Entscheidungshilfesystem Beispiel

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Entscheidungsunterstützungssysteme (DSS) sind interaktive softwarebasierte Systeme, die Führungskräften bei der Entscheidungsfindung helfen sollen, indem sie auf große Informationsmengen zugreifen, die von verschiedenen verwandten Informationssystemen in Organisationsprozessen wie Büroautomatisierungssystemen, Transaktionsverarbeitungssystemen usw. generiert werden.

DSS verwendet die zusammenfassenden Informationen, Ausnahmen, Muster und Trends unter Verwendung der analytischen Modelle. Ein Entscheidungsunterstützungssystem hilft bei der Entscheidungsfindung, gibt jedoch nicht notwendigerweise selbst eine Entscheidung. Die Entscheidungsträger sammeln nützliche Informationen aus Rohdaten, Dokumenten, persönlichem Wissen und / oder Geschäftsmodellen, um Probleme zu identifizieren und zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Programmierte und nicht programmierte Entscheidungen

Es gibt zwei Arten von Entscheidungen - programmierte und nicht programmierte Entscheidungen.

Programmierte Entscheidungen sind grundsätzlich automatisierte Prozesse, allgemeine Routinearbeiten, bei denen:

Diese Entscheidungen wurden mehrmals getroffen.

Diese Entscheidungen folgen einigen Richtlinien oder Regeln.

Beispielsweise ist die Auswahl eines Meldebestands für Bestände eine programmierte Entscheidung.

Nicht programmierte Entscheidungen treten in ungewöhnlichen und nicht adressierten Situationen auf, also:

Es wäre eine neue Entscheidung.

Es wird keine Regeln geben, denen man folgen muss.

Diese Entscheidungen werden basierend auf den verfügbaren Informationen getroffen.

Diese Entscheidungen beruhen auf Ermessen, Instinkt, Wahrnehmung und Urteilsvermögen des Direktors.

Zum Beispiel ist die Investition in eine neue Technologie eine nicht programmierte Entscheidung.

Entscheidungsunterstützungssysteme beinhalten im Allgemeinen nicht programmierte Entscheidungen. Daher wird es keinen genauen Bericht, Inhalt oder Format für diese Systeme geben. Berichte werden im laufenden Betrieb erstellt.

  • Anpassungsfähigkeit und Flexibilität
  • Hohes Maß an Interaktivität
  • Benutzerfreundlichkeit
  • Effizienz und Effektivität
  • Vollständige Kontrolle durch die Entscheidungsträger
  • Leichtigkeit der Entwicklung
  • Erweiterbarkeit
  • Unterstützung für Modellierung und Analyse
  • Unterstützung für den Datenzugriff
  • Standalone, integriert und Web-basiert

Unterstützung von Entscheidungsträgern bei semistrukturierten und unstrukturierten Problemen.

Unterstützung von Managern auf verschiedenen Führungsebenen, von Top-Führungskräften bis zu Vorgesetzten.

Unterstützung für Einzelpersonen und Gruppen. Weniger strukturierte Probleme erfordern oft die Einbeziehung von mehreren Personen aus verschiedenen Abteilungen und Organisationsebene.

Unterstützung für interdependente oder sequenzielle Entscheidungen.

Unterstützung für Intelligenz, Design, Auswahl und Implementierung.

Unterstützung für eine Vielzahl von Entscheidungsprozessen und -stilen.

DSSs sind im Laufe der Zeit adaptiv.

Verbessert die Effizienz und Geschwindigkeit von Entscheidungsprozessen.

Erhöht die Kontrolle, Wettbewerbsfähigkeit und Fähigkeit der futuristischen Entscheidungsfindung der Organisation.

Erleichtert die zwischenmenschliche Kommunikation.

Fördert das Lernen oder Training.

Da es meist in nicht programmierten Entscheidungen verwendet wird, offenbart es neue Ansätze und stellt neue Beweise für eine ungewöhnliche Entscheidung auf.

Hilft bei der Automatisierung von Managementprozessen.

Im Folgenden sind die Komponenten des Decision Support Systems aufgeführt:

Datenbankverwaltungssystem (DBMS): Um ein Problem zu lösen, können die benötigten Daten aus einer internen oder externen Datenbank stammen. In einer Organisation werden interne Daten von einem System wie TPS und MIS generiert. Externe Daten stammen aus verschiedenen Quellen wie Zeitungen, Online-Datendiensten, Datenbanken (Finanzen, Marketing, Personalwesen).

Modell-Management-System: Es speichert und greift auf Modelle zu, die Manager verwenden, um Entscheidungen zu treffen. Solche Modelle werden verwendet, um Fertigungseinrichtungen zu entwerfen, die finanzielle Gesundheit einer Organisation zu analysieren, den Bedarf eines Produkts oder einer Dienstleistung zu prognostizieren usw.

Unterstützungswerkzeuge: Support-Tools wie Online-Hilfe; zieht Menüs, Benutzerschnittstellen, grafische Analyse, Fehlerkorrekturmechanismus herunter, erleichtert den Benutzerinteraktionen mit dem System.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, DSS zu klassifizieren. Hoi Apple und Whinstone stuft DSS wie folgt ein:

Textorientiertes DSS: Es enthält textlich dargestellte Informationen, die eine Entscheidung beeinflussen können. Es ermöglicht die elektronische Erstellung, Überarbeitung und Anzeige von Dokumenten nach Bedarf.

Datenbankorientiertes DSS: Datenbank spielt hier eine große Rolle; Es enthält organisierte und stark strukturierte Daten.

Tabellenorientiertes DSS: Sie enthält Informationen in Tabellenblättern, die das Erstellen, Anzeigen und Ändern von Verfahrenskenntnissen ermöglichen und das System anweisen, in sich abgeschlossene Anweisungen auszuführen. Das beliebteste Werkzeug ist Excel und Lotus 1-2-3.

Solver-orientiertes DSS: Es basiert auf einem Solver, der ein Algorithmus oder eine Prozedur ist, die zum Ausführen bestimmter Berechnungen und eines bestimmten Programmtyps geschrieben ist.

Regelorientiertes DSS: Es folgt bestimmten als Regeln angenommenen Verfahren.

Regelorientiertes DSS: Verfahren werden in regelorientiertem DSS übernommen. Exportsystem ist das Beispiel.

Verbindung DSS: Es wird unter Verwendung von zwei oder mehr der fünf oben erläuterten Strukturen aufgebaut.

