"新竹清华大学 清华讲座教授：工业工程与工程管理学系/EMBA/MBA
新竹清华大学智能制造跨院高阶主管硕士在职专班（AIMS Fellows）主任
台湾地区“人工智能制造系统研究中心”主任/工业工程与管理学门召集人
台湾地区“IC产业同盟”暨清华-台积电很好制造中心主持人

目录

篇决策分析绪论
章决策： 竞争策略与经营管理的核心
1.1决策的本质
1.1.1决策与策略的关联
1.1.2结构化、半结构化与非结构化决策问题
1.1.3经常面临的或独特的决策问题
1.1.4预期的或偶发的决策问题
1.1.5深思熟虑的或必须实时决定的决策问题
1.1.6决策者与受决策影响者
1.1.7主观的或客观的决策
1.1.8理性的或非理性的决策
1.1.9规范的、处方的或叙述的决策研究
1.2决策型组织
1.3决策的王道与决策质量的提升
1.4本书架构
问题与讨论
第2章决策问题的类型
2.1决策者的人数
2.2方案的多少与可选择的数量
2.3决策环境的状态
2.4信息的特性
2.5决策的思考纵深
2.6决策的层级关系
2.7决策的对手
2.8决策负面后果的风险
2.9决策的目的和应用
2.10价值中心法决策分析
问题与讨论
第3章决策陷阱
3.1决策陷阱的种类

3.1.1没有找对问题的偏差
3.1.2过度自信的偏差
3.1.3框架效应的偏差
3.1.4基准点偏差
3.1.5可得性偏差



3.1.6证实偏差
3.1.7忽视偏差
3.1.8近期偏差
3.1.9代表性偏差
3.1.10保守性偏差
3.1.11随机偏差
3.1.12推论偏差
3.1.13现状偏差
3.1.14满意偏差
3.1.15难以权衡不同层次目标的偏差
3.1.16想讨好每一个人的偏差
3.1.17局部思考的偏差
3.2决策陷阱的应对
3.3结论
问题与讨论
第2篇系统化决策分析
第4章架构问题与系统化决策过程
4.1紫式决策分析架构
4.2了解问题与问题定义
4.3优势发掘与问题范围界定
4.3.1目标
4.3.2不确定因子
4.3.3策略和决策方案
4.4架构影响关系
4.4.1目标层级架构
4.4.2不确定因子间的关联
4.4.3方案
4.5感受和客观叙述
4.5.1属性
4.5.2可能的状态
4.5.3方案的预期成果
4.6综合判断与权衡
4.6.1属性相对权重
4.6.2可能状态发生的概率
4.6.3决策者的主观价值与主观效用
4.7最佳决策与执行回馈
4.8应用实例——科技发展计划绩效评估机制的建立

