供应链管理教学第12章供应链管理决策支持系统供应链管理

《供应链管理教学第12章供应链管理决策支持系统供应链管理》由会员分享，可在线阅读，更多相关《供应链管理教学第12章供应链管理决策支持系统供应链管理（26页珍藏版）》请在装配图网上搜索。

1、2w 建模面临的挑战建模面临的挑战w 决策支持系统的架构决策支持系统的架构w 供应链决策支持系统供应链决策支持系统w 供应链供应链DSS系统的选择系统的选择3w 决策支持系统（DSS）提供有效地分析及了解的援助w 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w 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4w 资料仓库（Data Warehouse）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w 数据采撷工具（Date Mining）数据采撷工具乃试图彻底搜查数据以期在

2、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5w 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67w 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w 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

3、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9w 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10w 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w 构成DSS系统的三大主要

4、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11w 输入DSS的数据对于分析的质量具有关键性的影响w 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w 模式及数据的验证（Model and Data Validation）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

5、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12w 一旦数据收集完成，它们就必须被分析和呈现w 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13w 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w 统计分析（Statistical Analysis）统计学的技术有时可用来判断数据里的趋势及样本w 资料采撷（Data Mining）w 在线分析处理工具（On-Line Analytical Processing Tool）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

6、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14w 计算器（Calculators）w 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w 人工智能（Artificial Intelligence）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w 数学模式与算法（Mathematical Models and Algorithms）最佳算法（Ex

7、act Algorithms）：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15w 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1617w 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（Spreadsheet Tables）动画（Animation）特殊的图形

8、格式（Specialized graphic formats），如楼层的设计图地理信息系统（Geographic Information Systems，GIS）18w 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w 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（Mapping and Thematic Mapping）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19w 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

9、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20w 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w 将这些数据送至系统的核心 GIS引擎w GIS引擎构成一种符号网络（Symbolic Network），代表了各供应链构成元素之建的各种关系w 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2122w 供应链管理工具中的层级：物流网络设计（Logistics Network Design）-

10、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（Supply Chain Management）-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（Operational Planning Systems）-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需求规划（Demand Planning）-需求预测（Demand Forecast）：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（Demand Shaping）：公司决定各

11、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（Inventory Management）-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（Transportation Planning）-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生产排程（Production Scheduling）-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（Material Requirement Planning，

12、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（Operational Execution Systems）-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25w 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数据呈现的要求-包括一些如：容易使用、图形接口、地理式能力、窗体、记录等与目前系统之兼容性及整合-这包括数据库接口能力，必须能接受及产生标准个人计算机档案格式，如Excel、dBase、Access及FoxPro软硬件系统要求-包括平台条件、改变的弹性、使用者接口，及可用的技术支持全部的价格-包括基本模式、客制化、长期的升级互补系统-供货商是否有一些产品组合使得购买者可以更便利的从单一来源购买