SISTEMUL INFORMATIC - INSTRUMENT PENTRU CONDUCEREA STIINTIFICA A SOCIETATILOR COMERCIALE

Conceptul de sistem

Conceptul de sistem este folosit tot mai frecvent in limbajul curent desi exista mai multe pareri in definirea acestuia. Fara a recurge la o inventariere a acestor pareri, vom cauta sa desprindem aspectele comune care concura la definirea conceptului de sistem, si anume faptul ca orice sistem se caracterizeaza prin:

multimea E de elemente intercorelate functional

intrarile sistemului (X)

procesele P din cadrul sistemului care prelucreaza intrarile

iesirile sistemului (Y)

starea sistemului

scopul, obiectivul functionarii sistemului (Z)

Totodata, remarcam faptul ca orice sistem este legat de un anumit mediu, are o anumita structura si functioneaza dupa anumite reguli.

Pe baza celor de mai sus, sistemul ar putea fi definit ca fiind un ansamblu de elemente intercorelate functional ce actioneaza intr-un anumit scop (Z).

In forma cea mai simpla, conceptul de sistem este sugerat prin figura 1.1.

Conceptul de sistem cibernetic

In context cibernetic (fig. 1.2) intrarile X sunt supuse unui proces P de transformare

in interiorul sistemului S, rezultand iesirile Y, ceea ce se poate formula astfel

y = P(X)

Marimile Y ale iesirilor se compara cu marimile obiectivelor propuse (Z).

Intrucat de cele mai multe ori intre iesirile efective ale sistemului si obiectivele prestabilite, datorita unor factori perturbatori apar abateri, in sensul ca Y X. De aceea, pentru inlaturarea factorilor perturbatori se impune cu necesitate interventia unui regulator (R) care va genera marimea de reglare DX cu rolul de a aduce iesirile cu rolul de a aduce iesirile Y la nivelul obiectivelor (Z) prestabilite, ceea ce se poate formula astfel:

Z P ( X+Dx)

unde Dx are semnificatia de factor de reglare iar forma prin care se coreleaza iesirile cu obiectivele sistemului in functie de care apoi se intervine asupra intrarilor si inlaturarii factorilor perturbatorii, poarta denumirea de conexiune inversa sau feed-back.

Sistemul are o dimensiune relativa, ca sfera de cuprindere, in functie de nivelul la care se raporteaza intr-o ierarhie functionala.

Un sistem poate fi descompus pe mai multe niveluri de referinta si poate fi format din mai multe subsisteme (fig.1.3).

In ceea ce priveste raportul dintre nivelul de referinta si descompunerea sistemului pe subsisteme, spre exemplificare, am putea privi economia mondiala ca fiind formata din economia multitudinii tarilor, care la randul lor include multitudinea unitatilor economico-sociale din fiecare tara (fig.1.4).

La nivelul unei unitati economice privite ca sistem, pot fi identificate subsistemele

aprovizionare, productie, desfacere, personal si financiar-contabil. Gradul de descompunere sau agregare a sistemului depinde de scopul urmarit, de obiectivele prestabilite precum si de nivelul la care se doreste sa se faca raportarea.

In acest context se poate spune ca orice sistem apare ca un subsistem al unui sistem mai cuprinzator, ca nici un sistem sau subsistem nu se gaseste izolat, functionand intr-un anumit mediu, ca legaturile dintre ele sunt evidentiate tocmai de intrarile respectiv iesirile fiecaruia.

Conceptul de sistem informational

Comunicarea intre diferite sisteme, subsisteme si in cadrul acestora se realizeaza prin

intermediul sistemului informational. Spre exemplificare, daca ne referim la o unitate economica privita ca sistem cibernetic, sistemul informational se interpune intre sistemul condus si sistemul de conducere (fig.1.5).

Sistemul informational poate fi definit ca un ansamblu tehnico-organizatoric de proceduri de constatare, consemnare, culegere, verificare, transmitere, stocare si prelucrare a datelor, in scopul satisfacerii cerintelor informationale necesare conducerii in procesul fundamentarii si elaborarii deciziilor.

Sistemul informational poate fi privit ca "umbra" proceselor si fenomenelor ce se petrec in cadrul unei unitati economico-sociale asa dupa cum reiese si din figura 1.6. In partea superioara a figurii 1.6 sunt redate intr-o succesiune logica activitatile de baza si procesele ce au loc intr-o societate comerciala cu caracter productiv: aprovizionare, productie si desfacere. In partea inferioara (marcata prin linie intrerupta) se constata, consemneaza, reflecta si informeaza tot ceea ce se petrece pe parcursul fluxului aprovizionare - productie - desfacere.

Din definitie se desprind sarcinile si obiectivul sistemului informational.

In ceea ce priveste sarcinile sistemului informational, intr-o forma mai analitica acestea pot fi urmatoarele

culegerea si consemnarea datelor primare de la locurile unde se petrec procesele si fenomenele economice, precum si din spatiul economic extern

verificarea, transmiterea si stocarea datelor pe diferiti purtatori tehnici de informatii

prelucrarea manuala sau automata a datelor in concordanta cu cerintele conducerii

asigurarea integritatii si confidentialitatii datelor

asigurarea calitatii informatiilor necesare conducerii sub aspectul realitatii, exactitatii, completitudinii, oportunitatii si formei de prezentare

reducerea costului informatiei

asigurarea informatiilor necesare conducerii conform principiului selectiei si informarii prin exceptie

includerea in cadrul procedurilor a unor modele matematice care sa conduca la utilizarea optima a resurselor umane, materiale, financiare si timp din cadrul unitatilor economice.

In ceea ce priveste obiectivul sistemului informational, se poate spune ca acesta

reprezinta satisfacerea cerintelor informationale necesare conducerii in procesul de elaborare a deciziilor. Deci, prin scopul urmarit putem considera sistemul informational ca un instrument al conducerii in vederea realizarii obiectivelor activitatilor unitatilor economice.

Conceptul de sistem informatic

In masura in care activitatile din cadrul sistemului informational sunt realizate cu

ajutorul echipamentelor electronice de culegere, transmitere, stocare si prelucrare automata a datelor, se spune ca avem de a face cu informatizarea sistemului informational si implicit a determinat aparitia conceptului de sistem informatic.

In acest context, sistemul informatic reprezinta un ansamblu de elemente intercorelate

functional in scopul automatizarii obtinerii informatiilor necesare conducerii in procesul de fundamentare si elaborare a deciziilor.

Elemente componente ale sistemului informatic

Elementele componente ale unui sistem informatic, intercorelate functional, sunt redate in figura urmatoare.

Un sistem informatic este compus, in principal, din urmatoarele elemente:

Baza tehnica sau HARDWARE-ul sistemului informatic, care este constituita din totalitatea mijloacelor tehnice de culegere, transmitere, stocare si prelucrare a datelor, in care locul central revine calculatorului electronic.

Sistemul de programe sau SOFTWARE-ul sistemului, ce cuprinde totalitatea programelor pentru functionarea sistemului informatic, in concordanta cu functiunile si obiectivele ce i-au fost stabilite.

Se au in vedere atat programele de baza (SOFTWARE-ul de baza) cat si programele aplicative (SOFTWARE-ul aplicativ).

Baza stiintifico-metodologica care este constituita din modele matematice ale proceselor si fenomenelor economice, metodologii, metode si tehnici de realizare a sistemelor informatice.

Baza informationala cuprinde datele supuse prelucrarii, fluxurile informationale, sistemele si nomenclatoarele de coduri.

Resursele umane si cadrul organizatoric, ce include personalul de specialitate si cadrul necesar functionarii sistemului informatic. Personalul de specialitate include informaticieni cu studii superioare si pregatire medie, analisti, programatori, ingineri de sistem, analisti-programatori ajutori, operatori, controlori date etc.

Cadrul organizatoric este cel specificat in regulamentul de organizare si functionare al

unitatii in care functioneaza sistemul informatic.

Realizarea unui sistem informatic reclama actiuni conjugate de asigurare a tuturor elementelor de mai sus, neglijarea chiar si numai a unuia dintre acestea putand aduce prejudicii intregii actiuni.

Locul si rolul sistemului informatic in raport cu sistemul informational

Sistemul informatic este inclus in cadrul sistemului informational si are ca obiect

de activitate, in general, procesul de culegere, verificare, transformare, stocare si prelucrare automata a datelor (fig 1.8).

Prin implementarea unor modele matematice si utilizarii tehnicii de calcul in

activitatile enumerate, sistemul informatic imprima valente sporite sistemului informational sub aspect calitativ si cantitativ. Astfel, asistam la o crestere a capacitatii de calcul sub aspectul volumului datelor de prelucrat si a operatiilor de efectuat, cresterea exactitatii informatiilor, sporirea operativitatii si complexitatii situatiilor de informare-raportare etc. Toate aceste aspecte determina o apropiere mai mare a decidentului de fenomenele si procesele economice pe care le are in atentie, cu multitudinea aspectelor economice pozitive ce deriva din acestea.

In ceea ce priveste raportul dintre sistemul informatic si sistemul informational se

poate aprecia ca sistemul informatic tinde spre a egala sfera de cuprindere a sistemului informational, insa acest lucru nu va fi posibil niciodata datorita limitelor sistemului informatic. Tot timpul in cadrul sferei sistemului informational vor exista o serie de activitati ce nu vor putea fi automatizate in proportie de 100%. Insa daca acceptam includerea in sfera sistemului informatic a activitatii de conducere a proceselor tehnologice cu ajutorul calculatoarelor de proces, putem asista la automatizarea completa a procesului tehnologic. Intr-o astfel de situatie exista unele pareri cum ca sistemul informatic ar depasi sfera sistemului informational. Insa aceasta problema ramane deschisa discutiilor.

Obiectivele sistemelor informatice

Obiectivele sistemelor informatice pot fi clasificate dupa mai multe criterii astfel:

A.  In functie de sfera de cuprindere, obiectivele pot fi principale (generale) si si secundare (derivate).

Plecand de la ideea ca sistemul informatic este subordonat procesului decizional, ca el deserveste conducerea al carei rol este de a asigura functionarea normala sau optima a intregii activitati si de a reduce la minim pierderile in caz de functionare anormala sau neoptima, adica de a compensa perturbatiile care apar in activitatea intreprinderii, consideram ca obiectivul oricarui sistem informatic trebuie sa fie subordonat obiectivului propriu-zis al unitatii economico-sociale sau celor derivate din acesta. In acest context obiectivul principal (general) urmarit prin introducerea unui sistem informatic il constituie tocmai asigurarea selectiva si in timp util a tuturor nivelelor de conducere cu informatii necesare si reale pentru fundamentarea si elaborarea operativa a deciziilor cu privire la desfasurarea cat mai eficienta a intregii activitati din unitatea economica.

Pe langa acest obiectiv principal ce poarta amprenta intregii activitati din unitatea economica, in scopul cunoasterii mai indeaproape a activitatii economice respective si desfasurarii acesteia in cele mai bune conditii, sistemul informatic mai are si alte obiective pe care le numim obiective secundare sau derivate si care pot fi considerate chiar conditii de prim ordin pentru realizarea obiectivului general. In ceea ce priveste raportul dintre obiectivul general si obiectivele secundare ale sistemului, este necesar sa aratam ca subobiectivele trebuie sa fie compatibile intre ele si compatibile cu obiectivul general, adica realizarea unuia sa influenteze realizarea celorlalte si toate sa concure la realizarea obiectivului general. In caz contrar, urmarirea realizarii unui obiectiv necorelat cu celelalte obiective ale sistemului se transforma intr-un scop in sine si este lipsita de eficienta.

B.  Din punct de vedere al domeniului de activitati asupra carora se rasfrang efectele utilizarii calculatoarelor electronice, obiectivele pot fi clasificate astfel:

1. Obiective ce afecteaza activitatile de baza din cadrul unitatilor economice (comerciala, productie etc) cum ar fi

cresterea gradului de incarcare a capacitatilor de productie existente ti reducerea duratei ciclului de fabricatie

cresterea volumului productiei

reducerea consumurilor specifice de materii prime si materiale

cresterea productivitatii muncii

reducerea personalului administrativ-functionaresc

cresterea profitului si a rentabilitatii etc.

2. Obiective ce afecteaza functionarea sistemului informational, cum ar fi:

cresterea vitezei de raspuns a sistemului la solicitarile beneficiarilor

cresterea exactitatii ti preciziei in procesul de prelucrare a datelor si informare a conducerii

reducerea costului informatiei

rationalizarea fluxurilor informationale

rationalizarea circuitelor informationale

sporirea completitudinii situatiilor de informare-raportare etc.

De remarcat ca realizarea obiectivelor ce afecteaza functionarea sistemului informational se va rasfrange in mod indirect asupra activitatilor de baza din unitatea economica si va influenta cantitativ si calitativ realizarea primei grupe de obiective.

C. Totodata, obiectivele sistemelor informatice mai pot fi clasificate si din punctul de vedere al posibilitatilor de cuantificare a efectelor acestora, astfel:

a.       Obiective cuantificabile cum ar fi:

accelerarea vitezei de rotatie a mijloacelor circulante

reducerea cheltuielilor de transport

reducerea cheltuielilor indirecte

cresterea volumului productiei

rationalizarea formularisticii de evidenta

b.      Obiective necuantificabile cum ar fi:

sporirea calitatii produselor finite sau serviciilor prestate

reducerea muncii in asalt

cresterea prestigiului unitatii economice

cresterea calitatii informatiilor.

Necesitatea clasificarii obiectivelor sistemelor informatice decurge din faptul ca ele sunt foarte numeroase si sunt specifice fiecarei unitati economice, iar realizarea concomitenta a acestora la nivelul unei unitati economice este greu de infaptuit. Acest lucru impune ca fiecare conducator sa defineasca obiectivele specifice unitatii respective si sa stabileasca ordinea prioritara de realizare a acestora. Totodata, prin inventarierea si prezentarea acestora in fata colectivului din unitatea respectiva, prin explicarea modului de realizare si a eforturilor privind asigurarea resurselor umane, materiale, financiare si timp pe care le implica, colectivul de oameni va intelege mai clar necesitatea si utilitatea implementarii sistemelor informatice, va deveni mai responsabil fata de sarcinile ce-I revin, creandu-se astfel conditii mai favorabile pentru reusita implementarii si exploatarii curente a sistemului informatic.

Clasificarea sistemelor informatice

Sistemele informatice se clasifica dupa mai multe criterii.

A. In functie de domeniul de utilizare, acestea se clasifica in patru grupe, prezentate in figura 1.9.

1. Specific sistemelor informatice pentru conducere activitatilor unitatilor economico-sociale este faptul ca datele de intrare, de regula, sunt furnizate prin documente intocmite de om, iar datele de iesire sunt furnizate de catre sistem tot sub forma de documente (liste, rapoarte etc.) pentru perceperea acestora de catre om.
2. Spre deosebire de acestea, sistemele informatice pentru conducerea proceselor tehnologice se caracterizeaza prin aceea ca datele de intrare sunt asigurate prin intermediul unor dispozitive automate care transmit sub forma de semnale (impulsuri electronice) informatii despre diversi parametri ai procesului tehnologic (presiune, temperatura, umiditate, nivel) iar datele de iesire se transmit de asemenea sub forma de semnale unor organe de executie, regulatoare, care modifica automat parametrii procesului tehnologic. Se executa in acest fel controlul si comanda automata a procesului tehnologic. Astfel de sisteme sunt folosite in locurile in care este periclitata interventia in mod direct a factorului uman. Exemple de asemenea sisteme sunt cele pentru laminarea otelului, pentru procesele din petrochimie, pentru fabricarea cimentului, a hartiei, centrale nucleare etc. in mod firesc apar diferente intre obiectivele celor doua categorii de sisteme, cele pentru conducerea proceselor tehnologice avand ca obiective imbunatatirea randamentului agregatelor, urmarirea sigurantei in functionare, cresterea indicatorilor de calitate a produselor, imbunatatirea altor indicatori tehnico-economici.
3. Sistemele informatice pentru activitatea de cercetare stiintifica si proiectare asigura automatizarea calculelor tehnico-ingineresti, proiectarea asistata de calculator si alte facilitati necesare specialistilor din domeniile respective.
4. Sistemele informatice speciale sunt destinate unor domenii specifice de activitate ca de exemplu: informare si documentare, tehnico-stiintifica, medicina etc.

B. Un alt criteriu de clasificare al sistemelor informatice economice este in functie de nivelul ierarhic ocupat de sistemul economic in structura organizatorica a socuetatii, conform caruia avem urmatoarea clasificare:

1. Sisteme informatice pentru conducerea activitatii la nivelul unitatilor economice. Acestea pot fi descompuse in subsisteme informatice asociate functiunilor unitatilor economico-sociale sau chiar unor activitati
2. Sisteme informatice pentru conducerea activitatii la nivelul organizatiilor economico-sociale cu structura de grup. In aceasta categorie  sunt incluse sistemele informatice la nivelul regiilor autonome.
3. Sisteme informatice teritoriale. Sunt constituie la nivelul unitatilor administrativ-teritoriale si servesc la fundamentarea deciziilor adoptate de catre orgenele locale de conducere
4. Sisteme informatice pentru conducerea ramurilor, subramurilor si activitatilor la nivelul economiei nationale.

