Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Основные задачи и особенности компьютерных технологий систем поддержки принятия управленческих решений, использующих неструктурированную информацию
1.1. Особенности современного информационного пространства 12
1.2. Задачи компьютерных систем поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности 14
1.2.1. Поиск, анализ и обработка текущей информации 15
1.2.2. Управление хранилищами данных и обработка архивной информации 19
1.2.3. Поддержка принятия управленческих решений 20
1.3. Особенности архитектуры компьютерных комплексов поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельностью предприятий 22
1.4. Программные средства анализа информации 23
1.4.1. Примеры систем компьютерного анализа информации 23
1.4.2. Анализ речевой информации 28
1.4.2.1. Типы комплексов распознавания речи 28
1.4.2.2. Программные комплексы фонемного поиска информации в речевых сообщениях 30
1.4.2.3. Некоторые трудности создания комплексов распознавания речи 31
1.4.3. Анализ видеоданных 33
1.4.4. Анализ текстовой информации 38
1.5. Хранилище данных и аналитическая обработка его содержания 41
1.6. Поддержка принятия управленческих решений 46
1.6.1. Функции компьютерной системы поддержки принятия управленческих решений 46
1.6.2. Системы поддержки принятия решений интегрированные с системой мониторинга неструктурированной информации.. 49
Выводы 53
Глава 2. Компьютерный мониторинг в информационно-аналитической деятельности организации 54
2.1. Экспериментальные исследования современных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации... 54
2.2. Компьютерный мониторинг текущего состояния организации Примеры оценки данных мониторинга 57
2.3. Компьютерный мониторинг и оценка внутреннего состояния организации 67
2.3.1. Мониторинг выпускаемой продукции 67
2.3.2. Мониторинг некоторых других параметров состояния предприятия 79
2.4. Компьютерный мониторинг и оценивание влияния на организацию внешней среды 82
2.4.1. Мониторинг состояния рынка 82
2.4.2. Мониторинг политической обстановки 84
2.4.3. Мониторинг угроз от уровня технических решений конкурентов 85
Выводы 94
Глава 3 Компьютерное распознавание эффективности стратегий и управляющих воздействий по результатам мониторинга и согласования субъективных оценок эффективности стратегий и управляющих воздействий 95
3.1. Содержание проблемы распознавания 95
3.2. Примеры использования системой распознавания экспертных данных 97
3.3. Схема функционирования системы распознавания 102
3.4. Распознавание системой класса реализуемой стратегии или оперативного воздействия 111
3.5. Некоторые методы формирования субъективных экспертных оценок распознаваемых стратегий или оперативных воздействий 113
3.6. Принципы компьютерной поддержки согласования субъективных оценок стратегий и оперативных воздействий 124
Выводы 133
Глава 4 Компьютерная поддержка автоматизированной оценки важности информационных событий и определения величины и характера оперативных воздействий 134
4.1. Фазы спроса продукции 134
4.2. Компьютерная поддержка оценки важности сообщения 139
4.2.1. Уровни представления информации 139
4.2.2. Метод скоринга определения ранга важности событий 141
4.2.3. Формирование оценок значений критериев информационной значимости события или процесса 143
4.2.4. Информационный поиск, определяющий количественные и качественные параметры анализируемой информации 144
4.2.5. Генерация интегральной оценки важности события 146
4.3. Определение СППР характера и величины оперативноговоздействия 154
4.3.1. Определение СППР характера и величины информационного оперативного воздействия 156
4.3.2. Определение СІ'И IP характера и величины производственного оперативного воздействия 159
4.4. Иллюстративный пример компьютерного формирования рынком заказов промышленности и услуг 163
4.5. Компьютерная поддержка оценки эффективности оперативного воздействия 167
Выводы 172
Глава 5 Компьютерная поддержка формирования стратегических решений 173
5.1. Семантическая генерация новых стратегий с помощью СППР, основанная на качественных оценках 173
5.1.1. Компьютерное формирование схемы семантической генерации нового набора стратегии 175
5.1.2. Компьютерная поддержка семантической генерации новых стратегий 184
5.2. Компьютерное ранжирование сгенерированных стратегий,
основанное на количественных оценках 190
5.2.1. Производственные оценки стратегий и их ранжирование с помощью СППР 190
5.2.2. Экономические оценки стратегий и их ранжирование с помощью СППР 194
5.2.3. Социальные оценки стратегий и их ранжирование с помощью СППР 200
5.2.4. Интегральное компьютерное ранжирование стратегий 204
Выводы 207
Глава 6 Компьютерные методы формирования взаимодействия оперативных воздействий и стратегических решений 208
6.1. Взаимосвязь оперативного и стратегического управлений... 208
6.2. Факторы, оказывающие влияние на оперативное и стратегическое управление 213
6.2.1. Факторы, влияющие на общее стратегическое управление 213
6.2.2. Факторы, оказывающие влияние на локальное стратегическое управление 215
6.2.3. Факторы, влияющие на оперативное управление 216
6.3. Формирование СППР реакций предприятия на воздействия внешней среды методом компьютерной игры 216
6.4. Формирование оперативных воздействий и упрощенный анализ их эффективности методом компьютерной игры 221
6.5. Компьютерный многокритериальный анализ влияния оперативных воздействий на эффективность реализации локальных стратегий 231
6.6. Компьютерный многокритериальный анализ влияния локальных стратегий на эффективность реализации общих стратегий 240
6.6.1. Оценка синергетического взаимодействия локальных стратегий 242
6.6.2. Мониторинг значений критериев 244
6.6.3. Оценка эффективности реализации локальных стратегий методом распознавания образов 246
6.7. Компьютерная игра предприятия-производителя и рынка . 252
Выводы 256
Глава 7 Компьютерные методы анализа взаимосвязи целей и стратегических решений 257
7.1. Взаимосвязь целей и общих стратегических решений 257
7.2. Компьютерное формирование параметров целей и общих стратегий 258
7.2.1. Компьютерная поддержка формирования списка критериев. 258
7.2.2. Компьютерная поддержка оценки «весов» и значений критериев 260
7.3. Компьютерная оценка эффективности реализации общей стратегии и достижения цели 266
7.3.1. Компьютерная оценка эффективности реализации общей стратегии 266
7.3.2. Компьютерная оценка эффективности достижения цели 268
7.4. Совместное компьютерное ранжирование модификаций общей стратегии и цели 272
7.5. Нэш-равновесный метод принятия групповых решений модификации стратегии и цели 276
7.5.1. Формирование первого предложения 277
7.5.2. Определение стратегии переговоров 282
Выводы 288
Заключение 289
Литература 291
- Функции компьютерной системы поддержки принятия управленческих решений
- Компьютерный мониторинг текущего состояния организации Примеры оценки данных мониторинга
- Некоторые методы формирования субъективных экспертных оценок распознаваемых стратегий или оперативных воздействий
- Информационный поиск, определяющий количественные и качественные параметры анализируемой информации
Введение к работе
Актуальность проблемы. Современное информационное пространство, в условиях которого функционируют организации, осуществляющие информационно-аналитическую деятельность и их системы поддержки принятия решений, существенно изменилось и имеет следующие особенности:
неструктурированные данные составляют большую часть накопленной в мире информации. Известно, что 85% накопленных в мире данных являются неструктурированными (тексты, изображения, видео, аудио и пр.);
объемы хранимых данных растут высокими темпами;
увеличивается разнообразие и количество технических средств получения, преобразования и представления информации (телевидение, радио, интернет, электронная почта, видео конференцсвязь, сотовая связь, видеозапись и пр.) активно используемых в деловом общении;
увеличивается количество источников информации (газеты, журналы, телевизионные и радиоканалы, интернет сайты, форумы, блоги и т.п.);
скорость распространения, неструктурированной информации непрерывно растет;
современные международные связи и деловое общение, как ни когда ранее, предполагают многоязыковость.
Вместе с тем, в современных условиях возрастают требования к системам поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности, а именно: сокращаются сроки представления данных руководителю, увеличивается количество факторов, которые необходимо учитывать при принятии решений, предъявляются повышенные требования к оперативности управления изменениями целей, стратегий и формированию управляющих воздействий.
Современные системы поддержки принятия решений в управлении экономическими и информационными процессами организации ориентированы в основном на использование структурированной информации, что существенно ограничивает их функциональные возможности и эффективность принятия управленческих решений связанных с анализом информационной обстановки и реализацией информационных воздействий.
