Transcript Decision Support Systems

บทที่1 Decision Support Systems และ Architecture
เนือ้ หา










การตัดสิ นใจและการตัดสิ นใจเชิงธุรกิจ
ลักษณะของปัญหาที่ผใู้ ช้ตอ้ งเผชิญ
การตัดสิ นใจและการแก้ปัญหา
ประเภทของการตัดสิ นใจ
สภาพการณ์ในการตัดสิ นใจ
ระบบสารสนเทศเพื่อสนับสนุนการตัดสิ นใจ
ความหมายและวิวฒั นาการของ DSS
ลักษณะและความสามารถของ DSS
ประเภทของ DSS
ประโยชน์ของ DSS
2
การตัดสิ นใจและการตัดสิ นใจเชิงธุรกิจ

การตัดสิ นใจ (Decision Making) คือ
กระบวนการคัด เลื อ กแนวทางปฏิ บ ัติ จ ากทางเลื อ กต่ า ง ๆ เพื่ อ ให้ บ รรลุ
วัตถุประสงค์ที่ตอ้ งการ (เป็ นส่ วนหนึ่งของการแก้ปัญหา)

ลักษณะของการตัดสิ นใจเชิงธุรกิจ
 สามารถทาได้โดยลาพัง หรื อร่ วมกันตัดสิ นใจเป็ นกลุ่มได้
 การตัดสิ นใจอาจมีวต
ั ถุประสงค์ของการตัดสิ นใจหลายประการที่ขดั แย้งกัน
 มีแนวทางประกอบการพิจารณาตัดสิ นใจหลายทางเลือก
 ผลของการตัดสิ นใจในปั จจุบน
ั จะใช้เป็ นข้อมูลประกอบการพยากรณ์เรื่ องต่าง
ๆ ทางธุรกิจได้เป็ นอย่างดี
 เป็ นการตัดสิ นใจแบบ “ลองผิด-ลองถูก” เนื่ องจากมีเงื่อนไขเดียวให้พิจารณา
 ปั จจัยแวดล้อมมีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลา
3
ลักษณะของปัญหาทีผ่ ้ ูใช้ ต้องเผชิญ
 ปัญหาแบบมีโครงสร้ าง (Structured Problem)
การแก้ไขปั ญหาชัดเจน แน่นอน หรื อสามารถจาลองปั ญหาได้ดว้ ย
สูตรทางคณิ ตศาสตร์ (แบบจาลองทางคณิ ตศาสตร์) คือ ปั ญหาที่ใช้ขอ้ มูล
และระบบสารสนเทศประกอบการตัดสิ นใจ
ตัวอย่ าง: ปัญหาการกาหนดระดับสิ นค้ าคงคลัง
ระดับสิ นค้าคงคลัง = ปริ มาณความต้องการสิ นค้าที่แน่นอน +
ปริ มาณการสัง่ ซื้อสิ นค้าที่ประหยัดที่สุด +
ระดับสิ นค้าคงคลังที่มีปริ มาณปลอดภัย +
จุดสัง่ ซื้อสิ นค้า
4
ลักษณะของปัญหาทีผ่ ้ ูใช้ ต้องเผชิญ (ต่ อ)
 ปัญหาแบบไม่ มีโครงสร้ าง (Unstructured Problem)
การแก้ปัญหาไม่ชดั เจน และแน่นอน คือ ข้อมูลและสารสนเทศไม่
เพียงพอที่จะใช้ในการตัดสิ นใจ ต้องอาศัยประสบการณ์ ในการตัดสิ นใจ
ร่ วมด้วย
ตัวอย่ าง: ปัญหาการเลือกลงทุนของหุ้นในตลาดหลักทรัพย์
ผูต้ ัด สิ น ใจลงทุ น ไม่ ส ามารถทราบได้แ น่ น อนว่า หุ ้น ที่ ต ัด สิ น ใจ
ลงทุนไปนั้นจะให้ผลตอบแทนสูงสุ ดได้หรื อไม่ เมื่อถึงเวลาปันผลกาไร
5
ลักษณะของปัญหาทีผ่ ้ ูใช้ ต้องเผชิญ (ต่ อ)
 ปัญหาแบบกึง่ โครงสร้ าง (Semi-Structured Problem)
ปัญหามีลกั ษณะเฉพาะ ส่ วนมากจะเกิดไม่ซ้ าและไม่มีกระบวนการ
ดาเนิ นการมาตรฐาน หรื อสามารถแก้ไขปั ญหาได้เพียงบางส่ วน ต้อง
อาศัยประสบการณ์ กับเทคโนโลยีสารสนเทศ
ตัวอย่ าง:ปัญหาระดับสิ นค้ าคงคลัง
ผูต้ ดั สิ นใจไม่สามารถทราบปริ มาณความต้องการสิ นค้าที่แน่ นอน
ได้ ก็ จ ะไม่ ส ามารถหาผลลัพ ธ์ ที่ แ น่ น อนได้อ ย่า งถู ก ต้อ ง ต้องอาศัย
ประสบการณ์ในการคาดการณ์ปริ มาณความต้องการในอนาคต
อาจใช้ระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI) เข้ามาช่วยในการตัดสิ นใจ
6
การตัดสิ นใจและการแก้ ปัญหา
 กระบวนการตัดสิ นใจ (Decision Making Process)
คือ การกาหนดขั้นตอนในการตัดสิ นใจแก้ไขปัญหาทีเ่ กิดขึน้ อย่ างมีหลักเกณฑ์
Decision
Making
Process
Intelligence Phase
Design Phase
Choice Phase
Implementation Phase
Monitoring Phase
Problem
Solving
Process
7
กระบวนการตัดสิ นใจ (Decision Making Process)