4.8.1案例简介
4.8.2案例分析
4.8.3案例小结
4.9结论
问题与讨论
第5章决策目标与评估属性
5.1目标的定义
5.2目标的应用
5.3目标的类型
5.4产生目标的方法
5.5架构决策目标的关系
5.5.1根本目标层级
5.5.2工具目标网络
5.6评估属性
5.7目标与属性集合的效度
5.7.1完整性
5.7.2可衡量性
5.7.3可分解性
5.7.4不重复性
5.7.5最小化
5.8决策型组织与绩效指标
5.9目标层级架构应用实例——建构频谱使用效益评估指标
5.10结论
问题与讨论
第6章方案产生与决策创意
6.1创意产生的概念和阶段
6.2方案创新的思维方式
6.2.1价值专注
6.2.2习惯领域
6.2.3创意检查表
6.2.4隐喻思维
6.2.5策略生成表
6.2.6群体决策技术
6.2.7TRIZ法
6.3产生更好方案的关键
6.3.1善用目标
6.3.2挑战(真实或假想的)限制
6.3.3改变游戏规则与破坏式创新
6.3.4强烈的灵感和高度的想象力
6.3.5发掘潜意识和更深层的思考
6.3.6从经验学习
6.3.7导师与专家意见
6.3.8多元化思考与分散方案
6.3.9先产生方案然后再评估
6.3.10不放弃寻求新方案
6.4方案的类型
6.4.1过程方案
6.4.2双赢方案
6.4.3信息搜集方案
6.4.4买时间方案
6.4.5两边下注方案
6.4.6串行化方案
6.4.7组合方案
6.4.8风险分担方案
6.4.9保险方案
6.4.10撤出方案
6.5方案产生过程中可能发生的错误
6.6自我检验，进入下一个决策步骤
6.7结论
问题与讨论
第7章结果衡量与权衡
7.1建立结果表
7.2评估属性值的尺度
7.3建构尺度的衡量工具
7.4衡量尺度的种类与转换
7.5尺度误差
7.5.1集中误差
7.5.2刺激与反应等同误差
7.5.3压缩误差
7.5.4等距反应误差
7.5.5对数误差
7.6效度检验
7.6.1内容效度
7.6.2建构效度
7.6.3实证效度
7.7等值交换法
7.8结论
问题与讨论
第3篇多属性决策分析
第8章简易多属性评等技术与多属性评估模型
8.1SMART
8.1.1找出决策者以决定谁的价值应被考虑
8.1.2确定决策元素与决策目标
8.1.3决定可供选择的方案
8.1.4找出相关的评估属性
8.1.5将属性依其重要性予以排序
8.1.6按各属性的重要程度给予相对权重
8.1.7将相对权重予以标准化
8.1.8在每一属性下衡量各方案的价值
8.1.9对于不同的方案，计算其加权后的总价值
8.1.10决定最佳方案，规划执行策略与配套方案
8.2SMARTER和简易权重给定法
8.3SMARTS
8.4SMART应用实例——设备评估与采购决策

8.4.1案例简介
8.4.2紫式SMART机台多属性评估
8.4.3结果讨论
8.5多属性评估模型
8.5.1价值衡量
8.5.2决定属性权重
8.5.3多属性价值聚合模型
8.6常见多属性评估模型的比较
8.7结论
问题与讨论
第9章层次分析法
9.1层次分析法概论
9.2紫式AHP法的分析架构及步骤
9.2.1架构问题与厘清决策元素
9.2.2目标定义与层级架构
9.2.3方案产生与层级架构
9.2.4属性成对比较以建立相对权重
9.2.5方案成对比较以建立个别属性下的方案衡量
9.2.6汇总模型与方案总排序
9.2.7求近似权重向量的方法
9.3AHP法的特性及ANP法
9.4ANP法应用实例——网络通信产业代工厂评选决策
9.4.1案例简介
9.4.2分析过程
9.4.3案例小结
9.5AHP法及ANP法的软件分析工具
9.6结论
问题与讨论
0章数据包络分析法
10.1数据包络分析法简介
10.2DEA法的基本模型
10.2.1CCR模型
10.2.2BCC模型
10.3紫式DEA法的决策分析架构及步骤
10.3.1了解问题与发掘优势
10.3.2决策单位的选取
10.3.3投入属性与产出属性的筛选
10.3.4综合判断与DEA模型选择
10.3.5评估结果分析与解释
10.4DEA法的衍生模型
10.4.1交叉效率模型
10.4.2A&P模型
10.5DEA法的应用实例——半导体晶圆制造厂跨厂绩效评估

10.5.1案例简介
10.5.2分析过程
10.5.3评估结果分析与解释
10.5.4案例小结
10.6偏好顺序评估法

10.6.1偏好顺序评估法的概述
10.6.2偏好顺序评估法的操作步骤
10.7DEA法的分析工具
10.8结论
问题与讨论
第4篇不确定情况下的决策
1章完全不确定决策
11.1完全不确定情况下决策的决策准则
11.1.1小中取大准则
11.1.2大中取大准则
11.1.3乐观悲观指标
11.1.4最小化优选后悔
11.1.5拉普拉斯决策原则
11.2概率的种类
11.2.1古典概率
11.2.2重复试验与频率概率
11.2.3主观概率
11.3概率给定与修正

11.3.1离散的主观概率
11.3.2连续的主观概率
11.4概率认知的陷阱
11.4.1Allais矛盾
11.4.2Ellsberg矛盾
11.5实证案例——半导体产能规划
11.6结论
问题与讨论
2章风险下的决策与信息的价值
12.1影响图