Одним из средств решения возникших в связи с этим сложнейших задач является разработка компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.
Актуальность такого подхода определила направленность теоретических и прикладных исследований диссертации, решающих крупную народнохозяйственную проблему разработки компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности с использованием неструктурированной информации.
Целью диссертации является разработка и реализация компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации. Полученные в диссертации результаты направлены на создание компьютерных комплексов систем поддержки принятия решений в информационно-аналитической деятельности.
Задачи диссертации:
Разработка и исследование компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.
Разработка методов, алгоритмов и методик, реализующих компьютерные технологии систем поддержки принятия решений на трех уровнях: цель деятельности, стратегия ее реализации, оперативное управление, обеспечивающее выполнение заданной стратегии.
Научная новизна работы.
На основании экспериментальных исследований современных программных и аппаратных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации определена их эффективность.
Разработан и исследован метод автоматизированной оценки важности информационных событий, основанный на определении степени спроса на информацию, уровня ее представления, скоринге и таблице экспертных оценок значимости классов информации.
Разработаны и исследованы компьютерные методы анализа и оценки результатов мониторинга поступающей и архивной информации, деятельности информационно-аналитических организаций и состояния внешней информационной среды, основанных на сочетании устоявшихся или вновь разработанных математических и алгоритмических методов с субъективными оценками экспертов, сделанными на основе их опыта, знаний и интуиции.
Разработана методика компьютерной генерации вариантов решений информационного управления с использованием результатов мониторинга неструктурированной информации.
Разработаны и исследованы методы и алгоритмы компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений с использованием анализа неструктурированной информации, включающие:
компьютерную поддержку формирования стратегических решений и реализации оперативного управления;
оценку эффективности процесса достижения цели, успешности реализации стратегии и действенности оперативных воздействий;
модернизацию целей, стратегий и оперативных воздействий в случае их неадекватности сложившейся обстановке;
определение предпочтений эксперта и их использование в процессе анализа и формирования вариантов решений при поддержке принятия управленческих решений с использованием неструктурированной информации.
Практическая ценность работы.
В результате исследования решена важная народнохозяйственная проблема создания компьютерных технологий поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности с использованием неструктурированной информации.
Разработанные и внедренные методы, алгоритмы и методики позволили осуществить в автоматизированном режиме эффективную поддержку принятия управленческих решений при управлении сложными процессами информационно-аналитической деятельности организаций.
Предложенные в диссертационной работе компьютерные технологии поддержки принятия решений обеспечивают новый уровень качества управления информационно-аналитической деятельностью в условиях большого объема разнородной быстро меняющейся неструктурированной информации, существенно расширяют их функциональные возможности и эффективность принятия управленческих решений в реальных условиях деятельности организаций.
Разработанные в диссертационной работе методы, методики и алгоритмы являются основой серийно изготавливаемых программных комплексов, нашедших применение в различных организациях.
Структура и объем работы
Диссертация состоит из введения, семи глав, заключения, списка литературы и приложения. Объем диссертации 303 страницы машинописного текста, в том числе рисунков - 42, таблиц-103. Список использованной литературы включает 155 наименований. Содержание работы
Первая глава посвящена выявлению характеристик в создании компьютерных технологий систем поддержки принятия управленческих решений в информационно-аналитической деятельности, использующих неструктурированную информацию. Рассмотрены методы автоматизированного согласования оценок руководителей и экспертов при формировании групповых ре-
шений. Показаны примеры компьютерных методов определения и использования субъективных предпочтений руководителей и экспертов.
Во второй главе приводятся результаты экспериментальных исследований современных средств мониторинга и анализа неструктурированной информации, выполненные с целью выявления особенностей формирования параметров необходимых для дальнейшей обработки в компьютерной системе поддержки принятия решений. Рассматриваются примеры основных методик компьютерного мониторинга как процесса систематического накопления данных о динамике изменения параметров анализируемой информации, ее обработки и представления результатов в системе поддержки принятия решений.
