Supply Chain Management (SCM) system is a critical investment that can affect the competitiveness and performance of a company. Selection of a right SCM system is one of the critical issues. This paper presents the characteristic factors of SCM system and a Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) based decision-making model for SCM system evaluation and selection. This study focuses on quantitative factors, applying the fuzzy concept to various evaluative factors. The proposed model can systematically construct the objectives of SCM system selection to achieve the business goals. A empirical example demonstrates the feasibility of the proposed model and the model can help a company to make better decision-making in the SCM system selection problem.
정보기술의 급격한 발전은 경영환경에서 다양한 정보를 산출하여 의사결정자들이 의사결정을 효과적으로 지원할 수 있는 수단을 요구하고 있다. 특히 유비쿼터스 환경의 등장으로 이러한 의사결정형태는 더욱 복잡해지고 다양해 질것으로 기대된다. 이에 본 연구에서는 유비쿼터스 환경에서의 의사결정지원시스템(UDSS:Ubiquitous Decision Support Systems)이 실제 업무에서 의사결정과정과 의사결정의 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하고자 하였다. 이를 위해 모바일 택배 시스템(MDS:Mobile Delivery System)을 UDSS로 간주하고 유비쿼터스 환경의 주요한 두 속성인 유비쿼터스 접속성과 상황인식기능이 의사결정자의 의사결정과정과 성과에 어떠한 영향을 미치는지 실증자료를 이용하여 분석하였다. 분석결과 유비쿼터스 접속성은 의사결정과정에서 대안설계에 유의한 영향을 미치지 못하였으나, 상황인식기능은 의사결정의 모든 과정에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 한편, 의사결정과정 간의 각 단계들은 상호 유의한 인과관계를 나타냈으며, 의사결정과정과 의사결정의 성과는 모두 유의한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 UDSS의 설계 및 구현에 필요한 시사점 및 향후 연구방향을 제시하였다.
The objective of this paper is to show how team study can be advanced with the aid of a current computer technology, that is distributed Artificial Intelligence(DAI). Studying distributed problem solving by using groups of artificial agents, DAI can provide important ideas and techniques for the study of team behaviors like team decision making. To demonstrate the usefulness of DAI models as team research tools, a DAI model called 'Team-Soar' was built and a simulation experiment done with the model was introduced, Here, Team-Soar models a naval command and control team consisting of four members whose mission was to identify the threat level of aircraft. The simulation experiment was performed to examine the relationships of team decision scheme and member incompetence with team performance. Generally, the results of the Team-Soar simulation met expectations and confirmed previous findings in the literature. For example, the results support the existence of main and interaction effects of team decision scheme and member competence on team performance. Certain results of the Team-Soar simulation provide new insights about team decision making, which can be tested against human subjects or empirical data.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제10권4호
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pp.287-295
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2010
Based on the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator and the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted geometric (IIFWG) operator, we investigate the group decision making problems in which all the information provided by the decision-makers is presented as interval-valued in tuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is partially known. Anumerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.
Based on the interval-valued intuitionistic fuzzy hybrid geometric (IIFHG) operator and the interval-valued intuitionistic fuzzy weighted geometric (IIFWG) operator, we investigate the group decision making problems in which all the information provided by the decision-makers is presented as interval-valued intuitionistic fuzzy decision matrices where each of the elements is characterized by interval-valued intuitionistic fuzzy numbers, and the information about attribute weights is partially known. A numerical example is used to illustrate the applicability of the proposed approach.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제11권1호
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pp.117-135
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2004
Since human decision making behavior is likely to follow nonlinear strategy, it is conjectured that the human decision making behavior can be modeled better by nonlinear models than by linear models. All that linear models can do is to approximate rather than model the decision behavior. This study attempts to test this conjecture by analyzing human decision making behavior and combining the results of the analysis with predictive performance of both linear models and nonlinear models. In this way, this study can examine the relationship between the predictive performance of models and the existence of valid nonlinear strategy in decision making behavior. This study finds that the existence of nonlinear strategy in decision making behavior is highly correlated with the validity of the decision (or the human experts). The second finding concerns the significant correlations between the model performance and the existence of valid nonlinear strategy which is detected by Lens Model. The third finding is that as stronger the valid nonlinear strategy becomes, the better nonlinear models predict significantly than linear models. The results of this study bring an important concept, validity of nonlinear strategy, to modeling human experts. The inclusion of the concept indicates that the prior analysis of human judgement may lead to the selection of proper modeling algorithm. In addition, lens Model Analysis is proved to be useful in examining the valid nonlinearity in human decision behavior.
In the plant industry, the share of equipment accounts for 45 ~ 75%, which is very high. It is a traditional plant centered on processes and reactions like petroleum and chemical plants. Renewable energy generation plants such as wind power generation and solar power generation are equipment-centric plants. Equipment-centric plants are very important not only in the EPC phase but also in the operation and management phase. The procurement of equipment for plant operation and management can be divided into make and buy. Make is a method of producing equipment itself, and buy is a method of procuring equipment from the outside. The procurement method of the equipment directly affects the plant operation and management cost. In this study, the decision making of equipment procurement method for plant operation and management is defined as 4 phase. Each phase is selection of procurement decision-making objects, technology strategy perspective, finance perspective, and production perspective. In detail, we defined selection process of procurement decision-making objects and technology strategy perspective process. We will contribute to the enhancement of the competitiveness of the plant operation and management area by carrying out researches on the process and application examples of financial and production perspectives in the future.
This study investigates the effect of group size on group performance, here the quality of group decision, Four effects are proposed and tested in a field experimental setting : (1) the relationship between the group size and the distribution of individual's problem-solving ability ; (2) the change of the group decision quality as group size increases ; (3) the relationship between the group decision quality and the quality of the best/worst member as group size increases ; (4) the relationship between the group decision quality and the average quality of individuals in the group as group size increases. Data showed that contrary to the exiting results, group decision quality was not improved with the group size. Rather, it showed a little tendency that group decision quality was worsened with the group size. Data also showed that consensus-oriented group decision making process produced the compromised output. Thus, group decision quality was not better than the average group members'. The opinion of the best member was not accepted. The implications of the findings are discussed for the development of a Korean GSS.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.1058-1061
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1993
Fuzzy set theory has been extensively researched in various fields of engineering. In nuclear science, a significant influence of fuzzy sets can be noticed. However, applications of fuzzy set theory to nuclear engineering is novel. In this paper, we start with a basic statement of the decision-making process based on fuzzy set theory, and then apply it to nuclear science with some practical applications (a fuzzy decision making in an accidental release to the atmosphere as well as in a problem of land suitability classification). We believe that the use of fuzzy set theory in nuclear science has potential advantages.
경영 환경이 급격하게 변화함에 따라서 전략적 의사결정의 중요성이 커지고 있고, 효과적인 전략적 의사결정 지원 시스템을 개발하기 위해서는 체계적인 전략적 의사결정 프로세스 개발, 효과적인 문제 해결 기법, 편리한 IT 도구가 필요하다. 본 연구에서는 전략적 의사결정 프로세스를 개발하고, 문제해결 기법을 분류하고, 이를 기반으로 기법 추천 시스템을 개발하였다. 이를 기반으로 한 SDSS 프레임웍은 기업의 전략적 의사결정을 지원하기 위한 SDSS 개발에 많은 도움을 줄 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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