Модель, методика и алгоритмы автоматизированной оценки профессиональных рисков на производстве Нассер Сакр Садек Саллам

Содержание к диссертации

Введение

ГЛАВА 1. Анализ проблемы идентификации и оценки производственных рисков 10

1.1. Общие проблемы и методы идентификации и оценки рисков 10

1.2.Оценка производственных и производственных рисков 17

1.3.Практика определения различных видов профессионального риска 19

1.4. Анализ методов оценки производственных рисков 22

1.4.1. Прямой количественный метод 23

1.4.2. Метод оценки рисков на основе матрицы «вероятность-ущерб» 23

1.4.3. Метод вербальных функций 25

1.4.4. Метод оценки рисков на основе оценки степени выполнения требований безопасности 27

1.4.5. Метод оценки рисков на основе системы Элмери 28

1.4.6. Метод оценки рисков на основе ранжирования уровня требований (индекс ОВР) 29

1.5. Автоматизация оценки производственных рисков 32

1.5.1. Автоматизированные локальные системы и базы данных для оценки производственных и производственных рисков 32

1.5.2. Автоматизированная система оценки производственных рисков 36

1.6. Выводы 40

ГЛАВА 2. Оценка производственных рисков (модель и методика) 41

2.1. Формирование модели для оценки рисков 42

2.1.1. Построение структуры и работа экспертов 42

2.1.2. Оценка весов (значимостей) элементов 45

2.1.2.1. Способ определения коэффициентов относительной значимости общеизвестных показателей 50

2.1.2.2. Способ определения коэффициентов относительной значимости показателей, не являющихся общеизвестными

2.2. Методика оценки производственных рисков 56

2.2.Юбщая схема методики 56

2.2.2. Построение модели (этапы 1-4) 57

2.2.3. Оценка (этапы 5-8) 61

2.2.3.1. Этап 5. Получение оценок для частных производственных рисков в нормированной шкале 61

2.2.3.2. Получение комплексных и интегральной оценки (этапы 6, 7) 69

2.3. Пример оценки значимости рисков для рабочего места оператора блочного щита управления атомной электростанцией 71

2.4. Результаты и выводы 78

ГЛАВА 3. Алгоритмы и автоматизированная система оценки производственных рисков 79

3.1. Алгоритмы оценки производственных рисков 79

3.1.1. Алгоритм построения базисной иерархической модели оценки производственных рисков 80

3.1.2. Алгоритм построения частных экспертных иерархических моделей рисков 82

3.1.3. Алгоритм построения комплексной иерархической модели рисков 85

3.1.4. Алгоритм комплексирования частных оценок 87

3.1.5. Алгоритм получения интегральной оценки риска 88

3.2. Построение базы данных автоматизированной системы оценки производственных рисков 89

3.2.1. Инфологическая модель данных для база данных оценки производственных рисков 89

3.2.2. Структура таблиц БД ОПР DB-Industrial Risks 91

3.3. Структура автоматизированной системы оценки производственных рисков 3.4. Результаты и выводы 99

ГЛАВА 4. Реализация программных модулей автоматизированных систем оценки производственных рисков 101

4.1 Выбор инструментальных средств для разработки автоматизированных систем оценки производственных рисков 101

4.2 Особенности реализация базы данных DB-Industrial Risks 104

4.3. Управляющая подсистема автоматизированных систем оценки производственных рисков 111

4.4. Модуль расчета оценок производственных рисков 120

4.5. Пример применения автоматизированной системы для оценки производственных рисков 124

4.6. Результаты и выводы 127

5. Заключение 128

Список литература 130

• Метод оценки рисков на основе матрицы «вероятность-ущерб»
• Способ определения коэффициентов относительной значимости показателей, не являющихся общеизвестными
• Алгоритм построения базисной иерархической модели оценки производственных рисков
• Управляющая подсистема автоматизированных систем оценки производственных рисков

Введение к работе

Актуальность исследования: В последние годы значительно изменилась структура деятельности в различных областях труда, меняются и риски, связанные с возможными заболеваниями, обусловленными появлением принципиально новых автоматизированных рабочих мест. В то же время возрастают роль и значение управления рисками на производстве как инструмента снижения потерь и повышения эффективности национальных экономик. Значение этого инструмента возрастает из-за роста самих рисков, что является общемировой тенденцией, обусловленной усложнением функционирования современного общества.