Третья глава посвящена компьютерному распознаванию эффективности стратегий и управляющих воздействий по результатам мониторинга и согласованию субъективных оценок эффективности стратегий и управляющих воздействий.
В четвертой главе рассматриваются вопросы, связанные с автоматизацией оценки важности информационных событий и определением величины и характера оперативных воздействий в информационно-аналитической деятельности.
В пятой главе рассмотрены основные аспекты компьютерной поддержки формирования стратегических решений. В главе представлены разработанные методики и алгоритмы генерации новых стратегий и их ранжирования, выработки рекомендаций на основании анализа результатов мониторинга.
Шестая глава посвящена компьютерным методам формирования взаимодействия оперативных воздействий и стратегических решений. Осуществлен анализ различных аспектов взаимного влияния оперативного и стратегического управления, а также факторов оказывающих влияние на оперативное и стратегическое управление.
Седьмая глава посвящена компьютерным методам анализа взаимосвязи целей и стратегических решений.
В заключении представлены основные результаты диссертационной работы.
В приложении приведено описание компьютерного комплекса поддержки принятия решений, реализующего методы, методики и алгоритмы, разработанные в диссертации.
Функции компьютерной системы поддержки принятия управленческих решений
Создание комплексов распознавания речи чрезвычайно сложная задача, в процессе выполнения которой возникает масса проблем. Ниже приводятся три достаточно типичные проблемы, показывающие необходимость глубоких теоретических исследований для их решения.
Обеспечение сохранности смысловой информации. Эта проблема специфична для комплексов распознавания речи. В первом приближении его можно назвать помехозащищенностью, то есть обеспечением точности смысловой информации при различных акустических помехах и искажениях [15, 135]. Для комплексов распознавания речи могут быть отмечены, по крайней мере, два механизма решения этой проблемы.
Использование нескольких параллельно работающих способов выделения одних и тех же элементов речевого сигнала. Примером может служить параллельное использование полосных признаков для идентификации фонетических элементов речевой структуры. Параллельное независимое использование сегментного (фонемного) и целостного восприятия слов в потоке речи. Параллельное вычисление одних и тех же функций по разным алгоритмам широко применяется в различных управляющих вычислительных системах, требующих высокой надежности функционирования, так на некоторых атомных электростанциях в параллель работает до пяти процессоров. Результаты их вычислений автоматически сравниваются и управляющее воздействие производится по величине, выданной всеми или большинством процессоров. Этот подход вполне оправдан, но он дорог в разработке и требует достаточно сложных механизмов синхронизации. 2. Адекватность первичного описания речевого сигнала. От этого зависит эффективность анализа, сохранение смысловой информации, дикторонезави-симость распознавания речи и т.п. Можно указать три варианта подходов к этой проблеме: на основе традиционных статистических характеристик речевого сигнала [132]; с использованием как акустических, так и артикулярных параметров, которые порождают данный акустический сигнал [144]; на основе методов квантовой теории [144] акустические признаки делятся на две категории. Первая категория акустических признаков соответствует резкому изменению акустического сигнала при небольшом изменении артикуляции, второй тип соответствует синхронному плавному изменению сигнала с изменением артикуляции. Возможно, лучший результат дает параллельное применение двух или всех трех подходов. 3. Дикторонезависимость распознавания речи. Нет необходимости доказывать важность и необходимость дикторонеза-висимости. Трудность этой задачи заключается в том, что речевой сигнал отличается от искусственных сигналов своей сложностью, неустойчивостью параметров и избыточностью. Речевые сигналы, которые человек уверенно относит к одному и тому же образу, никогда не имеют полностью идентичных параметрических описаний. Поэтому при распознавании слуховых образов речи различных дикторов помимо методов акустического анализа включают ассоциативную идентификацию, восстановление образа с помощью заключенной в нем семантики и т.