Sisteme suport pentru decizii

Sisteme suport pentru decizii

Cuprins

Ce este o decizie? De ce avem nevoie de un SI?

Decizia- definitie (Filip 2006) -

Rezultatul unei activităţi conştiente de alegere a unei direcţii de acţiune care implică utilizarea unor resurse..

Autoritate

Responsabilitate

Individuală Grup

Clasificare (1)(D.J. Power) După modul de abordare

Aberante, iraţionale La întâmplare Bazate pe rutină (analogii cu situaţii similare) Bazate pe instruire, învăţare Paradigmatice (imitarea unor situaţii) Bazate pe analiză şi modelare sistemică

Clasificare (2)(D.J. Power) După contextul decizional

Nivelul decizional strategică, tactică, operaţională

Gradul de urgenţă situaţii stabile vs. de urgenţă

Complexitatea nr. de decizii, interdependenţa

Clasificare (3)(D.J. Power) După gradul de structurare al problemei

Probleme structurate Existența unor etape clare pt. identificarea soluției (algoritmi,

parametrii)

De ex. majoritatea problemelor din matematică și fizică sunt structurate

Probleme programabile: fezabilă scrierea unui program pentru rezolvarea lor

Probleme nestructurate

Nu există un algoritm de rezolvare

Soluții potențiale multiple

Nestructucturat <=> incertitudinea

Exemplu(Scott & Gorry Morton)

Gradul de Gradul de structurare a structurare a problemeiproblemei

StructuratăStructurată

SemistructuratăSemistructurată

NestructuratăNestructurată

OperaționalOperațional ManagementManagement PlanificarePlanificarestrategicăstrategică

Contabilitate

Comenzi

Controlulstocurilor

Analiza bugetului

Previziuni pe termen scurt

Stabilirea floteide autoturisme

Stabilirea locațieipentru o fabricăsau depozit

Dispecerizare producției

Managementul cash-ului

Sisteme PERT

Analiza variațiilorde buget

Stabilirea bugetului

Vânzări și producție

Mergers și achiziții

Planificarea unuinou produs

Planificarea R&D

Palierul de luare a decizieiPalierul de luare a deciziei

Clasificare (4)După numărul decidentilor (Filip, 2006)Nr Puteri

egale? Compoziţie

stabila?

Cooperare?

Echipa de

suport ?

Individual 1 NA NA NA Nu

Unilateral 1 NA NA NA DA

Grup de omologi

n Da Da Da Nu/Da

Colectivitate n Da/Nu Nu Nu/Da Da/Nu

Grup ierarhic organizaţional

n Nu Da Da Da/Nu

Decizii rationale Multe decizii încearcă să identifice soluția optimă. Nu este întodeauna posibil să optimizăm

Structura – cu cât problema e mai structurată cu atât informațiile necesare sunt mai puține

Limitări cognitive– creierul uman poate procesa între 5 și 9 informații distincte

Incertitudinea – cât de complete și de certe sunt informațiile utilizate

Alternative și obiective multiple – selecția unei alternative poate periclita atingerea unui alt scop

În astfel de situații, comportamentul rațional este alegerea unei soluții “acceptabile”.

Rationalitate limitată

Herbert Simon Majoritatea oamenilor nu-și optimalizează întotdeauna

deciziile pentru că este imposibil să considere toate soluțiile posibile la o problemă.

Adesea oamenii simplifică realitatea pentru a identifica soluții acceptabile.

Când oamenii iau decizii raționale ei sunt limitați de constrângeri necontrolabile = realitate limitată

Mintzberg: 30 din 33 decizii manageriale sunt nestructurate

Decizii optimale vs. acceptabile

Strategii de optimizare Strategii acceptabile

Modelul decizional al lui H. Simon

1. Informare

Stabilirea/organizarea obiectivelor Colectarea informaţiilor Clasificarea şi descompunerea PrDG Desemnarea responsabilităţilor

3. Alegere

Experimentarea modelului Evaluarea alternativelor Analiza de senzitivitate Selectarea alternativei optime

2. Proiectare

Construirea modelului Adoptarea alternativelor de rezolvare Stabilirea criteriilor de selecţie Prezicerea şi evaluarea rezultatelor

