Logo GenDocs.ru

Поиск по сайту:  


Загрузка...

Реферат для здачі кандидатського іспиту з дисципліни Економічна інформатика та компютерна техніка - файл 1.doc


Реферат для здачі кандидатського іспиту з дисципліни Економічна інформатика та компютерна техніка
скачать (256 kb.)

Доступные файлы (1):

1.doc256kb.14.12.2011 08:10скачать

содержание
Загрузка...

1.doc

Реклама MarketGid:
Загрузка...
МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

ХАРКІВСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ЕКОНОМІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Кафедра логістики

РЕФЕРАТ


для здачі кандидатського іспиту з дисципліни “Економічна інформатика та компютерна техніка”
ДІАГНОСТИКА РОЗВИТКУ ПІДПРИЄМСТВА В УМОВАХ ТРАНСФОРМАЦІЙНОЇ ЕКОНОМІКИ”

ВИКОНАЛА:

ДЗЬОБКО І.П.
НАУКОВИЙ КЕРІВНИК:

ТРИДІД О.М.


ХАРКІВ, 2004

ЗМІСТ

ВСТУП

    1. ТЕОРІЯ І ПРАКТИКА ЗАСТОСУВАННЯ ДІАГНОСТИЧНИХ МЕТОДІВ НА ПІДПРИЄМСТВАХ

    2. ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ В ДІАГНОСТИЦІ ПІДПРИЄМСТВА

    3. ^ ІЄРАРХІЧНА МОДЕЛЬ ЕСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ ДІАГНОСТИКИ КОНКУРЕНТНОГО СТАТУСУ ПІДПРИЄМСТВА

ЗАКЛЮЧЕННЯ

ЛІТЕРАТУРА

1.1. Теорія і практика застосування діагностичних методів на підприємствах
Термін «діагностика» уперше почав застосовуватися в медицині. Під діагностикою розумівся метод спеціального медичного дослідження людини з метою одержання висновку про стан її здоров'я, і, при виявленні відхилень, визначення виду хвороби та причин її появи. З грецької «діагноз» — «точно розпізнати», «досліджувати», скласти думку». У медицині метод діагностування є частиною циклу лікувального процесу.

Труднощі діагностики захворювань часом обумовлені не стільки недостатністю інформації про них, скільки складністю їх аналізу й оцінки. Велику допомогу в цьому може надати автоматизація діагностичного процесу — постановка аналізу за допомогою діагностичного алгоритму, що піддається опису.

У медичному діагностичному процесі виділяються кілька етапів, які взаємно пов'язані між собою [33, с. 14]:

збір аналітичних даних;

виявлення суб'єктивних і об'єктивних ознак хвороби;

аналіз та оцінка отриманих даних;

визначення характеру і локалізація патологічного процесу;

встановлення діагнозу.

У медицині застосовуються чотири групи діагностичних алго­ритмів, заснованих на різних принципах: 1) ймовірний підхід; 2) метод логічного базису; 3) метод фазового інтервалу; 4) статистичний метод [33, с. 23].

Імовірний метод використовує значення умовної імовірності по­яви ознак, що характерні для даного захворювання й апріорну ймовірність. Для встановлення ймовірності аналізу при наявності синдрому S використовується формула Бейєса [33, с. 25]:
P(Di /S)= (1.1)
де P(Di) — імовірність захворювання з діагнозом Di, серед розгля­нутої групи захворювань;

P(S/Di) — імовірність появи синдрому S при діагнозі Di;

P(S) — імовірність того, що в хворого є синдром S.
В основі методу логічного базису, що був запропонований Р. Ледлі та Л. Ластедом [33, с. 50], лежить розгляд синдромів чи комбінацій ознак для даного захворювання. Потім за допомогою медичних да­них виключаються нехарактерні комбінації ознак хвороби. Таким чином, діагноз ставиться методом виключення зі списку захворювань, синдроми яких не збігаються із синдромами, що були виявлені у хворого.

Формально логічний аналіз можна уявити таким чином. Якщо , D1, D2, ..., Dn - хвороби, a S1, S2, ..., Sm - ознаки, то дані, отримані при обстеженні хворого, можуть бути виражені булевою функцією:
Е = Е [D1, D2, …, Dn, S1, S2, ..., Sm]. (1.2)
Синдром хвороби, виявленої в хворого, є булевою функцією:
P = P [S1, S2, ..., Sm]. (1.3)
Тоді задача постановки діагнозу хвороби в логічному аспекті зводиться до визначення функції:
F = F [D1, D2, ..., Dn]. (1.4)
Із загального переліку можливих діагнозів хвороби, що задоволь­няють булевому рівнянню:
Е → (Р → f), (1.5)
Метод фазового інтервалу за своєю ідеєю близький до методу логічного базису. Діагноз хвороби встановлюється за мінімальною кількістю розбіжностей ознак хворого з характерною сукупністю ознак для даного захворювання. Існує ряд ознак, що мають для деяких захворювань детермінантний характер. Одні з них ніколи не зустрічаються при даному захворюванні, а тому їх присутність або виключає його, або вказує на наявність іншого захворювання. Інші ознаки зустрічаються завжди, отже, їхня відсутність виключає дане захворювання.

