• Share
  • Email
  • Embed
  • Like
  • Save
  • Private Content
Upravljački informacioni sistemi
 

Upravljački informacioni sistemi

on

  • 1,295 views

 

Statistics

Views

Total Views
1,295
Views on SlideShare
1,295
Embed Views
0

Actions

Likes
0
Downloads
22
Comments
0

0 Embeds 0

No embeds

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Microsoft PowerPoint

Usage Rights

© All Rights Reserved

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

    Upravljački informacioni sistemi Upravljački informacioni sistemi Presentation Transcript

    • Upravlja čki informacioni sistemi Managment information systems MIS
    • Sadržaj:
      • Sistemi podrške grupnom odlučivanju
      • Sistemi podrške izvršnim rukovodiocima
      • Ekspertni sistemi
      • Inteligentni sistemi za podršku odlučivanja
    • Sistemi podrške grupnom odlučivanju Group Decision Support System (GDSS)
      • Kraj ’ 70 i po č etak ’80 obeležen je ubrzanim razvojem informacione
      • tehnologije. Nove tehnologije u izradi integrisanih kola i mikročipova koje
      • su omogućile povećanje brzine i kapaciteta što je prouzrokovalo i veću
      • mogućnost u praktičnim primenama u odlučivanju i upravljanju
      • preduzećem.
      • Teorije odlučivanja su se razvijale nezavisno od informacione
      • tehnologije i bazirale su se na kvantitativnim metodima i modelima.
      • Nastao je čitav niz kvantitativnih metoda i modela:
      • Linearno programiranje
      • Mrežno planiranje (CPM* i PERT* metoda)
      • Transportni problem
      • Teorija redova čekanja
      • Dinamičko programiranje
      • Sredinom ’80tih nastao je koncept sistema za podršku grupnom
      • odlučivanju (GDSS).
      • Ozbiljna primena sistema za podršku odlučivanju počela je tek sa
      • upotrebom korisniku prilagođenih (user-friendly) DSS alata na
      • mikroračunarima.
      • NEDOSTATCI:
      • Naglasak u razvoju sistema je stavljen na podršci individualnom
      • odlučivanju iako je proces odlučivanja u organizaciji prvenstveno
      • kolektivnog karaktera
      • Upotreba sistema za podršku odlučivanju otežava konsultovanje
      • stručnjaka za određenu problematiku kao i kolektivno odlučivanje i
      • usklađivanje interesa različitih grupa u organizaciji.
    • Prednosti:
      • DSS alati pružaju velike mogućnosti za:
      • poboljšanje unutar kancelarijskih
      • komunikacija putem
      • prikazivanja grafikona, slika, tabela i
      • analitičkih modela na ekranu
      • savremena sredstva upravljačkog
      • komuniciranja u vidu e-maila
      • računarski podržanih sastanaka bez fizičkog
      • pristupa u vidu tzv. (computer conferencing)
      • konferencije.
      • on-line komuniciranje u realnom vremenu u
      • vidu irc (mirc) ili ICQ
      • Navedena sredstva pobolj šanja upravljačkog komuniciranja mogu
      • maksimalno doprineti efektnijem odlučivanju tek uključivanjem u
      • koncept sistema za podršku grupnom odlučivanju.
      • Razlika između grupnih i individualnh sistema :
      • Grupni sistemi pored podsistema upravljanja podacima, modelima i
      • dijalogom, sadrže i podsistem upravljanja komunikacijama, tipa
      • čovek-računar-čovek.
      • Sistem za podršku grupnom odlučivanju može da :
      • -posluži kao pomoć pri donošenju kolektivnih odluka na sastanku gde su
      • članovi radne grupe fizički prisutni
      • -učini zajedničke sastanke, gde su svi fizički prisutniu, nepotrebnim u
      • zavisnoisti kakve su obezbeđene komunikacione veze.
      • GDSS obezbeđuje dopunske kanale komuniciranja koji poboljšavaju
      • brzinu i tačnost komuniciranja kao i stepen saradnje između učesnika
      • ali ne uskraćuje lične kontakte.
