管理信息系统的新发展ppt课件.ppt

1 第一节决策支持系统第二节知识管理系统第三节企业竞争情报系统第四节管理信息系统发展的新环境 第十一章管理信息系统的新发展 2 第一节决策支持系统 一 决策支持系统的产生与发展二 决策支持系统的概念三 决策支持系统的功能四 决策支持系统的分类五 决策支持系统的组成六 智能决策支持系统 3 引言 赫伯特 西蒙提出的商业活动中 决策经历的四个不同阶段 西蒙提出的第一种决策模型 第一阶段 情报活动阶段主要是搜集企业所处环境的经济 技术 社会等方面的信息并加以分析 同时也要搜集和分析企业内部的信息 寻求要求决策的条件 为制定计划提供依据 第二阶段 设计活动阶段主要是拟订计划 计划就是在对第一阶段搜集的信息进行分析 为企业需要解决的问题拟订出各种可行的备选方案 第三阶段 选择活动阶段主要是选定计划 即根据当时的情况和对未来发展的预测 从各种备选方案中选择最具有可行性的一种 第四阶段 审查活动阶段主要是对已经选好的计划进行评价 4 引言 赫伯特 西蒙提出的第二种决策模型 满意度模型 从满足你需求的方案中进行选择 而选中的方案不一定是最佳的那一个 5 引言 决策类型 结构化决策 采用专门的方法处理确定的信息 总能得到准确的答案 没有必要依靠感觉或直觉 是一类可编程的决策 非结构化决策 可能存在若干正确的解决方案 但没有一种精确的方法计算出最优方案 也没有一组规则或标准能保证得到最佳的解决方案 如 是否引进一条新的生产线 重复性决策 重复发生的决策 经常带有周期性 非重复性决策 不经常做出的决策 且每次确定最佳解决方案时都有不同标准 6 一 决策支持系统 DSS 的产生与发展 Keen和ScottMorton于70年代中期首次提出了 决策支持系统 DecisionSupportSystem 简称DSS 一词 标志着利用计算机与信息支持决策的研究与应用进人了一个新的阶段 并形成了决策支持系统新学科 7 1 20世纪70年代在整个70年代 初级决策支持系统阶段 研究开发出了许多较有代表性的DSS 到70年代末 DSS大都由模型库 数据库及人机交互系统等三个部件组成 如 支持投资者对顾客证券管理日常决策的ProfolioManagement 用于产品推销 定价和广告决策的Brandaid 用以支持企业短期规划的Projector及适用于大型卡车生产企业生产计划决策的CapacityInformationSystem等等 一 决策支持系统 DSS 的产生与发展 8 2 20世纪80年代80年代初 DSS增加了知识库与方法库 构成了三库系统或四库系统 知识库系统 是有关规则 因果关系及经验等知识的获取 解释 表示 推理及管理与维护的系统 知识库系统知识的获取是一大难题 但几乎与DSS同时发展起来的专家系统在此方面有所进展 方法库系统 是以程序方式管理和维护各种决策常用的方法和算法的系统 一 决策支持系统 DSS 的产生与发展 9 3 20世纪80年代后期80年代后期 人工神经元网络及机器学习等技术的研究与应用为知识的学习与获取开辟了新的途径 专家系统与DSS相结合 充分利用专家系统定性分析与DSS定量分析的优点 形成了智能决策支持系统IDSS 提高了DSS支持非结构化决策问题的能力 一 决策支持系统 DSS 的产生与发展 10 4 近期近年来 DSS与计算机网络技术结合构成了新型的能供异地决策者共同参与进行决策的群体决策支持系统GDSS 例 GDSS利用便捷的网络通信技术在多位决策者之间沟通信息 提供良好的协商与综合决策环境 以支持需要集体作出决定的重要决策 在GDSS的基础上 为了支持范围更广的群体 包括个人与组织共同参与大规模复杂决策 人们又将分布式的数据库 模型库与知识库等决策资源有机地集成 构建分布式决策支持系统DDSS 一 决策支持系统 DSS 的产生与发展 11 总结 12 两库系统 DSS组成的发展 数据库 模型库 方法库 知识库 数据库 模型库 方法库 数据库 模型库 群体 分布 综合 决策支持系统的发展总结 13 二 决策支持系统的概念 专家学者从多个角度和层面对决策支持系统进行了理解和阐述 代表性定义有如下几种 1 决策支持系统是通过数据 模型和知识 以人机交互方式支持管理人员进行半结构化或非结构化决策的信息系统 它为管理人员提供决策所需要的数据 信息和背景资料 