Применение экспертных систем в деятельности предприятия

Содержание:

Введение

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Цель данного исследования - изучить использование экспертных систем в процессе функционирования предприятий и организаций.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

-рассмотреть главное достоинство и назначение экспертных систем;

- рассмотреть области применения экспертных систем;

- определить применение экспертных систем в логистике.

Для решения поставленных задач были использованы следующие методы: метод сбора, анализа и синтеза информации; методы индукции и дедукции.

Объект исследования - информационные технологии в работе организаций и предприятий.

Предмет исследования - применение экспертных методов в деятельности организаций и предприятий.

Глава 1. Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем

1.1  Главное достоинство и назначение экспертных систем

Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта(ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

ЭС- это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы[1].

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

Главное достоинство ЭС- возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов[2].

1.2 Отличие ЭС от других программных продуктов

Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (см. рис.1).

база знаний

входная механизм заключения

информация вывода

Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:

- Структурированные знания- статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.

- Структурированные динамические знания- изменяемые знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.

- Рабочие знания- знания, применяемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.

Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний[3].

Результаты анализов

и входные данные

выбор и ввод

исходных данных

наблюдения пользователи

интерпретация правила

гипотезы усвоение вывод

заключения

рис.2 Схема работы ЭС.

1.3 Области применения экспертных систем

Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

Медицинская диагностика.

Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

 Прогнозирование.

Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система “Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

Планирование.

Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

Интерпретация.

Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.

Контроль и управление.

Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.

В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.

Обучение.

Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего.

Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование[4].

Управляющая система может применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и планирования.

Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

Приоритетными действиями по развитию информационных технологий являются те действия, которые дают возможность способствовать основным целям, задачам и вызовам, стоящим перед предприятием в целом. Это:

1. повышение экономической эффективности, включающее в себя

• сокращение издержек;
• повышение доходов.

1. повышение эффективности управления предприятием, включающее в себя

• улучшение качества планирования;
• улучшение оперативного учета на основе расширенной информации по производственным процессам;
• повышение ответственности исполнителей и улучшение контроля за исполнением поручений;
• повышение прозрачности и управляемости продаж, взаимодействия с клиентами.

1. совершенствование конкурентоспособности предприятия за счет технического перевооружения.

К основным мероприятиям, направленным на решение поставленных задач и планируемым к реализации можно отнести:

1. Применение новых подходов по закупкам программного обеспечения, компьютерной техники, услуг технической поддержки.

1. Развитие IT инфраструктуры предприятия, в т.ч.:

1 Развитие сети передачи данных на территории предприятия.

2 Развитие центра обработки данных.

3 Развитие терминального доступа.

4 Развитие облачных технологий.

5 Постепенная легализация нелицензионного ПО.

6 Расширение и модернизация компьютерного парка.

3. Развитие АСУ ТП систем сбора и обработки информации с автоматизированных производственных линий (SCADA). Результатом внедрения должны стать повышение персональной ответственности рабочих, мастеров смен и начальников цехов за качество операций и соблюдение технологических режимов производства[5].

4. Автоматизация оперативного учета на производстве. Результатами внедрения должно стать повышение качества управления на основе систематизированных, точных и быстро доступных данных.

5. Развитие электронного документооборота.

6. Создание портала для проведения электронных торгов. Результатом внедрения должно стать более эффективное взаимодействие с оптовыми поставщиками и сокращение издержек на закупку сырья и материалов, оборудования.

7. Автоматизация элементов системы управления качеством.

8. Расширение технических возможностей инженерно-конструкторского центра. Результатом внедрения должна стать автоматизация новы рабочих мест конструкторов с установкой легального специализированного программного обеспечения.

9. Создание автоматизированной системы управления взаимоотношениями с клиентами (CRM). Результатом внедрения должно стать более эффективное взаимодействие с оптовыми клиентами и введение персональной ответственности маркетологов за новых / прикреплённых к ним клиентов.

Глава 2 Применение экспертных систем на практике

2.1 Интегрированные информационные системы управления предприятием

Бурный прогресс современных информационных технологий, повсеместное проникновение Internet, широкое использование Web-решений начинают серьезно затрагивать промышленную сферу, имея в виду все уровни производственного цикла в целом, включая и системы управления производством[6].

Глобальное наступление Internet-технологий начинает врываться и в область промышленной автоматизации. Настало время объединения достижений современных информационных технологий с возможностями традиционных программно-технических решений АСУТП и повышения на этой основе эффективности управления промышленными предприятиями в целом.

Ведущие производители средств промышленной автоматизации, принимавшие участие в реализации проектов комплексной автоматизации крупных предприятий и корпораций, отреагировали на это, и осознав необходимость тесной интеграции систем верхнего (бизнес-приложений) и нижнего (технологического) уровней, заявили о выпуске новых видов программно-технических средств для АСУТП, основанных на использовании современных информационных технологий.

Активное внедрение вышеупомянутых стандартов в АСУТП не является просто данью моде или стремлением таким образом дифференцироваться от конкурентов. Эти технологии явились инструментом для построения новой стратегии глобальной инфраструктуры предприятия и фактом повышения роли информационных технологий в области промышленной автоматизации.

Значительная часть бизнес-процессов предприятия обслуживается отдельными информационными системами, предназначенными для:

• управления кадрами и штатным расписанием;

• расчета зарплаты;

• прогнозирования и планирования продаж, расчетов цен и прейскурантов;

• планирования производства;

• расчетов планируемого и фактического выпуска продукции, их анализа;

• расчета рецептурных карт;

• нормирования расхода материалов на производство, расчетов планового и фактического расхода на выпуск;

• расчета потребности в сырье и материалов, планирования закупок;

• расчетов планируемой и фактической себестоимости, их анализа.

