Насоси

Інжиніринг підприємства та управління бізнес-процесами. Методологія та технологія (200,00 руб.)

телефон:(095) 4428098

1952 року народження, закінчив Московський економіко-статистичний інститут (МЕСІ) у 1974р.

Вчений ступінь кандидата економічних наукприсуджено дисертаційною радою Московського економіко-статистичного інституту 13 грудня 1979 р. та затверджено ВАК 11 червня 1980 року. 25 грудня 2003 року захистив дисертацію на здобуття наукового ступеня доктора економічних наук за спеціальністю 08.00.13 "Математичні та інструментальні методи економіки" на тему "Компонентна методологія реінжинірингу бізнес-процесів на основі управління знаннями".

Вчене звання професора на кафедрі Проектування економічних інформаційних систем МЕСІ присвоєно рішенням Міністерства освіти РФ 20 березня 2002 р.

Стаж педагогічної роботиу вузах, освітніх закладах підвищення кваліфікації становить 25 років.

Читає лекційні курси "Інтелектуальні інформаційні системи", "Реінжиніринг бізнес-процесів".

Під науковим керівництвом здобувача підготовлено 3 кандидати наук, на даний час здійснює керівництво 5 аспірантами.

НАВЧАЛЬНО-МЕТОДИЧНІ ТА НАУКОВІ ТРУДИ

Має 91 публікацію, з них 26 навчально-методичних та 30 наукових праць, що використовуються у педагогічній практиці, у тому числі:

а) навчально-методичні роботи:

б) наукові роботи

Реінжиніринг бізнес-процесів	М.: Фінанси та статистика, 2003.
Інтелектуальні навчальні системи та віртуальні навчальні організації	Мінськ.: БДУІР, 2001.	Голенков В.В., Тарасов В.Б. та ін.
Удосконалення управління підприємством на основі застосування методу обліку витрат за функціями	Вісник Оренбурзького державного університету, 2003 №1
Проектування інформаційних сховищ для статистичних інформаційно-аналітичних систем	Питання статистики, 2003 №1
Обґрунтування стратегічних рішень щодо реорганізації підприємств на основі інтелектуальних технологій	Новини штучного інтелекту, 2003 №2.	Кузьмицький А.А.
Проектування систем управління знаннями	Новини штучного інтелекту, 2002, №4
Інтелектуальна система керування логістичними процесами (стаття).	М.: Теорія та системи управління, 1999, №5.
Проектування бізнес-процесів підприємства на основі системи управління знаннями // (у співавторстві)	Праці 8-ї Національної конференції зі штучного інтелекту (Коломна, 2002). - М.: Наука, Фізматліт, 2002.
Використання систем управління знаннями у віртуальній освіті.	Штучний інтелект у ХХІ столітті»/ Праці Міжнародного конгресу. - М: Наука, Фізматліт, 2001.
Аналіз процесів дистанційної освіти з урахуванням імітаційного моделювання (стаття).	М., Дистанційна освіта, N 4, 1998	Данилов А.В., Григор'єв С.В., Самойлов В.А.

КОРОТКА ХАРАКТЕРИСТИКА НАУКОВО-ПЕДАГОГІЧНОЇ ДІЯЛЬНОСТІ

1. Робота членом Ради Російської асоціації штучного інтелекту. Член спеціалізованої вченої ради МЕСІ за спеціальністю 08.00.13 «Математичні та інструментальні методи економіки».

2. Співавтор підручника «Проектування економічних інформаційних систем» (2001 р.), рекомендованого Навчально-методичним об'єднанням з освіти в галузі економіки, статистики, інформаційних систем та математичних методів в економіці як підручник для студентів, які навчаються за спеціальностями: «Прикладна інформатика економіці», «Прикладна інформатика у менеджменті», «Прикладна інформатика в юриспруденції».

Автор навчального посібника «Інтелектуальні інформаційні системи» допущено Міністерством освіти РФ як навчальний посібник студентів, які навчаються за спеціальностями «Прикладна інформатика (областями)».

Науковий керівник науково-дослідних робіт «Розробка методологічних основ створення систем інтеграції знань» (ЄЗН: 1.2.02), «Розробка методологічних основ створення віртуальних організацій» (ЄЗН: 1.2.00П), «Розробка методологічних основ реінжинірингу процесів функціонування систем об'єктами» (ЄЗН: 1.1.98Ф), «Розробка методологічних засад інформатизації навчального процесу вищого навчального закладу» (ЄЗН: 1.2.97Р).

В даний час є керівником науково-дослідної роботи: «Розробка методу адаптивної конфігурації структури процесів підприємства на основі системи управління знаннями» у рамках гранту РФФД 03-01-00727.

3. У 1998-2003 роках. проходив підвищення кваліфікації в Інституті підвищення кваліфікації МЕСІ, 1995 р. – в ARGUSSOFT. Виступав з доповідями на наукових конференціях з штучного інтелекту (організатор РАІІ), реінжинірингу бізнес-процесів на основі сучасних інформаційних технологій (МЕСІ), логістики (МАДІ), наукових сесіях МІФІ.

4. Лауреат премії Президента РФ у галузі освіти за 1999 рік за участь у розробці Навчально-методичного комплексу «Методи, моделі та програмні засоби конструювання інтелектуальних систем прийняття рішень та управління».

Питання Сутність структурного підходу до проектування ІС 2. Методологія структурного проектування Гейна-Сарсона 3. Методологія структурного аналізу та проектування SADT 1.

