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第七章管理信息系统的实践与发展

随着信息技术，数据库技术，人工智能技术，网络通信技术等相关技术的飞速发展，信息系统取得了长足的进步。同时，它们在应用程序的广度和深度上也得到了不断改进和更新，成为许多业务运营管理中必不可少的现代支持工具。本章主要介绍信息系统开发中出现的新应用程序分支，即决策支持系统，办公自动化系统，制造资源计划，计算机集成制造系统和企业资源计划管理系统。

第一节决策支持系统

决策支持系统（DSS：决策支持系统）它基于日常业务处理系统的数据，使用数学或智能方法来合成和分析业务数据，预测未来业务趋势，并在重大问题（例如公司发展和市场运营策略）的决策方面发挥领导作用。系统。

一。决策支持系统开发

决策支持系统（DSS）它的特点是解决半结构化和非结构化问题。企业中较高级别的决策问题本质上是宏观定性问题，需要决策者快速做出决策。这种问题的结构较差，再次发生的可能性较小，并且通常不精确且不确定。传统的解决方案是通过建立数学模型来模拟这个不精确和不确定的问题，然后使用统计，概率和其他数学方法来实现它。但是这种模拟需要许多假设和近似，这使得最终模型与实际模型有很大不同。显然，使用传统的定量方法已不能满足这个复杂且结构不良的问题的需求。因此，促成DSS快速发展。

从70决策支持系统（DSS）以来，DSS它得到了极大的发展。1980年斯普拉格提出了决策支持系统的三部分结构，即对话部分和数据部分（数据库D B和数据库管理系统DBMS），模型零件（模型库兆字节和样板库管理系统MBMS）。

1981年年邦泽克等一下DSS三种系统结构，即语言系统（LS），问题处理系统（PPS）知识体系（KS）。

80年底90十年初期，决策支持系统和专家系统相结合，形成了一个智能的决策支持系统（IDSS）。专家系统是定性分析，以协助决策。它与决策支持系统相结合，可以通过定量分析来辅助决策，从而进一步提高了

辅助决策的能力。智能决策支持系统是决策支持系统发展的新阶段。

二。DSS 结构体

决策支持系统的可能结构是将系统分为以下三个部分：

·人机交互子系统，可与用户通信，接收命令并提供决策结果。 ·管理数据以进行决策的数据库子系统。

·决策模型库子系统。

每个子系统都有自己的独立管理系统。DSS 三行结构模型如下所示。 用户

（一）人机对话组件

DSS 它不能替代人类决策，只能支持人类决策，因此人机对话部分是DSS 重要部分。人机对话组件主要具有以下功能：

1个。提供各种显示和对话形式。2。输入和输出转换。3。问题处理。

（二）数据部分

数据组件包括数据库和数据库管理系统。该数据库用于存储决策所需的大量数据。数据库管理系统管理，修改和维护DSS

所需的各种数据，

并实现数据库与模型库管理系统和人机对话管理系统的连接。

数据管理系统必须提供以下服务来分析和处理决策支持：

（1）根据主题的需要，从数据库中提取数据进行分析。因此，在提取过程中，应对原始数据进行分类，求和和计数。提取过程实际上是数据的重组。

（2）在提取过程中，数据净化已完成，即删除了不合格的原始数据，并且在必要时必须补充丢失的数据。

（3）更改分析和决策主题时，可以按主题查询和访问数据。

（4）采用离线大容量存储，在线磁盘存储和内存存储的多级存储模式，解决了按主题和粒度划分的庞大数据量和数据组织问题。

（三）模型零件

模型组件由模型库和模型库管理系统组成。

1个。模型库

模型库用于存储模型。模型总是以某种形式的计算机程序来表达，例如数据，语句，子例程甚至对象。该模型可以以某种方式运行，以进行输入，输出，计算和其他处理。这种形式的属性不能或很难以类似于数据组织的形式来描述。

根据经济内容，该模型可以分为：

（1个）预测模型：如产量预测模型，消费预测模型等；

（2）综合平衡模型：如生产计划模型，投入产出模型等；

（3）结构优化模型：如能源结构优化模型，产业结构优化模型等；

（4）经济控制模型：例如财政，税收，信贷，商品价格，工资，汇率等国民经济的综合控制模型。

2。模型库管理系统

模型库管理系统用于管理模型库。为了适应模型的静态和动态特性，模型库管理系统应具有两个功能：

（1）模型库的静态管理，包括模型字典的建立，添加，删除，修改和维护;维护与模型相关的各种计算机程序，例如源程序和执行程序的管理和维护。

（2）模型的动态管理是操作管理，它将模型视为动态管理的活动实体。其功能之一是控制模型的运行。模型不仅可以单独运行，还可以组合运行。操作控制机制必须能够提供三个基本操作控制，例如顺序，选择和循环。第二个是模型和数据库组件之间的连接。当模型运行时，它指定输入和输出数据的源和目的地，并与数据库管理系统交换数据。

和邦泽克在1881年建议中DSS结构是DSS一种结合了人工智能的结构。他想，DSS包含三个主要部分：语言系统（LS）知识体系（KS）和问题处理系统（PPS）。这是LKP模式。

其中：

。语言系统：它是提供给决策者的所有语言技能的总和。语言系统包括两种搜索语言（用户或模型可以使用它来检索数据语言），还包括计算语言（是用户操纵模型计算的语言）。语言系统提供了句子，命令，表达式等，供做出决定的用户表达决策问题。

。知识体系：它是相关问题领域中的知识主题。知识系统中的知识可以是数据，模型，方法，规则或过程，并且还可以包括各种经验或教训，例如成功和失败。但是，不可能将所有知识存储在知识库中。相反，可以针对特定类型的决策问题建立不同的知识库系统，并且需要随时对其进行不断更新。

。问题处理系统：针对实际问题，提出了解决问题的方法和方法，使用语言系统来正式描述问题和经验教训，编写问题解决过程，利用知识系统提供的知识来解决问题，最后获得答案。解决问题。生成决策所需的信息并支持决策。

LKP该结构强调了问题处理系统，语言系统以及数据，模型和规则作为知识系统的统一分类的重要性。随着人工智能的飞速发展，这种结构已被越来越多的人接受。

三。DSS关键技术

（一）模型库系统的设计与实现（二）组件界面（三）系统整合

四。DSS发展

由于决策的执行方式，因此还没有统一的理论。同时，决策问题是随机的，也就是说，决策者面临的情况正在发生变化。因此，DSS开发