Главная
Коллекция "Revolution"
Программирование, компьютеры и кибернетика
Информационные системы и технологии в управлении предприятием
Информационные системы и технологии в управлении предприятием
Особенности состава и структуры информационных систем в управлении предприятием. Характеристика функциональных подсистем. Системы поддержки принятия решений (BSS). Экспертные системы (ES). Нейронные сети как исключительно мощный метод моделирования.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | реферат |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.12.2017 |
| Размер файла | 65,6 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
24
Размещено на http://www.allbest.ru/
МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
ФГБОУ ВО "РОССИЙСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ГЕОЛОГОРАЗВЕДОЧНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ СЕРГО ОРДЖОНИКИДЗЕ" (МГРИ-РГГРУ)
Институт ИЭПОН
Кафедра Экономика МСК
РЕФЕРАТ
По дисциплине "Информационные технологии в управлении персоналам"
на тему: "Информационные системы и технологии в управлении предприятием"
Выполнила: студентка группы УП14-1
Бакирова Канышай
Руководитель: Лагонская О.В.
Москва 2017
Оглавление
- Введение
- Раздел 1. Теоретические основы информационных систем и технологий
- 1.1 Сущность информационных систем и технологий
- 1.2 Состав и структура ИС. Характеристика функциональных подсистем ИС
- 1.3 Информационные системы и их классификации
- Раздел 2. Информационные технологии в управлении предприятием
- 1.1 Технология управления предприятием
- 1.2 Системы поддержки принятия решений (BSS)
- 1.3 Экспертные системы (ES)
- 1.4 Нейронные сети (NN)
- Заключение
- Список использованной литературы
Введение
Главным направлением перестройки менеджмента и его радикального усовершенствования, приспособления к современным условиям стало массовое использование новейшей компьютерной и телекоммуникационной техники, формирование на ее основе высокоэффективных информационно-управленческих технологий. Средства и методы прикладной информатики используются в менеджменте и маркетинге. Новые технологии, основанные на компьютерной технике, требуют радикальных изменений организационных структур менеджмента, его регламента, кадрового потенциала, системы документации, фиксирования и передачи информации. Особое значение имеет внедрение информационного менеджмента, значительно расширяющее возможности использования компаниями информационных ресурсов. Развитие информационного менеджмента связано с организацией системы обработки данных и знаний, последовательного их развития до уровня интегрированных автоматизированных систем управления, охватывающих по вертикали и горизонтали все уровни и звенья производства и сбыта.
В современных условиях эффективное управление представляет собой ценный ресурс организации, наряду с финансовыми, материальными, человеческими и другими ресурсами. Следовательно, повышение эффективности управленческой деятельности становится одним из направлений совершенствования деятельности предприятия в целом. Наиболее очевидным способом повышения эффективности протекания трудового процесса является его автоматизация. Но то, что действительно, скажем, для строго формализованного производственного процесса, отнюдь не столь очевидно для такой изящной сферы, как управление. 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.
Раздел 1. Теоретические основы информационных систем и технологий
1.1 Сущность информационных систем и технологий
Информационная система - это взаимосвязанная совокупность информационных, технических, программных, математических, организационных, правовых, эргономических, лингвистических, технологических и других средств, а также персонала, предназначенная для сбора, обработки, хранения и выдачи экономической информации и принятия управленческих решений.
Свойства информационных систем:
· любая ИС может быть подвергнута анализу, построена и управляема на основе общих принципов построения сложных систем;
· при построении ИС необходимо использовать системный подход;
· ИС является динамичной и развивающейся системой;
· ИС следует воспринимать как систему обработки информации, состоящую из компьютерных и телекоммуникационных устройств, реализованную на базе современных технологий;
· выходной продукцией ИС является информация, на основе которой принимаются решения или производятся автоматическое выполнение рутинных операций;
· участие человека зависит от сложности системы, типов и наборов данных, степени формализации решаемых задач.
Процессы в информационной системе:
o ввод информации из внешних и внутренних источников;
o обработка входящей информации;
o хранение информации для последующего ее использования;
o вывод информации в удобном для пользователя виде;
o обратная связь, т.е. представление информации, переработанной в данной организации, для корректировки входящей информации.
С учетом сферы применения выделяют: технические ИС, экономические ИС, ИС в гуманитарных областях и т.д.
Экономическая информационная система (ЭИС) представляет собой систему, функционирование которой во времени заключается в сборе, хранении, обработке и распространении информации о деятельности какого-то экономического объекта реального мира. ЭИС предназначены для решения задач обработки данных, автоматизации конторских работ, выполнения поиска информации и отдельных задач, основанных на методах искусственного интеллекта.
В зависимости от сферы применения ЭИС классифицируются:
§ ИС фондового рынка;
§ страховые ИС;
§ статистические ИС;
§ ИС в налоговой сфере;
§ ИС в таможенной деятельности;
§ финансовые ИС;
§ банковские ИС (БИС);
§ ИС промышленных предприятий и организаций (в этот контур входят бухгалтерские ИС - БуИС).
Этапы развития информационных систем.
Первые ИС появились в 50-х гг. В эти годы они были предназначены для обработки счетов и расчета зарплаты, а реализовывались на электромеханических бухгалтерских счетных машинах. Это приводило к некоторому сокращению затрат и времени на подготовку бумажных документов.
60-е гг. знаменуются изменением отношения к ИС. Информация, полученная из них, стала применяться для периодической отчетности по многим параметрам. Для этого организациям требовалось компьютерное оборудование широкого назначения, способное обслуживать множество функций, а не только обрабатывать счета и считать з/пл.
В 70-х - начале 80-х ИС начинают широко использоваться в качестве средства управленческого контроля, поддерживающего и ускоряющего процесс принятия решений.
К концу 80-х гг. концепция использования ИС вновь изменяется. Они становятся стратегическим источником информации и используются на всех уровнях организации любого профиля. ИС этого периода, предоставляя вовремя нужную информацию, помогают организации достичь успеха в своей деятельности, создавать новые товары и услуги, находить новые рынки сбыта, обеспечивать себе достойных партнеров, организовывать выпуск продукции по низкой цене и многое другое.
Соотношение между ИС и ИТ.
Информационная технология - процесс различных операций и действий над данными. Все процессы преобразования информации в информационной системе осуществляются с помощью информационных технологий.
Информационная система - среда, составляющими элементами которой являются компьютеры, компьютерные сети, программные продукты, базы данных, люди, различного рода технологические и программные средства и т.д.
Таким образом, информационная технология является более емким понятием, чем информационная система. Реализация функций информационной системы невозможна без знаний ориентированной на нее информационной технологии. Информационная технология может существовать и вне сферы информационной системы.
1.2 Состав и структура ИС. Характеристика функциональных подсистем ИС
Структура - фиксированное упорядоченное множество объектов и их связей (рисунок 1.3).
Рисунок 1.3 - Структура ЭИС
Функциональная подсистема - подсистема, реализующая одну или несколько взаимосвязанных функций.
Обеспечивающая подсистема - среда, в которой используются средства для преобразования информации независимо от сферы применения.
Функциональный признак определяет назначение подсистемы, а также ее основные задачи, цели и функции.
В хозяйственной практике производственных и коммерческих объектов типовыми видами деятельности, определяющими функциональный признак классификации ИС, являются:
§ производственная деятельность связанна с непосредственным выпуском продукции и направлена на создание и внедрение в производство научно-технических новшеств;
§ кадровая деятельность направлена на подбор и расстановку необходимых фирме специалистов, а также ведение служебной документации по различным аспектам;
§ финансовая деятельность связана с организацией контроля и анализа финансовых ресурсов фирмы на основе бухгалтерской, статистической и оперативной отчетности;
§ маркетинговая деятельность (анализ рынка, анализ продаж; организация рекламной компании по продвижению продукции; рациональная организация материально-технического снабжения).
Указанные направления деятельности и определяют типовой набор функциональных подсистем ИС:
Ш производственная подсистема;
Ш кадровая подсистема;
Ш подсистема финансов и учета;
Ш маркетинговая подсистема;
Ш прочие вспомогательные подсистемы, выполняющие функциональные задачи в зависимости от специфики деятельности фирмы (подсистема руководства фирмы).
1.3 Информационные системы и их классификации
"Информационная система - организационно упорядоченная совокупность документов (массивов документов) и информационных технологий, в том числе с использованием средств вычислительной техники и связи, реализующих информационные процессы"
Классификация по масштабу
По масштабу информационные системы подразделяются на следующие группы:
одиночные;
групповые;
корпоративные.
Одиночные информационные системы реализуются, как правило, на автономном персональном компьютере (сеть не используется). Такая система может содержать несколько простых приложений, связанных общим информационным фондом, и рассчитана на работу одного пользователя или группы пользователей, разделяющих по времени одно рабочее место. Подобные приложения создайся с помощью так называемых настольных или локальных систем управления базами данных (СУБД). Среди локальных СУБД наиболее известными являются Clarion, Clipper, FoxPro, Paradox, dBase и Microsoft Access.
Групповые информационные системы ориентированы на коллективное использование информации членами рабочей группы и чаще всего строятся на базе локальной вычислительной сети. При разработке таких приложений используются серверы баз данных (Называемые также SQL-серверами) для рабочих групп. Существует довольно большое количество различных SQL-серверов, как коммерческих, так и свободно распространяемых. Среди них наиболее известны такие серверы баз данных, как Oracle, DB2, Microsoft SQL Server, InterBase, Sybase, Informix.
Корпоративные информационные системы являются развитием систем для рабочих групп, они ориентированы на крупные компании и могут поддерживать территориально разнесенные узлы или сети. В основном они имеют иерархическую структуру из нескольких уровней. Для таких систем характерна архитектура клиент-сервер со специализацией серверов или же многоуровневая архитектура. При разработке таких систем могут использоваться те же серверы баз данных, что и при разработке групповых информационных систем. Однако в крупных информационных системах наибольшее распространение получили серверы Oracle, DB2 и Microsoft SQL Server.
Для групповых и корпоративных систем существенно повышаются требования к надежности функционирования и сохранности данных. Эти свойства обеспечиваются поддержкой целостности данных, ссылок и транзакций в серверах баз.
Классификация по сфере применения
По сфере применения информационные системы обычно подразделяются на четыре группы:
системы обработки транзакций;
системы принятия решений;
информационно-справочные системы;
офисные информационные системы.
Системы обработки транзакций, в свою очередь, по оперативности обработки данных, разделяются на пакетные информационные системы и оперативные информационные системы. В информационных системах организационного управлений преобладает режим оперативной обработки транзакций, для отражения актуального состояния предметной области в любой момент времени, а пакетная обработка занимает весьма ограниченную часть.
Системы поддержки принятия решений - DSS (Decision Support Systeq) - представляют собой другой тип информационных систем, в которых с помощью довольно сложных запросов производится отбор и анализ данных в различных разрезах: временных, географических и по другим показателям.
Обширный класс информационно-справочных систем основан на гипертекстовых документах и мультимедиа. Наибольшее развитие такие информационные системы получили в сети Интернет.
Класс офисных информационных систем нацелен на перевод бумажных документов в электронный вид, автоматизацию делопроизводства и управление документооборотом.
Классификация по способу организации
По способу организации групповые и корпоративные информационные системы подразделяются на следующие классы:
системы на основе архитектуры файл-сервер;
системы на основе архитектуры клиент-сервер;
системы на основе многоуровневой архитектуры;
системы на основе Интернет/интранет - технологий.
В любой информационной системе можно выделить необходимые функциональные компоненты, которые помогают понять ограничения различных архитектур информационных систем.
Архитектура файл-сервер только извлекает данные из файлов так, что дополнительные пользователи и приложения добавляют лишь незначительную нагрузку на центральный процессор. Каждый новый клиент добавляет вычислительную мощность к сети.
Архитектура клиент-сервер предназначена для разрешения проблем файл-серверных приложений путем разделения компонентов приложения и размещения их там, где они будут функционировать наиболее эффективно. Особенностью архитектуры клиент-сервер является использование выделенных серверов баз данных, понимающих запросы на языке структурированных запросов SQL (Structured Query Language) и выполняющих поиск, сортировку и агрегирование информации.
В настоящее время архитектура клиент-сервер получила признание и широкое распространение как способ организации приложений для рабочих групп и информационных систем корпоративного уровня. Подобная организация работы повышает эффективность выполнения приложений за счет использования возможностей сервера БД, разгрузки сети и обеспечения контроля целостности данных.
Многоуровневая архитектура стала развитием архитектуры клиент-сервер и в своей классической форме состоит из трех уровней:
o нижний уровень представляет собой приложения клиентов, имеющие программный интерфейс для вызова приложения на среднем уровне;
o средний уровень представляет собой сервер приложений;
o верхний уровень представляет собой удаленный специализированный сервер базы данных.
Трехуровневая архитектура позволяет еще больше сбалансировать нагрузку на разные узлы и сеть, а также способствует специализации инструментов для разработки приложений и устраняет недостатки двухуровневой модели клиент-сервер.
В развитии технологии Интернет/интранет основной акцент пока что делается на разработке инструментальных программных средств. В то же время наблюдается отсутствие развитых средств разработки приложений, работающих с базами данных. Компромиссным решением для создания удобных и простых в использовании и сопровождении информационных систем, эффективно работающих с базами данных, стало объединение Интернет/интернет - технологии с многоуровневой архитектурой. При этом структура информационного приложения приобретает следующий вид: браузер - сервер приложений - сервер баз данных - сервер динамических страниц - web-сервер.
По характеру хранимой информации БД делятся на фактографические и документальные. Если проводить аналогию с описанными выше примерами информационных хранилищ, то фактографические БД - это картотеки, а документальные - это архивы. В фактографических БД хранится краткая информация в строго определенном формате. В документальных БД - всевозможные документы. Причем это могут быть не только текстовые документы, но и графика, видео и звук (мультимедиа).
Автоматизированная система управления (АСУ) - это комплекс технических и программных средств, совместно с организационными структурами (отдельными людьми пли коллективом), обеспечивающий управление объектом (комплексом) в производственной, научной или общественной среде.
Выделяют информационные системы управления образования (Например, кадры, абитуриент, студент, библиотечные программы). Автоматизированные системы для научных исследований (АСНИ), представляющие собой программно-аппаратные комплексы, обрабатывающие данные, поступающие от различного рода экспериментальных установок и измерительных приборов, и на основе их анализа облегчающие обнаружение новых эффектов и закономерностей. Системы автоматизированного проектирования и геоинформационные системы.
Систему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов - специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта - получили широкое распространение, и нашли практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.
Экспертные системы (ЭС) - это компьютерные программы, созданные для выполнения тех видов деятельности, которые под силу человеку-эксперту. Они работают таким образом, что имитируют образ действий человека-эксперта, и существенно отличаются от точных, хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.
На микроуровне различают следующие три вида ИС:
1. Плановые ИС - создаются на административном уровне управления для принятия долгосрочных решений: создание и оптимизация звеньев логистической цепи; планирование производства; общее управление запасами; управление резервами и др.
2. Диспозитивные, или диспетчерские ИС - создаются на уровне управления складом или цехом для обеспечения отлаженной работы ЛС, для принятия решений на среднесрочную и долгосрочную перспективы: распоряжение внутри складским или внутризаводским транспортом; отбор грузов по заказам и их комплектование; учет отправляемых грузов; детальное управление запасами.
3. Исполнительные ИС - создаются на уровне административного или оперативного управления для исполнения повседневных дел в режиме реального времени: контроль МП; оперативное управление обслуживанием производства; управление перемещениями и т.п.
В плановых информационных системах решаются задачи, связывающие ЛС с совокупным МП. При этом осуществляется сквозное планирование в цепи "сбыт-производство-снабжение", что позволяет создать эффективную систему организации производства, построенную на требованиях рынка, с выдачей необходимых требований в систему материально-технического обеспечения предприятия. Этим плановые системы как бы "ввязывают" логистическую систему во внешнюю среду, в совокупный материальный поток.
Диспозитивные и исполнительные системы детализируют намеченные планы и обеспечивают их выполнение на отдельных производственных участках, в складах, а также на конкретных рабочих местах.
Вертикальная и горизонтальная интеграция информационных систем
В соответствии с концепцией логистики информационные системы, относящиеся к различным группам, интегрируются в единую ИС. Различают вертикальную и горизонтальную интеграцию. Вертикальной интеграцией считается связь между плановой, диспозитивной и исполнительной системами посредством вертикальных информационных потоков.
Горизонтальной интеграцией считается связь между отдельными комплексами задач в диспозитивных и исполнительных системах посредством горизонтальных информационных потоков.
Раздел 2. Информационные технологии в управлении предприятием
1.1 Технология управления предприятием
Разработка технологии управления - представляет собой процесс проектирования взаимодействия внутренней среды предприятия с внешней средой для получения добавленной стоимости.
Технология управления определяет уровень взаимодействия и быстроту реагирования предприятия на изменения в окружающей среде.
Для адекватного понимания технологии управления обратимся к механистическому толкованию сложной системы - человеку:
§ технология управления - это скелет предприятия;
§ система управления - мозг предприятия;
§ оборудование - мышцы предприятия;
§ материально-информационные потоки - кровеносные сосуды предприятия;
§ финансовые потоки - кровь предприятия;
§ персонал - сердце предприятия;
§ товар (услуга) - продукт жизнедеятельности предприятия;
§ прибыль - удовлетворенность предприятия.
Главное, что отметим - технология управления является одним из ключевых элементов сложной системы, которая определяет размер и возможности предприятия по генерации прибыли.
При разработке технологии управления используются методы теории решения изобретательских задач, а сама процедура состоит в последовательном итерационном процессе поиска, анализа и синтеза необходимых "костных тканей" организации из множества существующих техник, технологий и моделей
1.2 Системы поддержки принятия решений (BSS)
Остановимся подробнее на одной из типов информационных систем.
Система поддержки принятия решений (СППР) (англ. Decision Support System, DSS) - компьютерная автоматизированная система, целью которой является помощь людям, принимающим решение в сложных условиях для полного и объективного анализа предметной деятельности. СППР возникли в результате слияния управленческих информационных систем и систем управления базами данных.
Для анализа и выработок предложений в СППР используются разные методы. Это могут быть: информационный поиск, интеллектуальный анализ данных, поиск знаний в базах данных, рассуждение на основе прецедентов, имитационное моделирование, эволюционные вычисления и генетические алгоритмы, нейронные сети, ситуационный анализ, когнитивное моделирование и др. Некоторые из этих методов были разработаны в рамках искусственного интеллекта. Если в основе работы СППР лежат методы искусственного интеллекта, то говорят об интеллектуальной СППР, или ИСППР.
Современные системы поддержки принятия решения (СППР) представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР может производиться выбор решений некоторых неструктурированных и слабоструктурированных задач, в том числе и многокритериальных.
СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.
В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные, как части СППР:
СППР - в большинстве случаев - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.
СППР обладает следующими четырьмя основными характеристиками:
СППР использует и данные, и модели;
СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач;
Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;
Цель СППР - улучшение эффективности решений.
Список характеристик идеальной СППР (которая имеет мало общих элементов с определением, приведенным выше).
Идеальная СППР:
§ оперирует со слабоструктурированными решениями;
§ предназначена для ЛПР различного уровня;
§ может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;
§ поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;
§ поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;
§ поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;
§ является гибкой и адаптируется к изменениям как организации, так и ее окружения;
§ проста в использовании и модификации;
§ улучшает эффективность процесса принятия решений;
§ позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;
§ поддерживает эволюционное использование и легко адаптируется к изменяющимся требованиям;
§ может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;
§ поддерживает моделирование;
§ позволяет использовать знания.
1.3 Экспертные системы (ES)
Систему искусственного интеллекта, построенную на основе высококачественных специальных знании о некоторой предметной области (полученных от экспертов - специалистов этой области), называют экспертной системой. Экспертные системы - один из немногих видов систем искусственного интеллекта получили широкое распространение и практическое применение. Существуют экспертные системы по военному делу, геологии, инженерному делу, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельскому хозяйству, управлению, физике, химии, электронике, юриспруденции и т.д. И только то, что экспертные системы остаются весьма сложными, дорогими, а главное, узкоспециализированными программами, сдерживает их еще более широкое распространение.
От других программ экспертные системы отличаются по следующим признакам:
§ компетентность - в конкретной предметной области экспертная система должна достигать того же уровня, что и эксперты - люди, при этом она должна пользоваться теми же эвристическими приемами, также глубоко и широко отражать предметную область;
§ символьные рассуждения - знания, на которых основана экспертная система, представляют в символьном виде понятия реального мира, рассуждения также происходят в виде преобразований символьных наборов;
§ глубина - экспертиза должна решать глубокие, нетривиальные задачи, отличающиеся сложностью либо в плане сложности знаний, которые экспертная система использует, либо в плане их обилия, это не позволяет использовать полный перебор вариантов как метод решения задачи и заставляет прибегать к эвристическим, творческим, неформальным методам;
§ самосознание - экспертная система должна включать в себя механизм объяснения того, каким образом она приходит к решению задачи.
Экспертные системы, выполняющие интерпретацию, как правило, используют информацию от датчиков для описания ситуации. Например, это может быть интерпретация показаний измерительных приборов на химическом заводе для определения состояния процесса. Интерпретирующие системы имеют дело не с четкими символьными представлениями проблемной ситуации, а непосредственно с реальными данными. Они сталкиваются с затруднениями, которых нет у систем других типов, потому что им приходится обрабатывать информацию зашумленную, недостаточную, неполную, ненадежную или ошибочную. Им необходимы специальные методы регистрации характеристик непрерывных потоков данных, сигналов пли изображений и методы их символьного представления.
Интерпретирующие экспертные системы могут обрабатывать разнообразные виды данных. Например, системы анализа сцен и распознавания речи, используя естественную информацию (в одном случае визуальные образы), анализируют их характеристики и понимают их смысл. Интерпретация в области химии использует данные дифракции спектрального анализа или ядерного магнитного резонанса для определения структуры веществ. Интерпретирующая система в геологии используетa зондирование - измерение проводимости горных пород, чтобы определить подповерхностные геологические структуры интерпретирующие системы используют показания (например, значения температуры, пульса, кровяного давления), диагноз или тяжесть заболевания. Наконец, в военном деле системы используют данные от радаров, радиосвязи и сонорных устройств оценить ситуацию и идентифицировать цели.
Экспертные системы, осуществляющие прогноз, определяют вероятностные условия заданных ситуаций. Примерами служат прогноз ущерба урожаю от вида вредных насекомых, оценивание спроса на нефть на мировом рынке прогнозирование места возникновения следующего вооруженного конфликта по данным разведки. Системы прогнозирования иногда используют моделирование, т.е. программы, которые отражают взаимосвязи в реальном мире, чтобы сгенерировать ситуации, которые могут возникнуть при тех или иных входных данных.
Экспертные системы выполняют Диагностирование, используя описания ситуации, поведения или знания о конструкции компонентов, чтобы установить вероятные причины неправильно функционирования диагностируемой системы. Примерами служат определение причин заболевания по симптомам, наблюдаемым у пациентов; локализация неисправностей в электронных схемах и определение неисправных компонентов в системе охлаждения ядерных реакторов. Диагностические системы часто являются консультантами, которые не только ставят диагноз, но и помогают в отладке. Они могут взаимодействовать с пользователем, чтобы оказать помощь при поиске неисправностей, а затем предложить порядок действий по их устранению. Медицина представляется вполне естественной областью для диагностирования, и действительно, в медицинской области было разработано больше диагностических систем, чем в любой другой отдельно взятой предметной области. Однако в настоящее время многие диагностические системы разрабатываются для приложений к инженерному делу и компьютерным системам.
Экспертные системы, выполняющие проектирование, разрабатывают конфигурации объектов с учетом набора ограничений, присущих проблеме. Примерами могут служить генная инженерия, разработка СБИС и синтез сложных органических молекул.
Экспертные системы, занятые планированием, проектируют действия; они определяют полную последовательность действий, прежде чем начнется их выполнение. Примерами могут служить создание плана применения последовательности химических реакций к группам атомов с целью синтеза сложных органических соединений или создание плана воздушного нападения, рассчитанного на несколько дней, с целью нейтрализации определенного фактора боеспособности врага.
Экспертные системы, выполняющие наблюдение, сравнивают действительное поведение с ожидаемым поведением системы. Примерами могут служить слежение за показаниями измерительных приборов в ядерных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценка данных мониторинга больных, помещенных в блоки интенсивной терапии. Наблюдающие экспертные системы подыскивают наблюдаемое поведение, которое подтверждает их ожидания относительно нормального поведения или их предположения о возможных отклонениях. Наблюдающие экспертные системы по самой своей природе должны работать в режиме реального времени и осуществлять зависящую как от времени, так и от контекста интерпретацию поведения наблюдаемого объекта.
Экспертные системы, выполняющие обучение, подвергают диагностике, "отладке" и исправлению (коррекции) поведение обучаемого. В качестве примеров приведем обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.
Экспертные системы, осуществляющие управление, адаптивно руководят поведением системы в целом. Примером служит управление производством и распределением компьютерных систем. Управляющие экспертные системы должны включать наблюдающие компоненты, чтобы отслеживать поведение объекта на протяжении времени, но они могут нуждаться и в других компонентах для выполнения любых пли всех из уже рассмотренных типов задач: интерпретации, прогнозирования, диагностики, проектирования, планирования, отладки, ремонта и обучения. Типичная комбинация задач состоит из наблюдения, диагностики, отладки, планирования и прогноза.
1.4 Нейронные сети (NN)
Идея создания искусственного подобия человеческого разума для моделирования мыслительной способности известна с древнейших времен. В XIV в. пытались создать машину для решения различных задач на основе всеобщей классификации понятий. Однако развитие искусственного интеллекта как научного направления стало возможным только после создания ЭВМ. В 40-х гг. ХХ в.Н. Винер создал свои основополагающие работы по новой науке - кибернетике.
Термин искусственный интеллект (artificial intelligence) предложен в США в 1956 г. Как отрасль науки искусственный интеллект сразу же разделился на два основных направления: нейрокибернетику и кибернетику "черного ящика". Сейчас наметилась тенденция к объединению этих частей вновь в единое целое.
Основная идея нейрокибернетики: "мыслящее" устройство должно каким-то образом воспроизводить структуру человеческого мозга. Физиологами установлено, что основой человеческого мозга является большое количество (до 10 в 21 степени) связанных между собой и взаимодействующих нервных клеток - нейронов. Поэтому усилия нейрокибернетики были сосредоточены на создании элементов, аналогичным нейронам, и их объединении в функционирующие системы. Их принято называть нейронными сетями или нейросетями.
Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления. Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:
Богатые возможности. Нейронные сети - исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети не линейны по свой природе (смысл этого понятия подробно разъясняется далее в этой главе). На протяжение многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна (а таких достаточно много), линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с "проклятием размерности", которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных
Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.
Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейро-биологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. Между тем уже "простые" нейронные сети, которые строит система ST Neural Networks, являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике.
Мозг состоит из очень большого числа (приблизительно 10,000,000,000) нейронов, соединенных многочисленными связями (в среднем несколько тысяч связей на один нейрон, однако это число может сильно колебаться). Нейроны - это специальная клетки, способные распространять электрохимические сигналы. Нейрон имеет разветвленную структуру ввода информации (дендриты), ядро и разветвляющийся выход (аксон). Аксоны клетки соединяются с дендритами других клеток с помощью синапсов. При активации нейрон посылает электрохимический сигнал по своему аксону. Через синапсы этот сигнал достигает других нейронов, которые могут в свою очередь активироваться. Нейрон активируется тогда, когда суммарный уровень сигналов, пришедших в его ядро из дендритов, превысит определенный уровень (порог активации).
Интенсивность сигнала, получаемого нейроном (а следовательно и возможность его активации), сильно зависит от активности синапсов. Каждый синапс имеет протяженность, и специальные химические вещества передают сигнал вдоль него. Один из самых авторитетных исследователей нейросистем, Дональд Хебб, высказал постулат, что обучение заключается в первую очередь в изменениях "силы" синаптических связей. Например, в классическом опыте Павлова, каждый раз непосредственно перед кормлением собаки звонил колокольчик, и собака быстро научилась связывать звонок колокольчика с пищей. Синаптические связи между участками коры головного мозга, ответственными за слух, и слюнными железами усилились, и при возбуждении коры звуком колокольчика у собаки начиналось слюноотделение.
Таким образом, будучи построен из очень большого числа совсем простых элементов (каждый из которых берет взвешенную сумму входных сигналов и в случае, если суммарный вход превышает определенный уровень, передает дальше двоичный сигнал), мозг способен решать чрезвычайно сложные задачи. Разумеется, мы не затронули здесь многих сложных аспектов устройства мозга, однако интересно то, что искусственные нейронные сети способны достичь замечательных результатов, используя модель, которая ненамного сложно, чем описанная выше.
информационная система управление принятие решение
Заключение
Несмотря на сравнительную молодость отрасли как таковой, это уже вполне сформировавшийся рынок, с брэндами-лидерами и лидирующими продуктами.
На настоящий момент существует достаточно широкий спектр продукции, призванной удовлетворить самые разнообразные нужды, как небольших компаний, так и компаний-гигантов. Эти программные продукты в полной мере охватывают все аспекты деятельности предприятий, от логистики, маркетинга, производства, сбыта, до бухгалтерского учета и управления персоналом.
Для решения определенных проблем, испытываемых организацией при переходе к новой информационной системе управления или введении оной в эксплуатацию, уже разработана методика преодоления, позволяющая сравнительно легко осуществлять внедрение ИТ.
Список использованной литературы
1. Акперов, И.Г. Информационные технологии в менеджменте: Учебник / И.Г. Акперов, А.В. Сметанин, И.А. Коноплева. - М.: НИЦ ИНФРА-М, 2013.
2. Атьков, О.Ю. Персональная телемедицина. Телемедицинские и информационные технологии реабилитации и управления здоровьем / О.Ю. Атьков, Ю.Ю. Кудряшов. - М.: Практика, 2015.
3. Балдин, К.В. Информационные технологии в менеджменте: Учеб. для студ. учреждений высш. проф. образования / К.В. Балдин. - М.: ИЦ Академия, 2012.
4. Барский, А.В. Параллельные информационные технологии: Учебное пособие / А.В. Барский. - М.: Бином, 2013.
5. Бартенев, В.А. Современные и перспективные информационные ГНСС-технологии в задачах высокоточной навигации / В.А. Бартенев, М.Н. Красильщиков. - М.: Физматлит, 2014.
6. Мартин Форд "Технологии, которые изменят мир"
7. Эрик Шмидт, Джаред Коэн "Новый цифровой мир"
Размещено на Allbest.ru
...Подобные документы
Информационные системы и технологии, их особенности и классификация в организационном управлении. Локальная вычислительная сеть средних организаций. Основы теории экономического управления предприятием. Оперативный (операционный) уровень принятия решений.
реферат [35,6 K], добавлен 27.06.2014Информационные системы, их цели и задачи на предприятии. Требования к информационным системам, их области применения. Проблемы и критерии выбора информационной системы. Интерактивные электронные технические руководства в управлении бизнес процессами.
дипломная работа [3,0 M], добавлен 19.03.2012Информационные технологии в управлении: комплекс методов переработки исходных данных в оперативную информацию механизма принятия решений с помощью аппаратных и программных средств с целью достижения оптимальных рыночных параметров объекта управления.
контрольная работа [24,1 K], добавлен 15.03.2013Современное состояние информационных систем и технологий и их роль в управлении предприятием. Экономическая информация на предприятиях и способы ее формализованного описания. Стадии создания автоматизированных систем. Классы информационных технологий.
курс лекций [146,8 K], добавлен 16.11.2009Типы административных информационных систем: системы генерации отчетов, системы поддержки принятия решений, системы поддержки принятия стратегических решений. Сортировка и фильтрация списков в Microsoft Excel. Работа с базами данных в Microsoft Access.
контрольная работа [6,0 M], добавлен 19.11.2009Классификация автоматизированных информационных систем. Классические примеры систем класса А, B и С. Основные задачи и функции информационных систем (подсистем). Информационные технологии для управления предприятием: понятие, компоненты и их назначение.
контрольная работа [22,9 K], добавлен 30.11.2010Обслуживание двух встречных потоков информации. Структура информационных систем. Разработка структуры базы данных. Режимы работы с базами данных. Четыре основных компонента системы поддержки принятия решений. Выбор системы управления баз данных.
курсовая работа [772,0 K], добавлен 21.04.2016Принцип работы и назначение обучаемых информационных систем, их классификация по различным критериям, разновидности и отличия. Характеристика систем поддержки принятия решений. Механизм и основные этапы проектирования информационной обучаемой системы.
реферат [23,9 K], добавлен 22.11.2009Характеристика информационных систем управления предприятием. Виды информационных систем управления предприятием, их применение. Специфика систем управления торговым предприятием класса ERP и применение данной системы в деятельности торговой компании.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 15.09.2012Сущность системы поддержки принятия управленческих решений. Функции корпоративной системы SAP R3, выполнение регрессионного анализа в табличном процессоре Excel, создание в Access базы данных. Характеристика информационных служб в сети Интернет.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 18.02.2011Классификация систем поддержки принятия решений. Сравнительный анализ методик для оценки рисков розничного кредитования. Структура системы поддержки принятия решений, формирование начальной базы знаний. Проектирование базы данных информационной системы.
дипломная работа [1,9 M], добавлен 10.07.2017Концепция систем поддержки принятия решений. Диапазон применения Analytica 2.0. Программное обеспечение количественного моделирования. Графический интерфейс для разработки модели. Основные способы моделирования. Диаграмма влияния и дерево решений.
контрольная работа [1,1 M], добавлен 08.09.2011Исследование автоматизированных информационных технологий, применяемых в управлении организацией. Формирование системы поддержки принятия решений в рекламном агентстве, анализ и оценка ее практической эффективности, направления и цели оптимизации.
курсовая работа [90,4 K], добавлен 03.10.2013Информационные процессы в организационно–экономической сфере, технологии и методы обработки экономической информации. Локальные и глобальные сети в экономике. Информационные системы в бухгалтерском учете и аудите, в административном управлении.
контрольная работа [325,1 K], добавлен 02.05.2009Автоматизированные поисковые системы. Информационные технологии в делопроизводстве и документообороте. Компьютерные сети и гипертекстовые технологии. Использование систем управления базами данных. Обработка информации на основе электронных таблиц.
контрольная работа [2,9 M], добавлен 15.12.2013Осмысление и переработка информационных данных, которые используются для решения управленческих задач. Общая схема информационной системы, ввод данных, их обработка, хранение и распределение полученной информации. Характеристики информационных систем.
контрольная работа [59,8 K], добавлен 03.10.2010Анализ существующих решений системы поддержки принятия решений для корпоративной сети. Многоагентная система. Разработка концептуальной модели. Структура базы знаний. Разработка модели многоагентной системы на базе сетей Петри. Методика тестирования.
дипломная работа [5,1 M], добавлен 19.01.2017Роль структуры управления в информационной системе. Примеры информационных систем. Структура и классификация информационных систем. Информационные технологии. Этапы развития информационных технологий. Виды информационных технологий.
курсовая работа [578,4 K], добавлен 17.06.2003Информационно-вычислительные центры в государственном и региональном управлении. Значение информационных технологий решения функциональных задач в муниципальном управлении на примере Серовского городского округа. Инфраструктура электронного правительства.
курсовая работа [312,0 K], добавлен 14.06.2010Методы решения проблем, возникающих на стадиях и этапах процесса принятия решений, их реализация в информационных системах поддержки принятия решений (СППР). Назначение СППР, история их эволюции и характеристика. Основные типы СППР, области их применения.
реферат [389,3 K], добавлен 22.11.2016