Se constituie la nivelul ramurilor, subramurilor si activitatilor individualizate in virtutea diviziunii sociale a muncii si specificate in clasificarea ramurilor economiei nationale. Sunt elaborate si administrate de ministerele, departamentele sau organele care au prin lege sarcina de a coordona metodologic grupele respective de activitati. Principala lor functie consta in fundamentarea si reglarea echilibrului dezvoltarii economico-sociale in profil de ramura.

Aceste sisteme vor trebui sa realizeze elaborare de variante a proiectului de plan in profil de ramura, incarcarea optima a capacitatilor de productie, folosirea intensiva a masinilor, utilajelor si instalatiilor, urmarirea si controlul realizarii sarcinilor de plan si a celor privind calitatea productiei, perfectionarea produselor si a tehnologiilor, innoirea productiei si asigurarea de noi produse, utilizarea superioara a potentialului material si uman din ramura respectiva.

5. Sisteme informatice functionale generale ce au ca atribut principal faptul ca

intersecteaza toate ramurile si activitatile ce au loc in spatiul economiei nationale, furnizand informatiile necesare coordonarii de ansamblu si sincronizarii lor in procesul reproductiei din cadrul economiei de piata. In aceasta categorie sunt cuprinse sistemele pentru planificare, statistica, financiar-bancar etc.

C. Un alt criteriu de clasificare al sistemelor informatice este acela dupa aportul acestuia in actul decizional.

Decidentul dintr-o unitate are prin sistemul informatic un puternic suport pentru fundamentarea deciziilor sale. Acest suport implementeaza modele matematico-economice din domeniul specific de activitate sau cu caracter general. Este situatia clasica de realizare a sistemelor informatice ca asistent al decidentului. Acestea executa o mica parte din activitatea decidentului, rolul lor important fiind de culegere si prelucrare automata a datelor. Este perioada de pana in jurul anului 1970, cand doua discipline au venit in sprijinul stiintific al sistemului informatic-decizional: cercetarile operationale si teoria deciziei. In aceasta perioada apar si primele sisteme suport decizie ca sisteme pentru prelucrarea automata a datelor impreuna cu sistemele de luare a deciziilor.

Anii 1970 au insemnat o crestere puternica a fluxului informational in toate domeniile de activitate, a bazelor de date si a teleprelucrarii. Acestea au permis prelucrarea unui volum mai mare de date si o comunicatie mai rapida si mai eficienta. Rolul sistemului informatic creste in raport cu decidentul, ajungand sa fie un colaborator al acestuia. De multe ori, aceste sisteme informatice executa o parte insemnata din activitatea decidentului evoluand astfel spre sisteme suport de decizie.

Incepand cu anii 70 bazele de date au evoluat spre relational ti distribuit, iar retelele de calculatoare locale si generale au devenit curente. Informatia care se prelucreaza se diversifica foarte mult, volumul de date este tot mai mare iar complexitatea prelucrarilor de-asemenea. Sistemele informatice incep sa execute mare parte din activitatea de rezolvare a problemelor de decizie devenind experte in domeniu, evoluand astfel spre sisteme expert. Volumul de date mare si complexitatea deosebita a datelor care circula pe magistralele (retelele) informationale internationale in momentul de fata, tind sa sufoce sistemele informatice bazate pe relational. Abordarea orientata-obiect, precum si realizarea de baze de cunostinte, pe masini tot mai puternice, tind sa rezolve problema.

Sistemele expert (SE) precum si sistemele suport de decizie (SSD) sunt de fapt sisteme informatice (SI) dedicate. Iata cateva aspecte comune si deosebiri intre ele

1. Tehnologia de realizare se pastreaza in mare parte pentru toate cele trei tipuri de

sisteme. Pe de o parte SSD si SE au preluat in metodologia lor de realizare majoritatea activitatilor din metodologia de realizare a SI, adoptand o parte din ele. Pe de alta parte metodologia de realizare a SI a evoluat mult odata cu aparitia SSD si SE preluand o serie de elemente de simplitate, flexibilitate precum si stilul de lucru in pasi marunti si relari succesive. Ideea ca un sistem informatic, ca de altfel orice produs informatic, se realizeaza "la cheie" prin etape care o data realizate nu se mai pot relua, nu mai este agreata. Stilul de lucru de la sistemele expert care presupune realizarea unei versiuni care nu este nici ultima nici cea mai buna, urmand apoi sa se realizeze versiuni succesive pentru perfectionare si dezvoltare, este tot mai mult utilizat si in realizarea sistemelor informatice.

2. Toate folosesc abordarea sistemica pentru studierea si rezolvarea problemelor.

Aceasta este o cale eficienta pentru invingerea complexitatii si pastrarea coerentei. Abordarea sistemica presupune o serie de caracteristici in procesul de cunoastere, caracteristici care se regasesc la realizarea tuturor celor trei tipuri de sisteme. Aceste caracteristici sunt

extragerea sistemului studiat se face din mediul inconjurator

definirea problemei si descrierea ei se face cantitativ si sau calitativ

se definesc mijloacele posibile pentru rezolvarea problemei

se formuleaza diferite variante de rezolvare a problemei

se compara variantele si se alege cea mai buna (cea care satisface cel mai bine cerintele).

3. Modul de rezolvare al problemelor pastreaza directii comune care caracterizeaza

sistemul uman de prelucrare si evaluare a informatiei. Acest lucru este firesc in SSD si SE si se accentueaza in SI prin abordarea orientata-obiect. In acest sens, se imbina aspectele descriptive u cele imperative, neprocedurale cu cele procedurale, in functie de sistem punandu-se accentul pe unul sau altul dintre aceste aspecte. Modulul rezolutiv se bazeaza in special pe rationamente dar si pe algoritmi in SE, si se bazeaza in special pe algoritmi dat si rationamente in SSD si SI. Rationamentul se bazeaza pe modelul logic si nu pe cel fizic, ceea ce inseamna ca primeaza relevanta si mai putin precizia. Acest lucru este valabil atat in mecanismul de inferenta din SE cat si in procesul decizional din SSD. In SI, in modelul prelucrativ, conteaza mai mult precizia ti mai putin relevanta. Aplicatiile cu baze de cunostinte sunt in ultima instanta aplicatii informatice care permit rezolvarea de probleme dificile prin simularea rationamentului uman asupra unor cunostinte specifice unui domeniu dat.

4. Cele trei sisteme, desi au arhitecturi diferite pastreaza si elemente comune.  Toate

au colectii de date care sunt fisiere sau baze de sate in SI, baze de cunostinte in in SSD (baza de date si baza de modele) si SE (baza de cunostinte si modele). In plus fata de SI, SSD contin o baza de module care este de fapt o biblioteca de module permanente sau de uz temporar. Acestea pot fi ale utilizatorului sau realizate de firme specializate. Pot fi module operative, tactice sau strategice, pot fi de calcul sau analiza etc. dimensiunile acestor module pot fi de la o singura relatie pana la foarte multe. Legat de aceasta baza de module SSD va contine un mecanism de construire sau generare a modulelor, va avea posibilitatea sa restructureze un model, sa-l actualizeze si sa opereze asupra modulelor pentru a obtine rapoarte de iesire. In loc de colectiile de date din SI, SE contin o baza de cunostinte in care se descriu obiectele din lumea reala. Ea contine fapte (axiome) si reguli (care pot descrie si modele). Atat SSD cat si SE au componente pentru invatare care achizitioneaza noi cunostinte. Aceasta componenta lipseste ca atare in SI, desi sunt incercari in acest sens de a fi inclusa.

De asemenea, toate sistemele contin interfete cu utilizatorul care tind sa devina tot

mai prietenoase, usor de folosit si interactive. Aceasta componenta tinde sa depaseasca jumatate din codul program generat, in toate cele trei sisteme. Tendinta este data de masinile interactive actuale si de societatea informatizata care determina o utilizare in masa a calculatoarelor. Dialogul dat de interfata trebuie sa fie cat mai " natural" pentru a elimina bariera psihologica dintre om si masina. Stilul de dialog poate fi intrebare-raspuns, limbaj de comanda, meniu, videoformat, ferestre etc., la care se adauga facilitatile oferite de platformele multimedia (daca acestea sunt disponibile).

5. Toate cele trei sisteme ajuta decidentul in activitatea sa, ii fundamenteaza decizia.

Contributia fiecarui tip de sistem la sprijinul decidentului, in fundamnetarea deciziilor este urmatoarea

6. Problemele rezolvate cu cele trei tipuri de sisteme sunt de natura diferita desi au si

elemente comune (provin din lumea reala etc.) Daca intr-o problema criteriile sunt preponderent cantitative iar caracteristicile problemei se formuleaza cantitativ, modelarea se face foarte bine algoritmic si va rezulta un SI. Daca insa exista formulari mai putin cantitative se tinde spre SSD sau SE, care insa nu exclud folosirea algoritmilor. Pentru problemele complexe in conditii de incertitudine, se porneste conceptual dar si practic, de la baze de date clasice spre baze de cunostinte. Acestea au la baza cunostinte incomplete, inconsistente, incerte, inprecise, ambigui. Pentru fiecare dintre aceste categorii de cunostinte exista o logica nestandard de care se tine cont in abordarea problemei. Acest lucru se trateaza bine in SSD si SE si foarte greu sau imposibil in SI.

Din analiza de mai sus rezulta evolutia in anumite conditii a SI spre SSD si SE.

evolutia se constata in ceea ce priveste conceptele (sistem, componente, modele, obiecte etc.), metodologia de realizare (principalele activitati, metode, tehnici etc.), solutii software de implementare (limbaje, tehnici de programare, inginerie software etc.). Pe de alta parte, din punct de vedere al organizarii datelor se constata evolutia bazelor de date relationale spre cele orientate obiect si spre bazele de cunostinte. Simplificarea modelului relational si imbunatatirea lui a condus spre modelul orientat obiect. De asemenea, reprezentarea prin perechile A-V (atribut-valoare) din relational o regasim si in bazele de cunostinte (exemplul din limbajul Prolog).

D. Din punct de vedere al organizarii datelor sistemele informatice se clasifica in

1. SI care au colectiile de date organizate in fisiere. Fisierele pot fi cu organizare

clasica (secventiale, indexat-secventiale, relative) sau cu organizare speciala (inlantuite, inverse etc.). Acest tip de SI sunt tot mai rare astazi, si ele mai pot fi acceptate doar pentru sisteme mici. In orice caz, aceste sisteme trebuie sa foloseasca si fisiere care permit accesul direct pentru usurinta si rapiditatea manipularii datelor.

2. SI care au colectii de date organizata in baza de date. Pentru acest lucru se

foloseste un model de date care poate fi arborescent, retea, relational sau orientat-obiect si un SGBD adecvat. Cel mai utilizat model este cel relational cu tendinta de evolutie spre orientat-obiect. Majoritatea SI sunt de acest tip datorita avantajelor oferite de bazele de date in crearea si manipularea colectiilor de date.

3. SI mixte care au colectii de date organizate in baza de date dar si in fisiere. Pot

apare si astfel de situatii in realizarea unui SI, in sensul ca pe langa baza de date sunt necesare si o serie de fisiere relativ independente prelucrate din limbaje de programare, in afara SGBD-ului. Astfel de cazuri apar mai ales atunci cand SI colaboreaza cu alte sisteme sau aplicatii informatice.

Sistemul informatic, instrument al conducerii moderne

Obtinerea de catre agentii economici si societatile comerciale a unei eficiente

economice sporite este conditionata de existenta unei conduceri stiintifice bazate pe o buna cunoastere a legilor economice, cunoasterea operativa si exacta a cererii si ofertei de pe piata interna si externa, a dinamicii preturilor marfurilor, a caracteristicilor tehnologice ale marfurilor ce constituie obiectul de preocupare, a tendintelor tehnologice precum si a modului de utilizare a resurselor de care dispun.

Acest lucru impune promovarea in munca de conducere a unor metode, tehnici si mijloace moderne de informare, analiza si decizie. In ansamblul metodelor, tehnicilor si mijloacelor moderne un loc central il ocupa metodele matematice de crestere a eficientei economice, de prognozare precum si sistemele informatice. Deci, se pune problema perfectionarii sistemului de conducere concomitent cu cea a perfectionarii sistemului informational prin aplicarea principiilor si metodelor pe care le ofera stiinta conducerii si organizarii, cibernetica, cercetarea operationala, econometria pe de o parte, iar pe de alta parte informatica cu cele mai eficiente metode si procedee de culegere, verificare, transmitere, stocare si prelucrare a datelor.

Plecand de la faptul, pe de o parte, ca modelele matematice reprezinta componenta stiintifica a unui sistem informatic, iar pe de alta parte tinand seama de facilitatile oferite de utilizarea calculatorului electronic (ca o alta componenta a sistemului informatic) se poate aprecia ca sistemul informatic constituie un adevarat instrument in conducerea stiintifica a activitatii economice, cel putin din urmatoarele considerente:

Ofera posibilitatea simularii facile a proceselor si fenomenelor economice la nivel

micro si macroeconomic.

Asigura o corelare mai judicioasa a obiectivelor cu resursele. De exemplu, prin

implementarea unui sistem informatic privind programarea, lansarea si urmarirea operativa a productiei, pe baza unor modele matematice de armonizarea a cerintelor cu resursele, se poate detalia aceasta activitate pana la nivel de saptamana sau chiar zi, in conditii de eficienta economica sporita. In conditii traditionale aceasta activitate se realizeaza in mod empiric, pana cel mult la nivel de trimestru, fara o fundamentare stiintifica.

Prin implementarea unor modele matematice in cadrul sistemelor informatice

apare posibilitatea alegerii ofertei (variantei) optime in diferite domenii de activitate. De exemplu, in domeniul comertului exterior, alegerea ofertei optime reprezinta una din principalele exigente la contractare si se poate realiza prin aplicarea unor modele de decizii multicriteriale in paralel cu asigurarea fondului de date referitoare la dinamica preturilor, documentatia tehnica, performantele utilajelor sau masinilor etc. In general, studiul comparativ al ofertelor se realizeaza in mod empiric si cu mari dificultati.

Sistemul informatic inlatura anacronismul din activitatea unitatilor economice,

manifestat prin faptul ca cca. 40-60% din bugetul de timp este folosit pentru activitati de rutina, de evidenta, prelucrare si raportare a datelor, ramanand prea putin timp pentru activitatea de informare tehnica de specialitate, pentru consultarea unor materiale de conjunctura economica, de analiza si previziune a fenomenelor si proceselor economice ce prezinta interes.

Prin implementarea unor modele matematice privind croirea optima a suprafetelor

apare posibilitatea reducerii consumurilor de materii prime si materiale pe unitate de produs. De exemplu, in industria confectiilor si tricotajelor, fabricilor de mobila, obiectelor de uz casnic etc., croirea suprafetelor cu ajutorul calculatorului electronic poate spori gradul de utilizare a materiilor prime la peste 90%.

Sistemele informatice imprima valente sporite de ordin cantitativ si calitativ

informatiilor furnizate decidentilor sub aspectul exactitatii, realitatii, oportunitatii, vitezeo de raspuns, formei de prezentare, completitudinei informatiei si costului informatiei.

Deci se impune proiectarea si implementarea unor sisteme informatice care sa se

bazeze pe o tehnica rafinata de organizare a datelor, sa includa o serie de modele matematice si care in final sa fie capabile sa imprime performante sporite sistemului informational si activitatilor de baza.

Proiectarea la nivel micro si macroeconomic a unor sisteme informatice care sa

utilizeze tehnica bazelor de date si care sa contina o serie de modele matematice iar situatiile de informare-raportare sa aiba caracter de semnalare preventiva a abaterilor fata de starea normala, reprezinta o forma superioara de organizare si prelucrare a datelor. Aceasta conceptie revolutioneaza intregul sistem informational, pe de o parte transformandu-l dintr-un instrument pasiv de constatare, consemnare si analiza a unor fenomene si procese economice deja petrecute, intr-un instrument activ de previziune, comanda si control al acestora, iar pe de alta parte prezenta bazei de date ca un punct central la care vin si de la care pleaca toate informatiile de la proces spre punctele de decizie si invers, face ca aspectul circuitelor informationale sa se schimbe de la "paienjenisul" si redundanta existenta in cele mai multe sisteme informationale la razele unei surse unice- baza de date.

Stadiul actual si tendintele dezvoltarii sistemelor informatice

In ultimii ani asistam la una dintre cele mai importante transformari din istorie ale

infrastructurii tehnologice a societatii. Aceasta schimbare consta de fapt in adaugarea unui nou substrat in infrastructura tehnologica substrat care este uzual denumit tehnologia informatiei. In acest nou substrat se evidentiaza in mod decisiv informatica. Extinderea intr-o masura din ce in ce mai mare a tehnologiei informatiei a devenit posibila datorita progreselor rapide si importante ale microelectronicii. Aceasta extindere este pe cale de a produce o schimbare majora in societatea nostra, si anume trecerea de la orientarea industriala, in care accentul se pune pe masina si energie, la o noua orientare, informationala, in care accentul se pune pe robot si informatie. Este evident ca si in continuare masina si energia vor juca un rol important, fundamental in societatea informationala, dar pentru noile masini, pentru noile industrii ca si pentru celelalte activitati ale omului, devin esentiale tehnologiile informatice care au la baza electronica, informatica si comunicatiile moderne.

