stringtranslate.com

Система поддержки принятия решений

Пример системы поддержки принятия решений для водохранилища Джона Дэй

Система поддержки принятия решений ( СППР ) — это информационная система , которая поддерживает бизнес- или организационную деятельность по принятию решений . СППР обслуживают уровни управления, операций и планирования организации (обычно средний и высший менеджмент) и помогают людям принимать решения по проблемам, которые могут быстро меняться и нелегко определяться заранее, т. е. неструктурированные и полуструктурированные проблемы принятия решений. Системы поддержки принятия решений могут быть как полностью компьютеризированными, так и управляемыми человеком, или комбинацией того и другого.

В то время как ученые воспринимают DSS как инструмент для поддержки процессов принятия решений , пользователи DSS видят в DSS 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 в себя программный компонент для принятия решений ; Спраг (1980) [2] определяет правильно названную DSS следующим образом:

  1. DSS, как правило, нацелены на решение менее структурированных и недостаточно определенных проблем , с которыми обычно сталкиваются руководители 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 делают их простыми в использовании в интерактивном режиме для людей, не владеющих компьютером ; а также
  4. DSS делает акцент на гибкости и адаптивности для адаптации к изменениям в окружающей среде и подходу пользователя к принятию решений .

DSS включают системы, основанные на знаниях . Правильно спроектированная DSS представляет собой интерактивную программную систему, призванную 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 представлять приложение поддержки принятия решений, включает:

История

Концепция поддержки принятия решений в основном развилась из теоретических исследований принятия организационных решений, проведенных в Технологическом институте Карнеги в конце 1950-х и начале 1960-х годов, а также из работ по внедрению, проведенных в 1960-х годах. [3] DSS стала самостоятельной областью исследований в середине 1970-х годов, прежде чем набрать интенсивность в 1980-х годах.

В середине и конце 1980-х годов исполнительные информационные системы (EIS), системы поддержки групповых решений (GDSS) и организационные системы поддержки решений (ODSS) эволюционировали из однопользовательских и ориентированных на модели DSS. Согласно Солу (1987), [4] определение и область применения DSS менялись на протяжении многих лет: в 1970-х годах DSS описывалась как «компьютерная система для помощи в принятии решений»; в конце 1970-х годов движение DSS начало фокусироваться на «интерактивных компьютерных системах, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать базы данных и модели для решения плохо структурированных проблем»; в 1980-х годах DSS должны были предоставлять системы, «использующие подходящую и доступную технологию для повышения эффективности управленческой и профессиональной деятельности», а к концу 1980-х годов DSS столкнулись с новой проблемой в области проектирования интеллектуальных рабочих станций. [4]

В 1987 году Texas Instruments завершила разработку Gate Assignment Display System (GADS) для United Airlines . Эта система поддержки принятия решений, как считается, значительно сократила задержки рейсов, помогая управлять наземными операциями в различных аэропортах , начиная с международного аэропорта О'Хара в Чикаго и аэропорта Стэплтон в Денвере , штат Колорадо. [5] Начиная примерно с 1990 года, хранилища данных и онлайновая аналитическая обработка (OLAP) начали расширять сферу DSS. По мере приближения рубежа тысячелетий были введены новые аналитические приложения на основе веб-технологий.

DSS также имеют 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 крупными прорывами в исследованиях пользовательского интерфейса. Кроме того, хотя исследователи гипертекста в целом были обеспокоены информационной перегрузкой , некоторые исследователи, в частности Дуглас Энгельбарт , были сосредоточены на лицах, принимающих решения, в частности.

Появление большего количества и лучших технологий отчетности привело к тому, что DSS начали превращаться в критически важный компонент дизайна управления . Примеры этого можно увидеть в интенсивном обсуждении DSS в образовательной среде.

