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