Informatizarea activitatilor economico-sociale a cunoscut profunde transformari. In cele ce urmeaza enumeram cateva din schimbarile si tendintele ce au loc in practica dezvoltarii sistemelor informatice.

a. Se manifesta in mod clar o tendinta spre divizarea costurilor software-ului sistemelor informatice.

Reducerea costurilor sistemelor informatice se datoreaza pe de o parte reducerii

costurilor hardware-ului, iar pe de alta parte reducerii costurilor software-ului. In ceea ce priveste componenta software, putem spune ca cu ani in urma nu erau asa de multe produse software disponibile pe piata. Modul obisnuit de implementare a sistemelor informatice era de a programa de unul singur software-ul necesar. Fiecare implementare tindea sa fie alcatuita din software-ul pentru un anumit scop. Acest mod de lucru era extrem de scump pentru ca nu se obtineau reduceri de costuri provenite din generalizarea pe scara larga a sistemului. Costurile de proiectare, realizare, mentinere si calitate pentru fiecare componenta trebuiau suportate doar de un singur utilizator al sistemului. In prezent se manifesta o tendinta clara in dezvoltarea sistemelor informatice bazate tot mai mult pe platformele software de nivel inalt.

O platforma software corespunde unei platforme de aplicatii si contine functii

software de baza si functii specifice aplicatiei companiei. Prin functiile software de baza se definesc si se rezolva problemele comune aplicatiei in proportie de circa 80-90%, iar prin software-ul specific aplicatiei, se definesc proprietatile comportamentale suplimentare companiei.

O astfel de abordare ofera posibilitatea generalizarii si implementarii sistemelor informatice in mai multe unitati economice, cu efecte imediate de divizare si reducere a costurilor pe unitate de implementare.

Ideea de baza a unei platforme comune de aplicatii este intr-adevar veche. Noua inventie este ca in sfarsit ideea a ajuns sa fie implementata.

b. Se manifesta o intensa tendinta spre tehnologia sistemelor informatice bazate pe retele de calculatoare.

Cresterea complexitatii, varietatii aplicatiilor si aparitia de noi produse informatice cu

un raport pret/performanta din ce in ce mai avantajos au facut necesara si rentabila conectarea intre ele a calculatoarelor in cadrul unor retele care constituie la ora actuala suportul cel mai adecvat pentru teleinformatica.

O importanta remarcabila in dezvoltarea retelelor a avut-o INTERNETul (cu

semnificatia de retea a retelelor) care a oferit posibilitatea accesului nelimitat la diverse tipuri de informatii precum si comunicarea intre diverse persoane de pe intreaga planeta conectate la Internet.

Tendintele din domeniul retelelor de calculatoare cuprind diverse aspecte cum ar fi aparitia si dezvoltarea de noi protocoale si medii de comunicatie ce permit viteze de transport de ordinul gigabitilor/sec, dezvoltarea fara precedent a comunicatiilor fara fir, dezvoltarea retelelor de sateliti, a accesului la distanta in scopul unor operatiuni de comert electronic sau pentru diverse tranzitii electronice on-line.

c.In domeniul organizarii datelor se manifesta tendinta spre baze de date orientate-obiect.

Structurile clasice de date bazate pe text si valori numerice fie se dovedesc insuficiente fie complexitatea lor depaseste posibilitatile de stocare si prelucrare oferite de tehnologiile clasice. Aplicatiile asociate cu disciplinele tehnologice cum ar fi proiectarea asistata de calculator, sistemele informatice geografice si sistemele bazate pe cunostinte, presupun stocarea unor cantitati mari de informatii cu o structura complexa. Aceste aplicatii necesita suport pentru tipurile de date care nu pot fi reprezentate in sistemele clasice. Unele aplicatii informatice solicita monitorizarea unor desene formate din grupuri de elemente complexe ce trebuie sa fie combinate, separate, suprapuse si modificate astfel incat sa permita elaborarea unor variante de proiect. Totodata, orientarea spre multimedia aduce elemente noi in lumea informaticii. Grafica, imaginea fotografica, video, sunetul, muzica nu pot fi tratate in aceeasi maniera cu a structurilor tabelare de denumiri si numere.

Daca eforturile de extindere a tehnologiilor actuale in domeniul colectarii, stocarii si prelucrarii acestor noi tipuri de informatii ca elemente singulare sunt tot mai adesea finalizate cu succes, nu acelasi lucru se poate spune despre administrarea corespunzatoare a unor colectii de astfel de date.

Bazele de date clasice sau relationale ofera prea putin suport teoretic si practic pentru tipurile neconventionale de date.

Bazele de date orientate-obiect permit crearea de obiecte complexe din componente mai simple, fiecare avand propriile atribute si propriul comportament, in acest fel ele reusesc sa ofere solutii pentru problemele si aplicatiile amintite anterior.

d.Aplicatii informatice de tip nou.

Pentru aplicatiile traditionale pentru care au fost concepute, sistemele relationale satisfac cerintele acestora. Descrierea datelor sub forma de tabele corespunde bine tipului de informatii manipulate de aceste aplicatii. O data cu scaderea costului calculatoarelor si cresterea puterii lor de calcul au aparut noi aplicatii care manipuleaza cantitati mari de date. Printre acestea

1. proiectarea asistata de calculator
2. aplicatii multimedia
3. sisteme deschise.

Aceste aplicatii exista deja si reprezinta o piata foarte importanta pentru SGBD. Majoritatea dintre aceste aplicatii nu utilizeaza insa un SGBD ci sunt construite cu sisteme dedicate. Acest lucru se datoreaza faptului ca un SGBDR nu ofera functionalitatile necesare. Noile genratii de baze de date vor trebui sa tina cont nu numai de aplicatiile traditionale dar si de noile aplicatii. Utilizarea unui SGBD standard in locul unui SGBD dedicat va permite reducerea considerabila a costului de punere in functiune a acestor noi aplicatii. Este foarte probabil ca alte tipuri noi de aplicatii vor apare. Din aceasta cauza noile generatii de SGBD vor trebui sa aiba implementat conceptul de extensibilitate. Adica ele trebuie sa fie capabile sa administreze nu numai tipurile de aplicatii identificate la un moment dat ci sa se adapteze la alte tipuri de aplicatii care nu au fost prevazute initial.

1.Aplicatii de proiectare asistata de calculator.

Aplicatiile genereaza un ansamblu de faze (activitati) pentru realizarea unui produs. Datele manipulate sunt adesea foarte complexe descrierea unei componente fiind dependenta in mare masura de celelalte componente ale aceluiasi produs. Se regaseste aici si o parte importanta a informatiei de tip regasire documentara.

Datele din baza reprezinta direct realul. Exista o legatura directa, uneori explicita

intre entitatile generate de aplicatie si obiectele lumii reale. Totdeauna intre datele generate si un sistem fizic din realitate va exista o legatura directa (exemplu: intre datele referitoare la un circuit electronic si circuitul fizic). In aplicatiile traditionale datele reprezinta desigur obiecte din lumea reala, dar intr-un mod mult mai putin direct (exemplu: datele referitoare la o cladire si cladirea propriu-zisa).

Datele sunt de cele mai multe ori ierarhizate. Un sistem de proiectare asistata de

calculator manipuleaza legaturi de componente la subcomponente, deci o ierarhie de compozitie. Performantele globale ale sistemului sunt de cele mai multe ori influentate de modul cum sunt manipulate ierarhiile.

Proiectarea se face numai intr-un proces interactiv. Proiectarea asistata se

realizeaza pe masini interactive iar rolul interfetei utilizator este de mare importanta in aceste aplicatii.

Interfata om-masina a devenit tot mai performanta si mai importanta in aplicatii, ca o

consecinta a folosirii statiilor de lucru grafice. Multe aplicatii si produse program sunt apreciate dupa calitatile si defectele interfetelor de dialog. Aceste interfete schimba considerabil pozitia si sarcinile utilizatorului permitand nespecialistilor sa utilizeze aplicatii complexe. In momentul de fata aplicatiile contin de cele mai multe ori pese jumatate din cod pentru gestiunea dialogului cu utilizatorul. Sistemele relationale nu au fost concepute nici pentru date grafice nici pentru a suporta interfete cu utilizatorul foarte laborioase. Ultimele versiuni din SGBDR au facut totusi progrese importante in acest sens fie prin componente generatoare specializate (Oracle, Access, Paradox) fie prin generatoare, alaturi de un limbaj specific puternic si pentru interfata cu utilizatorul (FoxPro, dBase).

Pentru a se putea face o aplicatie de proiectare trebuie sa se poata modifica nu numai

datele din baza, dar chiar si metodele adica schema. Aceasta situatie este foarte diferita de generatiile de pana acum de baze de date in care schema este daca nu invariabila cel putin relativ stabila, iar evolutia schemei este in sarcina administratorului bazei de date (care este un expert). Pentru aplicatiile de proiectare schema trebuie sa poata evolua adesea si sa fie manipulata fara a apela la un expert uman.

O alta consecinta a interactivitatii este ca sistemul trebuie sa furnizeze un mecanism

care sa permita definirea si folosirea de alternative de proiectare sau sa poata alege din variantele anterioare. Ducand rationamentul la extrem se poate spune ca o aplicatie de proiectare nu suprima niciodata datele ci acumuleaza versiunile succesive pe toata durata procesului de proiectare. Acest lucru este analog cu ceea ce se intampla deja in aplicatiile cu baze de cunostinte din domeniul inteligentei artificiale.

Mai multi proiectanti trebuie sa poata lucra simultan. Aceasta caracteristica a

aplicatiilor de proiectare justifica pe langa volumul important de date utilizat folosirea unui SGBD ca suport. Partajarea datelor intr-un mod coerent intre mai multi utilizatori este una dintre facilitatile oricarui SGBD. Natura acestor aplicatii face ca partajarea si controlul concurentei intre diferiti proiectanti sa aiba aspecte diferite fata de aplicatiile clasice.

Aplicatii multimedia.

Aplicatiile de acest nou tip au drept caracteristica aceea ca administreaza datele intr

un mod netraditional. Exemplele cele mai cunoscute sunt aplicatiile care administreaza imagini si sunet pe langa text si grafica. Exista deja acum aplicatii comerciale care folosesc astfel de date, cum ar fi de exemplu aplicatiile meteorologice. Acest tip de aplicatii se caracterizeaza printr-un volum foarte mare de date tratate. Imaginile sunt date foarte voluminoase care necesita un suport de stocare si prelucrare performant. Tehnologia discurilor optice numerice este adaptata acestor aplicatii. Un SGBD care suporta aplicatii multimedia trebuie sa foloseasca tratamentul clasic asupra imaginilor si sa administreze legaturile de tot felul dintre acestea. De exemplu, intr-o aplicatie meteorologica trebuie cautat printre imaginile stocate pe toate cele care ajuta la detectarea unui ciclon. Pentru o astfel de operatie trebuie folosita tehnica de cautare si acces clasic intr-o baza de date, precum si tehnica specifica de tratare a imaginilor. Aceleasi observatii sunt valabile si pentru tehnica specifica de tratare a sunetului. Pentru aplicatiile multimedia este deci nevoie de o integrare tehnologica noua cu cea traditionala.

Sisteme deschise.

Expresia sisteme deschise corespunde ea insasi unui concept vag. Ideea este de a

aduce un plus de flexibilitate intreprinderilor prin aplicatiile care se dezvolta pentru ele.

1. Supletea (flexibilitatea) in dezvoltarea si exploatarea sistemelor aferente unei unitati se realizeaza prin

Numeroasele periferice si platforme de diferite tipuri ce pot fi interconectate

Proiectantul sa poata trece usor de la un instrument la altul. Acest lucru este facilitat de instrumentele care obliga proiectantul sa utilizeze limbaje si baze de date standard.

Aplicatiile pot fi interconectate sau integrat altor aplicatii sau repartizate pe diferite platforme.

2. La sistemele deschise totul incepe cu problema normelor (standardelor). Anumite

norme sunt stabilite de comitete nationale si internationale, altele sunt impuse de grupurile de proprietari sau vanzatori, altele exista pur si simplu pentru anumite produse care sunt larg utilizate (exemplu o versiune standard de C a fost acceptata de un comitet international, MOTIF este o interfata promovata de un grup de ofertanti incercand sa normalizeze Unix, Windows este un produs impus de proprietar - Microsoft etc.). Standardele proprietarilor sau producatorilor sunt acceptate mai usor daca produsul ofera facilitati de interconectare cu alte produse standard (exemplu limbajul standard de regasire din bazele de date - SQL).

3. Pentru a se evalua nivelul de deschidere al unui produs informatic (acesta este considerat un instrument pentru elaborarea de aplicatii) se vede daca

este scris intr-un limbaj standard sau propriu

utilizeaza o notatie a unei metode standard sau o notatie proprie

este exploatat cu o interfata standard sau nu

permite legaturi cu alte instrumente sau standarde

natura aplicatiilor pentru care se poate folosi.

Conform acestor criterii instrumentul ideal va fi exploatabil in medii multiple si

autorizat de standarde multiple.

Singurele instrumente cu adevarat deschise sunt limbajele de programare. Toti

ofertantii vand instrumente care faciliteaza dezvoltarea de aplicatii. Acestea vor introduce elemente non-standard. Nici un instrument nu este in intregime deschis decat daca produce aplicatii deschise.

4. Normele de deschidere sunt relative pentru ca se refera la unitati care evolueaza

rapid. In acest fel deschiderea este o notiune relativa si diferite societati tind sa impuna diferite tipuri de deschideri.

Iata cateva caracteristici ale sistemelor deschise in acest sens

Afaceri in mediu Internet - comert electronic.

Ca urmare a extinderii sferei de cuprindere a Internetului, se manifesta un interes

deosebit pentru o serie de noi aplicatii dintre care Comertul electronic ocupa un loc insemnat.

Comertul electronic presupune o metodologie moderna care se adreseaza folosirii

tehnologiei informatiei ca un potential esential al afacerii. Prin aceasta vor fi intelese cel putin urmatoarele doua aspecte

tehnologia informatiei in sprijinirea interactiunii afacerii cu piata

tehnologia informatiei ca sprijin a proceselor, functiilor si operatiilor interne

Pentru afaceri comertul electronic include

executia de tranzactii cu clientii prin Internet cu scopul cumpararii de acasa, platii de acasa si folosirea cash-ului electronic.

Executia de tranzactii cu alte organizatii prin interschimbul electronic de date (EDI - Electronic Data Interchange).

Transferul direct de la calculator la calculator a informatiilor privind tranzactiile continute in documentele de afaceri standard, ca facturi si comenzi

Colectarea informatiilor despre piata de consum si competitori

Distribuirea de informatii clientilor potentiali prin reclame sau alte politici de marketing.

In contextul in care Internetul poate fi privit ca un univers informational, comertul

electronic apare ca un nou mare orizont si trebuie doar sa-i valorificam potentialul deplin.

Desi comertul electronic e mai mult ca niciodata o problema de afacere strategica,

viitorul afacerii va depinde de abilitatea de a folosi interschimbul electronic de date.

1.9. Sisteme suport de decizie (SSD)

1.9.1. Premizele aparitiei sistemelor suport de decizie

Sistemele suport de decizie au aparut in jurul anilor '70. Denumite "Decision Support Systems" in literatura de specialitate anglo-saxona si "Systems Interactives d'Aide a la Decision" in cea franceza, aceasta clasa de sisteme software au avut in vedere sa ofere decidentului o asistare interactiva in activitatea sa decizionala. Aparitia sistemelor suport de decizie s-a realizat intr-un context organizational si tehnologic bine precizat, in afara caruia aparitia acestor sisteme nu ar fi fost posibila. Aceste premize sunt in principal reprezentate de nivelul de maturitate atins de:

stiinta conducerii

stiinta calculatoarelor, in special domeniul informaticii economice

modelarea matematica, cercetarile operationale si alte discipline ce contribuie la oferirea unor metode si tehnici, instrumente de lucru pentru rezolvarea problemelor manageriale.

1.9.1.1. Stiinta conducerii

A permis elaborarea de teorii in domeniul managementului, fixand bazele teoretice ale conceptului de asistare a deciziei. Declansarea unei actiuni are la baza capacitatea umana de a reprezenta intr-un mod abstract situatii si probleme concrete. Omul construieste o reprezentare mentala a deciziei care reprezinta de fapt o modelare, apoi efectueaza o alegere inainte de a actiona. Alegerea facuta va determina executarea actiunii. Aceasta activitate de modelare constituie elementul esential al asistarii deciziei.

Asistarea deciziei este definita drept activitatea celui care bazandu-se pe modele empirice dar nu neaparat formalizate in totalitate asista la obtinerea unor elemente de raspunsuri corespunzatoare intrebarilor care se pun unui executant in procesul de decizie, elemente ce contribuie la lamurirea deciziei si la recomandarea sau la favorizarea unui comportament care sa contribuie la cresterea coerentei dintre evolutia procesului pe de o parte, si la atingerea obiectivelor si a sistemului de valori ale serviciului in care este plasat executantul pe de alta parte. Modelul reprezinta o schema care pentru un camp de probleme este considerat drept reprezentarea unei clase de fenomene mai mult sau mai putin eliberate de contextul lor de catre un observator pentru a servi ca suport in investigare si sau la comunicare.

