Формально-логические методы разработки управленческих решений (Методы исследования операций. Системный анализ. Системы Поддержки Принятия Решений)

Для решения хорошо структурированных проблем используется метод исследования операций. Методы исследования операций широко используются в самых различных областях человеческой деятельности, но главной целью этого научного направления является решение задач оптимальной организации производственных процессов.

Специалисты по исследованию операций установили, что предлагаемые ими методы наиболее целесообразно использовать для решения проблем, связанных с двумя типами поведения: механистическим и так называемым машиноподобным. По своей природе проблемы исследования операций чаще оказываются оперативными или тактическими, а не стратегическими и нормативными.

Нахождение оптимальных – наиболее эффективных – решений требует использования математических методов и компьютеров. Она состоит в применении математических моделей и методов (линейного, нелинейного, динамического программирования, теории массового обслуживания, теории игр и так далее) для отыскания оптимальной стратегии управления целенаправленными действиями. Основная проблема применения методов исследования операций состоит в том, чтобы правильно подобрать типовую или разработать новую математическую модель, собрать необходимые исходные данные и убедиться путем анализа исходных предпосылок и результатов математического расчета, что эта модель отражает существо решаемой задачи. Значительный интерес представляют так называемые CASE- технологии, которые охватывают процесс анализа и принятия решений во всех сферах жизни организации как социальной системы.

В годы Второй мировой войны исследование операций широко применя-лось для планирования боевых действий. Так, специалисты по исследованию операций работали в командовании бомбардировочной авиации США, дислоцированном в Великобритании. Ими исследовались многочисленные факторы, влияющие на эффективность бомбометания. Были выработаны рекомендации, приведшие к четырёхкратному повышению эффективности бомбометания. Из-за дислокации в отделе оперативных действий (Operations) дисциплина и получила своё оригинальное название по имени адреса, на который высылалась почта для отдела: Operations/Research. Исследование операций (ИО) (англ. Operations Research, OR) — дисциплина, занимающаяся разработкой и применением методов нахождения оптимальных решений на основе математического моделирования, статистического моделирования и различных эвристических подходов в различных областях человеческой деятельности. Иногда используется название математические методы исследования операций. Исследование операций — применение ма-тематических, количественных методов для обоснования решений во всех обла-стях целенаправленной человеческой деятельности. Исследование операций начинается тогда, когда для обоснования решений применяется тот или другой математический аппарат. Цель исследования операций — предварительное количественное обоснование оптимальных решений с опорой на показатель эффективности. Само принятие решения выходит за рамки исследования операций и относится к компетенции ответственного лица (лиц).

По окончании Второй мировой войны группы специалистов по исследованию операций продолжили свою работу в Вооружённых силах США и Великобритании. Публикация ряда результатов в открытой печати вызвала всплеск общественного интереса к этому направлению. Возникает тенденция к применению методов исследования операций в коммерческой деятельности, в целях реорганизации производства, перевода промышленности на мирные рельсы. На развитие математических методов исследования операций в экономике ассигнуются миллионы долларов.

В Великобритании национализация некоторых видов промышленности создала возможность для проведения экономических исследований на базе математических моделей в общегосударственном масштабе. Исследование операций стало применяться при планировании и проведении некоторых государственных, социальных и экономических мероприятий. Так, например, исследования, проведенные для министерства продовольствия, позволили предсказать влияние политики правительственных цен на семейный бюджет.

В США внедрение методов исследования операций в практику управления экономикой происходило несколько медленнее — но и там многие концерны вскоре стали привлекать специалистов такого рода для решения проблем, связанных с регулированием цен, повышением производительности труда, ускорением доставки товаров потребителям и пр. Лидерство в области применения научных методов управления принадлежало авиационной промышленности, которая не могла не идти в ногу с растущими требованиями к ВВС. В 1950—1960-е годы на Западе создаются общества и центры исследования операций, выпускающие собственные научные журналы, большинство западных университетов включает эту дисциплину в свои учебные планы.

Рождение системного анализа (СА) – заслуга знаменитой фирмы «РЭНД Корпорейшн» (1947 г.) – Министерство Обороны США.

1948 г. – группа оценки систем оружия

1950 г. – отдел анализа стоимости вооружения

1952 г. – создание сверхзвукового бомбардировщика В-58 было первой разработкой, поставленной как система.