В основі методу фазового інтервалу лежить припущення, що стан організму людини та її функцій можна описати за допомогою визначеної системи параметрів Х1, Х2, ..., Хn. У такому випадку здоровий організм — одна система значень цих параметрів, а хворий організм — інша. При допущенні, що ці параметри є осями деякої системи координат, кожна сукупність їх значень є деякою точкою в цій системі. Виходячи з цього, будь-який стан організму зображують точкою, яка знаходиться у просторі параметрів. Якщо точки у фазовому просторі описують стан організму людини, то траєкторії — динаміку розвитку хвороби, а окремі області цього простору — різні захворювання.

Статистичний метод діагностичного алгоритму полягас у статистичному зіставленні комплексу ознак, виявлених у хворого, з комплексами ознак раніше виявлених випадків, що зберігаються в архіві або у пам'яті ЕОМ. Даний вид алгоритму запропонований і реалізований Інститутом хірургії ім. Л. В. Вишневського [3, с. 52].

До статистичних методів медичної діагностики відноситься і метод лінійних дискримінантних розв'язувальних функцій.

Учені-економісти використовують термін «діагностика» в управлінській діяльності підприємства у різних значеннях.

Так, на думку Б. Г. Литвака, «діагностика — встановлення і вивлення ознак, що визначають розвиток ситуації і дозволяють запобігти небажаному відхиленню в її розвитку» [22, с. 384]. P. K. Юксвярав, М. Я. Хабанук, Я. А. Леймані вважають, що «у процесі діагностики визначаються проблеми організації і причини їх ви­никнення» [34, с. 31]. Ф. Ф. Аунапу зазначає, що «діагностика — метод аналізу стану виробничої системи для виявлення й усунення в ній диспропорцій, що сприяють появі «вузьких місць», тобто «хво­роб» виробничого організму [7, с. 55]. Е. М. Коротков зауважує, що «діагностика — прийом встановлення і визначення ознак і причин деформацій та відхилень об'єкта від норми, тенденцій, задуму, мети та ін.» [20, с. 215]. На думку В. Ш. Рапопорта, діагностика — це управлінська робота з виявлення проблем і вузьких місць систе­ми управління підприємством [28, с. 113].

Виходячи з викладеного вище, під діагностикою підприємства варто розуміти метод розпізнавання причин проблем підприємства.

Розглянемо, як використовується діагностичний метод в управлінні підприємствами. Так, М. Кубра запропонував наступну схему циклу управлінського консультування, що включає в себе наступні етапи (рис. 1.1) [33, с. 7].


Рис. 1.1. Цикл управлінського консультування [33, с. 7]
Мета другої фази процесу консультування — діагностики — вивчити проблему, що стоїть перед підприємством, детально виявити фактори, що впливають на неї, і підготувати необхідну інформацію для прийняття рішення та організацію робіт з даної проблеми. Інша мета діагностики — ретельно вивчити важливі аспекти взає­мозв'язку між розглянутою проблемою і загальними цілями та ре­зультатами діяльності підприємства, а також визначити, наскільки клієнт здатен здійснити зміни й ефективно вирішити проблеми.

Для етапу діагностування в рамках практики управлінського консультування характерні такі особливості:

на етапі виявлення причин, що впливають на проблему, яка стоїть перед підприємством, найчастіше використовуються формалі­зовані суб'єктивні методи одержання даних: спостереження, запи­тальники, тести, бесіди;

аналіз та оцінка фактів не завжди носять кількісні характе­ристики, часто відсутні критерії і база для порівняння;

при побудові причинно-наслідкового зв'язку виникнення про­блеми часто не використовуються сучасні економіко-математичні методи.

У цілому для цього напрямку використання діагностичних методів характерна відсутність належного системного підходу, превалювання якісних оцінок («добре — погано», «так — ні» і т. ін.) над кількісними методами, а також суб'єктивний характер багатьох висновків унаслідок використання великої кількості експертних методів.

Крім того, діагностування, яке використовується в практиці управлінського консультування, оперує в основному статичними оцінками, визначає стан об'єкта на визначений момент часу, що не дозволяє по «слабких сигналах» управляти процесами стійкого функціонування підприємства.

Слід відзначити, що в практиці управління підприємствами діагностичний метод використовується в основному при визначенні причин фінансової кризи.

Так, з найбільш відомих зарубіжних учених, що зробили значний вклад у використання діагностичного методу при дослідженні фінансового стану підприємств, необхідно виділити Е. І. Альтмана, У. Бівера і Б. Коласса [1; 16; 17; 18].

Найбільш відомими дослідниками, які при діагностиці фінансової ситуації на підприємстві використовували метод дискримінантних показників платоспроможності, були Е. І. Альтман (США), Р. Лис, Тафлер, Тішоу (Великобританія), М. Гольдер, Конан (Франція) [1; 17; 18].

