Chapter 12

1. Chapter 12 Management Decision Support and Intelligent Systems Information Technology For Management 5th Edition Turban, Leidner, McLean, Wetherbe Lecture Slides by A. Lekacos, Stony Brook University John Wiley & Sons, Inc.

2. Learning Objectives • อธิบายถึงแนวความคิดในการบริหารจัดการ การตัดสินใจ และ การใช้คอมพิวเตอร์ เข้าช่วยในการตัดสินใจ • การตัดสินใจในการใช้รูปแบบจำลองในการทำการตัดสินใจ • อธิบายถึง ระบบสนันสนุนการตัดสินใจ(decision support system (DSSs))ประโยชน์และโครงสร้างของ DSS • อธิบายถึงการใช้คอมพิวเตอร์สนับสนุนการทำการตัดสินใจแบบกลุ่ม(group decision making) • อธิบายถึงระบบสนับสนุนการตัดสินใจทั่วทั้งองค์กร(organizational decision support)และ ระบบสนับสนุนผู้บริหารระดับสูง (executive support systems) • อธิบายถึง artificial intelligence (AI). ผลดีและลักษณะต่าง ๆ • นิยามระบบผู้ชำนาญการ (expert system)และ องค์ประกอบ

3. อธิบายถึง natural language processing และ natural language generation. • อธิบายถึง artificial neural networks (ANNs) และการประยุกต์ใช้งานหลักๆ • อธิบายถึงความสัมพันธ์ระหว่าง Web, DSS และ Intelligent system • อธิบายถึงการประยุกต์ใช้การสนับสนุนการตัดสินใจที่พิเศษออกไป รวมถึง การสนับสนุนแก่ frontline employee

4. NEW BALANCE MAKES SURE THAT SHOES FIT • The Business Problem • New Balance เป็นบริษัทที่ผลิตรองเท้ากีฬาขาย มียอดขาย 1.3 พันล้านเหรียญUSD บริษัทยังไม่มีเครื่องมือสำหรับใช้พยากรณ์จำนวนรองเท้าที่ขายออกไปตามช่องทาง จำหน่ายต่างๆ • ที่ผ่านมาการพยากรณ์การขายทำโดยกำหนดให้หัวหน้าแผนก forecasting department ทำการรวบรวมการพยากรณ์การขายจากครึ่งหนึ่งของตัวแทนฝ่ายขาย (จาก160) แล้ว ประมาณเอาจากยอดนี้ ส่งไปให้โรงงานทำการผลิตพร้อมวันต้องการ (ทางทฤษฎี) โชคดีที่แต่ละเดือนที่ผ่านมา มีตัวแทนส่งยอดพยากรณ์กลับมาประมาณ 20 ราย (ใน ความเป็นจริง) • ปัญหาของตัวแทนฝ่ายขาย(พนักงานขาย) ต้องใช้เวลานานในการกรอกข้อมูลลงในแผ่น ตาราง(เป็นวันถ้าขายจำนวนมาก) ทำให้พนักงานขายที่ทำหน้าที่นี้ไม่อยากทำ เพราะทำ ให้เสียเวลาขายของ (ขายของไม่ได้ ก็ทำให้ค่าคอมมิชชันหายไป)

5. นอกจากนั้น ปัญหาเพิ่มขึ้นเนื่องจาก ตัว sheet ไม่ได้ทำการ protect โครงสร้างเอาไว้ ทำให้พนักงานขายทำการลบข้อความบางคอลัมน์ออกแล้วใส่ชื่อ(รุ่นรองเท้า)ที่ผิดลง ไป นอกจากนั้นยังทำการเคลื่อนย้ายข้อมูลไปวางในตำแหน่งที่เขาเห็นว่าเหมาะสม ผลของการทำเช่นนี้ทำให้ New Balance ต้องใช้เวลาเป็นวันในการปรับแก้ของแต่ละ คนให้ได้รูปแบบที่ถูกต้อง แล้วจึงนำมาวิเคราะห์ • เมื่อมองกันจริงๆแล้ว การพยากรณ์ของ New Balance นั้นเกิดจากการนั่งเทียน(มั่วตัว เลข)มากกว่า (seat-on-the-pants) จึงทำให้ตัวเลขสั่งผลิตสูงขึ้นผิดปกติสำหรับสินค้า บางตัวและบางตัวก็มีตัวเลขค้างส่ง (backlogs)

