Примеры использования сппр

СППР используются для решения широкого круга задач, включая:

• программируемое оформление заказов и лечебных протоколов в здравоохранении;

• расчет цен и согласование потребностей и поставок в электронике и автомобилестроении;

• оптимизацию цепочек поставок;

• написание сценариев для call-центров;

• предоставление кредитов на торгово-промышленную деятельность и финансирование;

• рассмотрение портфелей кредитов;

• страхование;

• конфигурирование ИТ систем.

Центральное место при принятии решений занимает хозяйственный объект или технологический процесс, чувствительный к воздействию ЧС. Различного рода информация поступает в СППР, в которой должна быть и ТЭИ, на основе этих данных система выдает рекомендации и уточняет их с помощью ЭММ. Рекомендации выдаются ЛПР. Основная проблема здесь это создание БЗ и простых ЭММ, учитывающих условия и экономические критерии.

Особенностями задач учета состояния природной среды на объектах хозяйства страны являются:

• задачи учета состояния природной среды обладают большим разнообразием способов их возможного решения и при этом используется широкий диапазон знаний;

• полностью одинаковые условия повторяются очень редко. Это приводит к тому, что знания, приобретенные руководителями объектов в процессе своей деятельности, через некоторое время утрачиваются и не могут быть использованы при повторном возникновении аналогичных условий;

• входные данные характеризуются большим объемом, нуждаются в прикладной обработке и не обладают свойствами абсолютной полноты, достоверности и своевременности;

• возможный ущерб от недоучета условий среды достаточно велик, а следовательно и велика цена ошибки рекомендаций;

• основную роль при учете условий среды играет человек, что требует при создании СППР привлечения опытных и квалифицированных экспертов;

• подготовка руководителей, способных правильно учитывать состояние природной среды, требует достаточно больших затрат;

• стремление к улучшению качества учета состояния среды путем увеличения объемов разнообразной информации приводит к еще большим трудностям для ЛПР.

Отметим еще одну важную особенность рассматриваемой области - число различных ситуаций весьма велико, их заранее нельзя и перечислить, а число решений конечно и невелико. Информация о ЧС в основном учитывается в организационных системах, где перечень действий можно определить заранее и необходимо только регулярно напоминать руководителям о тех действиях, которые им надо выполнить при тех или иных условиях.

В результате наблюдений за природной средой выявляются сигналы в виде изменения значений некоторых параметров. Сравнивая этот сигнал со средним значением, получаем отклонение от средних условий. На основе исходных (текущих) значений параметров составляется также прогноз его изменений на ближайшие сутки, неделю и т.п. с соответствующей заблаговременностью. Если текущее значение параметра превышает некоторую критическую величину для рассматриваемого объекта и оно подтверждается прогнозом, то на объект выдается первое предупреждение. Руководители объектов после первого предупреждения должны начать подготовку объекта с целью уменьшения влияния ЧС. При ожидании определенных явлений, их прохождении и после прохождения выполняются свои комплексы мероприятий. Мероприятия, которые выполняются на объектах в зависимости от сложившихся условий, имеющейся прогностической или климатической информации, составляются на основе опыта ЛПР и рекомендаций ученых. Таким образом, зная значения параметров, в том числе их прогностические и климатические значения, их вероятность, опасности, которым подвергаются объекты и критерии выработки решений, можно получить перечень мероприятий - рекомендаций для выполнения на каждом объекте.

В состав информационной базы входят база знаний с формализованными перечнями мероприятий, справочные сведения о тактико - технических данных, количестве и размещении оборудования, включая основные силы и средства, необходимая вспомогательная техника и людские ресурсы, которые привлекаются на период стихийных явлений из других сфер деятельности, рис.9.

СППР "Стихийные явления". Круг работников, обладающих уникальными знаниями по принятию решений в случае стихийных бедствий, достаточно ограничен. Часто просто на предприятии неизвестно, кто обладает необходимыми знаниями и к кому можно обратиться за помощью. Знания, накопленные на предприятии, является важнейшим ресурсом, аккумулируются годами и стоят немалых средств, неуправляемы, незащищены и используется не в полном объеме. Увольняясь, каждый работник уносит с собой частичку коллективной компетентности и знаний. Для новых сотрудников период приобретения опыта довольно длителен. Поиск информации во многих случаях дублируется. Тратится время на получение ответов, которые уже были найдены ранее. Качество информации оставляет желать лучшего, невозможно найти оптимальный ответ на типичный вопрос и сделать его достоянием всех сотрудников.

С ППР ориентирована на предоставление сведений о воздействиях и рекомендаций, связанных с обеспечением безопасности личности и имущества, широкому кругу населения в круглосуточном режиме. Каждый пользователь имеет возможность в любой момент быстро получить информацию в ситуациях, связанных с реальной или потенциальной угрозой для его жизни, здоровья или собственности. Схема выдачи оповещений и рекомендаций дана на рис.8.

Рисунок 8 – Схема выдачи оповещений и рекомендаций

Система Планирования и Управления Ликвидацией Нефтяного Разлива OilGuard2000. (разработчик Компания Транзас Марин). OilGuard 2000 является системой подготовки и проведения учений, может использоваться в качестве системы поддержки принятия решений в условиях реального разлива нефти. Система предусматривает возможности, как для совершенствования подготовки операторов, так и для разработки планов на случай непредвиденных обстоятельств. OilGuard 2000 предоставляет широкий диапазон средств для подготовки, проведения и анализа учений, нацеленных на повышение степени готовности организаций, ответственных за ликвидацию последствий разлива нефти. Функционирование системы основано на математическом моделировании нефтяного разлива, проводимом с учетом взаимодействия нефтяного пятна с окружающей средой и средствами борьбы. Система также включает средства сбора информации для оценки результатов.

