Информационные технологии в интересах принятия управленческих решений

Классификация информационных технологий представлена на рис. 29.

Из всего обилия компьютерных информационных систем далее рассматриваются два типа:

• — управленческие информационные системы (MIS — management information system),
• — системы обеспечения принятия решения (DSS — decision support system).

В MIS данные собираются, обрабатываются и представляются менеджеру таким образом, чтобы обеспечить оперативное управление. Основные компоненты MIS — база данных, компьютерная система и форма, в которой данные распределяются.

Рис. 29. Классификация информационных технологий

Примеры информации, которая формируется в базах данных, — цены, выход продукции, скорость, число распоряжений, наличие ресурсов и потоки рабочей силы. Для MIS существенно, чтобы базы данных содержали нужное количество и необходимый тип правильной высококачественной информации. Эта информация должна быть тщательно организована.

Компьютер в MIS обрабатывает данные и генерирует информацию для различных подразделений фирмы. Она является основой формирования моделей управленческих решений и самих решений. Построение модели остается творческим процессом.

DSS отличаются от MIS тем, что менеджер обычно является внутренним компонентом DSS, а не внешним, как в MIS. Иными словами, менеджер взаимодействует с компьютерной информационной системой так, чтобы получить решения в итеративном процессе. Следовательно, DSS часто интегрирует экономико-математические модели как первичные элементы системы, с которой ЛПР взаимодействует (табл.7.2).

На схеме рис. 30 показаны информационные потоки взаимодействия менеджера и компьютерной системы DSS, что обычно называется анализом «что, если… ?» Компьютер генерирует результаты на экономико-математической модели, а менеджер его спрашивает: «Что произойдет, если что-нибудь изменится в модели?» (например, цели, издержки, их структура и т. д.). Менеджер может также промоделировать возможные решения и оценить потенциальные результаты.

Таблица 7.2 Различия MIS и DSS.

Рис. 30. Блок — схема DSS

Дополнительным аспектом DSS является взаимодействие между ее составными частями. Например, решения по запасам влияют не только на производство, но и на маркетинг, распределение продукции и издержки. Потоки информации обеспечивают разработку «кооперативного» решения.

Решения менеджера не означают конца операций DSS. Они и их последствия в форме обратной связи обеспечивают дополнительные данные в базе данных. Таким образом, идеальная DSS — это динамичная система с непрерывным обновлением данных.

Развитием таких систем являются экспертные системы. Это компьютерные программы, включающие базы знаний по частным проблемам и механизмы взаимодействия элементов этих баз — по сути интеллектуальные DSS.

Сравнение DSS и экспертных систем приведено в табл. 7.3.

Таблица 7.3 Сравнение DSS и экспертной системы.

База знаний включает в себя большую сумму знаний относительно проблем, запомненных в системе. Исследователи находят, что использование этой массы знаний более эффективно, чем использование специальных решающих процедур. Экспертные системы являются консультантами в принятии решений, т. к. содержат факты, знания и правила, которые взаимодействуют в проблемной области.

Пример общей структуры экспертной системы классификации на основе правил приведен на рис. 31.

Рис. 31. Структура информации в экспертной системе классификации

Выгоды оперирования реальным знанием и способности экспертных систем ведут далее к созданию и использованию систем с искусственным интеллектом.

Центральным моментом искусственного интеллекта является использование более эвристики (или правил перебора), чем алгоритмов обработки информации. Эвристика включает инструкции, правдоподобные аргументы или правила перебора для принятия решений и, таким образом, отражает человеческое поведение точнее, чем алгоритмы.

Другой важной характеристикой систем с искусственным интеллектом является то, что они оперируют символами так же хорошо, как числами.

Экспертные системы с искусственным интеллектом находят применение в планировании, управлении производством, обслуживании оборудования, т. е. в областях, где решения в области управления не могут полностью основываться на алгоритмах.