面向现代制造领域的决策支持系统研究

鸦鸦

面向现代制造领域的决策支持系统研究*

摘 要：在对当前DSS发展概述的基础上，本文根据现代制造模式的特点，研究了面向现代制造领域的DSS应具备的协调机制、功能、结构、系统层次与实现方式，最后展望了其发展方向。

关键词DSS； 智能化；知识获取



Research on the Decision Support System for Modern Manufacturing Domain

Abstract： Based on the introduction of DSS development, the paper discusses the harmonizing mechanism, function, structure, arrangement and realizing way of DSS for modern manufacturing system according to the characteristic of modern manufacturing mode. At last, the development direction is prospected.

Keywords ：DSS; Intelligent; knowledge acquisition


1.       引言

随着Ｉｎｔｅｒｎｅｔ和多媒体技术等的飞速发展 ,制造业也朝着数字化、网络化、智能化、集成化、柔性化的方向发展，并由此涌现了各种先进制造概念与模式，如敏捷制造、虚拟制造、绿色制造、虚拟样机、动态联盟、企业重组等等。它们的共同之处是其整个过程涉及的领域非常广泛，不仅与设计制造技术有关，也与信息技术、计算机技术、经营管理与决策系统技术、现代管理技术等相融合，是新兴的多学科交叉领域。

因此，必须采用跨越式发展的方式，融合信息技术、现代管理技术、计算机技术和制造技术，从系统管理、产品开发设计方法/技术与技术装备等诸方面采取综合措施，为了支持现代制造业的整个组织管理决策过程，迫切需要研究和开发新一代的DSS。

本文就是在介绍当前DSS发展概况的基础上，根据现代制造模式的特点，研究了面向现代制造领域的DSS应具备的功能、结构、协调机制、系统层次与实现方式，最后展望了其发展方向。

2.   DSS发展现状

DSS从其产生以来，其发展已从最初仅通过交互技术辅助管理者对半结构化问题进行管理一直到运算学、决策学及各种AI技术渗透到其中的各种实用DSS出现，其应用涉及到多个领域，并成为信息系统领域内的热点之一。但是传统DSS投入应用的成功实例并不多，原因一方面是因为基于传统DBMS的DSS只能提供辅助决策过程中的数据级支持，而现实决策所需的数据却往往是分布、异构的；另一方面是实际中大多DSS的应用对决策者有较高的要求，不仅要有专业领域知识也要有较高的DSS构模知识；因此针对不同的社会需求，提出了多种类型的DSS，有智能决策支持系统、分布式决策支持系统、群体决策支持系统、组织决策支持系统、自适应决策支持系统、战略决策支持系统等等，这些系统的提出与实现，各自适用于不同的场合，都在不同程度上满足了新的决策形势的需求。以下将对当前最主要的几种DSS发展加以概括论述。

2.1    分布与群体决策支持系统

分布决策支持系统 (Distributed Decision Support System, DDSS)与群体决策支持系统                 Group Decision Support System, GDSS）均是八十年代来DSS研究与应用的热门方向，满足在制造业发展虚拟企业、网络化制造的需求。其中DDSS是对传统集中式 DSS的扩展 ,是分布决策、分布系统、分布支持三位一体的结晶[1]。GDSS则是面向群体活动的，它为群体活动提供沟通支持、模型支持及机器诱导的沟通模式 3个层次的支持。GDSS与 DDSS既有区别又有联系，前者是对个体决策支持系统的扩展，后者则是相对于集中式 DSS而言的，两者研究的重点和关注的焦点有所不同。GDSS对群体决策的支持既可是集中式决策，又可是分布式决策。但通常情况下，群体决策是在分布环境下实施的，这就决定了 GDSS与 DDSS有着非同寻常的联系。GDSS大多采用分布式和分散式结构，系统支持“水平方向”分布式处理，,即支持对数据对象的远距离操作；系统还支持“垂直方向”的分散式处理，即通过在用户和各应用层之间的接口，来实现各个应用领域的功能。

DDSS与GDSS的这种特性使其在企业动态联盟、网络化制造、CSCW、医疗等领域得到了充分的应用。有学者[3]就针对企业动态联盟开发了一个决策支持系统，该群体决策支持系统采用开放式体系结构，既可以独立使用，也可以与AVE组织建立辅助工具联合使用。整个系统可根据具体AVE问题建立不同类型的决策模型与决策知识，并通过决策支持系统通用开发工具定义各类决策功能对象，从而添加进系统，形成针对某类制造企业的部分通用AVE组织管理群体智能决策支持系统。而且系统的决策模型、知识与参考模型库亦将随着时间的增加不断扩充，适合基于Internet的计算机协同工作环境进行群体决策，为建立动态联盟的动态组织管理全过程提供问题求解与决策支持。

