Информационный характер процесса принятия решения.

Входная информация I_вх для системы управления, формируемая из концепту­альной модели, позволяет реализовать стратегическое и тактичес­кое управление в системе (рис. 3). Стратегическое управление формируется за счет целевого канала путем использования элемен­та принятия решения (ПР), в котором на основе входной I_вх и осве­домляющей информации I_ос, поступающей от объекта управления, по результату функционирования производства формируется ин­формация принятия решения I_пр1 . Эта информация отображает прогноз производства и позволяет реализовать стратегическое управление, рассчитываемое на длительные интервалы времени. Одновременно в системе управления на основе входной инфор­мации формируется алгоритмическая модель (AM).

Рисунок 3 – Формирование стратегической и тактической

управляющей информации

Обычно под
алгоритмом понимают точно заданное правило последовательно­сти каких-либо действий. В нашем случае алгоритмическая модель должна задавать последовательность управляющих воздействий, выраженных в преобразующей информации I_п. На основе преоб­разующей и осведомляющей информации формируется информа­ция принятия решения тактического типа I_пр2,которая определяет поведение управляемой системы на коротких интервалах времени. Используемые в системе управления модели носят статистический или детерминированный характер.

Процесс принятия решений в ка­кой-то степени может быть формализованным, но основную роль в этом процессе играет человек. В зависимости от степени и харак­тера участия человека в контуре управления различают автомати­ческое и автоматизированное управление.

Автоматическое управление используется тогда, когда из­вестны математические модели описания управляемого объекта и алгоритмы управления им.

При управлении реаль­ным производством необходимо принимать как стратегические, так и тактические решения по управлению. В этих условиях в контур управления включается не только человек-оператор, действующий по детерминированным алгорит­мам, но и лицо, принимающее решение (ЛПР). Включение ЛПР в контур управления является отличительной особенностью автома­тизированного управления.

Автоматизированное управление применяется в производ­стве, когда неизвестны алгоритмы управления, отсутствуют мате­матические модели описания управляемых объектов, т. е. когда нет условий реализовать автоматическое управление. Таким образом, в автоматизированных системах управления центральное место за­нимает процесс принятия решения, который по своему содержанию носит ярко выраженный информационный характер. На рис. 4 условно представлены основные фазы процесса принятия решения.

Рисунок 4 – Фазы процесса принятия решения

По существу принятие решения — это особый вид целенаправлен­ной деятельности, выполняемой человеком, на основе информации, полученной о состоянии объекта управления. Основными фазами процесса принятия решения можно считать постановку задачи (ПЗ), генерацию альтернатив (ГА), выбор критерия (ВК), выбор альтер­нативы (ВА) и выдачу решения (ВР). Базой для реализации процесса принятия решения являются входная или преобразующая инфор­мация, которая служит основой для постановки задачи, и осведоми­тельная информация, в соответствии с чем предусмотрены фазы получения информации (ПИ) и анализа информации (АИ). Процесс принятия решения как задача выбора альтернатив является естест­венным для человеческой деятельности в повседневной жизни. По­этому первоначальные усилия ученых были направлены на то, чтобы описать процесс выбора решения и найти формальные прави­ла, позволяющие любому человеку творчески принимать решения. Однако оказалось, что формализовать этот процесс невозможно, так как люди при принятии решения действуют на основе накоплен­ного опыта и зачастую интуитивно. Можно лишь помочь человеку принять непротиворечивое решение, хотя, возможно, и далекое от оптимального. Существенную роль при этом играет вычислитель­ная техника, обеспечивающая быструю обработку огромных объ­емов информации.

Вычислительную технику при принятии решения полезно ис­пользовать в двух направлениях: с одной стороны, обеспечить подготовку информации и ее представление в виде, удобном для руководителя, и с другой — для ряда принятых альтернатив осуще­ствить выбор наилучшего на основе количественного просчета с по­мощью ЭВМ значения критерия эффективности. Это означает — за­ложить в память ЭВМ модель задачи принятия решения и, изменяя алгоритм отыскания решения или его параметры, исследовать чув­ствительность полученного решения на исходное значение входной и осведомляющей информации. Это реально, если ЛПР, непосред­ственно общаясь с ЭВМ, в состоянии содержательно понимать задачу принятия решения с точки зрения ее предметной части и квалифицированно пользоваться вычислительной техникой. Для решения этой проблемы оказалось необходимым совместно с ЛПР привлекать дополнительных людей — аналитиков, системщиков, которые бы переводили задачу принятия решения на язык ЭВМ, т. е. переходили от алгоритмов принятия решения к соответствующей программе машины.

