决策支持系统实例
研究生第四章决策支持系统的开发与实例
层次模型概述
▪ 层次模型的基本结构 ▪ 应用层的概念 ▪ 任务层的概念 ▪ 功能层的概念 ▪ 物理层的概念
层次模型的基本结构
▪ 通用系统理论（GST）
➢ 通用系统理论（General System Theory）是由 Bertalanffy等人于1968年创立并由Mesarovic和Takahara 等人发展起来的理论。
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略 ▪ 开发方法 ▪ 开发步骤
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ （1）编制一个用户定制化的DSS ➢ （2）采用DSS集成开发工具 ➢ （3）利用专用DSS生成器
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ 编制一个用户定制化的DSS
这种策略采用一种通用编程语言（GPL),如Pascal语言和 C语言；或者采用第4代编程语言（4GL),例如面向对象的 语言（Delphi和Visual C++）、表格和面向财务的语言。
DSS的开发策略、方法
▪ 开发策略
➢ 用专门领域的DSS生成器
专用DSS（SDSS）实际上是执行决策支持的系统。这 些系统可以辅助开发高度结构化的专用DSS，因此常常 被某些职能部门使用。
专用DSS包含一组计算机软件和硬件，支持一个或一群 决策者，处理一批相关的决策问题，例如，实现复杂统 计功能的SAS，用于金融分析的Commander FDC。
应用层的概念
▪ 层次模型的最高层－－应用层表示问题求解活动在决策支 持系统上的语义描述，也就是说，应用层需要描述系统所 处的外部环境、系统所要表达的问题、以及系统和用户是 怎样来解决问题的。因此，DSS的任何问题求解活动都应 该有应用层的描述。应用层为特定DSS提供了一种模型。
决策支持系统实例
3)决策支持系统实例物资分配调拨咨询题是按照各单位提出对物资的需求申请，按仓库的 库存情形制定分配方案，再按照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。
该决策咨询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物资申请和库存的打算汇总各单位按自己的需求提出对各物资的申请申请数据库为：Di={SQ(W1) , SQ(W2),…} i=1,2,3… (1.1)其中Di 表示第i 各单位，SQ(Wj)表示申请物资 Wj 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。
Wj={ SQ(D1), SQ(D2),…}j=1,2, 3 (1)2) 其中SQ(Di)表示第i 个单位对物资 Wj 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。
各仓库度物资的可供应情形Ki={XY(W1) — KD(W1) , XY(W2) — KD(W2),…} i=1 , 2,… (1.其中Ki 表示第i 个仓库；XY(Wj) , KD(Wj)分不表示该仓库中物资 W j 的现有数量和最低储备量；XY(Wj) — KD(Wj)表示物质 Wj 的可供量。
各仓库的多物资的可供应情形汇总成某一物资个仓库的可供量，形成 总库存数据库。
Wj={XY(K1) — KD(K1)，XY(K2) — KD(K2)，…} (1.4)该项数据处理工作，要在数据库中运算出可供量后，再进行类似于数据库旋转来实现。
该打算汇总工作构成数据处理模型，它与数据库的关系如图:图2打算汇总模型与数据库的关系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。
比较分配情形对同一物资 Wj 运算总可供量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。
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。
这些案例只是人工智能技术在决策支持系统中的应用的冰山一角。
随着人工智能技术的不断发展和创新，决策支持系统将在更多的领域发挥重要作用。
人工智能技术的应用不仅可以提高决策的科学性和准确性，还可以节省时间和资源成本，为决策者提供更全面和可靠的信息支持。
相信在未来，人工智能技术将继续为决策支持系统的应用提供更多的可能性。
智能决策支持系统介绍及案例
【注】：以《交通事故管理智能决策支持系统第设8页计/初共探15》页一文为例，作者：张晴，赵晶心，董德存。
