กรณีศึกษา บทที่ ๗

กรณีศึกษา: ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดบ้านพักทหารกระทรวงกลาโหมสหรัฐอเมริกา มักทำการเซนสัญญาระบบยาวในการเช่าซื้อหรือสร้างอาคารบ้านพักในบริเวณที่ไกล้ๆ กับฐานทัพต่างๆ ซึ่งการตัดสินใจว่าจะสร้างบ้านพักที่ไหน สร้างเมื่อใด อย่างไร มีรูปแบบใด เป็นเรื่องที่ซับซ้อนมาก และจำต้องทำการวิเคราะห์ตลอดอาคารบ้านพักเป็นส่วนๆ ด้วย โดยการวิเคราะห์ นี้เรียกว่า Segmented Housing Market Analysis หรือ SHMA ที่ต้องใช้ค่าใช้จ่ายในการจัดทำถึงห้าหมื่นเหรีญญ และมีวัตถุประสงค์เดียวคือ ช่วยสนับสนุนการตัดสินใจ การวิเคราะห์โดย SHMA จะต้องตรงตามงบประมาณที่มมีอยู่และจะต้องสอดคล้องกับข้อกำหนดขององค์การที่ทำหน้าที่ตรวจสอบที่มีอยู่หลายแห่งด้วยกัน นอกจากนั้นการวิเคราะห์ยังต้องพิจารณาสภาพเศรษฐกิจรอบๆ ฐานทัพและตลาดอาคารบ้านพักที่มีอยู่ในขณะนั้นด้วย เช่น จะต้องพิจารณาว่ามีบ้านพักให้กองทัพเช่าได้เพียงใด ปัญหานี้จะมีความซับซ้อนมากขึ้นเพราะในกองทัพมียศอยู่ถึง 20 ขั้น นายทหารยิ่งมียศสูงมากเท่าใดก็ยิ่งจำเป็นจะต้องมีอาคารบ้านพักที่ดีมากขึ้นเท่านั้น อาคารบ้านพักมีอยู่หกขนาด คือ จากขนาดห้องเดียว ไปจนถึงขนาดบ้านพักที่มีห้าห้องนอนขนาดของครอบครัวก็เป็นปัจจัยหนึ่งที่ต้องนำมาพิจารณา การวิเคราะห์ SHMA นั้นใช้แบบจำลองเชิงปริมาณหลายรูปแบบ รวมทั้งแบบจำลองทางเศรษฐมิติด้วย ดังนั้นการวิเคราะห์คำรวณสำหรับฐานทัพ 200 แห่งต้องใช้เวลานานและยังเกิดความผิดพลาดได้ง่ายโดยเฉพาะหากทำการคำนวณด้วยมือ ระบบสนับสนุนการตัดสินใจจึงได้รับการพัฒนาขึ้นมาโดยสามารถโต้ตอบกับโมเดลระบบวางแผนทางการเงิน (Financial Planning System (IFPS) Modeling Language) แผนผังของระบบ DSS แสดงในรูปแบบที่ 7.12 โดยส่วนประกอบของระบบที่อยู่ทางด้านซ้ายของรูป จะมีสองส่วนที่สำคัญคือ ฐานข้อมูล (Database) และฐานแบบจำลอง (Model Base)1) ฐานข้อมูล (Database) ประกอบด้วย- Off-post Data : ข้อมูลเกี่ยวกับลักษณะสภาพเศรษฐกิจรอบๆ ฐานทัพ- On - post Data : ข้อมูลเกี่ยวกับการหาบ้านพักของนายทหารโดยแหล่งรข้อมูลภายในมาจากฐานข้อมูลภายในกระทรวงกลาโหมและรายงานต่างๆ สำหรับข้อมูลภายนอก มาจากรายงานสถิติ หอการค้า หรือจากฐานข้อมูลออนไลน์ (Online Databese) เป็นต้น2) ฐานแบบจำลอง (Model Base) มี 2 ส่วน คือ- Regional Economic Model (RECOM) for the Area : เป็นโมลเดลที่มีตัวแปรและข้อจำกัดต่างๆ เกี่ยวข้องจำนวนมาก เช่น ราคาบ้าน ดัชนีผู้บริโภค รายได้ต่อคน และเงินช่วยเหลือ หรือสวัสดิการของทหาร ฯลฯ- Modifed Segment Housing Market Analysis (MSHMA) : เป็นโมเดลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรหลายตัวแปรและข้อมูลที่ใช้มาจาก On - Post และ Off - post data เช่น ส่วนแบ่งตลาดบ้านพัก จำนวนบ้านพักใกล้ฐานทัพที่มีให้กองทัพเช่า ภาษีที่ต้องจ่าย รายได้ต่อครัวเรือน รวมถึงจำนวนประชากรทั้งหมด ฯลฯ

---------------------------------------------------------------

1. การตัดสินใจซื้อหรือสร้างบ้านของบุคคลโดยทั่วไปสามารถทำได้โดยไม่จำเป็นต้องอาศัยระบบสนับสนุนการตัดสินใจ ท่านคิดว่าการตัดสินใจเกี่ยวกับการจัดบ้านพักทหารว่าจะสร้างบ้านพักที่ไหน เมื่อใด และมีรูปแบบอย่างไร มีความจำเป็นต้องอาศัยระบบสนับสนุนการตัดสินใจหรือไม่ เพราะเหตุใด
ตอบ มีความจำเป็นต้องอาศัยระบบสนับสนุนการตัดสินใจ เพราะว่าการวิเคราะห์นั้นจะต้องพิจารณาไปถึงสภาพเศรษฐกิจรอบ ๆ และตลาดอาคารบ้านพักที่มีอยู่ เช่น จะต้องพิจารณาว่ามีบ้านพักให้กองทัพเช่าได้เพียงใด เพราะปัญหานี้มีความซับซ้อนมากเนื่องจากในกองทัพมียศทางทหารถึง 20 ขั้น นายทหารที่ยศสูงจะต้องมีอาคารบ้านพักที่ดีตามไปด้วย ขนาดของครอบครัวก็เป็นปัจจัยที่ต้องคำนึงถึงด้วย ดังนั้นการใช้ระบบสนับสนุนการตัดสินใจมาช่วยจะทำให้การวิเคราะห์มีความถูกต้อง

2. องค์ประกอบหลักของระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับบ้านพักทหารมีอะไรบ้าง
ตอบ
2.1) ฐานข้อมูล (Database) ประกอบด้วย
1.Off-post Data เป็นข้อมูลลักษณะสภาพเศรษฐกิจรอบๆ ฐานทัพ
2. On-post Data เป็นข้อมูลเกี่ยวกับการหาบ้านพักของนายทหาร
2.2) ฐานแบบจำลอง (Model Base) มี 2 ส่วนคือ
1.Regional Economic Model (RECOM) for the Area โมเดลที่มีตัวแปร และข้อจำกัดต่างๆ
2.Modified Segment Housing Market Analysis (MSHMA) โมเดลที่เกี่ยวข้องกับตัวแปร หลายตัวแปรและข้อมูลที่มาจาก On-post และ Off-post Data