Формальне визначення методу проектування Концепції та теоретичні основи (структурний або об'єктно-орієнтований підхід) Нотація – спосіб відображення моделей статичної структури та динаміки поведінки проектованої системи (графічні діаграми, математична формалізація – множини, графи, мережі Петрі) Процедури, що визначають практичне застосування методу та правила побудови моделей, критерії, що використовуються для оцінки результатів)

Сутність структурного підходу Полягає в декомпозиції системи, яка виробляється так: система розбивається на функціональні підсистеми, які поділяються на підфункції, ті – на завдання тощо до конкретних процедур. Система підсистем Функція (завдання)

Принципи структурного підходу Основу структурного підходу лежать такі принципи: принцип декомпозиції ( науковий метод, що використовує структуру задачі і дозволяє замінити розв'язання однієї великої задачі розв'язанням серії менших завдань); принцип ієрархічного впорядкування (організація складових частин системи в ієрархічні деревоподібні структури з додаванням нових деталей кожному рівні); принцип абстрагування (виділення істотних аспектів системи та відволікання від несуттєвих); принцип несуперечності (обґрунтованість та узгодженість елементів системи); принцип структурування даних (дані мають бути структуровані та ієрархічно організовані).

Методології структурного аналізу та проектування Методологія структурного аналізу та проектування визначає керівні вказівки для оцінки та вибору проекту, кроки роботи, які мають бути виконані, їх послідовність, правила розподілу та призначення операцій та методів. В даний час успішно використовуються практично всі відомі методології структурного аналізу та проектування, проте найбільшого поширення набули методології: структурного аналізу та техніки проектування SADT (Structured Analysis and Design Technique), Д. Марка – К. Мак. Гоун структурного системного аналізу Гейна-Сарсона (Gane-Sarson), структурного аналізу (Yourdon/De Marko), розвитку систем Джексона (Jackson), інформаційного моделювання Мартіна (Martin). та проектування Йодана/Де Марко

Класифікація структурних методологій Сучасні структурні методології аналізу та проектування класифікуються за такими ознаками: стосовно шкіл - Software Engineering (SE) та Information Engineering (IE); по порядку побудови моделі – процедурноорієнтовані, орієнтовані на дані та інформаційноорієнтовані; за типом цільових систем – для систем реального часу (СРВ) та для інформаційних систем (ІС).

Школа Software Engineering SE є низхідним поетапним підходом до розробки ПЗ, що починається із загального погляду на його функціонування. Потім проводиться декомпозиція функцій на підфункції, і процес повторюється для підфункцій до того часу, поки вони стануть досить малі їх кодування. В результаті виходить ієрархічна, структурована модульна програма. SE є універсальною дисципліною розробки ПЗ, що успішно застосовується як при розробці систем реального часу, так і при розробці інформаційних систем.

Школа Information Engineering IE – нова дисципліна. З одного боку, вона має більш широку сферу застосування, ніж SE: IE є дисципліною побудови систем взагалі, а не тільки систем ПЗ, і включає етапи більш високого рівня(наприклад, стратегічне планування), проте на етапі проектування систем програмного забезпечення ці дисципліни аналогічні. З іншого боку, IE – більш вузька дисципліна, ніж SE, тому що IE використовується тільки для побудови інформаційних систем, а SE – для всіх типів систем.

Модель розробки ПЗ та ІС Розробка ПЗ та ІС заснована на моделі ВХІД-ОБРОБКОВИХІД: 1. дані входять до системи, 2. обробляються, 3. виходять із системи. Така модель використовується у всіх структурних методологіях. При цьому важливим є порядок побудови моделі. Обробка вихід

Порядок побудови моделі Процедурно-орієнтований підхід регламентує первинність проектування функціональних компонентів щодо проектування структур даних: вимоги до даних розкриваються через функціональні вимоги. При підході, орієнтованому на дані, вхід та вихід є найважливішими - структури даних визначаються першими, а процедурні компоненти є похідними від даних. Паралельне проектування процесів та структур даних із узгодженням моделей

Інформаційні системи Керовані даними Складні структури даних Великий обсяг вхідних даних Інтенсивне введення Висновок Машинна незалежність Системи реального часу Керовані подіями Прості структури даних Мала кількість вхідних даних Інтенсивні обчислення Машинна залежність Типи цільових систем

Засоби підтримки систем різного типуНазва методології Школа Порядок побудови Тип систем Йодан-Де Марко SE Процедурноорієнтована ІС, СРВ Гейн-Сарсон SE Процедурноорієнтована ІС, СРВ Джексон SE Орієнтована на ІС, СРВ дані Мартін IE Інформаційноорієнтована ІС SADT IE Паралельне проект. -орієнт. 2) ор. на дані ІС

2. Методологія структурного проектування Гейна-Сарсона. Діаграми потоків даних (DFD) є основним засобом моделювання функціональних вимог проектованої системи. З їхньою допомогою ці вимоги розбиваються на функціональні компоненти (процеси) і представляються як мережі, пов'язаної потоками даних. Головна мета таких засобів – продемонструвати, як кожен процес перетворює свої вхідні дані у вихідні, а також виявити відносини між цими процесами.

Історія створення Ларрі Константайн (IBM) 1965, 1974 – структурне проектування Hughee Aircraft Company – 1975, 1977 – інтерактивна система графіки структурних схем Гейн К., Т. Сарсон – започаткували фірму Improved System Technologies. Перший CASE – інструмент STRADIS, 1976. Е. Йодан, Г. Маейрс, У. Стівенс, Т. Де Марко, В. Вайнберг. Компанія Jordon inc. -1975 р. Оцінка ЖЦ з допомогою методів структурного аналізу та проектування: 5% - обстеження, 35 % - аналіз, 20 % проектування, 15 % - реалізація, 25 % - інше.

Методологія Гейна-Сарсона В основі цієї методології лежить побудова моделі ІС. Відповідно до методології модель системи визначається як ієрархія діаграм потоків даних - Data. Flow Diagram (ДПД або DFD), що описують асинхронний процес перетворення інформації від її введення до системи до видачі користувачеві. Діаграми верхніх рівнів ієрархії (контекстні діаграми) визначають основні процеси або підсистеми ІС із зовнішніми входами та виходами. Вони деталізуються з допомогою діаграм нижнього рівня. Така декомпозиція продовжується, створюючи багаторівневу ієрархію діаграм, доти, доки буде досягнуто такий рівень декомпозиції, у якому процес стають елементарними і деталізувати їх далі не потрібно. Інструменти: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

Основні компоненти DFD Джерела інформації (зовнішні сутності) породжують інформаційні потоки (потоки даних), що переносять інформацію до підсистем або процесів. Ті у свою чергу перетворять інформацію та породжують нові потоки, які переносять інформацію до інших процесів або підсистем, накопичувачів даних або зовнішніх сутностей – споживачів інформації. Таким чином, основними компонентами діаграм потоків є: зовнішні сутності; системи/підсистеми; процеси; сховища даних; потоки даних.

Зовнішня сутність Зовнішня сутність є матеріальним предметом або фізична особа, що є джерелом або приймачем інформації, наприклад, замовники, персонал, постачальники, клієнти, склад. Можливо зовнішня АС (підсистема) Визначення деякого об'єкта чи системи як зовнішньої сутності свідчить про те, що вона перебуває поза межами аналізованої ІВ. У процесі аналізу деякі зовнішні сутності можуть бути перенесені всередину діаграми аналізованої ІС, якщо це необхідно, або, навпаки, частина процесів ІС може бути винесена за межі діаграми та представлена як зовнішня сутність. Зовнішня сутність позначається квадратом, розташованим ніби "над" діаграмою і тінь, що кидає на неї, для того, щоб можна було виділити цей символ серед інших позначень:

Системи та підсистеми При побудові моделі складної ІС вона може бути представлена в загальному вигляді на так званій контекстній діаграмі у вигляді однієї системи як єдиного цілого, або може бути декомпозірована на ряд підсистем. Номер підсистеми служить її ідентифікації. У полі імені вводиться найменування підсистеми як пропозиції з підлягаючим і відповідними визначеннями і доповненнями.

Процес є перетворення вхідних потоків даних у вихідні відповідно до певного алгоритму. Фізично процес може бути реалізований у різний спосіб: це може бути підрозділ організації (відділ), що виконує обробку вхідних документів та випуск звітів, програма, апаратно реалізований логічний пристрій і т. д. Номер процесу служить для його ідентифікації. У полі імені вводиться найменування процесу у вигляді речення з активним недвозначним дієсловом у невизначеній формі (обчислити, розрахувати, перевірити, визначити, створити, отримати), за яким слідують іменники у знахідному відмінку. Інформація у полі фізичної реалізації показує, який підрозділ організації, програма чи апаратний пристрій виконує цей процес. Процеси

Сховище даних Накопичувач даних є абстрактним пристроєм для зберігання інформації, яку можна в будь-який момент помістити в накопичувач і через деякий час витягти, причому способи приміщення і вилучення можуть бути будь-якими. Накопичувач даних може бути реалізований фізично як мікрофіші, ящика в картотеці, таблиці в оперативної пам'яті, файлу на носії тощо. буд. Ім'я накопичувача вибирається з міркувань найбільшої інформативності для проектувальника. Накопичувач даних у загальному випадку є прообразом майбутньої бази даних і опис даних, що зберігаються в ньому, має бути пов'язане з інформаційною моделлю.

Потік даних визначає інформацію, що передається через деяке з'єднання джерела до приймача. Реальний потік даних може бути інформацією, що передається кабелем між двома пристроями, що пересилаються поштою листами, магнітними носіями, і т. д. Кожен потік даних має ім'я, що відображає його зміст.

Побудова контекстних діаграм є першим кроком у побудові ієрархії DFD. Зазвичай при проектуванні щодо простих ІС будується єдина контекстна діаграма із зіркоподібною топологією, в центрі якої знаходиться так званий головний процес, поєднаний із приймачами та джерелами інформації, за допомогою яких із системою взаємодіють користувачі та інші зовнішні системи. Якщо ж для складної системи обмежитись єдиною контекстною діаграмою, то вона міститиме надто велику кількість джерел та приймачів інформації, які важко розташувати на аркуші паперу нормального формату, і крім того, єдиний головний процес не розкриває структури розподіленої системи. Ознаками складності (у сенсі контексту) може бути: наявність великої кількості зовнішніх сутностей (десять і більше); розподілена природа системи; багатофункціональність системи з групуванням функцій в окремі підсистеми. сформованою чи виявленою Для складних ІС будується ієрархія контекстних діаграм. У цьому контекстна діаграма верхнього рівня містить єдиний головний процес, а набір підсистем, з'єднаних потоками даних. Контекстні діаграми наступного рівня деталізують контекст та структуру підсистем.

Декомпозиція контекстної діаграми Для кожної підсистеми, яка є на контекстних діаграмах, виконується її деталізація за допомогою DFD. Кожен процес на DFD, у свою чергу, може бути деталізований за допомогою DFD або міні-спеціфікації. При деталізації повинні виконуватись наступні правила: правило балансування - означає, що при деталізації підсистеми або процесу деталізуюча діаграма як зовнішні джерела/приймачі даних може мати тільки ті компоненти (підсистеми, процеси, зовнішні сутності, накопичувачі даних), з якими має інформаційний зв'язок деталізована підсистема або процес на батьківській діаграмі ; правило нумерації - означає, що з деталізації процесів має підтримуватися їх ієрархічна нумерація. Наприклад, процеси, що деталізують процес з номером 12, одержують номери 12. 1, 12. 2, 12. 3 і т. д. Мініспецифікація (опис логіки процесу) повинна формулювати його основні функції таким чином, щоб надалі спеціаліст, який виконує реалізацію проекту , зміг виконати їх чи розробити відповідну програму.