การใช้ ความคิด (Intelligence Phase)
การระบุปัญหา

การออกแบบ (Design Phase)
ขั้นตอนการสร้างและวิเคราะห์ทางเลือกในการตัดสิ นใจ ประกอบด้วย
- Model (แบบจาลอง)
- Decision Tree (แผนภาพการตัดสิ นใจแบบต้นไม้)
- Decision Table (ตารางการตัดสิ นใจ)

การเลือกทางเลือกทีด่ ีทสี่ ุ ด (Choice Phase)
ขั้นตอนของการค้นหาและประเมินทางเลือกต่าง ๆ ที่ได้จากขั้นตอนการ
ออกแบบ และคัดเหลือกให้เหลือเพียงทางเลือกเดียว
8
กระบวนการตัดสิ นใจ (Decision Making Process)
 การนาไปใช้ (Implementation Phase)
ขั้นตอนการนาทางเลือกที่ได้จาก Choice Phase มาใช้งานเพื่อ
แก้ไขปัญหา ซึ่งอาจประสบความสาเร็ จ หรื อล้มเหลวก็ได้
 การติดตามผล (Monitoring Phase)
ขั้นตอนที่ประเมินผลหลังจาก Implementation Phase หาก
ผลลัพธ์ที่ได้ไม่เป็ นที่น่าพอใจ ต้องพิจารณาถึงสาเหตุวา่ เกิดจากขั้นตอน
ใด หรื อขาดสารสนเทศส่ ว นใด เพื่ อ น ามาปรั บ ปรุ งการตัด สิ น ใจ
แก้ปัญหาอีกครั้ง
9
สั ญลักษณ์ ทใี่ ช้ กบั decision tree