Приложения

DSS теоретически может быть построена в любой области знаний. Одним из примеров является система поддержки принятия клинических решений для медицинской диагностики . Существует четыре этапа в эволюции системы поддержки принятия клинических решений (CDSS): примитивная версия является автономной и не поддерживает интеграцию; второе поколение поддерживает интеграцию с другими медицинскими системами; третье основано на стандартах, а четвертое основано на моделях обслуживания. [6]

DSS широко используется в бизнесе и управлении. Панель инструментов для руководителей и другое программное обеспечение для оценки эффективности бизнеса позволяют быстрее принимать решения, выявлять негативные тенденции и лучше распределять бизнес-ресурсы. Благодаря DSS вся информация из любой организации представляется в виде диаграмм, графиков, т. е. в обобщенном виде, что помогает руководству принимать стратегические решения. Например, одним из приложений DSS является управление и разработка сложных антитеррористических систем. [7] Другие примеры включают банковского кредитного инспектора, проверяющего кредитоспособность заявителя на получение кредита, или инжиниринговую фирму, которая подала заявки на несколько проектов и хочет узнать, могут ли они быть конкурентоспособными по своим затратам.

Растущая область применения, концепций, принципов и методов DSS находится в сельскохозяйственном производстве , маркетинге для устойчивого развития . Сельскохозяйственные DSS начали разрабатываться и продвигаться в 1990-х годах. [8] Например, пакет DSSAT4 , [9] Система поддержки принятия решений для передачи агротехнологий [10], разработанный при финансовой поддержке USAID в 1980-х годах [ необходима ссылка ] и 1990-х годах, позволил быстро оценить несколько систем сельскохозяйственного производства по всему миру для облегчения принятия решений на уровне фермы и политики. Точное земледелие стремится адаптировать решения к определенным частям сельскохозяйственных полей. Однако существует множество ограничений для успешного внедрения DSS в сельском хозяйстве. [11]

DSS также распространена в лесном хозяйстве , где длительный горизонт планирования и пространственное измерение проблем планирования требуют особых требований. Все аспекты лесного хозяйства, от транспортировки бревен, планирования лесозаготовок до устойчивости и защиты экосистем, были рассмотрены современными DSS. В этом контексте рассмотрение одной или нескольких целей управления, связанных с предоставлением товаров и услуг, которые продаются или не продаются и часто подвержены ограничению ресурсов и проблемам принятия решений. Сообщество практики систем поддержки принятия решений в лесном хозяйстве предоставляет большой репозиторий знаний о построении и использовании систем поддержки принятия решений в лесном хозяйстве. [12]

Конкретный пример касается системы Канадских национальных железных дорог , которая регулярно тестирует свое оборудование с помощью системы поддержки принятия решений. Проблема, с которой сталкивается любая железная дорога, — это изношенные или дефектные рельсы, которые могут привести к сотням сходов с рельсов в год. Благодаря системе DSS Канадская национальная железная дорога смогла снизить частоту сходов с рельсов, в то время как другие компании столкнулись с ростом.

DSS использовалась для оценки риска для интерпретации данных мониторинга крупных инженерных сооружений, таких как плотины, башни, соборы или каменные здания. Например, Mistral — это экспертная система для мониторинга безопасности плотин, разработанная в 1990-х годах компанией Ismes (Италия). Она получает данные от автоматической системы мониторинга и выполняет диагностику состояния плотины. Ее первый экземпляр, установленный в 1992 году на плотине Ридраколи (Италия), до сих пор работает 24/7/365. [13] Она была установлена ​​на нескольких плотинах в Италии и за рубежом (например, плотина Итайпу в Бразилии), [14] и на памятниках под названием Kaleidos. [15] Mistral — зарегистрированная торговая марка CESI . ГИС успешно используется с 90-х годов совместно с DSS для отображения на карте оценок риска 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 основных компонента архитектуры DSS : [17] [18] [19] [20] [21]

  1. база данных ( или база знаний ),
  2. модель (т.е. контекст 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 пассивные , активные и кооперативные DSS . Пассивная DSS — это система, которая помогает процессу принятия решений, но не может выдавать явные предложения по решениям или решения. Активная DSS может выдавать такие предложения по решениям или решения. Кооперативная DSS допускает итеративный процесс между человеком и системой для достижения консолидированного решения: лицо, принимающее решения (или его советник) может изменять, дополнять или уточнять предложения по решениям, предоставленные системой, перед тем как отправить их обратно в систему для проверки, и аналогичным образом система снова улучшает, дополняет и уточняет предложения лица, принимающего решения, и отправляет их обратно ему для проверки.

Другая таксономия для систем поддержки приложений, в соответствии с режимом помощи, была создана Д. Пауэром: [22] он различает системы поддержки приложений, основанные на коммуникации , системы поддержки приложений , основанные на данных , системы поддержки приложений, основанные на документах , системы поддержки приложений , основанные на знаниях , и системы поддержки приложений, основанные на моделях . [18]

Используя область применения в качестве критерия, Power [25] различает общекорпоративные DSS и настольные DSS . Общекорпоративные DSS связаны с большими хранилищами данных и обслуживают многих менеджеров в компании. Настольные однопользовательские DSS — это небольшая система, которая работает на ПК отдельного менеджера.

Фреймворки развития

Подобно другим системам, системы DSS требуют структурированного подхода. Такая структура включает людей, технологию и подход к разработке. [19]

Ранняя структура системы поддержки принятия решений состоит из четырех этапов:

Уровни технологий 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 действовать в соответствии с этой конкретной проблемой.
  2. Generator содержит аппаратную/программную среду, которая позволяет людям легко разрабатывать определенные приложения DSS. Этот уровень использует инструменты или системы кейсов, такие как Crystal, Analytica и iThink .
  3. Инструменты включают низкоуровневое аппаратное/программное обеспечение. Генераторы DSS, включая специальные языки, библиотеки функций и модули связывания

Итеративный подход к разработке позволяет изменять и перепроектировать DSS с различными интервалами. После того, как система разработана, ее необходимо протестировать и пересмотреть, где это необходимо для достижения желаемого результата.

Классификация

Существует несколько способов классификации приложений DSS. Не каждый DSS точно вписывается в одну из категорий, но может быть смесью двух или более архитектур.

Холсапл и Уинстон [26] классифицируют DSS на следующие шесть фреймворков: текстово-ориентированный DSS, ориентированный на базу данных DSS, ориентированный на электронные таблицы DSS, ориентированный на решатель DSS, ориентированный на правила DSS и составной DSS. Составной DSS является наиболее популярной классификацией для DSS; это гибридная система, которая включает две или более из пяти основных структур. [26]

Поддержку, оказываемую DSS, можно разделить на три отдельные взаимосвязанные категории: [27] личная поддержка, групповая поддержка и организационная поддержка.

Компоненты DSS можно классифицировать следующим образом:

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

Системы поддержки принятия решений, которые выполняют выбранные когнитивные функции принятия решений и основаны на технологиях искусственного интеллекта или интеллектуальных агентов , называются интеллектуальными системами поддержки принятия решений (ИСПП) [28]

Зарождающаяся область инженерии принятия решений рассматривает само решение как инженерный объект и применяет инженерные принципы, такие как проектирование и обеспечение качества , к явному представлению элементов, составляющих решение.

Смотрите также

На Викискладе есть медиафайлы по теме «Системы поддержки принятия решений» .