帮助明确决策目标 分析决策问题 建立决策模型 模拟决策过程 提供备选方案 并对各种方案进行评价和优选 帮助管理人员提高决策的水平和质量 2 决策支持系统是以信息技术为手段 应用决策科学及有关学科的理论与方法 以人机交互方式辅助决策者解决半结构化和非结构化的决策问题的信息系统 14 二 决策支持系统的概念 3 以管理科学 运筹学 控制论和行为科学为基础 以计算机技术 模拟技术和信息技术为手段 面对半结构化问题 支持决策活动的具有智能作用的人机系统 把数据复杂的分析模型以及能与用户友好交互的软件结合为一体 用于辅助管理决策 能够支持半结构化或非结构化的决策 且自始至终都是在用户的控制下实现其工作的 4 辅助决策者通过数据 模型和知识 以人机交互方式进行半结构化或非结构化决策的计算机应用系统 为决策者提供分析问题 建立模型 模拟决策过程和方案的环境 调用各种信息资源和分析工具 帮助决策者提高决策水平和质量 5 以管理科学 运筹学 控制论和行为科学为基础 以计算机技术 仿真技术和信息技术为手段 针对半结构化的决策问题 支持决策活动的具有智能作用的人机系统 15 二 决策支持系统的概念 从DSS的定义可以看出 DSS具有如下特征 一般用于解决非结构化或半结构化问题 辅助并不取代管理人员进行决策 决策主体仍然是人 而不是系统 以人机交互方式进行工作 更易于非计算机专业人员使用 综合应用了多种数据 模型和分析方法 来实现决策支持 具有应付环境变化和管理人员决策方法变化的灵活性和适应性 16 案例 一制造厂为决定它的生产规模和合适的库存量 建立一个决策支持系统 模型库 由生产计划 库存模拟模型 如预测 库存控制模型 等组成 数据库 中存有历年销售量 资金流动情况 成本等原始数据 决策者通过计算机终端屏幕 根据DSS提供最佳订货量和重新订货时间 以及相应的生产成本 库存成本等信息 进行 如果 将会怎样 的询问 对所提方案进行灵敏度分析 或者以新的参数进行模拟而得到一个新的方案 17 三 决策支持系统的功能 管理并随时提供与决策问题有关的组织内 外部信息 如 内部信息 订单要求 库存状况 生产能力与财务报表等 外部信息 政策法规 经济统计 市场行情 同行动态与科技进展等 收集 管理并提供各项决策方案执行情况的反馈信息 如 订单或合同执行进程 物料供应计划落实情况 生产计划完成情况等 能以一定的方式存储和管理与决策问题有关的各种数学模型 方法 计算法 且上述数据 模型与方法能容易地修改和添加 如 模型 定价模型 库存控制模型与生产调度模型等 方法 回归分析方法 线性规划 最短路径算法等 18 能灵活地运用模型与方法对数据进行加工 汇总 分析 预测 得出所需的综合信息与预测信息 具有方便的人机对话和图像输出功能 能满足随机的数据查询要求 回答 如果 则 之类的问题 提供良好的数据通信功能 以保证及时收集所需数据并将加工结果传送给使用者 具有使用者能忍受的加工速度与响应时间 不影响使用者的情绪 三 决策支持系统的功能 19 课堂延伸 决策支持系统与管理信息系统的关系 1 DSS与MIS关系的主要观点MIS是一个总概念 DSS是MIS发展的高级阶段或高层子系统 DSS是鉴于MIS的不足而推出的目标不同MIS的新型系统 MIS是DSS的基础部分 也即DSS包括提供决策信息的MIS MIS是DSS的一个子系统 有广义与狭义之分 就狭义而言 MIS与DSS是不同的系统 就广义而言 DSS是MIS的分系统 可见关键在于对MIS的界定不同 20 2 比较形成时间及起因 因为决策是管理的职能之一 而 管理就是决策 的说法只是强调决策在管理中极其重要的一种突出化表达方式MIS要早于DSS 且DSS的出现处于MIS尚不成熟的阶段 这也是DSS强调MIS不足而高于MIS的原因之一 尽管MIS的发展不如人意 但MIS形成的起因要明显地比DSS宽阔 名称 MIS表达的含义也要比DSS广泛 课堂延伸 决策支持系统与管理信息系统的关系 21 特征描述 决策问题的类型或决策问题的结构化程度 MIS并未作出限制 这无论从GardonB Davis的定义或中国企业管理百科全书的定义都可看出 两者都认为是一种人机系统 强调人在系统中的重要作用 也明确应具有决策支持或辅助功能 但关于人的作用方式有所区别 决策问题类型的看法有所出入 