Luận Văn Thạc Sĩ: Ứng Dụng Hệ Hỗ Trợ Quyết Định Trong Lập Kế Hoạch Nguồn Lực Doanh Nghiệp

Luận văn thạc sĩ VNU UET nghiên cứu ứng dụng hệ hỗ trợ quyết định trong lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp, nâng cao hiệu quả quản lý.

Chuyên ngành

Công Nghệ Thông Tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Văn Thạc Sĩ

2011

92
2
0

Phí lưu trữ

35 Point

Mục lục chi tiết

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH - HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH DỰA VÀO DỮ LIỆU

1.1. Giới thiệu về hệ hỗ trợ quyết định

1.2. Hệ thông tin quản lý

1.3. Hệ hỗ trợ quyết định

1.4. Phân loại các hệ hỗ trợ quyết định

1.5. Hệ hỗ trợ quyết định sử dụng dữ liệu

1.5.1. Tiếp cận Kho dữ liệu và OLAP

1.5.2. Hệ hỗ trợ quyết định dựa vào dữ liệu trên cơ sở kho dữ liệu và OLAP

1.5.3. Tiến trình hỗ trợ quyết định dựa vào dữ liệu cho bài toán cụ thể

1.6. Xây dựng cấu trúc thông tin hỗ trợ việc ra quyết định

1.6.1. Vai trò của cấu trúc thông tin

1.6.2. Các yếu tố ảnh hưởng

1.6.3. Mô hình tổ chức thông tin

1.7. Tiếp cận và phân tích đa chiều trong xử lý phân tích trực tuyến

1.7.1. Tiếp cận đa chiều

1.7.2. Phân tích đa chiều

1.7.3. Kiến trúc khối của OLAP

2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ ERP

2.1. Sự ra đời và phát triển của các giải pháp ERP – xu hướng phát triển ứng dụng quản lý hiện đại

2.2. Tầm quan trọng của việc ứng dụng ERP trong quản lý doanh nghiệp

2.3. Đặc trưng của phần mềm ERP

2.4. Lợi ích của Doanh nghiệp khi sử dụng ERP

2.4.1. Tiếp cận thông tin quản trị đáng tin cậy

2.4.2. Công tác kế toán chính xác hơn

2.4.3. Cải tiến quản lý hàng tồn kho

2.4.4. Tăng hiệu quả sản xuất

2.4.5. Quản lý nhân sự hiệu quả hơn

2.4.6. Các qui trình kinh doanh được xác định rõ ràng hơn

2.5. Đánh giá thực trạng và những vấn đề khó khăn khi triển khai ERP tại Việt Nam

2.5.1. Thực trạng tại Việt Nam

2.5.2. Khó khăn khi triển khai ERP tại các doanh nghiệp trong nước

3. CHƯƠNG 3: MÔ TẢ BÀI TOÁN QUẢN LÝ SẢN XUẤT VÀ GIẢI PHẢP HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU NGUYÊN VẬT LIỆU

3.1. Mô tả chung về phân hệ quản lý sản xuất

3.2. Lập kế hoạch định mức nguyên vật liệu (MRP)

3.2.1. Khái niệm MRP

3.2.2. Mục tiêu của MRP

3.2.3. Các yêu cầu trong ứng dụng MRP

3.2.4. Qui trình tổng quát của hệ thống MRP

3.3. Sử dụng công cụ Analysis Services của Microsoft SQL Server để xây dựng hệ thống trợ giúp quyết định dựa vào dữ liệu

3.3.1. Dịch vụ hỗ trợ quyết định của Microsoft

3.3.2. Giới thiệu về SQL Server Analysis Services của Microsoft

4. CHƯƠNG 4: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM

4.1. Thực trạng công tác lập kế hoạch sản xuất tại Công ty cổ phần Thép Hà Nội

4.2. Ví dụ về một trường hợp bài toán giải quyết

4.3. Lược đồ cơ sở dữ liệu và giao diện chương trình

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về Ứng Dụng Hệ Hỗ Trợ Quyết Định trong Lập Kế Hoạch Nguồn Lực Doanh Nghiệp

Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp. Nó giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn bằng cách cung cấp thông tin và phân tích dữ liệu kịp thời. Việc ứng dụng DSS trong lập kế hoạch nguồn lực không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình kinh doanh mà còn nâng cao hiệu quả sản xuất. Các doanh nghiệp hiện nay đang ngày càng phụ thuộc vào công nghệ thông tin để cải thiện khả năng ra quyết định.

