过程管理支持系统（精选12篇）
过程管理支持系统 第1篇
决策支持系统 (Decision Support System, DSS) 是以
本期应交所得税和所得税费用计算如下:
本期应交所得税= (2 000+500) ×33%=825 (万元) ;
本期所得税费用=2 000×33%=660 (万元) 。
会计分录:
借:所得税6 600 000
贷:应交税金———应交所得税8 250 000
在上例中, 按照应付税款法计算的本期所得税费用为825万元, 按照纳税影响会计法计算的所得税费用为660万元, 两种计算方法对本期所得税费用的影响金额为165万元, 即为时间性差异对未来所得税的影响金额。同样, 两种方法对净利润的影响也是165万元。对于上市公司而言, 其净利润直接影响该公司的每股收益, 而每股收益对于计算该公司的市盈率, 进而评价该公司获利能力都有重大意义。因此, 采用纳税影响会计法对所得税进行核算更为准确。
三、因提取减值准备而产生的时间性差异对未来所得税的影响金额, 可按一定方法进行摊销处理
时间性差异发生于某一会计期间, 但在以后一期或若干期内能够转回。按税法规定, 除坏账准备以外的7项减值准备在提取时形成时间差异, 在实际发生时可据实税前扣除, 即在实际发生时转回。企业在资产减值实际发生时, 先冲抵资产减值科目, 期末再根据分析计算提取或冲销相应的资产减值准备。而应交所得税的计算需在会计利润的基础上, 减去或者加上提取的或冲销的减值准备, 再加上实际发生的资产减值, 最后乘上所得税率, 计算起来比较麻烦。因此, 笔者认为可根据各项资产的特点分别处理。
对于提取的存货跌价准备、短期投资跌价准备, 其备管理科学、计算机科学、行为科学和控制论为基础, 以计算机技术、人工智能技术、经济数学方法和信息技术为手段, 主要解决面向半结构化的决策问题, 帮助决策者根据自己的经验和知识选择一个满意的方案, 从而做出正确的决策。财务管理采用DSS是因为其业务的结构化程度较高, 即使是管理层或战略层的决策, 其决策过程也比较规范, 这是长期以来财务管理决策实践的结果, 开发智能财务管
抵项目分别为存货和短期投资, 属流动资产项目, 其流动性较强, 处置较为频繁, 提取后实际发生减值期间较短, 可以和坏账准备的税务处理一样, 按提取额在税前扣除, 不作为纳税调整项目, 不通过递延税款科目核算。这样, 既简化了核算, 也能保证税款及时收缴入库。
对于长期投资减值准备、委托贷款减值准备、固定资产减值准备、在建工程减值准备、无形资产减值准备等5项资产减值准备, 因其备抵项目均为长期资产, 不经常发生处置, 所以时间性差异对所得税影响的转回期间较长, 可以根据每项资产的特点, 对递延税款按一定年限进行摊销。这样做与实际发生减值时再抵减税款相比, 更符合权责发生制原则, 既保证了税款及时收缴入库, 又能使税款的缴纳比较均衡, 所得税费用的计算更合理。
四、在对资产首次提取减值准备时, 允许按提取额的一定比例抵减税额
由于各种减值准备的提取难度较大, 需要运用很多估算、分析和比较, 因此, 人为因素较多。同时, 按现行制度规定, 提取减值准备减少会计利润, 但不得减少应纳税所得额, 因此, 企业很容易采取种种手段, 减少提取减值准备。就长期意义上讲, 首次提取减值准备, 并允许抵免部分税款不会减少税收收入, 但却可以保证纳税企业对减值准备提取的合理性, 提高会计信息质量, 使企业获得纳税延缓的时间, 有利于竞争优势强化和财富的增大, 最终也有利于政府税收收入的增加。另外, 减值准备首次提取额较大, 而以后各期将保持一个较为稳定的数额, 因此, 首次提取允许减免一定税额有利于企业的提取减值准备。
理DSS已成为一个重要的发展方向。
1 智能财务管理决策支持系统的开发目标
决策按其性质可分为:结构化决策、半结构化决策和非结构化决策等3类。结构化决策是指对某一决策过程的环境及规则, 能用确定的模型或语言描述, 以适当的算法产生决策方案;非结构化决策是指以前从未出现过, 或其决策过程过于复杂以致毫无规律可循, 用常规的数学方法难以描述或解决, 必须借助人工智能技术;半结构化决策介于结构化决策和非结构化决策之间, 对于这类决策可以建立适当的算法产生决策方案。
智能财务管理DSS主要解决非结构化和半结构化决策问题, 它由数据库、模型库、方法库和知识库4个基本部分构成, 其中数据库提供会计数据, 来源于会计核算系统;模型库存放管理模型, 如预测模型、筹资模型等;方法库存放常用的计算方法, 如量本利分析方法、各种成本计算方法等;知识库存放日常会计核算知识, 包括有关定义、规则等。智能财务管理DSS提供的辅助决策支持应包括:
(1) 能以友好的人机接口方式提供决策所需的各种重要数据, 能对财务管理工作提供实时的监督预警, 避免造成大的损失。提供对重要数据的中短期的预测和敏感性分析, 能够对某些业务提供综合评价, 并可以给出建议和规划, 能够提供一些实用的分析工具。
(2) 系统可以辅助决策者建立有关模型, 制订不同的方案, 以自动或交互的方式对各个方案进行定量、定时的分析和评价, 预测各种方案可能产生的后果, 辅助决策人员正确选用方案, 并可以跟踪决策方案, 及时取得反馈信息, 辅助决策人员适时调整方案, 使决策更加科学, 更加符合实际。
(3) 通过对财务管理专家管理经验的学习, 获得知识, 并能将知识方便地录入知识库。利用知识库的知识, 能对某些复杂的、非结构化的问题进行有效的处理, 提出有启发性的建议。能提供高层人士所需的办公自动化功能, 如数据传送、邮件传递、日历、计算器等, 并在此基础上, 形成一个群DSS的雏形, 为日后智能DSS向支持决策中心进化打下基础。
2 智能财务管理决策支持系统的研制方法与开发环境
2.1 开发方法
由于智能财务管理DSS面临的不全是结构化的任务, 而大部分情况是半结构化和非结构化的任务, 难以准确识别决策过程的各个方面, 因此, 分析设计随决策过程的需要而异, 在研制过程中很难确定一个系统框架。又由于半结构化和非结构化过程中, 包含了许多难以用简单的逻辑定义来形式化描述的内容, 很大程度上用经验才能作出判断, 因此, DSS研制的主要任务是能组成不断变化的模型框架, 并允许迅速修改和发展模型。DSS的这些特点使得快速原型法成为开发过程中的主要方法。快速原型法需要将决策人员及维护人员尽早纳入系统, 以人机交互作为手段, 让决策者一边使用, 一边提出新的要求, 使原型系统逐渐成为决策者满意的系统。
2.2 开发环境
在选择智能DSS的软硬件开发环境时应着重考虑以下因素:
(1) 系统所选的软硬件平台必须与现有的计算机应用状况紧密联系, 能够方便、有效地使用现有计算机应用的资源。
(2) 系统所选用的技术应该是成熟而先进的, 并且应该是国际上的主流技术。充分利用现成的工具和技术, 做到起点高和规模优化。
(3) 系统采用的技术应该符合智能DSS的特点, 比如人机界面友好, 支持快速原型法, 有迅速适应各种变化的能力, 对数据、模型、知识、方法集成具有较强的能力等。
3 智能财务管理决策支持系统的总体结构
3.1 服务器部分
服务器部分实际上是整个系统的一个数据仓库, 它负责整个系统所需数据的录入、采集、存储和传输, 也是整个系统的交通枢纽, 负责服务器与工作站、工作站与工作站、服务器与外部网络的通信传输。虽然计算机已得到广泛的应用, 但财务管理DSS应提供多种数据获取方式:
(1) 手动输入。系统的数据录入人员 (服务器用户) 可以通过服务器终端输入数据。若每个数据库数据的录入都要有一段程序来控制, 那么不仅代码量大, 而且不易修改。系统根据将控制抽象为数据的观点, 把输入逻辑和输入内容分离。可以为每一次输入预先编写一个输入控制文件。在录入数据时, 用输入控制程序依据输入控制文件, 动态地控制数据输入。当输入格式或控制需要改变时, 只需改变输入控制文件。
(2) 移动存储设备采集。采集数据的方法是:系统预先定义好DOS内部数据库与外部数据库的关系 (包括字段对应、字段变换等) , 在采集数据前系统根据内外数据库的对应关系, 制作一种相关的采集存储设备, 内含数据采集控制程序和采集控制文件, 然后在其他职能部门的MIS机器上, 运行移动存储设备中的控制程序, 就可以采集这个MIS中的数据, 之后, 移动存储设备中的数据可以直接送入数据库中。
(3) 网络传输。联网是财务管理计算机应用的必然趋势, 服务器中存储了大量的数据, 如结算和统计资料等。数据通过服务器和工作站的通信接口传递。虽然服务器和工作站中都有数据库, 但工作站中的数据只是服务器中数据的一个子集。原则上, 工作站中数据库只保存最重要的和最新的数据, 并且随时更新。当然, 工作站随时可以向服务器申请数据。这样做的好处是不必要求实时传送所有的数据, 从而大大减轻了网络的负担。另外, 由于数据和应用分离, 使智能DSS可以比较简单地转变为单机结构。服务器也是整个系统的邮件传递中心, 这种传递是双向的。这样就使智能DSS成为一个简单的小型办公文件传输环境。
3.2 工作站部分
工作站部分是系统的主要组成部分, 供决策者使用, 它以服务器传递的数据为基础, 以中文图形窗口为界面, 以模型和知识为核心和驱动, 提供信息咨询和决策支持服务。从工作站软件的内部机制来看, 它分为:
(1) 数据库和数据库管理系统。数据库中存储了从服务器的综合数据库中得到的有关辅助决策的各类数据, 数据根据需要实时更新。
基于Excel的固定资产项目投资决策分析模型
李闻一, 穆涌
(武汉科技学院会计学院, 武汉430077)
要]固定资产的投资作为企业的一项重要投资活动, 事关企业的获利能力和内在价值, 具有较大的风险。如何更快更好地进行固定资产投资并有效决策是企业高层管理者非常关心的问题。本文以单项投资项目、完整工业项目和更新改造投资项目 (一般为10年左右) 为例, 利用Excel和VBA函数来建立一套完整的固定资产项目投资决策分析模型, 以期为企业的高层管理者在进行固定资产项目投资决策时提供参考性建议。
[关键词]项目投资;项目决策;Excel模型
[中图分类号]F232;F274[文献标识码]A
一、单项投资项目决策模型
(一) Sheet 2:单项投资项目决策模型 (输入区) 的设计 (建设期为1年)
1) 如图1所示, 采用组合框对固定资产的折旧方法进行控制, 并为组合框指定相应的数据源:直线法, 年数总和
[收稿日期]2008-01-05
(2) 模型库和模型库管理系统。模型库中的模型存储了决策中常用的各种模型, 如资金运用模型、最佳资产负债规划模型、盈利敏感性分析模型等。模型库管理系统对模型的管理通过模型字典来完成。模型字典定义和存放了所有模型的描述和控制信息。
(3) 方法库和方法库管理系统。方法库中存放了一些常用的辅助决策方法, 如检验推算公式及时间序列、一元回归、多元回归、非线性回归等方法。方法库管理系统对方法的管理, 通过类似模型字典的方法字典来完成。方法是用C语言编写动态链接库 (DLL) 。
(4) 知识库和知识库管理系统。知识库和知识库管理系统是智能财务管理DSS区别于一般DSS的重要特征。知识的描述是多种多样的, 本系统采用改进的产生式规则和框架两种表示方式, 其中, 产生式规则偏重于因果关系的推理, 框架偏重于结论的规整化。知识管理系统包括知识综合编辑环境和推理机。知识综合编辑环境协助系统维护人员和决策人员录入领域知识、进行一致性校验和实现对文本知识的编译。在实际运行中, 用知识推理机对编译后的知识进行推理。
(5) 邮箱和邮件管理系统。邮箱和邮件管理系统是智能财务管理DSS形成高层公文传递环境的一个基础, 也是系统向决策支持中心进化的一个起点。系统将内部各子系统协调、综合, 形成决策者使用的接口, 为决策者提供各种信息咨询和决策服务, 包括: (1) 营运资金实时检测。及时提供日常营运资金的重要数据, 监测资金营运中出现的存款大起大落、联行资金被大量占用、备复率不足等各种异常情[文章编号]1673-0194 (2008) 12-0052-06
法, 双倍余额递减法。该组合框的最大项数为3, 其中直线法:1, 年数总和法:2, 双倍余额递减法:3, 其数据连接单元格为:Sheet 1.B10。各年的营业利润和借款利息的控制分别选定对应的工作表名称并执行“视图”→“工具栏”→“窗体”, 用相应的按钮来控制。
2) 按钮———单项投资项目决策模型 (输出区) 的设计:
Sheets ("单项投资项目决策模型 (输入区) ") .Select
况, 并能提出预警。 (2) 最佳资产负债管理。实现资产负债管理, 是强化自我约束机制的重要保证, 对于提高资产的盈利性、安全性和流动性具有重要意义。最佳资产负债管理对当前的经营状况进行分析, 指出其中的问题, 提出警告和建议, 并依据决策者的不同经营作风, 用线性规划得到最佳资产负债结构。 (3) 盈利分析与评价。通过深入分析收入和成本的规模和结构, 指出当前的经营业绩。对未来的盈利进行敏感性分析, 并用一套指标对整个工作进行衡量, 得到对当前工作的评价和建议。 (4) 系统服务。为决策者提供一些服务, 如密码设置、正文编辑器、邮件接收与传递、计算器、日历
4 结束语
DSS的实用性给社会和企业带来了巨大的社会效益和经济效益, 并不同程度地改善了决策者和信息工作人员的素质和行为, 改善了决策者和管理人员的思维方式和工作方式。DSS充分体现了现代管理技术与方法的综合集成与运用。随着信息技术与现代管理思想的进一步发展, 智能财务管理DSS将在吸收新的管理思想的基础上不断创新, 将是一个集管理、技术于一身的现代管理支持系统。
参考文献
[1]陈文伟.决策支持系统教程[M].北京:清华大学出版社, 2005:264-313.
决策支持系统在企业管理中的应用 第2篇
摘要：通过分析现代企业管理者对决策支持系统的需求原因，引出了决策支持系统的概念与组成，给出了其在企业中的应用，并对企业建设决策支持系统提出了一些需要考虑的因素及实施原则。
一、需求原因
经济全球化的趋势以及中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场；随着竞争环境的恶化、消费者权益意识的增强等等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素，管理者们迫切需要一种计算机化的决策支持系统。虽然每个企业的状况和需求都不相同，但是他们却有着共同的需求：
1． 快速的计算：及时的决策在许多情况下非常关键，如股票交易、市场营销策略等。
2． 克服人在处理和存储上的限制：人的智力受制于人处理和存储信息的能力。而且，人不可能随时都能准确无误地回想起信息。
3． 认知极限：当需要许多不同的知识和信息时，个人解决问题的能力将受限制。计算机系统能帮助人快速访问和处理大量存储的信息。计算机还有助于减轻工作组中的协调和沟通。
4． 削减费用：计算机化的支持能削减小组的大小，并允许小组在异地相互交流，将提高支持人员的生产率（如财务或法律分析师），提高的生产率就意味着更低的成本。
5． 信息支持：通过计算机技术，管理者可以获得正确的、及时的和最新的信息来进行决策。
6． 质量支持：计算机能提高决策的质量。例如，可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以很低的代价迅速收集专家的意见。许多专业知识甚至可以直接由计算机系统导出。利用计算机，决策制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况，快速经济地评定 不同的影响。
7． 有助于业务流程重组和员工授权：竞争不仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制以及对客户的支持。决策支持技术，如专家系统，使得欠缺知识的人也能做出良好的决策。这样就可以进行有意义的授权。决策支持系统还可用于业务流程重组中，研究竞争者的活动、定制产品、优化生产流程等等。
决策支持系统的应用可以很好地满足上述需求，可以减少决策的盲目性，更加有效地利
用信息资源，从而提高市场反映能力。
二、概念组成20世纪70年代初，美国的M S Morton教授在名为《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统（DSS）的概念。70年代中期，DSS的一些概念得到进一步发展，70年代末、80年代初，计算机管理应用的重点由事务性处理转向企业的管理、控制、计划和分析等高层次决策制定方面，DSS的研制和应用才迅速发展起来。现在，决策支持系统已逐步推广
应用于大、中、小企业的预算与分析、预测与计划、生产与销售、研究与开发等职能部门，军事决策、工程决策、区域规划等方面。
那么，什么是决策支持系统呢？决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。它是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。
一个决策支持系统将包括如下典型的组件：
1．数据管理子系统：DSS的数据库通常包括在数据仓库中。数据仓库是集成的、面向主题的数据库集合，它是用来支持决策支持功能的，其中每个数据单元都不随时间改变。数据仓库的数据通常从内部和外部数据源中抽取。内部数据主要来自于组织的交易处理系统。外部数据包括行业数据、市场调查数据、人口普查数据、国家经济数据等。2． 模型管理系统：一个包含有财务、统计、运筹和其它定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。
3． 知识管理系统：许多非结构化和半结构化的问题是如此的复杂以至于除了通常的DSS能力外，它们还需要特别的专业知识。这些知识可以由专家系统或者其它智能系统提供。因此，更高级的DSS系统还包含成为知识管理的组件。
4． 用户界面子系统：用户与DSS应用之间的交流。如交互式界面、报表打印。为了实现组织内的信息共享，还应包括Intranet/Internet的发布方式。
5． 用户：用户可看作系统的一部分。DSS的用户主要是企业各层次的管理者和商业分析人员。
三、应用实施
1． 销售支持：每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给高级经理提供支持。这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。DSS应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。
2．客户分析和市场研究：DSS应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销予以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便做出终止或者扩张某种产品的适当决定；进行企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度和进行市场规模和潜在规模的研究等。
3． 财务分析：按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。
4． 运筹和战略计划：基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立，如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。
5． 企业分析：为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子（Critical Success Factor, CSF）。CSF是企业级分析的焦点。这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。关键性能指标（Key Performance Index, KPI）提供了CSF在公司层次上的度量。典型的KPI包括赢利能力、财务、市场、人力资源、计划、经济分析、消费者趋势等。
四、建设考虑
一个高效的、满足企业自身商业需要的决策支持系统，将会成为企业的核心竞争力。作
为企业用户，在考虑本企业决策支持系统的建设时要认识到如下几点：
1． DSS是一个解决方案。DSS不是一种通用的产品，而是一个解决方案。每个企业都要结合自身的状况，明确亟待解决的管理困难，然后进行决策支持系统的分析、设计、开发和实施，以真正满足企业管理决策的需要。
2． 先进的管理思想是DSS的灵魂。一个成功的DSS应用，应该融合了优秀的管理思想，能给企业提供分析和解决商业问题的有效的方法论。DSS中所包含的计算机软硬件技术，则是将这种管理思想和方法论具体表现出来，从而让DSS的用户在使用过程中能够贯彻这种管理思想、实践这种方法论。组织整体的管理绩效因此而得到提高。这从另一角度说明，企业必须首先整合自己的管理思路，提升管理意识，明确通过DSS将实现的管理目标，才能开始DSS的实施。
3． DSS的实施存在很高风险。DSS实施是复杂的，因为它不仅仅是搜集、处理和分发信息的信息系统，而且还可能显著地改变组织运作的方式。DSS应用系统的成功最终取决于企业的使用效果，让管理者感受到投资带来的回报。因此，DSS的实施除技术之外还包含着诸多人为因素。每个企业的情况都是不同的，所以要做到具体问题具体分析。这些人为的、组织的不确定性造成了DSS应用实施的高风险。据国外统计，大约60%~70%的人工智能项目都没有取得良好效果。
中国企业在20多年的改革开发过程中取得了飞速的发展，企业的规模不断扩大，产品更加丰富，产值和利润持续增长。与此同时，涌现出一大批具有现代企业制度和先进管理意识的企业。随着国内市场竞争的加剧和中国加入WTO，这些企业已经意识到通过IT技术来改善管理，提高竞争力。它们将成为中国企业DSS应用的先行者。对于中国企业DSS应用的实施，我们建议遵循总体规划、分步实施、迅速受益、不断完善的原则：（1）首先要整合内部管理，总结出能保证企业持续取得成功的管理思想，然后在DSS的总体规划中要贯彻这些思想。（2）应该建设出满足自身需要的系统，不必盲目地求大求新。（3）分阶段实施。要确保每部分都在管理上可控，降低风险。（4）应该让企业尽快从中受益，看到投入的回报。这样可以增加系统建设的信心。（5）随着企业的业务发展和信息技术的发展，DSS应用需要不断地调整和完善。
五、结束语
自从DSS问世以来，由于它的实用性，给社会和企业带来了巨大的社会和经济效益，因而引起了许多专家和企业界人士的极大兴趣和关注，使之很快得到了长足的发展和应用。DSS有力地支持了企业的决策活动，并不同程度地改善了决策者和信息工作人员的素质和行为，改善了决策者和管理者人员的思维和工作方式。DSS充分体现了现代管理技术与方法的综合集成与运用。随着信息技术与现代管理思想的进一步发展，DSS将在吸收新的管理思想的基础上不断创新，未来的DSS将是一个集管理、技术于一身的现代管理支持系统，它将比以往更深刻地影响人类的工作和思维方式，也必将促进科学与经济的更大繁荣。参考文献：
1．Simon H A．The new science of management decision．New York：Prentice—Hall，1997．
2．高洪深．决策支持系统（DSS）理论、方法、案例．北京：清华大学出版社，2000．
决策支持系统在企业管理中的应用 第3篇
关键词：决策支持系统；关键成功因子；关键性能指标
一、需求原因
经济全球化的趋势以及中国加入WTO之后，无论是否愿意，企业都将面对全球的竞争者和全球范围的消费市场；随着竞争环境的恶化、消费者权益意识的增强等等，政府颁布了更详尽的法令和制度来约束企业的经营行为。企业管理者在进行决策时需要考虑更多、更复杂的制约因素，管理者们迫切需要一种计算机化的决策支持系统。虽然每个企业的状况和需求都不相同，但是他们却有着共同的需求：
1． 快速的计算：及时的决策在许多情况下非常关键，如股票交易、市场营销策略等。
2． 克服人在处理和存储上的限制：人的智力受制于人处理和存储信息的能力。而且，人不可能随时都能准确无误地回想起信息。
3． 认知极限：当需要许多不同的知识和信息时，个人解决问题的能力将受限制。计算机系统能帮助人快速访问和处理大量存储的信息。计算机还有助于减轻工作组中的协调和沟通。
4． 削减费用：计算机化的支持能削减小组的大小，并允许小组在异地相互交流，将提高支持人员的生产率（如财务或法律分析师），提高的生产率就意味着更低的成本。
5． 信息支持：通过计算机技术，管理者可以获得正确的、及时的和最新的信息来进行决策。
6． 质量支持：计算机能提高决策的质量。例如，可以评价更多的备选方案，快速进行风险分析，以很低的代价迅速收集专家的意见。许多专业知识甚至可以直接由计算机系统导出。利用计算机，决策制定者可以执行复杂的模拟，检查各种可能的情况，快速经济地评定不同的影响。
7． 有助于业务流程重组和员工授权：竞争不仅仅在于价格，还在于质量、及时性、产品的定制以及对客户的支持。决策支持技术，如专家系统，使得欠缺知识的人也能做出良好的决策。这样就可以进行有意义的授权。决策支持系统还可用于业务流程重组中，研究竞争者的活动、定制产品、优化生产流程等等。
决策支持系统的应用可以很好地满足上述需求，可以减少决策的盲目性，更加有效地利用信息资源，从而提高市场反映能力。
二、概念组成
20世纪70年代初，美国的M S Morton教授在名为《管理决策系统》一文中首先提出决策支持系统（DSS）的概念。70年代中期，DSS的一些概念得到进一步发展，70年代末、80年代初，计算机管理应用的重点由事务性处理转向企业的管理、控制、计划和分析等高层次决策制定方面，DSS的研制和应用才迅速发展起来。现在，决策支持系统已逐步推广应用于大、中、小企业的预算与分析、预测与计划、生产与销售、研究与开发等职能部门，军事决策、工程决策、区域规划等方面。
那么，什么是决策支持系统呢？决策支持系统通过结合个人的智力资源和计算机的能力来改进决策的质量。它是一个基于计算机的支持系统，服务于处理半结构化问题的管理决策制定者。
一个决策支持系统将包括如下典型的组件：
1．数据管理子系统：DSS的数据库通常包括在数据仓库中。数据仓库是集成的、面向主题的数据库集合，它是用来支持决策支持功能的，其中每个数据单元都不随时间改变。数据仓库的数据通常从内部和外部数据源中抽取。内部数据主要来自于组织的交易处理系统。外部数据包括行业数据、市场调查数据、人口普查数据、国家经济数据等。 2． 模型管理系统：一个包含有财务、统计、运筹和其它定量模型的软件包，能够提供系统的分析能力和合适的软件管理能力。在模型库中的模型可以分为战略性的、策略性的、运营性的等等。
3． 知识管理系统：许多非结构化和半结构化的问题是如此的复杂以至于除了通常的DSS能力外，它们还需要特别的专业知识。这些知识可以由专家系统或者其它智能系统提供。因此，更高级的DSS系统还包含成为知识管理的组件。
4． 用户界面子系统：用户与DSS应用之间的交流。如交互式界面、报表打印。为了实现组织内的信息共享，还应包括Intranet/Internet的发布方式。
5． 用户：用户可看作系统的一部分。DSS的用户主要是企业各层次的管理者和商业分析人员。
三、应用实施
1． 销售支持：每日按地区、部门、销售员和产品生成销售情况的汇总，给高级经理提供支持。这些报告标识了丢失的业务、挽回的业务和新的业务。根据需要还可以定制额外的周期报表，这些特殊的报表给经理提供了比较和趋势分析，有助于确定问题和机会。DSS应用能够分析和评价以往产品的销售，以确定产品成功或失败的因素。借助DSS，可以利用全公司的数据来推测一个决策所隐含的利润和收入。
2．客户分析和市场研究：DSS应用可以利用统计工具来分析每天收集的交易数据，以确定各种类型客户的消费模式，然后采取相应的营销措施，从而实现最大的利润。对于重点客户要提供更好的服务和更优惠的价格策略；对于潜在客户要进行促销予以争取；对于易流失的客户要分析原因以挽回。市场研究包括：利用预测模型分析得出每种产品的增长模式，以便做出终止或者扩张某种产品的适当决定；进行企业品牌和形象的研究，以便提高企业和品牌的知名度和美誉度；分析客户满意度和进行市场规模和潜在规模的研究等。
3． 财务分析：按年、月、日或其它自定义周期来进行实际费用和花费的比较；审查过去现金流的趋势，并预测未来的现金需求量；复杂项目的预算计划和成本分摊；整合各分支机构的财务数据，形成正确、一致的财务报表。
4． 运筹和战略计划：基于资源和时间的限制，来确定最优的项目时间表；制定工厂每日的生产计划；确定大型连锁机构中分支网点的设立，如连锁店、加油站、通讯中继站等等；协助制定大规模资本投资计划，并计算投资风险。
5． 企业分析：为了达到组织的目标所必须考虑的因素被称为关键成功因子（Critical Success Factor, CSF）。CSF是企业级分析的焦点。这样的因子可以是战略性的或者操作性的，主要从三个来源导出：组织性因素、行业因素和环境因素。关键性能指标（Key Performance Index, KPI）提供了CSF在公司层次上的度量。典型的KPI包括赢利能力、财务、市场、人力资源、计划、经济分析、消费者趋势等。
四、建设考虑
一个高效的、满足企业自身商业需要的决策支持系统，将会成为企业的核心竞争力。作为企业用户，在考虑本企业决策支持系统的建设时要认识到如下几点：
1． DSS是一个解决方案。DSS不是一种通用的产品，而是一个解决方案。每个企业都要结合自身的状况，明确亟待解决的管理困难，然后进行决策支持系统的分析、设计、开发和实施，以真正满足企业管理决策的需要。
2． 先进的管理思想是DSS的灵魂。一个成功的DSS应用，应该融合了优秀的管理思想，能给企业提供分析和解决商业问题的有效的方法论。DSS中所包含的计算机软硬件技术，则是将这种管理思想和方法论具体表现出来，从而让DSS的用户在使用过程中能够贯彻这种管理思想、实践这种方法论。组织整体的管理绩效因此而得到提高。这从另一角度说明，企业必须首先整合自己的管理思路，提升管理意识，明确通过DSS将实现的管理目标，才能开始DSS的实施。
3． DSS的实施存在很高风险。DSS实施是复杂的，因为它不仅仅是搜集、处理和分发信息的信息系统，而且还可能显著地改变组织运作的方式。DSS应用系统的成功最终取决于企业的使用效果，让管理者感受到投资带来的回报。因此，DSS的实施除技术之外还包含着诸多人为因素。每个企业的情况都是不同的，所以要做到具体问题具体分析。这些人为的、组织的不确定性造成了DSS应用实施的高风险。据国外统计，大约60%~70%的人工智能项目都没有取得良好效果。
中国企业在20多年的改革开发过程中取得了飞速的发展，企业的规模不断扩大，产品更加丰富，产值和利润持续增长。与此同时，涌现出一大批具有现代企业制度和先进管理意识的企业。随着国内市场竞争的加剧和中国加入WTO，这些企业已经意识到通过IT技术来改善管理，提高竞争力。它们将成为中国企业DSS应用的先行者。对于中国企业DSS应用的实施，我们建议遵循总体规划、分步实施、迅速受益、不断完善的原则： （1）首先要整合内部管理，总结出能保证企业持续取得成功的管理思想，然后在DSS的总体规划中要贯彻这些思想。（2）应该建设出满足自身需要的系统，不必盲目地求大求新。（3）分阶段实施。要确保每部分都在管理上可控，降低风险。（4）应该让企业尽快从中受益，看到投入的回报。这样可以增加系统建设的信心。（5）随着企业的业务发展和信息技术的发展，DSS应用需要不断地调整和完善。
五、结束语
自从DSS问世以来，由于它的实用性，给社会和企业带来了巨大的社会和经济效益，因而引起了许多专家和企业界人士的极大兴趣和关注，使之很快得到了长足的发展和应用。DSS有力地支持了企业的决策活动，并不同程度地改善了决策者和信息工作人员的素质和行为，改善了决策者和管理者人员的思维和工作方式。DSS充分体现了现代管理技术与方法的综合集成与运用。随着信息技术与现代管理思想的进一步发展，DSS将在吸收新的管理思想的基础上不断创新，未来的DSS将是一个集管理、技术于一身的现代管理支持系统，它将比以往更深刻地影响人类的工作和思维方式，也必将促进科学与经济的更大繁荣。
参考文献：
1．Simon H A．The new science of management decision．New York：Prentice—Hall，1997．
2．高洪深．决策支持系统（DSS）理论、方法、案例．北京：清华大学出版社，2000．
3．雷光复．信息系统与计算机辅助管理．北京：清华大学出版社，1997．
作者简介：周运森，南京大学管理科学与工程研究院教授、硕士生导师；赖景和，南京大学管理科学与工程研究院硕士生。
控股型集团采购支持系统构建与管理 第4篇
控股型集团是指集团对各子公司实施控股, 但作为股东不能直接参与子公司的具体经营和管理。在这样的集团组织中由三个互相关联的层次组成, 第一个层次由董事会和经理班子组成的总部是公司的最高决策层, 它的主要职能是战略研究和交易协调;第二个层次由职能部门和支持、服务部门组成, 其中计划部门是公司战略研究的执行部门, 财务部负责全公司的资金筹措、运用和税务安排, 子公司财务只是一个相对独立的核算单位;第三个层次是围绕公司的主导或核心业务的互相依存又互相独立的子公司, 子公司不是完整意义的利润中心, 更不是投资中心, 它本质上是一个在统一经营战略下承担某种产品或提供某种服务的生产或经营单位。子公司负责人是受总公司委托管理这部分资产或业务的代理人, 而不是该公司自身利益的代表。这种控股型集团集权程度较高, 突出整体协调功能。它成为目前国际上特别是欧美国家大型公司组织形态的主流形式。
控股型集团组织模式的优点一是实现了集权和分权的适度结合, 既调动了各控股公司发展的积极性, 又能通过统一协调与管理, 有效制定和实施集团公司整体发展战略;二是日常经营决策交付给控股公司、职能部门进行, 与长期的战略性决策分离, 这使得高层管理者可以从繁重的日常事务中解脱出来, 有更多的时间精力进行协调、评价和做出重大决策。但这种组织模式的缺点是管理层次增加, 协调和信息传递困难加大, 从而一定程度上增加了内部交易费用。
二、控股型集团采购面临的问题
根据控股型集团组织模式来分析, 其采购面临的问题可以归结为如下两个方面:
1. 传统采购模式的不适应性。
按控股型集团组织模式的特点, 物资采购按传统模式是由各经营单位独立进行, 控股公司按照各自的生产经营规划来决定自身的采购行为, 彼此间是相互独立, 信息是不相通的, 即在集团内部, 信息是不对称的。加之采购管理控制的难度, 控股型集团整体采购工作中将会出现“三高”和“三低”现象:材料成本高、作业成本高、灰色空间高;资源利用效率低、系统作业效率低、整体采购作业水平低。因此, 控股型集团的传统采购运作模式的不适应性是客观存在的。
2. 集权采购模式的不适应性。
相对于上述传统的采购模式不适应性, 如果采用相反的采购模式来进行, 即集团集权统一采购模式也同样存在不适应性。集团集权采购的优点是采购权限集中, 可以将控股公司出现的较小需求汇集而形成较大或大的需求, 达到规模采购的效益。同时, 由于集团直接面对所有供应商, 在采购信息和采购谈判上占据优势, 因此, 可以大幅度地降低采购成本, 最大限度地限制了采购工作中的灰色空间。但集权采购模式也存在致命的问题, 一是集团要面对众多的控股公司的物资需求, 采购作业在品种、需求量、需求时间、配送等众多环节的控制上难度非常大, 出现问题的概率高, 影响控股公司的生产计划进度安排, 进一步影响到市场服务;二是控股公司根据自身的生产规划安排, 向集团提出物资需求, 这就增加了信息链的传递长度, 导致信息传递效率下降, 而且容易形成信息传递过程中的失真导致错误采购, 特别是控股公司在市场瞬息万变过程中经常性的调整生产需求规划, 致使在一个计划期内会经常变动物资需求, 集团在面临大量的需求信息变动时往往会束手无策、应接不暇, 致使集团的应变能力受到极大的损害。
三、控股型集团采购支持系统构建
控股型集团采购既不能采用集权方式运作, 也不宜采用控股公司独立运作。因此, 比较可行的思路是集团建立采购支持系统, 由这一系统对集团控股公司的采购提供信息与技术上的支持, 藉此消除控股公司之间因信息不对称和信息隔阂所造成的价格扭曲现象。同时, 在集团统一的采购支持平台上, 容易促成大量供应商之间的良性竞争, 确保价格的公平合理, 减轻集团的经营成本, 促进“多赢”的局面形成。控股型集团采购支持系统在功能上必须要达到能够向控股公司提供完全透明的供应商信息和价格信息, 能够对控股公司提供可靠的成本控制的益处, 起到真正的服务作用而不是行政命令。
1. 服务和技术支持体系。
该体系的功能是为控股公司提供包括周期性采购系统审计和采购合同标准规范化制订与推行等在内的专业服务, 通过联合检查、专项检查、年度考核和日常监督等多种形式将控股公司存在问题点进行循环曝光, 帮助企业避免潜在的经济风险, 使控股公司认识到利用集团资源可以解决许多实际问题, 有利于自身的发展。同时展开下一步的工作协调沟通, 在责、权、利方面形成基本共识, 统一思想。
2. 价格管理体系。
采购价格管理是控股型集团采购支持系统的核心, 是控股公司和集团共同关注点。价格管理体系构建包括基础管理数据库的建设和多种价格管理工具的组合应用两个方面, 价格管理体系需要如下几个构件: (1) 基础管理数据库。建立集团采购数据库, 构建“第三方”采购管理平台。集团建立的采购数据库直接连接各控股企业采购管理系统, 实行单向操作, 集团可以直接阅读控股企业数据, 但控股企业不能操作集团数据库, 这样可最大限度地保证集团采购数据库的安全。因为集团可以直达控股公司采购管理系统, 由此可以掌握第一手资料, 可以同步跟踪控股公司的采购信息, 为集团管理和决策提供依据, 为采购评价提供客观依据。另外, 可以利用数据库进行各种相关专项分析, 根据分析结果来提出建设性的指导意见, 直接发挥协同作用。 (2) 价格管理组合体系。价格管理组合体系的主要内容, 一是成本分析, 建立各类材料的成本分析资料, 包括供应商的报价策略和己方的价格核算方法;二是价格测试, 对标准化材料价格可采用比价测试方式来判断其价格情况, 非标准材料可采用成本分析控制方式, 跟踪市场价格波动情况和实际采购价格, 向控股公司发布价格目标来降低采购价格。 (3) 企业整体价格控制 (价格指导线) 。根据企业控股公司历史采购资料和实际价格情况, 对控股公司发布相应的采购价格整体降幅目标和相应的关注点, 同时要同步跟进考核。 (4) 价格预警机制。由于贸易全球化, 工业品价格受国际市场影响大, 突发事件或局部震荡都有可能导致工业品价格震荡, 因而提出价格预警报告, 对价格可能上涨的材料提出预测和相应建议, 提醒控股公司关注。
3. 委托采购服务平台。
委托采购服务平台的关键是服务, 集团提供资源平台, 受控股公司委托发布采购标书, 主持虚拟竞拍现场, 所产生的利益归控股公司所有。商业采购合同由控股公司和中标供应商具体签订, 集团根据委托协议所认可的规范, 监督合同执行情况, 保障供应商利益, 维护干净和谐的商业环境, 维护自身的品牌荣誉。
4. 监督管理体系。
控股型集团物资采购牵涉面广, 权利与责任高度交织, 多种技术经济因素交互作用, 因而造成物资采购的管理监督难度很大。集团必须立足于制度建设, 对每个环节进行有效监督, 不仅要进行事后监督, 更要在事前、事中进行监督管理。通过优化管理, 建立起合理的制度监督机制, 包括内部监督机制、外部监督机制和社会监督机制。
四、控股型集团采购支持系统的管理
1. 组织上的保证。
集团采购支持系统需要有一个专门的部门来运作和管理, 这个部门在组织权力上不具备对控股公司进行行政命令的权力, 它只是一个提供服务产品的部门。因此, 在组织设计上, 一方面要构建这样一个机构, 另一方面它不能借集团之力来干预控股公司的采购运作。
2. 管理制度跟进。
集团采购支持系统虽不能直接干预控股公司的运作, 但却担负对控股公司提供采购支持的义务和采购监管的责任, 而这种监管不是由权力派生的, 它是由制度构成的, 即通过设计各种有效的监管制度来对控股公司的采购行为和绩效进行评价, 促进控股公司采购业务的规范和持续不断的改善, 达到不断优化的效果。
3. 专业队伍建设。
集团采购支持系统需要对市场有一个敏锐的感觉和反应能力, 需要对供应商进行大量的调查和研究, 需要构建大量物资的价格信息, 这些工作都不是简单的程序性工作, 而是需要复杂的调查、搜集、分析、整理、归纳、统计分析等过程, 没有一支专业化、素质高的队伍, 集团采购支持系统将没有能力给控股公司提供采购服务。
4. 系统数据更新。
集团采购支持系统需要构建大量的物资价格信息、供应商信息等, 这些信息都是动态的, 要对控股公司提供有效的服务, 系统数据必须能够快速更新, 这就要求管理者对数据进行快速、准确的维护。
5. 保证有效的协调沟通。
集团采购支持系统除了向控股公司提供专业的采购服务外, 必然还存在大量的协调沟通工作, 这是由该系统的属性决定的, 保证集团和控股公司之间的有效沟通是顺利实施集团采购支持系统的前提。
控股型企业集团采购运作是一个复杂的系统, 每一个集团公司都在长期的实践中形成了各具特色的采购模式, 实践出真知, 实践的结果从另一方面推动了理论上对控股型集团采购管理的研究。本文立足于集团内部形成“第三方”角色, 构建集团采购支持系统, 向控股公司提供专业的采购信息服务, 在保证集团各公司业务顺利开展的前提下, 力图大幅度地降低集团总的采购成本, 从而为集团带来更丰厚的利润。采购运作是企业的管理行为, 随着实践和理论研究的不断深入, 采购管理的创新也将会不断出现。
过程管理支持系统 第5篇
航天试验测发网络计划动态优化管理与决策支持系统
对建立航天试验测试发射组织指挥网络计划实时动态优化管理与决策支持系统的设计思想、设计方案及相关部件的基本功能做一简要的`介绍.指出在复杂大系统工程项目计划中,利用网络计划技术进行动态优化管理与决策是工程项目计划管理与决策的一种有效途径.
作 者：陈浩光 陈庆华 杨惠鹄 佟连捷 Chen Haoguang Chen Qinghua Yang Huigu Tong Lianjie 作者单位：国防科工委指挥技术学院,北京,101416刊 名：系统工程与电子技术 ISTIC EI PKU英文刊名：SYSTEMS ENGINEERING AND ELECTRONICS年，卷(期)：199921(9)分类号：V2关键词：航天技术 网络分析 决策支持系统 系统工程
过程管理支持系统 第6篇
关键词:智能决策支持系统;AI;ES
中图分类号:TP315 文献标识码:A文章编号:1006-8937(2009)10-0146-01
1智能决策支持系统的概念
智能决策支持系统(IDSS,Intelligence Decision Supporting System),是人工智能(AI,Artifieial Intelligence)和DSS相结合而成的决策支持系统,它应用专家系统(ES, Expert System)技术,通过逻辑推理的手段充分应用人类知识处理复杂的决策问题。
2智能决策支持系统的特点和功能
智能决策支持系统,我们又称为高阶决策支持系统,它将决策支持系统的人机交互系统、模型库系统、数据库系统和专家系统的知识库、推理机及动态数据库相结合,因此能拥有优于传统决策支持系统的特性和功能:
①由于智能DSS具有推理机构,能模拟决策者的思维过程,所以能根据决策者的需求,通过提问会话、分析问题、应用有关规则引导决策者选择合适的模型。②智能DSS的推理机能跟踪问题的求解过程,从而可以证明模型的正确性,增加了决策者对决策方案的可信度。③决策者使用DSS解决半结构化或非结构化的问题时,有时对问题的本身或问题的边界条件不是很明确,智能DSS却可以通过询问决策者来辅助诊断问题的边界条件和环境④智能DSS能跟踪和模拟决策者的思维方式,所以它不仅能回答“what……if……”,而且还能够回答“why”,“when”之类的解释性原因,从而能使决策者不仅知道结论,而且知道为什么会产生这样的结论。
IDSS充分发挥了专家系统以知识推理形式解决定性分析问题的特点,又发挥了初级决策支持系统模型计算为核心解决定量分析问题的特点,充分做到定性分析和定量分析的有机结合,使得解决问题的能力和范围得到了一个大的发展。IDSS中DSS和ES的结合主要体现在三个方面:①DSS和ES的总体结合。由人机交互系统把DSS和ES一体化。②KB和MB的结合。模型库中的数学模型作为知识的一种形式即过程性知识,加入到知识推理过程中去。③DB和动态DB的结合。DSS中的DB可以看成是相对静态的数据库,它为ES中的动态数据库提供初始数据。ES推理结束后,动态DB中的结果再送回到DSS中的DB中去。
3管理决策中智能决策支持系统的应用
DSS与ES相结合,意味着智能化决策支持系统不仅能提供许多传统的决策支持功能,还可以提供知识编辑、推理、学习等更接近于人类决策方式的功能。同时,系统还可能在一定程度上接受自然语言所提出的问题,让系统使用起来更加友好。人工智能技术引入DSS中可以有几种途径。首先,Simon提出有限合理性模型是和人工智能技术紧密结合的,有限合理要求建立一个紧密跟踪人的行为的系统,而专家系统正是这样的一种系统。其次,人工智能因为可以处理定性的、近似的知识而引入DSS中,这方面正是专家系统的优势所在。最后,DSS的一个共同特征是交互性强,这就要求高阶的决策支持系统使用起来更方便,并且在接口水平和在进行的推理上更为透明。人工智能在接口水平,尤其在对话功能上对此可以做出有益的贡献。
正因为智能决策支持系统具有优于一般决策支持系统的特性,使其有可能在企业日常管理中发挥重要作用,甚至影响企业组织的方方面面。
目前,企业中决策支持系统的运用已经是一件很普遍的事情,但是在企业日常决策中应用IDSS还不是很常见,然而由于IDSS能够进行知识编辑、推理、学习且更为友好,在企业决策中的应用也日渐增多。IDSS能向企业各类管理人员提供越来越多的企业内外部信息和各种经营分析与管理决策功能,丰富的决策信息与灵活的决策功能使企业的管理决策工作不再局限于少数专门人员或高层人员。外部环境的要求,IDSS提供的可能,已使企业中许多不同职能、不同技能的各类管理与技术人员参与决策工作,许多决策问题也不必再有上层或专人解决。这种趋势必将使企业组织结构更为扁平化。
虽然IDSS目前在理论上还有较大的难度,还有许多问题尚待研究,特别是当前的计算机系统在自然语言、推理机、学习性能等方面还不够完善,而要彻底实现它的应用,其难度是相当大的,但由于IDSS在应用上具有重大的现实意义,它成为众多国内外的研究人员的重要课题。
参考文献:
[1] 王红,刘建辉.人工智能在决策支持系统中的应用与研究[J].人工智能,2005,(3).
过程管理支持系统 第7篇
1 ODS统计信息资源库
1.1 主题数据集设计
O D S统计信息资源库是基于I R模式构建的数据资源体系。是在H I S业务数据库基础上,以主题数据集形式进行概念化组织和存储,并将面向应用的数据环境转换为面向主题的数据环境。以“住院病人个案信息主题数据集”的整合为例:对住院病人在接受诊疗全过程中产生的信息进行归纳分析,抽象出若干子集,分析每一个子集所需的基本数据项,以及HIS应用系统和后台数据结构的关联,生成所需主题数据集的若干个数据表结构,通过数据的提取、核查、转储后,生成以“主题数据集”为组织和包装单位的、适合于进行数据分析的ODS数据环境。
1.2 ODS统计资源库功能
1.2.1 资源完整:
ODS统计信息资源库的内容覆盖门诊、临床、辅诊、设备、药品、材料、卫生经济、人力资源、学科、技术等全方位的医疗管理活动,伴随病人诊疗和费用发生的全过程。
1.2.2 长期在线:
ODS统计资源库通过每日定时触发,进行HIS增量数据的统计转储,解决了一直以来H I S定期进行过期数据离线存储操作所导致的统计人员对历史性、全局性数据长期在线应用需求受到严重束缚问题。
1.2.3 操作简便:
系统提供了全开放的、直观的数据结构,以及面向主题的、便于用户理解和调用的语义环境。在不需要涉及HIS复杂的后台结构的情况下,满足统计专业人员对医院网络业务数据的直接应用。
1.2.4 操作安全:
ODS资源库是通过自动定制触发、一次性完成网络数据的统计迁移,确保了既满足对HIS数据的系统性归纳、集成、调用的需求,又保障了不对前台业务操作效率和数据内容造成影响。
2 电子统计台账系统
2.1 类别与维度设置
2.1.1 台账类别与相关指标设置。
根据数字化医院电子统计档案内容的扩展需求,在传统手工台账基础上进行系统分类和通用标题、标目及具体指标设置,用户可根据特定需求建立相应的分类体系。例如可将台账分为工作效率、工作质量、卫生经济、物资管理、医疗安全等类别,工作效率类台账可设置住院病人流动情况统计台账、治疗结果统计台账、收治费用统计台账等台账表标题,住院病人流动情况统计台账可设置原有人数、新入人数、转入人数、出院人数、转出人数、死亡人数、现有人数等相关指标。
2.1.2 台账维度与相关指标设置。
根据数据资料的粒度、应用需求,进行统计台账维度设置,例如科室、费别、病种、时间等维度。
2.2 动态数据的静态存储
台账数据需要随H I S的变化同步补充、累加或更新。系统以定制时间区间形式(如日、周、月、年),自动读取O D S数据环境中的增量数据,并按照维度进行分类汇总,得到某一台账指标的瞬时“映像”。以病情状况统计台账为例:应用O D S资源库中病人入出转数据,按科室、病种等维度进行独立日记录,作为一天分类汇总结果的“数据定格”,由此完成对动态数据的静态转储。
2.3 连续性生成机制
统计台账的生成是一个反复、连续性的工作,本系统在O D S数据资源库基础上,设置了不同周期的台账生成机制。具体时间间隔根据台账的性质以及指标的特点决定,每单位时间生成的台账数据分别进行系统存储,作为定时台账的最小单位记录,由此满足长期在线、任意时间跨度的累计与调用。
3 统计指标标准化系统
3.1 功能框架
统计指标标准化系统包括著录、调用和维护三个方面的功能。功能框架如图1所示。
3.2 指标数据元的属性设置
将医院统计指标数据元的属性设置为以下两个方面的内容:3.2.1一般属性的设置:根据国标GB/T 18391.3-2001的要求,进行数据元一般属性的设置,属性的约束条件等方面遵循国标要求;3.2.2特殊属性设置:结合医院统计指标数据元的特点和统计信息服务的需求,遵循国标G B/T18391.3-2001中对于自定义属性的要求,定义了6个特殊属性。具体内容如表1所示:
3.3 统计指标标准化系用的应用
本系统支持三个方面的应用:
3.3.1 著录应用:
主要是应用系统著录功能,进行本地或在线著录与提交。
3.3.2 查询应用:
应用系统检索功能,对指标数据元进行多条件组合查询。
3.3.3 管理应用:
包括统计指标数据元标准审核和管理操作。一是依据统计指标数据元规范,对提交的著录指标,提取其中的概念域、值域、数据元概念等相关信息,进行统一标识和分类处理;二是执行对指标数据元的审核与系统注册;三是进行指标数据元属性字典的维护;四是对统计指标公用数据元目录进行更新与维护。
4 面向管理决策的定制服务系统
将日益扩展的医院日常管理运营数据快速推送到管理者桌面,让信息随手可得,是新时期各级管理者的迫切需求。本系统设计了包括门急诊、住院、辅诊、卫生经济、药品材料、设备和工作人员管理在内的8个专项信息概览区,以及指标计划进度跟踪区、定制信息查询报表展现区和特定信息服务区4个功能的网络化信息推送服务系统。信息服务的基本方式归纳为以下5个类别:
4.1 监测信息服务类
主要为满足医疗运营过程中,管理者对过程化、环节性指标趋势性变化的应用需求,设置的包括极端值、平均值、异常值等数据的监测服务。
4.2 控制信息服务类
主要提供对医疗问题、医疗成本、关键病例等敏感问题的时效管理控制的信息服务,包括预警和信息追踪服务。
4.3 查询信息服务类
主要内容是围绕病人、工作人、设备等个案信息提供的相关条件组合,任意时点和区间的信息服务。
4.4 报表信息服务类
按照不同维度和统计单元进行统计汇总,形成以维度为类别标目,以指标为数据值标目的定制报表体系,包括各类日报、周报、月报和年报。统计报表也是电子统计台账的基础。
4.5 分析评价服务类
包括面向团体和个体的分析与评价,侧重于进行对比、排序等结果的报告。与查询和报表相比,其内容更多地借助于统计图表和统计方法学处理结果等形式表达。
5 面向统计专业人员应用的OLAP系统
任何一个信息服务的定制设计都不可能穷尽所有的内容组合,任何一个信息服务系统需要适应不断发展变化着的应用需求。所以,一个企业级的信息服务系统必须建立包括满足自定义应用需求的操作环境。
面向统计专业人员应用的OLAP系统,就是基于上述需求,设计开发的包括开放的表格设计接口、高端的数据处理工具以及把数据转化成能够被非IT专业人员理解、真实反映数据维特性、能够进行快速、一致、交互访问、支持在线分析处理(OLAP)的工具系统。
应用此工具,可直观、方便、多角度地从ODS资源库中选取不同粒度的数据,并根据条件选择,进行不同深度的数据动态汇总、统计角度切换、图形分析、统计结果存储、结果数据导出等操作,满足各类用户自主查询、报表设计。系统还满足了方便快捷的数据处理和数据分析需求。系统主要功能归纳如下:
5.1 度量选择功能
每个分析主题会提供一定数量的度量值,即度量管理者关心的指标。如反映医疗工作效率的门诊人次、出院人次、住院手术例数、平均住院日、术前平均住院日、床位使用率等度量值,这些度量值会根据维度的变化计算出不同的结果。
5.2 维度选择功能
维度是分析数据的角度,在统计资源库中已经预制一系列维度,包括时间维、科室维、病种维、费别维等。使用者可以根据需要选择多个维度,也可以对维度限定条件,系统会自动按照维度选择的先后顺序以及设定的条件显示数据计算结果。
5.3 下钻、上卷功能
该功能可使用户通过改变维度层次,进行不同粒度的数据分析,进而发现问题的原因。其中上卷功能是在某一维上将低层次的细节数据概括到高层次的汇总数据,下钻功能是从汇总数据深入到细节数据进行观察。
5.4 切片/块、旋转
切片是在部份维上选定值后,关心度量数据在剩余维上的分布。旋转是变换维的方向,即在表格中重新安排维的放置(例如行列互换)。
5.5 数据压缩
属于辅助功能,选择此功能系统会压缩掉没有数据的显示行。
5.6 图形分析
包括饼图、柱图、线图、立体图等十余种图形分析功能,也可以设置通过图形进行钻取等操作。
5.7 图形设置
设置图形的宽度,高度,图形的颜色,选择图形的样式,设置图形标题内容等功能。
5.8 分析结果存储
用户在对某一主题进行了一系列下钻,上卷,切片的操作后,希望下次使用时只是简单的修改一些维度条件就能够再次使用此次分析的方法,这时可以使用分析结果存储功能。
数据导出:将当前分析的结果完整的导出成E x c e l文件的功能,为使用者进行数据深分析提供便利。
6 小结
数字化医院,以及统计数据源、数据处理技术以及信息服务需求的快速变化,都迫切需要变革传统的统计信息服务模式,建立网络实时、便捷,并具有随管理需求变化而同步适应力的推送式统计信息集成与管理决策支持系统。
但是,自H I S在我国医院推广应用以来,整个行业的研发设计、系统完善和功能细化都主要集中在医院日常诊疗业务范畴,这方面的信息化覆盖程度和自动化精细程度日新月异。而与之形成鲜明对比的是医院各级管理者在实施管理决策活动时,仍然无法感觉到信息化的变革与优势,与此同时,医院的HIS系统服务器中,每天都有大量的信息资源处于闲置浪费状态。
究其原因,源于医院统计信息服务体系在医院信息化建设发展中的严重滞后,其不但没有成为管理者融入信息化的桥梁,甚至成为了导致医院信息化变革始终无法触及到管理层的一个隔离带。
本系统的成功开发与应用,对解决长期困扰业界的这一难题具有突破性意义。本系统力图通过围绕医院统计工作理论模式与方法的创新,探索一条促进医院统计信息化建设,变革医院管理决策信息支持体系的实践之路。
摘要：围绕着“医院统计信息集成与管理决策支持”系统目标和系统所包括的ODS统计信息资源库、电子统计台账、统计指标标准化、面向统计人员的智能分析和面向管理者的实时、过程信息推送服务五个方面的功能,进行了简要概述。
分析铁路工程项目管理决策支持系统 第8篇
由于铁路建设在具体施工过程中, 会受到供电、供水条件变化, 气候环境的变化, 交通运输条件的变化等外部环境的影响与施工设备故障, 工程员工的变动, 原材料、配件供应不及时等内部条件的影响, 因此工程目标的变化是不可避免的。为了保证铁路工程项目的投资目标、工期目标与质量目标能够达到预期要求, 铁路管理人员应对铁路工程项目进行定期检查, 例如每一个月或每两周检查一次, 工程紧张时可以进行每天检查, 将检查结果与既定计划进行对比, 一旦发现出现偏差, 应通过技术与经济手段进行纠正, 从而保证铁路项目工程的工期、质量与投资都能有所控制。
铁路工程项目的工期目标、质量目标与投资目标三者是相互制约, 相互依赖的关系, 因此, 铁路工程项目人员在管理决策的过程中, 不应盲目追求三方同时达到最优, 而应该追求工期、质量与投资三者协调发展, 达到最佳匹配的效果。
2 铁路工程项目管理决策支持系统的功能
前文说道, 由于铁路工程项目的管理应该有效控制相关项目的工期目标、质量目标与投资目标, 使之与既定计划项目, 因此, 铁路工程项目管理决策支持系统 (即DSSRPM系统) 应具备以下几点功能: (1) 总体协调与编制项目工程进度计划。 (2) 动态控制项目工程计划。 (3) 控制与评定铁路工程质量。 (4) 制定项目组织的协调策略。 (5) 管理工程项目合同。 (6) 合理分配工程建设投资。 (7) 实时分析与预测项目实际费用。 (8) 分析与管理项目工程索赔。
3 铁路工程项目管理决策支持系统的软件结构
为了对铁路工程项目进行有效管理, 达到既定功能, DSSRPM的结构模块可以如图1所示。
从表中我们可以看出, 铁路工程项目管理决策支持系统属于三库结构, 包括了信息库、模型库与知识库, 其中知识库由规则与事实两部分组成。此外DSSRPM中大量的信息存于数据库中, 因此, 数据库, 规则库与模型库共同组成知识库系统。一般而言, 决策支持系统应涉及到以下三个功能, 首先为数据转换, 包括数据的抽取与筛选;其次为知识发现, 指系统可以提取隐含的, 并对管理决策产生价值的数据, 从而进行防控研究;第三为数据挖掘, 通过对数据进行分析得出工程项目环节之间的联系, 这是决策支持系统的重要功能。
4 铁路工程项目管理决策支持系统组成
DSSRPM作为网络计划管理系统, 包括了铁路工程项目前期的准备与组织、工程计划的确定与施工过程的监控整套流程因此应以确定铁路工程项目的管理目标为起点, 在对人力、物力与财力进行综合考虑的前提下进行相关组织的安全, 制定铁路项目计划, 例如前期资金的准备、原材料与设备的供应情况, 工程目标分解计划与反馈控制管理目标计划等。因此, DSSRPM不仅应具有处理日常事务的功能, 还必须能够处理如计划制定与计划应急调整等半结构或非结构化的功能。
DSSR PM在纵向上连接铁路工程沿线的各级施工单位, 在横向上对涉及铁路工程项目的各管理组织部门。同时, 决策支持系统也需要沟通国家信息网络与上级的主管部门。因此, 其系统组成的硬件上看, DSSRPM属于远程计算机网络系统。
5 使用建议
(1) 虽然铁路工程项目存在建设周期长的特点, 但从铁路项目立项审批完成以后从建立决策支持系统到使用该系统的时间较短, 同时我国目前项目管理人员的相关计算机知识匮乏, 难以满足系统的需求, 因此, 采用原型法对铁路工程项目管理决策支持系统进行过程模拟开发是较为有效的措施。 (2) 我国现阶段仍存在大量架空电话线路进行远程铁路建设管理通讯, 这无法满足DSSRPM的需求, 因此需要对原有的铁路进行改造, 并在新建铁路铺设光缆, 从而满足决策指示系统的要求, 同时有利于将该系统与铁路运行管理系统相联系, 促进我国铁路建设的发展。
6 结语
铁路工程项目本身具有建设线路广, 建造时间长的特点, 属于超大型的工程项目, 因此, 为了保证项目的顺利进行, 必须对各环节的具体施工情况进行严格的掌控。铁路工程项目管理决策支持系统可以很好的解决这个问题。本文在铁路工程目标控制的基础上, 探讨了决策支持系统的功能与结构特点, 并对该系统的合理使用提出了相关建议。
参考文献
[1]赵峻波, 田志刚, 李玉坤.决策支持系统在企业项目管理中的应用[J].信息记录材料, 2009 (1) .
过程管理支持系统 第9篇
1 预算编制系统
1.1 预算编制基本模块的设置
企业预算大致可以分为经营预算、资本预算和财务预算。在预算编制中, 系统将根据预算主体提供两种编制模板:第一种是预算主体确定型模板, 主要为经营预算 (包括生产预算—销售预算和费用预算) , 这种模板应该同时预先定义以年、季、月、周为单位进行预算编制, 对于预算单位只能按照预先的定义使用, 除了可以选择编制周期的单位外, 不能更改模板内的主体、度量等其他要求。
第二种是预算主体不确定型模板, 包括特殊项目预算、专门业务预算, 融资业务和资本支出预算、这类模板使用时预算主体需要预算单位在预算前自己加入, 但度量等其他所有要素同样不能更改。这种模板的编制周期应该以项目为单位。
另外预算编制系统还将提供模板管理工具, 模板管理将分为3个具体步骤:模板的定义、模板的审批和模板的发布。
经营预算的具体内容虽然因各企业规模和生产技术特点不同而产生一定的差异, 但基本内容都是相同的, 因此可以使用固定模板。经营预算一般编制过程如下:
(1) 销售预算是全面预算体系的核心, 是年度计划的起点, 因而企业应首先根据企业战略计划、长期市场预测和生产能力编制长期销售预算, 并在此基础上确定本年度的销售预算。
(2) 根据“以销定产”的原则确定生产预算并确定销售费用, 依据销售预算中预计的销售量分别按产品的品种、产量以及各种消耗定额对组织生产过程中的各种支出、耗费作出合理的安排和测算。
(3) 根据生产预算和生产部门的预算汇总编制直接材料预算、直接人工预算和制造费用预算。
(4) 编制、审核销售费用、财务费用管理费用预算。根据预算期内销售预算的内容及销售政策确定销售费用预算;根据筹资比例确定财务费用预算;根据管理部门的任务状况确定管理费用预算。
对于资本支出预算:根据企业的战略计划制订企业的年度投资计划, 再根据投资规模制订长期投资的预算。
对于财务预算:①现金收支预算:总汇反映企业在预算期内现金收支平衡状况的预算, 是根据业务预算和资本预算的现金收支资料来编制的预算。此预算要经过自下而上、自上而下的多个反复过程。②预计资产负债及损益表:根据上述预算对预算期内的资产负债及损益情况编制的预算。
具体模块设计分别如图1和图2所示。
1.2 预算编制中的回归—时间序列模型
由于企业很多费用和季节有很大的关系, 本文提出可以借用应用回归—时间序列模型对重要的费用进行费用预测。目前大部分企业对费用预算编制采取的方法是基数增减法, 即由预算编制部门在综合考虑预算期物价和经营规模变动和经营规模变动的情况, 以及费用节约的要求等因素进行预计。这种方法能够考虑计划期间的各种可能变动因素的影响, 但是公式中的各个参数, 都是预算编制人员的经验得到, 随机性很大。费用预算结果也往往与实际值有较大的差别。在销售预算已经编制完成的情况下, 完全可以利用销售量预算额来测算费用的预算额。因此, 可以根据费用与销量这种内在联系以及其自身的季节性特征, 建立销量和费用的回归—时间序列组合模型来对费用进行预测, 以期达到较好的预测效果。
模型首先对需要预测的变量建立一个回归模型, 然后对回归残差建立时间序列模型, 来解释回归方程中解释变量无法解释的那部分变差。回归—时间序列相结合的模型由被解释变量及其滞后项、一个或多个解释变量以及滞后项、由时间序列模型部分的解释的误差项3部分组成。
以企业电费为例, 首先作出散点图, 进行观察, 由于费用和销量随时间的推移, 呈现季节性变化规律。我们先对数据序列进行季节性因素调整。消除原序列的季节变动影响, 即确定一定的季节指数, 从序列的每个数值中除以对应的季节指数。
然后建立模型, 设y=a+bx+cx2+d (y:电费;x:销售量;d:残差) 。首先进行检验, 观察c 是否为零, 决定采用线性模型或者非线性模型。 在决定采用何种模型后识别时间序列模型的结构, 对残差进行分析, 最终确定模型。
2 预算控制系统
预算控制是全面预算管理中的核心步骤, 控制是落实预算、保障预算实现的有效措施, 它的实施效果最终决定着预算管理所发挥的作用。预算控制模块主要包括申请、审批、支付和预算调整4个子模块。具体流程如图3所示。
(1) 每一项经济业务在其实施前必须经过申请, 只要该预算项目尚有余额, 并且经济业务的申请金额小于与其相对应的预算项目的余额, 该项目经济业务就能够由经办人员申请成功, 并流转到执行环节。
若预算项目已经没有余额, 或者申请金额大于对应的余额则进入预算驳回模块。
(2) 业务进入预算执行模块后将实时触发相应的ERP子系统获取信息, 预算系统将预算数与实际数 (本次发生数+已发生数) 进行比较, 单个预算项目的累计立项额不得超过该预算项目预算额;合同支付累计额不得超过合同总额。否则, 系统将拒绝接受超额信息并进入预算驳回模块。
(3) 项目审批合格之后, 系统将确认预算的发生额, 并自动计算更新预算余额。在进行支付时必须同时填报业务支付申请单并附相关证明, 并将处理结果传入财务子系统, 以进行账务处理。
(4) 当业务被提交到预算驳回模块中时, 如果企业目标或外部经济环境重大改变或者重大事项发生, 可以允许修改原定预算方案, 则将该业务提交进入预算调整模块。在相关预算数据进行调整后, 该业务将重新提交申请。若相关修改不能被批准, 则该项业务直接结束。
3 预算分析与评价系统
预算分析与评价子模块分为预算分析、预算评价、预算综合查询与预算报表生成子系统。
3.1 预算分析系统功能
预算分析通过预算系统与ERP其他系统的接口, 利用联机实时分析进行多角度、多手段分析:
多角度分析可以包括:预算与实际对比分析、近几年数量变动趋势分析、与国内同类型企业横向分析、实际业务数据按不同产品、地区、客户类型等多维度进行分析等。
多种分析手段如报表分析、指标分析、因素分析、现金流量分析可以内置于决策支持模型库之中, 也可以将多种分析方法, 如数据分析、定基分析、环比分析、比率分析、构成分析等内置于预算数据仓库中, 以提高预算分析效率、速度和预算分析的深度、广度。
预算综合查询与预算报表生成子系统可以为用户提供多角度查询和自定义功能查询。预算综合查询首先根据用户不同权限进行查询权限的限定;其次, 以实际业务数据按不同产品、地区、客户类型等多维度查询, 同时综合查询还可以通过数据库集成和联机实时分析进行数据的综合查询, 包括预算基础数据 (包括历史数据和系统数据) 、实际预算执行数据和申报、批复、分析、考核结果等数据;最后, 可以提供用户自定义多条件联合查询。
该子系统可以实时生成不同方式的预算分析报告。可以根据分析结果, 生成特定时段、特定单位、特定项目的分析表, 又可实现多个项目的综合分析;同时还可以根据用户自定义查询的分析结果输出报表。生成的分析表数据能够以各种图形化方式展现, 图文并茂, 直观明了, 易于理解。
3.2 EVA评价体系
Joel Stern 和Bennett Stewart 于20世纪80年代提出了经济增加值的概念, 以克服传统的利润考核指标没有考虑股东资本成本这一缺陷。EVA目前已经成为一种引人注目的业绩评价方法, 遗憾的是目前的全面预算系统并没有将这一方法纳入评价体系。本文尝试着借助决策支持系统强大的分析处理功能和庞大的模型库来实现对EVA 目标的分解和关键因素的寻找。
基于EVA评价体系的过程如下: 对预算目标进行分解, 并确定目标的关键驱动因素, 针对这些因素设定EVA考核目标, 落实责任者。
在IT环境下如果企业需要根据EVA 评价方法进行业绩评价, 财务人员会发出指令, 系统将EVA体系嵌入系统, 当管理者需要评价结果时, 由财务人员发出指令, 系统可以将EVA的自动化分析和OLAP分析紧密结合起来, 对企业变化的深层次原因进行剖析, 并将结果按照EVA指标进行分解, 找到关键的驱动因素。
经济增加值=税后净营业利润 — 营业资本的税后资本成本=EBIT× (1-所得税税率) -营业资本×税后资本成本率。
将EVA 因素分解, 如图4所示。
3.3 杜邦评价体系
传统的杜邦财务分析在目前的预算分析和评价系统已经被广泛应用, 但是它也存在某些局限性:计算总资产利润率的“总资产”与“净利润”不匹配, 没有区分经营活动损益和金融活动损益, 没有区分有息负债和无息负债。针对上述问题, 人们对传统的财务分析体系作了一系列改进, 形成了一个新的分析体系。本系统拟将改进后的财务分析体系纳入预算分析。
改进后的财务分析体系区分了经营活动损益和金融活动损益, 在经营活动内部进一步区分了主要经营利润、其他经营利润和营业外收支。在杜邦评价体系中, 可以对预算与实际差异进行分解, 并确定目标的关键差异因素, 针对这些因素设定考核目标。
改进的财务分析体系的基本框架如图5所示。
3.4 企业经营能力评估
经营分析是根据实际预算执行的结果来计算经营比率, 把经营力从安全性、收益性、循环性、成长性、创造性5个方面进行综合, 并且进行技术评估, 对企业执行预算的情况进行总体评估, 为下一年预算目标的制订提供依据。
经营分析主要从安全性、收益性、循环性、成长性、创造性5个方面来评价企业经营力。具体指标见表1。
4 结束语
本文所构建的基于决策的全面预算管理体系, 应用计算机技术和决策模型实时、准确地提高了企业预算编制的科学性, 而且通过差异分析与控制、敏感度分析、EVA分析等预算分析手段为企业决策提供了支持, 能够指导企业经营者制订出优化的决策经营方案, 实现对企业经营管理的有效控制。
摘要：全面预算管理是企业内部管理控制的一种主要方法, 目前全面预算管理系统尚存在以下几方面的不足:预算系统与其他相关系统缺乏整合和集成;预算编制模板过于简单并且单一;预算执行的分析能力弱;预算管理模式单一。针对这些问题, 本文提出解决方案如下:①通过企业经营能力分析指标帮助企业对比评估预算目标, 同时借用决策支持系统中的模型库进行预测以帮助制订预算。②利用数据仓库技术和联机分析 (OLAP) 提供多维度、多条件实时查询。③提供EVA评价体系、杜邦分析体系、企业经营能力分析、多维度分析等4种评价体系帮助决策。本文将从预算编制、预算控制和预算分析于评价3个方面阐述对该全面预算系统的设想。
关键词：全面预算管理,决策支持,EVA
参考文献
[1]宋福根.现代企业决策支持系统原理与仿真[M].北京:科学出版社, 2005.
[2]孙茂竹, 等.管理会计学[M].北京:中国人民大学出版社, 2000.
[3]罗鸿, 等.ERP原理设计实施[M].北京:电子工业出版社, 2004.
[4]田扬, 等.ERP环境下的全面预算管理系统[J].企业信息化, 2003 (1) .
过程管理支持系统 第10篇
新一代能量管理系统(N-EMS)在空间维度上要实现多控制中心广域互联,对电网进行实时闭环控制,这在实时性、可靠性、开放性等方面对软件支撑平台提出了很高的要求[1]。而多Agent技术[2,3]是开发具有上述特性的系统的良好选择。
目前,多Agent技术已在负荷预测、电力市场仿真、故障定位等领域[2]得到了应用。国际电子电气工程师协会(IEEE)智能系统分会成立了专门的工作组研究多Agent技术在电力系统中的推广应用问题。但是与其他领域相比,应用多Agent技术构建新一代调度自动化平台的报道相对较少。
文献[3,4]提出了基于多Agent的电网运行决策支持系统。文献[5]提出了使用多Agent技术改造目前集中、独立的EMS,使之变得更加分布、开放、灵活。文献[6]提出了基于多Agent技术构建电力战略防御系统,以防止大停电的发生。
以上文献都只提出了概念设计,或是构建了原型系统,较少涉及实际系统和现场运行情况。本文讨论了基于多Agent技术构建N-EMS所必须解决的若干实际问题,并以文献[7]提出的WLGrid中间件为基础给出了相应的解决方案。
1 N-EMS的多Agent架构
基于Agent技术构建N-EMS之前,首先要选择恰当的系统结构,包括单Agent结构与Agent群体结构。
1.1 单Agent结构
单Agent结构描述了组成Agent的基本成分及其相互关系[8],目前主要分为认知型与反应型两大类。其中:认知型Agent涉及复杂的逻辑演算,较难构建与操纵;反应型Agent是完全事件驱动的,无需复杂的符号推理,不仅结构简单,而且反应速度也远远优于认知型Agent。
由于控制中心对实时性要求很高,所以本文采用反应型Agent结构。根据执行功能、部署位置的不同,N-EMS中的Agent划分为3类:①Client(客户端)Agent,分散部署在控制中心各个部门,提供人机交互功能;②Master(协调机)Agent,常驻协调机上,负责海量计算任务的分解、发送,以及计算结果的收集、汇总;③Slave(计算子机)Agent,分散在集群内部,承担具体的计算任务。
1.2 Agent群体结构
多Agent的群体结构是指智能体之间控制、协作的关系模式,为系统中的Agent定义了一个宏观视图与交互框架[8]。体系结构的选择不仅决定了系统中Agent的通信方式,而且还决定了系统中信息的存储、共享方式,所以是多Agent系统设计中的关键问题。目前主要有以下2类常见的群体结构[3]:
1)网络结构。
Agent之间直接通信,缺点是当系统中的Agent增加时,Agent之间的通信链路也将大大增加,降低了效率,只适用于小规模系统。
2)联盟结构。
若干Agent组成一个联盟,每个联盟都有一个管理员负责协调联盟内部Agent的行为,同时代表整个联盟与系统中其他联盟的管理员进行通信、协作。通过引入管理员作为中介,联盟结构简化了网络结构中通信和控制的复杂性,降低了通信量,适用于大型系统。
在N-EMS中,对电网的一次在线安全评估就要涉及静态、暂态、电压等多个方面,而其中某一个暂态安全评估又涉及故障筛选、详细仿真、在线最大输电能力(TTC)计算和预防控制等多项子功能,而每项子功能又都是由Client Agent,Master Agent和Slave Agent通过分布式交互协调完成的。显然,N-EMS的规模之大和Agent协作之复杂,是网络结构所不能支持的。而一个合适的多Agent体系结构必须能够同时解决N-EMS中分布式交互和多功能协调2个方面的复杂性。
基于以上考虑,本文提出了适用于N-EMS的二维联盟多Agent架构。第1个联盟结构面向分布式交互的复杂性,即部署在同一台计算机上的Agent组成一个联盟,每个联盟都有一个Proxy Agent,根据部署位置的不同,分别称为Client Proxy,Master Proxy和Slave Proxy,如图1所示。
这些Proxy Agent负责创建、销毁、协调联盟内的其他Agent。网络上的2个Agent之间的通信都是由其所在联盟的Proxy Agent转发。Proxy Agent为Agent之间提供了虚拟链接,使它们完全不必关心网络通信的细节,简化了它们的实现,同时也减少了系统中的通信链路,降低了通信压力。
另外一个联盟架构是为了解决N-EMS中多功能协调的复杂性。为此,采用如图2所示的功能层、目标层、系统层的3层联盟架构。
系统中,每个功能联盟由执行相同功能的Master Agent, Slave Agent和Client Agent动态组成,完成如故障筛选、严重故障仿真等功能。Master Agent作为每个联盟唯一的管理员,向Slave Agent分派任务和汇总结果,通知Client Agent刷新界面,并代表整个联盟与其他功能联盟交互通信。Client Agent或Slave Agent则可以动态地加入或退出联盟,而不会影响联盟完成其功能。
若干功能联盟的管理员,即Master Agent,通过黑板协调通信,组成一个目标联盟,从一个目标维度上,如静态、暂态、电压等,对电网安全状态进行评估与决策。而各个目标联盟的黑板通过上一级黑板相互协调,组成系统层的联盟,实现对电网运行状态的综合分析。
2 N-EMS的实时任务调度策略
N-EMS对实时性要求很高,而提高各个功能模块的并发性与集群计算中的负载平衡策略,是加快计算速度、确保实时性的2个有效手段。
2.1 提高各个功能模块的并发性
2.1.1 功能模块间的并发
多Agent技术的一个显著特征是将一个复杂的任务拆分为若干简单的子任务,每个子任务由一个Agent执行,通过Agent之间的交互实现复杂问题的求解。实际上,这种分而治之的思想并不是多Agent系统的独创,面向过程开发中的拆分子函数、面向对象开发中将每个功能模块用对象封装,也都实现了同样的思想。多Agent技术优于传统开发模式的关键之处在于:Agent之间可以并发运行,有利于提升整体计算效率。
传统的EMS是基于面向过程或是面向对象方法开发的,一个完整流程的各个子步骤之间是同步、顺序执行的。以在线动态安全评估为例,一次评估包括故障筛选、严重故障详细仿真和断面TTC计算3个子步骤。在传统的EMS中,CPU只能顺序装载以上步骤,而且一次只能装载1个,除非上一次评估已完成,否则不能启动下一次评估。
随着多核CPU等硬件技术的发展,单机能够同时承担更多的计算任务,以上同步、顺序的执行方式将不能充分发挥单机的计算能力。而在多Agent技术中,Agent之间的通信以异步的信息传递取代了同步的过程调用,使各个子步骤能够并发起来。仍以在线动态安全评估为例,将3个子步骤实现为3个Agent。故障筛选Agent结束之后,发消息启动后续Agent,不必等待较慢的严重故障详细仿真Agent与断面TTC计算Agent完成计算,就可以处理下一个筛选请求。由此,1台计算机同时承担了多项计算任务,大大提高了计算资源利用率。
参照上述的N-EMS的架构,可见N-EMS中各个功能模块并发的关键在于各个功能联盟的管理员,即Master Agent能够并发运行,所以在构建的N-EMS中,使用Active Object模式[7]来实现Master Agent。这种模式中,每个Master Agent都有一个消息队列容纳外界传入的消息,Agent之间的通信依靠向对方的消息队列中插入消息来完成,避免了传统方法中过程调用而带来的阻塞。每个Master Agent都运行在单独的工作线程之中,守候在消息队列的出口处,一旦队列中有任务出现,就将其取出并处理,然后回到队列的出口处等待下一个任务。
通过Active Object模式,不仅实现了各功能的并发,而且每个Agent对于消息队列中的请求,或接受,或丢弃,或根据优先级区别处理,充分实现了Agent的自主性,所以Active Object模式被公认为面向对象领域中实现Agent的最佳方法[3]。
2.1.2 分布式计算的并发调度模型
增强并发性的另外一个手段就是优化分布式计算中的任务调度模型。文献[7]提出的WLGrid框架原先采用的是串行调度模型,如图3(a)所示,即当Master Agent将一个任务分派到集群中的若干Slave Agent后,必须等待所有的Slave Agent都返回了结果,才能开始下一个任务的调度。这样会导致严重的短板效应,即速度最慢的计算节点不仅拖延了当前任务,也阻碍了后续任务的执行。为此,在WLGrid中引入了并行调度模型,如图3(b)所示。图3(b)与图3(a)相比,Master Agent必须实现的Initialize, Dispatch, Collect, Compile这4个接口没有变化,关键的改进之处在于:在并发调度模型中,Master Agent在集群内分派了一个任务之后,并不阻塞以便等待所有结果返回,而是马上调度下一个任务,从而在一段时间内,集群可以承担同一类型的多批次任务,每个批次都有一个唯一标识。每当Master Agent收到了Slave Agent返回的结果,根据批次标识定位某个尚未完成的任务,将结果合并到它的结果集中,当这个任务的所有结果都收集齐后,就对它们进行汇总。
综上所述,本文从2个方面增强了系统的并发性:通过划分Agent,使得一个完整流程中的子步骤之间能够并发起来;通过优化任务调度模型,使得同一子步骤的不同执行批次也能够并发起来。考虑到未来计算机硬件水平的提高使得单机的能力越来越强,而价格的降低使得集群的规模越来越大,所以上述2个方法有利于提高计算集群的利用率,符合未来的技术发展趋势。
2.2 集群计算中的负载平衡策略
增强系统实时性的另外一个措施是平衡各个计算节点上的负载,减小因为等待最慢的计算节点而造成的短板效应。
造成负载不平衡的原因除了各计算节点本身的性能差异或任务规模不平均以外,N-EMS中各类计算任务的不同特征也是一个重要因素。以在线动态安全分析为例,其中故障扫描和在线TTC计算2个步骤的计算负载都很繁重。在故障扫描中,每个故障的计算耗时相差不是很大,所以只要分配到各计算节点上的故障个数平均,就基本可以做到负载均衡。而在线TTC计算中,每个任务都包括一个传输断面和在该断面潮流增长过程中要判稳的故障集,各个任务的故障集规模迥异,多者有10多个故障,少者只有两三个故障。此外,一个任务的计算耗时还受当时负荷状况、发电机出力限制等多因素的影响。如果只做到分配到各计算节点上的任务个数平均,显然不能保证负载均衡。因此,有必要根据不同任务的计算性质,采用不同的负载均衡方案。
故障扫描任务中每个故障的计算量相差不大,因而采用了基于合同网协议[9]的“推方案”,即Master Agent首先在集群内部招标,集群内部能够承担该任务的节点投标,投标内容是本机上仍在计算中的任务个数。这个数目越大,说明该节点越繁忙,承担新任务的能力也就越弱,反之则越强。Master Agent根据这一指标确定分配到各个节点上的故障个数,以期达到动态负载均衡。
上述“推方案”的负载平衡策略是在Master端集中制定的,这对在线TTC计算无法适用。这是因为每个TTC任务的计算耗时相差悬殊且无法预估,Master难以制定有效策略。为此,采用了“拉方案”,即由每个计算节点自行选取合适的负载。在“拉方案”的调度策略中,任务分配不再一次性完成,第1轮分配中每个计算节点只得到1个任务,待某个节点计算完毕,就向Master Agent返回结果并申请执行下一个任务。这样,一轮计算中,有的节点只承担1个负载重的任务,而有的节点则承担了两三个负载轻的任务,较好地达到了动态负载均衡。
3 基于黑板模型的多Agent协作
3.1 多Agent协作的难点
第2节主要讨论了功能联盟内部的实时调度问题,以高效率地完成单一功能。而N-EMS需要不同功能相互协作,才能完成对电网的全面评估和决策。这就涉及各功能联盟的Master Agent之间非常复杂的信息传递。
如图4所示,以在线动态安全评估为例,故障详细仿真的后续步骤有3个:TTC计算Agent、预防控制Agent和显示结果的Client Agent。一方面,存在一个路由的问题,即当详细仿真发现失稳故障时,启动预防控制Agent,否则启动TTC计算Agent,而无论稳定与否,都要通知Client Agent显示结果。另一方面,对消息的内容也有要求。大多数遵循FIPA(foundation for intelligent physical agent)标准的多Agent技术采用了“推模型”(见网站:http://fipa.org/),即由上一个Agent负责生成消息,并主动将消息插入后续Agent的消息队列中去。这种方式的缺点是生成的消息必须大而全,兼顾所有后续Agent对输入的要求,导致后续Agent收到的消息包含了一些其并不需要的内容,既增加了Agent之间的耦合,使系统难以扩展,又在消息的序列化、反序列化上增加了不必要的开销。
3.2 黑板模型原理及实现
为此,在N-EMS中采用了黑板模型[10],实现不同功能Agent间的通信、协调。该模型由黑板、知识源和控制器3部分组成。黑板是一个共享数据存储区,各个知识源通过黑板间接通信,而控制器决定各知识源参与计算的时机、顺序。
将每个Agent作为一个知识源,使用黑板模型相互通信,很好地解决了3.1节提出的问题:一方面,每个Agent得到通知后,可以继续查询黑板上的信息,进一步判断自己是否需要动作,这样将决策权分散在每个Agent上,既解决了路由问题,也更加符合Agent的自治性;另一方面,将消息的传递方式改为“拉模型”,即每个Agent得到通知后,自己从黑板的共享存储区中获取所需要的知识,避免了“推模型”的种种缺点。
基于开源嵌入式数据库SQLite(见网站:http://sqlite.org/)对WLGrid进行了改进,实现了黑板模型:
1)黑板:
利用SQLite3实现一个内存数据库,作为共享的数据存储区。用关系模型组织黑板上的知识,一方面便于高效率地检索和修改,另一方面各知识源能够就黑板上信息的组织方式达成共识,并且都能够以结构化查询语言(SQL)语句访问这些信息,为异构Agent之间的交互提供了方便。
2)知识源:
首先将一个完整过程划分为若干阶段,每个阶段用一个Agent实现。初始化阶段,每个Agent向控制器注册某个阶段的结束作为自己的前提。运行时,当收到通知后,有可能会继续查询黑板上的内容,进一步判断自己是否应动作。动作后,将结果回写到黑板上,并修改当前所处阶段。
3)控制器:
接受各个知识源注册前提条件。基于SQLite3提供的sqlite3_update_hook回调函数接口,监视每个知识源对黑板内容的修改,并向前提条件得到满足的知识源发出通知。
3.3 应用举例
以在线动态安全评估为例(见图4),简要说明基于黑板的Agent协调的各个步骤:
1)划分步骤。将整个流程划分为故障筛选、详细仿真、预防控制、TTC计算4个步骤,分别用FilterAgent,SimuAgent,PrectrlAgent和TTCAgent来实现。另外,实现ScreenMMIAgent用于显示仿真结果。
2)建表。在内存数据库中,建立以下各表:
①SCREEN_FAULT:在线扫描预想故障集。
②SECURITY_THRESHOLD:主要存储临界切除时间(CCT)危险值。如果扫描出有故障的CCT低于该值,就要进行预防控制。
③SCREEN_RECORD:存放在线扫描的中间结果和最终结果。其中:STATE列标识该结果是哪个步骤产生的;FLT_ID列标识这一条记录对应的严重故障;CCT列标识故障的极限切除时间。
3)注册被通知的条件。SimuAgent注册的条件是筛选完毕;ScreenMMIAgent,PrectrlAgent和TTCAgent的注册条件为详细仿真完毕。
4)运行时,由定时器触发FilterAgent,利用扩展等面积准则(EEAC)法筛选SCREEN FAULT表中的所有故障,将较严重故障的结果插入SCREEN RECORD,STATE列填写为“筛选完毕”,CCT列填写EEAC法得到的CCT。
5)控制器通知SimuAgent启动。SimuAgent根据SCREEN RECORD中各条记录中的FLT ID从SCREEN FAULT中提取故障内容,以CCT列的内容作为初值,利用逐步积分法(SBS)迭代求解精确的CCT。最后,更新SCREEN RECORD表,将CCT列的值修改为精确CCT,将STATE列的值修改为“详细仿真完毕”。
6)控制器通知后续Agent启动:
①ScreenMMIAgent接到通知后,查询SCREEN_RECORD表,显示严重故障和它们的CCT。
②PrectrlAgent检查SCREEN_RECORD表,如果有记录的CCT值小于危险值,则根据它们的FLT_ID提取故障详细信息,以CCT危险值为控制目标,开始预防控制。
③TTCAgent检查SCREEN_RECORD表,如果所有记录的CCT值均大于危险值,则启动TTC计算。
4 现场运行性能分析
根据本文方法开发的基于多Agent技术的N-EMS已经在某省级电网投入实际运行。该电网的规模如下:发电机175台,线路516条,负荷节点920个,变压器479台。由16台计算机组成计算集群,为N-EMS提供高性能计算服务。
4.1 Agent并发运行性能分析
以在线动态安全分析(见图4)为例展示Agent并发运行的有效性。首先对全网线路进行故障筛选,然后对筛选出的严重故障用SBS进行详细仿真,如果没有失稳故障,计算30个重要联络线断面的传输极限。以上过程分别在实时态和预报态下进行,为调度员提供当前和15 min后的电网动态安全情况。将以上流程在以下3类运行模型上各重复5次:
1)步骤间、步骤内均串行。
实时态的评估没有结束前,预报态的评估不能开始。而且,各子步骤的分布式计算基于串行调度模型。
2)步骤间并发,步骤内串行。
将各个子步骤用Agent实现,从而实时态的筛选结束后,通知实时态的详细仿真启动,不必等待其结束,就可以开始预报态的筛选,后2个步骤也是如此。每个步骤的分布式计算还是基于串行调度模型。
3)步骤间、步骤内均并发。
同样用Agent实现每个子步骤,而且每个步骤的分布式计算均基于并发调度模型。
并发运行性能对比如下:传统顺序执行的平均时间为217.0 s;步骤间并发、步骤内串行的平均时间为188.6 s;步骤间、步骤内均并发的平均时间为116.0 s。由此可以看出,在提高了各子步骤间和子步骤内部的并发程度后,一次评估的时间已经压缩到传统方法的53%,计算效率明显提升。
4.2 负载平衡性能分析
4.2.1 故障扫描性能分析
实验内容是对全网线路进行故障扫描,以各节点上故障个数平均为负载平衡标志。实验过程中,首先在本地计算此任务,记总耗时为t0,然后逐次增加参与仿真的计算子机台数。当有n台子机参与计算时,记tn为实际耗时, t0/n为理想耗时。计算耗时随计算节点个数变化的曲线如图5所示。
由图5可见,随着集群规模的扩大,计算耗时显著降低,实际耗时趋近于理想耗时,说明“推方案”的负载平衡策略对故障扫描功能是适用的。
4.2.2 在线TTC计算性能分析
这里如果采用“推方案”,以任务个数平均为负载平衡标志,对30个传输断面进行一次TTC计算,平均耗时112 s。而采用“拉方案”,同样的计算任务平均耗时为73 s,只占原来耗时的65%,充分说明了该负载平衡策略的有效性。
摘要：将多Agent技术应用于构建高效、可靠、灵活的新一代能量管理系统(N-EMS)支持平台。提出了适用于N-EMS的二维联盟多智能体架构,从增强并发和负载均衡这2个方面讨论了提高系统实时性的方法,利用黑板模型实现了Agent之间的通信、协调,将不同功能的Agent组织成完整的电力系统应用。根据该方法构建的N-EMS已经在2个省级电网投入使用,现场运行情况证明了该方法的有效性。
关键词：电力调度自动化,多Agent,能量管理系统,集群计算
参考文献
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过程管理支持系统 第11篇
【关键词】工程；系统；全过程；管理
一、管理理念
工程财务管理作为财务管理中资产管理的重要一项内容。工程财务管理水平是财务管理水平的重要体现。加强工程项目的全过程财务管理，对提高工程质量，保证工程进度，控制工程成本，防范商业贿赂等舞弊行为有着重要意义。随着以信息化为依托进行企业管理正在颠覆传统企业管理模式，使企业运作更加精细化、高效化。而财务作为体系中至关重要的一大体系，全面依托信息化对工程进行全过程财务管理已经刻不容缓！
二、管理目標
工程全过程管理就是通过工程项目储备库规范化管理、工程资金预算规范化管理、工程台账规范化管理、工程其他费规范化管理、工程预转资规范化管理等方面，将工程项目从前期立项到转增资产的整个过程进行全方位管理。通过建立规范化的管理体系和执行标准，全面提高公司的工程财务管理水平。
通过建立工程项目动态管理系统，实现全过程工程施工进度监控，全过程工程资金支付监督，全过程工程实时状态监控，实际竣工管理手续备案查询等各类别业务的管理与监控，切实降低工程建设过程中的各类风险。显著提升财务工作效率，而且大大提高企业工程项目财务管理质量。
通过建立工程全过程管理系统，有助于建立和完善工程项目各项管理制度，全面梳理各个环节可能存在的风险点，规范工程立项、招标、造价、建设、验收等环节的工作流程，明确相关部门和岗位的职责权限，强化工程建设全过程的财务监控，确保工程项目的质量、进度和资金安全。
三、管理方法
1.按照公司规定的时间、格式、流程等要求报送与工程项目财务管理相关的工程项目报表。应按月报送月度工程项目资金流量申请报表，系统将自动审核报表填列的工程项目资金申请数额是否符合工程计划和工程进度。
2.按照时间进度对在建工程报表进行审核。系统能实现功能主要内容包括：工程项目的概算投资与实际完成投资的对比，分析差异产生的原因；处理工程项目的剩余计划；分析转增固定资产情况。
3.严格资金支出审核。系统将严格按批准的设计方案、概算及投标报价书等规定内容安排工程项目资金支出，对未经批准，擅自变更设计方案、改变建设内容、提高建设标准、扩大建筑面积和增加其他费用开支等与概算内容不符的项目支出，不予支付资金。
4.加强工程成本过程管理和控制。系统将结合工程管理方式和合同签订情况细化资金管理，对工程项目建筑工程、安装工程、设备价值、其他费用分别控制资金，严禁串项使用。工程中各项费用的发生据实列支，防止通过虚列工程量、虚假业务等方式转移、套取项目建设资金。不得挤占、挪用、隐匿建设项目资金。
5.加强工程结算时间管理。系统将及时归集工程成本，真实、准确地反映工程建设支出，按照公司的工程项目竣工决算编制规定的规定，及时提醒相关部门在规定的时间内完成工程竣工决算的编制工作。
6.依据完工工程项目后评估制度，重点评价工程项目预期目标的实现情况和项目投资等。
四、系统实施后的深远影响
1.深化工程全过程信息维护
将公司各类别工程项目全部纳入工程软件系统管理，基层单位需要登录本系统后，填写工程项目相关信息，确认无误后，上报主管单位进行审批，主管单位也需要对工程管理系统中相关信息进行维护，工程竣工后，各级业务单位需要进行工程决算。该措施强化了工程信息的准确性、全面性及时效性，有效促进了工程项目全过程的多部门监控，切实提升各部门对工程状态的了解。
2.建立工程信息审批制度
明确工程信息维护后审批流程，在系统中规范权限设置，每步审批必须按规定要求执行，建立了各级部门录入信息的规范和内容。通过系统实施、运行，将公司工程信息维护审批流程、标准及内容制度化，提升工程管理的科学性、准确性和可行性。
3.完善工程项目管理制度
通过本系统的实施，完善工程信息维护、工程资金监控、工程决算管理制度，实现了工程信息的分级填报，主管业务部门分类审批流程，提高了工程结算、决算效率。
4.规范工程项目决算过程管理
通过本系统进行工程决算审批，确保工程决算管理的严肃性和准确性，加快工程竣工与工程决算的连贯操作，深入一线开展基层单位业务需求调研，征求基层单位业务需求建议，确保取得详实、准确的第一手工程决算支撑材料。
5.灵活提醒工程按时决算
通过本系统的开发、实施、运行，围绕“工程竣工与工程决算连贯执行，工程竣工后达到短时间内开展工程决算工作”的目标要求，推行“工程竣工一月内系统”与“三月内报警”相结合的提醒报警功能。有效敦促工程结算、决算工作的开展。
6.提高工程结算与决算的工作效率
通过本系统的建设，建立了工程全过程监控和工程资金全过程同步的功能，工程竣工后，实时提醒进行工程结算、决算工作的开展，对各级单位提供的工程结算与决算信息进行汇总、分类，实时报送下级审批部门，提升信息传递质量和效率。
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过程管理支持系统 第12篇
1 智能决策支持系统(IDSS)的四库系统体系结构
智能决策支持系统是人工智能与决策支持系统的结合。起初的决策支持系统属于定量分析这种较为传统的方法,而人工智能中的专家系统属于定性分析,结合两者形成的系统就是IDSS。显而易见,IDSS是一种更为综合的软件系统。决策支持系统一般是基于数据库的,在此基础上有一系列的模型和方法,而专家系统一般是基于知识库的,与此密切联系的有推理机和动态数据库[2]。IDSS研究的重点就是将这两者有机地结合起来,将知识推理加入模型运算中,最大化决策支持系统的非结构化问题求解能力。
智能决策支持系统的四库系统指的是数据库系统、模型库系统、方法库系统和知识库系统,它们是DSS常用的也是核心的组成部分。数据是决策支持的基础,模型是方法面向具体决策的一种组织,方法一般是指基于运筹学和仿真技术等的算法,是构成模型的基础,知识是合理组织的关于某特定领域的陈述型知识和过程型知识的集合[3]。四库结构的模型图如图1所示。
2 城市燃气管道风险管理智能决策支持系统的构架
采用IDSS的四库系统结构,建立城市燃气管道风险管理智能决策支持系统的构架。其中,数据库管理系统提供管道、地理图层的数据支持及维护;方法库管理系统主要提供管道风险指标评价方法、管道是否泄漏判断方法等,以及相关接口等;模型库管理系统提供管道泄漏定位、重大事故如火灾、爆炸的后果模拟;知识库管理系统提供事故应急预案、事故损坏等级。
2.1 数据库
数据库是IDSS的重要数据资源,是模型库、方法库和会话系统的基础部分。管道风险管理主要涉及到两个最基本数据库:管道基本信息库、区域地理图层库。
管道基本信息库:基于数字化的管道地图数据源,对管道进行分段编排,从而进行编号,并以管道编号为区分管道的关键字段,然后采集各段管道数据作为数据源参数。
区域地理图层库:采用GIS、DATA-BASE等技术,建立管道区域地理图层库,图层库中包括区域轮廓图层、管道图层等。在此图层库上实现的功能有:图库管理、图形编辑、地形图显示、地形图查询、文图数据的交互查询、各种图元代表的符号库设计与管理等。
2.2 方法库
方法库是实现方法的建立、更新、检索、方法库与模型库之间的通信以及有关文件和方法库字典的管理等。管道管理包含风险评价方法、事故判断与应急预案方法等。
2.3 模型库
模型库是给决策者以通过推理、比较、选择来分析解答整个问题的能力,所有的决策都要求不同程度地建立模型。因此,在IDSS中模型部件的地位是十分重要的。管道风险管理涉及到的模型主要有:管道泄漏定位模型、重大事故后果模拟模型等。
2.4 知识库
知识库是合理组织的陈述型知识和过程型知识的集合,包含大量的简单事实、规则和过程型知识。建立知识库能为用户提供更为直接的咨询和建议。管道风险管理中需要建立的知识库主要包括:事故应急预案、事故损坏等级等。
事故应急预案是为降低事故发生后造成的损失,对相应事故采取应急措施,它集成了事故处置决策所需的信息,是应急决策支持系统的数据仓库。它包括以下内容:事故的描述、事故的维护、事故处理措施;事故发生后,针对事故不同的破坏程度,来采取相应的应急措施,为此建立事故损坏等级信息。
3 城市燃气管道风险管理智能决策支持系统实现
IDSS的最终目的是支持决策,一个通用智能软件通过人-机界面与决策者进行交互,通过处理机来执行对当前决策者及指令的理解知识任务,四库系统提供数据交换、消息传递、模型方法等,它是整个软件的核心。本文依据已建立的四库系统,进一步建立基于GIS的城市燃气管道风险管理智能决策支持系统,其软件IDSS结构如图2所示。
在GIS下,提供了一个交互良好的人-机界面,决策者通过人-机界面发布指令,由处理机调用四库系统及其他软件,实现数据库管理、方法库调用、模型模拟、知识库查阅等功能。通过数据交换等方式将运行结果及状态传递到人-机界面,供决策者决策。
4 结语
本文为城市燃气管道的风险管理提供了一种灵活方便的、交互式的决策支持构架。主要的特点是:(1)系统分析了决策支持系统的四库系统体系结构。(2)设计了城市燃气管道风险管理智能决策支持系统的构架。(3)利用这种构架设计了城市燃气管道风险管理智能决策支持系统。
参考文献
[1]Liu,JuN'E,Wang,Xin.Study on riskevaluation intelligent decision supportsystem of urban gas pipeline.3rd In-ternational Conference on InnovativeComputing Information and Control,ICICIC'08,2008,p 4603789.
[2]陈希林,肖明清,吴志强.智能决策支持平台的柔性体系结构研究[J].计算机工程与应用,2007,43(17):236-240.
[3]俞瑞钊,陈奇.智能决策支持系统实现技术[M].杭州:浙江大学出版社,2000.