Utilizarea sistemelor expert în practica [603803]

UNIVERSITATEA DIN CRAIOV A
FACULTATEA DE ECONOMIE SI ADMINISTRAREA AFACERILOR
MCEA II
Utilizarea sistemelor expert în practica
managerială
Coordonator științific:
Conf.univ.dr. Tomiță Vasile
Masterand: [anonimizat](Bucureanu) Adriana
DROBETA TURNU SEVERIN
2017
CUPRINS

INTRODUCERE…………………………………………………………………………….3
CAPITOLUL I
NOȚIUNI FUNDAMENTALE ÎN TEORIA SISTEMELOR EXPERT
1.1Definirea sistemelor expert și scurta istorisire a
acestora………………………..4
1.1.1 Noțiunea de sistem expert………………………………………………………………4
1.1.2 Apariția sistemelor expert……………………………………………………………..5
1.2Tipuri de operații și sisteme
expert………………………………………………………..7
1.3Componentele principale ale sistemelor expert………………….
………….9
1.4Caracteristicile sistemelor
expert…………………………………………………………13
1.5Avantajele sistemelor
expert………………………………………………………………..14
1.6Obiectivele sistemelor
expert……………………………………………………………….16
1.7Moduri de utlizare a sistemelor
expert…………………………………………………17
CAPITOLUL II
2.1 Rolul managementului în întreprinderea modernă……………………………………21
2.2 Funcțiile managementului………………………………………………………………………..23
2.3 Necesitatea folosirii sistemelor multiexpert în management……………………….25
2.4 Sistemul expert în managementul proiectului „PManager”……………………….27
2.5 Funcțiile sistemului expert PManager………………………………………………………28
2.6 Fundamentele sistemului expert PManager………………………………………………28
2.7 Structura sistemului expert PManager……………………………………………………..29
2.8 Interfața grafică a sistemului expert PManager………………………………………..31
2.9 Algoritmul de implementare a sistemului expert PManager………………………33
2.10 Alte particularități ale sistemului expert PManager…………………………………35
CONCLUZII………………………………………………………………………………..40
BIBLIOGRAFIE………………………………………………………………………….41
2

Introducere
Evoluția rapidă din ultimele decenii ale tehnicii și sistemelor de calcul este însoțită de
mutații semnificative în informatica economică. Preocupările specialiștilor sunt orientate spre
crearea de sisteme de informare cât mai la îndemâna utilizatorilor care să răspundă prompt și
corect la cereri. De la sisteme informatice care soluționează, în special, problematica
administrației s-a trecut la sisteme de asistare a deciziilor, bazate pe modelare și prelucrări de
cunoștințe. În perspectivă, astfel de sisteme evoluează pe baza experienței acumulate, în
sisteme expert de rezolvare creativă a problematicii cu care este confruntată o organizație.
Sistemele expert sunt deci un instrument modern în mâna oamenilor de afaceri pentru
obținerea de soluții acceptabile, cât mai avantajoase pentru rezolvarea problemelor cu care se
confruntă zilnic.
Sistemele expert sunt produse ale inteligenței artificiale, ele furnizând sfaturi și
recomandări, bazându-se pe cunoștințe ale experților umani. Sistemele expert sunt sisteme
bazate pe cunoștințe achiziționate din mai multe domenii de expertiză, cu aplicabilitate în
medicină, finanțe, vânzări, sisteme industriale, comerciale, de evaluare, etc.
Din perspectiva organizațională, sistemele inteligente au devenit una din cele mai
provocatoare aspecte ale tehnologiei informaționale de astăzi: prin implicațiile practice în
activitatea organizațiilor prin rolul în educație. Aceste sisteme oferă mijloace reale pentru
creșterea simultană a calității, productivității și inovației în toate structurile organizațiilor.
Obiectivul principal al întreprinderii moderne, îl constitute aspectul managerial al
sistemelor bazate pe cunoștințe, tocmai datorită faptului că în viitor, organizațiile vor fi tot
mai mult orientate pe informații și bazate pe cunoaștere din necesitatea de a opera la nivel
global.
Sistemele inteligente extind abilitatea managementului pentru o mai bună înțelegere a
organizării și controlului proceselor. Cu ajutorul sistemelor inteligente, managerii pot folosi
cunoașterea depozitată în scopul rezolvării tuturor problemelor complexe din organizație,
astfel încât să se poată extinde cu succes afacerile către cele mai îndepărtate orizonturi.
În primul capitol,al acestei lucrări, intitulat „ NOȚIUNI FUNDAMENTALE ÎN
TEORIA SISTEMELOR EXPERT” voi discuta despre apriția sitemelor expert, cum au
evoluat ele în timp, care sunt principalele funcții și operații ce se pot efectua cu ajutorul lor,
din ce este format un sitem expert și altele.
În cel de-al doilea capitol cu denumirea „ ” , o să discut puțin despre activitatea de
management, rolul pe care îl exercită în întreprinderea modernă, precum și funcționalitatea
acestuia, apoi mă voi axa pe explicarea și funcționarea sistemului expert PMananager. În
cadrul acestui capitol voi prezinta crearea și dezvoltarea unui produs program original cu
ajutorul căruia se poate realiza un management eficient și în timp real al riscului integrat în
derularea proiectelor. Scopul dezvoltării acestui sistem expert în cadrul managementul
3

proiectului este de a introduce în structura unui astfel de program, un nou mecanism de
reducere drastică a duratei de realizare a proiectelor, oferind posibilități de raportare, ajustare
și control în timp real .
CAPITOLUL I NOȚIUNI FUNDAMENTALE ÎN TEORIA SISTEMELOR
EXPERT
1.1 Definirea sistemelor expert și scurtă istorisire a acestora
1.1.1 Noțiunea de sistem expert
Sistemele expert au fost pentru prima dată introduse impreună cu conceptul de
Inteligență Artificială. Acestea fac parte dintr-o gamă de instrumente necesare pentru
realizarea de instrumente automate sau interactive cu ajutorul cărora se realizeze sarcini
mai complexe.
Sistemele Expert pot fi considerate programe soft care operază într-un sistem mai
complicat la fel cum o fac si experții umani. Cu alte cuvinte, acestea sunt aplicații
software care imită judecata experților umani dintr-un domeniu bine definit.
Definițiile noțiunii de sistem expert sunt, în majoritatea lor, pragmatice,
funcționale.Pentru sistemele expert se folosește deseori și denumirea de sisteme bazate pe
cunoștințe. De exemplu, profesorii Robert J. Mockler și D.G. Dologite arată ca un sistem
bazat pe cunoștințe este un sistem în stare să reproducă activități inteligente specifice
experților umani.
Sistemele expert sunt programe care utilizeazã cunoștințele unor experți, pentru
asistarea în luarea deciziei, diagnozã, planificare, evaluare sau îndeplinirea altor funcții
[Christel Kemke, 2005].
Tehnologia folositã de sisteme expert se bazeazã pe logicã matematicã și resurse
cognitive, formalizare și inferențã1.
Un sistem expert este un sistem bazat pe cunoștințe, care rezolvã probleme dintr-un
anumit domeniu, la nivelul unui expert uman.
Sistemele expert diferã de programele convenționale prin douã aspecte:
-folosesc cunoștințe simbolice, dar și numerice
-se bazeazã pe metode euristice, dar și algoritmice2.
Sistemele expert nu sunt recomandate a fi utilizate în toate domeniile sau aplicațiile. Ele
nu sunt preferate dacã:
– existã metode sau algoritmi convenționali care rezolvã problema – singurul scop al
aplicației constã în efectuarea unor calcule
– cunoștințele nu pot fi reprezentate sau utilizate eficient.
1 Tudor N. L., Programare logicã și sisteme expert. Aplicații Visual Prolog si Exsys, Editura MATRIX ROM,
București
2 Joseph Giarratano, Gary Riley, Expert Systems – Principles and Programming. 4th ed., PWS Publishing,
Boston, MA, 2004
4

1.1.2 Apariția sistemelor expert
Primele sisteme expert au fost dezvoltate între anii ’1965 și 1980 și au avut
aplicabilitate practicã în medicinã, în tehnologia calculatoarelor, în chimie, etc.
Se pot enumera câteva exemple de sisteme expert care au avut succes comercial
[Fig1.2]:
Figura 1.2 Exemple de sisteme expert
DENDRAL (1965) prin care a fost determinatã structura molecularã a componentelor
chimice.
MYCIN a fost construit și dezvoltat între anii 1972 și 1980, pentru diagnoza infecțiilor
sângelui și oferirea de recomandãri cu antibiotice.
PROSPECTOR a fost utilizat în geologie, la analiza mineralelor. Sistemul
PROSPECTOR, a fost elaborat de către Duda, Hart, Nilsson împreună cu o echipa SRI.
XCON/R1 (elaborat în 1978) – era folosit în configurarea sistemelor de calcul DEC
V AX.
Apariția și dezvoltarea limbajelor de programare specializate a fost posibilă prin crearea
bazelor teoretice ale sistemelor expert, numite inițial programe inteligente. Astfel, începând cu
anul 1959 a apărut primul limbaj de acest fel, numit LISP, elaborat de McCarthy, iar in 1962 a
apărut primul manual LISP. Acest limbaj lucrează doar cu două entități: atomii și listele,
listele fiind structurate în arborescența binară. Limbajul LISP nu face deosebire între
proceduri și date (permite adăugarea de reguli sau de cunoștințe).
Primul sistem expert a fost dezvoltat începând cu anul 1965, la Stanford, de către
Edward Feigenbaum și laureatul premiului Nobel, geneticianul Joshua Lederberg.
DENDRAL, chimistul computerizat, este primul program bazat pe cunoștințe destinat
raționamentului științific, el reușea să determine structura unor compuși chimici organici pe
baza analizei spectroscopice a moleculelor. Pe masură ce setul său de reguli a crescut,
sistemul a devenit însă dificil de menținut și dezvoltat în continuare.
Tot la universitatea Stanford a fost creat în 1972 un alt sistem expert celebru denumit
MYCIN, de către Edward H. Shortlife. Acesta a demonstrat, în dizertația sa de doctorat,
puterea sistemelor bazate pe reguli pentru reprezentarea cunoașterii și inferențe în domeniul
diagnosticului și tratamentului medical. Sistemul diagnostica infecții bacteriene ale sângelui și
propunea tratamente corespunzătoare, cu dozajul antibioticelor calculat în funcție de greutatea
pacientului.
MYCIN dobândea informații suplimentare prin intrebări adresate utilizatorului,
precum:,,Are pacientul alergii cunoscute la medicamentul X?", sau „A suferit recent arsuri
pacientul?" .
Spre deosebire de sistemul DENDRAL, MYCIN se remarcă, de asemenea, prin tratarea
cunoștințelor in conditii de incertitudine, sistemul anterior neputând realiza acest lucru.
Programul folosea reguli de tipul: ,,Dacă microorganismul este Gram pozitiv și morfologia
microorganismului este Cocci și modul de organizare a microorganismului este lanț, atunci
este destul de evident (cu probabilitatea 0,7) că microorganismul este un streptococ" .
5

Când a fost construit MYCIN, mulți doctori nu aveau încredere în diagnosticele sale,
deoarece nu puteau verifica dacă raționamentul pe care se baza concluzia era corect. De
aceea, sistemului expert i-a fost adăugat un modul numit Teiresias, care putea răspunde la
comanda ,,why" (de ce), listând regulile pe care s-a bazat procesul de decizie. La începutul
anilor 1970 apare ideea de utilizare a logicii predicatelor în realizarea limbajelor de
programare. Astfel, între anii 1970 – 1975 apare un nou limbaj, bazat pe logica predicatelor de
ordinul întai, elaborat de Colmerauer și Roussel.
PROLOG este un instrument puternic de elaborare pentru proiectanții și realizatorii de
sisteme expert, el având propria strategie de demonstrare. Ca rezultat al experienței dobândite
cu Mycin, Bill Van Melle a demonstrat posibilitatea de generalizare a reprezentării cunoașterii
în programul sau EMYCIN (,,Empty MYCIN", 1979), care a devenit un model pentru
multe ,,shell"-uri de sisteme expert comerciale (adică o structură de baza pe care se pot
impune reguli noi).
O legendă a sistemelor expert este Prospector, un program construit pentru identificarea
formațiunilor geologice. Acesta trebuia să depisteze diverse depozite de minerale corelând
date obținute din foraj asupra straturilor geologice parcurse. El a prezis existența unui depozit
de molibden în valoare de 150 de milioane de dolari, însa s-a dovedit mai apoi că depozitul
fusese descoperit anterior iar Prospector a fost construit ca prin același raționament să ajungă
la aceeași concluzie.
Tehnologia a părăsit lumea academică și s-a răspândit în multe instituții comerciale.
Dupa anul 1975 a avut loc o dezvoltare rapidă a programelor bazate pe tehnicile de inteligență
artificială pentru diferite utilități: Knowledge Acquisition System – KAS (1979), Expert
(1979), Knowledge Engineering Environment – KEE (1983), Vp-Expert, C Language
Integrated Production System – CLIPS (1984) etc.
În 1980, XCON (,,eXpert CONfigurer") a devenit primul sistem expert utilizat pe scară
largă din punct de vedere comercial. Scopul său era de a asista utilizatorii de calculatoare
V AX în configurarea acestora, adică încerca să determine ce modificări erau necesare față de
configurația standard de 50-100 de componente, astfel încat sistemul să fie complet și adecvat
nevoilor utilizatorilor.
Proiectul început de John McDermott la universitatea Carnegie Mellon s-a dezvoltat
continuu, numărul de reguli crescând de la 750 (în 1979) la 5500 (în 1995).
Astfel Inteligența Artificiala (IA) a ajuns să se extindă în tot mai multe zone științifice,
cum ar fi:
– vedere artificială – care presupune recunoașterea formelor, identic cu vederea umană;
– robotica – focalizează producerea dispozitivelor mecanice capabile să reproducă
mișcarea;
– prelucrarea vocii – care urmărește constituirea și sinteza vocii umane;
– prelucrarea în limbaj natural – întelegerea și vorbirea în limbajul natural;
– demonstrarea (producerea) teoremelor – în matematică și logică;
– General Problem Solving – rezolvarea unei clase generale de probleme exprimate în
limbaje formale;
– recunoașterea formelor – recunoașterea și clasificarea diferitelor forme;
– teoria jocurilor;
– invățarea automată – mașini ce acumulează cunoștințe prin observarea exemplelor.
6

Investigațiile în domenii cum sunt recunoașterea formelor și prelucrarea vocii sunt
domenii noi în IA. Nu trebuie să surprindă faptul că utilizarea în ultimii ani a sistemelor
expert a fost asociată cu cercetările de IA, deoarece structura și proprietățile sunt asociate de
produsele IA: sistemele expert beneficiază de cercetările ce au fost realizate în diferite zone
ale IA.
În prezent, sistemele expert sunt tot mai mult asociate direct cu modurile de raționare și
cunoștințele reprezentate. Sistemele expert sunt de fapt dezvoltări în noile câmpuri ale
achiziției de cunoștințe ca forme specializate de învățare, în care cunoștințele sunt
achiziționate direct de la expert. Alte sisteme expert, ca tehnici de IA, includ explicații,
învățare inteligentă, planificare, rezolvarea problemelor distribuite, cercetări ce sunt adresate
direct IA.
În ultimii câțiva ani au fost multe implementări ale sistemelor expert folosind diferite
instrumente și variate platforme hardware, de la puternicele stații de lucru LISP la
calculatoare personale cât mai mici.
1.2 Tipuri de operații și sisteme expert
Tipurile de sistem expert3 se deosebesc între ele pe baza funcțiilor ce le-au fost atribuite
și domeniile de utilizare:
1. Sistem expert pentru diagnostic și întreținere – sunt programele cele mai utilizate în
practică, analizând defectele și recomandând soluții pentru remedierea acestora pe baza
cunoștințelor ce sunt adesea structuri euristice. S.E. de diagnostic și întreținere procesează
întrebări care reprezintă problema de rezolvat.
2. Sistem expert pentru depanare și reparare – sunt folosite în aplicațiile de reparare,
oferind diagnostic, pentru care dezvoltă un plan de reparații și controlează decizia.
3. Sistem expert de instruire – sunt sistemele utilizate în învățământ și conțin cunoștințe
privind materiile de instruire, utilizând de obicei diagnoza și clasificarea.
4. Sistem expert de interpretare – sunt utilizate la analiza informațiilor pentru a le
determina semnificația; conțin scenarii cu modele cunoscute, fiind folosite în supravegherea
proceselor industriale, analiza imaginilor, înțelegerea vorbirii și altele.
5. Sistem expert pentru prognoză – sunt folosite în predicție pentru a determina
viitoarele condiții din anumite situații, deducând cu tehnici de probabilitate consecințele
fenomenelor observate.
6. Sistem expert pentru proiectare și planificare – sunt utilizate în aplicații inginerești și
de management pentru minimizarea restricțiilor privind timpul, costul materialelor, condiții și
altele.
7. Sistem expert de monitorizare și control – sunt utilizate în aplicații de timp real, de
monitorizare și control a proceselor complexe de fabricație, unde nu pot fi utilizați oamenii.
8. Sistem expert de simulare – sunt utilizate în aplicații care simulează diferite condiții
și pentru care realizarea practică ar costa foarte mult.
3 BIȚĂ V ., PESCARU V ., MARINESCU V ., Sistemele informatice în economie, Editura Tehnică,
București,1981.
7

Cea mai des utilizată este funcția de diagnostic de întreținere. Pentru domeniul
economic rareori pot fi observate asemenea funcții în mod singular, se utilizează în mod
combinat.
Tipuri de operații efectuate în sisteme expert
Acțiunile efectuate în sisteme expert pot fi clasificate în funcție de domeniile în care se
folosesc. Astfel, se considerã cã existã douã tipuri generale de task-uri realizate în sisteme
expert [Clancey,W.J., 1993], [Hayes-Roth F., D. A. Waterman, D. B. Lenat, 1985], [Waterman
Donald A., 1986]:
a) Operațiile de analizã (de interpretare, diagnozã, clasificare) determinã soluțiile
bazate pe descrierea unui sistem, în care regulile formuleazã conexiuni între cunoștințe [Tudor
N. L., 2012].
Exemple de operații de analizã sunt [Christel Kemke, 2005]:
– analiza și interpretarea unui sistem (intrãri, ieșiri, structurã), prin formularea unor
concluzii de nivel înalt;
– identificarea (determinarea tipului de sistem, în funcție de intrãri-ieșiri);
– predicția ieșirilor unui sistem, în funcție de intrãri – prin specificarea unor consecințe
probabile ale unor situații date;
– monitorizare și control (determinarea comportamentului unui sistem, a intrãrilor care
determinã anumite stãri sau ieșiri). Monitorizarea presupune compararea comportamentului
observat al sistemului, cu un model de comportament așteptat;
– diagnoza comportamentului unui sistem, prin determinarea unor disfuncții ale
sistemului, bazate pe observații.
Exemple de sisteme expert de diagnozã sunt: MYCIN (pentru diagnoza infecțiilor
bacteriene) și GUIDEON pentru evaluarea studenților.
b) Operațiile de sintezã (de construcție, configurare, proiectare, planificare) ce pot
apărea în sisteme expert, se referã la4:
– combinarea elementelor din spațiul soluțiilor și verificarea consistenței unei soluții
complete;
– regulile din astfel de sisteme expert formuleazã constrângeri sau extensii pentru soluții
parțiale.
Exemple de operații de sintezã sunt [Christel Kemke, 2005]:
-construirea (atunci când spațiul soluțiilor nu este pre-definit)
-specificarea (stabilirea de constrângeri pentru orice soluție)
-proiectarea (generarea de soluții și pãrți ale sistemului, care sã satisfacã
constrângerile) – sau gãsirea unei configurații a componentelor sistemului, care sã
îndeplineascã scopul, atât timp cât sunt satisfãcute constrângerile de proiectare;
-asamblarea / modificarea (realizarea sistemului prin asamblarea pãrților)
-configurarea (proiectarea) – modificarea aspectului sistemului – un exemplu de
sistem expert tehnic este R1/XCON, pentru configurarea sistemelor de calcul –
planificarea – elaborarea de metode de asamblare a structurii.
4 Christel Kemke, Expert Systems, University of Manitoba, 2005
8

1.3 Componentele sistemelor expert
Sistemele expert sunt aplicații informatice destinate să simuleze raționamentul
experților în domenii specifice de cunoaștere.
Un sistem expert include, de obicei, cinci componente(figura 1.2):
Baza de cunoștințe , care servește pentru stocarea tuturor faptelor, regulilor,
metodelor de rezolvare, obiectelor etc. specifice domeniului aplicativ, preluate de la
experții umani sau din alte surse(Vezi figura 1.1).
Figura 1.1 Alcătuirea bazei de cunoștiințe
Motorul de inferențe , program care conține cunoașterea de control, procedurală
sau operatorie, cu ajutorul căruia se exploatează baza de cunoștințe pentru
efectuarea de raționamente în vederea obținerii de soluții, recomandări sau
concluzii.
Interfața de dialog , permite dialogul cu utilizatorii în timpul sesiunilor de
consultare, precum și accesul utilizatorilor la faptele și cunoștințele din bază pentru
adăugarea sau actualizarea cunoașterii.
Modulul de achiziție a cunoașterii îl ajută pe utilizatorul expert să introducă
cunoștințe într-o formă recunoscută de sistem și să actualizeze baza de cunoștințe.
Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor atât cunoașterea de care
dispune sistemul, cât și procesul de raționament pe care îl desfășoară sau soluțiile
obținute în sesiunile de consultare. Explicațiile într-un astfel de sistem, atunci când
sunt proiectate corespunzător, îmbunătățesc modul în care utilizatorul percepe și
acceptă sistemul.
9

UTILIZATORI
Figura 1.2 Structura de bază a unui sistem expert [Andone I.]
În procesul de elaborare a bazei de cunoștințe , trebuie sã se ținã cont de trei condiții de
bazã5:
completitudinea – baza de cunoștințe sã conținã cunoștințe pentru toate cazurile
posibile, astfel încât sã nu existe posibilitatea opririi sistemului
coerența – baza de cunoștințe sã nu conținã fapte contradictorii
neredundanța – sã nu conținã reguli sau fapte care sã repete tratarea acelorași
cazuri.
Baza de cunoștiințe conține ansamblul de cunoștiințe specializate într-un anumit
domeniu. Astfel există mai multe metode de reprezentare a cunoștințelor, dintre care cele
mai importante sunt:
• rețelele semantice;
• regulile de producție;
• cadrele.
Procesul de creare a bazei de cunoștințe este amplu și constă în:
• preluarea cunoștințelor de la expertul uman;
• modelarea cunoștințelor în conformitate cu cerințele metodei de reprezentare;
• introducerea în baza și validarea cunoștințelor
Motorul de inferențã este o componentã de bazã a unui sistem expert care îndeplinește
mai multe funcții6:
5 Oprea Mihaela, Sisteme bazate pe cunoștințe – Ghid teoretic și practic, Editura MATRIX ROM, București,
2002
6 Oprea Mihaela, Sisteme bazate pe cunoștințe – Ghid teoretic și practic, Editura MATRIX ROM, București,
2002
10

proceseazã cunoștințele experților umani pentru rezolvarea unei probleme și generarea
de soluții
gãsește rãspunsuri în baza de cunoștințe, la întrebãrile /interogãrile (scopurile urmãrite
de motorul de inferențã)
determinã cunoștințele ce se vor aplica la urmãtorul moment al execuției și planificã
acțiunile necesare îndeplinirii unui scop
proceseazã cunoștințe incerte (de tip fuzzy).
Motorul de inferență este elemental efectiv de prelucrare în sistemul expert care,
pornind de la fapte (datele de intrare ale problemei) activează cunoștințele corespunzătoare
din baza de cunoștințe, construind astfel raționamente care conduc la fapte noi.
Motorul de inferență construiește un plan de rezolvare al problemei în funcție de
specificul acesteia, utilizând cunoștințele din domeniul respectiv.
În urma acțiunii motorului de inferență într-un anumit context, baza de cunoștințe se
Îmbogățește fie prin adăugarea unor elemente noi, fie prin modificarea celor existente.
În consecință, motorul de inferență este un program care implementează altgoritmii de
raționament (deductivi, inductivi sau mixti) dar care este independent de baza de cunoștințe .
Componentele sistemelor expert se pot grupa după importanța lor în: componente
principale și componente secundare(fig 1.3).
Figura 1.3 Componentele sistemelor expert
a)Componente principale:
Baza de cunoștințe este reprezentată ca o structură de date ce conține
ansamblul cunoștințelor specializate introduse de către expertul uman. Cunoștințele stocate
aici sunt în principal descrierile obiectelor și ale relațiilor dintre acestea. Forma de stocare
trebuie să asigure căutarea pieselor de cunoaștere specificate direct prin simboluri
identificatoare sau indirect, prin proprietățile asociate. Baza de cunoștințe face parte din
sistemul cognitiv, cunoașterea fiind memorată într-un spațiu special organizat.
Mecanismul (sau motorul) de inferență preia cunoștințele din baza de
cunoștințe ce sunt utilizate pentru construirea raționamentului, elaborează planul de rezolvare
al problemei și execută acțiunile prevăzute în planul de rezolvare. Mecanismul de inferență
este constituit dintr-un asamblu de proceduri, modul în care utilizează cunoștințele nu este
prevăzut prin program, ci depinde de cunoștințele pe care le are la dispoziție. Mecanismul de
inferență urmărește o serie de obiective fundamentale, cum ar fi: alegerea strategiei de control
ținând cont de problema curentă, elaborarea planului de rezolvare a problemei în funție de
necesități, comutarea de la o strategie de control la alta, realizarea acțiunilor prevăzute în
planul de rezolvare. La rândul său, motorul de inferență are două componente principale:
-sistemul de administrare a bazei de cunoștințe care efectuează operații de organizare
automată, control și actualizare a cunoștințelor, inițiază căutări pentru controlul
relevanței pe liniile de raționament pe care lucrează procesorul de inferențe simbolic.
-procesorul de inferențe simbolic oferă o metodă de prelucrare prin care se furnizează
liniile de raționament.
11

Motorul de inferență are un rol dinamic în descoperirea cunoștințelor noi acționând asupra
bazelor de reguli și fapte.
Baza de fapte este reprezentată de o memorie auxiliara ce conține toate datele
utilizatorului (faptele inițiale ce descriu enunțul problemei de rezolvat) și rezultatele
intermediare produse în cursul procedurii de deducție.
b)Componente secundare:
Interfața utilizator este cea care asigură dialogul dintre utilizator și sistem.
Interfața cu utilizatorul trebuie să fie prietenoasă, ușor de accesat. În toate situațiile,
aceasta trebuie să permită trei moduri de lucru cu utilizatorii:
modul de lucru cu utilizatorii obișnuiți, cei ce beneficiază de sfaturile
sistemului, de consultații sau de răspunsuri. În acest mod de lucru sistemul
expert lucrează prin sesiuni de consultare executive.
modul de lucru cu utilizatorii experți, singurii autorizați pentru introducerea
de cunoștințe sau pentru actualizarea cunoștințelor din sistem. Asemenea
utilizatori trebuie să fie obligatoriu dintre cei interesați direct în buna
funcționare a sistemului expert.
modul de lucru cu utilizatorii școlari, studenți sau personal. Acestor utilizatori
li se pune la dispoziție cunoașterea, îi testează și în final îi evaluează.
Modulul de achiziție al cunoștințelor preia cunoștințele specializate furnizate
de expertul uman sau inginerul de cunoștințe într-o forma ce nu este specifică reprezentării
interne (fișiere).
Modulul de explicații permite trasarea drumului de urmat în raționare de către
sistemul rezolutiv și emiterea justificărilor pentru soluțiile obținute, evidențiindu-se în acest
mod cauza greșelilor sau motivul eșecurilor.
Sistemele expert permit managerilor să-și îmbunătățească procesele decizionale,
oferindu-le mai multe alternative de acțiune și un înalt nivel logic de evaluare a acestor
alternative. În domeniul resurselor umane au fost create sisteme expert capabile să aducă un
sprijin consistent deciziilor de recrutare, planificare a carierei, planificare a perfecționării
profesionale.
1.4Caracteristicile sistemelor expert
Un sistem expert poate fi definit prin următoarele caracteristici7:
din punct de vedere conceptual un sistem expert vizează reconstituirea
raționamentului uman pe baza expertizei efectuate de către experți;
sistemul expert dispune de cunoștințe cu ajutorul cărora poate desfășura activități
intelectuale;
sistemele expert sunt concepute și realizate pentru exploatarea cunoașterii dintr-un
domeniu particular numit domeniul problemei;
sistemele expert dispun de metode de invocare a cunoașterii și exprimarea expertizei,
comportându-se ca un "asistent inteligent";
7 Ioan Andone, Alexandru Țugui, Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe – bănci și marketing,
Editura Economică, pagina 10.
12

ca nivel de realizare informatică, sistemele expert se bazează pe principiul separării
cunoașterii (baza de cunoștințe) de programul care o tratează (motorul de interfețe);
sistemele expert sunt capabile să memoreze cunoașterea , să stabilească legăturile
între cunoștințe și să infereze concluzii, soluții, recomandări, sfaturi, respectiv
cauzele unor fenomene și situații pe baza faptelor și prelucrării cunoașterii incerte.
În încercarea de a imita expertul uman, sistemele expert prezintă următoarele
caracteristici8:
cunoștințele sunt independente de mecanismul de raționament; se introduc în vrac,
nu depind unele de altele, iar modificarea unui element nu influențează
raționamentul;
spre deosebire de programarea clasică, unde trebuie să se descrie explicit toate
prelucrările într-o manieră statică, unde trebuie să se descrie explicit toate
prelucrările într-o manieră statică, sistemul expert se caracterizează printr-o abordare
declarativă în care se specifică cunoștințele (independente unele de altele) care vor fi
exploatate în mod dinamic de mecanismul de raționament;
sistemul expert să fie capabil să explice raționamentele făcute și să argumenteze
soluțiile obținute într-o manieră asemănătoare expertului uman;
cunoștințele manipulate de sistemul expert sunt în principal de natură simbolică
spre deosebire de programele clasice care utilizează preponderent date numerice;
sistemele expert trebuie să fie capabile să gestioneze baze de cunoștințe de volum
mare și să trateze cunoștințele inexacte și incomplete;
sistemul expert utilizează metode empirice bazate pe experiență, care conduc la
soluțiile cele mai bune;
sistemul expert este specializat într-un anumit domeniu și nu în rezolvarea unei
singure probleme, (de exemplu în cazul programelor clasice).
1.5 Avantajele sistemelor expert
Sistemul expert este un program informatic capabil să modeleze abilitățile de rezolvare
ale expertului uman, atât sub aspectul cunoștiințelor, cât și al raționamentului9.
Spre deosebire de alte tipuri de soluții de informatizare, care operează cu date la nivel
sintactic și relațional, sistemul expert permite recunoașterea și tratarea conținutului semantic,
deci operarea cu sensuri, în maniera în care ar proceda și un expert uman, existând, evident o
serie de deosebiri esențiale.
Putem evidenția două categorii de situații în ceea ce privește relația dintre expertul
uman și sistemul expert:
•sistemul expert poate înlocui expertul uman în rezolvarea unei anumite probleme,
având în vedere costul ridicat și accesibilitatea limitată ale acestuia din urmă;
8 Zaharie Dorin, Pavel Năstase – Sisteme expert, Editura Dual Tech, 1993, pagina 9, 10
9 Durkin J., Expert Systems Design and Development, Prentice Hall, 1994
13

•sistemul expert poate acționa complementar cu un expert uman, asistându-l pe acesta
din urmă prin preluarea unor activități de rutină, prin contribuția la rezolvarea unor probleme
de mare complexitate sau prin furnizarea de informație dificil de memorat.
Făcand o comparație(tabelul 1.1), puteam ajunge la concluzia că, s istemele expert se
deosebesc de specialiștii umani în mai multe privințe10. Un sistem expert nu poate ajunge la
concluzii în mod intuitiv. De asemenea el nu poate examina o situație din diverse perspective.
Ele nu pot recurge pentru a raționa la principiile primale și nu pot trasa analogii. În mod
obișnuit ele nu pot invăța din experiența. Dar odată cu evoluția tehnologiei, s-ar putea realiza
si sisteme expert care să invețe, si care să fie capabile sa-și imbunatațească capacitatea de
cunoaștere dinamic.
Tabelul 1.1. Comparație dintre expertul uman si Sistemul Expert
Factorul Expertul uman Sistemul Expert
Timpul disponibil Numai în zile lucrătoare Oricând
Localizare spațială Numai local Oriunde, mai ales în medii
improprii omului
Siguranța informațiilor De neînlocuit Înlocuibil
Performanța Variabilă Consistența permanentă
Creativitate Ridicată Scazută
Perisabilitate Da Nu
Viteza de lucru Variabilă Rapidă
Costul Mare Acceptabil
Este știut faptul că experții constituie resursa cea mai valoroasă a unei firme. Ei pot
oferi idei creative, pot soluționa probleme dificile sau pot executa activități/sarcini de rutină
foarte eficient. Contribuția lor poate spori productivitatea întreprinderii, în sensul
îmbunătățirii poziției competitive pe piață.
Sistemul expert este o mașină, el poate lucra oricând după orele de program și nu
numai, poate fi duplicat și răspândit la locuri de utilizare unde este nevoie, mai ales în locuri
inaccesibile omului. Expertiza umană este perisabilă prin pensionări, plecări din firmă sau
deces, în timp ce expertiza captată în sistemele expert poate fi utilizată în permanență și mai
ales firma poate folosi sistemul expert pentru instruirea începătorilor. Un sistem expert nu
poate fi distrat sau impresionat de situații emoționale ori de stres, iar viteza sa de lucru, ca și
performanțele se mențin aceleași, în contrast cu experții umani, care acționează imediat la
apariția unor factori de acest fel. Experții umani sunt din ce în ce mai scumpi, doresc salarii
mari și există întotdeauna dificultăți cu obținerea acordului lor pentru îndeplinirea unor sarcini
dificile.
Rolul sistemelor expert în întreprindere poate fi evidențiat prin prezentarea avantajelor
și limitelor acestora precum și prin beneficiile asupra întreprinderii.
Avantajele sistemelor expert sunt numeroase și variază în funcție de tipul fiecăruia,
precum și de domeniile în care se utilizează, cele mai importante fiind următoarele:
10***http:// www.cs.ubbcluj.ro
14

a) Depozitarea expertizei, a cunoștințelor experților este posibilă prin acumularea
structurată a cunoșterii în baza de cunoștințe. Această cunoaștere structurată este capabilă să
înlocuiască expertul uman într-o activitate programată, lucru foarte important în condițiile în
care sistemul expert poate acționa în multe situații în care expertului uman i-ar fi imposibil.
Pentru a fi viabilă în decursul timpului, această cunoaștere trebuie reîmprospătată periodic.
b) Automatizarea și îmbunătățirea deciziilor
Operațiile simple, repetitive, procedurale în care sistemul expert se comportă ca un
calculator oarecare, precum și operațiile mai complexe, mari consumatoare de timp și energie,
specifice raționamentelor deductive, inductive sau mixte, pe care sistemele expert le
realizează ușor, rapid și eficace pot fi automatizate. În felul acesta se obține o îmbunătățire a
procesului decizional și a celui de prelucrare.
c)Difuzarea expertizei și normalizarea deciziilor
Dacă anumite sisteme expert sunt destinate utilizării de către experții înșiși, alte sisteme
sunt menite difuzării cunoștințelor și descentralizării răspunderii. Acestea din urmă permit
folosirea unui personal mai puțin calificat pentru efectuarea unor sarcini la nivelul
perfomanței expertului fiind astfel permis întreprinderii să funcționeze eficient chiar cu un
personal mai puțin calificat, tocmai datorită partajării cunoașterii. Expertiza mai poate fi
difuzată și prin intermediul unei rețele multimedia.
d)Invățarea și formarea continuă a utilizatorilor.
Sistemul expert este un pedagog excelent pentru toate tipurile de utilizatori, atât prin
domeniul expertizei în cauză cât și prin maniera naturală prin care explică raționamentele.
e) Potențialul comercial al sistemelor expert de gestiune este în prezent deosebit. S-a
dezvoltat deja o piață importantă a sistemelor expert și întreprinderile alocă un buget
important pentru dezvoltarea sistemelor expert. Ca și restricție a dezvoltării sistemelor expert,
trebuie să subliniem obținerea de beneficii. Sistemele expert au avantaje mai greu
cuantificabile, cum ar fi faptul că oferă flexibilitate în exploatare, șanse de supraviețuire a
întreprinderilor beneficiare și alte avantaje. Un avantaj deosebit îl constituie costul lor relativ
mic, care se amortizează rapid dacă frecvența utilizării sistemelor expert crește.
Pentru organizații avantajele11 posibile ale sistemelor expert sunt:
A. Avantajele intrinseci ale sistemelor care emulează comportamentul expertului :
1. Mărirea performanței experților, prin micșorarea numărului erorilor umane
determinată de:
completitudine (descoperirea tuturor faptelor relevante);
consistență (cazurile identice dau intotdeauna același rezultat);
2. Capacități crescute pentru neexperți și cresterea productivității experților prin:
scăderea dependenței față de expertiza sărăcăcioasă;
ajutarea expertului în cazurile relative simple;
3. Intreținerea și extinderea bazei de cunoștințe prin:
arhivarea deprinderilor critice din organizații;
explicarea cunoașterii existente;
combinarea cunoașterii din mai multe surse interne ale organizației;
11 Andone, I., Țugui, Al., Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe-bănci și marketing, Editura
Economică, București, 1999
15

cumpărarea expertizei unanim recunoscute;
diseminarea cunoștințelor rare prin duplicare.
B. Avantaje determinate de noua tehnologie
întreținere ușoară;
dezvoltare ușoară;
portabilitate;
documentare ușoară.
În cazul întreprinderilor, beneficiile12 posibile sunt:
1.Efecte de raționalizare:
utilizare mai bună a capacităților de producție;
economii la costul personalului;
economii din producție;
economii din documentare automată.
2.Efecte din îmbunătățirea calității:
calificare înaltă și instruirea rapidă a personalului;
exploatarea efectelor din raționalizări multiple;
controlul soluțiilor propuse de personal;
proiectarea rapidă și mai bună a ofertelor pentru obținerea de comenzi;
echiparea produselor scumpe cu inteligență proprie pentru același nivel de
diagnostic;
automatizarea activităților din întreprindere pentru legături de fabricație mai
reușite;
3.Efecte organizaționale pozitive:
multiplicarea expertizei;
conservarea expertizei;
cumularea surselor de cunoaștere din diferite domenii;
favorizarea schimbului și evoluției expertizei;
distribuirea dinamică a deciziilor.
Față de aceste beneficii, riscurile includ eventualitatea ca beneficiile dorite să nu fie
obținute chiar cu cheltuieli de dezvoltare și investiții importante, ci cu o dependență de
funcționarea slabă a sistemelor expert. In practică, s-au ivit numeroase situații când, chiar
dacă sistemele expert lucrează bine, condițiile generale de funcționare a întreprinderii să fie
rele. Un risc specific este secretul insuficient al expertizei care trebuie formulată cu mare
atenție deoarece niciodată nu este posibilă protecția perfectă a datelor și cunoașterii, datorită
intereselor și atractivității manifestate de competitori.

1.6 Obiectivele sistemelor expert
Sistemele expert se dezvoltă cu ajutorul unei metodologii informatice care urmărește
trei obiective principale și trei obiective derivate.
12 Ioan Andone, Alexandru Țugui, Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe-bănci și marketing,
Editura Economică, București, 1999, p.73, 74.
16

Obiectivele principale sunt:
• achiziționarea ușoară a cunoașterii -prin exprimarea cât mai direct posibilă a
expertizei obținute de la experții umani;
• exploatarea eficientă a colecției de cunoștințe prin: o combinarea și înlănțuirea
cunoștințelor pentru a infera noi cunoștințe prin judecăți, planuri, demonstrații, decizii și
predicții; luarea în seamă a modului în care sunt inferate noile cunoștințe.
• să suporte cu ușurință întreaga gamă a operațiunilor asupra cunoștințelor (adaugarea,
modificarea și eliminarea acestora).
Obiectivele derivate sunt:
• reducerea riscurilor – este posibilă prin integrarea unui mare volum de informații,
exeperiența și cunoștințe valide provenind din cele mai variate surse;
• creșterea creativității – este posibilă prin identificarea anticipată a acțiunilor cu un
puternic potențial, capabile de modificare, cu impact asupra concurenței, asupra
diferenței de calitate, de valoare, etc.;
• invățarea – are în vedere posibilitatile de acumulare a cunoașterii și folosirea ei în
multiple domenii cu luarea în seamă a tuturor schimbărilor intervenite în mediu, în
metodele de raționament, în conceptele și metodele utilizate în soluționarea
problemelor.
1.7 Moduri de utilizare a sistemele expert
Aplicațiile sistemelor expert sunt din ce în ce mai variate, gasindu-și rolul și locul intr-o
multitudine de domenii. Promptitudinea și rapiditatea de rezolvare a problemelor apărute în
activitatea cotidiană desfășurată, ușurința de utilizare și consultare de către manageri în
acțiunile pentru luarea deciziei optime duc la indispensabilitatea acestora și in domeniul
economico-financiar.
În funcție de aceste strategii, principalele moduri de utilizare a sistemelor expert
sunt:
a)înlocuirea completă a expertului uman
b)înlocuirea parțială a expertului uman
c)asistarea expertului uman
d)asistarea unei aplicații informatice clasice
e)integrarea într-o aplicație informatică clasică
f)interfață de intrare într-o aplicație informatică
g)interfață de ieșire dintr-o aplicație informatică
17

h)utilizarea în scop de instruire și documentare
Conform studiilor realizate de doi cercetători canadieni J. M. Karkan și G. Tjoen, cele
mai importante activități unde sistemele expert își găsesc aplicatibilitate sunt enumerate în
tabelul următor:
În producțieCAM, CIM (Computer Aided Manufacturing / Computer Integrated
Manufacturing)
Conducerea roboților industriali și a atelierelor flexibile

Diagnostic și întreținerea sistemelor
Controlul calității
Controlul proceselor în timp
real
În activitatea bancar ăConfruntare clienți – produse
Evaluare riscuri
Acordare de credite
Comerciale
Gestiune portofolii
Audit colateral
Evaluarea creditelor
Tranzacții bancare
Planificare financiara
Prezentare incasări din vanzari
Declarații bancare
Gestiune datorii
Schimburi cu stăinătatea
Gestiune acreditive
În marketingEvaluarea potențialului firmei
Analiza forței și slăbiciunilor concurenței
Gestiunea rețelelor de distribuție
Alegerea mediilor publicitare
Pentru gestiunea
resurselorEvaluarea funcțiilor
Stabilirea baremurilor
Selectia personalului
Deteminarea profitului
Pensionare
Instruire
În domeniul finan țelorConsiliere plasamentele financiare
Gestiunea impozitelor
Marketing financiar
Acordare de credite
Planificare financiară
Gestiune portofolii
În
domeniul asigurărilorGaranții
Vânzări
Planificare financiară
18

Rezolvare reclamații
Plasamente investiționale
Gestiune portofolii
În activitatea de
brokerajAnalize investiții
Prelucrare tranzacții
Sprijin comercial
Gestiune risc
Vânzări
Oportunitate arbitraj
Monitorizare preț – acțiune
Schimburi cu străinătatea
Gestiunea ratei dobânzii
În domeniul financiar –
contabilAuditing
Planificarea impozitelor întreprinderii
Determinarea impozitului pe profit
Planificarea financiară
Contabilitatea financiară și contabilitatea de gestiune
Tabel 1.2 Aplicabilitatea sistemelor expet
19

CAPITOLUL 2
2.1 Rolul managenentului in întreprinderea modernă
Mediul concurențial reprezintă principala provocare pentru orice întreprindere.
Întreprinderea modernă se confruntă tot mai des cu plobleme din ce în ce mai complexe,
motiv pentru care ea trebuie să răspundă rapid și corespunzător la ceea ce reprezintă progresul
tehnico-științific și schimbarea rapidă a condițiilor în care își desfășoară activitatea.
Acumularea în timp, datorată cercetărilor permanente în domeniul economic, a tot mai multor
informații și soluții în rezolvarea situațiilor neprevăzute apărute în activitatea economică a
întreprinderii fac tot mai greoaie luarea unei decizii rapide.
Raționamentul este elementul de bază al sistemelor expert, ele putând fi definite ca
fiind programe informatice capabile să reproducă raționamentul.
Principalele moduri de raționament folosite sunt:
– deducția care permite să se obțină concluzii plecând de la reguli ale căror premise sunt
verificate;
– inducția care conduce la reguli plecând de la observații parțiale determinate adesea de
scheme predefinite.
Aplicațiile sistemelor expert sunt foarte variate, găsindu-și rolul și locul într-o
multitudine de domenii. Promptitudinea și rapiditatea de rezolvare a problemelor apărute în
activitatea cotidiană desfășurată, ușurința de utilizare și consultare de către manageri în
acțiunile pentru luarea deciziei optime duc practic la indispensabilitatea acestora în mai multe
domenii de activitate.
Făcând o mică analiza asupra utilizării sistemelor expert, acestea sunt folosite la nivel
mondial13 în mai multe regiuni, dintre care amintim:
În Germania sistemele expert sunt utilizate pe scară largă în industrie, iar în domeniul
cercetării se folosesc mai ales modelele logice de tip fuzz y.
În Marea Britanie companiile au implementat sisteme expert bazate pe tehnologie
japoneză, în timp ce în Franța, se observă preocupări susținute pentru achiziția
cunoașterii cu tehnologia sistemelor expert proprii.
În Spania se depun eforturi mari pentru transferul tehnologiei sistemelor expert din
cercetare în practică.
În Coreea, se utilizează sistemele expert în domeniul construcției de nave, în
telecomunicații, finanțe și industrie, iar în Singapore există o multitudine de proiecte
de cercetare în domeniul raționamentului bazat pe cazuri.
Ca și nivel procentual, domeniile aplicative ale Sistemelor Expert s-au constatat a fi
următoarele:
Inginerie – fabricație, 35 %;
Economie, 25 % ;
Medicină, 11 % ;
13 http://documents.tips/documents/modelarea-deciziilor-re-fbaniii.html
20

Mediu, 9 % ;
Agricultură, 5 % ;
Telecomunicații, 4 % ;
Legislație, 3 % ;
Transport, 1 % .
În economie14, subdomeniile aplicative sunt: finanțe, management, producție,
contabilitate–audit, marketing, comerț electronic, afaceri internaționale, asigurări și
managementul resurselor umane.
Preocupările actuale sunt orientate, în principal, spre construirea de baze de cunoștințe,
integrarea cu alte sisteme, utilizarea instrumentelor pentru achiziția cunoașterii, învățarea
automată, etc.
Sistemele expert sunt destinate simulării comportamentului unui expert uman, când
acesta încearcă să rezolve probleme complexe dintr-un domeniu dat. Cheia succesului unui
sistem expert stă în validitatea și completitudinea cunoașterii care-i este oferită.
Atunci când cunoașterea este combinată prin cele mai variate tehnici de inferență
specifice inteligenței artificiale, rezultatul este un sistem capabil sa rezolve probleme cu
rezultate care uneori depășesc performanța sistemului uman. Orice domeniu în care experții
umani sunt utilizați la soluționarea problemelor devine domeniu potențial pentru utilizarea
sistemelor expert.
Utilizarea managerială a sistemelor expert, ca instrumente informatice destinate
acumulării și folosirii cunoștințelor prin mijloacele inteligenței artificiale în vederea
fundamentării deciziilor manageriale este des întâlnită în prezent.
Includerea sistemelor expert în categoria mijloacelor de asistare a conducerii este
justificată prin studiile recente legate de teoria și practica managerială.
Informatica, în ansamblul ei, a marcat o a doua revoluție managerială din secolul XX,
după ce începutul acelui secolul a cunoscut o primă revoluție managerială. Au apărut noi
modele, metode și tehnici de management (ca rezultat al integrării între management și
informatică), care s-au dezvoltat și au fost furnizate practicienilor direct sub forma de soluții
informatice (sistemele expert marcând un nivel de vârf al acestei integrări).
Rezolvarea la nivel expert a problemelor din diferite domenii, în care se înscrie și
managementul, a reprezentat unul dintre obiectivele inteligenței artificiale, încă de la început.
Evoluțiile înregistrate, până în prezent, în domeniul inteligenței artificiale confirmă
aprecierile legate de importanța informațiilor furnizate de sistemele expert.
Pentru a decide asupra oportunității abordării unei anumite probleme printr-o soluție de
tip sistem expert, cunoștințele specifice problemei respective trebuie descompuse intr-un set
de date și unul de reguli, pentru care sunt analizate dimensiunile, complexitatea,
completitudinea și robustețea.
Managementul întreprinderilor studiază procesele și relațiile de management în vederea
descoperirii legilor, a principiilor care le guvernează, a creării de noi sisteme, tehnici, metode
și modalități de conducere de natură să asigure obținerea și creșterea competitivității.
14 “Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe bǎnci și marketing”, Ioan And one,
Al.Țugui, Editura Economicǎ, București 1999.
21

În lumea actuală a afacerilor forța concurențială a unei firme comerciale izvorăște din
crearea sau identificarea unui sistem managerial adecvat pentru realizarea
unei performanțe ridicate.
Apariția managementului ca o știință este destul de recentă. Acesta a apărut în S.U.A. în
primii ani ai secolului trecut, în același timp cu mișcarea pentru conducerea științifică.
Conceptul de management s-a impus în sfera afacerilor în 1941 prin lucrarea „The
Managerial Revolution ”, publicată de James Burnham la New York, în care a fost stabilit
termenul de manager, ca vector al inovației și progresului, iar termenul de management, având
semnificația de analiză a rolului managerului în societatea contemporană15.
De-a lungul evoluției omenirii, managementul a devenit un fenomen tot mai complex.
Instrumentele managementului sub forma unui set distinct de proceduri, respectiv principiile
managementului, își au totuși originile, aproape în întregime, în secolul XX.
În situațiile dificile și complexe (ex. proiectarea unei structuri organizatorice,
dezvoltarea unei noi secții de producție, etc.) managerii caută și identifică principii, pe baza
cărora să evalueze informațiile, respectiv să elaboreze deciziile.
La baza conceperii managementului firmei stau un ansamblu de principii care au o
triplă determinare: socio-economică, tehnico-materială și umană la fel ca relațiile de
management. Principiile generale ale managementului16 sunt:
1.principiul asigurării concordanței dintre parametrii sistemului de management al
organizației și caracteristicile sale esențiale și ale mediului ambiant care constă în
corelarea, perfecționarea și adaptarea sistemului de management la situația efectiv
existentă în cadrul său, la cultura organizațională și la contextul socio-economic în
care funcționează organizația.
2.principiul managementului participativ care constă în realizarea proceselor și
relațiilor de management pe baza implicării managerilor, specialiștilor, proprietarilor
apelând la leadership și la un nou tip de cultură organizațională.
3.principiul motivării tuturor factorilor implicați . Utilizarea acestui principiu constă în
identificarea și evaluarea motivațiilor care se manifestă la nivelul firmei și în
adaptarea, pe această bază, a acelor modalități de:
-împărțire a profitului
-constituire a fondurilor
-salarizare a personalului
-evaluare, promovare și sancționare a personalului
-stabilire a dividendelor
-acordare a premiilor care să determine contribuția maximă a acestora la realizarea
obiectivelor firmei.
4.principiul eficacității și eficienței constă în structurarea și combinarea proceselor și
relațiilor manageriale astfel încât să se maximizeze efectele economice și sociale
pentru creșterea competitivității firmei. Eficacitatea constă în îndeplinirea
obiectivelor și sarcinilor previzionate. Eficiența constă în obținerea de venituri
superioare față de cheltuieli.
Managementul competent este un management eficace în condiții de eficiență. Un rol
important în eficacitatea și eficiența firmei îl au proprietarii acesteia sau reprezentanții lor.
15 Punga I, Prostean G., Fântână N., Punga A., Rușet V., Bunda T., Ivan C., Compatibilitatea managementului
comparat cu strategiile și tacticile globalizării, Editura Solness, Timișoara, 2000.
16 Prof. Dr. Felicia C. Macarie, Teorii organizationale- Capitolul I. . Conceptul de management și
evoluția sa.
22

Există unele firme în care aceștia, reprezentând interesele statului, se implică prea puțin
făcând mai mult act de prezență, având un impact negativ asupra performanțelor firmei.
2.2 Funcțiile managementului
Procesele de management au fost identificate și analizate pentru prima dată de Henry
Fayol, care a definit cinci funcții principale17,spre deosebire de alți cercetători au stabilit
funcții ale managementului parțial diferite. Astfel, funcțiile managementului, numite de către
H. Fayol elemetele managementului sunt:
previziunea
organizarea
coordonarea
antrenarea
evaluarea și controlul
Previziunea
Previziunea este procesul de determinare a principalelor obiective ale firmei, resursele și
mijloacele necesare realizării lor. Previziunea răspunde la întrebarea “ce trebuie realizat în
cadrul firmei?”
Previziunea se realizează, în funcție de orizontul de timp la care se referă și în funcție de
gradul de detaliere, în prognoze și planuri, astfel:
1. Prognoze care acoperă un orizont de timp de minim 10 ani și se rezumă la
principalele aspecte implicate conținând date cu valoare indicativă.
2. Planuri care se referă la perioade cuprinse între 1 lună și 5 ani și au gradul de
detaliere invers proporțional cu orizontul la care se referă.
3. Programe care se referă la un orizont de timp redus: decadă, săptămână, zi, o oră și au
un grad ridicat de detaliere și certitudine.
Organizarea
Organizarea reprezintă totalitatea proceselor de conducere prin care se stabilesc și se
delimitează procesele de muncă fizică și intelectuală și componentele lor precum și gruparea
acestora pe posturi, formații de muncă, compartimente și atribuirea lor personalului,
corespunzător anumitor criterii economice, tehnice și sociale, pentru realizarea în cele mai
bune condiții a obiectivelor previzionate. Organizarea răspunde la întrebarea “cine și cum
contribuie la realizarea obiectivelor?”
Există două subdiviziuni ale acestei funcții:
1. stabilirea structurii organizatorice formale și a sistemului informațional care este
realizată de managementul superior;
2. organizarea principalelor componente ale firmei:
Coordonarea
Coordonarea reprezintă ansamblul proceselor de muncă prin care se armonizează
deciziile și acțiunile personalului firmei și ale subsistemelor sale, în cadrul previziunii și
organizării stabilite anterior. Pentru o bună coordonare este necesară o bună comunicare la
toate nivelurile managementului.
17 Prof. Dr. Felicia C. Macarie, Teorii organizationale- Capitolul I. . Conceptul de management și evoluția sa.
23

Coordonarea este de două feluri:
bilaterală care se derulează între un manager și un subordonat;
multilaterală care se derulează între un manager și mai mulți subordonați. Este de
tip participativ și este folosită mai ales în ședință.
Antrenarea
Antrenarea încorporează ansamblul proceselor de muncă prin care se influențează
personalul firmei să contribuie la stabilirea și realizarea obiectivelor previzionate, pe baza
luării în considerare a factorilor care îl motivează. Antrenarea răspunde la întrebarea: “de ce
personalul firmei participă la stabilirea și realizarea obiectivelor?”
Fundamentul antrenării îl reprezintă motivarea care constă în corelarea satisfacerii
necesităților și interesului personalului cu realizarea obiectivelor și sarcinilor atribuite.
Motivarea poate fi:
-pozitivă: se bazează pe amplificarea satisfacțiilor personalului;
-negativă: se bazează pe amenințarea personalului cu reducerea satisfacțiilor dacă nu
realizează obiectivele și sarcinile repartizate.
Controlul – evaluarea
Controlul – evaluarea reprezintă totalitatea proceselor de urmărire a modului în care se
desfășoară diferite acțiuni sau întregul proces de management cât și de reglare a deficiențelor.
Această funcție răspunde la întrebarea: “cu ce rezultate s-a finalizat munca depusă?”
Etapele implicate în procesul de evaluare-control sunt:
– evaluarea rezultatelor sau măsurarea realizărilor;
– compararea rezultatelor cu standardele;
– identificarea cauzelor perturbațiilor;
– corectarea derivațiilor înregistrate (abaterilor).
Această funcție trebuie să aibă un caracter pronunțat preventiv. Procesele de muncă din
firmă sunt de execuție și de management. Procesele de execuție se caracterizează prin faptul
că forța de muncă (salariații) acționează nemijlocit asupra obiectelor muncii prin intermediul
mijloacelor de muncă. Procesele de management se caracterizează prin aceea că o parte din
forța de muncă (salariați) acționează asupra celeilalte părți (majoritatea resurselor umane),
pentru realizarea unei eficiențe cât mai ridicate.
Procesul de management constă în ansamblul fazelor prin care se determină obiectivele
firmei, resursele, procesele de muncă, necesare realizării obiectivelor și executanții acestora,
prin care se controlează și integrează munca personalului folosind metode și tehnici specifice.
Fazele procesului de management sunt:
a)faza previzională căreia îi corespunde managementul previzional, în care
predomină funcția de previziune;
b)faza de operaționalizare căreia îi corepunde managementul operativ, în care
predomină funcțiile de: organizare, coordonare și antrenare.
c)faza de comensurare și interpretare a rezultatelor căruia îi corespunde
managementul postoperativ în care predomină funcția de evaluare-control.
2.3 Necesitatea folosirii sistemelor multiexpert în management
24

Managementul este acțiunea întreprinsă de una sau mai multe persoane pentru
coordonarea activităților altor persoane, în scopul obținerii rezultatelor nerealizabile de nici o
persoană care acționează singură. O mare parte din ceea ce este realizat în societatea noastră
este îndeplinită prin intermediul muncii organizate a unor grupuri de indivizi care încearcă să
realizeze un proiect prestabilit. Adesea, acesta este realizat prin intermediul coordonării de
către un leader.
Activitatea de management dintr-o organizație presupune utilizarea a 4 tipuri de
resurse: umane, financiare, materiale și informaționale. Astfel, munca unui manager
presupune combinarea și coordonarea acestor resurse variate în scopul atingerii obiectivelor
organizației. Activitatea de management dintr-o organizație presupune utilizarea a 4 tipuri de
resurse: umane, financiare, materiale și informaționale. Astfel, munca unui manager
presupune combinarea și coordonarea acestor resurse variate în scopul atingerii obiectivelor
organizației.
Un manager, în procesul de conducere, în funcție de decizia pe care o are de luat trebuie
să consulte unul sau mai mulți experți în domenii diferite. Costurile ridicate ale comisioanelor
percepute de către acești experți, coroborat cu timpul mare afectat în consultarea acestora și a
conflictelor apărute pe parcursul soluționării problemei datorate viziunilor diferite asupra
problemei au dus la necesitatea realizării sistemelor multiexpert ca o soluție alternativă.
Sistemele multiexpert sunt sistemele care înglobează cunoștința a mai multor experți în
domenii diferite și sunt destinate soluționării problemelor ce necesită un grad ridicat de
performanță.
Arhitectura unui sistem multiexpert18 are la bază arhitectura unui sistem expert și
respectă principiile:
conține mai multe module de cunoaștere, similare bazelor de cunoștințe din
sistemele expert;
motorul (motoarele) de interfețe trebuie să fie separate de module de
cunoaștere;
modularitatea cunoașterii trebuie să rămână validă la metanivelul expertizei.
Adăugarea, modificarea sau ștergerea unui modul de cunoaștere nu trebuie să
afecteze direct alte module din sistem;
funcționarea globală a sistemului trebuie să permită aflarea soluției optime la o
problemă pusă, (dacă există);
procesul inferențial care a condus la rezultat să fie similar raționamentului
uman. Acest principiu înseamnă că ordinea intervenției fiecărui modul de
cunoaștere respectă pe aceea a experților, a cărei reflectare o reprezintă. De
fapt, aceasta este și restricția principală pentru rezolvare.
Pentru procesele decizionale pe care le încorporează, sistemele expert prezintă
avantaje evidente de calitate și productivitate în raport cu soluțiile clasice de informatizare.
Studiile de caz privind utilizarea sistemelor expert în diverse domenii au evidențiat, în raport
cu utilizatorii lor finali, inclusiv manageri, următoarele tipuri de avantaje:
lipsa oricăror omisiuni în explorarea spațiului soluțiilor posibile;
suport pentru învățare organizațională;
viteza de răspuns, în special în cazul unor probleme neabordate anterior;
18 Bielawski, L., Lelelnd, R., Inteligent Systems design, John WilleZ, New Zork. pag. 25
25

atașarea la soluții a unor explicații adresate în special utilizatorilor mai puțin
experimentați în problematica managerială respectivă.
Impactul utilizării de sisteme expert generează o serie de probleme manageriale19
referitoare la:
reproiectarea posturilor: utilizarea de sisteme expert implică sarcini specifice
(monitorizarea și operarea sistemului, rezolvarea situațiilor de excepție), ceea ce face
necesară adoptarea unor decizii cum ar fi reconsiderarea raportului între sarcinile
dificile și cele simple specifice postului respectiv sau rotația personalului pe posturi;
nivelurile de competentă a lucrătorilor: pentru combaterea tendinței de inhibare a
dezvoltării și întreținerii nivelului de cunoștințe necesar activității pe un post asistat de
un sistem expert, managerii au la dispoziție diverse soluții (programe de instruire
pentru explicarea mecanismelor decizionale ale sistemelor expert, testarea periodică a
pregătirii profesionale de bază și a celei specifice utilizării sistemelor expert,
promovarea lucrului în echipă – pentru a facilita ameliorarea pregătirii lucrătorilor mai
puțin experimentați și concentrarea experților locali pe probleme de fond);
atitudinea lucrătorilor fată de activitatea asistată de sisteme expert: sunt necesare
corecții manageriale față de fenomene cum sunt reducerea motivației și a satisfacției în
muncă, frustrarea experților locali față de pierderea puterii în firmă, creșterea nivelului
de stres prin ponderea activităților de rutină și efortul necesar rezolvării situațiilor de
excepție în funcționarea sistemelor expert.
2.4 Sistemul expert în managementul proiectului „PManager”
Sistemele expert sunt menite să sprijine managerii în procesul de luare a deciziilor,
scopul acestora fiind acela de reproducerea de către calculator a diferitelor raționamente
umane, astfel încât conducătorii, indiferent de gradul lor de pregătire și experiență, pe
diversele paliere ierarhice, să poată lua decizii optime și precise, de rezolvarea problemelor la
un moment dat, în timp scurt, înlocuind cu succes experții în domeniu .
În acest sens, s-a ajuns la crearea și dezvoltarea a unui produs program original cu
ajutorul căruia să se poată realiza un management eficient și în timp real al riscului integrat în
derularea proiectelor. Scopul dezvoltării acestui sistem expert în Managementul Proiectului
este de a introduce în structura unui astfel de produs program, un nou mecanism de reducere
drastică a duratei de realizare a proiectelor, oferind posibilități de raportare, ajustare și control
în timp real.
Sistemul Expert, numit PManager, reprezintă un produs original în Managementul
Proiectului atât ca și concepție cât și datorită faptului că implementează o metodă originală de
planificare și urmărire a evoluției activităților. Această metodă reprezintă o combinație între
conceptul de “buffer de timp al proiectului" introdus de E. M. Goldratt20, cu cele două metode
clasice “PERT” și “Valoarea Dobândită”, realizându-se un prototip capabil să facă față
evoluției planificatoarelor actuale care pariază pe strategii de viteză.
Sistemul Expert PManager prezintă o interfață grafică „prietenoasă”, prin intermediul
căreia generează managerului de proiect următoarele utilități și facilități:
lista planificării activităților conform configurației rețelei metodei PERT
un profil al riscului de neîncadrare în durata de timp a proiectului, calculând
previziunea probabilistică în funcție de factorul “Z” al metodei PERT.
19 Dragomirescu H.,Neagoe G ., Sistemele expert, în voi. "Sisteme metode și tehnici manageriale ale
organizației, coord. Ov. Nicolescu, Ed. Economică, București, 2000
20 Goldratt Elyatu M., Critical Chain, The North River Press Publishing Corporation, Great Barrington, 1997
26

evoluția grafică a minimizării costurilor conform metodei Valoarea Dobândită, datorită
scurtării planificatorului.
supervizarea și ajustarea evoluției planificatorului în timp real în vederea scurtării
drastice a duratei de realizare conform metodei originale a “Buffer-ului de timp” prin
intermediul căruia se generează o rezervă de timp pentru Drumul critic al proiectului.
Stocarea tuturor informațiilor rezultate ăn urma modificărilor procesate pe parcursul
evolutiei proiectului într-un modul „Experiență”.
2.5 Funcțiile sistemului expert PManager
Funcțiile sistemului expert Pmanager pot fi grupate astfel:
1.Planificarea – stabilește duratele de timp optime ale activităților unui proiect, prin
compararea stării curente cu starea dorită prevăzând consecințele de acțiune, intr-o
manieră care să permită respectarea restricțiilor impuse de mediu și consecințelor
previzibile ale evoluției proiectului.
2.Diagnosticarea – s tabilește corelațiile între caracteristicile planificatorului inițial
(duratele optimiste de timp, duratele medii de timp, timpul estimat de finalizare), și
simtomele planificatorului pe parcursul evoluției proiectului, evidențiind dependența
relațională dintre activități prin argumentarea cauzelor care generează starea unei
activități la un moment dat și corecțiile, respectiv actualizările care trebuie realizate
planificatorului în timp real.
3.Supraveghere – sistemul urmărește evoluția fiecărei activități pe baza ceasului sistem
și declanșează un semnal sonor împreună cu unul vizual cu o unitate de timp (minute,
ore, zile, luni) înainte de finalizarea activităților, pentru avertizarea finalizării evoluției
lor.
Utilizatorul poate apela un asistent care creează transparența supravegherii evoluției
fiecărei activități, urmărind, avertizând și respectiv oferind sugestii asupra:
•startului conform planificării inițiale;
•încadrării în durata optimistă;
•procentului de realizare a activității la un moment dat;
•posibilului transfer de timp din buffer;
•mărimii duratei care să fie transferate;
•evoluției proiectului în ansamblu.
4.Previziune – această fiuncție determină predicția unei situații în cadrul unei planificări
curente, pe baza unui model construit prin învățare. După prima evoluție a
planificatorului, modulul “Experiență” afișează situațiile în care duratele de timp au
fost modificate.
5.Reactualizare în timp real – realizează deducția, plecând de la un model a
consecințelor de acțiune, sau a evenimentelor declanșate de către sistemul în curs de
derulare. După fiecare modificare în cadrul rețelei PERT sistemul reactualizează
automat noul drum critic, calculează dispersiile și factorul de probabilitate de realizare
a olamficatorului dând mesaie de atenționare în cazuri critice.
27

2.6 Fundamentele sistemului expert PManager
Ținta Sistemului Exepert PManager creat este de a adapta planificarea proiectelor
conform metodelor clasice de planificare și control, precum și de a le adapta cerințelor actuale
de urmărire și ajustare în timp real, ținând cont de necesitățile specifice din firmă prin
memorarea și utilizarea ulterioară a bazei de cunoștințe specifice fiecărui tip de proiect.
Sistemul expert PManager este conceput să:
combine tehnici utilizate în Managementul Proiectului prin intermediul cărora să se
poată achiziționa toate specificațiile necesare managementului oricărui tip de
planificator
supervizeze evoluția unui anumit tip de planificator în timp real, acceptând orice
modificare din cadrul rețelei proiectului
scurteze drastic durata de realizare a activităților
realizeze o evaluare probabilistică a evoluției planificatorului
ofere un management eficient bazat pe cunoștințe
Practic, sistemul expert PManager este un sistem experimental pentru asistarea
managerilor de proiect în scurtarea și monitorizarea evoluției planificatorului.
In momentul în care se lansează sistemul expert PManager, funcțiile sale pot fi
combinate la diferite niveluri de detaliu în funcție de nevoile utilizatorului.
Sistemul expert PManager este conceput ca un suport real al managementului bazat pe
cunoștințe. Sistemul furnizează un volum mare de cunoștințe care sunt actualizate si
îmbogățite in permanenta. Pentru realizarea bazei de cunoștințe a sistemului, trebuie
achiziționate fapte si reguli de bază din managementul proiectului, urmând ca acestea sa fie
complectate pe parcurs cu fapte datorate situațiilor neprevăzute, cu care s-au confruntat
anumite proiecte pe măsura evoluției.
2.7 Structura sistemului expert PManager
Sistemul Expert PManager are scopul de a ajuta managerul de proiecte în luarea
anumitor decizii. Eficiența lui nu se resimte în faza de început a proiectului avându-se în
vedere că se bazează pe îmbunătățirea deciziilor efectuate de manager în urma unor
raționamente care se referă la analiza desfășurată pe mai multe zile.
Sistemul PManager este prevăzut cu 2 module speciale21 „Experiență” și „Bufferul de timp”.
Schema complectă a modulelor sistemului PManager este prezentată în Fig. 2.1.
21 Prostean G., Managementul proiectării sistemelor informatice, al IlI-lea Simpozion Internațional de
Management, „Management între teorie și practică”. Universitatea din Timișoara, Universitatea Tehnică din
Timisoara, 24-26 noiembrie, 1994, Timișoara
28

Figura 2.1 Modulele sistemului expert PManager
Semnificația modulelor conținute în structura Sistemului Expert PManager este
următoarea:
1.Modulul „Ingineria managementului proiectului”
În cadrul modulului se analizează fezabilitatea proiectului, oferindu-se managerilor
suportul necesar în conceperea planului de activități. Modulul reprezintă practic “creierul”
sistemului. Se utilizează informația procesată în prealabil cu ajutorul programului informatic
Microsoft Project 2000, plus cunoștințele disponibile din baza de cunoștințe a sistemului și
orice altă experiență anterioară în astfel de proiecte. Modulul îi oferă utilizatorului
posibilitatea selectării bazei de cunoștințe corespunzătoare naturii proiectului, tipul
proiectului, constrângerilor de timp, etc. în lipsa datelor introduse de către utilizator, se pot
atribui valori predefinite.
Studiul fezabilității este activat utilizând informația și cunoștințele relevante din baza
de cunoștințe, în conjuncție cu studiul de fezabilitate al proiectului, sistemul generează un
plan ce detaliază programarea activităților, după care se alocă resurse financiare. Cu ajutorul
interactivității sistemului cu utilizatorul, se construiește în mod recursiv o listă a activităților
planificate după metoda PERT, calculându-se în paralel cu introducerea datelor, factorul de
probabilitate de realizare al proiectului.
2.Modulul „Supervizarea progresului”
Fazele de monitorizare ale proiectului confruntă starea curentă a planificatorului cu
estimările de planificare și emit avertizări la apariția neconcordanțelor. În cazul în care apare o
deviație față de durata optimistă a planificatorului PERT , utilizatorul are posibilitatea ajustării
acelei durate din rezerva totală de timp a proiectului (bufferul de timp), calculată pe baza
următoarei reguli: se realizează suma estimărilor de siguranță obținute prin diferențele dintre
duratele pesimiste și optimiste ale activităților critice , după care se împarte la doi. În urma
ajustării duratei de timp a unei activități, restul proiectului se replanifică în timp real.
29

Supervizarea și ajustarea evoluției planificatorului în timp real, nu poate fi realizată
decât pe baza unei sincronizări a evoluției duratelor de timp în concordanță cu ceasul
sistemului. Acesta este motivul pentru care utilizatorul este obligat să-i comunice sistemului
expert PManager următoarele date de sincronizare:
data începerii proiectului
programul de lucru
ora la care va fi startat proiectul
unitatea de timp aleasă pentru planificarea activităților (minute, ore, zile. luni)
Zilele de weekend sunt considerate nelucrătoare, iar pentru alte posibile zile
nelucrătoare (sărbători, concedii, etc.) se poate opri evoluția planificatorului.
Un proiect necesită deci, să fie replanificat în cazul în care planul existent se dovedește
inadecvat sau nevalid. Toate prezumțiile utilizate în generarea planurilor pot fi verificate de
către operator, în cadrul oricărui stagiu de-a lungul generării planului sau monitorizării
proiectului.
3.Modulul „Reactualizarea”
La sfârșitul fiecărui proiect, cunoștințele din modulul „ Experiență” sunt examinate și
utilizate pentru reactualizarea bazei de cunoștințe a sistemului. Acest lucru se realizează prin
participarea activă a utilizatorului, prin intermediul modulului „Reactualizarea”. Astfel,
utilizatorul are posibilitatea de a alege, ori să ignore o anumită piesă de cunoaștere ca și o
condiție de excepție, sau să o incorporeze în baza de cunoștințe.
4.Modulul „Experiență”
Modulul „Experiență” conferă Sistemului Expert PManager o capacitate mult mai mare
de anticipare decât unui specialist uman.
Există posibilitatea ca planificatorul să nu poată evolua conform rețelei inițiale, caz în
care managerul poate opta spre introducerea unor durate suplimentare de timp pentru situațiile
specifice, regenerând un nou tip de plan. Modificările vor fi introduse automat în modulul
„Experiență”.
Cunoștințele dobândite prin intermediul modulului „ Experiență” sunt utilizate în
studiile de fezabilitate și în planificarea activităților, intr-un mod mult mai eficient pentru
proiectele ulterioare. în cazul unui curs normal de evenimente, sistemul poate furniza un afișaj
de rutină, sau poate imprima rapoarte de rutină în cadrul diverselor etape pe parcursul
progresului proiectului, sau poate evidenția ceea ce a mai rămas de executat.
5.Modulul „Buffer-ul de timp”.
Metoda asigură implementarea metodei “buffer-ului de timp” – propusă în cadrul
acestei lucrări.
Această metodă presupune preluarea din metoda PERT doar a duratelor optimiste ale
planificatorului, în funcție de care proiectul va fi monitorizat, calculându-se drumul critic. Tot
pe baza datelor implementate în metoda PERT, se calculează o rezervă de timp (de siguranță)
pentru secvența activităților critice ale planificatorului optimist. Această rezervă de timp
reprezintă buffer-ul de timp, (regula de calcul a bufferului de timp expusă în Modulul
„Supervizarea progresului”).
Sistemul oferă în continuare posibilitatea supervizării evoluției planificatorului în timp real,
urmârindu-1 conform duratelor optimiste (durate considerate strict operaționale). în acest fel
se urmărește scurtarea drastică a duratei întregului planificator și implicit minimizarea
costurilor, fiind astfel concepută o metodă operațională originală în Managementul
Proiectului.
30

Evident pe parcursul evoluției planificatorului pot apărea situații neprevăzute, inerente.
În aceste situații, sistemul oferă posibilitatea transferării unei durate suplimentare din buffer-
ul de timp, pentru activitățile concrete care suferă întârzieri. Planificatorul, respectiv rețeaua
este automat actualizată, drumul critic fiind recalculat, iar modificările împreună cu
argumentele care le-au generat vor fi memorate în baza de cunoștințe a sistemului prin
intermediul modulului „ Experiență”.
Sistemul este capabil să ofere în continuare o diagnoză completă a evoluției fiecărei
activități din cadrul planificatorului, creându-se astfel un model pe baza căruia, în cazul unei
implementări ulterioare, să se poată realiza estimări cât mai reale de timp și cost.
La sfârșitul fiecărui proiect, cunoștințele din modulul Experiență sunt utilizate pentru
reactualizarea bazei de cunoștințe a sistemului.
2.8 Interfața grafica a sitemului expert PManager
Sistemul expert PManager i s-a conceput o interfață grafica prietenoasă, care oferă
posibilitatea creării și modificării unui planificator într-n mod mi rapid și ușor. Butoanele
folosite în manipularea unui planificator sunt dispuse în partea stângă a interfeței grafice(Fig
2.1), având următoarele semnificații:
Figura 2.1 Sistemul expert PManager- interfața grafică
31

2.9 Algoritmul de implementare a sistemului expert PManager
Planificatorul proiectului care urmează să fíe manageriat, este pregătit inițial (creat,
evaluat) în Microsoft Project conform duratelor probabile (obținute din experiențe anterioare).
Conform datelor din Microsoft Project și a vizualizării „NetWork Diagram" se
configurează rețeaua clasică CPM (se obțin nodurile sursă și destinație pentru fiecare
activitate). Se estimează pentru fiecare activitate duratele optimiste, probabile și pesimiste
conform metodei PERT:
•durata optimistă este considerată ca fiind strict operațională;
•durata probabilă este considerată cea din MP ( fiind preluată din experiențele
anterioare);
•durata pesimistă reprezintă estimarea previzionată (pentru situații neprevăzute)
efectuată de specialiști în domeniul proiectelor de acest tip.
Se completează lista resurselor (Resource Sheet) din MP, conform căreia MP calculează
costul manoperei pentru fiecare activitate, respectiv CBMP – costul din buget pentru munca
planificată.
Se implementează datele obținute prin parcurgerea punctelor 2 și 3 (cod activitate, nod
sursă, nod destinație, duratele optimiste, probabile și pesimniste, respectiv costul din buget
pentru munca planificată (CBMP) în sistemul expert PManager.
Figura 2.2 Planificatotul introdus în sistemul expert PManager.
32

Se setează în sistemul expert PManager sincronizarea planificatorului, validându-se
implicit Buffer-ul de Timp(fig 2.3).
Figura 2.3. Setarea datei de start a proiectului în PManager
Sistemul Expert PManager urmărește evoluția planificatorului în timp real(fig. 2.4)
conform secvenței drumului optimist (durata strict operațională).
Cu o unitate de timp (minute, ore, zile, luni) înainte de finalizarea fiecărei activități,
Sistemul Expert emite un semnal sonor și vizual.
Figura 2.4 Introducerea timpului planificat
În cazul în care se decide de către specialistul care monitorizează evoluția
planificatorului că activitatea nu se încadrează în durata strict operațională(fig. 2.5), se
generează un transfer de buffer, iar pentru dezvoltarea bazei de cunoștințe, se introduc
motivele care au dus la acest transfer.
Figura 2.5 Durata de finalizare prea mare față de estimările din cadrul planificatorului
33

În paralel cu urmărirea evoluției planificatorului prin intermediul sistemului PManager
se realizează și traking-ul aferent (urmărirea proiectului) în cadrul sistemului Microsoft
Project. Astfel, actvitățile care au fost realizate conform duratei strict operaționale (optimiste),
sunt reactualizate în Microsoft Project conform acestor durate mai mici. De asemenea sunt
actualizate duratele activităților cărora li s-a realizat transfer de timp.
2.10 Alte particularități ale sistemului expert PManager
Pe lângă toate funcțiile enumerate mai sus, sistemului expert PManager asigură o
analiză de diagnostic a fiecărei activități, la cererea utilizatorului, prin apăsarea butonului din
stânga al mouse-ului pe numele activității care se dorește a fi diagnosticată(fig 2.6).
Figura 2.6 Căsuță de diagnostic pentru o activitate în PManager
34

O altă particularitate a sistemului expert PManager constă în posibilitatea apelării la
ajutorul unui asistent care comunică interactiv cu
utilizatorul pe măsura derulării proiectului. Asistentul poate
fi apelat din meniul „Opțiuni”.
Acest modul arată de fapt calitatea de expert a
sistemului PManager, el fiind întotdeauna un ghid în
supervizarea planificatorului, înaintând idei și supoziții
referitoare la activitățile care alcătuiesc proiectul.
În cazul selectării ajutorului unui asistent, acesta
emite anumite mesaje de atenționare cu privire la stadiul activităților din cadrul
planificatorului. Astfel se întâlnesc următoarele tpuri de casete dialog:
1.„Activitate în desfășurare”
Sistemul PManager identifică prin intermediul procedurii de sincronizare, activitățile care ar
trebui să se deruleze. Astfel, sistemul atenționeză utilizatorul asupra acestui fapt, solicitîndo
confirmare. În cadrul căsuței de dialog „Activitate în desfășurare”(fig 2.7), utilizatorul trebui
să confirme dacă începe sau nu activitatea respectivă.
Figura 2.7 Casetă dialog pentru confirmarea evolutiei unei activități
2.Confruntarea procentului de realizare al activității
După confirmarea începerii activității, calculatorul afiează în celula din partea dreaptă
procentul realizării activității, în cazul în care a evoluat conform planificatorului inițial. În
cazul în care utilizatorul constată o neconcordanță cu realitatea va introduce procentul real în
celula din stânga(fig 2.8).
Figura 2.8 Caseta dialog pentru confruntarea procentului de realizare al activității
În cazul în care în căsuța precedentă a fost introdus un procent de realizare mai mic
decât cel planificat, programul sugerează un transfer de timp din buffer a cărui valoare este
calculată astfel încât să se compenseze abaterea activității de la planificatorul inițial(Fig 2.9).
35

Figura 2.9 Casetă dialog pentru compensarea abaterilor
3.„Transfer Timp Din Buffer”
După acceptarea transferului de timp din buffer, asitentul generează deschiderea
automată a căsuței de dialog „Transfer Timp Din Buffer”, în care utilizatorul are posibilitatea
să accepte transferul sugerat de program, sau să îl modifice. Utilizatorul poate introduce, de
asemenea, motivele care au generat întârzierea activității(fig 2.10).
Figura 2.10 Casetă dialog pentru operarea transferului de buffer
4.„Analiza proiectului”
În urma încheierii procedurilor de supervizare și actualizare, asistentul sugerează o
analiză a proiectului. Informația din căsuța de dialog „Analiza proiectului” este generată în
urma diagnosticării evoluției tuturor activităților, fiind realizatî pe baza arborelui de
diagnoză,ca în exemplul urmăror(fig 2.11):
36

Figura 2.11 – Analiza evoluției proiectului la un moment dat
La o utilizare ulterioară a planificatorului se poate activa baza de cunoștințe actualizată
prin inermediul modulului „Experiență”(fig 2.12).
Figura 2.12 Secelctarea bazei de cunoștințe
37

După selectarea bazei de cunoștințe, se poate trece la introducerea planificatorului,
care va avea aceeași structură, dar caracteristici diferite. În momentul în care se ajunge la
introducerea atributelor unei activități care a necesitat transfer de timp din buffer conform
bazei de cunoștințe, sistemul expert PManager afișează o căsuță de atenționare a faptului că
activitatea a necesitat transfer din rezerva de timp, fiind precizată durat inițială de planificare,
durata cumultată prin transfer și motivele care au generat această ajustare.
Mai jos este exemplificată activitatea id22, „Stabilirea a ceea ce trebuie realizat(Know
What to do)” care a necesitat transfer de buffer de 30 de minute (de la 45 minute la 75 minute,
datorită neînțelegerii corecte a cerințelor clienșilor), conformmodelului creat în baza de
cunoștințe(fig 2.13).
Scopul dezvoltării Sistemului Expert PManager este în primul rând cel al
reducerii drastice a perioadei de realizare a proiectelor. Metoda “Bufferului de timp”,
monitorizează evoluția planificatoarelor conform duratelor optimiste estimate prin metoda
PERT. Astfel, pe parcursul evoluției planificatorului nu toate activitățile s-au putut încadra în
durata strict operațională. Transferurile de buffer procesate pe parcurs au generat modificarea
repetată a secvenței Drumului Critic. Sistemul Expert PManager a reactualizat în timp real
rețeaua planificatorului și calculul Drumului Critic modificat, memorând secvența tuturor
modificărilor într-un fișier separat.
Fig 2.13. Modificarea duratei unei activități în cadrul evoluției precedentea a planificatorului.
38

Concluzii
Cele mai multe activități desfășurate în cadrul întreprinderilor moderne se bazează, din
ce în ce mai mult pe noile tehnologii informaționale. Sistemele expert reprezintă o tehnologie
informațională de vârf, având scopul de a stimula comportamentul expertului uman în
anumite domenii de activitate.
Sistemele expert au fost acceptate cu entuziasm întro mulțime de domenii (afaceri,
industrie, medicină, agricultură, telecomunicații, legislație,transport și alte sfere profesionale),
ca o cale de fructificare a experienței, disponibilă oricând este necesară. Sistemele expert sunt
binevenite în domenii particulare în care expertii umani existenți au suficientă experiență pe care
o pot furniza.
Odată cu introducerea lor în mediul de afaceri, sistemele expert au avut o serie de
avantaje și beneficii, generând o mai bună productivitate, oferind o mai bună flexibilitate și
eficacitate în afaceri.
Ținând cont de prezentarea făcută sistemelor expert, ajungem la concluzia că există
câteva avantaje importante ale acestora,și anume:
pot fi mai rapide decât experții umani;
sunt indinspensabile în lipsa expertizei umane;
în unele situații, pot fi mai ieftine și mai eficiente decât experții umani;
dacă sunt flexibile, pot fi actualizate cu ușurință;
pot fi folosite pentru instruirea de noi experți umani;
Cu toate acestea, sistemele expert au și unele limite, deoarece:
nu pot ajunge la concluzii în mod intuitiv;
39

nu pot examina o situație din diverse perspective, sunt limitate la un domeniu
restrâns;
nu pot invăța din experiența, procesul de învățare nu este automat; pentru
actualizările cunoștințelor este nevoie de intervenția umană;
cunoștințele înmagazinate în baza de cunoștințe depind foarte mult de expertul
uman care le exprimă și actualizează.
În domeniul economico-financiar, sistemele expert vin în sprijinul managerului având
un rol important în procesul de luare a deciziilor. Scopul acestora este de reproducere de către
calculator a raționamentelor umane, astfel încât conducătorii pot să ia decizii în rezolvarea
problemelor economice la un moment dat, în timp oportun, înlocuind cu succes experții în
domeniu.
Urmărirea, sincronizarea și actualizarea în timp real a evoluției proiectelor prin
intermediul instrumentelor software, reprezintă una dintre preocupările majore în domeniul
Managementului Proiectului, în acest sens, a fost creat sistemul expert PManager.
Sistemul expert proiectat și prezentat în această lucrare,reprezintă un produs original în
Managementul Proiectului atât ca și concepție cât și datorită faptului că implementează o
metodă originală de planificare și urmărire a evoluției activităților.
Sistemul Expert PManager prezintă o interfață grafică foarte ușor de folosit,prin
intermediul căreia managerul de proiect beneficiaza de anumite utilități și facilități
(planificarea activităților, durata de timp a proiectului, minimizarea costurilor, etc.) oferă
sugestii și modificări în timp real, în funcție de toate situațiile neprevăzute, care îl ajută în
luarea anumitor decizii.
Sistemul expert PManager este conceput ca un suport real al managementului bazat pe
cunoștințe. Sistemul furnizează un volum mare de cunoștințe care sunt actualizate si
îmbogățite in permanenta.
40

Bibliografie
Andone Ioan, Țugui Al., Sisteme inteligente în management, contabilitate, finanțe-
bănci și marketing, Editura Economică, București, 1999
Bielawski, L., Lelelnd, R., Inteligent Systems design, John WilleZ, New Zork. pag. 25
BIȚĂ V., PESCARU V., MARINESCU V., Sistemele informatice în economie,
Editura Tehnică, București,1981.
Christel Kemke, Expert Systems, University of Manitoba, 2005
Durkin J., Expert Systems Design and Development, Prentice Hall, 1994
Dragomirescu H.,Neagoe G ., Sistemele expert, în voi. "Sisteme metode și tehnici
manageriale ale organizației, coord. Ov. Nicolescu, Ed. Economică, București, 2000
Goldratt Elyatu M., Critical Chain, The North River Press Publishing Corporation,
Great Barrington, 1997
Joseph Giarratano, Gary Riley, Expert Systems – Principles and Programming. 4th ed.,
PWS Publishing, Boston, MA, 2004
Nicolescu, O. și alții, Sistemul informațional managerial al informației, Ed.
Economică, București, 2001
Oprea Mihaela, Sisteme bazate pe cunoștințe – Ghid teoretic și practic, Editura
MATRIX ROM, București, 2002
Prof. Dr. Felicia C. Macarie, Teorii organizationale- Capitolul I. . Conceptul de
management și evoluția sa.
Prostean G., Expert System in Project Management -ESPM, Proceedings of Ist
International Conference on the Management of Technological change, Technical
University “Gh. Asachi”, Iasi, October 22-24, ed Economica, 1999
41

Prostean G., Implementarea metodelor de control și ajustare dinamică a proiectelor în
structura unui Sistem Expert, referat nr.3 pentru teza de doctorat, Sisteme Expert
pentru Conducerea Proiectelor, Universitatea „Gh. Asachi” Iași, 2000
Prostean G., Project Management, aspects that chalange the developmenî of new
methods, Buletinul științific al Universității “Politehnica” din Timișoara, 1999
Prostean G., Theory of constraints, Buletinul științific al Universității “Politehnica”
din Timișoara, Tom 44(58), 1999
Prostean Gabriela, Sisteme Expert, referat nr.2 pentru teza de doctorat. Sisteme Expert
pentru Conducerea Proiectelor, „Universitatea Gh. Asachi” Iași, 1999
Prostean G., Managementul proiectării sistemelor informatice, al IlI-lea Simpozion
Internațional de Management, „Management între teorie și practică”. Universitatea din
Timișoara, Universitatea Tehnică din Timisoara, 24-26 noiembrie, 1994, Timișoara
Punga I, Prostean G., Fântână N., Punga A., Rușet V ., Bunda T., Ivan C.,
Compatibilitatea managementului comparat cu strategiile și tacticile globalizării,
Editura Solness, Timișoara, 2000.
Tudor N. L., Programare logicã și sisteme expert. Aplicații Visual Prolog si Exsys,
Editura MATRIX ROM, București
Zaharie Dorin, Pavel Năstase – Sisteme expert, Editura Dual Tech, 1993.
***http:// www.cs.ubbcluj.ro
***http://documents.tips/documents/modelarea-deciziilor-re-fbaniii.html
42