给单位所有的数量,转换成个仓库的发货数据库和各单位的接收数据库,在制定表格,打印各仓库的发货报表和各单位的收货报表。
制定物资调拨方案包括物资调拨模型和制表模型,他们都是数据处理模型。其中物资调拨模型完成物资调拨汇总工作(类似于计划汇总的旋转处理),同时修改库存和物资的两个数据库。制表模型完成发货和收货报表的打印。它们和数据库之间的关系如图:
图6 物资调拨与制表模型与数据库的关系
六、物资分配调拨决策支持系统体系结构
1、基本方案
从上面的详细分析可以看到,该决策问题涉及10个数据库:
(1)单位申请数据库;(2)仓库库存数据库;(3)物资总申请数据库;(4)物资总库存数据库;(5)物资分配数据库;(6)距离数据库;(7)物资调拨数据库;(8)仓库发货数据库;(9)单位收货数据库;(10)单位物资数据库。
该决策问题共涉及6个模型:汇总模型,预处理模型、分配模型、运输优化模型、调拨模型、制表模型。其中汇总、预处理、调拨、制表模型都是数据处理模型,属于管理业务工作。分配和运输优化属于数学模型。分配模型属于平衡分配决策,它要达到的目标是使物资分配尽量合理,该模型的计算公式是分配决策方法之一,也可以采用别的分配方法。运输模型属于优化决策,它使运输过程达到总吨公里数最小。该6个模型以程序形式出现,均放入模型库中。
为了使模型部件和数据部件有机结合,要建立总控程序,即控制各模型有序运行,数据有效存取,同时进行必要的人机对话,允许决策用户修改分配方案和调拨方案,形成决策支持系统,达到人机共同进行决策。该决策支持系统的基本方案按目前分析的模型和数据库进行组合运算,得到辅助决策信息。其运行结构如图: