Компьютерные технологии поддержки управленческих решений

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО МОРСКОГО И РЕЧНОГО ТРАНСПОРТА

Федеральное государственное образовательное учреждение

высшего профессионального образования

«Санкт-Петербургский государственный университет водных коммуникаций»
Котласский филиал

Кафедра Экономики и управления
КУРСОВАЯ РАБОТА

по дисциплине:

Разработка управленческих решений
на тему

«Компьютерные технологии поддержки

управленческих решений»
Выполнил:
Проверил:
Котлас

2009
Содержание

Введение
Современные предприятия требуют все большей оперативности. В период быстрых изменений на рынке, более короткого цикла обращения продукции и услуг, изменчивости потребительского спроса важна фундаментальность базы для принятия стратегических решений и контроль за их выполнением. Традиционные бумажные носители информации служат явным барьером на пути внедрения передовых технологий управления. В этой связи использование современных методов сбора, обработки, хранения, анализа и представления информации для управленческих решений является одним из важнейших рычагов развития бизнеса. С информационной точки зрения стержнем систем управления предприятием является система подготовки принятия решений, хотя архитектурно – это надстройка над оперативными информационными системами, используемыми на предприятии.

Принятие правильного решения – это область управленческого искусства. Способность и умение делать это развиваются с опытом, приобретаемым руководителем на протяжении всей жизни. Совокупность первого и второго знания и умения составляют компетентность любого руководителя. В зависимости от достигнутого уровня компетентности, говорят об эффективности работы менеджера.

Принятие решений предполагает выбор первоочередных задач и дел, а это значит, что для менеджера очень важно умение расставлять приоритеты. Практически невозможно одному человеку выполнять сразу большой объем работы и совершать несколько дел одновременно, часть которых составляют несущественные проблемы.

По мнению специалистов, для того, чтобы принимать эффективные управленческие решения в области производства, сбыта, финансов, инвестиций, нововведений – руководству нужна постоянная деловая осведомленность по соответствующим вопросам, которая является результатом отбора, анализа, оценки и концентрации исходной информации [1].

Процесс получения новой информации, ее обработка и подготовка эффективных решений, обладает цикличностью. Т.е. это постоянное, непрерывное и цикличное движение.

Возрастание объемов информации, используемой для анализа при поддержке принятия решений, и необходимость долговременного хранения этой информации требуют применения в системах поддержки принятия решения специализированных баз данных.

Выбор альтернативы является своего рода вершиной в процессе принятия решения. На этом этапе менеджер вынужден брать на себя определенные обязательства по будущему курсу действий. Хороший предыдущий анализ альтернатив позволяет резко сузить рамки предстоящего выбора. При выборе альтернативы могут использоваться три подхода: прошлый опыт; проведение эксперимента; исследование и анализ.

Привлечение прошлого опыта является наиболее используемым подходом в выборе альтернативы. Опытные руководители не просто используют данный подход, но и испытывают сильную веру в него. Это лежит в основе утверждения о том, что чем выше уровень руководства, тем больше требуется опыта. В определенной степени опыт дает руководителю выработать умения и навыки принятия правильных решений. Сам факт, что руководитель профессионально растет, свидетельствует о ценности и полезности накопления опыта.

В последнее время, в связи с развитием компьютерных технологий, активно развивается информационная поддержка принятия управленческих решений. Системы поддержки принятия управленческих решений базируются на некой базе знаний, содержащей информацию о возможных вариантах, и алгоритмах выбора правильного решения [4].
Актуальность темы:
Управленческий труд отличается сложностью и многообразием, наличием большого числа форм и видов, многосторонними связями с различными явлениями и процессами. Это, прежде всего, труд творческий и интеллектуальный. На первый взгляд, большая его часть вообще не поддается какой-либо формализации. Поэтому автоматизация управленческой деятельности изначально связывалась только с автоматизацией некоторых вспомогательных, рутинных операций. Но бурное развитие информационных компьютерных технологий, совершенствование технической платформы и появление принципиально новых классов программных продуктов привело в наши дни к изменению подходов к автоматизации управления производством. Именно поэтому на сегодня тема компьютерных технологий в поддержке управленческих решений действительна актуальна.
Цель исследования:
Анализ и оценка возможностей современных компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений.
Объект исследования:
Существующие компьютерные технологии поддержки принятия управленческих решений.
Предмет исследования:
Методы анализа иерархий и конечной дискретизации элементов.
Задачи, решаемые в исследовании для достижения цели:
— систематизация теоретических основ принятия решений в организационном управлении;

— раскрытие понятия «интеллектуальные системы»;

— проведение анализа и оценки алгоритмов для выбора управленческих решений;

— изучение направлений компьютерных технологий в поддержке принятия управленческих решений;

