Системы формирования решений так же, как и информационные системы, существовали всегда. Это - советники и советы (чрезвычайные, военные, экономические, экологические и пр.), совещания и коллегии, аналитические центры и т.д. Назывались они по-разному, но создавались с целью формирования и принятия решений.
По мере создания и развития автоматизированных информационных технологий появилась возможность автоматизации процедур, характерных для процесса принятия решения. Постепенно стали развиваться новые системы, получившие название систем поддержки принятия решений (СППР). В результате их применения повысилась скорость формирования решений, улучшилось их качество за счет оценки многих факторов.
Характерная черта СППР заключается в том, что произошел отказ от фундаментального принципа в поиске объективного оптимального решения, характерного для полностью формализованных задач. Теперь наравне с формальными решениями стала применяться субъективная информация, поступающая от лица принимаемого решение (ЛПР). Сугубо оптимальные (формальные) методы в рамках СППР используются лишь на нижних уровнях иерархии управления.
Автоматизация ряда процедур формирования решений с помощью СППР позволила возложить на компьютер следующие функции:
· генерацию возможных вариантов решений;
· оценку вариантов, выбор и предоставление ЛПР лучшего из них;
· анализ последствий принятого решения;
· обеспечение работы системы исходными данными, поступающими из других систем (подсистем), ЛПР и окружающей среды.
Под системой поддержки принятия решений, будем понимать человекомашинные системы, которые позволяют лицам, принимающим решение, использовать данные и знания объективного и субъективного характера для решения слабоструктурированных (плохо формализованных) проблем.
Как видно из определения, СППР полностью выполняет второй и частично третий этапы формирования решений (см. рис. 2.3). Напомним, что первый этап (выявление целей, проблем и формирование критериев), а также завершающая часть третьего этапа (собственно принятие решения и его критический анализ), остаются за ЛПР.
Слабоструктурированные проблемы — это проблемы, содержащие как количественные, так и качественные характеристики объекта управления, отражающие субъективное отношение ЛПР к тем или иным процессам или состояниям.
Ранее на рис.2.2 (п. 2.4) была представлена иерархия решений, принимаемых на различных уровнях управления. Для каждого из уровней может создаваться своя СППР, функции которой существенно отличаются от функций СППР других уровней. Функции системы зависят исключительно от специфики решаемых проблем. На рис. 5.5 показана связь между автоматизированной информационной системой предприятия (АИС) и СППР различных уровней.
Согласно рисунку в основе функционирования любой СППР лежит АИС — автоматизированная информационная система, представляющая собой совокупность информации, экономико-математических методов и моделей, технических, программных и технологических средств и специалистов и предназначенная для обработки информации. АИС отражает с помощью показателей в базах данных не только текущее состояние предприятия, но и его состояние за прошедший период.
Необходимость в СППР возникает уже на оперативном уровне управления (руководители цехов, участков, отделов). Чаще всего здесь используют модели линейного программирования или имитационные модели. Типичными задачами этого уровня являются: расчет оптимальной партии запуска деталей в производство, расчет графиков ремонта оборудования, расчет оптимальных объемов запасов сырья и материалов. Меняя параметры моделей, можно получить матрицу «Стоимость — эффективность» или «Стоимость — критерий» (см. п. 2.3) и прийти к определенному решению. На этом уровне качественная информация, используется только лишь в форме параметров, поставляемых из внутренних источников предприятия.
На среднем уровне управления (главные специалисты, эксперты) уже используют общие цели функционирования предприятия, а отсюда и возникает потребность в информации из внешней среды. СППР должна помочь специалистам принимать решения, касающиеся издержек производства, сбыта продукции, установления цен, выбора поставщиков и т.д.
Решения, которые принимаются на высшем уровне управления предприятия, относятся к стратегическим. Они касаются конкурентоспособности предприятия, его финансовой политики, политики маркетинга. Здесь решаются проблемы неэкономического характера, влияющие на пути дальнейшего развития предприятия, проблемы стратегического планирования и целеполагания. Информация, используемая при этом, в большей своей части поступает из внешних источников и поэтому, как правило, приблизительна и недостоверна.