DSS突出地强调人机交互作用及人的定性分析与机器的定量计算相结合确是一个明显的特色 课堂延伸 决策支持系统与管理信息系统的关系 22 实际内容 MIS确实较多地是关于结构化的决策支持 但以动态的眼光看 决策支持功能的实现要有一个由低到高的发展过程 如果将DSS所要追求的目标与MIS发展过程中的某一点比较 就会显得两者不同 显然这种观察分析方式与DSS本身也有一个发展过程的事实不相符合 课堂延伸 决策支持系统与管理信息系统的关系 23 3 结论DSS的目标是MIS本来就要追求的目标之一 只是这个目标的具体实现是在DSS的名义之下而已 DSS与MIS目标一致 起点不同 从发展的观点看 可以将DSS看做是MIS的高级阶段或高层分系统 但为了有利于作深人的专门研究 为了满足组织管理决策现代化与科学化的迫切需要 针对性地作DSS的专门开发与应用也是可行的 课堂延伸 决策支持系统与管理信息系统的关系 24 DSS都针对某类决策问题 大体有三大类 分析为主 以求解为主 兼有分析和求解分析类 既可以把握决策问题又可以为决策前期工作能为决策方案的设计和抉择提供依据例如 财务分析系统和市场行情分析系统求解类 为决策者提供决策过程和方案抉择支持例如 同类资源下多品种生产计划优化系统新产品研发方案评选系统 四 决策支持系统的分类 25 五 决策支持系统的组成 决策支持系统的结构人机对话子系统数据库子系统模型库子系统方法库子系统 26 不同功能和特色的DSS 系统结构亦不同一般认为DSS的结构有 两库结构和基于知识的结构等两种基本形式实际中的DSS由这两种结构分解或增加某些部件的演变而来 1 决策支持系统的系统结构 27 三库结构 1 决策支持系统的系统结构 28 人机对话子系统 是DSS中介于用户和计算机之间 在操作者 模型库 数据库和方法库之间起着传送 包括转换 命令和数据重要作用的接口 数据库子系统 存储 管理 提供与维护用于决策支持数据的DSS基本部件 是支撑模型库子系统及方法库子系统的基础 由数据库 数据析取模块 数据字典 数据库管理系统及数据查询模块等部件组成 模型库子系统 模型库子系统是构建和管理模型的计算机软件系统 由模型库和模型库管理系统两部分组成 方法库子系统 是存储 管理 调用及维护DSS各部件要用到的通用算法 标准函数等方法的部件 由方法库与方法库管理系统组成 29 两种基本结构演变出的DSS都表现为多库结构在两库结构基础上加入方法库 就构成了三库结构的决策支持系统再与基于知识的DSS结构相结合 就构成了四库结构的智能决策支持系统对各种DSS 对话子系统的位置及与用户之间的关系总体上是一致的 1 决策支持系统的系统结构 30 2 人机对话子系统 1 31 负责决策者与决策支持系统之间的沟通 包括人机界面和人机界面管理系统 该部分使决策者将个人的技能知识与计算机的存储和 处理能力结合在一起 该部分是DSS中用户可见部分 用户通过界面输入信息 命令和模型 人机对话子系统是DSS的一个窗口 它的好坏标志着DSS的实用水平 2 人机对话子系统 2 32 数据库子系统是存储并维护用户希望决策支持系统使用的信息 由决策支持系统的信息 数据库管理系统两部分组成 是DSS的基本部件 DSS中供用户使用的信息有以下三个主要来源 组织内部信息外部信息个人信息 决策者的经验和洞察力等 3 数据库子系统 33 该部分由DSS的模型和模型管理系统组成 模型是对某个事件 事实或状况的描述 企业利用模型描述变量与变量之间的关系 如 利用方差分析统计模型确定报纸 电视和广告牌广告的促销效果是否一样 DSS中运用的模型取决于决策类型和决策所需的分析类型 DSS的模型库子系统在不同的条件下 通过模型来实现对问题的动态描述 以便探索或选择令人满意的解 DSS用户依靠模型库中的模型进行决策 因此认为DSS是由 模型驱动的 4 模型库子系统 1 34 模型单元的存储方式 子程序方式 模型的输入 输出格式及算法用完整的程序表示不利于修改 会造成各模型相同部分的存储冗余语句方式 用建模语言描述模型 组成语句集合与子程序方式类似 但向用户方向前进了一步数据方式 把模型看成一组用数据集表示的关系便于数据库管理系统操作模型库使模型库和数据库能用统一的方法进行管理 4 模型库子系统 2 35 方法库子系统存储 管理 调用及维护DSS各部件要用到的各种方法如 通用算法 