2. Інформаційне оточення бізнесу і нові правила його роботи

Одним із прикладів бізнесу-інтеграції є спільна діяльність компаній на основі так званих електронних технологій. Відповідно до оцінок, оборот електронної комерції компаній виросте з $ 131 млрд в 2000 р. до $ 1,3 трлн в 2003 р. Стратегія електронного бізнесу сфальцьована на підвищенні ефективності виробничого процесу й зниженні витрат. Це досягається за допомогою інтеграції ланцюга поставок, комп'ютеризованого постачання й аукціонів. Елементи моделі бізнесу з низькими витратами включають конфігурування продуктів під замовлення, прямі поставки, виробництво, зборку й обслуговування сторонніми компаніями, електронну комерцію й електронні ринки. Електронний ринок на промисловому рівні — це свого роду форма масового виготовлення виробів по вимогах замовника (masscustomization).

Сучасні тенденції економіки, що характеризується домінуючою роллю інформації (даних і знань), включають перехід від капіталомісткого середовища бізнесу до інформаційного середовища й від стратегії просування продукції на ринок до стратегії залучення покупця. Ці тенденції, що стосуються всіх користувачів глобального інформаційного середовища бізнесу — інфосфери(мал. III), включаючи компанії, державні агентства й т.д., здобувають все більшу значимість.

Основні підходи й технології, використовувані уінфосфері бізнесу, представлені на мал. IV. Інформаційні технології обумовили глобальні зміни в правилах ведення бізнесу. Деякі приклади зміни правил залежно від використовуваної технологій наведені в табл. I.

Таблиця I

Вплив інформаційних технологій на перехід до нових правилам роботи компаній

Колишні правила	Технології	Нові правила
Інформація може з'являтися в один час, в одному місці	Розподілені бази даних	Інформація може з'являтися одночасно в тих місцях, де вона необхідна
Складну роботу можуть виконувати тільки експерти	Експертні системи	Роботу експерта може виконувати фахівець із загальних питань
Необхідно вибирати між централізацією й децентралізацією бізнесу	Телекомунікаційні мережі/INTERNET/INTRANET	Бізнес може користуватися перевагами централізації й децентралізації одночасно
Всі рішення приймають менеджери	Кошти підтримки прийняття рішень	Прийняття рішень стає частиною роботи кожного співробітника
Кращий контакт із потенційним покупцем - особистий контакт	Відеоконференції	Кращий контакт із потенційним покупцем - ефективний контакт

3. Системи підтримки прийняття рішень і моделі подання знань

Традиційно системи підтримки прийняття рішень (СППР) включають два інформаційні компоненти — базу даних і базу знань. Загальна інформаційна база (база даних + база знань) використається для інтеграції й координації дій менеджерів і складових виробничої системи, наприклад ланцюгів поставок. При цьому в основу організації інформаційної бази покладена ідея інтеграції знань про об'єкт і процес управління (мал. V), що зв'язує весь комплекс знань в одне ціле.

Основними складовими СППР є моделі предметної й проблемної областей. Ці два компоненти тісно пов'язані з інтенсіональним й екстенсіональним поданнями. В екстенсіональну частину входять конкретні факти, що стосуються предметної області, а в інтенсіональну — схеми зв'язків між атрибутами. Екстенсіональні подання описують конкретні об'єкти із предметної області, конкретні події, що відбуваються в ній, або конкретні явища й процеси, а інтенсіональни фіксують ті закономірності й зв'язки, яким описувані компоненти предметної області зобов'язані задовольняти в рамках даної проблемної області. Інтенсіональні подання знань у штучному інтелекті розглядаються як знання про проблемну область (Про). Всі предмети й події, які становлять основу загального розуміння необхідної для рішення завдання інформації називаються предметною областю. Також предметна область може бути визначена як система, що складається з послідовності станів, де стан - це виділена сукупність об'єктів і ситуацій.

У випадку ИАСУ виробництвом модель Про містить інформацію про предметну область (про структуру об'єкта управління) і завданнях, розв'язуваних у проблемній області (про структуру процесу управління). Виділяють наступні види знань:

• предметне знання - кількісні і якісні характеристики об'єктів предметної області;

• процедурні знання - методи, алгоритми й програми виконання дій у процесі функціонування системи;

• понятійні знання - структура предметної області на рівні понять;

• конструктивні знання - знання про можливу структуру й взаємодію об'єктів предметної області.

Для комплексного опису моделі інформаційної бази створюють функціональні, процесні й структурні моделі. Функціональна модель описує головну функцію й далі її деталізацію по рівнях. Процесна модель описує процеси, що протікають у СППР, і куди які дані передаються, де зберігаються й т.д. Структурна модель описує ієрархії об'єктів, що відповідають класам об'єктів - операції, атрибути, відносини й представники об'єктів.

