12. Информационное обеспечение процесса разработки, принятия и реализации управленческого решения. Информационные технологии разработки и принятия решений. Системы поддержки принятия решений.

Информационное обеспечение - одно из важнейших обеспечивающих функций, качество которой является определяющим фактором обоснованности принимаемого решения и эффективности функционирования системы менеджмента.

Принятие оптимальных решений базируется на "трех китах":

• исходных данных;

• математической модели;

• решении задачи на компьютере.

Для повышения качества управления, для методически грамотного принятия решения, для повышения творческих способностей ЛПР при принятии решений целесообразно использовать компьютерные системы поддержки принятия решений.

Схема процесса выработки решения с применением ЭВМ:

Осуществляя процесс разработки решений в диалоге с ЭВМ, пользователь простейшей системы может:

а) структуризовать любую ситуацию, возникающую в связи с разработкой решения, сопоставляя ее с проектом решения;

б) получать модифицированные результаты и их оценки, вводя в ЭВМ новые критерии и варианты, дополняя их в ходе диалога новыми значениями;

в) исследовать последствия изменений различных факторов для ранжирования вариантов решений;

г) руководитель может внести коррективы в проработанные проблемные ситуации, полагаясь на новые знания о них.

Структура программной системы включает составные элементы (на примере экономического анализа технологического процесса):

 I. Информационно-справочная база. 1.1. Характеристика оборудования; 1.2. Характеристика видов продукции; 1.3. Характеристика вариантов технологических режимов. II. Обучающая часть системы. 2.1. Описание структуры системы; 2.2. Описание основных расчетных процедур; 2.3. Описание возможных вариантов для решения задач и схема действий пользователя при этом. III. Вспомогательные программы. 3.1. Классификация объектов на группы; 3.2. Статистическая обработка данных. IV. Основные расчетные алгоритмы. 4.1. Расчет стоимости продукции; 4.2. Расчет капитальных затрат; 4.3. Расчет экологического ущерба; 4.4. Расчет потерь в смежных производствах. V. Справочник знаний. 5.1. Справочник профессиональных терминов; 5.2. Справочник формулировок; 5.3. Справочник о перспективных научных разработках; 5.4. Типовая совокупность вопросов и ответов на них. VI. Оптимизационные процедуры. 6.1. Подбор предпочтительного сортамента продукции; 6.2. Выбор параметров технологического режима.

В зависимости от назначения можно выделить три типа интеллектуальных систем:

1) Экспертные системы относятся к числу интеллектуальных систем, предназначенных для массового использования. Они содержат базу данных – значительный объем знаний в какой-либо предметной области. Экспертные системы выполняют функции консультанта и эксперта. Делая запрос экспертной системе на какую-либо сложившуюся ситуацию, она выдает диагноз ситуации, рекомендации и советы. Важной особенностью является то, что выданные рекомендации носят обоснованный характер и могут быть объяснены при запросе пользователя. 

2) Системы поддержки принятия решений предназначены для информационной поддержки ЛПР в процессе принятия стратегических решений. Областью применения системы поддержки принятия решений являются, прежде всего, нестандартные ситуации и слабоструктурированные проблемы. Для них характерно наличие неопределенности, делающей практически невозможным отыскание объективной альтернативы решения.

Системы поддержки принятия решений могут использоваться для различных задач и на различных уровнях принятия решения. Они могут быть полезны при анализе и прогнозировании динамики конъюнктуры рынка, при разработке стратегии развития организации, при оценке потенциала организации, повышения качества выпускаемой продукции и т.д.

Довольно частыми бывают ситуации, когда принимать решения приходится в условиях взаимодействия нескольких ЛПР, каждый из которых, помимо общей, стремиться к достижению собственных целей. В этих случаях приходиться принимать компромиссные решения с учетом интересов отдельных участников. Для этого применяются так называемые распределенные человеко-машинные системы, реализованные в виде локальной либо общей сети персональных компьютеров. Это позволяет сблизить различные точки зрения ЛПР, участвующих в процессе принятия решений и при этом прийти к согласованному решению.

3) Автоматизированные системы экспертного оценивания предназначены для автоматизации сложных экспертных процедур и повышения эффективности использования высококвалифицированных специалистов в качестве экспертов при выработке стратегических решений. Основной задачей этих систем является решение сложных управленческих проблем на основе надежной, обработанной и корректно примененной информации.

В связи с развитием и широким применением для автоматизации управленческого труда вычислительной техники, в последние десятилетия получили развитие компьютерные системы поддержки принятия решений. Системами поддержки принятия решений являются человеко-машинные системы, которые позволяют ЛПР использовать данные, знания, объективные и субъективные модели постановки, анализа и решения различных проблем. В настоящее время системы поддержки принятия решений создаются пока для определенного класса задач. Например, система "Эксперт чойс" создана специально для поддержки применения метода анализа иерархий в процессе принятия решений.