п., то есть своеобразный вариант признакового подхода. На основании этого подхода показана принципиальная возможность дикторонезависимого распознавания элементов русской речи. Перечисленные проблемы не исчерпывают всех трудностей, возникающих при разработке комплексов распознавания речи. Но даже они показывают насколько эта разработка наукоемка и какие усилия необходимы приложить для обеспечения надежности функционирования комплекса. Современные комплексы анализа видеоданных в качестве источников могут использовать: Файлы в файловой системе. Файлы - видеосообщения располагаются во временном хранилище в соответствующих папках. За удаление данных после обработки отвечает ПМ обработки видеоинформации. Цифровое потоковое вещание. Поддерживается прием обработка видео потока, передаваемого, например, с использование протокола MMS (Microsoft Media Server). Аналоговый/цифровой телевизионный сигнал. Для его телевизионного сигнала обработки на сервере должна быть установлена специальная карта захвата видео. Анализ и обработка как правило, состоит из следующих процессов: воспроизведение файла или потока; для цифрового потокового вещания, телевизионного сигнала выделяется речевая составляющая и направляется на программные модули обработки речевой информации (распознавание речь-текст, распознавание диктора и др.); подготовка наборов кадров (графических изображений) для передачи в программные модули обработки графической информации (распознавание бегущей строки, лиц). Данные, полученные в результате обработки информации вспомогательными модулями, собираются в единый массив. Если источником видео является потоковое вещание или телевизионный сигнал, происходит его запись. По завершении процесса обработки и анализа, происходит формирование паспорта с регистрацией в нем всей полученной информации (захваченное видео, распознанный текст и т.д.). Видеоданные с паспортом перемещаются в банк данных. Структурная схема процессов обработки видеоаудио данных представлена на рис. 1.4.
Компьютерный мониторинг текущего состояния организации Примеры оценки данных мониторинга
В связи с этим, методы организации мониторинга в этих организациях приобретают все большее значение. Ввод данных в систему мониторинга может осуществляться: автоматически: - получением информации о количестве выпущенных книг, журналов другой печатной продукции, числе материалов анализа речевой информации по каждой теме, числе переведенных текстов и т.д.; - набором статистики об отношении СМИ к определенным событиям и процессам; - анализом заносимых в базу данных сведений об изменениях в соста ве персонала, парке оборудования, финансового состояния и т.д. полуавтоматически: - считыванием штрих-кода упаковок, поступающих в фирму материалов, производимое сотрудником, ответственным за прием материала; - считыванием платежных и других сканируемых документов и т.п.; вручную - вводом данных в компьютер специалистом с помощью кла виатуры, мышки или другим способом. Каким бы ни был способ ввода информации, результатом является ее запись в базу данных. Вся дальнейшая работа с введенной в компьютер информацией осуществляется в процессе ее обработки с использованием структур базы данных. Для обеспечения эффективной работы мониторинга к базе данных предъявляются следующие требования [29]: поддержка высокой скорости получения данных; обеспечение внутренней непротиворечивости данных; возможность получения и сравнения так называемых срезов данных (slice and dice); наличие удобных утилит просмотра данных; полнота и достоверность хранимых данных; поддержка процесса пополнения данных; удобный интерфейс работы с базами данных. Такие базы данных иногда называют хранилищами данных (Data Warehouse). Под руководством автора диссертации был разработан программный комплекс поддержки управления информационно-аналитической деятельностью. На рис. 2.3 представлен вид интерфейса мониторинга различных источников информации. Имеется возможность оперативного доступа к информации и её анализа. Данные, поступающие в процессе мониторинга, могут быть точными, но могут быть и ошибочными, ложными. Однако они формируют базу данных, на основе которой будут приниматься решения, поэтом} одна из задач мониторинга (или анализа данных мониторинга) - выявление ошибочных данных. Во многих случаях удобно подразделять входные данные на прямые, то есть непосредственно измеренные, и те, что получены на основе сопоставления и анализа связанной с ними информации, то есть косвенно. В зависимости от масштаба представления данных результаты мониторинга могут быть использованы для: оперативного управления. В этом случае интервалы контроля выбираются небольшими, хотя это понятие сильно зависит от характера процесса и разброс может составлять от секунд до часов и дней; стратегического управления. В этом случае интервалы выбираются значительно большими, чтобы они позволяли судить о существенном изменении тенденций в производстве, продаже, информационной политике и т.д. В обоих случаях тщательно исследуются инциденты - нежелательные события, происходящие неожиданно. Например: нарушение фирмой стандартов качества товаров или услуг. Это могут быть грубые искажения смысла переводимого текста, несвоевременное выявление важной информации, появившейся в СМИ, публикация непроверенных данных, повлекших судебные иски и т.