决策支持管理体系

1. 什么是决策支持管理体系？

决策支持管理体系是由计算机技术和管理科学相结合构建的一种

信息化管理系统，旨在为企业决策制定者提供有效的管理支持和决策

辅助。它可以集成各种数据来源，进行数据分析和建模，并为管理人

员提供可视化的报告和决策支持工具。通过这种体系的应用，企业可

以更好地了解自身的运营状况和市场趋势，及时发现问题并作出相应

的决策，以保证企业顺利运营，获得更大的市场份额和更高的盈利。2. 决策支持管理体系的功能

（1）数据集成：决策支持管理体系能够将来自不同数据源的数据

进行集成和分析，包括内部数据和外部数据，以及来自不同部门和地

区的数据。

（2）数据分析和建模：通过数据分析和建模，决策支持管理体系

可以将庞大的数据转化为有意义的信息，便于企业的管理决策。

（3）可视化的报告：决策支持管理体系的报告可以为企业的管理

者提供可视化的数据报告，包括图表、模拟分析、预测分析等。这样，企业管理者可以更好地了解企业表现的趋势，作出更明智的决策。

（4）决策支持工具：决策支持管理体系通过提供各种功能强大的

决策支持工具，帮助企业在制定战略方案、选择合适的业务模式、管

理供应链、进行风险管理和财务管理等方面做出明智的决策。

3. 决策支持管理体系的优势

（1）提高决策质量：通过决策支持管理体系，企业的决策制定者可以获得更全面、更准确的信息，从而在决策制定过程中做出更好的决策。

（2）提高运营效率：决策支持管理体系可以通过对企业内部运营进行分析，帮助企业找出瓶颈和问题，并提供相应的解决方案，从而提高企业的运营效率。

（3）提高客户满意度：通过决策支持管理体系，企业可以更好地了解客户的需求和反馈，从而制定更适合客户的产品和服务。

（4）降低风险：企业通过决策支持管理体系进行风险分析和预测分析，可以及时发现和降低可能的风险，并制定相应的措施，保护企业的盈利和声誉。

4. 决策支持管理体系的应用

决策支持管理体系可以应用于各种行业和领域，涵盖了企业管理的各个方面，主要包括以下几个方面：

（1）金融服务：决策支持管理体系可以用于银行、保险、证券等金融服务领域，帮助企业管理风险、制定业务战略、推进数字化转型等。

（2）制造业：决策支持管理体系可以用于制造业，帮助企业优化供应链、提高生产效率、降低成本等。

（3）零售业：决策支持管理体系可以用于零售业，帮助企业提高

销售额、优化进货、管理库存等。

（4）医疗保健：决策支持管理体系可以用于医疗保健行业，帮助

医疗机构管理医疗资源、优化医疗服务、提高效率等。

5. 发展趋势

随着信息技术的快速发展，决策支持管理体系的应用范围和功能

也在不断扩展和深化。未来，决策支持管理体系将更加注重数据分析

和建模的能力，以及人工智能、机器学习等高科技手段的应用。同时，该体系也将更加注重信息安全和隐私保护，在保护数据安全的同时，

最大限度地利用和应用数据资源。

决策支持管理体系

决策支持管理体系 1. 什么是决策支持管理体系？决策支持管理体系是由计算机技术和管理科学相结合构建的一种信息化管理系统，旨在为企业决策制定者提供有效的管理支持和决策辅助。它可以集成各种数据来源，进行数据分析和建模，并为管理人员提供可视化的报告和决策支持工具。通过这种体系的应用，企业可以更好地了解自身的运营状况和市场趋势，及时发现问题并作出相应的决策，以保证企业顺利运营，获得更大的市场份额和更高的盈利。2. 决策支持管理体系的功能（1）数据集成：决策支持管理体系能够将来自不同数据源的数据进行集成和分析，包括内部数据和外部数据，以及来自不同部门和地区的数据。（2）数据分析和建模：通过数据分析和建模，决策支持管理体系可以将庞大的数据转化为有意义的信息，便于企业的管理决策。（3）可视化的报告：决策支持管理体系的报告可以为企业的管理者提供可视化的数据报告，包括图表、模拟分析、预测分析等。这样，企业管理者可以更好地了解企业表现的趋势，作出更明智的决策。（4）决策支持工具：决策支持管理体系通过提供各种功能强大的决策支持工具，帮助企业在制定战略方案、选择合适的业务模式、管理供应链、进行风险管理和财务管理等方面做出明智的决策。

3. 决策支持管理体系的优势（1）提高决策质量：通过决策支持管理体系，企业的决策制定者可以获得更全面、更准确的信息，从而在决策制定过程中做出更好的决策。（2）提高运营效率：决策支持管理体系可以通过对企业内部运营进行分析，帮助企业找出瓶颈和问题，并提供相应的解决方案，从而提高企业的运营效率。（3）提高客户满意度：通过决策支持管理体系，企业可以更好地了解客户的需求和反馈，从而制定更适合客户的产品和服务。（4）降低风险：企业通过决策支持管理体系进行风险分析和预测分析，可以及时发现和降低可能的风险，并制定相应的措施，保护企业的盈利和声誉。 4. 决策支持管理体系的应用决策支持管理体系可以应用于各种行业和领域，涵盖了企业管理的各个方面，主要包括以下几个方面：（1）金融服务：决策支持管理体系可以用于银行、保险、证券等金融服务领域，帮助企业管理风险、制定业务战略、推进数字化转型等。（2）制造业：决策支持管理体系可以用于制造业，帮助企业优化供应链、提高生产效率、降低成本等。

决策支持系统概述

第1章决策支持系统概述 ▲数据：记载下来的事实，客观属性的值 ▲信息：构成一定含义的一组数据 ▲系统：由假如干相互联系相互制约的元素结合在一起，并具有特定功能的有机整体。 ▲系统的组成： 1、系统由各元素或子系统组成 2、至少包含两个以上的元素 3、各元素之间相互联系或相互制约 4、具有目的性 5、适应环境的变化 ▲数据处理系统：是对大量数据进展收集、组织、存储、加工与传播的总和 ▲数据处理系统的特征： 1、数据量大； 2、没有特别复杂的运算； 3、时效性强 ▲管理信息系统MIS：运用系统管理的理论方法，以计算机网络和现代通信技术为手段，对信息进展收集、组织、存储、加工、传播和使用的人机

系统。 ▲管理信息系统的根本组成：管理业务应用系统、数据库系统 ▲管理信息系统特点： 1、以数据库系统为根底； 2、数据录入； 3、数据传输； 4、数据存储； 5、数据查询； 6、数据统计； 7、指标计算 ▲决策支持系统：以管理科学、运筹学、行为科学、控制论为根底，以计算机技术、模拟技术、信息技术为手段，面向半结构化的决策问题，支持决策活动的具有智能作用的人机系统。 ▲决策支持系统主要特征： 1、关注上层管理人员经常遇到的结构化程度不高、标准化不明确的问题 2、把模拟或分析技术与传统的数据存取和检索技术结合起来 3、易于非计算机专业的人员，以交互会话的方式使用 4、强调对环境及用户决策方法改变的适应性和灵活性 5、提供决策的良好效果 ▲DSS的功能： 1、管理并提供外部信息 2、收集、管理并提供内部信息 3、收集、管理并提供反响信息

4、存储和管理数学模型 5、修改和添加数据、模型、方法 6、加工、汇总、分析、预测数据、 7、具有人时机话和图像输出功能以满足数据查询需求 8、提供良好的数据通信功能 9、合理的加工速度和响应时间 ▲决策支持系统的形成过程 1、科学计算为管理信息系统奠定了算法根底 2、运筹学的开展为模型辅助决策奠定了模型根底 3、管理信息系统 4、模型辅助决策系统 5、决策支持系统 ▲分布式决策支持系统DDSS：研究由多个物理位置上别离的决策体如何并发计算、协调一致地求解问题 ▲DDSS分为：同步系统：有时间压力下参与者之间同时同地和同时异地的信息交换。异步系统：无时间压力下参与者异时异地对信息的调查、核实，并通过对在线研讨产生的不连贯信息进展提取整合，形成系统完整的结论。

对管理信息系统的认识和理解

对管理信息系统的认识和理解在当今信息时代，管理信息系统（Management Information System，简称MIS）的重要性日益凸显。它不仅可以帮助企业高效管理各种信息资源，还能够提升决策层的决策效果和组织的整体竞争力。本文将对管理信息系统的概念、特点以及对企业发展的影响进行深入分析和解读。一、概念和特点管理信息系统是指通过计算机技术和信息科学方法，对企业内外的各种信息进行收集、加工、存储、传递和利用的系统。与传统的信息系统相比，管理信息系统更强调信息处理和决策支持的能力，同时也具备以下几个特点： 1. 信息化：管理信息系统是基于计算机和网络等信息技术的应用系统，能够实现信息的数字化、网络化和智能化处理，为企业提供高效、准确的信息支持。 2. 综合性：管理信息系统可以整合企业内外部各种信息资源，包括生产、销售、人力资源、财务等多个方面的信息，形成一个全面的信息体系，为企业提供综合决策的依据。 3. 决策支持：管理信息系统的核心价值在于提供决策层所需的信息和决策支持工具，通过数据分析、模型建立和预测预测等手段，帮助管理层制定科学决策，提升企业整体竞争力。

4. 灵活性：管理信息系统应该具备较高的灵活性，能够根据企业的变化需求进行调整和改进，适应不同规模、不同行业的企业应用。二、管理信息系统的作用及意义 1. 提升决策效果：管理信息系统能够提供及时、准确的信息，帮助决策层快速了解企业的运行状况和市场环境，为决策提供科学依据，降低决策的风险。 2. 优化资源配置：通过管理信息系统的优化功能，企业可以更好地分析和利用各种资源，包括人力资源、物质资源和财务资源，实现资源的合理配置和利用效率的提高。 3. 提高工作效率：管理信息系统能够自动化处理和管理信息，提高工作效率和准确性，减少人工操作的繁琐和错误，释放人力资源的潜力。 4. 促进组织创新：管理信息系统为企业提供了更多的创新手段和机会，通过应用新技术和信息资源，为企业创新和发展提供了新的动力和优势。 5. 增强竞争力：管理信息系统能够提升企业的整体竞争力，帮助企业实施差异化战略、降低成本、提高效率和优质服务，从而在激烈的市场竞争中脱颖而出。三、管理信息系统的应用领域管理信息系统在各个行业和领域都有广泛应用。以下是一些常见的应用领域：

管理信息系统的定义、概念和结构

第一篇概念篇第一章管理信息系统的定义、概念和结构 1.1管理信息系统的定义 •以书面或口头的形式,在合适的时间向经理、职员以及外界人员提供过去的、现在的、预测未来的有关企业内部及环境的信息，以帮助他们进行决策。 •它是一个利用计算机硬件和软件，手工作业，分析、计划、控制和决策模型，以及数据库的用户——机器系统。它能提供信息,支持企业或组织的运行、管理和决策功能； •一个由人、计算机等组成的能进行信息的收集、传递、储存、加工、维护和使用的系统; •一个由人、机械（计算机等)组成的系统，它从全局出发辅助企业进行决策，它利用过去的数据预测未来，它实测企业的各种功能情况，它利用信息控制企业行为，以期达到企业的长远目标。管理信息系统的环境、目标、功能、内涵等均有很大的变化：环境：世界已变成市场全球化，需求多元化，竞争激烈化，战略短现化.一切事物变化加快,企业不得不更加重视变化管理和战略管理。目标:企业要在激烈的竞争中立于不败之地，首先产品或服务要适应市场的需要，其次企业要有效益和效率。企业的管理信息系统应有利于企业战略竞争优势，有利于企业提高效益和效率，有利于改善交货时间(T）、产品或服务质量(Q）和产品或服务成本（C）。支持层次：高、中、低功能：进行信息的收集、传输、加工、存储、更新和维护。组成：人工手续、计算机硬件、软件、通信网络、其他办公设备(复印、传真、电话等）以及人员。管理信息系统简称M I S（M a n a g e m e n t I n f o r m a t i o n S y s t e m），它是一个以人为主导，利用计算机硬件、软件、网络通信设备以及其他办公设备,进行信息的收集、传输、加工、储存、更新和维护，以企业战略竞优、提高效益和效率为目的，支持企业高层决策、中层控制、基层运作的集成化的人机系统。 1。2管理信息系统的概念 1.2。1概念

智能化运营管理体系

智能化运营管理体系引言随着科技的不断发展和互联网的普及，智能化运营成为企业管理的重要组成部分。智能化运营管理体系是利用先进的信息技术，通过数据采集、分析和智能决策，优化企业运营流程，提高生产效率和管理效能的一种管理模式。本文将介绍智能化运营管理体系的概念、特点和实施过程。概念智能化运营管理体系是指通过信息技术和智能算法将数据进行采集、分析和处理，实现对企业运营过程的智能化管理和优化。它能够从多个维度对企业各个环节进行监控和调控，提供决策支持、优化资源配置、降低成本等功能，从而提高企业的竞争力和运营效率。特点 1.数据驱动：智能化运营管理体系以数据为基础，通过采集、存储和分析大量的实时数据，实现对运营过程的深度监控和分析，为决策提供可靠的依据。 2.智能决策：智能化运营管理体系依靠先进的算法和模型，通过对数据的分析和挖掘，进行智能决策，提高企业运营效率和管理水平。 3.实时监控：智能化运营管理体系能够实时监控各个环节的运营情况，及时发现问题并进行处理，避免延误和损失。 4.跨部门协同：智能化运营管理体系能够通过信息共享和协同工作平台，实现不同部门之间的信息交流和协同作业，提高整体运营效能。 5.持续优化：智能化运营管理体系借助数据分析和反馈机制，不断优化运营流程和决策策略，实现持续提升和改进。实施过程智能化运营管理体系的实施过程可以分为以下几个步骤： 1.业务分析：对企业的运营流程和业务特点进行深入分析，了解关键环节和问题所在。 2.数据采集与整合：建立数据采集系统，收集和整合与运营相关的数据，包括生产、销售、物流等各个环节的数据。 3.数据分析与建模：利用数据分析工具和算法对采集到的数据进行分析和挖掘，建立数据模型和算法模型，实现对运营过程的监控和优化。

管理会计的决策支持功能与实际案例

管理会计的决策支持功能与实际案例在现代企业管理中，决策是一项必不可少的活动。管理会计作为一种重要的决策支持工具，能够提供给管理者有价值的信息和数据，帮助他们做出准确决策，推动企业的发展。本文将探讨管理会计的决策支持功能，并结合实际案例进行分析。一、管理会计的决策支持功能 1. 数据采集与加工管理会计通过对企业内部和外部的各种数据进行采集和加工，产生有关企业经营状况和财务状况的信息。这些信息包括成本信息、销售信息、资金信息等，为决策提供了必要的基础。 2. 成本控制与效益评价管理会计帮助企业进行成本控制，通过分析成本的组成和变动，确定成本控制的重点和方向。同时，还能够为企业评价经营活动的效益，帮助管理者进行效益分析，优化资源配置和经营决策。 3. 预测和计划管理会计具备预测和计划的功能，可以通过建立预测模型和计划模型，快速准确地对企业未来的经营情况进行预测和规划。这有助于企业提前做好准备，采取相应的措施，减少风险和不确定性。 4. 绩效评价与激励管理

管理会计能够对企业的绩效进行评价，通过建立绩效评价指标和制定绩效评价体系，对企业各个部门和个人的工作表现进行定量和定性的评估。同时，还可以在绩效评价的基础上，制定相应的激励措施，激发员工的积极性和创造力。二、管理会计的实际应用案例 1. 成本控制案例某制造型企业通过管理会计的成本控制功能，对生产过程中的各个环节进行了分析和优化。他们通过建立成本指标体系，明确了各个环节的成本责任和控制目标。在实施成本控制措施的过程中，他们发现原材料采购环节存在大量的浪费和低效问题，及时对采购策略进行调整和优化，从而有效减少了成本，提高了企业的经营效益。 2. 预测与计划案例某零售企业通过管理会计的预测和计划功能，实现了对销售情况的精确预测和计划。他们通过分析历史销售数据和市场趋势，建立了销售预测模型，并制定了定期的销售计划。通过及时调整进货量和促销策略，避免了库存积压和产品滞销的问题，提高了销售利润和企业的竞争力。 3. 绩效评价与激励管理案例某服务型企业通过管理会计的绩效评价与激励管理功能，实现了对员工表现的全面评估和激励管理。他们建立了基于关键绩效指标的评价体系，并采用绩效奖金和晋升机制作为激励手段。通过对员工的激

防汛抗旱决策支持系统框架设计及应用

防汛抗旱决策支持系统框架设计及应用摘要：进入新时期以来，我国各项事业均快速发展，取得了十分理想的成绩，特别是水利工程行业以惊人的速度向前发展。我国是一个水旱灾害频繁发生的国家，防洪抗旱、减灾防灾任务非常艰巨。近年来，随着极端天气的不断增多，洪涝灾害出现的频率也随之增加，受灾的范围也不断增大，对社会经济和人民群众生命财产安全造成了巨大的损失。为减少水旱灾害造成的损失，需要深入分析降水的时空分布特性，准确判断降水的产汇流过程，从而辅助决策会商，采取有效的手段进行水旱灾害的预防和控制。关键词：防汛抗旱；决策支持系统；框架设计；应用引言随着国民经济和社会的发展，水旱灾害造成的损失日趋严重，伴随着水旱灾害问题的资源环境承载能力弱，保障水安全仍面临严峻的形势和挑战。 1防汛抗旱近些年，我国许多地区发生了范围较大的自然灾害，洪涝或干旱对城乡居民的生产及生活造成了极大的影响。特别是在淮河流域、长江及水利中下游区域等，工农业生产受洪涝及干旱灾害影响较为严重，而水利工程可以有效预防水旱灾害，通过提前调度，最大限度地将自然灾害带来的损害降至最低。 2防汛抗旱决策支持系统框架设计及应用 2.1系统数据资源池设计（1）基础数据库包括行政区划、流域水系、交通道路、居民点分布等社会经济相关数据，以及地形、地貌、遥感影像等空间数据。系统涉及的基础数据由主管部门数据治理平台存储和推送。（2）专题数据库包括流域、河流水系、防洪工程、风险隐患点、气象预报、应急物资、救援队伍、洪水风险图、防洪调度

令、抢险救援方案、值班值守、防汛责任人等防汛抗旱工作相关专题数据。本系统需要的已有的数据资源，通过数据接口直接调用;待补充的专题数据由主管部门数据治理平台存储和推送，（3）监测数据库包括雨量站、气象站、江河水情、水利水情、水电站水情、堰闸水情、墒情站、视频等相关实时监控数据。本系统涉及的实时数据可通过主管部门数据治理平台数据接口直接调用。（4）系统数据库包括用户信息、访问信息、权限信息、系统日志、数据库备份信息、文件备份信息等。用于防汛抗旱系统配置及运维数据信息，可由本项目自建数据库存储管理。 2.2防汛监测感知构建天空地一体化水利感知网，提升监测感知能力。围绕洪水、水工程安全运行、干旱等九大业务和水利监督工作，利用传感、卫星定位、视频监控、遥感等技术，构建针对水利水资源、水利工程设施、水利管理活动三大类感知对象的感知体系，动态感知各个业务的特征、要素及工程运行状况、水利事件信息，为水利治理提供基本完备、准确的基础数据和信息。要充分发挥遥感大范围、大尺度、高分辨率的特点，扩展数据源、加强以高精度遥感为主体的天空地一体化立体监测，提升遥感监测能力、完善卫星遥感监测体系，形成防汛防凌、抗旱、水资源管理、节水、生态以及水利工程等遥感监测模式。 2.3应急管理模块应急管理模块包括防汛风险图成果、防汛隐患排查结果、基础资料信息库等汛情分析功能。该模块可以提供河湖管理、区域除涝、城镇排水、千里江堤、千里海塘等工程设施信息，曾积水点、病险水闸、堤防薄弱段和海塘薄弱段等信息，以及海塘堤防溃口淹水、城区暴雨积水等防汛风险图成果和隐患排查成果，提供信息支撑更好地分析研判汛情。 2.4水利水情统计模块（１）水利水情查询与标注。水利水情查询主要是实现水库水情实时数据的展示。按照输入的查询条件，通过核心对象连接SQLServer水情数据库，读取水利水情信息，按大型、中型、小型水利顺序以列表的方式展示水利水情信息。水

2023-数字煤层气开采辅助决策支持系统建设方案-1

数字煤层气开采辅助决策支持系统建设方案数字煤层气开采辅助决策支持系统建设方案随着煤炭资源的日益枯竭，煤层气逐渐成为我国新能源发展的重点领域。为了提高煤层气生产效率、减少生产成本，我们需要建设一套数字煤层气开采辅助决策支持系统，以便实现精细化开采。第一步：需求分析在建设数字煤层气开采辅助决策支持系统之前，我们需要先进行需求分析。这里主要从以下几个方面进行： 1、煤层气资源调查：在设计系统时，需要清楚了解需要开采的煤层气储量和地质情况，包括煤层气的总体资源量、分布情况、丰度等。 2、开采模式分析：针对不同的煤层气开采模式，需要确定不同的系统功能和数据集成方式，包括单井生产、井网生产、水平井开采、长输管道输送等模式。 3、运营管理需求：运营管理是数字化支持系统的核心，包括高效节能的生产管理、维修管理、设备保养、安全管理、环境保护等内容。第二步：系统设计在确定了需求分析后，我们需要进行系统设计。系统应该包括以下功能： 1、数字建模功能：通过煤层气勘探和开采过程中获取的岩心分析数据、测井数据、地震资料等三维数据，建立准确的数值模型。

2、生产管理功能：实现对井场生产设备的实时监测、预警和控制，对生产效率、安全和环境进行管理。 3、进程控制功能：通过对各种工艺参数的实时监测和处理，提高煤层气开采的效率和成本效益，发现问题及时处理。 4、数据分析与报告功能：通过收集、分析和处理数据，形成生产管理数据和分析报告。为用户提供支持精细化管理决策的数据和技术。第三步：系统实施实施数字煤层气开采辅助决策支持系统需要解决以下问题： 1、技术实现问题：系统的技术实现问题是建设数字煤层气开采辅助决策支持系统的关键，包括数值模型建立、传感器配置和数据读取等技术方面。 2、数据接入和共享问题：为了提高系统的应用价值，需要解决数据采集、共享和交换等问题。 3、运维支持问题：为保证系统的运行稳定性和持续性，需要建立完善的运维支持体系，包括备份恢复、容灾备份、系统升级等。总之，数字煤层气开采辅助决策支持系统的建设可以有效提高煤层气开采效率，降低生产成本，具有广阔的推广应用前景。

企业财务管理中的财务决策支持体系

企业财务管理中的财务决策支持体系一、引言企业财务管理是一项关键任务，对企业的发展和决策起着至关重要的作用。在这个日益复杂和全球化的商业环境中，合理有效的财务决策支持体系可以帮助企业管理层做出明智的决策，以实现企业目标并提高绩效。二、财务决策支持体系的概述财务决策支持体系是一个包含多个组成部分的系统，旨在为企业管理层提供准确、可靠的财务信息和分析工具，以支持他们做出重要的财务决策。该体系通常包括财务规划、预算管理、成本控制、投资决策和资本结构管理等方面。三、财务规划财务规划是财务决策支持体系的核心组成部分之一。它帮助企业管理层确定企业长期和短期的财务目标，并为实现这些目标提供路线图。通过详细的财务规划，企业能够合理安排收入和支出，优化资金使用，并为未来的发展做好准备。四、预算管理预算管理是财务决策支持体系中的另一个重要组成部分。它涉及到制定和管理企业的预算，确保企业的各项活动与财务目标保持一致。

通过预算管理，企业管理层可以对每个部门和项目进行预算分配和控制，实现资源的合理配置和消耗控制。五、成本控制成本控制是财务决策支持体系中的一个关键环节。它主要涉及到企业管理层对企业成本的管理与控制。通过准确计算和分析企业的各项成本，管理层可以识别出成本高昂的环节，并采取相应的措施进行优化，以提高企业效益和竞争力。六、投资决策投资决策是财务决策支持体系中的重要环节。它涉及到企业管理层对投资项目的评估和选择。通过有效的投资决策，企业可以优化资源配置，降低风险，提高投资回报率，并在竞争激烈的市场中取得竞争优势。七、资本结构管理资本结构管理是财务决策支持体系中的最后一个组成部分。它涉及到企业管理层对企业资本结构的优化和管理。通过合理配置债务和股权，管理层可以降低企业的财务风险，并最大限度地提高股东价值。八、财务决策支持体系的重要性财务决策支持体系在企业财务管理中起到至关重要的作用。它帮助企业管理层更好地了解企业的财务状况和业务情况，辅助他们做出准确的决策。同时，财务决策支持体系还能够提高企业的整体绩效，并为企业未来的发展奠定坚实的基础。

商业智能决策支持系统设计与实现

商业智能决策支持系统设计与实现随着信息化时代的发展，企业要想保持竞争力，已经不能仅仅依赖人力进行管理决策。商业智能决策支持系统（Business Intelligence Decision Support System，简称BI-DSS）的应用，成为企业进行决策时的强有力武器。本文将从BI-DSS的定义入手，对BI-DSS的功能模块、体系结构以及实现方法进行讨论，希望为读者提供一些参考。一、BI-DSS的定义商业智能决策支持系统，是一种基于数据仓库、数据挖掘技术，以及决策支持技术集成而成的系统。它能够快速深度地对企业内外部大量数据进行分析，提供支持决策的信息，帮助企业管理者在合适的时间内做出正确的决策。其中，数据仓库是指企业内部多个系统中的数据的集成，数据挖掘是指在海量数据中挖掘规律和趋势，决策支持技术是指基于模型、算法等技术对数据进行分析、评估，以支持管理者做出、优化决策。二、BI-DSS的功能模块 1.数据集成在BI-DSS中，数据集成是第一步。它是将企业原有的、分散的数据收集到数据仓库中，经过清洗、整合、标准化后形成一套可管理、可查询、可分析的数据源。

