39907

Информация и информационные технологии

Шпаргалка

Информатика, кибернетика и программирование

компьютер становится инструментом непрофессионального пользователя первые персональные компьютеры а несложные информационные системы ИС средством поддержки принятия решений. Как следствие этой проблемы создавались системы которые пользователи плохо воспринимали и несмотря на их достаточно большие возможности не использовали в полной мере. электронные технологии основным инструментарием которых становятся большие ЭВМ и создаваемые на их базе автоматизированные системы управления АСУ и информационнопоисковые системы ИПС...

Русский

2013-10-11

292.28 KB

5 чел.

2 ) Информация и информационные технологии. Этапы развития ИТ.

Информационные технологии - это совокупность технических и программных средств, с помощью которых выполняются различные работы с информацией.

Информация в переводе с латинского  - сведение, разъяснение, ознакомление.

В бытовом смысле под информацией понимают те сведения, которые человек получает от окружающей природы и общества с помощью органов чувств, которые повышают его уровень осведомленности.

Математик включит в это понятие и те сведения, которые человек не получал, а сам создал с помощью умозаключений. Биолог отнесет к информации и те данные, которые хранит в себе человек с момента рождения до смерти (генетический код).

В кибернетике понятие информация связано с процессами управления в сложных системах.

В философском смысле - это взаимодействие, отражение, познание.

В вероятностно - это сведения, которые снимают полностью или уменьшают существующую до их получения неопределенность.

В информатике информация - это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Этапы развития информационных технологий

Существует несколько возможностей классификации развития ИТ с использованием компьютеров, которые определяются различными качественными признаками деления на этапы. Основной целью применения ИТ становится удовлетворение корпоративных и персональных информационных потребностей. Ниже приводится несколько таких классификаций.

Проблемы, стоящие на пути информатизации общества

1-й этап (до конца 60-х гг. ХХ века) характеризуется проблемой обработки больших объемов данных в условиях ограниченных возможностей программно-аппаратных средств.

2-й этап (до конца 70-х гг.) связан с распространением ЭВМ серии IBM/360. Проблема этого этапа - возможность использования больших универсальных ЭВМ (Mainframe) только мощными корпорациями ввиду их дороговизны и сложности эксплуатации.

3-й этап (с середины 80-х гг.) - компьютер становится инструментом непрофессионального пользователя (первые персональные компьютеры), а несложные информационные системы (ИС) - средством поддержки принятия решений. Проблемы - необходимость максимального удовлетворения потребностей пользователя и создание соответствующего интерфейса работы в компьютерной среде, разработка приложений для корпоративного и индивидуального пользования.

4-й этап (с начала 90-х гг.) - развитие современных технологий создания больших ИС, локальных, региональных и глобальных сетей. Проблемы этого этапа весьма многочисленны. Наиболее существенными из них являются:

  1. выработка соглашений и установление стандартов, протоколов для компьютерных разработок и телекоммуникаций;
  2. необходимость разработки распределенных ИС;
  3. организация доступа к стратегической информации;
  4. организация защиты и безопасности корпоративной информации.

Задачи и процессы обработки информации

1-й этап (60-70-е гг. ХХ века) - обработка данных в вычислительных центрах в режиме коллективного пользования. Основным направлением развития ИТ явилась автоматизация операционных рутинных действий человека и разработка автоматизированных систем управления производством (АСУП) и управления технологическими процессами (АСУТП).

2-й этап (80-е - настоящее время) - создание ИТ, направленных на решение стратегических задач и реализацию информационных систем управления процессами (ИСУП) и поддержки принятия делового решения (ИСППР).

Преимущества применения компьютерных технологий

1-й этап (с начала 60-х гг. ХХ века) характеризуется довольно эффективной обработкой информации при выполнении рутинных операций с ориентацией на централизованное коллективное использование ресурсов вычислительных центров. Основным критерием оценки эффективности создаваемых ИС была разница между затраченными на разработку и сэкономленными в результате внедрения средствами. Основной проблемой на этом этапе была психологическая - трудное взаимодействие пользователей, для которых создавались ИС, и разработчиков из-за различия их взглядов и понимания решаемых проблем. Как следствие этой проблемы, создавались системы, которые пользователи плохо воспринимали и, несмотря на их достаточно большие возможности, не использовали в полной мере.

Реализация принципа получение информации "в одном месте и сейчас".

2-й этап (с середины 80-х гг.) связан с появлением персональных компьютеров. Изменился подход к созданию ИС - ориентация смещается в сторону индивидуального пользователя для поддержки принимаемых им решений. Пользователь заинтересован в проводимой разработке, налаживается контакт с разработчиком, возникает взаимопонимание обеих групп специалистов. На этом этапе используются как централизованная обработка данных, характерная для первого этапа, так и децентрализованная, базирующаяся на решении локальных задач и работе с локальными базами данных на рабочем месте пользователя.

Реализация принципа "в одном месте и в любое время".

3-й этап (с начала 90-х гг.) связан с пониманием стратегических преимуществ в информатизированном бизнесе и основан на достижениях телекоммуникационных технологий и распределенной обработке информации. ИС имеют своей целью не просто увеличение эффективности обработки данных и помощь управленцу, а создание высокоэффективного производства. Применяемые ИТ должны помочь компании выстоять в конкурентной борьбе и получить преимущество.

Реализация принципа "в любом месте и в любое время".

Инструментальные технологические средства

1-й этап (до второй половины XIX в.) - "ручные" технологии: перо, чернильница, книга, элементарные ручные средства счета. Коммуникации осуществлялись путем доставки конной почтой писем, пакетов, депеш, в европейских странах применялся механический телеграф. Основная цель технологий - представление и передача информации в нужной форме.

2-й этап (конец XIX в. - 40-е гг. ХХ в.) - "механические" технологии: пишущая машинка, арифмометр, телеграф, телефон, диктофон, оснащенная более совершенными средствами доставки почта. Основная цель технологий - представление информации в нужной форме более удобными средствами, сокращение затрат на исправление потерь и искажений.

3-й этап (40-е - 60-е гг. XX в.) - "электрические" технологии: большие ЭВМ и соответствующее программное обеспечение, электрические пишущие машинки, телетайпы (телексы), ксероксы, портативные диктофоны. Организация доставки информации в заданное время. Изменяется цель технологии. Акцент в ИТ начинает перемещаться с формы представления информации на формирование ее содержания.

4-й этап (70-е гг. - середина 80-х гг.) - "электронные" технологии, основным инструментарием которых становятся большие ЭВМ и создаваемые на их базе автоматизированные системы управления (АСУ) и информационно-поисковые системы (ИПС), оснащенные широким спектром базовых и специализированных программных комплексов. "Центр тяжести" технологий еще более смещается на формирование содержательной стороны информации для управленческой среды различных сфер общественной жизни, особенно на организацию аналитической работы. Приобретается опыт формирования содержательной стороны управленческой информации и подготовлена профессиональная, психологическая и социальная базы для перехода на новый этап развития технологий.

5-й этап (с середины 80-х гг.) - "компьютерные (новые)" технологии, их основным инструментарием является персональный компьютер с широким спектром стандартных и заказных программных продуктов широкого назначения. На этом этапе происходит процесс персонализации автоматизированных систем управления (АСУ), который проявляется в создании систем поддержки принятия решений на различных уровнях управления. Подобные системы имеют встроенные элементы анализа и искусственного интеллекта, реализуются на персональном компьютере и используют сетевые технологии и телекоммуникации для работы в сети.

6-й этап (с середины 90-х гг.) - "Internet/Intranet (новейшие) " технологии. Широко применяются в различных областях науки, техники и бизнеса распределенные системы, глобальные, региональные и локальные компьютерные сети. Развивается электронная коммерция. В связи с переходом на микропроцессорную базу существенным изменением подвергаются технические средства связи, средства бытового, культурного и прочего назначений.

3) Роль и место информационных технологий в управлении предприятием (планирование потребностью, ресурсами)

Любое предприятие для анализа возникающих проблем, принятия решений, контроля операций, создания новых продуктов или услуг нуждается в информации.

Под информацией понимаются осмысленные и переработанные данные, которые используются для решения управленческих задач. Данные отражают события, происходящие как в самой организации, так и за ее пределами.

Для того, чтобы получить информацию, необходимую для успешного функционирования предприятия, требуется собрать данные, передать их на обработку, привести их в форму, удобную для последующего использования, и передать пользователям полученные результаты. Пользователи могут уточнять, какие данные нужно собирать, а также скорректировать методы их обработки с точки зрения полноты, достоверности и формы представления получаемых результатов.

Современные корпоративные информационные системы (КИС) играют очень важную роль в бизнесе. КИС отражает концептуальную и физическую архитектуры организации и сопровождает ее многофункциональную деятельность.

Основой КИС предприятий на современном этапе являются так называемые системы планирования ресурсов предприятий (Enterprise Recourse Planning - ERP). Мировой опыт свидетельствует, что умело выбранная и внедренная ERP-система существенно улучшает управляемость предприятием и повышает эффективность его работы.