Згідно з даним методом фінансова ситуація на підприємстві визначається за допомогою єдиного критерію (Z), отриманого шляхом синтезування ряду фінансових коефіцієнтів, зважених через ступінь їх значення, з використанням такого рівняння:
Z = a1x1+a2x2+ … +anxn, (1.6)
де an — ступінь значення відповідного фінансового коефіцієнта;

xn — фінансові коефіцієнти.
Надалі за допомогою розробленої шкали за числовим значенням Z-критерію дається якісна характеристика фінансової ситуації на підприємстві.

Так, в практиці функціонування американських підприємств використовується п'ятифакторна модель Е. І. Альтмана [17, с. 115]:
Z = 3,3K1 + 1,0K2 + 0,6K3 + 1,4K4 + 1,2K5 , (1.7)
де К1 — рентабельність активів, обчислена по балансовому прибутку;

К2 — віддача всіх активів (відношення виторгу від реалізації до загальної суми активів);

К3 — коефіцієнт покриття за ринковою вартістю власного капіталу;

К4 — рентабельність активів, що обчислюється за нерозподіленим прибутком;

К5 — частка оборотних коштів у активах.
Конан і Гольдер отримали наступний дискримінантний показник для малих та середніх підприємств Франції:
Z = 0,16Х1 - 0,22Х2 + 0,87Х3 + 0,10Х4 - 0,24Х5 , (1.8)
де Х1 — співвідношення дебіторської заборгованості та грошової готівки до підсумків активів;

Х2 — питома вага постійного капіталу у пасивах;

Х3 — співвідношення фінансових витрат до обсягів продаж (після оподатковування);

Х4 — співвідношення витрат на персонал до доданої вартості (після оподатковування);

Х5 — прибутковість притягнутого капіталу по валовому прибутку.
Р. Лис розробив наступну чотирьохфакторну модель підприємств Великої Британії:
Z = 0,063Х1 + 0,092Х2 + 0,057Х3 + 0,001Х4 , (1.9)
де Х1 — частка обігових коштів в активах;

Х2 — рентабельність активів по операційному прибутку;

Х3 — рентабельність активів по нерозподіленому прибутку;

Х4 — співвідношення власного та позиченого капіталів.

У. Бівером для діагностики фінансової ситуації на підприємствах запропоновано свою систему показників. При цьому він рекомендував досліджувати їх тренди. Система показників, що була за пропонована У. Бівером, та їх значення для оцінки фінансової ситуації на підприємстві подано в табл. 1.1 [1, с. 88-89].

^

Таблиця 1.1




Система показників для діагностики банкрутства підприємства





Показник


Розрахунок

Значення показників

Коефіцієнт Бівера

чистий прибуток - амортизація

довгострокові зобов язання + короткострокові зобов'язання

0,4-0,45

0,17

-0,15

Рентабельність активів

чистий прибуток / активи

6-8

4

-22

Фінансовий леверидж

довгострокові зобов'язання + +короткострокові зобов'язання

активи

≤37

≤50

≤80

Коефіцієнт покриття активів чистим оборотним

власний капітал - позаоборотні активи активи

0,4

≤0,3

≈0,06


Серед вітчизняних учених-економістів, що займаються проблемою діагностики фінансового становища підприємств, слід у першу чергу виділити І. А. Бланка, В. А Забродського, М. О. Кизима [2; 11].

І. А. Бланк проводить діагностику банкрутства підприємства за допомогою двох взаємозалежних систем: експрес-діагностики і фундаментальної діагностики. Він запропонував використовувати ці системи за основними етапами, які подано на рис. 1.2 [2, с. 277-285]. Запропонований автором підхід в цілому достатньо повно характеризує чинники фінансового стану підприємства, але тільки в статиці, не аналізуючи динамику процесу за певний про­міжок часу.

На відміну від І. А. Бланка, інші автори діагностують фінансо­вий стан підприємства не тільки в статиці, але й у динаміці.

В. А. Забродський та М. О. Кизим запропонували наступну прин­ципову схему діагностики фінансової стійкості функціонування ве­ликомасштабних економіко-виробничих систем (ВЕВС), які подано на рис. 1.3 [11, с.6].


Рис. 1.2. Основні етапи проведення діагностики банкрутства підприємства [2, с. 277-285]


Рис. 1.3. Принципова блок-схема діагностики фінансової стійкості функціонування ВЕВС [11, с. 6]
Як видно з рис. 1.3, процес діагностики фінансового становища ВЕВС містить у собі: моніторинг симптомів, експрес-діагностику і фундаментальну діагностику фінансової «хвороби», остаточний аналіз фінансової хвороби і причин її виникнення. На етапі експрес-діагностики автори Забродський В. А. та Кизим М. О. визначають вид фінансової «хвороби» ВЕВС, а на етапі фундаментальної діагности­ки — причини.


    1. ^ Експертні системи в діагностиці підприємства


Діагностика фази життєвого циклу підприємства — важливий етап в прийнятті управлінського рішення щодо вибору стратегії його розвитку. На даному етапі встановлюються причини перебу­вання підприємства в тій чи іншій фазі його життєвого циклу, дослід­жуються причинно-наслідкові зв'язки.

