Информационные системы в экономике

• необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ и т.д.);
• источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики);
• имеющиеся аналогичные экспертные системы;
• цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.);
• классы решаемых задач и т.д.

Участвуют: эксперт, инженер по знаниям  и пользователь.

Средняя продолжительность 1-2 недели.

Извлечение  знаний – получение инженером по знаниям наиболее полного представления о предметной области и способах принятия в ней решений.

На этой стадии происходит перенос  компетентности экспертов на инженеров  по знаниям с использованием различных методов:

• анализ текстов;
• диалоги;
• экспертные игры;
• лекции;
• дискуссии;
• интервью;
• наблюдение и др.

Участвуют: эксперт и инженер  по знаниям.

Средняя продолжительность 1-3 месяца.

Структурирование  или концептуализация знаний – разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы или текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Такое описание называется полем знаний.

На этой стадии выявляется структура  полученных знаний о предметной области, т.е. определяются:

• терминология;
• список основных понятий и их атрибутов;
• отношения между понятиями;
• структура входной и выходной информации;
• стратегия принятия решений;
• ограничения стратегий и т.д.

Участвует инженер по знаниям.

Средняя продолжительность 2-4 недели.

Формализация  знаний – разработка базы знаний на языке, который, с одной стороны, соответствует структуре поля знаний, а с другой – позволяет реализовать прототип системы на следующей стадии программной реализации.

На этой стадии строится формализованное представление концепций предметной области на основе выбранного языка представления знаний (ЯПЗ). Традиционно на этой стадии используются:

• логические методы;
• продукционные методы;
• семантические сети;
• фреймы;
• объектно-ориентированные языки, основанные на иерархии классов и объектов.

Участвуют: инженер по знаниям и  программист.

Средняя продолжительность 1-2 месяца.

Реализация – разработка программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом.

На этой стадии создается прототип экспертной системы, включающий базу знаний и остальные блоки, при помощи одного из следующих способов:

• программирование на традиционных языках типа Паскаль, Си и др.;
• программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта: LISP, FRL, SmallTalk и др.;
• использование инструментальных средств разработки ЭС типа СПЭИС, ПИЭС;
• использование «пустых» ЭС или «оболочек» типа ЭКСПЕРТ, ФИАКР и др.

Участвует программист.

Средняя продолжительность 1-2 месяца.

Тестирование – выявление ошибок в подходе и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта.

На этой стадии оценивается и  проверяется работа программ прототипа  с целью приведения в соответствие с реальными запросами пользователей. Прототип проверяется на следующие параметры:

• удобство и адекватность интерфейсов ввода-вывода;
• эффективность стратегии управления;
• качество проверочных примеров;
• корректность базы знаний (полнота и непротиворечивость правил).

 

Этап 3: развитие прототипа до промышленной ЭС

 

Иногда при разработке промышленной системы выделяют дополнительные этапы  для перехода: демонстрационный прототип – исследовательский прототип – действующий прототип – промышленная система.

Однако чаще реализуется плавный  переход от демонстрационного прототипа к промышленной системе. Понятие же коммерческой системы в нашей стране входит в понятие промышленный программный продукт или промышленная ЭС.

 

 

 

Стадии изменения ЭС от прототипа  до коммерческой системы

Демонстрационный прототип ЭС	Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода (несколько десятков правил или понятий)
Исследовательский прототип ЭС	Система решает большинство задач, но не устойчива в работе и не полностью проверена (несколько  сотен правил и понятий)
Действующий прототип ЭС	Система надежно решает все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует много времени и памяти
Промышленная система	Система обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти; переписывается с использованием более эффективных средств представления знаний
Коммерческая система	Промышленная система, пригодная  к продаже, т.е. хорошо документирована и снабжена сервисом

 

После установления основной структуры  ЭС инженер по знаниям приступает к разработке и адаптации интерфейсов, с помощью которых система будет общаться с пользователем и экспертом.

 

Этап 4: оценка системы

 

После завершения этапа разработки промышленной экспертной системы необходимо провести ее тестирование в отношении критериев эффективности. К тестированию широко привлекаются другие эксперты с целью апробирования работоспособности системы на различных примерах. Экспертные системы оцениваются главным образом для того, чтобы проверить точность работы программы и ее полезность. Оценку можно проводить, исходя из различных критериев, которые группируются следующим образом:

• критерии пользователей (понятность работы системы, удобство интерфейсов и др.);
• критерии приглашенных экспертов (оценка советов-решений, предлагаемых системой, сравнение ее с собственными решениями, оценка подсистемы объяснений и др.);
• критерии коллектива разработчиков (эффективность реализации, производительность, дизайн, широта охвата предметной области, непротиворечивость базы знаний и т.п.).

 

Этап 5: стыковка системы

 

На этом этапе осуществляется стыковка экспертной системы с другими  программными средствами в среде, в которой она будет работать, и обучение людей, которых она будет обслуживать.

Для подтверждения полезности системы важно предоставить каждому из пользователей возможность поставить перед ЭС реальные задачи, а затем проследить, как она выполняет эти задачи. Чтобы система была одобрена, необходимо представить ее как помощника, освобождающего пользователей от обременительных задач, а не как средство их замещения.