д.; необходимость переработки информации, возникшая в связи с изменившимися обстоятельствами: предъявление новых требований, изменение политической и экономической обстановки и т.д.; резкое сокращение продаж некоторых типов изданий, вызванное появлением аналогичной продукции у конкурентов, падения интереса к информационным материалам по какой-либо тематике и т.д. При возникновении таких инцидентов, как правило, принимаются оперативные воздействия, а иногда и стратегические решения. Компьютерный мониторинг основан на системах доступа к данным. Для систем доступа к данным (английский термин DAS - Data Acquisition System) в настоящее время разработано несколько стандартов, в том числе, OLE для процессов управления, интерактивный виртуальный иттструмент (IVI - Interchangeable Virtual Instrument) и открытый стандарт доступа к данным (ODAS - Open Data Acquisition Standard). В последние годы появились концепции и системы архитектуры, управляемой событиями (Event Driven Architecture, EDA), системы мониторинга бизнес-активности (Business Activity Monitoring, ВАМ) и мониторинг бизнес-процессов (Business Process Monitoring, ВРМ) и др. Они позволяют получать и оценивать всю необходимую информацию, отслеживать тенденции происходящих процессов и фиксировать возникшие инциденты. Эти системы позволяют реализовать следующие требования: предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время; возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде; многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа; многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий (это — ключевое требование OLAP); возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения. Следует отметить, что эти функции могут быть реализованы в различных масштабах, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая сложными распределенными аналитическими системами. Оснащение компьютерных комплексов поддержки управления информационно-издательской деятельности такими мощными средствами хранения и обработки данных резко повышает их эффективность, а возможность осуществления гибкого логического и статистического анализа - надежность. В мониторинге состояние процесса или объекта может характеризоваться оценками: средних и мгновенных значений динамических рядов характеристик состояния; они используются для интенсивного контроля за состоянием системы; суммарной (общей) вариабельностью показателей, характеризующих состояние системы; они применяется для определения колебаний или дрейфа системы.
Некоторые методы формирования субъективных экспертных оценок распознаваемых стратегий или оперативных воздействий
Каждый руководитель периодически должен оценивать не только успешность реализуемых им действий, но и правильность самого их выбора, то есть понять, адекватны ли они сложившейся ситуации. На этот вопрос СППР может ответить, используя методы распознавания образов для оценки результатов мониторинга.
Процесс распознавания состоит в том, что распознающая система сопоставляет поступающую на ее вход информацию об объекте или процессе с априорным описанием классов этих объектов, хранящимся в ее базе данных. В результате сопоставления каждый анализируемый объект или процесс относится к одному из классов, описанных в базе данных. Правило, осуществляющее сопоставление, называется решающим правилом.
В нашем случае процесс распознавания заключается в преобразовании входной информации (значения критериев распознаваемых стратегий и управляющих воздействий) в выходную, определяющую адекватность реализуемой стратегии или управляющего воздействия сложившейся обстановке и поставленной цели. При этом будем считать, что множество классов и словарь признаков известны (в общем случае это условие может не выполняться).
В этой главе предполагается использовать один метод - распознавание образов для оценки эффективности, как управляющих воздействий, так и более сложного процесса - реализуемой стратегии. В последующих главах этот метод будет использован для других целей. Метод использует данные, полученные в результате мониторинга функционирования фирмы, и позволяет СППР своевременно предупреждать руководителя о необходимости смены характера управляющих воздействий или модификации реализуемой стратегии. В процессе распознавания устанавливается функциональная связь между стратегией и управляющими воздействиями. Дальнейший анализ позволяет установить момент перехода от корректировки функционирования фирмы посредством управляющих воздействий к модификации стратегий реализуемых фирмой.
В системах управления, в том числе и в СППР, подсистема распознавания является одним из средств получения исходной информации для принятия решения. Достоверность результатов распознавания - необходимое, но, естественно, недостаточное условие для формирования СППР оптимальных рекомендаций.
