Информационная поддержка принятия управленческих решений

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Непременным компонентом успеха в современном бизнесе стали информационные системы, которые проникают во все функциональные области бизнеса и эффективно объединяют их. Использование информационных систем компаниями отражает степень современности подготовки руководства компании. Особое место среди информационных систем занимают системы поддержки принятия решений. Это особые интерактивные информационные системы, использующие оборудование, программное обеспечение, данные, базу моделей и труд менеджера с целью поддержки всех стадий принятия решений непосредственными пользователями в процессе аналитического моделирования на основе предоставленного набора технологий.
Дальнейшее развитие СППР происходит по пути усложнения интеллектуальных информационных технологий (ИИТ), позволяющих ...

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ 3
1. СТРУКТУРА СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 4
2. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ КАК ЧАСТЬ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 12
3. ПРОБЛЕМЫ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ И ПУТИ ИХ УСТРАНЕНИЯ 20
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24
СПИСОК ИПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 26

ВВЕДЕНИЕ


В настоящее время информация является важнейшим жизненным ресурсом, который рассматривается как необходимые и полезные данные, предоставленные в удобном виде в соответствии с требованиями пользователя. Человек обдумывает и использует информацию с целью выживания в современном обществе, а поскольку объем информации постоянно растет ему уже не обойтись без современных средств работы с информацией – информационных систем.
В современной среде с ее стремительными изменениями и сложностью принятие решений является одной из самых главных и наиболее трудных обязанностей менеджеров. Для того чтобы добиться повышения эффективности процесса принятия решений и их качества, менеджеры привлекают к участию в этом процессе других работников, обучаются на ошибках, а не ищут вино вных, стремятся своевременно отказаться от ошибочных действий, пять раз подряд задают себе вопрос «почему?», используют коллективную интуицию и провоцируют конструктивные конфликты.
Управленческие решения являются важнейшим элементом процесса управления фирмой, своеобразным центром, вокруг которого вращается жизнь организации. Решение можно рассматривать как продукт управленческого труда, а его принятие – как процесс, ведущий к появлению этого продукта. Во многих случаях от решений, принимаемых руководителями, зависят реальные возможности достижения целей фирмы, ее эффективное функционирование.
Одной из существенных проблем в науке и технике является проблема поддержки принятия решений в неопределенных и нечетких условиях при наличии риска. Неопределенность, возникающая при оценке ситуации и выборе средств достижения цели, вынуждает руководителя или эксперта использовать субъективные оценки для анализа ситуации и вариантов решений, основанных на его знаниях, опыте и интересах. При этом важным является создание множества информационных интеллектуальных систем принятия решений, ориентированных на заданны е предметные области.
Все вышеперечисленные обстоятельства актуализируют использование в управленческой деятельности систем поддержки принятия решений.
Целью данной работы является комплексная характеристика современного состояния использования систем поддержки принятия решений в управленческой деятельности.
Для достижения данной цели в работе предполагается решение следующих основных задач:
- характеристика основных предпосылок возникновения, сущности, структуры и основных тенденция развития систем поддержки принятия решений;
- описание экспертных систем как особой разновидности управленческих информационных систем;
- выявление основных препятствий в процессе внедрения и использования систем поддержки принятия решений.
Объектом исследования в настоящей работе выступает процесс принятия управленческих решений, а предметом исследования является изучение приложения к данному процессу систем поддержки принятия решений.