Программное обеспечение OilGuard 2000 моделирует разлив нефти в условиях непрерывно изменяющихся параметров окружающей среды и ответных действий человека в реальном и ускоренном масштабах времени. Система позволяет отображать модельную ситуацию в графическом и текстовом виде. Картографическая система отображает: район действия, в виде морской навигационной карты; нефтяное пятно в виде многосвязной области; пиктограммы показывающие место и состояние средств борьбы; маршруты транспортных средств.

Информация по средствам борьбы находится в оперативно обновляемой БД. Для описания поведения основных типов оборудования, таких как боновые заграждения, нефтесборщики, химические диспергенты и средства их доставки используются упрощенные имитационные модели. Для объектов, за которыми осуществляется слежение через спутниковую систему навигации, отображается географическое положение и состояние канала связи.

Модель воспроизводит следующие динамические процессы: распространение нефти, испарение, проникновение в толщу воды, горение и учитывает взаимодействие пятна с берегом, боновыми заграждениями, нефтесборщиками и химическими диспергентами. В модели используются следующие параметры окружающей среды: форма и тип береговой линии; направление и сила ветра; температура и плотность воды; морские течения и высота волны.

В настоящее время разработана статическая страница с примерами воздействий и рекомендаций для различных морских стихийных явлений, (рис.9а). Разработан прототип СППР для нескольких объектов экономики (рис.9б).

Создано приложение, позволяющее в on-line показывать на карте, на каких метеостанциях превышены критические значения параметров среды. Красным цветом на рис.9в отмечены станции, на которых наблюдаются опасные явления, например, высота волны >2м, ветер >15м/c. Для информирования ЛПР об экстремальных ситуациях после выявления критических значений параметров среды ЛПР высылается электронное сообщение (рис. 9г).

а)	б)
в)	г)

Рисунок 9 - Примеры реализации СППР в гидрометеорологии

В ЕСИМО разработаны средства выделения районов со штормовым ветром, на фоне которых нанесено местоположение судов. Такой подход позволяет сразу увидеть нахождение объекта в штормовом районе.

Создана система поддержки принятия решений диспетчера авиалесоохраны [4], GeoFES – система поддержки решений в чрезвычайных ситуациях (http://www.dhigroup.com/News/2007/10/09/GeoFESDecisionMakingInEmergencySituations.aspx). Имеется множество других похожих систем. К сожалению, большинство из них находится в макетном варианте.

Выводы

Несмотря на широкое распространение автоматизированных систем поддержки решений, технологии, поддерживаемые ее производителями, все еще остаются относительно мелкомасштабными. Большинство организаций используют технологии на основе «баз правил» от небольшого числа мелких производителей. Некоторые отрасли, например, страхование, имеют специализированные пакеты, ориентированные на их задачи. Внедрение таких пакетов требует меньше времени. Однако большая часть организаций создает собственные заказные системы. Используемые при таком подходе технологии включают язык правил, средства разработки и среду разработки правил, а также редактор правил и репозитарий. Часто правила встраиваются в другие приложения, такие, например, как система автоматизации документооборота в страховании.

Если СППР проработала какое-то время и показала, что содержит достаточное количество информации, то можно оценить вклад каждого отдельного правила в рентабельность или установить какие-то критерии оценки работы системы, а затем оптимизировать ее за счет удаления из базы бесполезных правил.

Необходимо перейти от понятия «задача обработки данных» к понятию «функция управления экономическим объектом», которое относится не к системе обработки, а к системе управления и определяет полный комплекс процессов мониторинга среды, прогноза, получения климатических оценок и включает конечную стадию подготовки решений ЛПР. В результате БД обеспечит не только быстрый доступ к информации в реальном масштабе времени, но и позволит готовить более эффективные и обоснованные управленческие решения. Важное и наиболее эффективное направление развития программных средств – это создание ЭММ с использованием информации о состоянии природной среды как на макроуровне, так и микромасштабе. Оценки показывают, что эффект от оптимизационных задач на порядок выше, чем простое использование прогностических и климатических значений параметров. Совершенствование управленческой деятельности на основе постоянного использования информации есть непрерывный и долговременный процесс, который создает условия для внедрения современных форм и методов управления.

Список литературы

1. Поспелов Д.А. Ситуационное управление. - М.: Наука. - 1986. - 288 с.

2. Геловани В.А., В.Б.Бритков, А.А.Башлыков, Е.Д.Вязилов. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием информации о состоянии природной среды. М.: ИСА РАН, УРСС. 2001. - 304с.

3. Давенпорт Том. Эволюция решения // Журнал «Директор ИС», 2005. N 2. http://www.osp.ru/cio/2005/02/173794/

4. Котельников Р. Поддержка принятия решений диспетчера авиалесоохраны // Издательство "Открытые системы". Журнал "Открытые системы", 2003. №10. http://www.osp.ru/os/2003/10/067.htm

5. Балыков П. Трудно опоздать, легко не успеть // Издательство "Открытые системы". Журнал "Директор ИС", 2005. N 1. http://www.osp.ru/cio/2005/01/024.htm

Перечень вопросов для самопроверки

1. Чем отличается база знаний от БД?

2. Какие средства поддержки решений Вы знаете?

3. Что Вы знаете об экспертных системах?