案例研究 模型库设计
模型库
基本数学模型库
事故检测模型库
存放一些具有无针对 性的基本数学模型和 算法,如初等模型、 微分方程模型、图论 及网络分析模型以及 概率统计模型等,支 持其他模型库的运行。
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案例研究 知识库设计
知识库
事实库
事故描述事实库
存放“事故A为追尾事故”、“事 故B为货货相撞事故”等对事故现 象进行描述的事实。
处理策略事实库 存放对各种交通事故处理方案的 描述。
疏导策略事实库
存放对各种交通管理措施和诱导 策略的描述。
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规则库
实际上是事故描述 事实库与事故处理 和疏导策略事实库 的映射关系。它的 描述需要专家的经 验,是交通事故管 理智能决策支持系 统能否有效地对事 故管理决策进行支 持的关键。
感谢您的观看！
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统计分析来自各检测器 的数据。统计ADT(日交 通量)、AADT(年均日交 通量)、WADT(周均日交 通量)、MADT(月均日交 通 量 ) 、 PHF( 高 峰 小 时 系 数 ) 、 C( 道 路 通 行 能 力)、高峰时段等数据。
存储模型库模型和其 它数据分析工具对源 数据分析处理的结果: 交通流模型参数、 C1( 事 件 发 生后 道 路 通行能力)、RT(事件 响应时间)、CT(事件 清除时间)等。
自然语言处理系统
<#include studio.h> int i , j; select food where “she likes”; return i=banana; but she has banana yesterday; If(apple != yesterday’s food )
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，该超市实现了销售额的大幅增长和客户满意度的提升。
案例四：人力资源决策支持系统在人力资源管理中的应用一家跨国公司引入决策支持系统来优化人力资源管理，提高人员招聘和绩效管理的效果。
该系统整合了公司的人事信息、招聘数据和绩效评估数据，实现了人力资源的集中管理和智能决策。
系统可以帮助公司识别最适合的候选人，根据员工的绩效评估结果进行薪酬调整和晋升决策。
智能决策支持人工智能技术在决策支持系统中的应用案例解析
智能决策支持人工智能技术在决策支持系统中的应用案例解析一、引言随着人工智能技术的快速发展，智能决策支持系统在各行各业得以广泛应用。
本文将通过分析两个具体案例，辨析智能决策支持人工智能技术的应用效果，展示其在决策支持系统中的重要性。
二、案例一：智能风险评估系统在金融领域中，风险评估是一项重要的任务，传统的人工方法往往耗费大量时间和资源，并且容易受主观因素影响。
某银行引入智能决策支持系统，利用机器学习和自然语言处理等技术，实现了自动风险评估。
系统通过分析大量历史数据和市场动态，能够以更准确、快速的方式评估客户的风险等级。
首先，该系统通过数据挖掘技术，提取大量客户资料中的关键信息，并根据这些信息进行特征工程，建立客户画像。
其次，系统利用机器学习算法，对历史数据进行训练和学习，建立风险评估模型。
最后，系统通过引入自然语言处理技术，对外部信息进行分析，如新闻报道、社交媒体等，以获取更全面的环境因素。
通过智能风险评估系统，该银行大大提高了风险评估的准确性和效率。
首先，系统能够处理海量数据，并从中发现潜在风险因素，提前预警。
其次，智能系统能够规避人为的主观因素，使决策更加客观、公正。
最后，系统能够快速响应市场动态并自动调整风险评估模型，提供更及时、精准的决策支持。
三、案例二：智能物流调度系统在物流行业中，调度决策是保证物流效率和降低成本的关键。
某物流公司引入智能决策支持系统，应用于货物调度与路线规划，并取得了显著的效果。
该智能物流调度系统基于深度强化学习算法，通过学习大量历史数据和实时环境信息，自动生成最佳的货物配送方案和运输路线。
系统能够根据不同的物流需求和车辆状况，智能地进行车辆调度和路径规划，最大程度地提高运输效率。
与传统的人工调度方式相比，智能物流调度系统具有如下优势。
首先，系统能够生成全局最优解，优化路线和运输方式，减少里程和时间成本。
其次，系统能够实时监控车辆状况和交通信息，及时调整路线和调度计划，应对突发情况。
决策支持系统实例课件
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
21
