Verschil tussen expertsysteem en beslissingsondersteunend systeem
Wat is de functie van een beslissingsondersteunend systeem bij besluitvorming en waarin verschilt dit van een expertsysteem? Dit artikel bespreekt de belangrijkste verschillen tussen de twee systemen en hoe ze toegepast worden in de praktijk.
Belangrijkste verschillen DSS en expertsysteem
Decision Support Systems (DSS) of in Nederlands beslissingsondersteunende systemen en expertsystemen zijn beide computergebaseerde informatiesystemen die zijn ontworpen om te helpen bij de besluitvorming, maar ze dienen verschillende doelen en hebben verschillende eigenschappen.
Een ondersteunend systeem helpt menselijke besluitvormers door tools en mogelijkheden voor data-analyse aan te bieden. Expertsystemen daarentegen kunnen oordelen vellen of advies op expertniveau geven binnen een bepaald domein. De belangrijkste verschillen tussen de systemen op de aspecten doel, rol in besluitvorming, kennisbank en flexibiliteit zijn samengevat in tabel 1.
| Aspect | Beslissingsondersteunend systeem | Expertsysteem |
|---|---|---|
| Doel | Helpt mensen bij het nemen van weloverwogen beslissingen door tools en kennis aan te bieden. | Geeft advies op expertniveau of neemt beslissingen door menselijke expertise over een bepaald onderwerp te simuleren. |
| Rol in besluitvorming | Neemt niet zelfstandig beslissingen, maar biedt ondersteuning. | Neemt binnen zijn vakgebied zelfstandig beslissingen of doet aanbevelingen. |
| Kennisbank | Meestal gebaseerd op een database met historische en actuele data, samen met modellen en analytische tools. | Bevat een systematische weergave van menselijke expertkennis, inclusief domeinspecifieke regels, feiten, heuristieken en inferentiemethoden (onderbouwde inschattingen). |
| Flexibiliteit | Aanpasbaar aan een grote verscheidenheid aan besluitvormingssituaties. | Gespecialiseerd en geschikt voor een specifiek domein of specifieke taak. |
Voorbeeld DSS: verkoopprognose
Stel dat een detailhandelaar zijn verkoopprognoses wil verhogen om betere beslissingen te kunnen nemen over voorraadbeheer, productieplanning en marketingstrategieën. Ze implementeren hiervoor een beslissingsondersteunend systeem voor verkoopvoorspellingen om besluitvormers te helpen toekomstige verkooppatronen in te schatten op basis van eerdere data en verschillende impactfactoren. Dit ondersteunende systeem verzamelt en analyseert data, maakt wiskundige modellen, voorspelt de omzet en levert de resultaten in de vorm van visualisaties en rapporten.
Sommige ondersteunende systemen stellen gebruikers in staat 'wat-als'-scenario's uit te voeren. Ze kunnen bijvoorbeeld de invloed van verschillende marketingcampagnes of prijswijzigingen op de verkoopprognose simuleren om de verwachte resultaten te evalueren. Wanneer de werkelijke verkoopstatistieken aanzienlijk afwijken van de verwachtingen, kan het systeem waarschuwingen of meldingen sturen. Hierdoor kan de organisatie snel reageren op onvoorziene veranderingen in verkooppatronen.
Door datagestuurde prognoses te produceren, helpt dit verkoopondersteunend systeem besluitvormers bij het optimaliseren van voorraad-, productie- en marketingstrategieën. Uiteindelijk zal dit resulteren in betere prestaties en winstgevendheid van het bedrijf.
Voorbeeld expertsysteem: prijsoptimalisatie
Stel dat een bedrijf veel verschillende producten produceert en deze distribueert naar groothandelaren en detailhandelaren. Om de prijsstrategieën voor haar producten te optimaliseren zou dit bedrijf een expertsysteem kunnen gebruiken. Dit systeem is gebaseerd op deskundige regels en logica en combineert realtime data, segmenteert klanten en biedt prijssuggesties. Het houdt rekening met variabelen zoals de elasticiteit van de vraag, productiekosten en prijzen van concurrenten.
Het past zich aan marktveranderingen aan met dynamische prijzen en evalueert voortdurend de prestaties, leert en past zijn strategieën in de loop van de tijd aan om de verkoopinkomsten en winstgevendheid te maximaliseren. Het systeem kan bijvoorbeeld adviseren om tijdens de campagne van een concurrent de prijzen te verlagen om marktaandeel te behouden.
Ondersteuning versus advies
Het gebruik van beslissingsondersteuning versus deskundig advies heeft verschillende gevolgen. De specifieke context, de kwaliteit van het beslissingsondersteunend systeem en de beschikbaarheid van kennis bepalen de keuze tussen de twee benaderingen. Houd bij deze keuze rekening met de volgende gevolgen:
Gevolgen van het vertrouwen op beslissingsondersteuning
- Gebrek aan context: Een beslissingsondersteunend systeem mist mogelijk het vermogen om rekening te houden met de bredere context of nuances van een situatie. Ze kunnen kwalitatieve informatie over het hoofd zien waar menselijke specialisten rekening mee zouden houden.
- Beperkt aanpassingsvermogen: Een beslissingsondersteunend systeem wordt vaak geprogrammeerd op basis van eerdere data en vaste regels, wat hun aanpassingsvermogen beperkt. Ze kunnen moeite hebben om zich aan te passen aan snel veranderende omstandigheden of onverwachte gebeurtenissen.
- Vooroordelen en fouten: Vooroordelen in een beslissingsondersteunend systeem kunnen worden overgenomen van de data waarop ze zijn getraind, wat resulteert in bevooroordeelde beslissingen. Ze kunnen ook fouten maken als de invoergegevens onjuist zijn of als de algoritmen beperkingen hebben.
Gevolgen van het vertrouwen op deskundig advies
- Subjectiviteit: Expertsystemen kunnen subjectief zijn en worden beïnvloed door persoonlijke vooroordelen, ervaringen en emoties. Subjectiviteit kan leiden tot inconsistente besluitvorming.
- Beperkte schaalbaarheid: Expertise is niet altijd schaalbaar. Het vinden en behouden van experts kan duur zijn en hun beslissingsmacht wordt beperkt door hun tijd en beschikbaarheid.
- Fouten en variabiliteit: Zelfs experts maken fouten en hun conclusies kunnen van elkaar verschillen, wat tot inconsistentie leidt.
Symbio6 & ondersteunende en expertsystemen
In veel gevallen is een combinatie van beslissingsondersteuning en deskundig advies de ideale aanpak. Een beslissingsondersteunend systeem levert datagestuurde inzichten, terwijl een expertsysteem context, beslissingen en validatie biedt. Er zijn veel factoren om rekening mee te houden bij het kiezen tussen deze twee benaderingen, wij helpen je hier graag bij.