Главная » 2014»Июль»22 » Скачать Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных : на бесплатно
21:55
Скачать Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных : на бесплатно
Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных : на примере промышленных предприятий
Диссертация
Автор: Юн, Светлана Геннадьевна
Название: Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных : на примере промышленных предприятий
Справка: Юн, Светлана Геннадьевна. Система поддержки принятия управленческих решений на основе совершенствования технологий накопления и хранения данных : на примере промышленных предприятий : диссертация кандидата технических наук : 05.13.10 Новосибирск, 2007 189 c. : 61 07-5/3247
Объем: 189 стр.
Информация: Новосибирск, 2007
Содержание:
1 СОКРАЩЕНИЯ, ПРИНЯТЫЕ В РАБОТЕ ВВЕДЕНИЕ
Глава
IИССЛЕДОВАНИЕ ТЕОРИИ И ПРАКТИКИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
11 Разработка управленческих решений
12 1 Управленческие решения
13 2 Классификация управленческих решений
14 3 Состав основных управленческих решений высшего уровня управления предприятием
15 4 Качество управленческого решения
16 5 Процесс разработки и принятия решения
17 6 Системы поддержки принятия решений в процессе разработки управленческого решения
18 Типы инструментариев, реализуемых в современных системах поддержки принятия решений
19 1 Инструментарий выработки рекомендаций
110 2 Инструментарий подготовки данных
111 3 Объединение инструментариев в системе поддержки принятия решений
112 4 Реализация модулей поддержки решений в интегрированных системах управления предприятием
113 Построение систем поддержки принятия решений на основе хранилиш; данных
114 1 Проблемы традиционного подхода к хранению данных
115 2 Технологии хранилищ данных
116 3 Технологии оперативной аналитической обработки
117 Применение методов интеллектуального анализа данных в системах поддержки принятия решений
118 1 Основные понятия интеллектуального анализа данных
119 2 Методы и технологии интеллектуального анализа данных
120 3 Процесс применения технологий интеллектуального анализа данных 5 Реализация систем поддержки принятия решений в составе аналитических систем предприятия
121 Выводы по главе
Глава
IIУС0ВЕРШЕНСТВ0ВАННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ХРАНИЛРПЦ ДАННЫХ
21 Основы построения информационных систем на основе хранилищ данных
22 1 Особенности проектов по построению ХД
23 2 Жизненный цикл аналитических систем
24 3 Технологический процесс построения ХД промышленного предприятия
25 4 Методика выбора варианта технического решения на основе методов экспертного оценивания
26 Бизнес-анализ процессов и данных предприятия
27 1 Подходы к формированию требований к ХД
28 2 Описание этапа бизнес-анализа процессов и данных предприятия
29 Выбор OLAP-системы и соответствующего ПО Выбор архитектуры и способа построения ХД Проектирование структуры ХД и ВД Создание Репозитария Загрузка хранилища/витрины данных
210 Реализация предложеной технологии построения на примере витрины данных для энергопредприятия
211 1 Постановка задачи разработки ВД «Бюджетирование»
212 2 Построение витрины данных «Бюджетирование»
213 Выводы по главе
Глава ЗИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКАЯ СИСТЕМА ПРЕДПРИЯТИЯ ПО ПРОИЗВОДСТВУ ПРЕФОРМ
31 Описание предприятия по производству преформ
32 1 Описание продукции предприятия
33 2 Технология производства преформ
34 3 Организационная структура предприятия
35 4 Особенности производства преформ и их влияние на процессы управления
36 5 Описание бизнес-процессов предприятия 2 Структура аналитического комплекса
37 1 Подсистема сбора данных
38 2 Подсистема хранения данных
39 3 Подсистема анализа данных предприятия
310 Выводы по главе
Глава
IVАПР0БАЦИЯ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ РАБОТЫ ИНФОРМАЦИОННО-АНАЛИТИЧЕСКОЙ СИСТЕМБ
41 Результаты апробации работы программного комплекса Расчет экономической эффективности инвестиций
Выводы по главе
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
Введение:
Актуальность темы. В настоящее время во всем мире менеджеры воспринимают системы поддержки принятия решений (СППР) как один из факторов, способствующих получению преимуществ в условиях рыночной конкуренции. СППР предлагает такую степень обработки данных, в результате которой появляется возможность их использования для процесса принятия управленческих решений. Как отмечается в [73], для предприятий характерно отсутствие системного информирования руководителя о происходящих событиях и процессах. В основном руководитель информируется в рамках оперативного управления, а системное представление о происходящих событиях не формируется. Неотъемлемым компонентом СППР являются правила принятия решений, способные на основе агрегированных данных выдавать менеджерскому составу рекомендации. Системы такого рода создаются только в том случае, когда структура управления уже достаточно определена и имеются основания для обобщения и анализа не только данных, но и процессов их обработки. Таким образом, СППР это не просто развитие системы оперативного управления, а большей частью механизм развития предприятия, который включает в себя некоторую часть управляющей системы, обширную систему внешних связей предприятия, а также технологические и маркетинговые процессы развития производства. В той или иной степени элементы автоматизированной поддержки принятия решений присутствуют в любой информационной системе (ИС), из-за чего, осознанно или нет, к задаче автоматизации процесса принятия решений организации приступают сразу после приобретения вычислительной техники и установки программного обеспечения. По мере развития предприятия, упорядочения его структуры и налаживания межкорпоративных связей, проблема разработки и внедрения СППР становится особенно актуальной. Качество СППР в первую очередь зависит от данных, на основании которых принимаются решения; используемых аналитических методов и моделей обработки и анализа данных; адекватности используемых инструментальных средств задачам принятия решений. Современные подходы к построению СППР основаны на использовании новых технологий хранения и анализа корпоративных данных [54,80]: хранилиш;а данных (ХД, Data Warehouse); оперативная аналитическая обработка (OLAP, On-Line Analytical Processing); интеллектуальный анализ данных (ИАД). Вопросы построения подобных систем для промышленных предприятий еще недостаточно исследованы и систематизированы, при этом публикации, как правило, носят поверхностный характер. Развитие современных СППР основано на работах ученых, внесших значительный вклад в развитие теории принятия решений и разработку методов решения прикладных задач: А.П. Аверкин, П.А. Афонин, СП. Байкалов, В.П. Берман, Д. Бешелев, И.М. Бобко, В.В. Бомас, П.П. Бусленко, В.Н. Вагин, СВ. Варшавский, В.П. Гладун, А.И. Иоффин, Б.Я. Курицкий, О.И. Ларичев, А. Локтев, Г.О. Наумов, СА. Орловский, Ф.И. Перегудов, В.В. Подиновский, Э.В. Попов, Г.С Поспелов, Д.А. Поспелов, Т. Саати, В.Л. Стефанюк, Ф.П. Тарасенко, Д.И. Шапиро и многие другие. С появлением глобальных сетей передачи данных появились информационные системы распределенного типа, исследованием которых занимались ученые Ю.П.Ехлаков, В.И. Береговой, И.Д. Блат, Д.И. Бараксанов и др. Основоположниками концепций ХД и OLAP являются зарубежные ученые: Б.Инмон, Э.Кодд. Научные результаты, изложенные в трудах ученых, были адаптированы автором к современным методам управления в нашей стране и мире в целом. При этом в качестве основополагающих подходов к управлению промышленным предприятием, использовались: Процессно-ориентированный подход, который предполагает управление не структурной единицей (отделом, цехом), а процессом в целом (производство, сбыт, закупки и т.