Информационные технологии в управлении предприятием

Размещено на http://www.allbest.ru/

65

Размещено на http://www.allbest.ru/

СОДЕРЖАНИЕ

РЕФЕРАТ

ВВЕДЕНИЕ

1. Информационные технологии в управлении предприятием

1.1 Информационные системы и их классификации

1.2 Технология управления предприятием

1.3 Системы поддержки принятия решений (BSS)

1.4 Экспертные системы (ES)

1.5 Нейронные сети (NN)

2. Оценка финансового состояния предприятия и анализ состояния уровня информатизации системы управления на примере ЗАО «Минский завод виноградных вин»

2.1 Анализ показателей финансовой независимости предприятия

2.2 Анализ показателей ликвидности активов предприятия

2.3 Анализ платежеспособности предприятия

2.4 Анализ состояния уровня информатизации системы управления на ЗАО «Минский завод виноградных вин»

3. Предложение по внедрению корпоративных систем и информационных технологий в управлении предприятием

3.1 Ключевые преимущества Microsoft Dynamics® AX

3.2 Краткая характеристика платформы Microsoft Dynamics AX

3.3 Стоимость выбранного решения

3.4 Статьи возможной экономической эффективности (также в расчете на 10 лет)

Заключение

ЛИТЕРАТУРА

ПРИЛОЖЕНИЯ

РЕФЕРАТ

Ключевые слова: ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, КОРПОРАТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ, ФИНАНСОВЫЕ ПОКАЗАТЕЛИ ПРЕДПРИЯТИЯ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БАЗА, ИНФОРМАЦИЯ, ИНФОРМАЦИОННОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ, ИНТЕРФЕЙС, ЭФФЕКТИВНОЕ УПРАВЛЕНИЕ.

Курсовая работа выполнена для исследования эффективности информационных технологии в управлении предприятием ЗАО «Минский завод виноградных вин» и пути ее повышения. Внедрение предложенных решений позволит осуществить качественное совершенствование (в новых экономических условиях) управления предприятием, с целью получения максимальной прибыли, за счет сокращения затрат, убытков и потерь на производство и непроизводительные расходы, относящихся на себестоимость продукции.

В первой главе курсовой работы дано определение общих характеристик современных КИС, их классификация, а так же рассмотрение роли и значения КИС в обеспечении стабильности маркетинговой деятельности на рассматриваемом предприятии. Также рассмотрено разнообразие видов информационных систем и информационных технологий в управлении предприятием, такие как системы поддержки принятия решений, экспертные системы и нейронные сети.

Исследованы важные показателями, характеризующие финансовую устойчивость предприятия, являются: коэффициент финансовой независимости характеризующий, сколько собственного капитала приходится на 100 рублей активов, коэффициент финансовой зависимости характеризующий, сколько заемных средств приходится на 100 рублей всех источников, доля долгосрочных заемных источников в общей величине, доля краткосрочных заемных источников, соотношение собственного капитала и заемных источников. Проанализированы показатели ликвидности и платежеспособности предприятия.

Проведенные, в курсовой работе, исследования источников формирования финансовых ресурсов предприятия и факторов, влияющих на них, дают основание сделать вывод, что одним из важнейших факторов (в условиях рынка), позволяющим обеспечить получение максимальной прибыли предприятием, является оперативное управление, учет, контроль и анализ деятельности предприятия и рынков сбыта. Для достижения этой цели предназначены корпоративные информационные системы (КИС). Кроме этого КИС, необходимы чтобы постоянно оптимизировать методы ведения бизнеса в соответствии с текущей рыночной ситуацией, требованиями заказчиков и поставщиков.

Для создания эффективной КИС предприятия в курсовой работе исследованы и определены:

Состояние существующей информационной системы на предприятии с указанием недостатков, существенно влияющим на качественного оперативного управления, как отдельными службами, так и в целом предприятием

Предложена новая корпоративная информационная система - Microsoft Dynamics® AX, с учетом опыта предыдущей, необходимая для качественного расчета экономических, технических и хозяйственных показателей предприятия и обеспечивающие руководство и службы предприятия всей оперативной и актуальной информацией;

Изложены ее ключевые преимущества и краткая характеристика, стоимость системы.

Оценена возможная экономическая эффективность выбранного решения в расчете на 10 лет.

