Интеллектуальная поддержка управленческих решений - Поддержка принятия решений в области организационного управления

Оглавление:

В последнее время при обсуждении задач информатизации и различных подходов к их решению все чаще приходится слышать термины «поддержка принятия решений», «интеллектуальные системы», «информатизация» и так далее. Объективная причина этого заключается не только в том, что созрела техническая и инструментальная база для применения новых технологий, но, прежде всего, в том, что в стране зреет переход от частичной автоматизации рутинной деятельности, использования простых учетно-расчетных и справочных систем к комплексному автоматизированному сопровождению профессиональных и других задач в различных специализированных областях.

К сожалению, мы часто слышим, что эти мощные, сложные понятия используются только как модные термины. С одной стороны, не секрет, что некоторые потенциальные разработчики программных систем пытаются повысить свой авторитет и таким образом завоевать заказчика. С другой стороны, клиент, услышавший и прочитавший о новых тенденциях в компьютерной науке, очень легко попадает в ловушку модных словечек. Поскольку профессионалов не так уж много, а эйфорические ожидания высоки, значение этих конкретных терминов часто искажается. Итак, прежде чем обсуждать сущность, давайте проясним, о чем мы говорим, сначала посмотрим на понятие «интеллектуальные системы».

Термин «интеллектуальная система» относится к области искусственного интеллекта. Интеллектуальная система определяется, в первом приближении, как компьютерная система, решающая на уровне, близком к человеческому интеллекту, задачи, которые до недавнего времени мог решать только человек.

Следует подчеркнуть, что интеллектуальная система не копирует структуру и мыслительные функции человеческого интеллекта, а только максимально эффективно решает «человеческие» задачи. Только эта отправная точка позволяет отойти от философских аргументов на тему «Может ли машина думать?» и «Возможна ли искусственная копия человеческого интеллекта?». Речь идет не о создании искусственного интеллекта как такового, а о компьютерных технологиях для решения различных нетрадиционных с точки зрения математического подхода задач. Термин «интеллектуальные системы» многогранен. С одной стороны, интеллект подразумевает, что общение с системой должно осуществляться на уровне и в соответствии с принципами интеллекта человека. Именно из этого первичного значения возникло применение термина «интеллектуальный» к современным программным системам. Интеллектуальные системы появились именно потому, что лавинообразное распространение компьютерной техники и ее быстрый выход в сферу непрофессиональной деятельности потребовали, как бы то ни было, повышения адаптивности компьютерных систем к широкому и, прежде всего, неподготовленному пользователю.

Интеллект как человеческая характеристика подразумевает способность общаться, понимать, рассуждать и применять опыт для принятия решений. В интеллектуальных системах эти функции реализуются соответственно интерфейсом системы с пользователем на языке, близком к естественному; интерпретацией полученных данных в сравнении с известной информацией о предметной области; логическим выведением решений; применением специального вида конструктивной информации — знания о путях и стратегиях решения задач в предметной области. Кроме того, интеллектуальные системы, как и люди, обладают способностью учиться; обобщать полученную информацию и накапливать опыт, а также объяснять полученные решения, хотя в разных технологиях эти способности различны и реализуются на разных уровнях.

Для решения проблем информатизации практической деятельности необходимо помнить об особом, более точном значении понятия интеллектуальной системы.

В особом смысле слова «интеллектуальный» означает программную систему, построенную по специальной технологии. Технология определяет как структуры данных для представления информации в машине, так и методы ее обработки. Также регулируются основные функции системы, структура, стратегии работы и, таким образом, круг задач, для решения которых могут быть использованы такие системы.

Для специалиста термин «интеллектуальная система» означает, таким образом, определенную технологическую базу, на которой он должен строить свою работу в качестве разработчика. Вообще говоря, для разработки интеллектуальных систем существует не одна, а множество технологий. Исторически сложилось так, что первая из них — нейросетевая технология. Толчком к ее появлению послужила идея использования в качестве отправной точки модели физиологической основы интеллекта человека — высшей нервной системы. Другая широко используемая технология экспертных систем, или инжиниринг знаний, основана на применении специального вида конструктивной информации — знаний. Знания — это информация о способах решения различных человеческих задач, как профессиональных, так и непрофессиональных. Знания позволяют интеллектуальной системе формировать рекомендации для пользователя по принятию решений в отношении стоящих перед ним конкретных задач, например — помочь врачу в диагностике, инженеру — определить ошибку технической системы, геологу — открыть месторождение полезных ископаемых и так далее.

