ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดบ้านพักทหาร

กรณีศึกษา : ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดบ้านพักทหาร
กระทรวงกลาโหมสหรัฐอเมริกา มักทำการเซ็นสัญญาระยะยาวในการเช่าซื้อหรือสร้างอาคารบ้านพักในบริเวณที่ใกล้ๆ กับฐานทัพต่างๆ ซึ่งการตัดสินใจว่าจะสร้างบ้านพักที่ไหน สร้างเมื่อใด อย่างไร มีรูปแบบใด เป็นเรื่องที่ซับซ้อนมาก และจะต้องทำการวิเคราะห์ตลาดอาคารบ้านพักเป็นส่วนๆ ด้วย โดยการวิเคราะห์นี้เรียกว่า Segmented Housing Market Analysis หรือ SHMA ที่จะต้องใช้ค่าใช้จ่ายในการจัดทำถึงห้าหมื่นเหรียญ และมีวัตถุเดียวคือ ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ การวิเคราะห์โดย SHMA จะต้องตรงตามงบประมาณที่มีอยู่และจะต้องสอดคล้องกับข้อกำหนดขององค์การที่ทำหน้าที่ตรวจสอบที่มีอยู่หลายแห่งด้วยกัน นอกจากนั้นการวิเคราะห์ยังต้องพิจารณาสภาพเศรษฐกิจรอบๆของฐานทัพและตลาดอาคารบ้านพักที่มีอยู่ในขณะนั้นด้วย เช่น จะต้องพิจารณาว่ามีบ้านพักให้กองทัพเช่าได้เพียงใด ปัญหานี้จะมีความซับซ้อนมากขึ้นเพราะในกองทัพมียศอยู่ถึง 20 ขั้น นายทหารยิ่งมียศสูงมากขึ้นเท่าใดก็จำเป็นที่จะต้องมีอาคารบ้านพักที่ดีมากขึ้นเท่านั้น อาคารบ้านพักมีอยู่หกขนาดคือจากขนาดห้องเดียว ไปจนถึงขนาดบ้านพักที่มีห้าห้องนอนขนาดของครอบครัวก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ต้องนำมาพิจารณา การวิเคราะห์ SHMA นั้นใช้แบบจำลองเชิงปริมาณหลายรูปแบบ รวมทั้งแบบจำลองทางเศรษฐกิจมิติด้วย ดังนั้นการวิเคราะห์คำนวณสำหรับฐานทัพ 200 แห่ง ต้องใช้เวลานานและยังเกิดความผิดพลาดได้ง่ายโดยเฉพาะหากทำการคำนวณด้วยมือ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจจึงได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยสมารถโต้ตอบกับโมเดลระบบวางแผนทางการเงิน (Financial Planning System (IFPS) Modeling Language) แผนผังของระบบ DSS แสดงในรูป 7.12 โดยส่วนประกอบของระบบที่อยู่ทางด้านซ้ายของรูป จะมีสองส่วนที่สำคัญคือ ฐานข้อมูล (Database) และฐานแบบจำลอง( Model Base)
1) ฐานข้อมูล (Database) ประกอบด้วย
§ Off-post Data : ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะสภาพเศรษฐกิจรอบๆ ของฐานทัพ
§ On-post Data : ข้อมูลเกี่ยวกับการหาบ้านพักของนายทหารโดยแหล่งข้อมูลภายในกระทรวงกลาโหมและรายงานต่างๆ สำหรับแหล่งข้อมูลภายนอกมาจากรายงานสถิติ หอการค้า หรือจากฐานข้อมูลออนไลน์ (Online Database)เป็นต้น
2) ฐานแบบจำลอง( Model Base) มีอยู่ 2 ส่วน คือ
§ Regional Economic Model (RECOM) for the Area : เป็นโมเดลที่มีตัวแปรและข้อจำกัดต่างๆเกี่ยวข้องจำนวนมาก เช่น ราคาบ้าน ดัชนีผู้บริโภค รายได้ต่อคน และเงินช่วยเหลือหรือเงินสวัสดิการของทหาร ฯลฯ
§ Modified Segmented Housing Market Analysis (MSHMA) : เป็นโมเดลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรหลายตัวแปรและข้อมูลที่ใช้มาจาก On-post และ Off-post Data เช่น ส่วนแบ่งตลาดบ้านพัก จำนวนบ้านพักใกล้ฐานทัพที่มีให้กองทัพเช่า ภาษีที่ต้องจ่าย รายได้ต่อครัวเรือน รวมถึงประชากรทั้งหมด ฯลฯ
คำถาม
(1) การตัดสินใจซื้อหรือสร้างบ้านของบุคคลโดยทั่วไปสามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ท่านคิดว่าการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดบ้านพักทหารว่าจะสร้างบ้านพักที่ไหน เมื่อไร และมีรูปแบบอย่างไร มีความจำเป็นต้องอาศัยระบบสนับสนุนการตัดสินใจหรือไม่ เพราะเหตุใดตอบ 1. จำเป็นต้องอาศัยระบบ DSS มาช่วยในการตัดสินใจด้วย เพราะว่า การที่จะสร้างบ้านพักทหาร เป็นการซับซ้อนมากหรืออาจเกิดความผิดพลาดก็ได้ ถ้าไม่มีระบบช่วยในการตัดสินใจ แต่การที่ใช้ระบบช่วยในการตัดสินใจนั้นสร้างทางเลือกได้หลายๆ ทางเลือก และถ้าตัดสินใจไปแล้วเกิดการผิดพลาดหรือไม่บรรลุตามเป้าหมายก็ยังสามารถมาทำการตัดสินใจได้โดยขั้นตอนการตัดสินใจอีกจนกว่าจะสำเร็จ 2. ใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจแบบจำลองของระบบ GDSS ซึ่งเป็นระบบที่สามารถสร้างทางเลือกในการตัดสินใจโดยที่ สร้างแบบจำลองบ้านพักทหารตามที่ต้องการ แล้วนำมาทำการวิเคราะห์หรือประชุมหาข้อสรุป ทำการตัดสินใจ(2) องค์ประกอบหลักของระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับบ้านพักทหารมีอะไรบ้างตอบ ฐานข้อมูล Databasc ประกอบด้วยข้อมูลที่สำคัญ 2 ส่วน- Off-Post Data ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะสภาพเศรษฐกิจรอบๆ- On-post Data แหล่งข้อมูลภายในและภายนอกของบ้านพักทหารและฐานทัพ2.2 ฐานแบบจำลอง Model Basc ประกอบด้วยข้อมูลที่สำคัญ 2 ส่วน- Regional Economic Model For the Area เป็นโมเดลที่มีตัวแปรและข้อจำกัดต่างๆเกี่ยวข้องจำนวนมาก เช่น ราคาบ้าน ดัชนีผู้บริโภค รายได้ต่อคน และเงินช่วยเหลือหรือเงินสวัสดิการของทหาร
- Mocificd Schment Housing Market Analysis เป็นโมเดลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรหลายตัวแปรและข้อมูลที่ใช้มาจาก On-post และ Off-post Data เช่น ส่วนแบ่งตลาดบ้านพัก จำนวนบ้านพักใกล้ฐานทัพที่มีให้กองทัพเช่า ภาษีที่ต้องจ่าย รายได้ต่อครัวเรือน รวมถึงประชากรทั้งหมด