Использование интеллектуальных систем в интегрированных системах управления

Анализ интеллектуальной системы управленческого учета, созданной Ю.В. Ипатовым. Система предусматривает реализацию баз знаний, механизмов логического вывода, подсистем аналитических расчетов, осуществляет оценку хозяйственно-экономической деятельности.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид лекция
Язык русский
Дата добавления 29.10.2011
Размер файла 1,2 M

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ В ИНТЕГРИРОВАННЫХ СИСТЕМАХ УПРАВЛЕНИЯ

Высказанное нами в предыдущем разделе мнение о магистральном направлении развития ИСУ в направлении объединения их возможностей с возможностями интеллектуальных систем и систем ситуационного анализа нашло подтверждение в работах Ю.В. Ипатова, посвященных созданию и внедрению интеллектуальной системы управленческого учета на предприятии. В них реализована идея использования в ИСУ экспертных систем и элементов систем поддержки принятия решений, т.е. сделан шаг в направлении создания интеллектуальных интегрированных систем управления (ИИСУ).

Созданная Ю.В. Ипатовым система предусматривает, в частности, реализацию баз знаний, механизмов логического вывода, подсистем аналитических расчетов, а также "свертки" информации для оценки хозяйственно-экономической деятельности предприятия. Она внедрена и используется в системе управления Магнитогорским металлургическим комбинатом. Поэтому эту первую известную нам ИИСУ будем называть ИИСУ ММК. интеллектуальный управленческий учет

Приведем описание концепции создания, структуры и функциональных возможностей ИИСУ ММК.

Поскольку эта система представляет, по существу, развитие ИСУ, то концепция ее создания использует основную идею упоминавшихся нами выше MRP / ERP технологий - идею «горизонтального» управления предприятием. Суть ее состоит в том, что управление предприятием понимается, прежде всего, как управление бизнес-процессами, представляющими основной жизненный цикл производимой продукции или оказываемых услуг.

Любое производство может быть представлено в виде последовательности операций, в которую, помимо производственных, включены также организационные процессы, процессы планирования, сырьевого и финансового обеспечения и т.д. В рамках этой концепции сегодня разработаны и реализованы в виде мощных инструментальных средств, каковыми являются ИСУ, типовые средства планирования и распределения ресурсов, управления многопрофильным производством и корпорациями. С их помощью удается автоматизировать планирование, учет, контроль и анализ бизнес-процессов предприятия.

В предыдущем разделе мы видели, что в состав ИСУ входят подсистемы информационного обеспечения производства, снабжения, сбыта, складирования, технического, материального, финансового обеспечения и т.д. Наличие такой информации позволяет ставить задачи оптимизации материальных и финансовых потоков на предприятии, оптимизации самих бизнес-процессов и их структуры, сокращения издержек.

Безусловно, уже само использование MRP / ERP систем позволяет обеспечить более эффективное управление производством за счет:

-регулирования запасов, устранения их дефицита и «залеживания», снижения «омертвленных» финансовых ресурсов и складских издержек;

-достоверности оценки выполнимости заказов, исходя из имеющихся в наличии производственных мощностей;

-сокращения расходов и времени за счет оптимизации бизнес-процессов;

-уменьшения продолжительности производственного цикла и гибкого реагирования на спрос;

-мониторинга фактически произведенной продукции, ее сопоставления с плановыми заданиями и, как следствие, корректировки производственных планов и т.д.

Новые возможности расширенного применения ИСУ появились с более широким использованием сети Интернет при управлении производственными процессами, в т.ч. при управлении поставками и сбытом. Более полная и оперативная информация влияет на эффективность и своевременность принимаемых управленческих решений. Возрастает роль эффективного использования баз данных, системных средств СУБД, их логической структуры и взаимосвязей.

На повестку дня встают задачи оптимальной организации информационных потоков в системе управления, создания и размещения центров ответственности, необходимости технического решения проблем. К их числу относятся также задачи выделения типовых объектов, средств обработки информации с учетом происходящих событий и изменяющихся ситуаций, стандартизации программного обеспечения.

При этом основными управленческими функциями модулей ИСУ остаются учет и контроль.

Безусловно, уже на этапе создания и внедрения ИСУ возникают принципиально новые проблемы, требующие своего решения. Это, прежде всего, определение состава бизнес-процессов, их анализ и оптимизация, управление информационными потоками. Самостоятельными проблемами становятся проблемы управления, как отдельным центром ответственности, так и системой центров ответственности в целом.

Однако дальнейший качественный скачок в развитии MRP / ERP систем лежит на пути развития их интеллектуальных возможностей.