A box
แสดง choice ที่ manager ต้ องทา

A circle
แสดงความเป็ นไปได้ ท้ังหมดที่คาดว่าจะเกิดขึน้

Lines
แสดงความสัมพันธ์
10
Decision Tree Example 1
Joe’s garaged is considering hiring another mechanic. The
mechanic would cost them an additional $50,000 / year in salary and
benefits.
If there are a lot of accidents in City this year, they anticipate
making an additional $75,000 in net revenue.
If there are not a lot of accidents, they could lose $20,000 off of
last year’s total net revenues.
Because of all the ice on the roads, Joe thinks that there will be
a 70% chance of “a lot of accidents” and a 30% chance of “fewer
accidents”.
Assume if he doesn’t expand he will have the same revenue as
last year.
Draw a decision tree for Joe and tell him what he should do?.
11
A Decision Tree for Joe ‘s Garage
70% chance of an increase
in accidents
Hire new
mechanic
Cost = $50,000
Profit = $70,000
30% chance of a
decrease in accidents
Profit = - $20,000
Don’t hire new
mechanic
Cost = $0
• Estimated value of “Hire Mechanic” =
NPV = .7(70,000) + .3(- $20,000) - $50,000 = - $7,000
• Therefore Joe should not hire the mechanic
NPV = Net Present Value
12
Decision Tree Example 2
Mary is a manager of a gadget factory. Her factory has been quite
successful the past three years. She is wondering whether or not it
is a good idea to expand her factory this year. The cost to expand
her factory is $1.5M.
If she does nothing and the economy stays good and people
continue to buy lots of gadgets she expects $3M in revenue; while
only $1M if the economy is bad.
If she expands the factory, she expects to receive $6M if economy is
good and $2M if economy is bad.
She also assumes that there is a 40% chance of a good economy
and a 60% chance of a bad economy.
(a) Draw a Decision Tree showing these choices.
13
A Decision Tree for Mary
40 % Chance of a Good Economy
Profit = $6M
Expand Factory
Cost = $1.5 M
60% Chance Bad Economy
Profit = $2M
Good Economy (40%)
Don’t Expand Factory
Cost = $0
Profit = $3M
Bad Economy (60%)
Profit = $1M
NPVExpand = (.4(6) + .6(2)) – 1.5 = $2.1M
NPVNo Expand = .4(3) + .6(1) = $1.8M
$2.1 > 1.8, therefore you should expand the factory
NPV = Net Present Value
14
Decision Table
(If Conditions Then Actions)
Conditions
Condition Alternatives
Actions
Action Entries
Printer Troubleshooter
Conditions
Printer does not print
Y
Y
Y
Y
N
N
N
N
A red light is flashing
Y
Y
N
N
Y
Y
N
N
Printer is unrecognized
Y
N
Y
N
Y
N
Y
N
Check the power cable
Actions
X
Check the printer-computer cable
X
X
Ensure printer software is installed
X
X
Check/replace ink
X
Check for paper jam
X
X
X
X
X
X
X
If Printer does not print AND A red light is flashing AND Printer is recognized
Then Check/replace ink AND Check for paper jam
15
Example
Rule 1:
IF
THEN
it is raining AND it is not warm today
take an umbrella AND take an overcoat.
IF
THEN
it is raining AND it is warm today
take a raincoat
IF
THEN
it is not raining AND the weather forecast is fine AND it is warm today
do not take an umbrella, a raincoat, or an overcoat
IF
THEN
it is not raining AND the weather forecast is fine AND it is not warm today
take an overcoat
IF
THEN
it is not raining AND the weather forecast is not fine AND it is warm today
take an umbrella
IF
THEN
if is not raining AND the weather forecast is not fine AND it is not warm today
16
take an umbrella AND take an overcoat
Rule 2:
Rule 3:
Rule 4:
Rule 5:
Rule 6:
Example
Weather Forecast
Conditions
It is raining
Y
Y
Y
Y
N
N
N
N
the weather forecast is fine
Y
Y
N
N
Y
Y
N
N
It is warm today
Y
N
Y
N
Y
N
Y
N
X
X
Actions
Take A raincoat
Take An overcoat
X
X
Take an umbrella
X
X
X
X
X
X
17
ประเภทของการตัดสิ นใจ
ประเภทของการตัดสิ นใจ
จานวนผู้ตดั สิ นใจ
1. Personal
2. Group
โครงสร้ างของปัญหา
การบริหารงานในองค์ กร
1. Structured
2. Unstructured
3. Semi-Structured
1. Strategic
2. Management Control
3. Operational
18
ประเภทการตัดสิ นใจจาแนกตามจานวนผู้ตดั สิ นใจ
 การตัดสิ นใจส่ วนบุคคล (Personal Decision)
เป็ นการตัด สิ น ใจปั ญหาที่ มีความซับซ้อนไม่มากนัก ผูต้ ดั สิ นใจ
จาเป็ นต้องมีประสบการณ์และความสามารถในการแก้ปัญหาเป็ นอย่างดี
 การตัดสิ นใจแบบกลุ่ม (Group Decision)
เป็ นการระดมสมอง (Brain storming) ทาให้การตัดสิ นใจมี
ประสิ ทธิภาพ และใช้เวลามากกว่า การตัดสิ นใจส่ วนบุคคล
19
ประเภทการตัดสิ นใจจาแนกตามโครงสร้ างของปัญหา
 การตัดสิ นใจแบบมีโครงสร้ าง (Structured Decision)
มีข้ นั ตอนการตัดสิ นใจไว้เป็ นอย่างดี และใช้แก้ปัญหาที่เกิดขึ้นเป็ น
ประจา โดยวิธีการมาตรฐาน
 การตัดสิ นใจแบบไม่ มีโครงสร้ าง (Unstructured Decision)
มีข้ นั ตอนการตัดสิ นใจที่อาศัยประสบการณ์ และใช้กบั ปั ญหาที่มี
ลักษณะคลุมเครื อซับซ้อน และเป็ นปัญหาที่ไม่เคยทาการแก้ไขมาก่อน
 การตัดสิ นใจแบบกึง่ โครงสร้ าง (Semi-Structure Decision)
มีข้ นั ตอนการตัดสิ นใจแบบมาตรฐาน สาหรับปั ญหามีโครงสร้าง
20
และประสบการณ์สาหรับการตัดสิ นใจแบบไม่มีโครงสร้าง
ประเภทการตัดสิ นใจจาแนกตามระดับการจัดการในองค์กร
Top
Strategic Decision
Middle
Management
Tactical Decision
Operational Decision
Lower
Management
21
ประเภทการตัดสิ นใจจาแนกตามระดับการจัดการในองค์กร