      • Kada su učesnici međusobno dislocirani GDSS postaje glavni kanal
      • komuniciranja.
    • Šematski prikaz GDSS u slučaju sastanka gde su učesnici fizički prisutni pa GDSS služi kao pomoćni komunikacioni kanal Generalni direktor Direktor Proizvodnje Direktor finansija Direktor kadrova Direktor istraživanja i razvoja Direktor Marketinga GDSS
    • GDSS sistem funkcionisanja kada se kao takav upotrebljava kao glavni kanal komunikacije jer učesnici nisu fizički prisutni na sastancima odlučivanja Direktor proizvodnje Direktor Marketinga Direktor istraživanja i razvoja Direktor kadrova Direktor finansija Generalni direktor GDSS
    • Dizajn i struktura podsistema upravljanja
      • Zavisi od:
      • - prostorne dislociranosti donosioca odluka (svi na istom mestu ili ne)
      • - vremenske udaljenosti donosioca odluka (svi učestvuju istovremeno ili ne)
      • - stepena centralizacije odlučivanja (viši ili niži stepen decentralizacije)
      • - stepena saradnje donosioca odluka.
      • DSS alati mogu biti:
      • prosti (upotreba iste baze podataka)
      • složeni (upotreba nekih tehnika veštačke intelegencije)
      • Praktična realizacija GDSS sistema zove se elektronsko vođenje sastanka
      • EMS – Electronic Meeting System predstavlja softverski sistem za podršku
      • grupnom odlučivanju upotrebljavajući ne samo informacionu tehnologiju,
      • već i visoko sofisticirane metode u donošenju odluka, komuniciranju i
      • rešavanju problema.
    • Razvoj EMSa a ujedno i GDSSa zasniva se na 3 osnovne komponente:
      • Aplikacija moderne informacione tehnologije
      • (user-friendly) EMS je polazni konceptualni okvir ili ljuska razvoja GDSSa, koji
      • je usmeren na poboljšanje performansi rada grupe i povećanja njene
      • organizacione aktivnosti. Danas su tri najpoznatija praktična EMS sistema
      • definisani kao: GDSS, PLEXSYS sistem univerziteta u Arizoni, RONIN sistem.
      • Razvoj tzv Grupver (engl. Groupware) softvera
      • koji predstavlja računarsku podršku kooperativnom radu. Cilj mu je
      • koordinacija grupe ljudi koja radi na specifičnim zadacima, kao što su :
      • priprema i planiranje sastanaka, koordinacija rasporeda aktivnosti u grupama,
      • povećane mogućnosti razmene informacija, pristup i obezbeđenje ekspertskog
      • informacionog ulaza. Softverski paketi na tržištu su : Coordinator (Action
      • Technologies Inc., Emerzwille, CA) , Gropu System (Ventana Corp., Tucson,
      • Arizona), Who-Wath-When Enterprise, Higgins i drugi
      • Ra zvoj DSS i ES (engl. Expert Systems) od isključivo individualnih sistema
      • za podršku odlučivanju ka njihovom postepenom međusobnom povezivanju
      • kroz podsistem upravljanja komunikacijama. Tek poslednji modeli integracije
      • na relaciji korisnik-individualni DSS- GDSS omogućava multilateralne relacije
      • između članova grupe preko mreže kao i zajedničko korišćenje niza
      • kompleksnih metoda i tehnika kao što su : metodi višekriterijumskog
      • odlučivanja, metodi i tehnike veštačke intelegencije itd.
      Sistem DSSa kod odlučivanja sam uporedio sa sistemom odlučivanja kod profesionalnog Atletičara. Menadžer baš kao i profesionalni atletičar mora u momentu da samostalno donosi odluke kako bi stigao do cilja.
    • GDSS danas obuhvata 3 tehnologije
      • Komunikacionu tehnologiju , koja uključuje elektronsku razmenu
      • poruka, lokalne i globalne mreže, telekomunikacije i slično.
      • Kompjutersku tehnologiju , koja obuhvata višekorisničke operativne
      • sisteme, baze podataka i modela, jezike četvrte generacije i njima primerene
      • metode i tehnike analize, projektovanja i slično.
      • Tehnologije podrške odlušivanju, koja obuhvata metode i