6. The IT Solution • New Balance ได้หันมาใช้ระะบบสนันสนุนการตัดสินใจ (Decision Support System; DSS) เพื่อทำให้สามารถบริหารจัดการเกี่ยวกับการวางแผนสินค้าของเขาโดย ฝ่ายการ เงิน ตัวแทนเขต พนักงานขาย และ ส่วนอื่นๆที่เกี่ยวข้อง • ระบบ DSS ช่วยให้ผู้พยากรณ์พิจารณาได้หลายตัวแปร เช่น สภาพเศรษฐกิจทั่วไป คำสั่งซื้อขณะปัจจุบัน ข้อมูลการขายจากอดีต นอกจากนั้น ระบบ DSS ยังช่วยให้ตัว แทนจำแหน่ายสามารถ download ข้อมูลของลูกค้าที่ซื้อของ ได้จากฐานข้อมูลของ บริษัท ผ่านทาง Web ทุกๆสิ้นเดือน ทำให้ตัวแทนจำหน่ายสามารถพูดคุยกับลูกค้า และปรับยอดการพยากรณ์การขายตามคำสั่งซื้อของลูกค้าได้เร็วขึ้น • นอกจากนั้น ระบบ DSS ยังช่วยให้การกรอกข้อมูลทำได้ง่ายขึ้นผ่านทาง Template ที่ถูกล็อกเอาไว้แล้ว การประมวลผลใช้เวลาเพียง 4 ชั่วโมงก็จะได้ยอดการพยากรณ์ทั้งหมด โดยแยกออกตาม account และ product ต่างๆ

7. The Results • 1) บริษัททราบได้ว่า ตัวแทนจำหน่ายรายใดทำนายยอดคำสั่งซื้อได้ดีที่สุดและ ตัวแทน รายใดแก้ปัญหาจัดการกับปัญหาที่เกิดขึ้นได้ดีมากน้อยเพียงใด • 2) New Balance สามารถมองเห็นภาพการผลิตว่าจะเป็นไปในทางใดในแต่ละเดือน ได้ดีขึ้น เพราะ New Balance มีเวลาส่งของ (lead time) จากโรงงานไปยังผู้ขายนอก ประเทศ สารสนเทศทางด้านการพยากรณ์ที่รวดเร็วและแม่นยำทำให้การตอบสนอง ของผู้ค้าปลีกทำได้รวดเร็วมากขึ้น ตั้งแต่ใช้ระบบ DSS ทำให้สินค้าค้างสต็อก(เมื่อเลิก ผลิต)ลดลงโดยเฉลี่ยประมาณ 8% • 3) หลังจากใช้ DSS บริษัทพบว่า ยอดรองเท้าที่ขายดีที่สุดได้เปลี่ยนจากรองเท้าบาสเก็ต บอล (ราคา 120-160 USD)มาเป็นรองเท้าเอนกประสงค์ (ราคา 60-90 USD) ดังนั้น บริษัทจึงหันมาผลิตรองเท้าประเภทนี้มากขึ้น

8. 4) ผู้บริหารระดับสูงสามารถเรียกดูรายงานต่างๆได้ทุกๆบ่ายวันจันทร์ พร้อมกับพนัก อื่นที่เกี่ยวข้องกับการขาย ทำให้ทั้งหมดมองเห็นภาพเดียวกัน • ผลลัพธ์ในเชิงตัวเลขนั้นจะเห็นว่า ยอดขายทั่วโลกเพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่า จาก 560 MUSD ในปี 1997 เป็น 1.3BUSD ในปี 2002 ยอดของรองเท้าวิ่งออกกำลังเป็นอันดับ สองรองจาก Nike เมื่อรวมรองเท้าทุกประเภทถือเป็นอันดับสามรองจาก Nike และ Reebok

9. 11.1 Managers and Decision Making • การบริหารจัดการคือกระบวนการทำให้บรรลุถึงเป้าหมายขององค์กรที่วางไว้ โดยใช้ ทรัพยากรที่มีอยู่ อันได้แก่ พนักงาน (people) เงิน (money) พลังงาน (energy) วัตถุดิบ(materials) พื้นที่ใช้สอย(space) เวลา(time) • ทรัพยากรต่างๆเหล่านี้ ถูกพิจารณาว่า เป็น อินพุท การบรรลุถึงเป้าหมายจะถูกมองว่า เป็นเอาท์พุทของกระบวนการ • อัตราส่วนระหว่าง อินพุทและเอาท์พุท คือตัวชี้วัดผลิตผลขององค์กร (organization’s productivity)

