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1、第10章 决策支持系统与企业过程重组,10.1 决策支持系统的概念 10.2 决策支持系统的结构 10.3 决策支持系统的研制 10.4 企业经营过程重组 10.5 BPR的实施 习题10,10.1 决策支持系统的概念,1. 概念 尽管人们对DSS的理解有差异，但是也有很多共识，例如：DSS可支持而不是代替决策者；DSS主要面向半结构化决策问题；DSS是交互式的计算机系统，具有适用的人机交互界面等等。我们可以认为决策支持系统是以管理科学、计算机科学、行为科学和控制论为基础，以计算机技术、人工智能技术、经济数学方法和信息技术为手段，面对半结构化的决策问题，支持中、高级决策者的决策活动的一种人机系
2、统。,它能为决策者迅速而准确地提供决策需要的数据、信息和背景材料，帮助决策者明确目标，建立和修改模型，提供备选方案，评价和优选各种方案，通过人机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有力支持。简而言之, DSS是面向半结构化决策问题的信息系统。,2. 主要任务 决策支持系统的主要任务可以概括为： (1) 分析和识别问题； (2) 描述决策问题，存储和表达决策问题的有关知识； (3) 构造决策问题的求解模型，如运筹学模型，程序模型等等； (4) 形成候选的决策方案； (5) 建立评价问题的准则，如价值准则、效益准则等等；,(6) 提供多方案、多目标、多准则情况下的方案比较和优化； (7) 提供
3、各种方案或结果的综合分析，包括分析各方案对实际问题的作用和影响，分析环境对决策方案和结果的影响。,3. 特点 了解决策支持系统的特点，对于分析和设计DSS有着重要的意义。决策支持系统的主要特点如下： (1) 面向决策者。决策支持系统的输入和输出、起源和归宿都是决策者。因此，在分析和设计DSS时，首先要考虑主管人员在这个系统中的主导作用。其次，由于决策者的偏好、技能和知识不同，决策过程可能不同，对DSS的要求也就不同。,(2) 主要解决半结构化问题。结构化的决策，可由信息系统自动做出。半结构化决策问题，既要利用自动化的数据处理，又要靠决策者的直观判断。因此，它对人的技能要求不同于传统的数据处理系
4、统。 (3) 强调支持决策，是“支持”而不是“代替”。人是决策的主体。决策支持系统力求扩展决策者的能力，而不是取而代之。在决策过程中过分强调计算机的作用是不恰当的。,(4) 模型驱动。把模型引入软件系统，是DSS与狭义MIS的重要区别之一。半结构化的决策问题，其求解方法和求解过程是不完全明确的。发生这些问题的时间、具体内容、问题本身的性质等，都不能完全预见。因此，系统首要任务是确定系统的模型。模型一旦确定，问题就有了求解的可能。模型是推动系统运行的关键因素。因此，DSS是模型驱动的。,(5) 强调交互式的处理方式。不同的决策者在使用系统时，输入不同的资料(如信息、偏好、价值准则)将会产生不同的
5、决策方案。这要求决策支持系统对用户和环境有较强的适应能力，能使非计算机人员易于以对话方式使用，协助和支持决策者做好决策。,4. 发展阶段 从DSS概念的提出至今20多年中，DSS本身已经历了不同的发展阶段。 (1) 早期DSS。 1975年以前，尽管理论上已经提出了DSS的概念，但实际上应用技术没有跳出处理结构化问题的范围。 (2) 智能化的DSS。 20世纪80年代知识工程(KE)、人工智能(AI)和专家系统(ES)的兴起，为处理不确定性领域的问题提供了技术保证，使DSS朝着智能化方向大大前进了一步，形成了今天DSS的结构，确定了DSS在技术上要研究的问题。,(3) 群体决策支持系统(GDS
