Средства workflow в рамках общей концепции управления предприятием

                                                       Содержание

Глава 1. Интеллектуальная поддержка принятия решений 7 
 
1.1. Понятие «интеллектуальные системы» 7 
 
1.2. Поддержка принятия решений в организационном управлении 11 
 
1.3. Алгоритмы для выбора управленческих решений 14 
 
Глава 2. Средства workflow в рамках общей концепции управления предприятием 21 
 
2.1. Модель автоматизации управленческих процессов 21 
 
2.2. Системы workflow – понятия и определения 24 
 
2.3. Поддержка основных функций управления средствами workflow 25 
 
Заключение 35 
 
Список используемой литературы: 37

Глава 1. Интеллектуальная поддержка принятия решений

1.1. Понятие «интеллектуальные  системы»

1.  
   В последнее время при обсуждении задач информатизации и разных подходов к их выполнению все больше слышатся термины «поддержка принятия решений», «интеллектуальные системы», «интеллектуализация ЭВМ» и т.п. Объективная причина этого не только в том, что созрела техническая и инструментальная база для применения новых технологий, но, главным образом, в том, что в стране назревает переход от частичной автоматизации рутинной деятельности, использования простых бухгалтерских, расчетных и информационно-справочных систем к комплексной автоматизированной поддержке профессиональных и других задач в разных предметных областях. 
    
   К сожалению, часто приходится слышать употребление этих мощных сложных понятий не более как модных терминов. С одной стороны, не секрет, что некоторые потенциальные разработчики программных систем пытаются таким образом повысить собственный авторитет и завоевать заказчика. С другой стороны, и заказчик, наслышанный и начитанный о новых течениях в информатике, довольно легко попадается в ловушку из модных слов. Поскольку специалистов не так- много, а эйфорических ожиданий хоть отбавляй, то смысл этих специальных понятий часто искажается. Поэтому, прежде чем обсуждать суть вопроса, уточним, о чем идет речь, остановившись вначале на понятии интеллектуальной системы.  
    
   Понятие интеллектуальной системы относится к области искусственного интеллекта. Интеллектуальную систему в первом приближении определяют как компьютерную систему, которая на уровне, близком к уровню человеческого интеллекта, решает задачи, которые до недавнего времени мог решать только человек. 
    
   Следует особо подчеркнуть, что интеллектуальная система не копирует структуру и мыслительные функции человеческого интеллекта, а всего лишь по мере возможности не хуже него решает «человеческие» задачи. Только такая отправная позиция позволяет уйти от философских споров на тему «Может ли машина мыслить?» и «Возможно ли искусственное воспроизводство человеческого интеллекта?». Речь идет не о создании искусственного интеллекта как такового, а о компьютерных технологиях для решения разнообразных, нетрадиционных с точки зрения математического подхода, задач. Понятие «интеллектуальные системы» многогранно. С одной стороны, интеллектуальность предполагает, что общение с системой должно происходить на уровне и по принципам человеческого интеллекта. Этот первичный смысл и породил применение термина «интеллектуальный» к современным программным системам. Интеллектуальные системы возникли как раз благодаря тому, что лавинообразное распространение вычислительной техники и стремительное внедрение ее в сферу деятельности непрофессионалов востребовало как бы повышение уровня способностей компьютерных систем подстраиваться под широкого и специально неподготовленного пользователя. 
    
   Интеллектуальность как человеческое качество предполагает способность общаться, понимать, мыслить, применять опыт для формирования решений. В интеллектуальных системах эти функции реализуются соответственно посредством интерфейса системы с пользователем на языке, близком к естественному; интерпретации получаемых данных путем сопоставления с известной информацией о предметной области; логическом выводе решений; применении особого рода конструктивной информации - знаний о способах и стратегиях решения задач в предметной области. Кроме того, интеллектуальные системы, как и человек, имеют способность обучаться; обобщать получаемую информацию и накапливать опыт, а также объяснять получаемые решения, хотя в разных технологиях эти возможности реализованы по-разному и на разном уровне. 
    
   Для решения задач информатизации практической деятельности необходимо иметь в виду специальный, более точный смысл понятия интеллектуальной системы. 
    