2.数据挖掘在数据仓库中，大量的数据需要进行分析、评估，挖掘出有效的信息。数据挖掘技术可以将企业的历史数据、规律、趋势等信息分析、挖掘出来，以便于管理者做出决策。 3.分析处理对数据进行处理分析，提取重要的信息，为企业管理者提供有效的支持依据。分析处理可以使用多种统计学方法，如回归分析、时间序列分析、聚类分析等。 4.报表生成企业的管理者需要及时了解企业各项指标、绩效以及行业动态等信息，BI-DSS可以根据需求，生成针对性的报表，提供及时准确的支持信息。报表可以是表格式的、图表式的、文字式的、以及管理仪表盘式的等。三、 BI-DSS的体系结构 BI-DSS的体系结构主要包括以下三个层次： 1.数据仓库层数据仓库是BI-DSS的基础，整个BI-DSS的数据源，它可以接受来自多个数据源的数据，并将这些数据整合成一套完整的、可管理、可查询的数据源。

水资源系统分析与管理中的智能决策支持研究

水资源系统分析与管理中的智能决策支持研究水资源是人民生活不可或缺的重要资源之一，然而随着社会经济的发展，水资源的供需矛盾日益凸显，环境污染和气候变化也对水资源造成了严重影响。如何合理地分析、管理和利用水资源，成为了当前急需解决的问题之一。而智能决策支持技术的应用，则为水资源系统分析与管理带来了新的思路和方法。一、水资源系统分析与管理的基本流程水资源系统分析与管理是一个复杂的过程，需要对水资源的供需、水质、水文、水文地质以及风险等多方面进行分析和管理。一般来说，水资源系统分析和管理的基本流程可以分为以下几个步骤。 1、收集数据和信息：水资源系统分析的第一步是收集数据和信息，包括地理环境、水文气象、水量质量特征、水资源利用状况以及人口、经济等方面的信息。 2、建立水资源管理模型：水资源系统分析和管理的核心是建立数学模型，对水资源流入、流出、储存、损耗等方面进行分析，构建合理的水资源管理模型，通过模型预测、评估和管理水资源。

3、制定水资源管理策略：根据水资源分析和管理模型的结果，制定合理的水资源管理策略，包括水资源监控、水资源评价和管理措施。 4、实施水资源管理措施：根据制定的水资源管理策略，实施相应的管理措施，包括水资源节约措施、水资源保护措施、水资源增加措施等。二、智能决策支持技术在水资源管理中的应用随着大数据和人工智能技术的快速发展，智能决策支持技术在水资源管理中得到了广泛应用。智能决策支持技术可以从数据管理、模型分析和管理决策等多个方面提供有效的支持，进一步提高水资源系统的智能化水平和效率。 1、数据管理：智能决策支持技术可以快速获取和处理海量的水资源数据，包括各类水文气象数据、水量质量数据以及污染物监测等信息，并利用数据挖掘等技术从中提取有用信息，为水资源管理决策提供数据支持。 2、模型分析：智能决策支持技术可以用来辅助水资源模型分析，建立全面的水资源评估模型，通过模型分析对水资源变化趋势进行预测和评估，提供科学决策依据。

决策支持系统名词解释大全

高度结构化决策：如果决策的目标简单，可选行动方案少，界定并且明确决策带来的影响，则此类决策为高度结构化决策。简答决策支持系统的设计思想：是努力实现一个具有巨大发展活力的、适应性强的开发系统，其设计方法则强调充分发挥人的经验、判断力、创造力，强调其未来的发展，努力使决策更加正确。数据仓库：将大量用于事物处理的传统数据库数据进行清理、抽取和转换，并按决策主题的需要进行重新组织。确定型决策：是指只存在一种完全确定的自然状态的决策。风险型决策：也称随机决策，是决策者根据几种不同的自然状态可能发生的概率所进行的决策。不确定型决策：对这类事件的决策只能在不肯定情况作出，即在知道可能出现的各种自然状态，但又无法确定各种自然状态发生概率的情况下作出，这类决策问题就是不确定型决策。目标准则体系：在多目标决策问题中，其目标或者经过逐层分解，或者依据决策主体要求和实际情况需要，形成多层次结构的子目标系统，使得在最低一层子目标可以用单一准则进行评价，称之为目标准则体系。多阶段决策过程：把一个问题看作是一个前后关联的具有链状结构的多阶段过程就称为多阶段决策过程。定性方法：是指决策者在占有一定的事实资料、实践经验、理论知识的基础上，利用其直观判断能力和逻辑推理能力对决策问题进行定性分析的方法。定量方法：是指决策者在占有历史数据和统计资料的基础上，运用数学和其他分析技术建立起可以表现数理关系的数学模型，并利用它进行决策的方法。信息管理科学：是以信息为主要研究对象，以信息处理的规律和应用方法为主要研究内容，以计算机等技术为主要研究工具，以模拟和扩展人类的信息处理和知识处理功能为主要目标的综合性学科。简答信息处理技术：是指信息本质与信息收集，信息组织与数据仓库，信息分析与数据挖掘。联机分析处理：是决策者和高层管理人员对数据仓库的多维信息分析处理。数据挖掘：是从大量数据中提取或挖掘深层信息或知识的过程。解决问题的灵活性：是指提供给最终用户的灵活性，称为解决问题的灵活性。修改配置的灵活性：是指在使用F1还不能生效的情况下，DSS所提供的修正某个特定的DSS 的能力，称为修改配置的灵活性。适配的灵活性：是指当完全不同的特定DSS的要求产生时，系统能够通过对DSS的基本成分的变更，使得新的专用DSS的产生。称为适配的灵活性。包容的灵活性：如果DSS的基础技术的某些基本性质发生了变化，它们必然影响到在其之上的系统的能力，称包容的灵活性。适应性设计方法：DSS的开发过程不应当像开发MIS那样严格地划分成若干阶段，而应当是一个前后各阶段紧密联系的、反复的实施过程。他们所提倡的DSS开发方法叫适应性设计方法，又称反复设计法。四要素法：表达方式、系统操作、记忆输助、控制机构，这个系统分析观点又被简称为四要素法或ROMC方法。 DSS工具：是指用于开发DSS最基础的技术，既可用于DSS生成器的开发，也可用于专用DSS的开发，它包括开发专用DSS或DSS生成器的基本硬件和软件单元。外壳类：即提供决策支持系统的一个框架。当开发一个具体的DSS时，开发者只需根据使用说明填写“具体内容”（包括数据、模型与方法等），即可形成一个可运行的决策支持系统。专用DSS：是完成专门决策任务的计算机软件和硬件系统。

