3.2 Галузі застосування та приклади використання сппр

Системи підтримки прийняття рішень знайшли широке застосування в економіці передових країн світу. В США у 1984 році було виконано аналіз 131 типу СППР, в результаті якого виявлені пріорітети галузі використання систем. До них відносяться:

• виробничий сектр;

• гірничорудна справа;

• будівництво;

• транспорт;

• фінанси;

• урядова діяльність;

Комп’ютерна підтримка різних функцій за допомогою СППР має такий розподіл:

• операційне керування – 30%

• довгострокове планування – 40%

• розподіл ресурсів – 15%

• розрахунок річного бюджету – 12%

Перелік найбільш відомих “комерційних” СППР включає сотні назв приведемо ряд найбільш типових СППР, які відносяться до проблем мікро- і макроекономіки:

“Сімплан” – призначена для корпоративного планування;

“Прожектор” – фінансового планування

“Джі-план” – загального планування

“Експрес” – маркетингу, фінансів;

PMS– керування ціними паперами;

CIS– планування виробів;

PIMS – маркетингу;

BIS – керування ббюджетом;

IFPS– інтерактивного фінансового планування;

FOCUS – фінансового моделювання;

ISDS – формування “портфеля замовлень”.

Розглянемо детальніше деякі системи.

3.2.3 Система “Сімплан”

СППР “Сімплан” створена в середині 70-х років з метою подання допомоги керівникам у подоланні невизначеності, властивою кооперативному плануванню. Її призначення полягає у вивченні складних взаємозалежностей між діяльністю корпорації в галузі фінансів, маркетингу і виробництва з виокристанням сукупності математичних і логічних співвідносшень, занесених у комп’ютер.

Система включає такі підсистеми:

• керування даними,яка забезпечує ефективне зберігання і вибірку великої кількості даних та має засоби управління даними;

• моделювання,яка надає можливість відображати будь-які види зв’язків у галузі фінансіів, маркетингу і виробництва в належній формі;

• одержання звітів,яка забезпечує генерацію звітіів для користувачів;

• контроль безпеки, що являє собою багаторівневу систему контролю безпеки з метою обмеження доступу до данихта інформації;

• графічне відображення,яка включає множину форматів графічного відображення для візуального сприйняття діаграм графіків;

• прогнозування,в якій реалізовані методи лінійного прогнозування, експоненціаьного зглажування, адаптивного прогнозування;

• економетричний і статистичний аналіз.

3.2.4 Система pims

При розробці системи PIMS узагальнено досвід торговельних операцій і ринкової діяльності сотень фірм, де враховані різні фактори (поділ ринків збуту, розподіл капіталовкладень, структура управління тощо).

Фірми-члени клубу PIMS регулярно оержують звіти, які стосуються кожного з аналізованих ринкових продуктів. Ці звіти відбивають стан справ з конкретним продуктом на фірмі порівняно з середнім світовим рівнем або з фірмами-конкурентами, пропонують для розгляду кілька стратегій короткострокового планування з оцінкою ймовірностей тих чи інших наслідків використання стратегій. Крім того, в звітах приводиться оптимальна стратегія, яка вибирається з урахуваням можливих змін кон’юктури на ринку і досвіду успішної діяльності в подібних ситуаціях.

Системою можуть користуватись представинки фірм, які не входять до клубу PIMS. Будь-який користувач за певну плату може підключитися до бази даних PIMS за допомогою віддаленного терміналу через телефонну лінію.

Сеанс інтерактивної роботи з PIMS, як правило, розпочинається оглядом стану ринку певного продукту і продовжується за допомогою діалогу, типу “Що, якщо?”. Запитання можуть відноситися практично до будь-якої частині моделі планування, наприклад: “Який повинен бути рівень конкретного виду продукції, що випускається фірмою і як він повинен змінюватися щороку, якщо вимагається отримати прибуток за перший рік не менше 700000 дол., а наступний приріст прибутку повинен бути не менше 15% за рік.”

Використовуючи засоби обробки запитів типу “Що,якщо”, керівник має можливість звертатися і до бази даних, і до бази моделей на мові фінансового планування і фактично конструювати свої власні моделі, відтворюючи на них уявні ситуації в інтерактивному режимі.

Запитання типу: “Що відбудеться, якщо внести певні зміни в дані або в модель?” вимагає залучення математичних моделей, включають статистичні моделі, імітаційне моделювання, методи математичного програмування, аналіз дерев рішень та ін.