В последние годы в сфере управления все активнее стали применяться понятие "принятие решения" и связанные с этим понятием системы, методы, средства поддержки принятия решений. Принятие и исполнение делового решения - акт формирования и целенаправленного воздействия на объект управления, основанный на анализе ситуации, определении цели, разработке политики и программы (алгоритма) достижения этой цели.

Первым шагом на пути к эффективному управлению является создание системы сбора, оперативной обработки и получения оперативной, точной и достоверной информации о деятельности предприятия - системы для реализации управленческого учета.

Управленческий учет представляет собой проблему для значительной части руководителей предприятий в основном из-за отсутствия соответствующей системы обработки и представления данных, на основе которых принимаются решения. Иногда сведения, получаемые руководством для контроля и принятия решений, формируются из системы финансовой отчетности, кадрового учета и т. д. Проблема состоит в том, что эти сведения служат специфическим целям и не отвечают потребностям руководства для принятия решений. Поэтому на многих предприятиях существуют параллельно две системы учета - бухгалтерский и управленческий (практический), т. е. служащий обеспечению выполнения повседневных рабочих задач сотрудников и руководителей предприятия. Как правило, такой учет ведется по принципу "снизу-вверх". Сотрудники для выполнения своей работы фиксируют необходимые им данные (первичную информацию). Когда руководству нужно получить какие-то сведения о положении дел на предприятии, оно обращается с запросами к менеджерам более низкого уровня, а те, в свою очередь, к исполнителям.

Следствием такого самопроизвольного подхода к формированию системы отчетности является то, что, как правило, возникает конфликт между той информацией, которую хочет получить руководство, и теми данными, которые могут предоставить исполнители. Причина этого конфликта очевидна - на разных уровнях иерархии предприятия требуется разная информация, а при построении системы отчетности "снизу-вверх" нарушается основной принцип построения информационной системы - ориентация на первое лицо. Исполнители обладают либо не теми видами данных, которые нужны руководству, либо нужными данными не с той степенью детализации или обобщения.

Большинство руководящих работников действительно получают отчеты о работе своих отделов, но эти сведения либо излишне пространны (например, подшивка договоров о продаже вместо сводного отчета с приведением цифр об общем объеме сбыта за указанный период), либо, наоборот, недостаточно полны. Кроме того, сведения поступают с запозданием - например, можно получить сведения о дебиторской задолженности через 20 дней по окончании месяца, а между тем отдел сбыта уже отгрузил товары заказчику с просроченным последним платежом. Неточные данные могут быть причиной неверных решений. Точные данные, полученные с запозданием, также теряют ценность.

Для того чтобы руководство предприятия могло получать данные, необходимые ему для принятия управленческих решений, необходимо строить систему отчетности "сверху вниз", формулируя потребности верхнего уровня управления и проецируя их на нижние уровни исполнения. Только такой подход обеспечивает получение и фиксирование на самом низшем исполнительском уровне таких первичных данных, которые в обобщенном виде смогут дать руководству предприятия ту информацию, в которой оно нуждается.

Важнейшими требованиями к системе управленческого учета являются своевременность, единообразие, точность и регулярность получения информации руководством предприятия. Эти требования могут быть реализованы при соблюдении ряда простых принципов построения системы управленческой отчетности:

  1. система должна быть ориентирована на лиц, принимающих решения, и на сотрудников аналитического отдела;
  2. система должна строиться "сверху вниз", руководители каждого уровня должны проанализировать состав и периодичность данных, необходимых им для выполнения своей работы;
  3. исполнители должны иметь возможность фиксирования и передачи "наверх" установленных их руководством данных;
  4. данные должны фиксироваться там, где порождаются;
  5. информация разной степени детализации должна становиться доступной всем заинтересованным потребителям сразу же после ее фиксирования.

Очевидно, что эти требования наиболее полно могут быть реализованы с помощью автоматизированной системы. Однако опыт упорядочения систем управленческой отчетности на различных предприятиях показывает, что внедрению автоматизированной системы управленческого учета должна предшествовать достаточно большая "бумажная" работа. Ее выполнение позволяет промоделировать различные особенности управленческой отчетности предприятия и тем самым ускорить процесс внедрения системы и избежать многих дорогостоящих ошибок.

Автоматизированные информационные системы

Термин "автоматизированные системы управления" (АСУ), впервые появился в России в 1960-е гг. ХХ века в связи с применением компьютеров и информационных технологий в управлении экономическими объектами и процессами, что дало возможность повысить эффективность производства, лучше использовать ресурсы, избавить управленцев от выполнения обязательных рутинных операций.

Для любого предприятия возможность повышения эффективности производства в первую очередь определяется эффективностью существующей системы управления. Скоординированное взаимодействие между всеми подразделениями, оперативная обработка и анализ получаемых данных, долговременное планирование и прогнозирование состояния рынка - вот далеко не полный перечень задач, которые позволяют решить внедрение современной автоматизированной системы управления

В связи с этим, говоря о возросшем интересе российских предприятий к внедрению автоматизированных систем управления, нельзя не отметить, что в настоящее время на отечественном рынке преобладают две основные тенденции их разработки и внедрения.

Первая заключается в том, что предприятие пытается постепенно внедрить системы автоматизации лишь на отдельных участках своей деятельности, предполагая в дальнейшем объединить их в общую систему либо довольствуясь "кусочной" ("лоскутной") автоматизацией. Несмотря на то, что этот путь на первый взгляд кажется менее затратным, опыт внедрения таких систем показывает, что минимальные затраты в подобных проектах чаще всего оборачиваются и их минимальной отдачей, а то и вовсе не приносят желаемого результата. К тому же сопровождение и развитие таких систем чрезвычайно затруднено и затратно.

Вторая тенденция - комплексное внедрение систем автоматизации, что позволяет охватить все звенья системы менеджмента - от низового уровня производственных подразделений до верхнего управленческого уровня. В этом случае такая система включает в себя:

  1. автоматизацию многих направлений деятельности предприятия (бухгалтерский учет, управление персоналом, сбыт, снабжение и т. д.);
  2. автоматизацию основных технологических процессов предприятия;
  3. автоматизацию собственно управленческих процессов, процессов анализа и стратегического планирования.

В настоящее время в мировой практике для обозначения полнофункциональных интегрированных АСУ, используемых предприятиями, применяют следующие названия:

MRP (Material Requirement Planning - Планирование материальных потребностей),



Рис. 9.2.  Обобщенная структура информационных технологий предприятия

MRP II (Manufacturing Resource Planning - Планирование производственных ресурсов),

ERP-система (Enterprise Resource Planning -Планирование ресурсов предприятия),

ERP-II и CSRP (Customer Synchronized Relationship Planning - Планирование ресурсов, синхронизированное с покупателем).

Какая-либо однозначная и общепринятая общая классификация ИТ- предприятий отсутствует. Возможный вариант обобщенной структуры современных информационных технологий, внедряемых на промышленных производствах различного типа, приведен на на котором сделаны следующие общепринятые сокращения (часть из них была представлена выше):

  1. САПР - системы автоматизированного проектирования/изготовления (Computer Aided Design / Computer Aided Manufacturing - CAD/CAM);
  2. АСТПП - автоматизированные системы технологической подготовки производства (Computer Aided Engineering - CAE);
  3. АСУТП - автоматизированные системы управления технологическими процессами (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA);
  4. АСУП - комплексная автоматизированная система управления предприятием (Enterprise Resource Planning - ERP)
  5. WF - потоки работ (WorkFlow);
  6. CRM - управление отношениями с клиентами;
  7. B2B - электронная торговая площадка ("онлайновый бизнес");
  8. DSS - поддержка принятия управленческих решений;
  9. SPSS - статистический анализ данных;
  10. OLAP - анализ многомерных данных;
  11. MIS - управляющая информационная система, (АРМ) руководителя;
  12. SCM - управление цепями поставок;
  13. PLM - управление жизненным циклом продукции (характерно для дискретного производства);
  14. ERP-II - расширение ERP-системы за контуры производства (т. е. ERP + CRM + B2B + DSS + SCM+ PLM и т. п.);
  15. HR - "Управление персоналом"; можно рассматривать и как самостоятельную задачу, и как входящую в состав ERP (что и отображено на рисунке в виде двух связей);
  16. LAN - локальные вычислительные сети (Local Area Net);
  17. WAN - глобальные (внешние) сети и телекоммуникации (Wide Area Net).

С точки зрения внедрения информационных технологий, все предприятия можно разделить на два больших класса: предприятия с дискретным типом производства (дискретное производство) и предприятия с непрерывным производством (непрерывное производство). Для непрерывного производства внедрение САПР (CAD/CAM) сводится в основном к внедрению графических систем.

В то же время возрастает роль ТПП, и задачи ТПП значительно расширяются в сторону технологических расчетов, моделирования технологических процессов. Автоматизированные системы технологической подготовки производства - АСТПП (CAE) - начинают играть решающую роль в организации производства (процесс в непрерывном производстве практически невозможно организовать без технологических расчетов и моделирования).

Для непрерывного производства весьма актуальным становится внедрение автоматизированных систем управления технологическими процессами - АСУТП (SCADA), от эффективности которых прямо зависит эффективность производства. Основу большинства SCADA-решений составляют несколько программных компонентов (база данных реального времени, устройства ввода/вывода, предыстории типовых и аварийных ситуаций и т. д.) и администраторов (доступа, управления, сообщений). Своя особая специфика присуща и внедрению на непрерывном производстве комплексной автоматизированной системы управления предприятием - АСУП.

Одной из важнейших составляющих управленческой деятельности на любом предприятии является эффективное планирование деятельности. Необходимость планирования вызвана тем, что основные задержки в производстве продукции связаны в первую очередь с неритмичными поставками заказанного оборудования и комплектующих изделий. Вследствие этого снижается эффективность производства (из-за недопроизводства продукции), а на складах возникает переизбыток материалов, поступивших ранее намеченного срока, скапливается готовая и внеплановая продукция. Кроме того, из-за нарушения баланса поставок комплектующих возникают различные сложности с их учетом в процессе производства и сопровождения продукции.

Методология планирования материальных потребностей предприятия MRP

Первые реализации возможностей использования средств вычислительной техники для планирования деятельности предприятий (в том числе планирования производственных процессов) возникли еще в начале 60-х годов ХХ века (например, при реализации проекта "Боинг-747", для которого потребовались сотни тысяч листов документов и деталей). В 1965 году появился термин BOMP (Bill Of Material Processing) для обозначения систем обработки состава (спецификации) изделия с целью расчета потребности в материалах. В основе таких систем лежит понятие спецификации изделия (Bill of Material - BOM), которое показывает зависимость спроса на сырье, полуфабрикаты и др. от плана выпуска готовой продукции (с учетом времени) [Глинских А., http://www.jetinfo.ru/2002/2/1/article1.2.2002.html].

Алгоритм работы такой системы был следующим: на входе задаются основной производственный план (MPS) и список номенклатуры изделий (IM). Далее производится операция "разузлование (раскрытие)" - расчет себестоимости и/или потребности в материалах. В результате расчета получается план закупок.

Естественное развитие таких систем - добавить учет запасов на складах и учет времени выполнения операции. В результате получается: "план закупок и план производства + исправление к планам", если меняется портфель заказов.

Такие корпоративные системы получили название "Планирование материальных потребностей предприятия" (Material Requirement Planning - MRP).

Основными целями MRP-систем являются:

  1. удовлетворение потребности в материалах, компонентах и продукции для планирования производства и доставки потребителям;
  2. поддержка уровней запасов не выше запланированных;
  3. планирование производственных операций, расписаний доставки, закупочных операций.

Методология MRP является реализацией двух известных принципов - "Вовремя заказать" (Order In Time) и "Вовремя произвести" (Kanban), объединенных в методологию "Вовремя выполнить" (Just In Time - JIT). По сути, эта методология представляет собой алгоритм оптимального управления заказами на готовую продукцию, производством и запасами сырья и материалов, реализуемый с помощью компьютерной системы.

Для работы MRP-модуля требуются следующие входные данные:

  1. данные о состоянии запасов ("Книга учета запасов" -Inventory Status File). В этом документе отражается вся наличествующая номенклатура: запасы, незавершенное производство, полуфабрикаты, готовая продукция. Кроме того, в нем необходимо указать спланированные заказы и заказы в ожидании отгрузки;
  2. спецификация состава изделия (Bill of Material - BOM).

Результатами работы MRP-модуля являются следующие документы:

  1. график заказов на закупку/производство материалов и комплектующих (Planned Order Schedule) - документ, расписывающий, какое количество сырья, материалов, комплектующих должно быть заказано в каждый период в течение срока планирования. Этот документ определяет внутрипроизводственный план использования комплектующих и план внешних закупок;
  2. изменения к графику заказов на закупку/производство материалов и комплектующих (Changes in Planned Orders) - документ, содержащий корректировки ранее спланированных заказов на закупку/производство материалов и комплектующих.

Сначала с помощью MRP-систем план заказов и расхода комплектующих на определенный период просто формировался на основе утвержденной производственной программы. Это не вполне удовлетворяло возрастающим потребностям предприятий.

С целью повышения эффективности планирования в конце 1970-х гг. в MRP-системах была реализована идея Оливера Уайта и Джорджа Плосла воспроизведения замкнутого цикла (Closed Loop Material Requirement Planning), подразумевающая составление согласованной производственной программы и ее контроль на цеховом уровне. К базовым функциям планирования производственных мощностей и планирования потребностей в материалах были добавлены дополнительные функции - например, оценка результатов деятельности (Performance Measurement). В общем случае - это контроль соответствия количества произведенной продукции количеству использованных в процессе сборки комплектующих, составления регулярных отчетов о задержках заказов, об объемах и динамике продаж продукции, о поставщиках и др.

Созданные в процессе работы модифицированной MRP-системы отчеты анализировались и учитывались на дальнейших этапах планирования, изменяя (при необходимости) программу производства и план заказов (обеспечивая тем самым гибкость планирования по отношению к таким внешним факторам, как уровень спроса, текущее состояние дел у поставщиков, наличие комплектующих и др.).

Главной задачей MRP-систем является обеспечение наличия на складе и в производственных помещениях необходимого количества требуемых материалов (комплектующих) в любой момент времени в рамках срока планирования. Программные системы, реализованные на базе MRP-методологии, позволили оптимально регулировать поставки, контролировать складские запасы и саму технологию производства. Использование MRP-систем позволило уменьшить объем постоянных складских запасов за счет оптимизации процесса поставок.

К несомненным достоинствам MRP-систем можно отнести: организационную эффективность планирования производственных запасов, автоматизацию их учета, уменьшение ошибок в планировании запасов и затрат на складское хранение материальных ресурсов. Основные недостатки MRP-систем:

  1. значительный объем вводимых данных и их предварительной обработки;
  2. возрастание логистических затрат на обработку заказов и транспортировку при стремлении фирмы еще больше уменьшить запасы материальных ресурсов или перейти на работу с малыми заказами с высокой частотой их выполнения;
  3. нечувствительность к кратковременным изменениям спроса;
  4. наличие отказов из-за большой размерности системы и ее сложности.

Тем не менее в 1960-х годах многие крупные производственные компании - автомобильные, судосборочные, авиастроительные - успешно использовали MRP-системы для повышения эффективности производства.

Стандарт MRP II

При расчете потребности в материалах в MRP-системах не учитываются производственные мощности, степень и неравномерность их загрузки, стоимость рабочей силы и т. д. В конце 70-х гг. ХХ века методология MRP-систем с замкнутым циклом была трансформирована в систему планирования производственных ресурcов в масштабах предприятия (Manufactory Resource Planning), которая получила название MRPII (римскую цифру II добавили вследствие идентичности аббревиатур). К 1980 году сложилась формула MRPII = MRP + "пропускная способность производства" (Manufacturing Capacity) [Г.Верников. Стандарт MRPII. www.cfin.ru].

Стандарт MRPII был разработан в США и поддерживается Американским обществом по управлению производством и запасами (American Production and Inventory Control Society - APICS). В свое время при поддержке APICS был издан документ "MRPII Standard System" (Landvater Darryl V., Gray Christopher D.), в котором описываются основные требования к информационным производственным системам.

В соответствии с "MRPII Standard System", в информационной системе, реализованной на базе стандарта MRPII, должны быть реализованы следующие 16 групп функций:

  1. Планирование продаж и производства (Sales and Operation Planning).
  2. Управление спросом (Demand Management).
  3. Составление плана производства (Master Production Scheduling).
  4. Планирование потребностей в материалах (Material Requirement Planning).
  5. Спецификация продуктов (Bill of Materials).
  6. Управление складом (Inventory Transaction Subsystem).
  7. Плановые поставки (Scheduled Receipts Subsystem).
  8. Управление на уровне производственного цеха (Shop Flow Control).
  9. Планирование производственных мощностей (Capacity Requirement Planning).
  10. Контроль входа/выхода (Input/Output Control).
  11. Материально-техническое снабжение (Purchasing).
  12. Планирование распределения ресурсов (Distribution Resourse Planning).
  13. Планирование и контроль производственных операций (Tooling Planning and Control).
  14. Финансовое планирование (Financial Planning).
  15. Моделирование (Simulation).
  16. Оценка результатов деятельности (Performance Measurement).

ИС, реализованная на базе MRPII, предназначена для эффективного планирования всех ресурсов предприятия (включая финансовые и кадровые). Основная суть MRPII-концепции состоит в том, что прогнозирование, планирование и контроль производства осуществляется по всему жизненному циклу продукции, начиная от закупки сырья и заканчивая отгрузкой продукции потребителю.

Задачей информационных систем класса MRP II является оптимальное формирование потока материалов (сырья), полуфабрикатов (комплектующих) и готовых изделий. Система имеет целью интеграцию основных процессов, реализуемых предприятием: планирование и контроль выполнения плана, затраты, снабжение, производство, продажа, управление запасами, загрузка основных средств и т. д.