      • tehnike jedno i višekriterijumskog odlučivanja, struktuirane grupne metode i
      • pravila organizacije i vođenja grupnih diskusija.
      • Grupna istraživanja od strane Gallupe-a 1985, Watson-a 1988 i Mockler-a 1992
      • GDSS sistema potvrđuju njegovu efikasnost i mogućnosti generisanja
      • kumulativnih znanja. Većina poznatih autora se danas slaže da optimalni
      • dizajn GDSS-a bitno zavisi od osobina grupe koja donosi odluku
      • (veličina, sastav, sposobnosti i drugo.), softverske podrške koja joj stoji na
      • raspolaganju u odnosu na prirodu problema odlučivanja, kao i od
      • raspoloživosti i kvaliteta komunikacione tehnologije.
    • Razvoj GDSSa u praksi – 3 gene r acije
      • PRVA “ Generacija eksperimentalne podrške ”
      • DRUGA “Generacija operativne podr š ke”
      • TRE ĆA “ Generacija sistemske intelegencije ”
      • PRVA GENERACIJA
      • “ Generacija eksperimentalne podrške ”
      • karakteristike:
      • Softverski alati su limititani po broju i mogućnostima, obuhvataju uglavnom: - elektronsku poštu - lokalne mreže za međusobnu komunikaciju - prenos informacija na javni ekran - anonimni ulaz ideja i argumenata - njihovo statističko sumiranje i prikazivanje - kontinuirani prenos agendi i slično
      • Visok stepen komunikacije između članova grupe
      • Nepostojanje mogućnosti za integracijom informacija između sesija i grupa
      • DRUGA “Generacija operativne podr š ke”
      • Veliki broj međusobno povezanih softverskih alata, sposobnih
      • da podržavaju razlišite grupe i tipove zadataka u nestandardnim
      • procedurama. Upotreba metode analize odlučivanja, analize rizika,
      • procene verovatnoće, višekriterijumska odlučivanja. modela finansijskih
      • generatora.
      • Znatno unapređenje korišćene višekanalne komunikacione tehnologije
      • Veliki broj user-friendly korisničkih interfejsa
      • Kvalitetan i brz pristup korisnika do eksternih izvora informacija
      • Tre ća generacija GDSS-a
      • “ Generacija sistemske intelegencije ”
      • Karakteristike:
      • značajna integracija širokog spektra softverskih alata i sredstava
      • uključivanje ekspertnih sistema i elemenata veštačke intelegencije
      • u tzv. integrisani softver
      • visok stepen automatizacije procedura kroz korišćenje baze pravila
      • razvoj baza znaja i modela u funkciji strategijskog upravljanja
    • Tok odlu čivanja zasnovan na GDSS sistemu (Model PLEXSYS) sastoji se od tri osnovna modula:
      • Prvi modul se odnosi na planiranje i vođenje sesije
      • a omogućava planiranje toka sastanka, identifikaciju njegovih ciljeva,
      • korišćenje baze znanja i inicijalizaciju i korišćenje softverskih alata od strane
      • učesnika grupe.
      • Drugi modul se odnosi na podršku rada grupe
      • (Group process support) u fazama pripreme i donošenja odluka. Ovaj modul
      • ima četiri faze: 1. Generisanje ideja 2. Organizaciju ideja 3. Glasanje
      • 4. Ispitivanje stavki
      • Treći modul se odnosi na softversku podršku GDSSa
    • Softverski alati:
      • Electronic Brainstorming
      • Delphi
      • Nominal Group
      • Issue Analyzer
      • Policy Formation
      • Vote Selection
      • Alternative Evaluator
      • Questionaire
      • Topic Commenter
      • Stakeholder Id & Assumption
    • PRIPRMEMA NADGRADNJA FAZE ODLUČIVANJA SOFTVERSKI ALATI Session Planning Session Manager Idea Generation Idea Organization Vouting Issue Explanation Brainstorming Delphi Normal Group Issue Analyzer Policy Formation Vote Selection Alternative Eval. Questionaire Topic Commenter Stakeholder Id & Assumptions Knowlage Accumulation and Representation Enterprize Analizer File Reader Group Dictionary Semantic Graphics
