Реферат на тему:

Загальна характеристика інформаційногозабезпечення системних досліджень
в економіці. Інформаційні системи в управлінні

Перед тим як розглянути питання інформаційного забезпечення системного
аналізу діяльності підприємства, нагадаємо головні аспекти системного
підходу, за якого підприємство розглядається як єдина система. При цьому
виділяють складові, підсистеми підприємства та відстежують зв’язки між
ними. Будь-яке, навіть найменше підприємство, є досить складною
системою, утвореною з множини елементів, поєднаних різноманітними
зв’язками. Частини підприємства переважно також досить складні і можуть
розглядатися як окремі системи або як його підсистеми.

Загалом можна виділити такі великі підсистеми підприємства:

підсистема стратегічного управління;

виробнича підсистема;

підсистема управління виробництвом;

підсистема управління фінансами;

підсистема реалізації продукції;

підсистема організації складського зберігання тощо.

Очевидно, що дослідження таких складних об’єктів пов’язане з
необхідністю опрацювання значного обсягу інформації. Ця інформація
потребує узагальнення та аналізу. Виявлена інформація, як правило, не
структурована та потребує формалізації.

Нині існує дуже велика кількість різних інформаційних технологій,
спрямованих на полегшення економічної діяльності людини. Причому наявні
системи поділяються на певні типи, головно, за безпосереднім
призначенням та підходами, що використовуються в них. Розглянемо головні
їх типи.

— АСУ — автоматизовані системи управління. Вони мають широкий спектр
застосування: від автоматизації базових функцій підприємства до
автоматизації прийняття управлінських рішень.

— MIS (management information system) — управлінські інформаційні
системи (УІС), що призначені для збору та оброблення даних, які потім
надаються менеджеру для забезпечення процесу оперативного управління.

— СППР — системи підтримки прийняття рішень, які призначені робити
обґрунтований вибір з певного переліку альтернатив.

— ЕС — експертні системи. Їх призначення — заміняти експерта в певній
галузі.

— UML (Unified modeling language) — уніфікована мова моделювання. Ця
мова призначена для визначення, зображення, проектування та
документування програмних систем, бізнес-систем та інших систем різного
виду.

— CASE — комп’ютерне проектування ІС. Ця інформаційна технологія
призначена для розроблення складних ІС у цілому.

— SADT — техніка структурного моделювання. Вона призначена для побудови
функціональної моделі об’єкта певної предметної галузі.

— Пакети для статистичного та математичного аналізу даних.

— Інтелектуальний аналіз даних (Data Mining).

Усі перелічені вище типи інформаційних технологій мають багато
спільного, але дечим і різняться. Тому досить часто для повноцінного
системного аналізу використовують кілька підходів з метою доповнення
ними один одного.

Розглянемо ці технології детальніше.

Інформаційні системи в управлінні

Автоматизовані системи управління

Нині існує багато прикладних програм, призначених полегшувати аналіз
функціонування підприємства, здійснювати моніторинг його діяльності,
розробляти стратегічні та тактичні рішення щодо подальшої діяльності
підприємства. Такі програми одержали назву АСУ (автоматизовані системи
управління). Оскільки інформаційні системи розвиваються та змінюються
дуже швидко, то ми в межах даного посібника не будемо детально описувати
всі існуючі системи та не робитимемо їх порівняльного аналізу.
Розглянемо лише деякі особливості та тенденції розвитку АСУ.

Спочатку зупинимося на загальноприйнятій термінології. Одним з
найпопулярніших термінів є ERP (Enterprise Resource Planning), який
запровадила компанія Gartner Group ще на початку 90-х років ХХ століття.
Але, незважаючи на досить довгу історію, чіткого визначення цього
терміна не існує й донині. Фактично ERP — це концепція розвитку АСУ, яка
за час свого існування постійно розвивається та змінюється. Усі АСУ,
особливо орієнтовані на ринок середніх та великих підприємств, так чи
інакше розвивались під впливом цієї концепції. На момент її виникнення
мова йшла, передусім, про об’єднання розрізнених даних у межах
підприємства. З часом під впливом таких факторів, як розвиток
бізнес-середовища, зростання потреб організацій у взаємодії з
контрагентами, «розвінчання» міфу про те, що ERP можна купити в одного
виробника, відбулося переосмислення цього поняття. Як наслідок,
одночасно з’явились два терміни, що були запропоновані різними
дослідницькими групами. Gartner Group ввела абревіатуру ERPII
(Enterprise Resource & Relationship Planning), а AMR Research — ECM
(Enterprise Commerce Management).

До головних галузей та напрямків діяльності підприємства, що охоплюються
АСУ, належать:

облік запасів;

розрахунки з постачальниками та покупцями;

головна книга; розрахунок заробітної плати;

облік основних фондів;

облік витрат на роботи та проекти;

реєстрація продажів;

персонал;

сервісне обслуговування клієнтів;

транспортні операції;

постачання(закупівлі), проекти, збут;

технічне обслуговування обладнання;

виробництво продукції;

фінанси;

науково-дослідна та дослідно-конструкторська роботи (НДДКР);

маркетинг;

складське зберігання.

Усі АСУ можна поділити на три групи: група А характеризується повним або
частковим забезпеченням головних функціональних галузей діяльності
підприємства та обмеженими можливостями щодо однієї чи кількох
спеціалізованих галузей; група В забезпечує повне охоплення головних
функціональних галузей, глибоке — деяких спеціалізованих галузей та
часткове — інших; системи групи С повністю охоплюють більшість
функціональних галузей діяльності підприємства, пропонується широкий
перелік спеціалізованих рішень як для різноманітних видів діяльності,
так і для різних сфер управління (стратегічне планування, управління
спеціальними видами активів тощо).

Нині на українському ринку працюють понад 70 компаній, які пропонують
АСУ різного рівня функціонального забезпечення.

Очевидно, що жоден з виробників не в змозі самостійно реалізувати
абсолютно всі можливості в межах одного програмного продукту. Тому
більшість розробників ідуть шляхом інтеграції з іншими компаніями з
метою розроблення спеціалізованих систем. Ще одним шляхом розвитку АСУ є
удосконалення методик, що стосуються стратегічного управління, через
активне доповнення сучасних управлінських методик та концепцій.

Останнім часом зросла потреба в спрощенні взаємодії з зовнішніми
контрагентами, тому більшість зарубіжних АСУ здійснюють обмін даними в
стандартних форматах EDI (Electronic Data Interchange) та XML. Варто
зауважити, що є також і вітчизняні розробки, які підтримують XML. Що
стосується EDI, то його реалізація за наших умов потребує значної роботи
із стандартизації на державному рівні. Дуже помітна орієнтація АСУ на
Internet, що виражається не лише у доступі до функцій АСУ через броузер,
а навіть і в назвах останніх версій деяких АСУ (наприклад, iBAAN,
mySAP.com тощо). Орієнтація на Internet досить сильно проявляється також
і у вітчизняних розробках.

Інформаційні системи в процесах прийняття рішень

Прийняття рішення є особливим видом діяльності, що полягає у формуванні
варіантів рішення (альтернатив) з подальшим оцінюванням їх відносної
ефективності та розподілом згідно з цим ресурсів між варіантами (див.
розд. 6). Простішими типами рішень є прийняття або відхилення
альтернативи, вибір найкращої альтернативи, ранжування альтернатив.

Для прийняття обґрунтованого рішення потрібно враховувати багато
(десятки чи сотні) факторів, які складно взаємодіють між собою. У той же
час людина ефективно може синхронно оперувати не більш ніж 7—9
об’єктами. Для подолання такої суперечності існують спеціальні
інформаційні системи.

Серед багатьох типів ІС, що застосовуються для прийняття рішень, слід
виділити два головні:

управлінські УІС (MIS — management information system);

системи підтримки прийняття рішень СППР (DSS — decision support system).