— оценка существующих компьютерных технологий в поддержке принятия управленческих решений на примере администрации МО «Котлас».
Исследованность темы
Большое количество источников материала, как в учебных материалах, так и в электронных источниках даёт право говорить о хорошей исследованности данной темы в теоретическом плане, а наличие уже готового программного обеспечения на рынке программного обеспечения говорит и о практической разработанности данного направления в соответствии с его актуальностью.
Глава 1. Интеллектуальная поддержка принятия решений 1.1. Понятие «интеллектуальные системы»
В последнее время при обсуждении задач информатизации и разных подходов к их выполнению все больше слышатся термины «поддержка принятия решений», «интеллектуальные системы», «интеллектуализация ЭВМ» и т.п. Объективная причина этого не только в том, что созрела техническая и инструментальная база для применения новых технологий, но, главным образом, в том, что в стране назревает переход от частичной автоматизации рутинной деятельности, использования простых бухгалтерских, расчетных и информационно-справочных систем к комплексной автоматизированной поддержке профессиональных и других задач в разных предметных областях.

К сожалению, часто приходится слышать употребление этих мощных сложных понятий не более как модных терминов. С одной стороны, не секрет, что некоторые потенциальные разработчики программных систем пытаются таким образом повысить собственный авторитет и завоевать заказчика. С другой стороны, и заказчик, наслышанный и начитанный о новых течениях в информатике, довольно легко попадается в ловушку из модных слов. Поскольку специалистов не так- много, а эйфорических ожиданий хоть отбавляй, то смысл этих специальных понятий часто искажается. Поэтому, прежде чем обсуждать суть вопроса, уточним, о чем идет речь, остановившись вначале на понятии интеллектуальной системы.

Понятие интеллектуальной системы относится к области искусственного интеллекта. Интеллектуальную систему в первом приближении определяют как компьютерную систему, которая на уровне, близком к уровню человеческого интеллекта, решает задачи, которые до недавнего времени мог решать только человек.

Следует особо подчеркнуть, что интеллектуальная система не копирует структуру и мыслительные функции человеческого интеллекта, а всего лишь по мере возможности не хуже него решает «человеческие» задачи. Только такая отправная позиция позволяет уйти от философских споров на тему «Может ли машина мыслить?» и «Возможно ли искусственное воспроизводство человеческого интеллекта?». Речь идет не о создании искусственного интеллекта как такового, а о компьютерных технологиях для решения разнообразных, нетрадиционных с точки зрения математического подхода, задач. Понятие «интеллектуальные системы» многогранно. С одной стороны, интеллектуальность предполагает, что общение с системой должно происходить на уровне и по принципам человеческого интеллекта. Этот первичный смысл и породил применение термина «интеллектуальный» к современным программным системам. Интеллектуальные системы возникли как раз благодаря тому, что лавинообразное распространение вычислительной техники и стремительное внедрение ее в сферу деятельности непрофессионалов востребовало как бы повышение уровня способностей компьютерных систем подстраиваться под широкого и специально неподготовленного пользователя.

Интеллектуальность как человеческое качество предполагает способность общаться, понимать, мыслить, применять опыт для формирования решений. В интеллектуальных системах эти функции реализуются соответственно посредством интерфейса системы с пользователем на языке, близком к естественному; интерпретации получаемых данных путем сопоставления с известной информацией о предметной области; логическом выводе решений; применении особого рода конструктивной информации — знаний о способах и стратегиях решения задач в предметной области. Кроме того, интеллектуальные системы, как и человек, имеют способность обучаться; обобщать получаемую информацию и накапливать опыт, а также объяснять получаемые решения, хотя в разных технологиях эти возможности реализованы по-разному и на разном уровне.

Для решения задач информатизации практической деятельности необходимо иметь в виду специальный, более точный смысл понятия интеллектуальной системы.

В специальном смысле под интеллектуальной понимается программная система, построенная по особой технологии. Технология определяет как структуры данных для представления информации в машине, так и методы ее обработки. Регламентируются также основные функции системы, структура, стратегии функционирования, а отсюда и круг задач, к которым такие системы могут применяться.

Таким образом, для специалиста применение термина «интеллектуальная система» означает определенную технологическую базу, на которой он должен основываться как разработчик. Вообще говоря, существует не одна, а множество технологий разработки интеллектуальных систем. Исторически первая из них — технология нейронных сетей, толчком для ее возникновения послужила идея в качестве отправной точки взять модель физиологической основы человеческого интеллекта — высшей нервной системы. Другая наиболее широко и настоящее время распространенная технология экспертных систем, или иначе ее называют инженерия знаний, базируется на применении особого рода конструктивной информации — знаний. Знания — это информация о способах решения разнообразных человеческих задач, профессиональных и непрофессиональных. Знания позволяют интеллектуальной системе формировать рекомендации пользователю для принятия решений относительно конкретных возникающих перед ним задач, например — врачу помочь поставить диагноз, инженеру — определить неисправность технической системы, геологу — обнаружить месторождение полезных ископаемых и т.п.

