Transcript ทที่ 6

บทที่ 6
ระบบผู้เชี่ยวชาญและการบูรณาการระบบ
EXPERT SYSTEM (ES) AND SYSTEM INTEGRATION
ดร.เสาวคนธ์ ชู บั ว
Expert System (ES)
โปรแกรมคอมพิวเตอร์ที่แสดงความสามารถได้
เหมือนกับผูเ้ ชี่ยวชาญในสาขาต่าง ๆ หรื อในงานเฉพาะอย่าง
หรื อระบบโปรแกรมใช้งานซึ่ งมีลกั ษณะที่คล้ายคลึงกันในเรื่ อง
ของกระบวนการในการให้เหตุผล
และให้ขอ้ มูลเกี่ยวกับ
คาแนะนาแก่ผทู ้ ี่ตอ้ งตัดสิ นใจ
และเริ่ มได้รับความนิยมและ
นามาใช้ในทางธุรกิจ และการดาเนินงานของหลายองค์การ
ส่ วนประกอบของ ES
1. ฐานความรู้ (knowledge base)
- เป็ นส่วนที่เก็บความรู้ทงหมดของผู
ั้
้ เชี่ยวชาญที่
รวบรวมจากการศึกษาและจากประสบการณ์
- โดยมีกาหนดโครงสร้ างของข้ อมูล (Data Structure)
ให้ เหมาะสมกับการนาไปใช้ งาน ฐานความรู้มีลกั ษณะ
บางประการคล้ ายฐานข้ อมูล
ส่ วนประกอบของ ES (ต่ อ)
2. เครื่ องอนุมาน (inference engine)
- เป็ นส่วนควบคุมการใช้ ความรู้ในฐานความรู้ เพื่อวิเคราะห์และ
แก้ ปัญหาที่เกิดขึ ้น
- เป็ นส่วนการใช้ เหตุและผลเป็ นส่วนประกอบที่สาคัญของES โดยที่
เครื่ องอนุมานจะทาหน้ าที่ตรวจสอบกฎเกณฑ์ที่อยูฐ่ านความรู้ โดยการ
ใช้ เหตุผลทางตรรกะสาหรับแต่ละเหตุการณ์ โดยทัว่ ไป ES สามารถทา
การอนุมานได้ 2 ลักษณะดังต่อไปนี ้
ส่ วนประกอบของ ES (ต่ อ)
2.1 การอนุมานแบบไปข้ างหน้ า (forward chaining inference)
โดยเริ่ มการตรวจสอบข้ อมูลกับกฎเกณฑ์ที่มีอยูใ่ สามารถหา
กฎเกณฑ์ที่สอดคล้ องกับสถานการณ์แล้ วจึงดาเนินงาน
2.2 การอนุมานแบบย้ อนหลัง (backward chaining inference)
โดยเริ่ มต้ นจากเป้าหมาย (goals) ที่ต้องการแล้ วดาเนินการ
ย้ อนกลับเพื่อหาสาเหตุ การอนุมานในลักษณะนี ้มักนามาใช้ ใน
การแก้ ปัญหา ที่เกิดขึ ้นในอนาคต
ส่ วนประกอบของ ES (ต่ อ)
3. ส่ วนดึงความรู้ (knowledge acquisition subsystem)
- เป็ นส่วนที่ดงึ ความรู้จากเอกสาร ตารา ฐานข้ อมูล และ
เชี่ยวชาญ ทีมพัฒนาจะทาการจัดความรู้ที่ได้ มาให้ อยูใ่ นรูป
ที่เข้ ากันได้ กบั โครงสร้ างของฐานความรู้ เพื่อที่จะได้ สามารถ
บรรจุความรู้ที่ได้ มาลงในฐานความรู้ได้
ส่ วนประกอบของ ES (ต่ อ)
4. ส่ วนอธิบาย (explanation subsystem) เป็ นส่วนที่อธิบาย
ถึงรายละเอียดของข้ อสรุป หรื อคาตอบที่ได้ นนมาได้
ั้
อย่างไร
5. การติดต่ อกับผู้ใช้ (user interface) เป็ นส่วนประกอบที่
สาคัญของ ES เนื่องจากผู้ใช้ จะมีความรู้ในงานสารสนเทศที่
แตกต่างกัน ผู้พฒ
ั นาระบบจึงต้ องคานึงถึงความสะดวกใน
การติดต่อระหว่าง ES กับผู้ใช้ ทาให้ การติดต่อสื่อสาร
ระหว่าง ES กับผู้ใช้ มีความสะดวก
ความรู้ (knowledge)
หมายถึงระดับของภูมิปัญญาในการรับรู้และการ
ทาความเข้ าใจในเรื่ องใดเรื่ องหนึง่ เป็ นศูนย์กลางของ
ทุกระบบผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ กฎเป็ นพื ้นฐาน
ฐานความรู้ เป็ นที่รวบรวมความรู้ทกุ อย่างที่
จาเป็ นจะต้ องใช้ เพื่อสร้ างความเข้ าใจ
ประเภทของความรู้ (knowledge)
1.
2.
3.
4.
ความจริง
ความสัมพันธ์
ขัน้ ตอน
องค์ ความรู้
กระบวนการพัฒนา ES
มี 5 ขันตอน
้
1. การวิเคราะห์ ปัญหา
- โดยทาความเข้ าใจกับปั ญหาจัดขันตอนในการแก้
้
ปัญหา
- การกาหนดรูปแบบของการให้ คาปรึกษา ตลอดจน
รวบรวมความรู้และความเข้ าใจในสาระสาคัญที่จะนามา
ประกอบการพัฒนาระบบ
กระบวนการพัฒนา ES (ต่ อ)
2. การเลือกอุปกรณ์
- ต้ องพิจารณาเลือกอุปกรณ์ที่มีความเหมาะสมกัน
3. การถอดความรู้
- เป็ นกระบวนการสาคัญในการพัฒนา ES โดยผู้พฒ
ั นาต้ องทา
การสังเกต ศึกษา และทาความเข้ าใจกับความรู้ที่จะนามาพัฒนา
เป็ น ES จากแหล่งอ้ างอิง เพื่อการกาหนดขอบเขตที่เหมาะสม
ของระบบ โดยเรี ยกระบวนการนี ้ว่า “วิศวกรรมความรู้
(knowledge engineering)”
กระบวนการพัฒนา ES (ต่ อ)
4. การสร้ างต้ นแบบ
- นาเอาส่วนประกอบต่างๆ ที่กล่าวมาประกอบการสร้ าง
ต้ นแบบ (prototype) ของ ES
- โดยเริ่ มจากการนาเอาแนวความคิดทังหมดที
้
่เกี่ยวข้ อง
กับระบบที่ต้องการพัฒนามาจัดเรี ยงลาดับ พร้ อมทังทดสอบ
้
การทางานของต้ นแบบที่สร้ างขึ ้น
กระบวนการพัฒนา ES (ต่ อ)
5. การขยาย การทดสอบ และบารุ งรั กษา
- การขยายระบบให้ ใหญ่ขึ ้นจากต้ นแบบ หลังจากที่ต้นแบบ
ได้ ถกู สร้ างขึ ้น
- เมื่อระบบได้ ถกู ขยายแล้ ว ควรมีกรณีศกึ ษาที่ทีมงาน
พัฒนาพอรู้คาตอบแล้ ว เพื่อตรวจสอบการทางานของระบบว่า
ได้ ทางานถูกต้ องหรื อไม่
ประโยชน์ ของ ES
ลดความเสียหายของงานและประหยัดค่าใช้ จ่าย
ช่วยทาให้ ข้อมูลมีคณ
ุ ภาพและมีศกั ยภาพในการนามาใช้
งานช่วยทาให้ เกิดความคิดสร้ างสรรค์แปลกใหม่
ใช้ เป็ นเครื่ องมือเชิงกลยุทธ์ ด้ านการตลาด การลด
ต้ นทุน และการปรับปรุงสินค้ า
ประโยชน์ ของ ES (ต่ อ)
เพิ่มผลผลิตของงาน
เพิ่มคุณภาพความเชื่อถือได้ ของงาน
รวบรวมผู้เชี่ยวชาญที่ขาดแคลน
ตัวอย่ างของ ES
1. การตรวจสอบ เป็ น ES ที่ถกู พัฒนาสาหรับใช้ ในโรงงานผลิตหรื อ
ประกอบชิ ้นส่วน เพื่อตรวจสอบความผิดปกติของชิ ้นงาน เช่น รอย
ร้ าว หรื อการชารุดในลักษณะอื่น โดยการเปรี ยบเทียบข้ อมูลของ
ชิ ้นงานปกติ ชิ ้นงานที่ชารุด และชิ ้นงานที่กาลังตรวจสอบ
2. การบริการ เช่นระบบช่วยพนักงานซ่อมบารุงเครื่ องใช้ ไฟฟ้าใน
การวิเคราะห์สาเหตุของปั ญหาที่เกิดขึ ้นกับอุปกรณ์ วิธีนี ้ช่วยให้
