Блоги Юридическая безопасность

Экспертные системы при принятии решений на предприятии

Юридическая безопасность \\ 15.07.2010 02:00

М. С. Суменков , доктор экономических наук, профессор кафедры экономической теории УрГЮА. Идея создания первых советующих экспертных систем зародилась свыше 30 лет назад, в ходе развития методов обработки данных на ЭВМ.

С. М. Суменков , кандидат экономических наук, доцент кафедры экономической теории УрГЮА

 

Идея создания первых советующих экспертных систем зародилась свыше 30 лет назад, в ходе развития методов обработки данных на ЭВМ. За последние годы данная область в результате быстрого развития теоретических и прикладных аспектов стала приобретать новые очертания, включая системы, ранее почти не имевшие отношения к проблемам принятия решений (прежде всего, нейросетевые технологии, мониторинговые системы и генетические алгоритмы). Отсюда появилось и новое название «советующие экспертные системы», которое объединяет в себе как традиционные экспертные системы, базирующиеся на «мягких» вычислениях, так и новейшие технологии оценочного и диагностического характера.

 

Современные теории менеджмента, информационных технологий в бизнесе, концепции знаний, принципы построения интеллектуальных систем, и, в рамках последних,созданиеэкспертных и нейронных систем, методы применения генетических алгоритмов в процессе воспроизведения адаптирующихся к окружающей среде искусственных систем не должны заслонять главного: предназначение той или иной информационной системы.

 

Системы оценочного характера приобрели свою актуальность в процессе решения аудиторских проблем. С развитием рыночных отношений и частного предпринимательства остро возникла потребность в квалифицированной оценке профессионального уровня руководства предприятия. Прежде всего, такая оценка интересует акционеров, доверяющих менеджерам управление предприятием.

Советующие системы предназначены для помощи в деле принятия решений. Возникает проблема поиска альтернатив и выбора единственно правильного решения. Действующие методики, как правило, исходят из того, что уже известны варианты решений и последствия их принятия, и это фиксируется в матрице решений. Однако на практике поиск альтернативных вариантов и создание функций, способных рассчитать последствия принятия того или иного варианта, являются весьма сложным делом. Именно это есть не что иное, как камень преткновения в широком распространении систем советующего характера.

 

Существует установленное понятие, что экспертная система представляет собой воплощение в программных компонентах опыта эксперта, основанного на знании в такой форме, что машина может дать интеллектуальный совет или принять интеллектуальное решение относительно обрабатываемой функции. При этом желательно, чтобы система была способна по требованию объяснить ход своих рассуждений понятным для пользователя образом. Обеспечение этого требования осуществляется программированием, основанным на формальных правилах.

 

Знания в виде набора фактов (как предметных, так и эвристических) вводятся в компьютер. Программа применяет их для выработки решений, и ход рассуждений системы может быть раскрыт пользователю, чтобы показать как она пришла к конкретному выводу.

 

Экспертные системы оперируют не только данными, но и понятийными концептуальными знаниями, выраженными на естественном языке и терминах предметнойобласти.Формой отображения понятийных знаний служат базы знаний, а сами понятийные знания становятся просто знаниями. Правила, содержащиеся в базе знаний, эквивалентны некоторой прикладной программе и могут быть различными по своему формату. Наиболее приемлемым является формат правила «если – то», причем в качестве компонента «то» могут использоваться выводы, утверждения, вероятности, указания, т. е. изменения базы данных. Связанное с правилом условие определяет, является ли то или иноеправилопотенциально справедливым по отношению к текущему состоянию ситуационной модели. Указанное правило разрешает проводить действие, если все заданные для него условия удовлетворяются.

 

Наряду с базой данных и знаний неотъемлемым элементом экспертной системы является управляющая структура, которая определяет, какое из правил должно быть проверено следующим, и поэтому ее часто называют интерпретатором правил. Поскольку экспертные системы представляют собой в основном программный продукт, то язык программирования может выбираться либо на базе традиционных языков, либо на специально разрабатываемых языках, в которых возможны появления диалектов, или рождение принципиально нового языка.

Применительно к действующим производственным системам (предприятиям) обобщающие выше рассуждения являются отправным ключом идей, пользуясь которым можно разрабатывать экспертные системы принятия решений. Однако сложность создания таких систем начинается сразу с понятийного аппарата, который требует специальной терминологии. Теперь рассмотрим некоторые основные понятия.

 

Под экспертной системой принятия решения на предприятии будем понимать сложные программные комплексы, которые оперируют знаниями в целях полученияудовлетворительного и эффективного решения в узкой предметной области (в нашем случае в области управления и планирования производства). Такие системы, как и человек-эксперт, используют символическую логику и эвристики (эмпирические правила) для нахождения решений. Но у этой искусственной экспертизы есть некоторое преимущество перед человеческой: она постоянна, непротиворечива, легко передается, документируется, уточняется и дополняется. В итоге, связывая компьютеры с богатством человеческого опыта, экспертные системы повышают ценность знаний экспертов, делают их широкоприменимыми.

 

Основнымикомпонентами экспертных систем являются: база знаний (БЗ), база данных (БД), механизм логического вывода, блок обучения, блок понимания ограниченногоестественного языка, блок введения и управления БД и БЗ, управляющий блок. Таким образом, от существующих в настоящее время развитых диалоговых средств принятия решений экспертные системы отличаются наличием базы знаний и соответствующего интерфейса.

 

БЗ включают в себя следующие основные блоки: знания о предметной области; знания о целях развития объекта; знания об окружающей среде; знания о текущем состоянии объекта; блок накопления и корректировки знаний; блок логического вывода; блок объяснения; банк моделей предметной области; управляющая структура. Вместе с тем есть точка зрения, которую необходимо поддержать, что одна из главных задач разработки экспертных систем в области повышения эффективности работы предприятия – совершенствование управления предприятием. Предлагается в связи с этим в БЗ включить следующие два раздела:

 

–банк моделей и методов, включающих перечень мероприятий по совершенствованию управления предприятием;

–распорядительзнаниями, или интерпретатор, который на базе заложенной в него логики выводов интерпретирует данные из рабочей памяти БД.

 

Можно выделить следующие основные этапы построения экспертных систем: 1. Идентификация – определение существенных особенностей задачи, формирование требований к системе. При построении развитой диалоговой системы данный этап прорабатывается полностью; 2. Концептуализация – формирование языка системы, т. е. понятий, отношений, механизма управления, построение полных моделей объекта. Данный этап также достаточно полно охвачен проработками; 3. Формализация – выражение ключевых понятий и отношений формальным способом на языке построения экспертных систем. Сейчас известны две формы представления знаний: на основе правил, когда знания отражаются в форме правила «если – то»; на основе фреймов, когда знания отражаются в форме семантической сети; 4. Реализация – превращение формализованных знаний в программный продукт, который содержит блоки содержания, формы и согласования; 5. Тестирование – оценка качества разработанной системы по следующим направлениям: признание экспертами правильности принятых системой решений; непротиворечивость в полноте правил вывода; адекватность описания хода принятия решений; универсальность системы.

 

Таким образом, при разработке экспертной системы наиболее трудной является проблема создания БЗ. Предлагается следующая процедура разработки БЗ для системы управления предприятием, которая органически строится на основе использования диалоговой имитационной системы. Схема этой процедуры отражена на рис. 1. Нижняя часть – диалоговая система, верхняя – система создания БЗ.

 

 

 

Блок «Множество вариантов принятия решений» содержит перечень известных способов формирования вариантов технологических процессов производства; блок «Интегральная база данных» – три основных раздела информации об объекте: техническую, технологическую и экономическую. Управляющая программа на базе первых двух блоков формирует полную модель объекта управления и выбирает алгоритмы получения планов.

Полная модель достаточно громоздка (содержит большое количество ограничений, параметров, переменных), но позволяет получать планы производства во всех случаях, т. е. при любой исходной информации и способах моделирования.

Активная БД содержит реакцию объекта на принимаемые решения. В нашем случае – это граф многовариантности технологических процессов с соответствующими оценками.

На основе анализа полученных решений, путем отсечения несущественных разделов информации и условий строится рабочая модель объекта, которая существенно меньше полной модели, так как адаптирована к конкретнымусловиям(которые фиксируются в БЗ).

Осуществляется полный анализ как самой модели, так и решений, получаемых на ее основе при различных функциях цели и различных внешних требованиях.Формируютсяправила принятия решений, фиксируются условия и получаемые результаты на базе рабочей модели. Вся эта информация помещается на БЗ в виде фреймов. Система оценки принятия решений в общем виде приведена на рис. 2.

 

 

Представителемподобного рода систем являются консультативно-советующие аудиторские системы, к главной функции которых относится оценка действий администрации предприятия (менеджера) за отчетный период. Кроме того, эти системы осуществляют поиск путей повышения уровня эффективности хозяйствования в последующие периоды.

В оценке действий администрации заинтересованы следующие субъекты: акционеры, собственники; банки, кредиторы; профсоюзы, рабочие; налоговая служба, страховые компании; судебная система и прочие государственные органы. Особенно в таких оценках заинтересованы акционеры и профсоюзы, ибо первые заинтересованы в правильном начислении дивидендов и увеличении стоимости акций предприятия, а вторые – в сохранении рабочих мест, увеличении заработной платы.

Как правило, оценке подлежат:

– гибкость стратегии развития предприятия и дивидендная политика;

– эффективность стратегии заемных средств; устойчивость платежеспособности предприятия.

В большинстве задач оценки финансового состояния предприятия и поиска путей его улучшения применяются методы поиска наибольшего и наименьшего значений целевой функции (финансовый или производственный рычаг, устойчивость предприятия или его платежеспособность и т. д.). При этом ограничения, очерчивающие область поиска неизвестных, как правило, линейны. При наличии непрерывной целевой функции в большинстве случаев обеспечивается получение наибольшего (наименьшего) из всех значений. Чтобы определить требуемое значение функции, нужно найти все «подозрительные» по экстремуму точки, вычислить значения целевой функции в них и сравнить по значению в пограничных точках. Наибольшее (наименьшее) из этих значений и будет наибольшим (наименьшим) значением функций во всей области.

Рассмотрим основные компоненты экспертной системы оценочного характера. На рис. 3 изображены блоки, предназначенные для выполнения следующих функций.

 

 

Блок локальной оценки представляет собой комплекс программ, предназначенных для расчета локальных, т. е. мало связанных между собой экономических показателей. Такие показатели характеризуют лишь одну из сторон многогранной деятельности менеджера.

Блок модульной оценки объединяет программы, позволяющие осуществлять расчеты множества связанных показателей, интегрированные результаты которых воплощаются в показателях:

– результаты хозяйственной деятельности;

– результаты финансовой деятельности;

– результаты финансово-хозяйственной деятельности.

Методом, обеспечивающим поиск решения, служит модифицированная матрица финансовых стратегий в сочетании с деревом целей лица, принимающего решение.

Блоки ввода и корректировки данных являются стандартными.

Информационное обеспечение создается в форме базы оперативных данных и справочных файлов. База оперативных данных содержит файлы с отчетностью за текущий период, а справочные файлы – данные о настройке системы. К ним, в частности, можно отнести:

– ставку налога на прибыли;

–среднюю ставку процента за кредит;

–нормативную экономическую рентабельность и т. д.

 

Кроме перечисленных данных в системе должна храниться вся предыдущая отчетность (архив данных), необходимая для выяснения тенденций в развитии предприятия и мер, предпринимаемых руководством в предыдущие периоды.

Журналы

РУБЕЖ

РУБЕЖ

"RUБЕЖ" - это первый в России отраслевой lifestyle-журнал по теме безопасности. Он адресован, прежде всего, интеграторам, поставщикам оборудования, должностным лицам и сотрудникам специализированных служб.

Безопасность зданий и сооружений

Безопасность зданий и сооружений

Журнал-каталог для руководителей и специлистов градосторительного комплекса, ЖКХ, инвесторов, девелоперов, владельцев крупных имущественных комплексов.

Безопасность объектов топливно-энергетического комплекса

Безопасность объектов топливно-энергетического комплекса

Отраслевой специализированный журнал "Безопасность объектов ТЭК"

Интервью

"Государство ставит на безопасность в облаке". Интервью с Ольгой Макаровой

"Государство ставит на безопасность в облаке". Интервью с Ольгой Макаровой \\ 11.10.2017

Реализуя участие в программе “Цифровая экономика”, компания с ПАО “Ростелеком” инвестировала в развитие направления информационной безопасности. “Ростелеком” развернул необходимую инфраструктуру и стал первым реально действующим оператором по новой модели MSSP в России. На недавнем “Коде информационной безопасности” в Екатеринбурге мы поговорили с руководителем направления информационной безопасности Ольгой Макаровой.

Актуальная модель нарушителя глазами профи

Актуальная модель нарушителя глазами профи \\ 25.07.2017

В преддверии первого образовательного форума для ИБ-руководителей “Код ИБ ПРОФИ”, который пройдет в Сочи 27-30 июля, мы беседуем с одним из ключевых спикеров, заместителем директора по развитию бизнеса компании Positive Technologies в России Алексеем Качалиным.

вверх