Однако подходы и способы управления профессиональными рисками меняются крайне медленно, что обусловлено недостаточной формализацией методик оценки рисков (имеющиеся методики основаны практически на устном счете) и слабым использованием возможностей современных информационных технологий. Данный факт связан с тем, что изначально, а зачастую и по сей день оценкой производственных рисков, связанных с производством, занимались медики (травмы, несчастные случаи и др.), а также небольшая группа социальных работников, знания которых в области автоматизации обработки данных не соответствуют современным возможностям информационных технологий. Оценки профессиональных рисков на производстве в настоящий момент основаны на устаревших данных, носят балльный характер, и в основном относятся к травмоопасности и др., оставляя в стороне возможное возникновение хронических заболеваний, обусловленных спецификой профессии и производства.

Это противоречие приводит к необходимости автоматизации процедуры анализа и оценки производственного рисков для различных видов деятельности, что реализуется только на основе использования современных информационных технологий. Для этого необходима разработка автоматизированной системы оценки производственных рисков (АСОПР), интегрированная в имеющуюся АСУП и расширяющая ее возможности. Включение в систему соответствующих баз данных (БД) и баз знаний (БЗ) позволит объективно и комплексно определить влияние факторов рабочей среды, особенностей деятельности (информационной нагрузки, сложности деятельности и др.) и компонент рабочего места (РМ) на здоровье операторов.

Анализ производственного риска с использованием БД и БЗ позволяет производить оценку (расчет) по различным факторам риска, а также учитывать возможные совокупные влияния различных, в том числе и взаимосвязанных факторов профессионального и эргономического риска.

Использование информационных технологий даёт возможность построить автоматизированную систему, учитывающую имеющиеся наработки, содержащую данные о факторах, влияющих на здоровье и самочувствие людей разных профессий, работающих в различных производственных условиях. Зная зависимость влияния различных факторов на человека, можно свести их воедино и, используя соответствующие алгоритмы, получить объективную оценку профессиональных рисков.

Процесс создания подобной системы включает следующие этапы:

анализ используемых моделей и методик оценки производственных рисков;

построение модели производственного риска;

разработка методики оценки производственного риска и комплекса соответствующих алгоритмов;

построение инфологических и даталогических моделей предметной области для последующей реализации их в среде универсальной СУБД;

разработка структуры АСОПР;

реализация АСОПР и БД в среде программирования;

тестирование и отладка отдельных компонент АСОПР и их использование на отдельных предприятиях.

Целью диссертационной работы является расширение возможностей АСУП по управлению производством за счет включения в нее АСОПР.

Для достижения поставленной цели необходимо решение следующих задач:

проведение анализа методов оценки производственных рисков для различных видов деятельности;

построение модели производственного риска;

разработка методики оценки производственных рисков на основе обработки мнений экспертов;

разработка и реализация комплекса алгоритмов, реализующих основные этапы вышеуказанной методики;

разработка структуры и создание основных компонент АСОПР и их программная реализация.

Объект исследования - профессиональные риски.

Предмет исследования - модели и алгоритмы автоматизированной оценки профессиональных рисков на производстве.

Научные положения, выносимые на защиту:

1. Модель производственного риска.

2. Методика оценки производственного риска.

1. Комплекс алгоритмов, реализующих оценку производственного риска.

2. Структура и основные компоненты АСОПР.

Новизна выносимых на защиту научных результатов:

1. Разработанная модель производственного риска, отличается от известных иерархичностью структуры, а также тем, что позволяет учитывать мнения (отсутствие мнений) различных экспертов и, в соответствие с ними адаптировать модель к условиям конкретного производства.

2. Методика, реализующая оценку производственного риска, отличается не только возможностью комплексного учета влияния различных факторов производства на здоровье работника и компетентности экспертов, за счет различных способов обработки мнений экспертов, но и способом комплексирования полученных результатов.

3. Комплекс алгоритмов является новым для данной проблемной области и может быть положен в основу при реализации АСОПР.

4. Структура и основные компоненты АСОПР.