Под интеллектуальными понимают также гибридные системы, использующие элементы технологий искусственного интеллекта наряду с другими компьютерными технологиями.

Под поддержкой принятия решений в широком смысле понимают всевозможную помощь пользователю в процессе его работы. В узкоспециальном смысле этот термин предполагает подход к решению задачи пользователя как к управленческой и в конечном итоге означает выбор вариантов решения задач пользователя.

Автоматизированная поддержка принятия решений в широком смысле означает выполнение хотя бы одной из следующих функций:

Предоставление справочной информации без автоматического формирования запросов к базам данных;

Предоставление справочной информации с автоматическим формированием запросов к базам данных и привязкой к условиям решаемой задачи;

Графическая визуализация получаемой справочной информации и информации о способах принятия решений;

Предоставление рекомендаций по формированию решений;

Сужение пространства поиска решения пользователем.

Выбор и рекомендации наиболее приемлемых решений с учетом рангов;

Моделирование последствий принятия решений.

Следует отметить, что в настоящее время большинство программных систем, называемых системами поддержки принятия решений, носят всего лишь информационно-справочный характер, то есть выполняют лишь первую из перечисленных функций. Другие информационно-справочные системы позволяют выполнить несколько первых функций [2].

В этой связи можно сказать о широко известных и популярных технологиях баз данных и геоинформационных систем (ГИС). Что может получить пользователь от такой системы. Ну, конечно, разнообразную справочную информацию. Правда, добраться до нее бывает не так-то просто, даже если система снабжена развитым диалогом типа меню. Очень часто для этого пользователю требуется помощь программиста или оператора системы. Популярность ГИС вызвана тем, что они помогают лицам, принимающим решения (ЛПР), еще и тем, что представляют информацию визуально, то есть выполняют функцию, указанную четвертой. Примером могут служить разнообразные задачи по районированию территорий. Известно, что возможность визуального представления повышает конструктивность получаемой информации и ее полезность для принятия решений. Именно это, а также то, что ГИС имеют дело с географической информацией, которая оказывается чрезвычайно полезной в большинстве задач организационного управления, сделали эту технологию очень популярной.

Практически все реально действующие ГИС разного назначения имеют информационно-справочный характер. Схема взаимодействия пользователя и системы в них реализуется по цепочке: обход дерева меню — запрос к атрибутивным базам данных — визуализация на карте.

Однако, необходимо отметить, что геоинформационные технологии стремительно развиваются. Например, существуют ГИС, позволяющие моделировать текущую ситуацию и последствия принимаемого решения. Развитие ГИС-технологий идет также в сторону интеллектуализации. В качестве примера можно привести развитие объектно-ориентированных мультидетальных ГИС.

Разработка интеллектуальных систем поддержки принятия решений подразумевает конструктивный динамический подход: во-первых, необходимо подавляющее число параметров, участвующих в формировании запроса к атрибутивным базам, формировать автоматически, минимально загружая пользователя, тем самым выполняется функция 2 — конструктивный подбор информации. Далее, с помощью интеллектуальной системы возможно не только визуализировать на карте полученную в результате запроса информацию, но и выполнять и иллюстрировать ее оценки. И наконец, результатом работы системы должны быть также рекомендации пользователю для принятия решений, которые он может получить в текстовом виде.

Таким образом, интеллектуальная система может конструктивно выполнять функции поддержки принятия решений на более конструктивных уровнях. Главное отличие интеллектуальных систем поддержки принятия решений от информационно-справочных систем состоит в том, что обязательным элементом функционирования является формирование рекомендаций, или проектов решений. Причем большинство систем позволяют получить несколько вариантов решений с указанием их относительного предпочтения и условий реализации [2].

Вывод:очень важной особенностью интеллектуальной системы является то, что сама логика взаимодействия ее с пользователем обычно диктуется процессом решения функциональной задачи, и поэтому работа с такой системой выглядит для него, как ни парадоксально, гораздо проще и естественнее, чем в справочной системе
1.2. Поддержка принятия решений в организационном управлении
Особенный интерес представляет интеллектуальная поддержка принятия решений в организационном управлении. Эта область применения интеллектуальных систем развивается сравнительно недавно. Объяснение простое: в сравнении с другими профессиональными областями, организационное управление — довольно сложная предметная область для экспертной системы. Во-первых, она не является статической, или хотя бы квазистатической, как, например, медицина, химия и др. Некоторые задачи, возникающие у управленца, решаются всего один раз, а затем теряют актуальность. Во-вторых, известно, что управленческие задачи являются слабо структурированными. В-третьих, допуская детерминированную декомпозицию, трудно поддаются представлению в форме задачи поиска в пространстве состояний, что затрудняет применение моделей представления знаний с развитым аппаратом логического вывода. Этот перечень можно продолжать. Кроме того, пожалуй, трудно назвать такую управленческую область, где можно было бы найти идеального специалиста-эксперта, который в принципе не допускал бы ошибок ни при каких обстоятельствах и мог бы описать критерии поиска эффективного решения управленческих задач. К тому же, часто встает вопрос, что следует повышать: эффективность самого решения или эффективность процесса принятия решения.