10. The Manager’s Job • เพื่อให้เข้าใจว่า ระบบสารสนเทศจะให้การสนับสนุนแก่ผู้บริหารอย่างไรบ้าง ก็ควร จะทราบงานของผู้บริหารก่อนว่า จะต้องเกี่ยวข้องกับด้านใดบ้าง • ผู้บริหาร(Manager) มีบทบาทพื้นฐานสามด้านได้แก่ (Mintzberg 1973) : • บทบาทด้านการประสานงานระหว่างบุคลต่างๆ (Interpersonal roles): เช่น การแบ่งกลุ่มทำงาน การเป็นผู้นำ การเป็นผู้ช่วยเหลือ • บทบาทด้านที่เกี่ยวข้องกับสารสนเทศ (Informational roles):เช่น การเฝ้ามอง การ เผยแพร่ การเป็นนักพูด(โฆษก) • บทบาทด้านที่เกี่ยวข้องกับการตัดสินใจ (Decisional roles):เช่น การเป็นเจ้าของ กิจการการเป็นนักปลุกระดม การเป็นนักจัดกำลังพล การเป็นนักต่อรอง • ในอดีตนั้น IT มักจะสนับสนันทางด้านสารสนเทศเพียงอย่างเดียว แต่ในปัจจุบันต้อง สนับสนุนทั้งสามด้าน

11. Decision Making and Problem Solving • การตัดสินใจ (decision) หมายถึง การเลือกอย่างใดอย่างหนึ่งใน สองทางเลือก • การตัดสินใจนั้น อาจเป็นงานที่ต้องทำเป็นครั้งคราว หรือ ต่อเนื่อง โดยคนๆเดียว หรือเป็นกลุ่มบุคคลก็ได้ • Computerized Decision Aids: จะขึ้นอยู่กับ 4 คำถามต่อไปนี้ • 1) ทำไมผู้ลบริหารจึงต้องการการสนับสนุนจาก IT • 2) งานของผู้บริหารเป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมดได้หรือไม่ • 3) มีอะไรบ้างที่ IT สมารถให้การสนับสนุนผู้บริหาร • 4) สารสนเทศต้องการให้ผู้บริหารตัดสินใจอย่างไร • มาดูคำตอบต่าง ๆ ….

12. Why Manager Need The Support Of Information Technology ? • ปัจจัยหลักของการทำการตัดสินใจที่ดีคือ ตรวจสอบและเปรียบเทียบทางเลือกต่างๆที่ สัมพันธ์กัน ยิ่งมีทางเลือกมากเท่าใดก็ยิ่งต้องการความช่วยเหลือของคอมพิวเตอร์ทาง ด้านการค้นหาและการเปรียบเทียบมากขึ้นเท่านั้น • ในทางปฎิบัติแล้ว การตัดสินใจมักทำภายใต้ความกดดัน(ด้านเวลา) มักจะพบเห็นบ่อยๆ ว่า เป็นไปได้ยากในการใช้กระบวนการแบบ manual มาค้นหาสารสนเทศที่ต้องการ อย่างรวดเร็วพอเพียงและให้มีประสิทธิผล • มันจึงจำเป็นอย่างยิ่งในการทำการวิเคราะห์ภาพลักษณ์ต่างๆเพื่อทำให้การตัดสินใจได้ดี การวิเคราะห์ข้างต้นจำเป็นต้องใช้แบบจำลอง • ผู้ตัดสินใจอาจอยู่ต่างสถานที่กันและมีสารสนเทศที่ต่างกัน การนำสิ่งเหล่านี้ทั้งหมดมา รวมกันอย่างรวดเร็วและไม่แพงมากนัก มักจะเป็นเรื่องที่ยุ่งยาก

13. บ่อยครั้งในการตัดสินใจ ต้องการการพยากรณ์จากองค์กร เช่น ด้านราคา ส่วนแบ่งการตลาด เป็นต้น ดังนั้น การพยากรณ์ที่แม่นยำต้องการเครื่องมือทางสถิติและการวิเคราะห์ • การตัดสินใจต้องการข้อมูล แต่จำนวนข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว (โดยเฉพาะอย่างยิ่ง Internet clickstream) และข้อมูลมาจากหลายแหล่ง ดังนั้นจึงต้องทำการรวบรวมข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ ข้างต้น

14. Can the manager’s job be fully automated ? • โดยทั่วไปผู้บริหารระดับกลางเป็น fully automated ได้ • ผู้บริหารระดับต้น ไม่ค่อยยุ่งเกี่ยวกับการตัดสินใจมากนัก เพราะมักไปทำงานด้าน การให้คำแนะนำ การอบรม การจูงใจ มากกว่า การตัดสินใจทางด้านอื่น ๆ เช่น การวางแผนการผลิต เป็นต้น เป็นระบบอัตโนมัติอยู่แล้ว (หมายถึงใช้ S/W เข้าช่วย กันอยู่แล้ว) • ผู้บริหารระดับสูงยากที่สุดในการทำให้เป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด

15. What information technologies are available to support managers? • Management Support Systems (MSS) • เทคโนโลยีของ IT ต่างๆหลักๆแล้ว เป็นการออกแบบมาสนับสนุนผู้บริหารทั้งหลาย เช่นระบบต่างๆ ที่สนับสนุนการตัดสินใจ (decision support systems), ระบบต่างๆที่สนับ สนุนผู้บริหารระดับสูง (executive support systems), เทคโนโลยีกรุ๊ปแวร์ต่างๆ (groupware technologies)และระบบอัจฉริยะ (intelligent system)ดูรูปในหน้าถัดไป

17. The Process of Computer-Based Decision Making • แบ่งออกเป็น 4 ขั้นตอนหลัก ๆ คือ: • 1) Intelligence • 2) Design • 3) Choice • 4) Implement • ดรายละเอียดในหน้าถัดไป

18. Intelligence phase Modeling phase Define the “Process or Problem” Develop Alternative Courses of Action Choice phase Select The “Best” One Review It Implementation phase Act on it Decision Process

19. The process and phases in decision making

20. Model ( in decision making ) • แบบจำลอง (Model) คือ การนำเสนอแบบง่ายๆ หรือ การสรุปจากควาเป็นจริง • ประโยชน์ของการจำลองแบบในการทำการตัดสินใจ คือ: • ต้นทุนในการทำการทดลองเสมือน(virtual experimentation)จะต่ำกว่าต้นทุนที่เกิด จากการทดลองในระบบจริง • แบบจำลองต่างๆยอมให้ simulate เพื่อลดเวลาลงการปฎิบัติงานหลายๆปีสามารถ simulateโดยใช้คอมพิวเตอร์ให้เหลือไม่กี่วินาที • การปรับเปลี่ยนแบบจำลอง (โดยการเปลี่ยนตัวแปร) ทำได้ง่ายกว่าในระบบจริง • การใช้แบบจำลองทำให้ผู้จัดการรับมือกับความไม่แน่นอนต่างๆได้ดีขึ้น โดยใช้ “ what- ifs” และการคำนวณความเสี่ยงต่างๆ ที่เกิดจากการกระทำที่เจาะจง • แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ช่วยให้ทำการวิเคราห์และเปรียบเทียบทางเลือกต่าง ๆ ได้ง่าย

21. Problem structure • การตัดสินใจนั้น จะขึ้นกับโครงสร้างของปัญหาด้วย โดยแยกออกเป็น • ปัญหาที่มีโครงสร้างสร้างชัดเจน ได้แก่ปัญหาที่เป็นงานที่เป็น routine เป็นปัญหาที่ เกิดซ้ำๆ ปัญหาเหล่านี้มักมีคำตอบเป็นรูปแบบมาตรฐานอยู่แล้ว ดังนั้นการตัดสินใจ จึงเป็นแบบ Structured decisions • ปัญหาที่ไม่มีโครงสร้าง ได้แก่ปัญหาที่ซับซ้อนในเชิงคลุมเครือ ไม่มีคำตอบสำเร็จรูป ที่จัดเตรียมไว้ก่อน ปัญหาเหล่านี้ต้องอาศัยความสามารถของคนมาทำการตัดสินใจใน แบบ Unstructured decisionsเช่น การวางแผนเชิงกลยุทธ์ การว่าจ้างผู้บริหารระดับ สูง การเลือกงานที่ต้องการทำวิจัยในปีหน้า เป็นต้น • มีปัญหาบางประเภทที่อยู่กึ่งกลางระหว่างแบบมีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง เรียก ว่าปัญหาแบบกึ่งโครงสร้าง การตตัดสินใจก็จะเป็นแบบ Semistructured decisions เช่น ปัญหาที่ต้องการคำตอบที่มีโครงสร้างหลายรูปแบบรวมกันผนวกกับการตัดสิน ใจเฉพาะคน เช่น การขึ้นเงินเดือน การกำหนดยอดขาย เป็นต้น

22. Decision Support Framework.

23. ดังนั้นจากรูปที่ผ่านมาในแนวแกนนอนจึงแบ่งการตัดสินใจออกเป็นสามแบบ คือ Structured, Semistructure และ Unstructured มาดูในมิติที่สองในด้านแกนตั้งกัน บ้าง จะเป็นธรรมชาติในการตัดสินใจของผู้บริหาร (Nature of Decisions) ซึ่งแบ่ง ออกได้เป็นสามระดับคือ • 1) Operational controlเป็นควบคุมการปฎิบัติงานที่จำเพาะเจาะจง ให้มีประสิทธิภาพ และมีประสิทธิผล • 2) Management controlเป็นการควบคุมในการรวบรวมและใช้ทรัพยากรในองค์กร เพื่อขับเคลื่อนไปยังเป้าหมายขององค์กร • 3) Strategic planningเป็นการวกำหนดเป้าหมาย นโยบาย และ จัดเตรียมทรัพยากรใน ระยะยาว

24. เมื่อมองภาพทั้งสองมิติออกแล้ว จะเห็นว่า การสนับสนุนในแต่ละระดับจะแตกต่าง กันออกไป เช่น • ถ้ามองในแนวแกนตั้ง • Operation controlต้องการ MIS และ Management Science (ศาสตร์ในการบริการจัด การ) • Management controlต้องการ Management Science, DSS, EIS และ ESS • Strategic Planningต้องการ EIS, ESS และ Neural Network • ถ้ามองในแนวแกนนอน • Structured Decisionsต้องการ MIS, Management science models, financial and statistic models • Semistructured Decisionsต้องการ DSS • Unstructured Decisions ต้องการ DSS, ES, Neural Network

25. 11.2 Decision Support Systems)DSS): For Individuals, Groups and the Enterprise • ระบบสนับสนุนในการตัดสินใจ (DSS)หมายถึงระบบสารสนเทศที่อาศัยคอมพิวเตอร์ (computer-based information system)ที่รวมเอาแบบจำลองต่างๆและข้อมูลเอาไว้ เป็น ไปเพื่อแก้ไขปัญหาประเภทกึ่งโครงสร้าง (semi-structuredproblems) และ บางปัญหา ที่ไม่เป็นโครงสร้าง (unstructured problems) โดยมีผู้ใช้งานเข้าไปมีส่วนร่วม • อ่านเพิ่มเติมในตารางที่ 12.1 Capabilities of a DSS อ่านเพิ่มเติมใน IT at Work “21.1 Using a DSS to determine Risk” page 466

26. Characteristics and Capabilities of DSSs • DSS ส่วนมากมักจะมีความสามารถดังแสดงในตารางหน้าถัดไป นอกจากนั้นยังมี ความสามารถในการสร้างแบบจำลองและมีฟังก์ชันพิเศษเพิ่มเติมได้แก่ • การวิเคราะห์ความไว (Sensitivity analysis) เป็นการศึกษาผลกระทบที่เกิดขึ้นเมื่อ ทำการเปลี่ยนส่วนใดส่วนหนึ่ง(หรือมากกว่า)จากหลายๆส่วนของแบบจำลอง • การวิเคราะห์ในเชิง “จะเกิดอะไรขึ้น…ถ้า” (What-if analysis)เป็นการศึกษาผล กระทบที่เกิดขึ้น (เมื่อทำการเปลี่ยนสมมติฐานของ input data) กับผลลัพธ์ที่คาดว่า จะได้รับ • Goal-seeking analysis เป็นการศึกษาเพื่อค้นหาค่าของอินพุทต่างๆ ที่จำเป็นเพื่อให้ บรรลุถึงระดับเอาท์พุทที่ต้องการ • อ่านเพิ่มเติมใน IT at Work “12.2 Web-based DSS help a Brewery to compete” page 485

27. Structure and Components of DSS. • ทุกๆ DSS อย่างน้อยต้องมีระบบย่อยที่เรียกว่า data management และ model management ส่วนของ user interface และ end users บางตัวจะมี Knowledge management เพิ่มเข้ามา ตัวอย่างดังรูปหน้าถัดไป ระบบย่อยๆประกอบด้วย • 1) ระบบย่อยในการบริหารจัดการข้อมูล (Data management subsystem) • 2) ระบบย่อยในการบริหารจัดการแบบจำลอง (Model management subsystem) • 3) การเชื่อมต่อกับผู้ใช้ (User interface) • 4) ผู้ใช้ (Users) • 5) ระบบย่อยต่างๆที่เกี่ยวข้องกับองค์ความรู้ (Knowledge- based subsystems)

28. The DSS and its Computing Environment

29. DSS Applications • การทำการตัดสินใจเชิงฟรอนต์ไลน์ (Frontline decision making)หมายถึง กระบวนการ ที่ซึ่งบริษัทต่างๆใช้เป็นกระบวนการ ตัดสินใจแบบอัตโนมัติและบริษัทเหล่านั้นได้นำมา ใช้ในองค์กร นอกนั้นอาจรวมไปถึงพันธมิตรต่างๆด้วย • การสนับสนุนการตัดสินใจในเชิงเวลาจริง (Real- Time Decision Support) หมายถึงระบบต่างๆที่สนับสนุนการตัดสินใจทางธุรกิจที่ต้องทำ ในเวลาที่เหมาะสมและบ่อยๆที่ ต้องทำภายใต้ความกดดันทางด้านเวลา • อ่านเพิ่มเติมในหน้า 487

30. Special Tools for Decision Support • Visualization Spreadsheet เช่น Microsoft Excel Visual spreadsheet of risk analysis