1.1. Khái niệm về Hệ Hỗ Trợ Quyết Định

Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một hệ thống tương tác dựa trên máy tính, giúp người dùng sử dụng dữ liệu và các mô hình để giải quyết các bài toán không cấu trúc. DSS có khả năng phân tích dữ liệu và hỗ trợ lập kế hoạch cho tương lai, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác hơn.

1.2. Vai trò của Hệ Hỗ Trợ Quyết Định trong Doanh Nghiệp

Hệ hỗ trợ quyết định đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện quy trình ra quyết định của doanh nghiệp. Nó giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quan về dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên thông tin chính xác và kịp thời.

II. Vấn Đề và Thách Thức trong Lập Kế Hoạch Nguồn Lực Doanh Nghiệp

Lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp gặp nhiều thách thức, bao gồm việc quản lý khối lượng dữ liệu lớn và phức tạp. Các doanh nghiệp thường phải đối mặt với sự thay đổi liên tục trong nhu cầu thị trường và nguồn cung. Điều này đòi hỏi một hệ thống linh hoạt và hiệu quả để xử lý thông tin và đưa ra quyết định kịp thời.

2.1. Khó Khăn trong Quản Lý Dữ Liệu

Một trong những thách thức lớn nhất trong lập kế hoạch nguồn lực là quản lý dữ liệu. Dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau có thể gây khó khăn trong việc tổng hợp và phân tích. Do đó, cần có các công cụ hỗ trợ để xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả.

2.2. Sự Thay Đổi Nhu Cầu Thị Trường

Nhu cầu thị trường thường xuyên thay đổi, điều này tạo ra áp lực lớn cho các doanh nghiệp trong việc điều chỉnh kế hoạch sản xuất. Hệ thống DSS giúp doanh nghiệp dự đoán và điều chỉnh kế hoạch một cách linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thị trường.

III. Phương Pháp Ứng Dụng Hệ Hỗ Trợ Quyết Định trong Doanh Nghiệp

Để ứng dụng hiệu quả hệ hỗ trợ quyết định trong lập kế hoạch nguồn lực, doanh nghiệp cần xác định rõ các yêu cầu và mục tiêu cụ thể. Việc tích hợp các công nghệ thông tin hiện đại như kho dữ liệu và OLAP sẽ giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định.

3.1. Tích Hợp Kho Dữ Liệu và OLAP

Kho dữ liệu và OLAP là hai thành phần quan trọng trong hệ thống DSS. Kho dữ liệu giúp lưu trữ và tổ chức dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, trong khi OLAP cho phép phân tích và truy xuất dữ liệu một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.2. Sử Dụng Phần Mềm Hỗ Trợ Quyết Định

Các phần mềm hỗ trợ quyết định hiện đại cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho doanh nghiệp, từ việc phân tích dữ liệu đến việc lập báo cáo. Việc lựa chọn phần mềm phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả trong việc ra quyết định.

IV. Ứng Dụng Thực Tiễn của Hệ Hỗ Trợ Quyết Định trong Doanh Nghiệp

Nhiều doanh nghiệp đã áp dụng thành công hệ hỗ trợ quyết định trong lập kế hoạch nguồn lực. Các ví dụ điển hình cho thấy việc sử dụng DSS không chỉ giúp cải thiện quy trình sản xuất mà còn nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường.

4.1. Ví Dụ Thành Công từ Doanh Nghiệp

Công ty Vinamilk là một trong những doanh nghiệp điển hình trong việc ứng dụng hệ hỗ trợ quyết định. Hệ thống DSS đã giúp Vinamilk tối ưu hóa quy trình sản xuất và quản lý nguồn lực, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh.