Au existat si exista si in prezent numeroase incercari de formalizare a procesului de rezolvare a problemelor. Acest proces a fost in general descompus in patru faze: proiectarea conceptuala, modelarea, rezolvarea modelului si implementarea modelului. Faza de proiectare conceptuala consta in construirea unui model conceptual al problemei. Prin urmare este de dorit sa se realizeze un model formalizat, care sa permita generarea unei solutii bazate pe o metoda sau algoritm pentru rezolvarea sa.

Modelul ales trebuie evaluat pentru a verifica validitatea sa. Daca modelul propus nu ofera solutii satisfacatoare, atunci el trebuie respins, fiind necesare proiectarea unui nou model conceptual, pana la obtinerea unuia satisfacator. Urmand un proces iterativ se va obtine modelul care sa fie implementat. Este necesar, totodata sa se utilizeze si un test numit 'test de coerenta' pentru verificarea coerenta dintre modelul conceptual si solutia propusa de acesta. Daca solutia obtinuta nu este o consecinta logica a modelului conceptual, atunci modelul trebuie reconstituit. Prin urmare, procesul de rezolvare a problemei poate fi reprezentat conform figurii 1.10.

In realitate, problemele sunt extrem de complexe, aflate in interdependenta cu altele, la fel de complexe. De aceea, rezolvarea problemelor trebuie abordata intr-un context cat mai general.

Pentru rezolvarea problemelor complexe, H. Simon propune principiul descompunerii conform caruia fiecare problema trebuie descompusa in

subprobleme, ce la randul lor urmeaza a fi descompuse pana in momentul cand putem oferi direct solutia. Problema primara poate fi, prin urmare reprezentata sub forma arborescenta, fiecare frunza reprezentand o subproblema. Analizand particularitatile problemelor decizionale si ale procesului de rezolvare a acestor probleme, H. Simon a identificat patru faze in cadrul procesului decizional si anume:

informarea sau invatarea (intelligence);

proiectarea (design);

selectarea sau alegerea (choice);

evaluarea alegerilor precedente (review).

Prima faza a procesului decizional consta din studierea mediului prin colectarea informatiilor referitoare la problema decizionala. Aspectul cel mai important este cel referitor la culegerea informatiilor, intrucat trebuie stabilita pertinenta informatiei in raport de problema de rezolvat si oportunitatea retinerii acelei informatii. O alta problema ce poate apare in aceasta faza este legata de suprasaturarea decidentului cu informatii. In sfarsit, o ultima problema este legata de momentul in care faza de informare poate fi considerata drept terminata.

In faza de proiectare, decidentul elaboreaza si analizeaza diferite moduri de actiune posibile, deci construieste o serie de scenarii. In faza de selectare sau alegere, decidentul efectueaza o alegere din multimea de actiuni pe care le-a construit.

Faza de evaluare, uneori neglijata este extrem de importanta intrucat permite efectuarea unei sinteze a efectelor deciziilor. Aceasta actiune permite corectarea erorilor pentru derularea, in viitor a unui proces decizional mai eficient.

Procesul decizional descris de H. Simon nu este liniar, intrucat decidentul are posibilitatea de a reveni la faza anterioara celei curente ori de cate ori este nevoie. Acest fenomen este denumit de Simon drept "interferenta fazelor". Figura 1.11 prezinta fazele procesului decizional, conform delimitarilor realizate de Simon.

Tratarea detaliata a procesului decizional impune nuantarea abordarii pe tipuri de decizii. Tot conform lui H.Simon, este realizata distinctia intre:

decizii programabile;

decizii neprogramabile.

Deciziile sunt considerate ca programabile daca sunt repetitive, de rutina si exista o procedura bine determinata pentru efectuarea lor. In cadrul unei organizatii economice exista numeroase decizii programabile, de exemplu cele legate de plata salariilor, probleme de facturare, de stabilire a nivelului productiei efective etc. in aceste cazuri deciziile sunt stabilite dupa reguli precise si pot fi transferate unui sistem informatic. Atunci cand decizia este obtinuta pe baza unui program (in sens informatic) a carui executie nu poate fi schimbata nici de program nici de operator, nu exista posibilitatea realizarii unei explorari euristice, ceea ce reprezinta de fapt si sensul termenului "programmed".

Deciziile neprogramabile sunt acele decizii pentru care nu exista nici o procedura stabila pentru a le rezolva. Formalizarea si rezolvarea acestor decizii este mai dificila. De exemplu, selectia angajatilor reprezinta a activitate in care figureaza decizii neprogramabile. Diferentele existente intre cele doua clase de decizii reclama utilizarea unor tehnici de lucru diferite.

O alta diferentiere a deciziilor se poate realiza in raport de tipul de activitate manageriala. In managementul intreprinderii se disting trei categorii de activitati de conducere si anume:

managementul strategic

managementul tactic

managementul operational

Dupa tipul de activitate manageriala, Levine si Pomerol propun o serie de clase de decizii prezentate in figura 1.12.

Fig.1.12 Clasificarea deciziilor

Pentru a face fata acestor tipuri de decizii trebuie folosite diferite metode si tehnici. De exemplu, pentru deciziile programabile metodele cercetarii operationale, ca de exemplu programarea liniara, neliniara, dinamica, teoria marfurilor, teoria firelor de asteptare, teoria stocurilor pot fi utilizate cu succes, intrucat aceste metode permit formalizarea si automatizarea procesului decizional.

O serie de cercetari considera ca toate etapele procesului decizional ar putea fi automatizate, altele dimpotriva considera contrariul. Indiferent de pozitia acestora, se recunoaste ca suportul oferit de tehnologiile informatice este extrem de important.

Turban analizeaza categoriile de sisteme informatice ce pot fi utilizate ca suport al activitatii manageriale, pe tipuri de decizii (figura 1.13) si faze ale procesului decizional.

a)

1.9.1.2. Informatica economica

Domeniul informaticii economice a cunoscut o evolutie trecand prin mai multe epoci ale istoriei informaticii. Prima faza este cea a "Electronic Data Processing" (EDP). In anii '60, introducerea informaticii in mediul economic (si deci constituirea informaticii economice) a fost facilitata de EDP-uri. Aceasta perioada poate fi caracterizata drept o faza a descoperirilor, iar EDP-urile au fost utilizate in intreprinderi pentru automatizarea activitatilor de rutina, in special a celor administrative. Managementul nu a fost abordat de aceste sisteme, deoarece calculatorul indeplinea in acea perioada doar functia unui procesor de date. Conceptul de informare si suport de decizie nu aparusera inca.

A doua etapa se refera la sistemele informatice pentru conducere (SIC) adica "management information systems". In perioada anilor 70, sistemele de tip SIC au fost elaborate pentru informarea utilizatorului (decidentului). Conceptul de sisteme suport de decizie (SSD) s-a constituit in 'sisteme ce ar trebui sa fie folosite intr-un sens activ, in opozitie cu sensul pasiv al asistarii echipelor manageriale, mai degraba decat pentru automatizarea sarcinilor administrative.

Cercetarile operationale, modelarea economico-matematica, matematica aplicata in economie.

Cercetarile operationale reprezinta un domeniu ce poate fi abordat in acceptiunea clasica a termenului, drept domeniul ce studiaza posibilitatile de rezolvare a problemelor complexe, pe baza metodelor stiintifice ce provin din discipline multiple sau intr-o acceptiune relativ diferita, utilizata tot mai mult in prezent drept o componenta a domeniului matematicii aplicate [Mois96].

Daca se face referire la acceptiunea clasica a termenului, cercetarile operationale au. drept obiectiv rezolvarea problemelor reale complexe, din cadrul intreprinderilor si in acest caz se va elabora modelul conceptual, apoi cel matematic, ce este rezolvat cu ajutorul unor metode specifice.

In anii - 70, specialistii din domeniul cercetarilor operationale au elaborat numeroase aplicatii in domeniul asistarii deciziilor. Dar atat modul de analiza a problemei, cat si cel de modelare nu sunt explicitate. Procesul de asistare a deciziilor se desfasoara dupa principiul "cutiei negre", decidentul furnizand datele ce urmeaza sa fie prelucrate de catre calculator pe baza unui algoritm, iar calculatorul ofera solutia decidentului. Decidentul nu are nici un mijloc de a controla daca modelul sau algoritmul ales este suficient de bine adaptat problemei care trebuie rezolvata. Din aceasta cauza, decidentul poate avea retineri in aplicarea solutiei propuse.

Introducerea metodelor si sistemelor matematicii aplicate in intreprinderi a fost si este inca dificila, din mai multe motive. In primul rand, comunicarea dintre cercetatori si practicieni a fost si este inca destul de slaba. De asemenea, exista un decalaj important intre dorintele, obiectivele, scopurile practicienilor si cele ale cercetatorilor. Multi cercetatori sunt interesati in anumiti algoritmi sau metode, de fundamentarea teoretica a acestora, fara sa fie preocupati de cerintele practice din intreprinderi. Folosirea metodelor de cercetare operationala in realizarea sistemelor suport de decizie trebuie sa permita crearea unui suport prin care decidentul sa poata testa comportamentul modelului, pentru a vedea daca acesta este adaptat problemei sale, chiar daca nu intelege formalizarea modelului. Acest lucru este posibil prin vizualizarea rezultatelor, prin simulari de tipul "WHAT-IF" (ce s-ar intampla daca Caracteristica necesara este cea de interactivitate, care sa permita decidentului sa stie daca metoda propusa este adecvata problemei sale.

Metodele si tehnicile de lucru oferite de matematica aplicata pentru asistarea deciziilor au la baza o serie de ipoteze precum:

multimea actiunilor posibile este identificata inainte de prelucrare;

exista o preordine totala pe multimea actiunilor, reprezentatt printr-o functie de utilitate explicita care poate fi formalizata matematic;

datele sunt numerice si contin intreaga informatie utila;

cea mai buna decizie este cea care maximizeaza functia de utilitate.

Aceste ipoteze indeparteaza destul de mult, metodele si tehnicile matematice aplicate de contextuu1 real al intreprinderilor Criticand ipotezele de mai sus, H. Simon propune alte premize pentru dezvoltarea metodelor de matematica aplicata si anume:

deciziile umane (interdependente sau nu) sunt luate pe rand, una cate una, in domenii limitate, urmand un proces temporal;

aprecierea viitorului este limitata si niciodata nu se pot evalua toate scenariile posibile;

nu exista o functie de utilitate globala si nici nu este necesar sa o construim, intrucat preferintele decidentului sunt de cele mai multe ori contradictorii si pot fi luate in considerare numai cu ajutorul unor criterii aflate in conflict.

in cadrul procesului decizional, faza de informare conditioneaza cel mai semnificativ decizia.

Aceste ipoteze stau la baza rationalitatii limitate prin care decidentul cauta sa obtina o actiune "satisfacatoare" si nu neaparat optima, in sensul modelului matematic. Prin urmare, in procesul asistarii deciziilor prin metode ale matematicii aplicate trebuie propusa decidentului o solutie, iar in cazul in care acesta nu este satisfacut, decidentul insusi sa poata. modifica parametrii modelului si sa solicite o alta solutie. Acest proces de asistare trebuie sa fie deci interactiv oprindu-se in momentul obtinerii unei solutii satisfacatoare.

1.9. 2. Conceptul de sistem suport de decizie

Primele realizari in domeniul sistemelor suport de decizie (SSD) au aparut la sfarsitul anilor `6O, odata cu dezvoltarea primelor sisteme interactive orientate catre aplicatii financiare. Caracteristica de interactivitate a fost si ramane esentiala, in domeniul SSD, conducand la obtinerea unei sinergii intre capacitatea de calcul si stocare a datelor pe care o poseda calculatorul si experienta si rationamentul decidentului, dand posibilitatea de modificare interactiva a valorilor parametrilor, de efectuare a unor analize etc. Sistemele de asistarea deciziilor au ridicat doua probleme principale si anume:

construirea modelului conceptual a ceea ce trebuie sa fie un sistem suport de decizie (definirea conceptului de SSD)

definirea unei metodologii de realizare a SSD, stabilirea instrumentelor care sa permita dezvoltarea acestor sisteme.

Fara a incerca realizarea unei definiri rigide a SSD, putem aprecia ca acestea reprezinta sisteme interactive, care asista decidentul uman in obtinerea unor probleme complexe neprogramabile. Obiectivul principal al acestor sisteme trebuie sa-l reprezinte imbunatatirea modalitatilor de adoptare a deciziei sau realizarea unui studiu pregatitor in vederea adoptari deciziilor, in cazul in care ansamblul activitatilor ce trebuie desfasurate in acest scop nu este programabil. Problemele decizionale care conduc la necesitatea utilizarii unui SSD sunt cele in care:

preferintele, rationamentuI, intuitia si experienta decidentului sunt esentiale;

cautarea solutiei implica o combinatie de activitati de cautare a informatiilor,

manipulare a acestora, in principal calcule, formalizare a problemei (modelare);

succesiunea operatiilor nu poate fi stabilita in avans, deoarece depinde de datele utilizate si se poate modifica, in vederea realizarii unor simulari;

criteriile de decizie sunt numeroase, contradictorii si dependente de utilizator;

datele ce trebuie utilizate nu sunt intotdeauna cunoscute sau certe;

obtinerea unei solutii satisfacatoare trebuie realizata intr-un timp limitat;

problema este supusa uneiL evolutii si transformari rapide

Un SSD trebuie sa raspunda unei serii de cerinte, rezultate din caracteristicile problemelor decizionale pentru care se utilizeaza, caracteristici mentionate anterior. Dintre aceste cerinte se pot aminti:

Sistemul trebuie sa poata fi folosit ce catre decident. In acest sens, sistemul trebuie

conceput astfel incat sa opereze cu reprezentarea si conceptele cu care opereaza decidentul, intr-un limbaj simplu, natural. Considerentele de natura ergonomica sunt esentiale la un astfel de sistem si se traduc in existenta unei interfete utilizator/calculator de calitate ridicata. Sistemul trebuie sa faca dovada calitatii sale in rezolvarea problemelor concrete care il preocupa pe decident, oferindu-i acestuia un acces simplu si rapid la informatii si cunostinte (semnificatia datelor, metode de calcul pentru obtinerea anumitor informatii, modalitati de prezentare a anumitor rezultate etc.), pe de alta parte.

Sistemul trebuie sa aiba posibilitatea de a structura o problema de a o modela,

corespunzator naturii ei si cerintelor de rezolvare. Aceasta este o caracteristica esentiala a SSD si acelasi timp, un element esential pentru succesul utizarii SSD in procesul decizional.

Sistemul trebuie sa aiba capacitatea de a se adapta la evolutia rapida a

cerintelor decidentului in ceea ce priveste modificarea datelor, a structurii problemei, modului de prezentare a informatiilor si rezultatelor.

Interactiunea dintre decident si sistem reprezinta o conditie c carei

indeplinire trebuie sa ofere decidentului posibilitatea de a folosi sistemul intr-un mod care sa il apropie cat mai mult de rezultatele urmarite.

Satisfacerea acestor cerinte reclama inzestrarea sistemului cu o functionalitate minimala, obligatorie oricarui SA

Astfel functiile unui SSD sunt:

- asigurarea accesului la informatia necesara si pertinenta si controlul acestui

acces;

- diagnosticarea problemei si oferirea posibilitatii de prezentare a informatiilor intr-o forma adaptata interpretarii lor;

- definirea de noi concepte pornind de la cele deja existente;

- structurarea informatiei sub forma unor modele;

- descrierea si analizarea informatiilor cu ajutorul unor instrumente statistice;

- conservarea si imbogatirea sistemului (colectiilor de date, modelelor, prezentarilor de informatii) aflate in componenta sistemului sub forma unor biblioteci de modele;

- manipularea acestor obiecte in sensul asistarii deciziilor (pentru generarea alternativelor decizionale, analiza impactului si a senzitivitatii, introducerea incertitudinilor, etc);

- evaluarea alternativelor decizionale;

- facilitarea comunicarii intre decidentii dispersati geografic.

Aceste functii pot fi grupate in trei subsisteme functionale ale unui SSD, ce pot reprezenta o definitie conceptuala a sistemelor suport de decizie (figura 1.14.)

In cadrul literaturii de specialitate, exista numeroase incercari de definire a conceptului de sistem suport de decizie.

a)      Dupa destinatia lor distingem:

SSD dedicate, care asista decidentul in rezolvarea unor probleme specifice unui domeniu dat /tehnic, economic, militar etc.)

Generatoare de SSD, care asista procesul de realizare a SSD dedicate

Instrumente pentru SSD, care faciliteaza dezvoltarea evolutiva a SSD dedicate sau a generatoarelor de SSD.

SSD dedicate se bazeaza pe aplicarea metodelor sistemelor informatice si utilizeaza tehnici software si hardware pentru asistarea unui decident particular sau a unui grup de decidenti in rezolvarea unei probleme. Acestea reprezinta aplicatii specifice pentru fiecare activitate din cadrul unei intreprinderi si care nu prezinta caracteristici mai generale

Generatoarele de SSD reprezinta un alt nivel tehnologic, format din sofware-ul ce ajuta la elaborarea de software, oferind o multime de functiuni built-in .Astfel, generatoarele permit realizarea rapida si facila a SSD dedicate.

Instrumente pentru SSD reprezinta un nivel tehnologic foarte important in realizarea SSD, constituit din elemente hardware si software ce faciliteaza elaborarea SSD -urilor specifice sau a generatoarelor de SSD -uri.

