Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

Факультет Информационных систем и технологий

Направление 09.03.03 Прикладная информатика (специальность)

Кафедра Экономических и информационных систем

ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА

(БАКАЛАВРСКАЯ РАБОТА)

Разработка интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений

Утверждаю зав.кафедрой д.т.н., проф. О.Н. Маслов

Руководитель доцент к.т.н., доцент Н.В. Коныжева

Н. контролер доцент к.т.н., доцент Е.А. Матвеева

Разработал ПИвЭ-31 А.С. Любин

Самара 2017

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

ЗАДАНИЕ

Студента Любина Андрея Сергеевича

1 Тема ВКР

Разработка интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений по подготовке выпускной квалификационной работы

Утверждена приказом по университету от 03.04.2017 № 74-2

2 Срок сдачи студентом законченной ВКР 13.06.17

3 Исходные данные и постановка задачи

1) Провести анализ предметной области

2) Провести идентификацию проблемной области

3) Проанализировать варианты решения проблемы

4) Спроектировать схему базы данных

5) Произвести функциональное моделирование

6) Разработать архитектуру интеллектуальной информационной системы

7) Разработать базу знаний

8) Спроектировать экранные формы системы

9) Проанализировать преимущества разработки системы

4 Перечень подлежащих разработке в ДП вопросов или краткое содержание ДР. Сроки исполнения 13.06.17

Аналитическая часть

Проектная часть

Экспериментальная часть

5 Перечень графического материала. Сроки исполнения 13.06.17

1. Презентационный материал

6 Дата выдачи задания « 04 » апреля 2017 г.

Кафедра Экономических и информационных систем

Утверждаю зав.кафедрой д.т.н., проф. О.Н. Маслов

Руководитель доцент. к.т.н., доцент. Н.В.Коныжева

Задание принял к исполнению ПИвЭ-31 А.С. Любин

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования

«Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики»

ПОКАЗАТЕЛИ КАЧЕСТВА ВКР

Студент ПИвЭ-31 А.С. Любин

Группа Подпись Дата Инициалы Фамилия

Руководитель ВКР Доцент к.т.н., доцент Н.В. Коныжева

1 Работа выполнена:
- по теме, предложенной студентом	*
- по заявке предприятия
		наименование предприятия
- в области фундаментальных и поисковых научных исследований
		указать область исследований
2 Результаты ВКР:
- рекомендованы к опубликованию
		указать где
- рекомендованы к внедрению
		указать где
- внедрены
		акт внедрения
3 ВКР имеет практическую ценность	*	интеллектуальная СППР
		в чем заключается практическая ценность
4 Использование ЭВМ при выполнении ВКР:
(ПО, компьютерное моделирование, компьютерная обработка данных и др.)	*	ПО, компьютерная обработка данных
5. ВКР прошла проверку на объем заимствований

По ВКР студента Любина Андрея Сергеевича

На тему Разработка интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений

Введение

Важным двигателем экономического роста является научно-технический прогресс, который включает в себя совершенствование технологий, новые формы и методы управления и организации производства. Особенно это касается производственных процессов - процессов производства материальных и нематериальных благ. Именно производственные процессы совершенствуются наиболее динамично. А по мере их развития усложняется и управление ими, что, в свою очередь стимулирует совершенствование и развитие общества.

Потребность в эффективности принятия решений также является ключевым фактором, определяющим поиск информации и разработку технологии поддержки. Необходимость быстрого принятия решений, а также потребность в координации и улучшении некоторых аспектов этой процедуры дали толчок развитию ряда технологий, облегчающих принятие решений: от баз данных и информационных услуг в режиме онлайн до систем поддержки принятия решений и программ искусственного интеллекта.

Актуальность темы обусловлена тем, что обеспечение конкурентоспособности предприятия в современных условиях состоит в оперативном и качественном принятии решений. Сегодня руководители сталкиваются с необходимостью принимать множество решений, используя при этом большие объемы данных, которые необходимо обрабатывать в сжатые сроки. В связи с этим возникает задача разработки интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений на базе современных информационных технологий. Несмотря на то, что разработка таких систем представляет собой трудоемкий и сложный процесс, по мере развития бизнеса, упорядочения структуры организации, налаживания межкорпоративных связей и обеспечения сохранения конкурентоспособности, проблема разработки и внедрения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений становится особенно актуальной.

Предметом исследования является процесс разработки интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений.

Объектом исследования является Акционерное общество «Самараинвестнефть».

Целью бакалаврской работы является создание ИИС поддержки принятия решений, которая позволит:

- обеспечить сотрудника кадровой службы компании необходимой информацией в максимально возможном объеме;

- повысить возможность и эффективность оперативного поиска информации;

- осуществлять генерирование альтернативных вариантов решений.

Данная система позволит предприятию формировать бригады на нефтедобывающие объекты, повысить эффективность и скорость бизнес-процессов и исключить работу с документами в аналоговом варианте.

В целом, ИИС поддержки принятия решений на основе получения опыта и, как следствие, прогнозирования она способна существенно облегчить анализ и обработку информации, создавая тем самым условия более эффективного использования информационных ресурсов в процессе принятия управленческого решения.

