Принципы и функции управления производством

Объединение этих двух перспектив принятия решений создает сетку.. Эксплуатационный персонал управления довольно хорошо решает структурированные проблемы. Стратегические планировщики занимаются совсем не структурированными проблемами. Многие из проблем, с которыми сталкиваются работники знания, также довольно неструктурированы. Однако каждый уровень организации содержит и структурированные, и неструктурированные проблемы.

Системы диалоговой обработки запросов (TPS)

Системы диалоговой обработки  запросов (TPS) - основные деловые системы, которые обслуживают эксплуатационный уровень организации. Система диалоговой обработки запросов - компьютеризированная система, которая выполняет и рассчитывает рутинные транзакции, необходимые для проведения бизнеса. Примеры - коммерческие расчеты продаж, системы бронирования мест в гостинице, платежная ведомость, хранение отчетов служащих и отгрузка.

На эксплуатационном уровне задачи, ресурсы и цели предопределены и высокоформализованы. Например, решение  о предоставлении кредита клиенту  принимается управляющим низшего  уровня согласно предопределенным критериям. Единственно, что должно быть определено -соответствует ли клиент критериям.

Системы работы знания и автоматизации делопроизводства

Системы работы знания (KWS) и  системы автоматизации делопроизводства (OAS) обслуживают информационные потребности  на уровне знаний организации. Системы  работы знания помогают работникам знания, в то время как системы автоматизации  делопроизводства прежде всего помогают обработчикам данных.

Вообще, работники знания - это люди, обладающие учеными степенями, которые часто имеют такие  профессии, как инженер, врач, адвокат  и ученые. Их работа состоит прежде всего в создании новой информации и знания. Системы работы знания (KWS) типа научных или инженерных рабочих станций (мест), а также автоматизированных рабочих мест (АРМ) способствуют созданию новых знаний и гарантируют, что новые знания и технический опыт должным образом интегрируются в бизнес.

Обработчики данных обычно имеют меньшее образование и  меньше ученых степеней и ближе к  обработке, чем к созданию информации Они состоят прежде всего из секретарей, бухгалтеров, делопроизводителей или менеджеров, чья работа должна главным образом использовать или распространять информацию.

Системы автоматизации делопроизводства (OAS) - информационные приложения технологии, разработанные, чтобы увеличить  производительность труда обработчиков данных в офисе.

Управляющие информационные системы (MIS)

Управляющие информационные системы (MIS) обслуживают управленческий уровень организации, обеспечивая  менеджеров докладами, в некоторых  случаях с интерактивным доступом к текущей работе организации  и историческим отчетам. Обычно они  ориентируются почти исключительно  на внутренние, не относящиеся к  окружающей среде результаты. MIS прежде всего обслуживают функции планирования, управления и принятия решений на управленческом уровне.

MIS суммируют результаты  и докладывают относительно основных  действий компании На Рис. 3.3.3. показано, как типичная MIS преобразовывает операционные данные приказов, производства и бухгалтерии в MIS-файлы, которые используются, чтобы обеспечить менеджеров докладами.

Характеристика управляющих  информационных систем

• MIS поддерживают структурированные  и слабоструктурированные решения  на эксплуатационном и управленческом уровне. Они также полезны для  планирования штата главных менеджеров.

• MIS ориентированы для отчетов и контроля. Они разработаны, чтобы помогать обеспечивать текущий учет действий.

• MIS полагаются на существующие общие данные и потоки данных.

• MIS имеют немного аналитических  возможностей.

• MIS помогают в принятии решений, используя прошлые и  настоящие данные.

• MIS относительно негибки.

• MIS имеют скорее внутреннюю, чем внешнюю ориентацию.

• Информационные требования известны и устойчивы.

• MIS часто требуют длинного анализа и проектирования процесса.

Рис. 3.3.3. Обработка информации в MIS.

MIS обычно обслуживают  менеджеров, заинтересованных в  еженедельных, ежемесячных и ежегодных  результатах. Эти системы вообще  негибки и имеют немного аналитических  возможностей. Большинство MIS используют  простую установившуюся практику  типа резюме и сравнения в  противоположность сложным математическим  моделям или статистическим методам.

Системы поддержки  принятия решений (DSS)

В 70-е годы ряд компаний начал развивать информационные системы, которые совершенно отличались от традиционных MIS-систем. Эти новые  системы были меньшими, интерактивными и были разработаны с целью  помочь конечным пользователям использовать данные и модели, чтобы решать слабоструктурированные и неструктурированные проблемы. В 80-е годы эти системы были использованы для групп и целых организаций.

Мы уже касались систем поддержки принятия решений в  главе 1, но, учитывая их особую важность для менеджеров, рассмотрим еще раз  более подробно.

Что такое системы  поддержки принятия решений?

Эти системы названы системами  поддержки принятия решений (DSS). Как  мы отмечали ранее, системы поддержки  принятия решений (DSS) помогают принятию решений управления, объединяя данные, сложные аналитические модели и  удобное для пользователя программное  обеспечение в единую мощную систему, которая может поддерживать слабоструктурированное или неструктурированное принятие решений. DSS находятся под управлением пользователя от начала до реализации и используются ежедневно.

DSS как философия

Основная концепция DSS - дать пользователям инструментальные средства, необходимые для анализа важных блоков данных, используя легкоуправляемые сложные модели гибким способом. DSS разработаны, чтобы предоставить возможности, а не просто, чтобы ответить на информационные потребности.