Первая книга по системному анализу, не переведенная у нас, вышла в 1956 г. Ее издала РЭНД (авторы А. Канн и С. Монк). Через год появилась «Си-стемотехника» Г. Гуда и Р. Макола (издана у нас в 1962 г.), где изложения общая методика проектирования сложных технических систем.

Методология системного анализа была детально разработана и представлена в вышедшей в 1960 г. книге Ч. Хитча и Р. Маккина «Военная экономика в ядерный век» (издана у нас в 1964 г.). В 1960 г. выходит один из самых лучших учебников по системотехнике (А. Холл «Опыт методологии для системотехники», переведена у нас в 1975 г.), представляющий техническую разработку проблем системотехники.

В 1965 г. появилась обстоятельная книга Э. Квейда «Анализ сложных си-стем для решения военных проблем» (переведена в 1969 г.). В ней представлены основы новой научной дисциплины — анализа систем (метод оптимального выбора при решении сложных проблем в условиях неопределенности —> переработанный курс лекций по анализу систем, прочитанный работниками корпорации РЭНД для руководящих специалистов Министерства обороны и про-мышленности США).

В 1965 г. вышла книга С. Оптнера «Системный анализ для решения деловых и промышленных проблем» (перевод 1969 г.).

Второй этап исторического развития системного подхода (проблемы фирм, маркетинг, аудит и т.д.)

I этап — исследование конечных результатов системного подхода

II этап — начальные стадии, выбор и обоснование целей, их полезности, условий осуществления, связей с предыдущими процессами

Системный анализ требовал информационного обеспечения, поэтому он получил распространение в эпоху разработки компьютерной техники. Успех его применения при решении сложных задач во многом определяется современными возможностями информационных технологий. Н. Н. Моисеев приводит, по его выражению, довольно узкое определение системного анализа: «Системный анализ — это совокупность методов, основанных на использовании ЭВМ и ориентированных на исследование сложных систем — технических, экономических, экологических и т.д. Результатом системных исследований является, как правило, выбор вполне определенной альтернативы: плана развития региона, параметров конструкции и т. д. Поэтому истоки системного анализа, его методические концепции лежат в тех дисциплинах, которые занимаются проблемами принятия решений: исследование операций и общая теория управления».

Прежде всего, основным и наиболее ценным результатом системного анализа признается не количественно определенное решение проблемы, а увеличение степени ее понимания и сущности различных путей решения. Это понимание и различные альтернативы решения проблемы вырабатываются специалистами и экспертами и представляются ответственным лицам для ее конструктивного обсуждения.

Системный анализ включает методологию проведения исследования, выделение этапов исследования и обоснованный выбор методики выполнения каждого из этапов в конкретных условиях. Особенное внимание в этих работах уделяется определению целей и модели системы и их формализованному представлению.

Задачи исследования систем можно разделить на задачи анализа и задачи синтеза.

Задачи анализа заключаются в исследовании свойств и поведения систем в зависимости от их структур, значений параметров и характеристик внешней среды. Задачи синтеза заключаются в выборе структуры и таких значений внутренних параметров систем, чтобы при заданных характеристиках внешней среды и других ограничениях получить заданные свойства систем.

Системный анализ - совокупность методологических средств, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам. Он опирается на ряд математических дисциплин и современных методов управления. Основная процедура - построение обобщенной модели, отображающей взаимосвязи реальной ситуации: техническая основа системного анализа - вычислительные машины и информационные системы.

Система поддержки принятия решений (СППР или DSS) — это инструмент, позволяющий быстро получить информацию, необходимую для принятия нужного решения.

Историю развития системы поддержки принятия решений можно просле-дить примерно с 1965 года. Реализовывать крупномасштабные информационные системы до 1965 года было очень дорого. Примерно в это время развитие системы “IBM system-360” и других более мощных универсальных систем привело к созданию в больших компаниях систем информации для менеджмента. Они были сфокусированы на обеспечение менеджеров структурированными регулярными докладами. Большая часть этой информации поступала из систем транзакций и бухгалтерского учета.

В поздних 60-х на потребительском рынке появились информационные системы нового типа - модель-ориентированныеDSS или системы принятия решений для менеджмента (management decision systems). Пионеры в разработке DSS - Питер Кин и Чарльз Стэйбел (Peter Keen and Charles Stabell) - сформулировали понятие о поддержке в принятии решений. Оно произошло из области «теоретических исследований принятия организационных решений, проведенных в технологическом институте Карнеги (Carnegie) в конце 50-х начале 60-х, и практической работы интерактивных компьютерных систем, выполненных, главным образом, в Массачусетском технологическом институте в 1960-х. (из предисловия: П.Кин и С.Мортон, 1978)». Некоторую историческую информацию о данном проекте по интерактивным компьютерным системам (так называемый, МАК-проект (Project MAC) можно почерпнуть на сайтеwww.multicians.org/historv.html.

На рубеже 1970-х годов различные издания начали публиковать статьи по системам принятия решений для менеджмента, системам стратегического планирования и DSS. В 1971 г. выходит высоко оцененная специалистами книга Майкла С.С. Мортона «Принятие решений для менеджмента: компьютерная поддержка принятия решений» (“Management Decision Systems: Computer-Based Support for Decision Making”). В 1974 г. Гордон Дэвис (Gordon Davis), профессор из Миннесоты, опубликовал обратившую на себя внимание статью по интегрированной системе человек-машина, обеспечивающую информацией, необходимой для операций, менеджмента и принятия решений в организациях, что создало фундамент для развития различных исследовательских и практических направлений DSS.

В конце 1970-х проблемы теории и практики DSS стали обсуждаться на академическом уровне, включая собрания Американского Научного Института по проблемам принятия решений и на конференциях. Первая международная конференция по DSS была проведена в г. Атланта, штат Джорджия, в 1981 г. Научные конференции дали возможность для обмена информацией и распространения идей.

Важной вехой оказалась книга Спрага и Э.Карлсона (Sprague and Eric Carlson) «Построение эффективных DSS (Building Effective Decision Support Systems)», вышедшая в 1982 г. Она содержала ряд объяснений к выстроенной Спрагом (1980 г.) конструкции DSS, включая базы моделей и данных, организацию диалогов и ПО управлением. В ней также представлен и практически важный, доступный для понимания обзор того, как различные организации могут и должны выстраивать DSS. Эта книга имела ряд замечаний, хотя проблема в значительной степени заключалась в ограниченных возможностях существующих технологий построения DSS, а не в узости понятий, представленных Спрагом и Карлсоном.

Расширение конструктивной базы произошло к концу 1970-х ряд, когда компаний и отдельных исследователей разработали интерактивные информационные системы, использующие различные модели и группы данных для помощи менеджерам в анализе слабоструктурированных (semi-structured) проблем. Все эти разнородные системы были объединены общим понятием DSS. И с тех самых пор стало понятно, что DSS могут быть разработаны для поддержки всех тех, кто принимает решения на любом возможном уровне любой организации. DSS необходимы в осуществлении операций, в финансовом менеджменте и для принятия стратегических решений. DSS могут использовать данные, связанные с пространственными характеристиками, в таких системах как «Анализ и представление Гео-данных» (Geodata Analysis and Display System (GADS)) структурированных многомерных данных и вообще не структурированных документах. В DSS использовалось множество моделей, включая модели оптимизации и стимуляции. Статистические пакеты были также признаны в качестве необходимого инструмента для построения DSS. А в начале 1980-х гг. исследователи в области искусственного интеллекта начали работу по созданию экспертных систем в менеджменте.

В начале 80-х электронные таблицы использовались также для построения модельно-управляемых DSS (см.: Power, D., A Brief History of Spreadsheets). В 1988 г. Шарда, Барр и Макдонел (Sharda, Barr, and McDonnell) опубликовали обзорную статью по начальному 15-летнему периоду исследований DSS. Исследования, связанные с использованием моделей и систем финансового планирования для поддержки принятия решений, поощрялись, но оказались, в то же время, определенно не столь однозначно позитивными.

Одним из перспективных направлений развития СППР является создание групповых систем поддержки принятия решений (ГСППР). В начале 80-х исследователи из академических институтов создали новую категорию ПО для поддержки группового принятия решений. Самыми ранними вариантами групповых DSS были «Mindsight» компании «Execucom Systems», «GroupSystems», созданные в Аризонском Университете, и система «SAMM», созданная исследователями Университета Миннесоты.

В университете Аризона была создана специальная лаборатория по разработке решений. Она использовалась ответственными руководителями, менеджерами и другими профессионалами для решения сложных неструктурированных задач. Лаборатории по разработке решений принадлежит комната решений, несколько комнат для отдыха и комната для обслуживающего персонала. В комнате решений поставлен П-образный стол, на котором установлено 15 объединенных в сеть персональных компьютеров, а также большой экран и проецируя система, которая подключена к ПЭВМ. В комнатах отдыха также установлены ПЭВМ, соединенные с сетью. Для поддержки процесса принятия решений создана СППР PLEXSYS.

PLEXSYS - это интегрированная компьютерная система для планирования (для ее разработки был обобщен опыт планирования более 40 различных организаций), моделирования и принятия решений.

Исследование отрасли ГСППР позволяют просматривать роли и обязанности в групповых действиях, связанных с оценкой ситуации, выявлением и генерированием идей, диалектикой обсуждения, а также решением других задач, которые приводят до принятия групповых решений. ГСППР объединяют коммуникации, вычисления и технологию поддержки решений с тем, чтобы помочь некоторой группе ОПР решить ряд относительно неструктурированных задач. В этом смысле задача до обычного программного обеспечения СППР следует добавить технические средства в виде электронных комнат для совещаний, локальные сети и средства поддержки телекоммуникаций и групповой работы. Предоставляя группе ОПР ускорить разработки решения, изменить его содержание или модифицировать направление движения сообщений, технология ГСППР таким образом рассчитана на повышение качества результатов совещаний.

Технологический прорыв произошел начиная примерно с 1990-го года, когда Б.Инмон (Bill Inmon) и Р.Кимбел (Ralph Kimball) стали активно продвигать DSS, построенные с помощью технологий реляционных баз данных. Для многих пользователей MIS DSS, построенные с помощью Oracle или DB2, были системами, описанными лишь в популярной компьютерной литературе. Модельно управляемые DSS находились в области исследовательских операционных разработок и не были еще частью Информационных Систем. Р.Кимбел был «DSS доктором», а Б.Инмон –«отцом долговременных хранилищ данных». Б.Инмон определил систему поддержки принятия решений (DSS) как «систему, используемую для поддержки принятия управленческих (managerial) решений. Обычно DSS включает эвристический анализ многих единиц данных. Как правило,DSS-процесс не включает обновления информации..

В начале 90-х главный технологический сдвиг произошел от DSS, базирующихся на большом компьютере (mainframe-based), к DSS, основанным на компьютерных системах типа клиент-сервер. Некоторые настольные ОЛАП средства входили в практику как раз в это же время. В 1992-93 гг. некоторые продавцы стали рекомендовать объектно-ориентированные технологии для построения возможностей последующей (re-usable) поддержки принятия решений. В 1994 г. многие компании начали обновлять свою сетевую инфраструктуру. Продавцы ДБМС «оценили, что поддержка в принятии решений отличается от OLTP и стали на деле использовать ОЛАП способности для своих баз данных» (Powell, 2001). Пол Грей (Paul Gray) заявил, что приблизительно в 1993 г. специалисты по долговременным хранилищам данных и EIS нашли друг друга. Так две технологии объединили свои усилия. В 1995 г. долговременные хранилища и WWW начали воздействовать на практиков и теоретиков, интересующихся DSS-технологиями. Основанные на возможностях Интернета и доступные по Интернету DSS стали реальностью около 1995 г.

Главной особенностью информационной технологии поддержки принятия решений является качественно новый метод организации взаимодействия человека и компьютера. Выработка решения, что является основной целью этой технологии, происходит в результате итерационного процесса (рис.), в котором участвуют:

– система поддержки принятия решений в роли вычислительного звена и объекта управления;

– человек как управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат вычислений на компьютере.

Рис. Итерационный процесс информационной

технологии поддержки принятия решений

Окончание итерационного процесса происходит по воле человека. В этом случае можно говорить о способности информационной системы совместно с пользователем создавать новую информацию для принятия решений.

Дополнительно к этой особенности информационной технологии поддержки принятия решений можно указать еще ряд ее отличительных характеристик:

• ориентация на решение плохо структурированных задач;

• сочетание традиционных методов доступа и обработки компьютерных данных с возможностями математических моделей и методами решения задач на их основе;

• направленность на непрофессионального пользователя компьютера;

• высокая адаптивность, обеспечивающая возможность приспосабливаться к особенностям имеющегося технического и программного обеспечения, а также требованиям пользователя.

Информационная технология поддержки принятия решений может использоваться на любом уровне управления. Кроме того, решения, принимаемые на различных уровнях управления, часто должны координироваться. Поэтому важной функцией и систем, и технологий является координация лиц, принимающих решения, как на разных уровнях управления, так и на одном уровне.