Структура и основные компоненты АСОПР являются новыми для области анализа рисков: включают БД и БЗ, содержащие комплекс разработанных алгоритмов; обеспечивают всестороннюю информацию об объектах, а также обработку имеющейся информации в соответствие с разработанными моделью и методикой и обмен информацией внутри АСУ П.

Достоверность научных результатов, полученных в диссертационной работе, обеспечивается корректным использованием математического аппарата, подтверждается апробацией полученных результатов, а также их использованием при решении практических задач.

Теоретическая значимость

Разработанная модель, методика оценки рисков и реализующие ее алгоритмы могут быть использованы при решении широкого класса научных задач, связанных с обработкой мнений экспертов.

Практическая значимость

Практическая значимость работы обусловлена её прикладной направленностью - автоматизированной оценкой профессиональных рисков на базе созданного алгоритмического и информационно-программного обеспечения, а также практической апробацией отдельных компонент АСОПР.

Методы исследования. В работе использовались методы экспертных оценок, анализа иерархий, теории множеств, теории графов, теории баз данных и баз знаний.

Апробация работы: Результаты исследований докладывались на:

Научной конференции «XXXIX Гагаринские чтения» 09.04.2013, Москва;

XIII Международной научной конференции «Психология и эргономика единство теории и практики» 24.09-25.09.2013, г. Тверь;

Научно-практической конференции «Геополитические факторы устойчивого развития Арктики и инновационные технологии прогнозирования и предотвращения чрезвычайных ситуаций», 15.11-16.11. 2013 г. СПб;

Международной научно-практической конференции «Психология труда, инженерная психология и эргономика» 2014, СПб;

XX международной научно-методической конференции СПбГЭТУ «ЛЭТИ» «Современное образование, технологии, качество» 23.04.2014, СПб;

II Международной научно-методической конференции «Безопасность в строительстве» СПбГАСУ 27-28 ноября 2014 г.

Внедрение результатов исследования. Результаты диссертационной работы внедрены и использованы в учебном процессе СПбГЭТУ «ЛЭТИ», в работах ОАО «Корпорация «Аэрокосмическое оборудование» и ООО «ИНТЕРДУМ» о чем имеются соответствующие акты.

Публикации

По теме диссертации опубликовано 13 работ, в том числе: 5 работ в рецензируемых научных журналах, входящих в Перечень изданий, рекомендуемых ВАК; 1 статья в зарубежном научно-техническом сборнике (Scopus), 6 материалов докладов. Имеется свидетельство о регистрации Программного продукта.

Структура и объём диссертации

Диссертация состоит из введения, четырёх глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Общий объём работы - 200 стр., в том числе - рисунков 41, таблиц 14, список литературы - 84 назв., приложения - 4.

Метод оценки рисков на основе матрицы «вероятность-ущерб»

Несмотря на множество работ по анализу различных рисков для каждой предметной области существуют свои подходы не только к идентификации, но и к оценке рисков.

Так для прогнозирования экономических рисков, а также рисков при решении различных проблем в [10, 11] использован логико-вероятностный метод, базирующийся на предварительном описании системы (процесса) в виде логической функции (конъюнкции дизъюнкций), приведения этой функции к ортогональному виду и перехода к вероятностным (возможно и нечетким) оценкам. Приведены подходы к построению баз соответствующих знаний, позволяющих использовать этот метод специалистам широкого профиля. Указаны трудности, обусловленные возможным отсутствием (неточностью) исходной информации. Предложена достаточно общая концепция [12] построения технологий управления рисками.

Ввиду того, что обеспечение безопасности населения от различных техногенных источников в развитых странах уже несколько десятилетий осуществляется на основе концепции приемлемого риска, необходимо наличие соответствующих методов количественного определения риска и сравнения его с допустимым (приемлемым) уровнем. Следует отметить, что, в этом случае, методические сложности связаны как с заданием (определением) допустимого уровня риска, так и с выбором способа (метода) для его оценки. Наличие в соответствующих органах МЧС высококвалифицированных специалистов позволило достаточно широко использовать вероятностно-статистические методы, исходные данные для которых зависят не только от вида риска, но и от рассматриваемого региона (района). Оцениваются вероятности возникновения рисков, а также их возможные последствия. Полученные оценки используются в МЧС для уменьшения последствий техногенных и экологических прецедентов [13, 14]. Достаточно традиционные (вероятностно-статистические) методы оценки рисков используются в страховом деле, откуда они и появились. В [7] описаны основы организации страхового менеджмента, базирующегося на вероятностно-статистических оценках соответствующих рисков и их последствий, т.е. на оценках значений средних ущербов, что должно обеспечить эффективность страхования.

