WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаМенеджмент → Застосування систем інтелектуальної підтримки прийняття рішень для менеджерів вищої ланки - Курсова робота

Застосування систем інтелектуальної підтримки прийняття рішень для менеджерів вищої ланки - Курсова робота

застосовуються в галузях маркетингу (прогнозування й аналіз збуту, дослідження ринку і цін), науково-дослідних і конструкторських робіт, у керуванні кадрами. Операційно-інформаційне застосування пов'язане з виробництвом, придбанням і обліком товарно-матеріальних запасів, їхнім фізичним розподілом і бухгалтерським обліком.
Узагальнені СППР можуть об'єднувати 2 абобільш із перерахованих функцій. У США в 1984 році був проаналізований 131 тип СППР і завдяки цьому виявлені пріоритетні галузі використання систем.
До них належать такі:
- виробничий сектор;
- гірничорудне виробництво;
- будівництво;
- транспорт;
- фінанси;
- управлінська діяльність.
Комп'ютерна підтримка різних функцій за допомогою СППР має такий розподіл:
операційне керівництво - 30%;
довгострокове керівництво - 40%;
розподіл ресурсів - 15%;
розрахунок річного бюджету - 12 %.
Перерахування найвідоміших "комерційних" СППР включає сотні назв.
Приводимо ряд найбільше типових СППР, які стосуються проблем мікро- і макроекономіки:
Симплан- призначена для корпоративного планування;
Прожектор- призначена для фінансового планування;
Доки-план- призначена для загального планування;
Экспрес- призначена для маркетингу, фінансів;
PMS-керівництво цінними паперами;
CIS-планування продукції;
PIMS-маркетингу;
BIS-керування бюджетом;
IFPS-інтерактивного фінансового планування;
FOCUS- призначена для фінансового моделювання;
ISDS- призначена для формування "портфеля замовлень";
MAUD- індивідуального вибору.
Системи підтримки прийняття рішень, засновані на базі знань (інтелектуальні СППР)
Щоб забезпечити інтелектуальну підтримку користувача, все більше число систем включають знання про наочні області, моделі і системи аналізу. Модулі бази знань використовуються при формулюванні задачі, в моделях рішень, для аналізу і інтерпретації результатів. У деяких системах модулі бази знань повністю замінюють чинник людської думки. Управлінські думки використовуються для оцінки ступеня невизначеності, на якій можуть грунтуватися моделі рішень. Деякі рішення вимагають і знань, і даних. Як наслідок, потрібні значні зусилля для використовування і інтерпретації величезних масивів даних.
СППР, засновані на базі знань, включають компонент управління знаннями, який відповідає за зберігання і управління новим класом інструментів . До цього класу відносяться машинне навчання, наочне міркування і навчання. Ці засоби можуть самі одержувати знання з наявних даних, рішень і прикладів і вносити свій внесок в побудову СППР для підтримки циклічних, складних процесів прийняття рішень у реальному часі. Машинне навчання - це набір обчислювальних методів і інструментів для навчання системи на основі досвіду (з урахуванням попередніх рішень), даних і спостережень, які впливають на поведінку системи. Навчання системи супроводжується модифікацією знань, що зберігаються. Найцікавіші методи, вживані в машинному навчанні, включають штучні нейронні мережі і генетичні алгоритми.
Засновані на знаннях СППР призначені зовсім не для ще більшої спеціалізації експертів.
Навпаки, СППР повинні допомогти експертам розширити і поглибити знання і досвід.
Розділ 3.
Розвиток бізнесу в останні роки відбувається на тлі радикальних і динамічних змін у навколишньому середовищі і високих темпів збільшення обсягів інформації. У цих умовах ключове значення для виживання організацій мають стратегічне планування і підтримка прийняття управлінських рішень.
Стратегічне планування, як відомо, є єдиним способом прогнозування майбутніх проблем і можливостей, забезпечує керівництво засобами для розробки довгострокових планів і створює основу для прийняття обґрунтованих рішень. У той же час процедури стратегічного планування і прийняття рішень, засновані на аналізі навколишнього середовища, можна віднести до слабоформалізованих. Частково це пояснюється тим, що як зовнішнє стосовно організації середовище, так і властиве організації внутрішнє середовище, характеризуються високим ступенем невизначеності, динаміки і складності.
Створення і використання в повсякденній практиці менеджменту систем підтримки прийняття рішень є однією з найважливіших умов успішного функціонування організацій. Природно, пріоритету прийнятті рішень належить людині - менеджеру, що володіє стратегічним мисленням і здібностями передбачати появу нових подій. Однак один з недоліків людського інтелекту полягає в тому, що він не пристосований для виконання великого обсягу обчислень в процесі аналізу складних процесів і систем, що складаються з ланцюжків взаємозв'язків. Як відомо, організації, що надають товари і послуги , відносяться до класу складних соціотехнічних систем, що не тільки змінюються в часі, але і мають функціональну потребу здійснювати вибір шляху свого розвитку. Тому на ефективність управління істотно впливає обмеженість можливостей людини в роботі з комплексною та змінною в часі інформацією.
Можна виділити деякі причини, які викликають зростання інтересу в менеджерів-практиків до нових інтелектуальних технолгій, що підтримують прийняття управлінських рішень.
По-перше, кумулятивний ріст релевантної (тої, що стосується справи) інформації робить необхідним застосування нових технологій для пошуку в "морі" інформації тенденцій, які потенційно загрожують існуванню організації або відкривають перспективи для бізнесу.
По-друге, динамізм зовнішнього середовища підвищує ймовірність прийняття неоптимальних управлінських рішень через брак часу.
Негативні наслідки від неправильних рішень, прийнятих у рамках стратегічного управління, можуть поставити під сумнів саме існування організації. Оскільки процес прийняття стратегічних рішень переважно є малоструктурованим творчим процесом, то на різних його етапах менеджеру необхідно спиратися на аналітично перероблену інформацію й імітаційні моделі, що зменшують імовірність управлінських помилок.
По-третє, невизначеність в процесах прийняття рішень підвищує роль прогнозних моделей, що імітують різні функціональні компоненти бізнесу (маркетинг, управління фінансами, виробництвом, персоналом та ін.). Моделювання бізнес-процесів відкриває можливості аналізу їх наслідків на стадії проектування і попереднього з'ясування і, тим самим, знижу ризик необґрунтованих витрат. Крім того, у деяких ситуаціях взагалі неможливо обійтися без моделювання, оскільки експерименти в економіці в пізнавальних цілях неприпустимі. Наприклад, навряд чи доцільно вкладати значні кошти в рекламну кампанію із просування на ринок нових видів продукції чи послуг, а також кредитувати нових клієнтів без попередньої оцінки ризику і наслідків прийнятих рішень на імітаційних моделях
По-четверте, процес стратегічного управління передбачає використання індуктивного мислення і методології реінжинірингу бізнесу, тобто технологій та
Loading...

 
 

Цікаве