4.2. Kết Quả Nghiên Cứu và Phân Tích

Nghiên cứu cho thấy rằng việc ứng dụng hệ hỗ trợ quyết định đã giúp các doanh nghiệp giảm thiểu chi phí và tăng cường khả năng đáp ứng nhu cầu thị trường. Các số liệu thống kê cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong hiệu suất làm việc và chất lượng sản phẩm.

V. Kết Luận và Tương Lai của Hệ Hỗ Trợ Quyết Định

Hệ hỗ trợ quyết định sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp. Với sự phát triển của công nghệ thông tin, các hệ thống DSS sẽ ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và kịp thời.

5.1. Xu Hướng Phát Triển Hệ Hỗ Trợ Quyết Định

Trong tương lai, hệ thống DSS sẽ tích hợp nhiều công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo và học máy, giúp nâng cao khả năng phân tích và dự đoán. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa quy trình ra quyết định.

5.2. Tầm Quan Trọng của Đổi Mới Công Nghệ

Đổi mới công nghệ sẽ là yếu tố quyết định trong việc nâng cao hiệu quả của hệ thống DSS. Doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ mới để duy trì tính cạnh tranh và đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

22/07/2025
Luận văn thạc sĩ vnu uet ứng dụng hệ hỗ trợ quyết định trong lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Hệ hỗ trợ quyết định & Hệ hỗ trợ quyết định dựa vào dữ liệu  Chương 2: Tổng quan về ERP  Chương 3: Mô tả bài toán quản lý sản xuất và giải pháp hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu.  Chương 4: Cài đặt và thử nghiệm 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CHƢƠNG 1: HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH - HỆ HỖ TRỢ QUYẾT ĐỊNH DỰA VÀO DỮ LIỆU 1.1 Giới thiệu về hệ hỗ trợ quyết định 1.1 Hệ thông tin quản lý Những năm trước đây, thuật ngữ hệ thống thông tin (Information system) trong doanh nghiệp thường được hiểu theo nghĩa là một hệ xử lý dữ liệu điện tử (Electronic data processing system). Mục đích của hệ là để làm việc với một lượng lớn các giao tác thương mại một cách nhanh chóng, với ít lỗi và ít chi phí trên một máy tính lớn. Nhưng phạm vi phát triển thực sự của hệ thống thông tin là ở các hệ phân bố với năng lực được trải rộng qua nhiều máy tính nhỏ hơn.

Với thực tiễn của nhiều năm xây dựng các hệ thống thông tin, những cơ sở phương pháp luận phát triển hệ thống thông tin không ngừng được hoàn thiện và bổ sung cho phù hợp với sự phát triển của công nghệ và các điều kiện môi trường đã biến đổi. Cùng với sự phát triển của công nghệ hệ thống thông tin đã phát triển theo xu hướng làm tăng cường khả năng giao tiếp của người sử dụng với hệ thống qua giao diện đồ hoạ, đáp ứng những yêu cầu của người sử dụng một cách tức thời thay vì theo lô như trước đây và kết nói nhiều máy tính lại với nhau để giúp cho người sử dụng bớt gò bó hơn trong những phương thức khai thác các máy tính và dữ liệu mà chúng chứa đựng.2 Hệ hỗ trợ quyết định Trong xu hướng làm cho hệ thống thông tin trở nên dễ tương tác hơn, hệ trợ giúp quyết định (Decision Support System - DSS) đã ra đời. Vấn đề trợ giúp quyết định trở nên cần thiết vì các công việc trong doanh nghiệp đang trên xu thế hướng theo kết quả xử lý thông tin. Người ta cần phải thu thập, tổng hợp và phân tích dữ liệu đang trên đà bùng nổ theo một cách thức hiệu quả nào đó thì mới có thể ra được những quyết định nhanh chóng và phù hợp.

Điều này dẫn đến việc phát triển những hệ tinh thông biết cách làm thế nào để trích rút và phân tích dữ liệu cho người sử dụng. 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Có nhiều khái niệm về DSS (Decision Support Systems) như lần đầu tiên Scott-Morton đưa ra vào đầu năm 1970. DSS được định nghĩa là : “ Các hệ thống tương tác dựa trên máy tính, giúp người làm quyết định sử dụng dữ liệu và các mô hình để giải quyết những bài toán không cấu trúc” [18]. Ngoài ra Moore và Chang đưa ra định nghĩa DSS vào năm 1980.