Рис. 10.1.  Общая схема планирования ресурсов производственного предприятия

В такой системе интегрировано большое число модулей, результаты работы которых анализируются MRPII-системой в целом, что и обеспечивает ее гибкость по отношению к различным внешним факторам - например, текущему спросу на продукцию, котировке цен и др. (рис. 10.1).

В результате применения MRPII-стандарта реализуются:

  1. оперативное получение информации о текущих результатах деятельности предприятия, как в целом, так и с полной детализацией по отдельным заказам, видам ресурсов, выполнению планов;
  2. долгосрочное, оперативное и детальное планирование деятельности предприятия с возможностью корректировки плановых данных на основе оперативной информации;
  3. оптимизация производственных и материальных потоков со значительным сокращением непроизводственных затрат и реальным сокращением материальных ресурсов на складах;
  4. возврат инвестиций, произведенных в информационные технологии;
  5. возможность поэтапного внедрения и развития системы, с учетом инвестиционной политики конкретного предприятия;
  6. отражение финансовой деятельности предприятия в целом.

В настоящее время стандарт MRPII положен в основу разработки ядра стандартизированной ERP-системы.

ERP и управление возможностями бизнеса

В начале 1990-х гг. аналитическая компания Gartner Group ввела новое понятие. Системы класса MRPII в интеграции с модулем финансового планирования (Finance Requirements Planning - FRP) получили название систем планирования ресурсов предприятий (Enterprise Resource Planning - ERP). Иногда также встречается термин "планирование ресурсов в масштабах предприятия" (Enterprise-wide Resource Planning).

В основе ERP-систем лежит принцип создания единого хранилища (репозитория) данных, содержащего всю корпоративную бизнес-информацию: плановую и финансовую информацию, производственные данные, данные по персоналу и др. Наличие единого корпоративного репозитория устраняет необходимость в передаче данных от одной системы к другой (например, от производственной системы к финансовой или к кадровой), а также обеспечивает одновременную доступность информации для любого числа сотрудников предприятия, обладающих соответствующими полномочиями. Целью ERP-систем является не только улучшение управления производственной деятельностью предприятия, но и уменьшение затрат и усилий на поддержку его внутренних информационных потоков.

Существует немало определений ERP-систем. Одно из них, наиболее часто встречающихся, следующее:

ERP-система - это набор интегрированных приложений, позволяющих создать интегрированную информационную среду (ИИС) для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия. Основой ИИС предприятия являются именно ERP-системы.

По первоначальному определению Американского общества по управлению производством и запасами (American Production and Inventory Control Society - APICS): "ERP - метод для эффективного планирования и контроля всех ресурсов, необходимых для того, чтобы принять, выполнить, отгрузить и учесть заказы клиентов в производственной, дистрибуторской или сервисной компании".

В последней редакции APICS: "ERP - это подход для организации, определения и стандартизации бизнес-процессов, необходимых, чтобы предприятие могло использовать внутренние знания для поиска внешнего преимущества".

Как правило, ERP-системы строятся по модульному принципу и в той или иной степени охватывают все ключевые процессы деятельности компании (рис. 11.1). Используемый в ERP-системах программный инструментарий позволяет проводить производственное планирование, моделировать поток заказов и оценивать возможность их реализации в службах и подразделениях предприятия, увязывая его со сбытом.


Рис. 11.1. 

В 1990 году была предложена следующая формула ИС на базе ERP: ERP= MRP II + FRP +DRP, где FRP - планированию подлежат не только материалы и время рабочих центров, но и финансовые ресурсы, DRP - управление ресурсами дистрибуции.

Основные функции ERP-систем:

  1. ведение конструкторских и технологических спецификаций, которые определяют состав производимых изделий, а также материальные ресурсы и операции, необходимые для его изготовления;
  2. формирование планов продаж и производства;
  3. планирование потребностей в материалах и комплектующих, сроков и объемов поставок для выполнения плана производства продукции;
  4. управление запасами и закупками: ведение договоров, реализация централизованных закупок, обеспечение учета и оптимизации складских и цеховых запасов;
  5. планирование производственных мощностей: от стратегии всего предприятия до планов использования отдельных станков и оборудования;
  6. оперативное управление финансами, включая составление финансового плана и осуществление контроля его исполнения, финансовый и управленческий учет;
  7. управление проектами, включая планирование этапов и ресурсов, необходимых для их реализации.

Позже в ERP-системы стали включать дополнительный модуль APS (Advanced Planning and Scheduling) - методику планирования, использующую методы математической оптимизации в составлении календарных планов, так как при решении даже вроде бы простых по постановке задач дискретного планирования для распределенной дистрибьюторской сети обыкновенные алгоритмы становятся неработоспособными из-за большой размерности обрабатываемых данных.

В конце 90-х гг. ХХ века был разработана также методология "Планирование ресурсов предприятия, синхронизированное с запросами потребителя" (Customer Synchronized Resource Planning - CSRP), которая охватывает взаимодействие предприятия с клиентами: оформление наряд-заказа, техническое задание, поддержку клиентов, планирование ресурсов в зависимости от объема и состава клиентских заказов. Если стандарты MRP/MRPII/ERP ориентированы на управление запасами и мощностями, планирование, производство и продажу продукта, то в стандарт CSRP включен полный цикл жизненного цикла изделия - от его проектирования с учетом требований заказчика до гарантийного и сервисного обслуживания после продажи.

Этот новый тип КИС в некоторых источниках стали называть ERPII- системами, основа которых - управление взаимодействием компании с внешней средой. Там где можно, внутренние и конфиденциальные процессы становятся внешними и открытыми. Излишняя тайна корпоративной информации, которая усложняла деятельность, исчезает. На смену ей приходит четко регламентированная политика в сфере информационной безопасности и безопасности самих информационных систем.

Соединение ERP-системы с технологиями OLAP, системой сбалансированных показателей (Balanced Score Card) и системой функционально-стоимостного управления привело к появлению и развитию систем BPM (Business Performance Management) - управление эффективностью бизнеса, которые позволяют связывать операционные результаты деятельности предприятия с эффективностью реализации миссии компании [Амириди Ю, Intersoft Lab, www.iso.ru/cgi-bin/main]. Какие задачи решают BPM-системы и какое место они занимают среди других программных продуктов автоматизации бизнес-процессов?

Для ответа на этот вопрос воспользуемся материалами отчета "Успешный опыт управления эффективностью бизнеса: бизнес и технические стратегии" ("Best Practices in Business Performance Management: Business and Technical Strategies") Международного Института исследования хранилищ данных (Data Warehousing Institute - DWI) 2004 года. В этом отчете позиционируют BPM-системы, анализируя общую схему развития программного обеспечения для автоматизации бизнес-процессов за последние двадцать лет (рис. 11.2).

Сначала появились системы автоматизации внутренних (бэк-офисных) процессов, прежде всего производства (управление запасами и автоматизация управления производственными линиями) и бухгалтерского учета. Затем пришел черед процессов взаимосвязи с внешней средой (процессы фронт-офиса): поставок, продаж, услуг, маркетинга. В конце двадцатого века организации перешли к автоматизации перекрестных процессов, затрагивающих работу несколько подразделений, внедряя технологии управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management - CRM), и технологии управления цепочками поставок (Supply Chain Management - SCM). И, наконец, вершина пирамиды, которую стали автоматизировать совсем недавно - это корпоративное управление. Для решения этой задачи в мире выделяют специальный класс программного обеспечения - BPM-системы.


Рис. 11.2. 

Движение вверх по уровням пирамиды отражает постепенный переход от автоматизации оперативных бизнес-процессов к автоматизации стратегии управления бизнесом. Процессы на более высоких уровнях пирамиды контролируют процессы на более низких уровнях. Таким образом, BPM-системы предназначены для автоматизации стратегического планирования развития бизнеса и одновременно для поддержки тактического (или оперативного) управления бизнес-процессами на разных уровнях. Задача BPM-систем - помочь в реализации стратегических целей бизнеса в реальных условиях. Для этого они должны обеспечивать пользователя нужной информацией в нужное время, чтобы повысить эффективность управления оперативной деятельностью.

Функциональная архитектура классической BPM-системы складывается из трех составных частей. Первая часть - хранилище данных. Это базис BPM- системы. В нем консолидируется оперативная информация из различных автоматизированных модулей головного офиса и филиалов организации, из дочерних и партнерских компаний. Вторая составляющая - набор инструментов для поддержки технологий управления предприятием: финансового планирования, управленческого учета, прогнозирования, управления производственными и вспомогательными процессами и т. д. Третья компонента BPM - аналитические средства OLAP для оперативной работы с деловыми данными, которые накапливаются в хранилище.

Таким образом, BPM-системы нельзя назвать чем-то принципиально новым. Они объединяют известные управленческие технологии и программные решения, которые прежде применялись локально и решали задачи отдельных подразделений и пользователей. В чем же тогда преимущества и новизна BPM-подхода? А дело в том, что BPM-система предназначена для поддержки полного цикла управления компанией. Это значит, что инструменты BPM взаимосвязаны и обеспечивают исполнение четырех основных этапов управления эффективностью бизнеса.

Разработка стратегии. Цель первого этапа - выделение целевых показателей бизнеса (ключевых показателей эффективности) и планирование количественных значений их метрик (Key Performance Indicators - KPI). Стратегическое планирование опирается на одну из методологий BPM, известную как система сбалансированных показателей (Balanced Scorecard - BSC).

Тактическое планирование. На втором этапе разрабатываются тактические планы для достижения поставленных стратегических целей. Ориентирами для разработки тактических (оперативных) планов становятся KPI. Основным инструментом оперативного планирования является бюджетирование различных аспектов деятельности предприятия.

Мониторинг и контроль исполнения. Третий этап в цикле корпоративного управления - мониторинг и контроль исполнения бюджетных и производственных планов. Фактические значения по статьям управленческого и финансового учетов вычисляются на основе собранных в хранилище первичных данных. Для сравнения намеченных и достигнутых показателей бюджетов и KPI используются инструменты "план-фактного" анализа на основе технологии многомерного анализа данных OLAP.

Анализ и регулирование. На заключительном этапе стратегические планы корректируются в соответствии с реальными условиями работы предприятия. Для планирования изменений применяются инструменты прогнозирования и моделирования различных сценариев развития ситуации. В итоге цикл корпоративного управления - между выбранной стратегией и ее практической реализацией - замыкается.

ERP-системы сфокусированы на автоматизации управленческих процессов, сопровождении бизнес-процессов и снижении операционных затрат, но неспособны обеспечить всеобъемлющий, легкий и быстрый доступ к необходимой управленческой информации. Кроме того, выяснилось, что не вся информация, необходимая как высшему руководству, так и менеджерам и специалистам на местах, имеется в наличии в ERP-системе. Эта ситуация усугубляется еще и тем, что зачастую в компаниях применяется не одна, а несколько ERP-систем, доставшихся в наследство в результате слияний и приобретений.

В противоположность этому BPM-системы обеспечивают целостный, процессно-ориентированный подход к принятию управленческих решений, направленный на улучшение способности компании реально оценивать свое текущее состояние и управлять эффективностью своей деятельности на всех уровнях путем объединения владельцев процессов, менеджеров, персонала и внешних контрагентов в рамках общей интегрированной среды управления.

Отметим, что в этом смысле понятие "BPM-система" может употребляться в двух значениях: как концепция управления (т. е. определенный подход к принятию управленческих решений и их практической реализации) и как информационная система (комплекс программных средств, поддерживающих идеологию BPM и обеспечивающих ее практическую реализацию). Сказанное не означает, однако, что система BPM "отменяет" или "заменяет" ERP. На рис. 11.3 показано возможное взаимодействие ERP и BPM-систем [Духонин Е.Ю., Исаев Д.В. Газовая промышленность, 2004, № 5].

Из приведенной схемы видно, что важную роль в трансформации данных из ERP- в BPM-систему играют так называемые модули Data Maps - средства унификации данных, полученных из различных источников, и их приведение в соответствие с едиными справочниками (процесс конвертации данных). Эти средства используются и для обратной связи, например, для передачи результатов стратегического или операционного планирования в ERP-систему для последующего формирования более детальных планов.


Рис. 11.3. 

Также заметим, что в качестве источников финансовых и нефинансовых данных для BPM-системы выступают не только подсистемы ERP, но и транзакционные системы других систем:

  1. управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationships Management - CRM);
  2. управления цепочками поставок (Supply Chain Management - SCM);
  3. управления активами (Assets Management - AM);
  4. управления персоналом (Human Resources Management - HRM);
  5. другие источники - базы данных, электронные таблицы и т. п.

Таким образом, с помощью решения "BPM+ERP" создается целостная инфраструктура для поддержки согласованного стратегического и тактического управления предприятием на основе единой модели данных. В этом принципиальное отличие комплексного подхода на базе систем автоматизации управления корпорацией от изолированного решения отдельных управленческих задач.

11) Понятие модели и моделирования.

Моделирование - это замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала.

Моделирование - это, во-первых, процесс создания или отыскания в природе объекта, который в некотором смысле может заменить исследуемый объект. Этот промежуточный объект называется моделью. Модель может быть материальным объектом той же или иной природы по отношению к изучаемому объекту (оригиналу). Модель может быть мысленным объектом, воспроизводящим оригинал логическими построениями или математическими формулами и компьютерными программами.

Моделирование, во-вторых, это испытание, исследование модели. То есть, моделирование связано с экспериментом, отличающимся от натурного тем, что в процесс познания включается "промежуточное звено" - модель. Следовательно, модель является одновременно средством эксперимента и объектом эксперимента, заменяющим изучаемый объект.

Моделирование, в-третьих, это перенос полученных на модели сведений на оригинал или, иначе, приписывание свойств модели оригиналу. Чтобы такой перенос был оправдан, между моделью и оригиналом должно быть сходство, подобие.

Подобие может быть физическим, геометрическим, структурным, функциональным и т. д. Степень подобия может быть разной - от тождества во всех аспектах до сходства только в главном. Очевидно, модели не должны воспроизводить полностью все стороны изучаемых объектов. Достижение абсолютной одинаковости сводит моделирование к натурному эксперименту, о возможности или целесообразности которого было уже сказано.

Остановимся на основных целях моделирования.

Прогноз - оценка поведения системы при некотором сочетании ее управляемых и неуправляемых параметров. Прогноз - главная цель моделирования.

Объяснение и лучшее понимание объектов. Здесь чаще других встречаются задачи оптимизации и анализа чувствительности. Оптимизация - это точное определение такого сочетания факторов и их величин, при котором обеспечиваются наилучший показатель качества системы, наилучшее по какому-либо критерию достижение цели моделируемой системой. Анализ чувствительности - выявление из большого числа факторов тех, которые в наибольшей степени влияют на функционирование моделируемой системы. Исходными данными при этом являются результаты экспериментов с моделью.

Часто модель создается для применения в качестве средства обучения: модели-тренажеры, стенды, учения, деловые игры и т. п.

Моделирование как метод познания применялось человечеством - осознанно или интуитивно - всегда. На стенах древних храмов предков южно-американских индейцев обнаружены графические модели мироздания. Учение о моделировании возникло в средние века. Выдающаяся роль в этом принадлежит Леонардо да Винчи (1452-1519).

Гениальный полководец А. В. Суворов перед атакой крепости Измаил тренировал солдат на модели измаильской крепостной стены, построенной специально в тылу.

Наш знаменитый механик-самоучка И. П. Кулибин (1735-1818) создал модель одноарочного деревянного моста через р. Неву, а также ряд металлических моделей мостов. Они были полностью технически обоснованы и получили высокую оценку российскими академиками Л. Эйлером и Д. Бернулли. К сожалению, ни один из этих мостов не был построен.

Огромный вклад в укрепление обороноспособности нашей страны внесли работы по моделированию взрыва - генерал-инженер Н. Л. Кирпичев, моделированию в авиастроении - М. В. Келдыш, С. В. Ильюшин, А. Н. Туполев и др., моделированию ядерного взрыва - И. В. Курчатов, А.Д. Сахаров, Ю. Б. Ха-ритон и др.

Широко известны работы Н. Н. Моисеева по моделированию систем управления. В частности, для проверки одного нового метода математического моделирования была создана математическая модель Синопского сражения - последнего сражения эпохи парусного флота. В 1833 году адмирал П. С. Нахимов разгромил главные силы турецкого флота. Моделирование на вычислительной машине показало, что Нахимов действовал практически безошибочно. Он настолько верно расставил свои корабли и нанес первый удар, что единственное спасение турок было отступление. Иного выхода у них не было. Они не отступили и были разгромлены.

Сложность и громоздкость технических объектов, которые могут изучаться методами моделирования, практически неограниченны. В последние годы все крупные сооружения исследовалась на моделях - плотины, каналы, Братская и Красноярская ГЭС, системы дальних электропередач, образцы военных систем и др. объекты.

Поучительный пример недооценки моделирования - гибель английского броненосца "Кэптен" в 1870 году. В стремлении еще больше увеличить свое тогдашнее морское могущество и подкрепить империалистические устремления в Англии был разработан суперброненосец "Кэптен". В него было вложено все, что нужно для "верховной власти" на море: тяжелая артиллерия во вращающихся башнях, мощная бортовая броня, усиленное парусное оснащение и очень низкими бортами - для меньшей уязвимости от снарядов противника. Консультант инженер Рид построил математическую модель устойчивости "Кэптена" и показал, что даже при незначительном ветре и волнении ему грозит опрокидывание. Но лорды Адмиралтейства настояли на строительстве корабля. На первом же учении после спуска на воду налетевший шквал перевернул броненосец. Погибли 523 моряка. В Лондоне на стене одного из соборов прикреплена бронзовая плита, напоминающая об этом событии и, добавим мы, о тупоумии самоуверенных лордов Британского Адмирал тейства, пренебрегших результатами моделирования.

Классификация моделей и моделирования

Каждая модель создается для конкретной цели и, следовательно, уникальна. Однако наличие общих черт позволяет сгруппировать все их многообразие в отдельные классы, что облегчает их разработку и изучение. В теории рассматривается много признаков классификации и их количество не установилось. Тем не менее, наиболее актуальны следующие признаки классификации:

  1. характер моделируемой стороны объекта;
  2. характер процессов, протекающих в объекте;
  3. способ реализации модели.

1.2.1. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер моделируемой стороны объекта"

В соответствии с этим признаком модели могут быть:

  1. функциональными (кибернетическими);
  2. структурными;
  3. информационными.

Функциональные модели отображают только поведение, функцию моделируемого объекта. В этом случае моделируемый объект рассматривается как "черный ящик", имеющий входы и выходы. Физическая сущность объекта, природа протекающих в нем процессов, структура объекта остаются вне внимания исследователя, хотя бы потому, что неизвестны. При функциональном моделировании эксперимент состоит в наблюдении за выходом моделируемого объекта при искусственном или естественном изменении входных воздействий. По этим данным и строится модель поведения в виде некоторой математической функции.

Компьютерная шахматная программа - функциональная модель работы человеческого мозга при игре в шахматы.

Структурное моделирование это создание и исследование модели, структура которой (элементы и связи) подобна структуре моделируемого объекта. Как мы выяснили ранее, подобие устанавливается не вообще, а относительно цели исследования. Поэтому она может быть описана на разных уровнях рассмотрения. Наиболее общее описание структуры - это топологическое описание с помощью теории графов.

Учение войск - структурная модель вида боевых действий.

1.2.2. Классификация моделей и моделирования по признаку "характер процессов, протекающих в объекте"

По этому признаку модели могут быть детерминированными или стохастическими, статическими или динамическими, дискретными или непрерывными или дискретно-непрерывными.

Детерминированные модели отображают процессы, в которых отсутствуют случайные воздействия.

Стохастические модели отображают вероятностные процессы и события.

Статические модели служат для описания состояния объекта в какой-либо момент времени.

Динамические модели отображают поведение объекта во времени.

Дискретные модели отображают поведение систем с дискретными состояниями.

Непрерывные модели представляют системы с непрерывными процессами.

Дискретно-непрерывные модели строятся тогда, когда исследователя интересуют оба эти типа процессов.

Очевидно, конкретная модель может быть стохастической, статической, дискретной или какой-либо другой, в соответствии со связями, показанными на рис. 1.1.

1.2.3. Классификация моделей и моделирования по признаку "способ реализации модели"

Согласно этому признаку модели делятся на два обширных класса:

  1. абстрактные (мысленные) модели;
  2. материальные модели.

Нередко в практике моделирования присутствуют смешанные, абстрактно-материальные модели.

Абстрактные модели представляют собой определенные конструкции из общепринятых знаков на бумаге или другом материальном носителе или в виде компьютерной программы.

Абстрактные модели, не вдаваясь в излишнюю детализацию, можно разделить на:

  1. символические;
  2. математические.

Символическая модель - это логический объект, замещающий реальный процесс и выражающий основные свойства его отношений с помощью определенной системы знаков или символов. Это либо слова естественного языка, либо слова соответствующего тезауруса, графики, диаграммы и т. п.

Символическая модель может иметь самостоятельное значение, но, как правило, ее построение является начальным этапом любого другого моделирования.

Математическое моделирование - это процесс установления соответствия моделируемому объекту некоторой математической конструкции, называемой математической моделью, и исследование этой модели, позволяющее получить характеристики моделируемого объекта.

Математическое моделирование - главная цель и основное содержание изучаемой дисциплины.

Математические модели могут быть:

  1. аналитическими;
  2. имитационными;
  3. смешанными (аналитико-имитационными).

Аналитические модели - это функциональные соотношения: системы алгебраических, дифференциальных, интегро - дифференциальных уравнений, логических условий. Уравнения Максвелла - аналитическая модель электромагнитного поля. Закон Ома - модель электрической цепи.

Преобразование математических моделей по известным законам и правилам можно рассматривать как эксперименты. Решение на основе аналитических моделей может быть получено в результате однократного просчета безотносительно к конкретным значениям характеристик ("в общем виде"). Это наглядно и удобно для выявления закономерностей. Однако для сложных систем построить аналитическую модель, достаточно полно отражающую реальный процесс, удается не всегда. Тем не менее, есть процессы, например, марковские, актуальность моделирования которых аналитическими моделями доказана практикой.

Имитационное моделирование. Создание вычислительных машин обусловило развитие нового подкласса математических моделей - имитационных.

Имитационное моделирование предполагает представление модели в виде некоторого алгоритма - компьютерной программы, - выполнение которого имитирует последовательность смены состояний в системе и таким образом представляет собой поведение моделируемой системы.

Процесс создания и испытания таких моделей называется имитационным моделированием, а сам алгоритм - имитационной моделью.

В чем заключается отличие имитационных и аналитических моделей?

В случае аналитического моделирования ЭВМ является мощным калькулятором, арифмометром. Аналитическая модель решается на ЭВМ.

В случае же имитационного моделирования имитационная модель - программа - реализуется на ЭВМ.

Имитационные модели достаточно просто учитывают влияние случайных факторов. Для аналитических моделей это серьезная проблема. При наличии случайных факторов необходимые характеристики моделируемых процессов получаются многократными прогонами (реализациями) имитационной модели и дальнейшей статистической обработкой накопленной информации. Поэтому часто имитационное моделирование процессов со случайными факторами называют статистическим моделированием.

Если исследование объекта затруднено использованием только аналитического или имитационного моделирования, то применяют смешанное (комбинированное), аналитико-имитационное моделирование. При построении таких моделей процессы функционирования объекта декомпозируются на составляющие подпроцессы и для которых возможно используют аналитические модели, а для остальных подпроцессов строят имитационные модели.

Материальное моделирование основано на применении моделей, представляющих собой реальные технические конструкции. Это может быть сам объект или его элементы (натурное моделирование). Это может быть специальное устройство - модель, имеющая либо физическое, либо геометрическое подобие оригиналу. Это может быть устройство иной физической природы, чем оригинал, но процессы в котором описываются аналогичными математическими соотношениями. Это так называемое аналоговое моделирование. Такая аналогия наблюдается, например, между колебаниями антенны спутниковой связи под ветровой нагрузкой и колебанием электрического тока в специально подобранной электрической цепи.

Нередко создаются материально-абстрактные модели. Та часть операции, которая не поддается математическому описанию, моделируется материально, остальная - абстрактно. Таковы, например, командно-штабные учения, когда работа штабов представляет собой натурный эксперимент, а действия войск отображаются в документах.

Классификация по рассмотренному признаку - способу реализации модели - показана на рис. 1.2.

В силу многозначности понятия «модель» в науке и технике не существует единой классификации видов моделирования: классификацию можно проводить по характеру моделей, по характеру моделируемых объектов, по сферам приложения моделирования (в технике, физических науках, кибернетике и т. д.). Например, можно выделить следующие виды моделирования:

  1.  Информационное моделирование
  2.  Компьютерное моделирование
  3.  Математическое моделирование
  4.  Математико-картографическое моделирование
  5.  Молекулярное моделирование
  6.  Цифровое моделирование
  7.  Логическое моделирование
  8.  Педагогическое моделирование
  9.  Психологическое моделирование
  10.  Статистическое моделирование
  11.  Структурное моделирование
  12.  Физическое моделирование
  13.  Экономико-математическое моделирование
  14.  Имитационное моделирование
  15.  Эволюционное моделирование
  16.  Графическое и геометрическое моделирование
  17. и т. д.

12) Понятие и назначение ОС.

Назначение операционных систем
Операционные системы относятся к системному программному обеспечению. Все программное обеспечение разделяется на системное и прикладное. К системному программному обеспечению принято относить такие программы и комплексы программ, которые являются общими, без которых невозможно выполнение или создание других программ. История появления и развития системного программного обеспечения началась с того момента, когда люди осознали, что любая программа требует операций ввода-вывода данных. Это произошло в далекие 50-е годы прошлого столетия. Собственно операционные системы появились чуть позже. 
Действительно, если мы не будем иметь возможности изменять исходные данные и получать результаты вычислений, то зачем вообще эти вычисления? Очевидно, что исходные данные могут вводиться различными способами. На практике используются самые разнообразные устройства и методы. Например, мы можем вводить исходные значения с клавиатуры, задавать нужные действия или функции с помощью указателя мыши, считывать записи из файла, снимать оцифрованные значения с датчиков и т.д. Часть исходных данных может быть передана в программу через область памяти, в которую предварительно другая программа занесла свои результаты вычислений. Способов много. Главное - выполнить в программе некоторые действия, связанные с получением исходных данных. 
Аналогично, и вывод результатов может быть организован, например, на соответствующие устройства и в форме, удобной для восприятия ее человеком. Либо результаты расчетов будут отправляться программой на какие-нибудь исполнительные устройства, которые управляются компьютером. Наконец, мы можем организовать запись полученных значений на некие устройства хранения данных (с целью их дальнейшей обработки). 
Программирование операций ввода-вывода относится к одной из самых трудоемких областей создания программного обеспечения. Здесь речь идет не об использовании операторов типа READ или WRITE в языках высокого уровня. Речь идет о необходимости создать подпрограмму в машинном виде, уже готовую к выполнению на компьютере, а не написанную с помощью некоторой системы программирования (систем программирования тогда еще не было), подпрограмму, вместо обычных вычислений управляющую тем устройством, которое должно участвовать в операциях ввода исходных данных или выводов результатов. При наличии такой подпрограммы программист может обращаться к ней столько раз, сколько операций ввода-вывода с этим устройством ему требуется. Для выполнения этой работы программисту недостаточно хорошо знать архитектуру вычислительного комплекса и уметь создавать программы на языке ассемблера. Он должен отлично знать и интерфейс, с помощью которого устройство подключено к центральной части компьютера, и алгоритм функционирования устройства управления устройства ввода-вывода. 
Очевидно, что имело смысл создать набор подпрограмм управления операциями ввода-вывода и использовать его в своих программах, чтобы не заставлять программистов каждый раз заново программировать все эти операции. С этого и началась история системного программного обеспечения. Впоследствии набор подпрограмм ввода-вывода стали организовывать в виде специальной библиотеки ввода-вывода, а затем появились и сами операционные системы. Основной причиной их появления было желание автоматизировать процесс подготовки вычислительного комплекса к выполнению программы. 
В 50-е годы взаимодействие пользователей с вычислительным комплексом было совершенно иным, чем ныне. Программист-кодер (от англ. coder - кодировщик) - специально подготовленный специалист, знающий архитектуру компьютера и язык(и) программирования, - по заказу составлял текст программы, часто по уже готовому алгоритму, разработанному программистом-алгоритмистом. Текст этой программы затем отдавался оператору, который набирал его на специальных устройствах и переносил на соответствующие носители. Чаще всего в качестве носителей использовались перфокарты или перфолента. Далее колода с перфокартами передавалась в вычислительный зал, где для вычислений по этой программе требовать следующие действия: 
1. Оператор вычислительного комплекса с пульта вводил в рабочие регистры центрального процессора и в оперативную память компьютера ту первоначальную программу, которая позволяла считать в память программу для трансляции исходных кодов и получения машинной (двоичной) программы (проще говоря, транслятор, который тоже хранился на перфокартах или перфоленте). 
2. Транслятор считывал исходную программу, осуществлял лексический разбор исходного текста, и промежуточные результаты процесса трансляции зачастую так же выводили на перфокарты (перфоленту). Трансляция - сложный процесс, часто требующий нескольких проходов. Порой для выполнения очередного прохода приходилось в память компьютера загружать с перфокарт и следующую часть транслятора, и промежуточные результаты трансляции. Ведь результат трансляции выводился также на носители информации, поскольку объем оперативной памяти был небольшим, а задача трансляции - это очень сложная задача. 
3. Оператор загружал в оперативную память компьютера полученные двоичные коды, оттранслированной программы и подгружал двоичные коды тех системных подпрограмм, которые реализовывали управлениями операциями ввода-вывода. После этого готовая программа, расположенная в памяти, могла сама считывать исходные данные и осуществлять необходимые вычисления. В случае обнаружения ошибок на одном из этих этапов или после анализа полученных результатов весь цикл необходимо было повторить. 
Для автоматизации труда программиста (кодера) стали разрабатывать специальные алгоритмические языки высокого уровня, а для автоматизации труда оператора вычислительного комплекса была разработана специальная управляющая программа, загрузив которую в память один раз оператор мог ее далее использовать неоднократно и более не обращаться к процедуре программирования ЭВМ через пульт оператора. Именно эту управляющую программу и стали называть операционной системой. Со временем на нее стали возлагать все больше и больше задач, она стала расти в объеме. Прежде всего разработчики стремились к тому, чтобы операционная система как можно более эффективно распределяла вычислительные ресурсы компьютера, ведь в 60-е годы операционные системы уже позволяли организовать параллельное выполнение нескольких программ. Помимо задач распределения ресурсов появились задачи обеспечения надежности вычислений. К началу 70-х годов диалоговый режим работы с компьютером стал преобладающим, и у операционных систем стремительно начали развиваться интерфейсные возможности. Термин интерфейс (interface) обозначает целый комплекс спецификаций, определяющих конкретный способ взаимодействия пользователя с компьютером. 
На сегодняшний день можно констатировать, что операционная система (ОС) представляет собой комплекс системных управляющих и обрабатывающих программ, которые, с одной стороны, выступают как интерфейс между аппаратурой компьютера и пользователем с его задачами, а с другой стороны, предназначены для наиболее эффективного расходования ресурсов вычислительной системы и организации надежных вычислений.

13) Технология анализа OLAP

[править] Реализации OLAP

Исторически первой многомерной системой управления базами данных, по существу являющейся OLAP-реализацией считается система Express, разработанная в 1970 году компанией IRI (позднее права на продукт были приобретены корпорацией Oracle и превращён в OLAP-опцию для Oracle Database)[2]. Термин OLAP ввёл Эдгар Кодд в публикации в журнале Computerworld в 1993 году[3], в которой он предложил 12 принципов аналитической обработки, по аналогии с 12 правилами для реляционных баз данных, сформулированными им же десятилетием ранее, в качестве референтного продукта, удовлетворяющего предложенным принципам, Кодд указал систему Essbase компании Arbor (поглощённой в 1997 году компанией Hyperion, которую, в свою очередь, в 2007 году купила Oracle). Примечательно, что впоследствии публикация была изъята из архивов Computerworld из-за возможного конфликта интересов, так как Кодд позднее оказывал консультационные услуги для Arbor[4].

Другие известные OLAP-продукты: Microsoft Analysis Services (ранее называвшиеся OLAP Services, часть SQL Server), SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay, SAP BW, MicroStrategy Ingelligence Server, Mondrian, Аналитический комплекс ПРОГНОЗ[5].

C точки зрения реализации делятся на «физический OLAP» и «виртуальный» (реляционный, англ. Relational OLAP, ROLAP). «Физический», в свою очередь, в зависимости от реализации подразделяется на многомерный (англ. Multidimensional OLAP, MOLAP) и гибридный — (англ. Hybrid OLAP, HOLAP).

В первом случае наличествует программа, на этапе предварительной загрузки данных в OLAP из источников выполняющая предварительный расчёт агрегатов (вычислений по нескольким исходным значениям, например «Итог за месяц»), которые затем сохраняются в специальную многомерную базу данных, обеспечивающую быстрое извлечение и экономичное хранение. Примеры таких продуктов — Microsoft Analysis Services, Oracle OLAP Option, Essbase, SAS OLAP Server, TM1, PowerPlay.

Hybrid OLAP является комбинацией. Сами данные хранятся в реляционной базе данных, а агрегаты — в многомерной.

В ROLAP-реализациях все данные хранятся и обрабатываются реляционных системах управления базами данных, а агрегаты могут не существовать вообще или создаваться по первому запросу в СУБД или кэше аналитического ПО. Примеры таких продуктов — SAP BW, Microstrategy Intelligence Server, Mondrian.

С точки зрения пользователя все варианты выглядят похожими по возможностям. Наибольшее применение OLAP находит в продуктах для финансового планирования, хранилищах данных, решениях класса Business Intelligence.

OLAP (On-Line Analytical Processing)

OLAP

OLAP (On-Line Analytical Processing) – это класс приложений и технологий, предназначенных для оперативной аналитической обработки многомерных данных (сбор, хранение, анализ) для анализа деятельности корпорации и прогнозирования будущего состояния с целью поддержки принятия управленческих решений. Технология OLAP применяется, чтобы упростить работу с многоцелевыми накопленными данными о деятельности корпорации в прошлом и не погрязнуть в их большом объеме, а также превратить набор количественных показателей в качественные, позволяет аналитикам, менеджерам и управляющим сформировать свое собственное видение данных, используя быстрый, единообразный, оперативный доступ к разнообразным формам представления информации. Такие формы, полученные на основании первичных данных, позволяют пользователю сформировать полноценное представление о деятельности предприятия.

Функциональность OLAP, как систем реализующих интеллектуальный анализ данных, заключается в динамическом многомерном анализе консолидированных данных предприятия, направленном на поддержание следующих аналитических и навигационных видов деятельности пользователя:

  1. вычисления и моделирование, примененные к измерениям и/или их конкретным элементам, использующие информацию об иерархиях
  2. анализ временных тенденций и взаимозависимостей показателей (анализ трендов), учет которых помогает повысить качество принимаемых оперативных и стратегических решений
  3. формирование срезов многомерного представления для просмотра на экране
  4. переход к более глубоким уровням детализации
  5. доступ к исходным данным
  6. "вращение" многомерных представлений: перемещение измерений с целью формирования различных форм представления данных на экране компьютера

OLAP-технология

OLAP-технология является альтернативой традиционным методам анализа данных, основанным на различных системах реализации SQL-запросов к реляционной БД. OLAP-системы играют важнейшую роль в анализе и планировании деятельности крупных предприятий и являются одним из направлений развития ИТ. В основу кладутся требования людей принимающих решения к предоставляемой информации, сложившейся индивидуальные особенности ведения дел и принятый механизм принятия решения. С точки зрения пользователя основное отличие OLAP-системы от ХД заключается: в предметной структурированности информации (именно предметной, а не технической). Работая с OLAP-приложением, пользователь применяет привычные категории и показатели – виды материалов и готовой продукции, регионы продаж, объем реализации, себестоимость, прибыль и т. п. А для того чтобы сформировать любой, даже довольно сложный запрос, пользователю не придется изучать SQL. При этом ответ на запрос будет получен в течение всего нескольких секунд. Кроме того, работая с OLAP-системой, экономист может пользоваться такими привычными для себя инструментами, как электронные таблицы или специальные средства построения отчетов.

Разработка решений по управлению предприятием

Разработка решений по управлению предприятием попадает в разряд областей наиболее сложно подающихся автоматизации. Однако сегодня имеется возможность оказать помощь руководителю в разработке решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия. Фактически, руководители различных рангов получают принципиально новый инструмент для более эффективного принятия управленческих решений и, самое главное, значительно ускорить сам процесс разработки решений, их отбора и принятия.

На сегодняшний момент проблему понимания и установления взаимосвязей между агрегированными данными наилучшим образом решают продукты, использующие многомерный оперативный анализ данных OLAP. Корпоративная аналитическая система, построенная на основе OLAP-технологии, позволяет различным категориям пользователей компании в реальном масштабе времени работать с обобщенной аналитической информацией и эффективно ориентироваться в больших объемах данных. OLAP-модули редко взаимодействуют с другими системами автоматизации, ведь БД последних зачастую имеют достаточно своеобразный вид и набор специальных показателей.

Главная особенность аналитических БД (OLAP) – это возможность формирования нерегламентированных запросов к аналитической БД. Загрузка данных в систему производится из оперативной БД предприятия. Корпоративная аналитическая система может состоять из нескольких модулей, каждый из которых обрабатывает несколько информационных массивов, необходимых для проведения всестороннего анализа соответствующего аспекта деятельности предприятия. Информационная модель, на основе которой разработана информационная система, в полном объеме описывает все аспекты предметной области и обеспечивает наглядность и простоту доступа к необходимым для анализа данным.

Внешнее отображение информации в системе

Внешнее отображение информации в системе реализовано в виде электронной таблицы или графика с использованием механизма двумерных сечений куба многомерной БД. Сечение определяется пользователем путем выбора двух независимых размерностей (ребер куба), значения которых будут представлены в строках и столбцах электронной таблицы, и фиксации значений всех других размерностей информационной модели. Интерфейс предлагаемой системы представляет собой несколько экранных форм, каждая из которых включает в себя электронную таблицу или график.

OLAP (On-Line Analytical Processing) - это не отдельно взятый программный продукт, не язык программирования и даже не конкретная технология, это совокупность концепций, принципов и требований, лежащих в основе программных продуктов, облегчающих аналитикам доступ к данным. Термин OLAP очень популярен в настоящее время и OLAP-системой зачастую, но не совсем верно, называют любую DSS-систему, основанную на концепции ХД и обеспечивающих малое время выполнение (On-Line) аналитических запросов, не зависимо от того, используется ли многомерный анализ данных.

Что такое OLAP

Системы поддержки принятия решений обычно обладают средствами предоставления пользователю агрегатных данных для различных выборок из исходного набора в удобном для восприятия и анализа виде. Как правило, такие агрегатные функции образуют многомерный (и, следовательно, нереляционный) набор данных (нередко называемый гиперкубом или метакубом), оси которого содержат параметры, а ячейки — зависящие от них агрегатные данные - причем храниться такие данные могут и в реляционных таблицах, но в данном случае мы говорим о логической организации данных, а не о физической реализации их хранения). Вдоль каждой оси данные могут быть организованы в виде иерархии, представляющей различные уровни их детализации. Благодаря такой модели данных пользователи могут формулировать сложные запросы, генерировать отчеты, получать подмножества данных.

Технология комплексного многомерного анализа данных получила название OLAP (On-Line Analytical Processing). OLAP — это ключевой компонент организации хранилищ данных. Концепция OLAP была описана в 1993 году Эдгаром Коддом, известным исследователем баз данных и автором реляционной модели данных (см. E.F. Codd, S.B. Codd, and C.T.Salley, Providing OLAP (on-line analytical processing) to user-analysts: An IT mandate. Technical report, 1993). В 1995 году на основе требований, изложенных Коддом, был сформулирован так называемый тест FASMI (Fast Analysis of Shared Multidimensional Information — быстрый анализ разделяемой многомерной информации), включающий следующие требования к приложениям для многомерного анализа:

  1. предоставление пользователю результатов анализа за приемлемое время (обычно не более 5 с), пусть даже ценой менее детального анализа;
  2. возможность осуществления любого логического и статистического анализа, характерного для данного приложения, и его сохранения в доступном для конечного пользователя виде;
  3. многопользовательский доступ к данным с поддержкой соответствующих механизмов блокировок и средств авторизованного доступа;
  4. многомерное концептуальное представление данных, включая полную поддержку для иерархий и множественных иерархий (это — ключевое требование OLAP);
  5. возможность обращаться к любой нужной информации независимо от ее объема и места хранения.

Следует отметить, что OLAP-функциональность может быть реализована различными способами, начиная с простейших средств анализа данных в офисных приложениях и заканчивая распределенными аналитическими системами, основанными на серверных продуктах. Но прежде чем говорить о различных реализациях этой функциональности, давайте рассмотрим, что же представляют собой кубы OLAP с логической точки зрения.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

57560. МНОЖЕННЯ ЧИСЛА 2. РIЗНОМАНIТНIСТЬ ТВАРИН I ПТАХIВ 81.5 KB
  Мета: математика: перевірити знання учнів із теми Множення числа 2, формувати уміння знаходити значення виразів, які містять табличні випадки множення числа 2, розв’язувати задачі на множення, продовжувати змінювати приклади на додавання прикладами на множення...
57561. тематика й астрономія Що спільного між заходом Сонця в Донецьку і функцією синус Мотивація і плануван. 60 KB
  За допомогою відривного календаря легко помітити момент сходу та заходу Сонця для різних міст України на кожне число кожного місяца. Перше що залежить від різниці довготи Києва та інших міст України додається до часу сходу та заходу...
57562. Поезія і музика - це завжди неповторність, якийсь безсмертний дотик до душі... 84.5 KB
  Діти сьогодні у нас незвичайний урок. Учитель музики Діти з давніхдавен люди захоплювались не лише барвами природи а й її неповторними звуками і намагались наслідувати їх у своїх музичних творах. Учитель Дійсно вершиною художньої зображальності Вівальді...
57563. Інтегрований урок: Математика. Народознавство 58 KB
  Мета: Закріпити навички додавання і віднімання круглих десятків і сотень, навчити додавати трицифрові числа виду 520+340, вдосконалювати вміння розв’язувати розширені задачі на зведення до одиниці...
57564. Математично-географічна подорож з тем «Раціональні числа» і «Гідросфера» 70.5 KB
  Навчальна: навчити застосовувати знання з тем Додатні і від’ємні числа Координатна пряма Модуль Порівняння чисел до розв’язування задач з географічним змістом; сформувати поняття болото показати причини їх утворення...
57565. Мовою математики про природу 92.5 KB
  Узагальнити й систематизувати навички виконання арифметичних дій з багатоцифровими числами; закріпити вміння розвязувати задачі, рівняння; вдосконалювати навички роботи з іменованими числами; збагачувати знання учнів цікавинками про природу. Розвивати логічне мислення, память, пізнавальні інтереси учнів...
57566. Traditional Chinese medicine 104.5 KB
  TCM therpy lrgely consists of Chinese herbl medicine cupuncture dietry therpy nd tui n mssge. Prior to this Chinese medicine ws minly prcticed within fmily linege systems. The term Clssicl Chinese medicine CCM usully refers these medicl prctices tht rely on theories nd methods dting from before the fll of the Qing Dynsty 1911.
57567. Використання вбудованих функцій під час опрацювання табличних даних із застосуванням до розв’язування економічних задач. Бінарний урок з інформатики та економіки 256 KB
  Мета: сформувати первинні навички використання розрахункових функцій; розвивати логічне мислення; формувати акуратність та уважність у введенні складних формул.
57568. Інтегрований урок Психологія і ОБЖ. Умій володіти собою 64 KB
  Визнати що інша людина унікальна і бачить світ поіншому. Сівши зручно в крісло заплющивши очі розслабивши тіло людина проговорює про себе формули навіювання формули залежать від того чого людина прагне досягти...