Project Management การจัดการโครงการ

ใช้เพื่อจัดการโครงการใหญ่ที่ซับซ้อน ถูกแบ่งเป็น 3 ช่วง ช่วงที่ 1  การวางแผน การวางแผนโครงการควรคำนึงถึง - เป้าหมายหรือวัตถุประสงค์ของโครงการคืออะไร ? - กิจกรรมที่เกี่ยวข้องมีอะไรบ้าง ? - กิจกรรมที่ทำเชื่อมโยงกันอย่างไร ? - เวลาเท่าไหร่ที่ต้องใช้ในแต่ละงาน ? - แต่ละกิจกรรมต้องใช้ทรัพยากรเท่าไหร่ ? ช่วงที่ 2  การจัดตาราง การจัดตารางต้องคำนึงถึง - โครงการที่ทำจะเสร็จเมื่อไหร่ ? - เวลาเริ่มและจบของงานแต่ละงาน ? - อะไรคือ critical activities ? - อะไรคือ noncritical activities ? - noncritical activities สามารถล่าช้าได้ขนาดไหน ? ช่วงที่ 3  การควบคุม ระหว่างดำเนินโครงการควรจัดการโดยพิจารณาจากคำถามเหล่านี้ - โครงการเกิดความล่าช้าหรือไม่ ? …

Sensitivity Analysis

จะเกิดอะไรขึ้นถ้ามีค่าที่เปลี่ยนแปลงมากกว่า1ค่าใน LP Models ซึ่งSensitivity analysis เป็นตัวที่จะบ่งบอกค่าความเหมาะสมของการเปลี่ยนแปลงค่าของข้อมูล การเปลี่ยนแปลงมี2ประเภท 1.OFC จะเป็นการเปลี่ยนแปลงที่มีเอกลักษณ์ดังนี้ - ไม่มีผลกระทบต่อสมการ - กราฟจะมีการสโลฟ - ถ้ามีการสโลฟที่มากพอ จะทำให้เกิดมุมต่างที่เป็นค่าที่เหมาะสม - ระยะของการเปลี่ยนแปลงค่า OFC ที่พอเหมาะ จะมีจุดมุมอยู่ที่จุดเดิม - ถ้าเกิดการเปลี่ยนแปลงเกินระยะ จะเกิดจุดมุมใหม่ - สามารถใช้ Excel ในการคำนวนระยะของOFCได้ 2.RHS จะเป็นการเปลี่ยนแปลงที่มีเอกลักษณ์ดังนี้ - เส้นสโลฟจะไม่มีการเปลี่ยนแปลง - จุดมุมสามารถเปลี่ยนได้ - ค่าที่เหมาะสมสามารถเปลี่ยนได้  

Linear Programming

Linear Programming หรือที่เรียกกันว่า LP คือประเภทของการเขียนโปรแกรมพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่พบได้ทั่วไป LP จะทำการค้นหาค่าสูงสุดหรือต่ำสุด ของ linear objective function subject เพื่อการตั้งค่า linear constraints และจะรับค่าข้อมูลที่ป้อนทั้งหมดและค่าพารามิเตอร์เพื่อนำไปใช้ในการคำนวน ส่วนประกอบของ LP - Decisions variables คือ ตัวแปรทางคณิตศาสตร์ที่แสดงถึงระดับค่าคงที่ - Objective function คือ ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรทางคณิตศาสตร์และค่าคงที่ ในขณะเดียวกัน Decisions variables จะเป็นตัวที่บ่งบอกค่าสูงสุดและต่ำสุด - Constraints คือ การนำส่วนประกอบทั้งสองมาวางรวมกันเพื่อใช้ในการแก้ปัญหา - Parameters คือ ค่าคงที่ในobjective function ซึ่งหลังจากทำการเขียน Constraints ทั้งหมดเสร็จจะเป็นการวาดกราฟเพื่อใช้ในการคำนวน