Ông chỉ ra rằng khái niệm “có cấu trúc” (structured), “nửa cấu trúc” (semistructured), “không cấu trúc” (unstructured) không đủ ý nghĩa trong trường hợp tổng quát. Một bài toán có thể được mô tả như là có cấu trúc, nửa cấu trúc hoặc không cấu trúc chỉ liên quan đến người ra quyết định, do vậy họ định nghĩa DSS là:  Hệ thống có khả năng mở rộng.  Có khả năng trợ giúp phân tích dữ liệu và mô hình hóa quyết định.  Hướng tới lập kế hoạch cho tương lai.

 Được sử dụng cho những hoàn cảnh và thời gian bất thường. Bonczek [18] định nghĩa DSS như một hệ thống dựa trên máy tính bao gồm ba thành phần tương tác là: Một hệ ngôn ngữ, là cơ chế cho phép giao tiếp giữa người sử dụng và các thành phần khác của DSS. Một hệ tri thức, chứa các tri thức về lĩnh vực được DSS xử lý gồm cả dữ liệu và các loại thủ tục. Một hệ thống xử lý các bài toán liên kết giữa hai thành phần trên, bao gồm một số khả năng xử lý các bài toán tổng quát mà quá trình ra quyết định cần đến.

Năm 1980 Keen áp dụng DSS “ cho những tình huống mà hệ thống cuối cùng có thể được phát triển qua quá trình thích nghi của học và phát triển từng bước”.Do vậy Keen định nghĩa DSS như là một sản phẩm của quá trình phát triển trong đó người dùng DSS, người tạo ra DSS và chính bản thân DSS có khả năng ảnh hưởng, tác động đến sự phát triển của hệ thống và các thành phần khác. Hệ thống thích nghi là kết quả của sự tiến hóa hệ thống và các mẫu thu được khi sử dụng nó. 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hệ hỗ trợ quyết định ban đầu rất thô sơ, được phát triển từ các phần mềm bảng tính. Hệ hỗ trợ quyết định tinh thông hơn thì sử dụng các mô hình tối ưu của việc nghiên cứu các hoạt động nghiệp vụ và khoa học quản lý (OR/MS), sử dụng các kỹ thuật như qui hoạch tuyến tính.

Phân tích “”What if” đã trở nên đặc biệt phù hợp với các mô hình OR. Sử dụng cách tương tác front-ends, những người làm quyết định có thể khám phá ra các khả năng và những gợi ý tốt hơn là những phán đoán cảm tính trong việc ra quyết định. Hệ hỗ trợ quyết định càng trở nên tinh thông hơn khi sử dụng các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo. Những hệ thống này có thể được xem như những hệ thống dựa trên tri thức (Knowledege-based Systems).

Với mục đích là làm như thế nào đó để có thể giúp người sử dụng thực hiện các phân tích nhằm đề xuất được các quyết định cần thiết, chúng ta có thể quan niệm rằng bất cứ loại hệ thống nào tuân thủ một mô hình tổ chức và xử lý riêng biệt của nó mà có thể trợ giúp việc ra quyết định đều được xem là một hệ trợ giúp quyết định. Hiện nay chúng ta có đủ cơ hội để có thể xây dựng được những hệ hỗ trợ quyết định hữu hiệu với công sức và chi phí tối thiểu, nếu chúng ta sử dụng được một giải pháp kỹ thuật cụ thể một cách hợp lý. Các loại hệ hỗ trợ quyết định truyền thống như sử dụng bảng tính, tối ưu toán học, phân tích số hay mô hình mô phỏng sẽ tiếp tục phát huy tác dụng trong việc giải quyết nhiều vần đề. Tuy nhiên những người làm công việc sử dụng tri thức trong doanh nghiệp ngày càng yêu cầu hệ thống phải biết nhiều hơn, phải làm được nhiều hơn trong việc truy xuất, tổng hợp và phân tích thông tin.

Họ sẽ càng lúc càng phụ thuộc nhiều hơn vào hệ thống để có thể ra các quyết định nhanh chóng hơn, với độ tin cậy cao hơn. Đây là xu hướng phát triển của hệ thống thông tin nói chung và hệ hỗ trợ quyết định nói riêng 1. Phân loại các hệ hỗ trợ quyết định Hình 2.1 chỉ ra việc phân loại tổng quát của các hệ thông tin quản lý theo xu hướng đã trình bày ở trên 9 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Phân loại các Hệ thông tin quản lý - Hệ xử lý tác vụ: mục đích chính của các Hệ xử lý tác vụ là giữ cho việc ghi nhận các giao tác được chính xác.

Hệ thống này được xây dựng chỉ có thể làm ra những quyết định đơn giản trong việc xác định dữ liệu được ghi nhận là có hợp lệ hay không. Hệ xử lý tác vụ làm công việc hợp lệ hoá trước khi ghi nhận giao tác để CSDL được sạch hơn. - Hệ hỗ trợ quyết định: bao gồm những hệ thống được thiết kế để trợ giúp các nhà quản lý ra quyết định. Khác với Hệ xử lý tác vụ phục vụ cho các hoạt động hàng ngày, một Hệ hỗ trợ quyết định phục vụ cho những mục tiêu dài hạn hơn và có thể cần đến một vài ý kiến, phán đoán đóng góp từ các chuyên gia.

Nhu cầu cần thiết thêm các phán đoán của con người sẽ nhiều hơn nếu bài toán đặt ra không có cấu trúc chặt chẽ, khiến cho hệ thống khó có thể nắm bắt được tất cả những sắc thái của tình huống tạo ra quyết định. Hiện nay hệ hỗ trợ quyết định có thể được chia thành hai hướng cơ bản. Hướng đầu tiên dựa vào mô hình theo xu hướng của các Hệ trợ giúp quyết định cũ. Giá trị của hệ thống này là ở chất lượng của mô hình của nó.

Khả năng phân tích của nó được dựa trên một lý thuyết hay trên một mô hình mạnh, cùng với một giao diện tốt để làm cho mô hình dễ sử dụng. Loại Hệ hỗ trợ quyết định thứ hai là loại Hệ hỗ trợ quyết định dựa vào dữ liệu. Giá trị của hệ thống này là ở khả năng tổ chức một lượng lớn dữ liệu và khả năng tổng hợp, phân tích dữ liệu của nó. Với sự phát triển cao của các kỹ thuật mạng và 10 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com CSDL, Hệ hỗ trợ quyết định hướng theo dữ liệu là một thành tựu lớn.

Đây là một bước ngoặt thú vị từ tiếp cận truyền thống sang tiếp cận mới, trong đó cấu trúc và dữ liệu tách nhau ra và được tổ chức động trong kho dữ liệu, phản ánh bước tiến quan trọng về CSDL tương tác của các Hệ hỗ trợ quyết định. Với tiếp cận mới này, dữ liệu đóng vai trò cung ứng và là động lực cho một Hệ hỗ trợ quyết định đưa ra những thông tin cần thiết khác. Tuy nhiên dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn rất đa dạng và người sử dụng sẽ khó khăn với khối lượng dữ liệu phức tạp. Vì vậy yêu cầu lớn nhất đặt ra với Hệ hỗ trợ quyết định loại này là khả năng xử lý, phân tích để phát hiện được những thông tin bổ ích từ các kho dữ liệu đó.

Hệ hỗ trợ quyết định sử dụng dữ liệu 1.1 Tiếp cận Kho dữ liệu và OLAP Hoạt động xử lý thông tin có thể được phân thành hai loại: phân tích tác vụ (Operations Analysis) và phân tích hướng quyết định (Decision Oriented Analysis). Kho dữ liệu (Data Warehouse) và OLAP (Online Analytical Processing) có thể được xem như là các thành phần của hoạt động xử lý thông tin hướng quyết định dựa trên phân tích (Analysis Based Decision Oriented Information Processing) [16]. Trong đó, kho dữ liệu đóng vai trò cung cấp dữ liệu và OLAP đóng vai trò phân tích, khai thác các dữ liệu này. Nói một cách khác, để có thể hỗ trợ quyết định dựa vào dữ liệu cần xây dựng hai thành phần quan trọng là kho dữ liệu và OLAP.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