SISTEME INFORMATICE PENTRU ASISTAREA DECIZIEI

Manuale recomandate: 1. Gherasim, Z., Fusaru, D., Andronie, M. Sisteme informatice pentru asistarea deciziei

economice, Editura Fundaiei Romnia de Mine, Bucureti, 2008. 2. Fusaru, D., Cocianu, C.L., Gherasim, Z., Andronie, M. Sisteme expert i Sisteme

informatice pentru asistarea deciziei, Teste gril, Editura Fundaiei Romnia de Mine, Bucureti, 2006.

3. Zaharie, D., Albescu, F., Bojan, F., Ivancenco, V., Vasilescu, C. Sisteme informatice pentru asistarea deciziei, Editura Dual Tech, Bucureti, 2001.

4. Filip, Fl.Gh. Decizie asistat de calculator. Decizii, decideni. Metode i instrumente de baz, Editura Tehnic i Editura Expert, Bucureti, 2002.

5. Filip, Fl.Gh. Sisteme suport pentru decizii, Editura Tehnic, Bucureti, 2004. 6. Oancea, M. Sisteme informatice pentru asistarea deciziei bancare, Editura ASE,

Bucureti, 2005.

Obiectivele cursului:

Obiectivele cursului de Sisteme informatice pentru asistarea deciziei (SIAD) sunt: revederea i fixarea noiunilor de baz din teoria sistemelor economice integrate i teoria deciziei n general, i a sistemelor informatice integrate, n special; definirea conceptelor fundamentale specifice SIAD; tratarea celor trei tipuri de SIAD-uri: bazate pe modele, bazate pe analiza i sinteza datelor (tehnica OLAP) i Data Mining; ctigarea unor deprinderi n folosirea componentelor de asistare a deciziei din produsul informatic Microsoft Excel, din instrumentul informatic QM i din Microsoft SQL Server 2005 (Analyses Services, Data Mining).

Tematica disciplinei: 1. ASISTAREA DECIZIEI ECONOMICE 1.1 Definirea, rolul i locul sistemelor informatice pentru asistarea deciziei 1.2. Decizia: loc, rol, clasificare 1.3. Decidenii 1.4. Consideraii asupra asistrii deciziilor 1.5. Clasificarea sistemelor informatice pentru asistarea deciziei 1.6. Sisteme suport pentru asistarea deciziei 1.6.1. Subsistemul de gestiune a datelor 1.6.3. Subsistemul de gestiune a cunotinelor 1.6.4. Interfaa cu utilizatorul

2. SIAD-URI BAZATE PE MODELE 2.1. Consideraii referitoare la modele i metode 2.2 Algoritmi euristici 2.3. Tabele de decizie i arbori de decizie 2.4. Optimizare cu algoritmi programare matematic 2.5 Simularea 2.5.1.Conceperea i proiectarea modelului 2.5.2. Simularea cu instrumente in Excel 2.6.Teoria jocurilor 2.7. Modelele predictive 2.8. Programarea euristic 2.9. Metoda utilitii globale maxime 2.10. Sistemul de gestiune a modelelor 3. SIAD-URI BAZATE PE ANALIZA I SINTEZA DATELOR 3.1. Problematica general 3.2. Depozite de date (Data Warehouse)

3.2.1. Definirea conceptului de depozit de date. Caracteristicile depozitelor de date 3.2.2. Rafturile de date 3.2.3. Memorii-tampon de date operaionale 3.2.4. Depozite de date de tip ntreprindere 3.2.5 Diferenierea depozitului de date de baza de date 3.2.6. Ciclul de via al depozitelor de date 3.3. Modelarea conceptual a depozitului de date 3.4. Modul de utilizare a depozitului de date 3.5. Mediul de depozitare al datelor 3.6. Abordarea multidimensional a datelor stocate n depozite 3.6.1. Definirea i caracterizarea OLAP (On-Line Analytical Processing) 3.6.2. Modelarea dimensional cuburi OLAP 3.6.3. Baze de date multidimensionale 3.6.4. Operaii OLAP asupra hipercubului 3.7. Aplicaie privind analiza datelor cu Microsoft OLAP 3.7.1. Analiza problemei de rezolvat 3.7.2. Definirea schemei bazei de date multidimensionale

4. DATA MINING TEHNOLOGII DEDICATE EXTRAGERII CUNOTINELOR DIN DATE 4.1. Problematica general 4.2. Definirea conceptului Data Mining 4.3. Categorii de date care pot fi minerite 4.4. Categorii de modele de date care pot fi minerite 4.5. Sistemul Data Mining 4.5.1. Structura sistemului Data Mining 4.5.2. Arhitectura sistemului Data Mining 4.5.3. Clasificarea sistemului Data Mining 4.5.4. Explorarea datelor coninut i etape 4.5.5 Raionamentul bazat pe cazuri Cuvinte-cheie: SIAD, DSS, OLAP, modelare, depozite de date, Data Warehouse, Data Mining.

SISTEME INFORMATICE PENTRU ASISTAREA DECIZIEI (Sinteza cursului)

Prof.univ.dr. Zenovic GHERASIM Prof.univ.dr. Doina FUSARU

Conf.univ.dr. Maria ANDRONIE 1. ASISTAREA DECIZIEI ECONOMICE 1.1 Definirea, rolul i locul sistemelor informatice pentru asistarea deciziei Sistemul este o colecie de pri (elemente) organizate i interconectate pentru ndeplinirea unui anumit scop. Sistemul, n plan conceptual, este expresia abstractizrii unor fapte, fenomene, procese, obiecte din universul real pe baza unei structuri logice predefinite. Concepia sistemic ofer avantajul unei abordri integrale i integrate a fenomenelor i proceselor specifice domeniilor abordate, evideniind latura calitativ corespunztoare elementelor sistemului. Subsistemul este o parte component a unui sistem, n funcie de un punct de vedere i de scopul urmrit. Dup domeniul de aplicare, sistemele sunt politice, economice, sociale, tehnice etc.

Sistemele economice sunt sisteme deschise (open systems), puternic ancorate n mediul socio-economic (piaa este o parte a acestui mediu) n care acestea funcioneaz. Sistemele economice, ca sisteme deschise, sunt sisteme cibernetice adic prezint legtura de reacie (feedback) ce le permite o funcionare normal. Sistemele economice prezint un comportament dinamic care asigur adaptarea la fluctuaiile mediului socio-economic. Orice sistem economic poate fi mprit n mai multe subsisteme n funcie de criterii specifice.

Societatea comercial (organizaia economic) reprezint un sistem economic care poate fi divizat a) funcional sau pe domenii de gestiune (producie/servicii, comercial, cercetare-dezvoltare, financiar-contabil, resurse umane) sau b) structural (organizatoric, decizional, informaional, tehnologic, relaional pe resurse umane). Potrivit concepiei holonice asupra sistemelor, dou sau mai multe sisteme autonome pot fi integrate (cu criterii i obiective precise) i se poate obine astfel un sistem holonic. n limba greac, holos semnific un ntreg dedus din pri. Sistemul holonic (holonul) economic permite optimizarea att pe sisteme componente ct i pe ansamblul sistemului integrator devenit sistem de referin, pe cele dou planuri: real i conceptual. Orice sistem economic modern performant este un sistem integrat funcional i structural. Sistemele economice integrate pot fi abordate din perspectiva diferitelor coli de gndire n management (tehnico-raional, comportamental, cognitiv). Acestor sisteme economice integrate le sunt asociate sisteme informaionale integrate, respectiv sisteme informatice integrate. Sistemele informatice integrate economice au n compunere, n funcie de nivelurile de management ale organizaiei economice (fig.1.1), sisteme informatice dedicate (integrate pe orizontal), astfel: 1) nivelul de management strategic: sisteme informatice de sprijin al executivului, ESS (Executive Support Systems) sau EIS (Executive Information System); 2) nivelul de management mediu: sisteme informatice pentru management, MIS (Management Information Systems) sau sisteme informatice pentru rapoarte de management, MRS (Management Reporting Systems) i sisteme informatice pentru asistarea deciziei, DSS (Decision Support Systems); 3) nivelul lucrtorilor cu date, informaii i cunotine: sisteme de automatozare a lucrrilor de birou sau birotic, OAS (Office Automation Systems) i sisteme de

lucru cu cunotine, KWS (Knowledge Work Systems); 4) nivelul de management operaional: sisteme informatice pentru procesarea tranzaciilor, TPS (Transaction Processing Systems). Cele mai cunoscute implementri ale unor componente de integrare pe vertical ale sistemelor informatice integrate economice sunt denumite: planificarea resurselor ntreprinderii, ERP (Enterprise Resource Planning), fabricaie asistat de calculator, CAM (Computer-Aided Manufacturing), planificarea resurselor de fabricaie, MRP (Manufacturing Resource Planning), sistem informatic de resurse umane, HRIS (Human Resources Information System), sistem informatic contabil, AIS (Accounting Information System), sistem informatic financiar, FIS (Financiar Information System), sistem informatic pentru marketing, MKIS (Marketing Information System), sistem informatic de resurse informatice, IRIS (Information Resources Information System), sistem informatic pentru managementul relaiilor cu clienii, CRM (Customer Relationship Management), sistem de management al lanului de distribuie, SCM (Supply Chain Management) etc. Pentru studentul de la specializarea Contabilitate i informatic de gestiune, elemente ale OAS au reprezentat obiectul cursului de birotic, elemente ale TPS - al cursului de sisteme de gestiune a bazelor de date, n timp ce elemente ale KWS au fost lmurite la cursul de sisteme expert. DSS reprezint obiectul de studiu al disciplinei Sisteme informatice pentru asistarea deciziei (SIAD) economice. MIS reprezint o disciplin de informatic pentru specializarea Management. Este discutabil separarea SIAD (DSS) de MIS, indiferent de modul de abordare, avnd n vedere c luarea deciziei reprezint scopul fundamental al oricrui sistem de management. ESS sunt n curs de clarificare, conceptualizare i realizare. Steven Alter consider c sistemele informatice pentru asistarea deciziei (SIAD) sunt destinate managerilor i prezint ca obiectiv fundamental eficientizarea deciziilor, spre deosebire de TPS-uri care se ocup de eficientizarea i consistena datelor. Moore i Chang arat c un SIAD este extensibil i capabil s suporte analize ad-hoc, precum i modelarea deciziei manageriale, folosit pe un interval de timp nedeterminat i neregulat i cu orientare principal pe procese i fenomene viitoare1.

1 Oancea, M. Sisteme informatice pentru asistarea deciziei financiare, Editura ASE, Bucureti, 2005.

Fig. 1.1. Sistemele informaionale/informatice n funcie de nivelurile de management ale organizaiei economice

n lucrarea Decision Support Systems: A Knowledge-Based Approach (1996), Holsapple i Whiston evideniau caracteristicile unui SIAD astfel2:

1. are n compunere o baz de cunotine referitoare la domeniul abordat de procesul decisional;

2. permite achiziia cunotinelor descriptive sau de natura procedurilor i regulilor; 3. asigur posibiliti de prezentare a unor cunotine ad-hoc sau de realizare a unor rapoarte

periodice; 4. faciliteaz selectarea unor mulimi de cunotine pentru informare sau pentru asistarea

procesului decizional; 5. realizeaz interactivitatea sistem-decident. Sistemele informatice pentru asistarea deciziei, SIAD implic folosirea elementelor

aplicative din discipline diverse cum sunt statistica, economia, cercetrile operaionale, tehnologiile informaiei i ale comunicaiilor IT&C, inteligena artificial, psihologia cognitiv etc.

