《供应链管理教学课件》第12章供应链管理决策支持系统-供应链管理

第十二章供应链管理决策支持系统Decision-SupportSystemsforSCM,供应链管理SupplyChainManagement,2,本章内容,建模面临的挑战决策支持系统的架构供应链决策支持系统供应链DSS系统的选择,3,决策支持系统,决策支持系统（DSS）提供有效地分析及了解的援助这些系统不能够自己做决定，但是却能够在人类做决定的过程中提供协助及支持在构成供应链管理的许多学科中，DSS常被用来处理不同层次的问题，从策略问题，到战术问题，一直到日常作业问题,4,决策支持系统的应用（1）,资料仓库（DataWarehouse）整合全公司的数据仓库变得越来越受欢迎时，决策支持系统乃用来分析这些数据库以帮助决策数据采撷工具（DateMining）数据采撷工具乃试图彻底搜查数据以期在未知的领域中找到样本及关系这些工具现在被用来寻找不可预知的营销关系，同时它们也被用来分析存在于运输和存货之间的供应链关系,5,决策支持系统的应用（2）,管理构面的供应链管理系统架构包含四个层级：最长的规划范围策略性网络设计战术层面供应链主规划作业规划层面需求规划、存货管理、生产排程，及运送规划作业执行系统企业资源规划、顾客关系管理、供货商关系管理、供应链事件管理及交货管理,6,卓越供应链所需的能力,7,建构模式之挑战（1）,任何决策支持系统之核心是其模式（Model），亦即对此系统真实状态的一种表达方式建构供应链模式面临的主要问题：那一部份的真实状态需要建构入模式中？决策支持系统如何攫取真实状态又使模式简单有用呢？思考复杂化，模式简单化模式一方面需详细以正确显示目前的真实状态；模式另一方面则需简单以利于了解、操作及求解,8,建构模式之挑战（2）,建构模式的步骤是什么？先建立初期假设，发展简单模式后再松弛假设以简单模式开始，随后再增加复杂性什么水平的数据及细节是必须的？建模决策应驱动数据搜集之需，而非相反的程序策略性模式需要汇总数据，作业性模式则需要更详细的数据。这两种模式都必须决定：需要搜集/使用何种数据、如何整合及更新这些数据,9,建构模式之挑战（3）,三项重要的建模规则：思考复杂化，模式简单化以简单模式开始，随后再增加复杂性建模决策应驱动数据搜集之需，而非相反的程序,10,决策支持系统的结构,欲有效地选择及使用决策支持系统，了解一个良好组织系统的必要算是有帮助的构成DSS系统的三大主要组成元素是：输入数据库及参数输入数据是数据库的一种格式，输入数据是作为决策的基础信息分析工具分析工具包含作业研究及人工智能算法、成本计算器、模拟研究、流量分析、及其它内建的逻辑步骤简报机制许多数据库及电子表格的简报工具，其输出的结果常常含有太多的信息，对决策者来说可能难以理解及接受使用不同的数据视觉技术能够让使用者了解大量的输出数据,11,输入数据,输入DSS的数据对于分析的质量具有关键性的影响视分析的类型而定，DSS系统可能须从一个公司的不同部门来收集信息模式及数据的验证（ModelandDataValidation）为了评估数据的质量及建立在系统内模式的质量，DSS有可能下载在系统内当前的数据及模式，以了解这些是否与事实相符模式的预期成本可以何时季财务会计纪录来比较,12,分析工具,一旦数据收集完成，它们就必须被分析和呈现了解DSS系统如何分析数据，对于决策者来说是很重要的，以评估决策支持系统推荐方案之有效性及准确性,13,DSS分析工具及技术（1）,询问（Queries）藉由让决策者询问关于数据的特殊问题，往往可以促成决策统计分析（StatisticalAnalysis）统计学的技术有时可用来判断数据里的趋势及样本资料采撷（DataMining）在线分析处理工具（On-LineAnalyticalProcessingTool）在线分析处理工具提供了一种直觉方法去查看储存在数据仓库的共同数据OLAP工具在常用的企业构面上汇整数据，同时让使用者在不同的阶层及构面间，往上、往下或横向的航行以挖掘所需的数据,14,DSS分析工具及技术（2）,计算器（Calculators）模拟研究（Simulation）所有的营运程序都会有随机的成分，常常问题中这些随机、猜测的成分使得分析更加困难。