книги из ГПНТБ / Крулькевич, М. И. Основы систем производственно-экономической информации учеб. пособие

Глава VI. ЭФФЕКТИВНОСТЬ СИСТЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННО ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ИНФОРМАЦИИ

§ 1. Процесс повышения информированности при поиске управленческого решения

Модель поиска управленческого решения в общем виде приведена на рис. 8. Процесс поиска начинается со стимула, указывающего руководителю на появление ситуации, в ко­ торой требуется принятие решения. Например, вышел из строя агрегат, начат выпуск новой продукции, поступил от­ чет об итогах деятельности предприятия за прошедший пла­ новый период и др. Каждое из указанных событий может явиться стимулом для принятия решения. На основе субъ­ ективного опыта, поступивших сведений и данных, храня­ щихся в справочно-информационном фонде ЭВМ, в уме ру­ ководителя формируется первая концепсия будущего реше­ нияПри этом, когда проблема выбора шаблонна или хоро­ шо известна, первоначальная концепсия может отличаться отсутствием значительной неопределенности. В этих случаях принимающий решение действует без промедления.

Но чаще наблюдаются случаи, когда первоначальная проблема является неясной, вызывает сомнения, страдает от недостатка информации, то есть она обладает высокой сте­ пенью неопределенности. Находясь в такой ситуации, руко­ водитель, принимающий решение, не пожелает основывать на ней свои решения. Он, по-видимому, предпримет какие-то действия для уменьшения неопределенности ситуации. Для этого ему потребуется обратиться к поиску дополнительных альтернатив выбора; которые станут частью новой, видоиз­ мененной концепсии проблемы принятия решения.

154

Возникает вопрос, до каких пор следует продолжать поиск новых вариантов решений и когда представляется ра­

сбору дополнительных данных, чтобы обеспечить более обос­ нованный прогноз ожидаемых результатов. Вновь возникает вопрос, какое количество дополнительных данных необхо­ димо собрать, прежде чем осуществить другую реакцию на ситуацию. Можно также чередовать поиск новых вариантов действий и сбор данных об ожидаемых результатах их реа­ лизации, завершая процедуру поиска в тот момент, когда найдено действие, удовлетворяющее руководителя.

В практике управления решение обычно приходится ис­

уверенности в получении вообще положительного эффекта.

Таким образом, в данной ситуации главной задачей яв­ ляется определение количества ресурсов, которые можно за­ тратить на выяснение системы ценностей перед тем, как пе­ рейти к другим реакциям на ситуацию принятия решения. При этом у руководителя никогда не появляется абсолютная уверенность в-том, что он рассмотрел все возможные спосо­ бы действий, что ему точно известны все их последствия или что он четко представляет себе свои цели и то, как эти дей­ ствия будут способствовать достижению целей.

Но в то же время, как бы он ни хотел достигнуть такой

тягивать принятие решения. И здесь снова возникает вопрос, какую степень неопределенности можно допустить, в каком из моментов времени следует согласиться, что концепция си­ туации отвечает его цели и ему следует действовать точно

155

так, как будто имеющаяся концепция соответствует действи­ тельности. ■

Добившись удовлетворительной основы для принятия решений, руководитель принимает их и воплощает в жизнь. Одновременно результаты реализации включаются в его лич­ ный опыт и фонд информации системы управления, образуя основу для последующих решений.

Итак, можно сделать вывод, что весьма существенным для процесса принятия решений в условиях неопределенно­ сти является возможность определять ценность информации и проводить сравнение этой ценности с затратами на полу­ чение этой информации. Это одно из основых условий, кото­

данных, решая каждый раз, что включать в информацион­ ную систему управления, а что исключать из нее, учитывая соотношения между предельными затратами и предельной прибылью.

Для реализации указанного условия требуется:

а) для каждого решения суметь сформулировать в яв­ ном виде концептуальную модель, четко указывающую, ка­ ким образом должна быть использована выдаваемая систе­ мой информация;

б) выработать логически согласованные методы уста­ новления правдоподобности для различных видов информа­ ции, которые могут быть включены в систему.

