stringtranslate.com

Система поддержки принятия решений

Пример системы поддержки принятия решений для водохранилища Джон-Дей

Система поддержки принятия решений ( DSS ) — это информационная система , которая поддерживает деятельность по принятию деловых или организационных решений . DSS обслуживают уровни управления, операций и планирования организации (обычно среднего и высшего руководства) и помогают людям принимать решения по проблемам, которые могут быстро меняться и которые нелегко определить заранее, т. е. неструктурированные и полуструктурированные проблемы принятия решений. Системы поддержки принятия решений могут быть либо полностью компьютеризированными, либо управляемыми человеком, либо комбинацией того и другого.

В то время как ученые воспринимают DSS как инструмент для поддержки процессов принятия решений , пользователи DSS рассматривают DSS как инструмент для облегчения организационных процессов. [1] Некоторые авторы расширили определение DSS, включив в него любую систему , которая может поддерживать принятие решений , а некоторые DSS включают компонент программного обеспечения для принятия решений ; Спраг (1980) [2] определяет правильное название DSS следующим образом:

  1. DSS, как правило, нацелен на менее структурированные и недостаточно конкретизированные проблемы , с которыми обычно сталкиваются менеджеры высшего звена ;
  2. DSS пытается объединить использование моделей или аналитических методов с традиционными функциями доступа и поиска данных ;
  3. DSS уделяет особое внимание функциям, которые упрощают использование их людьми, не владеющими компьютером, в интерактивном режиме; и
  4. DSS подчеркивает гибкость и адаптируемость к изменениям в окружающей среде и подходе пользователя к принятию решений .

СПР включают в себя системы, основанные на знаниях . Правильно спроектированная DSS — это интерактивная программная система, призванная помочь лицам, принимающим решения, собирать полезную информацию из комбинации необработанных данных, документов, личных знаний и/или бизнес-моделей для выявления и решения проблем и принятия решений.

Типичная информация, которую может собирать и предоставлять приложение поддержки принятия решений, включает в себя:

История

Концепция поддержки принятия решений возникла главным образом в результате теоретических исследований принятия организационных решений, проведенных в Технологическом институте Карнеги в конце 1950-х и начале 1960-х годов, а также работы по внедрению, проделанной в 1960-х годах. [3] DSS стал отдельной областью исследований в середине 1970-х годов, а затем стал более интенсивным в 1980-х годах.

В середине и конце 1980-х годов информационные системы для руководителей (EIS), системы поддержки групповых решений (GDSS) и системы поддержки организационных решений (ODSS) развились из однопользовательских и модельно-ориентированных DSS. По словам Сола (1987), [4] определение и сфера применения DSS с годами менялись: в 1970-х годах DSS описывалась как «компьютерная система, помогающая принимать решения»; в конце 1970-х годов движение DSS начало концентрироваться на «интерактивных компьютерных системах, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать базы данных и модели для решения плохо структурированных проблем»; в 1980-х годах DSS должна была предоставить системы, «использующие подходящие и доступные технологии для повышения эффективности управленческой и профессиональной деятельности», а к концу 1980-х годов DSS столкнулась с новой проблемой, связанной с разработкой интеллектуальных рабочих станций. [4]

В 1987 году компания Texas Instruments завершила разработку системы отображения назначений выходов на посадку (GADS) для United Airlines . Эта система поддержки принятия решений позволяет значительно сократить задержки в поездках, помогая управлять наземными операциями в различных аэропортах , начиная с международного аэропорта О'Хара в Чикаго и аэропорта Стэплтон в Денвере , штат Колорадо. [5] Примерно с 1990 года хранилища данных и оперативная аналитическая обработка (OLAP) начали расширять сферу применения DSS. По мере приближения нового тысячелетия были представлены новые аналитические веб-приложения.