Известно, что для организационного управления наиболее применим так называемый операциональный подход, аккумулирующий для решения задач практического управления разнообразные методы: системный подход, ситуационное управление, теорию принятия решений, методы математического моделирования- теорию управления, а также эмпирический и эвристический подход. Это не значит, что организационное управление сводится к одной из этих областей, а как раз то, что перечисленные методы и подходы применяются постольку, поскольку представляются полезными для решения практических задач. Как раз эта особенность и привлекает специалистов по интеллектуальным системам к созданию систем поддержки решений в области организационного управления, поскольку практически вся методология искусственного интеллекта представляет как бы «втискивание» известных методологий в рамки прагматического подхода для решения человеческих задач. Кроме того, интеллектуальные системы могут разрешить также проблему представления и использования нечеткой информации, которая наиболее характерна для организационного управления.

По сути дела, направление на создание автоматизированных систем управления, предметом которого была автоматизация организационного управления, не было отмечено большими успехами именно в силу того, что во время его расцвета — в 70-е годы — не был развит операциональный подход, а методология искусственного интеллекта только зарождалась. Сложность предметной области на том этапе не была преодолена, а понятие Автоматической Системы Управления свелось, в результате, к понятию автоматизированной информационно-справочной системы. Правда, положительным результатом можно считать то, что были всесторонне обследованы многие сферы организационного управления. Новый виток в этой области связывается с созданием географических информационных систем. Но, как видно из вышесказанного, применение ГИС само по себе не является панацеей. Ясно, что активизация этого направления должна повысить уровень информатизации общества и, в частности, управления, так как связана с инвентаризацией информации (создание разного рода кадастров и т.п.). Но ГИС смогут достаточно полно решать задачи поддержки принятия решений только при интеграции с методологией создания интеллектуальных систем и другими технологиями.

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

поддерживать постановку слабо структурированных задач;

поддерживать принципы разработки и функционирования открытых систем, каковыми являются управленческие системы;

поддерживать функции ЛПР как аккумулирующего, коммутирующею и координирующего информационного центра;

поддерживать функции ЛПР по подготовке, принятию и исполнению решений;

использовать методы инженерии для представления и использования нечеткой информации;

использовать точные методы из теории управления и статистики, а также разнообразные другие методы моделирования поведения объекта управления и формирования решений;

интегрироваться с другими технологиями, такими как ГИС, базы данных и др.

Учитывая все перечисленные особенности, попробуем ответить на вопрос: «В каких областях организационного управления и какие управленческие задачи целесообразно решать с применением интеллектуальных систем?».

Очевидно, наиболее успешно и достаточно быстро можно создавать интеллектуальные системы, если предметная область не слишком широка. В противном случае можно пойти на создание нескольких систем, декомпозируя задачу. Либо ограничиться определенным уровнем концептуальной постановки задачи, то есть, попросту говоря, ограничить детализацию. В качестве примера можно привести проблему создания территориальных систем экологического мониторинга. Ясно, что это одна из тех проблем, которые декомпозируются по территориально-отраслевому принципу. Правда, остается вопрос, с какого уровня и какой конкретной подзадачи начинать. К сожалению, в наших условиях этот вопрос чаще всего решается с точки зрения наличия финансового обеспечения.

Другой случай очевидных преимуществ создания интеллектуальных систем наблюдается, если предметная область достаточно проста, но требуется максимально повысить эффективность самого процесса формирования решений. Примером могут служить экспертные системы для поддержки принятия решений в кризисных ситуациях. Па первое место в таких задачах ставятся функции ЛПР как координирующего информационного центра. Реализация этой функции относительно несложна, но предполагает также попутное решение проблемы поддержки средств автоматизации связи.

Большие преимущества применение технологий интеллектуальных систем дает там, где область управления располагает большими объемами накопленной информации — базами данных. Это дает возможность их обобщения и, например, создания нейроэкспертной системы для решения задач планирования, прогнозирования и т.п.

В качестве примеров конкретных интеллектуальных систем в области организационного управления можно привести следующие. ЭС IМАСSпомогает руководителям промышленного производства в управлении делопроизводством, планировании объема продукции, переучете товаров и др. (США). ЭС SmartSlim— поддержка принятия управленческих решений в области маркетинга (США) [3].

