以決策支援系統之架構論述新廠廠房規劃之工具

前言

因應近年來擴廠需求激增，在取得新建廠基地後，需迅速根據新建廠基地，產生前期規劃之概念設計，以作為初期決策時之設計選項。如何在初期資訊不明確與充足的情況下，產出高效率、低成本、可靠、施工期短…，滿足各方面需求的規劃，將考驗工程師之設計能力。在此前提之下，如何簡化及加速設計流程，將成為重要之課題。

新廠廠區暨廠房規劃流程

在進行簡化及加速設計流程之前，需先針對既有新廠廠區暨廠房規劃流程進行解析。首先，就其目的說起，此流程主要的目的，於新廠規劃初期階段，依專案之特性與需求，快速提供上層管理與決策人員，數個可行之規劃設計選項，針對每個選項需輔以優缺點分析，分析內容包含成本、進度、資源分配及效率等各式可能之影響因素，盡可能找出關鍵點，以利後續決策之正確性。

接下來是簡介設計流程，如圖一所示。設計初期，先針對需求進行收集及澄清，確定最基本的設計目標，如產能規劃量、無塵室需求面積及時程等..；接著進入主要設計階段，此階段需考量各方面之設計限制條件，例如，建築法規之建蔽/容積率、所在基地地震力設計參數、既有現地高程等，運用各領域之專業知識或相關輔佐資訊，完成數個可行之設計選項；進一步分析比較各個設計選項之優缺點後，最後選出最佳之設計。

綜上所述，以此規劃設計之流程特性而言，可視為設計決策的行為，過程中所使用之工具或方法，皆為支援決策之手段，整個流程與方法可將之視為一個系統，為決策支援系統(DSS，Decision Support System)，如 圖一藍框所示。是故以決策支援系統架構的角度來解析，即可以將整個流程中的方法或工具，分別有了合理之對應。

決策支援系統

在探討建廠前期規劃流程之前，需先從大架構之決策支援系統談起，了解各討論主題於系統中所處之定位，清楚分類並依序逐一完成，最後方能將各自獨立的子系統整合而成為完整之系統。

所謂決策支援系統（Decision Support Systems，簡稱DSS），為一種協助做決策的資訊系統，協助人類規劃與解決各種行動方案，通常以交談式的方法來解決半結構性(Semi-structured)或非結構性(Non-structured)的問題，幫助人類做出決策，其強調的是支援而非替代人類進行決策。

DSS的架構以Sprague與Carlson所提出的對話-資料-模式(Dialog-Data-Modeling, DDM)架構最為學術界所接受^[1]，認為DSS有三大組件^[2]：資料庫管理系統(Database Management System， DBMS)、模式庫管理系統(Model-base Managemt System，MBMS)、對話產生與管理系統(Dialog Genernation and Management System，DGMS)。

• DBMS（資料庫管理系統）包含資料庫，為管理資料庫的工具^[3]，DSS的資料庫包含大量內部資料（例如金融指數資料），或者外部資料（例如企業內部會計資料），這些資料需要經過蒐集與萃取，成為有助於決策的資訊形式與資料結構，以供使用者進行管理、分析、更新與檢索^[2]。
• MBMS為整合各種決策模式，分析資料庫內外部的資料，例如利用數學計量模式將複雜的問題加以分析模擬，提供可行之方案，並協助使用者選擇方案。MBMS也包含造模語言，協助使用者自訂模式或建造模式^[3]。MBMS基本的必要條件包括了^[4]：能滿足不同使用者的模式需求、具有能整合模式與資料的能力、提供容易使用的介面、能夠分享模式。
• 由於DSS等等特性，都由DSS與人類使用者進行互動作用所產生^[5]，DGMS主要的功能為管理使用者介面(User Interface)及DSS與使用者互動。Bennett認為DGMS有三個主要構成單元：使用者、電腦硬體與軟體系統，並且將人類與DSS的相互溝通分為三個部份^[6][7]：

行動語言(The Action Langua-ge)：

指使用者用與DSS溝通的任何方式，如鍵盤、滑鼠等任何控制硬軟體的指令。

顯示或展示語言(Display or Pre-sentation Language)：

指使用者可以由DSS所看到任何形式的輸出資訊，如螢幕、印表機或聲音等。

知識庫(Knowledge Base)：

指任何使用者使用DSS所必須了解的知識，包含使用者運用DSS必須知道才能有效使用的一切知識，如使用者手冊。

依照應用模式之不同，可將DSS分為以下類別，分別由操作平台(Platform)、方法論(Methods)及應用實例(Example)的方向來描述每個類別的特點，共分類為文件導向(Document-Driven)、溝通導向(Communication-Driven)、資料庫導向(Data-Driven)、模式導向(Model-Driven)及知識導向(Know-ledge-Driven)五類，如 表一所示。

由於許多非結構化或半結構化的問題，以標準的DSS功能之外，還需要專門的知識來解決，因此現代DSS除了DBMS、MBMS與DGMS等子系統外，以知識為基礎的知識庫管理系統(Knowledge-based Management System, KBMS)，也是DSS重要的子系統^[3]。Silverman認為KBMS應具有「支援數學模式無法協助的決策流程」、「能幫助使用者建立、應用與管理知識庫」與「整合能處理不確定性問題的專家知識庫」等三種能力[8]。

新廠規劃設計流程中使用之工具

因應新廠前期規劃設計，經過多年經驗累積及工作流程改善的努力，目前新工已發展了以下之系統，分述如下：

PPM(Project Planning Management)