4/5. Implementare/Monitorizare

Problema decizională

Alternative

Decizie

LUA

RE

A D

EC

IZIE

I

Inadecvat

Soluţia

Realitate

Validareamodelului

Verificare,testare,

propunere desoluţii

Adecvat

Simplificare

I. Intelligence - informarea

•Stabilirea obiectivelor•Culegerea și evaluarea informațiilor•Clasificarea şi descompunerea problemei•Desemnarea responsabilului

Problema decizională

Intelligence (1)stabilirea obiectivelor

Stabilirea listei de obiective obiective, limite, filtre

Gruparea obiectivelor relevanţa, fezabilitatea, autoritatea

Diferenţierea obiectivelor fundamentale vs. ajutătoare

Intelligence (2)culegerea si evaluarea informatiilor Culegerea

Sursa (internă, externă) Natura (cantitativă, calitativă, oficială, neoficială) Momentul (istorice, prezente, viitoare) Frecvenţa (continuă, zilnică, săptămânală etc.) Modul de apariţie (ocazional, la cerere, planificate etc.) Gradul de detaliu (amănunţite, detaliate etc.)

Evaluarea Tipul de problemă (deterministe, stohastice, nedeterministe) Incertitudinea (lipsă, estimarea...)

Intelligence (3)descompunerea problemei De ce ?

Divide et impera Reducerea gradului de nestructurare Aprofundarea cunoaşterii, a relaţiilor dintre subprobleme

Cum ? Pe baza palierelor de abstractizare a descrierii problemei Pe baza descopunerii pe diferite paliere de structurare a

deciziei Pe baza relațiilor de organizare a complexității

II. Design - proiectarea

•Modelarea•Generarea, dezvoltarea alternativelor•Stabilirea criteriilor de selecție a alternativelor•Prezicerea și evaluarea rezultatelor

Alternative

Design (1)modelarea problemei

Imitative (pictoriale) Machete, imagini grafice

Fiziologice (analogice) Organigrame, hărţi, schiţe

Simbolice Metode numerice, IA simbolică

Design (2)utilizarea modelelor Descriptiv

Predicţia modului în care se comportă sistemul Ex.: simulări, scenarii, hărţi cognitive

Normativ Servesc unui decident superdotat Ex.: raţionalizare, optimizare

Prescriptiv Analiza deciziei, cum ar trebui să se ia o decizie Ex.: metoda Delphi

Design (3)identificarea si evaluarea alternativelor Identificarea alternativelor

Când să ne oprim ?

Stabilirea criteriilor de evaluare Completitudine, neredundanţa, decompozabilitate,

operabilitate, minimalitate Evaluarea fiecărei alternative

Risc, incertitudine

De ce SSD?

Pentru că omul are...

limite legate de rutină ... limite cognitive ... restricţii economice ... limite temporale ... restricţii de implementare a deciziilor ... restricţii de comunicare / colaborare …

Un om perfect (eficient şi fiabile) nu există !!!

... să realizăm “fabrici fără oameni” dar... pe lângă aspecte de natură etică

avem şi “ironii ale automatizării” (Bainbridge, 83) un operator perfect nu exista=>un automat e de preferat, dar.. un proiectant perfect nu exista=> sunt posibile erori de proiectare care

creaza probleme ce nu existau inainte

Nici un model de proiectare nu e perfect fidel. In plus , se folosesc simplificari pentru a putea utiliza soluțiile existente, dar..

Problemele de decizie reale nu sunt foarte structurate => se lasa pe seama cuiva (cui ?) aspecte pe care proiectantul nu poate sa le considere

Cu cât un sistem este mai automatizat, cu atât este mai importantă prezenţa omului !!!

Pentru că SI sunt constrânse de... dar...

Senzitivitate la context mică Senzitivitate la schimbări mică şi

recunoaşterea anomaliilor Nu sunt conştiente că modelul

lumii este el însuşi în lume

SI

Să le menţină aliniate la context Să le menţină stabile fiind dată

dinamica mediului Să întreţină modelele a.î. să

corespundă lumii reale

Context

Pentru că oamenii nu sunt limitati de...dar... Senzitivitate la context mare şi sunt

influenţaţi de cunoştinţe şi atenţie Senzitivitate la schimbări mare cu

preponderenţă orientaţi către recunoaşterea anomaliilor

Adaptabilitatea la schimbări mare şi este dirijată de scop

Sunt conştienţi că modelul lumii este el însuşi situat în lume

Să-i ajute să fie informaţi despre evenimentele care intervin

Să-I ajute să-şi reformuleze percepţia derivată din stimulii mediaţi

Să efectueze schimbări pozitive datorate modificărilor de situaţie

Să instanţieze din punct de vedere computaţional modelele lumii

Consecinte...

