Моделирование информационной системы управления предприятием на основе интеллектуального анализа данных

Актуальность темы

Назначением информационных систем (ИС), независимо от области их применения (в производстве, бизнесе, медицине, образовании, страховании, других областях народного хозяйства) является обеспечение должностных лиц (или лиц принимающих решение — ЛПР) информацией, необходимой для принятия решений в области его деятельности. Стратегическим направлением развития ИС является их интеллектуализация, заключающаяся в построении формализованных процедур обработки, интерпретации и представления информации в виде некоторых показателей (знания), позволяющих их использование непосредственно для принятия управленческого решения в целевой области, т. е. выбора одного из альтернативных вариантов действий ЛПР. В этом случае о подобных ИС говорят как об интеллектуальных информационных системах.

Независимо областей применения ИС они выполняют следующие типовые функции: сбора данныхих обработки, в том числе, направленной на получение сводных показателейпредставления данных, результатов обработки и их интерпретации для непосредственного использования ЛПР при принятии решения.

Среди перечисленных функций наиболее сложной для автоматизации с точки зрения построения формальных процедур преобразования данных в информацию, позволяющую ее использование для принятия решения, является построение сводных показателей, характеризующих состояние, эффективность или качество функционирования объекта управления, и их интерпретация.

Если объект управления представляет собой сложную систему, описываемую большим числом характеристик, имеющих различную природу и широкий диапазон значений, когда не очевиден характер связей характеристик объекта между собой и внешними факторами, преобразование данных в сводные показатели качества его функционирования и их интерпретация усложняется и приобретает характер проблемной задачи. Т. е., она не может быть выражена в терминах конкретного класса прикладных задач, для которого имеется соответствующий математический аппарат. В этом случае возникает необходимость выявить и описать факторы, влияющие на состояние объекта, выбрать или разработать методы обработки информации, ориентированные на учет неопределенности, методы представления и интерпретации информации в таком виде, чтобы решение было принято.

В общем виде информационную задачу, которую необходимо выполнять при поддержке принятия решений в указанных условиях, можно сформулировать, как преобразование исходных данных в некоторые сводные показатели свойств объекта управления, которые не поддаются непосредственному измерению.

Эти показатели могут интерпретироваться как некоторое качество объекта управления в целом или определенных его свойств (сторон): его эффективность, потенциал (потенциалы) достижения целей, вклад в эффективность или выигрыш от определенной деятельности, в которой участвует система и т. п. и характеризуют качественные и прагматические аспекты ее функционирования.

Условия, в которых приходится решать указанную информационную задачу, характеризуются неопределенностью, которая обусловлена одновременным действием целого ряда факторов.

Для решения задач поддержки принятия решений в этих условиях чрезвычайно актуальными являются выработка подходов, которые принципиально ориентированы на работу в так называемой неопределенной или нечеткой среде, а также разработка методов и средств их реализации в информационных системах.

На основании вышеизложенного можно заключить, что разработка (выбор) методов обработки информации и архитектуры информационных систем, предназначенных для поддержки принятия решений в условиях неопределенности, является актуальной и практически значимой задачей.

Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по направлению Воронежского государственного университета «Проблемно-ориентированные системы управления».

Цель и задачи исследования

Целью исследования является разработка методов моделирования и обработки информации и архитектуры информационных систем управления предприятием, предназначенных для поддержки принятия решений на основе анализа многомерных данных.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи: провести системный анализ существующих методов и средств обработки информации в системах поддержки принятия решенийпредложить алгоритм и структуру анализа и обработки многомерных данных с целью учета неопределенностиописать методику построения обобщенных интегральных показателей сложных систем, базирующуюся на энтропийном подходеразработать методику моделирования и оптимизации хранилища данныхпостроить модель аналитического приложения системы поддержки принятия решений для предприятияпредложить структуру базы знаний для функционирования интеллектуальной системы управленияпровести апробацию методики расчета обобщенных интегральных показателей.

Методы исследования. Для решения поставленных задач использовались основные положения системного анализа, стратегического менеджмента, методов имитационного моделирования, теории управления, исследования операций и оптимизации, методов представления знаний, объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. В диссертации получены следующие основные результаты, характеризующиеся научной новизной: методика анализа и обработки многомерных данных для построения обобщенных интегральных показателей сложных систем, учитывающая неопределенность исходной информации, а также устраняющая формальные и вычислительные сложности в решении задач кластеризации и получении гарантированных оценокэнтропийный функционал, учитывающий порядок следования элементов системы в задачах, где информация о структуре анализируемых данных является ключевой с точки зрения информационной поддержки принятия решенийметодика моделирования информационного массива хранилища данных, позволяющая проводить количественную оценку хранилища данных с точки зрения обеспечения информационной потребности пользователей, базируясь на теоретико-множественном описании многомерного информационного массивасигнальная модель системы поддержки принятия решений предприятия, отличающаяся простотой адаптируемости и учитывающая принципиальные схемы, свойственные мониторингу и анализу состояния предприятий. Практическая значимость и результаты внедрения.