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
调拨预处理模型 实际距离矩阵 运输模型
物资调拨汇总模型
制表模型
仓库发物 报表
仓库收物 报表
DSS模型库
仓库库存数据库 单位申请数据库 总申请数据库 总库存数据库
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
物资调拨汇总模型
制表模型
仓库发物 报表
仓库收物 报表
DSS模型库
仓库库存数据库 单位申请数据库 总申请数据库 总库存数据库
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
6
3. 物资调拨预处理
该模型和数据库之间关系为：
距离数据库 物资分配数据库
物资调拨 预处理 模型
某物资实际 距离矩阵
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，确定哪些分支机构应该关闭或重组。
决策支持系统可以提供全球业务的实时数据和关键指标，帮助管理者做出明智的决策。
总而言之，管理会计和决策支持系统在各行各业都有广泛的应用，为企业提供了重要的财务数据和决策支持。
通过准确核算成本、评估销售潜力和分析业务绩效，管理者能够做出明智和有效的决策，提高企业的竞争力和盈利能力。
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。
它可以根据用户的需求和决策标准，生成不同的决策方案，并对其进行评估。
系统还可以通过模拟和预测分析，帮助用户预测供应链的未来情景，并针对性地做出决策。
4.报告和可视化：SCMDSS能够生成各种报告和可视化图表，以帮助用户更好地理解分析结果和决策建议。
这些报告和图表可以展示供应链的各种指标和指标的变化趋势，帮助用户发现问题和机会，以及做出相应的调整。
决策支持系统的开发实例
数据库 DB
DSS 控制 系统
模型库 MB
问题综合 与 交互系统
动态 DB
推理机 和 解释器
知识库 KB
集成系统
DSS
ES
图4.16智能决策支持系统集成结构图
综合系统
4.3.5智能决策支持系统实例
松毛虫智能预测系统(PCFES)是一个智能决策支持系统。该系统把模型库、数据库、知识推理、人机交互四者有机地结合起来了。达到了定性的知识推理、定量的模型数值计算、数据库处理的高度集成。 系统结构见图4.22。
问题综合与交互系统
模型库管理系统
数据库管理系统
知识库 管理系统
推理机
用户
模型库
知识库
数据库
4.3专家系统与智能决策支持系统
4.3.1专家系统原理 1. 专家系统概念 1）专家系统定义 专家系统是具有大量专门知识， 并能运用这些知识解决特定领域中实际问题的计算机程序系统。 专家系统是利用大量的专家知识，运用知识推理的方法来解决各特定领域中的实际问题。计算机专家系统这样的软件能够达到人类专家解决问题的水平。
4.1.2 智能决策支持系统结构
1、人工智能的决策支持技术 从智能决策支持系统的概念可知智能决策支持系统中包含了人工智能技术，与决策支持有关的人工智能技术主要有： 专家系统、神经网络、遗传算法、机器学习、自然语言理解等。
1）专家系统是利用大量的专门知识解决特定领域中的实际问题的计算机程序系统； 2）神经网络是利用神经元的信息传播模型（MP模型）进行学习和应用； 3）遗传算法是模拟生物遗传过程的群体优化搜索方法；
问题综合与交互系统
数据库 管理系统
模型库 管理系统
模型库
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。
4. 城市交通管理城市交通拥堵一直是一个头疼的问题，大数据分析可以提供实时的交通数据和预测模型，帮助城市交通管理部门优化交通规划和信号控制，减少交通拥堵和事故的发生。
例如，谷歌地图利用大数据分析技术，根据车辆的实时位置和速度，智能预测道路拥堵状况，并向驾驶员提供最佳出行路线。
5. 制造业生产优化大数据分析可以帮助制造业企业实现生产过程的优化和效率提升。
决策支持系统介绍及案例分析
01
决策支持系统的技 术实现
决策支持系统的技术实现
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01
决策支持系统案例 分析
案例一：金融风险评估决策支持系统
总结词
利用大数据和人工智能技术，对金融市场和机构的风险进行实时监测和评估，为决策者提供数据支持和预测分析 。
详细描述
该系统通过收集和处理大量金融数据，运用机器学习和统计分析方法，对市场风险、信用风险、操作风险等进行 评估，帮助金融机构及时发现潜在风险，制定相应的风险控制策略。
