Karar Destek Sistemleri ve Uzman Sistemler

0
401

Hızla gelişen teknoloji yaşamımızdaki bütün süreçlerde olduğu gibi işletme süreçlerinde de daha hızlı ve daha doğru karar verilmesi gerekliliğini doğurmuştur.  Karar kademesinde olan yöneticiler için işletme ve çevresinde gerçekleşen olaylar, birer karar değişkenidir. Karar süreçlerini hızlandırabilmek için ise karar değişkenlerini çok iyi analiz edip, tanımlayarak, bu değişkenlerin hareket biçimlerini ortaya koymak gerekmektedir. Bu durumda verilecek kararların, işletmeyi hedeflerine ulaştırabilecek, doğru kararlar olacağı kuvvetle muhtemeldir. İşte bu nedenlerle geliştirilen karar destek sistemleri ve uzman sistemler bu çalışmanın konusunu oluşturmaktadır. Çalışmamızda öncelikle, yönetim ve karar verme olguları, sonrasında ise karar destek sistemleri ve uzman sistemler üzerinde durulmuş ve konu farklı yönleriyle açıklanmaya çalışılmıştır.

 

İÇİNDEKİLER
______________________________________________________________________
 
 
 
ŞEKİLLER
______________________________________________________________________
 
 


 
Hızla gelişen teknoloji yaşamımızdaki bütün süreçlerde olduğu gibi işletme süreçlerinde de daha hızlı ve daha doğru karar verilmesi gerekliliğini doğurmuştur.  Karar kademesinde olan yöneticiler için işletme ve çevresinde gerçekleşen olaylar, birer karar değişkenidir. Karar süreçlerini hızlandırabilmek için ise karar değişkenlerini çok iyi analiz edip, tanımlayarak, bu değişkenlerin hareket biçimlerini ortaya koymak gerekmektedir. Bu durumda verilecek kararların, işletmeyi hedeflerine ulaştırabilecek, doğru kararlar olacağı kuvvetle muhtemeldir. İşte bu nedenlerle geliştirilen karar destek sistemleri ve uzman sistemler bu çalışmanın konusunu oluşturmaktadır. Çalışmamızda öncelikle, yönetim ve karar verme olguları, sonrasında ise karar destek sistemleri ve uzman sistemler üzerinde durulmuş ve konu farklı yönleriyle açıklanmaya çalışılmıştır.


