CC BY
24
УДК 004.4
À. M. МИНИТАЕВЛ
Омский государственный технический университет
ПРИМЕНЕНИЕ
ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
В работе рассмотрены основные вопросы применения информационных технологий для поддержки принятия решений экономического, технологического, технического характера на различных уровнях управления производства.
Информационные технологии изменили характер труда в подавляющем количестве сфер деятельности, они превращаются в инструментарий, без которого невозможно представить деятельность менеджера на современном предприятии.
Современные информационные технологии позволяют изменить принципы организации производства, делая возможность общения с другими работниками и доступа к организованной информации в любое время, в любом месте. Распределяя информацию через электронные сети, менеджер может эффективно связываться с тысячами служащих и даже управлять обширными целевыми группами.
Некоторые области применения компьютеров, такие как производственное календарное планирование, набор текста, страхование, и спецэффекты в сфере маркетинга, рекламы и развлечений, являются уникальными. Робототехника, комплексная автоматизация производства (CIM) и CAD представляют собой яркие примеры разработки и производства программных продуктов. Компьютеры обрабатывают аналоговые данные, поставляемые датчиками во время непрерывных процессов, таких как производство стали или бумаги. Компьютер проверяет выборочную совокупность данных на соответствие стандартным критериям эффективности функционирования, хранящимся в его памяти и, если необходимо, инициирует корректирующее действие [ 1 ].
Графические терминалы позволяют инженерам оценивать проект изделия с различных точек зрения и моделировать критические проектные параметры. CAD и компьютерное черчение могут также предоставлять чертежи и спецификации для производства, что является необходимым шагом в направлении автоматизации производства, в случае интеграции с помощью числового программного управления.
Управленческая информационная система (MIS), действующая на всем предприятии, координирует подсистемы в масштабах всей компании. CIM обеспечивает автоматизацию всех шагов в производстве, от проектирования до распределения готовых продуктов, и эта автоматизация объединяется с компьютеризацией бизнес-функций. Основная причина стремления к CIM состоит в том, что оно способствует увеличению производительности [2,3].
Информационные технологии используются также для управления финансами, в банковском деле, при покупке товаров в магазинах и получении разрешения на выдачу кредитов. Кроме электронного учета все больше отраслей осваивают компьютерные финансовые информационные системы, такие как I финансовое прогнозирование и управление кредита-
ми, помогающие в управлении корпоративными финансовыми ресурсами. Организациям выгодны электронные банковские услуги, такие как банкоматы и электронные денежные переводы, которые используют их клиенты.
В области здравоохранения информационные технологии помогают административному персоналу больниц выписывать счета, а врачам диагностировать заболевания с помощью специальных экспертных систем. Применение информационных технологий важно также д ля местных администраций и центральных властей.
Информационные системы, проектируемые специально для высшего звена, называются системами поддержки принятия решений (DSS). Система (DSS) объединяет программное обеспечение высокой сложности, интерфейс для языка высокого уровня и методы исследования операций для планирования и контроля, основанные на требованиях оптимизации. Основные функциональные элементы DSS — диалоговая система управления, система управления базами данных и система управления моделью. Функция DSS состоит в том, чтобы разными способами собирать, организовывать, суммировать, анализировать и моделировать данные. Впоследствии управляющий принимает решение, основанное на обработанных данных. Решение принимается в результате взаимодействия между управляющей компьютерной системой, добавления суждений и познаний до существенной информации, генерируемой системой [4,5).
Для организации работы менеджеров среднего звена создаются информационные системы управления (EIS). EIS представляют собой специализированные системы составления отчетов, относящихся к категории «что-это» и сообщающие управляющим, что происходит в компании в данный момент времени. Модули системы могут включать в себя уведомление об исключительных ситуациях, доступ к внешним данным, возможность непрограммируемого запроса и генерирование отчетов, совмещающих графики и текст. Эти системы проектируются для того, чтобы собирать, сжимать, организовывать и доставлять информацию в формате, который могут использовать руководители различного звена [6]. Выходные данные поступают в форме сводки, а не объемных отчетов. Так как многие руководители корпораций не имеют опыта пользования компьютером и навыков работы с клавиатурой, предпочтение отдается удобным для пользователя интерфейсам, таким как меню и разворачиваемые ярлыки.
Концепция экспертных систем или систем, основанных на знаниях, становится все более актуальной
в настоящее время. Экспертная система представляет собой программу, которая обрабатывает информацию на высоком профессиональном уровне, подобном уровню специалиста-человека, но может работать только в узкой предметной области. В отличие от обычных информационных систем экспертная система может объяснять предпосылки, на которых основываются выводы и цепочка последующих рассуждений. Экспертные системы также могут служить обучающим инструментом, повышать производительность и помогать поддерживать согласованность функционирования. Это особенно важно, когда большое количество специалистов с разными профессиональными навыками должно неоднократно решать задачи, требующие личных суждений, особенно в условиях агрессивного внешнего окружения или когда человеческие знания недоступны.
На сегодняшний день значительное число категорий информационных систем, каждая из которых наилучшим образом подходит д ля принятия решений определенных типов и уровней, а также для индивидуальной или групповой среды. Поскольку задачи и проблемы, требующие решения, разнообразны, большинство организаций опирается на помощь различных информационных систем.
На операционном уровне при принятии достаточно структурированных и предсказуемых решений могут быть особенно полезны некоторые технологии, которые собирают, хранят и упрощают доступ к информации операционного уровня. Такие системы обработки операций являются основными системами для бизнеса, работающими на операционном уровне организации. Система обрабатывает тысячи обычных операций, которые происходят каждый день в большинстве организаций. Кроме того что эти системы обновляют записи и документы в соответствии с новыми данными, они часто формируют удобные краткие отчеты. Информация, находящаяся на операционном уровне, — важная основа для систем более высоких уровней.
Система планирования ресурсов предприятия (ERP) строится на базе TPS. Система ERP по существу является набором приложений или моделей TPS, разработанных для выполнения большинства основных функций фирмы. Первой важной характеристикой ERP.являeтcя интегрированность модулей, возможная в первую очередь благодаря наличию общего множества определений и единой базы данных. Если где-то происходит операция, например получение заказа, то ее влияние распространяется на все другие связанные с ней области: бухгалтерский учет, планирование производства, материально-техническое снабжение. Вторая важная характеристика ERP — проектирование модулей так, чтобы отражать способ ведения бизнеса с использованием нескольких функциональных департаментов, что сильно упрощает сбор и согласование данных, совместное использование информации и принятие решений.
Более гибкие, адаптивные и интерактивные информационные технологии особенно полезны при принятии решений с меньшей структурной определенностью на уровне знаний организации. К таким техно-логиям относятся анализ данных, искусственный интеллект и системы поддержки групп. Анализ данных — это продвинутый аналитический метод для обнаружения небольших фрагментов информации среди огромного объема данных, содержащегося в хранилище данных. Анализ данных делается с помощью деревьев решений, нейронных сетей, а также статистических и математических методов для опре-
деления моделей, корреляций или трендов в больших объемах данных. Он имеет много ценных применений: сегментация рынка, оценка надежности клиентов, выявление мошенничества, маркетинг, анализ рыночной корзины.
«Искусственный интеллект» относится к ряду методов, подражающих действиям человека. Экспертная система основана на правилах и разработана для имитации логики принятия решений экспертом-человеком. Для создания такой системы специалисты опрашивают экспертов в специализированной предметной области и пытаются на основе их логики принятия решений сформировать большое множество утверждений «если - то» либо правил вывода. Экспертные системы — негибкие и создаются для поддержки принятия структурно определенных решений в узкой области, диагностируя задачу и рекомендуя соответствующие действия.
Нейронные сети — еще одна форма искусственного интеллекта, который может помочь при принятии менее структурированных решений на уровне знаний. Если экспертные системы пытаются проводить экспертизу, опрашивая людей в диалоге с компьютерной программой, то нейронные сети делают попытку выудить нечто содержательное из огромных объемов данных. Нейронные сети применяют статистический анализ для распознавания образов и могут приспосабливаться к поступлению новой информации. Нейронные сети расширяют базу знаний организации, указывая способы решения специфических проблем, слишком громоздких и сложных для решения человеком за короткое время [7,8].
Информационные технологии, которые предоставляют агрегированные данные, обеспечивают поддержку принятия сравнительно структурированных решений на менеджерском уровне решений. Менеджерские информационные системы обслуживают управленческие функции планирования, контроля и принятия решений при помощи составления обычных и особых отчетов по основным операциям компании. В обычных отчетах, как правило, суммируются недельные, месячные или годовые результаты. В особых отчетах подчеркиваются некоторые необычные показатели, что помогает менеджерам вовремя увидеть проблему и не упустить из вида потенциально важную информацию. Системы поддержки принятия решений направлены на поддержку структурно менее определенных решений, содержат инструменты моделирования, а также данные, которые можно получить из систем или хранилищ данных. Модели могут быть простыми, такими как модели доходов-расходов, используемые для расчета прибыли при определенных условиях, или сложными, такими как оптимизационные модели, которые применяются для обоснования загрузки каждого станка на предприятии, работающем по заказам.
Обычно при принятии неструктурированных, сложных и нестандартных стратегических решений, с которыми сталкивается высшее руководство, эффективную поддержку оказывают системы поддержки для высшего руководства, которые создают более обобщенную компьютерную и коммуникационную среду, а не ограничиваются обслуживанием определенных приложений или специального оборудования.
Библиографический список
1. Трахтенгерц Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 360 с.
2. Методы принятия решений. М. Эддоус, Р. Стэнсфилд; С. А. Лукин, И. И. Елисеева; Под ред. И. И. Елисеевой. - М.: Аудит, 1997. -590с.
3. Андрейчиков А. В. Разработка методики проектирования информационной системы для управления предприятием. //Известия вузов. Машиностроение. - 2001.
4. Долгова Е. В. Обоснование выбора модели в задача* управления экономическими системами. //Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. - 2004. - N8. - С. 64-66.
5. КурицкийБ.Я. Поиск оптимальных решений средствами Excel 7.0. - СПб.: BHV - Санкт-Петербург, 1997. - 384 с.
6. Шелобаев С. И. Математические методы и модели в экономике, финансах, бизнесе: Учеб. пособие д ля вузов по экон. специальностям. - М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. - 367 с.
7. Зверев Г. Н. Система принятия решений на основе неклассических логик с информационной семантикой. //Машиностроитель. -М.: ООО НТП "Вираж-Центр", 2001. -N4. - С.34-37
8. Стори, Ричард. Искусство убеждать. / Р. Стори; Пер. с англ. Е. Звягольской; Подред. С. Пьянковой. - М.: ЭКСМО, 2003. - 331с.
МИНИТАЕВА Алина Мажитовна, кандидат технических наук, доцент кафедры прикладной математики и информационных систем.
УДК 004.415.2
Л. М. МИНИТАЕВА
Омский государственный технический университет
ИССЛЕДОВАНИЕ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Рассматриваются вопросы применения программы ЗнпиИпк пакета МАТЬАВ для моделирования сложных динамических систем. В качестве примера показана методика применения пакета при оценке устойчивости следящей системы.
Компьютерные технологии (КТ), проникая в сферу образования, позволяют использовать уникальные средства и методы для улучшения процесса обучения, организации новых форм передачи и контроля знаний и существенно углубить знания, получаемые студентами в вузе. Очевидно, что компьютерные технологии должны применяться там, где нам более информативно, наглядно и доступно можно представить информацию, а также по многим причинам проблематично приобретение специальных стендов, которые отвечали бы всем запросам преподавателей и которые позволяли бы студентам исследовать «живую» электронную схему.
Одной из математических программ, используемых в учебном процессе, является MATLAB (MATrix LABoratory — матричная лаборатория компании Math-Soft), которая используется для численного моделирования систем. В теории автоматического управления математические модели обычно представляются в виде структурных схем, которые являются основой для моделирования систем. Инструментом исследования структурных схем являются Simulink — модели.
В предлагаемой статье осуществляется попытка передачи опыта по созданию таких моделей в среде визуальных средств программирования. Предлагается комплект программы для проведения практических занятий.
Благодаря использованию программы Simulink математическая сущность модели оказывается вполне понятной для студентов, а результаты моделирования наглядно и адекватно описывают работу сложных моделей при введении в их описание самых раз-I ных динамических звеньев. В основу создания прог-
раммы положен принцип расширяемости, где пользователь может создавать практически неограниченное число собственных функций. На всех этапах работы, пользователь практически не имеет дела с обычным программированием, программа автоматически генерируется в процессе ввода выбранных блоков компонентов, их соединений и задания параметров компонентов.
Необходимо отметить, что программа Simulink существенно отличается от классических способов моделирования и позволяет модернизировать библиотечные блоки, создавать свои собственные и составлять новые библиотеки блоков, выбирать метод решения дифференциальных уравнений, способ изменения модельного времени, а также создавать модели для решения конкретных задач, что позволяет экспериментировать на различных моделях. Преимущество Simulink заключается также в том, что он позволяет пополнять библиотеки блоков с помощью подпрограмм, написанных не только на языке MAT-LAB.
Следует отметить, что любая модель, собираемая в пакете Simulink, должна состоять из трех основных частей:
1) источник сигнала;
2) модель (блоки);
3) приемник сигнала.
Для составления модели в программе Simulink необходимо: открытие окна модели Simulink, расположение блоков в окне модели, соединение элементов схемы.
Исследование динамической системы рассмотрим на примере следящей системы управления,