การตัดสิ นใจระดับกลยุทธ์ (Strategic Decision)
การตัด สิ น ใจของผู ้บ ริ หารระดับ สู ง ในระดับ นโยบาย เกี่ ย วข้อ งกับ การ
ดาเนินการขององค์กรในระยะยาว เช่น การตัดสิ นใจจัดห้องอาหารสาหรับพนักงาน

การตัดสิ นใจเพือ่ ควบคุมการบริหาร (Management Control Decision)
การตัด สิ น ใจของผู้บ ริ หารระดับ กลาง ในระดับ เทคนิ ค หรื อ “Tactical
Decision” เป็ นการตัดสิ นใจระดับกลยุทธ์ ระยะเริ่ มต้น เช่ น การจัดประเภทของ
อาหารเป็ น 3 ประเภท

การตัดสิ นใจระดับปฏิบัติการ (Operational Decision)
การตัดสิ นใจของผูบ้ ริ หารระดับล่าง เป็ นการตัดสิ นใจเกี่ยวกับการปฏิบตั ิงาน
ต่าง ๆ เช่นการจัดรายการอาหารให้เป็ น 3 ประเภท ตามการตัดสิ นใจระดับเทคนิ ค 22
สภาพการณ์ ในการตัดสิ นใจ

สภาพการณ์ ทแี่ น่ นอน (Certainty Condition )
เป็ นการตัดสิ นใจที่ผตู ้ ดั สิ นใจมีขอ้ มูลประกอบการตัดสิ นใจอย่างครบถ้วน ทา
ให้สามารถทราบผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นได้อย่างแน่นอน มักเกิดกับปั ญหาแบบ Structured

สภาพการณ์ ทมี่ ีความเสี่ ยง (Risk Condition )
เป็ นการตัด สิ นใจที่ ผูต้ ัดสิ น ใจมี ข อ้ มู ลประกอบการตัด สิ น ใจเพี ย งบางส่ ว น
เท่านั้น ทาให้ไม่สามารถทราบทางเลือกและผลลัพธ์ของปั ญหาได้อย่างชัดเจน ทาได้
เพียงประมาณการ (ความน่าจะเป็ น)

สภาพการทีไ่ ม่ แน่ นอน (Uncertainty Condition )
เป็ นการตัด สิ น ใจที่ ผูต้ ัด สิ น ใจไม่ มี ข ้อ มู ล ประกอบการตัด สิ น ใจ ท าให้ ไ ม่
สามารถทราบได้ถึงโอกาส (ความน่าจะเป็ น) ซึ่ งทาให้เกิดความเสี่ ยง และไม่สามารถ
ประเมินความเสี่ ยงได้
23
สาเหตุ
การนาระบบสารสนเทศมาใช้ สนับสนุนการตัดสิ นใจมาใช้
 จานวนทางเลือกที่ใช้แก้ปัญหามีมาก
 ระยะเวลาที่จากัด
 สถานการณ์ที่มีความผันผวน หรื อไม่มีความแน่นอน
24
Dictionary
DSS
Decision Support System
EIS
Executive Information System
MIS
Management Information System
TPS
Transaction Processing System
ES
OAS
Expert System
Office Automation System
25
ระบบสารสนเทศเพือ่ สนับสนุนการตัดสิ นใจ
DSS
EIS
Top
Management
Middle
Management MIS
TPS
ES
Lower
Management
Generic Management
OAS
26
วิวฒ
ั นาการของ DSS