Дело в том, что до последнего времени основные подсистемы автоматизации промышленных предприятий: АСУП, включающая систему автоматизации управленческой, финансово-хозяйственной деятельности и планирования ресурсов предприятия и АСУТП (система автоматизации технологических и производственных процессов) развивались обособленно и независимо друг от друга.

Можно назвать целый ряд объективных показателей процесса производства, требующих все более тесную интеграцию систем, представляющих различные уровни управления предприятием. Среди них можно выделить следующие Экспертные системы: Определения и классификация. - Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий».

- руководство предприятий становится все более заинтересованным в получении оперативной и объективной информации о текущих и имевших место ранее параметрах технологических и производственных процессов.

- на крупных предприятиях возрастает необходимость оперативного управления территориально-распределенными структурами и ресурсами не только на уровне бизнес-приложений, но и на уровне производства.

- новое поколение бизнес-приложений требует повышения объема и оперативности поступления информации с уровня.

- на многих предприятиях уже создана достаточная сетевая инфраструктура. Существуют сети АСУП, объединенные по Ethernet. Имеется выход в Internet и создание внутренней Intranet-сети составит незначительные капитальные вложения.

- интеграция система АСУП и АСУТП позволяет проводить текущее и оперативное планирование затрат и себестоимости. Обеспечивать их учет в темпе с процессом производства, мгновенное реагирование на отклонения от требуемого уровня.

На основе текущей информации из АСУТП возможно осуществление целевого управления производством по следующим показателям Экспертные системы: Определения и классификация. - Портал «Интернет-Университет Информационных Технологий».

- качеству продукции;

- энергосбережению и экономии ресурсов;

- заданной производительности;

- по воспроизводимости требуемых потребительских свойств продукции и др.

Рассмотрим на примере предприятия ОАО «Белшина»

ОАО «Белшина» — один из крупнейших производителей в шинной отрасли. Широкий ассортимент шин — более 300 типоразмеров — шины для легковых, грузовых, большегрузных автомобилей, строительно-дорожных и подъемно-транспортных машин, электротранспорта, автобусов, тракторов и сельскохозяйственных машин.

В своей деятельности предприятие ориентировано на массовый выпуск качественной продукции. Система менеджмента качества предприятия сертифи-цирована на соответствие требованиям ISO 9001:2008, DIN EN ISO 9001:2008, СТБ ISO 9001-2009 и ISO/TS 16949:2009.

Компания поддерживает деловые отношения с более чем 70-ю странами мира и открыта для взаимовыгодного сотрудничества.

Общество включает в себя: завод крупногабаритных шин, завод массовых шин, завод сверхкрупногабаритных шин, механический завод, другие под-разделения, необходимые для организации производства и сбыта продукции, а также объекты социальной сферы.

Современный технический уровень оснащения предприятия, квалифицированный персонал, внедрение передовых достижений науки и техники, высокая культура и организация производства гарантируют высокое качество выпускаемой продукции.

Возможными мероприятиями, способствующими внедрению современных инновационных технологий для разработки новых типоразмеров шин на ОАО «Белшина» в 2016-2025 гг. могут стать:

• закупка для специалистов отдела расчетных исследований механики шин УПКШ ИТЦ жетонной лицензии MasterKey Plus программных пакетов MSC.SoftWare в количестве 400 (четыреста) жетонов с проведением сертифицированного обучения специалистов УПКШ по работе в программных пакетах MSC.Marc, MSC.Nastran, MSC.Adams, MSC.Dytran. Основное назначение данного программного продукта – проведение конечно-элементного анализа конструкции шин, моделирование поведения шины в условиях близких к эксплуатационным на стадии проектирования. Ориентировочная стоимость программного обеспечения и обучения специалистов составляет около 200 тыс.евро, при этом возможная экономия за счет отказа от повторных испытаний шины и корректировки секторной прессформы составит около 22 тыс.долл.США (рыночная стоимость разработки технического проекта на шину с учетом проводимых расчетных исследований составляет 50-70 тыс.евро);

• внедрение программного обеспечения "SILENTROLL" по расчёту шумовых показателей шины и оптимизации схемы набора рисунка протектора по шагам.

Программное обеспечение Quantum Age Tech Solutions “SILENTROLL” позволяет на стадии проектирования сделать оценку шума в диапазоне частот 0-5000 Гц, создаваемого рисунком протектора шины, а также оптимизировать схему набора рисунка протектора по шагам по критерию минимизации уровня шума в области звуковых частот 0-5000 Гц. В программе предусмотрена оценка уровня шума в dB, а также с фильтром dBA, что соответствует ЕЭК

ООН №117.

Кроме того, целесообразным представляется произвести модернизацию программного обеспечения разрывной машины ЦЗЛ "ZWICK Z005", для расширения возможностей прибора по типам проводимых испытаний образцов резиновых смесей и текстильных кордов.

Мероприятия стратегического развития и метрологии.

К основным мероприятиям стратегического развития метрологии ОАО «Белшина» можно отнести:

• Внедрение «Системы регистрации и управления энергетических параметров» на заводе КГШ.

Внедрение системы регистрации и управления энергетических параметров позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт замены старого парка оборудования, использовавший сжатый воздух, снижения затрат на техническое обслуживание и потребление электроэнергии.

• Внедрение «Системы учета выработки продукции по ЗКГШ», что позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт оптимизация затрат на производство продукции, улучшение качества, прослеживаемость выпуска деталей и продукции.

• Модернизация «Системы управления станцией навивки протектора Орбитред №25, 26» завода КГШ, что позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт применения новой элементной базы с ПЛК.

• Инновационное программное обеспечение для резиносмесителей с целью оптимизации режимов смешения по заводу КГШ, что позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт оптимизация затрат на производство продукции, улучшение качества, прослеживаемость выпуска резиновых смесей, а также за счет исключения потерь электроэнергии при переработке некачественных смесей.