Apariţia unor noi concepte, i.e.: Automatizarea potrivită (Martin, 90) Automatizare echilibrată (Matos,95) ........

Standarde: ISO 13407 Human Centered Design Processes for

Interactive Systems

Sisteme informatice Sisteme suport pentru decizii

Sisteme suport pentru decizii

Sisteme suport pentru decizii- definitie (Holsapple) - Un sistem informatic interactiv, flexibil și adaptiv special

dezvoltat pentru sprijinirea rezolvării unor probleme nestructurate.

Elementul central sprijinirea și îmbunătățirea luării deciziei

prin utilizarea unor modele …utilizate iterativ …pentru a sprijini toate fazele de luare a deciziei

Sisteme suport pentru decizii- arhitectura/model conceptual (Holsapple, Morton)-

1. Subsistemul de management al datelor

Baze de date Magazii de date (Data Warehouse) Facilități de interogare Mineritul datelor (Data mining) Extragerea datelor din surse interne, externe și private Acces la date prin Web Acces la servere prin Web BD multimedia BD speciale (IBM Lotus Notes / Domino Server) Online Analytical Processing (OLAP) BD orientate obiect

2. Subsistemul de management al modelelor

Similar sistemului de management al datelor Bază de modele Limbaj de modelare modelelor Execuția și integrarea modelelor

De optimizare: Linear programming Goal programming Simple queuing models Investment models Inventory models Transportation models

Acceptabile: Simulation Forecasting “What if” analysis Markov analysis Complex queuing methods Environmental impact analysis

Utilizarea modelelor

Analiza de tipul “ce se întâmplă dacă?”(What-if Analysis) Utilizatorul modifică ipotezele (variabilele sau relațiile dintre ele)

pentru a observa modificările asupra altor variabile Analiza de senzitivitate (Sensitivity Analysis)

Este modificată în mod repetat o ipoteză (valoarea unei singure variabile) fiind observate modificările survenite asupra altor variabile

Analiza de tipul “cum se poate?” (Goal-Seeking) Se setează valoarea țintă pentru o variabilă după care se modifică

în mod repetat schimbările asupra altor variabile până când este atinsă valoarea țintă

Optimizare Scopul este de a identifica valoarea optimă pentru una sau mai

multe variabile fiind date anumite constrângeri

Exemplu:

Tipul de model Example

What-if analysis Dacă crește bugetul de marketing cu 15% ce se întâmplă cu vânzările?

Sensitivity analysis

Se crește continuu bugetul de marketing cu 1% pentru a monitoriza influența asupra vânzărilor

Goal-seeking analysis

Crește bugetul de marketing până când vânzările ating cifra de 10 milioane

Optimization analysis

Care este politica de marcheting pentru a maximiza profitul?

Utilizarea modelelor

ModelIntrariDate

Iesiri, Rapoarte

Interfata cu utilizatorul,

Re-optimizare

3. Subsistemul de dialog cu utilizatorul

Structurează comunicarea intre utilizator și sistemul de management al modelelor

Recunoașterea și sintetizarea vorbirii Intuitiv și simplu de utilizat Prezentarea informațiilor (tabele, grafice, histograme,

animații etc.) De obicei conține componente de inteligență artificială

pentru modelarea utilizatorului

Exemplu de SSD simpluCod model

Intrări de la utilizator Date

Rezultate

On Click

... sau mai complexUtilizat în identificarea traiectoriilor de deplasare a ciclonilor

... sau o colectie de SSD...ERP(SAP)

Enterprise Resource Planning

Definitie

ERP = software + strategii de business, care integrează funcții de producție, financiare și distribuție pentru echilibrarea și optimizarea resurselor întreprinderii

