Использование экспертных систем в процессе функционирования предприятий и организаций

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Программирование


Узнать стоимость

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Содержание

Введение

1. Теоретические аспекты экспертных систем

1.1 Сущность экспертных систем и их научно-познавательная деятельность

1. 2 Структура, функции и классификация ЭС

1. 3 Механизм вывода и система объяснений

1. 4 Интегрированные информационные системы управления предприятием

2. Применение экспертных систем на практике

2. 1 Информационные системы для транснациональных корпораций

2. 2 Применение экспертных систем в логистике

Заключение

Список использованных источников

Введение

Современные информационные технологии постепенно проникают во все сферы человеческой жизни. Экономика, финансы, наука, бизнес, политика, повседневная жизнь общества — все эти сферы используют информационные технологии. Управление предприятием и его функционирование также постепенно внедряет передовые технологии.

Актуальность данного исследования обусловлена тем, что человеческая деятельность в любой сфере постепенно автоматизируется. Внедрение IT-технологий в управление рабочими процессами позволяет предприятиям экономить на штате, а также достигать постоянного уровня качества работы. Разработка экспертных систем является очередным шагом по данному пути. Роботизация и автоматизация — это шаг в сторону будущего. Однако при всех достоинствах компьютерного контроля за деятельностью предприятия у такой системы есть и свои недостатки. Любая, даже самая проверенная система может дать сбой или подвергнуться нападению со стороны так называемых хакеров, что может привести к краху всей системы и негативным последствиям в работе предприятия.

Цель данного исследования — изучить использование экспертных систем в процессе функционирования предприятий и организаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— раскрыть сущность экспертных систем и их научно-познавательную деятельность;

— рассмотреть структуру, функции и классификацию ЭС;

— выявить механизм вывода и систему объяснений в ЭС;

— изучить интегрированные информационные системы управления предприятием;

— раскрыть информационные системы для транснациональных корпораций;

— определить применение экспертных систем в логистике.

Для решения поставленных задач были использованы следующие методы: метод сбора, анализа и синтеза информации; методы индукции и дедукции.

Объект исследования — информационные технологии в работе организаций и предприятий.

Предмет исследования — применение экспертных методов в деятельности организаций и предприятий.

Степень изученности проблемы. В настоящее время степень изученности применения экспертных систем в работе предприятий довольно низкая, потому как применение экспертных систем началось сравнительно недавно — с конца ХХ века. В связи с этим исследований в данной отрасли практически нет. Эмпирическая и теоретическая база состоит из статей, опубликованных в сети Интернет.

Научная значимость исследования заключается в том, что в нем синтезированы теоретические и практические данные по экспертным системам.

Практическая значимость исследования заключается в том, что в работе представлены варианты использования экспертных систем в практической деятельности транснациональных корпораций и в логистике.

1. Теоретические аспекты экспертных систем

1.1 Сущность экспертных систем и их научно-познавательная деятельность

Экспертная система (ЭС) — это первый программный продукт, появившийся на рынке программных продуктов, как итог 30-летней работы в области искусственного интеллекта. По смыслу ЭС воспроизводят процесс решения проблемы человеком-экспертом. Интерес к разработке ЭС связан с тем, что они дают средства повышения производительности труда и увеличения прибыльности производства Нильсон Н. Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

Существует мнение, что внедрение машинного интеллекта в производство помогает разобраться в нашем собственном. К настоящему времени эволюция ЭС прошла два поколения. Сейчас разрабатывают ЭС второго поколения. Чтобы очертить границу между этими ЭС, необходимо рассмотреть разницу их основных черт: в представлении знаний, в механизмах вывода, получении объяснений и т. д.

Представление знаний. У ЭС первого поколения функционирование систем осуществляется только на основе знаний, полученных от эксперта. Опыт, приобретаемый в процессе эксплуатации, не используется. Для представления знаний используется одна из моделей, наиболее часто — продукционная. Методы представления знаний позволяют описывать только статические предметные области. Отсутствуют знания о границах области компетентности систем. Модели представления знаний ориентированы на простые, хорошо структурированные области Нильсон Н. Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

Механизм вывода. Реализация вывода ЭС первого поколения осуществляется только при условии полноты данных и знаний. Системы не умеют осуществлять вывод с учетом связи объектов в пространстве и во времени. Системы не могут давать приближенный вывод. Схема вывода в ЭС не соответствует схеме рассуждения эксперта.

Интерфейс пользователя. У ЭС первого поколения отсутствуют средства настройки на конкретного пользователя. Диалог имеет жесткую структуру (ответы пользователя должны быть представлены в строго определенном виде и формате). Избыточность совокупности вопросов ЭС, адресованных пользователю, обусловлены тем, что отсутствуют взаимосвязи между данными. Отсутствуют логичность в последовательности вопросов, задаваемой системой пользователю, хотя общая логическая направленность достаточно полная.

В направлении объяснения полученных решений. Пользователь получает лишь тривиальную аргументацию, которая покрывает всех его потребностей и требует от него самостоятельной творческой работы.