Які ж підходи використовуються в теорії і практиці менеджменту для діагностики того чи іншого процесу, що протікає на під­приємстві?

Технологія діагностичних методів дослідження підприємств знаходиться ще на ранній стадії становлення. В основному зас­тосовуються методи опитування керівників та фахівців підприємств, а також аналізу наявних статистичних даних. За рубе­жем доволі часто використовується, а в Україні ще не одержав належного застосування такий метод діагностики, як експертні системи.

Технологія експертних систем є одним з напрямків нової області дослідження, що одержала назву «штучний інтелект» (ШІ). Дослід­ження в цій сфері сконцентровані на розробці та впровадженні комп'ютерних програм, здатних імітувати ті області діяльності людини, що вимагають мислення, визначеної майстерності й набуття досвіду.

На сьогоднішній день ще немає чітко сформульованого визначення поняття «експертні системи».

Так, на думку В. В. Корнєєва, А. Ф. Гараєва, С. В. Васютіна, В. В. Райха синонімами терміна «експертні системи» є «інженерія знання», «система, заснована на знаннях» [19].

П. Джексон зазначає, що «експертна система — це програма для комп’ютера, що оперує зі знаннями у визначеній предметній області з метою відпрацьовування рекомендацій чи вирішення про-рем» [5, с. 19].

На думку Д. Уотермена, «експертні системи — це складні програми, що маніпулюють знаннями з метою одержання задовільного ефективного рішення у вузькій предметній області» [33, с. 10]. Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевський вважають, що «експертні системи — це найбільш розповсюджений клас інтелектуальних си­стем, орієнтований на тиражування досвіду висококваліфікованих фахівців в областях, де якість прийняття рішень традиційно зале­жить від рівня експертизи» [3, с. 35].

Автором найбільш відомого визначення експертної системи є К. Нейлор: «Під експертною системою розуміється система, яка поєднує можливості комп'ютера зі знаннями і досвідом експерта в такій формі, що система може запропонувати розумну пораду чи здійснити розумне вирішення поставленої задачі» [25, с. 9]. Які ж задачі можна вирішувати за допомогою експертних систем? На думку Т. А. Гаврилова і В. Ф. Хорошевського, експертні системи необхідно використовувати при вирішенні наступних задач: 1) узькоспеціалізованих; 2) які не залежать у значній мірі від загальнолюдських знань або міркувань здорового глузду; 3) які не є для експерта ні занадто легкими, ні занадто складними [3, с. 36].

Д. Уотермен вважає, що експертні системи створюються для вирішення різного роду проблем, але основні типи їх діяльності можна згрупувати в категорії: інтерпретація, прогноз, діагностика, проектування, планування, спостереження, налагодження, ремонт, навчання, управління [33, с. 42].

В. В. Корнєєв, А. Ф. Гараєв, С. В. Васютін, В. В. Райх запропонували таку класифікацію сфер застосування експертних систем (табл. 1.2).

^

Таблиця 1.2




Основні сфери застосування експертних систем [19, с. 406]





Тип задач, які розв'язуються

Суть задач, що розв'язуються

Інтерпретація

Побудова описів ситуацій по даним, що спостеріга­ються

Прогноз

Висновок імовірних наслідків з даних ситуацій

Діагностика

Висновок про порушення в системі, виходячи зі спо­стережень

Проектування

Побудова конфігурації об'єктів при обмеженнях

Планування

Проектування плану дій

Моніторинг

Порівняння спостережень із критичними точками плану

Налагодження

Вироблення рекомендацій щодо усунення несправ­ностей

Ремонт

Виконання плану застосування виробленої рекоме­ндації

Навчання

Діагностика, налагодження і виправлення поведінки учня

Керування

Інтерпретація, прогноз, ремонт і моніторинг пове­дінки системи

Експертні системи, які вирішують задачі діагностування підприємств, призначені для виявлення причин його неправильного функціонування.

Експертна система відрізняється від інших прикладних програм наявністю таких ознак:

моделює не стільки фізичну (чи іншу) природу визначеної проблемної області, скільки механізм мислення людини стосовно ви­рішення задач у цій проблемній області;

система, крім виконання обчислювальних операцій, формує певні розуміння і висновки, ґрунтуючись на тих знаннях, які вона має;

при вирішенні задач основними є евристичні та наближені методи, що, на відміну від алгоритмічних, не завжди гарантують успіх [5, с. 20 - 21].

Експертна система відрізняється і від інших видів програм з області штучного інтелекту:

має справу з предметами реального світу, операції з якими звичайно вимагають наявності значного досвіду, набутого людством;

повинна володіти властивістю пояснити, чому запропоновано саме таке рішення, і довести його обґрунтованість [5, с. 21].

Експертна система містить знання у визначеній предметній області, набуті в результаті практичної діяльності людини, і використовує їх для вирішення проблем, специфічних для цієі області. Цим експертні системи відрізняються від інших, «традиційних» систем, у яких перевага віддається більш загальним і менше пов'яза­ним з предметною областю теоретичним методам, найчастіше мате­матичним.