Astfel, instrumentele SSD pot fi utilizate pentru elaborarea de SSD specifice (dedicate) sau pot servi la implementarea unor generatoare de SSD, ce vor servi, la randul lor la elaborarea de SSD specifice.

Evolutia permanenta a tehnologiilor informatice face ca aceasta clasificare sa fie dificil de mentinut. Un generator de SSD poate deveni foarte rapid un SSD dedicat. Acest fapt a determinat realizarea unor clasificari ale SSD mai putin dependente de mediul tehnologic. Astfel, Alter distinge sase categorii de SSD si anume:

sisteme de extragere a datelor prin intermediul fisierelor, care permit accesul imediat la date;

sisteme de analiza a datelor, ce permit o manipulare a datelor prin inlantuiri de operatii simple si bine individualizate sau operatii de natura mai generala;

sisteme de analiza a informatiilor, ce furnizeaza un acces direct la seriile de date de baza si la datele mai mult sau mai putin formalizate;

modele de estimare, care calculeaza consecintele pe baza unor modele partial definite;

modele de optimizare, care furnizeaza un ghid de actiune generand solutii optimale (pertinente) relative la o serie de restrictii,

- modele de sugestie, care executa o munca mecanica, ce conduce la o decizie specifica, pentru o sarcina relativ bine structurata.

Figura 1.15 prezinta clasificarea lui Alter ce permite o regrupare mai simpla a SSD -urilor in:

SSD -uri orientate pe date

SSD -uri orientate pe modele.

b)      Din punct de vedere al modului de instruire se pot distinge:

SSD neinteligente, ce rezolva numai situatiile pentru care au fost proiectate

SSD inteligente ce permit rezolvarea unor situatii decizionale noi

c)      In raport de modul de interactiune om-masina, SSD pot fi:

SSD cu limbaje flexibile (dialogul are la baza un limbaj apropiat de cel natural)

SSD cu comenzi precise (dialogul are la baza comenzi cu forma strict definita).

1.9.4. Arhitecturi clasice ale sistemelor suport de decizie

Arhitectura clasica (fig.1.16) a fost introdusa de Sprague si Carbore si se compune din:

sistemul de gestiune a bazei de date

sistemul de gestiune a bazei de modele

sistemul de gestiune a interfetei.

Fiecare dintre componentele SSD poate fi considerata in mod autonom separat de celelalte. SSD -urile pana in prezent au asigurat o legatura eficienta intre cele trei tipuri distincte de module ale SSD: baza de date, baza de modele si modulele de dialog.

Interfata utilizator are rolul de a asigura interactiunea dintre SSD si decident. Datorita frecventei ridicate de interventie a decidentului pe parcursul rezolvarii problemelor aceasta componenta are o importanta deosebita. In raport de modalitatea de comunicare cu utilizatorul, se pot distinge mai multe tipuri posibile de dialog

- intrebare/raspuns

- prin limbaj de comanda. Utilizatorul lanseaza comenzi, ce1 mai adesea sub forma de verb/substantiv, la care sistemul ofera raspunsuri fara a putea raspunde insa unor solicitari privind informatii suplimentare.

- meniu, care presupune existenta in memorie a unor alternative de comenzi, din care utilizatorul alege un set de alternative, pe care le selecteaza din cadrul optiunilor de meniu. Sistemul executa aceste alternative, fara o eventuala interactiune cu decidentul.

- format de intrare/ format de iesire, ce prevede tipizarea formatelor de intrare a datelor si comenzilor, precum si a celor de iesire a raspunsurilor oferite de sistem

- tip negociere, ce presupune alegerea tipului de dialog in functie de configuratie, forma dialogului si costurilor corespunzatoare pe unitatea de timp.

Subsistemu1 bazei de date este constituit din baza de date si sistemul de gestiune a acesteia. Aceasta componenta este foarte bine realizata in prezent, tinand cont de progresele inregistrate de tehnologia bazelor de date. Deosebirea esentiala dintre baza de date aferenta SSD si cea din cadrul sistemelor informatice clasice consta in faptul ca SSD poate utiliza date atat interne (din sistem) cat si externe (alte baze de date, ale organizatiilor care coopereaza cu unitatea). In consecinta, sistemul de gestiune a bazei de date asigura atat crearea bazei de date proprii, cat si actualizarea datelor, accesul la date, protectia si securitatea datelor.

Utilizarea. unei baze de date externe SSD permite eliminarea redundantei informationale, limitarea setului de functii si utilizatori pe care SSD trebuie sa ii asiste, obtinandu-se astfel o reducere a volumului de date ce urmeaza a fi stocate in sistem. Fiecare baza de date externa SSD (numita si baza de date sursa) are un sistem de gestiune propriu si un index specific, utilizat de componenta SA D de extragere a datelor pentru crearea si actualizarea bazei de date SSD, necesara realizarii functiilor celorlalte componente ale SSD, baza de date SSD reprezentand o baza de date virtuala. Este posibila si crearea unei baze de date SSD propriu-zisa, prin extragerea datelor din baza de date externa. Procesul de extragere a datelor se realizeaza prin intermediul a patru operatii distincte.

- descrierea, destinata caracterizarii datelor din baza de date sursa, descriere ce poate fi organizata sub forma de fsiere;

- agregarea datelor

- clasificarea datelor, ce are ca efect selectarea unei submultimi de date sursa, combinarea acestor date si crearea de noi submultimi ce vor fi memorate in baza de date SSD in functie de o serie de criterii logice de combinare a inregistrarilor;

- reprezentarea datelor

Principalele functii ale unui sistem de gestiune a bazei de date SSD sunt constituirea si intretinerea dictionarului de date, crearea si actualizarea datelor, regasirea, accesul la date, protectia si securitatea datelor, deci functiile clasice ale unui sistem de gestiune a bazelor de date

Subsistemul de modelare este constituit din baza de modele si sistemul de gestiune a bazei de modele Aceasta componenta asista decidentul in rezolvarea unor situatii decizionale, avand drept functii:

- analiza functiilor decizionale

- proiectarea modelului decizional;

- deductia (generarea) alternativelor decizionale pe baza modelului;

- compararea alternativelor decizionale;

- simularea si optimizarea proceselor conduse.

Facilitatile pe care aceasta componenta le ofera utilizatorilor se refera la:

- interfata de utilizare, prin care sistemul ofera decidentului diferite variante de decizie ce urmeaza sa fie analizate in vederea alegerii uneia dintre ele. Decidentul va fi confruntat in acest mod doar cu aspectele semnificative ale situatiei decizionale, evitand etapele de prelucrare a informatiilor primare si de elaborare a variantelor decizionale;

- mecanismul de control, care permite decidentului sa intervina in functionarea componentei si sa corecteze sau sa modifice anumite operatii, prin introducerea unor informatii noi (de natura subiectiva) sau prin actualizarea unor restrictii si functii obiectiv;

- flexibilitatea, care asigura interventia manuala a decidentului pe parcursul rezolvarii unor modele, in vederea dezvoltarii structurii acestora sau ordonarii fazelor de elaborare a modelelor dupa care se preda controlul sistemului.

- feed-back-ul, prin intermediul caruia sistemul furnizeaza in permanenta informatii relative la starea curenta a rezolvarii situatiei decizionale, facilitand in acest fel controlul procesului si interventia, la nevoie a decidentului.

Principalele componente ale subsistemului de modelare sunt: baza de modele; sistemul de gestiune a bazei de modele, la care se pot adauga interfetele cu subsistemul bazei de date si interfata utilizator.

Baza de modele constituie o biblioteca de modele si/sau module (componente) de modele, cu caracter temporar sau permanent, construite de utilizator si/sau forme specializate, utilizabile la asistarea deciziilor strategice, tactice sau operative precum si la calcularea si analiza unor elemente ale situatiilor decizionale.

Sistemul de gestiune a bazei de modele prezinta drept functii specifice:

- generarea modelelor, cu ajutorul unui limbaj de modelare;

- restructurarea modelelor, in conformitate cu modificarile survenite in situatia modelata

- actualizarea modelelor, in urma modificarii unor parametri

-generarea rapoartelor cu rezultatele modelelor, in functie de optiunea utilizatorilor (tabele, situatii sintetice, liste, grafice, etc). Fiecare dintre aceste functiuni au la baza programe specifice a caror structura depinde de modul in care sunt stocate modelele in baza de modele.Integrarea efectiva a componentelor reprezinta de fapt, principala problema in realizarea unui SSD si sursa dificultatilor cu care se confrunta specialistii in domeniul realizarii SSD.

In acest sens sunt identificate urmatoarele probleme ale integrarii componentelor unui SSD, ce determina diminuarea performantelor:

- integrarea relativ slaba a bazei de date a SSD cu alte baze de date externe sau interne sistemului;

- timpul de raspuns slab;

dificultatea abordarii modelelor de dimensiuni mari;

- dificultatea realizarii interfetelor dintre componente;

costurile relativ ridicate de dezvoltare, operare si intretinere.

Modalitatile diferite in care cele trei subsisteme pot fi integrate in cadrul SSD au condus la obtinerea unor configuratii standard, respectiv:

- Configuratia retea, care presupune integrarea componentelor sub forma unei retele in care nodurile corespund subsistemelor, iar arcele interfetelor. In aceasta configuratie, fiecarei componente ii corespunde o interfata proprie care asigura comunicarea, principalul avantaj al structurii constand in posibilitatea de a include in arhitectura componente neomogene, construite la momente de timp diferite, in limbaje/medii de programare diferite. Prezenta mai multor niveluri de interfata (a celor de baza, plus a celei coordonatoare) face ca acesta structura sa aiba o performanta relativ scazuta.

Configuratia de tip pod, care utilizeaza o singura interfata, fara sa diminueze posibilitatea integrarii unor noi componente functionale, dar cu conditia elaborarii lor in acelasi mediu sau medii translatabile.

Configuratia de tip sandwich, in care sunt alaturate mai multe componente unei singure componente de dialog si unei singure baze de date. Aceasta configuratie este utila, indeosebi in asistarea proceselor decizionale care necesita modelare.

Configuratia turn, in care este posibila exploatarea mai multor baze de date sursa prin intermediul unui mecanism de obtinere a datelor. In acest caz, baza de date a SSD realizeaza o legatura intre baza de date, sursa si subsistemul de modelare. In plus, componenta de interfata utilizator este separata in doua parti, una care creeaza formatele de iesire si interpreteaza comenzile de intrare ale diferitelor componente si a doua care supervizeaza prin intermediul interfetei cu utilizatorul dispozitivele de intrare/iesire conectate la SSD.

Fata de arhitectura generala clasica prezentata, configuratiile SSD

prezentate pot fi grupate in urmatoarele categorii: arhitecturi centralizate, arhitecturi ierarhizate, arhitecturi retea.

1.9.4.1. Arhitectura centralizata a sistemelor suport de decizie

Intr-o arhitectura centralizata in care fiecare model comunica cu o singura

baza de date, existand intotdeauna un singur modul de dialog.

Acest tip de arhitectura asigura o buna integrare a diferitelor modele. Unitatea de dialog reprezinta un element comod pentru utilizator. De asemenea, partajarea unei baze de date unice faciliteaza schimburile si informatiile dintre modele. Controlul se realizeaza prin intermediul modulului de dialog. Principalul dezavantaj al arhitecturii il reprezinta lipsa de flexibilitate, intrucat este dif1cil de introdus un model nou.

1.9.4.2. Arhitectura ierarhizata a sistemelor suport de decizie.

Acest tip de arhitectura, prezentat in figura 1.18 este destul de apropiat de un sistem centralizat. Principala deosebire consta din divizarea modulului de dialog si din asocierea unei componente suplimentare la baza de date.

Supervizorul reprezinta un modul de control. Pentru a indeplini rolul sau de integrator si de mediator intre modele, modulul de dialog supervizor poseda cunostinte despre datele manipulate si despre calculele efectuate de aceste modele.

Se presupune ca in aceasta arhitectura modelele au structuri diferite si ca fiecare prelucreaza datele pentru care este autorizat accesul.

Schimbul de date intre modele se poate realiza in mai multe moduri. Acest schimb este comandat de catre supervizor, care permite citirea datelor aferente modelelor si recopierea acestora in baza de date, de unde se va efectua transferul spre alte modele. Toate aceste date relative la diferite prelucrari pot fi apoi regrupate intr-o zona comuna (blackboard).

1.9.4.3. Arhitectura retea a sistemelor suport de decizie

In cadrul acestei configuratii, fiecare model poseda propria sa baza de date,

propriul sau modul de dialog si propriile sale module de integrare (figura 1.19).

Fiecare model, impreuna cu "satelitii" sai formeaza un ansamblu ce poate fi privit drept un subsistem de tip SSD, ce face parte dintr-o retea. Controlul retelei este realizat printr-o componenta separata (modulele de integrare). Controlul retelei nu presupune cunoasterea elementelor din interiorul fiecarui ansamblu SSD.

Avantajul acestui tip de arhitectura rezida in modularitatea sa, putandu-se realiza cu usurinta adaugarea / modificarea /stergerea de ansambluri. Prin urmare arhitectura retea reprezinta o arhitectura deschisa si adaptabila in raport de context.

Figura 1.20 sintetizeaza rezultatele unei tratari comparative a celor trei tipuri de arhitecturi SSD.

Fig 1.20. Tratarea comparativa a arhitecturilor SSD

1.9.5. Noi arhitecturi ale sistemelor suport de decizie

Modificarile aduse de noile tehnologii informatice arhitecturii clasice SSD pot fi sintetizate in doua tendinte majore:

incorporarea in cadrul SSD a metodelor si tehnicilor de inteligenta artificiala

utilizarea tehnologiilor informatice de activitate pe grupuri in realizarea SSD, ceea ce a dus la aparitia arhitecturilor SSD de grup.

1.9.5.1. Arhitectura sistemelor suport de decizie cu baza de cunostinte

Reprezinta o extensie a arhitecturii clasice a SSD prin incorporarea in configuratie a subsistemului de reprezentare si utilizare a cunostintelor.

Baza de cunostinte - componenta de baza a SSD

Fundamentarea deciziilor economice se sprijina pe un demers logico-rational, prin care se prefigureaza implicatiile posibile si dezirabile ale diferitelor variante decizionale pentru a se putea selecta una dintre ele. Cu siguranta procesul decizional nu poate fi redus la operatiile de identificare in viitor a implicatiilor unei actiuni. Activitatea decizionala prezinta si calitatile unei activitati umane creatoare, prin care se construiesc forme posibile de viitor, ce nu pot fi explicate, derivate din evolutia trecutului si prezentului , ci numai prin apelul la imaginatie, creativitate. Se poate afirma ca fundamentul rational - deductiv si inductiv - este esential. Numai cu ajutorul unor structuri si operatii logico-rationale procesul de luare a deciziilor poate dobandi statutul unui demers decidabil si coerent.

Demersul deductiv.

Fundamentarea deciziilor pe baza demersului deductiv consta din inferentierea unor evenimente (efectele aplicarii diferitelor variante de actiune) pe baza conditiilor initiale (asa numitele premize teoretice sau universale).

Deductia este considerata frecvent principalul demers din cadrul procesului de fundamentare a deciziilor. Rationamentul deductiv permite realizarea de predictii derivate din enunturi teoretice, dar si previziuni bazate pe sisteme de ipoteze. Prin deductie trebuie sa avem in vedere nu numai trecerea de la general la particular, ci orice trecere riguroasa de la conditii la consecinta- conditia sa fie suficienta si consecinta sa fie necesara (deci si trecerea de la intreg la parte sau de la cauza la efect). Legile utilizate in fundamentarea deductiva a deciziilor economico-sociale sunt legi statistice, care guverneaza mobilitatea fenomenelor si proceselor economico-sociale, in conditii concrete de timp si de spatiu. Legile statistice exprima ceea ce este in general, ceea ce se manifesta intr-un numar suficient de mare de cazuri individuale. Reprezinta legitati care se manifesta sub forma de tendinte. Evolutia unui fenomen economico - social reprezinta rezultatul actiunii unei multitudini de factori, unii esentiali, altii intamplatori. Factorii esentiali pot fi cu caracter permanent, imprimand tendinta, trendul evolutiei fenomenului respectiv sau pot avea un caracter periodic (ciclic sau sezonier). Intre fenomenele si procesele economico-sociale se manifesta legaturi cauzale si legaturi reciproce. Uneori variatia paralela a doua fenomene nu se datoreaza legaturii dintre ele, ci influentei unui al treilea factor, care le determina pe ambele. In cadrul fenomenelor economico-sociale legatura nu se manifesta in fiecare caz in parte, ci in general si in medie, intr-un mare numar de cazuri. Fenomenul efect este rezultatul conjugarii influentei mai multor fenomene cauza si in acest sistem de legaturi nu toate raporturile de dependenta au aceeasi importanta, actiunile unora dintre acestea compensandu-se reciproc. Studierea acestor fenomene, cunoasterea regularitatilor de producere a lor se realizeaza inlaturand ceea ce este intamplator si neesential. Legaturile dintre fenomenele economico-sociale sunt legaturi statistice, care exprimate numeric sunt desemnate prin notiunea de corelatie.

