2. Процесс проектирования экспертно-обучающей системы
Системы, которые используют логику принятия решения человеком, экспертом в определенной отрясли – это экспертные системы. Самая новая отрасль – нейронные сети, которые устроены по аналогии с тем, как работает человеческая нервная система, но фактически используют статистический анализ, чтобы распознать закономерности и модели из большого количества информации посредствам адаптивного изучения.
Чтобы спроектировать экспертно-обучающую систему, специалист, называемый инженером знания (специально подготовленный по системному анализу), очень тесно работает с одним или большим количеством экспертов в изучении предметной области. Инженеры знания пытаются узнать все относительно способа, которым эксперт принимает решения. Если строится экспертная система для планирования оборудования, то инженер работает с опытными планировщиками оборудования, чтобы видеть, как они работают. Информация, полученная инженером знания, затем загружаются в компьютерную систему, в специализированном формате в блоке, названном базой знаний. Эти базы знаний содержат правила и заключения, которые используются в принятии решений, - параметры или факты, необходимые для решения.
Другие главные фрагменты экспертно-обучающей системы – создание заключения и интерфейса пользователя. Создание заключения – логический каркас, который автоматически проводит линию рассуждения и который обеспечен правилами заключения и параметрами вовлечения в решение. Таким образом один и тот же создатель заключения может использоваться для многих экспертных систем с различной базой знаний. Интерфейс пользователя – блок, используемый конечным пользователем, например неопытным планировщиком оборудования. Идеальный интерфейс – дружественный. Другие блоки включают подсистему обучения, чтобы разъяснить доводы, что система движется в направления решения, а также подсистему накопления знания, чтобы помочь инженеру знания в регистрации правил заключения и параметров в базе знаний, рабочей области.
Тема 10. Системы поддержки принятия решений
1. Назначение систем поддержки принятия решений
Система поддержки принятия решений (DSS) – это компьютерные интерактивные системы, разработанные в помощь менеджеру (или руководителю) при принятии решений. DSS включают и данные, и модели, чтобы помочь принимающему решения решить проблемы, особенно те, которые плохо формализованы.
Системы ориентированы на главных управляющих и средних менеджеров, на изменения, гибкость и быструю реакцию. Акцент делается на моделях, предположениях и показе графики. Основа – профессиональный анализ и приемы проектирования. Эти системы по типу итерационные, не жесткие и никогда не закончены. Этого требует суть неструктурированных проблем, которые оригинальны и необычны, для них не имеется никаких алгоритмов для решения и каждая имеет свой ответ.
Поэтому DSS разработаны для поддержки слабоструктурированного и неструктурированного прикладного анализа, чтобы помогать проектировать, оценивать альтернативы и контролировать процесс реализации. Самый распространенный тип DSS – в виде генератора финансового отчета.
2. Компоненты системы поддержки принятия решений
Система поддержки принятия решений требует трех первичных компонентов: модули управления, управления данными для сбора и ручной обработки данных и управления диалогом для облегчения доступа пользователя к DSS. Пользователь взаимодействует с DSS через пользовательский интерфейс, выбирая частную модель и набор данных, которые нужно использовать, а затем DSS представляют результаты пользователю через тот же самый пользовательский интерфейс. Модели управления и управления данными в значительной степени действуют независимо и варьируются от относительно простой типовой модели в электронной таблице до сложной комплексной модели планирования, основанной на математическом программировании.
С помощью электронной таблицы типа Lotus 1-2-3 или MicrosoftExcel создаются модели, чтобы прогнозировать различные элементы организации или финансового состояния. В качестве данных используются предыдущие финансовые отчеты организации. Начальная модель включает различные предложения относительно будущих трендов в категориях расходов и доходов. После рассмотрения результатов базовой модели менеджер проводит ряд исследований типа «что, если», изменяя одно или большее количество предположений, чтобы определить их влияние на исходное состояние. Например, менеджер мог бы зондировать влияние на рентабельность, если бы продажа нового изделия росла на 10% ежегодно. Или менеджер мог бы исследовать влияние большего, чем ожидаемое, увеличение цены сырья, например 7% вместо 4% ежегодно. Этот тип генератора финансового отчета – простые, но мощные DSS для руководства при принятии решений, в том числе и финансовых.