6、S)。 群体决策比个体决策更合理、更科学，但是由于群体成员之间存在价值观念等方面的差异，也带来了一些新的问题。从技术上讲，个体DSS是GDSS的基础，但GDSS要增加一个接口操作环境，支持群体成员更好的相互作用。,(4) 行为导向的DSS。 前面各种DSS的宗旨，都是千方百计地利用各种信息处理技术迎合决策者的需求，扩大他们的决策能力，都属于业务导向(business oriented)型的DSS。所谓行为导向(behavior oriented)的DSS是从行为科学的角度来研究对决策过程的支持，其主要研究对象是人，而不是以计算机为基础的信息处理系统，主要是利用对决策行为的引导来支持决策，而不仅
7、仅用信息支持。这将会为人类最终解决决策问题开辟一条道路。但其研究范围和技术手段已超出今天研究的信息系统的范围。,10.2 决策支持系统的结构,10.2.1 决策支持系统的概念结构 一个决策支持系统由三个部分组成：语言系统(LS)，知识系统(KS)和问题处理系统(PPS)，如图10.1所示。,图10.1 决策支持系统的概念结构,1. 语言系统LS(Language System) 决策支持系统能提供给决策者的语言能力的总和称为语言系统(LS)。语言系统是用户与DSS其他部分的通信机制，是用户与DSS对话的工具，它是供决策者表述问题的载体，同时也限定了所允许的表达方式。LS是一种载体，是一种传输信
8、息的手段，它包括数据操纵语言、模型操纵语言、知识管理语言和问题处理语言等。,2. 知识系统KS(Knowledge System) 一个决策支持系统，如果没有包含关于决策问题领域的知识，那就没有什么实用价值。决策支持系统的许多功能是从它具有的有关领域的知识和能力中衍生出来的。这种知识通常包括决策者由于没有时间，或者没有机会而未能收集到自己大脑中存储的大量事实。这些事实的某些子集对于一个特定问题的合理决策又是至关重要的。这里说的知识，可能是他人的经验教训，决策问题的外部环境，决策过程中所用的公式、模型或规则，各种分析工具、推理规则和评价标准等等。,KS中所表示的知识必须按一种有组织的系统方式进行
9、存储。表示知识的方法有多种，一个特定的知识系统所采用的知识表示方法可以看作是一组规则，该知识系统根据这些规则进行组织和存储。,3. 问题处理系统PPS(Problem Processing System) 决策支持系统的主要功能是，接收符合LS句法的符号串(即问题)，并获取按KS表示规则组织的符号串(即问题领域的知识)，产生信息支持决策。这样，就必须有一个连接KS的知识表达式和LS的知识表达式的机制，这就是问题处理系统(PPS)。,从图10.1可以看出，计算机化的决策支持系统和人工的决策支持系统有极为相似之处，二者都必须包括LS、KS和PPS这三个部分。计算机化决策支持系统的PPS是计算机软件
10、，而人工系统的PPS是参谋人员大脑的“智力软件”。既然要提供决策支持，软件就必须能理解用某种语言陈述的决策者的要求，且能从某些可利用的问题领域的知识库中析取有关的信息。软件的功能就是连接二者以解答决策者的问题。,理想的决策支持系统，应尽量使计算机能仿效人的认识能力，也就是人的感知和判断过程，具体的要求有四点。第一，使计算机能掌握丰富的知识，即有一个内容丰富的知识库，并能使用其中的知识解决问题。更理想的是计算机能通过学习，扩大其知识库。第二，计算机有了解知识和识别问题的能力，即能了解用户的要求，找出所需要的数据和模型。第三，计算机有拟定模型的能力，即能够产生一套数据分析的算法。模型中有各种现成的
11、程序模块，模型的拟定就是根据问题的需要，取出几个程序模块，加以必要的修改合并。第四，计算机要有分析能力，即在明确用户要求之后，能把需要的数据与模型合并起来，运行模型产生结果，支持决策。这种DSS就是智能支持系统。,图10.1描述的DSS的概念结构，是决策支持系统的一般描述。概念结构反映系统的大致功能，它简单、通用、具有可扩展性，是建立各种以知识为基础的DSS的普遍结构模式。,10.2.2. 决策支持系统的框架结构 决策支持系统的结构也是随决策理论和方法、计算机技术的发展而进化的。下面介绍在DSS发展过程中提出的几种框架结构。 1. DDM框架结构 DDM结构如图10.2所示。这种框架结构认为D