ERP integrează toate departamentele și funcțiile dintr-o întreprindere într-un singur sistem computerizat care poate servi toate nevoile particulare ale departamentelor respective

Majoritatea producătorilor de soluții ERP, permit fluxul informațiilor și cunoștințelor în interiorul întreprinderii prin procese complete de business sprijinite de o suită de aplicații distincte sau module

Subclasă a sistemelor informatice/informaționale – Information Systems (IS) – care acoperă toate funcțiile interne ale unei întreprinderi

Evolutia(Gartner, 2007)

Tendinte de dezvoltare

Rolul: optimizarea întreprinderii → optimizare lanțului de participanți

Domeniul:

producție și distribuție → toate sectoarele/segmentele Procesul:

intern, ascuns → conectat la exterior (clienți, furnizori) Arhitectura:

închisă, monolitică → web-base, deschisă, componente Date:

generate și prelucrate intern → publicate intern și extern

Procesul de baza

Algoritmul principal(Russel & Taylor, 2003)

Forecast Aggregate production

plan

Customer orders

Feasible?

Master production schedule

Material requirements planning

Capacity requirements planning

Feasible?

Purchase orders

Work orders

Inventory Shop floor control

Manufacture

NoNo

YesYes

FeedbackFeedback

NoNo

YesYes


plan

Customer orders

Feasible?




Feasible?

Purchase orders

Work orders


Manufacture

NoNo

YesYes

FeedbackFeedback

NoNo

YesYesForecast Aggregate

production plan

Customer orders

Feasible?


NoNo

YesYes


plan

Customer orders

Feasible?




Feasible?

Purchase orders

Work orders


Manufacture

NoNo

YesYes

FeedbackFeedback

NoNo

YesYes




Feasible?

YesYes

NoNo


plan

Customer orders

Feasible?




Feasible?

Purchase orders

Work orders


Manufacture

NoNo

YesYes

FeedbackFeedback

NoNo

YesYes


Manufacture

Purchase orders

Work orders

...la care se mai adaugă...

Avantaje

Prelucrarea datelor în timp real Multe sisteme sunt globale Personalizare/configurabilitate Incorporarea

“celor mai bune practici” Existența unor sisteme ERP open source (i.e. webERP) Calitatea și eficiența operațiilor Reducerea costurilor Sprijinirea deciziilor

Dezavantaje

Configurabilitate limitată Reingineria proceselor pentru a corespunde “celor mai bune

practici” Instalarea și întreținerea foarte costisitoare Adesea sunt prea rigide pentru a se adapta proceselor

specifice unei întreprinderi Flexibilitate limitată a implementării tehnice și utilizării Probleme de compatibilitate cu aplicațiile existente Prezintă implicit funcționalități extinse, irelevante pentru

necesitățile reale ale unei întreprinderi

Producători(Accenture, 2005)

Esecul în implementerea ERP Subestimarea complexității etapelor de

planificare, dezvoltare și training Neimplicarea utilizatorilor afectați de

implementarea sistemului în fazele de planificare și dezvoltare

Încercarea de a implementa prea mult și prea repede în procesul de conversie

Imposibilitatea convertirii datelor

Alte exemple(Holsapple)

Sisteme suport pentru decizii de grup

Intalnirea traditionala

OO singura persoana vorbeste la un moment dat !!! singura persoana vorbeste la un moment dat !!!

•Eficienta •Eficacitate•Satisfactie•Calitate predictibila

Facilitatorii/Moderatorii = Noii industriasi ai economiei bazate pe cunoastere

NSS (Negotiation Support Systems)-Bui, 1993;

GSS (Group Support Systems)-Jessup şi Valacich, 1980;

ODSS (Organizational Decision Support Systems)-Huber, 1988;

SGDSS (Strategic Group Decision Support Systems)-Finlay şi Marples, 1992;

GCSS (Group Communication Support Systems)-Pinnsoneault şi Kraemer, 1990;

DGDSS (Distributed Group Decision Support Systems)-Jacob şi Pirkul, 1992;

Clasificari

1965 1965

Construirea echipelor pentru produsele software

1976 1976

Sisteme pentru sprijinirea grupurilor

19851985

Camere decizionale

19911991

Echipe distribuite

20002000

Acum!Acum!Istoria cercetării şi dezvoltării SSDG

Sisteme suport pentru decizii de grup- definitie (Gallupe)- O suită de programe menite să sprijine comunicarea şi

procesarea informaţiilor de către un grup de decidenţi prin facilitarea: formulării, structurării şi analizei unor categorii de probleme nestructurate.