DSS также имеет слабую связь с парадигмой пользовательского интерфейса гипертекста . И система PROMIS Университета Вермонта (для принятия медицинских решений), и система ZOG / KMS Карнеги-Меллона (для принятия военных и деловых решений) были системами поддержки принятия решений, которые также стали крупным прорывом в исследованиях пользовательского интерфейса. Более того, хотя исследователи гипертекста обычно обеспокоены информационной перегрузкой , некоторые исследователи, в частности Дуглас Энгельбарт , уделяли особое внимание лицам, принимающим решения.

Появление все большего числа и более совершенных технологий отчетности привело к тому, что DSS стала важнейшим компонентом структуры управления . Примеры этого можно увидеть в интенсивном обсуждении DSS в образовательной среде.

Приложения

DSS теоретически может быть построен в любой области знаний. Одним из примеров является система поддержки принятия клинических решений для медицинского диагноза . В эволюции системы поддержки принятия клинических решений (CDSS) можно выделить четыре этапа: примитивная версия является автономной и не поддерживает интеграцию; второе поколение поддерживает интеграцию с другими медицинскими системами; третий основан на стандартах, а четвертый — на модели обслуживания. [6]

DSS широко используется в бизнесе и менеджменте. Панель управления руководителя и другое программное обеспечение для повышения эффективности бизнеса позволяют быстрее принимать решения, выявлять негативные тенденции и лучше распределять бизнес-ресурсы. Благодаря DSS вся информация любой организации представляется в виде диаграмм, графиков, т.е. в обобщенном виде, что помогает руководству принимать стратегические решения. Например, одно из применений DSS — управление и развитие сложных антитеррористических систем. [7] Другие примеры включают банковского кредитного специалиста, проверяющего кредитоспособность претендента на кредит, или инжиниринговой фирмы, которая имеет заявки на несколько проектов и хочет знать, могут ли они быть конкурентоспособными с их затратами.

Растущая область применения, концепций, принципов и методов DSS находится в сельскохозяйственном производстве , маркетинге в целях устойчивого развития . Сельскохозяйственные СПР начали разрабатываться и продвигаться в 1990-х годах. [8] Например, пакет DSSAT4 , [9] Система поддержки принятия решений по передаче агротехнологий [10], разработанный при финансовой поддержке USAID в 1980-х и 1990 -х годах , позволил провести быструю оценку нескольких систем сельскохозяйственного производства по всему миру. мире, чтобы облегчить принятие решений на уровне ферм и политики. Точное земледелие стремится адаптировать решения к конкретным частям сельскохозяйственных полей. Однако существует множество препятствий для успешного внедрения DSS в сельском хозяйстве. [11]

DSS также широко распространен в управлении лесами , где длительный горизонт планирования и пространственный размер проблем планирования требуют особых требований. Все аспекты управления лесами, от транспортировки бревен, планирования лесозаготовок до устойчивости и защиты экосистем, рассматриваются в современных DSS. В этом контексте рассмотрение одной или нескольких целей управления связано с предоставлением товаров и услуг, которые продаются или не продаются и часто подвержены ограниченности ресурсов и проблемам с принятием решений. Сообщество практиков систем поддержки принятия решений по управлению лесами представляет собой обширное хранилище знаний о создании и использовании систем поддержки принятия решений в лесном хозяйстве. [12]

Конкретный пример касается системы Канадских национальных железных дорог , которая регулярно тестирует свое оборудование с использованием системы поддержки принятия решений. Проблема, с которой сталкивается любая железная дорога, — это изношенные или дефектные рельсы, что может привести к сотням сходов с рельсов в год. В рамках DSS системе Канадской национальной железной дороги удалось снизить количество сходов с рельсов, в то время как в других компаниях наблюдался рост.