Приобретение знаний и обучение. Пополнение знаний системы и контроль их противоречивости выполняется только «вручную», т. е. экспертом. Знания должны быть обязательно преобразованы в соответствующую модель представления, допускаемую ЭС. Отсутствуют механизмы обучения.

Основные области применения Э С Долин Г. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2. :

· оценка рисков займов, страхования и капитальных вложений для финансовых организаций;

· помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул;

· отладка программного и аппаратного обеспечения ЭВМ в соответствии с индивидуальными требованиями;

· диагностика и обнаружение неисправностей в телефонной сети на основе тестов;

· идентификация и ликвидация неполадок в локомотивах;

· помощь медикам в постановке диагноза;

· получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов;

· управление технологическими процессами, агрегатами, как в мирных, так и в военных целях.

ЭС представляет собой набор блоков, выполняющих хранение и представление знаний о предметной области, выполнение выводов, решений на основании текущей информации, выполнение объяснений принятых решений, общение с пользователем и экспертом.

Научно-познавательная деятельность включает в себя следующие три этапа:

Сбор и обработка исходных эмпирических данных.

Математическая и логико-теоретическая обработка данных с целью выявления новых фактов, объективная ценность которых имеет как теоретическое, так и эмпирическое обоснование.

Обобщение научных фактов и построение новых теорий.

Из этих этапов наибольшие достижения имеются на первом (наиболее освоенном для всех наук). Второй и третий этапы для некоторых наук (техническая кибернетика, экономическая кибернетика) тоже достаточно хорошо освоены, но для медицины, биологии, химии деятельность ученых по-прежнему остается низко автоматизированной. Это и объясняет популярность создания ЭС.

Интересно отметить некоторые познавательные акты, которые желательно реализовать в ЭС. К ним относятся Долин Г. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2. :

· Накопление знаний

· Обобщение знаний

· Осознание проблемы

· Выполнение суждений и выводов на основе неполной информации

· Объяснение поведения

· Взаимодействие с другими людьми и системами

· Обновление знаний

· Определение своей компетентности в решении поставленной проблемы

В настоящее время основным средством передачи знаний являются книги. Прежде, чем использовать знания книг, необходимо найти и проинтегрировать их, что не всегда получается точно. Сами книги не отличаются гибкостью, что особенно проявляется при переиздании книг. Вместе с этим существует проблема перекодирования знаний книг и знаний экспертов в специальные языковые конструкции, которые должны поддерживать какую-то модель знаний.

Таким образом, в настоящее время этот процесс достаточно сложный, что обуславливает необходимость его поддержки. Поэтому в него вовлекается специалист-инженер по знаниям — когнитолог.

Основными качествами ЭС следует считать динамичность и интеллектуальность. Динамичность понимается как возможность изменения свойств в процессе накопления знаний. Интеллектуальность — это способность решать задачи в соответствии с имеющимися знаниями.

С учетом вышесказанного на функциональном уровне ЭС можно представить себе следующими функциями: представление знаний, приобретение знаний, вывод решения, консультация, объяснение решения, диалог с пользователем.

1.2 Структура, функции и классификация ЭС

Решение задач с помощью ЭС имеет следующие особенности. Алгоритм решения задачи заранее не известен и строится по ходу решения на основании эвристических правил. Решения сопровождаются объяснениями, понятными пользователю. Качество решений не хуже, а иногда и лучше тех, которые получают эксперты. Знания, накопленные в ЭС можно анализировать, постепенно накапливать, актуализировать. Источниками знаний являются эксперты, с которыми организовывается дружественный интерфейс. Обеспечить такой интерфейс обязан когнитолог. Под дружественным интерфейсом понимают отсутствие необходимости знаний в области программирования у эксперта, т. е. общение на естественном языке.

Структура экспертных систем представлена на рисунке 1.1 Сафонов В. О. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С. -Пб: Санкт-Петербургская организация общества «Знания» России, 1992.

Рис. 1.1 — Структура экспертных систем

При функционировании ЭС можно выделить два этапа:

· Обучение

· Экспертиза.

В процессе обучения взаимодействие эксперта и когнитолога порождает базу знаний у предметной области. В режиме экспертизы пользователь, взаимодействуя с системой, получает ответ на интересующий его вопрос.

Методы вывода чаще всего диктуются либо внешней проблемой, либо используемыми инструментальными средствами. Порождение методов вывода происходит в результате совместной работы экспертов с инженерами знаний. Когнитолог планирует свою работу с экспертом таким образом, чтобы получить от него сведения о том, как последний формирует экспертное заключение.

Классификация экспертных систем представлена на рисунке 1.2 Сафонов В. О. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С. -Пб: Санкт-Петербургская организация общества «Знания» России, 1992.


Рис. 1.2 — Классификация экспертных систем

Конкретизируем приведенные классификационные группировки:

По назначению:

· Консультационные

· Исследовательские

· Управляющие

По принципу работы:

· Классификационные

· Синтезирующие

· Смешанные

По сложности

· Простые

· Сложные

По характеру решаемых задач:

· Интерпретирующие

· Планирующие

· Прогнозирующие

· Диагностирующие

· Управляющие

· Проектирующие

· Обучающие

1.3 Механизм вывода и система объяснений

Механизм вывода реализуется решающим блоком, назначением которого является получение решения на основе баз знаний и фактов. Этот механизм может быть построен на основе прямого и обратного выводов.

