|
Комплексы задач автоматизированного управления предприятием зависят от той функциональной подсистемы в которой они присутствуют. Группировка задач в функциональных подсистемах представлена в табл.1.1.
Таблица 1.1.
Функции информационных систем
|
Информационная система
маркетинга |
Производственные информационные системы |
Финансовые
и учетные ин-формационные системы |
Кадровые
(человеческих ресурсов) информационные системы |
Прочие системы, например информационная система руководства |
|
Исследование
рынка и прог-
нозирование
продаж |
Планирование
объемов работ
и разработка
календарных
планов |
Управление
портфелем
заказов |
Анализ и про-
гнозирование
потребности
в трудовых ре-
сурсах |
Контроль за
деятельностью
фирмы |
|
Управление
продажами |
Оперативный
контроль и
управление
производством |
Управление
кредитной
политикой |
Ведение
архивов
записей о
персонале |
Выявление
оперативных
проблем |
|
Рекомендации
по производ-
ству новой
продукции |
Анализ работы
оборудования |
Разработка
финансового
плана |
Анализ и
планирование
подготовки кадров |
Анализ управ-
ленческих и
стратегических
ситуаций |
|
Анализ и
установление
цены |
Участие в фор-
мировании за-
казов постав-
щиков |
Финансовый
анализ и про-
гнозирование |
|
Обеспечение
процесса вы-
работки стра-
тегических ре-
шений |
|
Учет заказов |
Управление
запасами |
Контроль бюд-
жета
Бухгалтерский
учет и расчеты
зарплаты |
|
|
В современных системах управления вопрос о принятии решений информационной системой требует фиксации знаний об управляемом объекте и реализации моделей принятия решений, характерных для человека-специалиста (инженера, технолога, экономиста, бухгалтера). Способность человека накапливать и использовать знания, принимать решения можно назвать естественным интеллектом, соответствующие возможности информационной системы получили название искусственный интеллект.
Система понятий для представления знаний существенно отличается от понятий для представления данных, поэтому отображение знаний производится в базу знаний. Вместе с тем база знаний способна хранить данные как простую разновидность знаний.
Принципиальными различиями обладают три модели представления знаний - продукционная модель, модель фреймов и модель семантических сетей.
Каждая модель знаний содержит средства усиления этой "базовой" конфигурации:
продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода
фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;
модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка.
Рассмотрение информационной системы как предметной области, естественно, приводит к выделению компонентов информационной системы, их свойств и взаимосвязей между ними.
Полная реализация этого подхода предполагает:
определение количественных и качественных параметров объектов, входящих в информационную систему, и процессов их взаимодействия на различных стадиях жизненного цикла системы;
создание систем хранения и обработки метаинформации, которые получили название баз данных проектировщика информационной системы и словарей-справочников данных;
использование системы параметров информационной системы для моделирования процессов выбора проектных решений при создании информационной системы, процессов ее эксплуатации и развития.
Параметры информационной системы группируются в следующие классы:
структура базы данных;
структура программного обеспечения;
ограничения на доступ пользователей к компонентам базы данных и программного обеспечения;
поток данных и запросов;
вычислительная система.
| 