31. Decision Support/Business Intelligence Relationship • 1) มีโครงสร้างคล้ายกัน เพราะ BI ต่อยอดมาจาก DSS แต่ BI จะใช้ข้อมูลจาก data warehouse จึงเหมาะสำหรับองค์กรขนาดใหญ่ แต่ DSS จะใช้หรือไม่ก็ได้ จึงเหมาะกับองค์กรทั่วไป • 2) BI มี executive and strategy orientation โดยเฉพาะอย่างยิ่ง BPM และ dashboard component แต่ DSS ถูกใช้ไปในเชิง toward analysis • 3) BI ถูกสร้างในเชิงการค้าซึ่งมีเครื่องมือและองค์ประกอบต่าง ๆ เหมาะสมกับองค์กร แต่การสร้าง DSS มองไปในเชิง unstructured problems จึงเป็นไปในรูปแบบ customize solutions • 4) กรรมวิธีของ DSS และเครื่องมือที่ใช้มักพัฒนามาจากสถาบันการศึกษา ส่วนกรรมวิธีการของ BI และเครื่องมือที่ใช้ถูกพัฒนามาจาก software company • 5) เครื่องมือหลาย ๆ ตัวที่ใช้ใน BI จะถือว่ามีใช้อยู่ใน DSS ด้วย เช่น data mining, predictive analysis

32. Some Application of Group Decision Support Systems (GDSS) • กลุ่มเสมือน (Virtual group)คือกลุ่มที่สมาชิกต่างๆอยู่ในสถานที่ๆแตกต่างกัน • ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเชิงกลุ่ม (Group decision support system (GDSS))คือ interactive computer-based system ที่สนับสนุนกระบวนการในการหาคำตอบต่างๆ โดยกลุ่มผู้ทำหน้าที่ตัดสินใจ (a group of decision makers) • Decision roomกลุ่ม DSS ที่จัดแบบพบหน้ากันในสถานที่แห่งหนึ่งที่บรรจุสมาชิก ของกลุ่มได้ทั้งหมด • อ่านเพิ่มเติมในIT at Work12.3 “Virtual Meetings at the World Economic Forum”, page 490

33. Enterprise and Executive Decision Support Systems • ในที่นี้จะกล่าวถึงเพียงสองรูปแบบเท่านั้น ได้แก่ • ระบบสนับสนุนการตัดสินใจทั่วทั้งองค์กร (Organizational decision support system (ODSS))คือ DSS ที่มุ่งเน้นที่งานหรือกิจกรรมในองค์กรหนึ่งๆ ทั้งนี้รวมถึง การปฎิบัติ งานที่เกี่ยวเนื่องกันไปและผู้ทำงานตัดสินใจทั้งหลาย คุณสมบัติหลักๆของ ODSS คือ • 1) เกี่ยวข้องกับหลายหน่วยงานหรือปัญหาต่างๆขององค์กร • 2) ตัดเข้าสู่ฟังก์ชันที่ข้ามระหว่างหลายๆแผนก หรือ หลายระดับชั้น • 3) ใช้เทคโนโลยีของคอมพิวเตอร์และรวมทั้งการสื่อสารด้วย • ระบบสารสนเทศสำหรับผู้บริหารระดับสูง (Executive information system (EIS)) หมายถึง Computer-based technology ที่ออกแบบมาเพื่อสนองตอบต่อความต้องการที่ เจาะจงต่างๆของระบบสนันสนุนผู้บริหารระดับสูง(executive support system (ESS)) • ความสามารถและคุณสมบัติของ ESS ให้ดูในตาราง12.2 หน้า 491

34. 12.3 Intelligent Support Systems: The Basics • ระบบสนับสนุนแบบอัจฉริยะ (Intelligent support systems)คือ เทอมที่ใช้อธิบายการประยุกต์ใช้งานทางการค้าที่หลากหลายของปัญญาประดิษฐ์(artificial intelligence (AI)) • ปัญญาประดิษฐ์ เป็นสาขาย่อยของ computer science ที่เกี่ยวกับการเรียนรู้ผ่านกระ บวนคิดของมนุษย์แล้วแสดงกระบวนการข้างต้นออกมาในรูปของการทำงานของ เครื่องจักร • Turning test เป็นการทดสอบ artificial intelligence ผ่านทางการการถามตอบของ มนุษย์ (การเปลี่ยนกลับไปกลับมาระหว่างสิ่งที่มนุษย์ไม่รู้และสิ่งที่คอมพิวเตอร์ ไม่รู้) เพื่อดูว่าสิ่งใดไม่สามารถแยกแยะได้ คำว่า Turning test ได้ชื่อมาจากนักคณิต ศาสตร์ชาวอังกฤษ ชื่อ Alan Turing.