Вывод:интеллектуальная система формирует обычно один или несколько вариантов решения в порядке предпочтения. Предлагаемые такой системой рекомендации пользователь — лицо, принимающее решение, может либо принять, либо отвергнуть, однако, за последствия несет ответственность он сам. При этом преимущество интеллектуальной системы заключается в конструктивном функциональном подходе к решению задач. Интеллектуальная система помогает выполнить ЛПР его должностные функции.
1.3. Алгоритмы для выбора управленческих решений
Одним из видов алгоритмов для выбора управленческих решений является метод анализа иерархий.

Метод анализа иерархий представляет собой систематическую процедуру для иерархического представления элементов. Данная процедура определяет суть проблемы. Проблема декомпозируется на более простые составляющие части и обрабатывается последовательной обработкой непосредственно ЛПР по парным сравнениям. В итоге выражается относительная интенсивность взаимодействия элементов в иерархии. Все параметры выражаются численно, а сам метод включает в себя процедуры синтеза множественных суждений, получения приоритетности критериев и нахождения альтернативных решений. Данный метод основан на способности людей логически размышлять, определять события и устанавливать отношения между ними.

Метод анализа иерархий – методологическая основа для решения задач выбора альтернатив посредством их многокритериального рейтингования. Метод анализа иерархий создан американским ученым Т. Саати и вырос в настоящее время в обширный междисциплинарный раздел науки, имеющий строгие математические и психологические обоснования и многочисленные приложения.

Основное применение метода – поддержка принятия решений посредством иерархической композиции задачи и рейтингования альтернативных решений.

Метод позволяет:

• провести анализ проблемы

• провести сбор данных по проблеме

• оценить противоречивость данных и минимизировать ее.

• провести синтез проблемы принятия решения

• оценить важность учета каждого решения и важность учета каждого фактора, влияющего на приоритеты решений

В рамках метода анализа иерархий нет общих правил для формирования структуры модели принятия решения. Это является отражением реальной ситуации принятия решения, поскольку всегда для одной и той же проблемы имеется целый спектр мнений. Метод позволяет учесть это обстоятельство с помощью построения дополнительной модели для согласования различных мнений, посредством определения их приоритетов. Таким образом, метод позволяет учитывать «человеческий фактор» при подготовке принятия решения. Это одно из важных достоинств данного метода перед другими методами принятия решений.

Также для выбора правильных решений применяются методы теории игр. Одним из таких методов является метод конечной дискретизации элементов, который и был введен в состав системы поддержки принятия решений.

Данный метод используется для нахождения решений в конфликтных ситуациях. Типичный конфликт характеризуется тремя основными составляющими:

1) заинтересованными сторонами

2) интересами этих сторон

3) их возможными действиями

Любая конфликтная ситуация, взятая из реальной жизни, как правило, довольно сложна. Ее изучение, к тому же, затруднено наличием многих и очень разных обстоятельств, часть из которых ни на развитие конфликта, ни на его исход сколь либо существенного влияния не оказывает. Поэтому для того, чтобы анализ конфликтной ситуации оказался возможным, необходимо от этих второстепенных факторов отвлечься, что при удачном стечении обстоятельств позволяет построить упрощенную формализованную модель конфликта, которую принято называть игрой и которая отличается от реальной конфликтной ситуации еще и тем, что ведется по вполне определенным правилам.

Если мы ставим перед собой задачу уточнить данные, полученные с помощью другого метода, или если мы хотим уточнить разбиения, мы можем не высчитывать циклы для всех точек, а взять только точки, которые приближены к нашему решению, и найти циклы только для них. Это значительно упрощает вычисления, но при этом остается возможность определить оптимальную коалицию. В этом случае мы избавляемся от необходимости перебирать многие варианты, которые могут никогда не пригодиться в реальных случаях или будут очень невыгодны участникам, если они узнают о других возможных вариантах раздела [5].

Для обработки большого потока информации и для создания системы, помогающей руководителю отдела принимать обоснованные решения, была разработана система подачи, контроля и обработки заявок для отдела проектирования и эксплуатации подсистемы АБИС – библиотечного Интернет-комплекса крупной библиотеки с необходимым математическим инструментарием для решения задач, возникающих в случае необходимости принятия решений.

Во время анализа была собрана информация о стоящих задачах и проблемах. Основной проблемой функционирования отдела было отсутствие документирования поступающих заявок на обслуживание как внутренними, так и внешними пользователями. Для руководителя отдела было выделено несколько областей – контроль работы отдела, контроль исполнения заявок и решение проблем выбора поставщиков услуг, оборудования и распределения ресурсов при коллективных заявках на них.

В качестве среды разработки было выбрано семейство программ 1С: Предприятие. Данное решение было обусловлено наличием готовой материально-технической базы для внедрения данной системы, а также возможностью работы с Интернет технологиями и использованием web интерфейсов.

Информационная система состоит из нескольких подсистем, использующих общее информационное пространство и имеющих возможность независимого функционирования.