д.) Система управления качеством, предполагаюш;ая ориентацию всего процесса жизнедеятельности компании на конечного потребителя продукции Указанные выше положения предполагают агрегирование информации не в рамках какой-либо задачи, а в объемах всего предприятия, что накладывает отпечаток на методы ее хранения и обработки. В рамках настоящей диссертация изложен подход к структуре хранения данных, предполагающий получение требуемой информации в любых аналитических разрезах, необходимых менеджменту компании для эффективного управления предприятием. Однако существуют факторы, сдерживающие построение современных СППР для промышленных предприятий, позволяющих автоматизировать подготовку данных для принятия управленческих решений, главные из них: недостоверность данных; низкая производительность при аналитических запросах; невозможность преобразования разнородных данных в единую информацию. Этим обусловлена актуальность исследования вопросов создания СППР для промышленных предприятий на основе усовершенствованных технологий накопления и хранения данных, устраняющих выделенные факторы посредством интеграции ХД, OLAP и ИАД. В связи с этим возникает предмет и объект исследования. Предметом исследования выступают основы построения СППР для промышленного предприятия, их методического и алгоритмического обеспечения на базе усовершенствованных технологий накопления и хранения данных.Объект исследования система поддержки управленческих решений для промышленных предприятий на примере предприятия по производству преформ. Целью работы является разработка основ создания СППР на базе совершенствования технологий накопления и хранения данных и их конкретизация на примере действующих промышленных предприятий. В соответствии с указанной целью в рамках диссертационной работы поставлены и решались следуюш;ие задачи: 1. Исследование и анализ факторов, сдерживаюш;их построение современных СППР, позволяющих автоматизировать подготовку данных для принятия управленческих решений. 2. Модернизация технологий накопления и хранения данных, используемых в СППР для промышленных предприятий. 3. Разработка структуры информационно-аналитической системы, реализующей усовершенствованные технологии на примере предприятия по производству преформ. 4. Создание и апробирование алгоритмического и программного обеспечения, реализующего разработанные технологии поддержки принятия управленческих рещений на примере предприятия по производству преформ. 5. Иллюстрация работы инструментария выработки рекомендаций J111P, как элемента новой технологии, реализующих ее алгоритмов и программных средств на конкретной задаче. Методы исследования. Полученные результаты исследования базируются на использовании методов и средств системного анализа, теории принятия решений, теории построения автоматизированных информационных систем, сетей и баз данных, компьютерного анализа данных, моделирования сигналов. Научная новизна работы: 1. Усовершенствована шестиэтапная технология построения современных Cm IP, отличающаяся выделением на каждом этапе вариантов технических решений, их преимуществ и недостатков, факторов, влияющих на выбор технических решений, состава и формы представления получаемых результатов. 2. Структура аналитического программного комплекса промышленного предприятия по производству преформ, реализующего разработанную технологию и интегрирующего в себе СППР и оперативные системы предприятия; 3. Алгоритмическое обеспечение, отличающееся учетом особенностей бизнес-процессов предприятия, позволяющее осуществлять операции переноса и трансформации данных в многоуровневой архитектуре организации данных СППР. 4. Конкретный инструментарий выработки рекомендаций в виде алгоритмов поддержки принятия решений по управлению составом ремонтных работ, основанных на результатах имитационного моделирования работы основного оборудования по производству преформ термопластавтоматов (ТПА). Практическая ценность работы заключается в том, что применение полученных результатов исследования позволяет для промышленного предприятия: устранить факторы, сдерживающие построение современных СППР: недостоверность данных; низкую производительность при аналитических запросах; невозможность преобразования разнородных данных в единую информацию. повысить качество принимаемых управленческих решений за счет повышения их обоснованности, своевременности и непротиворечивости, что достигается путем улучшения достоверности, оперативности получения, агрегированности и наглядности данных, предоставляемых для принятия решений; осуществлять не только выдачу данных, но и готовых рекомендаций средствами ИАД, обеспечивающими возможность выявления скрытых знаний, заключенных в ХД; 10 повысить уровень информационного взаимодействия