Сами выводы могут выполняться множеством методов с использованием оценки степени достоверности нечеткой логики.

Стратегия вывода задается правилами выбора фрагмента знаний на текущий момент. При этом возможно возникновение конфликтной ситуации (например, применение нескольких правил), которая разрешается определенной моделью компромисса.

Методы вывода чаще всего диктуются либо внешней проблемой, либо используемыми инструментальными средствами. Порождение методов вывода происходит в результате совместной работы экспертов с инженерами знаний. Когнитолог планирует свою работу с экспертом таким образом, чтобы получить от него сведения о том, как последний формирует экспертное заключение.

При решении вопросов создания системы объяснений формулируют ряд принципов Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.- М.: Мир, 1980. :

· выдача типового объяснения

· выдача протокола вывода

· формирование объяснений по правилам индукции

В первом случае предугадывают заранее возможные ситуации объяснений и формируют специализированные блоки объяснений. Во втором случае предоставляется возможность просмотреть весь ход рассуждений. В третьем случае моделируется индуктивное извлечение знаний (от частного к общему).

Интерфейс с пользователем. Классификация ЭС

Интерфейс с пользователем представляют собой сценарий диалога, в который ЭС ведет пользователя, задавая ему вопросы. Одной из проблем при этом является учет интеллекта пользователя. Механизм настройки на пользователя должен быть в интерфейсе. Для этой цели для пользователя возможна выдача информации о предметной области, о возможных запросах к нему, о вопросах, которые может задать пользователь, о продолжении сеанса экспертизы. Особенно велика роль интерфейса при использовании нечетких знаний.

1.4 Интегрированные информационные системы управления предприятием

Бурный прогресс современных информационных технологий, повсеместное проникновение Internet, широкое использование Web-решений начинают серьезно затрагивать промышленную сферу, имея в виду все уровни производственного цикла в целом, включая и системы управления производством.

Глобальное наступление Internet-технологий начинает врываться и в область промышленной автоматизации. Настало время объединения достижений современных информационных технологий с возможностями традиционных программно-технических решений АСУТП и повышения на этой основе эффективности управления промышленными предприятиями в целом.

Ведущие производители средств промышленной автоматизации, принимавшие участие в реализации проектов комплексной автоматизации крупных предприятий и корпораций, отреагировали на это, и осознав необходимость тесной интеграции систем верхнего (бизнес-приложений) и нижнего (технологического) уровней, заявили о выпуске новых видов программно-технических средств для АСУТП, основанных на использовании современных информационных технологий.

Активное внедрение вышеупомянутых стандартов в АСУТП не является просто данью моде или стремлением таким образом дифференцироваться от конкурентов. Эти технологии явились инструментом для построения новой стратегии глобальной инфраструктуры предприятия и фактом повышения роли информационных технологий в области промышленной автоматизации.

Дело в том, что до последнего времени основные подсистемы автоматизации промышленных предприятий: АСУП, включающая систему автоматизации управленческой, финансово-хозяйственной деятельности и планирования ресурсов предприятия и АСУТП (система автоматизации технологических и производственных процессов) развивались обособленно и независимо друг от друга.

Поэтому исторически сложилось так, что каналы обмена информацией, особенно оперативной, между подсистемами оказались достаточно слабыми. Возможно, так и продолжалось бы дальше, но необходимость передачи технологических данных на уровень бизнес-приложений, в том числе и оперативных, стала очевидной. До сих пор, в большей части, управленческие решения на предприятиях строятся на интуиции и опыте. Однако заметное присутствие субъективного фактора на процесс принятия решения не гарантирует всегда взвешенного, проверенного решения.

Можно назвать целый ряд объективных показателей процесса производства, требующих все более тесную интеграцию систем, представляющих различные уровни управления предприятием. Среди них можно выделить следующие Экспертные системы: Определения и классификация. — Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий». Режим доступа: http: //www. intuit. ru/department/human/isrob/6/isrob6. html:

· руководство предприятий становится все более заинтересованным в получении оперативной и объективной информации о текущих и имевших место ранее параметрах технологических и производственных процессов.

· на крупных предприятиях возрастает необходимость оперативного управления территориально-распределенными структурами и ресурсами не только на уровне бизнес-приложений, но и на уровне производства.

· новое поколение бизнес-приложений требует повышения объема и оперативности поступления информации с уровня.

· на многих предприятиях уже создана достаточная сетевая инфраструктура. Существуют сети АСУП, объединенные по Ethernet. Имеется выход в Internet и создание внутренней Intranet-сети составит незначительные капитальные вложения.

· интеграция система АСУП и АСУТП позволяет проводить текущее и оперативное планирование затрат и себестоимости. Обеспечивать их учет в темпе с процессом производства, мгновенное реагирование на отклонения от требуемого уровня.

На основе текущей информации из АСУТП возможно осуществление целевого управления производством по следующим показателям Экспертные системы: Определения и классификация. — Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий». Режим доступа: http: //www. intuit. ru/department/human/isrob/6/isrob6. html:

· качеству продукции;

· энергосбережению и экономии ресурсов;

· заданной производительности;

· по воспроизводимости требуемых потребительских свойств продукции и др.