• Модернизация «Системы записи считывания на FATA» завода МШ, что позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт применения новой элементной базы с ПЛК, снижение затрат на техническое обслуживание, уменьшение простоев, снижение затрат на запасные части.

• Внедрение «Системы регистрации и управления энергетических параметров» на заводе МШ позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт учета вулканизованных шин, снижения затрат на техническое обслуживание, улучшение качества, прослеживаемость выпуска продукции.

• Инновационное программное обеспечение для резиносмесителей с целью оптимизации режимов смешения по заводам СКГШ и МШ позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт оптимизация затрат на производство продукции, улучшение качества, прослеживаемость выпуска деталей и продукции, а также за счет исключения потерь электроэнергии при переработке некачественных смесей.

37. Инновационное программное обеспечение для резиносмесителей с целью оптимизации режимов смешения по заводу СКГШ.

Применение Инновационного программного обеспечения для резиносмесителей с целью оптимизации режимов смешения по СКГШ позволит получить существенный экономический эффект, достигаемый за счёт оптимизация затрат на производство продукции, улучшение качества, прослеживаемость выпуска деталей и продукции, а также за счет исключения патерь электроэнергии при переработке некачественных смесей.

Масса навески для переработки:

16,824*3*28*12*2,5/100= 424 тонн в год,

где 16,824 – масса навески в смену, 3 – количество смен, 28- количество дней в месяце расчетное, 12 – число месяцев в году, 2,5 – процент смесей для повторной переработки.

Затраты на переработку составят

424 *271*2 233,155= 256 577 140 руб. ,

где 271 - количество электроэнергии необходимое для переработки 1 тонны навески, кВт, 2 233,155 - стоимость 1 кВт энергии на август 2018 г, руб

Годовой экономический эффект от внедрения данного мероприятия на 1 резиносмесителе составит:

256 577 тыс. руб.

Экономический эффект за весь период с 2018 по 2027 годы составит:

256 577 *2(р/с)+256 577*4(р/с)+256 577*5(р/с)*8 лет= 11 802 542 тыс. руб,

ИСУП ОАО «Белшина» предназначена для обеспечения информационной поддержки процессов управления деятельностью ОАО «Белшина», автоматизации повседневной деятельности персонала с использованием современных технологий и средств обработки и представления информации.

В настоящее время на предприятии создаются и внедряются современные инструменты управления предприятием, базирующиеся на компьютерных информационных технологиях. Развитие современной ИТ-инфраструктуры является для ОАО »Белшина» актуальной и стратегически важной задачей.

Проектирование и строительство классической сети на базе оптоволоконного кабеля требует затрат не менее 50 000$ (в ценах декабря 2018 г.)

В качестве более дешевой альтернативы волоконно-оптическим каналам и более скоростной, чем модемная связь, предлагается организация связи со складами через ADSL-модемы – это существенно более высокая скорость, чем на традиционных модемах при постоянной доступности телефонной линии во время соединения. Использование такого подхода приведет к значительной экономии денежных средств.

Предполагается также создать сервер терминальных служб (тонкие клиенты). Суть его работы заключается в том, что обработка клиентских запросов происходит на сервере, а на клиентской стороне только отображение результатов. При таком подходе слабые и морально устаревшие ПК смогут выполнять современные программы. Также этот вариант предполагает гораздо менее интенсивное использование сети, в результате чего ПК могут работать на медленных линиях связи.

На ОАО «Белшина» реализуется уникальный для предприятия крупномасштабный проект, конечной целью которого является создание корпоративной автоматизированной информационной системы управления (АИСУ ОАО «Белшина»), обеспечивающей максимально эффективную и слаженную работу всех подразделений и служб предприятия, с одной стороны, и полноценную работу специалистов и руководителей всех уровней управления, с другой.

В рамках данного проекта параллельно осуществляются два взаимосвязанных комплекса работ. Во-первых, ведутся работы по идентификации, систематизации, детальному описанию, моделированию, анализу и оптимизации (построению новых или реинжинирингу существующих) бизнес-процессов и документооборота всего предприятия.

Фундаментальной основой построения информационной системы любого масштаба является наличие чётко сформулированных требований к решаемым ею задачам и условиям её функционирования, т.е. на начальном этапе должны быть адекватным образом идентифицированы, описаны и проанализированы среда и процессы функционирования предприятия, точки возникновения информации, конкретные исполнители и подразделения и их функции, информационные потоки и взаимосвязи (в т.ч. документооборот), сущности предметной области и т.д.– иными словами, должна быть разработана полномасштабная многоаспектная многоуровневая бизнес-модель организации как сложной социо-техно-экономико-информационной системы.

В этих работах используются последние мировые достижения в данной области – методология и инструментарий ARIS (разработчик IDS Shceer AG, Германия) и Rational Unified Process (IBM Rational Software Corporation, США). Результатом данных работ должны стать полномасштабная модель, отражающая все аспекты функционирования предприятия, документы «Концепция системы управления ОАО «Белшина», содержащий детальный анализ существующей системы управления и предложения по её совершенствованию, и «Техническое задание на разработку и внедрение АИСУ ОАО «Белшина», охватывающей все уровни и базисные функции управления

организацией.

К настоящему моменту уже идентифицированы и определена структура бизнес-процессов, заканчивается моделирование бизнес-процессов логистики, построена и развивается объектно-сущностная модель предметной области, строится модель документооборота, смоделирована организационно-штатная структура ОАО «Белшина». Особенностью этих моделей является то, что они не просто отражают ту или иную точку зрения, а являются единым комплексом взаимосвязанных моделей, отражающих различные процессы деятельности предприятия не только «как есть», но и «как должно быть». Кроме того, разрабатываемые модели тесным образом интегрируются с системой менеджмента качества.

Описание информационных автоматизированных систем по управлению и обеспечению деятельности ОАО «Белшина», перспективные планы по их развитию.

