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SIC Tecnologías de Apoyo a la Toma de Decisiones

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John Jairo Gil Rojas

on 12 September 2012

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Transcript of SIC Tecnologías de Apoyo a la Toma de Decisiones

Maria Mónica Rojas
Daniela Carrillo
Natalia Zapata
Catalina Medina
German F. Soto
John Jairo Gil Rojas Tecnologías de apoyo a la
toma de decisiones. Gracias!! "Son grandes recolectores de información para usar como base para posterior explotación" PLATAFORMA DE SISTEMAS TRANSACCIONALES Apoyo a tareas a nivel operativo.

Debe contar con un sólido manejo de bases de datos.

Su implementación se lleva a cabo primero en las áreas administrativas y luego en las operativas, debido a que las segundas suponen:
Mayor complejidad.
Mayor especialización en personal y equipos.
Mayores costos. BASE DE DATOS
INTEGRADA CONTABILIDAD
GENERAL INVENTARIOS COMPRAS A
PROVEEDORES CUENTAS
POR COBRAR CUENTAS
POR PAGAR FACTURACIÓN RECURSOS
HUMANOS MANTENIMIENTO DE
EQUIPO INDUSTRIAL PROCESO DE TOMA
DE DECISIONES ¿...? Anthony Simon Slade Tipos de Decisiones La Planeación
Estratégica El Control Administrativo Control Operacional Largo Plazo
Desarrollo de Objetivos
Asignación de Recursos Mediano Plazo
Uso de Recursos Corto Plazo
Problemas Cotidianos Nuevos Viejos No Si no hay alternativas No Programadas... Programadas... Tipos de Desiciones Problemas
Repetitivos Metodo establecido de solución Problemas con poca frecuencia Metodo específico
de solución Procedimientos o
Reglas Lanzamiento de un
nuevo producto Proceso General de Toma de Decisiones 1.Identificación y análisis del problema
2.Identificación de criterios de decisión y ponderación
3.Generación de alternativas de solución
4.Evaluación de alternativas
5.Elección de mejor alternativa
6.Implementación de la decisión
7.Evaluación de los resultados "Conjunto de programas o herramientas que permiten obtener de
manera oportuna la información que es necesaria en la
toma de decisiones" SISTEMAS DE APOYO A LA
TOMA DE DECISIONES Sistema de Apoyo para la toma de Decisiones (DSS, decision support systems) Su finalidad es apoyar la toma de decisiones mediante generación y evaluación sistemática de diferentes alternativas a partir del uso de herramientas computacionales. NO SOLUCIONA PROBLEMAS, solo apoya al tomador de decisiones. Sistema para la toma de decisiones de grupo (GDSS, group decision support systems) Es un sistema interactivo basado en computadora, el cual facilita la solución de problemas no estructurados por un conjunto de tomadores de decisiones que trabajan como un grupo. Sus componentes son: SOFTWARE, HARDWARE, RECURSOS HUMANOS Y PROCEDIMIENTOS. Sistemas expertos de apoyo para la toma de decisiones (EDSS, expert decision support systems) Sistema computacional interactivo que permite la creación de bases de conocimiento, las cuales cargadas responden a preguntas, despejan y sugieren cursos de acción simulando el proceso de razonamiento de una experto para resolver problemas en un área específica del conocimiento humano. Sistemas de información para ejecutivos (EIS, executive information systems) Apoya el proceso de toma de decisiones de los altos ejecutivos; presentan información relevante y de fácil interpretación con el fin de mantenerlos informados. * Los DSS DEBEN INCLUIR ANALISIS DE LOS DATOS PARA FACILITAR LA CONSULTA Y ANALISIS DE LOS DATOS, de esta manera los datos pueden ser consultados en diferentes variables organizacionales.

* Proyección de información; la proyección del negocio mediante un análisis estadístico

* Tendencias: apartir de información presente y pasada evalua el compotamiento de diferentes variables