Интеллект» также относится к гибридным системам, использующим элементы технологии искусственного интеллекта наряду с другими компьютерными технологиями.

Поддержка принятия решений в более широком смысле относится ко всем видам поддержки пользователя в процессе его работы. В более узком смысле этот термин подразумевает подход к решению задачи пользователя как задачи управления и, в конечном счете, означает выбор опций для решения задач пользователя.

Автоматизированная поддержка принятия решений в более широком смысле означает выполнение, по крайней мере, одной из следующих функций:

Предоставление справочной информации без автоматически генерируемых запросов к базам данных;
Предоставление справочной информации с автоматическим формированием запросов к базам данных и привязкой к условиям решаемой задачи;
Графическая визуализация полученного фона и информации о решениях;
Выработка рекомендаций по проектированию решений;
Сужение пространства поиска решения пользователем.
Выбор и рекомендация наиболее подходящих решений с учетом порядка очередности;
Моделирование последствий решений.

Следует отметить, что большинство программных систем, называемых системами поддержки принятия решений, в настоящее время представляют собой только информационно-справочные системы, т.е. выполняют только первую из этих функций. Другие информационно-справочные системы позволяют выполнять некоторые из первых функций.

В этом контексте можно говорить о широко известных и популярных технологиях баз данных и географических информационных систем (ГИС). Что пользователь может получить от такой системы. Ну, конечно, разнообразная справочная информация. Однако попасть туда не так просто, даже если система оснащена расширенным диалогом, похожим на меню. Очень часто пользователю нужна помощь программиста или оператора системы. Популярность ГИС обусловлена тем, что они также помогают лицам, принимающим решения (лицам, ответственным за принятие решений), поскольку они представляют информацию визуально, т.е. выполняют функцию, требуемую для 4. Примером может служить целый ряд задач по зонированию. Известно, что возможность визуального представления повышает конструктивность получаемой информации и ее полезность для принятия решений. Это, наряду с тем, что ГИС имеет дело с географической информацией, которая оказывается чрезвычайно полезной для решения большинства задач управления организацией, сделало эту технологию очень популярной.

Практически все реально функционирующие ГИС различного назначения носят информационный и справочный характер. В ней реализована схема взаимодействия пользователя и системы по цепочке: просмотр дерева меню — запрос атрибутивных баз данных — визуализация на карте.

Однако следует отметить, что геоинформационные технологии быстро развиваются. Например, существуют ГИС, которые позволяют моделировать текущую ситуацию и последствия принятого решения. Развитие ГИС-технологий также движется в направлении интеллектуализации. В качестве примера можно привести разработку объектно-ориентированных многодисковых ГИС.

Разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений предполагает конструктивный динамический подход: прежде всего, необходимо автоматически формировать подавляющее количество параметров, участвующих в формировании запроса к атрибутным базам, минимально обременяя пользователя и тем самым выполняя функцию 2 — конструктивный подбор информации. Кроме того, с помощью интеллектуальной системы можно не только визуализировать информацию, полученную в результате запроса на карте, но и выполнять и представлять ее оценки. Наконец, результатом работы системы должны быть также рекомендации по принятию решений для пользователя, которые он может получить в текстовом виде.

Таким образом, интеллектуальная система может выполнять функции поддержки принятия решений на более конструктивных уровнях. Основное отличие интеллектуальных систем поддержки принятия решений от информационно-справочных систем заключается в том, что обязательным элементом их работы является формирование рекомендаций или предложений по принятию решений. А большинство систем позволяют получить несколько вариантов решений с указанием их относительных предпочтений и условий реализации.

Вывод: очень важной особенностью интеллектуальной системы является то, что логика ее взаимодействия с пользователем обычно продиктована процессом решения функциональной задачи, и поэтому работа с такой системой, как это ни парадоксально, выглядит для него гораздо проще и естественнее, чем в справочной системе.