Достоверность результатов распознавания определяется не только точностью входных данных, но и обоснованностью выбора критериев, шкал их значений и «весов», алгоритмов распознавания и т.п. Эта обоснованность достигается экспертами и руководителями согласованием с помощью СППР всех параметров используемых подсистемой распознавания. Сами процедуры согласования в этом разделе не рассматриваются, они только упоминаются в тех местах, где это необходимо[32,79, 88].
Число классов, на которые система распознавания может подразделить входящую информацию о распознаваемых объектах, нецелесообразно делать больше, чем число вариантов возможных управленческих решений, которые могут быть приняты по сообщениям системы распознавания. То есть между управленческихм решением /, и классом, в котором находится объект Аи устанавливается взаимнооднозначное соответствие.
Эффективность предполагаемых СППР управленческих решений при прочих равных условиях зависит от точности определения принадлежности распознаваемого объекта или процесса к соответствующему классу. Таким образом, одна из проблем распознавания состоит в разработке такого набора классов и словаря признаков, которые в условиях имеющихся (всегда ограниченных) ресурсов обеспечивают максимальную эффективность рекомендаций системы поддержки принятия управленческих решений [18, 31].
Экспертные данные, используемые системой распознавания, включают в себя: перечень критериев оценки функционирования фирмы, список возможных значений оценок и «весов» каждого критерия, а также возможные классы эффективности распознаваемых стратегий и оперативных воздействий. Перечень критериев, по которым руководитель или эксперт оценивает действия фирмы
Этот перечень зависит от характера оцениваемых действий. Если обозреватель информационной фирмы хочет сделать обзор тенденции изменений во внешней среде крупной корпорации, то он может составлять перечень критериев, близкий к следующему [5]: тенденции мирового рынка (протекционизм и свободная торговля); возрастание роли правительства в качестве заказчика; развитие «Общего рынка»; деловые связи с другими странами; экономические и политические тенденции в развивающихся странах; валютные тенденции; инфляционные тенденции; политика транснациональных корпораций; технология как средство конкуренции; размер фирмы как средство конкуренции; достижение пределов роста; появление новых отраслей промышленности; технологические прорывы; рост сектора услуг; наличие богатых потребителей; изменение возрастного состава потребителей; сбыт продукции неподатливым потребителям; социальные установки в отношении бизнеса; государственный контроль; давление со стороны потребителей; отношения с профсоюзами; влияние требований охраны окружающей среды; сокращение жизненного цикла изделий; столкновение интересов транснациональных корпораций с национальными интересами; недоверие к бизнесу; сужение горизонта прогнозирования; неожиданности стратегического характера; конкуренция со стороны развивающихся стран; дефицит стратегических ресурсов; требование поддержания уровня занятости. Из приведенного перечня видно, что список таких критериев, приводимых в экономических работах, обычно достаточно велик, что, конечно, затрудняет оценки стратегий, но для того, чтобы продемонстрировать идею использования системы распознавания в рассматриваемом иллюстративном примере оценки стратегии, будет достаточно всего несколько критериев. Поскольку пример связан с оценкой стратегии фирмы, будем считать, что в оценке принимает участие и руководство.
Информационный поиск, определяющий количественные и качественные параметры анализируемой информации
Выше многократно упоминалось о необходимости согласования управленческих решений. Рассмотрим некоторые процедуры согласования.
Идеология согласования групповых решений. Согласование любых управленческих решений, в том числе по формированию стратегий и управляющих воздействий, - это потенциально противоречивый переговорный процесс, в ходе которого договаривающиеся стороны, возможно конфликтующие, стараются в процессе переговоров выработать совместное решение для получения результата, которого они не могут достичь другим путем. Какими бы методами не согласовывались групповые решения, их принятие - процедура несравненно более сложная, чем процедура принятия индивидуальных решений.
Множество возникающих в ходе переговоров вариантов может подавить участников и заставить их исходить из чисто эвристических или эмоциональных предпосылок, а не из вариантов решений, обоснованных расчетами. Часто участники переговоров не могут достичь соглашения, хотя хорошее решение существует. Помощь СППР может оказаться особенно полезной в тех случаях, когда в ходе переговоров возникает новая, тем более не стандартная, ситуация или участники не имеют достаточно времени для основательной подготовки к переговорам.
