Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Анализ организации потоков работ в информационных системах промышленных предприятий на основе электронного документооборота ... 10
1.1. Место и роль системы электронного документооборота в управлении предприятием 10
1.2. Общая структура систем электронного документооборота
1.2.1. Понятие документа и его жизненного цикла в потоке работ 14
1.2.2. Компоненты системы электронного документооборота 21
1.2.3. Анализ требований, предъявляемых к системам электронного документооборота 24
1.2.4. Направления совершенствования систем электронного документооборота 30
1.3. Обзор отечественных и зарубежных систем электронного документооборота 32
1.4. Управление потоком работ при оперативном учете хода производства в системе электронного документооборота 46
Выводы по главе 1 48
Глава 2. Разработка модели потока работ и методики описания бизнес процессов при оперативном учете хода производства 49
2.1. Математическая модель потока работ в системе электронного документооборота 49
2.2. Формализованное описание типовых функций работы с документами в ходе потока работ 57
2.3. Разработка информационной и функциональной модели бизнес процесса оперативного учета хода производства в системе электронного документооборота 63
2.3.2. Информационная модель 65
2.3.1. Функциональная модель 69
2.4. Выделение функций принятия решений при оперативном учете хода производства в системе электронного документооборота 74
Выводы по главе 2 77
Глава 3. Автоматизация поддержки принятия управленческих решений на основе системе электронного документооборота 78
3.1. Обоснование необходимости автоматизации принятия управленческих решений 78
3.2. Процедуры экспертного оценивания управленческих действий
3.2.1. Назначение весов экспертам 87
3.2.2. Простое оценивание 88
3.2.3. Модификация простого оценивания 89
3.2.4. Метод Дельфи 89
3.2.5. Задача строгого ранжирования объектов 91
3.3. Алгоритм принятия решений при оперативном учете хода производства 93
3.4. Модели организации знаний в базе знаний 105
Выводы по главе 3 111
Глава 4. Реализация и оценка эффективности алгоритма принятия решений при оперативном учете хода производства в системе электронного документооборота 113
4.1. Организация взаимодействия системы электронного документооборота и базы знаний 113
4.2. Тестирование алгоритма принятия решений 122
4.3. Оценка эффективности внедрения предлагаемых методов и алгоритмов принятия решений на производственном предприятии 124
4.4. Определение экономической эффективности от внедрения средств автоматизации принятия решений 127
Выводы по главе 4 138
Заключение 140
Список использованных источников
- Компоненты системы электронного документооборота
- Разработка информационной и функциональной модели бизнес процесса оперативного учета хода производства в системе электронного документооборота
- Процедуры экспертного оценивания управленческих действий
- Оценка эффективности внедрения предлагаемых методов и алгоритмов принятия решений на производственном предприятии
Введение к работе
Актуальность проблемы
Развитие технологий автоматизированного управления и документооборота предприятий привело к формированию новой области информационно-технических систем - систем электронного документооборота (СЭД). Наблюдаемое в настоящее время в России насыщение рынка товаров и услуг заставляет предприятия уделять серьезное внимание оптимизации систем управления потоками работ и повышению конкурентоспособности. Причем решать эти проблемы необходимо быстро, что требует от поставщиков корпоративных информационных систем новых методологий внедрения -минимизирующих риски и обеспечивающих быстрое получение реальных результатов.
Вместе с тем следует отметить, что открытыми остались проблемы формализации механизмов принятия решений при исполнении потоков работ и адаптация разработанных программных комплексов к специфическим особенностям функционирования конкретной организации.
В условиях мировой экономики и острой конкуренции организация потоков производственных работ промышленных предприятий характеризуется большой сложностью и динамичностью, а, следовательно, и ростом информационной нагрузки на управленческий персонал. Руководителями слабо используется математический аппарат принятия решений при контроле и исполнении потоков работ, который позволяет моделировать проблемные ситуации и принимать эффективные решения при их возникновении. В связи с этим вопрос организации технологий, построения моделей и определения алгоритмов поддержки принятия решений становится все более актуальным. Решение задачи автоматизации управленческих решений, тесно связанно с вопросами эффективности производства и конкурентоспособности выпускаемой продукции, роста производительности труда, снижения издержек производства, улучшения финансово-экономических результатов и т.п.
Предмет исследования
В качестве предмета исследования в диссертации рассматривается процесс оперативного учета хода производства промышленного предприятия на основе системы электронного документооборота.
Цель и основные задачи исследования
Целью работы является повышение эффективности управления предприятием за счет адаптации и внедрения алгоритмов принятия управленческих решений при оперативном учете хода производства на основе системы электронного документооборота.
Для достижения данной цели в работе поставлены и решены следующие задачи:
Анализ организации потоков работ в информационных системах промышленных предприятий. Системный анализ существующих программных продуктов для определения, выполнения, контроля и управления потоками производственных работ промышленного предприятия на основе электронного документооборота.
Анализ математической модели потока работ в информационной системе промышленного предприятия.
Разработка информационной и функциональной модели бизнес-процесса оперативного учета хода производства.
Анализ процедур экспертного оценивания управленческих решений.
Разработка методов и алгоритмов принятия управленческих решений при оперативном учете хода производства и структуры базы знаний.
Оценка эффективности предлагаемых методов и алгоритмов принятия управленческих решений при оперативном учете хода производства.
Методы исследования
В работе используются методы математического, информационного и функционального моделирования, теория принятия решений, методы экспертных оценок, методы структурного анализа и проектирования. При анализе полученных результатов использованы современные методы обработки данных.
Научная новизна
Научную новизну работы составляют методы и алгоритмы принятия управленческих решений при оперативном учете хода производства на основе системы электронного документооборота промышленного предприятия.
На защиту выносятся:
Информационная и функциональная модели бизнес-процесса оперативного учета хода производства в системе электронного документооборота.
Алгоритм принятия управленческих решений при оперативном учете хода производства.
Архитектура компонента продукционной экспертной системы, осуществляющего рассуждения по решающим правилам, и объектно-ориентированная модель продукционного правила базы знаний для хранения правил решения проблемных ситуаций при оперативном учете хода производства.
Достоверность научных положений, рекомендаций и выводов
Обоснованность научных положений определена
предварительным анализом потоков работ при оперативном учете хода производства ряда промышленных предприятий. Результаты, полученные при построении информационной и функциональной модели бизнес-процесса, подтверждаются положительным тестированием алгоритма принятия решений. Достоверность положений и выводов диссертации подтверждена положительными результатами внедрения.
Практическая ценность и реализация результатов работы
Научные результаты, полученные в диссертации, доведены до практического использования. Разработанные методы и алгоритмы прошли апробацию и внедрены в ряде предприятий, а также используются в учебном процессе в МАДИ.
Содержание отдельных разделов и диссертации в целом было доложено и получило одобрение:
на Российских, межрегиональных и международных научно-технических конференциях и семинарах (2009-2013 годах);
на заседаниях кафедры АСУ МАДИ.
Совокупность научных положений и практических результатов исследований составляет актуальное направление в области теоретических и практических методов поддержки принятия решений при управлении производственными процессами промышленных предприятий.
Структура работы соответствует списку перечисленных задач, содержит описание разработанных моделей, методик и алгоритмов.
Компоненты системы электронного документооборота
Грамотное управление потоками работ позволяет решать на предприятии такие важные задачи, как автоматизация работы с документами и бизнес-процессами, обеспечение совместной работы с данными, обеспечение безопасности и надежности хранения информации. Поток работ (workflow) - это полная или частичная автоматизация бизнес-процесса, при которой документы, информация или задания передаются от одного участника (бизнес-процесса) к другому для выполнения действий согласно набору руководящих правил. Оценка проблем в управлении потоками работ должна помочь определить, какую степень контроля над данными необходимо осуществлять на предприятии. Информация является основой для принятия решений по управлению и функционированию предприятием, а также для последующих действий по реализации данных решений. Таким образом, инфраструктурой управления предприятием являются информационные коммуникации и информационные технологии. Информационные технологии включают, наряду со средствами обработки данных, показателями и формами документов - порядок движения, оформления и обработки документов. Последнее относится к документообороту. Правильный подход к обработке бизнес-процессов и документов, связанных с ними, очень важен для развития любой организации, так как грамотный анализ потоков информации позволяет существенно повысить скорость и качество работы предприятия [56]. Это особенно актуально для систем электронного документооборота (далее СЭД), деятельность которых связана с накоплением и обработкой больших объемов информации. Сферы применения систем электронного документооборота огромны. Они играют важную роль в оптимизации деятельности и управления предприятия любого размера и профиля. Современные системы электронного документооборота являются сложным комплексом программного обеспечения, который позволяет автоматизировать различные бизнес-процессы предприятия через обработку документов, обеспечить движение различного рода документов от составителей до исполнителей и своевременно доводить всю необходимую информацию до заинтересованных лиц, и тем самым делают возможным определение, выполнение, контроль и управление потоками производственных работ.
Рынок СЭД в настоящее время находится в стадии бурного роста и становления (на сегодняшний день анонсировано более 70 СЭД): появляются новые системы, развивается техническое и технологическое обеспечение, разрабатываются все более совершенные средства управления данными и знаниями, подсистемы аналитики и экспертной оценки, совершенствуется соответствующий терминологический аппарат. Одним из перспективных направлений совершенствования СЭД является интеграция с другими системами (например, с такими как 1С: Бухгалтерия, CRM, ERP и др.) в общую информационную среду предприятия, в результате которой появляется возможность управления производственными процессами.
Внедрение СЭД позволяет решить ряд проблем, которые, как правило, имеются на предприятии: множественное копирование документов (например, приказов, распоряжений и т.п.) для ознакомления сотрудников различных структурных подразделений предприятия, что в итоге приводит к использованию большого количества бумаги; в соответствии с правилами государственного архивного дела, которые, например, регламентируются [84, 86], предприятию необходимо хранить многие связанные с потоками работ документы в течение длительного времени. Это приводит к необходимости создания специально оборудованных крупных бумажных архивов, что в свою очередь говорит о дополнительных затратах и высокой стоимости хранения; до 90 % жизненного цикла обработки бумажного документа занимает время, которое происходит с момента обработки документа одним исполнителем (составителем) до начала обработки другим исполнителем, что выявляет проблему медленного движения документов между структурными подразделениями и сотрудниками предприятия, отсюда и затянутое выполнение потоков работ; зачастую практически невозможно четко контролировать ход потока работ и передвижение сопутствующих документов, имеет место частая потеря документов, отсутствуют механизмы управления движением потока работ и документов; сложно обеспечить информационную безопасность и конфиденциальный доступ к конкретным данным в рамках потока работ связанного с бумажным документооборотом. Невозможно проследить, кто и когда имел доступ к информации [6]; очень тяжело составить полную информационную картину предприятия из-за медленного поиска документов и, соответственно, доступа к информации.
Решение вышеперечисленных проблем ведет к положительному экономическому эффекту в результате снижения затрат на бумагу, организацию бумажных архивов, а следовательно и освобождение площадей и мебели отведенных под хранение документов, для распределенных организаций немаловажным фактором является снижение затрат на курьерскую и почтовую доставку между филиалами и т.д.
Разработка информационной и функциональной модели бизнес процесса оперативного учета хода производства в системе электронного документооборота
Если наблюдаются связи между объектами, то эти объекты могут образовывать некоторую систему. Состав организации будет проявляться в структуре системы. Организация определяется всей совокупностью связей, их пространственно-временными, причинно-следственными и другими динамическими зависимостями. Наличие инвариантных связей дает основания для построения систем. Система является способом описания отдельных аспектов организации, представленных лишь определенной группой инвариантных связей. Эти связи выступают в качестве системообразующих факторов. По мере повышения сложности организации, т.е. увеличения числа различных видов связей, проявляется и обостряется проблема выявления системообразующих факторов. Использование в качестве факторов целей и результатов может быть затруднено тем, что объекты, претендующие на роль элементов системы, могут быть многоцелевыми, выдавать множество различных результатов. Аналогично, одна совокупность объектов может проявлять целый ряд интегративных качеств. Поэтому применение дескриптивного подхода может вызывать немало сложностей.
Конструктивный подход носит обратный характер. В нем по заданной функции конструируется соответствующая ей структура. При этом используется не просто функциональный, но и функционально-целевой подход, потому что система должна соответствовать некоторым целям конструирования. Выделение и построение системы осуществляется так: 1. ставится цель (или намерение), которую должна обеспечивать система; 2. определяется функция (или функции), обеспечивающая(ие) достижение этой цели; 3. подыскивается или создается структура, обеспечивающая выполнение функции. Цель представляет собой состояние, к которому направлена тенденция движения объекта. Цель обычно возникает из проблемной ситуации, которая не может быть разрешена наличными средствами. И система выступает средством разрешения проблемы. Схематично это представлено на рис. 2.1.
Теперь дадим следующее конструктивное определение системы: система есть конечное множество функциональных элементов и отношений между ними, вьщеляемое из среды, в соответствии с заданной целью (или назначением) в рамках определенного временного интервала.
Конструктивный подход идеально применим ко всем видам производственной деятельности. Процесс производства всегда является системой. Рассмотрим пример, который ярко демонстрирует системность производства.
Пусть имеются два станка. Первый станок делает операцию А, а второй — операцию В. На вход первого станка поступает определенная заготовка, из которой в результате операции А получается полуфабрикат. Это полуфабрикат поступает на второй станок, и после операции В из него получается готовое изделие. Готовое изделие является целью производства. Это изделие можно получить, имея заготовку и применяя к ней последовательно операции А и В. Эта последовательность определяет структуру производства.
Конструктивный подход идет от постановки цели (или намерения). В приведенном примере целью является определенное изделие. Конструктор проектирует систему, подбирая заготовку, операции (функции) ее обработки, устанавливая последовательность операций. Цель определяет структуру системы [57].
Итак, производство создано. Теперь представим, что по тем или иным причинам его начинают исследовать аналитики. Техническая документация производства им не представлена (что на практике встречается очень часто), поэтому аналитики могут воспользоваться только дескриптивным подходом. Они начинают с выявления существенных элементов производства, и определяют заготовки, готовое изделие, станок с операцией А и станок с операцией В. Далее аналитики выясняют связи между элементами. Они проявляются в виде последовательности обработки заготовки от операции А к операции В. В итоге, аналитики делают вывод, что исследуемое производство является системой, целью которой является выпуск изделия. Цель реализуется последовательной обработкой определенной заготовки.
В нашем примере дескриптивный подход дает хорошие результаты. Однако имеется огромное число сложных объектов, явлений, процессов, для которых практически невозможно применение дескриптивного подхода так, как это было сделано в примере с производством. Может оказаться невозможным выделение всех элементов и связей в силу их огромного количества. Также может возникнуть неоднозначность в определении элементов в силу комплексности, многофункциональности исследуемого объекта. Тогда прибегают к декомпозиции [93]. Объект начинают рассматривать поаспектно. По каждому аспекту применяют дескриптивный подход. В результате получается ряд систем, каждая из которых отражает определенный аспект исследуемого объекта. Далее пытаются применить дескриптивный подход к этой совокупности систем, т.е. построить суперсистему из имеющихся систем. Удачно построенная суперсистема наиболее полно отражает исследуемый объект.
Проработка этих подходов показывает, что общим в них является стадия структурирования процессов управления, которая, как правило, основывается на схеме замкнутого контура управления.
Выделение типовых функций позволяет свести задачу формирования функциональной схемы управления к представлению процесса управления в виде процесса получения, передачи и обработки информации [28, 59]. При этом определяются материальные носители информации и ее характеристики. Существуют различные подходы к формированию базиса типовых функций.
Процедуры экспертного оценивания управленческих действий
В составе условий в динамических ЗПР обычно присутствуют так называемые дифференциальные связи. Они представляют собой дифференциальные уравнения, описывающие поведение динамических объектов, участвующих в проблемной ситуации.
По третьему классификационному признаку ЗПР делятся на три класса:
1. Принятие решений при определенности, или, иначе, детерминированные ЗПР. Такие ЗПР характеризуются однозначной, детерминированной связью между принятым решением и его исходом. Это наиболее простой и наиболее изученный случай принятия решений, когда относительно каждой стратегии ЛПР заранее, до проведения операции, известно, что она неизменно приводит к некоторому конкретному результату. В детерминированных ЗПР критерий оптимальности и условия зависят только от стратегий ЛПР и фиксированных детерминированных неконтролируемых факторов, то есть факторов, полностью известных ЛПР.
2. Принятие решений при риске, или, иначе, стохастические ЗПР. В этом случае каждая стратегия ЛПР может привести к одному из множества возможных исходов, причем каждый исход имеет определенную вероятность появления. Предполагается, что лицу принимающему решение эти вероятности заранее, до проведения действия, полностью известны (во всяком случае, могут быть определены с любой требуемой для целей исследования степенью точности). В стохастических ЗПР критерий оптимальности зависит кроме стратегий ЛПР и детерминированных факторов также от фиксированных стохастических факторов, то есть от случайных факторов, законы распределения которых известны ЛПР. Статистические характеристики (законы распределения, математические ожидания, дисперсии и т.п.) стохастических факторов, а также значения детерминированных факторов являются той исходной информацией, которая может быть использована при определении оптимальной стратегии.
Принятие решений при риске связано со следующими обстоятельствами. Несмотря на то, что все случайные явления и процессы, сопровождающие действие и влияющие на его исход, хорошо изучены и все их необходимые статистические характеристики полностью известны, исход каждого конкретного действия заранее (до его проведения) неизвестен, случаен. В этом смысле ЛПР всегда рискует (в большей или меньшей степени) получить не тот результат, на который он ориентируется, выбирая свою оптимальную стратегию в расчете на усредненные, статистические характеристики случайных факторов. 3. Принятие решений в условиях неопределенности. В данных ЗПР критерий оптимальности зависит кроме стратегий ЛПР и фиксированных факторов также от неопределенных факторов, не подвластных ЛПР и не известных ему в момент принятия решения (или известных с недостаточной для принятия решения точностью). В результате влияния неопределенных факторов каждая стратегия ЛПР оказывается связанной с множеством возможных исходов, вероятности которых либо неизвестны ЛПР (или известны с недостаточной для принятия решения точностью), либо вовсе не имеют смысла. Первое соответствует неопределенным факторам стохастической природы (т.е. недостаточно изученным стохастическим факторам, относительно которых отсутствует необходимая статистическая информация), второе - неопределенным факторам нестохастической природы.
При решении ЗПР в условиях неопределенности находит применение ряд математических дисциплин: теория игр, теория минимакса, теория статистических решений, а также находят широкое применение экспертные процедуры. В частности, построение таблиц решений всегда сопряжено с оценкой относительной важности решений с помощью экспертных методов.
Так как в современных условиях процесс оперативного учета хода производства характеризуется большой сложностью, динамичностью и неопределенностью, а вопрос организации технологий и методов поддержки принятия решений для ЛПР становится все более актуальной, в данной работе задача принятия решений рассматривается в условиях неопределенности.
Лица, принимающие решения на производстве - это руководители или группы руководителей, которые имеют полномочия для принятия решений. В связи с тем, что в последние годы передовые предприятия активно проводят реинжиниринг производства, происходит делегирование полномочий по принятию решений среднему и нижнему звену управленческой иерархии. Кроме того, к процессу разработки и принятия решений на всех его этапах могут быть привлечены эксперты - специалисты по конкретным проблемам, процедурам, этапам. Эксперты могут оказать существенную помощь в постановке задачи, в разработке возможных ситуаций, они могут сформировать цели и установить ограничения, разработать варианты решений и дать оценку их последствий и т.д.
На качество решений существенно влияют недостаток информации, слабость средств ее обработки, дефицит времени. Сложность выбора решения и прогнозирования его последствий усугубляется тем, что этот процесс практически всегда осуществляется в условиях действия факторов неопределенности и риска, характерных для рыночной экономики. Это значительно повышает ответственность тех, кто принимает решения, предъявляет высокие требования к их компетенции и личностным качествам.
Хотя считается, что решение принимается индивидуально, его выработке практически всегда предшествует интенсивный процесс совещаний с другими руководителями и ведущими экспертами-аналитиками. Поэтому к перспективным продуктам современных информационных технологий относятся системы поддержки принятия решений и экспертные системы. Современные системы электронного документооборота позволяют обеспечить предварительную автоматическую и полуавтоматическую классификацию данных и документов, а также их диспетчеризацию между аналитиками, курирующими различные направления работы, что в свою очередь позволяет подготовить серьезную базу для работы систем поддержки принятия решений и экспертных систем.
Оценка эффективности внедрения предлагаемых методов и алгоритмов принятия решений на производственном предприятии
Семантические отношения (дуги сети) делятся на четыре класса: 1. Лингвистические - могут быть трех типов: падежные, факторизация глаголов и атрибутивные. К падежным отношениям относятся отношения типа: агент - отношение между событием и тем, что его вызывает; объект — отношение между событием и тем, над кем производится действие; условие -отношение, указывающее на логическую связь между событиями; 2. логические - это отношения типа «И», «ИЛИ», «НЕ»; 3. теоретико-множественные — описываются понятиями «подмножество», «универсальное множество», «элемент множества», «отношения части и целого» и т.д.; 4. квалифицированные — отношения, которые можно описать кванторами общности и существования (они применяются для описания декларативных знаний).
Над семантическими сетями можно выполнять следующие действия: построение семантической сети (то есть создание сети путем введения в нее нового объекта и нового отношения); установление соответствия между элементами разных сетей; объединение семантических сетей; запрос семантической сети (это граф, в котором вершины, соответствующие некоторым переменным, то есть атрибутам, именам отношений, объектам, не определены. Необходимо найти ответ «да» или «нет» с конкретизацией переменных, то есть установлением соответствия имен объектов и дуг графа запроса конкретным именам запрашиваемой сети).
Продукционные модели (правила) представления знаний можно представить в виде «Если А, то б», где А и В - некоторые высказывания. Если высказывание А истинно, то будет истинно и высказывание В. В свою очередь, высказывания А и В могут состоять из более простых высказываний. Так, если в высказывании А объединены условием логического «И» (конъюнкция - Л), а в высказывании В - условием логического «ИЛИ» (дизъюнкция - V), то в целом правило продукции имеет вид:
Совокупность таких правил порождает структуру рассуждений типа «дерево», в котором начальная (корневая) вершина соответствует исходному высказыванию, а конечные (терминальные) вершины («листья») -результатам рассуждений, в каждом из которых должна быть истинной некоторая группа высказываний, соответствующих промежуточным вершинам дерева, находящимся на пути от корневой к данной терминальной вершине. Поиск такого пути может выполняться с помощью различных алгоритмов, называемых механизмами логического вывода.