Генератор системы поддержки принятия решений – это система, которая обеспечивает набор возможностей быстро и легко строить специфические DSS. Генератор DSS – пакет программ, разработанный для решения лишь частично с помощью компьютера слабоструктуризованных или неформализованных проблем.
3. Использование систем поддержки принятия решений
Система поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос «что если?», но и на подобные. Типичные вопросы по системам поддержки принятия решений (DSS):
Анализ примеров (casе analyses) – оценка значений выходных величин для заданного набора выходных переменных.
Параметрический (casеanalyses) анализ – оценка поведения выходных величин при изменении значений исходных переменных.
Анализ чувствительности – исследование поведения результирующих переменных в зависимости от изменения значения одной или нескольких входных переменных.
Анализ возможностей – нахождение значений входной переменной, которые обеспечивают желаемый конечный результат (известен также под названием «поиск целевых решений», «анализ значений целей», «управление по целям»).
Анализ влияния – выявление для выбранной результирующей переменной всех входных переменных, влияющих на ее значение, и оценка величины изменения результирующей переменной при заданном изменении входной переменной, скажем на 1%.
Анализ данных – прямой ввод в модель ранние известных данных и манипулирование при прогнозировании.
Сравнение и агрегирование – сравнение результатов двух или более прогнозов, сделанных при различных входных предположениях, или сравнение предсказанных результатов с действительными, или объединение результатов, полученных при различных прогнозах или для разных моделей.
Командные последовательности – возможность, использовать, сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.
Анализ риска – оценка исполнения выходных переменных при случайных изменениях входных величин.
Оптимизация – поиск значений управляемых входных переменных, обеспечивающих наилучшее значение одной или нескольких результирующих переменных.
Тема 11. Информационные технологии формирования бизнес-планов
1. Автоматизированные системы бизнес-планирования
В настоящее время разработаны и используются различные системы управления проектами (представлены в таблице) и до некоторой степени оценены их возможности. Эти системы, как правило, представляют собой некоторые программные модули, работающие в операционной среде Windows. В этом отношении несколько отличаются системы Альт-финансы, Альт-инвест, выполненные в виде электронных книг для электронных таблиц MSExcel.
Таблица: Некоторые системы управления проектами
| Наименование системы | Назначение системы | Возможности системы |
| Project ExpertExpekMicrosoft ProjectАльт-финансыАльт-планАльт-инвестРуфиналайзерЭкономПриоритет | Анализ проектовОценка проектовСоставление проектовОценка финансового состоянияСоставление финансового планаСоставление бизнес-планаАнализ проектовСоставление и оценкапроектовУправление проектами | Обработка данных об окружающей среде, сбыте, производстве; проведение расчетов капитала и его эффективности; анализа чувствительности проектаОбработка данных о свойствах и требованиях к объектам; определенной ценности и классификаций объектовСоздание планов и графиков работ по проектам; определение сроков и стоимости работАнализ финансового состояния и оценка тенденций развития предприятияОбработка данных о готовой продукции, составления баланса, оценка затратОбработка данных о составе и продукции предприятия; составление баланса; оценка эффективности и инвестицийРасчеты экономических показателей; анализ структуры, платежеспособности, эффективности, финансовой устойчивости предприятияПодготовка бизнес-планов, анализ и прогноз себестоимости продукцииОптимизация затрат при разработке, испытаниях, производстве и сбыте |
Некоторые из приведенных систем, например, например, широко известная система MicrosoftProject обеспечивают не столько перспективное планирование, сколько составление календарного плана выполнения проекта и некоторую автоматизацию плана обеспечения ресурсами. Стоимость информационных систем в таблице находится в пределах от 100 дол. до 400 дол.
Кроме систем, приведенных в таблице, существуют другие, по большей части специализированные системы, например: электронные картотеки типа «Бизнес»; специализированная программа по рынку ценных бумаг «Сапфир»; программа по внешнеэкономической деятельности «Бизнес-эксперт»; перечень видов деятельности,, подлежащих лицензированию «Лицензия» и т.д.
2. Имитационные модели деятельности предприятий