พนักงานซ่อมพบสาเหตุของปั ญหาได้ อย่างถูกต้ องในเวลาสัน้
ตัวอย่ างของ ES (ต่ อ)
3. การวินิจฉัยโรค เช่นระบบ MYCIN เป็ น ES สาหรับการ
วินิจฉัยโรคโดยการเก็บรวบรวมข้ อมูลจากคนไข้ เพื่อใช้ ประกอบการ
ตัดสินใจของแพทย์
4. สัญญาณเตือน เป็ น ES ที่ถกู พัฒนาสาหรับงานตรวจสอบและ
ควบคุมที่มนุษย์ไม่สามารถกระทาได้ ด้วยตาเปล่า หรื อควบคุมอยู่
ตลอดเวลา เพื่อให้ สามารถตอบสนองได้ เช่น ระบบการให้
สัญญาณเตือนทางการแพทย์ ถ้ าผู้ป่วยแสดงอาการที่เป็ นอันตรายก็
จะเตือนให้ แพทย์ร้ ู
ตัวอย่ างของ ES (ต่ อ)
5. การพยากรณ์ อากาศ เป็ น ES ที่เก็บข้ อมูลเกี่ยวกับสภาพ
อากาศที่เกิดขึ ้นในลักษณะต่างๆ และรวบรวมหลักเกณฑ์การ
พยากรณ์ เพื่อใช้ ในการพยากรณ์อากาศให้ มีความถูกต้ องและ
แม่นยาขึ ้น
การนา ES มาประยุกต์ ใช้ ในธุรกิจ
บัญชี (Accounting and finance)
การตลาด (Marketing)
การผลิต (Manufacturing)
บุคลากร (Personnel)
ธุรกิจทัว่ ไป (General business)
บัญชี (Accounting and finance)
จัดหาคาแนะนาและช่วยเหลือด้ านภาษี
ช่วยตัดสินใจด้ านสินเชื่อ
เลือกรูปแบบการพยากรณ์
จัดหาคาแนะนาด้ านเกี่ยวกับการลงทุน
การตลาด (Marketing)
กาหนดโควตายอดขาย
ตอบสนองต่อคาถามของลูกค้ า
นาเสนอปั ญหาสูศ่ นู ย์สื่อสารการตลาด
ช่วยตัดสินใจด้ านการกาหนดเวลาทางการตลาด
กาหนดนโยบายส่วนลด
การผลิต (Manufacturing)
กาหนดกระบวนการให้ มีความถูกต้ อง
วิเคราะห์คณ
ุ ภาพและวิธีการวัดที่ถกู ต้ อง
จัดหาสิง่ อานวยความสะดวก
การทาตารางงาน
เลือกเส้ นทางการขนส่ง
ช่วยออกแบบผลิตภัณฑ์และจดผังสิง่ อานวยความสะดวก
บุคลากร (Personnel)
การประเมินคุณสมบัติของผู้สมัคร
ช่วยพนักงานในการกรอกแบบฟอร์ ม
ธุรกิจทัว่ ไป (General business)
ช่วยทาข้ อเสนอโครงการ
เสนอแนะกลยุทธ์ตา่ งๆ
ให้ ความรู้แก่ผ้ เู ข้ ารับการอบรมใหม่
การประเมินผลการทางานของพนักงาน
ข้ อจากัดของ ES
องค์ความรู้ที่จะนามาจัดทาเป็ น ES มีไม่เพียงพอ
2. การคัดแยกความรู้ ออกจากผู้เชี่ยวชาญเพื่อจัดทาเป็ น ES ทา
ได้ ยาก
3. ผู้ใช้ ขาดความเชื่อมัน
่ ในการทางานกับระบบสารสนเทศแทนคน
ที่เป็ นผู้เชี่ยวชาญ
4. ผู้เชี่ยวชาญจะทางานได้ ดีในขอบเขตที่จากัดหรื อชัดเจนมาก
1.
ข้ อจากับของ ES (ต่ อ)
ผู้พฒ
ั นาระบบต้ องใช้ เวลานานในการทาความเข้ าใจกับ
คาศัพท์เฉพาะวิชาชีพที่ผ้ เู ชี่ยวชาญใช้ และบางครัง้ ยากใน
การทาความเข้ าใจ
6. ความสามารถในการรับรู้ หรื อการเรี ยนรู้ ของผู้ใช้ มีจากัดทาให้
ผู้ใช้ ทาความเข้ าใจในการปรึกษากับระบบได้ อย่าง
ยากลาบาก
7. กระบวนการในการถ่ายโอนความรู้ อาจจะกระทาอย่างมี
ความลาเอียงได้
5.
การรวมระบบ (System Integration)
การรวมระบบงานทุ ก ระบบที่ มี พื้น ฐานการท างานด้ ว ยระบบคอมพิ ว เตอร์
หมายถึง การประสานระบบและองค์ ประกอบอื่น ๆ ของระบบที่ จาเป็ นต้ องมีเข้ า เป็ นหนึ่ง
เดี ย วกั น องค์ ป ระกอบอื่ น นั้ น อาจได้ แ ก่ ฮาร์ ดแวร์ ซอฟต์ แ วร์ และเทคโนโลยี การ
ติดต่ อสื่ อสารต่ าง ๆ โดยการใช้ เครื่ องมือหรื อซอฟต์ แวร์ เพื่อการ Integrate
การ Integrate ระบบแบ่ งออกเป็ น 2 ประเภท ดังนี ้
1. Functional Integration เป็ นการรวมหน้ าที่ การทางานต่ าง ๆ ที่ พัฒนาขึ ้นมา
ให้ เป็ นระบบเดียวกันได้
2. Physical Integration เป็ นการรวมฮาร์ ดแวร์ ซอฟต์ แวร์ หรื ออุปกรณ์ ในการ
ติดต่ อสื่ อสาร ให้ สามารถทางานร่ วมกันได้ เพื่อทาให้ ส่วนสนับสนุนการทางานในหน้ าที่
ต่ าง ๆ สามารถใช้ งานได้
การรวมระบบ (System Integration) (ต่ อ)
การ Integrate ตามลักษณะของระบบ ออกเป็ น 2 ประเภท
1. การรวมระบบที่ มีความแตกต่ างกัน เช่ น การรวมระบบสนับสนุนการ
ตัดสิ นใจให้ สามารถทางานร่ วมกับระบบผู้เชี่ ยวชาญได้
2. การรวมระบบชนิ ดเดียวกัน เช่ น การรวมระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจที่ มี
ลักษณะการทางานแบบบุคคลรวมเข้ ากับระบบ DSS ที่มีลกั ษณะการทางานแบบกลุ่ม
การรวมระบบ (System Integration) (ต่ อ)
วัตถุประสงค์ ของการรวมระบบ
1. เพื่อเพิ่มประสิ ทธิ ภาพการทางานของเครื่ องมือสนับสนุนการทางานใด ๆ
ให้ มากขึน้
2. เพื่อยกระดับความสามารถของโปรแกรมประยุกต์ ใด ๆ ให้ เพิ่มมากขึน้
รูปแบบทัว่ ไปของการรวมระบบสนับสนนุ การตัดสินใจ
สามารถแบ่ งออกเป็ น 2 ระดับ ได้ แก่ การรวมแบบข้ ามระบบ
(Across Different DSS) และการรวมภายในระบบ (Within DSS) ซึ่ ง
การรวมระบบทั้ง 2 ระดับ เหมาะสาหรั บองค์ กรที่ ต้องการใช้ ระบบ
สนั บสนุ นการตั ดสิ นใจเพื่ อแก้ ไขปั ญ หาที่ เ กิ ดขึ ้นซ้า กันหลายครั้ ง
หรื อขึ ้น อยู่กั บ ลัก ษณะของสถานการณ์ ปั ญ หาที่ เ กิ ด ขึ ้ น ตลอดจน
เหมาะสาหรั บองค์ กรที่ต้องการใช้ ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจสร้ าง
สารสนเทศสาหรั บนาเข้ าสู่ระบบอื่นอีกครั้ งหนึ่ง
รูปแบบทัว่ ไปของการรวมระบบสนับสนุนการตัดสินใจ
แสดงรู ปแบบทั่วไปของการรวมระบบ (Generic Integration Model) ในระดับต่ างกัน
รูปแบบการรวมระบบระหว่ าง ES และ DSS
การรวมระบบนั้นจะมี ทั้งการรวมภายใน และการรวม
ข้ ามระบบ แต่ สาหรั บองค์ กรที่ ต้องการรวมระบบสนับสนุนการ
ตัดสิ นใจเข้ ากับระบบผู้เชี่ ยวชาญ สามารถทาได้ หลายรู ปแบบ
ขึน้ อยู่กับลักษณะความต้ องการนาไปใช้ งานขององค์ กร
รูปแบบการรวมระบบระหว่ าง ES และ DSS (ต่ อ)
ES อยู่ภายในองค์ ประกอบของ
DSS
เป็ นรู ปแบบที่ จั ด ให้
ระบบผู้เชี่ ยวชาญรวมอยู่ภายใน
องค์ ป ระกอบใดองค์ ป ระกอบ
หนึ่ ง หรื อทุ ก ๆ องค์ ป ระกอบ
ของ DSS
รูปแบบการรวมระบบระหว่ าง ES และ DSS (ต่ อ)
ES เป็ นองค์ ประกอบแยก
ส่ วนภายในระบบ DSS
การรวมระบบใน
ลักษณะนีร้ ะบบ ES จะไม่ ได้
รวมอยู่ภายในหรื อเป็ นส่ วน
เดี ย วกั บ องค์ ประกอบของ
DSS
การรวมระบบระหว่ าง EIS, DSS และ ES
โดยส่ วนใหญ่ แล้ ว จะจัดให้ ระบบ EIS เป็ นระบบที่ ทาหน้ าที่ ในการสร้ าง
สารสนเทศเพื่อใช้ เป็ นข้ อมูลนาเข้ าสู่ ระบบ DSS จากนั้น เมื่อ DSS ประมวลผล
เรี ยบร้ อยแล้ ว ผลลัพธ์ ที่ได้ จะถูกส่ งกลับไปเป็ นข้ อมูลนาเข้ าสู่ ระบบ EIS อี กครั้ ง
หนึ่ง เพื่อทาการแปลและอธิ บายผลลัพธ์ ดังกล่ าวด้ วยระบบ ES
การรวมทั้ง 3 ระบบข้ างต้ น จัดว่ าเป็ นการรวมระบบขนาดใหญ่ จึ งแบ่ ง
ส่ วนการทางานออกเป็ น 3 ส่ วน ได้ แก่ ส่ วนข้ อมูลนาเข้ า (Input) ส่ วนประมวลผล
(Processing) และส่ วนแสดงผลลัพธ์ (Output)
การรวมระบบระหว่ าง EIS, DSS และ ES (ต่ อ)
การรวมระบบระหว่ าง EIS, DSS และ ES (ต่ อ)
ส่ วนข้ อมูลนาเข้ า (Input)
1. ฐานข้ อมูล (Database)
2. ฐานแบบจาลอง (Model Base)
3. ฐานองค์ ความรู้ (Knowledge Base)
ส่ วนประมวลผล (Processing)
จะมีระบบ EIS เป็ นองค์ ประกอบหนึ่งที่ ทาหน้ าที่ ในการกรองข้ อมูล สารสนเทศ
และองค์ ความรู้ ที่ ได้ รับ และเชื่ อมโยงเข้ ากับปั ญหาและโอกาสในการแก้ ไขปั ญหาใน
สถานการณ์ ขณะนั้น โดยใช้ ตัวแทนปั ญญา (Intelligent Agent) เป็ นเครื่ องมือในการกรอง
สารสนเทศที่ค้นหาได้ จากหลายแหล่ ง
การรวมระบบระหว่ าง EIS, DSS และ ES (ต่ อ)
•ส่ วนแสดงผลลัพธ์ (Output)
1. สร้ างรายงานในรู ปแบบแผนภูมิแสดงการตัดสิ นใจ แผนภูมิเส้ น แนว
โน้ ม และอื่น ๆ
2. แสดงเหตุการณ์ ที่ไม่ สามารถควบคุมได้ และรายงานสถานการณ์ จาก
พยากรณ์ ได้
3. สามารถแสดงรายงานการตัดสิ นใจ และนโยบายที่เป็ นที่น่าพอใจได้
•Feedback Loop
ระบบ DSS ทีช่ าญฉลาด
•Active (Symbiotic) DSS
ไม่ ได้ เป็ นเพียงเครื่ องมือที่ใช้ ในการแสดงผลเท่ านั้น สามารถเป็ นผู้ช่วยที่
ชาญฉลาดของผู้ตัดสิ นใจในหลายหน้ าที่ด้วยกัน
1. สามารถทาความเข้ าใจขอบเขตทั้งหมดของปั ญหาได้
2. สามารถประมวลผลปั ญหาที่เกิดขึน้ ได้
3. เชื่ อมโยงปั ญหาไปสู่แนวทางแก้ ไขปั ญหาได้
4. สามารถแปลผลลัพธ์ ได้
5. สามารถอธิ บายผลลัพธ์ และการตัดสิ นใจได้
ระบบ DSS ที่ชาญฉลาด
•Self-Evolving DSS
การทาให้ ระบบสามารถตระหนักได้ ว่าสถานะการใช้ งานปั จจุบันของตนคื อ อะไร
และควรมีการดัดแปลงหรื อปรั บปรุ งระบบอย่ างไร เพื่อให้ สอดคล้ องกับวิวัฒนาการในการ
ใช้ งานของผู้ใช้ ระบบแต่ ละคน โดยระบบดังกล่ าวจะต้ องมีเครื่ องมือต่ าง ๆ ดังนี ้
1. มีเมนูคาสั่ งแบบไดนามิก
2. มีส่วนประสานกับผู้ใช้ แบบไดนามิก
3. มีระบบจัดการฐานแบบจาลอง
เพื่อเพิ่มความยืดหยุ่นให้ กับระบบ ลดความยุ่งยากในการใช้ งาน เพิ่ม ประสิ ทธิ ภาพ
ในการควบคุ มการใช้ งานสารสนเทศภายในองค์ กรและสนับสนุนให้ มี การใช้ งานระบบ
ร่ วมกันภายในองค์ กร
ระบบ DSS ทีช่ าญฉลาด
• การจัดการปั ญหา (Problem Management)
1. การค้ นหาสาเหตุของปั ญหา
2. การนาเสนอปั ญหา
3. การตรวจสอบสารสนเทศ
4. การสร้ างแนวทางแก้ ไขปั ญหา
5. การประเมินแนวทางเลือกในการแก้ ไขปั ญหา
การจัดการแบบจาลอง และการสร้ างแบบจาลองที่ชาญฉลาด
1. การวิเคราะห์ ปัญหา และเลือกแบบจาลอง เป็ นการวิเคราะห์ ถึงปั ญหาที่
เกิดขึน้ แล้ วทาการเลือกแบบจาลองที่ จะใช้ ในการอธิ บายและแก้ ไขปั ญหาได้ อย่ าง
ถูกต้ องและเหมาะสม
2. การสร้ างแบบจาลอง เป็ นการสร้ างแบบจาลองในการตัดสิ นใจ
หลั ง จากที่ เ ลื อ กชนิ ด ของแบบจ าลองแล้ ว เพื่ อ ใช้ ใ นการอธิ บ ายหรื อน าเสนอ
สถานการณ์ ปัญหาอย่ างง่ ายหรื อสถานการณ์ ปัญหาที่มีความซับซ้ อนไม่ มากนัก ใน
ขัน้ ตอนนี ้ ผู้สร้ างระบบอาจอาศัยเทคนิคในการค้ นพบองค์ ความรู้ ได้
การจัดการแบบจาลอง และการสร้ างแบบจาลองที่ชาญฉลาด
3. การใช้ แบบจาลอง หลังจากที่สามารถเลือกและสร้ างแบบจาลองเพื่อ
ใช้ ในการอธิ บายปั ญหาได้ แล้ ว ผู้ตัดสิ นใจจะสามารถนาแบบจาลองมาใช้ แก้ ไข
ปั ญหาได้ ในขั้นตอนนี ผ้ ้ ตู ัดสิ นใจต้ องมีการกาหนดค่ าพารามิเ ตอร์ ตัวแปรการ
ตัดสิ นใจ หรื อฟั งก์ ชันต่ าง ๆ มากมาย
4. การแปลผลลัพธ์ เมื่อแบบจาลองถูกนามาใช้ ในการแก้ ไขปั ญ หา จะ
ปรากฎผลลัพธ์ ที่ต้องการซึ่ งอาจจะอยู่ในรู ปของตัวเลขแสดงค่ าต่ า ง ๆ มากมาย
หากเป็ นระบบ DSS ธรรมดา ผู้ตัดสิ นใจต้ องทาการแปลผลลัพธ์ ด้วยตนเอง แต่
การเพิ่ ม ความฉลาดให้ กั บ การแปลผลลัพ ธ์ ผู้ส ร้ างระบบสามารถใช้ ร ะบบ
ผู้เชี่ ยวชาญช่ วยในการแปลหรื ออธิ บายผลลัพธ์ ที่มีรูปแบบแน่ นอนได้
The End