DSS специализированы по  специфическим решениям или классам  решений типа маршрутизации, формирования  очередей, оценки и т д.

Таблица 3.3.2 показывает различия между DSS и MIS В основной концепции DSS обещают конечному пользователю управление данными и инструментальными средствами. MIS до сих пор в значительной степени во власти профессионалов: пользователи получают информацию из профессионального штата аналитиков, проектировщиков и программистов. MIS ориентируются на структурные информационные потоки средних менеджеров. DSS ориентированы на главных управляющих и средних менеджеров, на изменения, гибкость и быструю реакцию. В DSS имеется меньшее количество возможностей, чтобы связать пользователей со структурными информационными потоками, и соответственно больший акцент делается на моделях, предположениях и показе графики. Как DSS, так и MIS полагаются на профессиональный анализ и проектирование. Однако в то время, как MIS обычно следуют за традиционной методологией развития систем, ставя информационные требования перед проектированием и работой, системы DSS сознательно итерационные, никогда не заморожены и в этом смысле никогда не закончены.

Табл. 3.3.2. Различия между DSS и MIS

Сфера применения	DSS	MIS
Философия	Обеспечивают объединенные инструментальные средства, данные, модели и язык пользователям	Обеспечивают структурную  информацию конечным пользователям
Системный анализ	Используют инструментальные средства в процессе решения	Выделяют информационные требования
Проект	Итеративный процесс	Поставляют систему, основанную на утвержденных требованиях

Характеристика систем поддержки  принятия решений

• DSS предлагают гибкость пользователей, адаптируемость и быструю реакцию.

• DSS допускают, чтобы пользователи управляли входом и выходом

• DSS оперируют с небольшой  помощью профессиональных программистов  или без нее.

• DSS обеспечивают поддержку  для решений и проблем, которые  не могут быть определены заранее.

• DSS используют сложный  анализ и инструментальные средства моделирования.

Ясно, что в соответствии с замыслом DSS имеют большую аналитическую  мощность, чем другие системы: они  построены с рядом моделей, чтобы  анализировать данные. DSS разработаны  так, чтобы пользователи могли работать с ними непосредственно; эти системы  явно включают удобное для пользователя программное обеспечение. Системы DSS интерактивны; пользователь может изменять предположения и включать новые данные.

Пример интересной DSS - система, оценивающая рейсы филиала большой  американской металлургической компании, которая перевозит сыпучие грузы - каменный уголь, руду и готовые  продукты для материнской компании. Фирма владеет несколькими судами, фрахтует другие, чтобы доставлять общий груз. Оценивающая рейс система  вычисляет финансовые и технические  детали рейса. Финансовые вычисления включают затраты корабля (топливо, рабочая  сила, капитал), фрахтовые ставки для  различных типов груза и издержки порта. Технические детали включают несметное число факторов типа грузоподъемности корабля, скорости, расстояний от порта, топлива, водопотребления и моделей  погрузки. Система может отвечать на вопросы такого типа: при наличии  графика поставки клиента и предлагаемой фрахтовой ставки какой корабль должен быть выбран для максимизации прибыли? Какова оптимальная скорость, в которой данный корабль может оптимизировать прибыль и все еще выполнять график поставки? Какова оптимальная модель погрузки для корабля, направляющегося на запад США, если он двигается из Малайзии? Система установлена на мощном настольном микрокомпьютере, имеет систему меню, которая делает работу простой для пользователей, позволяя легко войти в данные или получать информацию.

Системы поддержки принятия решений помогают находить ответы не только на прямой вопрос "что, если?", но и на подобные. Приведем типичные вопросы по системам поддержки принятия решений (DSS).

1. Анализ примеров (case analysis)-оценка  значений выходных величин для  заданного набора значений входных  переменных.

2. Параметрический ("что,  если?") анализ-оценка поведения  выходных величин при изменении  значений входных переменных.

3."Анализ чувствительности - исследование поведения результирующих  переменных в зависимости от  изменения значений одной или  нескольких входных переменных.

4. Анализ возможностей - нахождение  значений входной переменной, которые  обеспечивают желаемый конечный  результат (известен также под  названием "поиск целевых решений", "анализ значений целей", "управление  по целям").

5. 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%.

6. Анализ данных - прямой  ввод в модель ранее имевшихся  данных и манипулирование ими  при прогнозировании.

7. 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.

8. Командные последовательности (sequences) - возможность записывать, исполнять,  сохранять для последующего использования регулярно выполняемые серии команд и сообщений.

9. Анализ риска - оценка  изменения выходных переменных  при случайных изменениях входных  величин.

10. Оптимизация - поиск  значений управляемых входных  переменных, обеспечивающих наилучшее  значение одной или нескольких  результирующих переменных.

Исполнительные  системы (ESS)

Старшие менеджеры используют класс информационных систем, названных  исполнительными системами поддержки  принятия решений (ESS). ESS обслуживают  стратегический уровень организации. Они ориентированы на неструктурные  решения и проводят системный  анализ окружающей среды лучше, чем  любые прикладные и специфические  системы. ESS разработаны, чтобы включить данные относительно внешних результатов  типа новых налоговых законов  или конкурентов, но они также  выбирают суммарные данные из внутренних MIS и DSS. Они фильтруют, сжимают и выявляют критические данные, сокращая время и усилия, требуемые, чтобы получить информацию, полезную для руководителей. ESS используют наиболее продвинутое графическое программное обеспечение и могут поставлять графики и данные из многих источников немедленно в офис старшего менеджера или в зал заседаний.