Поддержка принятия решений в области организационного управления

Особый интерес представляет интеллектуальная поддержка принятия решений в организационном управлении. Эта область применения интеллектуальных систем развивается лишь относительно короткое время. Объяснение простое: по сравнению с другими дисциплинами, организационный менеджмент является достаточно сложной предметной областью для экспертной системы. Во-первых, это не статично или, по крайней мере, квазистатично, как, например, медицина, химия и т.д. Некоторые задачи, с которыми приходится иметь дело менеджеру, решаются только один раз и затем теряют свою актуальность. Во-вторых, проблемы управления, как известно, плохо структурированы. В-третьих, хотя они и допускают детерминистическую декомпозицию, их трудно представить с точки зрения проблемы поиска в пространстве состояний, что затрудняет использование моделей представления знаний с развитым аппаратом логической дедукции. Этот список можно продолжить. Кроме того, может быть сложно назвать домен управления, в котором можно было бы найти идеального специалиста, который ни при каких обстоятельствах не допустил бы ошибок и смог бы описать критерии эффективного решения управленческой задачи. Часто возникает вопрос о том, что следует улучшить: эффективность самого решения или эффективность процесса принятия решений.

Известно, что наиболее применимым к организационному управлению является так называемый операционный подход, который аккумулирует разнообразные методы решения практических управленческих задач: системный подход, ситуационный менеджмент, теория решений, методы математического моделирования — теория управления, а также эмпирический и эвристический подходы. Это не означает, что организационное управление сводится к одному из этих направлений, но что эти методы и подходы применяются только в той мере, в какой они полезны для решения практических задач. Именно эта характеристика привлекает специалистов по интеллектуальным системам к созданию систем поддержки принятия решений в организационном управлении, поскольку практически вся методология искусственного интеллекта «сжимает», так сказать, известные методологии в рамках прагматического подхода к решению человеческих проблем. Кроме того, интеллектуальные системы могут решить проблему представления и использования нечеткой информации, что очень типично для управления организацией.

Фактически, направление на создание автоматизированных систем управления, предметом которого являлась автоматизация управления организацией, не было отмечено большим успехом именно потому, что во время ее расцвета — в 70-е годы — оперативный подход не был разработан, а методология искусственного интеллекта только зарождалась. Сложность поля на данном этапе не была преодолена, и поэтому термин «Автоматическая система управления» был сведен к термину «Автоматическая информационно-справочная система». Однако положительным результатом можно считать то, что многие сферы организационного управления были всесторонне изучены. Новый поворот в этой области связан с созданием географических информационных систем. Но, как видно из вышеизложенного, применение ГИС не является панацеей само по себе. Понятно, что активизация этого направления должна повысить уровень информатизации общества и, в частности, администрации, так как это связано с инвентаризацией информации (созданием различных кадастров и т.д.). Но ГИС сможет полностью решить задачи поддержки принятия решений только в том случае, если будет интегрирована с методологией создания интеллектуальных систем и других технологий.

Методология создания экспертных систем в области управления должна отвечать следующим требованиям:

поддержка постановки свободно структурированных задач;
Поддержка принципов проектирования и эксплуатации открытых систем, таких как системы управления;
Поддержка функций ЛПР в качестве центра сбора, посредничества и координации информации;
Поддержка функций ЛПР для подготовки, принятия и выполнения решений;
Используйте инженерные методы для представления и использования нечеткой информации;
использовать точные методы теории управления и статистики, а также множество других методов для моделирования поведения объекта управления и принятия решений;
Интеграция с другими технологиями, такими как ГИС, базы данных и т.д.

Учитывая все эти особенности, постараемся ответить на вопрос: «В каких областях организационного управления и для каких управленческих задач имеет смысл решать их с использованием интеллектуальных систем?

Очевидно, что интеллектуальные системы можно создать наиболее успешно и быстро, если предметная область не слишком велика. В противном случае можно создать несколько систем и разложить задачу. Или ограничиться определенным уровнем концептуального представления проблемы, т.е., проще говоря, ограничить уровень детализации. Примером может служить проблема создания территориальных систем экологического мониторинга. Очевидно, что это одна из тех проблем, которые разлагаются по территориально-отраслевому принципу. Правда, остается вопрос, с какого уровня и с какой конкретной подзадачи начинать. К сожалению, в наших условиях эта проблема чаще всего решается с точки зрения наличия финансовой поддержки.