ระยะที่ 1:
กลางปี 1950 เริ่ มมีการนาคอมพิวเตอร์ มาใช้ในงานธุ รกิจ ระบบที่นามาใช้ได้แก่
TPS สาหรับระบบประมวลผลรายการข้อมูล และ การจัดทารายงานสารสนเทศ

ระยะที่ 2:
ระหว่า งปี 1960-1970 มี ก ารพัฒ นาโปรแกรมส าเร็ จ รู ป เพื่ อ น าไปใช้ใ น
สานักงาน ทาให้เกิดความสะดวก รวดเร็ ว และลดปริ มาณกระดาษได้อย่างมากเรี ยกว่า
ระบบสานักงานอัตโนมัติ (OAS)

ระยะที่ 3:
ระหว่างปี 1970-1980 มีการพัฒนาระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจ (DSS) เพื่อใช้
ประกอบการพิจารณาของผูบ้ ริ หาร ต่อมา DSS ถูกนามาไปใช้ทางาน 2 ลักษณะคือ
ระบบสารสนเทศเพื่อผูบ้ ริ หารระดับสู ง (EIS) และระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจแบบ
กลุ่ม (Group Support System: GSS)
27
วิวฒ
ั นาการของ DSS (ต่ อ)

ระยะที่ 4:
ตั้งแต่กลางทศวรรษปี 1980 มีการพัฒนาระบบที่ทาหน้าที่เสมือนเป็ นที่ปรึ กษา
ของผูบ้ ริ หารเรี ยกว่า “ระบบผูเ้ ชี่ยวชาญ (Expert System: ES)”
ในปี 1990 มีการพัฒนาข้อมูลสาหรับการสนับสนุ นการตัดสิ นใจในรู ปของ
คลังข้อมูล (Data Warehouse) เพื่อให้ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจทางานได้อย่างมี
ประสิ ท ธิ ภ าพมากขึ้ น และมี ก ารพัฒ นาระบบโครงข่ า ยประสาทเที ย ม (Neural
Network)
ซึ่ งสามารถเรี ย นแบบการท างานของสมองมนุ ษ ย์ไ ด้ รวมถึ ง การ
ประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing: NLP) โดยผูบ้ ริ หาร
สามารถสัง่ การระบบคอมพิวเตอร์ ดว้ ยเสี ยง

ระยะที่ 5:
วิวฒั นาการล่าสุ ด คือ “ระบบตัวแทนปัญญา (Intelligence Agent)” สามารถลด
ข้อจากัดในการเข้าถึงฐานข้อมูลอื่น ๆ ทัว่ โลก โดยผ่านเครื อข่ายอินเทอร์เน็ต 28
คุณลักษณะของ DSS







การใช้งานง่าย (Easy to Use)
มีความยืดหยุน่ สู ง (Flexibility)
ระบบทาหน้าที่สนับสนุนการตัดสิ นใจเท่านั้น มิใช่ทาหน้าตัดสิ นใจแทนผูบ้ ริ หาร
สนับสนุนการตัดสิ นใจงานขนาดเล็ก หากปั ญหามีขนาดใหญ่และมีความซับซ้อน
ต้องอาศัยผูเ้ ชี่ยวชาญเข้ามาช่วย
ใช้วเิ คราะห์สถานการณ์การตัดสิ นใจด้วยแบบจาลองแบบต่าง ๆ ระบบต้องสามารถ
รองรับการเปลี่ยนแปลงข้อมูลเข้า เพื่อสร้างทางเลือกใหม่ ๆ
สามารถเข้าถึงแหล่งข้อมูลได้หลากหลาย
สามารถแสดงผลลัพธ์ขอ้ มูลในรู ปแบบที่หลากหลาย
29
ความสามารถของ DSS


ผูบ้ ริ หารทุกระดับสามารถนาไปใช้งานได้
สนับสนุนการตัดสิ นใจปัญหาแบบ Semi-Structured และ
Unstructured