   В специальном смысле под интеллектуальной понимается программная система, построенная по особой технологии. Технология определяет как структуры данных для представления информации в машине, так и методы ее обработки. Регламентируются также основные функции системы, структура, стратегии функционирования, а отсюда и круг задач, к которым такие системы могут применяться. 
    
   Таким образом, для специалиста применение термина «интеллектуальная система» означает определенную технологическую базу, на которой он должен основываться как разработчик. Вообще говоря, существует не одна, а множество технологий разработки интеллектуальных систем. Исторически первая из них - технология нейронных сетей, толчком для ее возникновения послужила идея в качестве отправной точки взять модель физиологической основы человеческого интеллекта - высшей нервной системы. Другая наиболее широко и настоящее время распространенная технология экспертных систем, или иначе ее называют инженерия знаний, базируется на применении особого рода конструктивной информации - знаний. Знания - это информация о способах решения разнообразных человеческих задач, профессиональных и непрофессиональных. Знания позволяют интеллектуальной системе формировать рекомендации пользователю для принятия решений относительно конкретных возникающих перед ним задач, например - врачу помочь поставить диагноз, инженеру - определить неисправность технической системы, геологу - обнаружить месторождение полезных ископаемых и т.п. 
    
   Под интеллектуальными понимают также гибридные системы, использующие элементы технологий искусственного интеллекта наряду с другими компьютерными технологиями. 
    
   Под поддержкой принятия решений в широком смысле понимают всевозможную помощь пользователю в процессе его работы. В узкоспециальном смысле этот термин предполагает подход к решению задачи пользователя как к управленческой и в конечном итоге означает выбор вариантов решения задач пользователя. 
    
   Автоматизированная поддержка принятия решений в широком смысле означает выполнение хотя бы одной из следующих функций: 
   Предоставление справочной информации без автоматического формирования запросов к базам данных;
2. Предоставление справочной информации с автоматическим формированием запросов к базам данных и привязкой к условиям решаемой задачи;
3. Графическая визуализация получаемой справочной информации и информации о способах принятия решений;
4. Предоставление рекомендаций по формированию решений; 
5. Сужение пространства поиска решения пользователем.
6. Выбор и рекомендации наиболее приемлемых решений с учетом рангов;
7. Моделирование последствий принятия решений.

Следует отметить, что в  настоящее время большинство  программных систем, называемых системами  поддержки принятия решений, носят  всего лишь информационно-справочный характер, то есть выполняют лишь первую из перечисленных функций. Другие информационно-справочные системы позволяют выполнить  несколько первых функций [2]. 
 
В этой связи можно сказать о широко известных и популярных технологиях баз данных и геоинформационных систем (ГИС). Что может получить пользователь от такой системы. Ну, конечно, разнообразную справочную информацию. Правда, добраться до нее бывает не так-то просто, даже если система снабжена развитым диалогом типа меню. Очень часто для этого пользователю требуется помощь программиста или оператора системы. Популярность ГИС вызвана тем, что они помогают лицам, принимающим решения (ЛПР), еще и тем, что представляют информацию визуально, то есть выполняют функцию, указанную четвертой. Примером могут служить разнообразные задачи по районированию территорий. Известно, что возможность визуального представления повышает конструктивность получаемой информации и ее полезность для принятия решений. Именно это, а также то, что ГИС имеют дело с географической информацией, которая оказывается чрезвычайно полезной в большинстве задач организационного управления, сделали эту технологию очень популярной. 
 
Практически все реально действующие ГИС разного назначения имеют информационно-справочный характер. Схема взаимодействия пользователя и системы в них реализуется по цепочке: обход дерева меню - запрос к атрибутивным базам данных - визуализация на карте. 
 
Однако, необходимо отметить, что геоинформационные технологии стремительно развиваются. Например, существуют ГИС, позволяющие моделировать текущую ситуацию и последствия принимаемого решения. Развитие ГИС-технологий идет также в сторону интеллектуализации. В качестве примера можно привести развитие объектно-ориентированных мультидетальных ГИС. 
 
Разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений подразумевает конструктивный динамический подход: во-первых, необходимо подавляющее число параметров, участвующих в формировании запроса к атрибутивным базам, формировать автоматически, минимально загружая пользователя, тем самым выполняется функция 2 - конструктивный подбор информации. Далее, с помощью интеллектуальной системы возможно не только визуализировать на карте полученную в результате запроса информацию, но и выполнять и иллюстрировать ее оценки. И наконец, результатом работы системы должны быть также рекомендации пользователю для принятия решений, которые он может получить в текстовом виде. 
 
Таким образом, интеллектуальная система может конструктивно выполнять функции поддержки принятия решений на более конструктивных уровнях. Главное отличие интеллектуальных систем поддержки принятия решений от информационно-справочных систем состоит в том, что обязательным элементом функционирования является формирование рекомендаций, или проектов решений. Причем большинство систем позволяют получить несколько вариантов решений с указанием их относительного предпочтения и условий реализации [2]. 
 
Вывод: очень важной особенностью интеллектуальной системы является то, что сама логика взаимодействия ее с пользователем обычно диктуется процессом решения функциональной задачи, и поэтому работа с такой системой выглядит для него, как ни парадоксально, гораздо проще и естественнее, чем в справочной системе .

1.2. Поддержка принятия  решений в организационном управлении

 
Особенный интерес представляет интеллектуальная поддержка принятия решений в  организационном управлении. Эта  область применения интеллектуальных систем развивается сравнительно недавно. Объяснение простое: в сравнении  с другими профессиональными  областями, организационное управление - довольно сложная предметная область  для экспертной системы. Во-первых, она не является статической, или  хотя бы квазистатической, как, например, медицина, химия и др. Некоторые  задачи, возникающие у управленца, решаются всего один раз, а затем  теряют актуальность. Во-вторых, известно, что управленческие задачи являются слабо структурированными. В-третьих, допуская детерминированную декомпозицию, трудно поддаются представлению  в форме задачи поиска в пространстве состояний, что затрудняет применение моделей представления знаний с  развитым аппаратом логического  вывода. Этот перечень можно продолжать. Кроме того, пожалуй, трудно назвать  такую управленческую область, где  можно было бы найти идеального специалиста-эксперта, который в принципе не допускал бы ошибок ни при каких обстоятельствах  и мог бы описать критерии поиска эффективного решения управленческих задач. К тому же, часто встает вопрос, что следует повышать: эффективность  самого решения или эффективность  процесса принятия решения. 
 
Известно, что для организационного управления наиболее применим так называемый операциональный подход, аккумулирующий для решения задач практического управления разнообразные методы: системный подход, ситуационное управление, теорию принятия решений, методы математического моделирования- теорию управления, а также эмпирический и эвристический подход. Это не значит, что организационное управление сводится к одной из этих областей, а как раз то, что перечисленные методы и подходы применяются постольку, поскольку представляются полезными для решения практических задач. Как раз эта особенность и привлекает специалистов по интеллектуальным системам к созданию систем поддержки решений в области организационного управления, поскольку практически вся методология искусственного интеллекта представляет как бы «втискивание» известных методологий в рамки прагматического подхода для решения человеческих задач. Кроме того, интеллектуальные системы могут разрешить также проблему представления и использования нечеткой информации, которая наиболее характерна для организационного управления. 
 
По сути дела, направление на создание автоматизированных систем управления, предметом которого была автоматизация организационного управления, не было отмечено большими успехами именно в силу того, что во время его расцвета - в 70-е годы - не был развит операциональный подход, а методология искусственного интеллекта только зарождалась. Сложность предметной области на том этапе не была преодолена, а понятие Автоматической Системы Управления свелось, в результате, к понятию автоматизированной информационно-справочной системы. Правда, положительным результатом можно считать то, что были всесторонне обследованы многие сферы организационного управления. Новый виток в этой области связывается с созданием географических информационных систем. Но, как видно из вышесказанного, применение ГИС само по себе не является панацеей. Ясно, что активизация этого направления должна повысить уровень информатизации общества и, в частности, управления, так как связана с инвентаризацией информации (создание разного рода кадастров и т.п.). Но ГИС смогут достаточно полно решать задачи поддержки принятия решений только при интеграции с методологией создания интеллектуальных систем и другими технологиями. 
 