Другой случай очевидных преимуществ в создании интеллектуальных систем наблюдается тогда, когда предметная область достаточно проста, но необходимо максимально повысить эффективность самого процесса принятия решений. В качестве примера можно привести экспертные системы для поддержки принятия решений в кризисных ситуациях. Первое место в таких задачах занимает функция ЛДП как координационного информационного центра. Реализация этой функции относительно проста, но и предполагает сопутствующее решение проблемы поддержки средств автоматизации коммуникации.

Применение технологии интеллектуальных систем дает большие преимущества, когда в области управления имеется большое количество накопленной информации — баз данных. Это позволяет обобщить их и создать, например, систему нейроэкспертов для решения задач планирования, прогнозирования и так далее.

Примеры конкретных интеллектуальных систем в области организационного управления включают в себя. IMASS ES поддерживает менеджеров промышленного производства в управлении офисами, планировании количества, учете товаров и т.д. (США). (США). SmartSlim ES — поддержка принятия управленческих решений в маркетинге (США).

Вывод: интеллектуальная система обычно генерирует один или несколько вариантов решений в порядке предпочтения. Рекомендации, предлагаемые такой системой, могут быть либо приняты, либо отклонены пользователем — лицом, принимающим решение, — но он несет ответственность за последствия. Преимуществом интеллектуальной системы в данном случае является конструктивно-функциональный подход к решению проблем. Интеллектуальная система поддерживает лицо, принимающее решение, в выполнении его задач.

Алгоритмы выбора управленческих решений

Одним из видов алгоритмов выбора управленческих решений является метод анализа иерархии.

Метод иерархического анализа представляет собой систематическую процедуру иерархического представления элементов. Эта процедура определяет суть проблемы. Проблема разлагается на более простые компоненты и обрабатывается непосредственно ЛПР последовательно путем парных сравнений. В результате выражается относительная интенсивность взаимодействия элементов в иерархии. Все параметры выражаются численно, а сам метод включает процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритета критериев и поиска альтернативных решений. Этот метод основан на способности человека логически мыслить, выявлять события и устанавливать отношения между ними.

Метод иерархического анализа является методологической основой для решения задач отбора альтернатив с помощью их многокритериального ранжирования. Метод иерархического анализа был основан американским ученым Т. Саати и развился в обширную междисциплинарную отрасль науки со строгой математической и психологической основой и многочисленными приложениями.

Основное применение метода — поддержка принятия решений через иерархический состав задач и ранжирование альтернатив решения.

Метод позволяет:

провести анализ проблемы
Собрать данные о проблеме
Оцените и минимизируйте несоответствия в данных.
синтезировать проблему решения
оценить, насколько важно учитывать каждое решение и насколько важно учитывать каждый фактор, влияющий на приоритеты принятия решений.

В рамках метода анализа иерархии отсутствуют общие правила проектирования структуры модели решения. Это отражает реальность ситуации принятия решения, поскольку по одной и той же проблеме всегда есть разные точки зрения. Метод позволяет учесть это, построив дополнительную модель для согласования различных мнений путем расстановки приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке решения. Это одно из важных преимуществ данного метода по сравнению с другими методами принятия решений.

Для принятия правильных решений используются также методы теории игр. Одним из таких методов является метод дискретизации конечных элементов, введенный в систему поддержки принятия решений.

Этот метод используется для поиска решений в конфликтных ситуациях. Типичный конфликт характеризуется тремя основными компонентами:

Заинтересованное лицо
интересы этих сторон
их планы действий.

Любая конфликтная ситуация, взятая из реальной жизни, обычно достаточно сложна. Более того, его изучение осложняется наличием множества и очень разных обстоятельств, некоторые из которых не оказывают существенного влияния ни на развитие конфликта, ни на его исход. Поэтому для анализа конфликтной ситуации необходимо абстрагироваться от этих вторичных факторов, которые при правильных условиях позволяют построить упрощенную формализованную модель конфликта, обычно называемую игрой, отличающуюся от реальной конфликтной ситуации тем, что она протекает по весьма специфическим правилам.