На ОАО «Белшина» внедрена и активно развивается система управления ресурсами на базе 1С: Предприятие. В настоящее время уже используются подсистемы, предназначенные для:

•учета материалов;

•учета готовой продукции (с адресным хранением), её реализации;

•учета расчетов и денежных средств;

•учета основных средств и амортизации;

•учета договоров, денежных документов и бланков;

•учета отходов и лома;

•учета рекламационной продукции;

•планирования продаж;

Кроме того, значительная часть бизнес-процессов обслуживается отдельными информационными системами, предназначенными для:

•управления кадрами и штатным расписанием;

•расчета зарплаты;

•прогнозирования и планирования продаж, расчетов цен и прейскурантов;

•планирования производства;

•расчетов планируемого и фактического выпуска продукции, их анализа;

•расчета рецептурных карт;

•нормирования расхода материалов на производство, расчетов планового и фактического расхода на выпуск;

•расчета потребности в сырье и материалов, планирования закупок;

•расчетов планируемой и фактической себестоимости, их анализа.

Ведется планомерная работа по модернизации и поддержанию в актуальном состоянии этих информационных систем.

Кроме развития существующих подсистем, в планах информатизации на 2017-2025 годы запланировано создание целостной информационно-аналитической системы управления предприятием, включающей в себя как функции существующей СУР, так и дополнительную функциональность, обеспечивающую полноценные контура бухгалтерского и оперативного учета, управление производством и.т.п.

Развитие системы управления ресурсами идёт как за счет работ, выполняемых собственными силами в Управлении информационно-компьютерного обеспечения, так и с привлечением внешних (сторонних) разработчиков.

Для работы в ИСУП ОАО «Белшина» рабочие места пользователей ИСУП должны быть оснащены персональными компьютерами с характеристи-ками не ниже чем:

• процессор Intel Pentium 1 ГГц;

• оперативная память – 1 Гб;

• Жесткий диск – 500 Мб свободного места;

• MS Windows XP SP3;

• Internet Explorer 7.1.

Работа с использованием ИСУП потребует приобретения дополнительных навыков и знаний от персонала ОАО «Белшина».

Для этого необходимо:

• провести обучение участников процесса – пользователей системы в соответствии с эксплуатационной документацией.

• дополнить систему обучения функциональных специалистов ОАО «Белшина» с учетом специфики работы в условиях действующей ИСУП.

Наличие компьютерной техники и готового программного обеспечения, планы по их закупке и модернизации (обновлению).

На ОАО «Белшина» используется около 1600 компьютеров, из которых более 1250 подключено к сети передачи данных, более 300 принтеров, сканеров и МФУ, а также существует центр обработки данных.

В проект годового финансового плана на 2018 год включены следующие расходы (в рублях):

-Развитие центра обработки данных 250000

-Постепенная легализация нелицензионного ПО 1050000

- Развитие сети передачи данных 4940000

-Автоматизация бизнес-процессов при создании ИАСУ 3000000

-Автоматизация элементов системы управления качеством 10000

-Развитие электронного документооборота 125000

-Создание портала для проведения электронных торгов 110000

-Закупка ПО для инженерно-конструкторских работ 57000

-Закупка запчастей 120000

-Закупка расходных материалов 520000

-Закупка компьютеров и офисного оборудования 565000

•Расходы на сопровождение ПО 4000

За 2017 год общие фактические расходы на информационные и коммуникационные технологии составили – 968 186 руб., в том числе:

•расходы на содержание управления информационно-компьютерного обеспечения – 710 998 руб.

•закупки компьютерной техники, расходных материалов, программного обеспечения, расходы на услуги связи и интернет (только по УИКО): 257 188 руб. (не оплачено, в том числе просрочено 209 137 руб. или 81.3%).

По состоянию на 01.01.2017 количество ИТ-специалистов – 96 человек, в том числе в управлении информационно-компьютерного обеспечения 79 человек (руководители – 4, специалисты – 35, рабочие – 40), в других

подразделениях – 17 человек.

В дочернем предприятии ЧТУП «БелшинаТранс» в 2015 году завершились работы по комплексной автоматизации, начатые еще до выделения автотранс-портного управления в отдельное предприятие. Система управления ресурсами также создана на платформе 1С:Предприятие. Внедрены и работают следующие подсистемы:

• бухгалтерского и налогового учета;

• управления кадрами и штатным расписанием.

На этапе внедрения находится следующая подсистема:

• учета и управления автотранспортом.

Эта подсистема связана с подсистемой транспортной логистики автомобильного транспорта.

Не только предприятие в целом, но и различные внутренние службы управления заинтересованы в получении объективных технологических данных. Объем и степень доступа к технологической информации зависят и от типа программного обеспечения, используемого в управленческих структурах предприятия, и от категории сотрудников-потребителей данной информации. Одной из основных проблем создания интегрированных систем управления в рамках предприятия является проблема сопряжения и совместного функционирования программного обеспечения, традиционно используемого в системах разного уровня. Поэтому вопросы интеграции рассматриваются сейчас разработчиками ПО как уровня АСУП, так и уровня АСУТП.

Рассматриваемые в исследовании пути создания и развития интегрированных систем управления предприятием позволяют отметить следующие тенденции:

• способствовать увеличению продаж продуктов компании за счет повышения эффективности взаимоотношений с клиентами и продвижения товаров;

• повысить качество обслуживания клиентов;

• обеспечить снижение уровня брака и повышение качества выпускаемой продукции;

• обеспечить получение точной и достоверной информации о фактической себестоимости единицы выпускаемой продукции;

• повысить оперативность и качество управленческих решений;

• обеспечить прозрачность и контроль деятельности подразделений ОАО «Белшина» и дочерних компаний;

• улучшить коллективную работу и коммуникации между участниками бизнес-процессов ОАО «Белшина»;

• повысить информационную защищенность деятельности ОАО «Белшина»;

• Повысить качество информации, предоставляемой руководству, по деятельности ОАО «Белшина».