Таким образом, формируется реальная экономическая основа интеграции — появление требований не просто обмена информацией между подсистемами, а требование оперативного (!) сбора информации. Не в конце года, месяца или рабочего дня, а непосредственно в момент возникновения. В единой, взаимосвязанной системе управления наряду с информацией о стоимости сырья и рабочей силы, надо знать — сколько воды, пара, электричества, горючего ушло на изготовление каждой отдельной детали. Это в первую очередь, важно в тех технологических процессах, где высока вероятность отклонения от нормы. Например, сколько стоит расплавление одного и того же сырья от того или иного поставщика руды. Только по реальному расходу энергии можно понять это.

Не только предприятие в целом, но и различные внутренние службы управления заинтересованы в получении объективных технологических данных. Объем и степень доступа к технологической информации зависят и от типа программного обеспечения, используемого в управленческих структурах предприятия, и от категории сотрудников-потребителей данной информации. Какие проблемы обычно решаются «управленцами»?

Одной из основных проблем создания интегрированных систем управления в рамках предприятия является проблема сопряжения и совместного функционирования программного обеспечения, традиционно используемого в системах разного уровня. Поэтому вопросы интеграции рассматриваются сейчас разработчиками ПО как уровня АСУП, так и уровня АСУТП.

Рассматриваемые в исследовании пути создания и развития интегрированных систем управления предприятием позволяют отметить следующие тенденции:

Все более популярным сетевым решением для систем промышленной автоматики, интегрированных с сетями офисных приложений, становится Ethernet.

Простой и легкий доступ к получению данных в масштабах всего предприятия, от датчиков/исполнительных механизмов и до уровня планирования и управления предприятием, наиболее оптимальным способом реализуется при наличии интегрированной сети. Такой сетью становится корпоративная сеть предприятия Intranet, построенная по принципу клиент/сервер и обеспечивающая единое информационное пространство.

Перспективные системы будут использовать стандартные и максимально открытые, объектно-ориентированные средства управления и доступа к информации. В качестве таких основных средств становятся встроенные Web-серверы и интерфейс ОРС.

Традиционные АСУП-системы имеют тенденцию превращаться из систем управления сетевыми и системными ресурсами в интеллектуальную платформу управления предприятием в целом. И в этих условиях объективная информация, поступающая с технологического уровня, позволит принимать более качественные управленческие решения.

Создание и внедрение интегрированных систем позволяет предприятию получить ряд серьезных преимуществ, отметим только некоторые из них Экспертные системы: Определения и классификация. — Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий». Режим доступа: http: //www. intuit. ru/department/human/isrob/6/isrob6. html:

· интеграция подсистем АСУП и АСУТП позволяет обеспечить автоматизированный мониторинг затрат непосредственно в процессе производства, например, с целью определения текущей себестоимости продукции с учетом состояния рынка сырья, темпов инфляции и потерь, связанных с плохой организацией производства;

· появляется возможность значительной экономии средств за счет коллективного использования общей для АСУТП и АСУП сетевой инфраструктуры, включающей в себя кабельные коммуникации, активное сетевое и коммуникационное оборудование, компьютерное оснащение;

· для крупных предприятий, имеющих подразделения и филиалы, расположенные в различных регионах открывается возможность оперативного доступа руководителей высшего звена к технологическим данным c любого уровня системы и географической точки предприятия;

· в ряде случаев использование отмеченных выше технологий может заменить установку дорогостоящих SCADA систем, обеспечивающих визуализацию и просмотр данных.

2. Применение экспертных систем на практике

2.1 Информационные системы для транснациональных корпораций

Транснациональные корпорации определяются как корпорации, являющиеся национальными по капиталу и интернациональными по сфере деятельности, которая осуществляется за границей соответственно с местными законами и особенностями.

Информационная система, как составляющая часть системы управления, содержит данные, необходимые для планирования, контроля, оценки и координации своей производственной деятельности, включая операции за границей.

Главным заданием системы является обеспечение компании экономического процветания на международном уровне. Решить это задание гораздо сложнее, чем сформулировать. В разных странах к его решению подходят по-разному. В Японии управленческий персонал разрабатывает стратегию обеспечения прибыльности на долгосрочном уровне. Немцы чаще строят свою стратегию, исходя из фактических затрат, швейцарцы ориентируются на конъюнктуру рынка — возможны любые затраты, лишь бы они окупились в будущем, а итальянцы разрабатывают свои планы путем долгих переговоров со своими агентами из других стран, путем уступок и договоров. Таким образом, потребность в отчетной информации существенно отличается не только в разных странах, но даже между дочерними заграничными предприятиями.

Информация, предназначенная для внешних потребителей (акционеров, кредиторов, клиентов) в полной мере предоставляется в виде годовых отчетов фирмы.

Поэтому предметом нашего дальнейшего внимания будет информация для внутреннего пользователя — управленческого персонала.