Если мы хотим рафинировать данные, полученные другим методом, или если мы хотим рафинировать простенки, то мы не должны вычислять циклы для всех точек, а берём только точки, близкие к нашему решению, и находим циклы только для них. Это значительно упрощает расчеты, но при этом остается возможность определить оптимальную коалицию. В этом случае нет необходимости проходить через множество вариантов, которые никогда не могут быть полезны в реальных случаях или являются очень невыгодными для участников, когда они узнают о других возможных вариантах раздела

Для обработки большого потока информации и создания системы, помогающей руководителю отдела принимать обоснованные решения, для проектно-эксплуатационного отдела подсистемы АБИС — библиотечно-интернет-комплекса большой библиотеки с необходимыми математическими инструментами для решения задач, возникающих при принятии решений, была разработана система учета, контроля и обработки.

В ходе анализа была собрана информация о вызовах и проблемах. Основной проблемой в работе отдела являлось отсутствие документации на входящие сервисные запросы как от внутренних, так и от внешних пользователей. Для начальника отдела было выделено несколько направлений — контроль за работой отдела, контроль за исполнением заявок и решение проблем выбора провайдеров услуг, выделение оборудования и ресурсов в случае коллективных заявок на них.

В качестве среды разработки было выбрано семейство программного обеспечения 1С:Предприятие. Данное решение было обусловлено наличием готовой материально-технической базы для внедрения данной системы, а также возможностью работы с интернет-технологиями и использования веб-интерфейсов.

Информационная система состоит из нескольких подсистем, которые имеют общее информационное пространство и способны функционировать независимо.

Такое разделение системы было вызвано необходимостью построения модульной системы, функциональность которой могла быть изменена и расширена без дополнительных затрат на реорганизацию базы и без прерывания работы пользователей.

Каждая подсистема имеет свои интерфейсы и ограниченный набор прав доступа. Некоторые из них доступны только техническому отделу, другие — всем пользователям.

Информационная система запросов на обслуживание. Эта система используется для подачи заявок пользователями, используя возможности веб-интерфейса или интерфейса «1С Предприятие». Запросы генерируются автоматически путем указания желаемой проблемы и запрашивающего лица. Система запроса услуг связана с подсистемой создания задач и подсистемой планирования ресурсов и оборудования. Ведение всех запросов в единой базе данных упрощает контроль за ресурсами со стороны руководителя отдела над сотрудниками, выполняющими запросы. Также появляется возможность переназначения запросов конкретным сотрудникам, планирования визитов к различным кандидатам с целью оптимизации работы и передвижения по району. Существует система приоритетов для различных типов заявок, в соответствии с которой корректируется список высокоприоритетных и второстепенных заявок. Система планирования ресурсов и оборудования позволяет постоянно контролировать наличие необходимых запасных частей, расходных материалов и нового оборудования на складе для оперативного решения любых возникающих проблем.

Подсистема отчетности. Гибко настраиваемые отчеты позволяют руководителю отдела анализировать работу отдела и конкретных сотрудников. Также можно анализировать наиболее типичные ошибки и способы их исправления, что необходимо для принятия решения о приобретении нового программного, аппаратного обеспечения и т.д.

Неисправная подсистема управления устройством. Система управления позволяет отслеживать процесс прохождения ремонтных работ. Система учитывает текущие ремонты, примерные и реальные данные о производительности, затраты на ремонт, сроки гарантийного обслуживания и т.д. Наличие отдельной системы учета ремонта позволяет избежать забытых вещей, ненадлежащего ремонта и использования вещей, стоимость владения которыми превышает стоимость аналогичной новой вещи.

База данных по основным средствам организации. Эта база данных существовала и раньше, но она заполнялась вручную и информация в ней часто не обновлялась, что не было хорошим решением, особенно при частой замене компонентов и смене сотрудников на рабочих местах. В новой информационной системе база данных основных средств была заполнена свободно доступным программным обеспечением для ввода информации. Кроме того, база данных ОС была связана с системой сервисных запросов и системой поддержки принятия решений, что позволяет всегда иметь актуальную информацию и помощь в решении возникающих задач.