* ¨what if¨ : análisis de un indicador modoficando o aplicando distintas variables que influyen sobre el mismo Elementos que se desean en un DSS INTERACTIVIDAD
FRECUENCIA DE USO
VARIEDAD DE USUARIOS
FLEXIBILIDAD
DESARROLLO
INTERACCION AMBIENTAL
COMUNICACIÓN INTERORGANIZACIONAL
ACCESO A BASE DE DATOS
SIMPLICIDAD Características de un DSS Sistemas interactivos con resultados aplicables a los procesos de negocios
Eliminación de intermedios para el acceso de información
Reportes personalizados a la medida del ejecutivo
Disminución del lead time en el acceso a los datos
Información expuesta en términos de negocio
Análisis en alternativas de acción en entornos controlados
Visualización grafica de los indicadores clave
Facilita el proceso de toma de decisiones y por ende la productividad de la organización Ventajas de un DSS La implementación exitosa de este DSS MUESTRA LA FORMA EN QUE EL HARDWARE COMPUTACIONAL PUEDE CONBINARSE CON LA TECNOLOGIA DEL SOFWARE PARA APOYAR A LA EMPRESA Y SUS ADMINISTRAORES EN LA TOMA DE DESICIONES RELACIONADAS CON LA FIJACION DEL PRESUPUESTODE VENTAS, GASTOS Y UTILIDADES PROPORCIONANDO ASI Q UIEN TOMA DECISIONES UN ROL DIRECTO EN LA SOLUCIO DE PROBLEMAS DINAMICOS , COMPLEJOS Y DE RESTRICCIONES MULTIPLES. Caso de aplicación de un DSS No están formados por elementos de sistemas ya existentes.
Apoya el trabajo de quienes toman decisiones.
Ser fácil de aprender de usar.
Puede ser específico o general.
Contiene mecanismos para evitar el desarrollo de conductas negativas en el grupo.
Deben motivar a todos lo miembros del grupo a participar de manera activa. Características un GDSS Ventajas de un GDSS Motiva a los miembros del grupo a trabajar juntos ya que todos pueden opinar, evitando que unos pocos opinen, eludiendo las aportaciones del resto del grupo.
Mejora la etapa de preparación de la reunión de trabajo.
La misma oportunidad de participación de todos los miembros del grupo.
Optimiza el uso de información que aporta cada miembro del grupo; en especial cuando son varios los integrantes de la junta.
Proporciona un mecanismo para enfocar al grupo en problemas clave.
Apoya el desarrollo de una memoria organizacional de una junta a otra.
Mejora la calidad de toma de decisiones, ya que por el carácter anónimo de los integrantes mejora la sinceridad y conocer la opinión de todos.
Incrementa la creatividad en la toma de decisiones. Desventajas de un GDSS Falta de costumbre al utilizar un sistema para apoyar el proceso de toma de decisiones.
Resistencia al cambio por parte de los administradores
Puede diluirse la responsabilidad en la toma de una decisión
Que en el grupo no exista una cultura desarrollada de trabajo en equipo. Diseño de Salas Depende de la duración de las sesiones y el grado de proximidad física.

Cuarto de decisión

Red local de decisión

Teleconferencias

Toma de decisiones remota Caso Santa Clara Se reunió la junta de la empresa, con muchos y muy diversos participantes, especialistas en diferentes campos, por lo que decidieron usar tecnología de información como apoyo en la toma de decisiones y al groupsystems como el software que permitiría la participación anónima y libre de todos los participantes.
1. Se documento a cada participante, en cuanto la plan propuesto inicialmente
2. Se pidió a cada uno de los integrantes que formularan sus propias hipótesis respecto al plan.
3. Clasificación de hipótesis INTELIGENCIA ARTIFICIAL Ciencia que estudia el fin de imitar o simular habilidades humanas mediante la creación y utilización de maquinas y computadoras.

*Robótica: Es el área de la inteligencia artificial que estudia la imitación del movimiento humano a través de robots, los cuales son creados con el fin de apoyar procesos mecánicos repetitivos que requieren gran precisión.

Los robots se clasifican de acuerdo con su generación, nivel de inteligencia, nivel de control y nivel de lenguaje de programación. En los robots industriales se asignan 5 generaciones:
1. Robots play-back
2. Robots controlados por sensores
3. Robots Controlados por visión
4. Robots Controlados Adaptablemente
5. Robots con inteligencia artificial Clasificacion de los robots Lenguajes Naturales Esta rama de estudio de la inteligencia artificial se enfoca en el diseño y desarrollo de software capaz de aceptar, interpretar y ejecutar instrucciones dadas por los usuarios en su lenguaje nativo, ej: español e ingles. Permiten cargar bases de conocimientos integradas por una serie de reglas de sentido común o conocimiento heurístico, es decir, conocimientos basados u obtenido través de la experiencia de un especialista o experto. Sistemas Expertos (SE) Redes Neurales Permiten que las maquinas aprendan, ellas aprenden según el método de prueba y error. Lógica Difusa Es una técnica matemática para el tratamiento de datos imprecisos y problemas que tienen más de una solución. Agentes Inteligentes Programa diseñado con conocimiento para realizar ciertas tareas especificas, normalmente repetitivas. En términos generales los agentes se clasifican en dos tipos: a) Agentes Cognitivos: Capaces de efectuar operaciones complejas.
b) Agentes Reactivos: Son agentes de bajo nivel y no disponen de un protocolo ni de un lenguaje de comunicación, su única capacidad es responde a estímulos. Tarjetas Inteligentes Pueden recibir información, procesarla y tomar una decisión. SISTEMAS EXPERTOS *Datos:
Valor que por ejemplo, toma una variable matemática y que probablemente carece
de importancia para quien toma decisiones.

*Información:
Nace cuando un dato o conjunto de datos es de utilidad para quien
toma decisiones.

*Conocimiento:
Sugiere alternativas de acción o guías de actuación especificas
relacionadas con la información. Definición de sistema experto Sistema computacional interactivo que permite la creación de bases de conocimiento, de esta definición se desprenden las 2 capacidades fundamentales que poseen los sistemas expertos: -Capacidad para aprender.
-Capacidad para estimular el proceso del razonamiento humano. Para que un sistema experto sea una herramienta efectiva, los usuarios deben interactuar de una forma fácil, reuniendo 2 capacidades para poder cumplirlo: 1. Explicar sus razonamientos o base del conocimiento
2. Adquisicion de nuevos conocimi9entos o integrador del sistema. Ventajas de los Sistemas Expertos -Permanencia
-Duplicación
-Rapidez
-Bajo Costo
-Fiabilidad
-Permiten consolidar varios conocimientos. Limitaciones de los Sistemas Expertos -Sentido común
-Lenguaje natural
-Capacidad de aprendizaje
-Perspectiva global
-Capacidad sensorial
-Flexibilidad
-Conocimiento no estructurado BENEFICIOS QUE GENERA EL USO DE SISTEMAS EXPERTOS Y COSTOS QUE INVOLUCRA. La utilización de los sistemas expertos puede generar beneficios, a saber:
-Reducción de la dependencia de personal clave.
-Facilita el entrenamiento del personal.
-Mejora de la calidad y eficiencia del proceso de toma de decisiones.
-Transferencia de la capacidad de decisiones.
-Costos que involucra. EL GENERADOR DE SISTEMAS EXPERTOS O SHELL. Programa o software que permite desarrollar el sistema experto.
Componentes que integran el Shell:
-Ingeniero del conocimiento.
-Experto
-Base del conocimiento
-Motor de inferencia Sus características son:
-Utilización de varios expertos dentro del trabajo rutinario
-Las decisiones que se toman son complejas y siguen una secuencia lógica
-Las decisiones lógicas, así como las soluciones del problema, pueden expresarse o traducirse a reglas heurísticas
-El conocimiento que se está modelando se encuentra bien delimitado y es profundo, no amplio ni superficial.
-El problema no tiene solución analítica; de lo contrario se sugiere la solución a través de técnicas analíticas.
-Cuando las reglas del juego no cambian con demasiada frecuencia será incosteable el desarrollo del modelo experto; ej las políticas fiscales.
-Cuando hay pocos expertos en otras áreas de la organización o localidades remotas. SELECCIÓN DE APLICACIONES PARA SISTEMAS EXPERTOS APLICACIONES ESPECÍFICAS DE SISTEMAS EXPERTOS Por lo general estos sistemas implican consejos y recomendaciones, diagnósticos, interpretación, explicaciones, selección de alternativas, evaluación de situaciones, predicciones y análisis de tendencias.
Dos casos de aplicación de sistemas expertos son el SEHUSI (Sistema Experto Para Describir La Conducta Humana En Un Medio Ambiente De Trabajo) y AFFIN (Sistema Experto Para La Evaluación De Proyectos De Inversión Industrial). El SEHUSI Apoya el proceso de contratación o evaluación de un candidato para posición vacante. El objeto de este es tomar los datos que son proporcionados por el programa computacional, procesarlos y analizarlos para describir al puesto y al candidato de la misma forma que lo haría un experto. AFFIN la metodología utilizada para desarrollar el SE AFFIN consta de varias fases: Identificación, conceptualización, formalización, implementación y prueba. Este fue creado con la metodología de desarrollo de software, la cual se basa en prototipos.
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