Розробка системи підтримки прийняття рішення для виробничої корпорації (ID:1158436)

ВСТУП Щоб забезпечити ефективну реалізацію облікового та програмно-технічного блоку на ринку програмних продуктів, спеціально адаптованих до економічних умов в Україні, доступні різноманітні системи автоматизації управління підприємствами. Ці системи включають у себе комплексні рішення для бухгалтерського обліку, фінансового аналізу та управління, такі як Mirakl, Fortius, ГАЛАКТИКА, Office Tools. Також існують програмні продукти, що забезпечують автоматизацію різних аспектів діяльності підприємства, від оперативних завдань на низовому рівні до прийняття складних стратегічних управлінських рішень, такі як «Конкорд», ВАА, Кх3, Platinum SQL. Актуальність теми. Тема «Розробка системи підтримки прийняття рішень для виробничої корпорації» залишається дуже актуальною і важливою в сучасному бізнес-середовищі. Виробничі корпорації накопичують величезні обсяги даних щодня, включаючи дані про виробництво, логістику, постачальників, клієнтів та багато іншого. Ефективне управління цими даними та використання їх для прийняття стратегічних рішень стає критично важливим для конкурентоспроможності. Виробничі корпорації постійно шукають шляхи оптимізації виробничих процесів, зниження витрат, підвищення якості продукції та підвищення продуктивності. Системи підтримки прийняття рішень допомагають ідентифікувати можливості для оптимізації та впроваджувати стратегії для досягнення цілей. Швидкий розвиток технологій, таких як штучний інтелект, машинне навчання, аналітика даних та хмарні технології, надає нові можливості для розробки потужних та ефективних систем підтримки прийняття рішень. Отже, розробка системи підтримки прийняття рішень залишається важливою і актуальною темою для виробничих корпорацій у сучасному світі бізнесу. РОЗДІЛ 1 Дослідження та аналіз підходів до створення системи підтримки прийняття рішення для виробничої корпорації 1.1. Дослідження предметної області Дослідження предметної області системи підтримки прийняття рішень для виробничої корпорації  це процес аналізу та оцінки різних аспектів такої системи з метою розуміння її функціональних можливостей, переваг і обмежень. Основні етапи дослідження можуть включати 9: 1. Аналіз потреб корпорації: визначення конкретних потреб та вимог корпорації щодо системи підтримки прийняття рішень. Це може включати ідентифікацію ключових виробничих процесів, а також проблем та викликів, які вони стикаються. 2. Огляд існуючих рішень: дослідження ринку існуючих систем підтримки прийняття рішень для виробничих корпорацій, включаючи їх функціональність, ефективність та вартість. 3. Вибір оптимального рішення: оцінка різних систем і вибір того, який найбільше відповідає потребам та бюджету корпорації. Це може включати тестування прототипів систем, консультації з експертами та розгляд відгуків користувачів. 4. Впровадження та оцінка ефективності: після вибору системи проводиться її впровадження в корпоративну інфраструктуру, після чого проводиться оцінка її ефективності. Це включає аналіз того, наскільки добре система вирішує проблеми корпорації та сприяє прийняттю кращих управлінських рішень. Дослідження предметної області системи підтримки прийняття рішень для виробничої корпорації є важливим етапом у забезпеченні ефективного управління та оптимізації виробничих процесів. Далі опишемо бізнес-процеси виробничої корпорації. Бізнес-процес  це набір бізнес-операцій, серія внутрішніх дій, які починаються з одного або кількох входів і закінчуються створенням продуктів, необхідних замовнику (замовник  не обов'язково зовнішній для підприємства-споживача, це може бути підрозділ організації або працівник) 9. 1.2. Аналіз існуючих ІСПР предметної області Для виробничої корпорації важливо мати інформаційну систему підтримки прийняття рішень (ІСПР), яка відповідає її потребам та специфіці бізнесу. Ось декілька типів ІСПР, які можуть бути використані виробничими корпораціями 1: 1. ERP-системи (Enterprise Resource Planning): ці системи інтегрують управління різними бізнес-процесами, такими як виробництво, управління запасами, фінанси та збут, в єдину інформаційну систему. Приклади: SAP ERP, Oracle ERP Cloud, Microsoft Dynamics 365. ERP-системи (Enterprise Resource Planning) є важливим інструментом для виробничих корпорацій, оскільки вони інтегрують управління різними бізнес-процесами в єдину централізовану систему. Ось деякі ключові особливості та переваги ERP-систем для виробничих корпорацій: - інтеграція процесів: ERP-системи об'єднують управління фінансами, виробництвом, складом, збутом та іншими бізнес-функціями в єдину платформу, що спрощує обробку та аналіз даних; - оптимізація виробничих процесів: ERP дозволяє автоматизувати багато повсякденних завдань, таких як облік запасів, планування виробництва та керування виробничими процесами, що призводить до підвищення ефективності та зниження витрат; - покращення контролю: завдяки централізованому управлінню, ERP-системи дозволяють керівникам отримувати реальний час обміну даними і аналітичну звітність, що допомагає в прийнятті обґрунтованих управлінських рішень. - підвищення прогностичних можливостей: За допомогою ERP можна вести аналіз даних та створювати прогнози, що дозволяє адаптувати виробничі процеси до змінних умов ринку та попиту; РОЗДІЛ 2 Характеристика системи підтримки прийняття рішення для виробничої корпорації та постановка задачі 2.1. Характеристика об’єкта дослідження Система підтримки прийняття рішень (СППР) для виробничої корпорації є ключовим інструментом для оптимізації процесів управління, аналізу даних та прийняття стратегічних рішень. Ось деякі характеристики такої системи 22: 1. Інтеграція даних: СППР для виробничої корпорації повинна інтегрувати дані з різних джерел, таких як виробництво, логістика, фінанси, маркетинг тощо. Це дозволяє отримати повну картину стану справ і вчасно реагувати на зміни. Інтеграція даних в системі підтримки прийняття рішень (СППР) відіграє ключову роль у забезпеченні її ефективності і функціональності. СППР повинна бути здатна інтегрувати дані з різних джерел, таких як бази даних внутрішньої системи корпорації, зовнішні джерела (наприклад, дані про ринок або клієнтів), а також сторонні системи. Перед інтеграцією даних важливо стандартизувати їх формати та гармонізувати структури. Це допомагає уникнути проблем з несумісністю та забезпечує однорідність даних. Іноді дані потрібно трансформувати, щоб вони відповідали потребам конкретної системи або аналітичних процесів. Це може включати перетворення форматів даних, об'єднання даних з різних джерел та інші операції. 2.3. Постановка задачі У розробці програмного забезпечення монолітна програма описує однорівневу програмну програму, в якій інтерфейс користувача та код доступу до даних об’єднані в одну програму з однієї платформи. Монолітна програма є самодостатньою та незалежною від інших обчислювальних програм. Філософія дизайну полягає в тому, що програма відповідає не лише за конкретне завдання, але й може виконувати кожен крок, необхідний для виконання певної функції [1]. Сьогодні деякі програми для особистих фінансів є монолітними в тому сенсі, що вони допомагають користувачеві виконати повне завдання, і є накопичувачами приватних даних, а не частинами більшої системи програм, які працюють разом. Деякі текстові процесори є монолітними програмами [2]. Ці програми іноді пов’язані з мейнфреймами. У розробці програмного забезпечення монолітна програма описує програмну програму, розроблену як єдиний сервіс [3]. За певних сценаріїв може бути бажаним кілька послуг, оскільки це може полегшити технічне обслуговування, дозволяючи ремонтувати або замінювати частини програми без необхідності оптової заміни. Модульність досягається різною мірою за допомогою різних підходів до модульності. Модульність на основі коду дозволяє розробникам повторно використовувати та ремонтувати частини програми, але для виконання цих функцій обслуговування потрібні засоби розробки (наприклад, програму може знадобитися перекомпілювати). Об’єктно-базована модульність забезпечує програму як набір окремих виконуваних файлів, які можна незалежно підтримувати та замінювати без повторного розгортання всієї програми (наприклад, файли «dll» Microsoft; файли «загальних об’єктів» Sun/UNIX) [4]. Деякі можливості обміну повідомленнями об’єктів дозволяють розподіляти об’єктні програми на кількох комп’ютерах (наприклад, Microsoft COM+). Сервісно-орієнтовані архітектури використовують певні стандарти/протоколи зв’язку для зв’язку між модулями 22. На рис. 2.2 наведено алгоритм СППР виробничої корпорації. 3.2. Програмне забезпечення ІСПР Для розробки прототипу експертної системи використовуються інструменти Matlab, зокрема, набір інструментів Fuzzy Logic. Використовуються алгоритми нечіткого виводу, включаючи алгоритм Мамдані. Набір інструментів Fuzzy Logic Toolbox має зручний і простий інтерфейс, що сприяє легкому проектуванню та діагностуванню нечітких моделей. Він підтримує сучасні методи нечіткої кластеризації та адаптивних нечітких нейронних мереж. Графічні інструменти Fuzzy Logic Toolbox дозволяють інтерактивно відстежувати поведінку системи. Fuzzy Logic Toolbox також інтегрується з Simulink. За допомогою Real-time Workshop можна генерувати ANSI C код для реального використання. Fuzzy Logic Toolbox - це пакет прикладних програм, який постачається разом з Matlab. Він дозволяє створювати системи нечіткого логічного виводу і класифікації в середовищі Matlab, з можливістю їх інтеграції в Simulink. Основним концептом Fuzzy Logic Toolbox є структура fis - система нечіткого виводу (Fuzzy Inference System). Структура fis містить всі необхідні дані для реалізації функціонального відображення «входи-виходи» на основі нечіткого логічного виводу. Наведемо алгоритм програмування розробки системи підтримки прийняття рішення для виробничої корпорації. import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression # або будь-який інший алгоритм машинного навчання from sklearn.metrics import mean_squared_error # 1. Збір даних # Припустимо, що у нас є файл CSV з даними про виробництво, витрати, прибутки та інші показники data = pd.read_csv("дані_про_виробництво.csv") # 2. Обробка даних (залежить від конкретних потреб та характеру даних) # 3. Аналіз даних (залежить від конкретних потреб та завдань) # 4. Побудова моделі # Припустимо, що нам потрібно побудувати модель для прогнозування прибутку на основі виробничих даних X = data[['виробництво_1', 'виробництво_2', ...]] # Ознаки (фактори) y = data['прибуток'] # Цільова змінна # Розділення даних на навчальний та тестовий набори X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # Побудова моделі лінійної регресії (можна використати будь-який інший алгоритм) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) # 5. Прийняття рішення # Оцінка моделі 3.3. Технічне забезпечення ІСПР Технічне забезпечення ІСПР включає в себе комплекс апаратних і програмних засобів, що забезпечують функціонування системи. Це включає в себе серверне обладнання для зберігання та обробки даних, комп'ютери для користувачів, мережеве обладнання для забезпечення комунікацій між компонентами системи, а також програмне забезпечення, яке включає в себе програми для аналізу даних, роботи з базами даних, веб-інтерфейси для взаємодії з користувачем, інструменти візуалізації даних та інші додатки, необхідні для функціонування системи. Крім того, технічне забезпечення може включати в себе системи забезпечення безпеки даних, резервне копіювання та відновлення, моніторинг та управління ресурсами, а також інші компоненти, які забезпечують надійність, швидкість і ефективність роботи системи.