决策管理制度体系

决策管理制度体系决策管理制度体系是一个完整的决策过程，它由一系列相互关联和相互作用的制度和机制构成，致力于保证组织的决策能够科学、高效、公正地进行，并确保决策能够有序地落实和执行。一个健全的决策管理制度体系对组织发展具有重要的指导和推动作用。以下将从决策制度、信息管理、权力结构和沟通机制四个方面进行具体阐述。首先，决策制度是决策管理制度体系的核心，它包括组织内部的各级决策机构、决策程序和决策规定等。一个完善的决策制度应该具备权责明确、程序合理、程序透明、公正公平等特点。决策机构的设置要满足决策的特定需求，确保高层决策能够统筹全局，中层决策能够协调各部门，基层决策能够独立处理日常事务。决策程序应该依据科学、合理的方法进行，充分考虑利益相关方的意见和建议，并通过讨论、评估、决策实施等环节保证决策的质量和可行性。此外，决策规定是决策制度的基石，它规定了决策所需的基本要求、流程和操作方法，为组织内部的决策提供了明确的依据和指导。其次，信息管理是决策管理制度体系的重要保障，它包括信息采集、传递、处理和分析等环节。一个良好的信息管理体系应该具备快速、准确、全面和可靠的特点，确保决策者能够获得高质量的信息支持。信息采集要广泛而深入，包括内部信息和外部信息，通过多种方式获取，如调研、访谈、数据分析等。信息传递要及时和准确，有效利用信息技术手段提高信息传递效率，确保信息能够快速到达决策者手中。信息处理要科学和严谨，运用适当的方法和工具对信息进行整理和分析，提炼出有价值的决策依据。信息分析可以通过对历史数据的回顾和对未来趋势的预测，帮助决策者做出科学合理的决策。

基于企业资源管理的决策支持系统

基于企业资源管理的决策支持系统企业资源管理（ERP）系统是现代企业必不可少的一项管理工具，通过集成各个部门的信息和数据，ERP可以提高企业的运营效率和准确性。近年来，随着数据的爆炸式增长和企业决策的复杂化，基于ERP的决策支持系统（DSS）变得越来越重要。一、ERP系统的发展历程 ERP系统最初出现于20世纪60年代，当时主要用于管理物流和库存，但是ERP真正迅速发展起来要追溯到20世纪80年代。当时美国信息技术公司SAP （Systems, Applications, and Products in Data Processing）推出了一款名为R/2的ERP软件，并且迅速赢得了欧洲和全球的市场。此后，多家企业相继推出了自己的ERP软件，包括Oracle、PeopleSoft等。随着ERP系统的普及，许多企业也发现了ERP和其他信息系统之间的巨大差别。ERP系统是一个集成性质的系统，它的核心功能并不在于完成某一项具体任务，而在于整合各种管理工具，打造一个更为高效和完整的管理体系。二、基于ERP系统的DSS 随着各个部门的数据和信息被集成到同一平台上，ERP系统的价值逐渐转化为一种更加全面的决策支持系统（DSS）。基于ERP系统的DSS可以包含各种类型的系统和流程，包括商业智能系统、数据分析工具、预测模型、业务流程管理工具等等。基于ERP系统构建DSS的优点在于，它可以为企业提供一个全面的视图，让企业管理者可以更好地协调各个部门的工作和决策。此外，基于ERP系统的DSS 可以进行实时监测和预测，及时提醒企业管理者做出决策。三、基于ERP系统的DSS在实际应用中的应用

财务管理论文：面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建

财务管理论文：面向大数据的企业智能财务决策支持系统的构建摘要：近年来随着我国互联网和计算机技术的快速发展, 全新的信息环境已经逐步形成, 特别是大数据技术的发展已经成熟, 对企业的财务管理, 特别是财务决策支持产生了较大影响, 财务决策支持的智能化需求增加, 因此研究面向大数据的企业智能财务决策支持具有实践指导意义。本文在分析面向大数据的企业智能财务决策支持系统的主要优点的基础上, 提出企业依托大数据构建智能财务决策支持系统的具体策略, 旨在为企业提升其财务决策支持效率, 改善财务管理水平, 对实现财务管理创新有所帮助。关键词：企业; 大数据; 智能财务决策支持; 构建; 一、引言随着互联网和计算机技术的快速发展，以大数据、云计算、区块链、物联网和人工智能等为代表的新技术对现有的财务信息模式将会产生较为深远的影响，财务将在预测和自动化方面获得技术赋能，智能财务由此产生。在此背景下，本文试图结合大数据技术，从财务决策的视角探讨企业如何在内部构建智能化的财务决策支持系统，并提出相应的保障措施，从而为企业尽快适应当前全新的信息环境，提升财务决策支持的效率提供有益参考。二、大数据与智能财务决策支持概述根据美国国家科学基金会的定义，大数据主要是一种利用网络信息技术在获取、存储、分析、管理方面规模大大超出传统数据库软件工具能力范围的数据集合，它一般具有实时性强、数据量十分庞大、共享性强等三个特点。

智能财务决策支持主要是指以财务管理相关理论及方法、计算机科学技术为依托，利用信息化的手段综合分析相关企业的外部和内部环境影响因素，保障财务分析的数据和结果具备准确性、客观性和及时性，并把这些财务信息资源深入有效的应用于企业的运营决策中，从而为企业管理层做出正确、科学的决策提供及时全面的财务信息支持。三、面向大数据的企业智能财务决策支持系统的主要优点分析在实务中，企业基于大数据技术在内部构建智能财务决策支持系统的积极意义主要体现在三个方面：一是可以大幅提升企业的财务管控能力，促使企业的战略落地，即智能财务决策支持系统能够利用大数据技术实现对会计数据的分析和信息挖掘，及时发现企业在财务决策过程中出现的问题并加以应对，从而合理防范财务决策风险，促进企业战略目标的落地。二是能够为企业的投资、筹资决策提供更为科学、高效的数据支持。在面向大数据的智能财务决策支持系统环境中，企业可以更快速、高效的实现财务数据的收集和分析，并在系统内利用决策分析子模块为投资、筹资等财务决策提供全面、科学的数据支持，从而提高企业财务决策的效率。三是更利于提升企业的财务管理集中化程度，合理提升财务管理质量。在面向大数

