Применение информационных технологий в принятии управленческих решений на предприятии

     Содержание  каждой конкретной информации определяется потребностями управленческих звеньев и вырабатываемых управленческих решений. К информации предъявляются определенные требования:

• краткость, четкость формулировок, своевременность поступления;
• удовлетворение потребностей конкретных управляющих;
• точность и достоверность, правильный отбор первичных сведений, оптимальность систематизации и непрерывность сбора и обработки сведений.

     Для адекватного представления ситуации, как правило, используются не только количественные данные, но и данные качественного характера. Это обеспечивается с помощью широко используемых в процессах принятие решений экспертных технологий. Получаемая информация о ситуации принятия решений должна быть достоверной и достаточно полной. Недостоверная либо недостаточно полная информация может приводить к принятию ошибочных и неэффективных решений. Однако не меньшие трудности возникают и при наличии избыточной информации, поскольку возникает проблема отбора информации, действительно представляющей интерес и важной для своевременного принятия эффективного управленческого решения. Целесообразным при получении и обработке информации о ситуации принятие решений является подготовка аналитического материала, отражающего основные особенности и тенденции развития ситуации. Естественно, что такой аналитический материал должен готовиться специалистами, обладающими достаточными знаниями и опытом в области, к которой принадлежит ситуация принятия решений. 
 
 

Виды  информационных технологий

     При организации сбора и регистрации данных по принципу последовательных решений могут применяться различные виды информационной технологии:

1. сбор и регистрация данных непосредственно в процессе производства (на местах возникновения затрат) в форме единоличного документа и использование центральной ЭВМ для агрегирования данных; обработка данных в режиме диалога для расчета показателей на терминале;
2. получение свободного документа, использование машиносчитывающего носителя информации (например, дискеты), обработка данных по производственному отделению на персональных компьютерах.

     Решение вопросов внедрения новых технологий требует комплексного, разностороннего  подхода. Важно не только исследовать  технико-экономические и организационные  аспекты проблемы, но и учитывать  влияние внедрения новых технологий на положение работника в производственном процессе. В частности, требуется анализ трудовых функций работника, его образа действия, навыков, способностей, условий труда. Представляют большую трудность оценить трудовые и социально-экономические факторы.

     Технология  информационной деятельности предполагает: создание системы записей (цифровой и текстовой информации) с применением  средств компьютерной техники; использование  форм как носителей информации; формирование базы данных; создание пакетов прикладных программ.

Количество  и качество информации

   В экономике возникают, распространяются и развиваются три основных информационных потока:

• информация, которая существует в виде овеществленных знаний в наукоемкой продукции;
• информация, отражающей человеческие профессиональные знания, частично фиксируемые в виде изобретений, патентов, лицензий, но главным образом в виде производственных навыков и приемов.;
• информация по искусству, методам и технологии практического решения задач управления современным производством, по вопросам завоевания рынков сбыта при производстве даже высококачественной продукции.

     Количество  информации. С обыденной точки зрения количество информации мало связано с длительностью речи или объемом текста. Информационное сообщение принимается и интерпретируется в зависимости от контекста. Однако число знаков алфавита или число страниц текста принято как эталон количества информации, например в полиграфии.

     В технических информационных системах каждый новый сигнал требует ресурсов для своего отображения. Поэтому длина сообщений есть мера количества информации, чтобы измерить информационный сигнал, следует выбрать этот эталон. Он обоснован стремлением свести весь алфавит технического языка к двум знакам: точка, тире; закрыто, открыто; красный, зеленый; да, нет; "1" и "0". Чтобы закодировать буквы, числа и иные символы, нужны последовательности "1" и "0", называемые двоичными числами. В виде эталона информации в технических системах используются восьмиразрядные двоичные числа, называемые байтами. И вводится простое правило измерения количества информации – количество байтов для представления текста равно числу знаков естественного языка этого текста.

