這是個技術烏托邦（Techno-Utopianism）的時代，大數據、進階分析工具，以及人工智能等議題，在經營管理的討論會議上大放異彩，加上工業4.0催化，提升了產業電腦數據化的更新。由以上種種看來，不難相信，現在，科技或許已經可以替經營者們解決更廣、更多和不明確的問題，像是規劃未來長遠的商業策略等等。事實上，Amazon 和 Alibaba 早已積極布局，制定類似策制機的智能系統。
再者，科技的進化也帶來了爆炸性的數據資料量，每一天有將近億萬以上的數據被產生著。這些數據可被用於刺激分析，進而產生更多可靠與即時的策略，來協助解決商業問題。但是，要處理如此龐大的數據量，光依賴人是不足的，因此決策制機的思維便應運而生。
簡而言之，決策制機，基本的概念便是建構一個「策略資源融合箱」，來協助經營者的未來策劃。其最重要的特色就是要能利用科技來收集與運算各種資料，來提升決策的速度與正確性。它是一個智能系統架構搭載企業內的綜合資源，涵括科技、人以及其他重要的商業資訊，並結合一定範圍的理論跟分析運作功能。其運作流程分為以下七個階段：從1.設計（演化）系統 → 2.問題定義（確認策略、價值、主軸） → 3.信號偵測處理（處理／面對不同情境） → 4.模式辨別（從問題中找尋機會） → 5.提取數據資訊，並搭配人的協助（建立策略） → 6.分析整體資訊（建構解決方案或是預測問題，並在此階段視分析結果重新定義（Reframing）第2點的策略主軸） → 7.套用和執行方案（分析結果） → 8.同時評估結果的影響（藉此重新討論第3及4點的情境和機會）。
然而，以現今智能科技的發展來看，策制機的建構仍須由「人」來設計並且指引系統應該發展的方向。Amazon就是一個最好的策制機發展例子，它建立擁有將近21個的數據科學系統，涵蓋了供應鏈優化、庫存預測、銷售預測，以及利潤優化等不同系統交織在一起，並搭配管理者的策略指引，成為一套運作良好的機器。瞭解策制機的意涵及實例後，接下來就要提到建構策制機的六點條件：
1.特殊針對性或相關性的策略目標
企業必須根據所面臨的問題或策略規劃制定出清楚明確、針對性足夠的目標。這樣策制機才能發揮像鐵槌般的功能將問題「針」結解決。對不同目標有個別完善的設計：在清晰的目標確定之後，接下來便是根據不同的目標/問題/方向，來設計建構能夠對應解決的策制機設計，有效率的對症下藥。
2.相互整合的機制
如同上述一直強調的，只有智能系統的協助是不行的，須搭配人的參與，相互適應、協調、修正，並相輔相成，對於問題或策略的認知才會全面周到。
3.運用適當的人才
雖然，策制機中的系統運作可以解決擁有完整定義的相關任務或問題，與人相比有更高的正確性及效率度。但是，面對模糊或是大方向的制定引導，仍須有了解整體商業策略運作，及熟稔系統的相關專業人才來提供協助。
4.設計良好的使用介面
第2點已提及，人與系統須相互整合，所以系統方面，使用介面的設計必須讓使用者可以很快地瞭解、測試並確認其產生的結果，並提供意見等，讓彼此間的溝通可以暢通無阻。
5.建立獨一無二的工具、數據、人才及流程
說穿了，便是統整上述所說的要點加上適合的工具、數據、人才和流程，建立起具有競爭優勢的策制機系統，來轉化成企業特有的競爭優勢。
看完上述策制機的理論及應用方法後，不難發現，前面5個點都是過去決策就已經提及的重點，而現在的改變關鍵點，在於能不能把前面5個點，和現行的各種IT運算技術、智慧化感測等技術結合，讓決策流程從情報收集到管理者的腦中思維，都形成一個具備高效率的運作體系。