Экспертные системы анализа экономического состояния деятельности предприятия

Задача модуля ARNAVAC – сузить пространство поиска, отбрасывая малозначимые точки, оценивая наилучшую точность, и выявляя в многомерном пространстве наиболее влияющие факторы вообще без каких-либо предположений о виде влияния.

Для выделения структурных  компонент на фоне бесструктурного  шума программа сравнивает распределения  зависимой переменной в разных областях пространства независимых переменных; тот набор координат, в которых различие наиболее сильно, соответствует наиболее влияющим параметрам. ARNAVAC обнаруживает в массивах данных функционально связные кластеры, фильтрует случайные выбросы, связанные, например, с ошибкой ввода данных оператором. Если удаётся установить взаимозависимость, даже слабую, об этом будет сделано сообщение с указанием статистических характеристик, визуализацией значимой области и выпавших точек. По содержанию эта же задача может быть «вывернута наизнанку» – модуль может использоваться не для отсеивания ошибок, а для поиска естественных по своей природе исключений с целью их идентификации и независимого анализа. Этот модуль естественно использовать для определения моментов нестабильности рынка, для анализа «выбросов» рынка по отношению к некоторому индикатору с целью определения момента перехода на другую стратегию игры.

Наиболее интересная центральная часть системы позволяет  строить нелинейные регрессионные модели. При этом можно использовать не только числовые и логические переменные, но и так называемые категориальные переменные. Core PolyAnalyst – ядро системы, основанный на принципах эволюционного программирования автоматический генератор функциональных процедур, служащих для описания скрытых закономерностей. Его назначение – автоматическая генерация различных гипотез и их проверка. Известно, что статистические пакеты требуют априорных допущений о моделях. При работе с пакетом PolyAnalyst не нужно заранее допускать какие-либо закономерности в данных: это может сделать программа анализа функциональных зависимостей – вот принципиальное отличие от статистических методов, где функциональную зависимость задает пользователь. В PolyAnalyst от пользователя требуется лишь указать зависимую переменную.

Ядро системы автоматически  порождает и отбрасывает различные  гипотезы о взаимозависимости в  данных на своем внутреннем языке  в форме функциональных процедур (программ объемом до 4 Кбайт). Это  мощный язык, на нем можно выразить практически любой алгоритм.

Процесс построения этих программ осуществляется как эволюция программ, этим метод отчасти похож  на генетические алгоритмы. Затем в  полученную программу вносятся некоторые  модификации с применением методов  так называемых обобщающих преобразований, гарантирующих, что потомки будут описывать анализируемый набор данных не хуже, чем исходная «родительская» программа. Таким образом, формируется популяция программ, конкурирующих в точности выражения исходной зависимости. Из популяции выделяются растущие, постепенно усложняющиеся генетические линии. Для контроля статистической значимости применяется рандомизированное тестирование.

Ядро позволяет обнаруживать многофакторные зависимости, которым  оно придает вид функциональных выражений. Предусмотрена также возможность построения структурных и классификационных правил (по автоматически формируемым обучающим примерам). При этом анализу подвергаются исходные данные различных типов: действительные числа, логические и категориальные величины. Выводимые правила принимают вид либо функций, либо циклов, либо условных конструкций. В трудных случаях отношения могут быть запрограммированы на языке символьных правил. Этот язык, служащий для формализации описания обнаруживаемой информации, может также использоваться для ввода предположений аналитика. Вмешавшись во время работы модуля и отредактировав анализируемое правило, можно своими руками подтолкнуть программу в желаемое русло.

Метод классификации, основанный на двух рассмотренных модулях, предназначен для построения моделей на базе логических полей и для прогнозирования этих полей. Характерная задача модуля классификации – построение стратегии игры: продавать ли ценную бумагу или, напротив, придержать до лучших времен? Пусть анализируемое правило есть выражение, найденное модулем анализа функциональных зависимостей или многопараметрической линейной регрессии. Тогда классификационное правило суть просто условное выражение, принимающее одно из двух значений в зависимости от того, превосходит ли результат применения правила пороговое значение.

Ещё одна задача, решаемая PolyAnalyst, – кластеризация, определение: однородны ли исходные данные или они каким-либо образом группируются (и если группируются, то по каким признакам).