     Одна  единица информации – байт –  состоит из восьми двоичных единиц, иначе называемых битами. Поэтому практически в технических информационных системах используются два равноправных эталона количества информации – бит и байт.

     Качество  информации. Этот показатель является важным, но неоднозначным. Одна и та же информация имеет различные значения (ценность) для одного и того же человека, но в разное время или для нескольких людей. Вообще информация со временем не сохраняет, как правило, свою ценность, хотя есть знания как бы постоянной значимости (например, фундаментальные законы природы, дни рождения…).

     Выделяя из общего потока актуально полезную информацию, способствующую принятию решений и достижению поставленных целей, посредством когнитивного (смыслового) фильтра специалиста, оценивающего информацию, предприниматель устанавливает  границы возможностей по реализации своей предпринимательской идеи.

     Сегодня в дополнение к высокой производительности машин электронное распространение  знаний обеспечивает высочайшую гибкость, программную перестраиваемость  производства, возможность эффективного изготовления малых серий и оперативного выполнения сложных индивидуальных заказов.

     Базы  данных.

     На  предприятиях в компьютерном виде накапливается  и сохраняется информация о проектах, выполняемых данным предприятием; о  деталях, блоках, узлах, компонентах, используемых в проектах; о поставщиках и складах, где размещаются детали; о служащих и отделах, которые являются исполнителями проектов. В таких базах данных могут быть записаны любые информационные массивы, и по аналогии базы данных можно считать электронными библиотеками. Такие электронные библиотеки обеспечивают совершенно новые информационные возможности: возможности выбирать факты и фрагменты текста, а не книги (журналы) целиком. В машине нет "полок", поэтому возможно прямо заглянуть внутрь книги и вывести на экран дисплея (монитора) только ту часть книги, которая интересна пользователю.

     Экспертные  системы.

     Важным  шагом в развитии информационных систем является построение экспертных систем. Экспертная система должна задавать вопросы пользователю, производить  оценку ситуации и получать решения, представляемое в каком-либо виде пользователю. Кроме того, от экспертной системы могут потребоваться демонстрация способа, которым получено решение, и его обоснование.

     Экспертная  система моделирует мыслительный процесс  человека-эксперта, который является специалистом по решению определенного типа проблем. С помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу формализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмизированное решение таких задач или не существует в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний о них, или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Основная разница между информационно-поисковой и экспертной системами заключена в том, что первая осуществляет поиск имеющейся в ней информации по заданной теме, а вторая – логическую переработку информации с целью получения новой информации, которая в явном виде в нее не вводилась. При этом на основе базы знаний машины автоматически определяются не только факты, как в базе данных, но генерируются новые знания путем логического вывода. Экспертные системы способны в сложных ситуациях дать квалифицированную консультацию (совет, подсказку, ориентацию), помогать предпринимателю или специалисту принять обоснованное решение. Экспертная система может создаваться для какого-либо конкретного пользователя, и тогда при ее создании учитываются специфические требования заказчика, его вкус и наклонности. К таким системам можно отнести различные автоматизированные рабочие места.

     Структурно-экспертные системы содержат подсистемы логического  вывода, базы знаний и интеллектуальных интерфейс – программы "общения" с машиной. Базы знаний – это свод эмпирических правил истинности заключений (высказываний) по данной теме (проблеме); базы эмпирических данных и описания проблем, а также вариантов их решений. 
 

3. Информационные  технологии в интересах  принятия управленческих решений

 

 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Рис.1.  Классификация информационных технологий

     Из  всего обилия компьютерных информационных систем я рассмотрю два типа:

     - управленческие информационные  системы (MIS),

     - 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. 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.  Различия MIS и DSS представлены в ниже приведенной таблице: 

     Таблица 1. Различие MIS и 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.

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

     

      Рис.2. Блок-схема DSS 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     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.

Рис. 3. Пример общей структуры  экспертной системы  классификации на основе правил.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 

     Выгоды  оперирования реальным знанием и  способности экспертных систем ведут 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.