Методология создания экспертных систем в области управления должна удовлетворять следующим требованиям:

• поддерживать постановку слабо структурированных задач;
• поддерживать принципы разработки и функционирования открытых систем, каковыми являются управленческие системы;
• поддерживать функции ЛПР как аккумулирующего, коммутирующею и координирующего информационного центра;
• поддерживать функции ЛПР по подготовке, принятию и исполнению решений;
• использовать методы инженерии для представления и использования нечеткой информации;
• использовать точные методы из теории управления и статистики, а также разнообразные другие методы моделирования поведения объекта управления и формирования решений;
• интегрироваться с другими технологиями, такими как ГИС, базы данных и др.

Учитывая все перечисленные  особенности, попробуем ответить на вопрос: «В каких областях организационного управления и какие управленческие задачи целесообразно решать с применением интеллектуальных систем?». 
 
Очевидно, наиболее успешно и достаточно быстро можно создавать интеллектуальные системы, если предметная область не слишком широка. В противном случае можно пойти на создание нескольких систем, декомпозируя задачу. Либо ограничиться определенным уровнем концептуальной постановки задачи, то есть, попросту говоря, ограничить детализацию. В качестве примера можно привести проблему создания территориальных систем экологического мониторинга. Ясно, что это одна из тех проблем, которые декомпозируются по территориально-отраслевому принципу. Правда, остается вопрос, с какого уровня и какой конкретной подзадачи начинать. К сожалению, в наших условиях этот вопрос чаще всего решается с точки зрения наличия финансового обеспечения. 
 
Другой случай очевидных преимуществ создания интеллектуальных систем наблюдается, если предметная область достаточно проста, но требуется максимально повысить эффективность самого процесса формирования решений. Примером могут служить экспертные системы для поддержки принятия решений в кризисных ситуациях. Па первое место в таких задачах ставятся функции ЛПР как координирующего информационного центра. Реализация этой функции относительно несложна, но предполагает также попутное решение проблемы поддержки средств автоматизации связи. 
 
Большие преимущества применение технологий интеллектуальных систем дает там, где область управления располагает большими объемами накопленной информации - базами данных. Это дает возможность их обобщения и, например, создания нейроэкспертной системы для решения задач планирования, прогнозирования и т.п.

В качестве примеров конкретных интеллектуальных систем в области  организационного управления можно  привести следующие. ЭС IМАСSпомогает руководителям промышленного производства в управлении делопроизводством, планировании объема продукции, переучете товаров и др. (США). ЭС SmartSlim - поддержка принятия управленческих решений в области маркетинга (США) [3].

Вывод: интеллектуальная система формирует обычно один или несколько вариантов решения в порядке предпочтения. Предлагаемые такой системой рекомендации пользователь - лицо, принимающее решение, может либо принять, либо отвергнуть, однако, за последствия несет ответственность он сам. При этом преимущество интеллектуальной системы заключается в конструктивном функциональном подходе к решению задач. Интеллектуальная система помогает выполнить ЛПР его должностные функции. 

1.3. Алгоритмы для  выбора управленческих решений

Одним из видов алгоритмов для выбора управленческих решений  является метод анализа иерархий. 

Метод анализа  иерархий представляет собой систематическую процедуру для иерархического представления элементов. Данная процедура определяет суть проблемы. Проблема декомпозируется на более простые составляющие части и обрабатывается последовательной обработкой непосредственно ЛПР по парным сравнениям. В итоге выражается относительная интенсивность взаимодействия элементов в иерархии. Все параметры выражаются численно, а сам метод включает в себя процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Данный метод основан на способности людей логически размышлять, определять события и устанавливать отношения между ними.  
 
Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования. Метод анализа иерархий создан американским ученым Т. Саати и вырос в настоящее время в обширный междисциплинарный раздел науки, имеющий строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения.  
Основное применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений. 

Метод позволяет: 

1. • провести анализ проблемы 
2. • провести сбор данных по проблеме 
3. • оценить противоречивость данных и минимизировать ее. 
4. • провести синтез проблемы принятия решения 
5. • оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений