В литературе выделяется множество различных определений системы поддержки принятия решений (СППР). Если описать наиболее простыми словами, то СППР – это компьютерный комплекс, используемый в процессе принятия решений.
Скептики замечают, что никто не принимает решения лучше, чем опытные руководители, которые много лет проработали в проблемной области и изучили все нюансы. Трудно поспорить с этим аргументом. Действительно, мировой опыт внедрения компьютерных программ и комплексов на протяжении последнего десятилетия показал, что компьютерные программы – не панацея, и ни какая программа не может заменить опытного руководителя.
Тем не менее, ряд решений требует большой осведомлённости о состоянии компании, анализа накопленной статистики, в решении этой задачи на помощь и приходят компьютерные программы, в том числе СППР. Система не призвана заменить руководителя, а служит инструментом принятия более обоснованных и эффективных решений.
Часто руководители сами не отдают себе отчёт, что в том или ином виде они постоянно сталкиваются с СППР. Например, если мы посмотрим на технико-экономическое обоснование любого проекта, то наверняка мы столкнемся с документами Excel, эти документы задают компьютерные модели, результаты которых используются при принятии решений.
Давайте рассмотрим компоненты СППР более подробно. Модель – это формальное описание системы. При этом система может быть совершенно разной природы: экономической, технологической, социальной и т.д.
В процессе разработки в модель привносятся определённые данные:
Кроме того, часто модель опирается на накопленную статистику. Например, для прогнозирования цены, используется аппроксимация исторических данных. Обычно модель использует собственную базу данных или подключается к корпоративной.
Модель является основой СППР, но пользователей интересуют результаты экспериментов с моделью. Среда экспериментов – это набор инструментов для экспериментирования с моделью. Широко используются следующие типы экспериментов:
Кроме того СППР включает интерфейс пользователя – компьютерную оболочку, которая позволяет запускать вычислительные эксперименты с моделью и просматривать их результаты.
Какие модели применяются в повседневной управленческой деятельности? При ближайшем рассмотрении сразу же в голову приходят модели в Excel. Действительно, Excel позволил массово применять математику в бизнесе. Никогда ещё не было так просто рассчитать товарный запас на складе или подвести баланс предприятия. Excel – это современное средство поддержки аналитического моделирования.
При аналитическом моделировании процессы функционирования исследуемой системы записываются в виде уравнений и логических соотношений. Анализ модели при этом сводится к их аналитическому решению. Плюсы и минусы применения аналитических моделей показаны на рисунке.
По оценкам экспертов использование чисто аналитических методов при моделировании реальных систем сталкивается с серьезными трудностями: классические математические модели, допускающие аналитическое решение, в большинстве случаев к реальным задачам неприменимы.
Это объясняется тем, что корректность искомых ответов напрямую зависит от учета специфики динамических систем:
В этом случае на помощь и приходит другой класс моделей – имитационные. При имитационном моделировании структура моделируемой системы (ее подсистемы и связи) непосредственно представлена структурой модели. А процесс функционирования подсистем, выраженный в виде правил и уравнений, связывающих переменные, имитируется на компьютере. Преимущества и недостатки использования имитационных моделей показаны на рисунке.