Управленческая информация

П о элементам По месту и По вре- По объему По зави- информации времени мени симости

возникно- действия между яв-

вения Группа со- лением и

Сообщения общений его выра-

Постоянная жением

Поток ин-

формации Индиви-

События Первичная дуальная

Информации Условно- (дискрет-

постоянная Состав по- на) ин-

Сигналы тока формация

Вероят-

ностная

Носители Вторичная Переменная Направле- инфор-

информации ние потока мация

Рис. 5.1. Классификация управленческой информации

Д и с к р е т н а я информация определяет состояние или показатели работы конкретного элемента, когда зависимость между явлением и его выражением в виде норматива, результата и т.п. носит детерминированный характер. Например, количество обслуженных и отремонтированных автомобилей за смену, количество постов обслуживания, количество рабочих в смене и т.п.

В е р о я т н о с т н а я информация характеризует поведение или состояние совокупности элементов. Вероятностная информация, как правило, носит выборочный характер, т.е. по состоянию части элементов (выборке) судят о состоянии всех элементов (генеральной совокупности). При этом необходимо помнить, что любое увеличение выборки, повышающее точность, увеличивает стоимость и время получения информации, а также затягивает процесс принятия решения.

5.1.4. Основные оценочные характеристики информации

Эффективность системы информации зависит от целого ряда факторов, например, таких, как достоверность, объем, скорость и периодичность поступления информации и т.п.

Как уже было сказано выше, важнейшим элементом управления является информация, сбор и анализ которой требует времени, материальных и трудовых затрат.

Целесообразность использования того или иного вида информации или пропорции их сочетания определяется технико-экономическими расчетами, оценкой представительности, точности, важности, стоимости получения данной информации, важностью принимаемого решения [4].

О ц е н к а п р е д с т а в и т е л ь н о с т и имеет целью определение соответствия свойств выборки и генеральной совокупности, из которой получена и для которой на основании выборочной информации будет приниматься решение. Если выборка не представительна, то и решение не будет рациональным. Например, при определении средней трудоемкости конкретных операций технического обслуживания и ремонта хронометражные наблюдения необходимо проводить на автомобилях разных возрастных групп, имеющихся в АТП (УТТ).

О ц е н к а т о ч н о с т и необходима для определения объема выборки. Если известно, что случайная величина в генеральной совокуп-ности распределяется по нормальному закону распределения, то объем необходимой выборки n_н для определения среднего значения в генеральной совокупности определяется из выражения [4]:

(5.2)

где - среднее квадратическое отклонение случайной величины;

- абсолютная точность — ширина доверительного интервала, в котором с заданным уровнем вероятности должна находиться генеральная средняя ;

V - коэффициент вариации;

- относительная точность ( - средняя выборки); - нормированное отклонение, зависящее от .

Например, число наблюдений для оценки средней трудоемкости операции ТР, для которой V=0,25 при условии =0,95; =1,96; =0,07

составляет наблюдений, т е чтобы гарантировать нахождение генеральной средней с вероятностью 95% в интервале с центром , необходимо произвести не менее 50 наблюдений, [4]. По результатам 50 наблюдений получено среднее значение трудоемкости ремонта тормозной системы =48 чел-мин. С вероятностью 95% можно утверждать, что генеральная средняя трудоемкости этой операции в рассматриваемых условиях производства находится в интервале (45 1,6) чел- мин. Если производственная ситуация требует повышения точности (например, до 5%), то объем необходимых наблюдений увеличится почти в 2 раза и будет составлять 96. Поэтому чрезвычайно важно, чтобы точность наблюдений соответствовала требуемой точности принятия решения.

К о л и ч е с т в е н н а я о ц е н к а и н ф о р м а ц и и связана с возможностью снятия неопределенности при принятии решений. Полная информация позволяет сократить число возможных решений, т.е.

(5.3)

где I - количество информации,

Р_о- вероятность события до получения информации;

Р₁ - то же, после получения информации.

Количественная оценка информации обычно дается на основе понятия энтропии (Н), являющейся мерой свободы выбора или неопределенности состояния системы

(5.4)

где Р - вероятность нахождения системы в i-м состоянии;

n -возможное число состояний.

Величина устраняемой неопределенности системы в результате получения информации является ее количественной мерой. Например, если для данного агрегата состояние неисправности (А) может наступить с вероятностью Р₀, то энтропия этого состояния

; при Р₀= 0,5 равна 1.

Если после получения новой информации в результате опыта, анализа отчетных данных и т.д. вероятность бытия “А” увеличилась до Р₁, новое значение энтропии Н₁(А)= -log₂P₁. При этом количество информа-ции, содержащееся в данном индивидуальном сообщении, обусловлено изменением энтропии

I =Н₀(А) – Н₁ (А)=1оg₂ Р₁log₂P₀. (5.5)

Как уже отмечалось выше за единицу информации принимается изменение неопределенности, возникающее из двух равновероятных исходов, называемое б и т о м.

Если вероятности исправного и неисправного состояний равны, т.е. Р₀=0,5, то после контроля с вероятностью Р₁=1 будет определено исправное или неисправное состояние.

Полученная при этом информация равна одному биту, т. е.

I =-log₂ (0,5)+log₂(1)= 1.

Количественная оценка применяется при сравнении различных методов получения информации, например, с помощью диагностики, статистическими методами и т.д.

О ц е н к а с т о и м о с т и п о л у ч е н и я и н ф о р м а ц и и сводится к сравнению цены за новую или дополнительную информацию с получаемым от нее эффектом.

Рассмотрим этот подход на примере расчета объема наблюдений при различной предварительной информации о виде закона распределения случайной величины [4].

При полной информации, как было установлено выше, объем наблюдения составил n_н=50. Если при тех же исходных данных отсутствует информация о виде закона распределения, то объем наблюдений определяется на основе предельной теоремы Чебышева

(5.6)

В данном случае n_ч=255 наблюдений, т.е. их объем увеличивается более чем в 5 раз.

Таким образом, предварительная информация о виде закона распределения в данном случае стоит

Ц_и=n_чС_ч-n_нС_н, (5.7)

где С_ч и С_н — стоимость одного наблюдения (практически в данном случае С_ч =С_н). Следовательно, дополнительную информацию о виде закона распределения в данном случае целесообразно приобрести за

Ц_n<Ц_н=С(n_ч+n_н).

Это может быть обзор литературных данных, консультация специалиста и т.д.

Если не известны также и параметры закона распределения (V, ), то объем наблюдений (и соответственно затраты) определяются на основе теоремы Чебышева при максимальном коэффициенте вариации V=1. В рассматриваемом примере это более 4 тыс. наблюдений.