Юрченко А.Ю.

СИНТЕЗ СТРУКТУРЫ СППР НА ОСНОВЕ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ НЕЙРОСЕТЕВОГО ПОДХОДА

Основой успешного функционирования производственной среды является принятие решений, адекватных условиям, в которых функционируют объекты. Системы поддержки принятия решений, в которых сконцентрированы мощные методы математического моделирования, кибернетики, информатики, являются инструментом, призванным оказать помощь руководителям. Будучи расширением (и одновременно концептуальным скачком) автоматизированных рабочих мест, СППР ориентированы на отдельные проблемы принятия решений и основываются в основном на индивидуальной работе. СППР призваны объединить методы и процедуры принятия решений и возможности современной вычислительной техники, что позволяет значительно улучшить существующую практику принятия решений. [1].

Антикризисное управление требует от руководства предприятия проведения нетрадиционных, а иногда даже и неприемлемых, для нормального состояния мероприятий. Состав и набор таких средств зависит от тех конкретных причин и ошибок, которые привели к финансовым затруднениям на фирме. Однако основным отличием антикризисных мероприятий является повышенный риск проводимых операций, который не допустим при обычных условиях [2]. Оценить такой риск возможно с помощью систем поддержки принятия решений.

Системы поддержки принятия решений, основанные на нейросетевой модели оценки возможного банкротства предприятия, представленной в работе [2], могут использоваться как внутренними пользователями финансовой отчётности, так и внешними (например, инвесторы).

В первом случае СППР ориентирована на использование лицами, непосредственно занимающимися бизнесом на данном предприятии.

Лицом принимающим решение (ЛПР) в этом случае является дирекция предприятия, которая на основании прогноза развития финансово-хозяйственного состояния предприятия делает вывод о необходимости осуществления антикризисного управления. Пользователями СППР являются работники финансово-аналитического отдела, подготавливающие отчёт о финансово-хозяйственном состоянии предприятия.

Определяя периодичность проведения оценки вероятности банкротства с помощью такой СППР необходимо отметить, что нейросетевая модель, лежащая в её основе, основывается на данных годовой финансовой отчётности. Однако для предприятия целесообразно сокращение интервала между оценками ввиду того, что с одной стороны более раннее распознавание ситуации надвигающегося банкротства обеспечит руководство предприятия большим количеством времени для осуществления мер по оздоровлению предприятия, а с другой стороны внутренние пользователи, в отличие от внешних, имеют оперативный доступ к финансовой отчётности. Исходя из этого, кажется целесообразным установить интервал между использованием СППР на предприятии равным одному месяцу.

Схема информационных потоков при применении СППР на предприятии представлена на рис. 1. Здесь стрелками показаны направления движения информации, а номера стрелок указывают на последовательность движения.

Антикризисное управление не сводится только, например, к простому повышению производительности труда, сокращению издержек, поиску новых рынков приложения капитала, расширению или сужению ассортиментных линий, повышению качества продукции и менеджмента, реструктуризации активов и пассивов компании, совершенствованию маркетинговой политики и т. д. Все эти задачи решаются постоянно, независимо от того, в каком положении находится компания.

Рис. 1. Схема информационных потоков СППР, ориентированной на использование на предприятии

Второй случай применения такой СППР детально рассмотрен в работе [3].

Литература.

1. Тимохин В.Н., Юрченко А.Ю. Аналіз фінансового стану підприємства за допомогою нейронних мереж. // Економічна кібернетика. Міжнародний журнал. – 2009. – №1-2(55-56). – С.67-72.

2. Юрченко А.Ю. Система поддержки принятия решений как инструмент для оценки риска вложения средств в предприятие // Материалы ХV Всеукраинской научно-методической конференции “Проблеми економічної кібернетики” – Луганск - Евпатория, май 2008. – С.142-143.