Информационные технологии в системах управления

• оперативной обработки текущих данных (OLTP – on-Line Transaction Processing). В этой системе нет инструментов обобщения и анализа данных с последующим прогнозированием;
• оперативной обработки аналитических данных (OLAP – on-Line Analis-Processing). Будучи средством поддержки принятия решений OLAP работает не с оперативными базами данных, а с ретроспективными архивами, хранящими данные за значительный период времени. Это позволяет вычислить промежуточные данные, которые ускоряют анализ гигантских объемов информации. Средства OLAP расширяют возможности OLTP-приложений;
• промышленные системы управления документами (EDMS, Elektronik Document Management System). Они выполняют задачи систематизации, хранения, коллективной координированной разработки и поиска неструктурированных (неупорядоченных) документов. Эта технология автоматизирует документооборот, делопроизводство и организацию управления.

Интеграция названных технологий в единые системы позволит многократно повысить эффективность выполнения операций и управления экономическим объектом. Их внедрение должно быть увязано со стратегией и тактикой развития объекта (фирмы, банка, предприятия).

5.4. Новые информационные технологии в управленческой деятельности

Доминирующие тенденции развития информационных технологий ориентированы  на многопрофильность и структурную сложность управляемых предприятий. Для эффективной и конкурентоспособной деятельности требуется информационно связать и объединить все под разделения на качественно новом управленческом уровне. Сделать это позволяют новые, современные информационные технологии. Рассмотрим наиболее известные из них.

Видеотехнология – это технология использования изображений. Такой технологии может предшествовать визуализация, т. е. представление данных в виде изображений. Быстрый рост объемов обработки данных требует поиска новых способов представления полученной информации. Организация видеоконференций связана с технологией проведения совещания между удаленными пользователями на базе использования их движущихся изображений. Технические средства при этом работают в реальном времени.

Мультимедиатехнология (мультисреда) основана на комплексном представлении данных любого типа. Такая технология обеспечивает совместную обработку символов, текста, таблиц, графиков, изображений, документов, звука, речи, что создает мультисреду. Изображение может быть выдано на экран с текстовым и звуковым сопровождением. Использование мультимедиатехнологии особенно эффективно в обучающих системах. Это связано с тем, что при активной работе в мультисреде пользователь запоминает 75% воспринимаемой информации. В то время как из услышанной информации запоминается лишь 25%.

Нейрокомпьютерные технологии используют взаимодействующие друг с другом специальные нейрокомпоненты на базе микропроцессоров. Такой подход основан на моделировании поведения нервных клеток (нейронов). Нейротехнология применяется в создании искусственного интеллекта для решения сложных задач: распознавание образов, управление кредитными рисками, прогноз фондовых ситуаций, определение стоимости недвижимости с учетом качества зданий, их состояния, окружающей обстановки и среды, автоматическое распознавание чеков и др. Компонентами нейротехнологий являются нейронные компьютеры и процессоры, а также нейронные сети, как класс алгоритмов, обеспечивающих решение сложных задач. Нейросети обладают способностью самообучения, имеют высокое быстродействие, так как обработка информации в них осуществляется многими компонентами, функционирующими параллельно.

Объектно-ориентированная  технология основана на выявлении и установлении взаимодействия множества объектов и используется при создании компьютерных систем на стадии проектирования и программирования. В качестве объектов в ней выступают пользователи, программы, клиенты, документы, файлы, таблицы, базы данных и т.д. Такие подходы характерны тем, что в них используются процедуры и данные, которые заменяются понятием «объект». Объект – это предмет, событие, явление, который выполняет определенные функции и является источником или потребителем информации. На этой основе, например, построена технология связи и компоновки объектов (OLE), разработанная фирмой Microsoft. Использование объектно-ориентированных технологий позволяет иметь более эффективные решения в системах управления.