Для рішення завдань керування традиційно використалися оптимізаційні моделі, однак вони не завжди ефективні, тому що дані, необхідні для оптимізації, не завжди доступні, область застосування методів оптимізації може бути обмежена, потрібні знання експертів, які не доступні в заданий момент часу або в даному місці. У результаті такі моделі управління часто не можуть забезпечити рішення завдань управління за прийнятний час (часнеобхідний для ухвалення управлінського рішення) через їхню складність.

З іншого боку, СППР, засновані на знаннях, переважно використалися для рішення завдань, які або занадто складні для математичної формалізації або важкі для рішення з використанням оптимізаційних моделей. Традиційно експерт вирішував завдання керування за допомогою оптимізаційних моделей. Системи, засновані на знаннях, використаються таким способом, щоб замінявся експерт, а не оптимізаційні моделі. Виділяють два класи таких СППР, що розрізняються по механізму комплексування знань і моделей рішення завдань, - незалежні й взаємодіючі. Незалежні системи використають тільки дані й обмеження завдання й вирішують її, використовуючи моделі подібно тому, як їх використає експерт. Вони не використають оптимізаційний підхід, при якому залучається моделювання завдання й вирішується модельне завдання з використанням оптимізаційних алгоритмів.

Взаємодіючі системи, навпаки, поєднують оптимізаційний підхід з підходом, заснованому на знаннях для рішення завдань. Суть цього підходу: підходяща модель або вибирається, або будується для даного завдання. Виділяють чотири класи таких систем: 1) дані, що модифікують; 2) засновані на існуючій моделі; 3) створюють модель; 4) створюють алгоритм. Основний підхід для цих класів однакова - інтеграція знань й оптимізаційних моделей рішення завдань. Однак реальна реалізація підходу має свої відмінності. Головна функція СППР першого класу складається в модифікації (генерації або перетворенні) даних відповідно до моделі, обираною системою, СППР другого класу - підходяща модель й алгоритм вибираються для даного завдання, третього класу - підходяща модель конструюється або модифікується обрана (наприклад, додати або виключити обмеження), четвертого класу - система створює алгоритм.

Перший клас систем використовується, якщо моделі потрібні додаткові дані або якась підмножина даних необхідно виключити. Другий клас систем годиться для завдань, формулюючих шляхом завдання набору моделей, кожна з яких відповідає певній ситуації. Для кожного конкретного завдання система вибирає відповідну модель й алгоритм її рішення, а потім оцінює отримане рішення. Якщо це рішення прийнятно, то система приймає його. Наприклад, у випадку завдання планування (розміщення встаткування) рішення прийнятно, якщо задовольняються просторові обмеження й вимогам сумісності. Якщо рішення неприйнятно, то система може почати одне з наступних дій:

• модифікувати деякі параметри в алгоритмі (якщо це можливо) і застосувати алгоритм знову, щоб одержати нове рішення, перевірити чи прийнятно воно й повторити вище викладену процедуру;

• модифікувати рішення, щоб зробити його прийнятним.

Системи третього класу більше важкі для створення, чим системи перших двох класів, тому що завдання створення або модифікації моделі є складною навіть для експерта, тому що необхідно досліджувати велику кількість використовуваних даних, застосовуваних алгоритмів, обмежень і т.п. Підхід, використовуваний такими системами, складається із двох кроків. На першому кроці система або створює підходящу модель, або вибирає її з наявної безлічі моделей. На другому кроці вона визначає, чи є підходящий алгоритм для роботи з моделлю. Якщо підходящого алгоритму не перебуває, то система або модифікує обрану модель так, щоб до неї підходив один з наявних алгоритмів, або конструює іншу модель. Якщо система не здатна зробити ні того, ні іншого, то вона розглядає можливість модифікації алгоритму або його параметрів так, щоб завдання могло бути вирішене. У попередніх двох класах організації СППР моделі вибираються з інформаційної бази й не модифікуються. Тому їхнє подання значення не має. У випадку розглянутої системи моделям подання знань повинне бути приділене велика увага. Системи четвертого класу мають здатність будувати алгоритм для рішення завдання, у процесі рішення якої алгоритм і система, заснована на знаннях, тісно взаємодіють. При цьому остання може, наприклад, генерувати напрямок пошуку для алгоритму.