Во введении обосновывается актуальность работы, цель, задачи, указываются объект и предмет исследования.

В первом разделе бакалаврской работы будут описаны технологии построения ИИС поддержки принятия решений, дана характеристика предприятия, рассмотрены основные функции будущей системы, выбрано инструментальное средство разработки.

В проектной части, будет описан процесс создания ИИС: разработка архитектуры, проектирование базы данных и базы знаний.

В третьей части будет проведено тестирование работоспособности системы, определена эффективность разработки и использования интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений на предприятии.

В заключении сделаны основные выводы по проделанной работе.

1. Аналитическая часть

1.1 Содержательное описание предметной области

Акционерное общество «Самараинвестнефть» (АО «Самараинвестнефть») динамично развивающая нефтедобывающая компания, осуществляющая свою деятельность на территории Самарской области.

Дата государственной регистрации - 29 января 1996 года.

С 05.06.2014 года АО «Самараинвестнефть» входит в группу АО «НК «Нефтиса».

АО «Самараинвестнефть» разрабатывает 7 нефтяных месторождений, расположенных на севере Самарской области, а также является оператором по добыче нефти для ООО «НК «Самара». Наиболее крупными по уровню запасов и добычи являются Шунгутское, Южно-Золотарёвское и Крепостное месторождения. Уровень добычи за 2016 год составил 400,75 тысяч тонн нефти.

Основными приоритетами АО «Самараинвестнефть» являются безопасные условия труда работников, сохранение жизни и здоровья персонала и населения, проживающего в регионах присутствия компании, обеспечение благоприятной окружающей природной среды.

АО «Самараинвестнефть» осознает масштабы влияния собственной деятельности на окружающую среду, свою ответственность в области охраны труда, и принимает на себя следующие обязательства:

Обеспечивать соблюдение требований законодательства Российской Федерации в сфере охраны окружающей среды и охраны труда, нормативных правовых документов и иных требований, применимых к деятельности компании, в том числе международных стандартов в области экологического менеджмента и менеджмента в области охраны труда.

Предпринимать все необходимые действия для предотвращения угроз безопасности и здоровью работников, уменьшения неблагоприятного воздействия на окружающую среду.

Постоянно улучшать систему управления охраной окружающей среды и охраной труда, повышать уровень корпоративной культуры безопасности производства.

Выполнение принятых АО «Самараинвестнефть» обязательств осуществляет путем:

- выявления и оценки рисков в области охраны окружающей среды и охраны труда и эффективного управления выявленными рисками;

- разработки и внедрения мер по уменьшению негативного воздействия деятельности компании на окружающую среду, рационального использования природных ресурсов и энергии, внедрения малоотходных технологий, повышения экологической результативности;

- формирования благоприятных условий труда;

- доведения до поставщиков и подрядчиков обязательств настоящей Политики, стандартов и норм в области охраны окружающей среды и охраны труда, принятых в АО «Самараинвестнефть», требования их соблюдения;

- постоянного обучения и воспитания у персонала ответственного отношения к собственной безопасности и здоровью, сохранению окружающей среды;

- вовлечения работников в выявление и управление рисками своей деятельности;

- выделения необходимых ресурсов для обеспечения эффективной работы системы управления охраной окружающей среды и охраной труда;

- совершенствования методов планирования, оценки и анализа деятельности по охране окружающей среды и охране труда;

-развития информационного обмена с внешними заинтересованными сторонами (органы исполнительной власти, общественность, подрядные организации) по вопросам охраны окружающей среды и охраны труда.

Персонал компании несет личную ответственность за реализацию требований по обеспечению экологической и профессиональной безопасности на рабочих местах и производственных площадках АО «Самараинвестнефть» в пределах своей компетенции.

Руководство АО «Самараинвестнефть» принимает на себя ответственность за реализацию настоящей политики путем установления соответствующих целей и задач, контроля и анализа деятельности Компании в области охраны окружающей среды и охраны труда. Система управления охраной окружающей среды и охраной труда должна обеспечить поступательное устойчивое развитие АО «Самараинвестнефть».

Основными видами деятельности компании АО «Самараинвестнефть» являются:

1) Поиск и разведка месторождений углеводородов.

В ходе полевых работ геологи изучают пласты горных пород, выходящие на поверхность Земли, их состав, происхождение, возраст и формы залегания. На топографическую карту наносятся границы распространения этих пород, намечаются участки возможных месторождений полезных ископаемых. На этих участках ведутся последующие детальные поисковые и разведочные работы, затем дается первичная оценка полезных ископаемых. Для исследования недр применяются гравитационный, магнитный и сейсмический методы.

2) Добыча нефти.

Чтобы обнаружить месторождение нефти, необходимо найти возможные ловушки, в которых она могла скопиться. Сначала потенциально нефтеносный район исследовали визуально, научившись выявлять присутствие нефтяных залежей по многим косвенным признакам. Однако чтобы поиски были максимально успешными, необходимо уметь «видеть под землей». Это стало возможным благодаря геофизическим методам исследования. Наиболее эффективным инструментом оказался сейсмограф, который был предназначен для регистрации землетрясений.