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。
仿真与优化
通过模拟不同的决策场景，决策支持 系统可以帮助用户评估不同方案的效 果和优劣。这有助于用户做出更科学 、更合理的决策。
决策建议与优化
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。
决策建议
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 。
决策支持系统的开发与实例
需求整理与分析
03
对收集到的需求信息进行整理、分类、分析，形成详细的需求
文档。
系统设计
架构设计
根据需求分析结果，设计系统的整体架构，包括系统模块、数据 库结构、系统流程等。
功能设计
根据需求文档，设计系统的具体功能，包括数据输入、数据处理、 数据输出等。
界面设计
设计用户界面，包括界面布局、操作流程、交互方式等，确保用 户友好性。
系统实现
编程语言与工具选择
根据系统设计和开发团队的技术能力，选择合适的编程语言和开 发工具。
数据库设计与实现
根据系统设计，建立数据库结构，并进行数据存储、查询等操作。
功能模块开发
按照功能设计，逐个实现系统功能模块，并进行单元测试。
系统测试
功能测试
对每个功能模块进行测试，确保功能正常、符合 设计要求。
数据仓库技术
数据整合
数据仓库技术能够将分散在各个业务系统的数据进行整合，形成一 个集中、统一的数据平台，便于进行数据分析和决策支持。
数据存储
数据仓库具备大规模数据存储能力，能够存储海量的历史数据和实 时数据，满足决策者对数据的需求。
数据查询
数据仓库提供高效的数据查询功能，支持复杂的查询和报表生成，为 决策者提供准确、及时的数据支持。
半结构化或非结构化决策
DSS主要针对半结构化或非结构化问题，帮助决 策者进行问题分析和解决方案制定。
人机交互性
DSS强调人与机器的交互，通过人机对话的方式 进行决策。
数据、模型和知识集成
DSS集成了数据仓库、模型库和知识库，为决策 提供全面的支持。
决策支持系统的历史与发展
01
02
03
早期阶段
决策支持系统的开发实例
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。
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。
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
介绍决策支持系统的整体架构和各个组件的功能的数据库，包括数据存储和访问。
算法设计
介绍用于决策支持系统的算法，包括决策树、回归分析等。
系统模块介绍
人才招聘模块
展示如何利用系统进行人才招聘流程的优化和 决策辅助。
员工调岗模块
解释如何使用系统来管理员工的调岗流程和决 策支持。
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。
研究背景和意义
解释开发决策支持系统的背景和重要性，讨论现有问题和挑战。
决策支持系统的定义及特点
详细定义决策支持系统，并介绍它的关键特点和功能。
开发决策支持系统的流程
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。
决策支持系统应用案例
决策支持系统应用案例决策支持系统（Decision Support System，DSS）是一种基于计算机技术和信息系统的管理工具，用于帮助决策者进行复杂决策的过程。
它通过收集、整理、分析和展示大量的数据和信息，为决策者提供决策所需的支持和建议。
以下是一些决策支持系统应用的案例：1.供应链管理决策支持系统供应链管理决策支持系统帮助企业实现供应链数据的收集、分析和决策支持。
它可以跟踪和监控库存、运输和订单等信息，并将其整合在一起，以便进行最佳的供应链决策。
例如，系统可以根据需求预测和供应链运作情况，帮助企业及时提供产品和服务，提高供应链的效率和灵活性。
2.营销决策支持系统营销决策支持系统可帮助企业在市场营销方面做出明智决策。
它可以收集和分析顾客的购买数据、市场趋势、竞争对手的活动等信息，并提供决策者所需的洞察和建议。
例如，系统可以通过分析大数据来确定目标市场和受众，制定定制化的营销策略，提高销售和市场份额。
3.金融风险管理决策支持系统金融风险管理决策支持系统可以帮助金融机构评估和管理风险。
它可以分析金融市场、经济数据和客户的信用评级等信息，以确定潜在的风险和机会。
系统可以生成报告和模拟，为决策者提供风险评估和决策支持。
例如，系统可帮助银行确定信贷风险，制定贷款政策，减少不良贷款的风险。
4.医疗决策支持系统医疗决策支持系统可以帮助医生和医疗专业人员做出诊断和治疗决策。
它可以收集和分析患者的医疗记录、实验室结果、病历数据等信息，以提供相关的诊断和治疗建议。
例如，系统可以根据患者的症状和历史数据，给出可能的诊断和推荐的治疗方案，并帮助医生做出决策。
5.生产计划决策支持系统生产计划决策支持系统可以帮助企业进行生产计划和资源分配的决策。
它可以收集和分析销售数据、库存水平、生产能力等信息，以优化生产计划和运营效率。
例如，系统可以根据市场需求和资源可用性，预测需求和产能，并帮助企业制定合理的生产计划，提高生产效率和客户满意度。
案例二供应链管理的决策支持系统
案例二：供应链管理的决策支持系统 作为一个商用及军用飞机机翼和机翼零部件的制造商，在部件的装配过程中，飞机结构 公司（Aerostructures）面向定单的机械工厂面临着许多需求的波动。 幸运的是飞机结构公司最近采用了 RHTHYM(位于得克萨斯州的 i2 技术公司开发的供 应链管理系统),该系统理顺了飞机结构公司的工作流并且降低了 500000 美元的库存成本. 过去,当位于纳什维尔(Nashville)的公司承接了一桩制造 50 个加强索的大定单时,它需要 一天的时间来准备这些加强索的物料,接着将这些物料闲置几天,然后在一个炉子上进行加热 并制造成加强索的形状。加强索由一些成形的金属片组成，有 50 英尺长，它同一个支持结 构一起共同连接到机翼的顶部。 旧的调整方法常常浪费时间。因为飞机结构公司不能够有效地利用加强索的炉子以及其 他制造设备。公司的制造资源计划（MRP）系统无法设计制造设备的时间安排计划。 因为飞机结构公司所生产的定做产品在完工之前通常要经历 220 道操作工序，所以公司 不能让在制品闲置太长的时间。 主管制造和信息系统的副总裁朱丽.皮勒（Julie Peeler）说："系统会自动识别明天就要 到期的定单，但是它不能够告诉你在同样的时间内你是否可以同时运行两个较小的工作。" 飞机结构公司正在使用一个由麦克柯与多奇公司（McComack & Dodge）10 年前开发的 MRPⅡ系统，该系统叫做生产库存优化系统（Production Inventory Optimization System, PIOS），在一台 IBM S/390 MVS 的主机上运行。 飞机结构公司的遗留配置（legacy setup）使它的订货生产的库存管理失灵，因为 MRP 系统是根据公司生产运营的提前期倒排计划，这使飞机结构公司很难对铝、钛等物料下定单。 自去年中期开始，飞机结构公司安装并运行了 Rhthym 系统，并且从那时起 Rhthym 系 统帮助飞机结构公司制订了更为有效的工作计划。在晚上，PIOS 系统利用国际计算机联合 公司（Computer Associates International, Inc.）生产的 CA-IDMS 数据库作为网间连接器，将 计划信息输入到在 IBM RS/600 上运行的 Rhthym 系统中。 皮勒说，Rhthym 计算工作定单的优先等级，然后在第二天早上 MRP 运行之前将信息 反向装载到 PIOS 系统。 飞机结构公司已经在硬件、软件以及支持系统方面投资了 650000 美元。 分析家们说，从飞机结构公司利用 Rhthym 系统这件事情可以看出当时这些制造优化系 统是多么热门。丹尼斯.巴容（Dennis Byron）是国际数据公司（International Data Corp.,位于 妈萨诸塞州）的一位分析家，他认为，像飞机结构公司这样的企业之所以能够取得胜利是因 为它们具备使企业间供应链通畅运行的能力。 然而，梅特集团公司（Meta Group,Inc.,位于康涅狄格州的斯坦福德）的分析家巴里.华 尔德门（Barry Wilderman）说，安装这样的系统仅仅是事情的一半，因为这些系统（例如 Rhthym 以及位于马里兰州的曼纽吉斯克迪斯公司的制造计划软件）太复杂了。 皮勒认同他的观点。 她说，几乎 1996 年的整个夏季他们都在修改 i2 系统来满足飞机结构公司的规范，如果 优化很容易的话，那么就会有许多人去采用它。 飞机结构公司正在利用巴纳公司的 ERP 系统进行接口，但是却不能够同它集成在一起。 ●安装一个像上述飞机结构公司所用的软件的目的是什么？ ●应该为这样一个系统选择什么类型的决策支持工具，为什么？ ●飞机结构公司的系统和它的 Rhythm 供应链优化软件之间的关系是什么？
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 S upport S ystem, 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分析历史交通数据，并结合实时的交通监测数据，可以预测交通拥堵区域和时间，并提前做出相应的交通疏导策略，帮助减少拥堵并提高交通流动性。
