Компьютерные технологии интеллектуальной поддержки управленческих решений - системы поддержки принятия решений

 

 Организация процесса производства  приводит к формированию некоторых  структур (организационной, производственной, структуры взаимоотношений и т. п.). Эти структуры вытекают из сущности и содержания деловых процессов. Они закладываются в модель делового процесса на этапе внедрения системы автоматизации, что проявляется в построении карты делового процесса, описывающего жесткую маршрутизацию, а также в назначении ролей, определении групп участников процесса и т. д. Таким образом, действующая система автоматизации деловых процессов поддерживает заданный способ функционирования аппарата управления.

 

 Полученная при внедрении  системы модель деловых процессов не является статичной. Предприятие может выжить и эффективно функционировать только в том случае, если будет чутко реагировать на преобразования внешней и внутренней среды. Эти изменения отражаются на организации деловых процессов внутри предприятия. В этом случае задачей системы автоматизации деловых процессов становится своевременное отображение происходящих изменений. При этом особое значение приобретает тот факт, что обновление системы не требует ее перепрограммирования. Изменения вносятся по ходу дела непосредственными пользователями системы, делая ее весьма чувствительной к разнообразным нововведениям.

 

 По результатам планирования  строится некоторый план действий. В рамках активизации руководство  формулирует поручения и распоряжения, призванные реализовать полученный план. С помощью системы автоматизации руководитель или его секретарь оформляет распоряжения в виде работ. При этом создается описание работы, включающее сроки ее начала, завершения и другие характеристики. Если выполнение работы требует ознакомления с тем или иным документом, представленным в электронной форме, то он может быть прикреплен к описанию работы и в дальнейшем будет передан пользователю. При параллельной маршрутизации работа может направляться сразу нескольким исполнителям.

 

 Система автоматизации передает  инициированные работы исполнителям  согласно описанным характеристикам,  соблюдая сроки передачи, вид  маршрутизации и другие заданные  условия. Исполнитель, получив  задание, приступает к его выполнению. При этом он может сформировать новые работы, как части выполняемой, если ему даны такие полномочия, и привлечь таким образом к исполнению работы дополнительных участников. При необходимости уточнения задания или оперативного согласования можно воспользоваться функцией системы аналогичной электронной почте, передав соответствующий запрос.

 

 При переходе работы от  одного участника к другому  к ней могут добавляться новые  данные. Такие данные появляются  в системе двумя способами:  непосредственно вводятся исполнителем  в экранную форму, описывающую работу, или генерируются системой самостоятельно. Во втором случае имеются в виду данные о сроках прохождения работой очередного этапа, текущем статусе работы (инициирована, завершена, отложена), ее местонахождении и т. п. Именно эта информация часто интересует инициатора работы с точки зрения координации процесса и контроля его протекания. Система автоматизации делового процесса обеспечивает передачу такой информации в режиме реального времени, поддерживая оперативную обратную связь между инициатором работы и ее исполнителем. При этом устраняется возможность потери необходимых данных, значительно сокращается время их передачи по сравнению с бумажной технологией организации работ.

 

 Полученная информация служит  основой для выработки решений: по координации делового процесса и по результатам контроля. Новые решения вновь оформляются в виде работ, запускающих новую итерацию работы системы. Использование систем автоматизации деловых процессов позволяет значительно повысить уровень этих решений, благодаря своевременному информированию руководства о состоянии дел.

 

 Функционирование автоматизированной  системы позволяет создать и  поддерживать четкую технологию  жизнедеятельности всего аппарата  управления. Оно способствует надлежащей  организации работ, совершенствует обратные информационные связи, укрепляет трудовую дисциплину и повышает организационную культуру [8].

 

Вывод: анализ и оценка систем workflow показали возможность более эффективной  работы управления с помощью этих систем, чем без них.

2.4. Математические модели.