Для управления процессами реализации проекта внедрения и поддержки ИСУП производитель ERP-системы должен предоставлять возможность использования специализированной подсистемы, включающей следующую функциональность:

• Поддержка методологии, рекомендуемой производителем информационной системы, на основе которой будет реализована ИСУП ОАО «Белшина», с предоставлением структуры работ по проекту и шаблонов проектной документации;
• Предоставления репозитория бизнес-процессов, реализуемых с помощью функциональности ERP-системы;
• Формирование структуры бизнес процессов предприятия с детализацией до отдельных шагов бизнес-процессов;
• Ведение документации проекта с привязкой к структуре бизнес-процессов и поддержкой версионности документов;
• Ведение учета настроек и программных разработок ИСУП с привязкой к релевантным бизнес-процессам;
• Ведение шаблонов проектов, используемых для тиражирования реализованных бизнес процессов ИСУП на дочерние компании;
• Формирование планов и сценариев тестирования на основании

структуры бизнес-процессов предприятия;

• Управление системным ландшафтом ИСУП;
• Служба Service Desk, соответствующая стандартам ITIL/ITSM;
• Ведение баз данных решений и проблем для службы Service Desk;
• Управление изменениями функциональности ИСУП.

Простой и легкий доступ к получению данных в масштабах всего предприятия, от датчиков/исполнительных механизмов и до уровня планирования и управления предприятием, наиболее оптимальным способом реализуется при наличии интегрированной сети. Такой сетью становится корпоративная сеть предприятия Intranet, построенная по принципу клиент/сервер и обеспечивающая единое информационное пространство.

Перспективные системы будут использовать стандартные и максимально открытые, объектно-ориентированные средства управления и доступа к информации. В качестве таких основных средств становятся встроенные Web-серверы и интерфейс ОРС.

Традиционные АСУП-системы имеют тенденцию превращаться из систем управления сетевыми и системными ресурсами в интеллектуальную платформу управления предприятием в целом. И в этих условиях объективная информация, поступающая с технологического уровня, позволит принимать более качественные управленческие решения.

Создание и внедрение интегрированных систем позволяет предприятию получить ряд серьезных преимуществ, отметим только некоторые из них Экспертные системы: Определения и классификация:

- интеграция подсистем АСУП и АСУТП позволяет обеспечить автоматизированный мониторинг затрат непосредственно в процессе производства, например, с целью определения текущей себестоимости продукции с учетом состояния рынка сырья, темпов инфляции и потерь, связанных с плохой организацией производства;

- появляется возможность значительной экономии средств за счет коллективного использования общей для АСУТП и АСУП сетевой инфраструктуры, включающей в себя кабельные коммуникации, активное сетевое и коммуникационное оборудование, компьютерное оснащение;

- для крупных предприятий, имеющих подразделения и филиалы, расположенные в различных регионах открывается возможность оперативного доступа руководителей высшего звена к технологическим данным c любого уровня системы и географической точки предприятия;

- в ряде случаев использование отмеченных выше технологий может заменить установку дорогостоящих SCADA систем, обеспечивающих визуализацию и просмотр данных.

2.2 Применение экспертных систем в логистике

Применение экспертных систем должен обеспечить:

• Сокращение количества первичных документов, формируемых «вручную»;
• Сокращение бумажного документооборота;
• Получение простого механизма формирования отчетности в различных аналитических разрезах;
• Повышение оперативности в актуализации справочных данных;
• Оперативность фиксирования информации о бизнес операциях;
• Использование единых (типовых) форм отчетности для всей компании, позволяющее существенно повысить качество получаемой отчетной информации;
• Получение расширенной и оперативной аналитики, позволяющей оперативно принимать управленческие решения.

Функциональность в целом должна удовлетворять следующим требованиям:

• обеспечение режима функционирования в соответствии с графиком работы соответствующих подразделений и дочерних компаний;

• использование единой базы данных, исключающей многократный ввод и дублирование данных;

• обеспечение единого механизма формирования данных (ввод, обработка, хранение и т.п.);

• наличие средств разработки и модификации структуры таблиц, базы данных, экранных форм и отчетов;

• обеспечение информационного обмена ИСУП с внешними информационными системами;

• наличие средств диагностики режимов функционирования ИСУП;

• возможность расширения функционального объема и модернизации ИСУП;

• интерфейс конечного пользователя должен быть мультиязычным, т.е. с возможностью работы пользователя на том языке, который он указал при входе в Систему;

• возможность ведения текстовых данных справочников на разных языках параллельно;

• наличие средств управления правами пользователей на доступ к информации ИСУП;

• ИСУП должна иметь собственную интегрированную среду разработки, включающую:

− многопользовательскую разработку с использованием цен-трального репозитория с контролем версий исходного кода и хранением истории изменений;

− поддержку создания множественных системных конфигураций для разработки и тестирования программ; автоматическое отслеживанием зависимостей между объектами разработки.

Функциональность подсистемы формирования отчетности должна обеспечивать:

• Возможность получения данных (загрузки и ввода данных) из раз-личных источников, включая ручной ввод;

• Проверку полноты, целостности и непротиворечивости данных, наличие механизмов обработки слабо структурированных данных;

• Хранение данных в Едином хранилище;

• Возможность определения пользователем правил расчета и консолидации данных, показателей;

• Возможность построение предметных витрин данных (продажи, закупок и т.д.) для удобного и быстрого представления информации;

• Наличие инструментов для быстрого построения требуемых форм выходной отчетности;

• Наличие средств многомерного анализа данных;

• Наличие средств графического отображения;

• Поддержку современных технологий обработки данных в памяти сервера на уровне технологических объектов хранилища данных (для эффективного построения аналитической отчетности и загрузки данных).