У табл. 1.3 наведені відмітні риси «традиційних» методів оброб­ки даних і експертних систем.
^

Таблиця 1. 3



Порівняння технології «традиційних» методів обробки даних і експертних систем [5, с. 33]


«Традиційні» методи обробки даних

Експертні системи

Подання і використання даних

Подання й використання знань

Алгоритми

Евристики

Повторний прогноз

Процес логічного висновку

Ефективна обробка великих баз даних

Ефективна обробка великих баз даних


У табл. 1.4 наведені переваги і вади людської та штучної компетентності.

До недоліков експертних систем, на думку Д. Уотермана, необхідно також віднести те, що вони погано вміють:

подавати знання про тимчасові відносини;

подавати знання про просторові відносини;

міркувати, виходячи зі здорового глузду;

розпізнавати межі своєї компетентності;

працювати із суперечливими знаннями [33, с. 186].

У теорії існують різні думки щодо класифікації експертних систем [3; 4; 31].

Так, Хайєс-Рок запропонував наступні типи експертних систем в залежності від специфіки задач, які розв'язуються: 1) які інтерпретують; 2) які прогнозують; 3) які діагностують; 4) які проек­тують; 5) які планують; 6) системи моніторингу; 7) налагоджувальні системи; 8) які надають допомогу при ремонті; 9) які навчають; 10) які контролюють [5, с. 248-249].

Таблиця 1.4



Порівняння людської і штучної компетентності:

переваги і недоліки штучної


Людська компетентність

Штучна компетентність

Переваги

Недоліки

Переваги

Недоліки

Теоретична

Неміцна

Постійна

Запрограмована

Що пристосову­ється

Така, що важко передається

Така, що легко передається

Має потребу в підказці

Використовує по­чуттєве сприйняття

Така, що важко документується

Така, що легко

документується

Використовує сим­вольне введення

Широка по охо­пленню

Не можна перед- бачити

Стійка

Вузьконаправлена

Використовує за­гальнодоступні знання

Дорога

Прийнятна по витратах

Використовує спе­ціалізовані знання


Цю класифікацію неодноразово критикували різні автори і в основному через те, що в ній були змішані різні характеристики, а це призвело до того, що сформульовані категорії неможливо роз­глядати як взаємовиключні.

Рейхгелт і Ван Гармелеї звернули увагу на те, що деякі з кате­горій у даній класифікації експертних систем перекриваються чи включають одна одну [5, с. 249]. Так, наприклад, категорію пла­нування в цій класифікації цілком можна розглядати як складову частину категорії проектування, оскільки планування можна трак­тувати як проектування послідовності операцій.

Кленсі запропонував альтернативний метод класифікації, узявши за основу набір родових операцій, що виконуються у системах, які розглядаються [5, с. 249]. Замість того, щоб спробувати розділити аналізовані програми вирішення проблем по ознаках особливостей тих проблем, на вирішення яких вони орієнтовані, він запропонував взяти за основу ті види операцій, які виконуються стосовно реальної системи, що обслуговується (механічний, біологічний, елект­ричний) [5, с. 249 - 250].

Слід зазначити, що запропонована Кленсі методика аналізу фундаментальних аспектів вирішення проблем за допомогою технології експертних систем не є єдиною. Так, наприклад, у роботі Чандрасекаран одержало подальший розвиток поняття родової задачі [5, с. 256]. Одна з відмінностей між підходами Кленсі та Чандрасекарана полягає в тому, що для першого характерним є прагнення розбити вирішення проблеми на дрібні абстрактні категорії. Підхід Кленсі приводить до поглинання етапу зіставлення гіпотез евристичної класифікації, у той час як Чандрасекаран наголошує на тому, що обробка гіпотез може розглядатися як самостійна родова задача зі своїми власними правилами поза контекстом класифікації [5, с. 257].

Т. А. Гаврилова і В. Ф. Хорошевський запропонували свою класифікацію експертних систем залежно від:

задачі, яка розв'язується;

зв'язку з реальним часом;

типу ЕОМ;

ступеня інтеграції [32, с. 41].

Дуже цікава класифікація економічних систем була розроблена Н. Романовим і Б. Е. Одінцовим (рис. 1.4).

Наведена вище класифікація, на мій погляд, найбільш повно характеризує різні типи експертних систем відповідно до виробничо-економічних систем. Треба відмітити, що базова структура експертної системи включає в себе наступні елементи, наведені на рис. 1.5.

Перераховані структурні елементи є найбільш характерними і для більшості експертних систем, хоча в реальних умовах деякі з них можуть бути відсутні.

Як видно з рис. 1.5, будь-яка експертна система обов'язково містить базу знань і механізм логічних висновків. Найчастіше для подання фактичних знань використовується окремий механізм — база даних, а в базі знань залишаються лише процедурні знання. Крім того, для ведення бази знань і доповнення її при необхідності знаннями, отриманими від експерта, потрібен окремий модуль набуття знань.



Рис. 1.4. Класифікація експертних систем по видах відтворення знань людини


Рис. 1.5. Структура експертної системи [29, с. 405]
Іншим важливим компонентом експертної системи є коритстувальницький інтерфейс, необхідний для правильної передачі відповідей користувачу в зручній для нього формі.

Крім того, користувальницький інтерфейс необхідний і експерту для здійснення маніпуляцій зі знаннями.

І нарешті, в експертній системі повинен бути присутній модуль, що здатний за допомогою механізму логічного висновку «запропону­вати розумну пораду» чи «здійснити розумне вирішення поставленої задачі», що супроводжує його за вимогою користувача різними коментарями, які пояснюють хід проведених міркувань. Модуль, що реалізує ці функції, називається модулем порад і пояснень.

В. В. Корнєєв, А. Ф. Гарєєв, С. В. Васютін, В. В. Райх зазнача­ють, що процес розробки експертної системи носить еволюційний характер і містить у собі п'ять основних етапів (табл. 1.5).

Таблиця 1.5




^

Етапи еволюції експертної системи [19, с. 407]





Етапи еволюції

Зміст етапу

Ідентифікація

Визначення характеру задачі

Концентрація

Пошук понять для подання знань

Формалізація

Розробка структур для організації знань

Реалізація

Формулювання правил, що втілюють знання


Т. А. Гаврилова і В. Ф. Хорошевський пропонують такий набір стадій для розробки прототипу експертних систем (рис. 1.6).

Слід зазначити, що в цей час за рубежем існує велика кількість розроблених експертних систем в області економіки. Як приклад такої системи-експерта може бути схема, що була запропонована Б. Коласом (рис. 1.7).

Ця експертна система дозволяє провести діагностику фінансового здоров'я підприємства. При цьому автор пропонує оцінювати як статичне, так і динамічне фінансове становище підприємств. Експертна оцінка, крім фінансового здоров'я підприємства, діагностує основні причини погіршення його фінансового становища.


Рис. 1.6. Стадії розробки прототипу експертної системи [3, с. 54]
Інтерес становить також розроблена А. М. Романовим і Б. Є. Одинцовим експертна оцінка діагностики рентабельності основних фондів та оборотних коштів. Дерево цілей такої експертної системи пода­но на рис. 1.8 [29].



Рис. 1.7. Схема функціонування системи-експерта [18, с.214]

Рис. 1. 8. Дерево цілей підвищення рентабельності роботи підприємства [29, с.219]
На рис. 1.8 прийнято такі умовні позначення: Р — рентабельність підприємства; БП — балансовий прибуток підприємства; ОФ — рсновні фонди підприємства, ОБК — обігові кошти підприємства; ПТОВ — прибуток від реалізації товарної продукції, послуг та робіт; ПІР — прибуток від іншої реалізації; ПР — позареалізаційний результат; АОФ — активна частина основних фондів; ПОФ — пасивна частина основних фондів; ВЗ — виробничі запаси; НВ — незавершене виробництво; ГП — запаси готової продукції; ІН — вартість інших матеріальних оборотних коштів; ПСРП — повна собівартість реалізованої продукції; ПП — позареалізаційний прибуток; ЗБ — позареалізаційні збитки; ПЗ — підготовчий запас; ТЗ — технологічний запас; СЗ — складський запас; КРВ1 — кількість товарів одного виду; Ц1 — ціна одиниці товару одного виду; КРВ2 — кількість товарів другого виду; Ц2 — ціна одиниці товару другого виду; З — залишки від виторгу інших товарів; ППВ — прямі змінні витрати; НПВ — накладні змінні витрати; ПВТ — постійні витрати; КАОФ — кількість одиниць активної частини основних фондів; ЧАС — час роботи одиниць основних фондів.

Дерево цілей, яке подане на рис. 1.8, є графічним розкладанням показників рентабельності (Р), основних фондів (ОФ) і обігових коштів (ОБК) на їх складові компоненти.

Запропонована авторами експертна система дозволяє встанови­ти фактори, що впливають на рентабельність підприємства.

Аналізуючи наведене вище дослідження, можна зробити висно­вок, що експертні системи - це той інструмент, за допомогою якого можна провести якісно процес діагностики фази життєвого циклу підприємства.
^ 1.3. Ієрархічна модель експертної системи діагностики конкурентного статусу підприємства
Діагностика конкурентного статусу (КС) підприємства — важли­вий етап у виборі стратегії розвитку підприємства. Відповідно до викладеної вище теорії процесу розробки експертної системи ета­пи процесу діагностики конкурентного статусу підприємства можна подати таким чином (рис. 1.9).


Рис. 1.9. Етапи процесу розробки експертної системи діагностики конкурентного статусу підприємства
На рис. 1.10 подано граф простору станів діагностики КС підприємства.

На етапі «Ідентифікація» аналізується клас проблем, які перед­бачається вирішувати за допомогою системи, що проектується. У даному випадку проблема, яка піддається діагностиці — фаза «кри­зи» життєвого циклу підприємства.

На етапі «Концептуалізація» розробляється неформальний опис знань про предметну область у вигляді простору станів. Один із способів подання такого концептуального простору станів є граф, у якому станам відповідають вузли, а операціям — дуги.

У табл. 1.6 подано показники, що характеризують простір станів діагностики конкурентного статусу підприємства.


Рис. 1.10. Граф простору станів діагностики КС підприємства

Таблиця 1.6



Показники, що характеризують простір станів діагностики конкурентного статусу підприємства


Рівень

ієрархії

Показник

Умовне позначення

Бажані тенденції зміни

1

Конкурентний статус підприємства '

КС

^ .

2

Конкурентна позиція підприємства

КР

t



Конкурент оспроможність підприємства

KS

t



Конкурентостійкість підприємства

КУ

t

3

Фінансовий стан підприємства

FS

t



Технічний рівень виробництва

ТУ






Конкурентоспроможність продукції

кп

t

4

Коефіцієнт ринкової частки підприємства

d,

t



Коефіцієнт інтенсивності конкуренції

d2

t



Коефіцієнт відношення ринкової частки підприємства до лідера

d3

t

5

Коефіцієнт співвідношення власного і загального обігового капіталу

fi

t



Коефіцієнт рентабельності активів

h

t



Загальний коефіцієнт покриття

Гз

t

6

Показник, що характеризує питому вартість продукції

pi

\



Показник, що характеризує продуктивність продукції

pi

t



Показник, що характеризує економічність експлуатації продукції

рз

\

7

Коефіцієнт зносу основних фондів

bi

\



Коефіцієнт фондоозброєності праці

b2

t



Фондовіддача

b3

t

8

Ризик впливу постачальників

Ul

4



Ризик впливу покупців

U2

\



Ризик впливу конкурентів

U3

і


Як видно з рис. 1.10, діагностика конкурентного статусу підприємства являє собою ієрархічний граф простору станів, що включає чотири рівні.

Перший рівень — це, власне кажучи, оцінка самого КС підприємства, діагноз наявності в нього хвороби. Підприємство знаходиться у фазі кризи свого життєвого циклу.

На другому рівні КС підприємства розкладається на складові елементи: конкурентну позицію (КР), конкурентоспроможність підприємства (KS), конкурентну стійкість підприємства (KY).

На третьому рівні здійснюється розкладання на складові компоненти KS підприємства, що містить у собі фінансовий стан (FS), технічний рівень виробництва (ТР) і конкурентоспроможність продукції (КП).

На четвертому рівні встановлюються причини, що обумовили перебування підприємства у фазі кризи життєвого циклу.

На етапі діагностики «Формалізація» здійснюється подання знань у визначеній формі і вибір алгоритму пошуку в просторі станів вирішення проблеми.

Форма подання знань впливає на характеристики і властивості системи, тому подання є однією з найбільш важливих проблем, характерних для систем, заснованих на знаннях. Оскільки логічний висновок та дії над знаннями виробляються програмним шляхом, знання не можуть бути представлені, наприклад, у виді звичайного тексту. У зв'язку з цим для подання знань розробляються формальні моделі.

При розробці конкретної моделі подання знань намагаються врахувати такі вимоги [26].

1. Подання знань має бути однорідним (однаковим). Однорідне подання приводить до спрощеного механізму управління логічним висновком і спрощення управління знаннями.

2. Подання знань та їх оцінка мають бути зрозумілими експертам і користувачам.

Виділяють 4 типи моделей подання знань: логічна модель, продукційна модель (модель, заснована на використанні правил), фреймова модель, модель семантичної мережі.

У рамках логічної моделі знання подаються в системі логіки предметів першого порядку. Достоїнствами логічної моделі по­дання знань є одиничність теоретичного обґрунтування і можливість реалізації системи формально точних визначень і вис­новків.

Однак при вирішенні складних задач спроба подати неформалізовані знання експерта, серед яких переважають евристичні, у си­стемі строгої логіки наштовхується на серйозні перешкоди. Це по­в'язано з тим, що на відміну від строгої логіки так названа «людська логіка» має нечітку структуру. Тому велика частина досягнень в області систем з базами знань дотепер була пов'язана із застосуван­ням нелогічних моделей.

У продукційній моделі (моделі правил) знання подані в сукуп­ності правил виду «якщо — то». Системи з базами знань, засновані на цій моделі, називаються продукційними системами.

Сильні та слабкі сторони продукційної системи полягають у такому:

сильні сторони: простота створення і розуміння окремих пра­вил, простота поповнення і модифікації, простота механізму логіч­ного висновку;

слабкі сторони: неясність взаємного відновлення правил, складність оцінки цілісного образу знань, украй низька ефективність обробки, відмінність від людської структури знань, відсутність гнуч­кості в логічному висновку.

Фреймова модель, чи модель подання знань, заснована на фрей­мовій теорії М. Мінського, являє собою систематизовану у вигляді єдиної теорії психологічну модель пам'яті людини та її свідомості.