Поэтому в ИИСУ ММК поставлена задача расширения интеллектуальных возможностей ИСУ за счет введения в их состав баз знаний, механизмов логического вывода, «свертки» информации и т.д., т.е. задача усовершенствования существующих ИСУ за счет создания «интеллектуальной надстройки».

Особую значимость решавшейся при создании ИИСУ ММК проблеме придает необходимость эффективного управления большими массивами информации, характерная для крупного производства. Общее число показателей, характеризующих материальные и финансовые потоки, составляет не одну тысячу единиц, которые должны учитываться при выработке и принятии управленческих решений.

Поэтому при создании ИИСУ ММК большое значение придается анализу информационной структуры системы управления предприятием и определяются такие задачи, решаемые с помощью специально создаваемых баз знаний, как диагностика состояния объекта управления, выявление причин рассогласований, формирование управленческих решений. Работа баз знаний, как подсистем высшего иерархического уровня в информационной структуре системы управления предприятием, основывается на:

- информационных массивах, формируемых посредством автоматической регистрации, с помощью АРМов-"заглушек", предназначенных для ручного ввода итоговых данных о бизнес-процессах;

- базах данных, в которых архивируются и пополняются данные, используемые в процессе выработки и принятия управленческих решений, объединяются данные, поступающие из непосредственных источников информации;

- элементарных образах (функциях), с помощью которых формируются запросы, преобразуются и анализируются данные, формируются учетные документы по отдельным бизнес-процессам и предприятию в целом.

При этом уже на уровне элементарных образов (функций) предполагается использование комплексных оценок, логических заключений. Здесь уже использование стандартных программных средств, предоставляемых системными и иными оболочками, практически, невозможно. Поэтому необходима разработка специальных методов и технологий, имеющих оригинальный научно-прикладной характер.

Это вызвано, в первую очередь, необходимостью реального обеспечения процесса выработки и принятия на предприятии управленческих решений. Необходимым становится использование экспертных заключений, адекватное описание ситуаций, в которых должно приниматься управленческое решение, учет многокритериального характера оценок, используемых при принятии решения. Особо усложняется процесс управления при необходимости принятия решений в кризисных или приближенных к ним ситуациях.

Т.е. актуальной становится необходимость в процессе управления предприятием использования аппарата ситуационного анализа. Расширяется инструментарий, применяемый при разработке методического обеспечения системы. В него включаются и элементы и технологии экспертного анализа, и результаты теории коллективного принятия решений, и «нечеткая» логика, и результаты теории игр и теории прогнозирования.

Но для нас, с точки зрения анализа используемых при создании ИИСУ ММК управленческих технологий, важным является применение различных форм технологий экспертного оценивания. Начиная от формирования баз знаний и механизмов логического вывода в конкретной предметной области и кончая многоаспектной оценкой сложных управленческих ситуаций, определением основных тенденций их развития и подготовкой рекомендаций и альтернативных вариантов управленческих решений.

Конструирование структуры баз знаний должно учитывать, прежде всего, «горизонтальный» принцип автоматизации, т.е. основанный на последовательной взаимосвязи бизнес-процессов.

В то же время для обеспечения поддержки системы управления на всех иерархических уровнях, реально существующих на современном предприятии, необходимо также использование «вертикального» принципа автоматизации, позволяющего учитывать реально действующие на предприятии управленческие коммуникации. Использование «вертикального» подхода предполагает наращивание глубины и численного состава бизнес-процессов для повышения эффективности управления предприятием.

При реализации ИИСУ ММК используется административно-функциональная пирамида системы управления предприятием (Рис. 3.6.1).

В основании пирамиды организация информационного обеспечения по видам продукции, формирование данных по состоянию отдельных производств, формирование данных по ресурсной базе. На втором уровне пирамиды контроль выпуска и отгрузки, а также качества, оценка текущей эффективности по видам продукции. Т. е. не только сводки исходных данных, но и информация о качестве продукции и эффективности управления на уровне цехов. На третьем уровне - общий контроль и координация выпуска продукции по видам, а также общий контроль качества, осуществляемый при управлении деятельностью цехов. На четвертом, самом высоком уровне управления комбинатом, управление производственной, коммерческой, финансовой и иной деятельностью предприятия в целом. Управление на этом уровне управленческой иерархии осуществляется топ-менеджерами предприятия.

При организации системы управления предприятием в состав основной административно-функциональной пирамиды могут быть включены и иные управленческие пирамиды более низкого иерархического уровня, соответствующие отдельным центрам ответственности. В частности, это могут быть подсистема управления службой главного энергетика, финансово-экономической службой и т.д. Состав, специфика, характер информации в таких пирамидах определяется, как общими информационными требованиями, действующими на предприятии, так и требованиями конкретной деятельности центра ответственности.