 
Karar verme mekanizmaları, her biri farklı seviyelerde olabilen yöneticiler tarafından işletilmektedir. İşletmelerde yöneticilerin görevi, personel, malzeme, makine, para ve bilgi gibi kaynakların etkili bir şekilde kullanımını sağlamaktır. İlk dört kaynak, fizikseldir yani somuttur. Bilgi ise somut olarak bir değere sahip değildir. Bu nedenle buna kavramsal kaynak adı verilir. Yöneticiler, fiziksel kaynakları yönetmek için kavramsal kaynakları kullanmaktadırlar. Bu kaynakları kullanırken her biri yöneticinin ihtiyaç duyduğu bilgiler, kararlar ve sorumluluklar da farklıdır.[1]
Karar verme seviyeleri üç şekilde sınıflandırılabilir. Başka bir ifadeyle yönetim 3 seviyesi bulunmaktadır.
a.      Stratejik karar verme seviyesi (Stratejik Planlama)
b.      Taktik karar verme seviyesi (Yönetsel Kontrol)
c.       Operasyonel karar verme seviyesi (Operasyonel Kontrol)
Stratejik kararlar üst yönetim, taktik kararlar orta seviye yönetim ve operasyonel kararlar ise alt seviye yönetim tarafından verilmektedir.
a.      Stratejik Karar Verme: Geleceğe yöneliktir ve bu kararların belirsizlik seviyesi oldukça yüksektir. Stratejik karar verme, organizasyonun amaçlarının belirlenmesi ve bu amaçlara ulaşmak için uzun dönem planların yapılmasını içerir. Örneğin, fabrika yerleşimiyle, sermaye kaynaklarıyla ve hangi ürünlerin üretileceği ile ilgili kararlar stratejik kararlardır.
b.      Taktik Karar Verme: Stratejik seviyede verilen kararların yerine getirilmesinde, kaynakların etkin ve verimli olarak elde edilmesi ve kullanılmasına yöneliktir. Organizasyonel amaçları yerine getirmek için kaynakların tahsis edilmesini içerir. Örneğin, tesis yerleşimi, bütçe tahsisi, üretim çizelgeleme vb.
c.       Operasyonel Karar Verme: Taktik seviyedeki kararların yürütülmesi için gerekli görevlerin etkin ve verimli bir şekilde yapılmasını içerir. Örneğin, stokların yeniden sipariş zamanlarının, miktarlarının belirlenmesi, işlerin çalışanlara tahsisi vb.
Taktik seviye ile operasyonel seviye arasındaki temel farklılık, taktik seviyenin genellikle kişilerle ilgili olmasına rağmen, operasyonel seviyenin görevlerle ilgili olmasıdır.[2]
Karar destek sistemi, profesyonellerin yaptıkları bilimsel açılımlara ve tasarımlara dayanır. Bu bilimsel açılım ve tasarımları yapanlar, kararları “yapılanmış”, “yarı-yapılanmış” ve “yapılanmamış” kararlar olarak sınıflandırırlar. Daha sonra da her sınıfın özelliğine uygun modeller geliştirerek, yöneticilerin hizmetine sunarlar.[3]
Yapılanmış kararlar, konunun yapısına göre geliştirilmiş bir kurallar dizisiyle kıvamlı seçeneğin bulunduğu kararlardır. Dolayısıyla yapılanmış kararların bir diğer adı da algoritmik kararlardır. Bu tür kararlarda soruna, belirli bir algoritma uygulanarak çözüme ulaşılır.[4] Örneğin, malzemenin stok seviyesiyle ilgili gerekli kararlar, genellikle yapısal kararlardır. Belli bir malzeme için stok seviyesi, yeniden sipariş noktasının altına indiğinde tedarikçiye sipariş göndererek stoğun yeniden doldurulması kararı bu tür kararlara iyi bir örnektir.[5]
1.2.2.       Yarı Yapılanmış Kararlar
Birçok karar durumu, yarı yapılanmış karar özelliği taşır. Yarı yapılanmış karar durumlarında, sorunun bazı yönlerine belirli işlem dizileri (algoritma) uygulanabilir. Ancak, yalnızca bu kadarı karar için yeterli olmaz. Sorunun diğer bazı yönleri, tesadüfi nedenlere ve diğer ilişkilere bağlı olduğu için, devreye yöneticinin girmesi gerekir. Başa baş açılımıyla desteklenen kararlar, yarı yapılanmış kararlara örnek gösterilebilir. Bilindiği gibi, başa baş yazılımları, gerekli veriler girilince, belirli bir işlem dizisi uygulayarak hesaplamaları yapar. Ancak, başa baş açılımları belirli bazı varsayımlara dayandığı için, yöneticinin bu varsayımların geçerliliğini özel olarak değerlendirmesi gerekir.[6]
1.2.3.       Yapılanmamış Kararlar
Programlanmamış kararlar olarak da bilinen bu tip kararlar problemlerin çok iyi tanımlanmadığı kararlardır. Bu tür kararlar bilgi tabanlı kararlar olarak anılırlar. Zira karar verici rasyonel bir karar vermek için bilgiye ihtiyaç duymaktadır. Bu bilgi ihtiyacı, karar verme prosesinde yöneticinin yargı ve sezgisini kullanma ihtiyacını ortaya çıkarır. Firma politikaları, prosedürler, standartlar ve bunun gibi operasyonel seviyede yapısal olmayan karar verme için esaslı bir yön sağlarken, stratejik seviyede hiçbir yön ve ipucu sağlamaz. Başka bir ifadeyle yapısal olmayan kararlar, doğru cevabı bilmenin mutlak bir yolunun olmadığı ve ortada birçok doğru karar olabildiği durumlarda sözkonusu olan kararlardır. Hiçbir kriter veya kural, iyi bir çözümü garanti etmez. Piyasaya yeni bir ürünün sürülüp sürülmeyeceğine dair karar, yeni bir pazarlama kampanyasına girişilmesi, şirket imajının değiştirilmesi ile ilgili kararlar bu tip kararlardır.[7]
Yönetim seviyelerinde ihtiyaç duyulan bilgiler birbirinden farklıdır. Örneğin, stratejik seviyedeki bir yöneticinin kullandığı ya da ilgi duyduğu bilgiler, taktik seviye ile genellikle farklı olacaktır. Operasyonel seviye yönetim kademesinde sistem içerisinde üretilen bilgiler daha fazla kullanılırken, stratejik seviyeye doğru gidildikçe sistem dışından elde edilen bilgilerin kullanımı da artmaktadır. Sistem içinden elde edilen bilginin özet olması stratejik seviye yöneticiler için önemli iken, alt seviyelere inildikçe detaylı bilgiye ihtiyaç duyulmaktadır. Yönetim seviyelerinden yukarı doğru gidildikçe, planlama faaliyetlerine yönelik bilgiye, alt seviyelere doğru inildikçe ise denetim (kontrol) faaliyetlerine yönelik bilgiye ihtiyaç duyulmaktadır.[8]