DSS использовался для оценки риска для интерпретации данных мониторинга крупных инженерных сооружений, таких как плотины, башни, соборы или каменные здания. Например, Mistral — экспертная система мониторинга безопасности плотин, разработанная в 1990-х годах компанией Ismes (Италия). Он получает данные от автоматической системы мониторинга и проводит диагностику состояния плотины. Ее первый экземпляр, установленный в 1992 году на плотине Ридраколи (Италия), до сих пор работает круглосуточно, 7 дней в неделю, 365 дней в году. [13] Он был установлен на нескольких плотинах в Италии и за рубежом (например, плотина Итайпу в Бразилии), [14] и на памятниках под названием Калейдос. [15] Mistral является зарегистрированной торговой маркой CESI . ГИС успешно используется с 90-х годов вместе с DSS для отображения на карте оценок рисков в реальном времени на основе данных мониторинга, собранных в районе катастрофы Валь Пола (Италия). [16]

Компоненты

Разработка системы поддержки принятия решений по смягчению последствий засухи

Три фундаментальных компонента архитектуры DSS : [17] [18] [19] [20] [21]

  1. база данных (или база знаний ),
  2. модель ( т. е. контекст принятия решения и критерии пользователя)
  3. пользовательский интерфейс .

Сами пользователи также являются важными компонентами архитектуры. [17] [21]

Таксономии

Используя отношения с пользователем в качестве критерия, Хеттеншвилер [17] различает пассивный , активный и кооперативный DSS . Пассивная DSS — это система, которая помогает процессу принятия решений, но не может дать явных предложений или решений. Активная DSS может выдвинуть такие предложения или решения. Совместная DSS позволяет осуществлять итерационный процесс между человеком и системой для достижения консолидированного решения: лицо, принимающее решения (или его консультант), может изменять, дополнять или уточнять предложения по принятию решений, предоставляемые системой, прежде чем отправлять их обратно в систему. для проверки, и аналогичным образом система снова улучшает, дополняет и уточняет предложения лица, принимающего решения, и отправляет их ему обратно на проверку.

Другая таксономия DSS, в зависимости от способа помощи, была создана Д. Пауэром: [22] он различает DSS, управляемый связью , DSS, управляемый данными , DSS, управляемый документами , DSS, управляемый знаниями , и DSS, управляемый моделью. . [18]

Используя область действия в качестве критерия, Power [25] различает DSS в масштабах всего предприятия и DSS для настольных компьютеров . Система DSS в масштабе всего предприятия связана с большими хранилищами данных и обслуживает многих менеджеров компании. Настольный однопользовательский DSS — это небольшая система, работающая на ПК отдельного менеджера.

Фреймворки разработки

Как и другие системы, системы DSS требуют структурированного подхода. Такая основа включает в себя людей, технологии и подход к развитию. [19]

Ранняя структура системы поддержки принятия решений состоит из четырех этапов:

Технологические уровни DSS (аппаратного и программного обеспечения) могут включать:

  1. Фактическое приложение, которое будет использоваться пользователем. Это часть приложения, которая позволяет лицу, принимающему решения, принимать решения в конкретной проблемной области. Пользователь может решить эту конкретную проблему.
  2. Генератор содержит аппаратно-программную среду, которая позволяет людям легко разрабатывать конкретные приложения DSS. На этом уровне используются кейс-инструменты или системы, такие как Crystal, Analytica и iThink .
  3. Инструменты включают аппаратное/программное обеспечение более низкого уровня. Генераторы DSS, включая специальные языки, библиотеки функций и модули связи.

Итеративный подход к разработке позволяет изменять и перепроектировать СПР через различные промежутки времени. После того как система будет разработана, ее необходимо будет протестировать и при необходимости доработать для достижения желаемого результата.

Классификация

Существует несколько способов классификации приложений DSS. Не каждая DSS четко вписывается в одну из категорий, но может представлять собой смесь двух или более архитектур.

Холсаппл и Уинстон [26] классифицируют DSS на следующие шесть структур: текстово-ориентированная DSS, ориентированная на базу данных DSS, ориентированная на электронные таблицы DSS, ориентированная на решатель DSS, ориентированная на правила DSS и составная DSS. Сложный DSS — самая популярная классификация DSS; это гибридная система, включающая две или более из пяти базовых структур. [26]

Поддержку, предоставляемую DSS, можно разделить на три отдельные взаимосвязанные категории: [27] Персональная поддержка, Групповая поддержка и Организационная поддержка.

Компоненты DSS можно классифицировать как:

  1. Входные данные : факторы, числа и характеристики для анализа.
  2. Знания и опыт пользователя: входные данные, требующие ручного анализа пользователем.
  3. Выходные данные : преобразованные данные, на основе которых генерируются «решения» DSS.
  4. Решения : результаты, генерируемые DSS на основе пользовательских критериев.

DSS, которые выполняют избранные когнитивные функции принятия решений и основаны на технологиях искусственного интеллекта или интеллектуальных агентов, называются интеллектуальными системами поддержки принятия решений (IDSS) [28].

Зарождающаяся область разработки решений рассматривает само решение как спроектированный объект и применяет инженерные принципы, такие как проектирование и обеспечение качества, для явного представления элементов, составляющих решение.

Смотрите также

На Wikimedia Commons есть средства массовой информации, связанные с системами поддержки принятия решений .