In descrierea demersului deductiv din cadrul activitatii decizionale este extrem de utila si utilizarea schemelor rationamentului ipotetic. Astfel, schema rationamentului Ipotetic modus-ponens permite previzionarea producerii unui eveniment asteptat (consecinta), in conditiile realizarii premizelor. Rationamentul ipotetic modus-tollens permite exprimarea faptului ca neimplinirea consecintei (infirmarea previziunii) indica falsitatea premizelor. Rationamentul ipotetico-disjunctiv utilizat in constructiile previzionale care exploreaza diferite alternative posibile ale viitorului.

Demersul inductiv.

Exista procese decizionale care nu pot fi reduse la schemele rationamentului deductiv. In schema deductiva nu pot fi incadrate toate deciziile, precum cele intemeiate pe temeiuri cognitive incomplete. Utilizarea previziunilor amplificatoare, care depasesc strict vorbind premizele, ca si cele care conduc la substituiri si generalizari reclama extinderea tipurilor de rationament avute in vedere.

Procesele decizionale realizate pe baza inductiva nu se intemeiaza exclusiv pe experienta trecutului. Prin inductie se prevede generalul, plecand de la cunoasterea unei colectii de fapte sau anticiparea unui fapt particular pe baza cunoasterii altui fapt particular, a prevederii unei clase pe baza cunoasterii unei parti din clasa, a anticiparii manifestarii viitoare a evenimentelor guvernate de legi empirice, luandu-se ca punct de plecare cunoasterea manifestarilor trecute ale acestor legi empirice. Problema fundamentarii rationale si practice a valorii amplificatoare a inductiei incomplete a provocat si mai provoaca inca vii discutii. Extinderea si generalizarea operate prin inductia incompleta reclama procedee de garantare a valabilitatii ei. Accentul se pune pe procedeele intensionale, mai mult decat pe cele extensionale. Pe baza cunoasterii esentei, fie chiar si a unui singur exemplar dintr-o clasa de elemente se poate ajunge la concluzii inductive amplificatoare, valabile pentru intreaga clasa, fara cunoasterea integrala a seriei de evenimente asupra careia opereaza predictia. Inductia se manifesta ca previziune, permitand anticiparea generalului, a legii, completarea unor serii de evenimente cu elemente noi, pe baza studierii cazurilor tipice si a proprietatilor esentiale ale elementelor din clasele considerate. In cadrul deciziilor economico-sociale se impune ca de la constatarea faptului ca un anumit eveniment, proprietate, starea se repeta cu o anumita frecventa si regularitate in cadrul unei serii lungi de evenimente sa se presupuna ca aceeasi regularitate si distributie se vor manifesta si in viitor. Aceasta presupunere este rezultatul unui rationament inductiv.

Rationamentul prin analogie, precum si operatiile logice de comparare conduc la relevarea unor proprietati si relatii pe baza izomorfismului dintre diferite sisteme. Doua elemente x si z ale unei multimi M se considera analoage daca sunt indeplinite conditiile ca x si y sa aiba unele proprietati comune sau sa fie identice si sa existe o corespondenta intre parti ale lui x si y sau intre proprietati ale acestor parti. In general, relatia de analogie este simetrica si reflexiva. Cand analogia este si tranzitiva este considerata drept o analogie contagioasa, reprezentand in fapt o relatie de echivalenta.

Exista mai multe tipuri de analogii intre doua elemente, analogia simpla (similitudinea), echivalenta, egalitatea, identitatea. Analogia intre multimi poate fi, la randul sau de diferite tipuri: corespondenta de la element la element, analogie injectiva, bijectiva, homomorfism, izomorfism.

In baza similitudinii operationale dintre conceptele de analogie si uitilitate, se poate introduce un procedeu de masurare a analogiei pe baza axiomaticii von Neumann-Morgenstern. In locul conceptelor de preferinta si indiferenta se utilizeaza conceptele de "asemanare puternica", precum si cel de "asemanare la fel de puternica" si se introduce o functie de analogie, care prezinta toate proprietatile functiei de utilitate si care permite asocierea unor numere reale asemanarilor dintre entitati.

Fundamentarea deciziilor pe baza rationamentului analogic si pe operatiile de comparare este frecvent utilizata. Rationamentul poate fi formulat astfel: Daca

proprietatile a_u, a₂,,..,a_n conditioneaza aparitia proprietatii a_n*1 proprie sistemului Sa

si din moment ce sistemul S_b este analog cu S_a se poate prevedea ca si el va prezenta in viitor proprietatea a_n*1

Sau: Daca in trecut, din legatura a doua elemente A si B a aparut evenimentul C si daca remarcam aparitia a doua elemente noi, identice cu A si B este de asteptat ca din legatura 1or sa se produca un eveniment identic C.

Analogia surprinde numai elementele de continuitate, drept pentru care trebuie utilizata cu precautie. Pericolul provine din faptul ca. termenii analogiei sunt intotdeauna diferiti in anumite privinte. Decizia fondata pe repetitie, pe regularitatea si coincidenta specifice rationamentului prin analogie surprinde doar temeiurile superficiale. Simpla repetare a unor stari trecute nu constituie o proba ca intre acestea si starile viitoare vor exista legaturi necesare si nu coincidente accidentale

Formalizarea demersului rational.

A permis caracterizarea constructiilor decizionale drept constructii explicite si decidabile, care pot beneficia de calcule logico-matematice, care duc la cresterea rigorii si corectitudinii formale. Adesea se considera ca procesul decizional care nu este rezultatul unui calcul logic reprezinta o simpla aventura.

In replica la teoriile privind asa-zisa nerationalitate a operatiilor decizionale se constata o intensificare a eforturilor de modelare logica a activitatii decizionale.

Chiar daca uneori s-a considerat ca pentru a realiza o modelare logica descriptiva a procesului decizional este suficient sa se utilizeze calculul predicatelor s-au manifestat constant incercari de nuantare a modelarii logice. Logicile neclasice, precum logica^, actiunii si logica deontica, logica temporala, logica modala si mai recent legica decizionala sustin aceasta afirmatie, chiar daca valoarea operationala a acestor demersuri este in prezent destul de redusa.

Raportul dintre demersul rational si demersul intuitiv in fundamentarea deciziilor economico-sociale.

Dificultatile intampinate in realizarea unei logici formale a inductiei, dupa modelul logicii formale deductive au scos in evidenta complexitatea inferentelor inductive. Problema inductiei nu este numai ce ne indreptateste sa extindem o proprietate observata la un numar determinat de cazuri la un numar mai mare, intrucat asta ar insemna reducerea problemei la aspectul pur extensiv.

Inductia este mai complexa aparand ca operatie de construire a unui intreg atunci cand se cunoaste numai o parte sau unele dintre parti. Esenta procedeului rational inductiv nu trebuie cautata in puterea de generalizare, ci in puterea de integrare, de construire a unui intreg cu ajutorul unora din partile sale. Inferentele inductive se bazeaza pe un principiu integrator, prin care gandire gaseste intregul ale carui parti le cunoaste. Acestea s-ar putea numi intuitie.

Intuitia poate fi tratata nu numai in contextul inferentelor inductive ci si al celor deductive. Demersul deductiv presupune procedarea in etape riguros ordonate, fiecare etapa sprijinindu-se pe etapele anterioare, exemplul tipic fiind cel al de demonstratiilor matematice. Modul in care matematica este prezentata difera mult de modul in care ea este elaborata. Cele mai multe teoreme sunt intai intuite, imaginate si numai dupa aceea demonstrate. Adesea demonstratia este gresita sau complicata in mod inutil. Rezultatul unui proces deductiv se poate explica fara a se face apel la intuitie, dar defasurarea procesului deductiv, ca atare, nu.

Astfel demersul rational, indiferent de forma pe care o imbraca nu poate fi izolat de demersul intuitiv care il insoteste si il sustine.

Caracteristicile demersului intuitiv.

Cercetata pana acum mai mult de fiziologi si psihologi, intuitia devine tot mai mult un obiect al cercetarilor si in domeniul managementului. Tot mai frecvent este acceptat statutul intuitiei de instrument managerial pentru fundamentarea deciziilor. Cercetarile asupra intuitiei vor putea oferi acesteia statutul teoretic care ii lipseste si ii limiteaza in prezent acceptarea.

Se obisnuieste sa se considere intuitia ca fundamentata pe procese subconstiente, imposibil de raportat, de descris in mod sistematic. In incercarea de
descifrare a acestor procese mentale subconstiente s-au utilizat mai multe scheme. Se
considera uneori ca aceste procese sunt tot inferentieri, realizate insa pe un fond de
cunostinte care nu sunt disponibile in mod constient. Intuitia ar permite astfel
reactivarea acestor cunostinte. O interpretare a intuitiei, care se bucura de o larga
acceptare, promovata si sustinuta de Herbert A Simon este cea potrivit careia intuitia
reprezinta un proces rational prin care creierul evoca amintiri si experiente trecute pentru a le aplica la situatiile curente. Intuitia ar reprezenta, in fapt analize inghetate in obisnuinte, conferind posibilitatea de a actiona, de a decide rapid prin recunoastere.

Se accentueaza astfel asupra faptului ca intuitia reprezinta o calitate a decidentului, posibil de dezvoltat si perfectionat prin educatie si experienta.

Decidentii pot lua decizii rapid, fara a putea face dovada realizarii unui rationament sistematic, prin care sa fi ajuns la concluziile lor. Aceasta pentru ca, in fapt concluziile nici nu se bazeaza pe un atare tip de rationament, ci se bazeaza pe recunoasterea unor pattern-uri. Managerii dispun de un repertoriu de situatii problematice cu raspunsurile asociate fiecarei situatii in parte. Aceste modele ale actiunii de urmat in cazul situatiei descrise prin pattern se considera a fi "semnificatia" pattern-ului respectiv (asa cum un cuvant din cadrul vocabularului activ il detinem in asociere cu semnificatia sa). Acest repertoriu se constituie printr-o vasta experienta de analiza si rezolvare a problemelor. Managerii se bazeaza deci in rezolvarea problemelor decizionale nu numai pe capacitatea deductiva de anticipare, prin derivare logica a desfasurarii evenimentelor, in diferite ipoteze plauzibile, ci si pe calitatea lor de memorare a unor stari si evolutii posibile si de recunoastere in situatiile decizionale curente a pattern-urilor aplicabile. Calitatile unui manager sunt legate nu numai de posibilitatea realizarii unor procese de gandire analitice, corecte si riguroase, ci tin si de calitatea perceptiei unei anumite situatii decizionale.

O caracteristica importanta a intuitiei este aceea ca se bazeaza pe o utilizare integrata, relationala a datelor. Intuitia presupune o sinteza a datelor si nu o analiza a acestora (pattern-urile reprezinta sinteze ale datelor). Se vorbeste in acest context de caracterul holistic al intuitiei. Intuitia opereaza asupra intregului si nu asupra partilor, precum procedeele analitice. Se accepta existenta proprietatilor emergente ale sistemelor economico-sociale. Orice efect de interactiune care nu este aditiv in raport cu efectele locale poate fi privit ca o manifestare a emergentei. In studierea sistemelor mari se impune completarea tratarii analitice, bazata pe studierea elementelor si a conexiunilor dintre ele cu o tratare integrala, holistica a sistemului din cel putin doua motive:

- emergenta sistemului

- complexitatea mare a sistemului (exprimata prin numarul componentelor si a relatiilor dintre acestea).

Tratarea analitica este inevitabil partial intrucat nu se pot ataca proprietatile emergente ale sistemului si nici nu poate epuiza infinitul complexitatii". Avand date despre sistemul economic pe care il conduce, decidentul se afla intr-o situatie aparent paradoxala, aceea de a fi sufocat de informatii (datorita complexitatii) si in acelasi timp de a ii lipsi informatii (legate cel mai adesea de proprietatile emergente ale sistemului), de a dispune numai de informatii partiale. Aceasta situatie impune pe de o parte reducerea complexitatii, prin selectarea, trierea informatiilor si pe de alta parte integrarea, sinteza informatiilor, prin "completarea spatiilor goale  , adica a informatiilor lipsa (pattern-urile reprezinta sinteze de date).

Intuitia este considerata drept un instrument managerial extrem de pretios pentru fundamentarea deciziilor in situatiile cu informatie incompleta. Acest lucru face ca intuitia sa fie o resursa extrem de valoroasa in luarea deciziilor in situatiile nestructurate, fluide, de criza sau de tranzitie in care se produc restructurari profunde si rapide, in care numarul necunoscutelor este extrem de mare. Intuitia este utila atunci cand exista un nivel ridicat al incertitudinii, cand exista putina experienta anterioara care sa sprijine procesul de luare a deciziei, cand informatiile disponibile sunt limitate sau indisponibile, cand exista presiunea timpului sau cand exista mai multe optiuni posibile din care se poate realiza alegerea, toate sustinute prin argumente solide.

Se considera ca intuitia se poate cultiva si perfectiona devenind o resursa manageriala extrem de utila. Totodata se considera ca 1ipsa de acceptare a intuitiei in mediul cultural contribuie la inhibarea ei la decidentii care vor sa fie tratati cu suspiciune. Acest lucru face ca unele persoane sa manifeste mai multa intuitie la varste mai fragede decat la maturitate. Neacceptarea culturala se datoreaza in primul rand lipsei unui model teoretic care sa confere un statut stiintific solid intuitiei si adesea prejudecatii ca intuitia ar fi legata de manifestari paranormale.

In general, intuitia se manifesta atunci cand este apreciata sau promovata. Prin urmare trebuie adoptate metode si tehnici de lucru care sa faciliteze manifestarea intuitiei, sa cultive si sa sprijine participarea acesteia.

Cu toate avantajele oferite, metodele si tehnicile intuitive prezinta si inconveniente. O serie de elemente de mediu (stres, presiune sociala, etc.) pot influenta negativ calitatea deciziilor luate cu ajutorul intuitiei.

Metodele si tehnicile intuitive nu fac apel, de obicei la proceduri sistematice de colectare a datelor. Informatiile folosite in deciziile de acest tip pot fi din aceasta cauza denaturate datorita stabilirii unor corelatii iluzorii, datorita caracterului dominant al informatiilor concrete asupra celor abstracte, datorita perceptiei selective. Cel mai adesea informatiile sunt structurate conform experientei proprii celui care ia decizia. De multe ori acesta anticipeaza ceea ce ar dori sa se produca, cautand informatii consistente cu previziunile sale si ignorand contradictiile dintre aceste previziuni si datele disponibile.

SSD - sistem cu baza de cunostinte

Sistemele cu baza de cunostinte reprezinta sisteme informatice care ajuta decidentul in rezolvarea problemelor decizionale complexe, in special a celor din clasa problemelor prost structurate. Obiectivul acestor sisteme i1 reprezinta I

imbunatatirea procesului de luare a deciziilor sau asistarea realizarii unui studiu preliminar luarii deciziilor, pentru cazurile in care nu exista proceduri operationale predefinite (solutii prefabricate).

Problemele decizionale prost structurate se caracterizeaza prin importanta deosebita pe care o reprezinta experienta decidentului in solutionarea problemei, prin lipsa unor proceduri predefinite de rezolvare, prin existenta unor criterii de decizie numeroase, adesea inconsistente, printr-un ritm rapid de schimbare a contextului si a formei de manifestare a problemei.

Paradigma sistemelor cu baza de cunostinte s-a impus in domeniul informaticii la sfarsitul anilor '60. Pana la aparitia acestor sisteme, cercetarile din cadrul inteligentei artificiale abordau cu precadere probleme bine definite pentru care nu se mai cunosteau decat algoritmi exponentiali de rezolvare. Cercetarile vizau identificarea posibilitatilor de utilizare a unor euristici cu ajutorul carora sa se intarzie explozia combinatoriala a calculelor. S-a considerat mult timp ca aceste euristici trebuie sa fie extrem de generale sa caracterizeze procesul generic de rezolvare a problemelor, inteligenta artificiala avand sarcina sa contribuie la identificare, formalizarea si utilizarea afectiva a acestor euristici in cadrul sistemelor informatice. Esecul acestei abordari care nu a dus la obtinerea unor rezultate relevante, cu valente practice a impus schimbarea modului de abordare a procesului de rezolvare a problemelor asa zis dificile. In locul cautarii unor euristici extrem de generale de rezolvare a problemelor s-a formulat necesitatea identificarii acelor cunostinte specifice unei anumite probleme practice, cunostinte extrem de numeroase si de specializate, pe baza carora sa fie rezolvata problema. Aceste cunostinte, ca si in cazul datelor sunt organizate in sistem sub forma unei baze de cunostinte si utilizate prin mecanisme mai mult sau mai putin specifice domeniului in care se manifesta respectiva problema practica.

Sistemele cu baza de cunostinte sunt in general sisteme destinate utilizarii de catre decidenti. Sistemul trebuie sa fie de aceea bine adaptat reprezentarii conceptelor cu care opereaza decidentul, sa se caracterizeze printr-o comportare clara, explicita. Acest lucru impune o calitate deosebita a interfetei cu utilizatorul.

Functionarea sistemelor cu baze de cunostinte este puternic interactiva. Situatiile decizionale prost structurate sunt situatii in care cautarea solutiei reprezinta un proces esential pentru utilizator, aflat intr-un asemenea proces de cautare posibilitatea definirii si dirijarii interactiunii cu sistemul constituie elemente esentiale.