Имеется ряд подобных подходов [15, 16, 17, 18], основанных на оценке возможностей и последствий соответствующих рисков для организаций, осуществляющих различные виды хозяйственной, инновационной и других видов деятельности.

Разрабатываются перспективные подходы и технологии, в т. ч. системно-информационный подход к оценке безопасности процессов в ЧМС , когнитивные технологии управления рисками [19, 20] и др.

Однако, большинство подходов к анализу рисков, реализуемых на практике, базируется на корректном использовании вероятностно-статистических методов (с возможным привлечением экспертных оценок), что предъявляет достаточно высокие требования к уровню (компетентности и квалификации) специалистов, использующих эти методы.

Одним из основных видов рисков является профессиональный (производственный) риск.По данным Фонда социального страхования в 2011 году в РФ зафиксировано 10190 несчастных случаев на производстве. Экономические потери от этих несчастных случаев составили около 60 млрд. руб. [21], т.е. средние потери от одного несчастного случая составили около 5,9 млн. руб.

Оценка и управление профессиональными (производственными) рисками является насущной экономической необходимостью. Развитие международной практики в области охраны труда идет по пути предупредительных мер в этой сфере, оценки производственных рисков и создания эффективной системы управления ими.

Система оценки производственных рисков [1] должна удовлетворять следующим требованиям: оценка риска должна быть результатом осознанной, целенаправленной деятельности, в которой должны быть заинтересованы и работник, и работодатель; оценка рисков должна быть количественной, поскольку величина риска должна быть непосредственно связана с размером заработной платы (надбавки за риск), а деятельность по снижению риска также должна быть количественно оценена, поскольку требует определенных затрат; оценка риска должна быть объективной, основанной на признаваемых и работодателем, и работником принципах, методах, подходах и т.п.

Все перечисленное означает, что подход к оценке рисков на рабочем месте должен быть просто реализуемым, понятным, в том числе и рядовым работникам. Исходя из приведенных требований методика оценки риска получения производственной травмы или профессионального заболевания должна отвечать следующим требованиям [1]: 1) методика должна предоставлять данные о результатах оценки рисков в количественном виде (при этом можно применять различные количественные шкалы: интервальные, ранговые, отношения и др.); 2) методика должна быть простой и наглядной, т.е. обеспечивать возможность ее применения представителями младшего управленческого звена предприятий (мастер, прораб, начальник участка, бригадир), т.е. теми руководителями, которые фактически и управляют рисками; 3) методика должна удовлетворять требованию воспроизводимости полученных оценок с заданной точностью (например, в случае возникновения трудовых споров, при подтверждении соответствия, а также при оценке результативности проведенных мероприятий по снижению рисков).

Необходимо заметить, что требование простоты и понятности во многих случаев вступает в противоречие с требованиями точности оценки, и, в ряде случаев, направлено не на повышение понятности для работников, а является следствием недостаточно высокой квалификации специалистов, занимающихся оценкой рисков на конкретных предприятиях.

Способ определения коэффициентов относительной значимости показателей, не являющихся общеизвестными

Для определения нормированных значений показателей для выделенных поддиапазонов используются экспертные оценки.

Для каждого из показателей всем экспертам предъявляются, выделенные диапазоны и предлагается расставить их оценки от 0 до 1, основываясь на собственном опыте, знаниях, умениях и пр.

Для удобства работы экспертов информация предъявляется в графической форме, т.е. каждому эксперту предъявляется графическое представление всего интервала возможного нахождения показателя (Рис. 2.9.), заранее, во избежание лишних обсуждений, разбитого на подинтервалы. Экспертам предлагается прямо на бланке проставить численные значения по типу (отлично - 1 (или 100%), очень хорошо - 0,8 - 0,9, хорошо - 0,6 - 0,8 и т.д.) по своему выбору[62,57].