35. Comparing Artificial and Natural Intelligence • AI applications can be extremely valuable: • They can make computers easier to use. • They make knowledge more widely available. • They significantly increase the speed and consistency of some problem-solving procedures. • They handle problems that are difficult to solve by conventional computing and those that have incomplete or unclear data. • They increase the productivity of performing many tasks. • They helps in handling information overload by summarizing or interpreting information. • They assist in searching through large amounts of data. • อ่านเพิ่มเติมในตารางที่ 12.3 “Commercial AI Techniques”

36. 12.4 Expert Systems (ES) • เมื่อองค์กรมีปัญหาที่ซับซ้อนมากขึ้น มักต้องการคำปรึกษาจากผู้ชำนาญการ (Experts) ผู้ชำนาญเหล่านี้จะมีองค์ความรู้เฉพาะด้านและมีประสบการณ์ในพื้นที่ที่ตนเองทำงาน สูง ยิ่งปัญหาที่ไม่เป็นโครงสร้างมากเท่าใด ก็ต้องการผู้ชำนาญที่พิเศษออกไปมากขึ้น เท่านั้น • Expert System (ES)คือระบบคอมพิวเตอร์ที่เป็นไปเพื่อเลียนแบบความชำนาญของ มนุษย์ โดยการป้อนวิธีการทางด้านความเป็นเหตุเป็นผลเข้าไป (reasoning methodologies) หรือป้อนองค์ความรู้ในขอบเขตหนึ่งๆ(a specific domain) เข้าไป • อ่านเพิ่มเติมใน IT at Work 12.4 “Streamlining Loan and Credit Decisions at China Everbright Bank” page 495

37. Expertise and knowledge • ความชำนาญคือสิ่งเพิ่มเติมที่ได้จากองค์ความรู้เฉพาะด้านที่ได้จากการอบรม การอ่าน และประสบการณ์ การถ่ายทอดจากผู้ชำนาญไปสู่คอมพิวเตอร์ จากคอมพิวเตอร์ไปสู่ ผู้ใช้จะประกอบด้วยการดำเนินงานสี่ขั้นตอนคือ: • การรวบรวมองค์ความรู้:องค์ความรู้จากผู้ชำนาญทั้งหลาย หรือ จากแหล่งข้อมูลที่เป็นเอกสาร • การนำเสนอองค์ความรู้:องค์ความรู้ที่ถูกรวบรวมจะถูกจัดกลุ่มโดยอาศัยกฎต่างๆ หรือ รูปแบบ ต่างๆ (objective-oriented) แล้วเก็บอยู่ในเชิงอิเลคทรอนิคส์บนฐานขององค์ความรู้นั้นๆ • การเลือกใช้องค์ความรู้:โดยการเก็บรวบรวมความชำนาญเอาไว้ในเชิงองค์ความรู้อย่างพอเพียง แล้วอาศัยการโปรแกรมในคอมพิวเตอร์ มันจะสามารถทำการสรุปความเห็นได้ ฟังก์ชันที่เป็น เหตุผลจะถูกดำเนินการในเชิงองค์ประกอบต่างๆที่เรียกว่า inference engine ซึ่งก็คือสมองของ ES นั่นเอง • การถ่ายโอนองค์ความรู้:ความชำนาญที่สรุปผลแล้วจะถูกถ่ายโอนไปยังผู้ใช้ในรูปแบบของข้อ เสนอแนะ(recommendation)

38. The benefits and limitations of Expert Systems • Benefit of expert system ให้อ่านเพิ่มเติมจากตารางที่ 12.4 หน้า 496 • Limitations of Expert Systems อ่านเพิ่มเติมใน หน้า 497 และ IT at Work 12.5 “ Even an Intelligent System can fail” page 497

39. The Components of Expert Systems • องค์ประกอบของระบบผู้ชำนาญการ ได้แก่ • Knowledge base • Facts • Rules • Inference engine • User interface • Blackboard • Explanation subsystem • อ่านเพิ่มเติมในตารางที่ 11.6 Generic Categories of Expert Systems

40. Structure and Process of an ES

41. 12.5 Other Intelligent Systems • Natural Language Processing and Voice Technologies • Natural language processing (NLP) คือการสื่อสารกับคอมพิวเตอร์โดยใช้ภาษาพูดเป็นภาษาอังกฤษ หรือ ภาษาอื่นๆ ในหัวข้อนี้จะกล่าวถึง 2 ประเภท คือ • Natural language understanding/speech (voice) recognition คือ ความสามารถของ คอมพิวเตอร์ในการเข้าใจคำสั่งโดยใช้ภาษาธรรมดา ผ่านทางแป้นพิมพ์ หรือ เสียง • Natural language generation/voice synthesis หมายถึง เทคโนโลยีที่ยอมให้คอมพิว เตอร์สร้างภาษาธรรมดาขึ้นมา จะออกมาเป็นเสียงหรือบนจอภาพก็ได้ ซึ่งทำให้ผู้คน โดยทั่วไปเข้าใจคอมพิวเตอร์ได้ง่ายขึ้น • ตัวอย่างของ Voice Technology Application ดูในตารางที่ 12.6