ЭС относятся к системам поддержки принятия решений. Традиционные СППР имеют универсальных характер и применяются для решения уникальных проблем в различных предметных областях, а ЭС дают ответы на вопросы в узкой предметной области и строят заключения и строят заключения, которые мог бы сделать человек-профессионал высокой квалификации. Интеграция традиционной СППР и ЭС образует более сложный вид информационных систем – экспертную систему поддержки принятия решений (ЭСППР). Данная система в соответствии с общими требованиями, предъявляемыми к ЭС, должна пояснять свои советы пользователю и, помимо этого, предоставлять ему универсальные средства свободного моделирования [10].
Однако ЭС и СППР имеют ряд существенных различий [7, 11]. Для наглядности имеющиеся различия у ЭС и СППР сведены втаблицу 1.
Экспертные системы предназначены для воссоздания опыта, знаний профессионалов высокого уровня и использования этих знаний в процессе управления. Они разрабатываются с использованием математического аппарата нечеткой логики для эксплуатации в узких областях применения, поскольку их использование требует больших компьютерных ресурсов для обработки и хранения знаний. В основе построения экспертных систем лежит база знаний, которая основывается на моделях представления знаний. В силу больших финансовых и временных затрат в российских экономических ИС экспертные системы не имеют большого распространения [15].
Считается, что любая экспертная система – это система, основанная на знаниях, но последняя не всегда является экспертной. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов.
Таблица 1
Основные отличия СППР от ЭС
СППР
ЭС
Цель
Помочь человеку (ЛПР) в принятии решения
Повторить (имитировать) деятельность людей-экспертов и заменить их
Кто дает рекомендации (принимает решение)?
ЛПР и/или система
Система
Главная ориентация
Принятие решений
Передача экспертизы (эксперт - компьютер - человек),тиражирование экспертизы
Кто преимущественно задает вопросы?
ЛПР
Компьютер
Объект поддержки
Лица, группы, организации
Лица (преимущественно) и группы
С какой информацией преимущественно манипулируют?
Числовой
Символьной
Характеристика проблемной области
Комплексная, широкая, сложная
Узкая
Тип задач
Случайные, уникальные
Повторяющиеся
Содержание базы данных
Фактические значения
Процедурные и фактические знания
Способность проводить логические рассуждения
Нет
Да, ограниченная
Возможность получения объяснений
Ограниченная
Да
Система функционирует в следующем циклическом режиме (см. рис. 2): выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдение, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижение с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов. Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.
Более простые системы, основанные на знаниях, функционируют в режиме диалога, или режиме консультации. После запуска система задает пользователю ряд вопросов о решаемой задаче, требующих ответа «да» или «нет». Ответы служат для установления фактов, по которым может быть выведено окончательное заключение.
В любой момент времени в системе содержится три типа знаний:
- структурированные статические знания о предметной области, после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;
- структурированные динамические знания – изменяемые знания о предметной области; они обновляются по мере выявления новой информации;
- рабочие знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации [14].
Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.
Существует множество признаков, по которым можно классифицировать ЭС. Так по степени сложности различают поверхностные и глубинные ЭС, по степени связанности правил продукционные ЭС делят на связные и малосвязные, по типу предметной области выделяют статические, динамические ЭС и ЭС реального времени и т. п. Процесс создания ЭС занимает немало времени, поэтому определенный интерес представляет классификация ЭС по стадиям разработки.
ЭС хорошо решают узкоспециализированные проблемы в определенной сфере деятельности или знаний, но значительно проигрывают в решение задач, требующих учета значительного числа факторов и взаимосвязей.
При разработке или приобретении ЭС следует осознавать соотношение преимуществ ЭС и затрат на нее. Возможна такая ситуация, что эксперт решит определенную задачу за несколько минут, а разработка и внедрение ЭС требует создания множества правил и нескольких месяцев проектирования системы. Очевидно, что разработка ЭС является коллективным трудом, в котором принимают участие различные специалисты. Центральное место в схеме взаимодействия участников создания ЭС занимает инженер знаний. Именно он организует все важнейшие работы и осуществляет их координацию. Ему принадлежит право выбора типовых или - при


Пользовательский интерфейс

Рис. 2 . Схема работы Экспертной системы.
необходимости и наличии соответствующих ресурсов - заказа новых инструментальных средств разработки ЭС. Он работает с предметными экспертами, генерирует, тестирует, уточняет и пополняет базу знаний и т. д.
Как следует из вышеизложенного, разработка ЭС — сложный, дорогостоящий и длительный процесс.
Г.М. Устинова в своей работе «Информационные системы менеджмента» выделяет следующие основные способы использования ЭС:
- интерпретация – описание ситуации по информации, поступающей от датчиков;
- прогноз – определение вероятных последствий ситуаций. Системы прогнозирования иногда используют имитационное моделирование, т.е. программные средства, отражающие причинно-следственные связи на основе которых по вводимым значениям данных генерируются различные ситуации;
- диагностика – выявление причин неправильного (неэффективного) функционирования системы по результатам наблюдений;
- проектирование – построение конфигурации объектов исходя из заданных ограничений;
- планирование – определение последовательности действий;
- наблюдение – сравнение результатов наблюдений с полученными результатами;
- отладка – формирование алгоритмов исправления некорректного функционирования системы;
- ремонт – выполнение последовательности предписанных исправлений;
- обучение – диагностика, отладка и исправление поведения обучаемого;
- управление - управление поведением системы как целого [12].
В заключение следует отметить тот факт, что ЭС получили достаточно широкое распространения в человеческой деятельности, о чем свидетельствуют данные приведенные в таблице 2 [3].
Таблица 2
Основные области применения экспертных систем
№ п/п
Область применения ЭС
1
Проектирование экспертных систем
2
Медицинский диагноз и консультации по лечению
3
Консультации и оказание помощи пользователю при решении задач в различных предметных областях
4
Автоматическое программирование, проверка и анализ программного обеспечения
5
Проектирование сверхбольших интегральных схем.
Обучение в различных предметных областях
6
Техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования
7
Планирование в различных предметных областях
Анализ данных в различных предметных областях (в том числе и статистический)
8
Интерпретация геологических данных и разработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых
9
Интерпретация данных и планирование эксперимента в ходе научных исследований в области биологии
10
Решение задач, связанных с космическими исследованиями
11
Обеспечение научных исследований в химии, разработка рекомендаций по синтезу соединений
12