Любая из СППР независимо от уровня обслуживания структурно состоит из нескольких компонентов (рис. 5.6). Рассмотрим их.
- База данных создается и поддерживается средствами АИС. Она используется в СППР в качестве внешнего источника данных и содержит информацию о состоянии дел как на самом предприятии, так и за его пределами. Внутренняя информация касается производства, финансов, запасов, основных фондов, оборотных средств, кадров и т.д. Она достаточно точна и находится в обязательной бухгалтерской и статистической отчетности.
Внешняя информация отражает состояние дел во внешней сфере и касается рынка, конкурентов, кредитной и таможенной политики государства, мировых тенденций в области финансов и цен на энергоносители. Источником этой информации являются бюллетени, сводки, биржевые отчеты, пресса.
- Система управления базами данных (СУБД) необходима для их создания и манипулирования. СУБД может быть собственной, т.е. входящей только в состав СППР, но может быть и общей с АИС. Как правило применяется общая с АИС СУБД, так как используется общая для этих систем база данных.
Основные функции СУБД это: создание и изменение структуры файлов, обновление (корректировка) данных, обработка данных, обеспечение выдачи информации по запросам.
- База знаний содержит модели принятия решений, ориентированные на вполне конкретную область. Наиболее распространенными формами отражения знаний человека в базе являются:
· дерево целей, снабженное формулами расчета;
· дерево И-ИЛИ (дерево вывода);
· семантические сети;
· нейросети.
Применение семантических сетей и нейросетей рассматривается в работах. Здесь же мы будем использовать наиболее распространенные в настоящее время формы организации баз знаний, а именно дерево целей и дерево И-ИЛИ.
- Система управления базой знаний представляет собой совокупность программных средств со следующими функциями: создание деревьев целей, деревьев выводов, семантических и нейросетей, их обновление и изменение, инициирование запросов к базе знаний и выдача ответов.
Система управления базой знаний (СУБЗ) должна обеспечить:
· простоту создания и использования моделей баз знаний;
· оценку соответствия результатов применения баз знаний целям системы управления.
Для этого система управления базами знаний должна содержать:
· язык моделирования для структуризации проблемы, описания целей и определения данных, необходимых для формирования моделей;
· командный язык для управления моделями;
· язык для манипулирования моделью в процессе решения задачи.
- Модуль расчетов или выводов предназначен для построения матрицы решений и оценки сгенерированных вариантов с помощью заранее определенного критерия. Форма матрицы решения, а также описание критериев выбора одного из вариантов приводятся в п. 2.3.
- Пользовательский интерфейс является диалоговым компонентом системы и представляет собой программные и аппаратные средства, которые обеспечивают взаимодействие пользователя с системой.
Термин «пользовательский интерфейс» охватывает все аспекты взаимодействия пользователя и системы поддержки решений. Недружественность пользовательского интерфейса зачастую является главной причиной того, что управленцы не используют компьютерную поддержку своей деятельности в полной мере.
Ранее отмечалось (см. рис. 2.2), что на оперативном уровне управления решения принимаются на основе хорошо формализованных структурированных задач. Методы их решения известны, а потому формирование управленческих воздействий реализуется без особого труда. Например, вполне очевидно, что оптимальный график профилактического ремонта оборудования может обеспечить наименьшие потери времени. Поэтому далее остановимся на автоматизированных технологиях формирования решений среднего и высшего звена управления, где этот процесс более трудоемок и более ответствен.
В зависимости от характера принимаемых решений используется та или иная форма базы знаний. Если проблема и цель достаточно определены и сформулированы, то, как правило, применяется дерево целей. В противном случае, т. е. когда цель сформулировать не удается, но проблему можно сформулировать в форме гипотезы, истинность которой следует еще выяснить, применяется дерево вывода И-ИЛИ.
Рассмотрим оба эти случая, но вначале перечислим типичные процедуры машинной технологии формирования решения с помощью СППР. К ним относятся:
· формирование проблемы, цели или гипотезы, а также выбор критерия оценки принятого решения;
· выполнение постановки задачи и выбор модели базы знаний;
· наполнение системы знаниями и данными;
· анализ полученного варианта решения (варианты) и в случае надобности изменение условий их получения.