ВВЕДЕНИЕ

В прессе, как компьютерной так и экономической, сегодня широко обсуждаются проблемы корпоративных информационных систем (КИС). Однако вопрос о том, какие системы, собственно, являются корпоративными, почему-то вынесен "за скобки" этой дискуссии. Тем временем подавляющее число разработчиков финансово-экономического программного обеспечения считает, что их продукты относятся именно к этому классу ПО.

В настоящее время для создания конкурентных преимуществ, развития бизнеса руководство предприятия должно принимать огромное число решений, для чего сопоставляется и оценивается большой объем информации, полнота и достоверность которой зачастую оставляют желать лучшего. Не имея точной информации, руководители, как правило, принимают решения интуитивно. Во избежание этой ситуации на предприятиях в настоящее время практикуется внедрение современных корпоративных информационных систем (КИС), при этом предполагается, что в них будет содержаться вся необходимая для эффективной работы информация. Сейчас на российском рынке представлено много различных корпоративных информационных систем для промышленных предприятий, банков, страховых компаний и т.д. Все системы различаются по цене, функциональным возможностям, срокам выполнения работ, однако каждый разработчик старается представить свой продукт, как уникальный и самый эффективный в использовании. На страницах журналов, в сетях Интернет можно увидеть большое количество материалов, возносящих то или иное детище - "1С", "Парус", "Галактика", "R3", "БААН" и т.д. Так же следует отметить, что при построении КИС используются различные идеологии управления бизнесом - MRP, MRP2, ERP и так далее. Разумеется, что внедрение КИС на предприятии и в организации является инвестиционным вложением, и существует определенный риск того, что это внедрение не повлечет за собой существенного повышения эффективности деятельности. Это может произойти в случае несоответствия целей, стоящих перед организацией, и возможностей внедряемой КИС. Поэтому выбор КИС - дело ответственное и требует особого внимания от руководства и службы технической поддержки организации, но в идеале желательно участие в группе внедрения сотрудники функциональных подразделений - бухгалтерии, планового, производственного и других экономических отделов, отела закупок и продаж, отдела финансового анализа и маркетинга. На практике же, интересы последних при построении и внедрении КИС либо не учитываются, либо отодвигаются на второй план, это объясняется тем, что еще не все российские руководители осознали роль маркетинга для выживания предприятия в условиях рынка.

Основная задача КИС состоит в поддержке функционирования и развития предприятия. Смыслом существования любого коммерческого предприятия, как известно, является получение прибыли. Несмотря на то, что сферы деятельности предприятий (производство, услуги) могут быть самыми различными, в общем виде задачи управления схожи. Они заключаются в организации управления поступающими на вход предприятия ресурсами для получения на выходе необходимого результата.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что информационная структура фирмы должна быть описана характерными законами управления, регламентирующими управляющие воздействия на систему.

Применение КИС в определенной степени меняет роль функциональных финансовых подразделений, повышая роль ответственности их руководителей. Происходит это еще и потому, что руководители предприятия получают возможность непосредственного контроля над любыми результатами деятельности каждого подразделения.

Наряду с изменением сущности информационных потоков происходит также снижение трудоемкости выполнения стандартных операций. Один и тот же документ проходит через различные подразделения предприятия, которые вносят в него необходимые изменения. Без применения компьютерной информационной системы каждый отдел создавал бы свои документы с самого начала.

В качестве объекта исследования было выбрано

ЗАО «Минский завод виноградных вин» - одно из ведущих отечественных предприятий-производителей в республике.

Предметом исследования является эффективность информационных технологии в управлении предприятием ЗАО «Минский завод виноградных вин» и пути ее повышения. Анализ состояния уровня информатизации системы управления на предприятии и оценка финансового состояния предприятия. Предложения по внедрению корпоративных систем и информационных технологий в управлении предприятием.

Цель данной работы - определение общих характеристик современных КИС, их классификация, а так же рассмотрение роли и значения КИС в решении задач маркетинга и обеспечении стабильности маркетинговой деятельности на рассматриваемом предприятии.

1. Информационные технологии в управлении предприятием

1.1 Информационные системы и их классификации

«Информационная система -- организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы»

Классификация по масштабу

По масштабу информационные системы подразделяются на следующие группы:

· одиночные;

· групповые;

· корпоративные.

Одиночные информационные системы реализуются, как правило, на автономном персональном компьютере (сеть не используется). Такая система может содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитана на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создайся с помощью так называемых настольных или локальных систем управления базами данных (СУБД). Среди локальных СУБД наиболее известными являются Clarion, Clipper, FoxPro, Paradox, dBase и Microsoft Access.