Технология управления знаниями позволяет создать не просто автоматизированную систему с единым информационным пространством, а среду, в которой знания одного работника становились бы достоянием всех. Такой вариант необходим при решении особенно сложных комплексных задач в процессе подготовки и принятия решений в специально созданной технологической среде. Управление знаниями осуществляется с использованием базы знаний, которая является организованной   совокупностью, по какой-либо предметной области. Базы знаний применяются при решении задач искусственного интеллекта, например, в экспертных системах. База знаний включает набор данных, знаний (их моделей), правил логического вывода для работы со знаниями.

Интернет-технология основана на объединении информационных сетей в глобальную информационную структуру. Иными словами, Интернет – это глобальная международная ассоциация информационных сетей, которая имеет информационные центры, обслуживающие пользователей: они предоставляют документацию, распространяют программы, тексты книг, иллюстрации, коммуникационный сервис, электронную почту, службу новостей, передают файлы и т.д. Технология Интернет используется в образовательных, научных целях, в бизнесе. Через Интернет многочисленные фирмы предоставляют разнообразные виды сервиса: свои базы данных и базы знаний, рекламу продукции и услуг, консультации и другие виды помощи.

Развитие информационных технологий все более направлено в область интеллектуальных, наукоемких проблем. Визуализация данных, обработка изображений, создание виртуального пространства позволяет человеку погрузиться в образную среду решения сложных задач, приблизиться к поставленным целям на качественно новом уровне, облегчить подготовку и принятие управленческих решений.

5.5. Автоматизированные технологии формирования управленческих решений

Системы формирования решений так  же, как и информационные   системы, существовали всегда. Это – советники  и советы (чрезвычайные, военные, экономические, экологические и пр.), совещания и коллегии, аналитические центры и т.д. Назывались они по-разному, но создавались с целью формирования и принятия решений.

По мере создания и развития автоматизированных информационных технологий появилась  возможность автоматизации процедур, характерных для процесса принятия решения. Постепенно стали развиваться новые системы, получившие название систем поддержки принятия решений (СППР). В результате их применения повысилась скорость формирования решений, улучшилось их качество за счет оценки многих факторов.

Характерная черта СППР заключается в том, что произошел  отказ от фундаментального принципа в поиске объективного оптимального решения, характерного для полностью формализованных задач. Теперь наравне с формальными решениями стала применяться субъективная информация, поступающая от лица принимаемого решение (ЛПР). Сугубо оптимальные (формальные) методы в рамках СППР используются лишь на нижних уровнях иерархии управления.

Автоматизация ряда процедур формирования решений с помощью СППР позволила возложить на компьютер следующие функции:

• генерацию возможных вариантов решений;
• оценку вариантов, выбор и предоставление ЛПР лучшего из них;
• анализ последствий принятого решения;
• обеспечение работы системы исходными данными, поступающими из других систем (подсистем), ЛПР и окружающей среды.

Под системой поддержки принятия решений понимают человеко-машинные системы, которые позволяют лицам, принимающим решение, использовать данные и знания объективного и субъективного характера для решения слабоструктурированных (плохо формализованных) проблем.

Как видно из определения, СППР полностью  выполняет второй и частично третий этапы формирования решений. Напомним, что первый этап (выявление целей, проблем и формирование критериев), а также завершающая часть третьего этапа (собственно принятие решения и его критический анализ), остаются за ЛПР.

Слабоструктурированные  проблемы – это проблемы, содержащие как количественные, так и качественные характеристики объекта управления, отражающие субъективное отношение ЛПР к тем или иным процессам или состояниям.

Ранее была представлена иерархия решений, принимаемых на различных уровнях управления. Для каждого из уровней может создаваться своя СППР, функции которой существенно отличаются от функций СППР других уровней. Функции системы зависят исключительно от специфики решаемых проблем. На рис. 22 показана связь между автоматизированной информационной системой предприятия (АИС) и СППР различных уровней.