Система поддержки принятия решений. Система реализована с использованием метода анализа иерархии и метода дискретизации конечных элементов. Эта подсистема может существовать как совместно с единым информационным пространством системы обработки заявок, так и независимо друг от друга. Система используется для поддержки принятия решений руководителем отдела. Либо полученные запросы могут быть использованы в качестве входных данных для организации общих ресурсов, либо система может действовать автономно, используя входные данные напрямую. Также возможно использовать только результаты, полученные с помощью метода иерархического анализа, для оценки отбора поставщиков по определенным критериям.

Применение метода иерархического анализа позволяет использовать общую основу для выбора конкретного поставщика из представленных альтернатив в соответствии с заданными критериями.

Вывод: Рассмотрев конкретные примеры с методами иерархии и конечной дискретизации элементов действия системы поддержки принятия решений, можно сказать, что структура такой системы весьма полезна.

Инструменты рабочего процесса в рамках общей концепции корпоративного управления

Сложности, возникающие при решении задачи автоматизированного сопровождения управленческой работы, связаны с ее особенностями. Управленческая работа характеризуется сложностью и разнообразием, наличием большого количества форм и типов, множественными связями с различными явлениями и процессами. Прежде всего, это творческая и интеллектуальная работа. На первый взгляд, большинство из них вообще нельзя формализовать. Поэтому автоматизация управленческой деятельности изначально была связана только с автоматизацией некоторых вспомогательных рутинных операций. Но стремительное развитие компьютерных технологий, совершенствование технической платформы и появление принципиально новых классов программных продуктов привело к изменению подхода к автоматизации управления производством сегодня.

При всем реальном разнообразии управленческой деятельности возможна некоторая классификация. В зависимости от содержания определяются следующие виды управленческой деятельности: эвристическая; административная; оперативная.

Эвристическая деятельность — это формулирование новых идей, концепций, решений. В управлении это воплощается в разработке новых планов, технологий, форм организации работы. Процесс такой деятельности можно разделить на две составляющие: аналитическую и конструктивную. Аналитический компонент включает в себя сбор, изучение и анализ информации, необходимой для принятия решения. Конструктивным компонентом является подготовка, обсуждение и принятие управленческого решения. Деятельность такого типа практически не формализована.

Деятельность по управлению — это непосредственный контроль действий и поведения производственной системы. Она заключается в организации связи между различными участниками процесса управления и, как правило, включает в себя издание приказов и контроль за их исполнением. Такая деятельность может быть более или менее формализованной.

Оперативная деятельность. Несмотря на то, что управленческая работа — это очень творческий процесс, часть ее является рутинной и представляет собой набор стереотипных повторяющихся операций, необходимых для информационного обеспечения производственных процессов. По сути, это операции, связанные с документированием административной деятельности. В соответствии с российским законодательством и здравым смыслом деятельность предприятия должна быть документирована, т.е. создаются официальные документы для соответствующей административной, финансовой, коммерческой и производственной деятельности. Обработка документов — это основное содержание работы оператора (имеется в виду оформление, регистрация документов, оперативная обработка входящей корреспонденции). Деятельность оператора формализована самым простым способом и может быть легко автоматизирована.

Исторически деятельность оператора в основном подвергалась автоматизации. Это потому, что его можно легко формализовать. Работа оператора поддерживается различными средствами автоматизации.

Системы, давно завладевшие сердцами пользователей, в основном используются для автоматизации задач оператора. Сегодня они предлагают множество различных функциональных возможностей, которые позволяют обрабатывать данные, доступные в электронном виде. К ним относятся различные инструменты разработки документов (например, текстовые процессоры, программы для работы с электронными таблицами, инструменты для подготовки презентаций и т.д.), системы обработки транзакций (OLTP — On-line Transaction Processing), системы управления базами данных (СУБД), системы управления документами (СЭД — Electronic Document Management System).

В качестве средств автоматизации административной деятельности используются различные системы, которые обеспечивают и координируют совместную деятельность нескольких участников административного процесса. Такие системы появились на рынке программного обеспечения сравнительно недавно. Это так называемые системы группового программного обеспечения и документооборота, а также инструменты для работы с электронными формами. Основной концепцией использования таких систем является создание единого информационного пространства предприятия, упрощение процесса обмена информацией, оптимизация работы сотрудников и сокращение трудозатрат и времени на управление их совместной деятельностью.

