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Konzeption und Realisierung von DSS Britta Tietjen Hauptseminar Systemwissenschaft.

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Präsentation zum Thema: "Konzeption und Realisierung von DSS Britta Tietjen Hauptseminar Systemwissenschaft."—  Präsentation transkript:

1 Konzeption und Realisierung von DSS Britta Tietjen Hauptseminar Systemwissenschaft

2 Inhalt Einführung - Charakterisierung eines DSS Problemlösungsprozess Komponenten eines DSS die Modell/Methodenkomponente - Aufgabe eines Modells - Modelltypen - Modelbase Management System

3 Gotaas-Larsen Shipping Coop. Einführung: Charakterisierung eines DSS

4 Potentiale einer DSS-Unterstützung für den Problemlösungsprozess 1. Phase: Problemidentifikation Frühzeitige Erkennung des Problems 2. Phase: Problemanalyse und -formulierung Versorgung mit problemrelevanten Informationen Erkennung der Problemursachen 3. Phase: Entwicklung von Lösungsmöglichkeiten Optimierung der Lösung des Problems 4. Phase: Bewertung, Vergleich und Auswahl Sensitivitäts- und Risikoanalysen

5 Komponenten eines DSS

6 Komponenten eines DSS - am Beispiel des Shipping-DSS

7 Modell- / Methodenkomponente

8 Aufgabe eines Modells/einer Methode in einem DSS –Erkenntnis neuer Informationen –Erklärung und Demonstration –Variation und/oder Optimierung –Projektierung und Planung –Steuerung und Überwachung

9 Welche Modelle und Methoden sollen in die Modellbank integriert werden? Was hat der Anwender bisher benutzt? Analyse des Aufgaben- und Entscheidungsbereiches des Problemlösers Analyse der individuellen Vorgehensweise zunächst nur kleine Modell-/Methodenbank Gewährleistung der Erweiterbarkeit

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11 Modelltypen Modell-/Methodenkomponente

12 Modelltypen 1) Optimierung bei wenigen Lösungsmöglichkeiten - Auflistung möglicher Alternativen - Benennung der Wahrscheinlichkeiten von evtl. eintretenden Effekten Entscheidungsbäume, Entscheidungstabellen

13 Modelltypen 2) Optimierung durch Algorithmus - schrittweise Verbesserung der zu optimierenden Größe bis die beste Lösung gefunden ist - Beispiel: Schneeräumen in Montreal - Charakteristika der Probleme: - limitierte Ressourcen, Verbrauch der Ressourcen - viele mögliche Lösungen - jedes/r Produkt/Service trägt zur Zielerreichung bei - zusätzliche Nebenbedingungen

14 Modelltypen 3) Optimierung analytische Gleichung - Analytisches Lösen einer Gleichung führt zur optimalen Lösung - Charakteristika der Probleme sehr einfach

15 Modelltypen 4) Simulation - Versuch, die Realität zu imitieren - Variablen werden auf ihren Einfluss auf den Output überprüft - kein Optimierungsverfahren (Verbesserung der Lösung durch den Vergleich vieler Simulationsläufe) - Charakteristika der Probleme: sehr komplex stochastische Formulierungen möglich

16 Modelltypen 4) Simulation -Vorteile: - What-If-Analysen möglich - Große Zeitersparnis - Prozess-bestimmende Variablen werden gefunden - Nachteile: - Optimale Lösung wird nicht gefunden - Modellkonstruktion sehr aufwendig - Modell meist nicht übertragbar

17 Modelltypen 5) Heuristik - Finden einer ausreichend guten Lösung anhand von Regeln - Beispiel: Milchtransporte in Indien - Charakteristika der Probleme: - keine exakten Inputdaten, nur limitierte Datenmengen - sehr komplexe Situation - kein exakter Algorithmus vorhanden oder aber nur in großer Zeit rechenbar

18 Modelltypen 5) Heuristik - Vorteile: - einfach zu verstehen, daher auch einfach anzuwenden - kreative Problemlösungen möglich - oft werden mehrere brauchbare Lösungen erzielt - z.T. sind keine Rechner zur Lösung erforderlich - Einschränkungen: - eine optimale Lösung ist nicht garantiert - oft zu viele Ausnahmeregeln - Wechselwirkungen können nur schwierig berücksichtigt werden

19 Modelbase Management System - Verwaltung und Bereitstellung von Modellen - Bisher nicht als Tool erhältlich - Charakteristika - Organisation und Administration der Elemente durch zentrale Instanz - Steuerung und Überwachung der Berechnungen - Flexibilität - Feedback über den Stand des Problemlöseprozesses - Reduktion von Redundanz (Nutzung gleicher Methoden) - Konsistenz der Modelle

20 Zusammenfassung Charakterisierung eines DSS Problemlösungsprozess Komponenten eines DSS Modellkomponente - Aufgabe eines Modell in einem DSS - Welche Modelle sollten integriert werden - Modelltypen - Modelbase Management System

21 Danke schön


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