Оптимизация управленческих решений при выборе корпоративной информационной системы управления ресурсами предприятия
Автор: Куренных Алексей Евгеньевич, Судаков Владимир Анатольевич, Батьковский Александр Михайлович
Журнал: Бюллетень науки и практики @bulletennauki
Рубрика: Физико-математические науки
Статья в выпуске: 3 т.6, 2020 года.
Бесплатный доступ
В данной работе авторы предлагают эффективный, понятный и качественный метод для обоснования и оптимального выбора корпоративной информационной системы предприятия. Авторы предлагают ряд существенных критериев, которые обеспечивают полноту и достаточность сведений для принятия оптимального (рационального) решения о пригодности рассматриваемой корпоративной информационной системы для предприятия. К таким критериям относятся масштабность информационной системы, ее стоимость, функциональные характеристики, возможность интеграции со смежными системами, время настройки и разработки, а также простота в поддержке на всех этапах жизненного цикла. В основе метода оценивания лежит использование математического аппарата теории принятия решений. Математический подход к оценке вариантов информационных систем позволяет обеспечить точность оценок при возможности обработки как качественных, так и количественных суждений экспертов, пользователей и руководящего состава предприятия. При программной реализации указанных методов авторы ориентировались на использование web-сервисов, которые являются удобными в использовании, просты в интеграции и не накладывают ограничений на прикладное и системное программное обеспечение, которым пользуется эксперт при оценке информационных систем...
Принятие решений, оптимизация решений, корпоративная информационная система
Короткий адрес: https://sciup.org/14115980
IDR: 14115980 | DOI: 10.33619/2414-2948/52/02
Список литературы Оптимизация управленческих решений при выборе корпоративной информационной системы управления ресурсами предприятия
- Erozan I. A fuzzy decision support system for managing maintenance activities of critical components in manufacturing systems // Journal of Manufacturing Systems. 2019. V. 52. P. 110-120. DOI: 10.1016/j.jmsy.2019.06.002
- Isac J., Pellerin R., Léger P. M. Impact of a visual decision support tool in project control: A comparative study using eye tracking // Automation in Construction. 2020. V. 110. P. 102976. DOI: 10.1016/j.autcon.2019.102976
- Connelly M., Bickel J. Primary Care Access to an Online Decision Support Tool is Associated with Improvements in Some Aspects of Pediatric Migraine Care // Academic Pediatrics. 2019. DOI: 10.1016/j.acap.2019.11.017
- Saaty T. L., Vargas L. G. Origin of neural firing and synthesis in making comparisons // European Journal of Pure and Applied Mathematics. 2017. V. 10. №4. P. 602-613. www.ejpam.com
- Saaty T. Neurons the decision makers, Part I: The firing function of a single neuron // Neural Networks. 2017. V. 86. P. 102-114. DOI: 10.1016/j.neunet.2016.04.003
- Saaty T. Part 2 The firings of many neurons and their density; the neural network its connections and field of firings // Neural Networks. 2017. V. 86. P. 115-122. DOI: 10.1016/j.neunet.2016.04.004
- Li H., Zhao Y., Zheng F. The framework of an agricultural land-use decision support system based on ecological environmental constraints // Science of The Total Environment. 2020. P. 137149. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2020.137149
- Zhai Z. et al. Decision support systems for agriculture 4.0: Survey and challenges // Computers and Electronics in Agriculture. 2020. V. 170. P. 105256. DOI: 10.1016/j.compag.2020.105256
