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. 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.

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.

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 призначена для вхідних та проміжних даних задачі, що розв’язується в поточний момент. 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.

 

ПИТАННЯ ДЛЯ САМОКОНТРОЛЮ

1.  Суть інформаційного забезпечення системного аналізу.

2. Компоненти інформаційної системи підприємства.

3.Дайте тлумачення термінам АСУ, ERP, ERPII, ECM.

4.Назвіть головні функціональні сфери діяльності підприємства, в яких застосовуються АСУ.

5.Опишіть головні компоненти СППР.

Література: [1, 4, 8,15, 17,19, 23]

ЗАВДАННЯ ДЛЯ ПРАКТИЧНИХ ЗАНЯТЬ

Зміст практичних занять

Практичне заняття 1