 

Этап 6: поддержка системы

 

Поддержку системы можно  осуществить либо в языке программирования (например, в Си), либо в инструментальной среде. В первом случае повышается быстродействие системы, но уменьшается гибкость, поэтому данный вариант приемлем только в том случае, если система сохраняет все знания проблемной области, и эти знания не будут изменяться в ближайшем будущем. Если же система создается для изменяющейся проблемной области, то такую систему необходимо поддерживать в инструментальной среде разработки.

Недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный со значительными затратами времени и средств.

Искусственная компетентность экспертных систем не заменяет полностью человека. Эксперт-человек способен реорганизовать информацию и знания и использовать их для синтеза новых знаний. В области творческой деятельности люди обладают большими способностями и возможностями по сравнению с самыми умными системами. Эксперты справляются с неожиданными поворотами событий и, используя новые подходы, способны проводить аналогии из других предметных областей. Эксперты адаптируют к изменяющимся условиям и приспосабливают свои стратегии к новым обстоятельствам в более широком диапазоне проблем и задач. Экспертные системы менее приспособлены к обучению на уровне новых концепций и новых правил. Они оказываются не столь эффективны и мало пригодны в тех случаях, когда надо учитывать всю сложность реальных задач.

Эксперты могут непосредственно  воспринимать весь комплекс входной  информации: символьной, визуальной, графической, текстовой, звуковой, осязательной и обонятельной. У экспертной системы есть только символы, с помощью которых представлены базы знаний, воплощающие те или иные концепции. Преобразование сенсорной информации в символьную сопровождается потерей части информации.

Но главное, что огромный объем  знаний, которым обладают эксперты-специалисты, не удается пока встроить в интеллектуальную систему, тем более столь специализированную, какой является любая экспертная система.

 

Тема: ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

 

В последние несколько лет компьютер  стал неотъемлемой частью управленческой системы предприятий. Однако современный подход к управлению предполагает еще и вложение денег в информационные технологии. Причем чем крупнее предприятие, тем больше должны быть подобные вложения.

Благодаря стремительному развитию информационных технологий наблюдается расширение области их применения. Если раньше чуть ли не единственный областью, в которой применялись информационные системы, была автоматизация бухгалтерского учета, то сейчас наблюдается внедрение информационных технологий во множество других областей. Эффективное использование корпоративных информационных систем позволяет делать более точные прогнозы и избегать возможных ошибок в управлении.

Из любых данных и отчетов  о работе предприятия можно извлечь  массу полезных сведений. Информационные системы как раз и позволяют извлекать максимум пользы из всей имеющейся в компании информации.

Именно этим фактом и объясняются  жизнеспособность и бурное развитие информационных технологий – современный  бизнес крайне чувствителен к ошибкам в управлении, и для принятия грамотного управленческого решения в условиях неопределенности и риска необходимо постоянно держать под контролем различные аспекты финансово-хозяйственной деятельности предприятия (независимо от профиля его деятельности).

Поэтому можно вполне обоснованно  утверждать, что в жесткой конкурентной борьбе большие шансы на победу имеет предприятие, использующее в управлении современные информационные технологии.

Рассмотрим наиболее важные задачи, решаемые с помощью специальных программных средств.

Бухгалтерский учет

Это классическая область применения информационных технологий и наиболее часто реализуемая на сегодняшний день задача. Это вполне объяснимо. Во-первых, ошибка бухгалтера может стоить очень дорого, поэтому очевидна выгода использования возможностей автоматизации бухгалтерии. Во-вторых, задача бухгалтерского учета довольно легко формализуется, так что разработка систем автоматизации бухгалтерского учета не представляет технически сложной проблемы.

Тем не менее, разработка систем автоматизации бухгалтерского учета является весьма трудоемкой. Это связано с тем, что к системам бухгалтерского учета предъявляются повышенные требования в отношении надежности и максимальной простоты и удобства в эксплуатации.

Управление финансовыми потоками

Внедрение информационных технологий в управление финансовыми потоками также обусловлено критичностью этой области управления предприятия к ошибкам. Неправильно построив систему расчетов с поставщиками и потребителями, можно спровоцировать кризис наличности даже при налаженной сети закупки, сбыта и хорошем маркетинге. И наоборот, точно просчитанные и жестко контролируемые условия финансовых расчетов могут существенно увеличить оборотные средства фирмы.

Управление складом, ассортиментом, закупками

Можно автоматизировать процесс анализа  движения товара, тем самым, отследив и зафиксировав те двадцать процентов ассортимента, которые приносят восемьдесят процентов прибыли. Это же позволит ответить на главный вопрос – как получить максимальную прибыть при постоянной нехватке средств?

«Заморозить» оборотные средства в чрезмерном складском запасе –  самый простой способ сделать  любое предприятие, производственное или торговое, потенциальным инвалидом. Можно просмотреть перспективный товар, вовремя не вложив в него деньги.

Управление производственным процессом

Управление производственным процессом  представляет собой очень трудоемкую задачу. Основными механизмами здесь являются планирование и оптимальное управление производственным процессом.

Автоматизированное решение подобной задачи дает возможность грамотно планировать, учитывать затраты, проводить техническую подготовку производства, оперативно управлять процессом выпуска продукции в соответствии с производственной программой и технологией.