Застосування систем інтелектуальної підтримки прийняття рішень для менеджерів вищої ланки

3.Діагностика — виявлення причин неправильного функціонування системи за результатами спостережень.

4.Проектування — побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях.

5.Планування — визначення послідовності дій.

6.Спостереження - порівняння результатів спостережень з очікуваними

результатами.

7.Налагодження - складання рецептів виправлення неправильного

функціонування системи.

8.Ремонт — виконання послідовності запропонованих виправлень.

9.Навчання — діагностика, налагодження і виправлення поводження того,

кого навчають.

10.Управління — управління поведінкою системи як єдиного цілого.

Експертні системи належать до систем підтримки прийняття рішень (СППР), заснованих на знаннях. Традиційні СППР універсальні і застосовуються для вирішення унікальних проблем у різних предметних областях, а ЕС дають відповіді на питання у вузькій предметній області і роблять висновки, які могла б зробити людина-професіонал високої кваліфікації. Інтеграція традиційної СППР із ЕС утворить більш складний вид - так звану експертну систему підтримки прийняття рішень (ЕСППР). Така система, виходячи з загальних вимог, що ставляться до ЕС, повинна пояснювати свої поради кінцевому користувачу, і, крім того, надавати йому універсальні засоби вільного моделювання. У табл. 5 зазначені розбіжності між СППР і ЕС.

ЕС добре вирішують вузькі специфічні проблеми у конкретній сфері знання, але програють у вирішенні задач, що вимагають широкого кругозору. ЕС ефективні для вирішення аналітичних задач. Наприклад, ЕС допомагає фінансовому консультанту з інвестицій, який видає рекомендації для клієнтів. Однак ЕС не може оцінити нюанси поточної політики, економіки, соціального розвитку або поводження споживача. Ці важливі фактори повинні аналізуватися консультантом-людиною. Розробляючи ЕС, необхідно осмислити і порівняти переваги експертної системи і витрати на неї. Можливі випадки, коли людина-експерт вирішує задачу за кілька хвилин, а створення ЕС вимагає створення декількох сотень правил і кілька місяців проектування.

Звичайно великі ЕС розробляються інженерами знань методом прототипування, тобто поступовим наближенням від чорнового варіанта до кінцевої мети.

Інженер знань — це професіонал, що працює з експертами в пошуку знань (фактів і евристик), які вони обробляють. Інженер знань будує базу знань (а у разі необхідності, і всю ЕС) і повинен уміти працювати з експертами в багатьох предметних областях.

За кордоном оболонки ЕС порівняно недорогі. Вони допомагають кінцевому користувачу розробляти власні експертні системи. Деякі оболонки використовують формат електронної таблиці, полегшуючи розробку правил „ЯКЩО..., ТО ".

Приклади експертних систем і систем підтримки прийняття рішень.

1.Першою сферою розробки ЕС була медицина. У середині 70-х років у Стенфордському університеті була розроблена ЕС „МУСШ", що діагностує і визначає спосіб лікування менінгіту (й інших бактеріальних інфекцій) у перші 48 годин після зараження. ЕС „МУСШ" спроектована шляхом опитування великої кількості лікарів про їхні способи діагностики і лікування і містить близько 500 правил.