Использование современных информационных технологий при поиске и изучении литературных источников и обработке результатов

База  моделей. Целью создания моделей являются описание и оптимизация некоторого объекта или процесса. Использование моделей обеспечивает проведение анализа в системах поддержки принятия решений. Модели, базируясь на математической интерпретации проблемы, при помощи определенных алгоритмов способствуют нахождению информации, полезной для принятия правильных решений.

Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового  анализа, которые реализовывались  командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать ситуации типа "что будет, если ?" или "как сделать, чтобы?". Такие языки, созданные специально для построения моделей, дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.

Существует  множество типов моделей и  способов их классификации, например по цели использования, области возможных приложений, способу оценки переменных и т. п.

По цели использования модели подразделяются на оптимизационные, связанные с нахождением точек минимума или максимума некоторых показателей (например, управляющие часто хотят знать, какие их действия ведут к максимизации прибыли или минимизации затрат), и описательные, описывающие поведение некоторой системы и не предназначенные для целей управления (оптимизации).

По способу  оценки модели классифицируются на детерминистские, использующие оценку переменных одним числом при конкретных значениях исходных данных, и стохастические, оценивающие переменные несколькими параметрами, так как исходные данные заданы вероятностными характеристиками.

Детерминистские модели более популярны, чем стохастические, потому что они менее дорогие, их легче строить и использовать. К тому же часто с их помощью  получается вполне достаточная информация для принятия решения.

По области  возможных приложений модели разбиваются на специализированные, предназначенные для использования только одной системой, и универсальные — для использования несколькими системами.[3, c. 88]

Специализированные  модели более дорогие, они обычно применяются для описания уникальных систем и обладают большей точностью.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения [Рис. 6].

Стратегические  модели используются на высших уровнях управления для установления целей организации, объемов ресурсов, необходимых для их достижения, а также политики приобретения и использования этих ресурсов. Они могут быть также полезны при выборе вариантов размещения предприятий, прогнозировании политики конкурентов и т.п. Для стратегических моделей характерны значительная широта охвата, множество переменных, представление данных в сжатой агрегированной форме. Часто эти данные базируются на внешних источниках и могут иметь субъективный характер. Горизонт планирования в стратегических моделях, как правило, измеряется в годах. Эти модели обычно детерминистские, описательные, специализированные для использования на одной определенной фирме.

Тактические модели применяются управляющими среднего уровня для распределения и контроля использования имеющихся ресурсов. Среди возможных сфер их использования следует указать: финансовое планирование, планирование требований к работникам, планирование увеличения продаж, построение схем компоновки предприятий. Эти модели применимы обычно лишь к отдельным частям фирмы (например, к системе производства и сбыта) и могут также включать в себя агрегированные показатели. Временной горизонт, охватываемый тактическими моделями. — от одного месяца до двух лет. Здесь также могут потребоваться данные из внешних источников, но основное внимание при реализации данных моделей должно быть уделено внутренним данным фирмы. Обычно тактические модели реализуются как детерминистские, оптимизационные и универсальные.

Оперативные модели используются на низших уровнях управления для поддержки принятия оперативных решений с горизонтом, измеряемым днями и неделями. Возможные применения этих моделей включают в себя ведение дебиторских счетов и кредитных расчетов, календарное производственное планирование, управление запасами и т.д. Оперативные модели обычно используют для расчетов внутрифирменные данные. Они, как правило, детерминистские, оптимизационные и универсальные (т.е. могут быть использованы в различных организациях).

Математически модели состоят из совокупности модельных блоков, модулей и процедур, реализующих математические методы. Сюда могут входить процедуры линейного программирования, статистического анализа временных рядов, регрессионного анализа и т.п. — от простейших процедур до сложных ППП. Модельные блоки, модули и процедуры могут использоваться как поодиночке, так и комплексно для построения и поддержания моделей.

Система управления базой моделей должна обладать следующими возможностями: создавать  новые модели или изменять существующие, поддерживать и обновлять параметры моделей, манипулировать моделями.

Система управления интерфейсом. Эффективность и гибкость информационной технологии во многом зависят от характеристик интерфейса системы поддержки принятия решений. Интерфейс определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя.

Язык  пользователя — это те действия, которые пользователь производит в отношении системы путем использования возможностей клавиатуры; электронных карандашей, пишущих на экране; джойстика; "мыши"; команд, подаваемых голосом, и т.п. Наиболее простой формой языка пользователя является создание форм входных и выходных документов. Получив входную форму (документ), пользователь заполняет его необходимыми данными и вводит в компьютер. Система поддержки принятия решений производит необходимый анализ и выдает результаты в виде выходного документа установленной формы.

Значительно возросла за последнее время популярность визуального интерфейса. С помощью  манипулятора "мышь" пользователь выбирает представленные ему на экране в форме картинок объекты и  команды, реализуя таким образом свои действия.

Управление  компьютером при помощи человеческого  голоса — самая простая и поэтому самая желанная форма языка пользователя. Она еще недостаточно разработана и поэтому мало популярна. Существующие разработки требуют от пользователя серьезных ограничений: определенного набора слов и выражений; специальной надстройки, учитывающей особенности голоса пользователя; управления в виде дискретных команд, а не в виде обычной гладкой речи. Технология этого подхода интенсивно совершенствуется, и в ближайшем будущем можно ожидать появления систем поддержки принятия решений, использующих речевой ввод информации.

Язык  сообщений — это то, что пользователь видит на экране дисплея (символы, графика, цвет), данные, полученные на принтере, звуковые выходные сигналы и т.п. Важным измерителем эффективности используемого интерфейса является выбранная форма диалога между пользователем и системой. В настоящее время наиболее распространены следующие формы диалога: запросно-ответный режим, командный режим, режим меню, режим заполнения пропусков в выражениях, предлагаемых компьютером.[8, c. 80-91]

Каждая  форма в зависимости от типа задачи, особенностей пользователя и принимаемого решения может иметь свои достоинства и недостатки.

Долгое  время единственной реализацией  языка сообщений был отпечатанный или выведенный на экран дисплея  отчет или сообщение. Теперь появилась новая возможность представления выходных данных — машинная графика. Она дает возможность создавать на экране и бумаге цветные графические изображения в трехмерном виде. Использование машинной графики, значительно повышающее наглядность и интерпретируемость выходных данных, становится все более популярным в информационной технологии поддержки принятия решений.

За последние несколько лет наметилось новое направление, развивающее машинную графику, — мультипликация. Мультипликация оказывается особенно эффективной для интерпретации выходных данных систем поддержки принятия решений, связанных с моделированием физических систем и объектов.

В ближайшие  годы следует ожидать использования  в качестве языка сообщений человеческого голоса. Сейчас эта форма применяется в системе поддержки принятия решений сферы финансов, где в процессе генерации чрезвычайных отчетов голосом поясняются причины исключительности той или иной позиции.

Знания  пользователя — это то, что пользователь должен знать, работая с системой. К ним относятся не только план действий, находящийся в голове у пользователя, но и учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.[8, c. 100]

Совершенствование интерфейса системы поддержки принятия решений определяется успехами в развитии каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими возможностями:

• манипулировать различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения по выбору пользователя;
• передавать данные системе различными способами;
• получать данные от различных устройств системы в различном формате;
• гибко поддерживать (оказывать помощь по запросу, подсказывать) знания пользователя.[8, c. 112]

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Глава 2 Характеристика деятельности ОАО «ТНК-ВР Менеджмент» как аппарата управления группой компаний ТНК-ВР

2.1 Общая характеристика  предприятия

 

Компания  ТНК-ВР была образована в 2003 году в результате слияния нефтяных и газовых активов  компании ВР в России и нефтегазовых активов Альфа-Групп/Аксесс-Ренова (ААР). ВР и ААР владеют компанией ТНК-ВР на паритетной основе. Акционерам ТНК-ВР также принадлежит около 50% акций компании «Славнефть».

ТНК-ВР –  вертикально интегрированная нефтяная компания, в портфеле которой ряд  добывающих, перерабатывающих и сбытовых предприятий в России и Украине.

Третья  нефтегазовая компания России по объемам  добычи нефти с уникальной для  отечественных вертикально-интегрированных  холдингов структурой собственности - 50% принадлежит российскому консорциуму  в составе Alfa-Access-Renova (AAR), 50% - британскому энергогиганту British Petroleum. Компания создана в 2003г. путем слияния активов британской ВР в России и на Украине и нефтегазовых активов консорциума AAR - ТНК, СИДАНКО, ОНАКО. Сам AAR принадлежит компаниям Alfa, Access и Renova. Через AAR Михаил Фридман и Герман Хан опосредованно контролируют 25% ТНК-ВР, Леонид Блаватник и Виктор Вексельберг - по 12,5% акций. С весны 2008г. иностранные и российские акционеры ТНК-ВР находились в состоянии корпоративного конфликта из-за разного видения стратегии развития компании. Сторонам удалось договориться только в начале сентября: BP согласилась с основными требованиями российских акционеров – увеличить количество членов Совета директоров, за счет введения в него представителей российских предприятий [25].

 

В 2004-2005гг. ТНК-ВР провела реструктуризацию. В  настоящее время ее структура  выглядит следующим образом. Материнская  компания группы - ТНК-ВР Limited принадлежит на паритетной основе BP Plc. и Alfa-Access Renova. Она владеет 100% акций ТNК Industrial Holdings Limited, которой в свою очередь принадлежит 100% ТNK-ВР International Ltd. (ТНК-ВР), и сбытовой сетью STBP Holdings Limited. ТNK-ВР International Ltd. владеет 95% акций ОАО "ТНК-ВР Холдинг", которое было создано в 2004г. для консолидации российской деятельности. Холдинг зарегистрирован в Тюменской области с уставным капиталом 15 млрд руб. В нем к декабрю 2005г. было консолидировано большинство добывающих предприятий группы "ТНК-BP", за исключением доли в "РУСИА Петролеум" (владеет лицензией на Ковыктинское газокоденсатное месторождение), украинских активов и доли в "Славнефти".

Добывающие  активы ТНК-BP находятся в Западной Сибири, Волго-Уральском регионе и Восточной Сибири. ТНК-BP перерабатывает нефть на пяти собственных НПЗ (четыре из которых находятся в России, а один - на Украине) и контролирует сеть приблизительно из 1 тыс. 600 АЗС, работающих под брендами ТНК и ВР. Аудированные доказанные запасы группы на 31 декабря 2008г. по методике SEC составляют 8,112 млрд барр. нефтяного эквивалента. Добыча нефти в 2008г. составила около 68,8 млн т, что на 0,9% ниже уровня 2007г. Чистая прибыль ТNK-ВР International Ltd. за 2008г. по US GAAP осталась на уровне 2007г. и составила 5,3 млрд долл., выручка выросла на 33% - до 51,9 млрд долл [27].

ОАО «ТНК-ВР Менеджмент» является аппаратом  управления компании ТНК-ВР, который  расположен в Москве.

Система корпоративного управления ТНК-ВР характеризуется  смещением центра принятия ключевых решений в сторону совета директоров ТНК-ВР Limited. Советы директоров ОАО "ТНК-ВР Холдинг" и ОАО "ТНК-ВР Менеджмент" действуют в рамках решений, принятых советом директоров ТНК-ВР Limited, осуществляют функции в соответствии с компетенциями, закрепленными в ФЗ "Об акционерных обществах". Совет директоров ТНК-ВР Limited осуществляет контроль за деятельностью менеджмента, формулирует стратегию развития ТНК-ВР, несет общую ответственность за эффективность системы внутреннего контроля в ТНК-ВР [20].

Рисунок 7. Изменения в системе корпоративного управления (на основании отчета ТНК-ВР о результатах деятельности за 2011год) [25].

 

Сущность  изменений в системе корпоративного управления компанией (рис.2).

1. Соглашение акционеров:

• Сохраняет акционерную структуру Группы ТНК-ВР (на основе паритета 50/50)

• Определяет структуру управления и ключевые параметры финансовой деятельности
• Включает механизм исключения ситуаций неразрешимых разногласий