Так как затраты на информацию приводят к снижению прибыли, то возникает задача определения ценности инфор­ мации, зависящей от состояния знаний или степени неопре­ деленности мнений руководителя, который ею пользуется, и от объема других видов информации, которые поступают и ис­ пользуются в том же процессе принятия решений.

Главной трудностью при анализе конкретных моделей ситуаций принятия решения является нахождение необходи­ мого компромисса между затратами и прибылью, ожидае­ мыми для более или менее сложных моделей, и требуемой для них информационной системы. В случае, когда есть воз­ можность получать значительное количество данных, нет необходимости производить значительные затраты на фор­ мулирование априорного состояния. Это объясняется тем,

156

что в типичном случае результирующее апостериорное распределение состояний будет мало чувствительно к точной форме априорных сведений.

Наиболее удобной формой накопления и обработки дан­ ных в системах управления с неопределенностью является вероятностная.

Подобные системы могут найти применение в таких за­ дачах, как, например, распределение капиталовложений, функций в иерархических структурах управления, установле­ ние резерва производственных мощностей, запасов сырья, материалов и полуфабрикатов на предприятиях при вероят­ ностном характере процесса, их обеспечения, прогнозирова­ ние спроса на продукцию и др!

§ 2. Агрегирование функций управления

Характерной особенностью информационных связей меж­ ду функциями является то, что в различных, решаемых си­ стемой управления задачах, комбинации связей различны.

Принимать решение оказывается можно:

—на основе только учетной информации;

—на основе контроля за процессами по результатам анализа за ходом процессов;

—на основе полученных разовых рациональных реше­

ний;

—по выходной информации алгоритмов непрерывного управления технологическими процессами.

Сопоставляя понятия и связи функций с классификаци­ ей их, разработанной А. С. Кухтенко, отдельные взаимосвя­ занные задачи можно рассматривать как сравнительно про­ стые детерминированные системы, в которых легко просле­ дить связи между входами и выходами, между причинами и следствиями и с вероятностью, равной единице, составить удовлетворительное с точки-зрения практики математическое описание. Одновременно с этим, используя идею Диттера Бушера, каждую из функций удобно интерпретировать как работу сетевого графика. Тогда будет иметь место поста­ новка задачи распознавания в детерминированном случае, когда границы областей пространства признаков, в которых лежат точки, принадлежащие к данному образу, постоянны

157

и не пересекают друг друга. Каждая точка (задача управле­ ния) принадлежит всегда только к одной определенной группе.

В этой связи приведенная на рис. 9 структурная схема функций существенно отличается от широко распространен­ ных в настоящее время схем, в основе которых лежит идея разделения системы на целевые изолированные подсистемы.

Такая структурная схема, развивая гипотезу НИИ ЦСУ

СССР, позволяет применить к анализу реальной системы уп­ равления системный подход, ввести новый принцип разделе­ ния задач и на основе этого принципа осуществить рациона­ лизацию процесса системообразования, которая позволит:

—совершенствовать информационные сети отдельных

задач;

—разработать специальный метод шифровки инфор­

мации;

—осуществить формализованный машинный поиск ра­ циональной структуры производственной информации;

—организовать унификацию и стабилизацию содер:

жания функций и структурных связей между ними.

Анализ связи функций и содержания задач преобразова­ ния информации для управления показал, что удобным клас­

объектам управления и внешней среде, присваивается опре­ деленный код от 1 до 9. Затем путем следующего рассужде­ ния получаем коды, представленные в прямоугольниках.

Определенная группа задач решается по схеме: инфор­ мация от объекта управления (1) преобразуется функцией \чета (3) и направляется для принятия решения (9). Но ис­ точником могла бы быть и внешняя среда, тогда запись бы­ ла бы — 239. В некоторых задачах в функцию учета может поступать информация одновременно от объектов управле­ ния (1) и внешней среды (2), тогда это. закодируется как 1239. Нуль введен в первой и третьей ветвях (1039 и 0239) как избыточный для повышения надежности формализован­ ного анализа системы информации.