Наибольшие трудности возникают, когда пытаешься каким-то образом автоматизировать эвристическую деятельность. Сегодня правильнее говорить не об автоматизации таких действий, а об автоматизации их поддержки. Для этой цели используются системы поддержки принятия решений (DSS), экспертные системы (ES), он-лайн аналитическая обработка (OLAP) и хранилища данных. Работа таких систем основана на предположении, что для принятия решений наиболее важным фактором является опыт действий в подобных ситуациях (личный опыт и опыт других людей). Эвристические системы автоматизации предоставляют информацию об этом и позволяют их пользователям самостоятельно принимать наиболее обоснованные решения.

Технология автоматизации

Технология автоматизации бизнес-процессов (workflow) — это современная технология компьютерного обеспечения процессов управления предприятием (бизнес-процессов) в целом или их части. В некотором смысле он не является революционным, поскольку сочетает в себе несколько устоявшихся информационных технологий, таких как электронная почта, управление проектами, работа с базами данных, объектно-ориентированное программирование и технологии CASE. Конкретными реализациями технологии являются программные системы автоматизации бизнес-процессов (workflow systems), каждая из которых основана на комбинации этих технологий.

Система автоматизации бизнес-процессов (workflow class system) — программное обеспечение, используемое для описания и выполнения бизнес-процессов на предприятии. Наиболее известными системами зарубежных производителей являются системы Staffware (Staffware Corp. ), ActionWorkflow System (Action Technologies Inc. ) и др. Достойное место среди них занимает отечественное развитие — WorkRoute (ЗАО «Вест»).

При всем своем разнообразии, системы автоматизации бизнес-процессов имеют нечто общее — все они направлены на решение проблем, вызванных изолированной и фрагментированной информацией, путем создания единого информационного пространства на предприятии. Фактически, такие системы нельзя рассматривать как самостоятельные приложения. Их можно с уверенностью классифицировать как средство интеграции бизнес-процессов предприятия.

Идеология систем автоматизации бизнес-процессов основана на утверждении, что большинство бизнес-процессов в административном аппарате имеют следующие характеристики:

Бизнес-процесс состоит из конечного набора задач, которые выполняются в установленном порядке;
многие люди с разным уровнем ответственности вовлечены в бизнес-процесс;
Бизнес-процессы состоят из сбора, создания, обработки и передачи информации в различных представлениях, а не только в виде документов;
Бизнес-процесс имеет цель, которая может быть не очевидна для всех участников.

Системы автоматизации бизнес-процессов основаны на целостном подходе к задачам управления. Это означает, что они в большей или меньшей степени поддерживают все основные управленческие функции: Планирование, организация, активизация, координация и контроль.

Систему управления можно разделить на подсистему управления и управляемую подсистему. Подсистема управления занимается разработкой управленческих решений. Исполнитель этих решений — подсистема управления. Важный показатель эффективности взаимодействия между управляющей и управляемой подсистемами — обратная связь. Обратная связь — это информация о результатах деятельности руководства. Управляемая подсистема получает ее от управляемой подсистемы в виде различных отчетов (документальных и устных). Эта информация помогает оценить достигнутые результаты и служит основой для новых решений, исправлений или дальнейшего развития предыдущих.

Таким образом, средства автоматизации административных процессов служат интегрирующим инструментом обеспечения взаимодействия управляющей и управляемой подсистем, который структурирован следующим образом.

Организация производственного процесса приводит к формированию отдельных структур (организационных, производственных, отношений и т.д.). Эти структуры вытекают из сущности и содержания бизнес-процессов. Они включаются в модель бизнес-процессов на этапе внедрения системы автоматизации, что проявляется в построении карты бизнес-процессов, описывающей жесткую маршрутизацию, а также в назначении ролей, определении групп процессов и так далее. Таким образом, действующая система автоматизации бизнес-процессов поддерживает предопределенное функционирование административного аппарата.

На странице курсовые работы по менеджменту вы найдете много готовых тем для курсовых по предмету «Менеджмент».

Здесь темы рефератов по менеджменту

Читайте дополнительные лекции: