Гибридная система поддержки принятия решений в задачах управления интегрированными производственными структурами Артюхина Вероника Анатольевна

Введение к работе

Актуальность темы исследования

Процесс перевода крупных производственных объединений в высокотехнологичных секторах промышленности на путь инновационного развития требует качественного улучшения в использовании интеллектуального и материально-технического потенциала предприятий. В связи с этим особое значение приобретает проблема организации эффективного управления производственно-хозяйственной деятельностью интегрированных структур на основе разработки и встраивания в действующее информационное пространство предприятий систем поддержки принятия решений, использующих научно обоснованные методы формирования решений, основанные на современном математическом аппарате и средствах вычислительной техники. Системы поддержки принятия решений, возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем (Management Information Systems - MIS), представляют собой сегодня обширный и чрезвычайно разнообразный класс интеллектуальных систем. При этом следует отметить, что в течение длительного времени конструкция систем поддержки принятия решений определялась видом задач, для решения которых она разрабатывалась.

Однако в современных условиях подобные системы поддержки принятия решений, ориентированные на решение управленческих задач конкретного вида, становятся неэффективными. Указанное обстоятельство обуславливает актуальность сформулированной темы диссертационной работы, направленной на разработку гибридной системы поддержки принятия решений, объединяющей преимущества систем, ориентированных на знания, и модельно- ориентированных систем.

Степень разработанности темы

Значительный вклад в решение проблемы поддержки принятия решений в задачах управления интегрированными производственными структурами внесли отечественные и зарубежные ученые В. М. Глушков, О. И. Ларичев, А. В. Петровский, Д. А. Поспелов, А. Д. Шеремет, Б. Г. Ильясов, Л. А. Исмаги- лова, В. Г. Крымский, Г. Г. Куликов, Л. Р. Черняховская, Н. И. Юсупова, P. G. W. Keen, M. S. Scott Morton, R. Sprague, E. Carlson, D. J. Power, E. F. Codd, N. Wiener. Вопросы интеграции предприятий высокотехнологичных отраслей производства в разных аспектах рассматриваются в трудах Л. И. Абалкина, С. Д. Бодрунова, С. Ю. Глазьева, А. П. Захаревича, Г. Б. Клейнера, Ю. А. Ко- валькова, А. Г. Кузнецова, Б. П. Кузыка, A. M. Смулова, Д. С. Львова, А. А. Турчака, А. Е. Тюлина, С. В. Чемезова.

Однако позитивный эффект от создания крупных производственных объединений может быть утрачен из-за невозможности оперативного принятия обоснованных управленческих решений в условиях риска и нестабильности текущей экономической ситуации. Причем в последнее время наряду с традиционными рисками, характеризующимися высокой частотой наступления и низкой степенью воздействия, все большее значение приобретают новые виды риска, имеющие глобальный характер и по силе своего влияния значительно превосходящие возможности любой интегрированной структуры.

В результате возникают значительные колебания рыночной конъюнктуры, цен, валютных курсов, а, следовательно, происходит рост неопределенности в целях, интересах и поведении участников, снижаются полнота и достоверность информации об их производственном потенциале и деловой репутации. В связи с этим управленческие решения приходится разрабатывать и принимать в среде неструктурированных и слабоструктурированных многокритериальных задач. Это обуславливает необходимость в интеллектуальной поддержке принятия решений с использованием интерактивных компьютерных систем, способных генерировать и оценивать альтернативы, направленные на достижение заданной управленческой цели, прогнозировать последствия предполагаемых решений, осуществлять выбор лучшего варианта и согласовывать групповые решения.

Цель работы состоит в повышении эффективности принятия решений при управлении крупными производственными структурами в условиях возрастающего риска и неопределенности с использованием гибридной системы поддержки принятия решений, основанной на объединении модулей управления знаниями и моделями.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в диссертационной работе сформулированы и решены следующие задачи:

1. Разработка гибридной системы поддержки принятия решений, позволяющей принимать решения в среде неструктурированных и слабоструктурированных управленческих задач за счет объединения возможностей модулей управления знаниями и моделями.

2. Разработка совмещенного алгоритма поддержки принятия решений, основанного на механизме управления знаниями и исследовании математических моделей крупных производственных объединений.

3. Разработка универсальной многофакторной модели, позволяющей оценивать состояние исследуемого производственного объединения с учетом неопределенных факторов внешней и внутренней среды.

4. Разработка метода непараметрической идентификации моделей производственных объединений, основанного на разложении показателей состояния в ортогональные ряды по совокупности экспоненциальных функций.

5. Оценка эффективности разработанной гибридной системы поддержки принятия решений на примере решения задачи об инвестировании предприятий ОАО «Концерн «Авионика».

Методология и методы исследования. При решении поставленных задач использованы методы и принципы теории принятия решений, системного анализа, методы решения систем интервальных линейных и нелинейных уравнений и компьютерного моделирования.

Объектом исследования являются крупные производственные объединения авиапромышленного комплекса.

Предмет исследования: теоретические и прикладные вопросы принятия решений при управлении сложными интегрированными производственными системами с целью повышения эффективности функционирования за счет использования методов идентификации.

Положения, выносимые на защиту

1. Двухкомпонентная гибридная система поддержки принятия решений, основанная на объединении модулей управления знаниями и моделями с целью повышения эффективности функционирования крупных производственных объединений в среде неструктурированных и слабоструктурированных управленческих задач.

5. 1. Совмещенный алгоритм поддержки принятия решений, позволяющий в рамках единой оптимизационной процедуры формировать план исследований, направленных на структуризацию априорной информации, и принимать на этой основе управленческие решения, оптимальные с точки зрения критерия ожидаемой полезности фон Неймана-Моргенштерна.

   2. Универсальная, аналитическая, многофакторная модель, обеспечивающая детерминированную оценку состояния исследуемого производственного объединения на основе ретроспективного анализа показателей его деятельности с учетом неопределенных факторов внешней и внутренней среды.

   3. Метод непараметрической идентификации моделей, базирующийся на аппроксимации дискретными ортогональными многочленами типа Хана показателей производственно-хозяйственной деятельности предприятий, представленных соответствующими временными рядами.

   4. Оценка эффективности предложенной системы поддержки принятия решений с использованием программных модулей «Гибридная система поддержки принятия решений» и «Идентификация параметров экономико- математических моделей».

   Научная новизна

   5. 4. 1. Двухкомпонентная гибридная система поддержки принятия решений отличается тем, что в рамках ее структуры организован способ взаимодействия модулей управления знаниями и моделями, при котором происходит структуризация исходной информации на основе анализа возможных исходов экспериментов с тем, чтобы выявить объективную природу предпочтений лица, принимающего решение, и расширить на этой основе возможности в достоверной оценке предлагаемых стратегий управления.

         2. Совмещенный алгоритм поддержки принятия решений, отличающийся тем, что выбор решения, для которого ожидаемое значение критерия эффективности будет максимальным, происходит после математической обработки априорных характеристик с учетом информации, полученной в результате осуществления оптимального эксперимента.

         3. Аналитическая модель производственного объединения отличается тем, что показатели состояния, управляющие воздействия и выходные переменные каждого предприятия, входящего в состав объединения, описываются системами разностных уравнений, а целостность производственной структуры задается совокупностью уравнений связи, отражающих взаимодействия между предприятиями.

         4. Метод непараметрической идентификации моделей отличается тем, что за счет использования равномерно сходящихся ортогональных рядов обеспечивается регуляризация процедуры идентификации.

         5. Новизна программных модулей «Гибридная система поддержки принятия решений» и «Идентификация параметров экономико-математических моделей», использованных при оценке эффективности гибридной системы поддержки принятия решений и зарегистрированных в Реестре программ для ЭВМ (свидетельства № 2011619045 и 2011619047) обусловлена тем, что они реализованы на базе методов и алгоритмов, разработанных в рамках данной диссертационной работы.

         Теоретическая и практическая значимость работы заключается в следующем.

         5. 4. 5. 1. В основу полученных теоретических результатов положена идея согласованного взаимодействия разнородных подсистем в составе многокомпонентной гибридной системы поддержки принятия решений с целью выработки оптимальных управленческих решений, которая базируется на концепции открытого пространства знаний, что расширяет возможности использования различных интеллектуальных технологий.

                  2. Гибридная система поддержки принятия решений позволяет повысить эффективность управления интегрированными структурами за счет согласования производственных и финансово-экономических процессов, протекающих в разных хозяйствующих субъектах, с целью обеспечения приоритетных показателей деятельности всего объединения в целом. В результате эффективность оптимального решения оказывается выше, в среднем, на 45-60 % по сравнению с альтернативными вариантами.

                  3. Полученный в работе совмещенный алгоритм снижает неопределенность решений до уровня, позволяющего осуществить обоснованный выбор оптимального решения, повышая тем самым оперативность принятия решений.