Sistemul informaional economic reprezint un cumul de resurse umane i capital investit ntr-o organizaie economic pentru colectarea i prelucrarea datelor necesare obinerii

2 Lungu, I., Sabu, Gh., Velicanu, M., Muntean, M., Ionescu, S., Posdarie., E., Sandu, D, - Sisteme informatice. Analiz, proiectare i implementare, Editura Economic, Bucureti, 2003.

Management operaional

(de exploatare)

Lucrtori cu date, informaii i cunotine

Management de nivel mediu

Management strategic

ESS, Executive Support Systems sau EIS, Executive Information Systems

MIS, Management Information Systems i

DSS, Decision Support Systems

OAS, Office Automation Systems (birotic)

KWS, Knowledge Work Systems

TPS, Transaction Processing Systems

ORGANIZAIA ECONOMIC

General Manager

informaiilor care vor fi utilizate la toate nivelurile de decizie ale conducerii i controlului activitii acelei organizaii.

Informaie devine n felul acesta centrul n jurul cruia basculeaz ntreaga activitate a unei organizaii economice.

Informaia este vzut de DeMarco (1982) ca fiind abordabil din trei perspective specifice sistemelor informaionale i anume:

1) Datele care sunt vzute sub form de atribute i care reflect structura static a sistemului informaional.

2) Funciile scot n eviden ceea ce face sistemul. Ele pot fi vzute i ca procese, deoarece elementele sistemului care stocheaz datele sunt supuse transformrilor funcionale prin intermediul proceselor.

3) Comportamentul reflect de fapt strile prin care trece sistemul la apariia diverselor evenimente care au impact asupra lui i care i confer un statut dinamic.

Reenginering-ul organizaiei economice semnific regndirea din temelii i reproiectarea radical a proceselor de afaceri cu scopul de a obine o mbuntire semnificativ a indicatorilor critici de performan ai acestei organizaii economice (costuri, calitate, vitez, service etc). n reingineria proceselor de afaceri, BPR (Business Process Reengineering), IT&C joac un rol determinant.

1.2. Decizia: loc, rol, clasificare

Evoluia tehnologiilor informaiei i ale comunicaiilor, IT&C influeneaz evoluia procesului managerial prin oferta de mijloace i instrumente din ce n ce mai performante pentru rezolvarea sarcinilor managerilor, sintetizate n ESS, MIS, DSS, KWS, OAS. Sistemele informatice ofer un nivel rapid de obinere, analiz i interpretare a unei mari cantiti de date i informaie, ajutnd la o adaptare rapid a decidenilor ntr-un mediu economic n permanen dinamic. Tot ele asigur un nalt nivel de responsabilitate i putere de decizie spre nivelele inferioare. n acelai timp, procesul managerial are impact asupra modului n care se face proiectarea i realizarea sistemelor informatice care deservesc acest proces.

n principal, managerii utilizeaz sistemele informatice pentru planificarea, organizarea, coordonarea, controlul i previziunea activitilor lor, dar i pentru comunicarea dintre persoane, stabilirea reelelor n interiorul organizaiei ct i la rezolvarea problemelor curente. La baza structurrii sistemelor informatice se afl sistemele informaionale. Sistemul informaional al unei organizaii conine dou subsisteme componente: subsistemul de conducere i subsistemul condus. n fluxul informaional descendent se gsete decizia, ca rezultat al procesului decizional desfurat n cadrul subsistemului de conducere.

Diveri autori definesc decizia n moduri aproximativ asemntoare ca de exemplu: alegerea unei ci sau direcii de aciune (Simon, 1960), alegerea unei strategii de aciune (Fishburn, 1964), o alocare a resurselor (Spradlin, 1997), hotrrea luat ca urmare a examinrii unei probleme, situaii etc., soluia adoptat din mai multe posibile (DEX, 1998) etc. Decizia se poate defini i ca fiind rezultatul unor activiti contiente de alegere a unei ci de aciune, alegere care presupune alocarea unor resurse. Decizia reprezint rezultatul prelucrrii unor informaii i cunotine i aparine unei persoane sau grup de persoane (decidentul) care dispun de autoritatea necesar i care au responsabilitatea pentru utilizarea eficace a resurselor n

anumite situaii date3. Decizia este o activitate a omului ce urmrete, n mod contient, anumite obiective. Pentru rezolvarea unei probleme decizionale se aleg obiectivele relevante pentru problema respectiv. Aceste obiective relevante pot fi multiple i, deseori, contradictorii. Ele sunt funcie de mai muli factori, dintre care se amintesc sistemul de valori (ansamblul subiectelor de analiz adoptate sau impuse decidentului) i orizontul decizional de timp (specific problemei de decizie).

O prim clasificare a deciziilor, legat nemijlocit de decident, este realizat n funcie de domeniul de activitate al omului:

- decizii personale, cnd deciziile se refer la viaa personal a unui om, iar resursele sunt timpul, energia, banii, renumele, cunotinele profesionale;

- decizii manageriale, cnd deciziile se refer la organizaia economic, iar resursele alocate sunt umane, materiale, financiare i informaionale (dintre cele informaionale, cele mai importante fiind cunotinele tezaurizate n organizaie).

Dup gradul de complexitate, deciziile pot fi simple sau complexe. Decizia simpl este acea decizie care privete alegerea unei singure direcii de aciune sau acea decizie ce se dovedete suficient (la o prim analiz) pentru ndeplinirea obiectivelor. Decizia complex reprezint un ansamblu de decizii simple care se adopt pentru ndeplinirea unui obiectiv sau grup de obiective.

Dup numrul de participani, deciziile sunt:

cu decident individual; decizii cu mai muli participani (multiparticipant) sau cu echipe decizionale.

Clasificarea deciziilor n funcie de nivelul decizional asociat cu orizontul decizional de timp este:

a) decizii strategice care se refer la obiectivele, resursele i politicile organizaiei, pe termen mediu i lung (ani de zile); sunt specifice nivelului de managemement strategic (fig.1.1); la elaborarea i adoptarea acestor decizii particip un numr redus de decideni ce lucreaz, de regul, ntr-o manier creativ i nerepetitiv; se folosesc date i informaii puternic agregate provenite, n principal, din surse externe organizaiei economice respective; b) decizii tactice sau de conducere (control) managerial ce determin ct de eficiente au fost folosite resursele; sunt specifice nivelului de management mediu i au ca orizont de timp lunile anului; interaciunile personale sunt puternic prezente, adic controlul managerial presupune o continu interaciune ntre persoanele care ndeplinesc obiectivele organizaiei (stabilite de nivelul de management strategic), n mod curent i pe termen scurt; se folosesc date i informaii mediu agregate provenite att din surse interne ct i din surse externe organizaiei; c) decizii de conducere (control) operaional care determin modul n care sunt duse la ndeplinire sarcinile primite de la nivelele de management superioare; orizontul de timp este de sptmni i zile; se folosesc date i informaii provenite, n principal, din surse interne organizaiei; n unele lucrri de specialitate, la acest criteriu de clasificare a deciziilor sunt cuprinse i:

3 Acad. Florin Gheorghe FILIP, Decizie asistat de calculator, decizii, decideni, metode i instrumente de baz, Editura Tehnic i Editura Expert, Bucureti, 2002.

d) decizii n ceea ce privete cunotinele, acestea fiind indisolubil legate de ideile care se refer la noi produse i servicii, metode de rspndire a acestor cunotine i de difuzare a datelor i informaiior n cadrul organizaiei. Sunt satisfcute astfel toate nivelurile de management ale organizaiei economice prezentate n fig.1.1.

Clasificarea deciziilor n funcie de gradul de structurare este:

a) decizii structurate sau programabile adic decizii uzuale pentru care exist proceduri realizate. Acest tip de decizii intervin n momentul n care apare un proces cunoscut. Dac decizia este supus procesului de informatizare, ea este descris printr-un program a crui execuie este fix, deci nu pot exista reveniri, iar calea raionamentelor nu este schimbat nici prin program i nici de utilizatori. b) decizii nestructurate (neprogramabile) sunt cele care se bazeaz pe flerul i modul de judecat al decidentului care analizeaz problema. Acest tip de decizie se refer la tipuri de probleme atipice pentru organizaie, pentru care nu exist proceduri prestabilite. O decizie este considerat nestructurat atunci cnd elementele sale sunt de tip calitativ, obiectivele i finalitatea nu sunt precise i nu exist un algoritm cunoscut pentru rezolvarea lor; c) decizii semistructurate sunt cunoscute ca decizii care pot fi rezolvate parial cu proceduri cunoscute, ntruct acestea au elemente predominant cantitative, scopurile nu sunt precise, iar procedura de rezolvare nu asigur ansamblul elementelor problemei. Gradul de structurabilitate a deciziei depinde de experiena acumulat de decident precum i de nivelul i importana ei. Conform terminologiei lui H. Simon, n cazul proceselor semistructurate apare nevoia unui asistent, de fapt de asistare a deciziei. Acest termen de asistare a deciziei trebuie definit la modul general ca fiind o serie de operaii cum sunt sortarea clasificarea, selectarea, evaluarea ce au ca scop final organizarea informaiei, reducerea incertitudinii i obinerea de variante de rezolvare. Dac se consider evoluia n timp a acestui termen, atunci se poate constata c acesta s-a dezvoltat prin folosirea metodelor cercetrii operaionale, dar sunt greu de aplicat. De aceea a aprut un alt nivel de abordare a asistrii deciziei i anume asistarea interactiv. Pe baza acesteia au aprut sistemele informatice de asistare a deciziei sau Decision Support Systems (DSS), situate generic pe nivelul de management mediu. O alt clasificare a deciziilor poate fi fcut n funcie de cunotinele de care dispune decidentul referitoare la evoluia problemei pe care o are de rezolvat. n funcie de acest criteriu, deciziile sunt:

1. decizii n condiii de certitudine ce presupun o cunoatere a evoluiei fenomenelor viitoare, ceea ce se petrece mai rar n realitatea economic. O astfel de decizie se bazeaz pe criteriul costului minim de funcionare;

2. decizii n condiii de incertitudine ce presupun cunoaterea evoluiei anterioare a fenomenului economic. Acest mod de cunoatere va permite o previziune i o alegere ct de ct corect a variantei de decizie. Acest tip de decizie face parte din clasa general a deciziilor de orientare n care alegerea unei variante se face n funcie de previziunile viitoare ale decidentului precum i de criterii obiective care presupun raionament logic;

3. decizii n condiii de risc ce presupun c decidentul cunoate aproximativ evoluia viitoare a fenomenului, posibilul trend al variabilelor necontrolabile i chiar ce rezultate are fiecare strategie analizat pe baza criteriului speranei matematice. n acest caz procesul de decizie va avea o multitudine de consecine, iar fiecreia i se va asocia o probabilitate. Se obine o distribuie a probabilitilor din care se va alege varianta cu sperana matematic cea mai bun. Dac exist variante de decizie care au aceeai speran matematic, atunci se va calcula

intervalul de variaie i abaterea standard. Ca variant optim se va alege aceea care are cea mai mic abatere standard.