基于大数据技术的应急管理决策支持系统研究

基于大数据技术的应急管理决策支持系统研究随着社会的不断发展，灾害和事故的发生频率也在逐渐增加，对应急管理工作也提出了更加严格和高效的要求。在决策制定方面，大数据技术的应用成为了应急管理领域的重要技术手段之一。本文将探讨基于大数据技术的应急管理决策支持系统的研究和应用。 1、大数据在应急管理中的应用大数据是指传统数据处理方式无法胜任的规模和复杂性的数据，数据体量巨大、速度快、种类多、价值高。在应急管理中，大数据技术可以汇集各种信息，包括交通、气象、人员、地理等方面的信息，利用机器学习等技术进行数据挖掘和分析，在时效性、实时性、准确性和科学性等方面得到了很好的体现。 2、应急管理决策支持系统的概念应急管理决策支持系统是指利用现代信息技术和管理科学方法，在应急管理中为决策者提供科学、合理、准确、高效的信息支持和决策分析等服务的系统。该系统可以快速地收集并分析各种信息，为应急管理决策提供更加全面、科学、准确的信息支持和分析，使决策者更加理智、有效的决策。 3、应急管理决策支持系统的设计 (1) 数据采集：数据源的采集可以利用网络爬虫进行自动化采集，也可以依托现有的数据中心、行业协会等机构来获取数据，数据的获取应树立“数据质量至上”的准则，保证数据内容的准确性和实时性。

(2) 数据挖掘：基于已有的大数据技术，可以利用机器学习、数据挖掘等技术对采集到的数据进行处理和分析，挖掘数据的隐含规律，得出数据的结论和指导决策的建议。 (3) 决策分析：系统根据数据挖掘的结果，提供数据可视化地展示，同时建立决策分析模型，提供决策分析的可行性，同时为决策制定提供科学依据。 4、大数据技术在应急管理中的应用场景 (1) 突发灾害的预防和应急处理：通过分析气象数据、地质数据等等，建立灾害预警系统，并通过解析灾害数据，优化预测模型，加强管理和应急措施的预防和处理，改善突发事件的应对能力。 (2) 人员、车辆、物资调度：基于大数据技术，建立系统的车辆调度、物资调度和人员调度等一系列制度，及时准确采集信息，得出科学的决策，可以显著减小调度劳动力的需求和提高调度效率，避免重复调度和效率低下现象。 (3) 应急管理的动态优化：针对应急预案的局限性，在应急过程中可以不断地进行数据的收集、数据挖掘和分析，通过基于实时数据的分析，及时地修正和完善应急预案，提高应急响应的效率，避免应急响应的快慢程度不同而导致麻烦或错误的情况。 5、结尾基于大数据技术的应急管理决策支持系统是一项非常重要的技术工作。通过系统有效地应用，可以在新形势下为决策提供更加全面、快速、科学的支持，优化应急管理体系，提升企业和地方政府的应对灾难的能力。但也应该注意隐私问题和数据的保护，同时在应用过程中加强数据的准确性和实时性，提高应急的决策效率和实践效果。

第2章信息系统应用体系与对管理决策的支持

第二章信息系统应用体系与对管理决策的支持第一节决策概述一、决策的含义简单地说，决策就是针对问题和目标，分析问题和解决问题的一个管理过程。决策的含义实际上包含了以下内容：（1）决策需要有问题和目标。目标有时是一个，有时是由相互关联的几个目标形成的一个组。不管是一个目标或一组目标，目标都必须明确，且尽可能量化。所需解决的问题也必须明确，并用简洁的语言加以描述。（2）决策需要有可行方案。决策必须在两个或两个以上的可行方案中进行选择。这些方案是平行的，都能解决设想的问题或预定的目标，并且可以加以定量或定性分析。（3）决策是一个方案的取舍过程。决策面临着若干个可行方案，每个方案都具有独特的优点，也隐含着缺陷，有的方案还带有很大的风险。决策的过程就是对每个可行的方案进行分析、判断、评价，从中选出较优的方案加以实施。（4）决策必须有效。决策的有效性包含两层意思：首先是决策结果必须有效，这就要求有合理的决策评判准则。其次是决策过程的有效性，这涉及到决策的成本和经济性。二、决策过程决策过程实际上是一个提出问题、分析问题、解决问题的过程。广义上说，每个决策都需要经过四个阶段：情报阶段、设计阶段、选择阶段和执行阶段。（1）情报阶段：包括找出、识别和确切地表述需要作出决策的问题或情况，即确定决策目标，也就是决定要对什么做决策。（2）设计阶段：我们要寻找实现目标的各种途径，也就是要开发实现目标的替代方案。此阶段可将大量的研究结果吸纳到可获得的替代方案中去。（3）选择阶段：我们要对在设计阶段开发的各种替代方案进行评估，从中选择一项。（4）执行阶段：就是将已选择的方案付诸实施的过程。三、决策的类型（1）按制定决策的组织层次分 ①战略决策是指企业适应时刻变化着的外部环境的一种决策，具有全局性、长期性与战略性的特点。对企业而言，战略决策是有关企业生存的重大决策，比如确定或改变企业的经营方向和经营目标、新产品开发、开拓海外市场等。 ②管理决策是指对企业的人力、资金、物资等资源进行合理配置，以及改变组织机构的一种决策。具有局部性、中期性及战术性的特点。像机构重组、人事调整及资金筹措与使用等都属于管理决策的范畴。 ③业务决策是建立在一定的企业运行机制基础上，它是有关日常业务的决策，具有琐碎性、短期性与日常性的特点，如每日产量、每日销量等。（2）按问题的结构化程度分

Agent智能决策支持系统论文

Agent智能决策支持系统论文摘要：功能Agent对黑板数据平面的变化进行监督，对各决策Agent的激活条件和黑板各平面信息进行匹配，将黑板上的信息发给相应的决策Agent。功能Agent利用系统的消息、队列机制发送黑板上的信息，并且负责报告系统的运行情况，对任务的完成情况向用户报告、提供解释、提供查询。 0 引言在当今社会中，绝大多数工作都是在特定的群体环境中由组成群体的各主体分工协作、共同完成的。大多数工作的完成同时伴随着决策过程的发生，决策过程的优劣很大程度上影响工作任务的顺利完成。多Agent技术为建立智能决策支持系统提供了新的途径。Agent 作为人工智能的一部分，是人工智能和对象实体相结合的产物[1]。它是能够独立、自动代替用户执行某一特定任务的程序，Agent所具有的自治、协作、学习、归纳、推理等特性能够支持各阶段的决策制定和问题求解[2，3]，增强传统决策支持系统的功能。多Agent系统是一种松散耦合的Agent网络，具有很好的灵巧性和精干性，Agent 之间通过相互调度、相互合作协同完成大规模的复杂问题求解。本文提出了一种多Agent智能决策支持系统。在该系统中，每个Agent可以利用黑板控制Agent充分交换信息、数据和知识，在任意时候访问黑板，查询发布的内容，然后各自提取所需要的工作信息，