12、SS由数据库部分、模型库部分、用户接口部分组成。相对后来出现的三库、四库结构，称为“两库结构”。,图10.2 DDM框架结构,2. 智能DSS的框架结构 图10.1描述的概念结构没有充分反映系统内部各部分之间的相互关系。若将概念结构按各部分功能独立的原则，进一步展开成相互联系的功能模块结构，就得到图10.3所示的智能DSS的框架结构。,图10.3 智能DSS的框架结构,3. GDSS的框架结构 GDSS的框架结构是建立在个体DSS基础之上的。目前有前置的GDSS框架结构和后置的GDSS框架结构两种。 前置的GDSS框架结构，是在个体DSS结构基础上，增加一个前置的综合汇总群体意见的处理环境，即
13、先集中决策群体的意见和建议，再交系统处理。系统处理后再交决策群体分析和评断，最后支持用户决策。这种框架结构如图10.4所示。,图10.4 前置的群体决策支持系统,图10.5 后置的群体决策支持系统,后置的GDSS框架结构，是在若干个体的DSS的基础上，先作一般性的处理，增加一个综合汇总群体意见的处理环境，分别处理各个个体的运行结果，最后选出一个最为满意的方案和结果，支持决策。这种框架结构如图10.5所示。,10.2.3 决策支持系统的四种结构形式 在研究DSS概念结构和框架结构的同时，一些学者提出了一些具体的DSS结构形式。下面介绍的四种结构形式，主要是为决策支持系统的生成系统考虑的。它们的名
14、称，是根据它们的软件结构情况而定义的。 1. 网络型结构 网络型结构如图10.6所示。它将DSS分为接口管理、对话部分、对话接口、造模部分、造模接口和数据库部分。通过接口管理器将对话、造模和数据库集成。网络方法的主要目标是允许不同的对话部分、造模部分能共享数据，简化系统的扩展工作。,图10.6 网络型结构,2. 桥型结构 网络结构的优点是具备部件共享的灵活性，容易集成单独研制的部件，扩展和维护方便，但这种结构接口过多，结构过于复杂。桥型结构用一个公用桥取代各自接口。桥型结构如图10.7所示。,图10.7 桥型结构,图10.8 层次型结构,3. 层次型结构 图10.8表示DSS的层次型结构。这种
15、结构是将单个的对话部分、数据库部分与多个造模部分集成起来，每个造模部分都共享同一个数据库和对话部分。造模部分间的数据通信通过共享的数据库部分进行，控制信息通过共享的对话部分进行。因此，每个造模部分必须满足这两个接口的要求。这两个接口对于多个造模部分，性能可能很一般，因为只有一个数据库，外部数据的集成比较困难。,4. 塔型结构 塔型结构试图提供部件的模块化和灵活性，以支持各种硬件设备和源数据库，同时在对话部分、造模部分、数据库部分之间保持简单接口。这种结构的对话部分、数据库部分都被分成层次，如图10.9所示。这种结构可以看作是前面三种结构的综合。,图10.9 塔型结构,10.3 决策支持系统的研
16、制,10.3.1 DSS研制方法的特点 决策支持系统的特点决定其开发方法与传统的开发方法有所不同。在DSS的发展过程中提出了许多开发方法，如原型法、生命周期法、ROMC方法等，这些方法各有侧重，但基本思想是相同的，即决策者和系统研制者先在一个小的重要问题上达成一致意见，以快速的方法设计和建造一个初始系统，,支持所要做的决策，然后经过短时期使用，对系统进行反复评价、修改和扩展，使系统成为一个相对稳定的系统，能对一组决策任务提供支持。这种方法将开发的主要阶段融合成一种反复迭代的过程。,DSS的研制方法有以下特点： (1) 反复交互设计。DSS的研制方法强调分析与设计的动态性，随着决策问题、决策环境、决策者风格的变化，分析设计也要不断发展、演变，其研制过程不同于EDPS、MIS的生命周期，而是一种反复设计的交互过程。 (2) 用户参与设计工作。对于DSS的开发，用户不