Головні компоненти УІС — база даних, комп’ютерна система та форма, в
якій розподіляються дані. У базі даних може формуватися, наприклад,
інформація про ціни, вихід продукції, наявність ресурсів, кадровий
потенціал тощо. Комп’ютерна система в УІС обробляє інформацію для різних
підрозділів організації. Ця інформація є базою для прийняття
управлінських рішень, або для формування моделей прийняття рішень.

СППР відрізняються від УІС тим, що менеджер є внутрішнім компонентом
СППР, а не зовнішнім, як в УІС. Тобто менеджер взаємодіє з ІС та одержує
рішення в ітеративному процесі. СППР часто інтегрує
економіко-математичні моделі як первинні елементи, з якими СППР
взаємодіє (табл. 11).

Таблиця 11

ВІДМІННОСТІ МІЖ УІС ТА СППР

УІС СППР

Акцент робиться на структуризації задач при попередньо визначених
стандартних процедурах, методах їх розв’язання та інформаційних потоках
Акцент робиться на рішенні. Структура ІС та аналітична допомога є
важливими, але допоміжними засобами за прийняття остаточного рішення,
оцінки менеджера є суттєвішими

Виграш полягає у зниженні витрат, необхідного часу, кількості
обслуговуючого персоналу тощо Виграш полягає у розширенні діапазону та
можливостей комп’ютеризації процесів прийняття рішень з метою допомогти
менеджеру збільшити ефективність його діяльності

Вплив на прийняття рішень менеджером непрямий, оскільки забезпечується
доступ до необхідних даних Вплив на менеджера полягає в створенні
необхідного інструментарію під його безпосереднім контролем, що не
автоматизує процес прийняття рішення, але впливає на цей процес

За функціональними можливостями та галузями використання можна виділити
СППР трьох типів.

СППР першого типу — системи індивідуального користування, бази знань
яких формуються безпосередньо користувачем. У них використовуються
багатокритеріальне оцінювання альтернатив.

СППР другого типу — системи індивідуального користування, бази знань
яких адаптуються до досвіду користувача. Вони призначені для підтримки
прийняття рішень у ситуаціях, які часто зустрічаються (вибір суб’єкта
кредитування, вибір виконавця роботи, призначення на посаду тощо). Такі
системи також використовують оцінювання альтернатив за кількома
критеріями та забезпечують підтримку прийняття рішення в наявній
ситуації на підставі результатів практичного використання ресурсів, які
були отримані в минулому.

СППР третього типу використовують навіть тоді, коли СППР перших двох
типів неможливо застосувати через відсутність єдиних критеріїв для
оцінювання кожної альтернативи. Вони мають найбільші функціональні
можливості, призначені для використання в органах державного управління
найвищого рівня (Адміністрації Президента, Верховній Раді, Кабінеті
Міністрів, міністерствах, обласних держадміністраціях) та в великих
бізнес-структурах.

Схема загальної структури СППР зображена на рис. 20.

Рис. 20. Загальна структура СППР

На схемі (рис. 21) наведено інформаційні потоки між менеджером та
комп’ютерною системою DSS, яку називають ще аналізом, «що відбудеться,
якщо… ?». ІС генерує результати на економіко-математичній моделі
(імітаційній моделі), а менеджер в ітеративному режимі може з’ясовувати,
що відбудеться, якщо змінити деякі вхідні параметри, наприклад цілі,
витрати, їх структуру. Менеджер також може змоделювати можливі рішення
та оцінити потенційні наслідки їх прийняття.

Додатковим аспектом СППР є взаємодія між її складовими. Так, наприклад,
рішення щодо управління запасами впливають не тільки на виробництво, а й
на маркетинг, розподіл продукції, витрати. Потоки інформації
забезпечують розроблення інтегративного, системного рішення.

Прийняття рішення не означає закінчення операцій з СППР. Прийняті
рішення та їх наслідки у вигляді зворотних зв’язків накопичуються в базі
даних. Отже, СППР є динамічною системою з неперервним оновленням даних.