这种情况下，模拟研究常是一种有效的工具以协助决策的形成人工智能（ArtificialIntelligence）人工智能工具可以运用在分析DSS的输入资料，例如智能代理人使用人工智能来协助决策，特别是实时的决策数学模式与算法（MathematicalModelsandAlgorithms）最佳算法（ExactAlgorithms）：找出一个数学上的最佳可能解启发算法（Heuristics）：提供好的但未必是最佳的答案；通常解题的时间比第一种方式快了许多,15,分析工具的选择,对单一决策支持系统而言，选择合适的分析工具必须考虑许多要素，而这些要素包括：问题的型态要求的答案准确性问题的复杂性可量化产出评量尺度的数目及型态决策支持系统所需的速度对于操作系统，如：实时报价及运输路线，速度就十分重要决策目标的数目,16,应用及分析工具,17,简报工具,简报工具被使用来显示一些数据给决策者。有各种不同样式的工具，包括：报告（Reports）图表（Graphs）电子表格格（SpreadsheetTables）动画（Animation）特殊的图形格式（Specializedgraphicformats），如楼层的设计图地理信息系统（GeographicInformationSystems，GIS）,18,地理信息系统,地理信息系统是一个整合计算机中地图与空间的数据库管理系统，提供强大的功能以储存数据、复原数据、管理、分析，以及展示相关地理数据地理信息系统供常包括以下几项功能：地图化及主题式的地图化（MappingandThematicMapping）数据库管理交互式的数据查询空间数据的复原地理数据的使用方法空间数据的分析地点定位地理数据的输入与输出缓冲功能与多角形的重迭,19,估计距离与道路距离,大部份的物流应用中，使用两个区位间的距离来估计旅行时间和运费是必须的。有几种方法可以达成：一是计算两个坐标的直线距离并乘上估计此两点间间接路程的系数另一个方式是使用实际的道路网络，找出最佳路线，然后决定距离,20,算法和GIS的整合（IntegratingAlgorithmsandGIS）,地理数据由GIS提供，而属性数据包花需求信息、成本、产品、储存容量，则是从标准数据库下载将这些数据送至系统的核心GIS引擎GIS引擎构成一种符号网络（SymbolicNetwork），代表了各供应链构成元素之建的各种关系网络被使用在最佳化和启发式算法的整合，进而产生一连串的解法策略与解答，以最小化不同的目标且满足系统限制,21,整合算法与GIS的一般架构,22,供应链决策支持系统（1）,供应链管理工具中的层级：物流网络设计（LogisticsNetworkDesign）网络设计包含仓库和工厂区位的决定，以及分配零售商或顾客给仓库供应链主规划（SupplyChainManagement）协调制程、配销策略、及储存需求以有效分配供应链资源并达成利润极大化及系统成本极小化供应链主计划能使公司在季节性、促销活动及产能紧张前预先规划作业规划系统（OperationalPlanningSystems）不像策略网络设计及供应链主计划系统，这类系统提供可行方案而非最佳方案,23,供应链决策支持系统（2）,需求规划（DemandPlanning）需求预测（DemandForecast）：历史性需求数据使用来估计长期的期望需求，即预测需求调节（DemandShaping）：公司决定各种营销计划（如促销、折价券）对需求预测所带来的影响存货管理（InventoryManagement）存货管理DSS利用运输和持有成本信息，结合前置时间及预测需求，提出存货政策来帮助决策者达成低成本、高顾客服务的目标运输规划（TransportationPlanning）因为费率结构通常非常复杂，速度及可靠度亦因不同的运输公司而有不同，运输横式的选择通常是困难的问题,24,供应链决策支持系统（3）,生产排程（ProductionScheduling）给予一系列待制产品、相关的生产程序信息、到期日的信息，生产排程DSS就会提供生产顺序和排程表物料需求规划（MaterialRequirementPlanning，MRP）MRP系统是用产品物料单及零组件前置时间来规划某特定产品何时开始制造作业执行系统（OperationalExecutionSystems）这些实时系统能使公司主管有效率地经营企业当然实时性决策需要供应链前端可获得后端供应链之信息及可见度,25,选择一个供应链DSS（1）,当在评估一个特别的供应链决策支持系统时，下列的议题是必须被考虑的：决策者所面对的问题范围，包含计划时程决策支持系统所需要的数据使用者接口的能力分析要求包括模式的准确度、量化绩效尺度的能力，需要的分析工具系统必须具备产生不同解决方案并让使用者根据不能被量化的议题选择最适合方案的能力,26,选择一个供应链DS