РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОЙ СЕТИ ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
Работая с нашим сайтом, вы даете свое согласие на использование файлов cookie. Это необходимо для нормального функционирования сайта, показа целевой рекламы и анализа трафика. Статистика использования сайта отправляется в «Яндекс» и «Google»
Научный журнал Моделирование, оптимизация и информационные технологииThe scientific journal Modeling, Optimization and Information Technology
cетевое издание
issn 2310-6018

РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОЙ СЕТИ ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

Скворцов Ю.С. 

УДК 004.4
DOI:

  • Аннотация
  • Список литературы
  • Об авторах

Проблемой исследования является повышение эффективности и необходимость внедрения системы поддержки принятия решений KPI в агропромышленное предприятие. В связи с этим, данная статья направлена на описание процесса разработки системы KPI. Главным методом исследования системы KPI являются байесовские сети. Подсистема контроля качества в системе KPI состоит из списка выполненных работ механизаторами. Для оценки каждой работы выбираются показатели KPI. Выбор показателя зависит от типа выполненной работы и типа культуры. Оценить выбранные показатели отдельной выполненной работы недостаточно, важно учитывать зависимости между показателями. Многие показатели обладают вероятностной характеристикой в следствии чего байесовская сеть выбрана для учета взаимосвязанных показателей. В статье приведен пример использования сети для учета взаимосвязей показателей. Данный подход к разработке систем поддержки принятия решений позволяет получить процедуру адаптивной настройки байесовской сети, отличающейся возможностью изменения истинности вершин сети с перерасчетом вероятностей влияния на итоговую оценку качества. Получена структура отображения информации при выдаче путевого листа, отличающаяся представлением диспетчеру возможности поиска работника по рассчитанному на основе байесовских сетей среднего процента эффективности работы механизатора. Разработанный математический аппарат может быть использован на агропромышленном предприятии, которое требует внедрения подсистемы поддержки принятия решений KPI.

1. Гмурман В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика, — М.: Высшее образование. 2005, 134 c

2. Элиезер Юдковски. Наглядное объяснение теоремы Байеса, 54 c

3. Ларичев О. И., Петровский А. Б. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. — Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987, с. 131—164.

4. Терелянский, П. В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования : монография / П. В. Терелянский ; ВолгГТУ. — Волгоград, 2009. — 127 с

5. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А., Фомина М.В.: Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004. - 704 с.

6. Панов М. М. Оценка деятельности и система управления компанией на основе KPI / М.М. Панов — М.: Инфра-М, 2013. — 255 с.

7. Клочков А. К. KPI и мотивация персонала / А. Клочков — Эксмо, 2010. — 160 с

Скворцов Юрий Сергеевич

Email: skvortsov@arcpris.ru

Воронежский государственный технический университет

Воронеж, Российская Федерация

Ключевые слова: байесовская сеть, априорная вероятность, контроль качества, система kpi

Для цитирования: Скворцов Ю.С. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДСИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ БАЙЕСОВСКОЙ СЕТИ ДЛЯ АГРОПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ. Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2017;5(4). URL: https://moit.vivt.ru/wp-content/uploads/2017/10/Skvorzov_4_1_17.pdf DOI:

645

Полный текст статьи в PDF

Опубликована 31.12.2017