Управление сервисом

Сервис и поддержка клиентов

Обработка рекламаций ;

Обработка возвратов;

Обработка сервисных заказов и заявок;

Управление квалификациями;

Управление гарантиями;

Возможность проведения опросов клиентов;

Анализ качества;

Анализ гарантий;

Анализ предложений по сервисному обслуживанию;

Анализ соглашений об уровне сервисного обслуживания.

Усложнение информации, ее структурное изменение, да и увеличение ее объемов во много раз, порождают новые требования к ее обработке, увеличение оперативность ее циркуляции и, как следствие, скорости принимаемых на ее основе решений.

Перечисленные достижения привели к созданию новых информационных технологий, наиболее перспективным из которых является создание искусственного интеллекта, разработка которого началась еще в 60-х годах XX века и представляет собой попытку создать, путем моделирования процесса работы мозга человека, средство решения сложных задач более простыми методами[7].

Одним из направлений в области искусственного интеллекта стали экспертные системы, куда входят и системы принятия решений, о которых и пойдет речь в данной статье. «Экспертная система - это компьютерная программа, созданная для выполнения тех видов деятельности, которые под силу только человеку-эксперту, например проектирования, планирования, постановки диагноза, перевода, реферирования, ревизии, выдачи рекомендаций» По мнению ученых «экспертные системы позволяют неспециалистам и специалистам широкого профиля заменить собой экспертов и узких специалистов, уменьшая тем самым количество людей, занятых в бизнес - процессе, а следовательно, уменьшая число задержек и ошибок, возникающих в ходе взаимодействия между людьми» Другим аргументом в пользу экспертных систем является то, что при проведении реинжиниринга (реорганизации) любого предприятия такие системы экономически необходимы, так как они позволяют сократить штат сотрудников, сэкономить время, снизить уровень бюрократии и бумажной волокиты. К тому же большое преимущество экспертных систем заключается в том, что данные, а также правила их вывода, касающиеся той или иной предметной области, хранятся в памяти компьютера и в большинстве своем непредвзяты, застрахованы от чьего-либо влияния, их нельзя потерять или «забыть».

Экспертные системы и их элементы в настоящее время эффективно используются в бухгалтерском учете, банковском деле и т.д.
Наряду с тем, что современные достижения в области экспертных систем дают множество преимуществ в работе, они же могут и навредить, если их использование должным и рациональным образом не спланировано. К примеру, при приобретении новой техники и программных средств следует сначала задуматься, подходят ли они для этой организации, или лучше потратить чуть больше средств и создать эксклюзивную экспертную систему, учитывающую все особенности данной организации. Это обусловлено тем, что универсальная экспертная система не всегда может предоставить правильное решение, если не включает в себя специфику какой-то отрасли и поэтому может помочь только в решение общих вопросов[8].

По результатам наблюдения автора за практическим применением экспертных систем в организации перевозок по российским железным дорогам можно выделить следующие причины неэффективности использования экспертных:

- некоторые применяемые экспертные системы, по всей вероятности, разработаны с нарушением комплексного и системного подхода;

- не все экспертные системы учитывают потребности конкретных рабочих мест;

- резкое улучшение работы одной из подсистем, может вызвать сбои или простои других подсистем, а подчас нарушить работу организации в целом;

- большинство экспертных систем не учитывает психологические аспекты совместимости пользователя и компьютера;

- у специалистов вызывают раздражение постоянные напоминания о том, что ему и так хорошо известно, в то время как при работе с новыми ситуациями экспертная система не всегда дает необходимую информацию.

Рассматривая другие области применения экспертных систем, интересно обратить внимание на проблемы автоматизации принятия решений при управлении персоналом, где, несмотря на появление компьютерной обработки данных, многие кадровики по-прежнему используют старые методы работы. К тому же некоторые коммерческие фирмы вообще не имеют служб управления персоналом, доверяя выполнение этой работы другим службам по совместительству. При этом последние выполняют не все функции, присущие службе управления персоналом, а лишь небольшую часть из них, в основном связанную с ведением документации. А в результате это приводит к тому, что даже в такой урезанной форме работы с персоналом, совершается множество ошибок, иногда идущих вразрез с Кодексом Законов о Труде. В качестве примера можно привести случай, когда серьезное государственное предприятие в приказе об увольнении указывает неправильную статью, а это может быть обжаловано в суде, после чего при решении суда в пользу работника предприятие не просто должно будет взять его обратно, но и выплатить ему достаточно большую компенсацию[9].

Именно для недопущения подобных ситуации автором была сделана попытка разработать автоматизированную систему принятия решений в службе управления персоналом, которая могла бы позволить:

- принять не только целесообразное, но и правильное с точки зрения закона решение;

- проводить контроль за исполнительской деятельностью;

- собирать всю необходимую исходную (релевантную) информацию по тому или иному направлению деятельности службы управления персоналом.

Данная система может помочь специалисту широкого профиля в области управления работать и принимать правильные с юридической точки зрения решения в службе управления персоналом, а так же разработать ту или иную программу в этой области. Ее также могут использовать работники других служб для получения информации о своих правах и обязанностях.
Эта экспертная система состоит из нескольких взаимосвязанных частей. Первая часть - информационная, представлена в форме систем меню, перемещаясь по которым можно получить необходимую информацию по тому или иному направлению деятельности служб управления персоналом.
Вторая часть реализована с помощью продукционной модели представления знаний с прямой цепочкой рассуждений. Здесь, в ходе ответов на задаваемые системой вопросы, пользователь может получить рекомендацию по проблемам, которые могут возникнуть в ходе его работы в службе управления персоналом. Например, эта часть экспертной системы может помочь при принятии решений по вопросам дисциплинарного взыскания и увольнения сотрудников. Очень часто выполнение именно этой функции управления персоналом влечет за собой конфликты, а экспертная система может порекомендовать, как их избежать и как при этом не нарушить закон.
Третья часть необходима для оценки персонала. Она основана на базе документов, которую можно ввести, изменить или добавить в нее запись, а также просмотреть ее полностью. Эта часть выдает сведения о документах, срок исполнения, которых истек, или тех, которые еще предстоит исполнить. Сюда также включена программа с необходимыми для работы службы управления персоналом бланками и правилами их заполнения.
Для удобства пользователя в эту систему была встроена программа, позволяющая изменять цвет фона и букв меню и рекомендаций, а также дан помощник, описывающий систему и работу в ней. При желании пользователь может просмотреть тексты основных законодательных актов, регулирующих деятельность службы управления персоналом[10].