以便完成各自担当的任务，并且通过黑板Agent进行Agent之间地协调，使多个Agent共同协作来求解给定的问题。 1 基于多Agent的智能决策支持系统体系结构在多Agent智能决策支持系统中，每种决策任务或功能可由一个独立的Agent来完成，各种Agent通过一个相应的标准从各自角度出发来分析问题，每个Agent能力、意志和信念的不同，使它们具有问题求解领域的知识以及问题求解的技能的不同。不同Agent从自身角度审视决策问题，独立完成一定子任务，然后通过黑板Agent协同合作来达到一个共同的目标。由于Agent的自治性和实体化，可以随时加入或离开一个问题求解系统，使得决策者可以方便地参与到决策过程中，从而保证系统地灵活性。文中所构建的系统结构为交互层→智能决策层→资源层的三层体系结构如图1所示。其中以智能界面Agent和决策用户组成的交互层；以黑板控制Agent、功能Agent和决策Agent组成的智能决策层；以模型库及模型库管理系统、知识库及知识库管理系统、方法库及方法库管理系统及数据仓库和多库协同器组成的资源层。 2 系统的交互层智能界面Agent是系统体系结构中与决策者联系的部件，能够独立地持续运行。系统可以通过它和决策者通信，通过学习用户的目标、爱好、习惯、经验、行为等，辅助用户更高效地完成任务。它代替传统的人机交互界面，强调Agent的自主性和学习性，可以主动的探测

企业经营决策支持系统构架及模拟系统设计

企业经营决策支持系统构架及模拟系统设计葛钧【1】2008年在《企业经营决策支持系统构架及模拟系统设计》文中研究说明随着国内市场竞争的加剧和中国进入WTO，企业竞争日趋剧烈，企业必须在产品上做出更大的努力，以赢得市场份额，获取高额利润。越来越多的中国企业意识到了科学管理的必要性，标准的管理技术有助于提升企业的竞争力，提高管理技术的一个有效途径就是建立良好企业经营决策支持系统，有效帮忙企业优选决策计划，提高生产效率，节省人力资源，降低生产经营本钱，提高经济效益。并在鼓励的竞争中取得竞争优势。本文从现代企业管理决策的需求出发，介绍企业决策支持系统的发展，详细讨论了企业经营决策支持系统的构架和功能，并通过在国际企业管理挑战赛中实际开发应用的模拟系统，深度分析和阐述了模拟系统的构成原理及模型，并提出优化决策的算法，分析、设计了基于该系统企业管理决策支持系统，并表明了该决策支持系统的决策流程、系统流程。本文力图将DSS技术与生产企业经营决策技术结合起来，利用计算机的优势帮忙人们及时、准确地得到预测结果，从而作出正确的判断，帮忙企业最终取得理想的经济效益。刘浩【2】2008年在《不确定条件下企业战略投资决策模拟》文中研究指明近年来,随着企业面临的市场竞争的不断加剧、经济理论的发展以及经济管理类专业教学模式的不断创新,管理人才的培养方式与伎俩都面临着重大的变革。在计算机技术、信息处理技术高度发展与遍及的根底上,商业模拟系统开始成为一种新的管理人才培养的伎俩。商业模拟是利用计算机编程语言与数据库系统相结合,把经济中的要素以可量化的数学模型的方式,在计算机上为管理人员提供一个仿真的决策环境。同时又能反应管理者决策后的运行结果,辅助决策者对决策进行修正,最终到达对管理知识理论与实际结合的效果。本文首先分别从企业对管理人才的客观要求角度和管理类教学模式的发展两方面分析了建立一套实用性的企业决策模拟系统的必要性。其次详细介绍了模拟、商业模拟、商业竞争模拟的概念特点、发展历史和主要形式以及应用现状。随后引入实物期权理论,分析了其在投资决策尤其是不确定性投资决策中的重要作用,并提出在商业决策模拟系统中考虑应用实物期权理论的可能性。在此根底上,本文比照分析了目前比拟成熟的两种商业模拟竞赛系统软件,国际企业管理挑战赛系统和TechMark商战模拟系统,简单归纳了商业决策模拟类系统目前在研发和应用中存在的问题。继而通过比拟两种系统,总结出构建决策模拟系统所需考虑的关键性要素,并以此为根底,分析了本文所要构建的决策模拟系统波及的参量,变量、以及参量变量模型,同时也设计了此系统的结构与功能模块,最终构建了一个企业在竞争剧烈的市场中与其他对手进行竞争的仿真环境,模拟了企业的决策行为及结果,以期对管理培训及企业的决策分析提供有益的借鉴。李毅【3】2008年在《基于RFID的会议信息效劳与管理系统》文中提出随着社会经济的发展,各类大型政府会议、展览会和商务洽谈会数量越来越多,要求也越来越高,面对日益加重的会议管理工作和社会对会议信息的共享要求,以及如何为参会人员提供更好的效劳?如何将会议的数据加以分析作为决策的依据?这对我们的会议组织者来说是一个不小的难题。本系统是针对国内各种大型政府会议、商业洽谈会、大型展览会而开发设计的综合管理信息效劳系统。该选题的主要工作是提出一整套如何将RFID技术应用于会议效劳管理的建模与计划,使会议效劳更加科学、高效、便捷。论文首先明确了选题背景、系统采用的关键技术现状和发展趋势以及本文所要开展的中心工作。然后对系统的组成和功能进行概括性描述,提出了系统设计原那么,描述了系统的规模和应用范围,并概括了系统选用的平台与技术。紧接着重点阐述了系统采用的关键技术,包括物联网、RFID技术、决策支持系统、B/S架构与C/S架构、.NET/J2EE平台、Oracle数据库的论述。进而提出了系统构架与设计计划,搭建起系统体系结构和功能结构。随之对系统进行详细设计,包括系统功能模块的设计和数据库设计、系统所受约束、系统软硬件运行环境、系统的设置与控制、系统所要到达的性能等内容,并在撰写论文期间实现了局部功能。最后阐述了系统的特点和优势,并根据系统的实际开发情况就进一步研究做了表明。耿文莉【4】2008年在《中国林产工业企业