Файл: Применение экспертных систем в деятельности предприятия.pdf

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.