Мова подання знань, заснована на фреймовій моделі, особливо ефективна для структурного опису складних понять і вирішення задач, у яких відповідно до ситуації бажано застосовувати різні способи висновку. У той же час на такій мові утруднене управління завершеністю і сталістю цілісного образу. Зокрема, через це існує велика небезпека порушення приєднаної процедури. Слід зазначити, що фреймову систему без механізму приєднаних процедур (а отже, і механізму пересилання повідомлень) часто використовують як базу даних системи продукційної системи.

Семантичною мережею називається структура даних, що має визначений зміст як мережа. Стандартного визначення семантич­ної мережі не існує, але звичайно під нею мають на увазі систему знань, що має визначений зміст у вигляді цілісного образу мережі, вузли якої відповідають поняттям і об'єктам, а дуги — відносинам між об'єктами. Отже, будь-які мережі можна розглядати як такі, що входять до складу семантичної мережі.

Особливість семантичної мережі полягає в цілісності системи, виконаної на її основі, що не дозволяє розділити базу знань і механізм висновку. Звичайно інтерпретація семантичної мережі визначається за допомогою процедур, що використовуються. Ці процедури засновані на декількох способах, але найбільш типовий з них — є спосіб зіставлення частин мережної структури. Він заснований на побудові підмережі, що відповідає питанню, і зіставлення її з базою даних мережі.

Для випадку діагностики КС підприємства найбільш придатною моделлю є продукційна. Вона і буде надалі використовуватися при побудові експертної системи діагностики КС підприємства.

Важливим елементом у процесі цієї «формалізації» є вибір алго­ритму пошуку для побудови графа простору станів.

Зараз у теорії експертних систем застосовуються два види алгоритмів пошуку: пошук у глибину і пошук у ширину [33, с. 38-39].

Властивості цих двох алгоритмів істотно відрізняються.

Алгоритм пошуку в ширину відшукує рішення, шлях до якого на графі — найкоротший, якщо такий існує. Він знаходить найкоротший шлях між вихідним станом і рішенням. Алгоритми, які мають таку властивість, називаються розв'язними. Алгоритм пошуку в глибину може швидше знайти рішення, особливо якщо при його виконанні використовуються евристика для вибору чергової галузі. Але цей алгоритм може ніколи не закінчитися, якщо простір станів нескінченний.

Відрізняються обидва алгоритми порядком формування станів на кроці.

Для будь-якого вузла N алгоритм пошуку в глибину будує нащадок цього вузла, тобто формує стан, що утвориться в результаті застосування операторів до вузла N, а потім переходить до форму­вання вузла, найближчого до N, на тому ж рівні графа («сусіду» N), тобто формує стан, що утвориться в результаті застосування оператора до вузла-«батька». Алгоритм пошуку в ширину діє навпаки: спочатку формуються всі «сусіди» вузла N, а потім вже будуються його «нащадки».

Таким чином, в алгоритмі пошуку в ширину проглядаються послідовно стани, подані вузлами того самого рівня на графі (рис. 1.11), а в алгоритмі пошуку в глибину проглядаються стани на одному шляху, а потім відбувається повернення назад на один рівень і формується наступний шлях (рис. 1.12).

На рис. 1.11, 1.12 числа на дугах графа вказують номер кроку, на якому формується той вузол (стан), для якого ця дута є вхідною.


Рис. 1.11. Граф простору станів при використанні алгоритму пошуку в ширину

Рис. 1.12. Граф простору станів при використанні алго­ритму пошуку в глибину
Виходячи з викладеного вище, можна зробити висновок, що для нашого випадку необхідно використовувати алгоритм пошуку в ширину.

На етапі «Реалізація» здійснюється перетворення формалізованих знань у працюючу програму. Для нашого випадку було розроблено комп'ютерну версію програмного продукту експертної системи «Діагностика конкурентного статусу підприємства».

На етапі «Тестування» створений варіант комп'ютерної версії експертної системи тестується на великій кількості репрезентативнх задач. У процесі тестування аналізуються можливі джерела помилок у поведінці системи.

ЗАКЛЮЧЕННЯ




Діагностика — це один з найважливіших етапів у процесі прийняття управлінських рішень, особливо при виборі стратегії розвитку підприємства у фазі «кризи».

Одним з інструментів діагностики конкурентного статусу підприсмства є експертні системи, які дають можливість подати конкурентний статус підприємства у вигляді ієрархічного графа, що включає чотири рівні.

При діагностиці конкурентного статусу підприємства необхідно використовувати продукційну модель.

У теорії експертних систем використовуються два види алго­ритмів пошуку: пошук у глибину та в ширину. При діагностиці конкурентного статусу підприємств необхідно використовувати ал­горитм пошуку в ширину.

Теорія графів - інструмент, за допомогою якого оцінка кон­курентного статусу підприємства, що аналізується, розкладається на складові компоненти, що дозволяє визначити чинники, які вплива­ють на його кризовий стан.


Скачать файл (256 kb.)

Поиск по сайту:  

© gendocs.ru
При копировании укажите ссылку.
обратиться к администрации
Рейтинг@Mail.ru