Формирование проблемы, цели или гипотезы. Допустим, предприятие характеризуется низкой рентабельностью и высокой себестоимостью продукции, что существенно снижает его конкурентоспособность. Признаками проблемы низкой конкурентоспособности являются сокращение объемов реализованной продукции, снижение уровня заработной платы, а также трудности с получением и возвратом кредитов.
Цель в данном случае состоит в повышении рентабельности до желаемого уровня, определяемого траекторией развития предприятия.
В качестве критерия оценки вариантов решений можно выбрать минимум ресурсов, необходимых для достижения цели.
Постановка задачи и выбор модели базы знаний. Согласно устоявшейся практике постановка задачи должна содержать:
· описание результирующей информации, получаемой в процессе решения задачи;
· описание входной информации;
· описание условно-постоянной информации;
· • описание процедур и алгоритмов преобразования входной информации в результирующую.
В итоге выполнения данной процедуры получают:
· дерево целей, снабженное формулами для расчетов, или дерево вывода типа И-ИЛИ;
· ограничения, диктуемые объемами имеющихся ресурсов;
· перечень первичных документов (бухгалтерских, финансовых, статистических, внешних);
· перечень результирующих документов (бумажных, электронных).
Так как в рассматриваемом примере цель сформулировать удалось, представим базу знаний в форме дерева целей (рис. 5.7 а, б) и покажем связь дерева с базой данных, являющейся источником информации для СППР.
Знаки «плюс» и «минус» на дереве указывают направления в достижении целей: «плюс» — увеличение, «минус» — снижение.
Каждая из целей (подцелей) снабжена своим коэффициентом приоритетности (важности). Правило, согласно которому они устанавливаются, определяет, что сумма коэффициентов относительной важности (КОВ) целей (подцелей), касающихся одной цели (подцели) вышестоящего уровня, должна равняться единице.
На рис. 5.7, а это правило демонстрируется следующим образом:
· для уровня рентабельности: a + b + g=1;
· для уровня прибыли: a + b =1;
· для уровня выручки: a + b + g + s = 1.
Уровень достижения каждой из целей измеряется с помощью следующих показателей:
Если с помощью символов DП, DФ, DО, DС, DТ1, DЦ1, DТ2, DЦ2 обозначить искомые приросты показателей, то формулы для их расчета будут следующие:
· для уровня рентабельности:
Условные обозначения: Р — повысить рентабельность; П — увеличить прибыль отчетного периода; Ф — снизить среднегодовую стоимость основных фондов; О — снизить среднюю стоимость остатков материальных оборотных средств; В — увеличить выручку от реализации товаров, продукции, работ, услуг; С — снизить себестоимость реализации товаров, продукции, работ, услуг; Т1, Т2 — увеличить объемы реализованных товаров, продукции, работ, услуг первого и второго видов; Ц1,Ц2 — повысить цены, по которым происходит отпуск товаров, продукции, работ, услуг.
Вывести подобные формулы в каждом конкретном случае не представляет особого труда. Как это сделать, можно ознакомиться в работах.
На рис.5.8 указаны значения показателей до и после выполнения расчетов. При этом известна фактическая рентабельность, равная 0,14 (14%), а желаемый ее прирост, равный 0,06, задается лицом, принимающим решение.
Допустим ЛПР желает узнать, что ему следует сделать для того, чтобы рентабельность поднялась до 0,2 (на 0,06). Обратимся к рис. 5.8. Для этого на уровне рентабельности согласно приведенным выше формулам необходимо повысить показатель П (прибыль) на 6,6 ед., снизить показатель Ф (основные фонды) на 4 ед., а показатель О (оборотные средства) на 2,8 ед.
В свою очередь для того, чтобы прибыль поднялась на 6,6 ед., необходимо повысить показатель В (выручка) на 4 ед. и снизить показатель С (себестоимость) на 2,9 ед.
На самом нижнем уровне находятся составляющие показателя выручка (В). Для того, чтобы она поднялась на 4 ед., необходимо повысить показатели Т1 (объем товара первого вида) на 0,087 ед., а его цену (Ц1) на 0,6 ед., показатель Т2 (объем товара второго вида) на 0,12 ед., а его цену (Ц2) на 0,8 ед.