四、市场营销领域的精准推荐与个性化营销人工智能技术在市场营销领域的应用越来越受到关注。
通过分析用户的历史购买记录、浏览行为和个人喜好，人工智能技术可以提供个性化的产品推荐和定制化的营销方案，提升市场推广效果。
财务分析和决策支持系统的实际应用案例
财务分析和决策支持系统的实际应用案例在当今复杂多变的商业环境中，财务分析和决策支持系统（Financial Analysis and Decision Support System，FADSS）起着至关重要的作用。
本文将介绍一些实际应用案例，展示FADSS如何帮助企业进行财务分析和决策。
案例一：投资决策支持假设一个制造业公司正在考虑购买新的生产设备。
通过FADSS，公司能够进行财务分析，评估投资的可行性和潜在风险。
首先，FADSS可以帮助公司计算投资回报率（Return on Investment，ROI）和净现值（Net Present Value，NPV）。
此外，FADSS可以模拟不同的市场情景，在不同条件下预测投资收益。
最终，公司可以根据FADSS提供的数据和分析，作出是否购买新设备的决策。
案例二：预算规划与管控一家零售公司面临着复杂的预算规划和管控挑战。
通过FADSS，公司能够集中管理财务数据，并进行有效的预算规划。
FADSS可以帮助公司创建详细的财务预算模型，并将实际数据与预算进行比较。
通过实时监控和分析，公司可以及时调整预算和支出，以保持财务目标的实现。
此外，FADSS还可以协助公司进行风险评估，制定相应的应对策略。
案例三：业绩评估和分析一家跨国公司需要对其全球业务进行绩效评估和分析。
通过FADSS，公司可以整合各地分支机构的财务数据，并进行跨地区的业绩对比。
FADSS可以提供多维度的数据分析，例如销售额、利润率和市场份额。
通过对比分析，公司可以识别出在不同市场中表现强劲的产品线，并制定相应的战略决策。
案例四：风险管理与决策支持一家保险公司希望提高其风险管理水平，并做出更准确的决策。
通过FADSS，公司可以进行风险评估和模拟分析。
FADSS能够帮助公司建立风险模型，并预测不同保险产品的潜在风险。
此外，FADSS还可以帮助公司进行行业趋势分析，从而为保险产品的开发和定价提供支持。
综上所述，FADSS在实际业务中的应用具有广泛的范围和重要性。
工程造价核算中的决策支持系统应用案例分析
工程造价核算中的决策支持系统应用案例分析随着社会经济的发展和科技的进步，工程建设项目越来越复杂，造价核算也变得愈发重要。
在工程造价核算中，决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）的应用正发挥着越来越重要的作用。
本文将通过一个实际案例，探讨DSS在工程造价核算中的应用。
案例背景：某公司计划开展一项新的建筑工程项目，该项目涉及多个工程专业领域，包括土建、电气、给排水等。
为了确保项目的顺利进行，该公司决定使用DSS来辅助进行工程造价核算。
DSS在项目前期的应用：在项目启动阶段，DSS被用于进行初步的工程造价估算。
通过输入工程的基本参数，如建筑面积、楼层数、结构类型等，DSS能够根据历史数据和专业知识库，快速给出一个初步的造价估算结果。
这一结果能够帮助公司进行初步预算，为后续的决策提供参考。
DSS在设计阶段的应用：在项目设计阶段，DSS的应用更加广泛。
首先，DSS可以通过输入详细的设计方案，包括施工图纸、工程规范等，来进行详细的工程造价核算。
通过与历史数据和市场行情的比对，DSS能够给出一个更加准确的造价估算结果。
其次，DSS还能够进行成本优化分析，通过对不同设计方案的成本进行比较，帮助公司选择最经济合理的设计方案。
此外，DSS还可以进行风险评估，通过考虑不同因素的风险概率和影响程度，帮助公司制定风险管理策略。
DSS在施工阶段的应用：在项目施工阶段，DSS的应用主要集中在成本控制和进度管理方面。
首先，DSS可以通过与实际施工情况的对比，实时监控工程的成本变化。
通过与预算进行比较，DSS能够及时发现成本超支的情况，并提供相应的成本控制建议。
其次，DSS还可以对工程进度进行管理和优化。
通过输入实际施工进度和预定计划，DSS 能够自动计算出工程进度的偏差，并提供相应的调整建议，以确保工程按时完成。
DSS在验收阶段的应用：在项目验收阶段，DSS的应用主要集中在工程质量评估和成本结算方面。
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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：。