У випадку інтегрованого управління ланцюгами поставок найбільш прийнятною організацією процесу управління є побудова ІАСУ виробництвом на основі СППР третього класу. Така організація процесу управління (мал. VI), заснована на виборі й конфігуруванні (комплексуванні) типових рішень, вимагає використання в процесі вибору й конфігурування відповідних знань.Рис. VI. Організація процесу управління на основі СППР

Однієї з найважливіших складових ІАСУ виробництвом є інформаційна підтримка прийняття рішень, заснована, зокрема, на використанні знань. Як моделі подання знань у цей час використаються семантичні мережі, фрейми (обчислювальні фрейми й обчислювальні моделі), продукційні правила, логічні моделі, аксіоматичні моделі й т.д. У зв'язку з тим, що в СППР використаються й зберігаються різнорідні знання, для їхньої формалізації використовують інтегровану модель, що включає інтенсіональну, екстенсіональну й процедурну складові. Інтенсіональна складова моделі містить: опису ієрархій, заданих на класах об'єктів; опису класів відносин; опису атрибутів, аксіом і правил, що забезпечують контроль повноти й несуперечності знань. Ектенсіональна складова моделі містить конкретні об'єкти й відносини між ними, тут можливе наявність ієрархії типу «частина-ціле» (part-of). Процедурна складова моделі містить обчислювальні моделі визначення кількісних атрибутів і висновку інших типів атрибутів, процедури визначення екстенсионалних відносин, процедури реалізації операцій на класах і процедури прийняття рішень. Нижче наведені приклади деяких найбільш популярних моделей подання знань.

Фрейми. З метою зниження вимог до обсягу пам'яті й підвищення оперативності прийняття рішень у процесі управління для опису типових рішень, що володіють кінцевим і строго певним набором структурованих атрибутів, використають фрейми. Фрейм є структурованийопис об'єкта, що володіє наступною формою запису:

<ім'я фрейму>; <ім'я слота><значення слота>;...;

<ім'я слота><значення слота>; |,

<ім'я слота>, <f₁>,<v₁>; ...; <f_n>,<v_n>; |,

де f₁ — імена атрибутів, що описують об'єкт (імена об'єктів збігаються з іменами деяких фреймів й атрибутів, називаних у даній нотації слотами); i = 1,..., n;

v_i - імена доменів, що визначають безліч всіх значень атрибутів f_i; i = 1,...,n.

У структурі фрейму можуть бути присутнім як термінальні, так і нетермінальні слоти. Для нетермінальних слотів їхнє імена є іменами інших фреймів, що забезпечує можливість опису ієрархічних або мережних структур предметної області. Термінальні слоты містять набори атрибутів, що характеризують об'єкти, описувані фреймами із зазначеними слотами. Наведений спосіб опису фрагментів бази даних з використанням фреймів-прототипів є інтенсіональноюформою подання знань про предметну область. Приклад графічної нотації подання фрейму «Основне технологічне встаткування» у цій формі наведений на мал. VII

Рис. VII. Модель фрейму «Основне технологічне устаткування»

(на інтенсіональному рівні)

При переході до екстенсіонального опису предметної області імена фреймів і слотів будуть утворені ключовими атрибутами реальних об'єктів предметної області, а значення в термінальних слотів будуть замінені на екземпляри значень неключових атрибутів цих об'єктів. Приклад графічної нотації такого фрейму представлений на мал. VIII.

Рис. VIII. Рівні деталізації опису об'єкта «Основне технологічне устаткування»

Продукційні правила. У чинність багатоваріантності організації процесу управління доцільно створити «гнучкий» механізм на основі відповідного опису процесу, що дозволяє редагувати й розвивати базу даних. Цим вимогам задовольняють продукційні правила. Продукційне правило в загальному випадку можна представити в наступному виді:

П; Р; якщо А, те В; Н,

де «якщо А, те В» — ядро продукції (А — пари «атрибут-значення», логічне вираження, ім'я виконаної процедури;

У-ім'я виконуваної процедури, пари «атрибут-значення» і т.п.);

Р—умовне застосування продукції (предикатне вираження); П— передумовне (ім'я підобласті знань, до якої ставиться продукція); Н— постумова (імена запитуваних до запуску правил або імена правил, з яких снять заборону на запуск).

Семантичні мережі. Взаємозв'язок понять (об'єктів) предметної області у вигляді структури, що містить семантику відносин (зв'язків) і понять (вершин), називають семантичними мережами. Прикладом ієрархічних семантичних мереж є фрейми. На мал. IX наведений фрагмент семантичної мережі, що описує взаємозв'язок понять у моделі «Оброблювана поверхня — Метод обробки — Основне технологічне встаткування». Відносини f₁,f₂, f₃, f₄й f₅— це асоціативні відносини (типу «бути погодженими/сумісними»), інші зв'язки — це ієрархічні відносини (типу «частина-ціле»).Рис. IX. Семантична мережа взаємозв'язку атрибутів системи

«Оброблювана поверхня - Метод обробки -

Основне технологічне встаткування»