Управленческие решения

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. 31 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, цены, издержки, их структура и т.д.). Менеджер может также промоделировать возможные решения и оценить потенциальные результаты.

Таблица 7.2

Различия MIS и DSS

Рис. 31. 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.

Развитие таких систем - 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

Окончание табл. 7.3

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. 32.

Рис. 32. Структура информации в экспертной системе классификации

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.

7. ИНФОРМАЦИЯ И КОММУНИКАЦИЯ В УПРАВЛЕНИИ

7.4. Основные тенденции информатизации и коммуникаций в бизнесе

В эпоху глобализации мировая экономика работает как единое целое в реальном масштабе времени. Это обеспечивается тем, что ключевые элементы мировой экономики (финансовая глобализация, глобализация рынков товаров и услуг) опираются на информатизацию на основе глобальных сетей типа Интернет. Поэтому можно говорить о системном сдвиге в мировой экономике на технологической основе единого мирового информационного пространства. Эти тенденции в корне меняют подходы к информационному обеспечению деятельности фирм. Быстрое внедрение инноваций, как основы конкурентного успеха, потребовало информационного обеспечения оборота проектно-конструкторской документации. Эту задачу решают продукты PDM (Product Data Management) и PLM (Product Lifecycle Management).

В продукты PDM/PLM входят следующие функции:
- совместный доступ к документации и архивированию;
- авторизация версий и контроль изменений;
- поддержка сложных структур данных, например, конструкторских спецификаций;
- управление библиотеками стандартных компонентов;
- обеспечение обмена данными между участниками проекта;
- администрирование документооборота и т.д.

Учетно-управленческая система ERP (Enterprise Resource Planning) обеспечивает решение следующих задач:
- регистрация хозяйственных операций;
- составление плана снабжения производства;
- оперативный и стратегический расчет себестоимости продукции;
- подготовка финансовой отчетности;
- управление бюджетом;
- сбор данных о фактическом ходе проекта.

Резко растут не только объемы информационных услуг, но и собственно использование электронной торговли в бизнесе. Если в 2001 году объемы электронной торговли в странах Европейского Союза составили 77 млрд. евро, то к 2006 году этот объем увеличится до 2,2 трлн. евро.

Можно уверенно сделать заключение, что современный бизнес немыслим без информационного обеспечения через Интернет и глобальных коммуникационных связей.

ВИДЫ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ (ИТ)

ИТ обработки данных

ИТ управления

Автоматизация офиса

ИТ поддержки и принятия решений

ИТ экспертных систем

Информационная технология обработки данных

Характеристика и назначение

Информационная технология обработки данных предназначена для решения хорошо структурированных задач, по которым имеются необходимые входные данные и известны алгоритмы и другие стандартные процедуры их обработки. Эта технология применяется на уровне операционной (исполнительской) деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных постоянно повторяющихся операций управленческого труда. Поэтому внедрение информационных технологий и систем на этом уровне существенно повысит производительность труда персонала, освободит его от рутинных операций, возможно, даже приведет к необходимости сокращения численности работников.

На уровне операционной деятельности решаются следующие задачи:

     обработка данных об операциях, производимых фирмой;

     создание периодических контрольных отчетов о состоянии дел в фирме;

     получение ответов на всевозможные текущие запросы и оформление их в виде бумажных документов или отчетов.

Пример. Примеры рутинных операций:

     операция проверки на соответствие нормативу уровня запасов указанных товаров на складе. При уменьшении уровня запаса выдается заказ поставщику с указанием потребного количества товара и сроков поставки;

     операция продажи товаров фирмой, в результате которой формируется выходной документ для покупателя в виде чека или квитанции.

     Пример контрольного отчета: ежедневный отчет о поступлениях и выдачах наличных средств банком, формируемый в целях контроля баланса наличных средств.

     Пример запроса: запрос к базе данных по кадрам, который позволит получить данные о требованиях, предъявляемых к кандидатам на занятие определенной должности.

Существует несколько особенностей, связанных с обработкой данных, отличающих данную технологию от всех прочих:

     выполнение необходимых фирме задач по обработке данных. Каждой фирме предписано законом иметь и хранить данные о своей деятельности, которые можно использовать как средство обеспечения и поддержания контроля на фирме. Поэтому в любой фирме обязательно должна быть информационная система обработки данных и разработана соответствующая информационная технология;

     решение только хорошо структурированных задач, для которых можно разработать алгоритм;

     выполнение стандартных процедур обработки. Существующие стандарты определяют типовые процедуры обработки данных и предписывают их соблюдение организациями всех видов;

     выполнение основного объема работ в автоматическом режиме с минимальным участием человека;

     использование детализированных данных. Записи о деятельности фирмы имеют детальный (подробный) характер, допускающий проведение ревизий. В процессе ревизии деятельность фирмы проверяется хронологически от начала периода к его концу и от конца к началу;

     акцент на хронологию событий;

     требование минимальной помощи в решении проблем со стороны специалистов других уровней.

Основные компоненты

Представим основные компоненты информационной технологии обработки данных (рис. 1) и приведем их характеристики.

Рис. 1. Основные компоненты ИТ обработки данных.

Сбор данных. По мере того как фирма производит продукцию или услуги, каждое ее действие сопровождается соответствующими записями данных. Обычно действия фирмы, затрагивающие внешнее окружение, выделяются особо как операции, производимые фирмой.

Обработка данных. Для создания из поступающих данных информации, отражающей деятельность фирмы, используются следующие типовые операции:

     классификация или нескольких символов. Эти коды, выражающие определенные признаки объектов, используются для идентификации и группировки записей.

Пример. При расчете заработной платы каждая запись включает в себя код (табельный номер) работника, код подразделения, в котором он работает, занимаемую должность и т.п. В соответствии с этими кодами можно произвести разные группировки.

сортировка, с помощью которой упорядочивается последовательность записей;

вычисления, включающие арифметические и логические операции. Эти операции, выполняемые над данными, дают возможность получать новые данные;

укрупнение или агрегирование, служащее для уменьшения количества данных и реализуемое в форме расчетов итоговых или средних значений.

Хранение данных. Многие данные на уровне операционной деятельности необходимо сохранять для последующего использования либо здесь же, либо на другом уровне. Для их хранения создаются базы данных.

Создание отчетов (документов). В информационной технологии обработки данных необходимо создавать документы для руководства и работников фирмы, а также для внешних партнеров. При этом документы могут создаваться как по запросу или в связи с проведенной фирмой операцией, так и периодически в конце каждого месяца, квартала или года.