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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:賴榮欽
論文名稱:預測利潤之決策支援系統的應用研究-以汽車零件業個案公司為例
指導教授:吳植森
學位類別:碩士
校院名稱:國立成功大學
系所名稱:管理學院碩士在職專班
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2002
畢業學年度:90
語文別:中文
論文頁數:63
中文關鍵詞:時間數列資料庫管理系統資料採礦決策支援系統
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隨著經營環境的全球化,競爭日益激烈,利潤的來源除了提供客戶適質、適量、適時的產品外,成本亦扮演取得訂單的重要角色,企業必須做出迅速且適當的決策,以提昇企業的競爭力。目前企業高階主管在制訂決策所需資訊的取得,往往須透過助理或幕僚人員的事後整理,而使資訊在時效性上有所延誤,且未能充份掌握將來趨勢的預測而大失商機。為解決高階主管資訊取得的困境,透過資訊系統的協助確有其必須性,目前針對預測利潤之決策支援系統在模擬應用的相關研究,卻頗為缺乏,因此本研究藉由相關文獻探討與企業實務探討後,歸納整理出預測利潤之決策支援系統架構,並在個案公司實作驗證。預測利潤決策支援系統架構包含管理資訊系統、資料採礦分析工具、預測成本及決策支援模擬模式、時間數列分析等四個模組。依此架構整合企業內部資訊系統與外部經濟資訊所建構之決策支援系統,可提供高階主管在進行利潤規劃時,除了經驗外,再加上考量成本、市場隨時間變化之因素,以改善決策品質。
目 錄
摘要 ...................  Ⅰ
誌謝 ...................  Ⅱ
目錄 ...................  Ⅲ
圖目錄 ..................  Ⅵ
第一章 緒論................  1
第一節 研究背景與動機...........  1
第二節 研究目的..............  2
第三節 研究範圍與限制...........  3
第四節 研究架構..............  4
第二章 文獻探討..............  5
第一節 管理資訊系統............  5
2.1.1 管理資訊系統的架構..........  5
2.1.2 物件導向開發工具...........  7
第二節 資料採礦 (Data Mining).......  8
2.2.1 資料採礦的步驟............  8
2.2.2 資料採礦的活動............  8
2.2.3 資料採礦研究的架構..........  9
2.2.4 資料採礦與時間數列..........  9
第三節 時間數列(ARIMA) ..........  10
2.3.1 時間數列模式建立的步驟........  10
2.3.2 時間數列模式的說明..........  11
第四節 成本與利潤的探討..........  12
2.4.1 製造業成本流程 ...........  12
2.4.2 成本制度 ..............  13
2.4.3 製造成本規劃與控制 .........  14
2.4.4 成本與數量及利潤分析 ........  15
第五節 決策支援系統 ...........  16
2.5.1 決策支援系統的基本構成單元 .....  16
2.5.2 決策支援系統的詳細架構 .......  17
2.5.3 決策支援系統的模式庫 ........  18
2.5.4 資料模式與資料庫 ..........  18
2.5.5 決策支援系統分析的方法 .. ....  18
2.5.6 決策支援系統的使用介面 .......  18
第三章 模式建構 .............  19
第一節 建構流程 .............  19
第二節 預測利潤決策支援系統之建構 ....  20
3.2.1 成本資料庫的建立...........  21
3.2.2 成本模式庫的建立 ........... 22
3.2.3 預測利潤決策支援系統 ......... 23
第三節 ARIMA 預測模式的建立........  24
3.3.1 材料成本預測模式的建立........  24
3.3.2 人工成本預測模式的建立 ........ 29
3.3.3 製造費用預測模式的建立 ........ 31
第四節 本章結論..............  33
第四章 系統的建構與實例探討........  34
第一節 系統開發..............  34
4.1.1 硬體架構...............  35
4.1.2 資料庫 ................ 35
4.1.3 開發工具...............  37
4.1.4 管理資訊系統 ............. 40
第二節 成本資料庫............  41
第三節 預測模式庫.............  43
第四節 實例探討..............  45
第五章 結論與建議.............  57
第一節 結論................  58
第二節 建議................  59
參考文獻..................  60
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