Systemy wspomagające zarządzanie

Systemy wspomagające zarządzanie

• Struktura decyzji w organizacji

• Podejmowanie decyzji

• Komputerowe systemy wspomagania w zarządzaniu

• Podsumowanie

Struktura decyzji w organizacji

• poziom operacyjny

• poziom kierowniczy

• poziom strategiczny

Struktura decyzji w organizacji
poziom operacyjny

• Decyzje rutynowe, powtarzalne, nie mające alternatywnych rozwiązań dla których znalezienie rozwiązania jest proste, powszechnie znane i stosowane (np. lista płac, kontrola magazynów, zestawienie kosztów)

• Decyzje podejmowane są w krótszym czasie dzięki szybkiemu przetwarzaniu przez komputery dobrze zdefiniowanych procesów

Struktura decyzji w organizacji
poziom kierowniczy

• Decyzje są trudno programowalne, ponieważ zależą od takich czynników jak preferencje, intuicja, doświadczenie, ocena.

• Jakość decyzji zależy od stopnia dostępnej informacji

• Komputer jako narzędzie wspierające menadżera

Struktura decyzji w organizacji
poziom strategiczny

• Decyzje długoplanowe, które mają znaczacy wpływ na funkcjonowanie przedsiębiorstwa

• Brak zdefiniowanych procesów

• Wspomaganie decyzji przez zwiększanie mocy obliczeniowej komputerów i wprowadzanie bardziej wyrafinowanych programów

Podejmowanie decyzji

• GI-GO (garbage in - garbage out)

• „łapu - capu”

• „zarządzanie w kryzysie

Podejmowanie decyzji

• poszukiwanie i selekcja najistotniejszych danych i informacji

• formalizacja i modelowanie sytuacji decyzyjnej

• analiza sytuacji decyzyjnej

Podejmowanie decyzji

• Bardzo wysoka efektywność sprzętu i oprogramowania

• systemy interaktywne

• elastyczność na zadawanie pytań

• szybkość odpowiedzi

• rola asystenta

Komputerowe systemy wspomagania zarządzania

• Systemy transakcyjne (Transaction Processing System - TPS)

• Systemy nowoczesnego biura ( Office Automation Systems - OAS)

• Systemy informacyjne zarządzania (Management Information Systems - MIS)

• Systemy wspomagania decyzji ( Decision Support Systems - DSS)

• Systemy informacyjne kierownictwa ( Executive Information Systems - EIS)

• Systemy wspomagające kierownictwo (Executive Support Systems - ESS)

• Systemy eksperckie ( Expert Systems)

	EIS - ESS	Koncentracja na strategii
	DSS	Koncentracja na efektywności (optymalizacja)
	MIS	Koncentracja na informacji
TPS	OAS	Koncentracja na danych

Informatyczne systemy zarządzania (Mangement Information Systems- MIS)

Systemy informacyjne zarządzania (MIS) to efektywne gromadzenie, organizacja przepływu i sprawnego dostępu do danych najczęściej z wykorzystaniem dużych systemów komputerowych.

Charakterystyka systemu:

• MIS jest najważniejszą i największą częścią systemu informacyjnego przedsiębiorstwa.

• Systemy te powinny odpowiedzieć na pytanie: „Co się dzieje w firmie?. A bardziej szczegółowo na pytania:

„Co jest..?”, „Ile jest..?” , „Gdzie jest..?” itp.

• MIS głównie opiera się na nowoczesnych bazach danych i na stosunkowo prostym ich przetwarzaniu oraz prezentacji w postaci raportów.

• Przykłady systemów typu MIS: Finansowo-Księgowe, Kadry-Płace, Gospodarka Magazynowa itp.

Zalety systemu

• Pozwalają na magazynowanie i szybki dostęp do danych na żądanie, umożliwiając dostęp do informacji źródłowych i wcześniej przetworzonych.

• Bazy danych w połączeniu z sieciami komputerów personalnych stwarzają elastyczne środowisko dostępu do informacji dla indywidualnych decydentów.

• Możliwość przetwarzania informacji w MIS-ach przez dokonywanie różnego rodzaju prognoz przy wykorzystaniu stosunkowo prostych modeli analitycznych.

Podsumowanie

• Systemy te są coraz bardziej powszechnie wykorzystywane nawet w małych firmach.