Im Folgenden sind einige typische DSSs aufgeführt:

Status Anfrage System: Es hilft bei Management-, Management- oder Management-Entscheidungen auf der mittleren Ebene, zum Beispiel tägliche Arbeitspläne für Maschinen oder Maschinen für Bediener.

Datenanalysesystem: Es benötigt eine vergleichende Analyse und verwendet eine Formel oder einen Algorithmus, z. B. Cashflow-Analyse, Inventaranalyse usw.

Informationsanalysesystem: In diesem System werden Daten analysiert und der Informationsbericht generiert. Zum Beispiel, Verkaufsanalyse, Debitorensysteme, Marktanalyse usw.

Abrechnungssystem: Es führt Buchhaltungs- und Finanzinformationen wie Endabrechnung, Debitorenbuchhaltung, Kreditorenbuchhaltung usw., die die wichtigsten Aspekte des Geschäfts verfolgen, nach.

Modellbasiertes System: Simulationsmodelle oder Optimierungsmodelle, die für die Entscheidungsfindung verwendet werden, werden selten verwendet und erstellen allgemeine Richtlinien für den Betrieb oder das Management.

DEFINITION von 'Decision Support System - DSS'

Ein Decision Support System (DSS) ist ein computergestütztes Informationssystem zur Unterstützung der Entscheidungsfindung in einer Organisation oder einem Unternehmen. Ein DSS ermöglicht es Benutzern, riesige Datenmengen zu durchsuchen und zu analysieren und Informationen zu sammeln, mit denen Probleme gelöst und bessere Entscheidungen getroffen werden können.

Die Vorteile von Entscheidungsunterstützungssystemen umfassen fundiertere Entscheidungsfindung, rechtzeitige Problemlösung und verbesserte Effizienz bei der Behandlung von Problemen mit sich schnell ändernden Variablen.

"Decision Support System - DSS"

Ein DSS kann von Operations Management- und Planungsebenen in einer Organisation verwendet werden, um Informationen und Daten zu sammeln und sie zu verwertbaren Informationen zusammenzufassen. Dies ermöglicht es dem Endbenutzer, fundiertere Entscheidungen schneller zu treffen.

Das DSS ist eine Informationsanwendung, die umfassende Informationen bereitstellt. Dies unterscheidet sich von einer Operationsanwendung, die zum Sammeln der Daten an erster Stelle verwendet werden würde. Ein DSS wird hauptsächlich von der mittleren bis zur obersten Managementebene verwendet und ist entscheidend für das Verständnis großer Datenmengen.

Zum Beispiel könnte ein DSS verwendet werden, um den Umsatz eines Unternehmens in den kommenden sechs Monaten basierend auf neuen Annahmen über Produktverkäufe zu projizieren. Aufgrund der Vielzahl von Variablen, die die projizierten Umsatzzahlen umgeben, ist dies keine einfache Berechnung, die von Hand durchgeführt werden kann. Ein DSS kann mehrere Variablen integrieren und ein Ergebnis und alternative Ergebnisse generieren, die alle auf den vergangenen Produktverkaufsdaten des Unternehmens und aktuellen Variablen basieren.

Wie kann ein DSS die Informationen präsentieren?

Der Hauptzweck der Verwendung eines DSS besteht darin, Informationen dem Kunden auf leicht verständliche Weise zu präsentieren. Ein DSS-System ist vorteilhaft, weil es so programmiert werden kann, dass es viele Arten von Berichten erzeugt, die alle auf Benutzerspezifikationen basieren. Ein DSS kann Informationen generieren und grafisch ausgeben, z. B. ein Balkendiagramm, das den projizierten Umsatz darstellt, oder einen schriftlichen Bericht.

Da die Technologie immer weiter voranschreitet, ist die Datenanalyse nicht länger auf große sperrige Mainframes beschränkt. Da ein DSS im Wesentlichen eine Anwendung ist, kann es auf den meisten Computersystemen, einschließlich Laptops, geladen werden. Bestimmte DSS-Anwendungen sind auch über mobile Geräte verfügbar. Die Flexibilität des DSS ist äußerst vorteilhaft für Kunden, die häufig reisen. Dies gibt ihnen die Möglichkeit, jederzeit gut informiert zu sein, was ihnen wiederum die Möglichkeit gibt, jederzeit die beste Entscheidung für ihr Unternehmen und ihre Kunden zu treffen.

Decision Support System-Anwendung

Führungskräfte in einheitlicher Kontrolle über eine große Kette moderner Fitness-Zentren erkennen die Notwendigkeit und den Nutzen eines relationalen datenbankgestützten Informationssystems. Sie haben das begriffen, damit sie die Variablen kontrollieren können, die ihre Managementfähigkeiten behindern oder verbessern; Sie müssen Kenntnisse über die statistischen Muster haben, die sich aus der Nutzung der einzelnen Einrichtungen durch den Kunden ergeben. Relationale Datenbank-modellierte Informationssysteme speichern Daten in dem Format von Tabellen, die miteinander in Beziehung stehen und auf potentiell unbegrenzte Weise miteinander in Beziehung gesetzt werden können. Das Informationssystem wird operative Variablen überwachen und aufzeichnen, so dass das Management auf verschiedenen Ebenen ein digitales Zeugnis der umfassenden und ganzheitlichen Sicht ihrer mächtigen Kette erhalten kann. Die Vorteile, die sie nach der Implementierung erfahren werden, sind zahlreich. Die Fähigkeit, die Echtzeit-Verbrauchernachfrage nach ihrem Produkt und Service sofort zu beobachten, wird ihnen ermöglichen, Probleme in Bezug auf Ressourcenmanagement, Mitarbeiteranwesenheit und -planung, Hausmeisterdienstplanung, spezielle Klassenplanung, Kindertagesstättenversorgung und im Allgemeinen eine unbegrenzte Liste von Potenzialen besser zu entscheiden alternative Verwendung. Dies macht natürlich den Entschluss, Kapital für die Entwicklung und Implementierung dieses unermüdlichen Monitors für gesundes Urteilsvermögen zu investieren. Das System soll auch für den Kundennutzen konzipiert werden. Es wird jedem Zentrumsmitglied die elektronische Fähigkeit geben, ein persönliches Trainingsprogramm für Fitness anzupassen, die Fähigkeit, individuelle Leistungsdaten einzugeben, und dadurch die Fähigkeit, ihren Fortschritt in Richtung auf vorbestimmte Ziele zu überwachen. Ebenso, die

Das Informationssystem speichert alle Finanzinformationen für Kunden und dient als automatischer Abrechnungs- / Inkassobevollmächtigter für alle monatlichen / jährlichen Gebühren. Es ist die Vision der Marketingleiter, dass das neu implementierte Informationssystem auch einen Wettbewerbsvorteil in Bezug auf Kundenzufriedenheit und -beteiligung bietet. Die ersten Fragen lauten also: Welches Unternehmen wird beauftragt, dieses maßgeschneiderte System der Datenerfassungsalgorithmen zu entwickeln und zu liefern, und immer, was wird es kosten? Es braucht mehrere Fachleute, um das zusammen zu bringen.