В общем случае считается, что система поддержки принятия решений запросив у ЛПР минимальные входные данные, позволяет ему правильно поставить проблему, изучить, как решались ранее подобные проблемы, предложить набор методов решения проблемы, оказать помощь в применении конкретного выбранного метода, помочь получить и оформить окончательное решение. В подобных системах могут накапливаться знания опытных экспертов. В них по новому могут решаться многокритериальные задачи, путем быстрых многовариантных расчетов по результатам диалога человека и машины. Т.е. область допустимых решений формирует ЛПР, исходя из здравого смысла и учета множества факторов, в т.ч. и отсутствующих в модели, а ЭВМ находит в этой области "оптимальное" решение.

В настоящее время принято выделять два типа информационных систем поддержки принятия решений.

1. Системы поддержки принятия решений DSS (Decision Support System) осуществляют отбор и анализ данных по различным характеристикам и включают средства:

• доступа к базам данных;

• извлечения данных из разнородных источников;

• моделирования правил и стратегии деловой деятельности;

• деловой графики для представления результатов анализа;

• анализа «если что»;

• искусственного интеллекта на уровне экспертных систем.

2. Системы оперативной аналитической обработки OLAP (OnLine Analysis Processing) для принятия решений используют следующие средства:

• мощную многопроцессорную вычислительную технику в виде специальных OLAP-серверов;

• специальные методы многомерного анализа;

• специальные хранилища данных Data Warehouse.

Степень использования ЭВМ при разработке решений зависит от особенностей математических моделей. По направлению использования в процессе управления математические модели можно разделить на два класса: модели планирования и модели оперативного, диспетчерского управления.

Модели планирования целесообразно использовать в пакетном режиме. То есть пакет информации, связанной с разработкой плана, вводится в ЭВМ на вычислительном центре. Между лицами, принимающими решение, и ЭВМ появляются посредники: программисты (готовят программы для работы ЭВМ) и операторы (эксплуатационники ЭВМ) вычислительного центра. 

Пакетный режим менее удобен при оперативном управлении, когда важно, во-первых, непосредственное взаимодействие лиц, принимающих решение, и ЭВМ; во-вторых, применение не аналитических методов (математических моделей в виде аналитических зависимостей), а специальных алгоритмических методов, позволяющих искать решения с помощью машинного эксперимента, то есть выбирать решение по имитационной модели.

Имитационное моделирование - это сложный участок интеллектуальной деятельности, нацеленный на решение производственных проблем с применением человеко-машинных процедур, но и чрезвычайно интересный. Путем имитационного моделирования решаются задачи проектирования объектов, выбора пропускной способности, правил управления, оценки реальности разработанных программ и планов и др.

 Положительными характеристиками метода имитационного моделирования являются:

• возможность построения алгоритма любых ситуаций,

• сравнительно незначительные временные затраты на анализ ситуации,

• учет факторов внешней среды вероятностного характера,

• возможность анализа и поиска решений сложнейших производственных систем,

• решение задач производства, не поддающихся формализации,

• исключение экспериментов в производственных условиях. 

Особенность моделей машинной имитации состоит в том, что нередко появляется возможность вмешиваться в процесс счета лицам, принимающим решение. Это достигается режимом диалога с ЭВМ. Здесь очень удобны дисплеи.

Имитационные модели представляют собой запись алгоритма поиска решения методом численного анализа. Сегодня это наиболее реальный путь внедрения математических методов и ЭВМ непосредственно в работу систем управления, в разработку управленческих решений. В имитационных моделях необязательна запись модели объекта в виде математических уравнений; имитационная модель может представлять собой словесное описание операций, производимых над набором чисел (так называемая операторная форма записи); модели дают алгоритм, то есть последовательность действий, операций, осуществление которых приводит к искомому результату (конкретному решению); алгоритмические методы предлагают не столько решение, сколько способ его нахождения, что существенно расширяет их возможности по сравнению с аналитическими методами (последние выдают результат на основе решения математических уравнений с заданными критериями оптимальности и ограничениями).

Имитационные модели рассчитаны на машинную обработку. Поэтому, кроме самой модели, необходимы средства ввода ее в ЭВМ, соответствующие программы обработки данных и выдачи результатов. Единый комплекс образуют: средства ввода данных, сами данные, модели, описывающие взаимосвязь данных и манипуляции с ними, программы обработки модели, программы выдачи результатов обработки на ЭВМ.

Рекомендации по эффективному использованию ЭВМ при разработке управленческих задач состоят в следующем.

При автоматизации принятия решений актуальным является объединение разработки моделей (в том числе имитационных) с общей разработкой АСУ. Именно вследствие того, что эти две составляющие одной проблемы решаются порознь, сегодня преобладает решение задач информационных в организационных системах управления.

Любая модель служит инструментом для лиц, принимающих решение, которые должны уметь им пользоваться (от руководителей до рядовых сотрудников, диспетчеров). Это надо учитывать при разработке моделей.

Использование моделей следует заранее предусматривать, определяя методы работы в автоматизированном режиме и органическое их включение в систему.

Кроме технических проблем, возникают и психологические проблемы. При создании моделей для систем управления следует в комплексе учитывать психологические особенности людей и характеристики ЭВМ. Именно эта увязка обеспечивает создание человеко-машинного комплекса.