В качестве процедуры усреднения выбираем средневзвешенное геометрическое, которое является более пессимистической оценкой, чем средневзвешенное арифметическое. Для каждого из значений показателя на интервалах постоянства получаем усредненные значения:

Результатом данной экспертной оценки, является набор значений численных оценок показателей, значения которых, по мнению экспертов, являются практически постоянными на заданных интервалах: Таким образом, работа с экспертами, по разработке правил перевода количественных показателей, получаемых путем проведения измерений, в оценочные показатели, являющиеся постоянными на выделенных интервалах, завершена.

Полученный набор интервалов для каждого из показателей нижнего уровня иерархии позволяет осуществлять однозначный перевод измеряемых (инструментально) показателей в нормированную шкалу, а также предоставляет возможность экспертам, осуществляющим оценку неизмеряемых показателей, работать в единой шкале. Кроме того, это весьма удобно для визуализации результатов комплексных оценок показателей.

Возможно построение зависимости, позволяющей для каждого из значений исследуемого показателя получать его числовую (нормированную) оценку. Построение зависимости может быть реализовано с помощью построения аналитической (в частном случае линейной) функции, аппроксимирующей полученную ступенчатую функцию, например, по методу наименьших квадратов с учетом весов входящих значений. 2.2.3.2. Получение комплексных и интегральной оценки (этапы 6, 7)

Комплексирование полученных частных оценок по различным факторам, дает возможность, кроме всего прочего, распределять факторы по степени риска, выстраивая их в определенной последовательности.

Получение комплексных оценок показателей нижнего уровня следует разбить на две части: получение оценок для измеряемых показателей и получение оценок для неизмеряемых показателей.

Рассмотрим все показатели нижнего уровня u1,...,uk,uk+1,...,um, при этом будем полагать, что показатели ul,u2,...,uk - неизмеряемые, а показатели ик+\- ---- ит -измеряемые. 1. Получение оценок для измеряемых показателей. Оценки измеряемых показателей uk+i-,----,um- rk+i- ---- rm получаются простым переводом результатов проведенных измерений этих показателей в шкалы, либо уже имеющиеся в БД, либо разработанные на этапе 5.

2. Получение комплексных оценок для неизмеряемых показателей. Каждый из соответствующих п экспертов (компетентности экспертов а\Аг?-Ап)ъ соответствие с результатами этапа 5, т.е. используя единую шкалу для каждого из неизмеряемых показателей формирует собственную численную оценку. Таким образом, от /-го эксперта получаем набор оценок для показателей ul,u2,...,uk-rn,...,rk / = 1,2,...,и. Значения комплексных оценок для неизмеряемых показателей получаются как средневзвешенные арифметические

При недостаточно высокой интегральной оценке конкретного профессионального риска возможна, на основании результатов этапа 6, т.е. на основании анализа векторов г = ( , ,..., , ,..., ) и а=(а1,а2,...,а/и) постановка соответствующей задачи оптимизации (реинжиниринга РМ), с учетом необходимого расхода ресурсов [62, 57].

Если достаточно высокая точность интегральной оценки не является необходимой, то, для удобства визуализации полученной информации, весь диапазон значений интегральной оценки также может быть разбит на соответствующие интервалы, на которых значения оценки представляются постоянными (возможен перевод в балльные оценки способом, описанным ранее). При этом может быть использован способ, реализованный на этапе 5. 2.3. Пример оценки значимости рисков для рабочего места оператора блочного щита управления атомной электростанцией Анализ современных энергетических предприятий (атомных и других электростанций) [64, 65] позволил выявить ряд особенностей деятельности специалистов, управляющих ими (обычно операторов БЩУ — блочных щитов управления), которые могут негативно сказываться на работе и здоровье (производственные или эргономические риски). Эти особенности связаны как с напряженностью и ответственностью деятельности, так и с ее различными особенностями, например, выполнением ряда операций и стоя и сидя, необходимостью переходить от одного органа управления к другому, работе в едином, хотя и большом пространстве с различными информационными моделями и др. [64, 65, 66].

Алгоритм построения базисной иерархической модели оценки производственных рисков

При построении модели в качестве формального аппарата описания организации и функционирования диалоговой системы применяем теорию графов, теорию конечных автоматов и специальные языки формальнологического типа. Если необходим анализ и оптимизация разработанной системы, то модели строятся с использованием вероятностно-статистических методов[84].