Такая структура организации информационных потоков на предприятии, среди которых важную роль играет экспертная информация, способствует повышению управляемости его деятельностью. Она же позволяет определить логическую взаимосвязь, необходимый анализ и обработку информации, а также приоритеты в процессе ее использования при подготовке и принятии управленческих решений.

Упомянутые информационные потоки служат исходной информацией для работы интеллектуальных подсистем ИИСУ, а также для создания правил вывода, математических моделей, экспертных процедур, используемых в интеллектуальных подсистемах ИИСУ.

Естественно, что областью приложения интеллектуальных подсистем являются, в первую очередь, четвертый и третий уровни административно-функциональной пирамиды системы управления предприятием. В то же время отрабатывать, апробировать и адаптировать их, нередко, проще на третьем уровне управления, поскольку деятельность на этом уровне управления менее сложна, а объем информации, подвергающейся анализу, меньше. В то же время характер принимаемых решений, по существу, сохраняется.

Так как основной задачей любой системы управления является принятие эффективных управленческих решений на основе поступающей о деятельности предприятия и его подразделений информации, то важной задачей становится создание и внедрение в эксплуатацию интеллектуальных подсистем ИИСУ, обеспечивающих адекватный анализ управленческих ситуаций. На его основе осуществляется подготовка альтернативных вариантов управленческих решений с оценкой ожидаемой эффективности их реализации.

На этой стадии управленческого процесса предполагается использование экспертной информации во взаимодействии с механизмом обратной связи, действующим при принятии управленческих решений. При этом принимаемые управленческие решения могут касаться и реорганизации действующей на предприятии системы управления. С использованием интеллектуальных подсистем ИИСУ могут корректироваться тактические и стратегические цели предприятия, если этого требует изменившаяся внешняя или внутренняя ситуация.

Одной из особенностей ИИСУ ММК является возможность ее работы с большими объемами информации и комплексный учет множества факторов, показателей, критериев, сложных классификационных и диагностических задач, необходимость выработки решений в сложных управленческих ситуациях. Это делает целесообразным для обеспечения эффективной работы системы управления предприятием использование технологий ситуационного анализа.

В силу разноплановости и разнохарактерности показателей, факторов, критериев, на основе которых готовятся и принимаются управленческие решения, возрастает роль экспертного оценивания, технологий подготовки и принятия коллективных решений, многокритериального выбора. При этом особое значение приобретает необходимость учета состава, взаимодействия и сочетания различных показателей и факторов, их соответствия поставленным целям и плановым заданиям.

На первый план выходит так называемая проблема наблюдаемости показателей, используемых в процессе управления. Она может быть прямой, косвенной, экспертной в зависимости от ее природы и характера применения в процессе подготовки и принятия решений.

Как известно, управлять можно только тем, что измеримо. В нашем случае одной из основных задач управления предприятием становится определение состава показателей, подлежащих измерению, определение или оценка их текущих значений, обеспечение их плановых значений.

Для каждого центра ответственности определяется свой состав показателей, значения которых подлежат контролю в процессе управления. Задача определения состава показателей, подлежащих контролю в процессе управления - одна из первых задач формирования системы управления.

Следующая, не менее важная, задача измерения их значений для подготовки и принятия соответствующих решений. В процессе управления недостаточно определить объем выпуска того или иного вида продукции к текущему моменту времени. Необходимо уметь оценить, насколько текущее значение показателя соответствует целям управления, нужна ли корректировка плановых заданий или принятие иных мер в случае рассогласования плановых значений и фактических. Не говоря уже о том, что не все характеристики, подлежащие управлению в ходе сложной производственной деятельности, поддаются непосредственному измерению.

К тому же при оценке качества продукции или при решении задач маркетинга не всегда количественные данные достаточны. Скажем, если максимальная скорость автомобиля 130 км / час, это хорошо или плохо? Если автомобиль легковой этого сегодня явно недостаточно для его конкурентоспособности на рынках сбыта. Но, если такую скорость имеет грузовой автомобиль при значительной грузоподъемности, это вполне может удовлетворить потребителя.

Управляя сложной разноплановой деятельностью предприятия, мы должны к тому же уметь оценивать качество управления, что является, подчас, достаточно непростой задачей. Это необходимо для внесения своевременных корректив в систему управления, которые по рекомендациям ведущих специалистов в области качества должны осуществляться не реже раза в год. Например, целесообразной может оказаться выделение новых центров ответственности или корректировка существующей их системы. При изменении целей пересмотру может подлежать и состав измеряемых показателей, не говоря уже о весовых коэффициентах, характеризующих их сравнительную важность для достижения целей.