Данное разделение системы было обусловлено необходимостью построения модульной системы, функционал которой можно изменять и расширять без дополнительных затрат по реорганизации базы и не прерывая работу пользователей.

Каждая подсистема обладает своими интерфейсами и ограниченным набором прав доступа. Некоторые из них доступны исключительно техническому отделу, некоторые – всем пользователям.

Информационная система «Заявки на обслуживание». Данная система используется для подачи пользователями заявок, используя возможности web интерфейса или интерфейса 1С Предприятия. Заявки формируются автоматически, при указании требуемой проблемы и заявителя. Система заявок на обслуживание связана с подсистемой формирования задач и подсистемой планирования ресурсов и оборудования. При ведении всех заявок в единой базе упрощается контроль руководителем отдела ресурсов сотрудников, исполняющих заявки. Также становится возможной переадресация заявок на конкретных сотрудников, планирование посещения различных заявителей, с целью оптимизировать работу и перемещения по территории. Для различного типа заявок существует система приоритетов, в соответствии с которой корректируется список первоочередных дел и второстепенных. Система планирования ресурсов и оборудования позволяет постоянно контролировать нахождение необходимых запасных частей, расходных материалов и нового оборудования на складе для оперативного решения возникающих проблем.

Подсистема отчетности. Наличие гибко настраиваемых отчетов позволяет руководителю отдела анализировать работу отдела и конкретных сотрудников. Возможен также анализ наиболее типичных неисправностей и путей их решения, который необходим для принятия решений относительно закупки нового ПО, аппаратного обеспечения и т.д.

Подсистема контроля неисправной техники. Система контроля позволяет отслеживать процесс прохождения ремонта. В системе учитываются текущие ремонты, приблизительные и реальные сроки выполнения, стоимости ремонтов, условия гарантийного обслуживания и т.д. Наличие отдельной системы учета ремонтов позволяет избежать забытых вещей, нецелесообразного ремонта, использования вещей, стоимость владения которыми превышает стоимость аналогичной новой вещи.

База основных средств организации. Данная база существовала и ранее, но ее заполнение велось вручную, и информация в ней часто не обновлялась, что не являлось грамотным решением, особенно при частой замене комплектующих и миграции сотрудников по рабочим местам. В новой информационной системе заполнение базы основных средств было осуществлено с помощью бесплатно распространяемых программ сбора информации. Также база ОС была связанна с системой заявок на обслуживание и системой поддержки принятия решения, что позволяет всегда иметь актуальную информацию и помогает при решении возникающих задач.

Система поддержки принятия решения. Система реализована с использованием метода анализа иерархий и метода конечной дискретизации элементов. Данная подсистема может существовать как в совокупности с единым информационным пространством системы обработки заявок, так и независимо от него. Система используется для поддержки принятия решения руководителем отдела. В качестве входных данных могут использоваться либо поступившие заявки на организацию общих ресурсов, либо система может действовать автономно, используя непосредственно вводимые данные. Также с помощью только результатов, полученных с использованием метода анализа иерархий, можно производить оценку выбора поставщиков по заданным критериям.

Применение метода анализа иерархий позволяет использовать общую базу для выбора конкретного поставщика из представленных альтернатив в соответствии с заданными критериями [6].

Вывод: рассмотрев на конкретных примерах методами иерархий и конечной дискретизации элементов действия системы поддержки принятия решения, можно сказать что структура подобной системы вполне работоспособна.
Глава 2. Средства workflow в рамках общей концепции управления предприятием
Трудности, возникающие при решении задачи автоматизированной поддержки управленческого труда, связаны с его спецификой. Управленческий труд отличается сложностью и многообразием, наличием большого числа форм и видов, многосторонними связями с различными явлениями и процессами. Это, прежде всего, труд творческий и интеллектуальный. На первый взгляд, большая его часть вообще не поддается какой-либо формализации. Поэтому автоматизация управленческой деятельности изначально связывалась только с автоматизацией некоторых вспомогательных рутинных операций. Но бурное развитие информационных компьютерных технологий, совершенствование технической платформы и появление принципиально новых классов программных продуктов привело в наши дни к изменению подходов к автоматизации управления производством.
2.1. Модель автоматизации управленческих процессов
При всем подлинном многообразии управленческой деятельности возможна некоторая ее классификация. Определяют следующие виды управленческой деятельности в зависимости от ее содержания: эвристическая; административная; операторная.

Эвристическая деятельность заключается в формулировании новых идей, концепций, решений. В управлении она воплощается в разработке новых планов, технологий, форм организации труда. Процесс такой деятельности может быть разделен на две составляющие: аналитическую и конструктивную. Аналитическая составляющая подразумевает сбор, изучение и анализ необходимой для принятия решения информации. Конструктивная составляющая представляет собой подготовку, обсуждение и принятие управленческого решения. Деятельность такого вида практически не формализуется.