 

 После второй мировой войны  началась эпоха применения математических  моделей для решения самых  разнообразных проблем, возникающих  в человеческой деятельности. Появление  и распространение ЭВМ сделало  возможным использование математи­ческих моделей для решения экономических задач, начиная от перевозки одного продукта в масштабах района и кончая моде­лированием национальной экономики. Разрабатываются модели городов, рынков, войн, так называемые глобальные модели развития вселенной. Если модель построена и ее создатели верят в ее адекватность, то она используется далее для решения различных задач - прогнозирования, принятия простых и сложных решений. Как правило, применение моделей связано с использованием ЭВМ. Математические модели в настоящее время претендуют на роль универсального средства решения любых проблем.

 

 Мы рассмотрим далее математические  модели только с одной точки  зрения: их непосредственной применимости  для решения проблемы выбора  в уникальных ситуациях.

 

 Математические модели издавна использовались физиками для описания основных свойств объективно существующего мира. Модели менялись с углублением знаний о наблюдаемых явлениях, но каждый раз существовало общепринятое средство их проверки эксперимент.

 

 У инженеров модели используются при конструировании сложных искусственных объектов. Так, при расчета систем автоматического управления ракетой используются дифференциальные уравнения, описывающие ее поведение. На основе этих уравнений делается расчет, определяющий, каким должен быть регулятор, чтобы движение ракеты было устойчивым, удовлетворяло совокупности заданных требований, либо было оптимальным по заданным критериям.

 

 Общим в рассматриваемых  случаях является взгляд на  модель как на способ описания  объективно существующих явлений, подда­ющийся проверке при эксперименте. Исследователь уверен в отсутствии «свободы поведения» у описываемых явлений, поскольку они обусловлены законами природы и конструкцией объектов. Задача исследователя - правильно угадать наиболее подходящую структуру модели.

 

 Несколько иной тип моделей  принесло с собой исследование  операций. Исследование операций  использует общую схему систем­ного  подхода. В качестве вспомогательного  средства сравнения альтернатив  в ней применяются математические модели. В отличии от физических и инженерных моделей в исследовании операций модели описывают поведение систем, включающих в себя во многих случаях коллективы людей. При этом предполагается, что люди ведут себя определенным рациональным образом, который может быть адекватно описан. Критерий сравнения альтернатив (критерий оптимизации) обычно рассматривается как единственный и очевидный. В данном случае модель отражает веру исследователя, что данная ситуация определяет именно это, а не другое поведение людей, и что в этом плане описание приближается к объективному. В подобных случаях руководитель с его свободой в принятии решений является неотъемлемой составляющей рассматриваемой ситуации. Исключение его из рассмотрения, попытка рассмотрения ситуации выбора как «объективно существующей» приводит к крайней ненадежности результатов при использовании математических моделей.

 

 Прежде всего отметим, что  упоминавшиеся выше методы исследования  операций предназначены для хорошоструктуризованных  проблем. Слова «хорошоструктуризованные проблемы» совсем не означают, что эти проблемы легки. Построение математической модели, отражающей основные черты проблемы, часто представляет значительные трудности, не говоря уже о математических методах решения задач исследований операций, которым посвящены многочисленные труды.

 

 Большинство неструктуризованных  проблем решается эвристическими  методами, в которых отсутствует  какая-либо упорядочен­ная логическая  процедура отыскания решения,  а сам метод целиком зависит  от личности исследователя, решающего задачу. Чаще всего эти методы интуитивных догадок, основанных на прошлом :»не знаю как, но я могу это сделать».

 

 Важнейшая особенность слабоструктуризованных  проблем заключается в том,  что их модель может быть  построена только на ос­новании дополнительной информации, получаемой от человека, участвующего в решении проблемы. При этом исчезает почва для построения беспристрастных объективных моделей. Непонимание этого обстоятельства явилось причиной неудач в применении многих «объективных» математических моделей.

 

 Многие системы, включающие  в себя людей очень трудны  для изучения. Характеристики и  поведение таких систем известно  весьма неточно. Социологи и  психологи, исследующие эти системы,  обычно выдвигают качественные  гипотезы об их поведении, которые иногда можно проверить путем специальных обследований.