В настоящее время начинают широко исполь­зоваться диалоговые системы принятия решения на базе ЭВМ различных типов, разрабатываются формальные модели и методы. Существуют различные варианты классификации методов принятия решения, однако только в последнее время появился такой сущест­венный признак классификации, как объем и сложность использу­емой экспертом информации. В соответствии с этим критерием выделяют следующие группы методов: методы, в которых экспертная информация не требуется; методы, использующие ин­формацию о предпочтениях на множестве критериев; методы на базе информации о предпочтительности альтернатив; методы, ис­пользующие информацию о предпочтениях на множестве критериев и о последствиях альтернатив.

Для каждой из указанных групп можно осуществить дальнейшее расчленение методов по типу информации: качественная; количест­венная; характер информации; отсутствие информации. На базе существующих формальных методов разработаны и системы под­держки принятия решения, которые помогают работникам управ­ленческого персонала и ЛПР в сложных ситуациях принять рацио­нальное решение. Особенно полезны эти системы в условиях, когда необходимо учесть субъективное мнение ЛПР, которое не может быть представлено в формализованном виде. Следует отметить, что вычислительная техника на этапе выбора альтернатив не может дать убедительных результатов, если исходные альтернативы явля­ются не наилучшими. Применение средств вычислительной техники является полезным прежде всего для решения следующих задач: обработки больших объемов информации как исходной для приня­тия решений; выполнения расчетов для оценки альтернативных вариантов и выбора из них наилучшего; методического и инфор­мационного обеспечения лица, принимающего решение.

Информационное обеспечение приобрело самостоятельное зна­чение в современных системах управления производством. До вне­дрения ЭВМ в управление производством информационное обес­печение включало в себя информацию, фиксируемую в форме до­кументов. Обмен этой информацией в процессе функционирования предприятия составлял документооборот. С увеличением объемов производства возросло и количество перерабатываемой информа­ции, необходимой для управления. Внедрение средств вычислитель­ной техники в управление производством позволило хранить ин­формацию не только формализовано в документах, но и в памяти ЭВМ в виде информационных массивов. Информационное обес­печение стало подразделяться на внешнее, т. е. информацию, храни­мую вне ЭВМ, и внутреннее, т. е. информацию, хранимую внутри ЭВМ.

Информация в ЭВМ представляется в виде данных. Под данными понимаются факты и идеи, представленные в формализо­ванном виде, позволяющем обрабатывать их на основе соответству­ющих технических средств. Данные оказались универсальным спо­собом представления информация, способным реализовать перед­ачу, сбор, накопление, хранение, обработку, выдачу и представление информации. Учитывая многочисленные виды обрабатываемой и хранимой информации, в информационном обеспечении сущест­венной проблемой является структурирование данных таким об­разом, чтобы упрощалась возможность доступа к ним, уменьша­лось время обновления данных и тем самым повышалась оператив­ность использования информации.

Совокупность взаимосвязанных данных, используемых несколькими пользователями и хранящими­ся с регулируемой избыточностью, составляет базу данных. Иде­ология базы данных совершенствовалась в течение длительного времени. Если первоначальные базы данных строились примените­льно к функциональным задачам управления, то далее оказалось, что удобнее ориентироваться на структуры данных, поскольку стру­ктура данных остается стабильной и мало зависит от решаемой задачи, а значения данных непрерывно меняются. Поэтому базы данных, ориентированные на структуры, т. е. основанные на ста­бильности информации, оказываются более жизнеспособными.

От­носительная стабильность структур данных позволила перейти к со­временным базам данных. При построении базы данных необходи­мо учитывать семантический аспект информации. Появляются базы данных предметного характера, которые ориентируются на конк­ретный класс данных в соответствии с типом производства, харак­тером технологического процесса и т. д. Предметная база данных позволяет достаточно просто развивать ее для новых, возникающих в процессе функционирования предприятия, задач. Основное назна­чение данных — предоставить информацию для преобразования материального потока в производстве. При изготовлении готовой продукции идеология преобразования материального потока закла­дывается в модели изделия. Модель может быть выражена в виде конструкторско-технологического графа либо в любой иной форме и содержит обычно две части:

1) внутреннюю часть, которая отоб­ражается конструкторской и технологической документацией;

2) внешнюю часть модели, которая содержится в управленческой ин­формации.

В этом смысле в базе данных должны храниться инфор­мационные образцы изделий в виде их моделей. Внутренняя часть модели используется на этапе технологической в конструкторской подготовки производства, внешняя часть модели — в ходе опера­тивного управления производственным процессом. Таким образом, управление материальным потоком при функционировании произ­водства осуществляется за счет извлечения информации из базы данных. Систему управления и производство объединяет инфор­мационный процесс.