158

В результате все решаемые задачи разделяются на 27 групп по признаку исходной информации и набору функций, участвующих в преобразовании информации. Например, группа задач, решаемых по схеме учет — контроль — приня­ тие решения, будет иметь стандартный код, соответствую­ щий второму уровню сложности — 10349, если исходная ин­ формация получается от объектов предприятия; 02349 — ес­ ли исходная информация идет от внешней среды и 12349 — если источниками исходной информации одновременно явля­ ются производственные объекты и внешняя среда.

Кодовая классификация позволяет установить в общем виде входную и выходную информацию каждой функции и характер ее преобразования, определяемый номером предше­ ствующей функции, а также без ущерба для системы управ­ ления анализировать отдельные задачи.

Для того, чтобы определить, к какой группе (прямо­ угольнику на рис. 10) относится конкретная задача, харак­ теризуя ее, необходимо иметь данные об информации, пред­ ставленной для принятия решения или регулирования про­ изводством. По этим данным путем простого логического анализа можно определить группу, к которой относится эта задача.

Приведенная кодовая классификация позволяет органи­ зовать автоматизированную переработку информации по всем задачам, не привязывая их только к собственной схеме передачи и преобразования данных.

Действительно, как показывает практика, многие задачи решаются на одинаковых исходных или промежуточных дан­ ных с использованием одних и тех же алгоритмов преобразо­ вания. В этом случае агрегированная кодовая схема наибо­ лее удобна для реализации целей: разовый съем информа­ ции — многократное использование и переработка различ­ ных информационных данных с использованием минималь­ ного числа алгоритмов преобразования.

Информация на входе и совокупность алгоритмов преоб­ разования позволяют при анализе очередной конкретной за­ дачи ответить на вопрос: может ли быть получен результат решения непосредственным подключением к существующей системе информации, либо надо дополнять ее новой исход­ ной или промежуточной информацией.

159

Таким образом может быть реализована цель агрегатированной кодовой схемы — многократное использование информации при минимальном числе алгоритмов преобразо­ вания.

Достоинством агрегированной кодовой схемы является то, что она позволяет организовать разработку рациональ­ ных методов преобразования информации по каждой кон­ кретной задаче с учетом всего множества задач этой груп­ пы и создает тем самым благоприятные условия для системообразования.

•Каждая из входящих в функции решаемых задач, оче­ видно, должна обеспечивать определенную экономическую эффективность. В противном случае ее нет смысла включать

вобщую схему и осуществлять машинное решение.

§3. Рациональный режим обмена информационными

данными

Производственно-экономическая информация отличается неравномерным возникновением во времени, поэтому процесс се поступления в пределах определенного периода можно рассматривать как неравномерный. Это связано с наличием большого числа разнообразных факторов, оказывающих на него влияние. Для эффективного управления данным про­ цессом представляется целесообразным математически опи­ сать его, используя известные в математической статистике законы распределения. Такое описание позволяет облегчить решение задачи прогнозирования поступления информации. Из совокупности известныхзаконов распределения случай­ ных величин в данном случае предпочтительными могут ока­ заться: нормальное распределение, биноминальное распреде­ ление и распределение Пуассона.

Как показывает практика, для описания процесса по­ ступления информации чаще всего подходит закон нормаль­ ного распределения. Чтобы установить, в какой мере подчи­ няется 'процесс поступления статистической информации за­ кону нормального распределения, используется выборка фак­ тических данных, характеризующих режим поступления ин­ формации за несколько периодов по наиболее представитель­ ным формам документов.

160

На основе указанных данных строятся ряд и гистограм­ ма распределения величин. Используя традиционные методы анализа статистических рядов, определяется их теоретичес­ кое распределение. Например, кривая теоретического нор­ мального распределения определяется формулой

£

Nk 1 2 f(t) з К"2г.

где N — общее число поступивших данных;

К— величина интервала дробления эмпирического ряда распределения; к примеру, если данные берутся за

каждый день, то к=1;

t— стандартизованное отклонение;

з— среднее квадратичное отклонение ряда.