Проведенный анализ моделей организации знаний показывает, что наиболее удобным и приемлемым способом представления правил решений в базе знаний, выявленных при помощи алгоритма принятия решений в разделе 3.3, является продукционная модель знаний. Используя (3.20) представим правила решений в виде продукционной модели знаний: 1. IAJ -» Ys;
Четкая формализация правил решений в соответствии с моделями знаний дает представление о том, какие данные будут храниться в базе знаний, что дает предпосылки для проектирования ее архитектуры и стратегии ее заполнения с помощью методов экспертной оценки.
1. Обоснование необходимости автоматизации поддержки принятия управленческих решений позволило сформулировать задачу принятия решений и показало необходимость использования процедур экспертного оценивания управленческих действий при оперативном учете хода производства. Было предложено интегрировать в систему электронного документооборота базу знаний экспертной системы, содержащей правила ведения бизнес-процессов предприятия.
2. Рассмотрены процедуры экспертного оценивания управленческих действий, выявлены их сильные и слабые стороны. В результате рассмотрения методов экспертных оценок был сделан вывод, что с одной стороны их можно использовать для ранжирования значимости факторов, а с другой стороны, для оценки показателей эффективности управленческих действий. Метод факторного анализа дает возможность обработки экспертной информации и формирования обобщенных факторов, которые приводятся к практическим реализациям.
3. Разработан алгоритм принятия управленческих решений. Показано, что алгоритм позволяет формировать правила эффективных решений и выявлять оптимальное решение при возникновении проблемной ситуации, тем самым решая поставленную в работе задачу, а также позволяет автоматизировать принятие управленческих решений при оперативном учете хода производства на основе систем электронного документооборота.
4. Анализ моделей организации знаний показал, что наиболее удобным и приемлемым способом представления правил решений в базе знаний, выявленных при помощи предложенного алгоритма принятия решений, является продукционная модель знаний. Произведена четкая формализация правил решений в соответствии с продукционной моделью представления знаний.
Организация взаимодействия системы электронного документооборота и базы знаний Одной из важнейших задач, решаемых системой электронного документооборота, является комплексная автоматизация учета хода производства посредствам мониторинга его параметров через реквизиты, документы и маршруты, по которым после запуска бизнес-процесса в точном соответствии с настроенными маршрутными точками проходят документы и реквизиты. Благодаря наличию (отсутствию) в СЭД тех или иных документов и связанных с ними реквизитов экспертная система на основе решающих правил в базе знаний способна эффективно и качественно оценивать состояние производственного процесса и помочь ЛПР принимать соответствующие управленческие решения. Таким образом, СЭД является эффективным интерфейсом вида человек-ЭВМ для регистрации, отображения и архивирования данных, и вида человек-ЭВМ-человек для передачи управленческих решений от руководителей до исполнителей и данных (отчетов) о результатах их исхода от исполнителей до руководителей. На рис. 4.1 показан процесс взаимодействия СЭД и экспертной системы в рамках информационной системы промышленного предприятия, из которого видно, что база знаний является основополагающим элементом для возможности реализации поддержки принятия решений, так как именно в ней хранятся правила, на основе которых ЛПР принимает решение [45].
База знаний содержит в себе информацию о бизнес-процессе оперативного учета хода производства. Для представления знаний, как отмечалось в разделе 3.4, используется та или иная модель знаний, зависящая от особенностей решаемой задачи, в нашем случае это продукционная модель организации знаний.
Под системой управления базой знаний (СУБЗ) понимают инструментальную систему, обеспечивающую создание, ведение и применение базы знаний [74]. Ввод знаний в базу знаний, полученных методом экспертной оценки, и их последующее обновление в экспертной системе осуществляется экспертом с помощью интеллектуального редактора, который позволяет вводить единицы знаний в базу знаний и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на противоречивость (избыточность).