ประเภทของ Decision Models

Decision Models แบ่งออกเป็น 2 ประเภท ได้แก่  Optimization Models และ Predictive Models Optimization Models เป็นโมเดลที่ค้นหา ค่าสูงสุดของปริมาณ เช่น กำไร  หรือ  ค่าต่ำสุดของปริมาณ เช่น ต้นทุน เวลา อื่นๆ  โดยมีการจำกัดเซ็ตของค่าต่างๆไว้ เช่น ทรัพยากร คนงาน เครื่องจาก เป็นต้น   Predictive Models ในขณะที่ Optimization Models จะค้นหาค่าสูงสุดและต่ำสุดในจำนวนที่จำกัด แต่ Predictive Models จะอธิบายหรือทำนายงานนั้นโดยการป้อนข้อมูลที่มีเงื่อนไขลงไป   เทคนิคนี้จะไม่สามารถหาคำตอบหรือทางเลือกทางต้องการได้ แต่สิ่งที่คาดหวังคือการผลการคำนวนที่อธิบายถึงรูปแบบของระบบ

ข้อดี&ข้อเสียของ DSS

ข้อดีของ DSS 1.เพิ่มประสิทธิภาพการจัดการข้อมูล - ทางเลือกหลายๆทางที่เกิดจากการรวบรวมข้อมูล ซึ่งคอมพิวเตอร์สามารถค้นหาและจัดเก็บ และสามารถนำข้อมูลมาใช้ได้อย่างรวดเร็ว รวมถึงเป็นการยืนยันความปลอดภัยของข้อมูลด้วย 2.การคำนวณที่รวดเร็ว - คอมพิวเตอร์สามารถใช้ในการช่วยตัดสินที่มีความรวดเร็วและยังใช้ต้นทุนต่ำอีกด้วย - สามารถประเมินทางเลือกเป็นพันได้ ภายในไม่กี่วินาที 3.การสนับสนุนด้านคุณภาพ - คอมพิวเตอร์สามารถเพิ่มคุณภาพของการตัดสินใจได้ เมื่อมีข้อมูลมาก ทางเลือกก็มาก ทำให้ช่วยในเรื่องการคำนวณได้เป็นอย่างดี ข้อเสียของDSS 1.คอมพิวเตอร์สามารถรับรู้ข้อมูลได้ตามที่ได้มีการป้อนเข้าไป แต่มนุษย์สามารถรับรู้ได้ในหลายมุมมอง 2.ยากในการแก้ปัญหาบางประเภท 3.สามารถระบุข้อมูลได้เฉพาะที่ตั้งค่าไว้  

Decision Support System คืออะไร

Decision Support System หรือเรียกง่ายๆว่า DSS  คือ ซอฟแวร์ที่ช่วยในการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดการ การรวบรวมข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างตัวแบบที่ซับซ้อน ภายใต้ซอฟต์แวร์เดียวกัน นอกจากนั้น DSSยังเป็นการประสานการทำงานระหว่างบุคลากรกับเทคโนโลยีทางด้าน ซอฟต์แวร์ โดยเป็นการกระทำโต้ตอบกัน เพื่อแก้ปัญหาแบบไม่มีโครงสร้าง และอยู่ภายใต้การควบคุมของผู้ใช้ตั้งแต่เริ่มต้นถึงสิ้นสุดขั้นตอนหรือ อาจกล่าวได้ว่า DSS เป็นระบบที่โต้ตอบกันโดยใช้คอมพิวเตอร์ เพื่อหาคำตอบที่ง่าย สะดวก รวดเร็วจากปัญหาที่ไม่มีโครงสร้างที่แน่นอน ดังนั้นระบบการสนับสนุนการตัดสินใจ จึงประกอบด้วยชุดเครื่องมือ ข้อมูล ตัวแบบ (Model) และทรัพยากรอื่นๆ ที่ผู้ใช้หรือนักวิเคราะห์นำมาใช้ในการประเมินผลและแก้ไขปัญหา ดังนั้นหลักการของDSS จึงเป็นการให้เครื่องมือที่จำเป็นแก่ผู้บริหาร ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีรูปแบบที่ซับซ้อน แต่มีวิธีการปฏิบัติที่ยืดหยุ่น DSS จึงถูกออกแบบเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน การทำงาน ไม่เพียงแต่การตอบสนองในเรื่องความต้องการของข้อมูลเท่านั้น