Рекомендации

  1. ^ Кин, Питер (1980). «Системы поддержки принятия решений: перспективы исследования». Кембридж, Массачусетс: Центр исследований информационных систем, Школа менеджмента Альфреда П. Слоана. hdl : 1721.1/47172. {{cite journal}}: Требуется цитировать журнал |journal=( помощь )
  2. ^ Спраг, Р.; (1980). «Схема разработки систем поддержки принятия решений». МИС Ежеквартально. Том. 4, № 4, стр. 1–25.
  3. ^ Кин, PGW (1978). Системы поддержки принятия решений: организационный взгляд . Ридинг, Массачусетс, паб Addison-Wesley. ISBN компании 0-201-03667-3 
  4. ^ ab Хенк Г. Сол и др. (1987). Экспертные системы и искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений: материалы Второй мини-Евроконференции, Лунтерен, Нидерланды, 17–20 ноября 1985 г. Спрингер, 1987. ISBN 90-277-2437-7 . стр. 1–2. 
  5. ^ Эфраим Тюрбан; Джей Э. Аронсон; Тин-Пэн Лян (2008). Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы . п. 574.
  6. ^ Райт, А; Ситтиг, Д. (2008). «Структура и модель для оценки архитектур поддержки клинических решений q». Журнал биомедицинской информатики . 41 (6): 982–990. дои : 10.1016/j.jbi.2008.03.009. ПМЦ 2638589 . ПМИД  18462999. 
  7. ^ Чжан, SX; Бабович, В. (2011). «Эволюционная система реальных опционов для проектирования и управления проектами и системами со сложными реальными опционами и условиями исполнения». Системы поддержки принятия решений . 51 (1): 119–129. дои : 10.1016/j.dss.2010.12.001. S2CID  15362734.
  8. ^ Пападопулос, AP; Шипп, Дж.Л.; Джарвис, Уильям Р.; Джуэтт, Томас Дж.; Кларк, Северная Дакота (1 июля 1995 г.). «Экспертная система Харроу для тепличных овощей». ХортСайенс . 30 (4). Американское общество садоводческих наук : 846F–847. дои : 10.21273/HORTSCI.30.4.846F . ISSN  0018-5345.
  9. ^ «DSSAT4 (pdf)» (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 27 сентября 2007 года . Проверено 29 декабря 2006 г.
  10. ^ «Официальный дом модели систем земледелия DSSAT» . DSSAT.net . Проверено 19 августа 2021 г.
  11. ^ Стивенс, В. и Миддлтон, Т. (2002). Почему внедрение систем поддержки принятия решений было настолько плохим? В: Модели моделирования сельскохозяйственных культур и почвы в развивающихся странах. 129–148 (редакторы Р.Б. Мэтьюз и Уильям Стивенс). Уоллингфорд: CABI.
  12. ^ Сообщество практиков систем поддержки принятия решений по управлению лесами, http://www.forestdss.org/
  13. ^ Сальванески, Паоло; Кадей, Мауро; Лаццари, Марко (1996). «Применение ИИ для мониторинга и оценки структурной безопасности». Эксперт IEEE . 11 (4): 24–34. дои : 10.1109/64.511774 . Проверено 5 марта 2014 г.
  14. ^ Мазера, Альберто; и другие. «Комплексный подход к безопасности плотин». Бразильский комитет Барражанса . Проверено 16 декабря 2020 г.
  15. ^ Ланчини, Стефано; Лаццари, Марко; Мазера, Альберто; Сальванески, Паоло (1997). «Диагностика древних памятников с помощью экспертного программного обеспечения» (PDF) . Международный структурный инжиниринг . 7 (4): 288–291. дои : 10.2749/101686697780494392.
  16. ^ Лаццари, М.; Сальванески, П. (1999). «Внедрение географической информационной системы в систему поддержки принятия решений для мониторинга опасности оползней» (PDF) . Стихийные бедствия . 20 (2–3): 185–195. дои : 10.1023/А: 1008187024768. S2CID  1746570.
  17. ^ abc Haettenschwiler, П. (1999). Neues anwenderfreundliches Konzept der Entscheidungsunterstützung. Gutes Entscheiden в Wirtschaft, Politik und Gesellschaft. Цюрих, vdf Hochschulverlag AG: 189-208.
  18. ^ abc Power, DJ (2002). Системы поддержки принятия решений: концепции и ресурсы для менеджеров. Вестпорт, Коннектикут, Quorum Books.
  19. ^ ab Sprague, RH и ED Carlson (1982). Построение эффективных систем поддержки принятия решений. Энглвуд Клиффс, Нью-Джерси, Прентис-Холл. ISBN 0-13-086215-0 
  20. ^ Хааг, Каммингс, ㅊㄴㅋМакКаббри, Пинсонно, Донован (2000). Управленческая информацияㅍㅈионные системы: для информационного века. МакГроу-Хилл Райерсон Лимитед: 136–140. ISBN 0-07-281947-2 
  21. ^ Аб Маракас, GM (1999). Системы поддержки принятия решений в XXI веке. Аппер-Сэдд-Ривер, Нью-Джерси, Прентис-Холл.
  22. ^ «Онлайн-статьи о системах поддержки принятия решений (DSS)» .
  23. ^ Стэнхоуп, Фил (2002). Окунитесь в мир: инструменты для создания и одноранговые решения с помощью платформы Groove. Уайли. ISBN 9780764548932. Проверено 30 октября 2019 г. - из цифровой библиотеки ACM.
  24. ^ Гаше, А. (2004). Построение систем поддержки принятия решений на основе моделей с помощью Dicodes. Цюрих, ВДФ.
  25. ^ Мощность, диджей (1996). Что такое ДСС? Интернет-журнал для руководителей для поддержки принятия решений с интенсивным использованием данных 1 (3).
  26. ^ AB Holsapple, CW и AB Whinston. (1996). Системы поддержки принятия решений: подход, основанный на знаниях. Сент-Пол: Вест Паблишинг. ISBN 0-324-03578-0 
  27. ^ Хакатхорн, Р.Д. и PGW Кин. (1981, сентябрь). «Организационные стратегии для персональных вычислений в системах поддержки принятия решений». МИС Ежеквартально, Том. 5, № 3.
  28. ^ Ф. Бурштейн; CW Холсаппл (2008). Справочник по системам поддержки принятия решений. Берлин: Springer Verlag .

дальнейшее чтение