Значительное число показателей, учитываемых в процессе управления, делает более сложной общую оценку текущего состояния и ожидаемого результата реализации альтернативных вариантов решений. С точки зрения эффективного функционирования системы управления, более целесообразным может оказаться выбор сравнительно небольшого числа ключевых показателей и мониторинг их значений в ходе достижения поставленных целей. Но выбор системы показателей и определение механизма оценки текущего состояния, как и результата работы объекта управления в целом, да и проведение самой оценки их значений, может быть осуществлено только лишь с помощью тех или иных методов экспертного оценивания. Разработка корректных комплексных оценочных показателей также возможна лишь с использованием современных методов экспертного оценивания.

Еще одним классом задач, которые должны решаться при управлении предприятием, являются задачи оптимального распределения ресурсов, в особенности, дефицитными видами ресурсов. Если учесть, что к ресурсам в процессе управления сегодня принято относить, практически, все, необходимое или способствующее достижению поставленных целей, то становится понятным, насколько эта управленческая задача не проста, в особенности, при управлении крупномасштабным предприятием. Ведь даже информация включена сегодня в число основных управленческих ресурсов. Эта задача также в значительной степени может быть решена лишь с использованием экспертных технологий управления, а, значит, интеллектуальных подсистем. Особенно они важны при высокой чувствительности ситуации к принятому управленческому решению, когда даже незначительные изменения выделяемых ресурсов могут повлечь за собой существенные изменения результата. В том числе качественных характеристик выпускаемой продукции.

В целях подготовки информации об управленческих ситуациях, представленных набором соответствующих показателей, в рамках ситуационного анализа может быть осуществлена классификация состояний на нормальные, штатные и аномальные с различной степенью отклонения от ожидаемого или планируемого состояния. В штатных ситуациях результаты принимаемых управленческих решений предсказуемы. Аномальные ситуации, а также ситуации с высокой степенью неопределенности требуют большего объема аналитической работы и в большей степени предполагают использование методов экспертного оценивания. В этом случае значение профессиональной качественной подготовки альтернативных вариантов управленческого решения возрастает.

В рамках ситуационного подхода разрабатываются экспертные системы для использования при управлении объектами различного назначения (30Ип). К классу управленческих решений, требующих от системы управления предприятием более высокого качественного уровня, относятся и ситуации, в которых предусмотрен переход от одной управленческой ситуации к другой, поскольку степень неопределенности в них выше, чем в обычной штатной ситуации. В них целесообразно использование интеллектуальных подсистем, специально разрабатываемых при управлении предприятием (42 Ип).

В ИИСУ ММК в контур обратной связи системы управления включена подсистема диагностики состояния хозяйственно-экономической деятельности (ХЭД) объекта управления (Рис. 3.6.2), ее производственной, коммерческой и финансовой составляющей.

Рис.3.6.2 ХЭД как объект системы управления.

Подсистема диагностики содержит базу знаний, в которую, в частности, вводится информация о целях ЛПР и их корректировке, об их приоритетности при принятии управленческого решения. Информация о приоритетности целей может вводится в интерактивном режиме.

При использовании в процессе управления предприятием технологий ситуационного анализа в ИИСУ ММК предполагается оценка управленческих ситуаций с помощью интегральных оценок, представляемых комплексными показателями (раздел 2.6). Это также предполагает активное использование методов экспертного оценивания, а, значит интеллектуальных подсистем типа АСЭО или СППР. В частности, особое значение приобретает возможность анализа характера изменений отдельных показателей, их влияния на ход реализации принятых ранее решений. Результаты анализа используются при подготовке рекомендаций по достижению значений показателей, соответствующих поставленным целям.

В ИИСУ ММК предполагается управление тремя разновидностями ресурсов: универсальными, уникальными и невосполнимыми, а также взаимно замещаемыми с возможностью их пересчета с помощью специально вводимых безразмерных шкал, учитывающих их максимально потребное и минимально допустимое значения. Интересным является введенное автором понятие производственного потенциала, характеризуемого наименьшим значением наиболее дефицитного ресурса. Сформированная при разработке системы группа правил управления, предназначена для подготовки управленческих решений при распределении ресурсов различных разновидностей. По существу, проблема оптимального распределения ресурсов рассматривается в системе, как основная проблема управления предприятием, которая решается на базе применения интеллектуальных подсистем в составе ИИСУ ММК.