Административная деятельность — это непосредственное управление действиями и поведением производственной системы. Она заключается в организации коммуникаций между разными участниками процесса управления и в общем случае предполагает выдачу распоряжений и контроль их исполнения. Такая деятельность в большей или меньшей степени может быть формализована.

Операторная деятельность. Несмотря на то что управленческий труд — процесс весьма творческий, некоторая его часть рутинна и представляет собой набор стереотипных, повторяющихся операций, необходимых для информационного обеспечения производственных процессов. В основном, это операции, связанные с документированием управленческой деятельности. Согласно российскому законодательству и здравому смыслу, деятельность предприятия должна быть задокументирована, т. е. на соответствующие административные, финансовые, коммерческие, производственные операции создаются официальные документы. Именно обработка документов составляет основное содержание операторного труда (имеется в виду оформление, регистрация документов, экспедиционная обработка поступающей корреспонденции). Операторная деятельность формализуется наиболее простым способом и легко поддается автоматизации.

Исторически сложилось так, что операторная деятельность подвергалась автоматизации в первую очередь. Это связано с тем, что она просто формализуема. Операторная деятельность поддерживается разнообразными средствами автоматизации.

В основном для автоматизации операторного труда используются системы, давно завоевавшие сердца пользователей. Сегодня они предлагают богатый набор разнообразных функциональных возможностей, обеспечивающих обработку данных, представленных в электронной форме. К ним относятся разнообразные средства разработки документов (такие как текстовые и табличные процессоры, средства подготовки презентаций и т. п.), системы обработки транзакций (OLTP — On-line Transaction Processing), системы управления базами данных (СУБД), системы управления документами (EDMS — Electronic Document Management System).

В качестве средств автоматизации административной деятельности используются разнообразные системы, обеспечивающие и координирующие совместную деятельность нескольких участников процесса управления. Такие системы появились на рынке программного обеспечения относительно недавно. Это так называемые системы groupware и workflow, а также средства работы с электронными формами. Основная концепция использования систем такого типа заключается в формировании единого информационного пространства предприятия, упрощении процесса обмена информацией, оптимизации работ сотрудников и сокращении затрат труда и времени на администрирование их совместной деятельности.

Наибольшие трудности возникают при попытке автоматизировать каким-либо образом эвристическую деятельность. В наши дни корректнее говорить не об автоматизации деятельности такого рода, а об ее автоматизированной поддержке. К средствам, используемым в этих целях, можно отнести системы поддержки принятия решений (DSS — Decision Support System), экспертные системы (ЭС), системы анализа в реальном времени (OLAP — On-line Analytic Processing), информационные хранилища данных (Data Warehouse). Работа таких систем основывается на утверждении, что для принятия решения важнейшим фактором является наличие опыта действий в подобных ситуациях (личного и опыта других людей). Информацию об этом и предоставляют системы автоматизации эвристической деятельности, обеспечивая своим пользователям возможность принятия наиболее обоснованного решения самостоятельно .

Вывод: управленческая деятельность при разделении её на составляющие (эвристическая; административная; операторная) вполне вписывается в математическое представление программного обеспечения.
2.2. Системы workflow – понятия и определения
Технология автоматизации деловых процессов (workflow) — это современная технология компьютеризированной поддержки процессов управления предприятием (деловых процессов) в целом или какой-то их части. В определенном смысле она не является революционной, поскольку объединяет несколько сформировавшихся информационных технологий, таких как электронная почта, управление проектами, работа с базами данных, объектно-ориентированное программирование и CASE-технологии. Конкретные реализации технологии представляют собой программные системы автоматизации деловых процессов (системы workflow), каждая из которых основывается на некоторой комбинации перечисленных технологий. [7]

Система автоматизации деловых процессов (система класса workflow) — программное обеспечение, служащее для описания и обеспечения выполнения деловых процессов предприятия. Наиболее известны системы зарубежных производителей: Staffware (Staffware Corp.), ActionWorkflow System (Action Technologies Inc.) и т. п. Достойное место среди них занимает отечественная разработка — WorkRoute (ВЕСТЬ АО).

При всем разнообразии системы автоматизации деловых процессов имеют и нечто общее — все они направлены на решение проблем, возникающих из-за изолированности и фрагментированности информации, путем создания общего информационного пространства на предприятии. Собственно говоря, такие системы нельзя рассматривать как одиночные приложения. Их с уверенностью можно отнести к средствам интеграции деловых процессов предприятия.
2.3. Поддержка основных функций управления средствами workflow
Идеология систем автоматизации деловых процедур основывается на утверждении, что большинство деловых процессов в аппарате управления обладает следующими характеристиками:

деловой процесс состоит из конечного набора задач, выполняемых предписанным образом;

в деловой процесс вовлечено множество людей с различной степенью ответственности;

деловые процессы заключаются в изучении, создании, обработке и передаче информации в различных представлениях, а не только в форме документов;

деловой процесс имеет некоторую цель, возможно, не очевидную всем его участникам.