Ученые считают, что будущее именно за такими системами. Сейчас есть несколько направлений усовершенствования экспертных систем и систем принятия решений. Необходимо обратить внимание на два из них, представляющих наибольший интерес. Первое связано с ведением разработок, позволяющих пользователю вести диалог с компьютером на естественном языке, а не алгоритмическом, так как большинство экспертных систем основано на модели, при которой, отвечая на вопросы (да или нет), задаваемые компьютером, пользователь получает конкретную рекомендацию. По мнению экспертов, в будущем возможна ситуация, когда вопросы будет задавать пользователь, а компьютер, на основе имеющихся данных, будет выдавать конкретные рекомендации.

Второе направление связано с распознаванием речи. Специалисты считают, что можно сэкономить время на принятие решений, если компьютер будет понимать речевые команды. Так было бы намного проще надиктовать данные, нежели вручную вводить их с помощью клавиатуры, тем более, что пока еще не всякий специалист способен быстро вводить информацию. В данном направлении достигнуты определенные успехи, о чем свидетельствует появление программ типа российской Горыныч и американской Дракон, которые распознают элементы речи и позволяют управлять компьютером. Тем не менее, эксперты считают их еще не совершенными и разработки в этой области продолжают оставаться перспективными.

Моделирование в логистике основывается на подобии систем или процессов, которое может быть полным или частичным. Основная цель моделирования - прогноз поведения процесса или системы. Ключевой вопрос моделирования: «Что будет если……?».

Изоморфные модели - это модели, которые включают все характеристики объекта оригинала, способны заменить оригинал. Если можно создать и наблюдать изоморфную модель, то знание о реальном объекте будет точным.

Гомоморфные модели - в их основе лежит не полная, частичная подобие модели изучающего объекта. Некоторые свойства реального объекта не моделируются полностью, но в результате построение модели упрощается, а так же проще интерпретация результатов моделирования.

При моделировании логистических систем абсолютное подобие не бывает, поэтому рассматриваем только гомоморфные модели.

По признаку материальности делятся на: абстрактные и материальные.

Материальные модели воспроизводят основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики изучаемого объекта.

Абстрактное моделирование - часто является единственно возможным в логистики. Делится на: символические и математические.

К символическим моделям относятся: языковые и знаковые.

Языковые модели - это словесные модели, в основе которых лежит набор слов очищенных от неоднозначности, или слова тезаурус - имеет конкретное значение.

Знаковые модели - если ввести условные обозначения отдельных понятий, т.е. знаков и договариваться об операциях между этими знаками, то получили символическое описание объекта.

Математическое моделирование называется процесс установления соответствия реальному объекту некоторого математического объекта называется математической моделью.

Широко применяется 2 вида математического моделирования: аналитическое и имитационного.

Аналитическое моделирование - это математический прием исследования позволяющий получить точные или вероятностные решения. Этапы аналитического моделирования:

- разработка математические модели в виде алгебраических уравнений или дифференциальных уравнений или др.;

- решение уравнений и получение результатов;

- проверка модели на адекватность, т.е. соответствие теоретических результатов практике.

Имитационное моделирование - основано на имитации реальных процессов, как правило, с применением процедуры случайного случая. Исследуемый процесс разыгрывается многократно в результате полученный набор реализации процесса, далее этот набор используется как статистический материал.

Основное достоинство имитационной модели - можно моделировать любые системы, процессы, любые закономерности.

Недостатки: высокая стоимость, требуется высоко квалифицируемый персонал, эти модели не тиражируются, велика вероятность ложной имитации.

Под экспертными системами понимаются компьютерные программы, которые помогают специалистам принимать решения в некоторой предметной области. Экспертные системы могут накапливать знания и опыт специалистов экспертов работ в разных областях.

Применение экспертных систем позволяет:

- принимать быстрые и качественные решения по управлению материальными потоками;

- готовить опытных специалистов за короткое время;

- сохранять и пополнять «ноу-хау» компании;

- использовать опыт и знания высоко квалифицированных специалистов на не престижных, опасных и скучных рабочих местах.

Анализ АВС, анализ XYZ, «сделать или купить» как методы логистики

Анализ АВС применяются для сокращения величины запасов, сокращение количества передвижений на складе, общего увеличения прибыли.

Идея метода состоит в том, что из всего множества объектов (товаров) требуется выделить наиболее значимые, с точки зрения вклада в конечный результат (прибыль). Как правило, таких объектов относительно не много, на них и требуется сосредоточить основные усилия и внимание.

В экономике используется широко закон ПАРЕТО (20/80), согласно которому, лишь 20 % объектов (товаров), дают 80 % прибыли, а остальные 80 % объекта - 20% прибыли.

Широко применяемый в логистике метод ABC предусматривает более глубокое разделение - на три части. При этом среднестатистическое распределение имеет вид, представленный в таблица 1. ( Приложение А).

Анализ XYZ - позволяет разделять ассортимент на 3 группы в зависимости от степени равномерности спроса и точности прогноза этого спроса.

В группу X включают товары, спрос, на который равномерен или подтвержден незначительными колебаниями. Объем реализации хорошо предсказуем.

В группу Y включают товары, спрос, на который меняется во времени, например с учетом сезона. Возможности прогноза - средние.

В группу Z включают товары, спрос, на который не предсказуем, не подлежит прогнозу.

Задача «сделать или купить» заключается в принятии одного из двух альтернативных решений - делать комплектующее изделие самим, если это в принципе возможно, выполнять самостоятельно какую-либо работу или же покупать комплектующее (услугу) у другого производителя.

Решение в пользу закупок комплектующих и, соответственно, против собственного производства должно быть принято в случае, если:

- потребность в комплектующем изделии невелика;

- отсутствуют необходимые для производства комплектующих мощности;

- отсутствуют кадры необходимой квалификации.

Решение против закупок и в пользу собственного производства принимается в том случае, когда:

- потребность в комплектующих изделиях стабильна и достаточно велика;

- комплектующее изделие может быть изготовлено на имеющемся оборудовании.

Решения типа «сделать или купить» принимают при закупках товарных ресурсов (у изготовителя или у посредника), при выборе между услугами перевозчика и созданием собственного парка транспортных средств, при принятии решения по использованию услуг наемного склада, а также в ряде других случаев.

Заключение

Экспертная система (ЭС) - это первый программный продукт, появившийся на рынке программных продуктов, как итог 30-летней работы в области искусственного интеллекта. По смыслу ЭС воспроизводят процесс решения проблемы человеком-экспертом. Интерес к разработке ЭС связан с тем, что они дают средства повышения производительности труда и увеличения прибыльности производства.

Основные области применения ЭС:

- оценка рисков займов, страхования и капитальных вложений для финансовых организаций;

- помощь химикам в нахождении верной последовательности реакций для создания новых молекул;

- отладка программного и аппаратного обеспечения ЭВМ в соответствии с индивидуальными требованиями;

- диагностика и обнаружение неисправностей в телефонной сети на основе тестов;

- идентификация и ликвидация неполадок в локомотивах;

- помощь медикам в постановке диагноза;

- получение молекулярной структуры химического вещества на основании опытов;

- управление технологическими процессами, агрегатами, как в мирных, так и в военных целях.

Интерфейс с пользователем представляют собой сценарий диалога, в который ЭС ведет пользователя, задавая ему вопросы. Одной из проблем при этом является учет интеллекта пользователя. Механизм настройки на пользователя должен быть в интерфейсе. Для этой цели для пользователя возможна выдача информации о предметной области, о возможных запросах к нему, о вопросах, которые может задать пользователь, о продолжении сеанса экспертизы. Особенно велика роль интерфейса при использовании нечетких знаний.

Внедрение экспертных систем в работу предприятий позволяет оптимизировать процесс деятельности каждого сотрудника и организации в целом. В связи с этим бурное развитие экспертных систем и их активное внедрение в управление предприятиями и организациями является не просто данью моде, но насущной потребностью руководства. Особенно активно экспертные системы внедряются в транснациональные корпорации, где объем деятельности является очень большим, а также в логистику, где необходима оперативность и точность информации.

В настоящее время значительный объем работ по разработке нового программного обеспечения, технической поддержке и доработке существующего программного обеспечения, технической поддержке и ремонту парка существующей компьютерной техники осуществляется силами персонала УИКО «Белшина».

СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

1 Алексеев, А. П. Информатика [Текст] / А. П. Алексеев . – М. : СОЛОН-Р, 2012 . – 400 с. - ISBN 5-934550-67-5 .

2 Беленький, П.П. Информатика [Текст]: учебное пособие / ред. П. П. Беленький. - Ростов н/Д: "Феникс" , 2012г. - 448с. - ISBN 5-222-02513-6.

3 Васильков, Ю. В. Компьютерные технологии вычислений в математическом моделировании [Текст] : учеб.пособие /Ю. В. Васильков , Н.Н. Васильков . - [Б.м.] : Финансы и статистика, 2011г. - 256 с. : ил. - ISBN 5-279-02098-2.

4 Вильховченко,С. Современный компьютер: устройство, выбор, модернизация [Текст] /С. Вильховченко. - СПб.: Питер, 2014. - 512 с.: ил. -ISBN 5-272-00050-1.

5 Гвоздева,В.А. Введение в специальность программиста [Текст]: учебник / В.А.Гвоздева. -М.: ИНФРА-М, 2015г. - 208с. - ISBN -5-16-002000-4.

6 Кравченя, Э.М. Компьютерная графика [Текст]: учебное пособие / Э. М. Кравченя, Т. И. Абрагимович. - Минск: Новое знание, 2016г. - 248 с.: ил. - ISBN 985-475-196-1.

7 Леонтьев, В.П. Новейшая энциклопедия персонального компьютера 2001 [Текст] / В. П. Леонтьев. - М. : ОЛМА-ПРЕСС, 2011. - 847 с. - ISBN 5-224-01995-8.

8 Максимов, Н.В. Архитектура ЭВМ и вычислительных систем [Текст]: учебник / Н.В. Максимов, Т.Л. Партыка, И.И.Попов. - М.: ИНФРА-М, 2015г. - 512с. - ISBN 5-16-002257-0.

9 Немцова, Т.И. Практикум по информатике [Текст]: учеб. пособие / Т.И. Немцова, Ю.В. Назарова. - М.: ИНФРА-М,2014г. - 288с. - ISBN 978-5-16-003217-7.

10 Попов, В.Б. Основы информационных и телекоммуникационных технологий. Мультемедия [Текст]: учебное пособие / В.Б.Попов.- М.: Финансы и статистика,2013г.-336с. - ISBN 9789-5-279-03176-4.

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Таблица 1 Примерные среднестатистические процентные соотношения групп А, В и С

Группа		Доля в количестве объектов управления, %	Доля в результате, %
А		20	80
Б		30	15
С		50	5