IBM, North Carolina

Univ. Hohenheim, Germania

USAF Innovation Center

Foreign MinistryHelsinki, Finland

Hohenheim, Germany

Sisteme suport pentru decizii de grup – arhitectură distribuită -

USNS MERCYUSNS MERCY

AFCEAAFCEAConferenceConference

CMIU of AServer

US Embassy on GOMPIN

USS MT. WHITNEYUSS MT. WHITNEY

satisfacţia individuală creşte odată cu dimensiune grupului.

noul mediu electronic schimbă comportamentul grupului;

camerelor decizionale îmbunătăţescă conlucrarea;

“procesare umană paralelă”;

anonimitatea;

sistemul permite grupului să aleagă dintr-o varietate de tehnici;

sistemul permite accesul la date externe;

îmbunătăţeşte eficacitatea şi eficienţa deciziilor;

face posibilă codecizia în cadrul unor grupuri numeroase;

permite dezvoltarea memoriei întreprinderii de la întâlnire la întâlnire;

Beneficiile “convenţionale” SSDG

Câştiguri

Sinergia

Învăţarea

Mai multe inf.

Comunicare mai precisă

Evaluarea mai multor obiective

Efecte dependente de tehnica utilizată

Învăţarea colab.

SSDG

Sprijinirea procesului

memoria grupului

anonimitatea

comunicareaparalelă

efectele mediatice viteza depersonalizarea diversitate amplificare

Sprijinirea problemei

Structurarea problemei

Structurarea proces. Globală Locală

Pierderi

Blocarea atenţiei Uitarea

Presiunea de conformare Anxietatea evaluării

Fragmentarea Blocarea atentiei Socializarea Dominarea Supraîncărcarea inform.

Reacţii lente Informaţii necorelate Utilizarea incompletă a inf Analiza incompletă a pr. Probleme de coordonare

Efecte depndente de tehnica utilizată

Pierderi si câstiguri în SSDG (Gray)

Sisteme suport pentru decizii de grup- arhitectura generală (Gray, Power)-

Programe

Brainstorming

Organizarea ideilor

Votare

Planificarea

acţiunilor

Planificare

agendei

Chestionare

online

Editare colaborativăRaportare ....... .......

Solutii comerciale

Group Systems WebIQ Facilitate MeetingWorks iGDSS

Exemplu (WebIQ)

Exemplu (WebIQ)

Exemplu (WebIQ)

Brainstorming(GroupSystems)

What are your win conditions for the new battle staff planning system

Votare multicriteriala

Modelul procesului decizional de grupMijloace

(oameni şi tehnologie)

Probleme(situaţia curentă)

Decizii(situaţia dorită)

Activităţi(agenda)

Element 1 Activitate ActivitateElement 2 Activitae Activitate ActivitateElement 3 Activitate etc.

-Acţiuni-Cunoştinţe

• Divergenţă: Free Brainstorming, Comparativ Brainstorming ....• Convergenţă FastFocus, BroomWagon ...• Organizare PopcornSort, Bucket Walk....• Evaluare MultiCriteria, Rank Order... • Negociere Point-Counterpoint, Crowbar

GDSS

Aprox. 100

Exemplu de ThinkLet

Exemplu

Evaluare raţională Evaluare socială

„FreeBrainstorm”

Div

erge

nta

Generarea criteriilor

„BroomWagon”

Con

verg

enta

Selectareacriteriilor

„StrawPoll”

Eva

luar

e

Determinareaponderilor

„RankOrder”

Eva

luar

eDeterminarea

ponderilor

„StrawPoll”

Eva

luar

e

Evaluareaproiectelor

„MoodRing”

Neg

ocie

re

Selectareaproiectelor

Determinareaponderilor

- Modelul PDG pentru „evaluarea proiectelor”

Planul DG-SSDG pentru „evaluarea proiectelor”

- Anagajamentele GL

- Starea de executie- Opiniile decidentilor

Exemplucomplex

Technology

Sisteme suport pentru decizii