Мініспеціфікація є завершенням ієрархії FD. Рішення про завершення деталізації процесу та використання мініспецифікації приймається аналітиком виходячи з наступних критеріїв: наявності у процесу щодо невеликої кількості вхідних та вихідних потоків даних (2 -3 потоки); можливості опису перетворення даних процесом як послідовного алгоритму; виконання процесом єдиної логічної функції перетворення вхідної інформації у вихідну; можливості опису логіки процесу за допомогою міні-специфікації невеликого обсягу (не більше 20 -30 рядків).

Характеристики інформаційного суспільства підвищення ролі інформації та знань у житті суспільства; зростання частки ІКТ, інформаційних продуктів та послуг у ВВП; створення глобальної інформаційної інфраструктури, що забезпечує ефективну інформаційну взаємодію людей та задоволення їх соціальних та особистісних потреб в інформаційних продуктах та послугах

Економічний погляд на інформаційне суспільство Виробництво, придбання, поширення та практичне застосування інформації та знань перетворюється на головну рушійну силу соціально- економічного розвиткуПри досягненні певного рівня розвитку інформаційного суспільства в частині досягнення значного обсягу валового внутрішнього продукту, пов'язаного з інформацією та ІКТ, формується економіка знань. Здатність створювати та забезпечувати доступ до знань стає основним фактором конкурентоспроможності

На Форумі лідерів освіти, що проводився ЮНЕСКО влітку 2008 року, Генеральний директор ЮНЕСКО пан Куачіро Матсуура виділив електронне навчання (e-learning) та дистанційне навчання як одну з найважливіших тенденцій розвитку освіти сучасному світі

Перенесення технологій e.Learning, що використовуються в МЕСІ, до інших університетів Росії, Казахстану, Вірменії, Білорусії та інших країн Проведено 41 семінар з 25 тематики в області e.Learning за участю понад 1500 осіб (у тому числі 178 ректорів), які представляють більш ніж 200 навчальних закладів із 72 регіонів Росії та країн СНД

Домінантна економіка Індустріальна Споживання Знань Період: середина XX століття кінець XX століття початок XXI століття Трансформація вузів Класичний вуз (центр підготовки кадрів для економіки) Класичний вуз (центр підготовки кадрів для економіки) Бізнес - вуз (виробник освітньої послуги) Бізнес - вуз (виробник освітньої послуги) Інноваційний вуз (центр наукового та інноваційного розвитку) Інноваційний вуз (центр наукового та інноваційного розвитку) Парадигма менеджменту Фінансово-орієнтований Якості Знань Вища школа у сучасному світі

МЕСІ – інноваційний ВНЗ! Інтеграція освіти, науки та бізнесу Якісний науково-освітній контент – 100 % навчально-методичне забезпечення – Від щорічного оновлення контенту до оновлення при необхідності Сучасні освітні технології колаборативної взаємодії «студент – викладач», «студент – студент», «викладач – викладач» , у перспективі «кафедра - підприємство» Ефективне залучення до наукових досліджень викладачів – Науково-методичне забезпечення кожної дисципліни

Управління знаннями в Університеті Управління Знаннями Управління академічними знаннями Управління адміністративними знаннями Якість контенту + якість освіти Інтеграція результатів НДР у бізнес Технології Методологія ПКС АУП Єдине інтегроване середовище освітньої установи Компетенції ПКС та АУП*

Вікіноміка, як масове співробітництво Дон Тапскотт та Ентоні Д. Вільямс: Контент, створюваний користувачами (Crowdsourcing) Соціальні мережі – співпраця та самоорганізація (Smart Mobs) Новий спосібвиробництва з використанням WEB 2.0 (віки, блоги, чати, підкасти, RSS) – масова співпраця, «брати участь та спільно створювати» Нова сила, що дозволяє об'єднати людей у мережі для створення гігантського мозку

Принципи Вікіноміки Відкритість - Компанії відкривають свої межі зовнішнім ідеям та людським ресурсам, відчинені дверідля всіх талантів зовнішнього світу Піринг (виробництво на рівних) - Самоорганізація для створення нових продуктів та послуг, загального знання, обміну досвідом Доступ та вміння ділитися - Баланс інтелектуальних активів, захист одних, відкритий доступ до інших ресурсів Глобальний характер діяльності

Доставка контенту з філій, партнерських організацій та представництв Розробка та спільна розробка контенту для провідних російських університетів Розподілена розробка контенту Інформаційні центри дисциплін Процес потокового створення та використання знань у МЕСІ

Принципи створення інформаційно-знанієвого простору 1. Створення та актуалізація навчально-методичних комплексів на основі єдиного інформаційно-знанієвого простору розподілених кафедр 2. Використання результатів НДР при створенні контенту 3. Залучення до створення контенту підприємств та організацій 4. 5.Виконання навчально-дослідницької роботи студентів 6.Організація сервісів з управління знаннями

Метрики, мотивація, якість Кількісні показники змін в ІЦД Показники участі регіонів у розробці контенту Рівень залучення студентів та аспірантів до створення контенту Обсяги запозичення та перенесення матеріалів з інтернету Частоту та якість актуалізації матеріалу Індивідуальний внесок кожного учасника e-Metricse-Xcellence

Значення створення інформаційно-освітнього простору МЕСІ на основі ІЦД забезпечуватиме платформи для спільної роботи викладачів розподілених кафедр; створювати та накопичувати навчально-методичні та наукові матеріали з усіх дисциплін; забезпечувати процес постійної актуалізації навчально-методичного контенту; створювати бази посилань на відкриті освітні ресурси кожної дисципліни, на матеріали конференцій, семінарів та інші корисні ресурси.

Дякую за увагу! Тельнов Ю.Ф.

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ РОСІЙСЬКОЇ ФЕДЕРАЦІЇ

Московський державний університет економіки,
статистики та інформатики
Інститут «Московська вища банківська школа»

Ю.Ф. Тельнів

Інтелектуальні
інформаційні системи
(навчальний посібник)

Москва 2001

УДК 519.68.02
ББК 65 з 51
Т 318

Тельнов Ю.Ф. Інтелектуальні інформаційні системи. (Навчальне
посібник) – М., 2001. – 118 стор.
Кафедра Проектування економічних інформаційних систем
Навчальний посібник присвячений
теоретичним та організаційно-методичним питанням розробки та застосування інтелектуальних
інформаційних систем (ІІС) в економіці Розглядається
класифікація, архітектура, етапи проектування ІІС, вибір
інструментальних засобів, сфери застосування. Практичні аспекти
застосування статичних ІІС викладаються на вирішення завдань
фінансового аналізу підприємства, динамічних ІІС - для вирішення
задач керування запасами.
Навчальний посібник призначений для студентів, які навчаються
спеціальності “Прикладна інформатика з областей застосування”, а
також для студентів інших економічних спеціальностей: «Фінанси
та кредит», «Менеджмент», «Маркетинг» та ін.

Тельнов Ю.Ф., 2001 р.
Московський державний університет економіки, статистики та
інформатики
Інститут Московська вища банківська школа

2. Глава 1. Класифікація інтелектуальних інформаційних
систем_______________________________________________________ 5
2.1 Особливості та ознаки інтелектуальності інформаційних
систем _____________________________________________________ 5
2.2 Системи з інтелектуальним інтерфейсом 8 8
2.3 Експертні системи ____________________________________ 10
2.4 Самонавчальні системи ______________________________ 20
2.5 Література ____________________________________________ 30
3. Глава 2. Технологія створення експертних систем 32
3.1 Етапи створення експертної системи ______________________ 32
3.2 Ідентифікація проблемної галузі ______________________ 36
3.3 Побудова концептуальної моделі 39
3.4 Формалізація основи знань ______________________________ 43
3.5 Вибір інструментальних засобів реалізації експертної
системи ___________________________________________________ 55
3.6 Література ____________________________________________ 63
4. Розділ 3. Реалізація експертних систем економічного аналізу
діяльності підприємства_____________________________________ 65
4.1 Особливості експертних систем економічного аналізу 65
4.2 Експертна система аналізу фінансового стану
підприємства _______________________________________________ 71
4.3 Експертна система аналізу ефективності результатів
фінансово-господарську діяльність підприємства ____________ 80
4.4 Література ____________________________________________ 85
5. Розділ 4. Реалізація динамічних експертних систем управління
бізнес-процесами ___________________________________________ 86
5.1 4.1. Особливості реалізації динамічних експертних систем
управління бізнес-процесами _______________________________ 86
5.2 Експертна система динамічного управління запасами _____ 89
5.3 Система з фіксованим розміром замовлення _________________ 91
5.4 Література ___________________________________________ 104
5.5 Практикум із проведення лабораторних робіт ____________ 105

Вступ
Метою навчального посібника є ознайомлення студентів,
учнів за спеціальністю «Прикладна інформатика з областей
застосування», з проблематикою та областями використання
штучного інтелекту в економічних інформаційних
системах, висвітлення теоретичних та організаційно-методичних
питань побудови та функціонування систем, заснованих на
знаннях, прищеплення навичок практичних робітз проектування баз
знань. В результаті вивчення навчального посібника студенти отримають
знання з архітектури та класифікації ІІС, методів подання
знань, сфер застосування, а також навчаться вибирати адекватні
проблемної галузі інструментальні засоби розробки ІІС та
методи проектування основи знань.
Навчальний посібник «Інтелектуальні інформаційні системи»
призначено також для студентів економічних спеціальностей:
«Фінанси та кредит», «Бухгалтерський облік», «Антикризове
управління», «Менеджмент», «Маркетинг», «Світова економіка»,
які в результаті вивчення навчального посібника освоять методи
прийняття управлінських рішень, що базуються на класифікації
ситуацій, побудові дерев цілей та рішень, логічної та
евристичної аргументації, розрахунку рейтингів на базі нечіткої
логіки, керування динамічними процесами.
Структурно навчальний посібник складається з 4 розділів:
. У першому розділі розглядаються питання
класифікації та
архітектури ІІС, а також дається опис основних областей
застосування.
. У другому розділі представлені основні етапи розробки найбільш
поширеного класу ІІС – експертних систем. При цьому велика
увага приділяється питанням побудови концептуальної моделі
проблемної галузі, аналізу та вибору методів представлення знань та
відповідних інструментальних засобів.
. У третьому розділі дається опис методів реалізації експертних
систем для зовнішнього та внутрішнього економічного аналізу фінансово-господарської діяльності підприємств.
. У четвертому розділі розбираються питання застосування динамічних
експертних систем для управління ланцюжками операцій бізнеспроцесу, зокрема реалізації системи управління запасами.

1. Розділ 1. Класифікація інтелектуальних інформаційних
систем
1.1 Особливості та ознаки інтелектуальності
інформаційних систем
Будь-яка інформаційна система (ІС) виконує такі
функції: сприймає інформаційні, що вводяться користувачем
запити та необхідні вихідні дані, обробляє введені та
дані, що зберігаються в системі відповідно до відомого алгоритму і
формує потрібну вихідну інформацію. З точки зору
реалізації перерахованих функцій ІС можна розглядати як
фабрику, яка виробляє інформацію, в якій замовлення є
інформаційний запит, сировиною - вихідні дані, продуктом потрібна інформація, а інструментом (обладнанням) - знання,
допомогою якого дані перетворюються на інформацію.
Знання має двояку природу: фактуальну та операційну.
. Фактуальне знання - це осмислені та зрозумілі дані. Дані
самі по собі - це спеціально організовані знаки на будь-якому
носії.
. Операційне знання - це загальні залежності між фактами,
які дозволяють інтерпретувати дані або вилучати їх
інформацію. Інформація по суті - це нове та корисне знання для
вирішення будь-яких завдань.
Часто фактуальне знання називають екстенсіональним
(деталізованим), а операційне знання – інтенсіональним
(Узагальненим).
Процес вилучення інформації з даних зводиться до
адекватному поєднанню операційного та фактуального знань та
різних типах ІС виконується по-різному. Найпростіший шлях їх
з'єднання полягає в рамках однієї прикладної програми:
Програма = Алгоритм (Правила перетворення даних +
Керівна структура) + Структура даних
Таким чином, операційне знання (алгоритм) та фактуальне
знання (структура даних) невіддільні друг від друга. Однак, якщо в
Під час експлуатації ІС з'ясується потреба у модифікації одного з
двох компонентів програми, то виникне потреба її
переписування. Це пояснюється тим, що повним знанням проблемної
області має лише розробник ІС, а програма служить
"недумаючим виконавцем" знання розробника. Кінцевий же
користувач
внаслідок
процедурності
і
машинний
орієнтованості уявлення знань розуміє лише зовнішню
бік процесу обробки даних і не може на нього впливати.
5

Наслідком перерахованих недоліків є погана
життєздатність ІВ або неадаптивність до
змін
інформаційних
потреб.
Крім
того,
в
силу
детермінованості алгоритмів розв'язуваних задач ІС не здатна до
формуванню у користувача знання про дії не повністю
певних ситуаціях.
У системах, що базуються на обробці баз даних (СБД - Data Base
Systems), відбувається відділення фактуального та операційного знань
один від одного. Перше організується як бази даних, друге - як
програм. Причому програма може автоматично генеруватися за
запит користувача (наприклад, реалізація SQL або QBE запитів). В
як посередник між програмою та базою даних виступає
програмний інструмент доступу до даних - система керування базою
даних (СУБД):
СБД = Програма<=>СУБД<=>База даних
Концепція незалежності програм від даних дозволяє
підвищити гнучкість ІВ щодо виконання довільних інформаційних
запитів. Однак, ця гнучкість через процедурність подання
Операційне знання має чітко визначені межі. Для
формулювання інформаційного запиту користувач повинен ясно
уявляти структуру бази даних і до певної міри
алгоритм розв'язання задачі. Отже, користувач повинен
досить добре розбиратися в проблемній галузі, у логічній
структуру бази даних та алгоритм програми. Концептуальна схема
бази даних виступає в основному лише у ролі проміжної ланки
у процесі відображення логічної структури даних на структуру
даних прикладної програми.
Загальні недоліки традиційних інформаційних систем,
яким відносяться системи перших двох типів, полягають у слабкій
адаптивності до змін у предметній галузі та інформаційним
потребам користувачів, у неможливості вирішувати погано
формалізовані завдання, з якими управлінські працівники
постійно мають справу. Перераховані недоліки усуваються в
інтелектуальних інформаційних системах (ІІС).
Аналіз структури програми показує можливість виділення
з програми операційного знання (правил перетворення даних) у
так звану базу знань, яка у декларативній формі зберігає
загальні для різноманітних завдань одиниці знань. При цьому керуюча
структура набуває характеру універсального механізму вирішення
задач (механізму виведення), який пов'язує одиниці знань у
ланцюжки, що виконуються (генеровані алгоритми) в залежності від
конкретної постановки задачі (сформульованої у запиті мети та

вихідних умов). Такі ІС стають системами, що базуються на
обробці знань (СБЗ - Knowledge Base (Based) Systems):
СБЗ = База знань<=>Керуюча структура<=>База даних
(Механізм виведення)
Для
інтелектуальних
інформаційних
систем,
орієнтованих на генерацію алгоритмів розв'язання задач, характерні
такі ознаки:
. розвинені комунікативні здібності,
. уміння вирішувати складні погано формалізовані завдання,
. здатність до самонавчання,
Комунікативні здібності ІІС характеризують спосіб
взаємодії (інтерфейсу) кінцевого користувача з системою,
зокрема, можливість формулювання довільного запиту
діалог з ІІС мовою, максимально наближеним до природного.
Складні погано формалізовані завдання - це завдання, які
вимагають побудови оригінального алгоритму вирішення залежно
від конкретної ситуації, для якої можуть бути характерні
невизначеність та динамічність вихідних даних та знань.
Здатність до самонавчання - це можливість автоматичного
отримання знань
для вирішення завдань із накопиченого досвіду
конкретних ситуацій.
У різних ІІС перелічені ознаки інтелектуальності
розвинені неоднаково і рідко, коли всі чотири ознаки
реалізуються одночасно. Умовно кожній із ознак
інтелектуальності відповідає свій клас ІІС (рис. 1.1):
. Системи із інтелектуальним інтерфейсом;
. Експертні системи;
. Самонавчальні системи;

Рис. 1.1. Класифікація ІІС
1.2 Системи з інтелектуальним інтерфейсом
Інтелектуальні бази даних відрізняються від звичайних баз
даних можливістю вибірки за запитом необхідної інформації,
яка може явно не зберігатися, а виводитися з наявної в основі
даних. Прикладами таких запитів можуть бути:
- “Вивести список товарів, ціна яких вища за середньогалузеву”,
- "Вивести список товарів-замінників деякої продукції",
- “Вивести список потенційних покупців деякого товару” та
і т.д.
Для виконання першого типу запиту необхідно спочатку
проведення статистичного розрахунку середньогалузевої ціни по всій
базі даних, а вже після цього власне відбір даних. Для
виконання другого типу запиту необхідно вивести значення
характерних ознак об'єкта, а потім пошук за ними аналогічних
об'єктів. Для третього типу запиту потрібно спочатку визначити
список посередників-продавців, які виконують продаж цього товару,
а потім провести пошук пов'язаних із ними покупців.
У всіх перерахованих типах запитів потрібно здійснити
пошук за умовою, яка має бути довизначена в ході рішення
завдання. Інтелектуальна система без допомоги користувача по
Структура бази даних сама будує шлях доступу до файлів даних.
Формулювання запиту здійснюється у діалозі з користувачем,
8