• Bogata rynkowa oferta tego typu systemów w języku polskim.

• Chociaż zmierzenie wpływu zastosowania komputerów na wzrost efektywności pracy firmy jest trudne, to wpływ ten nie podlega wątpliwości.

Definicja- DSS

• System informatyczny , który dostarcza informacje w danej dziedzinie przy wykorzystaniu analitycznych modeli decyzyjnych z dostępem do baz danych w celu wspomagania decydentów w skutecznym działaniu w kompleksowym i źle ustukturalizowanym środowisku (Klein, 1992 )

Definicja- DSS

• Interaktywne oparte na komputerach systemy pomagające decydentom wykorzystać dane i modele dla rozwiązania źle ustrukturalizowanych problemów. (Sprague and Carlson - 1982 )

Definicja- DSS

• System komputerowy wyposażony w interaktywny dostęp do danych i modeli, które wspomagają rozwiązanie specyficznych sytuacji decyzyjnych nie dających się rozwiązać automatycznie przy użyciu samego komputera.

Cechy charakterystyczne

• Zwiększenie efektywności procesu podejmowania decyzji dzięki współpracy człowiek- komputer

• DSSy pozwalają na indywidualizację decyzji nie tylko poprzez możliwość zmiany założeń, ale interaktywne rozbudowywanie lub przebudowywanie systemu

• DSS posiada zestaw procedur i mechanizmów dla badania pożądalności możliwych wyborów i odpowiada na pytania „ Co jeżeli wybierzemy daną opcję?”

• Natychmiastowe odpowiedzi jakie uzyskuje decydent pozwalają na „ uczenie się” decydenta w trakcie pracy z systemem

• DSS bazuje na komputerowych algorytmach i modelach decyzyjnych

• Poznanie DSS przez decydenta zachęca go często do bardziej dogłębnych i szerszych analiz, na które nigdy by się nie zdecydował wcześniej lub które by mu nigdy nie przyszły do głowy jako możliwe do zrobienia.

Budowa DSS

• 1) Model decyzyjny

• 2) Utworzenie małego, inicjującego systemu użytkowego

• 3) Rozbudowywanie systemu za pomocą generatora DSS

• np. OPTRANS, GADS

Przykładowe pytania stawiane przed decydentami

• Jakie są optymalne warianty planów produkcji, przy różnych zestawach zasobów?

• Jaki jest wpływ różnych czynników na zmiany danego wariantu planu?

• Jakie będą przyszłe warunki działania? (np. Jakie są przewidywane stopy procentowe?).

• Jakie powinny być kryteria oceny wariantów?

• Jakie jest prawdopodobieństwo wystąpienia poszczególnych czynników?

• Jaki mamy wpływ na konkurencje?

Systemy informacyjne dla kierownictwa (EIS)

• Systemy EIS to wykorzystanie najnowszych rozwiązań informatyki dla stworzenia jak najbardziej komfortowych warunków dla dysydentów najwyższego szczebla

• Stosowane zamiennie z systemami wspomagania kierownictwa (ESS)

Cele systemów EIS

• Szybkie udzielanie odpowiedzi na pytania, na które musi sobie odpowiadać członek najwyższego kierownictwa firmy

• Pomoc w prowadzeniu tzw. monitoringu (skupienie na ogólnym działaniu firmy, nie na konkretnych decyzjach)

• Koordynacja i standaryzacja gromadzonych w firmie informacji

• Integracja wewnętrznych i zewnętrznych źródeł informacji z wybieranien właściwych dla kierownictwa firmy

Cechy systemów EIS

• Zaprojektowany pod kątem zaspokajania potrzeb najwyższego kierownictwa

• Uwzględnia indywidualność i specyfikę stylu zarządzania stosowanego przez to kierownictwo

• Wykorzystywany głównie dla sterowania działalnością firmy i jej monitorowaniu

• Bogate prezentacje graficzne pozwalają przekonać do EIS wszystkich nie-technicznych menedżerów (służy temu specjalne menu ikonograficzne, które z powodzeniem zastąpiło podręczniki do systemu)

• Zabezpiecza różnym kierownikom korzystanie z niezbędnych dla nich fragmentów jednej lub wielu baz danych