Разработанная в работе модель типового аналитического приложения СППР в области мониторинга и анализа состояния предприятий, а также дополняющие существующие алгоритмы аналитических приложений, позволяют оценить объект анализа, — предприятие — а также получить оценки возможных причин того или иного состояния. Предлагаемые в работе алгоритмы и модели позволяют производить построение оценок риска энтропийным методом, что обеспечивает их гарантированность точки зрения равной значимости вкладов всех факторов риска в его обобщенный показатель. Метод оценивания рисков заключается в факторизации исходных данных, построении на них обобщенных показателей с использованием энтропийного подхода к анализу многомерных данных и разбиения выборки оценок на два класса по критерию среднего уровня риска, обусловленного симметрией кривой упорядоченных значений оценок, -низкого уровня риска и высокогоет организации параллельных вычислений. Предлагаемая в работе интеллектуальная система управления позволяет осуществлять поддержку принятия решений на предприятии и адаптироваться к непредвиденным изменениям его состояния.

Созданный комплекс алгоритмических средств поддержки принятия управленческих решений апробирован в открытом акционерном страховом обществе «Ингосстрах"(г. Воронеж).

Теоретические и практические результаты работы внедрены в учебный процесс по специальностям «Финансы и кредит» и «Юриспруденция» в Воронежском институте высоких технологий и Воронежском филиале Российского Нового Университета.

Апробация работы. Результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской конференции «Интеллектуальные информационные системы» (Воронеж, 2005;2007), Всероссийской конференции «Интеллектуализация управления в социальных и экономических системах (Воронеж, 2005;2007), межвузовской конференции «Моделирование систем и информационные технологии» (Воронеж, 2006;2007), семинарах кафедры систем автоматизированного проектирования и информационных систем Воронежского государственного технического университета и кафедры информатики и вычислительной техники Воронежского института высоких технологий (2005;2007).

Публикации. Основные результаты диссертации опубликованы в 10 научных работах, в том числе 1 — в издании, рекомендованном ВАК РФ.

В работах, опубликованных в соавторстве и приведенных в конце автореферата, лично соискателю принадлежат: структура системы поддержки принятия управленческих решений [1], подходы к управлению в социально-экономических системах [2], алгоритмы взаимодействия систем [3], метод построения обобщенных показателей сложных систем [7].

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 98 наименований и приложения. Работа изложена на 143 страницах и содержит 22 рисунка, 11 таблиц.

Выводы четвертой главы.

1 .Первоочередной типовой информационной задачей, которую приходится решать в системах поддержки принятия решений при выборе альтернативных вариантов действий типа инвестирования различных проектов, возмещения возможного ущерба, убытков и других возможных потерь, является оценивание по априорным данным рисков, сопутствующих деятельности в той или иной области. В страховании, такой задачей является оценивание страховых рисков.

2.Информационная задача прогнозирования страховых рисков сводится к построению обобщенных интегральных характеристик факторов риска, которыми характеризуются страхователи. Построение оценок риска энтропийным методом обеспечивает их гарантированность точки зрения равной значимости вкладов всех факторов риска в его обобщенный показатель.

3.Метод оценивания рисков заключается в факторизации исходных данных, построении на них обобщенных показателей с использованием энтропийного подхода к анализу многомерных данных и разбиения выборки оценок на два класса по критерию среднего уровня риска, обусловленного симметрией кривой упорядоченных значений оценок, — низкого уровня риска и высокого.

4. Разработаны принципы построения, алгоритм и технология интеллектуальной системы управления предприятием. Разработаны новые методы выделения и представления знаний лица, принимающего решение. Разработаны концептуальные основы проектирования каждого функционального блока ИСУ.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

1. Проведен системный анализ существующих методов и средств обработки информации в системах поддержки принятия решений.

2. Предложен алгоритм и структура анализа и обработки многомерных данных с целью учета неопределенности.

3. Описана методика анализа и обработки многомерных данных для построения обобщенных интегральных показателей сложных систем, учитывающая неопределенность исходной информации.

4. Предложена методика моделирования информационного массива хранилища данных, позволяющая проводить количественную оценку хранилища данных с точки зрения обеспечения информационной потребности пользователей.

5. Разработана методика моделирования и оптимизации хранилища данных и построена модель аналитического приложения системы поддержки принятия решений для предприятия.

6. Разработана сигнальная модель системы поддержки принятия решений предприятия, отличающаяся простотой адаптируемости и учитывающая принципиальные схемы, свойственные мониторингу и анализу состояния предприятий.

7. Предложена структура базы знаний для функционирования интеллектуальной системы управления.

8. Созданный комплекс алгоритмических средств поддержки принятия управленческих решений апробирован в открытом акционерном страховом обществе «Ингосстрах"(г. Воронеж). Теоретические и практические результаты работы внедрены в учебный процесс по специальностям «Финансы и кредит» и «Юриспруденция» в Воронежском институте высоких технологий и Воронежском филиале Российского Нового Университета.