Sistemele cu baza de cunostinte trebuie sa sustina procesul de structurare a problemei decizionale deci sa ofere utilizatorului facilitati de modelare. De regula, sistemul dispune de un limbaj de modelare care permite definirea de modele multirelatie. Acest limbaj poate fi procedural sau declarativ. Unele sisteme suport de decizie se limiteaza insa la asigurarea accesului la o serie de modele statistico-matematice.

Sistemele de asistare a deciziei cu baza de cunostinte presupun integrarea in cadrul sistemelor suport de decizie a unei baze de cunostinte impreuna cu mecanismele asociate acesteia - in primul rand motorul de inferenta.

Prin aceasta se ofera posibilitatea integrarii prelucrarilor numerice cu cele simbolice, deci a tehnicilor cantitative cu cele calitative. S-a demonstrat ca astfel se pot asigura solutii la probleme care altfel nu ar fi posibil de rezolvat.

Modelul sistemelor suport de decizie cu baze de cunostinte ofera posibilitatea de a combina capacitatea de rezolvare a problemelor pe care o detin sistemele cu baza de cunostinte cu precizia prelucrarilor numerice din cadrul sistemelor suport de decizie.

In cadrul bazei de cunostinte a unui sistem suport de decizie este necesara combinarea unor cunostinte cantitative si calitative cu ajutorul carora sa se poata formula si verifica relatii intre variabilele economice.

Cunostintele calitative se vor utiliza initial in scopul identificarii factorilor de baza (variabilelor economice relevante) si a relatiilor dintre acestea.

Metodele cantitative se vor utiliza pentru analizarea si derivarea relatiilor dintre variabile. Metodele statistice, precum si analizele de regresie au avantajele analitice, servind la punerea in evidenta a coliniaritatii dintre diferitele variabile, la estimarea coeficientilor unor modele economico-matematice, la determinarea nivelului de semnificatie (intensitatea) legaturilor dintre variabilele economice.

Identificarea unei relatii cauza-efect nu se poate realiza numai printr-o analiza de regresie. Analiza de regresie sugereaza relatii, dar determinarea validitatii relatiei reclama cunostinte despre procesul ca atare si despre interactiunile sale cu alte procese. In acest scop sunt utile cunostinte calitative pentru evaluarea rezultatelor analizelor de regresie, pentru verificarea faptului ca acestea nu violeaza perceperea subiectiva si intuitia specialistului.

Rezultatele unei analize de regresie pot sa nu fie aplicabile in orice situatie..

Cunostintele calitative permit reducerea numarului de combinatii dintre variabilele care interactioneaza. Prin cunostintele calitative se reduce spatiul de cautare, directionandu-se atentia spre anumite aspecte si tehnici de analiza relevante intr-un context dat. Cunostintele calitative permit concentrarea pe factorii (variabilele economice) cele mai importante si ajuta, la formalizarea relatiilor dintre acesti factori.

Sistemele bazate pe cunostinte au capacitatea de a formaliza, utiliza si pastra diferite tipuri de cunostinte, in timp ce forta sistemelor de asistare a deciziei rezida in capacitatea de a executa cu mare acuratete analize numerice si in primul rand statistice prin aplicarea tehnicilor cantitative de prelucrare a datelor.

Sistemele bazate pe cunostinte au puternic dezvoltata facilitatea explicativa, utila in contextul sistemelor de asigurare a deciziilor pentru explicarea anumitor rezultate obtinute prin executia modelelor. Sistemele bazate pe cunostinte pot asigura totodata asistenta in asigurarea resurselor sistemului. In acelasi timp, sistemele bazate pe cunostinte ofera posibilitatea imbunatatirii comunicarii cu utilizatorul, interfata utilizator fiind mai bine rezolvata in prezent in cadrul sistemelor bazate pe cunostinte decat in cadrul altor tipuri de aplicatii.

Referitor la gestiunea cunostintelor, mecanismul cel mai cunoscut asociat acestei functii este motorul de inferenta care asigura accesul la cunostintele din cadrul bazei de cunostinte si utilizarea lor efectiva. Celelalte functii de gestionare a cunostintelor se asociaza de regula unor mecanisme diferite de motorul de inferenta, cum ar fi de exemplu componenta de achizitionare a cunostintelor. Ca si in cazul datelor sau modelelor si pentru cunostinte a fost introdus conceptul de sistem de gestiune a bazei de cunostinte care sa permita realizarea integrala a tuturor functiilor de gestionare a cunostintelor.

Integrarea datelor, modelelor si cunostintelor in procesul de asistare a deciziilor presupune asigurarea unor mecanisme de interfata intre componentele de gestionare a acestora, lucru destul de greu de realizat in practica.

In legatura cu interactivitatea sistemelor suport de decizie bazate pe cunostinte, in cazul arhitecturii unui astfel de sistem exista o componenta de comunicare cu utilizatorul (interfata cu utilizatorul). Aceasta are sarcina de a realiza un dialog eficient cu utilizatorul deci de a oferi o serie de facilitati precum prezentarea informatiilor sub forma grafica (unele sisteme dispunand de o biblioteca de raportare si grafice), oferirea de explicatii (functia explicativa a interfetei cu utilizatorul) etc.

Importanta deosebita pe care o capata dialogul in cadrul unui sistem suport de decizie cu baza de cunostinte se reflecta in efortul deosebit de ridicat destinat realizarii componentei de interfata cu utilizatorul (uneori apreciat la peste 40% din efortul de realizare a intregului sistem). In rezolvarea problemelor decizionale nestructurate, intrarile si iesirile de date in si din sistem au un caracter mult mai complex decat in rezolvarea problemelor structurate. Daca in aplicatiile conventionale intrarile si iesirile sunt foarte bine precizate ca tip, semnificatie, volum etc., in cadrul unor situatii nestructurate datele de intrare pot fi incomplete prezentand un grad de precizie mai mare sau mai mic. Rezultatele trebuie insotite deseori de explicatii asupra modului in care s-a ajuns la respectiva solutie. Realizarea acestor cerinte presupune asigurarea unei interfete "inteligente" a sistemului. Calitatea interfetei are un rol hotarator asupra eficientei cu care este utilizat sistemul de asistare a deciziei cu baza de cunostinte.

Un sistem suport de decizie cu baza de cunostinte trebuie sa asigure accesul la informatiile pertinente, concomitent cu un control al acestui acces.

In al doilea rand trebuie sa faca posibila diagnosticarea problemei decizionale facand practic posibila reprezentarea informatiilor intr-o forma adaptata interpretarii datelor.

O alta functie a unui sistem de asistare a deciziei cu baza de cunostinte este cea de structurare a informatiilor sub forma de modele (sistem de relatii intre variabile, arbori de decizie etc.)

Sistemul trebuie sa ofere posibilitatea de descriere si analiza a datelor cu ajutorul instrumentelor statistice care asigura o utilizare a datelor si a modelelor in scopul generarii de alternative de rezolvare a situtiei, realizarii unor analize de sensibilitate a modelelor.

O functie importanta a sistemelor suport de decizie cu baza de cunostinte se refera la asigurarea posibilitatilor de evaluare a alternativelor de rezolvare, prin utilizarea unor functii pentru modelarea preferintelor utilizatorului (decidentului) in raport cu anumite criterii.

Si, in sfarsit o functie importanta o reprezinta functia de comunicare cu utilizatorul.

1.9.5.2. Arhitectura sistemelor suport de decizie de grup.

SSD de grup beneficiaza de aportul tehnologiilor de teleprelucrare a datelor. SSD de grup ajung sa se prezinte sub forma unor SSD organizationale (fig. 1.21).

1.10. Sisteme expert

1.10.1. Inteligenta artificiala si sistemele expert

Inteligenta artificiala reprezinta un domeniu al informaticii care are drept scop transpunerea comportamentului inteligent uman la masini, in speta la calculatoare. Dorinta de a dispune si de a folosi masini inteligente reprezinta un vechi deziderat al omului, perfect justificabil tinand cont de faptul ca asemenea masini pot fi, in principiu mai simplu de utilizat si mai productive.

Constituirea ca domeniu stiintific autonom, cu obiect de studiu propriu, cu metode si tehnici de lucru specifice s-a realizat la inceputul anilor '50, ca urmare a sprijinului oferit de inteligenta artificiala din partea unor domenii conexe, precum matematica, psihologia, fiziologia, logica etc.

Obiectul de studiu al inteligentei artificiale il reprezinta comportamentul inteligent si

posibilitatea de emulare al acestuia la masini.

Prin comportament inteligent se intelege, in general, acel comportament care implica realizarea unor activitati ce reclama calitati intelectuale deosebite: posibilitatea de abstractizare, flexibilitate, adaptare la situatii noi (incomplet cunoscute), creativitate etc. De exemplu, intelegerea limbajului natural, practicarea matematicii, rezolvarea unor probleme practice dificile, acordarea de semnificatie diferitelor forme (de exemplu vizuale) sunt considerate drept activitati ce reclama inteligenta si deci caracterizeaza un comportament inteligent. Realizarea acestor activitati de catre masina, deci automatizarea, lor poate fi extrem de dificila. Chiar si activitatile pe care omul le realizeaza curent, de exemplu intelegerea limbajului natural, pot fi extrem de dificil de automatizat. Informatica conventionala, bazata pe algoritm drept paradigma a calculului (a automatizarii sarcinilor) nu a reusit sa transfere aceste activitati inteligente spre masina.

Paradigma care a dominat domeniul inteligentei artificiale, la inceputul constituirii

sale, poate fi considerata cea desemnata prin general problem solver, denumirea proiectului lansat in anii '60, care a avut drept obiectiv identificarea acelor mecanisme abstracte ale gandirii ce permit omului desfasurarea activitatii "inteligente". Initiatorii acestui proiect - H.Simon , A. Newell, B.Shaw - considerau ca la baza comportamentului intelligent stau o serie de mecanisme generale, universale de gandire ce sunt utilizate in rezolvarea oricarei probleme, in desfasurarea oricarei activitati. Odata descifrate aceste mecanisme si transpuse in programe de calcul, masina poate executa orice sarcina.

Esecul proiectului a demonstrat ca activitatile ce reclama inteligenta trebuie

abordate diferential tinand cont de marea lor varietate si ca esentiale in realizarea acestor activitati sunt cunostintele (knowledge). Sfarsitul anilor '70 a marcat momentul lansarii unei noi paradigme in cadrul inteligentei artificiale si anume cea de cunostinte.

1.10.2. Conceptul de sistem bazat pe cunostinte

Inteligenta artificiala considera ca posibila emularea comportamentului inteligent

la masini prin memorarea cunostintelor si asigurarea conditiilor pentru prelucrarea lor automata.

Toate sistemele de inteligenta artificiala sunt sisteme care poseda si utilizeaza cunostinte fiind denumite sisteme bazate pe cunostinte (sau sisteme cu baza de cunostinte). Aceste sisteme sunt specializate in desfasurarea diferitelor activitati.

Sistemele de inteligenta artificiala dispun de o baza de cunostinte precum si de

mecanisme de utilizare a acestora (mecanisme rezolutive, inferentiale sau de rationament), in scopul efectuarii in mod automat a diferite activitati (taskuri) descrise cu ajutorul unor fapte, reunite in componenta baza de fapte.

In sens informatic cunostintele reprezinta informatii dobandite care servesc la realizarea diferitelor activitati. Desi aspectul pragmatic este esential in definirea conceptului de cunostinte, exprimarea acestora trebuie realizata relativ independent de modul lor de utilizare. Aceasta, deoarece unele si aceleasi cunostinte pot fi utilizate in mod diferit pentru rezolvarea diferitelor probleme sau chiar pentru aceeasi problema in circumstante diferite.

Spre deosebire de informatica conventionala care s-a bazat pe o reprezentare implicita a cunostintelor si o reprezentare explicita a modului de utilizare a acestora in rezolvarea unei anumite probleme (algoritmul fiind de fapt o schema de aplicare a unor cunostinte care nu sunt mentionate in mod explicit) inteligenta artificiala a adoptat solutia reprezentarii explicite a cunostintelor, a enuntarii lor intr-un mod relativ independent de modurile de utilizare. Realizarea unui sistem de inteligenta artificiala are sarcina de a identifica si a exprima (reprezenta) cunostintele necesare efectuarii unor activitati si de a inregistra sistemul cu mecanisme care sa permita aplicarea acestor cunostinte. Responsabilitatea deciziilor privind modul efectiv de utilizare a cunostintelor revine sistemului insusi care la momentul executiei va lua in mod automat decizii privind:

ce cunostinte sunt necesare

cum si cand sa fie utilizate acestea pentru realizarea respectivelor activitati.

1.10.3. Metode si tehnici de inteligenta artificiala

Realizarea unui sistem de inteligenta artificiala reclama deci aplicarea unor metode si tehnici de achizitionare, reprezentare si utilizare a cunostintelor.

A) Achizitionarea cunostintelor

Metodele si tehnicile de achizitionare a cunostintelor (fig.1.24) precizeaza modul in care se construieste baza de cunostinte intr-un sistem SIA.

Invatarea teoretica permite construirea primei forme a bazei de cunostinte

(BC). Limitele metodelor teoretice (bazate pe calcul simbolic) au facut ca procesul de automatizare a achizitionarii cunostintelor sa fie foarte lent si rezultatele putin convingatoare. Calculul simbolic nu este un bun instrument pentru emularea proceselor de invatare, deoarece majoritatea sunt bazate pe procese inductive, de natura preponderent intuitiva.

Completarea fazei de invatare teoretica cu o invatare empirica este posibila prin convertirea cunostintelor din BC sub forma unei retele neuronale, cunoscuta in acest caz sub numele de retea neuronala bazata pe cunostinte. Instruirea acestei retele se realizeaza pe baza exemplelor de instruire, cu ajutorul unuia dintre algoritmii de instruire ai retelelor neuronale aplicabile acestui tip de retea. Rezultatele instruirii, reprezentate sub forma valorilor parametrilor de retea sunt convertite in cunostinte reprezentate simbolic (adaugate la BC) cu ajutorul unor algoritmi de extragere a cunostintelor din retelele neuronale.

Dintre cele mai cunoscute metode si tehnici de invatare simbolica se pot aminti:

- rnetode si tehnici de invatare 'pe de rost' (rote learning)

- rnetode si tehnici de invatare prin instruire (learning by being told);

-metode si tehnici de invatare inductiva (din exemple, prin descoperire, prin observare).

B) Reprezentarea cunostintelor

Metodele si tehnicile de reprezentare a cunostintelor definesc structurile de reprezentare a cunostintelor, structuri ce trebuie sa satisfaca o serie de cerinte (fig. 1.28) si anume:

adecvarea reprezentationala, adica posibilitatea de reprezentare a tuturor categoriilor de cunostinte din cadrul domeniului respectiv

adecvarea achizitionala, schema de reprezentare fiind obligata sa favorizeze procesul de achizitionare a cunostintelor

adecvarea informationala, in sensul ca structurile de reprezentare trebuie sa permita definirea unor operatori, sa fie prelucrabile

eficacitatea inferentiala, in sensul ca structurile de reprezentare trebuie sa faca posibile prelucrarile nu in orice conditii ci numai in conditiile de eficienta.

O schema de reprezentare poate fi caracterizata cu ajutorul unor caracteristici dintre care se pot aminti

gradul de granularitate al reprezentarii, dat de nivelul de detaliere al primitivelor reprezentationale

gradul de modularitate al constructiilor (structurilor) de reprezentare ce exprima nivelul de independenta relativa a acestor structuri.

gradul de compilare al reprezentarii, exprima masura in care reprezentarea favorizeaza anumite scheme de utilizare a cunostintelor. Teoretic gradul de compilare trebuie sa fie zero, insa necesitatea asigurarii unei eficiente impune facilitarea unor prelucrari, deci asigurarea unui grad de compilare mai mare sau mai mic.

gradul de nedeterminare se refera la numarul de solutii alternative de reprezentare din care se poate face reprezentarea unei anumite piese de cunoastere.

Metodele si tehnicile de reprezentare a cunostintelor se pot grupa in

metode si tehnici de reprezentare simbolica (calculul predicatelor, regulile de productie, cadre-frame, grafuri etc)

metode si tehnici de reprezentare neuronala (retele neuronale)

metode si tehnici de reprezentare genetica (cromozomi).

C) Utilizarea cunostintelor.

Metodele si tehnicile de utilizare a cunostintelor sunt in stransa legatura cu cele de

reprezentare in sensul ca posibilitatile de utilizare depind, in mod direct de structurile de reprezentare. Utilizarea cunostintelor poate fi interpretata drept un proces de aplicare a unui set de operatori definiti asupra structurilor de reprezentare a cunostintelor prin metode "slabe" si metode "tari".

Fiecare schema de reprezentare are correspondent in ansamblul metodelor si

tehnicilor de rationament. Este insa important de mentionat faptul ca indiferent de categoria de metode si tehnici de rationament considerata se definesc variante de rationament

in conditii de completitudine a cunostintelor si certitudine

in conditii de incompletitudine si incertitudine

1.10.4. Domeniile inteligentei artificiale

Domeniile inteligentei artificiale reprezinta zone majore de aplicatii ale inteligentei artificiale: prelucrarea limbajului natural, modelarea rationamentelor, probleme de perceptie, jocuri, roboti, sisteme expert.

Prelucrarea limbajului natural cuprinde atat intelegerea mesajelor exprimate in limbaj natural cat si generarea mesajelor. Se considera cel mai reprezentativ si totodata cel mai dificil domeniu al inteligentei artificiale. De prelucrarea limbajului natural sunt legate si o serie de alte tipuri de aplicatii de inteligenta artificiala, precum traducerea automata si programare automata.

Modelarea diferitelor forme de rationament reprezinta un domeniu mai abstract cu aplicare in cadrul mai multor domenii teoretice si practice: modelarea rationamentului inductiv si modelarea rationamentului incert.

Problemele de perceptie se refera la domenii precum vederea si vorbirea artificiala, cu aplicare deosebita in extinderea capacitatilor de interactiune om-masina.

Jocurile cu partener-calculator reprezinta probleme combinatoriale pentru care incetinirea sau chiar impiedicarea exploziei combinatoriale a calculelor reprezinta aspectul teoretic si practic cel mai important de solutionat.

Robotii inteligenti reprezinta acea clasa de sisteme fizice autonome care pot realiza planificarea actiunilor intr-un mediu necunoscut sau numai partial cunoscut.

Sistemele expert reprezinta domeniul inteligentei artificiale cel mai bine reprezentat in mediul social-economic si simuleaza comportamentul expertului uman intr-un domeniu bine precizat.

1.10.5. Sisteme expert - definire si arhitectura

Sistemele expert reprezinta sisteme de inteligenta artificiala destinate rezolvarii unor probleme dificile, de natura practica, la nivelul de performanta a expertilor umani.

Expertii rezolva respectivele probleme practice dificile pe baza de expertiza. Sistemele expert realizeaza deci o automatizare a expertizei dintr-un anumit domeniu. Caracteristicile expertizei (fig. 1.27) si conceptele asociate in cadrul sistemelor expert sunt:

a. Domeniul de expertiza se caracterizeaza prin ansamblul de cunostinte necesare rezolvarii diferitelor probleme ce se manifesta in acest domeniu. Cunostintele pot fi de cultura generala, de specialitate si cunostinte expert.

Cunostintele expert reprezinta elementul esential al sistemului de cunostinte servind la identificarea si descrierea (formalizarea) problemelor. Aceste cunostinte sunt proprietatea expertului, fiind obtinute de acesta in special prin experienta si calitati individuale deosebite ce il disting de ceilalti specialisti in domeniu ce poseda doar cunostinte comune de specialitate.

Cunostintele asociate domeniului de expertiza servesc rezolvarii problemelor din acest domeniu, probleme in general omogene ca tip deci putand fi considerate drept apartinand unei clase de probleme. Descrierea unei anumite probleme specifice se realizeaza prin prezentarea starii de fapt a domeniului la un moment dat.

b. Conceptele asociate expertizei intr-un SE sunt legate de BC: cum este construita (axhizitionarea), cum se rezolva rationamentul, cum se explica utilizatorului.

Caracteristicile si conceptele expertizei conduc spre arhitectura unui sistem expert (fig. 1.28) de unde rezulta componentele sale:

Baza de cunostinte reprezinta ansamblul cunostintelor din domeniul de expertiza ce permit rezolvarea diferitelor probleme din darul acestui domeniu. Cunostintele sunt reprezentate sub forma unor anumite structuri (formule din calculul predicatelor, reguli de productie, ierarhii cadre etc.)

Baza de fapte contine descrierea problemei ce trebuie rezolvata. Aceasta descriere se obtine prin interactiune cu utilizatorul sau contactul direct (prin mecanisme de tipul senzorilor) cu domeniul de expertiza. Structurile reprezentationale asociate faptelor sunt in general simple, de forma tripletelor <obiect, atribut, valoare> sau chiar perechilor <atribut, valoare>.

Mecanismele rezolutive asigura producerea (utilizarea) cunostintelor. Aceste mecanisme permit implementarea unui ansamblu de operatori, definiti asupra structurilor de reprezentare a cunostintelor.

Spatiul de lucru este constituit din ansamblul rezultatelor intermediare si setarilor parametrilor de functionare ai sistemului.

Interfata de realizare reprezinta ansamblul instrumentelor cu care este posibila realizarea diferitelor componente ale sistemului. O componenta importanta a interfetei de realizare este reprezentata de mecanismele de achizitionare automata a cunostintelor care permit prelucrarea "on-line" a surselor de cunostinte in scopul identificarii si exprimarii cunostintelor.

Interfata utilizator asigura comunicarea intre sistem si utilizator in scopul oferirii de catre utilizator a descrierii problemei si obtinerii de catre acesta a rezultatelor si a explicatiilor referitoare la modul de obtinere a acestor rezultate.

1.10.6. Metode de reprezentare si utilizare a cunostintelor in cadrul sistemelor expert

1.10.6.1. Calculul predicatelor de ordinul intai

Limbajul formal al calculului cu predicate reprezinta atat un limbaj de reprezentare a cunostintelor cat si un ansamblu de reguli de inferenta, reguli ce impreuna cu limbajul formeaza sistemul logic al calculului cu predicate.

Sistemul logic al calculului cu predicate ofera deci atat structurilor de reprezentare cat si mecanismelor de utilizare a acestor cunostinte.

Constructia de baza a limbajului calculului de predicate este atomul. Cu ajutorul

conectivelor si cuantificatorilor se construiesc constructiile compuse. Atat constructiile de baza cat si cele compuse poarta numele de formule (formule bine formate).

Semantica limbajului calculului cu predicate reprezinta definirea adevarului respectiv

falsitatii cu ajutorul interpretarii formulelor (punerea lor in corespondenta cu elemente ale domeniului real).

Reprezentarea cunostintelor cu ajutorul limbajului calculului cu predicate (fig. 1.28).

In scopul reprezentarii cunostintelor cu limbajul calculului cu predicate se parcurg o serie de etape si anume:

1. se identifica asertiunile (propozitiile logice) din descrierea in limbaj natural a cunostintelor
2. se exprima legaturile (asocierile) dintre propozitiile logice cu ajutorul conectivelor logice.

In urma celor doua etape e obtine reprezentarea in calculul propozitional a cunostintelor prin introducerea unor variabile propozitionale care sa desemneze propozitiile logice.

3. se detaliaza structura fiecarei asertiuni prin utilizarea simbolurilor din alfabet.

Utilizarea cunostintelor. Probleme ale automatizarii rationamentelor.

Sistemul logic al calculului cu predicate poseda o serie de reguli de inferenta c permit obtinerea unor noi formule bine formate pe baza celor de care se dispune initial (axiome). Ca exemple de reguli de inferenta se pot cita modus ponens, modus tollens, silogismul, specializarea universala etc.

In procesul automatizarii rationamentelor in cadrul calculului cu predicate, formulele initiale se numesc axiome, formulele derivate poarta numele de teoreme iar procesul derivarii lor este cunoscut sub numele de demonstrare automata de teoreme.

Astfel, pentru rezolvarea unei probleme este necesar sa se asigure

reprezentarea cunostintelor sub forma de formule (axiome)

descrierea starii initiale a problemei sub forma de formule (axiome)

descrierea solutiei (starii scop) sub forma de formule (teorema)

aplicarea regulilor de inferenta in scopul demonstrarii teoremei.

Automatizarea rationamentelor din calculul predicatelor indica o serie de probleme dificile dintre care se pot aminti:

1.problema decidabilitatii. Decidabilitatea desemneaza posibilitatea de a decide daca o anumita formula este sau nu o teorema in raport de un set dat de formule (axiome). Ca sistem logic, calculul predicatelor este un sistem semidecidal, in sensul ca sistemul calculului cu predicate garanteaza proceduri de demonstrare a unei teoreme in raport de un set de axiome, dar nu garanteaza proceduri care sa permita stabilirea faptului ca o anumita formula nu e teorema in raport cu un set de axiome.

2.problema eficientei procedurilor de demonstrare a teoremelor. Timpul de aplicare a

procedurilor de demonstrare trebuie sa fie acceptabil. In general, realizarea interfetelor implica operatii extrem de dificile si de costisitoare in termenii resurselor reclamate, de exemplu: operatiile de pregatire a formulelor in vederea aplicarii regulilor de inferenta. De asemenea, numarul pasilor de prelucrare in demonstrare este foarte mare ("castigul" realizat in fiecare caz de prelucrare este minim). In acelasi timp factorul de ramificare in procesul de demonstrare este semnificativ, ceea ce face ca procesele de decizie ce insotesc demonstratia sa fie dificil de rezolvat.

Rezolvarea dificultatilor de automatizare se realizeaza in general prin

restrangerea sistemului logic al calculului cu predicate la subsisteme logice decidale, de exemplu subsistemul logic bazat pe clauze HORN

omogenizarea formulelor si reducerea numarului de tipuri de reguli de inferenta utilizate (de exemplu utilizarea numai a formei clauzale a formulelor ce au asociat un singur tip de inferenta si anume regule de inferenta a rezolutiei).

Nota: Calculul predicatelor de ordinul intai este utilizat ti in calculul relational pe care se bazeaza unele limbaje de programare din sistemele de baze de date relationale.

1.10.6.2. Reguli de productie

Regulile de productie au fost utilizate si de alte domenii (teoria automatelor, teoria limbajelor formale etc.). In cadrul inteligentei artificiale, regulile de productie sunt utilizate pentru exprimarea asocierilor empirice dintre descrierile de stare ale problemei si actiunile de intreprins in cazul in care problema se afla intr-o anumita stare. Regulile de productie servesc la reprezentarea cunostintelor de natura procedurala sub forma unor constructii modulare de tipul

Nu orice constructie conditionala reprezinta o regula de productie ci numai acele constructii definite in mod modular. Regulile formeaza un ansamblu pe care nu exista definita nici o relatie de ordine. Acest ansamblu de reguli poarta numele de baza de reguli.

Tratarea (executarea) activitatilor conditionate de premize este independenta de modul de incarcare (organizare) a bazei de reguli. Sistemele de inteligenta artificiala bazate pe reguli sunt constituite din

baza de reguli

ansamblul de fapte (contextual sau memoria de lucru) ce contine descrierea problemei de rezolvat. O fapta este de obicei reprezentata sub forma de triplet <obiect, atribut, valoare> sau pereche <atribut, valoare>

interpretorul de reguli (mecanismul de rationament pe reguli sau mecanismul de inlantuire a regulilor).

1.10.6.3. Frame-uri si retele de cunostinte

Un cadru (frame) reprezinta o unitate de informatii care grupeaza un anumit numar de rubrici (sloturi).

O rubrica de frame poate contine informatii despre obiectul prezentat su informatii de legatura cu late frame-uri (este o, apartine).

Intr-o rubrica poate figura de asemenea, un apel la o procedura externa de calcul, caz in care se vorbeste de atasare procedurala. Utilizarea acestui tip de reprezentare permite regasirea rapida a anumitor agregate informationale (de exemplu, firmele ce apartin unei anumite ramuri). La fiecare rubrica sunt declarate conditiile in care trebuie sa se realizeze gestionarea valorii rubricii (fatetele de frame). Astfel, pentru fiecare frame se pot declara valorile situate in alte frame-uri care trebuie modificate la schimbarea unei dintre rubricile sale. Fiecare rubrica poseda de asemenea demon ih-needed, if-added, if-removed pentru descrierea comportamentului frame-ului la citire, adaugare sau stergere a valorii din rubrica respectiva.

Frame-urile asigura o schema simpla si eficienta de lucru cu valorile implicite. Utilizarea frame-urilor (rationamentul pe baza de frame-uri) consta in modificarea din aproape in aproape a continutului memorat in structura de frame-uri pe baza procedurilor atasate rubricilor. Uneori, sistemele pe baza de frame-uri introduc si reguli (fie in forma clasica, fie simulate ca frame-uri).

Plecand de la reteaua de frame-uri se poate generaliza repartizarea pe baza de grafuri a cunostintelor sub forma retelelor de cunostinte. La inceput, retelele de cunostinte au fost utilizate in prelucarrea limbajului natural (retele semantice) pentru a exprima dependentele dintre conceptele desemnate prin faze in limbajul natural.

1.10.7. Evolutia sistemelor informatice spre SE si SSD

Prelucrarea nealgoritmica, descriptiva a cunostintelor in cadrul sistemelor expert a determinat extinderea ariei de aplicare a tehnologiilor informatice. Se poate vorbi de o extindere pe orizintala, in sensul cuprinderii unor noi domenii economico-sociale, cum ar fi: activitatile educationale, juridice, politice in care procesele de prelucrare informationala se algoritmizeaza cu greu sau chiar nu se pot algoritmiza. Informatiile specifice acestor activitati au o natura preponderant calitativa, necuantificabila. Pe de alta parte, se poate vorbi de o extindere pe verticala, in sensul cuprinderii in actuala tehnologie a noi prelucrari, procese informationale precum: evaluarea calitativa, rationamentul in sens general. Acest lucru poate influenta in mod semnificativ procesul informational-decizional economic, prin prelurea de catre tehnologiile informatice a unui segment al deciziilor economice-sociale, in speta a acelora de rutina.

Sistemele expert reprezinta alaturi de sistemele orientate obiect un mijloc important pentru stapanirea complexitatii informationale. S-a sperat ca odata cu definirea unui algoritm si detinerea unui procesor de mare putere practic orice algoritm poate fi utilizat pentru rezolvarea unei probleme concrete. Atat dezvoltarile teoretice (teoria matematica a complexitatii) cat si dificultatile efectiv intampinate in rezolvarea unor probleme de dimensiuni mari au aratat insa ca in lupta impotriva complexitatii informationale calea algoritmica are limite clare. In special, in domeniul economic sunt cunoscute dificultatile care apar la cresterea scarii problemei. Un principiu metodologic util in lupta pentru demararea complexitatii informationale este cel al complementaritatii relevantei ti preciziei in analiza sistemelor complexe si asigurarea unui bun echilibru intre relevanta si precizie in rezolvarea unor probleme complexe. In cazul analizei unui sistem complex, pe masura descompunerii tot mai fine in subsisteme se incepe de la o relevanta mare si precizie mica (descompunere in putine sisteme si se ajunge la o precizie mare cu multe subsisteme) si la o relevanta mica (in sensul pierderii aspectelor importante, definitorii pentru sistemul initial). Doar un anumit raport intre relevanta si precizie permite analiza corecta a rezolvarii unor probleme complexe. Primele sisteme expert pun in evidenta capacitatea rationamentului artificial de a prelua aspectele relevante din practica rezolvarii problemelor, asa cum algoritmul preia aspectele precise ale acesteia.

Prelucrarea nealgoritmica a informatiei in cadrul sistemelor expert poate oferi solutii mai productive unor probleme abordate si rezolvate deja si in maniera conventionala (algoritmica).

In domeniile in care datele si cerintele informationale se modifica frecvent, solutiil algoritmice se adapteaza cu dificultate la aceste schimbari, uneori cu un efort de reproiectare si programare foarte important. Tehnologiile nealgoritmice utilizate in cadrul

sistemelor expert permit o adaptare perfecta la schimbarile intervenite in volumul si structura cunostintelor, a cerintelor informationale etc.

O adaptare deosebita o prezinta sistemele expert si la situatiile cu informatie incompleta si/sau imprecisa. Solutiile obtinute cu ajutorul sistemelor expert sunt de o calitate deosebita prin faptul ca se ofera posibilitatea utilizarii in cadrul rationamentului automat a regulilor euristice validate de practica , ce concura uneori cu succes abordarii formale.

Expertii umani se exprima cel mai adesea "de obicei este adevarat ca","se poate spune ca". Adesea, dificultatile constau nu in luarea decizie ci in obtinerea informatiei de fundamentare a deciziilor. Cunostintele expertului constau in principal in metodele de obtinere a datelor si metodei de analiza a acestor date.

In situatiile perfect cunoscute (cu informatie completa si precisa) este posibil de realizat selectarea celei mai bune variante decizionale )daca numarul alternativelor nu este foarte mare). In practica insa, informatiile sunt cel mai adesea incomplete si incerte, presiunea in luarea deciziei este mare (pericol iminent de pierderi semnificative, uneori dramatice).

In management, sistemele expert au dobandit o larga utilizare. In orice functie manageriala exista probleme decizionale complexe, neintelese, dinamice, multicriteriale etc.

Aceste probleme decizionale reclama utilizarea sistemelor expert. Pentru a

exemplifica sa consideram domeniul bancar.

Folosirea calculatoarelor in programe complexe se extinde tot mai mult in sfera bancara. Aceste sisteme sunt utilizate pe larg pentru a ierarhiza conditiile si premisele economico-sociale ale deciziei de creditare. Din toate sursele de informare se desprinde faptul ca aceste sisteme sunt folosite mai ales pentru formularea unui suport obiectiv, cuprinzator si multilateral al deciziei.

In marea majoritate a cazurilor decizia revine omului, in toata plenitudinea raspunderilor ce si le asuma, mai ales cand fundamentele sunt exprimate, prin aceste metode, fara echivoc.

Bibliografie

1. M.Velicanu - "Sisteme expert pentru fundamentarea unor decizii economice",

teza de doctorat, ASE, 1994

2. D.Bobrow - "Artificial Intelligence in Perspective", 1994
3. R.Giarrano - "Expert Systems - Principles and Programming", 1994
4. A.Dean - "Artificial Intelligence - Theory and Practice", 1996.