Групповые информационные системы ориентированы на коллективное использование информации членами рабочей группы и чаще всего строятся на базе локальной вычислительной сети. При разработке таких приложений используются серверы баз данных (Называемые также SQL-серверами) для рабочих групп. Существует довольно большое количество различных SQL-серверов, как коммерческих, так и свободно распространяемых. Среди них наиболее известны такие серверы баз данных, как Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, InterBase, Sybase, Informix.

Корпоративные информационные системы являются развитием систем для рабочих групп, они ориентированы на крупные компании и могут поддерживать территориально разнесенные узлы или сети. В основном они имеют иерархическую структуру из нескольких уровней. Для таких систем характерна архитектура клиент-сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. При разработке таких систем могут использоваться те же серверы баз данных, что и при разработке групповых информационных систем. Однако в крупных информационных системах наибольшее распространение получили серверы Oracle, DB2 и Microsoft SQL Server.

Для групповых и корпоративных систем существенно повышаются требования к надежности функционирования и сохранности данных. Эти свойства обеспечиваются поддержкой целостности данных, ссылок и транзакций в серверах баз.

Классификация по сфере применения

По сфере применения информационные системы обычно подразделяются на четыре группы:

· системы обработки транзакций;

· системы принятия решений;

· информационно-справочные системы;

· офисные информационные системы.

Системы обработки транзакций, в свою очередь, по оперативности обработки данных, разделяются на пакетные информационные системы и оперативные информационные системы. В информационных системах организационного управлений преобладает режим оперативной обработки транзакций, для отражения актуального состояния предметной области в любой момент времени, а пакетная обработка занимает весьма ограниченную часть.

Системы поддержки принятия решений -- DSS (Decision Support Systeq) -- представляют собой другой тип информационных систем, в которых с помощью довольно сложных запросов производится отбор и анализ данных в различных разрезах: временных, географических и по другим показателям.

Обширный класс информационно-справочных систем основан на гипертекстовых документах и мультимедиа. Наибольшее развитие такие информационные системы получили в сети Интернет.

Класс офисных информационных систем нацелен на перевод бумажных документов в электронный вид, автоматизацию делопроизводства и управление документооборотом.

Классификация по способу организации

По способу организации групповые и корпоративные информационные системы подразделяются на следующие классы:

· системы на основе архитектуры файл-сервер;

· системы на основе архитектуры клиент-сервер;

· системы на основе многоуровневой архитектуры;

· системы на основе Интернет/интранет - технологий.

В любой информационной системе можно выделить необходимые функциональные компоненты, которые помогают понять ограничения различных архитектур информационных систем.

Архитектура файл-сервер только извлекает данные из файлов так, что дополнительные пользователи и приложения добавляют лишь незначительную нагрузку на центральный процессор. Каждый новый клиент добавляет вычислительную мощность к сети.

Архитектура клиент-сервер предназначена для разрешения проблем файл-серверных приложений путем разделения компонентов приложения и размещения их там, где они будут функционировать наиболее эффективно. Особенностью архитектуры клиент-сервер является использование выделенных серверов баз данных, понимающих запросы на языке структурированных запросов SQL (Structured Query Language) и выполняющих поиск, сортировку и агрегирование информации.

В настоящее время архитектура клиент-сервер получила признание и широкое распространение как способ организации приложений для рабочих групп и информационных систем корпоративного уровня. Подобная организация работы повышает эффективность выполнения приложений за счет использования возможностей сервера БД, разгрузки сети и обеспечения контроля целостности данных.

Многоуровневая архитектура стала развитием архитектуры клиент-сервер и в своей классической форме состоит из трех уровней:

· нижний уровень представляет собой приложения клиентов, имеющие программный интерфейс для вызова приложения на среднем уровне;

· средний уровень представляет собой сервер приложений;

· верхний уровень представляет собой удаленный специализированный сервер базы данных.

Трехуровневая архитектура позволяет еще больше сбалансировать нагрузку на разные узлы и сеть, а также способствует специализации инструментов для разработки приложений и устраняет недостатки двухуровневой модели клиент-сервер.