12.1.1影响图的构成元素
12.1.2影响图的建构方法
12.2决策树
12.2.1决策树的构成元素与建构方法
12.2.2决策树的解读
12.2.3敏感度分析
12.2.4决策树应用案例——制造策略决策
12.3贝氏决策分析与信息的价值

12.3.1概率修正
12.3.2贝氏决策
12.3.3信息的价值
12.4结论
问题与讨论
3章贝氏决策分析与贝氏网络
13.1贝氏决策分析
13.1.1贝氏决策分析的理论架构
13.1.2最佳决策法则的决策
13.2贝氏网络
13.2.1贝氏网络的理论基础
13.2.2贝氏网络的不一致性修正
13.3贝氏网络应用实例——台电馈线事故定位系统

13.3.1案例简介
13.3.2分析过程
13.3.3案例小结
13.4结论
问题与讨论
4章决策风险偏好与效用理论
14.1效用
14.2期望效用理论
14.2.1价值理论
14.2.2期望效用理论的基础
14.3属性效用值的衡量
14.3.1属性效用值的衡量方法
14.3.2衡量方法的应用
14.3.3效用函数建立方法的应用
14.4决策者偏好与风险态度
14.4.1决策者对风险的态度
14.4.2风险补偿值
14.4.3效用函数形态
14.5多属性效用模式
14.6风险下的决策实例——生产组合决策分析
14.6.1了解决策问题
14.6.2优势发掘
14.6.3厘清所有决策元素及其影响关系
14.6.4构建决策树
14.6.5敏感度分析
14.6.6风险态度与方案评估
14.7风险决策分析时可能的错误
14.8其他相关的决策理论
14.9结论
问题与讨论
5章模糊理论、灰色系统理论及粗糙集理论
15.1模糊理论简介
15.1.1模糊集合
15.1.2模糊数
15.2模糊数排序
15.2.1输入模糊数
15.2.2分解模糊数
15.2.3衡量要素
15.2.4指定各要素的权重
15.2.5加总各要素以获得模糊数的总衡量
15.2.6定义比较的规则
15.3模糊多属性决策分析
15.4灰色系统理论
15.4.1灰关联
15.4.2灰色多属性决策分析
15.5灰色多属性决策分析应用案例
15.5.1问题定义与架构
15.5.2数据搜集
15.5.3灰色多属性决策分析
15.6粗糙集理论
15.6.1信息系统与决策表
15.6.2等价关系
15.6.3近似空间
15.6.4近似集的准确率
15.6.5分类的准确率
15.6.6简化
15.7结论
问题与讨论
第5篇数字决策与决策信息系统
6章数字决策与决策信息系统
16.1数据、信息、知识与决策
16.1.1数据
16.1.2信息
16.1.3知识
16.2决策信息系统的定义和类型
16.3专家系统
16.3.1专家系统简介
16.3.2专家系统应用实例
16.4主管信息系统
16.4.1主管信息系统简介
16.4.2主管信息系统应用实例
16.5决策支持系统
16.5.1决策支持系统简介
16.5.2决策支持系统应用实例
16.6群体决策支持系统
16.6.1群体决策支持系统简介
16.6.2群体决策支持系统应用实例
16.7决策信息系统的发展与比较
16.7.1决策信息系统开发
16.7.2DSS、EIS、ES建立决策模型的差异
16.8数字决策、数据挖掘与商业智能
16.8.1数字决策
16.8.2数据挖掘
16.8.3商业智能
16.9数字决策与知识管理
16.10决策信息系统的整合实例
16.11结论
问题与讨论
参考文献

本书综括决策研究与应用之精华，结合中西方理论，依序探讨决策理论基础、系统化决策分析架构、多属性决策、风险决策、数字决策与现代决策工具，并结合作者于产学合作研究的实证案例，深度剖析手的实务决策过程和心得，为个人和组织全面提升决策质量的很好参考书籍。本次改版全面精简既有内容，并大幅更新理论内容、个案、图表及数据，提供很深入的产业实务剖析与探讨。