Играющие определяющую роль при управлении современным предприятием центры ответственности, в которых на базе использования интеллектуальных подсистем ИИСУ ММК принимаются основные управленческие решения, также в значительной степени используют экспертную информацию. Именно на базе экспертной информации, являющейся неотъемлемой частью информационных потоков системы принимаются решения управленцами различных иерархических уровней управления предприятием.

Базы знаний, сформированные на основе экспертной информации, позволяют осуществлять диагностику состояния ХЭД, как предприятия в целом, так и центров ответственности. На их основе формируются рекомендации по подготовке управленческих решений, необходимых для предотвращения наметившихся отклонений в достижении значений показателей, характеризующих ХЭД и соответствующих целям деятельности предприятия. В них используются коэффициенты уверенности, определяющие степень влияния возникших отклонений на результаты ХЭД, рассчитывается достоверность наблюдаемых отклонений, оценивается изменение состояния ХЭД.

Важной для успешного функционирования ИИСУ ММК является организация процесса обработки и "свертки" информации для оценки состояния ХЭД предприятия в целом или отдельного центра ответственности. Основные составляющие этого процесса представлены на Рис. 3.6.3.

Рис.3.6.4 Структура интеллектуальной системы управленческого учета хозяйственно-экономической деятельности предприятия.

В частности, в ней предполагается функционирование базы знаний формирования управленческих решений, наполнение которой должно осуществляться непрерывно при поступлении новой информации. Управленческие воздействия формируются при отклонениях в результатах производственной, коммерческой и финансовой деятельности, при неустойчивом или переходном состоянии ХЭД, а также при штатном состоянии ХЭД.

Таким образом, созданная Ю.В. Ипатовым ИИСУ ММК включает интеллектуальные подсистемы рассмотренных нами ранее типов ИС и, прежде всего, экспертных систем (ЭС) и систем поддержки принятия решений (СППР).

Направление создания и развития интеллектуальных интегрированных систем управления (ИИСУ), по нашему мнению, является реальным путем повышения эффективности поколения ИСУ, эксплуатируемых сегодня при управлении крупнейшими предприятиями и организациями. При подготовке и принятии важнейших управленческих решений, имеющих в значительной степени многокритериальный и коллективный характер, в большей степени должны применяться возможности автоматизированных систем экспертного оценивания (АСЭО). Это определяется тем, что АСЭО предназначены для повышения эффективности использования в управленческом процессе опыта и знаний специалистов высокой квалификации.

В эффективном соединении возможностей экспертных технологий управления с возможностями современных информационных систем и компьютерных технологий будущее следующего поколения интегрированных систем управления.

Размещено на www.allbest.ru


Подобные документы

  • Понятия в области метрологии. Представление знаний в интеллектуальных системах. Методы описания нечетких знаний в интеллектуальных системах. Классификация интеллектуальных систем, их структурная организация. Нечеткие системы автоматического управления.

    курсовая работа [768,2 K], добавлен 16.02.2015

  • Понятие базы знаний для управления метаданными. Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения и сферы их применения.

    реферат [16,9 K], добавлен 07.03.2010

  • Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017

  • Сущность интеллектуальных систем. Запись математического выражения в виде ориентированного графа. Особенности разработки генетического алгоритма для решения задачи аппроксимации логического вывода экспертной системы на основе метода сетевого оператора.

    дипломная работа [1,0 M], добавлен 17.09.2013

  • Инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем. Анализ традиционных языков программирования и представления знаний. Использование интегрированной инструментальной среды G2 для создания интеллектуальных систем реального времени.

    контрольная работа [548,3 K], добавлен 18.05.2019

  • Понятие искусственного интеллекта и интеллектуальной системы. Этапы развития интеллектуальных систем. Модели представления знаний, процедурный (алгоритмический) и декларативный способы их формализации. Построение концептуальной модели предметной области.

    презентация [80,5 K], добавлен 29.10.2013

  • Понятия, классификация и структура экспертных систем. Базы знаний и модели представления знаний. Механизмы логического вывода. Инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем. Предметная область ЭС "Выбор мобильного телефона".

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 05.11.2014

  • Экспертная система - компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Структура, режимы функционирования, классификация экспертных систем, этапы разработки. Базы знаний интеллектуальных систем.

    реферат [32,2 K], добавлен 04.10.2009

  • Начальное представление систем нечеткого вывода: логический вывод, база знаний. Алгоритм Мамдани в системах нечеткого вывода: принцип работы, формирование базы правил и входных переменных, агрегирование подусловий, активизация подзаключений и заключений.

    курсовая работа [757,3 K], добавлен 24.06.2011

  • Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").

    презентация [195,3 K], добавлен 29.10.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.