В развитии технологии Интернет/интранет основной акцент пока что делается на разработке инструментальных программных средств. В то же время наблюдается отсутствие развитых средств разработки приложений, работающих с базами данных. Компромиссным решением для создания удобных и простых в использовании и сопровождении информационных систем, эффективно работающих с базами данных, стало объединение Интернет/интранет-технологии с многоуровневой архитектурой. При этом структура информационного приложения приобретает следующий вид: браузер -- сервер приложений -- сервер баз данных -- сервер динамических страниц -- web-сервер.

По характеру хранимой информации БД делятся на фактографические и документальные. Если проводить аналогию с описанными выше примерами информационных хранилищ, то фактографические БД -- это картотеки, а документальные -- это архивы. В фактографических БД хранится краткая информация в строго определенном формате. В документальных БД -- всевозможные документы. Причем это могут быть не только текстовые документы, но и графика, видео и звук (мультимедиа).

Автоматизированная система управления (АСУ) - это комплекс технических и программных средств, совместно с организационными структурами (отдельными людьми пли коллективом), обеспечивающий управление объектом (комплексом) в производственной, научной или общественной среде.

Выделяют информационные системы управления образования (Например, кадры, абитуриент, студент, библиотечные программы). Автоматизированные системы для научных исследований (АСНИ), представляющие собой программно-аппаратные комплексы, обрабатывающие данные, поступающие от различного рода экспериментальных установок и измерительных приборов, и на основе их анализа облегчающие обнаружение новых эффектов и закономерностей. Системы автоматизированного проектирования и геоинформационные системы.

Систему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов - специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта - получили широкое распространение, и нашли практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.

Экспертные системы (ЭС) - это компьютерные программы, созданные для выполнения тех видов деятельности, которые под силу человеку-эксперту. Они работают таким образом, что имитируют образ действий человека-эксперта, и существенно отличаются от точных, хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.

На микроуровне различают следующие три вида ИС:

1. Плановые ИС - создаются на административном уровне управления для принятия долгосрочных решений: создание и оптимизация звеньев логистической цепи; планирование производства; общее управление запасами; управление резервами и др.

2. Диспозитивные, или диспетчерские ИС - создаются на уровне управления складом или цехом для обеспечения отлаженной работы ЛС, для принятия решений на среднесрочную и долгосрочную перспективы: распоряжение внутрискладским или внутризаводским транспортом; отбор грузов по заказам и их комплектование; учет отправляемых грузов; детальное управление запасами.

3. Исполнительные ИС - создаются на уровне административного или оперативного управления для исполнения повседневных дел в режиме реального времени: контроль МП; оперативное управление обслуживанием производства; управление перемещениями и т.п.

В плановых информационных системах решаются задачи, связывающие ЛС с совокупным МП. При этом осуществляется сквозное планирование в цепи «сбыт-производство-снабжение», что позволяет создать эффективную систему организации производства, построенную на требованиях рынка, с выдачей необходимых требований в систему материально-технического обеспечения предприятия. Этим плановые системы как бы «ввязывают» логистическую систему во внешнюю среду, в совокупный материальный поток.

Диспозитивные и исполнительные системы детализируют намеченные планы и обеспечивают их выполнение на отдельных производственных участках, в складах, а также на конкретных рабочих местах.

Вертикальная и горизонтальная интеграция информационных систем

В соответствии с концепцией логистики информационные системы, относящиеся к различным группам, интегрируются в единую ИС. Различают вертикальную и горизонтальную интеграцию. Вертикальной интеграцией считается связь между плановой, диспозитивной и исполнительной системами посредством вертикальных информационных потоков.

Горизонтальной интеграцией считается связь между отдельными комплексами задач в диспозитивных и исполнительных системах посредством горизонтальных информационных потоков.

1.2 Технология управления предприятием

Разработка технологии управления - представляет собой процесс проектирования взаимодействия внутренней среды предприятия с внешней средой для получения добавленной стоимости.

Технология управления определяет уровень взаимодействия и быстроту реагирования предприятия на изменения в окружающей среде.

Для адекватного понимания технологии управления обратимся к механистическому толкованию сложной системы - человеку:

технология управления - это скелет предприятия;

система управления - мозг предприятия;

оборудование - мышцы предприятия;

материально-информационные потоки - кровеносные сосуды предприятия;

финансовые потоки - кровь предприятия;

персонал - сердце предприятия;

товар (услуга) - продукт жизнедеятельности предприятия;

прибыль - удовлетворенность предприятия.

Главное, что отметим - технология управления является одним из ключевых элементов сложной системы, которая определяет размер и возможности предприятия по генерации прибыли.