Rollen der am Projekt Beteiligten:

Das Unternehmen, das beauftragt wurde, das scheinbar massive Unterfangen zu entwickeln, das Programm strategisch anzupassen, zu installieren, zu programmieren, zu testen, zu warten und zu reparieren, wird mehrere Fachleute für diese Aufgaben beschäftigen. Die genaue Anzahl der zu betreuenden Zentren, ihre geografische Nähe und die spezifischen Anforderungen an die Kundenzufriedenheit - immer unter dem Strich - sind alles entscheidende Faktoren für die genaue Anzahl der belegten Personen.

Andere Rollen in dem Projekt sind die Fitness-Führungskräfte selbst, die Filialleiter und jeder Mitarbeiter und Center-Mitglied zu kleineren Abschlüssen. Obwohl sie die Quelle der zu erhebenden Daten sind, sind sie sich der wahren Verpflichtung meist nicht bewusst. Der Plan hat begonnen und geht nun in die Anfangsphase seiner Entwicklung über. Um Verwirrung zu vermeiden, wurde ein Memo für alle Mitglieder des Designteams aus der Unternehmensleitung erstellt. Es liest:

Für Informationssystemspezialisten:

Bitte beachten Sie, dass die Absicht des neuen Systems in erster Linie darin besteht, ein Überwachungs- und Datenerfassungsgerät zu sein, das ständig alle Aktivitäten überwacht, die die Kette betreffen. Das System sollte detaillierte Daten über die Nutzung der einzelnen Bereiche und Dienstleistungen, die unseren Kunden zur Verfügung stehen, zur Verfügung stellen (zB Freigewichtsbereich, Gewichtebereich, Teilnahme an Aerobic-Kursen, Teilnahme an Yogaklassen, Personal Traineranfragen / -nutzung, Racquetball-Platzreservierungen, Schwimmbadbenutzung, etc.). Wir wollen letztendlich in der Lage sein, alle gespeicherten Daten im System zu referenzieren, um sie als Vorhersagewerkzeuge für zukünftige Entwicklungen und Ressourcenzuweisungen zu verwenden. Die Schnittstelle sollte sehr benutzerfreundlich sein, da dies keine technische Umgebung ist. Wir wollen unsere Kunden nicht durch schwer zu bedienende Technologie frustrieren. Es sollte für sie ein fast unsichtbares System sein, aber immer noch effektiv statistische Daten für den Mittelgebrauch erzeugen. Netzwerktechniken sollten implementiert werden, um Eingaben von allen Zweigstellen einzeln und / oder gruppiert einzubeziehen. Die Datenbank sollte an alle Niederlassungen und Firmenzentralen verteilt werden.

Die Entwicklung des Projekts ist kein mageres Unterfangen. Das System muss zuerst untersucht werden, um die Bereiche zu bestimmen, die erstellt, überarbeitet, ersetzt oder eliminiert werden müssen. Mehrere Faktoren stehen zur Prüfung zur Verfügung. Die Systemparameter müssen definiert werden. Variablen müssen eingeführt werden, um Details zu den Informationen jeder Branche, zur Mitarbeiteridentifikation und persönlichen Informationen sowie zum Kunden zu überwachen

Informationen auch. Der Arbeitgeber hat den Wunsch diktiert, das Aktivitätsniveau in verschiedenen Fitnessbereichen individuell zu überwachen, wie Hanteln, motorisierte Widerstandsausrüstung, Yoga-Bereiche, Aerobic-Kurse, Racquetball-Platznutzung, Stairmasters, Schwimmbäder, Saunen und Jacuzzis. Sie möchten allgemeine Nutzungsstandards ermitteln und damit die tatsächliche Nachfrage nach einzelnen zentralen Dienstleistungen / Produkten decken. Die zukünftige Entwicklung des Unternehmens kann durch die Minimierung von Investitionen für die Entwicklung von nicht beeinflussenden Verkaufspunkten ein Rekordwachstum verzeichnen. Die Personen, die Daten in das System eingeben, werden als externe Entitäten bezeichnet. Die von einem Informationssystem überwachten Variablen werden einfach als Entitäten bezeichnet.

Sie sind das, worüber das System Daten sammeln soll. Zu den möglichen Variablen, die die einzelnen Branchen betreffen, gehören die Branchenidentifikationsnummer, der Standort, die Anzahl der Mitglieder, die Gewinnspannen der Vergangenheit, die Betriebsjahre und viele weitere, die wiederum von den spezifischen Anforderungen der Arbeitgeber abhängig sind. Entitäten, die das Personal betreffen, können persönliche Informationen, Formulare des Justizministeriums, Steuerinformationen, Notfallkontakte, Allergien und dergleichen enthalten. Zu den Mitgliedsvariablen gehören Name, Alter, Gewicht, Größe, Krankengeschichten, Fitnessziele und Notfallkontakte. Fitnesstrainer können das Informationssystem nutzen, um nicht nur ihre Klientel zu planen, sondern auch wichtige gesundheitliche Probleme zu untersuchen, die die Trainingsmethoden stark beeinflussen können. Auch hier ist die mögliche Nutzung des Systems nur durch die Vorstellungskraft der Benutzer begrenzt. Nach Abschluss dieser Untersuchung und Definition beginnt der Prozess der Systemanalyse und -entwicklung.

Überlegungen zur Systemanalyse und -entwicklung:

Die nächste Stufe dieses Projekts wird als Systemanalyse und -entwicklung bezeichnet. Auch Machbarkeitsstadium genannt, ist es an der Zeit, das gegenwärtige System zu hinterfragen und all seine Unzulänglichkeiten ans Licht zu bringen. Die Substandard-Struktur der Datensammlung, -speicherung und -verbreitung, die jetzt genutzt wird, wird von einem sehr technischen Charakter genommen. Die Schaffung eines Geschäftsaktivitätsmodells wird induziert. Dies ist einfach ein erlerntes Verständnis der allgemeinen Kraftmechanismen, die von dem jeweiligen Unternehmen gezeigt werden; ein explizites Wissen darüber, was jetzt hier ist, was bereits mit exzellenten Standards funktioniert, was nicht mehr ausreicht und welche Bedürfnisse in das System noch nicht eingegangen wurden. Da es sich um eine Systemanalyse handelt, ist die feinzahnige Untersuchung des Systems, das verbessert oder ersetzt werden soll. Nachdem ein verständliches Geschäftsaktivitätsmodell in Kraft ist, geht das Verfahren zur Erstellung eines Datenflussmodells über.