Если ДС строится на базе математической модели, использующей теорию графов и специального языка описания, то дополнительно в состав ДС будут входить программы анализа и синтеза графов диалоговых процедур и транслятор языка описания графов ДС.

По сфере использования можно выделить системы, применяемые в процессах управления экономическими системами, в процессах проектирования сложных систем в АСОИУ, в обучающих системах, в системах управления данными и в информационно-поисковых системах.

По способу организации взаимодействия и наличию приоритета при организации этого взаимодействия выделяют системы с приоритетным взаимодействием (человека, ЭВМ) и без приоритетного взаимодействия. Бесприоритетные системы отличаются случайным характером ведения диалога и малой степенью его организованности. Такие системы не являются характерными для применения в экономических системах, в которых, как правило, используют приоритетные схемы взаимодействия человека или ЭВМ в пределах сценария или предметной области и выбранных средств общения.

Если принять во внимание, что основу процесса взаимодействия составляют операции информирования, то все диалоговые системы можно разделить на классы по типу общения: с активным общением и с пассивным общением, а по типу сценария все ДС делят на системы с гибким и жестким сценарием диалога. Активная схема диалога характеризуется проявлением инициативы с двух сторон, что создает возможность регулирования человеком основных характеристик взаимодействия: периода общения, количества этапов, структуры и содержания информационного потока. Следовательно, появляется возможность работать по гибкому сценарию диалога. Схема пассивного диалога более проста по своей реализации и используется при хорошей структурированности задачи, а также при лимите времени и средств ЭВМ. По форме (языку) общения диалоговые системы делятся на системы с языком общения типа «запрос — ответ», «меню», «шаблоны», «подсказки», смешанные варианты. Выбор средств общения определяется требованиями, предъявляемыми к системе взаимодействия со стороны предметной области и режимами общения.

По типу сложности языка общения выделяют системы с формализованными языками (с грамматикой или без грамматики) и с естественными языками. В настоящее время с увеличением числа непроизводственных пользователей диалоговых систем большое значение приобретает использование естественного языка общения, который обеспечивает доступность, удобство и высокое качество взаимодействия. Однако из-за трудностей реализации эффективных средств восприятия сообщений на естественном языке при использовании формы взаимодействия «запрос-ответ», «меню» и «шаблоны» применяют в основном формализованные языки с ограниченной лексикой и с грамматикой или без грамматики.

Все проблемы проектирования процессов обработки данных в диалоговом режиме можно объединить в две группы: проблемы методологического характера, связанные с выбором принципов и методов проектирования диалоговых систем и разработкой проекта на логическом уровне; проблемы, связанные с реализацией конкретного варианта проекта диалоговой системы, т. е. проектированием на физическом уровне.

Проектирование диалоговой системы на логическом уровне включает выбор стратегии проектирования, методов проектирования и оценки системы, принципов и способов логической организации и реализации на ЭВМ процессов взаимодействия. Выбор логической структуры диалоговой системы зависит от назначения диалоговой системы и используемого языка общения.

На основе анализа и классификации форм диалога в качестве прототипа для реализации управляющей подсистемы АСОПР выберем диалоговую систему с жестким сценарием диалога. Такой выбор предполагает использование последовательности вызова экранных форм, использующих: меню-диалог, предлагающий пользователю выбор альтернативы функций обработки из фиксированного перечня; действия типа «запрос-ответ» с фиксированным перечнем возможных значений, выбираемых из списка, или ответы типа Да / Нет; запрос по формату, задаваемый путем заполнения экранной формы с регламентированным по составу и структуре набором реквизитов [84].

Управляющая подсистема автоматизированных систем оценки производственных рисков

Управляющая подсистема автоматизированной системы оценки производственных рисков служит для выбора и инициализации основных функций системы и реализует диалоговый интерфейс с пользователями системы. Современные среды разработки пользовательских интерфейсов в большей степени создают внешний вид интерфейса. Известный стандарт IDEF [84] фокусирует внимание разработчиков интерфейса на программировании желаемого взаимного поведения интерфейса и пользователя на трех уровнях: уровне выполняемой функции, выполняемой операции, сценария взаимодействия, определяемом специфической ролью пользователя (по какому сценарию она должна выполняться тем или иным пользователем); и, наконец, на деталях интерфейса (какие элементы управления, предлагает интерфейс для выполнения операции). Рассмотрим основные классы диалоговых систем и проведем выбор формы диалога для реализации в системе ОПР.

