塑模與分析 學習目標 了解管理支援系統(management support system, MSS)塑模的基本概念 CHAPTER 4 塑模與分析 學習目標 了解管理支援系統(management support system, MSS)塑模的基本概念 說明MSS模式與資料以及使用者的互動 了解一些不同、知名的模式類別 了解如何以幾個替代方案架構決策制定 說明試算表如何作為MSS塑模與解決方法 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析

塑模與分析 解釋最佳化、模擬以及啟發式方法的基本概念，以及其使用時機 說明如何建構線性規劃模式 了解如何使用搜尋方法解決MSS模式 解釋演算法、盲目搜尋與啟發式方法之間的差異 說明如何處理多重目標 解釋何謂敏感度分析、若則分析以及目標搜尋 說明模式管理的關鍵議題 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析

前言短文： 「模式庫競標在智利服務更多營養午餐」 背景：問題情況 建議解決方案 結果 回答與討論案例問題 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 4

MSS 塑模 塑模大部份DSS的關鍵要素。 節省成本與增加營收 DuPont 模擬鐵路運輸系統並且避免高昂資本費用 P&G使用幾個 DSS模式共同支援策略決策 決定配銷中心位置、分配DC 給倉庫／顧客、預測需求、 排定每種產品生產時程…等。 Fiat、Pillowtex 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 5

目前塑模的議題 問題確認與環境分析（資訊收集） 變數確認 影響圖、認知圖 預測(預測分析) 更多資訊可以有更佳預測 多重模式：MSS可以包括幾個模式，每一個模式代表決策問題中的不同部分 模式種類 模式管理 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 6

模式種類 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 7

靜態與動態模式 靜態分析 情況一覽 單一區間 穩定狀態 動態分析 動態模式 評估隨時間變更的情境 時間相依 代表時間趨勢與模式 更實際：衍生靜態模式 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 8

確定性、不確定性以及風險 1/2 確定性下的決策 假設有完整知識 決策者知道每個行動的後果 可以產生最佳解決方法 不確定性下的決策 每個行動會多種情況結果 每個結果的機率為未知 資訊會造成較少不確定性 風險下決策(風險分析) 每一個結果有特定發生機率，假設為已知或可估計。 不確定性程度=> 風險（預期值） 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 9

確定性、不確定性以及風險 2/2 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 10

MSS試算表塑模 試算表： 最受歡迎的終端使用者塑模工具 納入財務、統計、數學與其他功能 可以執行模式解決任務 其他重要功能： 若則分析 目標搜尋 資料管理 規劃能力 易於結合資料庫與其他工具介面 可以建立靜態與動態兩種模式 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 11

靜態模式範例：每月付款的簡單貸款計算 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 12

動態模式範例：每月付款的簡單貸款計算以及預付款成效 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 13

數學規劃最佳化 數學規劃 數學規劃為用來協助解決問題的群組工具，在這當中，決策者必須分配競爭活動中的稀少資源，以最佳化可測量目標，分配各種產品的機器時問（資源）即是典型的分配問題。 線性規劃(LP)：資源分配問題的最佳化解決方案數學模式。所有的關係都是線性。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 14

LP 問題特色 能夠進行分配的經濟資源是有限的。 資源用於產品或服務的產出。 有兩種或以上的方法使用資源，稱為解決方法(solution)或程式(program) 。 使用資源的每項活動(產品或服務)產出依據既定目標的收益。 分配通常受限於幾種規範與規定，稱為限制(constraint)。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 15

線性規劃步驟 Line 1. 判斷… 決策變數 目標函數 目標函數係數 限制式 產能 輸出/輸入係數 2. 呈現模式 LINDO：寫出數學方程式 EXCEL：將資料輸入 Excel特定行列中 3. 執行模式並且觀察結果 Line 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 16

LP 範例 產品組合線性規劃模式 MBI 公司 決策：下一個月要生產多少部電腦? 兩種主機電腦： CC-7 與 CC-8 限制：勞工限制、原料限制、行銷限制 CC-7 CC-8 Rel 限制 勞工 （天數） 300 500 <= 200,000 /mo 原料 ($) 10,000 15,000 8,000,000 /mo 單位 1 >= 100 200 利潤 ($) 8,000 12,000 Max 目標： 總利潤最大化／ 月 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 17

LP 解決方案 1/2 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 18

LP 解決方案 2/2 決策變數： X1: unit of CC-7 X2: unit of CC-8 目標函數： 最大化 Z（利潤） Z=8000X1+12000X2 受制於 300X1 + 500X2  200K 10000X1 + 15000X2  8000K X1  100 X2  200 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 19