Послідовність кроків якого виконується максимально
зручною для користувача формою. Запит до бази даних може
формулюватися і за допомогою природно-мовного інтерфейсу.
Природно-мовний інтерфейс передбачає трансляцію
природно-мовних конструкцій на внутрішньомашинний рівень
уявлення знань. Для цього потрібно вирішувати
завдання
морфологічного, синтаксичного та семантичного аналізу та синтезу
висловлювань природною мовою. Так, морфологічний аналіз
передбачає розпізнавання та перевірку правильності написання слів
за словниками,
синтаксичний контроль розкладання вхідних
повідомлень на окремі компоненти (визначення структури) з
перевіркою відповідності
граматичним правилам внутрішнього
уявлення знань та виявлення відсутніх частин і, нарешті,
семантичний аналіз - встановлення смислової правильності
синтаксичних конструкцій. Синтез висловлювань вирішує зворотну
завдання перетворення внутрішнього подання інформації в
природно-мовне.
Природно-мовний інтерфейс використовується для:
. доступу до інтелектуальних баз даних;
. контекстного пошуку документальної текстової інформації;
. голосового введення команд у системах управління;
. машинного перекладу із іноземних мов.
Гіпертекстові системи призначені для реалізації пошуку
за ключовими словами у базах текстової інформації. Інтелектуальні
гіпертекстові системи відрізняються більш складною можливістю
семантичної організації ключових слів, яка відображає
різні смислові відносини термінів. Таким чином, механізм
пошуку працює насамперед із базою знань ключових слів, а вже
потім безпосередньо з текстом. У більш широкому плані сказане
поширюється та
на
пошук мультимедійної інформації
що включає крім текстової та цифрової інформації графічні,
аудіо та відео-образи.
Системи контекстної допомоги можна розглядати як приватний
випадок інтелектуальних гіпертекстових та природно-мовних
систем. На відміну від звичайних системдопомоги, що нав'язують
користувачеві схему пошуку необхідної інформації, в системах
контекстної допомоги користувач описує проблему (ситуацію), а
система за допомогою додаткового діалогу її конкретизує і сама
виконує пошук рекомендацій, що відносяться до ситуації. Такі системи
відносяться до класу систем розповсюдження знань (Knowledge
Publishing) і створюються як додаток до систем документації
(Наприклад, технічної документації з експлуатації товарів).
Системи когнітивної графіки
дозволяють здійснювати
інтерфейс користувача з ІІС за допомогою графічних образів,
які генеруються відповідно до подій, що відбуваються.
9

Такі системи використовуються в моніторингу та управлінні
оперативними процесами. Графічні образи в наочному та
інтегрованому вигляді описують безліч параметрів досліджуваної
ситуації. Наприклад, стан складного керованого об'єкта
відображається у вигляді людського обличчя, на якому кожна риса
відповідає за будь-який параметр, а загальний вираз обличчя дає
інтегровану характеристику ситуації.
Системи когнітивної графіки широко використовуються також у
навчальних та тренажерних системах на основі використання
принципів віртуальної реальності, коли графічні образи
моделюють ситуації, у яких учню необхідно приймати
рішення та виконувати певні дії.
1.3 Експертні системи
Призначення експертних систем
полягає
у рішенні
досить важких для експертів завдань на основі бази, що накопичується
знань, що відображає досвід роботи експертів у аналізованій
проблемної галузі. Гідність застосування експертних систем
полягає у можливості прийняття рішень в унікальних ситуаціях,
для яких алгоритм наперед не відомий і формується за вихідними
даним у вигляді ланцюжка міркувань (правил прийняття рішень) з
основи знань. Причому вирішення завдань передбачається здійснювати в
умовах неповноти, недостовірності, багатозначності вихідної
інформації та якісних оцінок процесів.
Експертна система є інструментом, що посилює
інтелектуальні здібності експерта, і може виконувати
наступні ролі:
. консультанта
для
недосвідчених
або
непрофесійних
користувачів;
. асистента у зв'язку з необхідністю аналізу експертом різних
варіантів прийняття рішень;
. партнера експерта з питань, що належать до джерел знань з
суміжних галузей діяльності.

Експертні системи використовуються в багатьох областях, серед
яких лідирує сегмент додатків у бізнесі (рис. 1.2) [21].
Сільське господарство
Бізнес
Хімія
Комунікації
Комп'ютерні

Тельнов Юрій Пилипович закінчив з відзнакою Московський економіко-статистичний інститут у 1974 році та отримав диплом інженера-економіста, а потім аспірантуру цього інституту та захистив дисертацію на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук на тему «Питання структуризації масивів інформації в АСУ». З 1977 року на викладацькій роботі, спочатку у Московському економіко-статистичному інституті, потім у Московському державному університетіекономіки, статистики та інформатики (МЕСІ), працював асистентом, доцентом, професором, завідувачем кафедри. У 2001 році Тельнов Ю.Ф. отримав вчене звання професора, а 2003 року захистив дисертацію на здобуття наукового ступеня доктора економічних наук за спеціальністю 080013 «Математичні та інструментальні методи в економіці» на тему «Компонентна методологія реінжинірингу бізнес-процесів». В даний час є завідувачем кафедри Прикладної інформатики та інформаційної безпекиРЕУ ім. Г.В. Плеханова. З 2004 року по 2007 рік працював директором Інституту комп'ютерних технологій МЕСІ, а з 2007 року по 2012 рік – проректором по науковій роботіта навчально-методичному об'єднанню МЕСІ.