При разработке технологии управления используются методы теории решения изобретательских задач, а сама процедура состоит в последовательном итерационном процессе поиска, анализа и синтеза необходимых "костных тканей" организации из множества существующих техник, технологий и моделей

1.3 Системы поддержки принятия решений (BSS)

Остановимся подробнее на одной из типов информационных систем.

Системма поддемржки принямтия решемний (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) -- компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.

Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР.

Современные системы поддержки принятия решения (СППР) представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.

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

В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные, как части СППР:

СППР -- в большинстве случаев -- это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

СППР обладает следующими четырьмя основными характеристиками:

СППР использует и данные, и модели;

СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;

Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;

Цель СППР -- улучшение эффективности решений.

Список характеристик идеальной СППР (которая имеет мало общих элементов с определением, приведенным выше). Идеальная СППР:

оперирует со слабоструктурированными решениями;

предназначена для ЛПР различного уровня;

может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;

поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;

поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;

поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;

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 СППР;

поддерживает моделирование;

позволяет использовать знания.

1.4 Экспертные системы (ES)

Систему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов - специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта получили широкое распространение и практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.

От других программ экспертные системы отличаются по следующим признакам:

компетентность - в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и эксперты - люди, при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;

символьные рассуждения - знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразований символьных наборов;

глубина - экспертиза должна решать глубокие, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью либо в плане сложности знаний, которые экспертная система использует, либо в плане их обилия, это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам;

самосознание - экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.

Экспертные системы, выполняющие интерпретацию, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. Например, это может быть интерпретация показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов пли изображений и методы их символьного представления.

Интерпретирующие экспертные системы могут обрабатывать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию (в одном случае визуальные образы), анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции спектрального анализа или ядерного магнитного резонанса для определения структуры веществ. Интерпретирующая система в геологии используетa зондирование - измерение проводимости горных пород, чтобы определить подповерхностные геологические структуры интерпретирующие системы используют показания (например, значения температуры, пульса, кровяного давления), диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонарных устройств оценить ситуацию и идентифицировать цели.

Экспертные системы, осуществляющие прогноз, определяют вероятностные условия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта по данным разведки. Системы прогнозирования иногда используют моделирование, т.е. программы, которые отражают взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных.

Экспертные системы выполняют Диагностирование, используя описания ситуации, поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы. Примерами служат определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонентов в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но и помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользователем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области. Однако в настоящее время многие диагностические системы разрабатываются для приложений к инженерному делу и компьютерным системам.

Экспертные системы, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Примерами могут служить генная инженерия, разработка СБИС и синтез сложных органических молекул.

Экспертные системы, занятые планированием, проектируют действия; они определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Примерами могут служить создание плана применения последовательности химических реакций к группам атомов с целью синтеза сложных органических соединений или создание плана воздушного нападения, рассчитанного на несколько дней, с целью нейтрализации определенного фактора боеспособности врага.

Экспертные системы, выполняющие наблюдение, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценка данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдающие экспертные системы подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие экспертные системы по самой своей природе должны работать в режиме реального времени и осуществлять зависящую как от времени, так и от контекста интерпретацию поведения наблюдаемого объекта.

Экспертные системы, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению (коррекции) поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.

Экспертные системы, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведением системы в целом. Примером служит управление производством и распределением компьютерных систем. Управляющие экспертные системы должны включать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени, но они могут нуждаться и в других компонентах для выполнения любых пли всех из уже рассмотренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.

1.5 Нейронные сети (NN)

Идея создания искусственного подобия человеческого разума для моделирования мыслительной способности известна с древнейших времен. В XIV в. пытались создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. Однако развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. В 40-х гг. ХХ в. Н.Винер создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике.

Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в США в 1956 г. Как отрасль науки искусственный интеллект сразу же разделился на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". Сейчас наметилась тенденция к объединению этих частей вновь в единое целое.

Основная идея нейрокибернетики: "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить структуру человеческого мозга. Физиологами установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10 в 21 степени) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичным нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Их принято называть нейронными сетями или нейросетями.

Рис. 1.1 - Схема простой нейросети. Зеленым обозначены входные элементы, жёлтым -- выходной элемент

Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:

Богатые возможности. Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по свой природе (смысл этого понятия подробно разъясняется далее в этой главе). На протяжение многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна (а таких достаточно много), линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с "проклятием размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных

Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. Между тем уже "простые" нейронные сети, которые строит система ST Neural Networks , являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике.

Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 10,000,000,000) нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны - это специальная клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).

Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (а следовательно и возможность его активации), сильно зависит от активности синапсов. Каждый синапс имеет протяженность, и специальные химические вещества передают сигнал вдоль него. Один из самых авторитетных исследователей нейросистем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение заключается в первую очередь в изменениях "силы" синаптических связей. Например, в классическом опыте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звонил колокольчик, и собака быстро научилась связывать звонок колокольчика с пищей. Синаптические связи между участками коры головного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и при возбуждении коры звуком колокольчика у собаки начиналось слюноотделение.

Таким образом, будучи построен из очень большого числа совсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входных сигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи. Разумеется, мы не затронули здесь многих сложных аспектов устройства мозга, однако интересно то, что искусственные нейронные сети способны достичь замечательных результатов, используя модель, которая ненамного сложнее, чем описанная выше.

2. Оценка финансового состояния предприятия и анализ состояния уровня информатизации системы управления на примере ЗАО «Минский завод виноградных вин»

2.1 Анализ показателей финансовой независимости предприятия

корпоративный финансовый управление ликвидность

Финансовое состояние субъектов хозяйствования, его устойчивость во многом зависит:

1) от оптимальности структуры источников капитала (соотношение собственных и заемных средств);

2) от оптимальности структура активов предприятия (состояния основного и оборотного капитала).

Важными показателями, характеризующими устойчивость предприятия, являются:

Коэффициент финансовой независимости характеризующий, сколько собственного капитала приходится на 100 рублей активов предприятия или какой удельный вес собственного капитала в общей величине всех источников:

Изменение 9,68% - 3,54% =6,14 %

Коэффициент финансовой зависимости характеризующий, сколько заемных средств приходится на 100 рублей всех источников.



- (удельный вес на начало года)

- (удельный вес на конец года)

Изменение 90,32% - 96,46% = -6,14 %

Доля долгосрочных заемных источников в общей величине (степень задолженности по долгосрочным обязательствам показывает, сколько долгосрочных обязательств приходится на 100 рублей активов).

В связи с тем, что IV раздел баланса и на начала и на конец года равен нулю, то можно сделать вывод, что задолженности по долгосрочным обязательствам завод не имеет. Доля краткосрочных заемных источников (степень задолженности по краткосрочным кредитам, займам и кредиторской задолженности показывает, сколько краткосрочных обязательств приходится на 100 рублей активов).

- (удельный вес на начало года)

- (удельный вес на конец года)

Изменение 90,32% - 96,46% = -6,14 %

Соотношение собственного капитала и заемных источников характеризует соотношение собственного капитала и заемных источников:

Изменение 10,71% - 3,67% = 7,04 %

Соотношение заемных источников средств и собственного капитала характеризует, сколько заемных средств приходится на 100 рублей собственного капитала:

На основе баланса ЗАО «Минского завода виноградных вин» на 01 января 2009 год анализ показателей приведен в ПРИЛОЖЕНИИ 1.

Как мы видим, доля собственных источников средств (собственного капитала) на начало и на конец года составляет 3,54% и 9,68% соответственно, заемных 96,46: и 90,32%. На начало года все источники средств превышали собственные на 526 048 тысяч рублей (545 380 тыс. руб. - 19 332 тыс. руб.), на конец - на 1 279 634 тысяч рублей (1 416 731 тыс. руб. - 137 097 тыс. руб.), т. е. заемные составили 526 048 тысяч рублей и 1 279 634 тысяч рублей соответственно.

Вывод: в течении года собственный капитал ЗАО «Минский завод виноградных вин» возрос на 753 586 тысяч рублей (1 279 634 тыс. руб. - 526 048 тыс. руб.)

Оценка изменений, которые произошли в структуре капитала, может быть разной с позиции инвесторов и предприятия. Для банков и прочих кредиторов более надежна ситуация, если доля собственного капитала у клиентов более высокая. Это исключает финансовый риск.

Предприятия же, как правило, заинтересованы в привлечении заемных средств по двум причинам:

1) проценты по обслуживанию заемного капитала рассматриваются как расходы и не включаются в налогооблагаемую прибыль;

2) расходы на выплату процентов обычно ниже прибыли, полученной от использования заемных средств в обороте предприятия, в результате чего повышается рентабельность собственного капитала.