Dup modul de abordare, deciziile se clasific astfel4:

1. decizii rezultate ale activitilor de management desfurate la ntmplare; 2. decizii rezultate ale activitilor de management bazate pe rutin; se folosesc abloane ale activitilor din trecut; 3. decizii rezultate ale activitilor de management bazate pe instruire (invare); modelele de decizii din trecut sunt modificate n funcie de dobndirea de cunotine, experiene i tehnici noi; 4. decizii rezultate ale activitilor de management paradigmatice; modelele de decizii de succes din trecut sunt preluate ca exemple pentru situaia actual; 5. decizii bazate pe analiza deciziilor (analiza i modelarea sistemic i previzional); analiza deciziilor, ca abordare prescriptiv, asist decidentul n nelegerea problemelor decizionale i n pregtirea acestuia pentru a face fa situaiilor neateptate i nefavorabile; analiza deciziilor nu poate influena hazardul i nu poate provoca manifestarea norocului.

Deciziile rezultate ale activitilor de management bazate pe instruire, precum i cele paradigmatice fac obiectul tehnicilor de inteligen artificial (sisteme expert, reele neuronale artificiale, sisteme bazate pe cazuri etc.).

Dup gradul de urgen, deciziile sunt:

decizii luate strict n timp real; sunt adoptate pentru managementul situaiilor de criz (de exemplu, pentru conducerea unor instalaii industriale, pentru gestionarea efectelor unor calamiti naturale inundaii, cutremure, incendii etc.); acest tip de decizii pot fi asistate de tehnici de inteligen artificial; decizii luate aproape n timp real; sunt adoptate pentru gestionarea unor situaii decizionale importante pentru organizaie cum sunt, de exemplu, oportunitile de afaceri, lansarea unui produs nou, prefalimentul firmei etc; decizii care nu sunt urgente; timpul la dispoziia decidentului este suficient pentru asiguraarea desfurrii unei analize detaliate i obinerea unei rezolvri optime a problemei decizionale.

Dup criteriul de secvenialitate a deciziilor5, se deosebesc:

a) decizii independente, n situaia n care decidentul ia o decizie complet implementabil; b) decizii dependent-secveniale sau n cascad (o decizie dup alta); c) decizii interdependente, adic decizii independente (n prima faz) sunt agregate (n faza a doua).

1.3. Decidenii

Modelul managementului clasic care descrie ce trebuie s fac un manager a fost indiscutabil un model de top, aproape 70 de ani, ncepnd cu anii 1920. Henri Fayol i ali specialiti au prezentat, pentru prima dat, cele cinci funciuni clasice ale managerilor: 4 G. Boldur-Lescu - Logica decizional i conducerea sistemelor, Editura Academiei Romne, Bucureti, 1992. 5 Acad. Florin Gheorghe FILIP, Sisteme suport pentru decizii, Editura Expert, 2004.

planificarea, organizarea, coordonarea, luarea hotrrilor i controlul. La o analiz mai atent, s-a observat c descrierea funciunilor manageriale n aceti termeni este neconcludent deoarece nu corespunde cu ceea ce managerii execut n activitatea de zi cu zi. Prin modele comportamentale6, s-a definit comportarea managerilor care pare s fie mai puin sistematizat, mai informal, mai puin organizat i chiar mai neimportant dect s-ar crede la prima vedere.

S-a constatat c activitatea managerial, n realitate, are cinci caracteristici care difer de modelul managementului clasic. Astfel: a) activitatea managerial este foarte intens, adic managerii trebuie s desfoare foarte multe activiti zilnice, ntr-un ritm destul de ridicat (unele studii indic 600 de activiti pe zi); b) activitatea managerial este fragmentat, ceea ce nseamn c majoritatea activitilor dureaz mai puin de 9 minute, numai 10% dintre activiti depesc o or; c) este preferat comunicarea oral n detrimentul comunicrii scrise deoarece ofer mai mult flexibilitate, necesit mai puin efort i aduce un rspuns mai rapid; d) managerii prefer informaiile ad-hoc i speculaiile (informaiile scrise uneori sunt vechi sau aceasta este percepia managerilor despre documentele scrise); e) managerii lucreaz pe baza unei reele de contacte care funcioneaz ca un sistem informaional informal.

Pe baza observaiilor din lumea real, Kotter susine c managerii de fapt sunt implicai n trei activiti critice:

- petrec mult timp pentru stabilirea agendei personale i a obiectivelor att pe termen scurt ct i lung;

- consum foarte mult timp pentru construirea unei reele interpersonale format din angajaii de la ct mai multe nivele, de la personalul care deservete depozitele de mrfuri i funcionarii organizaiei pn la manageri i managerii generali;

- folosesc ntreaga lor pricepere i desfoar activiti de baz pentru a realiza ceea ce au stabilit n agenda personal i pentru a-i atinge propriile scopuri.

Analiznd comportamentul de zi cu zi al managerilor, Mintzberg a constatat c acest comportament ar putea fi clasificat n funcie de zece roluri manageriale ce pot fi mprite n trei categorii: interpersonale, informaionale i decizionale.

Prin rol managerial se neleg activitile i rezultatele acestora pe are managerii ar trebui s le realizeze ntr-o organizaie.

n cazul rolurilor interpersonale, managerii funcioneaz ca reprezentani ai organizaiei economice n relaiile cu lumea exterioar i ndeplinesc sarcini simbolice, cum ar fi, de exemplu, primirea delegaiilor strine. Managerii acioneaz ca lideri prin motivarea, consilierea i sprijinul angajailor. De asemenea, aceti manageri realizeaz legtura dintre diferitele nivele ale organizaiei economice, iar n interiorul fiecrui nivel asigur legtura dintre membrii echipei de management. Managerii acord timp i favoruri pe care se ateapt s le primeasc napoi. Pentru eficientizarea acestor roluri interpersonale, managerii utilizeaz cele mai avansate tehnici i tehnologii de comunicare i de comunicaii.

Ct privete rolurile informaionale, managerii acioneaz n calitate de servere de informaii pentru organizaia economic, primind informaiile actualizate i redistribuindu-le celor care au nevoie de ele. Aceste roluri informaionale sunt de monitor i acumulator (centralizarea i stocarea tuturor datelor i informaiilor eseniale despre organizaie), de

6 Laudon, K. ; Laudon, J. Essentials of Management Information Systems, Organization and Technology in the Networked Enterprise, Fourth Edition, JWS, New York, 2001.

diseminator al datelor i informaiilor ce trebuie supuse acestui proces (informaii n form brut sau prelucrat), de generator sau creator de informaie nou (avnd la baz informaia acumulat i interaciunile ce se produc n decursul desfurrii activitilor), precum i de purttor de cuvnt sau reprezentant autorizat al organizaiei. Un rol determinant n susinerea acestor roluri informaionale l au sistemele informatice dedicate i sistemul informatic integrat al organizaiei economice n ansamblul su.

n situaia rolurilor decizionale, managerii iau decizii. Ei funcioneaz ca antreprenori prin iniierea diferitelor tipuri de activiti, ei descoper nefuncionalitile care apar n organizaie, aloc resursele personalului care are nevoie de ele, negociaz conflictele i mediaz nenelegerile dintre diferite grupuri. n esen, rolurile decizionale sunt de ntreprinztor sau planificator (depistarea de oportuniti de afaceri, focalizarea tuturor activitilor pentru ndeplinirea obiectivelor stabilite de managementul strategic, supervizarea proiectelor de importan deosebit pentru organizaia economic etc.), coordonator sau rezolvitor de probleme perturbatorii care afecteaz cursul normal al evoluiei strategice a organizaiei economice, organizator sau distribuitor al resurselor organizaiei, precum i de negociator.

Aa cum s-a artat mai sus, rolurile managerilor se clasific n interpersonale, informaionale i de decizie (sau decizionale). Tuturor acestor roluri manageriale li se asociaz sisteme informatice dedicate care ntregesc sistemul informatic integrat al organizaiei economice.

Luarea deciziilor rmne una dintre activitile de baz ale managerilor o persoan sau un grup de persoane ce prezint autoritatea necesar i care au responsabilitatea folosirii resurselor la dispoziie n situaii date.

La nivelul de exploatare se iau decizii puternic structurate, n timp ce la nivelul managementului strategic se iau decizii nestructurate. Multe dintre problemele ntlnite de lucrtorii cu date, informaii i cunotine necesit, de asemenea, decizii nestructurate. Se apreciaz c la fiecare nivel de management organizaional se iau att decizii structurate ct i decizii nestructurate.

1.4. Consideraii asupra asistrii deciziilor

Situaia decizional reprezint momentul n care este necesar o decizie. Situaiile decizionale pot fi forate i neforate7.

Situaiile decizionale forate (obiective sau provocate) sunt situaiile decizionale determinate de obinerea unor informaii ce conduc la observarea apariiei unor manifestri externe sistemului, cum sunt abaterile intolerabile ale strii subsistemului condus fa de o stare prestabilit, strile noi ale sistemului, precum i modificrile sistemului economic observate n mediul socioeconomic extern. De exemplu, contul de profit i pierdere al unei firme semnaleaz celorlali actori de pe pia starea de profitabilitate sau de faliment pentru acea firm, iar bilanul firmei indic modificri intervenite n anul curent fa de anul precedent. Achiziionarea de ctre o societate comercial de producie unui utilaj performant n locul muncii manuale asigur creterea productivitii muncii, determinnd astfel o stare nou a sistemului economic. O abatere intolerabil la o banc comercial este depirea limitei de creditare impus i supravegheat de Banca Central. Situaiile decizionale forate determin decizii corective i

7 Acad. Florin Gheorghe FILIP, op.cit.ant..

reactive n raport cu abaterile intolerabile, strile noi sau modificrile intervenite n sistemul economic. Un stimulent pentru o situaie decizional forat i o decizie reactiv poate fi observarea existenei unei oportuniti de afaceri pentru firm.

Situaiile decizionale neforate (subiective sau neprovocate) reprezint situaiile decizionale, determinate de voina decidentului, care se refer la luarea din timp a unor msuri preventive pentru situaii ca producerea unor accidente de munc sau boli profesionale la angajaii firmei, producerea unui incendiu, pierderea avansului competiional al societii etc. Situaiile decizionale neforate determin decizii proactive ca rezolvri ale problemelor de explorare i exploatare a oportunitilor.

Procesul decizional este ansamblul de activiti executat de o persoan sau grup de persoane (decident) care sunt puse n faa unui fenomen care poate genera mai multe variante de aciune i avnd drept obiectiv alegerea uneia dintre ele care s rspund cel mai bine sistemului de valori ale persoanei, grupului de persoane sau organizaiei n ansamblul su.