3) Добыча газового конденсата.

Обнаружив данные залежи, добывающая компания бурит скважину в толщу земли, пытаясь добраться до газосодержащих пластов. В ходе бурения давление в пластах уменьшается и параллельно снижается температура. Как вам известно, любой конденсат появляется тогда, когда значительно снижается либо температура окружающей среды, либо давление. Вот и в случае добычи газа происходит именно этот процесс. Давление и температура падают, и при этом из газа начинают выделяться жидкие углеводороды смешанного состава (С5 и выше). Это и есть наша «белая нефть».

4) Реализация нефти, газа и нефтепродуктов.

Одной из приоритетных задач в секторе реализации нефти является оптимальное размещение потоков на экспорт и внутренний рынок с учетом конъюнктуры рынка, с целью получения максимальной прибыли.

Структуру управления АО «Самараинвестнефть» можно охарактеризовать как линейно-функциональную, то есть сочетание по горизонтали функциональных (разделение на основе выполняемых функций), а по вертикали - линейных управленческих подразделений (непосредственное подчинение нижестоящего звена структуры вышестоящему звену).

Можно выделить следующие уровни управления предприятием:

Таблица 1.1

Уровни управления предприятием

№ уровня	Объект управления	Управляющий
1	Рабочие (бригада)	Бригадир
2	Инженеры нефтяники	Инженер руководитель
3	Производственный участок	Мастер производственного участка
4	Транспортировка	Логистик
5	Производство	Начальник производства
6	Предприятие	Генеральный директор

Рассмотрим деление подразделений по функциональному признаку:

1) Служба СМК (система менеджмента качества) - отвечает за качество продукции, составляет отчет об анализе рекламации, результатах инвентаризации

- входной контроль (занимается проверкой качества поступившего сырья на производство);

- выходной контроль (занимается проверкой качества готовой продукции).

2) Бухгалтерия - главной задачей является составление служебных записок, заявления о приеме на работу/увольнении/отпуске, оплата счетов, оформление накладных, счетов-фактур, актов;

3) ФЭС (финансово экономическая служба) - занимается согласованием налоговых платежей, затрат, согласованием договоров и штатного расписания на предприятие;

4) АХС (административно хозяйственный отдел). Задачами этого отдела является обеспечение рабочих мест, закупка расходных материалов, машин, техники, ремонт машин, техники;

5) Служба главного инспектора - руководство, выполняющее требования государственного технического надзора, организацию буровых работ и технического обслуживания оборудования на стационарных платформах, основные технологические процессы проведения буровых работ, технические характеристики, конструктивные особенности и эксплуатационные данные бурового оборудования.

Производственная структура предприятия представлена множеством производств: добывающее производство, инструментальное производство, штамповочное производство, производство нефтепродуктов, механическое производство. К каждому производству относится несколько участков. Все производства на предприятие работают по заданному плану. Функциями планирования на предприятии занимается инженер по подготовке производства, который относится к финансово - экономической службе предприятия.

Финансово - экономическая служба разрабатывает производственный план, согласовывая его со всеми производственными участками предприятия, учитывая все возможности производственных мощностей и все имеющиеся ресурсы. Далее план делится на все производственные участки, исходя из состава и количества производимых агрегатов, а так же опираясь на технологические возможности участка. Каждому участку выдается задание на определенный объем работ.

За выполнением плана на каждом участке следит мастер участка. В начале рабочего дня мастер открывает план на день и исходя из этого раздает задания каждому рабочему, то есть какой объем работ тот должен выполнить за день.

Ежедневно по окончанию смены мастер составляет «Отчет мастера за смену» о перевыполненной или недовыполненной работе, который после сдается учётчику. Учетчик проводит готовую продукцию и исходя из этих результатов составляет отчет за месяц. Утверждаемые показатели плана утверждаются после того как подписаны расчётные показатели плана начальником финансово - экономической службы. Основной формой отчёта по участку является «Отчёт о производственной и хозяйственной деятельности», который составляется в конце расчётного месяца. В данной форме указываются показатели по плану, по факту и по сравнению с предшествующим периодом, то есть объём товарной продукции по заказам, оборотные средства, выработка, валовая продукция по заказам, численность работающих, фонд заработной платы, общепроизводственные расходы, выполнение плана по себестоимости товарной продукции, использование фонда времени рабочих, смета производства. В конце отчёта в объяснительной записке пишется анализ работы по данному месяцу и если произошло недовыполнение, то по какой причине. Отчёт проверяется и подписывается.

1.2 Системы поддержки принятия решений

Системы поддержки принятия решения, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

Система поддержки принятия решения - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (лицу, принимающему решение) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений [15].

Отличительным признаком системы является наличие возможности работы с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

Система поддержки принятия решения обладает следующими четырьмя основными характеристиками:

1) Система поддержки принятия решения использует и данные, и модели.

2) Системы поддержки принятия решения предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач.

3) Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами.

4) Цель системы поддержки принятия решения - улучшение эффективности решений.