42. Other Intelligent Systems cont… • Artificial Neural Networks • Artificial Neural Networks (ANNs) หมายถึง เทคโนโลยีของคอมพิวเตอร์ (ถูกสร้าง แบบจำลองขึ้นมาโดยอาศัยแนวความคิดจาก biological neural systems) ที่เป็นไปเพื่อ simulate การประมวล ผลแบบขนานอันได้จากการเชื่องต่อองค์ประกอบพื้นฐานต่างๆ ในเชิง network architecture หนึ่งๆ • Neural computing: หมายถึงการประยุกต์ใช้งานของ artificial neural network technology. • Pattern recognition:หมายถึง ความสามารถของ neural network ในการกำหนดรูปแบบ และคุณ ลักษณะต่างๆ(ในสถานะการณ์ที่ไม่รู้ถึงตรรกะและกฎเกณฑ์ต่างๆ) โดยทำการ วิเคราะห์จากข้อมูล จำนวนมากมาย • อ่านเพิ่มเติมใน IT at Work 12.6 “Banks are Cracking Down on Credit Card Fraud”, page 502

43. Neural

44. รูปแบบที่ทัดเทียมกัน

45. Other Intelligent Systems cont… • Fuzzy Logic • Fuzzy logic: หมายถึง การให้เหตุผลเชิงคอมพิวเตอร์เมื่อเผชิญกับความไม่แน่นอนโดยการ simulate กระบวนการให้เหตุผลของมนุษย์

46. Other Intelligent Systems cont… • ปัญหาใหญ่เรื่องหนึ่งของ Web ก็คือ information overload เพราะสารสนเทศโตขึ้น ตามเวลา แม้ว่า S/W และ Search Engine จะช่วยได้มากก็จริง แต่มันก็ยังไม่เข้าใจคำต่าง ๆ ที่มีหลายความหมาย • Semantic Webคือ ส่วนขยายของ Web ที่ซึ่ง สารสนเทศถูกบังคับให้มีความหมายมากขึ้น (ในเชิง Metadata) และข้อมูลสามารถเข้าถึงในแบบอัตโนมัติ ใช้ร่วมกันซอฟท์แวร์อื่น ๆ ได้ และนำข้อมูลกลับมาใช้ใหม่ได้ ดังนั้น Semantic Web จะช่วยให้การค้นหา การดำเนินการภายในองค์กร และการรวมกันของ complex applications ทำได้ง่ายขึ้น

47. Other Intelligent Systems cont… • Hybrid Intelligent Systems: พยายามรวมสามเรื่องนี้เข้าด้วยกัน • Neural Network ซึ่งทำหน้าที่ทำนายส่วนแบ่งการตลาดและการเติบโตในอนาคต • Expert System ให้คำแนะนำแบบอิจฉริยะในการพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาดให้กับบุคคลหรือ Team ที่ต้องการ • Fuzzy Logic ช่วยผู้บริหารจัดการกับข้อมูลและสารสนเทศที่ไม่แน่นอนและคลุมเครือ • ดังนั้น การนำมาใช้จึงเป็นไปในเชิงพัฒนากลยุทธ์ และ Optimizing design process

48. 12.6 Automated Decision Support (ADS) • Automated decision support (ADS) systemsคือ ระบบที่อยู่บนพื้นฐานการใช้กฏเกณฑ์ ในแบบอัตโนมัติเพื่อให้ได้มาซึ่งคำตอบของปัญหาเกี่ยวกับการบริหารงานซึ่งเกิดซ้ำ ๆ • บางทีเรียกอีกชื่อหนึ่งว่า enterprise decision management (EDM) • ADS จะสัมพันธ์อย่างไกล้ชิดกับ BI และ Businessanalytics ดังนี้ • ในบางธุรกิจ analytical model ใช้สร้างและ/หรือจัดการกับ business rules • Business rule ถูกนำมาใช้ trigger การตัดสินใจแบบอัตโนมัติต่าง ๆ ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ BI application • ตัวอย่างของ Business rule ให้อ่านจากหน้า 503 และ IT at Work 12.7 “Cigna uses Business Rules to support treatment request approval”

49. ADS Applications • 1) Product or service configuration and quality • 2) Yield (price) optimization • 3) Routing or segmentation decisions • 4) Corporate and regulatory compliance and fraud detection • 5) Dynamic forecasting and SCM • 6) Operational control • 7) Customer selection, loyalty and service • 8) Human capital

50. 12.7 Implementing ADSs • 1) Rule engine • 2) Mathematical and statistical algorithms • 3) Industry-specific packages • 4) Enterprise systems • 5) Workflow applications