Decidentul uman, ca element fundamental al procesului decizional, prezint mai multe limite care determin necesitatea i oportunitatea asistrii informatizate a deciziilor. Astfel, se deosebesc limite cognitive (se refer la capacitatea limitat a omului de a memora i prelucra date, informaii i cunotine), limite de timp (multe decizii trebuiesc adoptate de decidentul uman sub presiunea timpului la dispoziie extrem de mic; ca urmare, aceste decizii pot fi eronate n raport cu problema decizional) i limite economice (sunt determinate de costurile obinerii, stocrii, prelucrrii, transmiterii i diseminrii datelor, informaiilor i cunotinelor ctre toi membrii echipelor manageriale).

Procesul de adoptare a deciziilor este constituit din urmtoarele etape sau faze ale procesului decizional (cu caracter generic):

1. Informarea general (sau intelligence, dup H.Simon), etap n care sunt analizate evenimentele aprute n organizaia economic i depistate cauzele lor de apariie. Aceast etap conine subetapele de stabilire a obiectivelor, de identificare a problemei, de descompunerea a ei, de stabilire a responsabilitilor i are ca rezultat descrierea formal a problemei decizionale, a categoriei din care aceasta face parte i a tuturor responsabilitilor care decurg de aici.

2. Design-ul (proiectarea) sau modul de concepere al procesului de asistare a deciziei presupune alegerea sau construcia unui model pentru asistarea deciziei precum i subetapele de testare i validare. Una din subetapele design-ului este modelarea ce implic modul de concepere a problemei precum i abstractizarea ei cantitativ i/sau calitativ. Experiena decidentului i pune amprenta pe modul de alegere a modelului dintr-o multitudine existent, dezvolt proceduri mentale care ajut la ncadrarea problemei de rezolvat ntr-o anume clas de modele existente.

3. Alegerea (sau choice) este etapa de baz pentru adoptarea deciziei deoarece n cadrul ei se concretizeaz rezultatele obinute n celelalte etape. Decidentul alege o singur aciune din multitudinea existent n funcie de criteriul de selecie propus i de modelul decizional pe care l-a ales (din clasa de modele la dispoziie). Decidentul alege ntre posibilitile n funcie de soluionarea definitiv a modelului, de selectarea celei mai adecvate alternative i tot el selecteaz planul pentru implementare. Pentru alegere sunt evideniate mai multe metode de cutare ca de exemplu: tehnici analitice, metode de cutare exhaustive prin care rezultatele

obinute de fiecare alternativ sunt comparate, metode euristice care sunt aplicabile n metodele descriptive.

Metodele analitice sunt utilizate datorit utilizrii formulelor matematice pentru a gsi soluia optim. Utilizarea lor este restricionat de natura problemelor, iar acestea trebuie s fie structurate. Se pot aplica astfel de metode pentru probleme de gestiune a stocurilor sau de alocare a resurselor. Algoritmii stau la baza acestor metode i conduc la obinerea unor soluii viabile pentru modelul ales.

Metodele de cutare exhaustiv sunt utilizate n genere la luarea n considerare a tuturor cilor de aciune pentru a ajunge la scopul propus. Aceste metode au la baz un proces neghidat, proces n urma cruia se alege soluia optim. Cutarea de obicei este incomplet ntruct posibilitile de cutare sunt limitate de timp, spaiu de memorie i el se va opri cnd se va gsi o soluie apropiat de cea optim (numit suboptim).

Metodele de cutare euristice se bazeaz pe o riguroas analiz a problemei sau printr-o cutare prin ncercri succesive a spaiului soluiilor. Raionamentul fcut prin parcurgerea spaiului de cutare a soluiri permite trecerea prin toate stadiile intermediare ctre o stare final care poate fi un rezultat satisfctor sau o nereuit (eec). Se precizeaz c metoda de cutare care este implementat de un sistem de asistare a deciziilor este o metod euristic.

Ca ultim etap n adoptarea deciziei este evaluarea rezultatelor soluiei.

4. Implementarea (sau review) este etapa n care se face declanarea aciunii alese (propuse) de decident.

De obicei, aceast etap este o mare consumatoare de timp, resurse i n cursul ei pot apare diverse probleme de rezolvat, ca de exemplu gradul de suport al nivelurilor superioare decizionale.

Analiza deciziilor asigur un cadru sistematic de abordare, structurare, descompunere i rezolvare a problemelor decizionale, ajutndu-l i stimulndu-l pe decident s gndeasc i s preia critic alternativele propuse de echipa managerial sau de ctre un sistem informatic de asistare a deciziei. Analiza deciziilor este sprijinit de metode, tehnici i instrumente informatice specifice sau preluate din alte discipline (cercetri operaionale, statistic, probabiliti, simulare etc.).

Pentru procesul decizional structurat i pentru cel semistructurat se pot folosi modelele cantitative bazate pe metode i modele ale cercetrii operaionale. Aceast abordare presupune automatizarea total sau parial a procesului de adoptare a deciziei i const n urmtorii pai:

a) descrierea i definirea problemei; b) gsirea categoriei din care face parte problema; c) elaborarea unui model matematic care s se plieze cel mai bine pe descrierea problemei; d) alegerea soluiei.

Modelele cercetrii operaionale se obin prin metodele acestei cercetri. Metodele cercetrii operaionale, utilizate la fundamentarea procesului decizional, sunt programarea matematic (liniar, neliniar, ptratic), teoria stocurilor, teoria jocurilor, teoria grafurilor, teria echipamentelor etc. Se obin astfel soluii optimale pentru problema decizional de rezolvat.

Procesul decizional care poate fi modelat presupune c situaia real se poate configura pe un model. S-au implementat o serie de metodologii automate care permit obinerea soluiilor pentru un model cunoscut.

Calculatorul electronic poate primi modelul pentru decizii structurate i tot el poate fi decidentul. Spre exemplu, el poate decide cnd s se fac reaprovizionarea stocului cu materii prime i materiale al societii comerciale i, n acest caz, libertatea de a alege n afara soluiei optime, dispare.

n cazul n care exist decizii mai puin structurate se va utiliza un gen de modelare local sau personalizat care presupune utilizarea mai multor modele sau chiar construirea altora proprii. Modelarea personalizat este un proces interactiv i a dat i numele primelor sisteme: sisteme interactive de asistare a deciziei. Acestea reprezint, n esen, sisteme informatice de asistare a deciziei orientate pe modele.

Sistemele de asistare a deciziei orientate pe date prelucreaz date ce se gsesc n depozitul de date al organizaiei. Aceste sisteme funcioneaz pe baza analizei i agregrii datelor i au ca funcii accesul imediat la date, dispun de un mecanism pentru analiza imediat a datelor, creeaz statistici. Acest tip de sisteme este rezultatul crerii unor tehnologii speciale cum sunt:

depozitarea unor volume enorme de date istorice ale organizaiei (Data Warehousing); exploatarea acestor depozite prin procesare analitic on-line (OLAP, OnLine Analytical Processing).

Adoptarea deciziilor constituie un proces care pe lng suportul tehnic are nevoie de un suport cognitiv care este asigurat de partea uman component integrant a sistemului decizional. Suportul cognitiv nglobeaz cunotinele i experiena decidentului precum i capacitatea acestuia de raionament. Suportul cognitiv este sprijinit i marcat n ultimele decenii de apariia sistemelor informatice de lucru cu cunotine, KWS (Knowledge Work System) care se ocup de probleme de stocare, clasificare, meninere i calitate a cunotinelor.

Dac n sistemele informatice de asistare a deciziei se includ i bazele de cunotine, se definesc astfel sisteme informatice de asistare a deciziei orientate pe cunotine sau aa numitele sisteme informatice de asistare inteligent a deciziei.

Dup clasificarea lui Schneider (1994), exist patru categorii de probleme decizionale:

a) decizia de tip alegere (se pornete de la o mulime de alternative din care se alege o singur alternativ);

b) decizia simpl (se pornete cu problema bine formulat i cu o mulime de activiti de rezolvare a problemei i se finalizeaz cu soluionarea problemei prin realizarea unui plan de aciune);

c) decizia complex (problema de rezolvat se descompune n mai multe probleme simple sau subprobleme care se soluioneaz cu decizii simple);

d) decizia de tip proces (este o decizie de tip secvenial). Procesul decizional este puternic influenat de caracteristicile mediului socio-economic

n care-i desfoar activitatea organizaia economic, cum sunt:

1. existena competiiei pe pia, din ce n ce mai acerb i mai evoluat; produsele i serviciile oferite pieii sunt apreciate n conformitate cu un ansamblu de criterii (pre, calitate, nivel tehnologic ncorporat, termen de livrare, durata de via sau existen pe pia); 2. ritmul schimbrilor tehnologice (se reamintete aici, deja celebra lege a lui Moll, conform creia, n domeniul tehnologiilor informaiei i ale comunicaiilor, IT&C, fiecare generaie tehnologic asociat, de regul, cu microprocesorul structurii de calcul, se modific la

fiecare 18 luni) i de alte tipuri (politice, legislative, sociale) care determin creterea numrului de alternative ce constituie input-uri ale procesului decizional; 3. modificarea modului de organizare i de funcionare a organizaiei economice (ca, de exemplu, apariia i dezvoltarea organizaiei virtuale) ce determin mrirea ponderii decidenilor de tip multiparticipant asociai n echipe virtuale; prin reingineria proceselor de afaceri, BPR (Business Process Reengineering) sunt gestionate toate aceste modificri organizaionale; 4. creterea continu i diversificarea surselor externe de date, informaii i cunotine; 5. creterea continu a preteniilor acionarilor fa de performanele organizaiei economice, dar i a aspiraiilor personale ale angajailor acesteia i ale candidailor la angajare provenii din mediul socioeconomic.

1.5. Clasificarea sistemelor informatice pentru asistarea deciziei

Semantic, un sistem informatic de asistare a deciziei este o arhitectur abordat unitar, care presupune un dialog permanent cu utilizatorul, dar decizia final este adoptat de utilizator i nu de sistem. Toate posibilele definiii date SIAD-ului au ca punct de pornire obiectivele i modul lor de ndeplinire sau pornesc de la compararea specificitii acestora cu alte sisteme informatice. De regul, se face comparaia ntre sistemele informatice de asistare a deciziei (SIAD-uri) sau sistemele suport pentru decizii manageriale, DSS (Decision Support Systems) i celelelte sisteme informatice din imediata lor vecintate (fig.1.1), cum sunt: sistemele informatice pentru management (MIS), sistemele informatice pentru sprijinul conducerii executive (ESS) sau sistemele de lucru cu cunotine (KWS). MIS, de obicei, pun la dispoziia utilizatorului rapoarte de sintez sau probleme de excepie n funcie de criterii predefinite, referindu-se cu prioritate la un anumit domeniu (contabilitate, marketing etc.). Diferena dintre MIS i SIAD (DSS) const n aceea c MIS pleac de la date i relaiile dintre acestea pe cnd SIAD-ul pornete de la decident i de la decizie. ESS (EIS) sunt sisteme destinate asistrii deciziilor pe cel mai nalt nivel al managementului organizaional, ajut la identificarea i rezolvarea problemelor prin sesizarea de noi oportuniti. De asemenea, acest tip de sisteme au posibilitatea de a oferi decidentului tendine, analize pentru activitatea concurenial.

Caracteristicile principale ale SIAD (DSS) sunt: rezolvarea acelor probleme care nu se pot rezolva cu sisteme destinate cuantificrii cantitative; rol de asistare a decidenilor (managerilor) la nivel individual sau de grup n toate etapele procesului decizional; soluiile sunt obinute prin manipulri de date, cutri de informaii, modele, calcule; timpul de rspuns pentru obinerea unei soluii acceptabile este limitat.

Clasificarea SIAD-urilor se face dup mai multe criterii, cel mai des utilizat fiind componenta tehnologic dominant (n unele lucrri, gradul de analiz a datelor pe care se bazeaz soluia):

1. SIAD-uri orientate pe modele. Modelul cantitativ este sprijinit de o interfa care faciliteaz utilizarea. Aceste SIAD-uri realizeaz analize de tipul what...if . Activitile implicate sunt de tipul modelare-simulare, previziune, optimizare. 2. SIAD-uri orientate pe date care se refer la un volum apreciabil de date (date istorice) stocate n sistemul informatic al organizaiei i ofer posibilitatea de a extrage informaii utile

din multitudinea de date de care dispune. Aceste tipuri de SIAD-uri au la baz depozitele de date (Data Warehouse), iar prelucrarea este asigurat de tehnologiile informaionale OLAP (procesarea analitic online) i Data Mining (explorarea i cutarea datelor). 3. SIAD-uri bazate pe cunotine care utilizeaz tehnologiile inteligenei artificiale i de aceea se mai numesc i SIIAD (sisteme informatice inteligente de asistare a deciziei). 4. SIAD-uri orientate pe comunicaii la care componenta tehnologic dominant este reprezentat de comunicaiile bazate pe calculatoare i reele de calculatoare; 5. SIAD-uri orientate pe documente (sau sisteme de management al documentelor, DMS, Document Management Systems) care asigur stocarea i regsirea documentelor (inclusiv a paginilor Web) i informaiilor prin tehnici (motoare) speciale de cutare (Search).

Primele trei categorii de SIAD-uri fac obiectul abordrii detaliate n capitolele urmtoare ale lucrrii de fa.

O a doua clasificare, oferit de Holsapple i Whinston, grupeaz sistemele SIAD n cinci tipuri:1

1. SIAD bazate pe analiza textelor; toate informaiile de care are nevoie decidentul le gsete sub form de text care trebuie analizat; documentele sunt create, revizuite i vizualizate automat; de asemenea, documentele sunt grupate, fuzionate i expediate sub diferite formate i cu diferite tehnologii (de exemplu, hypertext i ageni inteligeni); sunt identificate locaiile corespunztoare coleciilor mari de date; 2. SIAD baze de date au drept component principal baza de date a organizaiei; sistemul de gestiune al bazelor de date (SGBD) asigur structurile de date, modurile de acces la date, specificarea volumului corespunztor coleciilor de date, asistarea interogrilor asupra bazelor de date. 3. SIAD procesoare de tabele au ca principal component procesoarele de tabele care ajut utilizatorul s descrie modele pentru analiz. Cel mai utilizat procesor de tabele este Excel care include modele statistice, financiare, de previziune, de simulare. Modelul folosit se genereaz prin selectarea obiectelor (conceptelor) i a relaiilor (ecuaiilor) dintre obiecte. 4. SIAD bazate pe funcii; funcia care de fapt este o procedur sau un algoritm scris ntr-un limbaj de programare i destinat a fi utilizat pentru rezolvarea unui anumit tip de probleme; 5. SIAD bazate pe reguli; regulile sunt prevzute n KWS, specifice inteligenei artificiale.

Dac se consider drept criteriu de clasificare frecvena folosirii SIAD-urilor, acestea se mpart n:

a) SIAD-uri organizaionale, adic acele SIAD-uri integrate n sistemul informatic total (integrat) al organizaiei economice care prezint obiective precise pentru asistarea deciziilor ce posed caracter de repetabilitate; sunt puse la punct i utilizate pe perioade mari de timp; b) SIAD-uri ad-hoc, adic acele SIAD-uri care rezolv probleme unicat de asistare a deciziei; prezint costuri ridicate de dezvoltare.

n ultimii ani au aprut SIAD de grup (Groupware) ca tip de suport al deciziilor pentru un grup de decideni ale cror decizii au o pondere nsemnat n luarea deciziilor ntr-o organizaie. Scopul utilizrii unor astfel SIAD-uri este creterea calitii procesului decizional datorit lucrului n echip precum i creterea gradului de creativitate al grupului.

1 Zaharie D, Albescu F, colectiv Sisteme informatice pentru asistarea deciziei, Editura Dual Tech, Bucureti, 2001.

La realizarea SIAD-urilor (i nu numai), este avut n vedere un ansamblu de caracteristici. Dintre aceste caracteristici, cele mai importante sunt:

- s fie flexibile i s furnizeze mai multe opiuni pentru gestionarea datelor i evaluarea lor intermediar i final;

- s fie capabile s suporte o mare varietate de stiluri, calificri i clasificri; - s se bazeze pe mai multe modele analitice i intuitive pentru evaluarea datelor i s

dispun de capacitatea de a urmri mai multe alternative i consecine; - s reflecte nelegerea grupurilor i proceselor organizaionale de luare a deciziilor; - s fie sensibile la birocraia i cerinele politicilor organizaionale; - s reflecte i s contientizeze limitele sistemelor informatice. Aa cum s-a artat deja, SIAD-urile sunt ncorporate n cadrul sistemelor informatice

integrate (la nivelul organizaiei economice), asimilate dup unele lucrri, cu sistemele de planificare a resurselor ntreprinderii, ERP (Enterprise Resource Planning).

1.6. Sisteme suport pentru asistarea deciziei

Ca i alte tipuri de sisteme informatice, SIAD-urile au ca baz un suport soft care le ofer un mediu de ntreinere, dezvoltare i funcionalitate, ele funcionnd ntr-un mediu creat de sisteme suport de asistare a deciziei (SSAD).

Funciile unui SIAD sunt: gestiunea datelor, gestiunea modelelor, gestiunea cunotinelor i gestiunea comunicrii ntre utilizator i sistem i ntre date i modele, cunotine.

Un sistem suport pentru SIAD (SSAD) prezint n arhitectura sa urmtoarele subsisteme: subsistemul de gestiune a datelor; subsistemul de gestiune a modelelor; subsistemul de gestiune a cunotinelor; subsistemul de gestiune a dialogului (sau interfaa cu utilizatorul).

1.6.1. Subsistemul de gestiune a datelor

Subsistemul de gestiune a datelor are urmtoarele componente:

a) baza de date ce poate fi proprie SIAD sau se poate crea prin extragere de date din alte baze de date sau dintr-un depozit de date. Ea poate fi utilizat de unul sau mai muli decideni pentru diverse aplicaii. Datele pot proveni din mai multe surse interne organizaiei sau chiar din afara ei, ele putnd fi incluse n baza de date proprie sau pot fi accesate direct doar n momentul n care se utilizeaz sistemul.

b) sistemul de gestiune a bazelor de date, SGBD, ce este de obicei ncorporat n SIAD i de cele mai multe ori el este de tip relaional.

c) dicionarul de date (Data Dictionary) ce conine un catalog al datelor bazei de date mpreun cu definiia lor i care este utilizat n prima faz a procesului decizional - faza de identificare a problemelor.

d) facilitile de integrare a datelor ce se refer la existena limbajelor declarative de interogare.

Factorii de difereniere a datelor, pe diferitele niveluri de management organizaional, sunt structurile de date, existena posibilitii de agregare a datelor, dimensiunea datelor (unidimensionalitatea sau multidimensionalitatea), orizontul de timp, metadatele.

Metadatele sunt date despre date. Este realizat, n acest scop, un dicionar al metadatelor ce poate conine inclusiv metadate partajate. Dac se prevede un server comun de metadate, atunci orice aplicaie se poate folosi de aceste metadate.

1.6.2. Subsistemul de gestiune a modelelor

Subsistemul de gestiune a modelelor prezint urmtoarele componente:

a) modelele sunt reprezentate de modelele financiare, statistice, de previziune i stau la baza analizei obinerii soluiilor pentru sistemul decizional;

b) sistemul de gestiune al modelelor (similar SGBD), destinat pentru crearea de noi modele cu ajutorul limbajelor de programare, subrutine, sau de actualizare a modelelor deja existente;

c) dicionarul (catalogul) de modele;

d) procesul de execuie i integrare a modelelor, ce este utilizat pentru a interpreta instruciuni create de utilizator pentru un anumit model utilizator i pentru transmiterea acestora ctre sistemul de gestiune a modelelor.

1.6.3. Subsistemul de gestiune a cunotinelor

Subsistemul de gestiune a cunotinelor nglobeaz sisteme expert ce ofer pentru SIAD soluii pentru aspectele calitative nestructurate. Sistemele expert utilizate n acest context se vor axa pe analiza problemei i selecia modelelor care pot oferi soluii pentru problema respectiv i realizarea modelelor.

1.6.4. Interfaa cu utilizatorul

Subsistemul de dialog cu utilizatorul sau interfaa este o component care asigur interactivitatea SIAD. SSAD este gestionat de un produs soft denumit sistemul de gestiune al interfeei cu utilizatorul (SGIU), format din programe speciale cum sunt: interfa grafic (Graphic User Interface, GUI), prezentarea datelor sub diverse forme (grafice, figuri, tabele), dialog cu utilizatorul n diverse moduri i altele. Datorit rolului pe care l are n SIAD utilizatorul este considerat o parte component a acestuia. Pentru SIAD, utilizatorul devine manager sau decident.

2. SIAD-URI BAZATE PE MODELE

2.1. Consideraii referitoare la modele i metode

Un sistem informatic de asistare a deciziei (SIAD) folosete un set de modele ca instrumente de analiz. Modelarea este considerat esenial pentru sistemele informatice de asistare a deciziei i implic partea de concepere a problemei i partea de abstractizare n expresii cantitative sau calitative. Funcionarea SIAD pe baz de modele se axeaz pe utilizarea modelelor pentru rezolvarea unor probleme cu care sunt confruntai managerii, dac aceste probleme pot fi parial modelate. Principala caracteristic a acestor sisteme este modelarea euristic utilizat ca metod de rezolvare a acelor probleme care nu se pot rezolva prin metode analitice.

Modelul ofer un mod simplificat sau abstractizat de abordare a realitii. Simplificarea rezid din faptul c problemele din lumea real sunt mult prea complicate, iar unele aspecte ale acestei realiti nu sunt ntotdeauna relevante. Gradul de abstractizare al unui model este dat de mai multe criterii, dup care se va face i clasificarea lor:

a) modele iconice cu un grad mic de abstractizare, cu reflectarea fidel a realitii la o alt scar;

b) modele analitice care au acelai comportament cu sistemul real, dar sunt diferite ntruct ele sunt reprezentri simbolice. Astfel de modele pot fi diagramele, graficele bidimensionale;

c) modele cantitative (matematice) ce au un nalt grad de abstractizare i care sunt cele mai des folosite n SIAD.1 Ca structur, modelul are trei componente principale:

1. variabilele de decizie care descriu opiuni alternative i ele sunt date de decident; 2. parametrii ce influeneaz rezultatul, dar nu pot fi controlai de decident, ei devenind de

fapt restricii ale problemei, limitnd soluiile acesteia; 3. variabilele rezultat care sunt variabile dependente de adoptarea unor aciuni i de

parametrii modelului. De obicei, modelele pot fi de optimizare cu ajutorul unui algoritm, cu ajutorul unei formule, obinndu-se modele de simulare, euristice i chiar predictive, adic acele care pot da trend-ul referitor la un scenariu utilizat. De remarcat este c fiecare metod de rezolvare se poate aplica unui model static sau dinamic construit n ipoteza de certitudine, incertitudine sau risc.

Conceptul de model a fost preluat din tehnic, matematic i de la analitii de sistem.

Modelul se poate defini ca o reprezentare abstract i simplificat a unui proces economic. Metoda modelrii este astfel un instrument al cunoaterii tiinifice i are drept obiect construirea unor reprezentri care s permit o cunoatere pertinent a diverselor domenii. n esen metoda modelrii const n substituirea procesului real studiat cu un model care este mai accesibil studiului. Rezultatele obinute prin modelare se pot extrapola ctre procesul modelat, cu condiia ca modelul s reprezinte proprietile, structura i particularitile acestuia. De aceea trebuie inut cont de faptul c indiferent de modelul economico-matematic ales, el va reprezenta fidel un anume fenomen, numai n msura n care acesta are la baz teoria economic, teorie care descrie categoriile, conceptele i legile obiective ale realitii economice. Modelele se pot grupa pe categorii n funcie de anumite criterii.

1. Dup sfera de cuprindere a problematicii economice sunt:

1 Zaharie D, Albescu F, colectiv Oper citat

- modele macroeconomice care sunt definite ca modele de ansamblu ale economiei; - modele mezoeconomice care au ca domeniu de reflectare nivelel regional, teritorial; - modele microeconomice care au un domeniu mai restrns i se refer la nivelul firmelor. 2. Dup domeniul de provenien i concepie : - modele cibernetico-economice, care se bazeaz pe relaii I/O cu evidenierea fenomenelor de reglare;

- modele econometrice n care elementele numerice sunt determinate statistic i identific tendine sau periodiciti;

- modele ale cercetrii operaionale care permit obinerea soluiei optime sau apropiate de optim pentru un anume fenomen supus studiului;

- modele din teoria deciziei; - modele de simulare prin care se poate stabili modul de funcionare al unui sistem micro sau

macroeconomic prin combinaii aleatoare de valori pentru variabilele independente - modele specifice de marketing. 3. Dup caraterul variabilelor modelele sunt: - modele deterministe cu mrimi cunoscute; - modele stochastice sau probabiliste n care intervin mrimi a cror valoare este permanent

nsoit de o probabilitate. 4. Dup factorul timp modelele sunt statice i dinamice. 5. Dup orizontul de timp considerat sunt modele discrete sau secveniale i modele

continue. 6. Dup structura proceselor modelate sunt: - modele cu profil tehnologic; - modele informaional-decizionale; - modele ale relaiilor umane; - modele informatice.

n cadrul celor ase grupe, modelele mai pot fi caracterizate ca fiind: - descriptive pentru c realizeaz o cunoatere direct a procesului studiat; - normative deoarece permit realizarea unui comportament viitor cerut de factorii de

decizie. Metodele folosie pentru rezolvare constau dintr-o succesiune de operaii logice i aritmetice care sunt denumite algoritmi. Se poate afirma c algoritmii pot fi exaci (riguroi), aproximativi i euristici.

Pentru ca un algorim s rspund cerinelor opentru care a fost construit, el va trebui s satisfac urmtoarele cerine:

- universalitatea, adic s asigure prelucrarea unui numr mare de date de intrare; - finitudinea, adic timpul de obinere a rezultatelor s fie de ordinul ore, iar necesarul de

memorie s fie minim; - determinismul. Adaptrile modelrii matematice la fenomene economice au la baz i concepia asupra

mrimilor care intervin n procesul de fundamentare corect a deciziilor. De menionat este faptul c aceste mrimi care intervin implic observri, anchete, raportri care permit o msurare a lor cu diferite grade de precizie. Conform cu gradul de precizie mrimile care caracterizeaz procesele economice se pot clasifica n: - mrimi deterministe care sunt bine definite i au o valoare unic;

- mrimi stochastice sau aleatoare ce dein o multitudine de valori crora li se asociaz o probabilitate;

- mrimi fuzzy care nu au valoare unic, ci dispun de o mulime de valori crora li se asociaz un grad de apartenen la o anume proprietate.

Conform cu clasificarea mrimilor ce caracterizeaz procesele economice se ajunge la o similar clasificare a metodelor de prelucrare pentru adoptarea deciziilor. Astfel se poate afirma c sunt metode deterministe, metode stochastice i metode fuzzy. Se poate face o clasificare care are la baz criteriul exactitii i astfel metodele pot fi: exacte, aproximative i euristice. Metodele exacte permit ca pentru o problem de decizie economic s se obin o soluie S care ndeplinete fr nici un dubiu restriciile impuse i/sau condiiile de optim, condiii cerute de criteriile de eficien. Dac se face notaia S1 pentru vectorul soluiilor adevrate i notaia S vectorul soluiei efectiv adoptate, atunci: S-S1=0. Metode aproximative permit obinerea unei soluii S diferit de soluia adevrat S1 printr-un vector dominat de un alt vector dinainte stabilit astfel c vom avea: S-S1= (1) Metode euristice sunt utilizate n cazul unor probleme complexe pentru c ntr-un timp relativ scurt, comparativ cu alte metode, se obine o soluie acceptabil din punct de vedere practic, S care nu prezint garanii asupra rigurozitii rezolvrii. Este dat vectorul erorii admisibile , dar metodele euristice nu pot totdeauna s duc la o soluie S care s ndeplineasc proprietatea (1). Sunt ns cazuri cnd metodele euristice reuesc s asigure respectarea relaiei (1), cu o anumit probabilitate. Acest tip de metode sunt considerate a fi o succesiune de ncercri sau tatonri a cror alegere este de fiecare dat legat de natura problemei care se rezolv i de analistul de sistem.

Etapele procesului de modelare. Modelele pentru a fi utile practicianului trebuie s fie simple, suple, accesibile i

adaptabile.

Modelarea are ca etape; 1. cunoaterea detaliat a realitii sistemului de modelat; 2. construirea modelului economico-matematic; 3. experimentarea acestui model; 4. implementarea modelului i actualizarea soluiei. Construirea modelului presupune alegerea instrumentelor de modelare, fie ele clasice

sau nu. Pentru elaborarea unor modele noi, analistul poate decide n a alege o combinaie de modele clasice sau modele noi. Experimentarea modelului se face in vivo prin aplicarea modelului descriptiv sau normativ n practica firmei i prin determinarea eficienei sale. Modul acesta de experimentare se realizeaz numai pe eantioane reduse, pentru c implic riscuri.

2.2 Algoritmi euristici Modelarea procedural. Metodele de optimizare bazate pe metode normative se pot uneori ndeprta de realitatea

economic i de aceea aceste inconveniente pot fi ndeprtate prin utilizarea modelrii procedurale. Pentru a cunoate legile care definesc un fenomen economic se parcurg urmtorii pai:

observarea sub aspect descriptiv-calitativ a fenomenului luat n studiu; formularea unor legi de tip descriptiv-calitativ; observarea fenomenelor sub aspect cantitativ i formulareaunor legi cantitative; adoptarea unor decizii; stabilirea efectelor deciziilor adoptate i cum se va perfeciona modul de luare a deciziilor

n viitor. Etapele se pot sintetiza i folosi ntr-un model economico-matematic, iar construirea acestuia

este independent de informaiile obinute. Pentru rezolvarea modelului se utilizeaz diferii algoritmi care sunt considerai de prim rang n modelarea procedural.

Modelarea procedural se poate realiza n dou strategii: - modelare general cnd se urmrete acoperirea tuturor cazurilor posibile; - modelarea pe tipuri de probleme sau clase, atunci cnd se aleg probleme frecvente din practic. Exist n economie o stns legtur dintre metodele utilizate i natura mrimilor care caracterizeaz procesul analizat. Dac mrimile pot fi msurate exact atunci se poate afirma c sunt utilizai cu maxim eficien algoritmii exaci. Dac ns, problema este complex sau de mari dimensiuni sau datele de intrare sunt inexacte se vor folosi algoritmi euristici.

Schema de concepere a algoritmilor euristici. Euristica se definete ca fiind o clas de metode i reguli care dirijeaz subiectul spre o

soluie simpl i economic, sau este un drum care duce la descoperirea soluiilor problemelor complexe fr a le supune simplificrii. Metodele euristice sunt tatonri i nu abloane, iar alegerea lor este legat de natura problemei de rezolvat i de experiena celui care modeleaz. Euristica are legturi cu raionamentele analogice i cu psihologia simulrii. Aceast relaie se poate evidenia prin performan, comportament si prin srtuctur. Modelarea euristic pornete de la construirea unui sistem analog cu cel investigat. De obicei, problema este de a descoperi regulile de baz ale euristicii specialistului, pentru ca apoi ele s poat fi perfecionate i sistematizate ntr-un algoritm. n utilizarea algoritmilor euristici trebuie respectate restricii i n fiecare etap de calcul s se obin eficien maxim pentru funcia obiectiv. Dintre dou sau mai multe posibiliti se va alege acea cale (posibilitate) care duce la creterea sau descreterea valorii funciei obiectiv de maxim respectiv minim. Paii algoritmului general de rezolvare sunt urmtorii:

se construiete o soluie iniial; se testeaz condiiile de administrare a soluiei; dac pasul anterior a fost ndeplinit se trece la urmtorul pas care const n cutarea unei

strategii de reducere a abaterilor . n acest scop se poate stabili una sau mai multe strategii care se presupune a reduce abaterile . Dup testarea strategiilor se va alege aceea strategie care permite un numr ct mai mic de iteraii i reduce la maxim abaterile . Dup un numr relativ mare de iteraii, dac nu s-au anulat aceste abateri, problema este considerat fr soluie din punct de vedere al algoritmului euristic utilizat;

se calculeaz funcia de performan f(x0) a soluiei iniiale admisibile; se calculeaz funcia de performan f(x1) a noii soluii; se compar performanele celor dou soluii f(x0 i f(x1). Dac performana f(x1) este

superioar performanei f(x0) atunci se evalueaz diferena f(x1)- f(x0;

dac diferena este semnificativ, soluia x1 devine soluie iniial i algoritmul se continu de la pasul n care se calculeaz funcia de performan.

Din cele expuse mai sus rezult c modelele procedurale utilizeaz simularea i n urma obinrerii rezultatelor decidentul poate adopta decizii bazate i pe cunotinele dobndite asupra fenomenului condus, ct i prin acumularea unei anumite experiene.

2.3. Tabele de decizie i arbori de decizie

Actul de decizie care presupune un numr relativ finit i rezonabil de alternative se poate modela prin analiza decizional. Aceasta presupune ataarea unor valori estimate (cu probabilitile aferente) pentru fiecare alternativ i care se vor nscrie ntr-un tabel sau un graf. Modul de alegere a deciziei se face prin a vedea care dintre alternative este cea mai bun. Aceast metod utilizeaz tabelele de decizie care caracterizeaz aciunea decizional i conine: stri generale care sunt date de totalitatea condiiilor n care se desfoar evenimentul de analizat; alternative decizionale ce determin modul de realizare a unei aciuni independente de voina decidentului; consecine decizionale ce sunt rezultatul aciunii conjugate a strii generale, criteriilor decizionale i alternativelor. Condiia este ca numrul de consecine s fie mai mare sau egal cu numrul de criterii.

n cazul problemelor de decizie multicriterial n condiii de risc, n care se cunosc probabilitile de realizare a fiecrei stri, soluia optim este dat de (p probabilitatea, u utilitatea):

( )==

n

jjij xupiSopt

1*max

Dac problema de decizie multicriterial este descris n condiii de incertitudine soluia optim va fi dat urmnd una dintre reguli:

Criteriul WARD (al prudenei) ce presupune c nu se admite sub nici o form riscul. Se determin soluia cea mai slab pentru fiecare variant i se alege aceea care duce la cel mai bun rezultat (ales dintre rezultatele slabe); Criteriul SAVAGE sau regula regretului care folosete conceptul de regret economic* ce rezult din faptul c nu s-a ales varianta bun. Se compar apoi fiecare ipotez cu o singur alternativ i se alctuiete o matrice a regretelor, obinut din scderea fiecrei stri din variabila maxim. Apoi se rezolv problema de minim-maxim; Criteriul Laplace n care toate strile se consider a fi echiprobabile i se alege acea variant pentru care sperana matematic a efectului economic este maxim; Criteriul Hurwicz ce presupune calculul unui indicator decizional ca medie ponderat a rezultatelor extreme. Se noteaz cu coeficientul de optimizare considerat de decident, iar acesta poate avea valori cuprinse ntre 0 i 1:

( ) iii mMd *1* += Cu ajutorul arborilor de decizie se pot reprezenta tabelele de decizie prin evidenierea

grafic a relaiilor dintre variabilele problemei.

2.4. Optimizare cu algoritmi programare matematic

Problemele manageriale n care decidentul poate aloca doar o cantitate limitat de resurse mai multor activiti se pot rezolva cu setul de instrumente i metode puse la dispoziie de programarea matematic, din care cea mai utilizat este programarea liniar. Aceasta din urm impune anumite reguli pe care decidentul trebuie s le respecte: existena unui set de variabile msurabile pentru care se caut valoarea optim; construirea unui set de restricii cu aceste variabile care, n cazul decizional, sunt variabile de decizie, care sunt de fapt relaii de egalitate sau inegalitate fa de anumite valori; o funcie obiectiv care reprezint o relaie matemetic liniar ntre variabilele de decizie i rezultatul scontat a crei valoare trebuie minimizat sau maximizat; crearea legturilor ntre elemente realizat cu ajutorul relaiilor matematice numite ecuaii, n care apar i coeficieni.

Modelul unei probleme de programare liniar devine astfel: determinarea unui min sau max pentru funcia obiectiv care depinde de una sau mai multe variabile care satisfac restriciile modelului (condiii implicite) sau care se refer la valorile ce pot fi luate de variabile (condiii explicite); problemele de programare liniar au restricii de tip inegaliti i condiii explicite puse unora dintre variabile.

Modelul de programare liniar are forma:

( ) ( )

+++

+++

+++

+++=

mnmnmm

nn

nn

nnn

bxaxaxa

bxaxaxa

bxaxaxa

xcxcxcxxxf

*...**

..................................................

*...**

*...**

*...**,...,,minmax

2211

22222121

11212111

221121

n forma standard toate restriciile sunt ecuaii, iar variabilele sunt >=0:

( ) ( )

=

=

0

minmax

x

BAx

cxxf

n forma canonic toate restriciile sunt concordante i toate variabilele sunt>=0:

( )

=

0

max

x

BAx

cxxf

( )

>

=

0

min

x

BAx

cxxf

Aceste probleme se rezolv cu algoritmul SIMPLEX (Dantzing, 1951) care este de fapt iterativ, la fiecare pas se obine o mbuntire a soluiei, oferind:

- soluia admisibil ce satisface doar condiiile explicite sau - soluia optim. Programul Excel prin componenta sa Solver rezolv problema de programare liniar. n

ultimul timp majoritatea problemelor sunt de programare liniar multidimensional, ca de exemplu: metoda utilitii globale n care problema de programare liniar este luat drept o problem de decizie multidimensional. n acest caz, funcia obiectiv este nlocuit cu funcia de utilitate; metoda P.O.P. algoritmul care descrie aceast metod presupune o ordonare a soluiilor n funcie de criterii de preferin definite de decident; metoda STEM ce const n definirea unei funcii obiectiv de sintez cu coeficieni care vor fi ataai fiecrui criteriu.

2.5 Simularea

Simularea const n a crea variante care se apropie de ceea ce se ntmpl n realitate, ea fiind de fapt o metod experimental. De obicei SIAD reflect realitatea complex a fenomenelor i proceselor economice, i de aceea este greu de crezut c un model matematic, ct ar fi el de bun, poate s reflecte aceste procese. Simularea, a nu se confunda, nu este un model n strictul neles al cuvntului, ci prin diverse instrumente folosite imit ceea ce se ntmpl n realitate.

Gradul de simplificare oferit de simulare este mult mai mic dect n cazul modelelor tradiionale. Ea reprezint o metod descriptiv, deci nu exist o procedur prin care s se obin o soluie optim.

Procesul de trecere de la sistemul real la modelul de simulare. Structurarea unor informaii despre sistemul real, nainte ca el s fie realizat concret, este posibil cu ajutorul tehnicii simulrii. Dac este s definim simularea, aceasta este tehnica de realizare a experimentelor cu calculatorul numeric, care implic construirea unor modele matematice i logice care descriu comportarea unui sistem real (sau a unor componente ale sale)

de-a lungul unei perioade mari de timp1 . Ca proces, simularea va genera intrrile, iar prin algoritmi corespunztori va determina

ieirile i va descrie evoluia n timp a strilor interne ale sistemului. Obiectivele finale ale simulrii necesit adoptarea celor mai bune mijloace i metode de

conducere pentru activitile tehnologice ct i pentru cele economice. Pentru modelarea prin simulare a proceselor tehnologice se utilizeaz att echipamente de automatizare ct i calculatoare electronice conectate la procesul de producie. n condiiile n care se simuleaz un proces economic se includ calculatoare electronice cu capacitate mare de calcul i posibiliti de stocare pentru mari volume de date.

Se poate afirma c n cazul sistemelor de conducere a activitilor economice, calculatoarele sunt destinate pentru luarea unor decizii corespunztoare, iar n cazul sistemelor de conducere a proceselor tehnologice acestea elaboreaz automat decizii sub forma unor comenzi care sunt transmise ctre procesul condus. Dac se face referire la cercetrile pe plan mondial, acestea se refer la realizarea unor sisteme de conducere ierarhizate, multinivel care funcioneaz n timp real i sunt distribuite n toate compartimentele firmelor.

Sistemele ierarhizate se bazeaz pe o structur ierarhizat pe niveluri de conducere, ceea ce implic coducerea tuturor compartimentelor componente prin decizii adoptate n timp real. Obiectivul major al sistemului este obinerea unei producii optime cantitativ i calitativ n condiiile n care exist resticii temporale de scurt sau lung durat i a unor perturbaii permanente din partea mediului.

Dac se fac referiri la etapele procesului de simulare se poate afirma c ele se concretizeaz n:

Analiza i sinteza sistemelor i proceselor; Programarea modelului de simulare; Validarea modelului de simulare; Simularea propriu-zis; Analiza i implementarea rezultatelor. Analiza i sinteza sistemelor i proceselor economice const n descompunerea n pri

componente pentru fiecare activitate de analiz, iar proiectarea sistemelor este procesul prin care sunt selectate componentele i elementele dar i etapele i procedurile care conduc ctre realizarea unui sistem viabil pentru obiectivul luat n studiu.

De obicei un model de simulare se proiecteaz pentru a observa comportamentul unui sistem existent sau pentru proiectarea unui sistem nou. Ca prim pas n procesul de simulare se evideniaz identificarea i formularea problemei sau scopului studiului, n care trebuie s se specifice obiectivele experimentului.

Pentru aceasta se vor lua n considerare elemente cum sunt: 1. Stabilirea variabilelor de decizie i a variabilelor de stare, n care variabilele de decizie

sunt cele asupra crora analistul are un control complet i care stau la baza deciziei luate de acesta la un moment dat. Variabilele de stare sunt dependente de cele de decizie i descriu starea unei componente n orice moment;

2. Identificarea unui model optimal de evoluie implic analiza i sinteza, care se concretizeaz n stabilirea unui model conceptual care s fie apropiat de cel real;

3. Msurarea performanelor sistemului se obine prin construirea unei funcii obiectiv. Sunt ns i cazuri cnd aceast identificare a performanelor sistemului se realizeaz prin punerea n eviden a deciziilor i valorilor variabilelor de stare n diverse variante ale mrimilor de intrare.

2.5.1.Conceperea i proiectarea modelului

Aceast etap const n stabilirea n mod detaliat a tuturor aspectelor legate de problema

pus n studiu, chiar dac uneori tinde ctre o rezolvare analitic. n aceast etap se precizeaz: ipotezele care se vot testa; efectele probabile care urmeaz s apar; schimbrile caracteristicilor operative asupra variabilelor i parametrilor de ieire; studiul efectelor asupra variabilelor i parametrilor de intrare; intervalul admisibil pentru variabilele i parametrii de stare, strategiile luate n calcul la eventuale apariii a evenimentelor perturbatoare i a

costurilor corespunztoare fiecrei strategii; strategiile de urmat pentru modificarea parametrilor de stare n cazul n care au fost

depite limitele admisibile ale altor parametri de stare;

vectorul iniial al probabilitilor de prevenire a apariiei evenimentelor perturbatoare sau de modificare a mrimii parametrilor de stare;

tehnici de reducere a datelor i de analz a rezultatelor; forma ecuaiilor matematice; ecuaiile suprafeei de rspuns etc.

Un loc important l are colectarea i prelucrarea primar a datelor, faz n care se stabilesc datele necesare, cum se obin ele i mai ales cum sunt introduse n model. Datele se vor organiza n fiiere, tabele, rapoarte i se prelucreaz pentru a intra n prelucrare numai cele care sunt necesare. Un alt obieciv l reprezint stabilirea modelului potenial, pentru care se va lua n considerare fenomenul aa cum se produce el n realitate.

Pentru aceast etap este necesar a se stabili : 1. ce funcii trebuie s realzeze sistemul; 2. care sunt funciile care se vor modela; 3. care sunt funciile deterministe; 4. care sunt factorii de mediu care influeneaz performanele sistemului; 5. cum se face aproximarea efectelor factorilor de mediu asupra sistemului;

6. ce interaciuni intervin ntre om, sistem i mediu i cum se evalueaz. Avnd rspunsurile la aceste ntrebri se poate obine o prim form a modelului, se pot

defini parametrii i variabilele. De remarcat este faptul c parametrii modelului sunt: de sistem sau auxiliari. Parametrii sistemului sunt direct legai de sistemul care va fi simulat, iar parametrii auxiliari nu sunt asociai direct cu sistemul, ns au efect asupra performanelor acestuia. Exist parametri cinematici care sunt asociai cu micarea n sistem sau n mediu, iar cei dinamici dein valori care sunt influenate de ali parametri sau variabile. Exist i o categorie de parametri care sunt denumii statici i care prin valorile lor influeneaz stochasic procesele i schimb elementele n sistem. Parametrii de mediu sunt asociai mediului din care face parte sistemul i-i pot influena performanele.

n model exist i variabile aleatoare, adic valorile lor sunt necunoscute, dar pot apare n condiii datorate ntmplrii cu probabiliti determinate. O alt categorie de variabile sunt cele controlabile ale cror valori sunt msurabile printr-o anumit procedur i sunt i variabile necontrolabile.

O alt clasificare a variabilelor este aceea c acestea pot fi de intrare (mrime exogen controlabil), perturbatoare (mrime exogen necontrolabil), intermediare (variabile de stare a unei componente a sistemului), de ieire (variabile exogene).

Variabilele de intrare sunt deterministe sau stochastice. Variabilele deterministe sunt date pe supori de informaii ori determinate de reguli precise. Variabilele stochastice sunt generate prin algoritmi corespunztori pe calculator. Dac cel puin una dintre variabile de intrare este stochastic, rezult c cel puin una dintre variabilele de ieire este stochastic, iar parametrii ei devin parametrii de ieire. n model fiecare parametru i variabil a modelului se specific prin: simbol, definiie, descriere, unitate de msur, ordin de mrime pentru valori, caracteristici, locul n model, sursa.

De remarcat este faptul c variabilele se modific ntr-un ciclu de simulare ct i de la o variant de evoluie simulat la alta. Dac variabila nu se modific de la o variant la alta atunci putem afirma c ea devine parametru. Caracteristica parametrilor este aceea c ei rmn constani n cadrul aceleiai variante, dar se pot schimba de la o variant la alta. O clasificare a parametrilor d posibilitatea gruprii lor n:

parametrii cei mai importani i pentru care se iau n considerare toate valorile provenite din msurtori ;

parametri de importan medie, pentru care se iau n considerare numai trei valori caracteristice : maxim, medie i minim ;

parametri de mic importan pentru care se ia n considerare doar o singur valoare caracterisic care poate fi valoarea medie sau valoarea cea mai probabil.

Simularea unui sistem economic pornete de la definirea evenimentelor care survin n derularea procesului economic supus analizei i de la specificarea legturilor existente ntre evenimente. Evenimentele care intervin n procesul de simulare se clasific n funcie de anumite criterii i anume :

1. Dup natura evenimentelor acestea pot fi: Evenimente sistem; Evenimente program, care sunt asociate programului de prelucrare a datelor.

2. Dup natura condiionrilor dintre evenimente: evenimente noncontingente n care apariia unor evenimente nu depinde de

apariia sau existena altor evenimente n sistem : evenimente contingente la care apariia este influenat sau condiionat de

apariia altor evenimente. 3. Dup modul de prelucrare care este asociat evenimentului:

evenimente care nu apar n urma unor decizii : evenimente cu decizii.

Conform caracterului deciziei, evenimentele au la baz decizii deterministe, adic decizia se adopt dup reguli de natur algoritmic sau euristic ; sau au la baz decizii probabiliste, unde decizia este adoptat cu o anumit probabilitate. 4. Dup probabilitile de prevedere evenimentele se clasific n: previzibile, adic apariia lor este planificat; perturbatoare, adic apariia lor nu se poate stabili anticipat i sunt cele care influeneaz defavorabil evoluia sistemului. 5. Dup aciunea asupra parametrilor de stare: cu aciune imediat, ele modific parametrii de stare ai unor componente chiar din momentul n care apar; cu aciune ntrziat, ele modificnd componentele sistemului dup o anumit perioad de timp.

La elaborarea modelului se are n vedere relaiile funcionale dintre variabile, care dac nu au date suficiente, ele se pot obine recurgd la metoda analogiilor. Cnd se simuleaz un model complex este eficient formularea unor submodele specializate n rezolvarea unor funcii precise i mai apoi acestea vor fi agregate ntr-un model general pe baza relaiilor logice dintre ele. O astfel de operaie este denumit integrare i are la baz construcia modular a modelului. Modulele sunt de dou tipuri : de sistem i auxiliare.

Modulele de sistem simuleaz o funcie sau o operaie logic n sistem, iar cele auxiliare constituie o parte a modelului dar nu sunt o funcie direct a sistemului. De exemplu, generatorul de numere aleatoare este utilizat n orice tip de model fr a avea legtur cu problema de rezolvat.

Se cunoate c n model exist variabile i parametri care vor trebui explicitai prin limite accesibile minime i maxime. Aceste limite nu pot fi depite n cazul modelelor deterministe, iar pentru celelalte tipuri de modele se vor stabili aa numitele penalizri dac limitele se vor depi. Simularea presupune evoluia n timp a sistemului simulat, ceea ce provoac apariia succesiv a unor evenimente care dau de fapt schimbrile din sistem. Apare astfel pericolul ca diverse variabile s parcurg intervale de timp diferite. Pentru meninerea ordinii evenimentelor care ori schimb ori menin starea sistemului, se introduce n algoritmul simulrii o variabil care va msura scurgerea timpului real n care se execut simularea. Aceast variabil poart numele de ceasul simulrii i are posibilitatea de a preciza dup fiecare pas al simulrii, care este intervalul de timp care a trecut de la un pas la altul al simulrii i cnd aceasta se poate opri. Iniial variabila ceas este zero, ca mai apoi s se modifice ntr-un numr finit de pai, pas care poate fi constant sau variabil. Ceasul cu incrementare finit genereaz pe parcursul procesului de simulare o cretere constant T>0.

Programul de simulare permite determinarea tuturor evenimentelor posibile care se produc n intervalul T, precum i efectele asupra strii sistemului i deciziile ce se vor adopta. Ceasul cu cretere variabil are la baz tehnica sau regula evenimentului urmtor, deoarece mrimea cu care este incrementat ceasul este egal cu intervalul de timp de trecere de la o stare notat Si la starea determinat de apariia celui mai apropiat eveniment notat cu Si+1. Se poate afirma c un model de simulare se construiete prin discretizarea timpului cu cretere constant sau variabil.

Timpul simulat se scurge perioad cu perioad, iar calculatorul va executa toate tranzaciile care au loc pas cu pas pn la expirarea orizontului de simulare. Sunt cazuri n care perioadele vor fi relativ scurte pentru c pot apare prea multe evenimente n cazul perioadelor lungi i aceasta face ca programul s fie greu de executat. Exist i situaia n care perioadele sunt prea scurte i atunci apare riscul s nu apar nici o tranzacie.

Remedierea acestei deficiene se face prin mrirea perioadei sau prin utilizarea ceasului cu increment variabil.

Fiecrui tip de sistem simulat i corespunde un anumit tip de funcie obiectiv. Dup aceast etap se verific validitatea modelului prin utilizarea testelor statistice care

vor arta dac parametrii de intrare au fost corect estimai. Se verific apoi i dac modelul conine toate variabilele eseniale iar relaiile dintre variabile i parametri sunt cele corecte. Dup ce modelul a fost scris ntr-un limbaj natural el va fi transformat ntr-un model scris n limbaj de simulare. Ca exemplificare se vor da cteva detalii despre cea mai cunoscut metod de simulare a proceselor economice i anume metoda Monte Carlo.

Metoda Monte Carlo st la baza procedeelor de generare a proceselor stochastice sau de cutare a unor puncte n domeniu. Rezultatele obinute prin utilizarea acestei metode se refer la evaluri i ierarhizri care fundamenteaz o decizie economic.

Domeniile n care se aplic aceast metod sunt: Procese de stocare complexe, unde ritmul de aprovizionare este aleator sau sezonier,

suprafaa de depozitare este limitat, sunt penalizri pentru lipsa de stoc sau n condiiile n care nu este posibil o modelare clasic prin teoria stocurilor;

Procese de ateptare n care evenimentele se intercondiioneeaz, iar rezolvarea lor prin modele de ateptare este practic imposibil;

Procese de repartiie care se analizeaz n legtur cu activitatea de producie i cu cea de investiii. Dac se dispune de structura graficului reea i de repartiia duratelor, simularea va consta

n aplicarea algoritmului de calcul al drumului critic pentru un numr suficient de mare de generri ale duratelor activitilor n concordan cu repartiia stabilit. Simularea are ca rezultat estimarea parametrilor repartiiei duratei totale i poate da i determinarea frecvenei caracterului critic pentru orice activitate n parte.

Procese de munc complexe care se refer la deciziile legate de programarea operativ a produciei (ca de exemplu ncrcarea utilajelor, lansarea n fabricaie, urmrirea realizrii produciei), de la locul de munc la atelier sau secie.

Prezentarea metodei Monte Carlo Simularea prin metoda Monte Carlo presupune c unei probleme deterministe i se

asociaz un model aleator, numit i probabilist, iar prin generarea unor variabile aleatoare legate de soluie se realizeaz experiena pe model. n esen metoda const n realizarea experimental a unui eveniment a crui probabilitate va fi exprimat de numrul pi , dar i estimarea aproximativ a acestei probabiliti. Aceast metod este de fapt sinonim cu metoda estimrilor statistice, mai putnd fi definit i ca metoda modelrii variabilelor aleatoare pentru calculul caracteristicilor repartiiei lor.

Metoda propune s se plece n calculul variabilei aleatoare de la o alt variabil aleatoare, dar care are o repartiie uniform pe intervalul [0,1]. Aceast variabil este din cmpul de probabilitate constructiv, cmp a crei aplicaie are forma : =f(x), x[0,1] cu urmtoarea prorietate:

0

)( dxxf =1.

Metoda presupune estimarea parametrilor repartiiei unei variabile aleatoare pe baza relizrilor acesteia. Problema principal rezolvat prin metoda Monte Carlo const n estimarea valorii medii a unei variabile aleatoare n f