TWORZENIE BAZ WIEDZY W SYSTEMACH EKSPERTOWYCH GOSPODAROWANIA MAJĄTKIEM OBROTOWYM PREDSIĘBIORSTWA Leszek Kiełtyka, Waldemar Jędrzejczyk Wprowadzenie Systemy ekspertowe (SE) są to komputerowe programy konsultacyjne, które umoŝliwiają korzystanie z wiedzy i ułatwiają podejmowanie decyzji [Mul97]. Mogą realizować zadania z wielu kategorii. Typowe funkcje realizowane przez SE to: doradzanie, analizowanie, klasyfikowanie, udzielanie informacji, diagnozowanie, gromadzenie doświadczeń, prognozowanie, planowanie, nauczanie oraz testowanie. Klasyczny system ekspertowy składa się z następujących modułów [Owo07]: interfejsu uŝytkownika, modułu pozyskiwania wiedzy, bazy wiedzy, mechanizmu wnioskowania, modułu wyjaśniania oraz modułu akwizycji wiedzy. Podstawą kaŝdego systemu ekspertowego jest baza wiedzy. Jakość systemu ekspertowego zaleŝy od zakodowanej w nim wiedzy, a nie od formalizmów i schematów wnioskowania, które ten system wykorzystuje. Majątek obrotowy przedsiębiorstwa stanowią środki w postaci rzeczowej - zapasy materiałowe i produkcji niezakończonej (zapasy produkcyjne), zapasy wyrobów gotowych (zapasy towarowe) oraz środki w postaci pienięŝnej - naleŝności, inwestycje krótkoterminowe, środki pienięŝne w kasie i na rachunkach bankowych oraz krótkoterminowe rozliczenia mię-
dzyokresowe. Gospodarowanie majątkiem obrotowym to działania mające na celu zapewnienie ciągłości procesów zaopatrzenia, produkcji i zbytu oraz zapobieganie ich zakłóceniom. Proces gospodarowania majątkiem obrotowym przedsiębiorstwa jest niezwykle istotny. Wpływa na efektywność gospodarowania przedsiębiorstwa. Od niego zaleŝy zyskowność kapitałów własnych i uzyskiwane korzyści finansowe. Powinien być realizowany w sposób efektywny, co wymaga optymalizacji poziomu i struktury majątku obrotowego [Grzy06]. Przestawienie problematyki budowy baz wiedzy w systemach ekspertowych wspomagania decyzji w procesie gospodarowania majątkiem obrotowym przedsiębiorstwa jest celem podstawowym w prezentowanym referacie. Problem gospodarowania majątkiem obrotowym przedsiębiorstwa ograniczono do organizacji dostaw zaopatrzeniowych. Przedstawione zagadnienia mogą być źródłem cennych wskazówek dla osób zajmujących się tworzeniem systemów ekspertowych i stanowić modelowy przykład do naśladowania. Organizacja dostaw zaopatrzeniowych Zaopatrzenie to proces nabywania komponentów do produkcji, surowców, materiałów i innych towarów niezbędnych do funkcjonowania przedsiębiorstwa. W tej sferze oprócz przepływów materiałowych mają równieŝ miejsce przepływy informacyjne. Przepływy te mogą przybierać róŝne warianty realizacji zadania zaopatrzeniowego [Lys04]. Organizacja dostaw zaopatrzeniowych powinna uwzględniać przede wszystkim: właściwy poziom zakupów, właściwe źródło dostaw, odpo-
wiedni środek transportu oraz optymalny grafik dostaw. Zagadnienie organizacji dostaw zaopatrzeniowych przedstawiono na przykładzie przedsiębiorstwa hipotetycznego. ZałoŜono, Ŝe w przedsiębiorstwie produkcyjnym produkowane są cztery wyroby: W1, W2, W3 i W4. Przedsiębiorstwo zaopatruje się u czterech dostawców: D1, D2, D3 i D4. Organizacja dostaw zaopatrzeniowych obejmuje takie kwestie jak: ustalanie dostawców, ustalenie wielkości partii dostawczej oraz określenie częstotliwości dostaw zaopatrzeniowych. W przedsiębiorstwie przyjęto trzydzieści wariantów dostaw: Wd1 do Wd30. Wariant dostawy stanowi atrybut decyzyjny (zmienna wyjściowa). Określono czynniki (atrybuty objaśniające), które mają decydujący wpływ wariant dostawy. Atrybuty te wraz z przyporządkowanymi im wartościami zestawiono w tabeli 1. Zestawienie atrybutów objaśniających i ich wartości Nazwa atrybutu Zbiór wartości Tabela 1 Maszyny i urządzenia sprawne 60% 75% 90% 100% Stan załogi pracowniczej 60% 80% 100% Dostępność gotówki Niewystarczająca Wystarczająca Dostępność surowca Ograniczona Nieograniczona Stopień zróŝnicowania wykonywanych zadań 0,25 0,5 0,75 Ilość W1 do wyprodukowania 0 1,30 31,60 61,90 Ilość W2 do wyprodukowania 0 1,20 21,40 41,60 Ilość W3 do wyprodukowania 0 1,25 26,50 51,75 Ilość W4 do wyprodukowania 0 1,40 41,80 81,120 Pewność zaopatrzenia D1 Średnia DuŜa Pewność zaopatrzenia D2 Średnia DuŜa Pewność zaopatrzenia D3 Średnia DuŜa Pewność zaopatrzenia D4 Średnia DuŜa Stany magazynowe <30% 30-60% >60% Źródło: Opracowanie własne
Tworzenie bazy wiedzy bez źródeł wiedzy Baza wiedzy zawiera fakty i reguły, które są niezbędne do rozwiązania problemu w specyficznej dziedzinie. Około 85% systemów ekspertowych jest opartych na regułach [Mul97]. W systemach ekspertowych w podejściu klasycznym (bez źródeł wiedzy) bazę wiedzy buduję się w postaci regułowej, której graficzną reprezentacją jest drzewo decyzyjne. Konkluzję otrzymuje się, odpowiadając na kolejno zadawane przez system pytania zgodnie ze ścieŝkami na drzewie decyzyjnym, rozpoczynając od jego wierzchołka, poprzez wszystkie poziomy, aŝ do najniŝej połoŝonych gałęzi. Analizując takie drzewo decyzyjne moŝna zauwaŝyć, Ŝe składa się ono z n reguł kończących się konkluzją [Smo05]. Utworzona w ten sposób baza wiedzy do określania wariantu dostawy w przedsiębiorstwie, przy zdefiniowanych w tabeli 1 atrybutach objaśniających składa się z 1 769 424 reguł. Przykładowa reguła została przedstawiona na rys 1. If Maszyny i urządzenia sprawne w 90% And Stan załogi pracowniczej wynosi 80% And Dostępność gotówki Wystarczająca And Dostępność surowca Nieograniczona And Stopień zróŝnicowania wykonywanych zadań na poziomie 0,5 And Ilość W1 do wyprodukowania naleŝy do przedziału 31,60 And Ilość W2 do wyprodukowania 0 And Ilość W3 do wyprodukowania naleŝy do przedziału 1,25 And Ilość W4 do wyprodukowania naleŝy do przedziału 81,120 And Pewność zaopatrzenia D1 DuŜa And Pewność zaopatrzenia D2 DuŜa And Pewność zaopatrzenia D3 Średnia And Pewność zaopatrzenia D4 DuŜa And Stany magazynowe na poziomie 30-60% THEN naleŝy wybrać Wd16; Rys1. Wybrana reguła z bazy wiedzy bez źródeł wiedzy Źródło: Opracowanie własne
Tworzenie bazy wiedzy ze źródłami wiedzy Często część kryteriów, na podstawie których dochodzi do wydania rozstrzygnięcia to kryteria o określonym charakterze. Kryteria te moŝna ująć w jedno źródło wiedzy, dające rozstrzygnięcia cząstkowe, dotyczące danej preferencji. Preferencja ta określana jest przez system na podstawie odpowiedzi uŝytkownika na pytania zawarte w źródle wiedzy. Zdefiniowane w tabeli 1 atrybuty objaśniające moŝna podzielić na kilka kategorii. Czynniki: maszyny i urządzenia sprawne, stan załogi pracowniczej, dostępność gotówki, dostępność surowca oraz stopień zróŝnicowania wykonywanych zadań charakteryzują zdolność produkcyjną przedsiębiorstwa (Zp atrybut decyzyjny). Przyjęto, Ŝe zdolność produkcyjna moŝe przyjmować następujące wartości: 85%, 70%, 65%, 60 %, 55% i 50 % zakładanej nominalnej mocy produkcyjnej przedsiębiorstwa. Utworzone źródło wiedzy do określania Zp, przy określonych w tabeli 1 wartościach atrybutów objaśniających składa się z 144 reguł. Czynniki: ilość W1 do wyprodukowania, ilość W2 do wyprodukowania, ilość W3 do wyprodukowania, ilość W4 do wyprodukowania oraz zdolność produkcyjna determinują warianty cykli produkcyjnych (Wcp atrybut decyzyjny). W przedsiębiorstwie określono osiem wariantów cykli produkcyjnych: Wcp1 do Wcp8. Utworzone źródło wiedzy do określania Wcp, składa się z 1535 reguł. Czynniki: pewność zaopatrzenia D1, pewność zaopatrzenia D2, pewność zaopatrzenia D3, pewność zaopatrzenia D4, stany magazynowe oraz wariant cykli produkcyjnych bezpośrednio wpływają na wybór wariantu dostawy. Utworzona baza wiedzy korzystająca ze źródeł wiedzy do określania wariantu dostawy składa się z 384 reguł.
W przedstawionym przykładzie w bazie wiedzy systemu ekspertowego pozostało 384 reguły, a w źródłach wiedzy, posiadających cechy odrębnych systemów ekspertowych 1679 reguł. Zredukowano w ten sposób liczbę reguł z 1 769 424 do 2063. Podsumowanie Dobrze zorganizowane zaopatrzenie w przedsiębiorstwie jest koniecznością. Od zaopatrzenia zaleŝy płynność produkcji, ale równieŝ wartość zamroŝonych środków finansowych. Tworzenie i utrzymywanie zapasów jest kosztowne. Ich koszt roczny stanowi średnio 25-30% wartości przechowywanych zapasów. Proces zaopatrzenia moŝe być skutecznie wspomagany przez system ekspertowy. Konstrukcja właściwej bazy wiedzy jest podstawą poprawnego funkcjonowania systemu ekspertowego. Wymaga ona wyboru odpowiednich faktów z dziedziny działania systemu, uniknięcia błędów i wyboru odpowiedniej struktury dla tych faktów. Koncepcja bazy wiedzy ze źródłami wiedzy powoduje znaczną redukcję liczby reguł, przez co czyni system ekspertowy bardziej transparentnym i elastycznym. Systemy ekspertowe ze źródłami wiedzy umoŝliwiają niezaleŝne rozwijanie i/lub testowanie źródeł wiedzy. Literatura [Grzy06] Grzywacz J. (red.): Zarządzanie majątkiem obrotowym w przedsiębiorstwie. Wybrane problemy, Wydawnictwo
Szkoły Głównej Handlowej w Warszawie, Warszawa 2006. [Mul97] Mulawka J.: Systemy ekspertowe, WNT, Warszawa 1997. [Lys04] Lysons K.: Zakupy zaopatrzeniowe, Wydawnictwo PWE, Warszawa 2004. [Owo07] Owoc M. L. (red.): Elementy systemów ekspertowych. Sztuczna inteligencja i systemy ekspertowe, Wydawnictwo AE im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2007. [Smo05] Smoląg K., Jędrzejczyk W.: Eksploracja danych z wykorzystaniem pakietu SPHINX, [w:] Nowoczesne technologie informacyjne w zarządzaniu, pod red.: Niedzielska E., Dudycz H., Dyczkowski M., Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej im. Oskara Langego we Wrocławiu nr 1081, Wydawnictwo im. Oskara Langego we Wrocławiu, Wrocław 2005. Informacje o autorach Prof. zw. dr hab. inŝ. Leszek Kiełtyka Dr inŝ. Waldemar Jędrzejczyk Katedra Informatycznych Systemów Zarządzania Wydział Zarządzania Politechnika Częstochowska Al. Armii Krajowej 19B 42-200 Częstochowa Polska Numer telefonu (fax) +48/32/3250314 (3613876) e-mail: lekiel@zim.pcz.pl waldekj@zim.pcz.pl