Традиционное для статистических пакетов построение линейной многомерной зависимости специально выделено в отдельную задачу. «Автоматический аналитик» строит множественную линейную регрессионную зависимость, как наиболее простое и доступное описание исходных данных, используя при этом быстродействующий алгоритм, автоматически выбирающий наиболее влияющие параметры. Традиционно для PolyAnalyst значительное внимание уделяется оценке значимости.

Построение PolyAnalyst по модульному принципу способствует удобству работы. Критерий оценки синтезируемых программ содержится в отдельном модуле, и простой его заменой можно переориентировать искусственную эволюцию на решение любой другой задачи, выполняемой порождаемыми программами. В числе других модулей системы – база накопленных процедур и модуль оценки значимости получающихся моделей, который с разных сторон проверяет их достоверность.

PolyAnalyst, безусловно, ориентирован  на автоматизированную обработку  данных. Однако возможность «ручного» вмешательства также предусмотрена. Можно разбивать данные на подмножества, делать выборки, формулировать критерий, по которому будут выбираться участки для анализа, добавлять нужные вам функции.

По сути, PolyAnalyst не накладывает  особых ограничений на анализируемые  данные: скорее всего, пользователя будут сдерживать не ограничения программы, а возможности компьютера – его память и производительность. Всего PolyAnalyst позволяет одновременно исследовать до 1000 полей и до 100000 записей.

Не интерфейс такой  программы, как PolyAnalyst, является определяющим фактором в решении, нужна ли она вам, но сказать пару слов об интерфейсе, наверное, все же необходимо. Интерфейс прост и строг. Открыв программу, можно увидеть пять пустых окон: четыре рабочих – для представления данных, графиков, функциональных и логических зависимостей (правил), отчётов о результатах анализа и пятое окно, в котором отображаются текущие процессы и их рабочее время. По мере вашей работы рабочие окна начнут быстро заполняться пиктограммами, отображающими созданные вами и программой объекты.

Все механизмы PolyAnalyst «спрятаны» внутри системы и не видимы для пользователя, который взаимодействует со специальным модулем трансляции и представления полученных данных. PolyAnalyst предоставляет пользователю объектно-ориентированную рабочую среду для написания сценария и проведения исследования. Вся информация представляется в виде объектов нескольких классов.

Все логические объекты, возникающие в процессе анализа  данных (подмножества данных, правила, зависимости, функциональные преобразования данных, графики, отчёты, текущие процессы в работе программы), представляются на экране монитора в виде графических объектов, с которыми могут производиться интуитивно понятные операции с помощью мыши или клавиатуры.

Базовая версия, функционирует  на платформе Windows NT, однако существует и версия программы для OS/2 Warp. PolyAnaiyst может работать как на отдельном персональном компьютере, так и в сети с использованием технологии клиент-сервер. В последнем варианте PolyAnaiyst может выполнять несколько задач анализа данных, запущенных с разных рабочих мест локальной сети, клиенты могут функционировать и под Windows 95. Принципиальным для работы аналитического блока является использование параллельных процессов с выделением каждому процессу одного и того же кванта времени. Анализ можно значительно ускорить, если ваш компьютер/сервер использует многопроцессорную плату [15].

Далее для расчёта  эффективности внедрения программного продукта необходимо оставить бизнес-план. Бизнес план внедрения программного продукта состоит из следующих разделов:

Краткая характеристика. Предлагается установить следующий программный продукт: PolyAnaiyst, которая является экспертной системой экономического состояния деятельности предприятия.

Описание  деятельности. Описание деятельности предприятия и языков для представления и обработки знаний представлено выше.

План  маркетинга. Для внедряемых программных продуктов план маркетинга не разрабатывается.

Исследование  и развитие. Проект предполагает внедрение информационной системы, которая является экспертной системой экономического состояния предприятия, с целью более эффективного управления предприятием. Затраты на проект представлены в главе 3.2.

Операции  и производство. Необходимое описание продукции, затрат, выгод представлено в главе 3.2.

Управление. Управление проектом осуществляет директор и его заместители.

Риски. Риски внедрения экспертной системой экономического состояния предприятия на предприятии для более эффективного управления предприятием составляют 10%, при ставке рефинансирования 30%, норма дисконта при этом составляет 40%.

Финансы. Финансирование проекта будет произведено из собственных источников предприятия ОДО «АльфаЛайн».

Период. Проект рассчитан на 4 года (2012-2015 годы).

Библиография  и приложения. Используемые источники информации представлены ниже в списках использованных источников. Приложения отсутствуют.

В результате внедрения программного продукта программного продукта PolyAnalyst повысится эффективность управленческой деятельности предприятия.

Общая характеристика проекта (начало работ, финансовый план и горизонт осуществления проекта):

Организация работ по осуществлению проекта включает два этапа:

01.09.2012 год – 01.10.2012 год – этап покупки сервера.

01.11.2012 год – 31.12.2012 год – закупка, установка и  внедрение программного продукта PolyAnalyst;

01.09.2012 год – 31.12.2015 год – коммерческая реализация  проекта (окупаемость инвестиций  и получение выгоды от осуществления  проекта).

Финансирование предлагаемого  проекта будет осуществляться из собственных средств предприятия. Для оценки эффективности внедрения информационной системы определим подразделения и количество пользователей данного средства. В таблице 3.1 представлены пользователи программного продукта PolyAnalyst.

 

Таблица 3.1 – Количество необходимых пользователей программного продукта PolyAnalyst на предприятии

Наименование места (подразделения)	Количество рабочих  мест
Директор предприятия	1 пользователь
Начальник ПЭО	1 пользователь
Отдел ПЭО	3 пользователей
Финансовый отдел	4 пользователя
ИТОГО:	9 пользователей

 

Для реализации инвестиционного  проекта необходимы инвестиции: необходимо автоматизировать 9 рабочих мест (закупить клиентскую часть и серверную), а также закупить сервер. Исходя из этого, необходимо приобрести клиентскую лицензию на 9 рабочих мест PolyAnalyst стоимостью 3,1 млн.руб. и серверная часть стоимостью 3,2 млн.руб.

Таким образом, затраты  на приобретение клиентской части на одного пользователя составили 3,1 млн. руб., на 9 пользователей составили 27,90 млн.руб., а на приобретение серверной части PolyAnalyst 3,2 млн.руб. Исходя из этого общая сумма затрат по закупке PolyAnalyst составит 31,10 млн. руб.

Будет закуплен компьютер (для администратора) и сервер.

Стоимость компьютера 3,34 млн.руб., сервера 4,43 млн.руб., итого 7,77 млн.руб. Будет принят на работу администратор сети и контролем за работой программного продукта PolyAnalyst.

3.2 Расчёт экономического эффекта от внедрения информационной системы

Для оценки экономической  эффективности внедрения программного продукта PolyAnalyst необходимо осуществить:

• расчёт единовременных затрат;
• расчёт текущих затрат;
• расчёт экономического эффекта.

Единовременные  затраты.

Для оценки эффективности предложений необходимо рассчитать единовременные затраты.

Единовременные затраты включают следующие статьи затрат:

• затраты на приобретение технических средств;
• затраты на приобретение программного продукта PolyAnalyst (клиентской и серверной части);
• затраты на установку программного продукта PolyAnalyst;
• затраты на обучение работе с программным продуктом PolyAnalyst.

Расчёт капитальных затрат.

В капитальные затраты по внедрению  системы входят следующие статьи затрат: приобретение технических средств. Стоимость компьютера для администратора 3,34 млн.руб., стоимость сервера 4,43 млн.руб., итого капитальные затраты составят 7,77 млн.руб.

Расчёт единовременных затрат.

Необходимо автоматизировать 9 рабочих мест (закупить клиентскую часть и серверную), а также закупить сервер. Исходя из этого, необходимо приобрести клиентскую лицензию на 9 рабочих мест PolyAnalyst стоимостью 3,1 млн.руб. и серверная часть стоимостью 3,2 млн.руб.

Таким образом, затраты на приобретение клиентской части 9 пользователей составили 27,90 млн.руб., на приобретение серверной части программного продукта PolyAnalyst 3,20 млн.руб. Исходя из этого общая сумма затрат по закупке программного продукта PolyAnalyst составит 31,10 млн. руб.