สนับสนุนการตัดสิ นใจทั้งแบบ Personal และ Group ได้
สนับสนุ นกระบวนการตัดสิ นใจในขั้นตอน Intelligence,
Choice และ Implementation Phase ได้
Design,
30
ประเภทของ DSS
เราสามารถจาแนกประเภทของระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจได้ ดังนี้
 ผลลัพธ์
 แนวคิดของ Holsapple และ Whinston
 กลุ่มผูใ้ ช้
 การใช้งานระบบ
31
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามผลลัพธ์

ระบบสอบถามข้ อมูล (File Drawer System)
เป็ นระบบสนับสนุ นการตัดสิ นใจที่ ง่ายที่ สุด โดยใช้การสื บค้น ข้อมูลเพื่อ
ประกอบการตัดสิ นใจ
ตัวอย่าง : การตรวจสอบยอดเงินก่อนการเบิก ATM

ระบบวิเคราะห์ ข้อมูล (Data Analysis System)
เป็ นระบบที่ ช่วยในการวิเคราะห์ เพื่อให้ผูใ้ ช้สามารถตัดสิ นใจง่ายขึ้ น เช่ น
การหาผลรวม การสรุ ปผลข้อมูล
ตัวอย่ าง : การใช้โปรแกรม Spreadsheet ในการสร้างและวิเคราะห์แบบจาลอง
ต่างๆ
32
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามผลลัพธ์ (ต่ อ)
 ระบบวิเคราะห์ สารสนเทศ (Analysis Information System)
เป็ นระบบที่ ใ ช้ใ นการวิ เ คราะห์ แ ละวางแผน โดยวิ เ คราะห์ จ าก
แบบจาลอง และข้อมูลหลาย ๆ แหล่ง
ตัวอย่ าง : การเปรี ยบเทียบแนวโน้มการขยายตัวของสิ นค้าของบริ ษัท
เปรี ยบเทียบกับยอดรวมของทั้งตลาด
33
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามผลลัพธ์ (ต่ อ)

แบบจาลองด้ านการบัญชี (Accounting Model)
เป็ นแบบจาลองสาหรั บงานวางแผนและจัดทางบประมาณเช่น แบบจาลอง
การทางบดุล บัญชีรายได้ รวมถึงแบบจาลองที่มีสถานการณ์คลุมเครื อ ไม่แน่นอน
ตัวอย่าง: การประมาณการงบประมาณที่ตอ้ งการคาดคะเนอัตราเงินเฟ้ อ

แบบจาลองการนาเสนอ (Representational Model)
เป็ นแบบจาลองที่ใช้ทานายผลลัพธ์จากการตัดสิ นใจ หรื อนาเสนอพฤติกรรม
(Behavior) ของระบบในช่ วงเวลาต่าง ๆ โดยอาศัยเหตุการณ์ ที่เกิ ดขึ้ นก่อนหน้า
ประกอบการตัดสิ นใจ
34
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามผลลัพธ์ (ต่ อ)

ระบบคัดเลือกแนวทางการตัดสิ นใจทีด่ ีทสี่ ุ ด (Optimization Systems)
เป็ นระบบที่ ค ั ด เลื อ กทางเลื อ กที่ ดี ที่ สุ ดบนพื้ น ฐานการค านวณทาง
คณิ ตศาสตร์

ระบบให้ คาแนะนา (Suggestion Systems)
เป็ นกระบวนการต่อจากการคัดเลือกแนวทางการตัดสิ นใจที่ ดีที่สุด โดยให้
คาแนะนาเกี่ ยวกับวิธีการที่ ผูต้ ดั สิ นใจควรดาเนิ นการ โดยระบบจะมี การจัดเก็บ
กระบวนการตัดสิ นใจอยู่ในรู ปแบบของกฎ โดยเลียนแบบกระบวนการตัดสิ นใจ
ของผูเ้ ชี่ ยวชาญ กาหนดแบบจาลองเชิ งบรรยาย (Descriptive Models) ของ
กระบวนการตัดสิ นใจ และใช้แบบจาลองแบบ Normative ช่วยในการเรี ยบเรี ยง
เหตุผลต่าง ๆ เพื่อสร้างเป็ นกฎ
35
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามแนวคิดของ
Holsapple