• Zaawansowana technologia telekomunikacyjna gwarantuje wysoką jakość raportów do tworzenia których niezbędna jest analiza i przetwarzanie różnych rodzajów danych i informacji

• Implementacja EIS wymaga zastosowania najnowszych rozwiązań sprzętowo programistycznych

Konsekwencje wdrożenia EIS

• Zmiany w stylu zarządzania firmy

• Zmiany w strukturze firmy

• EIS musi nadążać za zmianami w organizacji

• EIS musi odpowiadać na coraz to nowe zapytania użytkownika

Reguły wdrażania EIS w firmach

• Znalezienie wysoko postawionego „sponsora” rozumiejącego potrzebę wdrożenia EIS w firmie

• Stworzenie systemu jak najbardziej prostego

• Włączenie w przedsięwzięcie personelu informatycznego firmy

• Analiza dostępności i jakości danych, niezbędnych dla zaspokojenia potrzeb kierownictwa firmy

• Stworzenie małego prototypu lub wersji demo

• Poświęcenie czasu na przełamanie oporów przed nowym

• Nakreślenie przyszłego potencjalnego wykorzystania EIS i ewentualnie jego dalszego rozwoju i przekształcenia

Nauczanie obsługi EIS

• Prezentacja symulacyjna pozwalająca zrozumieć istotę systemów typu EIS

• Trening powinien być minimalny

• Przewodnik dostosowany do różnych poziomów „oswojenia” użytkownika z systemem

• Wprowadzenie dyskusji grupowych

• Nauka przez przykłady

• W przyszłości można by wykorzystać specjalnie przygotowane symulacyjne gry decyzyjne

Przykładowy EIS - system SAS

• „Zintegrowany System Globalnej Informacji”

• Jest to system z pogranicza EIS-ESS. System informacyjny kierownictwa stanowi jądro systemu wspierania kierownictwa

Cechy systemu SAS

• Uniwersalny dostęp do wszelkich danych

• Łączność

• Niezależność sprzętowa

• Niezależność środowiskowa

• Budowa modułowa

• Zdolność do dostosowania się do potrzeb i umiejętności użytkownika (różne interfejsy, tworzenie własnych aplikacji, możliwość działania jako nakładka na istniejący system przetwarzania danych, możliwość zastosowania w dowolnej branży)

Inne przykłady systemów EIS-ESS

• RediMaster

• Easel

• EIS-EPiC

• HOLOS

• FOCUS/EIS

• EIS-TRACK

• Express/EIS

• GURU

• EISToolKit

• EIS Solution

Systemy eksperckie

• podpowiadają decyzje lub rozwiązują jakiś problem na poziomie porównywalnym z ekspertem ludzkim, w jakiejś wyspecjalizowanej dziedzinie.

• są gałęzią stosowanej sztucznej inteligencji

Idea systemu

• przeniesienie zasobów wiedzy eksperta do komputera, który wyposażony jest w specjalne reguły wnioskowania i język komunikacji z użytkownikiem

• udzielenie najlepszej rady i jeżeli to konieczne, tłumaczenie logiki na podstawie, której doszedł do takiej, a nie innej konkluzji.

Przykłady systemów

• INTERNIST/CADUCEUS (University of Pitsburg)

• MYCIN (Stanford)

• DENDRAL (Stanford)

• HASP/SIAP (Stanford)

• HEARSAY-II (Carnegie-Mellon)

• MACSYMA (MIT)

• PROSPECTOR (Stanford Research Institute)

Cechy systemów eksperckich

• zgromadzenie jak najbardziej kompletnej wiedzy z danej dziedziny oraz możliwość jej permanentnej aktualizacji zgodnie z następującym w niej postępem naukowym

• umiejętność naśladowania sposobu rozumowania człowieka-eksperta stosowanego przy rozwiązywaniu tego samego typu problemów

• zdolność wyjaśniania przeprowadzonego toku "rozumowania" dla przyjętych rozwiązań

Cechy systemów cd.

• zdolność konwersacji z użytkownikiem w jego ojczystym języku w sposób "przyjazny" i klarowny

Systemy oparte o sieci neuronowe

• budowa wzorowana na budowie mózgu człowieka

• wprowadzanie do systemu historycznych przypadków, i na ich podstawie system sam uczy się reguł wnioskowania

• wzrost `mądrości' systemu wraz z ilością przypadków, które poznaje