Ссылки

  1. ^ Кин, Питер (1980). «Системы поддержки принятия решений: исследовательская перспектива». Кембридж, Массачусетс: Центр исследований информационных систем, Школа менеджмента Альфреда П. Слоуна. hdl :1721.1/47172. {{cite journal}}: Цитировать журнал требует |journal=( помощь )
  2. ^ Спраг, Р. (1980). «Структура разработки систем поддержки принятия решений». MIS Quarterly. Том 4, № 4, стр. 1–25.
  3. ^ Keen, PGW (1978). Системы поддержки принятия решений: организационная перспектива . Reading, Mass., Addison-Wesley Pub. Co. ISBN 0-201-03667-3 
  4. ^ ab Хенк Г. Сол и др. (1987). Экспертные системы и искусственный интеллект в системах поддержки принятия решений: труды Второй мини-евроконференции, Люнтерен, Нидерланды, 17–20 ноября 1985 г. Springer, 1987. ISBN 90-277-2437-7 . стр. 1–2. 
  5. ^ Эфраим Турбан; Джей Э. Аронсон; Тинг-Пэн Лян (2008). Системы поддержки принятия решений и интеллектуальные системы . стр. 574.
  6. ^ Райт, А.; Ситтиг, Д. (2008). «Структура и модель для оценки архитектур поддержки принятия клинических решений». Журнал биомедицинской информатики . 41 (6): 982–990. doi :10.1016/j.jbi.2008.03.009. PMC 2638589. PMID  18462999 . 
  7. ^ Чжан, SX; Бабович, V. (2011). «Эволюционная структура реальных опционов для проектирования и управления проектами и системами со сложными реальными опционами и условиями исполнения». Системы поддержки принятия решений . 51 (1): 119–129. doi :10.1016/j.dss.2010.12.001. S2CID  15362734.
  8. ^ Пападопулос, AP; Шипп, JL; Джарвис, William R.; Джуэтт, Thomas J.; Кларк, ND (1 июля 1995 г.). «Экспертная система Harrow для тепличных овощей». HortScience . 30 (4). Американское общество садоводческой науки : 846F–847. doi : 10.21273/HORTSCI.30.4.846F . ISSN  0018-5345.
  9. ^ "DSSAT4 (pdf)" (PDF) . Архивировано из оригинала (PDF) 27 сентября 2007 г. . Получено 29 декабря 2006 г. .
  10. ^ "Официальный сайт модели систем земледелия DSSAT". DSSAT.net . Получено 19 августа 2021 г. .
  11. ^ Стивенс, У. и Миддлтон, Т. (2002). Почему системы поддержки принятия решений используются так плохо? В: Модели имитации почв и культур в развивающихся странах. 129-148 (редакторы Р. Б. Мэтьюз и Уильям Стивенс). Wallingford:CABI.
  12. ^ Сообщество практиков систем поддержки принятия решений по управлению лесами, http://www.forestdss.org/
  13. ^ Сальванески, Паоло; Кадеи, Мауро; Лаццари, Марко (1996). «Применение ИИ для мониторинга и оценки безопасности конструкций». IEEE Expert . 11 (4): 24–34. doi :10.1109/64.511774 . Получено 5 марта 2014 г.
  14. ^ Мазера, Альберто; и др. «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) . Природные опасности . 20 (2–3): 185–195. Bibcode : 1999NatHa..20..185L. doi : 10.1023/A: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). Создание эффективных систем поддержки принятия решений. Englewood Cㄴliffs, NJ, Prentice-Hall. ISBN 0-13-086215-0 
  20. ^ Хааг, Каммингс, Маккаббри, Пинсоннео, Донован (2000). Системы управления информацией: для информационной эпохи. McGraw-Hill Ryerson Limited: 136-140. ISBN 0-07-281947-2 
  21. ^ ab Marakas, GM (1999). Системы поддержки принятия решений в двадцать первом веке. Upper Saddle River, NJ, Prentice Hall.
  22. ^ "Статьи по системам поддержки принятия решений (DSS) в Интернете".
  23. ^ Стэнхоуп, Фил (2002). Get in the Groove: Building Tools and Peer-to-Peer Solutions with the Groove Platform. Wiley. ISBN 9780764548932. Получено 30 октября 2019 г. – через ACM Digital Library.
  24. ^ Гаше, А. (2004). Создание систем поддержки принятия решений на основе моделей с помощью Dicodess. Цюрих, VDF.
  25. ^ Power, DJ (1996). Что такое DSS? Онлайновый журнал для руководителей по поддержке принятия решений с использованием больших объемов данных 1(3).
  26. ^ ab Holsapple, CW и AB Whinston. (1996). Системы поддержки принятия решений: подход, основанный на знаниях. St. Paul: West Publishing. ISBN 0-324-03578-0 
  27. ^ Хакаторн, Р. Д. и П. Г. У. Кин. (1981, сентябрь). «Организационные стратегии для персональных компьютеров в системах поддержки принятия решений». MIS Quarterly, том 5, № 3.
  28. ^ Ф. Бурштейн; К. В. Холсэппл (2008). Справочник по системам поддержки принятия решений. Берлин: Springer Verlag .

Дальнейшее чтение