3. Моделі прогнозування

Дуже часто якість рішень залежить від точності передбачення величин параметрів досліджуваної ситуації. Моделі для прогнозування є складовою частиною багатьох СППР. Можна побудувати модель прогнозування або використовувати наперед створені пакети програм. Головна мета прогнозування — передбачити величини змінних на майбутнє. Узагалі кажучи, ми відрізняємо два типи прогнозів: на короткий період, коли прогноз здійснюється переважно за детермінованими моделями, і на тривалий період, для якого прогнозування здійснюється за детермінованими і ймовірнісними моделями.

Існує багато типів моделей прогнозування, дуже багато літературних джерел присвячені даній темі, проте прогнозування залишається надзвичайно важким завданням. Те, що може статися в майбутньому, залежить від багатьох факторів, які неконтрольовані з боку ОПР. До того ж готовність даних, точність, вартість і необхідний час впливають на вибір відповідного методу прогнозування (це питання частково буде розглянуте в наступному розділі). Ми можемо вибрати методи прогнозування, які є зручними і простими та ґрунтуються на популярності, рекомендаціях експертів і директивах щодо їх застосування від попереднього дослідження. Узагалі останні два підходи мають переважно застосовуватися за побудови СППР з прогнозування. Останнім часом для розв’язання завдань прогнозування використовуються інструментальні засоби, основані на нейромережах і нейрокомп’ютерах. Це питання буде розглянуте окремо в розділі 9.

Узагалі, суб’єктивні методи прогнозування застосовуються за таких обставин, коли кількісні методи невідповідні або не можуть застосовуватися. Тиск часу, брак даних або обмаль фінансів можуть запобігти використанню кількісних моделей. Складність фактичних даних може також перешкоджати їх використанню. В орієнтованих на моделі СППР, передусім, об’єднують кількісні методи і часто використовувані моделі прогнозування.

4. Сітьові і оптимізаційні моделі

Планування і управління проектом, проблеми розміщення, призначення, розподілу і транспортування можна розв’я­зувати з використанням сітьових та оптимізаційних моделей. Наприклад, ми можемо побудувати і аналізувати сітьовий графік розроблення проекту, використовуючи програмне забезпечення управління проектом. «Управління проектом» є популярною категорією готового програмного забезпечення підтримки прийняття рішень, наприклад Microsoft Project можна застосовувати, щоб ефективно спланувати, керувати і отримувати проектну інформацію. У той час, як багато користувачів обчислювальних систем добре обізнані з програмами підтримки управління проектами, не кожний усвідомлює, що вони базуються на моделях сітьового потоку (потоках у мережах). Ці моделі — спеціально структуровані задачі лінійного програмування.

Аналітики СППР можуть визначити інші мережі. Наприклад, можна розробити мережу можливих маршрутів авіаліній і розкладів (планів) і зіставити відповідні витрати. Ряд маршрутів може аналізуватися з застосуванням низки евристичних або кількісних інструментальних засобів. Крім управління проектом і маршрутизації літальних апаратів сітьові моделі можна застосовувати для виробничого й календарного планування використання агрегатів, планування персоналу і складання розкладів, розподільного використання земель, планування розкладу занять, заводського розміщення (розміщення обладнання), управління міжнаціональним рухом грошових засобів (готівки) та для створення інтегрованої системи «виробництво-запаси-розпо­діл». Часто сітьова модель може бути зображена, як множина вершин і дуг. Раніше була розглянута система PERT для планування розроблення функціональної задачі стосовно інформаційної системи.

Найчастіше моделі оптимізації включають у СППР, щоб розв’язувати проблеми розподілу ресурсів. Менеджери часто намагаються розподіляти продуктивні ресурси, наприклад, сировину, людей, гроші або час, які можна використовувати по-різному. Проблема полягає у визначенні найкращого шляху їх використання. Менеджерам потрібно визначати те, що здається «найкращим», але, зазвичай, у такому разі мається на увазі максимізація прибутку, мінімізація витрат, поліпшення якості продукції або мінімізація ризику відмови обладнання.