Идеальная система поддержки принятия решения:

- оперирует со слабоструктурированными решениями;

- предназначена для лиц, принимающих решения, различного уровня;

- может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;

- поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;

- поддерживает три фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;

- поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой лиц, принимающих решение;

- является гибкой и адаптируется к изменениям как организации, так и ее окружения;

- проста в использовании и модификации;

- улучшает эффективность процесса принятия решений;

- позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;

- поддерживает эволюционное использование и легко адаптируется к изменяющимся требованиям;

- может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции системы поддержки принятия решения;

- поддерживает моделирование;

- позволяет использовать знания.

На уровне пользователя системы поддержки принятия решения делятся на пассивные, активные и кооперативные. Пассивной системой поддержки принятия решения называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять. Активная система поддержки принятия решения может сделать предложение, какое решение следует выбрать. Кооперативная позволяет лицу, принимающему решение, изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

На концептуальном уровне системы поддержки принятия решения делятся на:

- системы поддержки принятия решения, управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS);

- системы поддержки принятия решения, управляемые данными (Data-Driven DSS);

- системы поддержки принятия решения, управляемые документами (Document-Driven DSS);

- системы поддержки принятия решения, управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS);

- системы поддержки принятия решения, управляемые моделями (Model-Driven DSS).

Системы поддержки принятия решения, управляемые моделями, характеризуются в основном доступом и манипуляциями с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным системам поддержки принятия решений, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

Управляемая сообщениями (Communication-Driven System) система поддержки принятия решения поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.

Системы поддержки принятия решения, управляемые данными (Data-Driven System) или системы поддержки принятия решения, ориентированные на работу с данными (Data-Oriented System) в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными.

Системы поддержки принятия решения, управляемые документами (Document-Driven System), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах.

Наконец, системы поддержки принятия решения, управляемые знаниями (Knowledge-Driven System) обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

На техническом уровне различают систему поддержки принятия решения всего предприятия и настольную систему поддержки принятия решения.

Система поддержки принятия решения всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная система поддержки принятия решения - это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя.

В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, системы поддержки принятия решения условно можно разделить на оперативные и стратегические.

Оперативные системы поддержки принятия решения предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании.

Стратегические системы поддержки принятия решения ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих систем поддержки принятия решения является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др.

Системы поддержки принятия решения первого типа получили название информационных систем руководства (Executive Information Systems). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для информационных систем руководства характерны следующие основные черты:

- отчеты базируются на стандартных для организации запросах, число последних относительно невелико;

- информационная система руководства представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т. п.

- информационные системы руководства ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

Системы поддержки принятия решения второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом системы поддержки принятия решения этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. Системы поддержки принятия решения второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

При создании систем поддержки принятия решения можно использовать Web-технологии. В настоящее время системы поддержки принятия решения на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами систем поддержки принятия решений предприятия.

Архитектура системы поддержки принятия решения состоит из 5 различных частей:

1) Система управления данными (the data management system).

2) Система управления моделями (the model management system).

3) Машина знаний (the knowledge engine).

4) Интерфейс пользователя (the user interface).

5) Пользователи (the users).

Среди разработчиков систем поддержки принятия решений в сфере бизнеса можно выделить несколько крупных фирм и их разработки. Среди этих разработчиков: компании Cognos, SAS, Hyperion, Oracle, Microsoft, SAP. На основе краткого анализа предложений этих крупных компаний разработчиков систем поддержки принятия решений можно составить обобщенный портрет систем поддержки принятия решений.

В основной функциональный набор систем поддержки принятия решений входят:

- финансовое планирование и бюджетирование;

- формирование консолидированной отчетности;

- анализ рыночных тенденций;

- функционально - стоимостной анализ;

- функционально - стоимостное управление;

- система постоянных улучшений;

- многомерный анализ данных (OLAP);

- выявление скрытых закономерностей (Data Mining);

- выявление моделей (структур) данных;

- статистический анализ и прогнозирование временных рядов;

- анализ рисков.

Инструментальная среда - интеграционные системы, основанные на открытых стандартах. Эти системы соответствуют требованиям:

- информационной безопасности;

- масштабируемости;

- открытости;

- многомерного и многовариантного представления данных;

- интеллектуального интерфейса;

- интегрируемости с основными платформами и бизнес - приложениями, интеграция данных из разнообразных источников, сетевая интеграция (прежде всего web);

- обеспечивают сервис по «очистке» данных при их загрузке в хранилища данных.

1.3. Концепция построения ИИС принятия решений

За последние десятилетия информационные технологии достигли высокого уровня развития. В связи с этим большинство развивающихся компаний используют автоматизированные средства, позволяющие эффективно хранить, обрабатывать и распределять накопленные данные [3]. Современные системы поддержки принятия решений появились благодаря развитию управленческих информационных систем и систем управления базами данных и представляют собой системы, приспособленные к решению текущих задач, возникающих в управленческой деятельности. Это мощный инструмент, позволяющий помочь лицам, принимающим решения (ЛПР), решить сложные неструктурированные задачи. Для решения слабоструктурированных или неструктурированных управленческих задач, с которыми достаточно сложно справиться естественному интеллекту, возникает необходимость в создании и использовании систем искусственного интеллекта для принятия решений, т. е. интегрированных интеллектуальных систем управления, в состав основных компонентов которых включаются базы данных и знаний, блок решения и логического вывода, хранилище моделей и т.п. Создание подобных систем стало возможным благодаря развитию и достижениям интеллектуального управления, основанным на разработках в области искусственного интеллекта, инженерии знаний, обработки данных и математического моделирования.

Обобщенная структура такой системы представлена на рисунке 1.1



Рис. 1.1 - Обобщенная структура системы, использующей интеллектуальные компоненты

Во многих отечественных и зарубежных публикациях рассматриваются различные аспекты интеллектуальной деятельности человека, в частности, способность получать, использовать, анализировать и воспроизводить знания, целенаправленность деятельности, умение ставить задачи и находить пути их решения, возможность предвидеть исход события, обобщать накопленные знания, применять аналогичные методы решения подобных задач и проч. Интеллектуальная деятельность ЛПР связана с поиском решений сложных управленческих задач, точный метод решения которых заранее неизвестен. К когнитивным (интеллектуальным) функциям человека относятся: восприятие, интуиция, индукция, дедукция, прогнозирование, прогнозирование, вычисление, творчество, классификация, поиск, сравнение, выбор, ассоциация и т. п. На данный момент проанализированы, изучены и формализованы такие функции как поиск, вычисление, дедукция, выбор и сопоставление. Попытки наделить компьютерную технику интеллектуальными способностями более высокого уровня (вероятностными методами рассуждения, логикой, индуктивным выводом, доказательством по аналогии и проч.) до сих пор не дали ощутимого результата. К известным методам и способам автоматизации решения задач управления путем применения интеллектуальных функций относятся:

- использование нейронных сетей и нейрокомпьютеров на уровне распознавания (классификации) и обобщения объектов и ситуаций;

- использование диалоговой системы, с помощью которой ЛПР манипулирует построенной компьютерной моделью, а система, включающая базу знаний и дедуктивный механизм ввода, помогает в этой работе.

Существует три основные цели, которые ставятся перед теорией искусственного интеллекта [4]. Во-первых, главной фундаментальной стратегической целью теории ИИ является обоснование и научное объяснение интеллектуального мыслительного процесса человека, а также анализ и прогнозирование возможности наделения технических и компьютерных систем мыслительными функциями. Во-вторых, теоретическая естественно-научная цель заключается в познании механизмов и способов осуществления различных функций мозга, анализа и обработки информации, а также построение моделей этих функций. В-третьих, практическая, техническая цель состоит в решении неотложных задач, которые характеризуются высокой степенью сложности и не структурированности, с которыми человеческий интеллект не может справиться без помощи технических и компьютерных средств.

Результатом достижения этих целей является автоматизация деятельности ЛПР, которая позволит расширить возможности человеческого мышления и усилить его способности.

С точки зрения искусственного интеллекта любая система, претендующая на название «система искусственного интеллекта», обязательно должна включать в себя следующие подсистемы [5]:

- подсистема ввода и распознавания информации;

- подсистема обучения, позволяющая получить новую информацию внутри системы;

- подсистема представления знаний, которая используется для накопления и хранения информации;

- подсистему целеполагания, т.е. выработки целей и принятия решений;

- подсистему поддержания целостности системы;

- подсистему взаимодействия и общения;

- подсистему осуществления принятых решений.

Для того что существующие в настоящее время системы поддержки принятия решений могли смоделировать принятие решения, осуществляемое человеком, им необходимо придать свойства интеллектуальности, т.е. включить в их состав перечисленные выше подсистемы. Интеллектуальность СППР предполагает наличие в системе собственной внутренней модели мира [6]. Данная модель обеспечивает самостоятельность системы при оценке задачи и принятии решения, индивидуальность в выводах, способность семантически интерпретировать входящий запрос в соответствии с собственной базой знаний, умение в кротчайшие сроки выработать ответ.

Одним из главных свойств интеллектуальности является способность к генерации, анализу, выводу, поиску и конструированию решения, которое в явном и готовом виде не содержится в системе. В этом свойстве проявляется способность системы к дедуктивному выводу («мышлению»). С информационной точки зрения данное свойство, как правило, трактуется как способность системы анализировать, консолидировать и выдавать качественно новую интеллектуальную информацию, которая не заложена в явном виде в систему, т.е. интеллектуальная система должна быть своего рода генератором новых идей и путей решения.

Еще одной особенностью интеллектуальных систем поддержки принятия решений является проблема размытости, нечеткости и не структурированности процесса принятия решений. В теории искусственного интеллекта существует два взаимосвязанных направления, характеризующих процесс принятия решений. Согласно ортодоксальному эвристическому направлению, процесс принятия решений рассматривается как набор правил, приемов, методов, системы догадок и предположений, способов анализа и изучения, которые не составляют единую дедуктивную систему. Следовательно, процесс принятия решений не может быть строго формализован. С другой точки зрения считается, что при принятии решений человек действует логически, т. е. процесс принятия решений можно описать с помощью алгоритма - формальной схемы последовательности действий и операций. Однако, зачастую ЛПР не могут описать и формально представить свой процесс принятия решений, что объясняется самой природой неопределенности данного процесса.

В настоящее время предприятие любого рода деятельности не может обойтись без использования информационных технологий. Наилучшим вариантом информационной системы предприятия является система, охватывающая все сферы его деятельности. Однако использование такой системы подразумевает некоторые умения пользователя, поскольку она отражает уникальность того предприятия, для которого разработана, что, в свою очередь, требует затрат значительного количества трудовых, материальных, интеллектуальных и временных ресурсов. В связи с этим, информационная система нынешнего предприятия обычно состоит из нескольких автономных информационных подсистем, выполняющих различные функции: ведение бухгалтерского учета, учета личных дел сотрудников, их занятость, распределять персонал на объектах с указанием даты начала и окончания работ и т.д.

Одной из главных задач создания эффективной информационной подсистемы предприятия, способной поддерживать не только функции учета и выполнения разнообразных расчетных операций, но и выполнение функций, где присутствует минимальное вмешательство пользователя в решении производственно-управленческих задач, и как следствие, значительно уменьшает временные затраты, является разработка ИИС поддержки принятия решений.

Системы такого рода позволяют значительно эффективней решать целый спектр практических задач, среди которых - планирование производственных процессов, прогнозирование «проблемных мест» производственного цикла с предложением возможных вариантов их предупреждения, аккумуляция «опыта» удачных и неудачных решений и т.д. Таким образом, информационная система бригад с введением в нее интеллектуальной поддержки принятия решений преобразуется из средства простого хранилища информации в эффективного помощника в формировании бригады с возможностью самой анализировать всю информацию о работниках и формировать бригады на точки нефтедобычи.

В настоящее время в компании АО «Самараинвестнефть» имеется важная проблема, которая вредит эффективной работе предприятия. Компания занимается добычей нефти. Проблема заключается в том, что для формирования бригады на разный род деятельности (монтаж/демонтаж установки, добычи различного рода сырья, подготовка к добыче) не создавалось информационной системы, которая четко вела бы учет работников, формировала бы их в бригады, работала бы с многокритериальностью на автоматизированном уровне. Для такого вида деятельности необходимы вышкомонтажники, специальности которых достаточно разные и нужно сформировать из них команду из: вышкомонтажника-сварщика, вышкомонтажника-электромонтера, вышкомонтажника-дизелиста, вышкомонтажника-плотника, бурильщика, разного направления деятельности инженеров и т.д. («вышкомонтажник-плотник» в настоящее время практически не встречается, так как при монтаже современных буровых установок древесина, как материал, заменяется стальным прокатом).

Добыча нефти, это крайне сложный труд, где люди часто травмируются, (т.к. если взять специалистов сварщиков, паяльщиков то их деятельность считается опасной) работают с разным графиком в зависимости от специальности, поэтому правильное формирование бригады из разных специалистов крайне важный процесс.

Для реализации предлагается структура интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений, состоящая из двух модулей - модуля мониторинга ИС о работниках и модуля интеллектуальной поддержки принятия решений (ИППР).
Функции, выполняемые указанными модулями, решено было распределить следующим образом: модуль мониторинга осуществляет расчет и предоставление всех необходимых данных для модуля интеллектуальной поддержки принятия решений, а модуль ИППР, в свою очередь, решает задачу планирования и контроля состояния работников и их графиков.

Таким образом, модуль ИППР, функциями которого являются решение задач планирования и контроля состояния работников и их графиков, позволит предприятию снизить временные затраты, а следовательно упростить задачу работнику который вручную формировал бригады. Входными данными для решения поставленной задачи являются следующие показатели:

- плановое количество работников, которых нужно отправить в бригаде;

- графики работников;

- реальное состояние работников на текущий момент времени (количество травмированных работников, заболевших);

- время, необходимое на выполнения работы в часах;

- рекомендуемая рабочая смена для выполнения производственной операции;

- потребность в выполнении конкретной операции на текущий момент времени (приоритетность операции).

С учетом того, что реальный формировочный процесс всегда в той или иной степени может оказаться не совсем верным, потому что той или иной операции может быть дана разная оценка приоритетности, интеллектуальная система поддержки принятия решений позволяет осуществлять перепланирование в любой момент, исходя из изменений в базовых показателях, необходимых для планирования. Новый план, составленный таким образом, позволит достичь ожидаемых результатов с минимальной затратой ресурсов.

Таким образом, интеллектуальная информационная система поддержки принятия решений, функциями которой являются решение задач планирования и контроля состояния данных о работниках, позволяет производственному предприятию снизить временные затраты на формирование бригады, а следовательно - повысить эффективность производства.

1.4 Формирование требований к построению интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений

Для того чтобы руководство четко распределило трудовые ресурсы предприятия и рассчитало необходимые затраты по данному поставленному плану необходимо создать интеллектуальную информационную систему поддержки принятия решений, которая будет решать следующие задачи:

- наглядного отображения на экране текущей актуальной информации;

- многоаспектный анализ в режиме реального времени;

- стратегического планирования развития ситуации;

- вывод на экран информации и правил вывода (логический вывод из предварительно построенной базы фактов и правил).

Информационной основой для работы этой системы будет являться сформированное на предыдущих этапах конструкторско-технологическое описание изделий: состав и структура, конструкторские спецификации, технологии изготовления, нормативы. Далее рассмотрим основные требования, предъявляемые к системе.

Основные требования, предъявляемые к системе:

- задание личного номера каждому работнику;

- просмотр документации каждого работника;

- просмотр предстоящей операции, для формирования бригады;

- подбор типа специалиста на операцию;

- вычисление занятости работника;

- расчет степени эффективности работника на данной операции;

- вывод результата.

Основной интерфейс системы будет представлен в виде горизонтального меню, который будет включать:

1) Справочник. Здесь осуществляется просмотр справочной информации о порядке работы. Также можно увидеть дату последних изменений в формировании бригад. Получить информацию о технике безопасности, необходимых знаниях и умениях на конкретную операцию.

2) Документы. В этой вкладке руководитель может производить управление ИС: вносить в базу данных новых работников, увольнять их, а так же воспользоваться такими вкладками как управление денежными средствами, бюджетирование, ценообразование.

3) Личные дела. В этой вкладке руководитель вносит изменения в индивидуальную характеристику работника об его заслугах на отдельных операциях, если он на каких то операциях впервые, то он по получению опыта получает рекомендации по определенным операциям и затем система отбирает наиболее эффективных работников.

4) Рабочие графики. Тут представлена система в виде рабочих часов и дней на которые они выпадают. Система отбирает работников на операцию, у которых рабочий день совпадает с днем когда нужно отправиться на вахту.

5) Отчеты. Здесь представлены все возможные отчеты. Например, отчет по проделанной работе, а так же отчеты по затратам, расширенная аналитика учёта.

1.5 Обоснование выбора инструментального средства

Visual FoxPro 9.0 - это событийно-управляемая среда для быстрой разработки приложений по обработке информации, которая может быть использована в различных экономических и расчетных системах. Основной задачей приложения является поддержка одной или нескольких связанных между собой таблиц с данными выборочное извлечение информации из этих таблиц, анализ информации и графическое представление итоговых данных. Для работы с различными данными создается наиболее подходящий для каждого конкретного случая интерфейс, содержащий всевозможные меню, множество управляемых окон и разнотипных элементов управления. Приложение также имеет средства для создания и тиражирования различной отчетной, технической, финансовой и рекламной документации, удовлетворяющим самым современным требованиям.

Отметим, что основное достоинство реляционных СУБД - простота обработки данных. К недостаткам относятся: неэкономное использование памяти, из-за жесткой структуры организации данных, и зависимость скорости обработки данных от размера таблицы, поскольку многие операции требуют просмотра всей таблицы.

Реляционные СУБД, в свою очередь, делятся на системы, в которых вся исходная программа перед выполнением требует компиляции или преобразования в машинные коды (например, широко распространенная в нашей стране система ORACLE), и системы в которых программа выполняется в покомандном режиме, что позволяет легко обнаруживать и исправлять ошибки, а также, при необходимости, анализировать результат выполнения каждой команды. В таких системах в качестве транслятора в машинные коды используется не компилятор, а интерпретатор. Системы интерпретирующего типа обеспечивают наглядность и высокую эффективность процесса обучения работе с системой.

СУБД FoxPro - самая скоростная среди систем интерпретирующего типа. Она предоставляет простой, удобный пользовательский интерфейс, поддерживает язык структурированных запросов SQL, допускает возможность работы в многопользовательском и сетевом режимах, а также импорт и экспорт данных на разных уровнях, включая связь через Internet.

Основная особенность Visual FoxPro 9.0 - это поддержка объектно-ориентированного программирования и разнообразные средства разработки отдельных компонентов и всего приложения. Таким образом, предоставляются средства доступа к огромному числу объектов, которые можно использовать по принципу «смотри и выбирай». Поскольку Visual FoxPro использует средства Windows, можно обмениваться данными с другими приложениями Windows. Непрерывный автоматический обмен данными между приложениями (DDE-Dynamic Data Exchange) позволяет совместно использовать одни и те же данные различными приложениями, а также дистанционно управлять работой из других приложений.

Функциональные возможности приложений написанных на Visual FoxPro могут быть значительно расширены благодаря поддержке COM-сервера (Component Object Model - модель объектных компонентов). Эта концепция позволяет организовать непосредственное (в отличие от DDE) взаимодействие между объектами не зависимо от того в каком Windows-приложении эти объекты существуют. Выступая в качестве COM-клиента, приложения FoxPro 9.0 могут, например, обращаться к свойствам и методам компонентов Microsoft Office или другим программным продуктам, которые поддерживают COM-модель.

Для разработки приложений Visual FoxPro предлагает конструкторы таблиц (Table Designer), баз данных (Database Designer), среды данных (Data Environment Designer), меню (Menu Designer), классов (Class Designer), соединений (Connection Designer), запросов и преставлений (Query end View Designer), отчетов (Report Designer) и этикеток (Label Designer).

Приложения, созданные в Visual FoxPro, могут содержать множество компонентов, которые контролируются и связываются воедино Project Manager (Диспетчером проектов). При этом применяется новый подход к средствам разработки xBASE - создание событийно- управляемых приложений. С помощью мыши и клавиатуры пользователь может сам управлять процессом работы приложения, а не подчинятся раз и навсегда разработанному сценарию. Событийно управляемые приложения реагируют на действия пользователя в любой момент времени.

В Visual FoxPro появились окна отладки и трассировки, которые позволяют выполнять программу по шагам, отслеживать значения переменных или полей таблицы. При этом точки останова можно устанавливать не только на определенной строке программы, но и при выполнении определенного условия.

Visual FoxPro - это платформа, поддерживающая гибридный язык программирования. Т.е. работая в среде FoxPro можно создавать программы, используя как модульное или процедурное программирование, так и объектно-ориентированное программирование. Технология объектно-ориентированного программирования получила свое развитие как выход из кризиса, в котором оказалась методология процедурного программирования. Это связано с тем, что цикл разработки программ с использованием технологии процедурного программирования слишком велик, и приложение зачастую успевает морально устареть, прежде чем будет запущено в эксплуатацию. Кроме того, программный продукт, созданный по технологии процедурного программирования, не обладает достаточной универсальностью, что затрудняет или делает невозможным его повторное использование вне среды его разработки. Технология объектно-ориентированного программирования свободна от этих недостатков, так как предполагает принципиально новый подход к созданию программ.

Одно из самых главных достоинств инструмента - его полная совместимость с предыдущими версиями Visual FoxPro и даже приложениями, написанными 20 лет назад в среде dBase II. Обладая собственным внутренним механизмом управления реляционной БД, тесной взаимосвязью между языком и данными, полноценными возможностями объектно-ориентированного программирования и широким спектром функций Visual FoxPro 9.0 позволяет создавать производительные, масштабируемые БД-ориентированные решения (настольные, клиент-серверные и Web) с поддержкой баз данных с таблицами объемом до 2 Гб. При этом Visual FoxPro 9.0 выгодно отличается от других инструментов Microsoft умеренными системными требованиями (Windows 2000, любой Pentium II, 128 Мб ОЗУ) и высокой эффективностью разрабатываемых приложений (производительность, размеры БД и программного кода).

2. Проектная часть

2.1 Проектирование базы данных интеллектуальной информационной системы поддержки принятия решений

Структура базы данных является моделью предметной области. Она должна точно ее представлять и удовлетворять ее требованиям. Для того чтобы процесс проектирования имел поддержку всеми ключевыми и второстепенными подразделениями предприятия, которые обязаны описать и определить элементы данных с точки зрения директора и пользователя. Чтобы база данных была качественной, нужно точно определить элементы данных и их взаимосвязанность. Фактически процесс проектирования - это представление предприятия в понятиях его наиболее важных элементов и внутренних связей.

Предметная область - это множество всех элементов, особенности которых и связь между которыми рассматриваются в проектировании. В компаниях такими элементами выступают: цеха, отделы, службы, руководство и т.д. В числе иных ключевых элементов можно назвать, например обучение персонала, денежные расходы, персональные данные. Каждый фрагмент (элемент) предметной области характеризуется множеством элементов и процессов, использующих объекты, а также некоторым количеством пользователей, характеризуемых различным взглядом на предметную область. Такие объекты и их взаимосвязи должны быть определены на начальном этапе проектирования.

На деле же введение базы данных одновременно для всех используемых на предприятии прикладных программ может оказаться затруднительным или просто нереальным. Создается долгосрочный план, для прикладных программ, где непосредственная установка которых невозможна. Здесь и возникает очевидность в постепенном развитии. Реализация его первой части является главным моментом внедрения любого проекта при демонстрации концепции потенциальных возможностей базы данных и способность АБД конвертировать все функции предметной области для работы в среде базы данных. Весьма представительными должны быть первые конвертируемые прикладные программы, но не самыми важными, но и к числу важных программ они не должны принадлежать. Так как реализация всех функций проекта осуществляется постепенно, то первостепенное значение придается этапу проектирования.

Проект должен быть легко расширяемым. Далеко не все предприятия могут дать согласие на внедрение и разработку новой базы данных, если окажется, что проект недостаточно гибок. В связи с тем, что базы данных нуждаются в постоянном изменении и развитии, по мере добавления новых типов данных и новых прикладных программ ее реструктуризация должна быть простой и понятной. В некоторых системах управлениями базами данных предусмотрены средства реструктуризации. Если таковые средства не предусмотрены, то пользователь сам проводит эту процедуру.

Каждая система баз данных не обязана соответствовать этому определению, например, «малые» системы, весьма вероятно, не будут поддерживать все функции предложенной архитектуры. Тем не менее, рассматриваемая архитектура с достаточной точностью описывает большинство систем (и не только реляционных).

Принято выделять три уровня в архитектуре СУБД.

Внутренний уровень (называемый также физическим) наиболее близок к физическому хранилищу информации, т.е. связан со способами хранения информации на физических устройствах. Внутренний уровень отображает физические элементы для хранения информации. Он представляет собой бесконечное адресное пространство, из которого информация проецируется на внешние носители.