12.7. Назначение экспертных систем в логистике.

Экспертные системы в логистике (ЭСЛ) представляют собой экономичный и практичный инструмент накопления, уточнения и распространения передового опыта решений НФЗ логистики на основе единой процедуры оформления вопросов и ответов, используемой специалистами для решения аналитических и оперативных задач логистики. Экспертные системы позволяют сделать знания одного специалиста достоянием многих других специалистов, что увеличивает согласованность, точность и производительность принятия логистических решений по всей ЛС. Экспертные системы в логистике создают возможности для более эффективного управления важнейшим для любой организации ресурсом – знанием.

Интеллектуальное обеспечение экспертных систем принятия оптимальных логистических решений создает и накапливает «базу знаний» в виде фреймов, семантических графов и продукционных правил, общих принципов принятия логистических решений, контрольных параметров и логистических схем принятия решения совершенно так же, как обычные компьютерные программы накапливают числовую информацию в базах данных. При этом интеллектуальное обеспечение экспертных систем гораздо легче поддается обновлению, модификации и расширению, чем обычные компьютерные программы.

В логистике ЭС находят применение в тех случаях, когда накопленные опыт и знания способны повысить рентабельность активов ПХО и ЛС.

Архитектура ЭСЛ включает три основных компонента: базу знаний (БЗ), механизм умозаключений и пользовательский интерфейс. База знаний хранит набор различных эвристических правил, формализованных в виде продукционных правил типа «если(…), то(…)». Базу знаний создают на основе опросов ряда «экспертов» о характере исходных данных и логических схемах, на которых строится процедура принятия решений. Например, опытный менеджер транспортного отдела перечислит ключевые данные и критерии, используемые при выборе перевозчика определенных грузов. Опытный прогнозист располагает знаниями о наиболее подходящем методе прогнозирования. Интеграция и координация логических схем принятия решений, предложенных рядом экспертов, позволяет создать изрядную базу знаний, которая поможет менее опытным работникам повысить эффективность своих решений.

Машина вывода, или механизм умозаключений, ЭС обеспечивает поиск в базе знаний именно тех правил, процедур и алгоритмов, которые пригодны для принятия конкретного логистического решения. Например, менеджеру транспортного отдела, пытающемуся выбрать наилучшего автоперевозчика, не интересны правила, используемые при транспортировке по железной дороге. Механизм умозаключений выявляет пригодные для конкретного случая правила и устанавливает последовательность их оценки. Пользовательский интерфейс облегчает взаимодействие между тем, кто принимает решения, и экспертной системой. Интерфейс ‘’переводит’’ пользователю важные вопросы на обычный язык и истолковывает его ответы. Интерфейс дает пользователю возможность развивать базу знаний ЭСЛ всякий раз, когда он овладевает дополнительными знаниями и данными.

ЭСЛ доказали свою способность повышать производительность и качество логистической деятельности. В таблице 12.2. представлены характеристики возможных применений ЭС принятия логистических решений.

Хотя конкретных примеров использования ИИ и ЭС в логистике пока не слишком много, в некоторых случаях отмечены очень хорошие результаты. Накопление и структуризация знаний обеспечат возможность разработки и широкого использования ЭС принятия логистических решений и принесет предприятиям существенные выгоды.

Таблица 12.2.

Возможные применения экспертных систем принятия логистических решений.