    • Prednosti GDSS sistema u odnosu na klasične sastanke koji se odvijaju bez IT tehnologije su:
      • Mogućnost definisanja ideja teče vremenski paralelno za sve učesnike.
      • Softverski alati pomažu u svim fazama odlučivanja
      • Mogućnosti korišćenja baze podataka su neograničene
      • Donošenje odluka i glasanje je zasnovano na oceni ideje a ne predlagača
      • Brže odlučivanje
      • Neposredno proveravanje odluka
      • Stalna nadogradnja baze znanja sistema
    • Sistemi podrške izvršnim rukovodiocima (ESS)
      • ESS (Executive Support System) su informacioni sistemi za podršku odlučivanju
      • Osobine su:
      • Baza znanja
      • Komunikaciona okruženja
      • Minimalno računarsko predznanje
      • Minimum vremena za obuku
      • Brzo prikazuju podatke
      • Za rad se koristi miš ili touchpad
    • Dobro dizajniran ESS predstavlja moćan alat za :
      • strateško odlučivanje
      • istraživanje konkurencije
      • finansijske analize
      • analize trendova
      • interno izveštavanje
      • i druge zadatke izvršnih rukovodioca
      • ESS reorganizuje podatke u sirove podatke i liferuje
      • informacije u prihvatljivom obliku.
      • ESS je prvenstveno usmeren na SADAŠNJOST
      • a potom na budućnost za razliku od DSS-a.
      • Koristi i “ Goal-seeking ” i “What-if “ analize i informacije iz eksternih baza podataka.
      • Poznatiji ESS paketi su:
      • Command Center EIS
      • Commander EIS
      • EIS Toolkit
      • Executive Edge
      • Incite
      • RediMaster
      • Resolve
      konferencijska sala sa sistemom za grupno odlučivanje
    • Expertni sistemi (ES)
      • Kompjuterski softver
      • Namenjen top menadžmentu
      • Primena:
      • rešavanje specifičnih problema
      • pomoć u oblastima odlučivanja
    • Cilj ekspertnog sistema:
      • Formalni načini predstavljanja znanja
      • Metodi logičkog zaključivanja
      • Davanje ekspertnog saveta
      • Iznošenje mišljenja za koje je korisnik zainteresovan
      • Treba da obezbedi odgovore na pitanja
      • Rezonovanje, rasuđivanje, prepoznavanje i poređenje formi
      • Teži se ka stvaranju takve softverske podrške koja će omogućiti
      • simuliranje ponašanja čoveka eksperta u datoj problemskoj situaciji.
    • Ponašanje čoveka eksperta podrazumeva:
      • Dijagnosticiranje problema
      • Mehanizme i logiku zaključivanja
      • Transfer znanja
      • Manipulisanje znanjem
      • Vrednovanje alternativa
      • U izgradnji ekspertnih sistema javljaju se dodatne poteškoće zbog
      • činjenica da preuzimanje znanja od eksperata uvek sa sobom nosi
      • i neka pretežno lična pravila, rezonovanja i zaključivanja, učenje na
      • bazi ranijih iskustava, mogućnosti adekvatne primene analogije.
    • Svrhe aplikacije:
      • Korisnik traži odgovor na zadati problem
      • Korisnik ekspert dodaje znanje u ES
      • Korisnik uči od ES, povećava svoje znanje
    • Rezultati ES prikazani u grafičkom obliku: Grafički prikazani rezultati glasanja. Najviše glasova ima predlog preseljenja u novu poslovnu zgradu a zatim predlog smanjiti operativne troškove u budžetu za 25% kako bi se povećao profit preduzeća u narednoj fiskalnoj godini.
    • Osnovne razlike između DSS i ES ATRIBUTI DSS ES Namena Pomoć čoveku koji odlučuje Zamena čoveka u odlučivanju Orjentacija Odlučivanje Transfer znanja i savet Ko postavlja pitanja Čovek-mašini Mašina-čoveku Područje problema Vrlo široko Uzak domen Sadržaj baza Stvarno znanje Stvarno i proceduralno znanje Mogućnost rezonovanja Ne Da-ograničeno
    • Izgled konferencijske sale za grupno odlučivanje uz podršku ES
    • Zadaci ES se odlikuju time što:
      • Kompleksne i složene zadatke rešavaju na nivou eksperta
      • Primenjuju strategije rešavanja iz specifičnih oblasti
      • Samosaznanjem rezonuju u procesu zaključivanja i pružanju obrazloženja zaključaka
      • Rešavaju probleme koji pripadaju širokoj skali funkcionalnih kategorija u sledećoj tabeli
    • Funkcionalne kategorije, zadaci i nazivi tipičnih ES Kategorija zadataka Suština zadataka Naziv tipičnih ES Interpretacija Zaključivanje o datoj situaciji, uključivanje opisa problema odlučivanja i stanja sistema DENDRAL PUFF VM Dijagnostika Postavljanje dijagnoze i zaključivanje o greškama na osnovu podataka i pokazatelja MZCIN DART BDS Planiranje Oblikovanje akcija, modeliranje, Projektovanje TALIB SPEX MOLGEN Predviđanje Zaključivanje o verovatnim posledicama PTRANS I&m Oblikovanje Konfigurisanje objekata i rešenja uz data ograničenja XCON MOLGEN PALADIO Kontrolisanje Kontrola ponašanja sistema, formulisanje kolektivnih planoiva ZES MIN vm
      • Odgovor na pitanje “kako je mogu će da ES ima ovako široku skalu zadataka u kojima može biti primenjen ” daje prikaz bitnih razvoja obeležja ES i tipične strukture ES u čijoj je osnovi znanje odnosno inženjering znanja.
    • Obele žja i mogućnosti ES Godine razvoja Obeležje ES Mogućnosti 1960-70 EKSPERTIZA Preuzimanje visokog nivoa znanja i performansi eksperta, čvrstina i logika zaključivanja 1960-70 SIMBOLIČKO REZONOVANJE Simbolička prezentacija i manipulisanje znanjem, transfer znanja iz različitih domena i reformacija znanja 1970-80 DUBINA Obrada složenih ne strukturiranih problema, korišćenje kompleksnih pravila 1980-90 REZONOVANJE O SEBI Ispitivanje sopstvenog rezonovanja (zaključivanja) i objašnjavanje zaključaka
      • Prethodnu deceniju karakteriše korišćenje visokokvalitetnih, sveobuhvatnih i specifičnih znanja u rešavanju sve složenijih problema užih oblasti (od medicine do ekonomije i menadžmenta)
      • Najznačajnija svojstva ES jeste znanje ES o sopstvenim
      • operacijama i strukturi. Za sada se to poželjno svojstvo ispoljava pretežno u mogućnostima obrazlaganja, racionalizovanja, opravdavanja i objašnjavanja “svojih”
      • zaključaka i preporuka, ali ima dobrih nagoveštaja da
      • će u budućnosti obezbediti osnov za korenita preinačavanja vlastitih mogućnosti na osnovu “ učenja iz iskustva ” .
    • Strukturu ES čine:
      • Podsistemi uzimanja i predstavljanja znanja eksperta u bazi znanja
      • Baze znanja
      • Mehanizmi zaključivanja i obrazlaganja zaključaka
      • Korisnički interfejsi
    • Korisnik Ekspertski izveštaj Korisnički interfejs Podsistem zaključivanja Baza znanja Korisničko okruženje ES Pdsistem akvizicije znanja Inženjering znanje Ekspert ili inženjering znanja radna stanica Razvojno okruženje ES
    • Osnovni metodi koji se koriste u procesu uzimanja znanja su:
      • Repertoarske rešetke
      • Multidimenzionalno skaliranje
      • Kritični događaji
      • Reklasifikacija
      • Analiza odlučivanja
      • Posmatranje eksperta na delu
    • Proces izgradnje baze znanja može se razložiti u nekoliko koraka
      • Identifikacija problema
      • Predlog koncepcije baze znanja
      • Izbor načina prikazivanja znanja
      • Implementacija baze znanja
      • Podešavanje baze znanja
    • Najpoznatiji metodi predstavljanja znanja su:
      • Produkciona pravila
      • Semantičke mreže
      • Frejmovi (ramovi) znanja
      • Trojke objekat - atribut - vrednost
      Mehanizmi zaključivanja i obrazlaganja zaključka čine podsistemi ekspertnog sistema koji je najčešće veoma bitan za korisnika jer omogućava uvid u način rešavanja problema i razloge zbog kojih ekspertni sistem predlaže određene zaključke u vezi njegovog rešavanja.
    • Korišćena literatura:
      • Poslovni informacioni sistemi
      • www.GroupSupport.com