                  4. Практическая значимость математической модели интегрированной структуры, учитывающей влияние неопределенных факторов внешней и внутрипроизводственной среды, заключается в сокращении на 20-30 % временных затрат на проведение экспериментальных исследований с целью снижения уровня неопределенности в оценке проектных альтернатив.

                  5. Специальный аппарат непараметрической идентификации моделей на основе ортогональных рядов экспоненциального вида обеспечивает равномерную сходимость аппроксимирующих рядов к исходным функциям, что особенно важно в условиях неполноты и неточности исходной информации, используемой при построении математической модели производственного объединения. При этом погрешность прогнозирования на основе полученных моделей не превышает 10-15 %.

                  6. Практическая значимость программных комплексов «Гибридная система поддержки принятия решений» и «Идентификация параметров экономико- математических моделей» заключается в том, что они позволяют автоматизировать основные этапы принятия управленческих решений.

                  Практическая значимость результатов диссертационной работы подтверждается внедрением в деятельность ОАО УППО (г. Уфа).

                  Степень достоверности и апробация результатов. Достоверность полученных результатов и выводов обосновывается тем, что в теоретических построениях использовались законы и подходы, справедливость которых общепризнанна, а также известный и корректный математический аппарат; вводимые допущения мотивировались фактами, известными из практики. Достоверность теоретических результатов работы подтверждается обширным фактическим материалом, полученным при моделировании производственно - хозяйственной деятельности ОАО «Концерн «Авионика».

                  Основные положения и научные результаты диссертационной работы доложены и обсуждены на следующих конференциях и семинарах:

                  - XXXVI Международной молодежной научной конференции «Гагарин- ские чтения» (г. Москва, 6-10 апреля 2010 г.).
                  

                  Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (г. Уфа, 26-27 октября 2010 г.).

                  XVIII Международной молодежной научной конференции «Туполев- ские чтения» (г. Казань, КГТУ, 26-28 мая 2010 г.).

                  XXXVII Международной молодежной научной конференции «Гагарин- ские чтения» (г. Москва, 5-8 апреля 2011 г.).

                  Всероссийской молодежной научной конференции «Мавлютовские чтения» (г. Уфа, 25-27 октября 2011 г.).

                  Публикации. Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 14 работах, в том числе 5 в рецензируемых журналах, входящих в список ВАК; 7 публикаций в центральных журналах, сборниках, трудах и материалах конференций; 2 свидетельства об официальной регистрации программ для ЭВМ по теме диссертации.

                  Рисунок 1 - Механизм формирования структуры объединенной двухкомпонентной гибридной системы поддержки принятия решений

                  Модельно- ориентированная СППР

                  СППР, ориентированная на знания

                  Для организации согласованного взаимодействия разнородных интеллектуальных подсистем, обладающих собственной функциональностью, в единой

                  Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения и библиографического списка. Основное содержание работы изложено на 160 страницах машинописного текста, включая 25 рисунков и 5 таблиц. Библиографический список включает 169 наименований и занимает 15 страниц.

                  Похожие диссертации на Гибридная система поддержки принятия решений в задачах управления интегрированными производственными структурами

                  

                  Агентно-ориентированный подход к созданию системы поддержки принятия решений, предназначенной для прогнозирования развития производственных структурКононов Иван Владимирович

                  

                  Синтез нечетких моделей для анализа структуры изображения глазного дна в медицинской системе поддержки принятия решенийПихлап Сергей Викторович

                  

                  Построение эффективных систем поддержки принятия решений для задач поиска допустимых технологических режимов : На примере технологий обработки концентрированными потоками энергииДубровский Юрий Владимирович

                  

                  Системы поддержки принятия решений в задачах реабилитации территорий, загрязненных в результате радиационных аварий на АЭС Яцало Борис Иванович

                  Интеллектуальная система поддержки принятия решений в задачах управления непрерывными процессами : на примере установки первичной переработки нефтиНзамба Сенуво

                  

                  Методология унифицированной разработки систем поддержки принятия решений для многокритериальных высокоразмерных задач ракетно-космической отраслиСудаков Владимир Анатольевич

                  

                  Интеллектуальная система поддержки принятия решений на основе рассуждений по прецедентам : на примере задачи управления водохозяйственной системойКапыш, Александр Сергеевич

                  

                  Методы и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений в задачах выявления причинно-следственных связей и диагностики технических систем, используемых в машиностроенииБурлаченко Татьяна Борисовна

                  Система поддержки принятия решений в проектировании компонентов систем управления автоматизированным производствомДемчук, Ирина Валентиновна

                  

                  Обработка информации в системах поддержки принятия решений при управлении интегративными крупномасштабными производственными системамиЯговкин, Николай Германович