Рис. 22. Иерархическая связь между  АИС И СППР  различных уровней управления

Согласно рисунку в основе функционирования любой СППР лежит АИС – автоматизированная информационная система, представляющая собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных и технологических средств и специалистов и предназначенная для обработки информации. АИС отражает с помощью показателей в базах данных не только текущее состояние предприятия, но и его состояние за прошедший период.

Необходимость в СППР возникает  уже на оперативном уровне управления (руководители цехов, участков, отделов). Чаще всего здесь используют модели линейного программирования или имитационные модели. Типичными задачами этого уровня являются: расчет оптимальной партии запуска деталей в производство, расчет графиков ремонта оборудования, расчет оптимальных объемов запасов сырья и материалов. Меняя параметры моделей, можно получить матрицу «Стоимость – эффективность» или «Стоимость – критерий» и прийти к определенному решению. На этом уровне качественная информация,   используется только лишь в форме параметров, поставляемых из внутренних источников предприятия.

На среднем уровне управления (главные  специалисты, эксперты) уже используют общие цели функционирования предприятия, а отсюда и возникает потребность в информации из внешней среды. СППР должна помочь специалистам принимать решения, касающиеся издержек производства, сбыта продукции, установления цен, выбора поставщиков и т.д.

Решения, которые принимаются  на высшем уровне управления   предприятия, относятся к стратегическим. Они касаются конкурентоспособности предприятия, его финансовой политики, политики маркетинга. Здесь решаются проблемы неэкономического характера, стратегического планирования и целеполагания. Информация, используемая при этом, в большей своей части поступает из внешних   источников и поэтому, как правило, приблизительна и недостоверна.

Любая из СППР независимо от уровня обслуживания структурно состоит из нескольких компонентов (рис. 23). Рассмотрим их.

Рис. 23. Структура системы поддержки принятия решений

База данных создается и поддерживается средствами АИС. Она используется в СППР в качестве внешнего источника данных и содержит информацию о состоянии дел, как на самом предприятии, так и за его пределами. Внутренняя информация касается производства, финансов, запасов, основных фондов, оборотных средств, кадров и т.д. Она достаточно точна и находится в обязательной бухгалтерской и статистической отчетности.

Внешняя информация отражает состояние  дел во внешней сфере и касается рынка, конкурентов, кредитной и таможенной политики   государства, мировых тенденций в области финансов и цен на энергоносители. Источником этой информации являются бюллетени, сводки, биржевые отчеты, пресса.

Система управления базами данных (СУБД) необходима для их создания и манипулирования. СУБД может быть собственной, т.е. входящей только в состав СППР, но может быть и общей с АИС. Как правило, применяется общая с АИС СУБД, так как используется общая для этих систем база данных.

Основные функции СУБД это создание и изменение структуры файлов, обновление (корректировка) данных, обработка данных, обеспечение выдачи информации по запросам.

База знаний содержит модели принятия решений, ориентированные на вполне конкретную область. Наиболее распространенными формами отражения знаний человека в базе являются:

• дерево целей, снабженное формулами расчета;
• дерево И-ИЛИ (дерево вывода);
• семантические сети;
• нейросети.

Будем использовать наиболее распространенные в настоящее время формы организации баз знаний, а именно дерево целей и дерево И-ИЛИ.

Система управления базой знаний представляет собой совокупность программных средств со следующими функциями: создание деревьев целей, деревьев выводов, семантических и нейросетей, их обновление и изменение, инициирование запросов к базе знаний и выдача ответов. Система управления базой знаний (СУБЗ) должна обеспечить:

• простоту создания и использования моделей баз знаний;
• оценку соответствия результатов применения баз знаний целям системы управления.

Для этого система управления базами знаний должна содержать:

• язык моделирования для структуризации проблемы, описания целей и определения данных, необходимых для формирования моделей;
• командный язык для управления моделями;
• язык для манипулирования моделью в процессе решения задачи.