标准函数等方法库中的方法一般用程序方式存储DSS从数据库选择数据 从方法库选择算法 然后将数据和算法结合起来进行计算 并以直观清晰的呈现方式输出结果供决策者使用 5 方法库子系统 1 36 方法库方法集合举例 5 方法库子系统 2 37 技术层次 38 39 六 智能决策支持系统 智能决策支持系统的基本概念智能决策支持系统的结构人工神经网络在分析与决策中的应用 40 DSS 结合专家知识和DSS模型分析的优点形成智能DSS IDSS 提高支持非结构化决策能力 1 智能DSS的基本概念 1 41 企业使用最多的人工智能系统主要有以下几个类别 专家系统神经网络 和模糊逻辑 遗传算法智能代理 或基于智能的技术 1 智能DSS的基本概念 2 42 专家系统 是一种知识系统 也称为基于知识的系统 应用推理能力得出结论的人工智能系统 非常适用于诊断性问题和指令性问题 将ES和传统DSS结合而形成的IDSS 增设了知识库 推理机与问题处理系统 人机对话部分还加入了自然语言处理功能 IDSS在用户决策问题的输入 决策问题的描述 决策过程的推理 问题解的求取与输出等方面都有了显著的改进 专家系统主要应用内容 处理大量的信息 减少错误 汇集来自各种渠道的信息 改善为顾客提供的服务 提供决策的一致性 提供新的信息 减少个人花在工作任务上的时间 降低成本 1 智能DSS的基本概念 3 43 人工神经元网络 ANN 采用物理器件或计算机模拟生物体中神经网络的某些结构与功能 ANN属于基于案例学习的模型 吸取了生物神经网络的部分优点 如 识别狗ANN由许多简单处理单元互连而成 局部神经元损坏后不影响全局的活动 ANN具有良好的自组织 自学习和自适应能力 特别适用于处理复杂问题或开放系统 能弥补专家系统的不足 1 智能DSS的基本概念 4 44 典型的结构为四库结构 2 智能DSS的结构 1 45 IDSS具有人工智能的行为向人类靠拢了一大步使不熟悉机器的人也能方便地使用DSS IDSS 更好地理解人能积累已有知识能获得新知识提高分析和求解能力 增设 自然语言处理系统知识库推理机问题处理系统 2 智能DSS的结构 2 46 语法 语义结构分析 2 智能DSS的结构 智能人机接口 47 问题处理系统工作流程 2 智能DSS的结构 问题处理系统 48 2 智能DSS的结构 知识库子系统1 知识库子系统 获取 解释 表示 推理及管理与维护知识知识 有关规则 因果关系及经验等 49 存储知识首先要表示知识知识的表示是知识的符号化过程常见的知识表示形式有 逻辑表示法语义网络表示法产生式规则表示法框架表示法过程表示法 2 智能DSS的结构 知识库子系统2 50 推理是指从已知事实推出新事实的过程推理一般由三部分组成 大前提 小前提 结论例 大前提 拖债达3级及以上的客户信用低小前提 该客户拖债达4级结论 该客户信用低例 大前提 与信用低的客户做交易要谨慎小前提 该客户信用低结论 与该客户做交易要谨慎 2 智能DSS的结构 推理机1 51 根据推理方向的不同 可以分出三种推理 正向推理 反向推理 正反向混合推理例 从某城市到一个无直达航班的城市为确定坐哪些航班转达 即是简单的推理问题例 若事实M为真 且有规则IFMTHENN 则N为真因此 若事实任务A是紧急订货为真 且有规则IF任务I是紧急订货THEN任务I按优先安排计划则任务A就应优先安排计划 2 智能DSS的结构 推理机2 52 3 ANN在分析与决策中的应用 1 人工神经元网络基本原理 53 ANN可看作黑箱通过案例学习能具备求解同类问题的本领尤其是那些机理模糊或处理频繁的问题例如 图像 语音和文字的识别事物的分析 评估和预测半结构化和非结构化问题的方案搜索和选择 3 ANN在分析与决策中的应用 2 54 在产品评价和选择方面 利用学习了股票涨落走势因果对应关系的ANN能得到该证券今后走势的评价输出在一批股票中 用ANN做扫描式的分析和评价 发现有看好迹象和走坏征兆的股票在客户关系管理和交易服务方面 根据客户基本信息和交易信息 能 得出客户优质度 划分客户 找出优质客户识别风险和客户流失征兆为风险防范措施的确定提供依据 3 ANN在分析与决策中的应用 3 55 七 群体决策支持系统 群体决策支持系统的基本概念群体决策支持系统的类型群体决策支持系统的组成 56 前面所述的DSS是面向个人的 实际上组织的决