Dieser Aspekt des Analyseprozesses bestimmt, wie Daten in und durch das aktuelle Informationssystem fließen. Sie berücksichtigt die Aktivitäten, die die Daten, Speicherverfahren und -kapazitäten übertragen, die externen Einheiten, die die Daten eingeben und nutzen, sowie die Übertragungswege, über die die Daten übertragen werden können. Die Prozesse oder Aktivitäten, die Daten, Datenspeicher, externe Entitäten und den Datenfluss übertragen, sind alle Komponenten des Datenflussmodells - ein integraler Bestandteil der Systemanalysephase eines Projekts. Eine letzte Art von Modell, die üblicherweise für die Analyse erstellt wird, ist die Modellierung des Entitätsverhaltens. Dies ist einfach die Beobachtung externer Entitäten, um die Abfolge von Ereignissen zu bestimmen, die sie regelmäßig betreffen. Diese drei Modelle werden dann gleichzeitig betrachtet, um eine klare Sicht auf das aktuelle System zu erhalten. Diese Information ist in der kommenden Designphase von

Operationen. Die Querverweise aller gesammelten Daten zeigen die einzelnen Komponenten, die für das neue Informationssystem notwendig sind. Kundenspezifische Programmieralgorithmen werden erstellt, um die Bedürfnisse der Zentren nach Erfolg zu erfüllen. Alle Hardware- und Softwarebedürfnisse müssen unzählige Male betrachtet, erhalten, installiert, programmiert, behoben und getestet werden, um ein reibungslos funktionierendes, fehlerfreies und problemloses Informationssystem zu gewährleisten.

Die in relationalen Datenbankinformationssystemen verwendete Sprache wird als Structured Query Language (SQL) bezeichnet. In den 70er Jahren entwickelte International Business Machines (IBM) das Structured English Query System (SEQUEL). SQL wurde 1979 von der Oracle Corporation als kommerzielles Datenbanksystem eingeführt. Dies ist keine Programmiersprache, aber es ist in der Lage, interaktive Abfragen innerhalb einer gegebenen Datenbank zu formulieren. Es kann auch in der Anwendung selbst als Anbieter von Richtlinien für die Datenmanipulation verwurzelt sein. Im Laufe der Jahre sind verschiedene SQL-Dialekte entstanden, um es branchenweit zu standardisieren. Im Jahr 1986 schloss das American National Standards Institute (ANSI) den ursprünglichen SQL-Standard ab, der im nächsten Jahr als Standard der International Standards Organization (ISO) angenommen wurde. Während der 1990er Jahre und bis zu diesem Zeitpunkt hat der SQL-Standard weiterhin Änderungen und Erweiterungen erfahren.

Diese Überarbeitungen und Erweiterungen sind die fortgesetzten Standardisierungsimplementierungen, die in einem gesättigten Markt erforderlich sind, der sich ständig weiterentwickelt, um schnellere, vielseitigere Anwendungen zu verlangen.

Die relationale Datenbank im Design für unser Fitness-Center-System soll eine verteilte Datenbank sein. Dies impliziert einfach die Existenz von zwei oder mehr Datendateien, die über ein Netzwerk von mindestens zwei Computern geteilt werden. Diese Verteilung der Datenbank ermöglicht es mehreren Benutzern, eine gleichzeitige Schnittstellenfähigkeit zu erreichen. Verteilte Datenbanksysteme müssen regelmäßig gewartet werden, um die Synchronität zwischen verschiedenen Benutzern sicherzustellen - mehr dazu später.

Nachdem die Analysephase abgeschlossen ist und die Mitglieder des Designteams zuversichtlich in ihre Interpretation der Analyse sind, ist es an der Zeit, mit der eigentlichen Installation der Hardware und Software zu den verschiedenen Kettenzweigen zu beginnen. Auch hier ist die räumliche Nähe der einzelnen Zweige für den logistischen Ablauf des Projekts von Bedeutung - größere Entfernungen bedeuten normalerweise mehr beteiligte Menschen. Mehr Menschen involviert fast immer mehr menschliche Fehler. Ein engmaschiges Team von Fachleuten wird sich weiterhin über die effizientesten Methoden für die Projektabwicklung aufklären. Es ist unerlässlich, effektive Kommunikationsstandards zwischen den Teammitgliedern zu haben. Sie müssen für einen maximalen Fortschritt ständig verfügbar sein.

Vorbeugende Wartung und Systemprüfungsverfahren:

Ein gründlich recherchiertes, analysiertes, geplantes, entwickeltes und implementiertes relationales Datenbank-modelliertes Informationssystem ist keine Entität, die häufige Reparaturen oder Fehlersuche erfordern würde. Dies wird durch die Art der Designstrategie sichergestellt. Die Realität ist jedoch, dass alle Systeme, die von irrenden Menschen geschaffen werden, anfällig für gelegentliche problematische Funktionen sind. Das System selbst wird natürlich eine geplante verwenden

elektronische Überwachungsanwendung. Ebenso sollten wiederkehrende geplante elektronische Wartungsprogramme für die überwiegende Mehrheit der Anliegen sorgen. Die Strategie des Unternehmensmanagements sollte die Schulung von Mitarbeitern in Schlüsselbereichen umfassen, um rudimentäre Fehlerbehebungs- und Wartungsmaßnahmen durchführen zu können. Dies würde helfen, den kostspieligen Bedarf an Technikern zu vermeiden, die zu den verschiedenen Niederlassungen oder der Unternehmenszentrale reisen. Außerdem sollte jeder Mitarbeiter der Filiale einen Überblick über die relevanten Themen erhalten. Center-Kunden selbst benötigen möglicherweise auch grundlegende Anweisungen für einen effizienten und sicheren Betrieb des Systems. Angesichts dieser Faktoren sollte keine große Nachfrage nach externer technischer Hilfe bestehen. Ein gut entwickeltes Informationssystem sollte im Idealfall auf eine reibungslose Weise funktionieren. Gelegentliche Überarbeitungen der Programmpläne können erforderlich sein, wenn die Situation es erfordert.

Reihenfolge der Aktivitäten:

Bei der Entwicklung einer Abfolge von Aktivitäten für die Implementierung eines neuen relationalen Datenbankinformationssystems ist es wichtig, sich einige Schlüsselelemente für eine optimierte Effizienz zu merken. Es sollte von einer häufigen Rücksprache mit dem Produktanforderer ausgegangen werden. Kommunikation ist das Endergebnis für den Geschäftserfolg. Sie sollten in jeden Schritt des Prozesses einbezogen werden, auch wenn sie die technische Seite des Projekts nicht verstehen. Erfassen Sie ihre Bedürfnisse und Fortschritte bei der Erstellung von Geschäftsaktivitäts-, Datenfluss- und Entitätsverhaltensmodellen. Mehr Zeit, die hier verbracht wird, sollte in späteren Phasen weniger Verwirrung und weniger Fehlerbehebung verursachen. Als nächstes sollte ein Team von Fachleuten beginnen, die modellierten Ergebnisse zu erkunden. Sie sollten sie einzeln und mit einem vergleichen

ein anderer, um eine realistische Darstellung der vorliegenden Situation zu konstruieren. Sobald ein klares Verständnis erreicht ist, kann das Design der physischen Strukturierung des Informationssystems modelliert werden. Mehr Beratung und Kommunikation ist jetzt erforderlich, um festzustellen, ob die Modelle die Anforderungen und Wünsche des Produktanfragers erfüllen oder nicht. Sobald diese Bedenken vollständig behoben sind, kann die physische Implementierung beginnen. Hardware und Software können an einzelne Niederlassungen versandt werden, bei der Ankunft inventarisiert werden und als anwesend und funktionsfähig gemeldet werden, so dass die Programmierer und Installateure ihre Prozesse im Bestreben beginnen können. Durch die multidirektionale Kommunikation zwischen Entwicklern, Anforderern, Installateuren, Programmierern, Verladern, Bestellern, Buchhaltern, Modellierern und Designern wird ein neues Informationssystem entwickelt und in Betrieb genommen.

Nun, was benötigt wird, ist ein wenig Kommunikation. Die Überwachung des Systems auf Fehler, Störungen oder einfache Fehler muss fortgeführt werden. Für das Schlüsselpersonal wird eine Schulung in Bezug auf den Systembetrieb durchgeführt. Die meisten Angestellten werden nicht mehr brauchen, als einfache Daten einzugeben oder Mitgliedschaftsidentifikationskarten oder dergleichen zu scannen. Das System ist so konzipiert, dass es für die Mehrheit seiner Benutzer nahezu unsichtbar ist. Um Daten von ihnen mit minimaler Beteiligung von ihnen zu sammeln, ist grundlegende Design Sorge. Ein fortlaufendes Kommunikationssystem wird in die Tat umgesetzt, das einen planmäßigen, sich wiederholenden Informationsaustausch gewährleistet, der darauf abzielt, einen minimalen Bedarf an externer technischer Unterstützung zu gewährleisten. Das Ergebnis sollte jahrelange problemlose elektronische Beobachtung, Speicherung und die Fähigkeit sein, Daten in einer querverweisenden Weise für die langfristigen Entscheidungsfähigkeiten der Kette zu manipulieren.

Jedes Unternehmen, ob groß oder klein, benötigt die Fähigkeit, sich selbst zu beobachten. Die Trends in den Ausgaben, Spitzenverbrauchszeiträume, angeforderte Dienstleistungen, die Anwesenheit von Angestellten und eine Vielzahl von alternativen wichtigen Faktoren des Betriebs sind notwendig für die fundierte Fähigkeit, versierte Entscheidungen bezüglich des gegenwärtigen Betriebs und zukünftigen Wachstums des Unternehmens zu treffen.

Die Implementierung eines relationalen Datenbank-modellierten Informationssystems ist eine Bewegung, die das obere Management einsetzen kann, um das Ziel des Wohlstands zu erreichen. Mit professioneller Aufmerksamkeit für die Analyse und Entwicklung eines solchen Systems wird das Potenzial für die Entwicklung von Trendberichten und Vorhersagen praktisch unbegrenzt. In der Tat würde eine große Kette von Unternehmen in Ermangelung eines solchen Systems langsam verkümmern und sterben. Die Kommunikation von Informationen ist ein primäres Schlüsselelement für das Überleben von Unternehmen.

Ankündigung des neuen Systems:

Nachricht an alle Mitarbeiter und Mitglieder:

Wir begrüßen Sie alle in die Zukunft! Die Kette wurde im Namen einer erhöhten Zufriedenheit der Mitglieder und der Bequemlichkeit der Mitarbeiter einer High-Tech-Überarbeitung unterzogen. An allen Standorten wurde ein neues Informationssystem implementiert. Dieses System wird alle monatlichen Abrechnungsverfahren bequem und automatisch abwickeln. Es wird jedem Mitglied erlauben, einen Fitnessplan zu erstellen, der alle seine individuellen Bedürfnisse beinhaltet. Die Verfahren zur Überprüfung der Mitgliedschaft bei der Einreise wurden vereinfacht, um Sie in Richtung Ihres Workouts zu bewegen. Bitte konsultieren Sie das Management Ihrer Zweigstelle

Fragen, die Sie zu diesem oder anderen Themen haben oder entwickeln können. Bitte genießen Sie weiterhin die Einrichtung. Wir freuen uns darauf, Ihnen in der Gegenwart und Zukunft zu dienen.

Naternicola, Nancy (2006, 10, 04). Neuigkeiten und Veranstaltungen. Abgerufen am 1. Januar 2007 von der Website des College of Engineering und Mineralressourcen: www.cemr.wvu.edu

Rue, LW, & Byers, L. L. (2004). Supervision: Schlüssel zur Produktivität (8. Ausgabe). New York: McGraw-Hill / Irwin.

Treppe, R.M. & Reynolds, G.W. (2006). Grundlagen der Informationssysteme (3. Aufl.). Boston: Kurstechnologie

Grundlagen der Informationssysteme Copyright © 2006 Thomson Course Technology

Beispiel für ein Entscheidungshilfesystem

Ein Entscheidungsunterstützungssystem kann Informationen graphisch darstellen und kann ein Expertensystem oder eine künstliche Intelligenz (AI) enthalten. Es kann sich auf Führungskräfte oder eine andere Gruppe von Wissensarbeitern richten.

Typische Informationen, die eine entscheidungsunterstützende Anwendung sammeln und präsentieren könnte, wären: (a) Zugriff auf alle Informationsressourcen, einschließlich Legacy- und relationaler Datenquellen; (b) Vergleichsdatenzahlen; (c) Projizierte Zahlen basierend auf neuen Daten oder Annahmen; (d) Folgen verschiedener Entscheidungsalternativen, basierend auf früheren Erfahrungen in einem spezifischen Kontext.

Es gibt eine Reihe von Entscheidungsunterstützungssystemen. Diese können in fünf Arten eingeteilt werden:

Die meisten kommunikationsgesteuerten DSSs sind auf interne Teams, einschließlich Partnern, ausgerichtet. Sein Zweck ist es, bei der Durchführung eines Meetings oder bei der Zusammenarbeit von Benutzern zu helfen. Die am häufigsten verwendete Technologie zum Bereitstellen des DSS ist ein Web- oder Client-Server. Beispiele: Chat- und Instant-Messaging-Software, Online-Collaboration- und Net-Meeting-Systeme.

Die meisten datengesteuerten DSSs richten sich an Manager, Mitarbeiter und auch an Produkt- / Dienstleistungsanbieter. Es wird verwendet, um eine Datenbank oder ein Data Warehouse abzufragen, um spezifische Antworten für bestimmte Zwecke zu suchen. Es wird über ein Hauptrahmensystem, eine Client / Server-Verbindung oder über das Web bereitgestellt. Beispiele: Computerbasierte Datenbanken, die ein zu überprüfendes Abfragesystem haben (einschließlich der Einbindung von Daten, um bestehende Datenbanken zu verbessern).

Document-driven DSSs sind häufiger, ausgerichtet auf eine breite Basis von Benutzergruppen. Der Zweck eines solchen DSS besteht darin, Webseiten zu durchsuchen und Dokumente nach einer bestimmten Gruppe von Schlüsselwörtern oder Suchbegriffen zu suchen. Die übliche Technologie zum Einrichten solcher DSSs erfolgt über das Web oder ein Client / Server-System. Beispiele:

Knowledge-driven DSSs oder "Knowledgebase" sind bekannt, sind eine Catch-All-Kategorie, die eine breite Palette von Systemen abdecken, die Benutzer innerhalb der Organisation abdecken, aber auch andere mit der Organisation interagieren können - zum Beispiel Konsumenten eines Geschäft. Es wird im Wesentlichen zur Unternehmensberatung oder zur Auswahl von Produkten / Dienstleistungen verwendet. Die typische Bereitstellungstechnologie, die für die Einrichtung solcher Systeme verwendet wird, kann ein Slient / Server-System, das Web oder eine Software sein, die auf eigenständigen PCs ausgeführt wird.

Modellgesteuerte DSSs sind komplexe Systeme, die bei der Analyse von Entscheidungen oder bei der Auswahl zwischen verschiedenen Optionen helfen. Diese werden von Managern und Mitarbeitern eines Unternehmens oder von Personen, die mit der Organisation interagieren, für eine Reihe von Zwecken verwendet, je nachdem wie das Modell eingerichtet ist - Planung, Entscheidungsanalysen usw. Diese DSSs können über Software / Hardware in eigenständige PCs, Client / Server-Systeme oder das Internet.

EIN System zur Entscheidungsfindung (DSS) ist ein Informationssystem, das geschäftliche oder organisatorische Entscheidungsprozesse unterstützt. DSSs dienen der Management-, Betriebs- und Planungsebene einer Organisation (in der Regel mittleres und höheres Management) und helfen Menschen, Entscheidungen über Probleme zu treffen, die sich schnell ändern und nicht einfach im Voraus festgelegt werden können, d. unstrukturierte und halbstrukturierte Entscheidungsprobleme. Entscheidungsunterstützungssysteme können entweder vollständig computerisiert oder von Menschen betrieben werden oder eine Kombination von beidem sein.

Während Akademiker DSS als ein Werkzeug zur Unterstützung des Entscheidungsprozesses empfinden, sehen DSS-Anwender DSS als ein Werkzeug, um organisatorische Prozesse zu erleichtern. [1] Einige Autoren haben die Definition von DSS auf ein beliebiges System ausgeweitet, das die Entscheidungsfindung unterstützen könnte, und einige DSS enthalten eine Entscheidungsfindungssoftwarekomponente; Sprague (1980) [2] definiert ein richtiges DSS wie folgt:

  1. DSS zielt tendenziell auf das weniger gut strukturierte, unterspezifizierte Problem ab, mit dem sich Manager der oberen Führungsebene typischerweise konfrontiert sehen;
  2. DSS versucht, die Verwendung von Modellen oder Analysetechniken mit herkömmlichen Funktionen für den Datenzugriff und -abruf zu kombinieren;
  3. DSS konzentriert sich speziell auf Funktionen, die es Benutzern, die keine Computer beherrschen, ermöglichen, sie in einem interaktiven Modus zu verwenden. und
  4. DSS betont Flexibilität und Anpassungsfähigkeit, um Änderungen in der Umgebung und dem Entscheidungsfindungsprozess des Benutzers Rechnung zu tragen.

DSSs beinhalten wissensbasierte Systeme. Ein richtig entworfenes DSS ist ein interaktives softwarebasiertes System, das Entscheidungsträgern helfen soll, nützliche Informationen aus einer Kombination von Rohdaten, Dokumenten und persönlichem Wissen oder Geschäftsmodellen zu sammeln, um Probleme zu identifizieren und zu lösen und Entscheidungen zu treffen.

Typische Informationen, die eine entscheidungsunterstützende Anwendung sammeln und präsentieren kann, umfassen:

  • Inventare von Informationsressourcen (einschließlich Legacy- und relationaler Datenquellen, Cubes, Data Warehouses und Data Marts),
  • vergleichende Verkaufszahlen zwischen einer Periode und der nächsten,
  • prognostizierte Umsatzzahlen basierend auf Produktverkaufsannahmen.

Das Konzept der Entscheidungsunterstützung hat sich hauptsächlich aus den theoretischen Studien der organisatorischen Entscheidungsfindung am Carnegie Institute of Technology in den späten 1950er und frühen 1960er Jahren und den Umsetzungsarbeiten in den 1960er Jahren entwickelt. [3] Mitte der 1970er Jahre wurde DSS zu einem eigenständigen Forschungsgebiet, bevor es in den 1980er Jahren an Intensität gewann. Mitte und Ende der 1980er Jahre entwickelten sich die exekutiven Informationssysteme (EIS), Gruppenentscheidungsunterstützungssysteme (GDSS) und organisatorische Entscheidungsunterstützungssysteme (ODSS) aus dem Einzelbenutzer- und modellorientierten DSS.

Nach Sol (1987) [4] wurden die Definition und der Umfang von DSS im Laufe der Jahre migriert: in den 1970er Jahren wurde DSS als "ein computergestütztes System zur Unterstützung der Entscheidungsfindung" beschrieben; in den späten 1970er Jahren begann die DSS-Bewegung sich auf "interaktive computergestützte Systeme zu konzentrieren, die Entscheidungsträgern helfen, Datenbanken und Modelle zu verwenden, um schlecht strukturierte Probleme zu lösen"; in den 1980er Jahren sollte das DSS Systeme bereitstellen, die "geeignete und verfügbare Technologie zur Verbesserung der Effektivität von Management- und professionellen Aktivitäten verwenden", und gegen Ende der 80er Jahre sah sich DSS einer neuen Herausforderung in Bezug auf die Entwicklung intelligenter Arbeitsstationen gegenüber. [4]

Im Jahr 1987 schloss Texas Instruments die Entwicklung des Gate Assignment Display Systems (GADS) für United Airlines ab. Dieses Entscheidungshilfesystem trägt wesentlich zur Reduzierung von Reiseverzögerungen bei, indem es die Verwaltung von Bodenoperationen an verschiedenen Flughäfen unterstützt, beginnend mit dem O'Hare International Airport in Chicago und dem Stapleton Airport in Denver, Colorado. [5] Ab etwa 1990 begannen Data Warehousing und Online Analytical Processing (OLAP), den Bereich des DSS zu erweitern. Als die Jahrtausendwende näher rückte, wurden neue webbasierte analytische Anwendungen eingeführt.

Das Aufkommen von mehr und besseren Berichtstechnologien hat DSS dazu gebracht, sich als eine kritische Komponente des Management-Designs zu etablieren. Beispiele dafür sind die intensive Diskussion über das DSS in der Bildungsumgebung.

DSS hat auch eine schwache Verbindung zu dem Benutzerschnittstellen-Paradigma von Hypertext. Sowohl das PROMIS-System der Universität von Vermont (für medizinische Entscheidungsfindung) als auch das ZOG / KMS-System von Carnegie Mellon (für militärische und geschäftliche Entscheidungsfindung) waren Entscheidungsunterstützungssysteme, die ebenfalls wichtige Durchbrüche in der Benutzerschnittstellenforschung darstellten. Obwohl sich Hypertextforscher im Allgemeinen mit Informationsüberflutung beschäftigt haben, haben sich bestimmte Forscher, insbesondere Douglas Engelbart, auf Entscheidungsträger konzentriert.

Anhand der Beziehung zum Benutzer als Kriterium unterscheidet sich Haettenschwiler passiv, aktiv, und kooperatives DSS. EIN passives DSS ist ein System, das den Prozess der Entscheidungsfindung unterstützt, aber keine expliziten Entscheidungsvorschläge oder Lösungen hervorbringen kann. Ein aktives DSS kann solche Entscheidungsvorschläge oder Lösungen hervorbringen. EIN kooperatives DSS ermöglicht einen iterativen Prozess zwischen Mensch und System hin zum Erreichen einer konsolidierten Lösung: Der Entscheidungsträger (oder sein Berater) kann die vom System bereitgestellten Entscheidungsvorschläge modifizieren, vervollständigen oder verfeinern, bevor sie zur Validierung an das System zurückgeschickt werden. und ebenso verbessert, vervollständigt und verfeinert das System erneut die Vorschläge des Entscheidungsträgers und sendet sie zur Validierung an sie zurück.

Eine andere Taxonomie für DSS, entsprechend der Art der Unterstützung, wurde von Daniel Power erstellt: Er unterscheidet Kommunikationsgesteuertes DSS, datengesteuertes DSS, Dokumenten-DSS, wissensbasiertes DSS, und modellgetriebenes DSS. [7]

  • EIN Kommunikationsgesteuertes DSS ermöglicht die Zusammenarbeit und unterstützt mehr als eine Person, die an einer gemeinsamen Aufgabe arbeitet; Beispiele umfassen integrierte Tools wie Google Docs oder Microsoft Groove. [8]
  • EIN datengesteuertes DSS (oder datenorientiertes DSS) betont den Zugriff auf und die Manipulation einer Zeitreihe von internen Unternehmensdaten und manchmal externen Daten.
  • EIN Dokumenten-DSS verwaltet, ruft ab und manipuliert unstrukturierte Informationen in einer Vielzahl von elektronischen Formaten.
  • EIN wissensbasiertes DSS stellt spezialisiertes Problemlösungswissen zur Verfügung, das als Fakten, Regeln, Prozeduren oder in ähnlichen Strukturen gespeichert ist. [7]
  • EIN modellgetriebenes DSS betont den Zugriff auf und die Manipulation eines statistischen, finanziellen, Optimierungs- oder Simulationsmodells. Modellgesteuerte DSS verwenden Daten und Parameter, die von Benutzern bereitgestellt werden, um Entscheidungsträgern bei der Analyse einer Situation zu helfen; Sie sind nicht unbedingt datenintensiv. Dicodess ist ein Beispiel für einen Open-Source-Modell-DSS-Generator. [9]

Als Kriterium verwendet Power [10] das Kriterium unternehmensweiter DSS und Desktop-DSS. Ein unternehmensweiter DSS ist mit großen Data Warehouses verbunden und dient vielen Managern im Unternehmen. EIN Desktop, Einzelbenutzer-DSS ist ein kleines System, das auf dem PC eines einzelnen Managers läuft.

Die Benutzer selbst sind ebenfalls wichtige Komponenten der Architektur. [6] [13]

Ähnlich wie andere Systeme erfordern DSS-Systeme einen strukturierten Ansatz. Ein solcher Rahmen umfasst Menschen, Technologie und den Entwicklungsansatz. [11]

Das Early Framework of Decision Support System besteht aus vier Phasen:

  • Intelligenz - Suche nach Bedingungen, die eine Entscheidung erfordern;
  • Design - Entwicklung und Analyse möglicher alternativer Lösungsansätze;
  • Wahl - Auswahl einer Vorgehensweise unter diesen;
  • Implementierung - Verabschiedung der gewählten Vorgehensweise in der Entscheidungssituation.

DSS-Technologie-Level (von Hardware und Software) können beinhalten:

  1. Die tatsächliche Anwendung, die vom Benutzer verwendet wird. Dies ist der Teil der Anwendung, der es dem Entscheider ermöglicht, Entscheidungen in einem bestimmten Problembereich zu treffen. Der Benutzer kann auf dieses spezielle Problem einwirken.
  2. Der Generator enthält eine Hardware / Software-Umgebung, die es Benutzern ermöglicht, bestimmte DSS-Anwendungen einfach zu entwickeln. Diese Ebene nutzt Case-Tools oder Systeme wie Crystal, Analytica und iThink.
  3. Zu den Tools gehören untergeordnete Hardware / Software. DSS-Generatoren einschließlich spezieller Sprachen, Funktionsbibliotheken und Verbindungsmodule

Ein iterativer Entwicklungsansatz ermöglicht es, das DSS in verschiedenen Intervallen zu verändern und neu zu gestalten. Sobald das System entwickelt wurde, muss es getestet und gegebenenfalls überarbeitet werden, um das gewünschte Ergebnis zu erzielen.

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, DSS-Anwendungen zu klassifizieren. Nicht jeder DSS passt genau in eine der Kategorien, sondern kann eine Mischung aus zwei oder mehr Architekturen sein.

Holsapple und Whinston [14] klassifizieren DSS in die folgenden sechs Frameworks: textorientiertes DSS, datenbankorientiertes DSS, tabellenkartenorientiertes DSS, solverorientiertes DSS, regelorientiertes DSS und zusammengesetztes DSS. Eine zusammengesetzte DSS ist die beliebteste Klassifizierung für ein DSS; es ist ein hybrides System, das zwei oder mehr der fünf Grundstrukturen enthält. [14]

Die Unterstützung durch DSS kann in drei verschiedene Kategorien unterteilt werden: [15] Persönlicher Support, Gruppenunterstützung und organisatorische Unterstützung.

DSS-Komponenten können wie folgt klassifiziert werden:

  1. Eingänge: Zu analysierende Faktoren, Zahlen und Merkmale
  2. Benutzerkenntnisse und Fachwissen: Eingaben, die eine manuelle Analyse durch den Benutzer erfordern
  3. Ausgänge: Transformierte Daten, aus denen DSS- "Entscheidungen" generiert werden
  4. Entscheidungen: Ergebnisse, die vom DSS basierend auf Benutzerkriterien generiert werden

DSSs, die ausgewählte kognitive Entscheidungsfunktionen ausführen und auf künstlicher Intelligenz oder intelligenten Agenten-Technologien basieren, werden intelligente Entscheidungsunterstützungssysteme (IDSS) genannt [16].

Das im Entstehen begriffene Gebiet der Entscheidungstechnik behandelt die Entscheidung selbst als ein konstruiertes Objekt und wendet technische Prinzipien wie Design und Qualitätssicherung auf eine explizite Darstellung der Elemente an, die eine Entscheidung ausmachen.

DSS kann theoretisch in jeder Wissensdomäne aufgebaut werden.

Ein Beispiel ist das klinische Entscheidungsunterstützungssystem für die medizinische Diagnose. Es gibt vier Phasen in der Entwicklung des CDS (Clinical Decision Support System): Die primitive Version ist eigenständig und unterstützt keine Integration. die zweite Generation unterstützt die Integration mit anderen medizinischen Systemen; der dritte ist standardbasiert, und der vierte ist dienstmodellbasiert. [17]

DSS wird in Unternehmen und Management häufig eingesetzt. Executive Dashboard und andere Business Performance Software ermöglichen eine schnellere Entscheidungsfindung, Identifizierung negativer Trends und eine bessere Zuordnung von Geschäftsressourcen. Aufgrund von DSS werden alle Informationen von jeder Organisation in Form von Diagrammen, Graphen, d. H. In zusammengefasster Form dargestellt, was dem Management hilft, strategische Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel ist eine der DSS-Anwendungen das Management und die Entwicklung von komplexen Anti-Terror-Systemen. [18] Weitere Beispiele sind ein Bankkreditsachbearbeiter, der den Kredit eines Kreditantragstellers überprüft, oder ein Ingenieurbüro, das für mehrere Projekte Gebote abgegeben hat und wissen möchte, ob sie mit ihren Kosten konkurrieren können.

Ein wachsendes Gebiet der DSS-Anwendung, Konzepte, Prinzipien und Techniken ist in der landwirtschaftlichen Produktion, Marketing für nachhaltige Entwicklung. Zum Beispiel hat das DSSAT4-Paket [19] [20], das durch die finanzielle Unterstützung von USAID in den 80er und 90er Jahren entwickelt wurde, eine rasche Bewertung verschiedener landwirtschaftlicher Produktionssysteme weltweit ermöglicht, um die Entscheidungsfindung auf Ebene der Betriebe und der Politik zu erleichtern. Die Präzisionslandwirtschaft versucht, Entscheidungen auf bestimmte Teile landwirtschaftlicher Felder zuzuschneiden. Die erfolgreiche Einführung von DSS in der Landwirtschaft unterliegt jedoch zahlreichen Einschränkungen. [21]

DSS sind auch in der Waldbewirtschaftung vorherrschend, wo der lange Planungshorizont und die räumliche Dimension von Planungsproblemen spezifische Anforderungen erfordern. Alle Aspekte der Waldbewirtschaftung, vom Holztransport über die Ernteplanung bis hin zur Nachhaltigkeit und zum Schutz des Ökosystems, wurden von modernen DSS behandelt. In diesem Zusammenhang die Berücksichtigung einzelner oder mehrerer Managementziele im Zusammenhang mit der Bereitstellung von Gütern und Dienstleistungen, die gehandelt oder nicht gehandelt werden und oft restriktiven Ressourcen und Entscheidungsproblemen unterliegen. Die Community of Practice von Forest Management Decision Support Systems bietet ein umfangreiches Repository zum Wissen über den Aufbau und die Nutzung von Forest Decision Support Systems. [22]

Ein konkretes Beispiel betrifft das kanadische Eisenbahnsystem National, das seine Ausrüstung regelmäßig unter Verwendung eines Entscheidungshilfesystems testet. Ein Problem, mit dem eine Eisenbahn konfrontiert ist, sind abgenutzte oder defekte Schienen, was zu hunderten von Entgleisungen pro Jahr führen kann. Im Rahmen eines DSS gelang es dem Canadian National Railway System, Entgleisungen zu reduzieren, während andere Unternehmen einen Anstieg erlebten.

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