Системы автоматизации деловых процессов основываются на комплексном подходе к решению задач управления. Это значит, что они в той или иной мере поддерживают реализацию всех основных функций управления: планирования, организации, активизации, координирования и контроля…

Система управления может быть разделена на управляющую и управляемую подсистемы. Управляющая подсистема занимается выработкой управленческих решений. Управляемая подсистема является исполнителем этих решений. Важный показатель эффективности взаимодействия управляющей и управляемой подсистем — обратная связь. Обратная связь — это информация о результатах управленческого воздействия. Управляющая подсистема получает ее от управляемой в виде разнообразных отчетов (документированных и устных). Такая информация помогает оценить полученные результаты и служит основой для выработки новых решений, корректирующих или развивающих предыдущие.

Итак, средства автоматизации управленческих процессов служат интегрирующим средством при обеспечении взаимодействия управляющей и управляемой подсистемы, которое строится следующим образом.

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.
Глава 3. Применение компьютерных технологий в поддержке управленческих решений на примере Администрации МО «Котлас»
На сегодняшний день компьютерные технологии в поддержке принятия управленческих решений в Администрации МО «Котлас» не используются в полную силу вследствие отсутствия регламента спущенного с высших инстанций. В бюджете нет строки для создания подобной системы в администрации и, соответственно, все решения принимаются на уровне человеческого анализа и интуиции. Количество разработанных вариантов решений в управленческой сфере определяется обычно двумя-тремя. Такая ситуация очень часто подводит к тому, что даже выбранное решение из трёх не является оптимальным. Внедрение компьютерных технологий сводится к простой организации внутренней локальной сети, цель которой простой обмен файлами и сообщениями между пользователями. Это, безусловно, экономит время, но подобная упрощённая система не даёт эффекта возможного при организации системы workflow.
Заключение
Итак, управление — это специфический вид труда, обладающий рядом особенностей. К ним относится слабая формализуемость, затрудняющая его автоматизацию. Тем не менее современные программные средства позволяют в какой-то мере решить задачи автоматизации процессов управления. В их число входят и системы автоматизации деловых процессов (системы класса workflow).

Технология автоматизации деловых процессов (workflow) в применении к управлению предприятием связана с автоматизацией административного труда и направлена на поддержку основных классических функций управления: планирования, организации, активизации, координирования и контроля. На сегодняшнем рынке ПО представлен широкий спектр систем, реализующих эту технологию. Они обеспечивают решение поставленных задач, управляя последовательностью работ на основе описанных логических правил и привлекая необходимые человеческие и информационные ресурсы, связанные с разными этапами работ. Безусловно, что для решения проблем сложного выбора в уникаль­ных ситуациях выбор лежит на руководителе и компьютерная система может только помочь сделать этот выбор оптимальным.

Использование систем автоматизации деловых процессов позволяет говорить о следующих преимуществах внедрения новой технологии организации управленческой деятельности по сравнению с традиционными:

обеспечивается высокая эффективность принятия решений;

рационализируются и интегрируются информационные процессы, в том числе совершенствуется организация документооборота предприятия;

поддерживается оперативная настройка системы автоматизации на изменения порядка работы, складывающегося на предприятии;

устраняется дублирование функций;

повышается эффективность работы в целом;

снижаются расходы на информационное сопровождение функционирования предприятия.

Перечисленные достоинства технологии, а также ее успешное внедрение и использование на многих предприятиях (как за рубежом, так и в России) дает возможность говорить о ней как о современной эффективной технологии организации управленческих процессов, обладающей большим будущим.
Список используемой литературы:
Корниенко В.И. Формирование управленческих команд нового поколения. – М.: Изд-во РАГС, 2000. – 262 с.

Орлова Т.М. Маркетинговые коммуникации в России: основы и практика: Учеб. пос. для изучающих курс “Паблик рилейшнз”. — М.: ИМПЭ, 1999.- 84-88 с.

Виханский О.С., Наумов А.И. Менеджмент. – М.: «Гардарика», 1996.

Панкрухин А. П. Маркетинг: основы теории, стратегии и технологии, становление в России, особенности в различных сферах деятельности. М., 1997

А.И. Орлов Теория принятия решений / Учебное пособие. — М.: Издательство «Март», 2004. www.aup.ru/books/m157/1_6.htm

Кисилёв С.А. Система обеспечения поддержки принятия решений в библиотеке. www.nbuv.gov.ua/articles/crimea/2006/216.pdf

СЛОВАРЬ IT-ТЕРМИНОВ it.siora.ru/slovar.asp

А. Колесов. WorkFlow для автоматизации документооборота. Журнал: Программное обеспечение. №7 (83), июль 2005

Голубков Е.П. Какое принять решение? (практикум хозяйственника). – М.: «Экономика», 1990.