และ Whinston
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจโดยอาศัยข้ อความ (Text-Oriented DSS)
สารสนเทศที่ จดั เก็บในรู ปแบบของข้อความ โดยการนาเสนอ ประมวลผล
และแยกประเภทข้ อ มู ล เหล่ า นี้ อย่ า งมี ป ระสิ ทธิ ภ าพ โดยอาศั ย วิ ธี ก ารทาง
อิ เ ล็ก ทรอนิ ก ส์ ข อง IT
เช่ น การสร้ า ง เรี ย บเรี ยง และการแสดงเอกสาร
อิเล็กทรอนิกส์ผา่ นอินเทอร์ เน็ต

ระบบสนั บ สนุ น การตัด สิ นใจที่อาศั ย ฐานข้ อมู ล (Database-Oriented
DSS)

ระบบสนั บ สนุ น การตั ด สิ น ใจแบบกระดานค านวณ (SpreadsheetOriented DSS) เช่น Excel
36
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามแนวคิดของ
Holsapple

และ Whinston
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจเพือ่ การแก้ปัญหา (Solver-Oriented DSS)
เป็ นการพัฒนาโปรแกรม หรื อใช้โปรแกรมประยุกต์เช่น Excel, LINGO,
LINDO ในการแก้ปัญหา เช่น Linear Programming

ระบบสนับสนุนโดยอาศัยกฎ (Rule-Oriented DSS)

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจแบบผสม (Compound DSS)
37
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามกลุ่มผู้ใช้

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจส่ วนบุคคล (Personal Support)
ส่ ว นมากใช้ส าหรั บ การตัด สิ น ใจของผูบ้ ริ ห ารระดับ สู ง โดยเฉพาะการ
ตัดสิ นใจทางด้านกลยุทธ์ แต่มีค่าใช้จ่ายสู ง

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจแบบกลุ่ม (Group Support)
ช่ วยลดปั ญหาความล่าช้า ในการเดิ นทาง ค่าใช้จ่ายในการจัดประชุ ม โดย
ปั ญหามีความสาคัญไม่สามารถตัดสิ นปั ญหาได้เพียงคนเดียว โดยอาศัยเทคโนโลยี
การสื่ อสารเข้ามาช่วย

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจขององค์ กร (Organizational Support)
38
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจจาแนกตามการใช้ งานระบบ

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจทีส่ ร้ างขึน้ โดยเฉพาะ (Custom-Made
System)
ตัวอย่าง : ระบบสาหรับธุรกิจอสังหาริ มทรัพย์ ธุรกิจด้านการพิจารณาสิ นเชื่อ

ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจสาเร็จรูป (Ready-Made System)
เป็ นระบบสนับสนุ นการตัดสิ นใจที่ พฒ
ั นาเพื่อตอบสนองความต้องการใช้
งานทัว่ ๆ ไปในองค์กรต่าง ๆ มีลกั ษณะยืดหยุน่ ในการใช้งาน และมีค่าใช้จ่ายต่ากว่า
ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะ
39
ประโยชน์ ของ DSS
พัฒนาประสิ ทธิภาพการทางานส่ วนบุคคล
 พัฒนาประสิ ทธิภาพในการแก้ ปัญหา

สามารถแก้ปัญหาได้รวดเร็ ว ถูกต้อง

มีความสะดวกในการติดต่ อสื่ อสาร
ประหยัดค่าใช้จ่ายในการเดินทางของผูบ้ ริ หาร โดยใช้ระบบ การประชุม
ระยะไกล ผ่านระบบเครื อข่าย

ส่ งเสริมการเรียนรู้/การฝึ กหัด
ผูใ้ ช้สามารถศึกษากระบวนการใช้เหตุผลของระบบสนับสนุน เช่น ระบบ
ผูเ้ ชี่ยวชาญ (ES)

เพิม่ ประสิ ทธิภาพในการควบคุมองค์กร
40
Reference

กิติ ภักดีวฒั นะกุล, คัมภีร์ระบบสนับสนุนการตัดสิ นใจ และระบบผูเ้ ชี่ยวชาญ. กรุ งเทพฯ: เคทีพี คอมพ์ แอนด์ คอน
ซัลท์, 2546
??? การบ้ านครั้งที่ 1 : ให้ หา Definition ของ DSS
41