敏感度、若則以及目標搜尋分析 敏感度分析 評估輸入資料或模式參數改變時的影響 分為自動與試誤法 若則分析 如果輸入變數、假設或參數值改變後，會發生什麼事？ 目標搜尋 後向解法 計算希望達成輸出程度（目標）所需要的數值 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 20

決策表與決策樹之決策分析 單一目標解決方法可以使用決策表或決策樹塑模。 決策表 多重標準決策分析 特色包括決策變數（替代方案）、不可控制變數、結果變數 決策樹 關係圖示 多重標準法 顯示複雜關係 複雜， 如果存在太多替代方案 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 21

決策表 投資範例 一個目標：一年後產生最大投資利得。 利潤根據經濟情況而定（自然狀態）： 穩健成長 不景氣 通貨膨脹 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 22

投資範例： 可能情況 1. 如果經濟穩健成長，債券收益12%、股票15%、定存6.5%。 1. 如果經濟穩健成長，債券收益12%、股票15%、定存6.5%。 2. 如果不景氣，債券收益6%、股票3%、定存6.5%。 3. 如果通貨膨脹，債券收益3%、股票 虧損2%、定存收益6.5%。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 23

投資範例：決策表 決策變數（替代方案） 不可控制變數（經濟狀況） 結果變數（預測收益） 表格顯示： 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 24

投資範例： 處理不確定性 樂觀方法 悲觀方法 處理風險： 使用已知機率 風險分析： 計算預期值 投資範例： 處理不確定性 樂觀方法 悲觀方法 處理風險： 使用已知機率 風險分析： 計算預期值 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 25

投資範例 處理風險的其他方法： 模擬、確信因子、模糊邏輯 多重目標 利得、安全與流動性 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 26

層級分析法 層級分析法(analytic hierarchy process, AHP)為代表多準則問題(多重目的、多重目標)的優良塑模結構，有許多標準與替代方案(選擇)，通常出現在企業環境中。 AHP將準則分析與替代方案分開，讓決策制定者可以專注在問題當中能夠被管理的那一小部分。 軟體產品： Expert Choice ChoiceAnalyst 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析

問題求解搜尋法 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 28

演算法 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 29

搜尋步驟 一組帶領最初條件至目標的可能步驟稱為搜尋步驟(search steps) ，問題透過搜尋可能的解決方法來解決。 搜尋方法有二： 盲目搜尋 完整列舉(complete enumeration) 非完整列舉(incomplete enumeration) 啟發式搜尋 應用領域非正式、非客觀判定的知識，可以構成良好判斷的規則。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 30

模擬 在MSS中，模擬為在管理系統模式中使用電腦進行實驗的技術（例如若則分析）。 模擬是最常使用的DSS方法。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 31

模擬的主要特色 仿效實境並且獲得其豐富性 進行實驗的技術 敘述性而非規範方法 模擬通常用在問題太過複雜， 無法使用數值最佳化技術處理時 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 32

模擬的優點 理論簡單明瞭 大量時間壓縮 問題解決可以執行的更快速、低成本、更準確與低風險 以不同替代方案進行實驗 MSS建構者須持續與管理者互動 模式反映出管理者觀點 不要求管理者對問題具背景知識 可以處理許多種類問題 可以含括問題的真正複雜性 產生重要績效測量方法 通常是無結構化問題的唯一DSS 塑模工具 有相當容易使用的套裝軟體 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 33

模擬的缺點 不能保證有最佳解決方案 建構緩慢，成本高 解決方案與推論結果不能用來處理其他問題（問題特定性） 容易說明，但分析方法易受忽略 軟體使用可能需要特別技能 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 34

模擬方法 塑模真正系統並且執行重複實驗。 步驟： 1. 定義問題 5. 進行實驗 2. 建構模擬模式 6. 評估結果 1. 定義問題 5. 進行實驗 2. 建構模擬模式 6. 評估結果 3. 測試與認證模式 7. 執行結果 4. 設計實驗 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 35

模擬種類 機率模擬 離散分配或連續分配 時間相依與時間獨立模擬 物件導向模擬 視覺互動模擬 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 36

視覺互動模擬 視覺互動模擬 (VIS)也稱為視覺模擬塑模 (VIM)或視覺互動問題求解。 可以讓決策制定者了解模式功能，以及如何與已制定的決策互動。 使用動畫電腦圖形呈現不同管理決策的影響。 P&G透過GIS重新設計供應鏈 Swisher使用物件導向VIS檢視醫師網路中臨床環境 可以代表靜態或動態系統。 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 37

模式庫管理 MBMS：理論上與DBMS類似功能的套裝軟體 在不同組織中有不同的使用方法： 關聯式MBMS 物件導向 MBMS 決策支援與企業智慧 Chapter 4 塑模與分析 38