2.2  组织决策支持系统ODSS

组织决策支持系统 (Organizational Decision Support System, ODSS)是针对目前的多人规模管理决策活动已不可能或不便于用集中方式进行而产生的，它要求在更高的决策层和更复杂的决策环境下得到计算机的支持。对ODSS迄今为止还没有一个统一的概念，但可通过其规模与其它类型的DSS区别开来，并且在要求上也与其它形式的DSS不同，它支持一个组织中多个不同功能领域和不同层次的决策任务，而非关注于针对一个决策问题的单个决策者或一个决策组。ODSS主要是在分布式环境中，用户可以通过系统从不同区域独立、并行对其他用户进行访问、交流[4]。

一般说来，ODSS应具有如下特征[5] ：1同时涉及公共数据和私有数据，同时涉及公共模型和私有模型；2一个ODSS可以跨越多个组织部门；3注重对决策者的内容支持 （即提供分析工具帮助决策者进行问题分析），也注重对决策者的过程支持（即创建决策分析环境，支持决策者完成其决策过程中的各种活动）；4打破功能领域；5打破递阶层次；6有一组支持信息/过程任务的工具包，依赖计算机技术。

ODSS的上述特征使其在制造领域及CSCW领域中的得到了重视与应用。目前面向机械制造领域的ODSS的研究重点在于，根据当前网络协同设计特性，将Agent技术的分布式智能控制方法与ODSS的分布特性结合起来，利用多智能体系统适于求解功能或地理上分布的复杂问题和问题求解及推理中出现的有争议的问题特点，来完成异地协同设计与制造的协作策略、知识共享和冲突消解等问题，提高整个ODSS的智能化程度，以适应于当前网络化、分布式的计算环境。如通过采用Agent封装、改造和扩展原有决策支持系统的问题部件、数据部件和模型部件，使整个系统具有更高的柔性。

2.3    自适应决策支持系统

自适应决策支持系统（Adaptive Decision Support System，ADSS）是针对信息时代多变、动态的决策环境而产生的[6]，它将传统面向静态、线性和渐变市场环境的DSS扩展为面向动态、非线性和突变的决策环境的支持系统，用户可根据动态环境的变化按自己的需求自动或半自动地调整系统的结构、功能或接口。对ADSS研究主要从自适应用户接口设计、自适应模型或领域知识库的设计、在线帮助系统与DSS的自适应设计四个方面进行，其中问题领域知识库的建立是ADSS成功与否的关键，它使整个系统具有了自学习功能，可以自动获取或提练决策所需的知识。对此，必须给问题处理模块配备一种学习方法或在现有DSS模型上再增加一个自学习构件。归纳学习策略是其中最有希望的一种学习方法，可以通过它从大量实例、模拟结果或历史事例中归纳得到所需知识。此外，神经网络、基于事例的推理等多种知识获取方法的采用也将使系统更具适应性。

市场环境变化及产品开发过程是混沌的，因此有学者提出一种支持先进制造模式的基于自组织的决策模式及决策支持系统[7]，系统以协同论和分形理论等自组织理论为基础，具有自学习、自适应、自身动态重组、适应混沌环境的能力。从而使企业在湍流、混沌的复杂非平衡环境下，适时、快速地设计新产品、重构制造系统，再造经营过程。

2.4  基于数据仓库的DSS  

在制造领域中，产品开发需要全面的、大量的信息，包括需求信息、竞争情报、管理信息、产品数据等等，并且很多信息要从分布、异构的海量数据中挖掘而得，传统的DBMS难以满足这一需求。因此基于数据仓库（Data Warehouse, DW）的DSS应运而生。数据仓库系统作为面向主题的、集成的、在一定周期内保持稳定的、随时间变化的，用以支持企业或组织决策分析的数据的集合，可将来自各个数据库的信息进行集成，从事物的历史和发展的角度来组织和存储数据，供用户进行数据分析，并辅助决策支持，为决策者提供有用的决策支持信息与知识[8]。数据仓库技术不是一种单一的技术或软件，它融合了数据库理论、统计学、数据可视化和人工智能技术等多项研究领域，在大量数据中发现有价值的知识，用于决策支持和预测未来。因此基于这一技术的决策支持系统为决策支持系统提供了可取的数据组织方式、为决策人员提供了强有力的支持工具，能有力地推动决策的现代化进程。

基于数据仓库理论与技术的DSS的研究与开发尚处于起步阶段， 但已得到了众多学者的重视[8, 9, 10, 11]，其主要研究课题包括： ① DW技术在DSS系统建立中的应用以及基于DW的DSS的结构框架； ② 采用何种数据挖掘技术或知识发现方法来增强DSS的知识源； ③ DSS中的DW的数据组织与设计及DW管理系统的设计。总的说来，基于DW的DSS的研究重点是如何利用DW及相关技术来发现知识以及如何向用户解释和表达知识，为决策支持提供更有力的数据支持，有效地克服传统DSS数据管理难与忽视历史数据等问题。

2.5 其它类型的DSS

DSS还有多种其它的形式，但它们均是从某个方面或某个过程出发对传统DSS进行改进而得到的，较出名的智能决策支持系统（Intelligent Decision Support System, IDSS），另外还有支持高层决策的战略决策支持系统（SDSS）、决策支持中心（DSC）、执行信息系统（Executive Information System, EIS）、强调激发决策者灵感与创造力的积极型决策支持系统（Active DSS）等等；而从技术方面则注重引入Agent技术或群件、组件技术将各种形式的决策支持系统扩展为面向Intranet/Internet的DSS。

3.       进一步研究方向

综上所述，DSS研究走过二十几年的历程 ,目前正处于蓬勃发展的阶段。结合现代制造业与当前DSS的发展概况，笔者认为DSS及其相关领域将结合计算机网络、AI等领域的新发展，向着以下方向发展：

1）    在Inter/Intranet环境下，体系结构朝着分布、分层、并行的三层结构方向发展。为了满足虚拟企业敏捷度要求并符合合作企业高度自治的特点，系统应具有较强的模型重组能力，并且各个决策单元可以独立工作，也可在求解过程中动态组合。系统的知识子系统可对整个系统进行协调、管理、控制和冲突消解，整个系统具有良好的可扩充性、可修改性。

2）    随着决策环境的越趋复杂，一方面需进一步提高DSS本身的智能，另一方面人机合作和人人交流将是进行系统开发的重点；并且在一定时期内，重点应将DSS的基于逻辑和符号处理的理性决策能力与人类的直觉决策能力相融合，充分发挥人机各自优势来解决复杂决策问题；

3）    鉴于充足的数据源是DSS有效发挥作用的基础，各地分布、异构知识源的获取、表达、管理与应用将成为研究重点。整个系统应支持多种知识表达方法和推理方法，支持结构化数据和非结构化数据共存，将目前基于模型和数据库的DSS从过去仅将“数据”视为数值转移到支持建立基本文档的DSS。需要集成DW、DM与OLAP及其它KDD知识获取方法，将各类分布、异构的知识源集成起来，为决策者提供各种类型的、有效的数据分析，起到决策支持的作用。

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参考文献

1.         肖人彬, 罗云峰, 费奇. 决策支持系统发展的新阶段系统工程理论与实践199,1:47~49

2.         G.R. Rao and M. Turoff . A hypermedia-based group decision support system to support collaborative medical decision-making.

3.         徐晓飞, 战德臣, 叶丹等. 动态联盟的建立及其集成支撑环境. 计算机集成制造系统CIMS, 1998, 1: 9~12

4.         T.K. Sen, L.J. Moore, T.J. Hess. An organizational decision support system for managing the DOE hazardous waste cleanup program.

5.         董志斌, 吴启迪, 严隽薇. 一种基于多智能体的 ODSS的设计与实现. 微型电脑应用, 2000, 16(6): 5~8

6.         Ta-Tao Chuang  and S.B. Yadav. The development of an adaptive decision support system

7.         任守榘, 张蕾, 刘祖照. 基于自组织的决策模式及决策支持系统. 计算机集成制造系统CIMS, 2000, 6(3): 60~66

8.         谢榕. 基于数据仓库的决策支持系统框架. 系统工程理论与实践, 2000, 4: 27~30

9.         胡彦. 基于数据仓库的决策支持工具的比较研究. 计算机应用, 2000, 20(6): 20~23

10.     黎锁平, 李娟. 基于数据仓库的ＤＳＳ的结构体系及开发. 莱阳农学院学报, 2 0 0 0, 17(1 ):6 7～ 70

11.     郭朝珍, 杨俊杰. 基于数据仓库技术和OLAP的决策支持系统. 系统建设, 2000, 1: 11~13