Коэффициент финансовой независимости на начало года 3,54%

Коэффициент финансовой независимости на конец года 9,68%

Удельный вес собственного капитала на начало года в общей величине источников средств на конец года = 1,36% (19 332 тыс. руб. / 1 416 731 тыс. руб.) * 100.

Влияние изменения всех источников средств составило (1,36 % - 3,54 %) = -2,18%, изменение величины собственного капитала (9,68% - 1,36%) = 8,32 %.

Итого за счет двух факторов: 8,32% + (-2,18%) = 6,14 %

Несмотря на то, что доля основного капитала низкая финансовая независимость предприятия высока. Это обусловлено тем, что собственный капитал как основной источник средств формируется в основном за счет статьи «Нераспределенная прибыль отчетного года», удельный вес которой в составе собственного капитала на конец года составила 85,90%. Доля уставного фонда (капитала), как источника собственного капитала, составила на конец года всего 5,69%.

Высокая финансовая независимость предприятия объясняется и большим удельным весом кредиторской задолженности в общей величине всех источников средств. На начало года удельный вес кредиторской задолженности составил 96,46%, на конец года 90,32%

2.2 Анализ показателей ликвидности активов завода

Ликвидность предприятия - это более общее понятие, чем ликвидность баланса. Ликвидность баланса предполагает изыскание платежных средств за счет внутренних источников (реализация активов), а также за счет заемных средств со стороны, если у предприятия имеется соответствующий имидж в деловом мире.

Анализ ликвидности баланса заключается в сравнении средств по активу, сгруппированных по степени убывающей ликвидности, с краткосрочными обязательствами по пассиву, которые группируются по степени срочности их погашения.

Группировка текущих активов по степени ликвидности:

I группа () - абсолютно ликвидные активы. (Денежные средства, краткосрочные финансовые обязательства)

II группа () - быстро реализуемые активы. (Готовая продукция, товары отгруженные).

III группа () - медленно реализуемые активы (Дебиторская задолженность, платежи по которой ожидаются через 12 месяцев, производственные запасы, незавершенное производство, расходы будущих периодов).

IV группа () - труднореализуемые активы. (Основные средства, нематериальные активы, долгосрочные финансовые вложения, незавершенное строительство).

Соответственно на четыре группы разбиваются обязательства предприятия:

- наиболее срочные обязательства (кредиторская задолженность и кредиты банка, сроки возврата которых наступили);

- среднесрочные обязательства (краткосрочные кредиты банка);

- долгосрочные кредиты банка и займы;

- собственный (акционерный) капитал, находящийся постоянно в распоряжении предприятия.

Баланс считается абсолютно ликвидным, если:

>; >; >; <

ЛИКВИДНОСТЬ - это способность активов предприятий, фирм, банков легко обращаться в денежные средства для своевременного погашения обязательств.

Ликвидность предприятия изучается прежде всего во взаимосвязи оборотных активов с краткосрочными обязательствами путем сравнения раздела II актива за вычетом МБП по остаточной стоимости и расходов будущих периодов с разделом V пассива баланса:

Коэффициенты ликвидности предназначены для характеристики мобильности оборотных активов. Для этого обычно используются три коэффициента ликвидности:

Коэффициент текущей ликвидности или стартовый коэффициент ликвидности. Он определяется как отношение оборотных активов к краткосрочным обязательствам.

0,67 - это коэффициент текущей ликвидности на начало года.

0,84 - это коэффициент текущей ликвидности на конец года.

Коэффициент показывает, что оборотные активы могут быть конвертированы в наличные деньги для уплаты по обязательствам. При расчете текущего коэффициента ликвидности на ЗАО «Минский завод виноградных вин»и на начала и на конец года коэффициенты получились меньше единицы. Это говорит о том, что завод может иметь проблемы с оплатой по обязательствам, что все оборотные активы свободно не могут быть конвертируемые в наличные деньги для уплаты обязательств. Это объясняется тем, что удельный вес сырья, материалов и других ценностей составляет на начало года 34,11% и на конец года 29,71%, а удельный вес готовой продукции составляет на начало года 15,72% и на конец года 9,46%.

Анализируя показатель текущей ликвидности по данным баланса можно сделать вывод, что способность превращать оборотные активы в наличные деньги составляет 67% на начало года и 84% на конец года.