Yöneticiler zamanlarını en iyi şekilde değerlendirmek, doğru ve zamanında karar vermek durumundadırlar. Bu kararların verilebilmesi için yöneticiden, organizasyonunun amacını anlaması ve bu doğrultuda kendisine iletilen bilgilerden faydalanmak suretiyle anlamlı kararlar verebilmesi beklenmektedir. Özetle bilgi ihtiyaçları, verilmesi gereken kararlarla, kararlar da amaçlarca belirlenecektir.
Örneğin, bir firma net karını %50 artırmayı amaçlıyor olusun. Verilmesi gereken kararlar, %50 kara ulaşmak için hangi ürünlerin üzerinde durulması ile ilgilidir. Belli bir ürünün seçilmesi,
tesisin genişletilmesi ya da ürünün dışarıdan alınmasıyla ilgili ileri kararlar gerektirecek ve tüm bu kararlar bilgi ihtiyacını doğuracaktır. Firmanın amaç ve kararlarını dikkate almadan bilgi ihtiyacına odaklanılması, yönetimin ihtiyaçlarını karşılamayan bir bilgi sisteminin ortaya çıkmasına neden olacaktır.[9]
Karar destek sistemleri, karar vericilerin yarı-yapılanmış ve yapılanmamış veri ve modellerden yararlanmalarına yardım ederek, onları görevlerinde destekleyen bilgisayar tabanlı ve etkileşimli bir sistemdir.[10] Tanımdan da görüldüğü üzere karar destek sistemlerinin amacı karar vericilerin (yöneticilerin) daha doğru karar verebilmelerine olanak sağlamaktır.
Karar destek sistemleri en genel tanımıyla, yönetici konumundaki karar vericilerin karar vermelerinde yardımcı olan sistemlerdir. Diğer bir deyişle, verilmesi gereken kararlarla ilgili veriyi daha iyi anlayarak, daha etkin karar seçeneklerini oluşturma, alternatifleri belirleme ve değerlendirme işlevlerinde destek sağlayan ve doğru karar verme olasılığını artıran sistemlerdir.[11]
Diğer bir bakış açısıyla, karar destek sistemi, karar verirken yöneticiye destek sağlayan, ancak hiçbir zaman yöneticinin yerini alamayan bilgi sistemi olarak[12] tanımlanmıştır.
Yapılan birkaç önemli tanımdan daha bahsetmek gerekirse, karar destek sistemi, karmaşık işletme problemlerini çözümlemek için, insan zekası, bilgi teknolojisi ve yazılımın etkileşim içinde olacak şekilde bütünleştirildiği bir sistemdir.
Karar destek sistemleri, karar alma durumundaki yöneticilere, model desteği, bilgi desteği, yazılım desteği, hesaplama desteği ve açılım (analiz) desteği ve benzeri destekleri, sağlamak amacıyla geliştirilen bir yönetim bilgi sistemi türüdür.
Karar destek sistemi, işletme yönetimi kararlarını desteklemek için, işletme içi ve işletme dışı kaynaklardan model tabanı, bilgi tabanı ve veri tabanı sağlayan, bilgisayar etkileşimli ve internet erişimli bir bilgi sistemidir.
Karar destek sistemi; verileri, bilgileri, yöntemleri ve karmaşık açılım modellerini, yönetsel kararlara destek sağlayacak biçimde birbirleriyle ilişkilendiren ve bütünleştiren bir bilgi sistemidir.[13]
Geliştirilmesinin ilk yıllarında, karar destek sistemlerinin, bütünleşik veri ağırlığı az, buna karşılık model ağırlığı fazlaydı. Zamanla, bilgisayarlardaki ilerleme ve veri tabanı teknolojisindeki ilerleme, çok miktarda veri açılımı yaparak yöneticinin karar almasını, gerçekten kolaylaştıran bir yapıya dönüşmüştür.[14]
Model odaklı ve veri odaklı olmak üzere iki tip karar destek sistemi vardır. Model odaklı karar destek sistemi, “şayet …. ise (what if)” ve diğer farklı analizlerin yapılması için bazı modeller kullanan büyük organizasyonel bilgi sistemlerinden bağımsız, tek başına bir sistemdir. Bu gibi sistemler genellikle merkezi bilgi sistemi kontrolü altında olmayan son kullanıcı bölümler ya da gruplar tarafından geliştirilirler. Bu sistemlerin analiz yetenekleri, modelin kullanımını kolaylaştıracak iyi bir kullanıcı arayüzüyle birleştirilmesine bağlıdır. Veri odaklı karar destek sistemi, büyük organizasyonel sistemlerde bulunan büyük veri havuzlarını analiz eden sistemlerdir. Bu sistemler, daha önceden büyük miktarlardaki verilerde saklı kalan faydalı bilgilerin çıkarılarak, kullanıcılara karar verme desteği sağlayan sistemlerdir. Veri işleme sistemlerinden elde edilen veriler, bu amaç için genellikle veri deposunda toplanırlar. Son yıllardaki farklı sahalarda yapılan araştırmalardaki ilerlemeler, bilişim, bilgisayar ağları ve bilgisayar teknolojisindeki gelişmeler karar destek sistemi görevini de yapan Veri Madenciliği uygulamalarını gelecekte de firmaların rekabet avantajını sağlayacak disiplinler arasında en popüler çalışma alanı haline getirmiştir.[15]
Veri madenciliği (veri çıkarım), çok geniş boyutlu veri tabanlarındaki gizli eğilim ve ilişkileri bulma ve bunlardan gelecekteki gidişi belirleyecek işlem dizilerini çıkarma teknolojisidir. Veri çıkarım, on-line çözümleme süreciyle elde edilemeyecek bütünleşik bilginin içine, enine boyuna girmeye olanak sağlar. Veri çıkarım teknolojisiyle elde edilen eğilim, ilişki ve kurallar, geleceğin tahmininde ve geleceğin bugünkü kararları nasıl etkileyeceğinin açılımında kullanılır. Veri çıkarımından elde edilen bilgilerin başlıcaları; çağrışım, ardışıklık, sınıflandırma, kümeleme ve kestirimdir.
Çağrışımda oluşlar tek bir olaya bağlıdır. Örneğin, süper markette satın alma davranışlarının açılımı, mısır cipsleri satın alındığında %65 oranında da kola içildiğini, yapılan bir promosyonun ise, kola içimini %85’e çıkardığını ortaya koymuş olsun. Bu bi
lgiyle yöneticiler daha kolay karar alabilirler. Nedeni, promosyonun karlılığı artırdığını, çağrışımla öğrenmiş olmalarıdır.
Ardışıklıkta olaylar zamana bağlıdır. Örneğin, eğer bir ev satın alınırsa, en geç iki hafta sonra da %65 oranında bir buzdolabı satın alınmakta ve evin satışından bir ay sonra da %45 oranında bir fırın satın alınmaktadır. Görüldüğü gibi, bu tür veri çıkarım, olayları zaman içinde zincirleme bir sıraya sokarak karar alıcılara ışık tutmaktadır.
Sınıflandırma, belirli tür eğilim gösteren grupları tanımayı olurlu kılar. Böylece, eğilimi bilinen gruplara, belirli politikalar uygulama olanağına kavuşulmuş olur. Örneğin, kredi kartı veren bankalar, GSM şirketleri veya telefon şirketleri, yarış ortamında, eski müşterilerini yitirmekten korkarlar. Buna, veri çıkarım teknolojisiyle, müşterilerini, hangi aynı davranışla kendilerinden ayrılarak başkalarına müşteri olduklarına göre sınıflandırabilirler. Daha sonra, mevcut müşterilerinden aynı davranış sınıfına girenleri tek tek belirlerler. En sonunda da, bu belirledikleri tüketicileri elde tutabilmek için çeşitli özel kampanyalar düzenlerler.
Kümeleme veri çıkarım türüyle sınıflandırma hemen hemen aynıdır. Aralarındaki temel fark, kümelemede henüz belirli gruplar belirlenmemiştir. Veri çıkarım teknolojisi, veri yığınları içinde farklı gruplar keşfederek bunları belirli kümelere ayırır. Örneğin, banka kredi kartlarını kullananları demografik özelliklerine göre ya da kişisel yatırım türlerine göre belirli kümeler içine sokar ve her kümeye özel politikalar uygulama yoluna gider.
Değinilen tüm uygulamaların tahmine dayandığı açıktır. Kestirim, tahminleri farklı biçimlerde kullanır. Diğer değerlerin ne olacağını öngörmek için, eldeki değerlerden yararlanır. Örneğin, kestirim, yöneticilerin satış rakamları sürekli değişkenlerin gelecekteki değerlerini öngörebilmek için, eldeki verilerde bu yönde bir eğilim bulabilmelidir.
Veri çıkarım; sinir ağları, sanal mantık, genetik algoritmalar gibi yapay zekaların yanında, istatistik açılım araçlarından da yararlanır.
Uygulamadaki büyük hatalar, büyük işletmelerde bireysel olarak karar verildiğinde ortaya çıkar. Dolayısıyla, bu tür işletmelerde kararların katılımla alınması gerekir. Bu katılmacılar da görüşlerini, karar destek sistemleriyle desteklemelidirler.[16]
Uzun zamandır kabul edilen bir gerçek vardır ki, yöneticiler problemleri nadiren tek başlarına çözerler. Yöneticiler, karar verme sürelerinin büyük bir kısmını da yine gruplarda harcarlar. Çoğu firmalardaki komiteler, proje grupları, problem çözümü için grup yaklaşımının varlığını göstermektedir.
Grup karar destek sistemi, ileri telekomünikasyon yöntemleri kullanılarak, grup ya da gruplar vasıtasıyla problemin formülasyonu ve çözümünü kolaylaştıran bir karar destek sistemidir. Başka bir ifade ile grup karar destek sistemi, grup karar vermeyi artıran ve grup üyeleri arasındaki bilgi akışını geliştiren bilgisayara dayalı bilgi sistemidir. Grup karar destek sistemleri, grup karar vermelerini, iletişim ve grup donanımları vasıtasıyla kolaylaştırır. LAN (Yerel alan ağları), WAN (geniş alan ağları) ve video konferansları gibi iletişim teknolojisindeki gelişmeler bu alanın doğmasını teşvik etmiş ve kolaylaştırmıştır. Organizasyonlar, bilgi çağını yaşadıklarından, karar alma toplantıları daha sık ve daha önemli olmaya başlamıştır.
Grup karar destek sistemi, geliştirilmiş iletişimler, geliştirilmiş kararları mümkün kılar varsayımına dayanmaktadır. Geliştirilmiş iletişimlere, problem üzerine odaklı tartışmalarla erişilebilir. Sonuç; daha az boşa geçen zamandır. Kazanılan süre, problemin daha iyi tartışılmasına, problemin daha iyi tanımlanmasında kullanılabilir. Daha fazla alternatifin değerlendirilmesi, iyi bir sonuç ihtimalini artıracaktır.
Grup karar destek sisteminde grup üyeleri, birbirleriyle hem doğrudan hem de “groupware” yazılımları sayesinde haberleşebilirler. Bu sistemler, kağıttan ziyade bilgisayarlarla doldurulan elektronik anketlere, bilgisayar kullanımıyla aynı anda fikirleri beyan etme ve paylaşmaya izin veren araçlara, fikirler arasında belli bir fikre oy verilmesine izin veren oylama araçlarına ve benzeri araçlara sahiptir.
Üst yönetim destek sistemi, üst yönetimin, işletmenin stratejik amaçlarını gerçekleştirmek için gerekli olan bilgiye kolay ve hızla ulaşmasını sağlayan sistemdir. Üst yönetim destek sistemleri yapılandırılmamış sorunlarda üst yönetimin gereksinimi olan bilgi üzerinde yoğunlaşarak yöneticilere yardım ederler. İç ve dış kaynaklardan elde edilen bilginin birleştirilmesiyle üst yönetim destek sistemi değişen sorunlara uygulanabilen genellenmiş hesaplama ve iletişim ortamı yaratmaktadır. Bu sistem sayesinde yöneticiler, işletme performansını gözlemekte, rakiplerin faaliyetlerini izlemekte, sorunları fark etmekte, fırsatları tanımlamakta ve eğilimleri tahmin etmektedir.
a.      İşletme ve Üst Yöne
tim Destek Sistemi
Bu sistemden önce, yöneticiler her ay çok sayıda raporlar ve yüzlerce sayfa metin almaktaydı. Bugün, üst yönetim bilgi sistemi, işletmenin tüm bölümlerinden veriyi bir araya getirmekte ve kullanımı kolay masaüstü analitik araçlar ve çevrim-içi veri gösterimiyle veriyi gereksinim duyulduğu şekilde seçmekte, ulaşmakta ve düzenlemektedir. Bu sistemlerin kullanılması işletme örgüt şemasının yataylaşmasına neden olmakta ve üst düzey yönetici ile altındaki yönetici aynı veriyi inceleyebilmektedir.
Bugünün sistemi veriyi filtreden geçirdiği ve grafik şeklinde görüntülediği için aynı verilerin tekrarını önlemektedir. Bu sistemler bir veri özetinden hareketle alt düzey ayrıntılara kadar inebilmektedir. Bu özellik sadece üst yönetime değil, aynı zamanda veriyi analiz etmesi gereken alt düzey çalışanlar için de yararlıdır.
Bu sistemi kurmadaki sorun, çok değişik amaçlar için tasarlanmış sistem verilerinin bütünleştirilmesi ve böylece üst düzey yöneticilerin işletme bakış açısından işletme performansını gözden geçirebilmesidir. Genellikle üst yönetim için kritik olan veri hazır değildir. Örneğin, sipariş girişi için işlem süreçleme sisteminden gelen satış verisi pazarlama bilgisine bağlanmamış olabilir. Bu, üst düzey yönetici için faydalı bir bağlantıdır. Geleneksel işletmelerde bu bilginin zamanında ve doğru elde edilmesi çok zordur. Günümüzde, uygun tasarlanıp, uygulanan sistemler yöneticilere zamanında, kapsamlı ve doğru işletme bilgisi desteği sağlamaktadır.
İnternet’ten elde edilen veriyi de kapsayan dış kaynaklı veri günümüzde üst yönetim destek sistemlerinde bulunmaktadır. Üst yöneticiler, mevcut stok pazarı haberlerinden rakiplerle ilgili bilgiye ve sanayi eğiliminden yasal düzenlemelerle ilgili haberlere kadar geniş aralıkta bilgiye gereksinim duymaktadır. Bu sistem aracılığıyla yöneticiler, yeni hizmetlere, finanssal pazar veritabanlarına, ekonomiyle ilgili bilgiye vb. istedikleri bilgiye ulaşmaktadırlar. Çağdaş üst yönetim destek sistemlerinde modelleme ve analiz için araçlar bulunmaktadır. Yöneticilerin büyük bir kısmı az tecrübeyle bu araçları kullanarak, verilerin zamana, bölgeye, ürüne, fiyat aralığına vb. göre grafiksel karşılaştırmasını yapabilmektedir.
b.      Üst Yönetim Destek Sisteminin Geliştirilmesi
Üst yönetim destek sistemi öyle kurulmalıdır ki, üst yöneticiler fazla eğitime gerek duymadan bu sistemi kullanabilmelidir. Özel dikkat gerektiren bir sorun da üst yönetim bilgi gereksinimlerinin belirlenmesidir. İşletmeye yönelik tehdit ve fırsatlar oluşturan işletme dışı sorunların belirlenebilme yeteneği, yöneticilerin stratejik düzeyde istediği önemli bilgilerdendir. Bu sistem, işletme dışı çevrenin araştırılması amacıyla hem dış hem de iç kaynaklardan bilgi alabilecek şekilde tasarlanmalıdır.
Bu sistem üst düzey yöneticilere diğer yöneticilerin haberi olmadan onları denetleme yetkisi vermektedir. Bu nedenle işletmenin alt düzeylerinde bu sisteme karşı direnç oluşabilmektedir. Bu sistemin uygulaması, bu tip muhalefeti engelleyecek şekilde dikkatle yapılmalıdır.
Üst yönetim destek sisteminde maliyetin karşılanması farklı bir tür sorundur. Üst yönetim çalışmasının büyük kısmı yapılandırılmamış olduğu için, bu sistemin faydalarının sayısal olarak hesaplanabilmesi çok zordur. Genelde, bu sisteme yapılan yatırımın karşılığının daha sonraki zamanlarda uygulanmasıyla birlikte alınacağına inanılır. Bu sistemin faydasının sayısal duruma getirilmesi kullanılmaya başlandıktan bir süre sonra kendiliğinden ortaya çıkmaktadır.
c.       Üst Yönetim Destek Sisteminin Yararları
Bu sistemin en önemli özelliği esnek olmasıdır. Bu sistemler, belirli sorunları ya da çözümleri belirtmeden veri ve araçları yöneticiye sunarlar. Yöneticiler, sistemi kendi düşünce süreçlerine uygun şekilde kullanarak sorunları çözmeye çalışmaktadır. Bu sistemler karar verme sistemi değildir, bu sistemler üst düzey yöneticilere karar vermede yardımcı olan araçlardır.
Üst yönetim destek sistemlerinin en görünen faydası, bu sistemlerin eğilimleri analiz etmesi, karşılaştırması ve ortaya çıkarmasıdır. Grafiklerin kolay kullanımı daha çok veriye kısa zamanda bakılmasına olanak tanımaktadır. Geçmişte, yöneticilerin aynı bilgiyi elde etmesi günler, hatta haftalar sürmekteydi. Bu sistemlerin kullanılmasıyla, personel ve yöneticilere daha fazla yaratıcılık ve karar verme için zaman kalabilmektedir. Bu sistemlerin daha derin analiz yapabilme ve eğilimleri ortaya çıkarma kabiliyetleri karar verme kalitesini ve hızını olumlu etkileyebilmektedir.
Üst düzey yöneticiler, üst yönetim destek sistemini kullanarak sorumluluk alanlarındakilerin performansını başarılı bir şekilde izleyebilmektedir. Bazı işletmeler, bu sistemi kullanarak tüm işletmenin önemli performans göstergelerini izlemekte ve dış çevrede oluşan değişikliklerde işletmenin performansını ölçmektedir. İstenilen verinin zamanında ulaşması alınacak önlemlerin gecikmesini engellemektedir. Bu sistemde sorunlar işletmeye zarar vermeden çözülmekte ve fırsatlar erkenden tanımlanabilmektedir.
İyi tasarlanmış bir üst yönetim destek sistemi, yönetimin performansını çok geliştirirken aynı zamanda üst yönetimin kontrol kapsamını da geliştirebilir. Çok fazla veriye anında ulaşılması yöneticilerin alt düzey faaliyetleri daha iyi izlemesini sağlar. Yöneticiler doğru olduğu sürece verdikleri kararın tüm birimler tarafından benimsenmesini ister. Ayrıca, üst yönetim destek sistemleri, işletme merkeziyetçiliğini artırmakta, alt düzey çalışanların performansının izlenmesini sağlamakta ve şartlar değiştiğinde uygun hareketi yapmak için işletmeyi yönlendirmektedir.
Karar destek sistemleri, yöneticilere kararlarında yardımcı olurken bu sistemin öğeleri de birbiriyle etkileşim halinde bulunarak uyumlu şekilde amacı gerçekleştirmeye katkıda bulunurlar. Şekil 1’de görüldüğü gibi karar destek sistemi genel olarak veritabanı, yazılım sistemi ve kullanıcı arayüzü öğelerinden oluşmaktadır.
Şekil 1: Karar Destek Sisteminin Öğeleri[20]
 
Karar destek sistemi veritabanında, uygulamalardan toplanan şimdi ve geçmişe dayanan veriler bulunmaktadır. Bu veritabanı, dış veriyle beslenmiş ve yüklenmiş ortak veri içeren kişisel bilgisayardaki küçük bir veritabanı olabilir. Tam tersi durumda, ana işletme işlem süreçleme sistemleri tarafından sürekli güncellenen büyük veri havuzları olabilir. Karar destek sistemi veritabanlarında kullanılan bilgi üretim veritabanının kopyası olduğu için karar destek sistemlerinin kullanımı kritik üretim sistemlerini engellemez.
Karar destek sistemi yazılım sistemi, veri analizi için kullanılan yazılım araçlarını içermektedir. Ayrıca, değişik çevrim-içi analitik süreçleme araçları, veri çıkarım araçları ya da karar destek sistemi kullanıcısının kolaylıkla ulaşabileceği bir grup matematiksel ve analitik modelleri içerebilir. Model bir olayın öğelerini ya da ilişkilerini gösteren genel bir temsilidir. Her bir karar destek sistemi belli bir grup amaç için kurulur ve bu amaçlara bağlı olarak içinde değişik modeller bulundurmaktadır.
En fazla bilinen ve kullanılan modeller istatistiksel model kütüphaneleridir. Bu kütüphaneler ortalama, medyan ve sapmalar gibi tüm istatistiksel işlevleri içermektedir. Örneğin, istatistiksel yazılım modelleri ürün satışıyla yaş, cinsiyet ve gelir arasındaki ilişkilerin kurulmasına yardımcı olabilir. Genellikle doğrusal programlamayı kullanan kıvamlaştırma modelleri, maliyeti en aza indirecek en iyi kaynak dağıtımını bulabilir. Kıvamlaştırma modellerinin diğer bir klasik kullanımı, pazarda kârı en büyükleyecek uygun ürün kombinasyonunu belirlemektir. Tahmin yöntemleri genellikle satışların tahmini için kullanılmaktadır. Bu tür modellerin kullanıcıları, gelecekle ilgili tahminlerinde geçmiş verileri kullanırken, geçmiş ve gelecek şartları da göz önünde tutarlar. Duyarlılık analizi modelleri de yaygın olarak kullanılan modellerdendir. Bu modellerde birçok defa “eğer ne” soruları sorularak bir ya da daha fazla değişkenin çıktıya olan etkileri belirlenmektedir. Böylece, değişkenlerin hangi değeri aldığında en iyi çıktı değerini vereceği saptanmaya çalışılmaktadır.
Karar destek sistemi kullanıcı arayüzü sistemi kullananlarla karar destek sistemi yazılım araçları arasında kolay etkileşime olanak tanımaktadır. Grafikler, şekiller ve esnek kullanıcı arayüzü, kullanıcı ile karar destek sistemi arasında diyaloğu destekler. Karar destek sistemi kullanıcıları karmaşık bir modeli öğrenmek için sabrı olmayan yönetici ya da çalışanlar olduğu için arayüz anlaşılır olmalıdır. Günümüzde birçok karar destek sistemi web-tabanlı arayüzle kurulmakta, böylece web’lerin kolay kullanımı, etkileşimli olması ve kişiye göre özelleştirilebilmesi avantajlarından faydalanılabilmektedir. Etkili bir karar destek sistemi kurulması, kullanıcıların üst düzey katılımına ve gereksinimlerin karşılandığından emin olabilmek için prototip kullanılmasına bağlıdır.
Genel olarak ifade edilen karar destek sistemleri özellikleri aşağıda sıralanmıştır:[21]
a.      Geleceği planlamaya yöneliktir.
b.      Yarı yapısal ve yapısal olmayan kararlarda kullanılır.
c.       Karar vericinin yerine geçmekten ziyade, ona karar vermesinde yardımcı olur.
d.      Karar verme prosesinin tüm aşamalarını destekler.
e.      Kullanıcının kontorlü altındadır.
f.        Veri ve model tabanlarına erişimlidir.
g.      Veri inceleme ve çözüm üretmede analitik modeller kullanılır.
h.      Kullanıcı etkileşimlidir. Bu nedenle karar verici, bir yönetim bilgi sistemi uzmanından çok az yardım alarak ya da almadan kullanabilir.
i.        Yoğun olarak stratejik ve taktik düzeydeki yöneticiler için, gerektiğinde düzeyler arası entegrasyona da destek vererek, karar verme desteği sağlar.
j.        Birden fazla bağımsız ya da birbirine bağımlı kararlar için destek sağlayabilir.
k.      Bireysel, grup tabanlı karar verme desteği sağlar.
l.        Kullanım kolaylığı sağlar.
m.    Değişen şartlara ve karar durumlarına uyum sağlayabilecek esnekliktedir.
n.      Düzensiz ve planlanmamış zaman aralıklarında kullanılabilir.
Uzman sistemler, belirli bir uzmanlık alanında, gerçek kişilerden derlenen bilgileri temel alarak, zamanla kendisini geliştirebilme yeteneği de olan yazılımlardır.[22] Burada uzman sistem tabiri kullanılmasının sebebi, sistemin bir veya daha fazla uzmanın bilgilerine sahip olarak onun veya onların yerini almaya yönelmesinden dolayıdır. Amaç bir insan uzman gibi veya ondan daha iyi bir uzman sistem geliştirebilmektir. Böyle bir sisteme sahip olmak kişiyi uzman yapmaz, fakat bir uzmanın yapacağı işin bir kısmını veya tamamını yapmasını sağlar.[23]
1965 yılında, Edward Feigenbaum ve arkadaşları tarafından Amerika Birleşik Devletleri Standford Üniversitesi’nde, bir bilgisayara, organik bir bileşiğin kimyasal yapısını, bazı formüllere göre buldurmak için başlatılmıştır. DENDRAL adı verilen bu proje, verili bir sorunu çözmek için, bir bilgiler ve olgular bütününü çıkarım mekanizmasına dönüştürme düşüncesini doğurmuştur. Bu projeden sonra, tıp alanında, yeni yazılımlar geliştirilerek bazı sonuçlar alınmaya başlanmıştır.
1976 yılında, Feingbaum başkanlığında bir grup uzman hekim, bu kez daha da ileri giderek, MYCIN adı verilen bir uzman sistem geliştirmeyi başarmıştır. Menenjit hastalığının ve diğer bazı bakteriyolojik hastalıkların tanı ve tedavisinde bu uzman sistemden yararlanılmıştır. Uzman sistem, girdi olarak, veri tabanından hastanın geçmiş bilgilerini, laboratuar sonuçlarını ve semptom sorgularını almakta, bunları otomatik olarak süreçleyerek tanı koymakta, reçete yazmakta ve tedavi süreçlerini belirleyebilmekteydi. MYCIN veri girişi ve diğer bazı işlemler sırasında, niçin ve nasıl sorularını yanıtlamakta, kullanıcı ile etkileşimli çalışmaktaydı.[24]
Uzman sistem bilgi tabanı, yorumcu makine, bilgi üretim alt sistemi ve açıklayıcı alt sistem temel öğelerinden oluşmaktadır.
Şekil 2: Uzman Sistemlerin Öğeleri[26]
 
a.      Bilgi tabanı: Bilgi tabanı tıp, mühendislik ya da finans gibi alanlarda sorunları çözmek için uzman kişilerin başvurabileceği bilgi bankasıdır. Bilgi, uzmanların sorun çözmek için kullandığı gerçekler, teoriler, ilkeler, kurallar ve deneyimlerdir. Deneyimler, tecrübe, önsezi ve hükümlere dayanmaktadır ve kişiden kişiye değişiklik gösterebilir. Bilgi iki ana sınıfa ayrılır: Derin bilgi ve yüzeysel bilgi. Derin bilgi genel teorileri, ilkeleri ve kabul görmüş önerileri içerir. Bu bilgi genellikle kitaplardan ve okuldan elde edilir. Yüzeysel bilgi ise, genellikle tecrübe ve deneyimlerden elde edilir.
b.      Yorumcu makine: Yorumcu makine uzman sistemlerin merkezi işlem birimidir. Yorumcu makine, kullanıcıyla iletişim kurar ve bilgi isteğini öğrenerek başvuruda bulunur. Her durum için karar alınırken bilgi tabanı kullanılır. Yorumcu makinenin yapısı sorunun doğasına ve uzman sistemde bilginin temsil edilme şekline bağlıdır. Yorumcu makine hem bilgi tabanını hem de belirli bir uygulama için kullanılan yöntemleri temsil eder. Burada kullanılan yazılım yeni bilgiyi yorumlamak için kuralları uygulama şeklimize karar verir ve ayrıca, kuralların uygulanma sırasını belirler.
c.       Bilgi üretim alt sistemi: Uzman sistemlerin büyük bir kısmı zaman içinde gelişmeye devam eder. Bilgi üretme alt sistemi kullanılarak bilgi tabanına yeni kurallar eklenebilir. Uzman bir sistem geliştirme süreci basit bir sorunun prototipinin yapılması ve uzman sistem mükemmelleştirilinceye kadar bu prototipin sürekli iyileştirilmesidir. Sistem olgunlaşınca, yeni kurallar eklenerek diğerleri elenebilir. Bilgi üretim
alt sistemi bu sürece olanak tanır.
d.      Açıklayıcı alt sistem: Bu alt sistem karar vermede kullanılan yöntemleri açıklar. Böylece, kullanıcı sorun çözmede kullanılan yöntemleri izleyebilir ve karara nasıl varıldığını anlayabilir.
Uzman sistemlerin kendine özgü bazı önemli özelliklerini belirtmekte yarar vardır:
a.      İşletme yöneticilerine ve işletmedeki uzmanlara, sorunları tanımlamada ve çözümlemede yansızlık, kolaylık, isabet ve hız sağlar.
b.      Bilimsel bulguları ve belirli bir alanın bütünleşik bilim uzmanlığını, tanı ve çözüm kalıpları veya kuralları biçimine getirerek, gerçek bir uzman gibi işlev görür.
c.       Konunun insan olan uzmanıyla etkileşimli olarak çalışabilir.
d.      Tanı ve çözüm süreçlemesi sırasında, aynı anda birçok hipotezi sınar ve geçerli olanı bulur.
Uzman sistemleri, otomatik pilotlarla, otomatik makinelerle ya da diğer termostat sistemleriyle karıştırmamalıdır. Uzman sistemler, işlevlerini, davranışlarını ya da eylemlerini, fizik ilkelerinden çok, uzman insan bilgilerine dayanan işlem süreçlerine dayanırlar. Uzman sistemler, her geçen gün, biraz daha gerçek insan uzmanların yerini almaktadırlar. Ancak, bu sistemler, henüz insan sağduyusundan yoksundurlar. Neyin önemli, neyin önemsiz olduğunu anlayamazlar. Bilimsel nedenselliğin soyut modelleriyle çalışamazlar. Aynı şekilde, uzman sistemler, henüz tür soruna değil, yalnızca tipik tarama, yorumlama, izleme, tanı koyma, çözüm önerilerde bulunma gibi sınırlı görevleri yerine getirmektedir. Bununla beraber, son yıllarda yabancı dilde yazılmış bir yazının çevirisini yapa, bazı alanlarda insan uzmanın özelliklerine kısmen sahip uzman sistemler devreye girmiştir.
Uzman sistemlerin veri tabanları, bilgi bankası ve kural yorumlayıcı da dahil, çok yönlü bütünleşik bir yapıya sahiptir.
İşletmelerin karşılaştığı her sorunun çözümü uzman sistemler değildir. O halde, ne tip sorunlarda uzman sistem çözümleri uygundur, sorusu akla gelmektedir. Bu soruya cevap vermenin bir yolu var olan uzman sistem uygulamalarını incelemektir. Diğeri ise, uzman sistem için sorunu uygun duruma getiren kriterleri tanımlamaktır. Basit bir sorunda bile varsayımları, gerçekleri ve hükümleri elde etmek için yüzlerce kural gerekebilir. Örneğin, bir uzmanın birkaç dakikada başardığı bir iş, uzman sistemle yüzlerce kural kullanılarak aylarca sürebilmektedir.
Uzman sistemler, birçok uzmanın bilgisine sahip olduğu için çok hızlı ve tutarlıdır. Ayrıca, fazla çalışmadan ya da stresten yorulması ya da vazgeçmesi söz konusu değildir. Bu sistemler uzmanların bilgi güncellemesine ve korumasına da yardımcı olurlar. Uzman sistemlerin etkin kullanımı, işletme süreçlerinin etkili geliştirilmesine ve yeni bilgi-tabanlı ürünlerin üretilmesine olanak tanır.
Uzman sistemlerin temel sınırlamaları, bu sistemlerin sınırlı kapsamı, öğrenme yeteneğinin olmaması, bakım problemleri ve geliştirme maliyetleridir. Bu sistemler sınırlı alan bilgisiyle sadece belirli sorunların çözümünde kullanılabilir. Sübjektif yönetsel kararların alınmasında başarılı değildir. Ayrıca, geliştirilmesi ve bakımı oldukça zor ve maliyetlidir. Kendi kendilerine öğrenemedikleri için uzmanlık alanındaki gelişmelere bağlı olarak sürekli güncellenmek zorundadır.
Uzman sistemlerin en çok kullanıldığı alanları, şu şekilde sıralamak olurludur:
a.      Yatırım danışmanlığı, menkul değerler alım ve satım karaları,
b.      Hastalıklara tanı koyma ve hastalara reçete yazma,
c.       İşletme yönetiminde planlama, programlama ve zamanlama yapma,
d.      İşletme, mühendislik, eczacılık, hukuk ve muhasebecilik danışmanlığı ve öğretimi
e.      Yapı tasarımı, yapı
planlaması, yapı denetimi ve iç mimari,
f.        Bilgisayar tasarımı,
g.      Ürün maliyetlerini bulma.
Uzman sistemlerin bizlere sağladığı başlıca faydalar şunlardır:
a.      Maliyet azalması: Uzman Sistem kullanımı ile karşılaştırıldığında insanların incelemeleri daha pahalı görülmektedir. Böylece kullanıcı başına düşen uzmanlık maliyeti azalmış olur.
b.      Hazır Bilgi: Hazırlanan Uzman Sistem programı sayesinde uzman bilgisi herhangi bir bilgisayara yüklenebilir. Bilgi almak için uzman kiºiyi beklemeye gerek kalmaz.
c.       Verimlilik artışı: Uzman Sistemler insanlardan daha hızlı çalışır. Artan çıktının anlamı, daha az sayıdainsan ve daha düşük maliyettir.
d.      Kalıcı Bilgi: Zamanla emekli olabilen veya hayata veda eden insan uzmanların aksine, Uzman Sistem bilgisi kalıcıdır.
e.       Açıklama: Uzman Sistem, varılan sonucun nedenlerini ayrıntılı olarak açıklar. Oysa bir insan bunu her zaman yapamayabilir.
f.        Kalite iyileştirmesi: Uzman Sistemler tutarlı ve uygun nasihatler vererek ve hata oranını düşürerek kalitenin iyileştirilmesini temin ederler.
g.      İşleyiş hatalarını azaltma: Bir çok Uzman Sistem hatalı işlemleri tespit etmek ve onarım için tavsiyelerde bulunması için kullanılır. Uzman Sistem ile bozulma sürelerinde önemli bir azalmanın sağlanması mümkündür.
h.      Esneklik: Uzman Sistemlerin kullanımı üretim aşaması ve servis sunulması sırasında esneklik sağlar.
i.        Daha ucuz cihaz kullanımı: İzleme ve kontrol için insanların pahalı cihazlara bağlı kaldığı durumlar vardır. Fakat Uzman Sistemler ile aynı görevler daha ucuz cihazlarla yerine getirilebilir.
j.        Tehlikeli çevrelerde işlem: Bazı insanlar tehlikeli çevrelerde çalışırlar. Uzman Sistemler ise insanların tehlikeli çevrelerin dışında kalmasına imkan sağlar. Uzman Sistemler, insanlar için zararlı veya tehlikeli olan bütün ortamlarda rahatlıkla kullanılabilir.
k.      Güvenilirlik: Uzman Sistem güvenilirdir. Uzman Sistem bilgilere ve potansiyel çözümlere üstün körü bakmaz, tüm detayları yorulmadan ve sıkılmadan dikkatlice gözden geçirir.
l.        Cevap verme süresi: Bazı durumlarda hızlı veya gerçek zamanlı cevap vermek gerekebilir. Kullanılan yazılım ve donanıma bağlı olmak şartıyla, bir Uzman Sistem, özellikle verilerin büyük bir kısmının gözden geçirilmesi gerektiğinde bir insandan çok daha hızlı cevap verecektir.
m.    Tam ve kesin olmayan bilgi ile çalışma: Basma kalıp bilgisayarlar ile karşılaştırıldığında, Uzman Sistemlerin insanlar gibi tam olmayan bilgi ile çalışabildiği görülmektedir. Bir görüşme sırasında sistemin bir sorusuna kullanıcı “bilmiyorum” veya “emin değilim” ºeklinde bir cevap verdiğinde, Uzman Sistem kesin olmasa bile bir cevap üretebilecektir.
n.      Eğitim: Uzman Sistemin açıklayabilme özelliği bir öğretim cihazı gibi kullanılarak eğitim sağlanabilir.
o.      Problem çözme kabiliyeti: Uzman Sistemler, uzmanların yargılarını bütünlemeye imkan sağlayarak problem çözme kabiliyetlerini yükseltirler. Bu sistemler bilgileri nümerikten ziyade sembolik olarak işledikleri için bir çok yöneticinin karar alma stilleri ile uyumludur.
p.      Sınırlı bir sahada karışık problemlerin çözümü: Uzman Sistemler insan yeteneklerini aşan karışık problemlerin çözümünde kullanılabilir.
q.      Duygusallıktan Uzak Cevaplar: Stres veya kırgınlıktan dolayı verimli olarak çalışamayan bir insanın aksine, bir Uzman Sistem gerçek zamanlı sorunlara duygusallıktan uzak gerçekçi cevaplar verebilir.
r.       Akıllı Veritabanı: Uzman Sistemler, bir veritabanı dosyasına akıllıca erişebilir.
 
 
 
 
 
 
·        Gökçen, Hadi, Yönetim Bilgi Sistemleri, Palme Yayıncılık, Ankara, 2007
·        Şahin, Mehmet, Yönetim Bilgi Sistemi, Anadolu Üniversitesi İ.İ.B.F. Yayınları, Eskişehir, 2003
·        Çil, İbrahim, Bilgi Tabanlı İmalat Karar Destek Sistemleri ve Bir Uygulama, Türkiye Makine Mühendisleri Odası Endüstri Mühendisliği Dergisi, Sayı:2002/1, http://www.mmo.org.tr/endustrimuhendisligi/2002_1/bilgi.htm
·        Hoşcan, Yaşar; Oktal, Özlem; Hepkul Özlem ve Ötekiler, Yönetim Bilgi Sistemi,  T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını, 2003
·        Tatlı, Emin İslam, Uzman Sistemler, Mannheim Üniversitesi, Haziran 2000, th.informatik.uni-mannheim.de/people/tatli/resources/pdf/expertsystems.pdf


[1] Gökçen, Hadi, Yönetim Bilgi Sistemleri, Palme Yayıncılık, Ankara, 2007, s.15
[2] Gökçen, s.16
[3] Şahin, Mehmet, Yönetim Bilgi Sistemi, Anadolu Üniversitesi İ.İ.B.F. Yayınları, Eskişehir, 2003, s.190
[4] Şahin, s.191
[5] Gökçen, s.19
[6] Şahin, s.193
[7] Gökçen, s.19
[8] Gökçen, s.18
[9] Gökçen, s.20
[10] Çil, İbrahim, Bilgi Tabanlı İmalat Karar Destek Sistemleri ve Bir Uygulama, Türkiye Makine Mühendisleri Odası Endüstri Mühendisliği Dergisi, Sayı:2002/1, http://www.mmo.org.tr/endustrimuhendisligi/2002_1/bilgi.htm
[11] Gökçen, s.48
[12] Şahin, s.189
[13] Şahin, s.189
[14] Şahin, s.195
[15] Gökçen, s.50
[16] Şahin, s.197
[17] Gökçen, s.53
[18] Hoşcan, Yaşar; Oktal, Özlem; Hepkul Özlem ve Ötekiler, Yönetim Bilgi Sistemi,  T.C. Anadolu Üniversitesi Yayını, 2003, s.230
[19] Hoşcan ve Ötekiler, s.226
[20] Hoşcan ve Ötekiler, s.226
[21] Gökçen, s.50
[22] http://tr.wikipedia.org/wiki/Uzman_sistemler
[23] Tatlı, Emin İslam, Uzman Sistemler, Mannheim Üniversitesi, Haziran 2000, th.informatik.uni-mannheim.de/people/tatli/resources/pdf/expertsystems.pdf
[24] Şahin, s.211
[25] Hoşcan ve Ötekiler, s.220
[26] Hoşcan ve Ötekiler, s.221
[27] Şahin, s.213
[28] Şahin, s.214
[29] Tatlı, a.g.e.

CEVAP VER