Рис. 21. Інформаційні потоки між менеджером та комп’ютерною системою DSS

Експертні системи

На початку 80-х років у дослідженнях штучного інтелекту сформувався
самостійний напрямок, що дістав назву «експертні системи» (ЕС) [27, 33,
48]. Мета досліджень з ЕС полягає, головно, в розробленні програм, за
допомогою яких при розв’язанні задач, які виникають у слабко
структурованій і такій, що важко формалізується, предметній галузі та є
складними для експерта-людини, отримують результати за якістю та
ефективністю не гірші, ніж рішення, що генеруються експертом. Дослідники
в галузі ЕС для назви своєї дисципліни також часто використовують термін
«інженерія знань», що був введений Е. Фейгенбаумом як «привнесення
принципів та інструментарію досліджень проблем, що потребують знань
експертів». Надалі терміни «експертні системи» та «інженерія знань»
використовуватимемо як синоніми.

Як видно із вищезазначеного, поняття ЕС може бути тісно пов’язане з
поняттям СППР. Тобто СППР як одну з методик формування та оцінювання
рішень може використовувати методику експертних систем, беручи також до
уваги те, що більшість підсистем цих двох програм мають можливість
інтегрування. З другого боку, ЕС можна розглядати як подальший розвиток
традиційних СППР.

Програмні засоби (ПЗ), що ґрунтуються на технології експертних систем,
набули значного поширення у світі. Важливість ЕС полягає в такому:

— технологія експертних систем істотно розширює коло практично важливих
задач, що можна розв’язати за допомогою комп’ютера та розв’язок яких
може принести значний економічний ефект;

— технологія ЕС є надзвичайно важливим засобом розв’язання глобальних
проблем традиційного програмування: тривалості і, як наслідок, високої
вартості розроблення складних прикладних систем;

— висока вартість супроводження складних інформаційних систем, яка часто
в кілька разів перевищує вартість їх розроблення, низький рівень
повторного використання програм тощо;

— об’єднання технологій ЕС з технологією традиційного програмування
додає нових якостей програмним продуктам через: забезпечення динамічного
модифікування додатків користувачем, а не програмістом; більшу
«прозорість» додатків (наприклад, знання зберігаються обмеженою
економічною мовою, що не потребує коментарів до знань, полегшує навчання
та супровід); кращу графіку; інтерфейс та взаємодію.

Експертні системи та системи штучного інтелекту відрізняються від систем
оброблення даних тим, що в них використовується символьний (а не
числовий) спосіб подання інформації, символьне виведення та евристичний
пошук рішення (а не пошук за відомим алгоритмом).

ЕС застосовують для вирішення складних практичних завдань. За якістю та
ефективністю рішення експертних систем не поступаються рішенням
експерта-людини. Рішення експертних систем є «прозорими», тобто їх можна
пояснити користувачу на якісному рівні. Ця властивість ЕС забезпечується
їх здатністю аналізувати свої знання. Експертні системи здатні
поповнювати свої знання в ході взаємодії з експертом. Необхідно
зауважити, що технологія ЕС нині використовується для розв’язання різних
типів завдань (інтерпретації, прогнозування, діагностики, планування,
конструювання, контролю, наладки, інструктажу, управління) в
різноманітних проблемних галузях, таких як фінанси, нафтова, газова та
хімічна промисловість, гірнича справа, освіта, телекомунікації та
зв’язок тощо.

Розглянемо структуру експертних систем. Типова статична ЕС складається з
таких основних компонентів:

— розв’язувача (інтерпретатора);

— робочої пам’яті (РП), яку інколи називають базою даних (БД);

— бази знань (БЗ);

— компонент поповнення знань;

— пояснювального компонента;

— діалогового компонента.

