Информационные технологии в апк

    Благополучная работа предприятий в сложившихся  рыночных условиях требует, прежде всего, принятия оптимальных решений, создания на предприятии современного управления, повышения эффективности технологических процессов, организации строгого учета и контроля производственного цикла.

    Основной  недостаток большинства исследований, посвященных принятию решений, заключается в том, что они были сфокусированы на самом событии принятия решений, а не на основных принципах его становления.

    В процессе использования ИТ целесообразно  различать четыре независимые функции принятия решений, концептуальная модель которых представлена в табл. 2¹. Каждая функция состоит из четырех подфункций.

    Производители в той или иной степени применяют  интуитивные или аналитические методы принятия решений. Независимо от используемого метода они рассматривают все четыре функции. Результативность решений зависит от эффективности их реализации. Эффективность (их полезность) принятия решений может быть выражена графически (см. рисунок).

    При интуитивном методе принятия решений, в основном, анализируется информация о ценах. Тенденции в ценах принимают в расчет, однако, значимость их определяют в недостаточной степени. Последствия от принятия решений прогнозируют только через рост или снижение прибыли, оценка последствий при этом не рассчитывается. Производитель полагается на интуицию, используя категории «большого» и «малого». Он оценивает, в основном, ситуацию в целом без анализа отдельных ее частей.

    При аналитических методах принятия решений тщательно исследуется информация о проблеме в целом и ее отдельных частях. Это позволяет оценить количественно различные части и их совокупность, а, следовательно, и всю ситуацию в целом.

    При аргументированном принятии решений (средний интервал оси абсцисс) оценка ситуации осуществляется на основе информации, которой владеет производитель, без применения дополнительных баз данных, а также способов их обработки.

    Из-за ограничения объемов хранимой информации в голове человека только несколько  факторов могут быть рассмотрены  одновременно, в связи с этим также применяют интуитивные методы. В Европейском Союзе около 25% фермеров используют аргументированные и аналитические методы принятия решений.

Таблица I

Использование информационных технологий фермерами 
 

    Производители при интуитивных методах принятия решений ощущают больше неуверенности, чем при аналитических методах. Риски решений уменьшают посредством применения ИТ или путем испытаний в малых объемах. Если это невозможно и необходимо принятие необратимых решений, например, постройка зданий, приобретение комплексов машин, производитель будет редко пользоваться интуитивными методами. Люди, принимающие решения, считают, что использование аналитических методов, основанных па ИТ, позволяет осуществить более правильный выбор и уменьшить риски. Однако интуитивный метод - более быстрый и дешевый по сравнению с аналитическим. Эффективность (полезность) принимаемых решений в зависимости от методов принятия решений (см. рисунок) настолько выше, насколько больше разница между точками линии ожидаемой прибыли и расходов на реализацию решений (отсчет по вертикали).

    Известно, что способность быстро получать и реализовывать научные разработки - основной источник конкурентоспособности. В настоящее время знания рассматриваются как экономический ресурс.

    Передача  знаний и управление ими - ключевые вопросы в современных системах ИХ. Предприятия, владеющие эффективными способами получения и передачи знаний, - наиболее продуктивны и конкурентоспособны. Управление знаниями - процесс, посредством которого создают, собирают, сравнивают, обрабатывают, распределяют, передают и хранят знания.

    В мелиорации разработка информационных технологий, изначально была ориентирована на развитие автоматизации проектирования и нацелена, за редким исключением, на создание информационного ресурса, представленного в форме математических и информационных моделей объектов, пакетов прикладных программ, экспертных систем, базы данных и базы знаний, организационно-методических материалов.

    Автоматизация проектирования в мелиорации и водном хозяйстве началась с 60-х годов. На первом этапе это касалось механизации отдельных расчетов, требующих значительных объемов арифметических операций и небольшого числа применяемых формул и правил. Следующий этап – автоматизация решения задач, относящихся к фрагментам проекта мелиоративной или водохозяйственной системы, на основе которых принимается решение об его конструктивных особенностях и параметрах. К концу 1970-х и началу 1980-х гг. активно разрабатывалось программное обеспечение для решения задач фильтрации, определения междренного расстояния, прогноза водно-солевого режима на орошаемых землях, моделирования задач оптимизации размещения сельскохозяйственного производства и использования водных и земельных ресурсов.

      С середины 1970-х годов в мелиорации начинается разработка автоматизированных систем проектирования, базирующихся на  использовании технологических линий для проектирования (ТЛП) с помощью ЭВМ отдельных мелиоративных и водохозяйственных объектов, входящих в состав проекта.

    По  экспертным данным в сфере мелиорации было накоплено более 200 программ, основная часть которых относилась к автоматизации  проектного процесса. К началу 90-х  годов прошлого столетия в стране были созданы и развивались свыше 350 САПР проектных институтов.

    Изменившиеся  условия хозяйствования: хозрасчет, самофинансирование, самоокупаемость, переход к рыночным отношениям - вызвали не только снижение объемов проектных работ, но и снижение использования служб САПР. Проектировщикам стало выгоднее, экономя фонд зарплаты, не передавать расчеты в вычислительные центры, а выполнять их традиционным ручным способом или, в лучшем случае, автоматизировать отдельные этапы проектирования с использованием персональных компьютеров. Помимо ухудшения качества решений из-за отказа от детальной многовариантной проработки объекта проектирования в целом и нарушения технологического процесса организации проектирования  указанное положение повлекло за собой потерю «информационного наследия» региональных проектных институтов отрасли. Как ни парадоксально, последний фактор может стать решающим в процессе эффективной автоматизации в сфере мелиорации настоящего периода.

    Новое время, характеризующееся изменившимся «экологическим мышлением» общества, а также политическими и экономическими условиями, ставит пред мелиоративной наукой и практикой новые задачи, решение которых требует современных ИТ с привлечением нетрадиционных  методологических подходов, математических моделей и методов. Взяв на вооружение опыт передовых отраслей в нашей стране и за рубежом, можно, минуя стадию постепенного развития компьютеризации методом «проб и ошибок», выдвинуться не передовые рубежи научно-технического прогресса. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

    Эффективность применения ИТ в сельском хозяйстве 

    В первой половине XX столетия новые знания были необходимы для повышения продуктивности производства. В настоящее время знания в большей степени необходимы для повышения эффективности (уменьшения его затратности) и организации экологически безопасного производства.

    Передача  новых знаний из первоисточника к  производителю обусловливает своевременность и эффективность их реализации. Сложность передачи знаний часто связывают с природой самих знаний. Различные типы знаний требуют различных способов их доставки. К сожалению, соответствие между типом знаний и механизмом их доставки не всегда бывает однозначным и линейным. Существующая классификация знаний содержит более 20 типов, и можно предположить, что каждый из них имеет свой оптимальный метод передачи. Однако наиболее общее описание знаний позволяет представить их в виде двух групп: явные и неявные, к которым можно отнести большинство результатов исследований.

    По  определению неявные знания представляют собой явные знания в совокупности с неявными, которые не могут быть закодированными. Неявные знания свойственны способам решения ряда задач или, например, механизмам структуризации организаций и предприятий. Неявные знания не могут быть легко передаваемыми и глубоко связаны с процессом применения этих знаний. Явные знания представляют собой знания, которые поддаются кодированию и могут быть передаваемыми в различных форматах.

Таблица 2

Механизм  передачи знаний в  системе информационных

технологий