Область професійних інтересів:

інжиніринг підприємств;
теорія та методології проектування інформаційних систем різних класів;
інженерія знань;
інтелектуальні інформаційні системи;
інформаційні системи корпоративного управління;

проектування систем керування знаннями.

З 2004 року по 2015 рік був головою навчально-методичної ради Навчально-методичного об'єднання (УМО) в галузі прикладної інформатики, в даний час заступник голови навчально-методичної ради за напрямом підготовки "Прикладна інформатика" Федерального УМО з УДНС "Інформатика та обчислювальна техніка". Є одним із розробників Федерального державного освітнього стандарту та зразкової основної освітньої програми за напрямом підготовки "Прикладна інформатика", професійних стандартів "Програміст", "Керівник розробки програмного забезпечення", "Спеціаліст з інформаційних систем", основних професійних освітніх програм з профілів підготовки у бакалавраті: "Прикладна інформатика в економіці", "Інжиніринг підприємств та інформаційних систем", магістерської програми "Інформаційні системи та технології корпоративного управління".

Протягом багатьох років є заступником голови Спеціалізованої ради із захисту кандидатських та докторських дисертацій зі спеціальності 080013 «Математичні та інструментальні методи економіки». Під його керівництвом захищено 16 дисертацій на здобуття наукового ступеня кандидата економічних наук. Є членом Наукової ради Російської асоціації штучного інтелекту.

Має нагороди: Лауреат премії Президента РФ у сфері освіти за 1999 рік, почесний працівник вищої освіти.

Викладацька діяльність

‚За роки викладання Тельновим Ю.Ф. поставлені курси: "Бази даних", "Інтелектуальні інформаційні системи", "Реінжиніринг бізнес-процесів", "Проектування систем управління знаннями". В даний час читає курси "Проектування інформаційних систем" в бакалавріаті" та "Інженерія знань" у магістратурі. та навчальних посібників: "Проектування інформаційних систем" (2005 р.), "Інтелектуальні інформаційні системи" (2010 р.), "Проектування систем управління знаннями" (2011 р.), "Інжиніринг підприємств та управління бізнес-процесами" (2015 р. ) За останнім курсом має сертифікат Європейської програми ТЕМПУС.

Загальний стаж роботи

Загальний стаж, у тому числі науково-педагогічної роботи – 39 років.

Стаж роботи зі спеціальності

?Стаж роботи за спеціальністю - 39 років

Підвищення кваліфікації / професійна перепідготовка

Курси підвищення кваліфікації у галузі інформаційних технологій: Certificate IBM - Essentials of Modelling with Rational Software Architect; розробка основних професійних освітніх програм на основі компетентного підходу (Дослідний центр проблем якості підготовки фахівців); впровадження сучасних освітніх технологійв електронному університеті (МЕСІ)

Наукові дослідження

Керівник НДР, що виконуються за підтримки грантів РФФІ, на теми: "Розробка методів та засобів створення інформаційно-освітнього простору на основі онтологічного та багатоагентного підходів", "Розробка методів та засобів інжинірингу підприємств на основі інтелектуальних технологій".

Є автором численних праць з реінжинірингу бізнес-процесів, систем управління знаннями, проектування інформаційних систем (більше 200 підручників та навчальних посібників, монографій та статей), у тому числі:

навчальний посібник «Інтелектуальні інформаційні системи економіки» з грифом Міносвіти Росії, М.: СИНТЕГ, 2002,
монографія «Реінжиніринг бізнес-процесів: компонентна методологія», М.: Фінанси та статистика, 2004.
підручник «Проектування економічних інформаційних систем» з грифом УМО, М.: Фінанси та статистика, 2005 (у складі авторського колективу та за його редакцією).
The University's Integrated Knowledge Space in Knowledge Management. У: Annie Green, Linda Vandergriff, і Michael Stankosky (eds).
Інформаційні системи та технології, М.: Юніті-Дана, 2012 (у складі авторського колективу та за його редакцією).
Інжиніринг підприємств на основі інтелектуальних технологій // Інформаційно-вимірювальні та керуючі системи, 2013, т.11 №6
Реінжиніринг та управління бізнес-процесами. - ТЕМПУС, 2014
Принципи та методи семантичного структурування інформаційно-освітнього простору на основі реалізації онтологічного підходу // Вісник УМО, Економіка, статистика та інформатика 2014 № 1. – с.187 -191
Інжиніринг підприємств та управління бізнес-процесами. - М: Юніті-Дана, 2015 (співавтор)
Оптимізація програмних заходів розвитку оборонно-промислового комплексу. – М.: Тезаурус, 2014 (у складі авторського колективу).
Управління ризиками інноваційного розвитку базових високотехнологічних галузей. – М.: Тезаурус, 2015 (у складі авторського колективу).
Удосконалення управління оборонно-промисловим комплексом. – М.: ОнтоПрінт, 2016 (у складі авторського колективу).
Component Methodology for Creating and Implementing Organizational Innovations in Business Companies // Індіанська література з соціології та технології, Vol 9(27), 2016 (у складі авторського колективу).
Economic-Mathematical Model і Mathematical Methods for Substantiating Choice of the Company Innovation Strategy // Indian Journal of Science and Technology, Vol 9(27) (у складі авторського колективу).
Структурна організація бізнес-процесів на підприємствах оборонно-промислового комплексу// Питання радіоелектроніки, серія Загальнотехнічна (ВІД). Випуск 2. – 2016. – №4. – С. 109-123 (у складі авторського колективу).