Недостаток стартового коэффициента ликвидности заключается в том, что допускается условие, при котором все оборотные активы могут быть быстро переведены в наличные деньги.

Коэффициент абсолютной ликвидности. Он фокусирует внимание на проблеме, что запасы легко не превращаются в немедленные наличные деньги. Как в данном примере, в состав сырья и материалов входят: виноматериал, пробка корковая, гофрокороб, этикетки, разные пищевые добавки и другие материалы, которые являются специфичными и покупателя найти на рынке РБ достаточно сложно. Коэффициент рассчитывается как отношение денежных средств и легко реализуемые краткосрочные ценные бумаги к краткосрочным обязательствам

- это коэффициент абсолютной ликвидности на начало года.

- это коэффициент абсолютной ликвидности на конец года.

Анализируя показатель абсолютной ликвидности по данным баланса можно сделать вывод, что способность превращения оборотных активов в наличные денежные средства составила 1% на начало года и 4% на конец года.

Запасы не могут легко превращаться в наличные деньги, поэтому обобщающий коэффициент ликвидности, характеризующий низкий уровень превращения активов завода в наличные деньги подтверждается коэффициентом абсолютной ликвидности. Коэффициент абсолютной ликвидности указывает на плохую мобильность оборотных средств.

Коэффициент покрытия материальными оборотными средствами краткосрочных обязательств. Он определяется по формуле:

0,34 - это коэффициент покрытия материальными оборотными средствами краткосрочных обязательств на начало года.

0,33 - это коэффициент покрытия материальными оборотными средствами краткосрочных обязательств на конец года.

Судя по коэффициенту ликвидности запасов, который составил 0,34 на начало года и на конец года 0,33, завод является неплатежеспособным. Но будут ли реализованы запасы для текущих платежей? Это очень сомнительно. При реализации запасов будет нарушен производственный цикл и в результате это может привести к банкротству завода.

Более правильно характеризует ликвидность активов предприятия соотношение денежных средств и краткосрочных обязательств:

Если соизмерять отток денежных средств только краткосрочными обязательствами, то критерий ликвидности по приведенному балансу составит:

На начало года:

На конец года:

Из расчетов следует, что завод на начало года может обеспечить платежи на 1%, а на конец года - 4%. Поступят ли деньги от дебиторов, можно выяснить, но 100%-й гарантии нет.

2.3 Анализ платежеспособности предприятия

Одним из показателей, характеризующих финансовую устойчивость предприятия, является его платежеспособность, т.е. возможность наличными денежными ресурсами своевременно погашать свои платежные обязательства. Платежеспособность является внешним проявлением финансового состояния предприятия, его устойчивости.

Анализ структуры и наличия денежных средств (остаток + поступления) их оттока (потребления) по отчету за год и по плану проводится в соответствии с ПРИЛОЖЕНИЕМ 2

Как видно из ПРИЛОЖЕНИЯ 2, наибольший удельный вес в составе поступления денежных средств составляет выручка от реализации продукции. Отрицательным в работе завода является тот факт, что удельный вес выручки от реализации продукции в общей сумме поступления средств фактически уменьшился против планируемого на -- 0,06 % (91,7 -- 91,64).

Наибольший удельный вес в оттоке денежных средств перечисления бюджет (8,5 % и 6,27 %).

Коэффициент общей платежеспособности составил:

по плану

по отчету

Это означает, что предприятие планируемый отток денежных средств обеспечило их поступлением.

2.4 Анализ состояния уровня информатизации системы управления на ЗАО «Минский завод виноградных вин»

Проведенные выше исследования источников формирования финансовых ресурсов предприятия и факторов влияющих на них, позволяют сделать вывод, что одним из важнейших факторов (в условиях рынка), позволяющим обеспечить получение максимальной прибыли, является оперативное управление, учет, контроль всем предприятием и обеспечение максимальной реализации продукции при минимизации ее себестоимости, т. е. в идеале каждый сотрудник современного предприятия должен иметь возможность быстрого доступа к информации. Для этого и предназначены информационные системы. С другой стороны, чтобы выдержать конкурентную борьбу, организациям приходится постоянно оптимизировать методы ведения бизнеса в соответствии с текущей рыночной ситуацией, требованиями заказчиков и поставщиков. В этом ключевую роль играют информационные системы, которые помогают в управлении бизнес-процессами и поддерживают принятие решений. Проанализируем автоматизированную информационную систему, функционирующую на предприятии.