База даних (робоча пам’ять) призначена для вхідних та проміжних даних
задачі, що розв’язується в поточний момент. Цей термін збігається за
назвою, але дещо розбігається за значенням із терміном, що
використовується в інформаційно-пошукових системах (ІПС) та в системах
управління базами даних (СУБД) для позначення всіх даних (в тому числі
довготермінових), що зберігаються в системі.

База знань в ЕС призначена для зберігання довгострокових

(а не поточних) даних, що описують галузь, яка розглядається, та правил,
що описують можливі перетворення її даних.

Розв’язувач, використовуючи вхідні дані із робочої пам’яті та знання із
БЗ, формує таку послідовність правил, які при застосуванні до вхідних
даних ведуть до розв’язання задачі.

Компонент поповнення знань автоматизує процес поповнення ЕС знаннями, що
здійснюється користувачем-експертом.

Пояснювальний компонент розкриває, як система отримала розв’язок задачі
(або чому його не отримала) та які знання вона при цьому використала, що
полегшує експерту тестування системи та підвищує довір’я до отриманого
результату.

Діалоговий компонент орієнтований на організацію дружнього спілкування з
користувачем як під час розв’язання задач, так і в процесі набуття знань
та пояснення результатів роботи.

У структуру динамічної ЕС додатково вводяться два компоненти:

— підсистема моделювання зовнішнього світу;

— підсистема зв’язків із навколишнім середовищем.

Остання здійснює зв’язок із зовнішнім середовищем через систему датчиків
та контролерів. Крім того, традиційні компоненти статичної ЕС можна
суттєво змінювати, щоб відображати часову логіку подій, які відбуваються
в реальному світі.

У розробленні ЕС беруть участь представники таких спеціальностей:

— експерт у проблемній галузі, завдання якої буде розв’язувати ЕС;

— інженер із знань — спеціаліст із розроблення ЕС (методи та технології,
що він використовує, називають методами та технологіями інженерії
знань);

— програміст із розроблення інструментальних засобів (ІЗ), призначених
для прискорення розроблення ЕС.

Необхідно зауважити, що відсутність будь-кого із зазначених учасників
(наприклад, заміна інженера із знань програмістами) або призводить до
невдачі у процесі створення ЕС, або значно подовжує його.

Експерт визначає знання (дані та правила), що характеризують проблемну
галузь, забезпечує повноту та правильність введених в ЕС знань.

Інженер із знань допомагає експерту виявити та структурувати знання,
необхідні для функціонування ЕС, здійснює вибір того ІЗ, який
найнеобхідніший для роботи ЕС; здійснює вибір того ІЗ, який найбільш
підходить для даної проблемної галузі, та визначає спосіб подання даних
у цьому ІЗ; виділяє та програмує (традиційними засобами) стандартні
функції (типові для даної проблемної галузі), які будуть
використовуватись у правилах, що виводяться експертом.

Програміст розробляє ПЗ (якщо ПЗ розробляється спочатку), що містить в
ідеалі всі основні компоненти ЕС, та здійснює його інтеграцію із
середовищем, в якому воно буде використовуватись.

Також у процесі розроблення ЕС можуть бути задіяні за необхідності й
інші учасники. Наприклад, інженер із знань може запросити інших
експертів, щоб переконатись у правильності свого розуміння головного
експерта, репрезентативності тестів, що демонструють особливості задачі,
яка розглядається, у єдності поглядів різних експертів на якість рішень,
що пропонуються. Крім того, для складних систем вважається доцільним
залучати до головного циклу розроблення кількох експертів. Однак у цьому
разі, як правило, необхідно, щоб один із експертів відповідав за
несуперечливість знань, що повідомляються колективом експертів.

Нині застосовується певна технологія розроблення ЕС, яка складається з
таких шести етапів: ідентифікації, концептуалізації, формалізації,
виконання, тестування та дослідної експлуатації.

Етап ідентифікації пов’язаний передусім із осмисленням тих задач, які
потрібно розв’язувати майбутній ЕС, та формуванням вимог до неї.
Результатом даного етапу має бути відповідь на запитання: «Що треба
робити та які ресурси необхідно задіяти?» Для цього необхідно
ідентифікувати задачу, визначити учасників процесу проектування та їх
ролі, виявити ресурси та цілі).