Для поиска и принятия управленческого решения руководству всех уровней необходима детальная информация. Независимо от способа организации информационной системы в ТНК должны учитываться и отображаться все экономические и политические изменения, законодательные ограничения, культурные отличия и социальные особенности страны, в которой корпорация осуществляет свою деятельность. Эта информация поступает от руководителей заграничных филиалов и представляет собой рассмотрение возможного изменения валютного курса в ближайшее время, политические ситуации.

Данные, которые обрабатываются в системе ТНК, поступают из различных источников и используются руководителями всех уровней для принятия решений, которые могут оказать влияние на эффективность операции, как на внутреннем так и на внешнем рынках.

Аналитические возможности системы очень велики, поскольку в нее поступают данные от всех дочерних предприятий, в разных видах. Кроме того система должна постоянно адаптироваться и реагировать на возможные изменения в политической ситуации.

Каждая ТНК имеет несколько уровней управления, которые отличаются степенью полномочий и ответственности. Этим определяется и объем информации, которая необходима каждому уровню, для планирования и контроля своей деятельности.

Система управления ТНК предусматривает использование одного из пяти способов организации своей деятельности, включая иностранную Малпасс Д. Р. Реляционный язык Пролог и его применение. — М.: Финансы и статистика, 1996. :

· создание самостоятельного отделения по иностранным операциям

· разделение деятельности по функциональному признаку

· разделение деятельности по производственно-технологическому направлению

· разделение деятельности по региональному признаку

· использование матричной организационной структуры управления.

Организационная структура, система контроля и принципы работы функциональных служб корпорации определяются позицией ее высшего руководства относительно организации бизнеса за границей. Сегодня подходы, которые имеют место в иностранной практике могут классифицироваться таким образом:

· этноцентрический — предусматривает тиражирование на все дочерние предприятия компании принципы организации и ведения бизнеса, принятых в своей стране

· полицентрический — предоставляет иностранной дочерней компании относительную самостоятельность в выборе форм и организации бизнеса

· геоцентрический — сориентирован на максимальную унификацию принципов организации и ведения бизнеса, принятых в каждой стране.

Требования к проектированию системы для ТНК.

Учетная система должна проектироваться и функционировать под давлением целой цепи внешних показателей, которые имеют национальные особенности. Простой экспорт учетной системы не позволяет учитывать все показатели в полном объеме, что часто приводит к негативным результатам. Четыре основные функции финансового контроля — измерение, коммуникация, оценка и мотивация — должны учитывать особенности социально-экономического состояния любой страны.

Пример: ТНК со штаб-квартирой в США имеет несколько заграничных дочерних компаний. Все ее подразделения в США действуют, как автономные производственные единицы, целью которых является максимизация чистой прибыли в долларах США. Ее компании дочерние не имеют полной автономии в принятии решений. Их основное задание — поставка американским подразделениям полуфабрикатов. Для эффективного планирования и контроля своих заграничных операций штаб-квартире ТНК необходима информация о валютных курсах, требования к экспорту и импорту продукции, налоговую политику в разных странах. Эта информация не является обязательной для работы на внутреннем рынке, т. е. при взаимодействиями с подразделениями, которые функционируют в США.

Для оценки деятельности иностранных филиалов необходимы другие критерии. Иностранные подразделения прежде всего должны оцениваться, как надежные и эффективные поставщики. Главной целью отчетной информационной системы является предоставление информации, необходимой для планирования, контроля и оценки деятельности фирмы. Поэтому создатель системы для определенной ТНК должен четко представлять: характер ее деятельности, особенности ее организационной структуры, меру централизации, информационные потребности каждого руководителя для принятия решений.

Размер и организационная структура компании могут так же влиять на технологию прохождения информации от дочерней компании до штаб-квартиры ТНК. Развитие информационных систем связано с усовершенствованием их математического и технического обеспечения. Такие методы, как статистический анализ, линейное программирование, регрессивный анализ значительно повышают эффективность использования информации. Поэтому применение компьютеров и электронных коммуникаций позволяет иметь более качественную информационную систему, которая обеспечит функционирование систем принятия решений более высокого уровня.

Информационная система R3 разработана немецкой фирмой — сфера применения от ИНК до средних предприятий. Она русифицирована, адаптирована в соответствии с российским и украинским законодательством, охватывает весь экономический спектр деятельности предприятия.

Как правило, современные предприятия ощущают дефицит не в количестве данных, а в концентрированной информации для управления и контроля. Поэтому важной функцией системы R/3 является информационное обслуживание средних и высших управленческих ступенек предприятий. Вместо массы оперативных данных им необходима подборка информации, которая отображает разные аспекты деятельности предприятия, а так же отчеты о фактическом состоянии рынка. Необходимо и автоматическое отслеживание особенных ситуация, их графическое изображение.

Эти требования приводят к концепции открытости информации, которая предусматривает накопление информации, как и из дополнений системы, так и из внешних систем, адаптации их к требованиям производства и персонала управления.

Данная система содержит встроенную CASE — систему для собственных внутренних разработок. В ее основу положен язык 4-го поколения, специально ориентированный на создание бизнес-приложений в структуре клиент — сервер.

Доступ к базе данных реализуется через интегрированный словарь данных, который содержит общие для всех приложений описания метода (таблицы, структуры, элементы данных и другие объекты). Любые изменения в словаре немедленно становятся доступными для всех приложений.

Язык АВАР — 4 может использоваться также для модификации отчетов и для организации интерфейсов с внешними системами и базами данных.

2.2 Применение экспертных систем в логистике

Усложнение информации, ее структурное изменение, да и увеличение ее объемов во много раз, порождают новые требования к ее обработке, увеличение оперативность ее циркуляции и, как следствие, скорости принимаемых на ее основе решений.

Перечисленные достижения привели к созданию новых информационных технологий, наиболее перспективным из которых является создание искусственного интеллекта, разработка которого началась еще в 60-х годах XX века и представляет собой попытку создать, путем моделирования процесса работы мозга человека, средство решения сложных задач более простыми методами.

Одним из направлений в области искусственного интеллекта стали экспертные системы, куда входят и системы принятия решений, о которых и пойдет речь в данной статье. «Экспертная система — это компьютерная программа, созданная для выполнения тех видов деятельности, которые под силу только человеку-эксперту, например проектирования, планирования, постановки диагноза, перевода, реферирования, ревизии, выдачи рекомендаций» По мнению ученых «экспертные системы позволяют неспециалистам и специалистам широкого профиля заменить собой экспертов и узких специалистов, уменьшая тем самым количество людей, занятых в бизнес — процессе, а следовательно, уменьшая число задержек и ошибок, возникающих в ходе взаимодействия между людьми» Другим аргументом в пользу экспертных систем является то, что при проведении реинжиниринга (реорганизации) любого предприятия такие системы экономически необходимы, так как они позволяют сократить штат сотрудников, сэкономить время, снизить уровень бюрократии и бумажной волокиты. К тому же большое преимущество экспертных систем заключается в том, что данные, а также правила их вывода, касающиеся той или иной предметной области, хранятся в памяти компьютера и в большинстве своем непредвзяты, застрахованы от чьего-либо влияния, их нельзя потерять или «забыть».

Экспертные системы и их элементы в настоящее время эффективно используются в бухгалтерском учете, банковском деле и т. д.
Наряду с тем, что современные достижения в области экспертных систем дают множество преимуществ в работе, они же могут и навредить, если их использование должным и рациональным образом не спланировано. К примеру, при приобретении новой техники и программных средств следует сначала задуматься, подходят ли они для этой организации, или лучше потратить чуть больше средств и создать эксклюзивную экспертную систему, учитывающую все особенности данной организации. Это обусловлено тем, что универсальная экспертная система не всегда может предоставить правильное решение, если не включает в себя специфику какой-то отрасли и поэтому может помочь только в решение общих вопросов.

По результатам наблюдения автора за практическим применением экспертных систем в организации перевозок по российским железным дорогам можно выделить следующие причины неэффективности использования экспертных систем Малпасс Д. Р. Реляционный язык Пролог и его применение. — М.: Финансы и статистика, 1996. :

· некоторые применяемые экспертные системы, по всей вероятности, разработаны с нарушением комплексного и системного подхода;

· не все экспертные системы учитывают потребности конкретных рабочих мест;

· резкое улучшение работы одной из подсистем, может вызвать сбои или простои других подсистем, а подчас нарушить работу организации в целом;

· большинство экспертных систем не учитывает психологические аспекты совместимости пользователя и компьютера;

· у специалистов вызывают раздражение постоянные напоминания о том, что ему и так хорошо известно, в то время как при работе с новыми ситуациями экспертная система не всегда дает необходимую информацию.

Рассматривая другие области применения экспертных систем, интересно обратить внимание на проблемы автоматизации принятия решений при управлении персоналом, где, несмотря на появление компьютерной обработки данных, многие кадровики по-прежнему используют старые методы работы. К тому же некоторые коммерческие фирмы вообще не имеют служб управления персоналом, доверяя выполнение этой работы другим службам по совместительству. При этом последние выполняют не все функции, присущие службе управления персоналом, а лишь небольшую часть из них, в основном связанную с ведением документации. А в результате это приводит к тому, что даже в такой урезанной форме работы с персоналом, совершается множество ошибок, иногда идущих вразрез с Кодексом Законов о Труде. В качестве примера можно привести случай, когда серьезное государственное предприятие в приказе об увольнении указывает неправильную статью, а это может быть обжаловано в суде, после чего при решении суда в пользу работника предприятие не просто должно будет взять его обратно, но и выплатить ему достаточно большую компенсацию.

Именно для недопущения подобных ситуации автором была сделана попытка разработать автоматизированную систему принятия решений в службе управления персоналом, которая могла бы позволить Малпасс Д. Р. Реляционный язык Пролог и его применение. — М.: Финансы и статистика, 1996. :

· принять не только целесообразное, но и правильное с точки зрения закона решение;

· проводить контроль за исполнительской деятельностью;

· собирать всю необходимую исходную (релевантную) информацию по тому или иному направлению деятельности службы управления персоналом.

Данная система может помочь специалисту широкого профиля в области управления работать и принимать правильные с юридической точки зрения решения в службе управления персоналом, а так же разработать ту или иную программу в этой области. Ее также могут использовать работники других служб для получения информации о своих правах и обязанностях.
Эта экспертная система состоит из нескольких взаимосвязанных частей. Первая часть — информационная, представлена в форме систем меню, перемещаясь по которым можно получить необходимую информацию по тому или иному направлению деятельности служб управления персоналом.
Вторая часть реализована с помощью продукционной модели представления знаний с прямой цепочкой рассуждений. Здесь, в ходе ответов на задаваемые системой вопросы, пользователь может получить рекомендацию по проблемам, которые могут возникнуть в ходе его работы в службе управления персоналом. Например, эта часть экспертной системы может помочь при принятии решений по вопросам дисциплинарного взыскания и увольнения сотрудников. Очень часто выполнение именно этой функции управления персоналом влечет за собой конфликты, а экспертная система может порекомендовать, как их избежать и как при этом не нарушить закон.
Третья часть необходима для оценки персонала. Она основана на базе документов, которую можно ввести, изменить или добавить в нее запись, а также просмотреть ее полностью. Эта часть выдает сведения о документах, срок исполнения, которых истек, или тех, которые еще предстоит исполнить. Сюда также включена программа с необходимыми для работы службы управления персоналом бланками и правилами их заполнения.
Для удобства пользователя в эту систему была встроена программа, позволяющая изменять цвет фона и букв меню и рекомендаций, а также дан помощник, описывающий систему и работу в ней. При желании пользователь может просмотреть тексты основных законодательных актов, регулирующих деятельность службы управления персоналом.

Ученые считают, что будущее именно за такими системами. Сейчас есть несколько направлений усовершенствования экспертных систем и систем принятия решений. Необходимо обратить внимание на два из них, представляющих наибольший интерес. Первое связано с ведением разработок, позволяющих пользователю вести диалог с компьютером на естественном языке, а не алгоритмическом, так как большинство экспертных систем основано на модели, при которой, отвечая на вопросы (да или нет), задаваемые компьютером, пользователь получает конкретную рекомендацию. По мнению экспертов, в будущем возможна ситуация, когда вопросы будет задавать пользователь, а компьютер, на основе имеющихся данных, будет выдавать конкретные рекомендации.

Второе направление связано с распознаванием речи. Специалисты считают, что можно сэкономить время на принятие решений, если компьютер будет понимать речевые команды. Так было бы намного проще надиктовать данные, нежели вручную вводить их с помощью клавиатуры, тем более, что пока еще не всякий специалист способен быстро вводить информацию. В данном направлении достигнуты определенные успехи, о чем свидетельствует появление программ типа российской Горыныч и американской Дракон, которые распознают элементы речи и позволяют управлять компьютером. Тем не менее, эксперты считают их еще не совершенными и разработки в этой области продолжают оставаться перспективными.

Моделирование в логистике основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования — прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования: «Что будет если???».

Общая классификация моделей представлена на рис. 2.1 Убейко В. Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

Рис. 2.1 — Общая классификация моделей

Изоморфные модели — это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, способны заменить оригинал. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знание о реальном объекте будет точным.

Гомоморфные модели — в их основе лежит не полная, частичная подобие модели изучающего объекта. Некоторые свойства реального объекта не моделируются полностью, но в результате построение модели упрощается, а так же проще интерпретация результатов моделирования.

При моделировании логистических систем абсолютное подобие не бывает, поэтому рассматриваем только гомоморфные модели.

По признаку материальности делятся на: абстрактные и материальные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

Абстрактное моделирование — часто является единственно возможным в логистики. Делится на: символические и математические.

К символическим моделям относятся: языковые и знаковые.

Языковые модели — это словесные модели, в основе которых лежит набор слов очищенных от неоднозначности, или слова тезаурус — имеет конкретное значение.

Знаковые модели — если ввести условные обозначения отдельных понятий, т. е. знаков и договариваться об операциях между этими знаками, то получили символическое описание объекта.

Математическое моделирование называется процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта называется математической моделью.

Широко применяется 2 вида математического моделирования: аналитическое и имитационного.

Аналитическое моделирование — это математический прием исследования позволяющий получить точные или вероятностные решения. Этапы аналитического моделирования:

· разработка математические модели в виде алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или др. ;

· решение уравнений и получение результатов;

· проверка модели на адекватность, т. е. соответствие теоретических результатов практике.

Имитационное моделирование — основано на имитации реальных процессов, как правило, с применением процедуры случайного случая. Исследуемый процесс разыгрывается многократно в результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал.

Основное достоинство имитационной модели — можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности.

Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели не тиражируются, велика вероятность ложной имитации.

Под экспертными системами понимаются компьютерные программы, которые помогают специалистам принимать решения в некоторой предметной области. Экспертные системы могут накапливать знания и опыт специалистов экспертов работ в разных областях.

Применение экспертных систем позволяет Убейко В. Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992. :

· принимать быстрые и качественные решения по управлению материальными потоками;

· готовить опытных специалистов за короткое время;

· сохранять и пополнять «ноу-хау» компании;

· использовать опыт и знания высоко квалифицированных специалистов на не престижных, опасных и скучных рабочих местах.

Анализ АВС, анализ XYZ, «сделать или купить» как методы логистики

Анализ АВС применяются для сокращения величины запасов, сокращение количества передвижений на складе, общего увеличения прибыли.

Идея метода состоит в том, что из всего множества объектов (товаров) требуется выделить наиболее значимые, с точки зрения вклада в конечный результат (прибыль). Как правило, таких объектов относительно не много, на них и требуется сосредоточить основные усилия и внимание.

В экономике используется широко закон ПАРЕТО (20/80), согласно которому, лишь 20% объектов (товаров), дают 80% прибыли, а остальные 80% объекта — 20% прибыли.

Широко применяемый в логистике метод ABC предусматривает более глубокое разделение -- на три части. При этом среднестатистическое распределение имеет вид, представленный в табл. 2.1.

Таблица 2.1 Примерные среднестатистические процентные соотношения групп А, В и С Убейко В. Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

Группа

Доля в количестве объектов управления, %

Доля в результате, %

А

20

80

В

30

15

С

50

5

Анализ XYZ — позволяет разделять ассортимент на 3 группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогноза этого спроса.

В группу X включают товары, спрос, на который равномерен или подтвержден незначительными колебаниями. Объем реализации хорошо предсказуем.

В группу Y включают товары, спрос, на который меняется во времени, например с учетом сезона. Возможности прогноза — средние.

В группу Z включают товары, спрос, на который не предсказуем, не подлежит прогнозу.

Задача «сделать или купить» заключается в принятии одного из двух альтернативных решений — делать комплектующее изделие самим, если это в принципе возможно, выполнять самостоятельно какую-либо работу или же покупать комплектующее (услугу) у другого производителя.

Решение в пользу закупок комплектующих и, соответственно, против собственного производства должно быть принято в случае, если Элти Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987. :

· потребность в комплектующем изделии невелика;

· отсутствуют необходимые для производства комплектующих мощности;

· отсутствуют кадры необходимой квалификации.

Решение против закупок и в пользу собственного производства принимается в том случае, когда:

· потребность в комплектующих изделиях стабильна и достаточно велика;

· комплектующее изделие может быть изготовлено на имеющемся оборудовании.

Решения типа «сделать или купить» принимают при закупках товарных ресурсов (у изготовителя или у посредника), при выборе между услугами перевозчика и созданием собственного парка транспортных средств, при принятии решения по использованию услуг наемного склада, а также в ряде других случаев.

экспертный система логистика интегрированный

Заключение

Экспертная система (ЭС) — это первый программный продукт, появившийся на рынке программных продуктов, как итог 30-летней работы в области искусственного интеллекта. По смыслу ЭС воспроизводят процесс решения проблемы человеком-экспертом. Интерес к разработке ЭС связан с тем, что они дают средства повышения производительности труда и увеличения прибыльности производства.

Основные области применения ЭС:

· оценка рисков займов, страхования и капитальных вложений для финансовых организаций;

· помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул;

· отладка программного и аппаратного обеспечения ЭВМ в соответствии с индивидуальными требованиями;

· диагностика и обнаружение неисправностей в телефонной сети на основе тестов;

· идентификация и ликвидация неполадок в локомотивах;

· помощь медикам в постановке диагноза;

· получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов;

· управление технологическими процессами, агрегатами, как в мирных, так и в военных целях.

Интерфейс с пользователем представляют собой сценарий диалога, в который ЭС ведет пользователя, задавая ему вопросы. Одной из проблем при этом является учет интеллекта пользователя. Механизм настройки на пользователя должен быть в интерфейсе. Для этой цели для пользователя возможна выдача информации о предметной области, о возможных запросах к нему, о вопросах, которые может задать пользователь, о продолжении сеанса экспертизы. Особенно велика роль интерфейса при использовании нечетких знаний.

Внедрение экспертных систем в работу предприятий позволяет оптимизировать процесс деятельности каждого сотрудника и организации в целом. В связи с этим бурное развитие экспертных систем и их активное внедрение в управление предприятиями и организациями является не просто данью моде, но насущной потребностью руководства. Особенно активно экспертные системы внедряются в транснациональные корпорации, где объем деятельности является очень большим, а также в логистику, где необходима оперативность и точность информации.

Список использованных источников

1. Братко И. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.

2. Долин Г. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.

3. Малпасс Д. Р. Реляционный язык Пролог и его применение. — М.: Финансы и статистика, 1996.

4. Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе. М.: Финансы и статистика, 1994.

5. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.

6. Нейлор К. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.

7. Нильсон Н. Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

8. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес — процессов. — М.: Аудит, Юнити, 1997.

9. Сафонов В. О. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С. -Пб: Санкт-Петербургская организация общества «Знания» России, 1992.

10. Таунсенд К., Фохт Д. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.

11. Убейко В. Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

12. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам.- М.: Мир, 1980.

13. Экспертные системы: Определения и классификация. — Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий». Режим доступа: http: //www. intuit. ru/department/human/isrob/6/isrob6. html

14. Элти Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.

ПоказатьСвернуть
Заполнить форму текущей работой