以網站方式整合專案之資訊、圖面及資料庫工具連結之介面，如 圖二所示。此平台可收集各專案文件並清楚分類，提供方便的介面讓使用者搜尋，此特性符合決策支援系統中文件導向及溝通導向之分類。

5D系統

將設計以3D模型呈現，並搭配智慧型物件及進度資訊，達到直覺溝通及同步設計之效果，如 圖三所示。以其同步設計及線上即時溝通之性質，可將其歸類於決策支援系統中溝通導向之分類。

估價系統

利用過去之歷史報價資訊為基準，以統計手法預估新建案之報價。以資料庫角度而言，可將其歸類於決策支援系統中資料庫導向之分類。

新廠規劃指標

利用過去之歷史設計資料，系統化紀錄不同系統所需之面積，在以統計手法分析比較各別面積之需求趨勢，用以預估新建案之空間需求。以資料庫角度而言，可將其歸類於決策支援系統中資料庫導向之分類。

IDI系統 Initial Design Integration

收集生產機台所需之Utility，以結構化方式紀錄於資料庫，並依據生產機台於廠房之分佈及數量，計算出各區域所需Utility之總量，作為後續廠務系統設計之依據，如 圖四所示。以資料庫角度而言，可將其歸類於決策支援系統中資料庫導向之分類。

Schedule系統

將施工過程之所有工項，細部分解成結構化組織(Work Breakdown Structure)，定義各工項間之前後關係及所花費時間，而後得到建廠進度之預估模型，可預估各里程碑(Milestone)之完成時間。此系統不僅紀錄了過去歷史資料，還運用WBS及定義工項前後關係之手法，將歷史施工資料轉換成進度預估之模型。以其特性而言，可將其歸類於決策支援系統中模式導向之分類。

空間管理 Space Management

將過去之歷史專案，分析其空間之使用目的，結構化分類後，系統化紀錄於資料庫之中。後續之設計專案，可參考此歷史資料庫，推估新廠之空間需求，作為初期建築規劃之依據。從資料庫角度而言，可將其歸類於決策支援系統中資料庫導向之分類。

綜上所述，以上之工具或系統，PPM網頁系統為文件儲存及專案人員之溝通平台，屬於文件/溝通導向分類；5D系統之協同設計、即時呈現功能與Lync系統之連線即時討論功能，屬於溝通導向分類；而估價系統、IDI系統及空間管理為歷史資料庫收集，則屬於資料庫導向分類；Schedule系統則運用了WBS及定義工項前後關係之手法，成功建立時程預估模式，屬於模式導向分類；以決策支援系統架構而言，可清楚對應於不同的類別之中，如 表二所示。

數據化資料庫之進化

目前使用中之工具及系統，分析其特性後發現，較偏向於單純之資料庫，尚有空間可開發出資料本身之內含附加價值，進化成為有用的模式或知識，就能更加彰顯於設計決策過程中的功效。如 圖五所示

故為了支援決策，如何組織及編制資料，以及如何使用資料是很重要的。以下介紹最主要的三個資料管理技術，作為未來數據化資料庫進化之方向。

資料倉儲 Data Warehousing

資料倉儲的功能除了儲存資料外，還要整合資料。最重要的是，資料倉儲藉由整合公司內部資料，並綜合各種外部資料，透過電腦的分析、模擬、比較、推論等，將作業中的資料轉換成有用的、策略性的資料，進而提供公司重要決策者一個完整的、廣泛的訊息，以支援決策的制訂，藉此提昇企業競爭力，迅速做出正確決定，以因應快速變動的設計需求。

資料探勘 Data Mining

資料挖掘就是指大量的資料進行分類、排序，以及運算，歸納出事先未知的有用知識過程。而這個過程所產出的結果，透露出特殊的資料模式，是光作排列或是摘要時所看不出來的。是一種新的且不斷循環的決策支援分析過程，它能夠從組合在一起的資料中，發現出隱藏價值的知識，以提供給企業專業人員參考。

線上分析處理OLAP
On-Line Analytical Processing

其透過快速、一致、交談式的界面對同一資料提供各種不同的呈現方式，供不同層面的使用者如分析師、經理及高階主管等使用，使其具備透析資料反應出來資訊的能力。簡單的說，OLAP能彙整資料庫的原始資料，並轉成多維度的分析模組 (Multidimensional Module)，將原始資料加值成有意義的資訊，便於使用者做決策分析。

以建廠規劃中的空間管理而言(Space Management)，資料庫中紀錄了大量的空間需求資料，其中包含：建築空間、無塵室空間、廠務空間三大類，僅作為一般資料庫，可能僅止於資料查詢或推估，所發揮之效用有限。未來若能妥善運用上述資料管理技術，將三大類之資料交互比對，發掘並歸納出有意義之指標，即可做為決策時快速判斷。如 圖六，無塵室相對基地/建蔽/樓地板比對後，可獲得無塵室產生率之重要指標，可提供決策者判斷廠房及廠區配置設計之效率。

結論與建議

本文簡介了決策支援系統之架構，並依照其特性說明了分類，各分類的概念與實際應用也有了其輪廓。依此輪廓套用於新廠前期規劃設計之現有工具及系統，各別有了架構性之對應，也因此清楚了現有資料庫朝模式導向與知識導向之方向。後續，需逐一針對特定系統，找出適當之方法導入後，讓屬於新廠前期規劃設計之決策支援系統成形。