Ідентифікація задачі полягає в складанні неформального (вербального)
опису, в якому мають міститися: загальні характеристики задачі;
підзадачі, які виділяються в даній задачі; ключові поняття (об’єкти), їх
вхідні (вихідні) дані; ймовірний вид рішення, а також знання, що
відносяться до задачі, яка розв’язується.

На етапі концептуалізації проводиться змістовний аналіз проблемної
галузі, виявляються поняття, що використовуються, та їх взаємозв’язки,
визначаються методи розв’язання задач. Цей етап закінчується створенням
моделі проблемної галузі (ПГ), що містить головні концепти та
відношення.

На етапі формалізації всі ключові поняття та відношення виражаються
деякою формальною мовою, яка або вибирається із уже існуючих, або
створюється спочатку. Інакше кажучи, на даному етапі визначаються склад
засобів та способи подання декларативних та процедурних знань.
Здійснюється це подання і в підсумку формується описання рішення задачі
ЕС на запропонованій інженером із знань формальній мові.

Мета етапу виконання — створення одного або кількох прототипів ЕС, що
розв’язують поставлені задачі. Потім, на даному етапі за результатами
тестування та дослідної експлуатації створюється кінцевий продукт,
придатний для промислового використання. Розроблення прототипу полягає в
програмуванні його компонентів або виборі вже відомих інструментальних
засобів та наповненні бази знань.

У процесі етапу тестування проводиться оцінювання способу представлення
знань в ЕС у цілому. Для цього інженер із знань підбирає приклади, що
забезпечують перевірку всіх можливостей розробленої ЕС.

На етапі дослідної експлуатації перевіряється придатність ЕС для
кінцевого користувача. Придатність ЕС для користувача визначається
переважно зручністю роботи з нею та її корисністю.

Під час розроблення ЕС завжди здійснюється її модифікація. Виокремлюють
такі види модифікації системи: переформулювання понять та вимог,
переконструювання подання знань у системі та удосконалення прототипів.

Використовувати ЕС варто лише тоді, коли її розробка можлива, виправдана
та методи інженерії знань відповідають задачі.

Розглянемо промислові програмні комплекси, що реалізують технологію ЕС.
З погляду експертів NASA, що проводили комплексне дослідження
характеристик та можливостей деяких із перерахованих систем, нині
найкращою є G2 (Gensym, США); наступні місця із суттєвим відставанням
(реалізовано менше 50 % можливостей G2) займають RTWorks — фірма
Talarian (США), COMDALE/C (Comdale Techn. — Канада), COGSYS (SC — США),
ILOG Rules (ILOG — Франція).

Список літератури

Акофф Р. Л. Планирование в больших экономических системах / Пер. с англ.
— М.: Сов. радио, 1972. — 223 с.

Андрейчиков А. В., Андрейчикова О. Н. Анализ, синтез, планирование
решений в экономике. — М.: Финансы и статистика, 2000. — 368 с.

Анфилатов В. С., Емельянов А. А., Кукушкин А. А. Системный анализ в
управлении. — М.: Финансы и статистика, 2002. — 368 с.

Беляев А. А., Коротков Э. М. Системология организации. — М.: ИНФРА-М,
2000. — 182 с.

Беренс В., Хавранек П. М. Руководство по оценке эффективности
инвестиций. — М.: ИНФРА-М, 1995.

Браверман Э. М. Математические модели планирования и управления в
экономических системах. — М.: Наука, 1976. — 368 с.

База знань

Механізм взаємодії

База даних

Користувач

Менеджер

виробництво

маркетинг

фінанси

персонал

Аналіз

«що буде, якщо…?»

Результати

моделювання

Дані

Комп’ютерне оброблення

даних

Рішення

Економіко-математичні моделі

Похожие записи