Автор: Пользователь скрыл имя, 29 Мая 2013 в 14:48, реферат
Система мониторинга экономического состояния промышленного предприятия выполняет одновременно несколько функций. Поэтому чем более полным и качественным будет состав показателей, по которым этот мониторинг осуществляется, тем более эффективными будут управленческие мероприятия, осуществляемые руководством промышленного предприятия. В этой связи, целесообразно рассмотреть составляющие части концепции системы мониторинга экономического состояния промышленного предприятия.
Запись использования
может регистрироваться в форме
шаблонов использования или
Для использования возможности адаптации знания к изменениям в окружающей среде могут применяться различные стратегии обучения. Среди них в нескольких исследованиях была предложена индуктивная обучающаяся стратегия. Обучающаяся автоматика является альтернативой для базы с адаптируемыми знаниями. В дополнение предлагается использовать Экспертную систему поддержки (ЭСП) в форме сообщества экспертов. Хотя никто из исследователей не называет это СМПП, различные изучающие методы предлагаются для адаптации к изменениям в окружающей среде.
Эта модель отличается
от других тем, что учитывает изменения
и в проблемной области, и в
пользователе. Однако эта модель не
может ясно работать с тем фактом,
что на эффективность формата
представления оказывают
Поскольку точность формы представления зависит от содержания постановки задачи, система мониторинга должна обладать способностью воспринимать изменения в пользователе и в проблеме, а также в их воздействии друг на друга. Для того чтобы система была способна модифицировать знание о самой себе, на метауровне необходим механизм самоанализа для проведения наблюдений и выводов по работе системы.
На основе вышеизложенной рациональной идеи, может быть предложена новая модель системы мониторинга промышленного предприятия, которая состоит из двух оперативных уровней: метауровень и базовый уровень. Базовый уровень включает два обучающихся процесса, управляемых обратной связью: один – для возможности адаптивности к решению проблем, другой – для упрощения элементов интерфейса. Блок обработки проблемы включает базу данных (БД), базу накопленных знаний по основной проблеме (БДОП), базу построения модели (БПМ), методы обучения, ассимилятор и обработчик проблемы (ПП6). БД содержит фактические и нормативные данные изучения, и выходные результаты принятия решения. БПМ несет инструментальные модели, например, с использованием теории систем или статистики. БДОП включает описывающие и предписывающие правила, процедуры и модели, относящиеся к ядру проблемы, в которой оперирует система принятия решений.
Методы обучения включают контролируемые или неконтролируемые стратегии обучения, такие как изучение путем записывания в запоминающее устройство, путем индуктивного метода (введения в курс дела), путем дедукции, путем аналогии. В этой системе ассимилятор работает как система управления базой знаний. В дополнение он может постоянно интегрировать новые знания, сгенерированные используемым методом обучения, в уже имеющиеся знания. ПП подобен стандартному генератору выводов в экспертных системах. При получении вводных данных от пользователя он может использовать правила решений или эвристики в БДОП для решения проблемы. Когда необходимо, ПП также обращается к БД за историческими данными или к БПМ за подходящими моделями. Если соответствующих правил или эвристик для решения проблемы не имеется, ПП передает исполнение системы для интроспекции (самоанализа) на метауровень.
Блок интерфейса может включать базу профиля пользователя, базу элементов интерфейса (БЭИ), базу знаний по виду представления (БЗВП), ассимилятор, механизмы формализации и систему управления диалогом (СУД). База профиля пользователя включает следующие виды знаний:
Профиль пользователя является моделью пользователя, которая динамично отображает знания, опыт и основные цели пользователя. БЭИ содержит инструменты для создания специальных презентационных эффектов, оформления полученных результатов, и блоки построения интерфейса, такие как графики, схемы, таблицы и текст. БЗВП имеет тело знаний по отношениям между элементами интерфейса, характеристиками пользователя и проблемами, над которыми работает пользователь.
Механизмы формализации вырабатывают конкретный вид представления знаний в зависимости от результата решения проблемы и модели пользователя. СУД принимает вводные, выдает выходящие данные и собирает характеристики пользователя. Когда не имеется знаний по предпочтениям отдельного пользователя, работающего по специфической проблеме, СУД может передать запрос на интроспекцию на метауровень.
Метауровень состоит из систем знаний о себе и процессора самоанализа. Система знаний о себе включает знания о различных формах знаний, знания о взаимоотношениях между шестью типами знаний и знания о сильных и слабых сторонах возможностей обработки. Когда ПП генерирует запрос в зависимости от характера проблемы, система в ходе интроспекции может обратиться к конкретному методу изучения для выработки знаний. Когда новое знание значительно отличается от существующих знаний, ПП инициирует обработку снова и в результате интроспекции обновляет знания о себе. Более того, после получения сообщения от СУД система в ходе интроспекции может указать механизму формализации подготовить представление знаний.
Поясним на примере, как эта модель работает. Менеджер по продаже продукции конкретного промышленного предприятия использует систему продаж, разработанную на основе модели системы мониторинга промышленного предприятия, чтобы найти наиболее подходящий рынок сбыта или покупателя для конкретного элемента портфеля продукции.
В этой ситуации система использует процесс аналитической иерархии (ПАИ), чтобы помочь оценить различные характеристики рынка, продукции по различным критериям на основе пожеланий потребителей. При этом наиболее общие критерии включают:
Система может принять относительную важность каждого критерия и ранжировать потребительские ниши по степени предпочтения. Более того, система способна выполнить анализ чувствительности, например, как изменения в важности критерия влияют на расположение в списке. При этом ввод / вывод данных системы поддерживаются различными видами интерфейса, включая графики, диаграммы, таблицы и текст.
Являясь опытным пользователем, менеджер чувствует себя комфортно с такими нечеткими описаниями продукции, как хорошие, средние, плохие состояния. Иногда он находит приемлемый вариант по доставке, но из-за необходимости сделать ряд перегрузок возникают трудности с поиском потребителей.
В этом случае менеджер может смоделировать работу экспедиторской компании, которая доставляет продукцию, и распределяет ее между точками сбыта. В ходе сеанса он может получить от системы помощь в связи с этим. Однако система не обладает способностью оценивать транспортные потоки. Чтобы наделить систему способностью оценки, менеджер вводит в нее исторические случаи доставки аналогичных видов продукции и запрашивает модель оценки.
Поскольку это новая проблема, в БДОП нет знаний по ней. Таким образом, ПП инициирует обработку. Интроспекция консультируется со знаниями о себе и изучает суть проблемы. Она определяет, что метод индуктивного изучения способен определять критические критерии маршрутов транспортировки в оценке их стоимости. Метод индуктивного изучения запрашивает базу данных, БДОП, БМП для получения модели оценки, которая интегрируется в БДОП. Поскольку знания новые, ПП снова инициирует обработку, а интроспекция обновляет знания о себе.
После этого интроспекция вызывает механизм формализации, который определяет подходящий вид презентации в соответствии с моделью пользователя и характером результатов. Новое знание ассимилируется в базе данных по виду представления. Кроме того, результаты посылаются в систему управления данными, которая консультируется с профилем пользователя и БЗВП, чтобы выбрать наиболее подходящий вид представления выходных результатов. Когда знания появляются, СУД начинает выдавать результаты.
Таким образом, при разработке управленческих решений может использоваться концептуальная модель СМПП. Концептуальная модель адаптивна в том смысле, что она может адаптировать не только свою способность обработки проблемы, но и свой интерфейс к изменениям в домене проблемы и в пользователе. Также модель обладает свойством детальности в плане того, что она охватывает особенности других архитектур. Модель открывает несколько областей исследований:
Дополнительно, поскольку
эта модель содержит различные формы
знаний, другой областью исследований
может быть, например, координация
различных представлений
Таким образом, использование
современных теоретических
1. Системы мониторинга
не только являются
2. Системы мониторинга
являются основой создания
3. Системы мониторинга
промышленного предприятия
Указанные положения позволяют перейти к разработке основных принципов и модели системы мониторинга экономического состояния промышленного предприятия. Для этой цели в следующей главе будут рассмотрены конкретные задачи и инструменты создания систем мониторинга экономического состояния промышленного предприятия.
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