 

 Так как граница между  классами хорошо- и слабоструктуризованных  систем не является четкой  и однозначной, некоторые исс­ледователи  наряду с общей схемой системного  подхода использовали и «объективные» математические модели. Так появились мо­дели сложных человеческих систем - здравоохранения, воспитания и т.д. Записанные в математическом виде взаимосвязи не стали более объективными, однако, некоторые исследователи искренне верили, что можно построить объективную модель сложных социальных систем. Так, известный американский ученый, профессор Дж. Форрестер пишет: «Наши социальные системы несравненно более сложны и труднопонимаемы, чем технологические. Почему же тогда мы не используем аналогичный подход создания моделей социальных систем и проведения лабораторных экспериментов на них перед тем, как опробовать новые законы и программы в жизни?». И далее: «Сейчас имеется возможность конструировать модели социальных систем. Конечно, такие модели являются упрощением реальных социальных систем, но они могут быть значительно более понятными, чем прежние подходы.

 

 Другие ученые не столь  категоричны, понимая, что при  построении моделей вносятся  и субъективные оценки. Но часто  модель начинала жить своей жизнью не зависимо от намерений ее создателей, выступая, как нечто, представляющее реальную ситу­ацию. Между тем, многие зависимости в сложных моделях отражают веру групп (иногда многочисленных) людей, что связи между определенными параметрами имеют такой-то (а не иной) вид, что причинно-следственные зависимости выхваченные из реальной жизни, остаются справедливыми и в модели.

 

 В известной модели мировой  динамики Дж.Форрестера и Д.Медоуза  используются пять основных переменных: ресурсы, население, уровень жизни, капиталовложения, загрязнение среды. На основе построенной модели делаются выводы о кризисных ситуациях, которые ожидают мир в конце нашего века. Работы Дж.Форрестера и Д.Медоуза важны тем, что привлекали общественное внимание к опасным процессам, происходящим в окружающем нас мире и взаимозависимости этих процессов. Но методология, на базе которой были проведены эти исследования, имеет серьезные дефекты и не раз подвергалась критике, основанной главным образом на том, что в настоящее время мы не располагаем информацией, необходимой для построения сколько-либо надежных и объективных моделей. Подвергаются сомнению даже основные причинно-следственные связи. Так, согласно данным одного исследования, в ближайшие годы изменения в технологии, вкусах потребителей, международных отношениях будут играть большую роль в истощении ресурсов и загрязнении среды, чем рост населения.

 

 Конечно, математические модели  сложных человеческих систем  могут разрабатываться не только  для цели принятия решений.  Они могут служить средством лучшего понимания таких систем. Если же говорить о проблемах уникального выбора, то абсолютно ясно, что сами математические модели не могут давать наиболее существенную часть информации, необходимую для принятия решения.

 

 Как справедливо отмечает американский ученый Дж.Шлессинжер, «применимость методов исследования операций зависит от выполнения следующих условий: критерий (цель) может быть просто определен; может быть построена формальная модель, выражающая связи между критерием, переменными и существующими ограничениями; имеется достаточное количество информации, позволяющее провести разумное определение параметров. На практике наиболее вероятно выполнение этих условий на нижнем уровне, для технических и повторяющихся функций, иными словами - в узких оперативных, а не в широких политических решениях».

 

 Существует множество проблем  уникального выбора, для которых  в последние 10-20 лет были построены  «объективные» математические модели. В большинстве случаев эти  модели остались без всякого  применения. И, возможно, потому что, как сказал известный американский экономист В.Леонтьев, «недостаток фактических знаний об условиях существующих в реальном мире, заставляет авторов модели основывать многие, если не все, общие заключения на различных априорных допущениях, выбранных из-за их удобств, а не из-за их отношения к наблюдаемым фактам» [9].

 

Вывод: не все проблемы можно решить математическим моделированием. Существуют и такие, принятие верного решения  в которых напрямую зависит от субъективных факторов.