Чтобы воспользоваться приведённой формулой для опре­ деления теоретических кривых по некоторому эмпирическому ряду, следует вероятностные характеристики заменить дан­ ными эмпирического ряда. При этом величина стандартизо­ ванного отклонения

где х — текущее значение; х — среднее арифметическое значение.

Для определения близости эмпирического распределения теоретическому нормальному распределению используются, как-известно, несколько оценок критериев согласия. В дан­ ном случае можно применить:

1. Критерий Пирсона, определяемый выражением

X* -

J n'

где n — эмпирические частоты; п' — теоретические частоты.

Близость фактического распределения нормальному ус­ танавливается путем определения вероятности достижения

данного значения Р( Х2). Значения Р(Ха) вычислены для разных >3 и имеются в таблицах различных литературных источников по математической статистике. Кроме значения Р(Х2) необходимо определить число степеней свободы варьирования эмпирического распределения к, которое рав­ но числу групп в нем минус число исчисленных характерис­ тик распределения (средняя арифметическая, дисперсия и т. д.), использованных при описании теоретического распре­ деления.

По значениям X и к в таблицах находят Р(Х). В слу­ чае, если эта величина значительно отличается от нуля, то считается, что эмпирический ряд близок к нормальному рас­ пределению.

2. Критерий В. И. Романовского, определяемый выраже­ нием

Х3 — k I

Т2Г I

Если указанное отношение по абсолютной величине рав­ но или меньше трех, то считают, что эмпирический ряд бли­ зок к нормальному распределению.

3. Критерий А. Н. Колмогорова, устанавливающий бли­ зость теоретических и эмпирических распределений путем сравнения их интегральных распределений. При этом X .ис­ числяется исходя из максимального верхнего предела абсо­ лютного значения разности накопленных частот D, отнесен­ ному к квадратному корню из числа наблюдений, то есть

Считается, если Р(Х), приводимые в таблицах, для данного случая значительно больше 0,05, то распределения хорошо соответствуют друг другу. За интервал ряда прини­ мается месяц для годовых отчетов, день — для месячных, смена — для суточных, десятиминутка — для сменного.

Из указанных трех критериев наиболее удобен и простой в реализации критерий В. И. Романовского.

Получив теоретическую кривую нормального или любо­ го другого закона, можно выявить «пиковые» нагрузки в пунктах потребления информации.

162

Сильно вытянутая кривая и большой размах вариации свидетельствуют о неритмичном характере обмена информа­ цией, что усложняет условия для ее переработки потребите­ лем. Изучив характер поступления информации, можно раз­ работать соответствующий режим ее обработки. Если рас­ средоточить по возможности сроки поступления данных, то для каждой формы документа будет своя «пиковая» нагруз­ ка, а общая нагрузка на потребителя при этом равномерно распределится в течение анализируемого периода времени.. При этом кривая нормального распределения не будет иметь резкого перепада, и размах поступления информации не бу­ дет значительным.

Все это позволит осуществить равномерную загрузку вычислительной и организационной техники, каналов связи и работников управленческой службы.

Другим направлением рационализации режима обмена информацией является изменение периодичности для некото­ рых показателей. Для реализации этого направления необхо­ димо предварительно провести анализ обоснованности >вы­ бранной периодичности.

Вывод о правильности выбранной периодичности может быть сделан' на основе использования принципиальных поло­ жений теории информации. В соответствии с положениями указанной теории данные за выбранный период несут опре­ деленную информацию и представляют информационную ценность лишь в том случае, если они характеризуют какиелибо изменения в управляемом объекте, которые могли бы служить сигналом для принятия управляющих решений. Ес­ ли же данные таких изменений не отражают, то в них не со­ держится никакой дополнительной информации.

При этом степень различия данных за смежные учиты­ ваемые периоды позволяет оценить обоснованность выбран-

.ного интервала представления данных и наметить пути к выбору наиболее рациональной периодичности. Для этой це­ ли в ходе обследования должны быть использованы фактичеческие показатели за достатбчно длинное число смежных пе­ риодов. Причем объем выборки должен составлять до 20% от генеральной совокупности.

Сама выборка должна осуществляться по способу типи­ ческого отбора. Для этого генеральную совокупность по не-

163