Согласованное групповое решение вырабатывается на основе, как имеющейся объективной информации, так и субъективных интересов, предпочтений и целей, высказанных участниками переговоров. То есть осуществляется переход от заданных индивидуальных точек зрения к единому коллективному мнению, с которым согласны участники переговоров и на основе которого вырабатывается совместное решение.
Основное условие успешности согласования групповых решений, не проводимых с позиции силы, - удовлетворение рациональных интересов договаривающихся сторон на основе компромисса, то есть достижение условий, при которых в определенном выигрыше оказывается каждая договаривающаяся сторона.
Хорошо известно, что при решении проблем, связанных с количественными расчетами и длинными последовательностями строгих логических выводов, человек сильно уступает компьютеру. Однако в тех областях, где вместо четкости присутствует размытость и субъективность, вместо истинности - правдоподобность, применение средств вычислительной техники пока еще встречает определенные трудности. Согласование управленческих решений, как правило, относится именно к таким проблемам.
Осложняющим фактором при согласовании решений является неопределенность, связанная с тем, что руководители или эксперты не могут точно предвидеть и оценить результаты реализации выбираемой цели и стратегии. Естественно, при согласовании стратегий неопределенности оценок каждого эксперта или руководителя, участвующего в переговорах, накладываются друг на друга, создавая дополнительные трудности.
Примером такой субъективности и связанной с ней неопределенности может служить реально существующий разрыв в принципах моделирования процессов экономистами и математиками (не говоря уже о других категориях заинтересованных участников дискуссий). Экономисты часто проводят экономет-рическое моделирование, подтверждая свои выводы с помощью статистических данных, либо примеров из аналогичных, как им кажется, процессов, т.е. с точки зрения математиков, пользуются «методом неполной индукции». Чисто математические конструкции в большинстве случаев не полностью отражают реальную ситуацию. Одним из выходов из создавшегося противоречия является, наряду с анализом, генерация вариантов сценариев (поведения) системы и их оценка [82].
Компьютерная поддержка экспертизы оценки результатов мониторинга. Для анализа оценки результатов мониторинга и сложившейся ситуации часто прибегают к помощи экспертов, в том числе и посторонних для фирмы. Экспертиза может быть индивидуальной, когда в ней участвует один эксперт, или коллективной, когда в ней участвует группа экспертов. Концепцию коллективной многовариантной экспертизы целесообразно основывать на следующих основных принципах [21]: экспертиза проводится в экспертных комиссиях, число которых не меньше числа различных точек зрения на исследуемую проблему; в одну и ту же комиссию включаются эксперты, имеющие близкие точки зрения по рассматриваемым вопросам; в каждой комиссии работают эксперты, не имеющие конфликтных взаимоотношений; организация и проведение экспертизы, обработка ее результатов проводится специальной группой, не заинтересованной в результатах экспертизы. Поскольку оценка эффективности реализуемых стратегий и, тем более модификация стратегий, задача для фирмы чрезвычайно важная и сложная, крупные фирмы не жалеют усилий и расходов на их выполнение.
Для разбиения экспертов на группы им раздают анкеты, в которых они должны указать наиболее целесообразные с их точки зрения варианты. Таким образом, "точка зрения" эксперта в первом грубом приближении описывается набором его ответов. В памяти вычислительной машины результаты могут быть представлены в виде матрицы пхк, где п - число экспертов, а к - число вопросов. Задача структуризации мнений с помощью СППР сводится к разбиению множества точек Ху,і = ],п, j = \,k на такие группы Gi, G2,...,Gr, чтобы расстояния между точками в пределах каждой группы были как можно меньше расстояния между группами - как можно больше. СППР может это сделать различными методами, которые здесь не рассматриваются.
Для выявления конфликтных взаимоотношений эксперты также должны ответить на вопросы анкеты, но задавать вопрос типа "Оцените уровень конфликтности с Вами каждого эксперта из представленного ниже списка" - опасно, т.к. велика опасность получить дезинформирующие ответы. Это связано с тем, что на отношения экспертов накладываются условия подчиненности, влиятельности, дружбы, совместной работы и т.д. Поэтому лучшие результаты дают так называемые косвенные вопросы [21]. Результаты анкетирования вводятся в СППР, которая и производит автоматическую классификацию конфликтности экспертов и формирует группы по принципу бесконфликтности.