Большинство программных продуктов, ориентированных на конечного пользователя, работают в диалоговом режиме взаимодействия с пользователем, при котором ведется обмен сообщениями, влияющими на обработку данных. В режиме диалога осуществляются запуск функций обработки, изменение свойств объектов, производится настройка параметров выдачи информации на печать и т.п.

Для создания диалоговых процессов и интерфейса конечного пользователя наиболее подходят объектно-ориентированные инструментальные средства разработки программ, в составе которых имеются построители меню, с помощью которых создается ориентированная на конечного пользователя совокупность режимов и команд в виде главного меню и вложенных подменю, конструкторы экранных форм и др.

При построении модели в качестве формального аппарата описания организации и функционирования диалоговой системы применяем теорию графов, теорию конечных автоматов и специальные языки формальнологического типа. Если необходим анализ и оптимизация разработанной системы, то модели строятся с использованием вероятностно-статистических методов[84].

Если ДС строится на базе математической модели, использующей теорию графов и специального языка описания, то дополнительно в состав ДС будут входить программы анализа и синтеза графов диалоговых процедур и транслятор языка описания графов ДС.

По сфере использования можно выделить системы, применяемые в процессах управления экономическими системами, в процессах проектирования сложных систем в АСОИУ, в обучающих системах, в системах управления данными и в информационно-поисковых системах.

По способу организации взаимодействия и наличию приоритета при организации этого взаимодействия выделяют системы с приоритетным взаимодействием (человека, ЭВМ) и без приоритетного взаимодействия. Бесприоритетные системы отличаются случайным характером ведения диалога и малой степенью его организованности. Такие системы не являются характерными для применения в экономических системах, в которых, как правило, используют приоритетные схемы взаимодействия человека или ЭВМ в пределах сценария или предметной области и выбранных средств общения.

Если принять во внимание, что основу процесса взаимодействия составляют операции информирования, то все диалоговые системы можно разделить на классы по типу общения: с активным общением и с пассивным общением, а по типу сценария все ДС делят на системы с гибким и жестким сценарием диалога. Активная схема диалога характеризуется проявлением инициативы с двух сторон, что создает возможность регулирования человеком основных характеристик взаимодействия: периода общения, количества этапов, структуры и содержания информационного потока. Следовательно, появляется возможность работать по гибкому сценарию диалога. Схема пассивного диалога более проста по своей реализации и используется при хорошей структурированности задачи, а также при лимите времени и средств ЭВМ. По форме (языку) общения диалоговые системы делятся на системы с языком общения типа «запрос — ответ», «меню», «шаблоны», «подсказки», смешанные варианты. Выбор средств общения определяется требованиями, предъявляемыми к системе взаимодействия со стороны предметной области и режимами общения.

По типу сложности языка общения выделяют системы с формализованными языками (с грамматикой или без грамматики) и с естественными языками. В настоящее время с увеличением числа непроизводственных пользователей диалоговых систем большое значение приобретает использование естественного языка общения, который обеспечивает доступность, удобство и высокое качество взаимодействия. Однако из-за трудностей реализации эффективных средств восприятия сообщений на естественном языке при использовании формы взаимодействия «запрос-ответ», «меню» и «шаблоны» применяют в основном формализованные языки с ограниченной лексикой и с грамматикой или без грамматики.

Все проблемы проектирования процессов обработки данных в диалоговом режиме можно объединить в две группы: проблемы методологического характера, связанные с выбором принципов и методов проектирования диалоговых систем и разработкой проекта на логическом уровне; проблемы, связанные с реализацией конкретного варианта проекта диалоговой системы, т. е. проектированием на физическом уровне.

Проектирование диалоговой системы на логическом уровне включает выбор стратегии проектирования, методов проектирования и оценки системы, принципов и способов логической организации и реализации на ЭВМ процессов взаимодействия. Выбор логической структуры диалоговой системы зависит от назначения диалоговой системы и используемого языка общения.

На основе анализа и классификации форм диалога в качестве прототипа для реализации управляющей подсистемы АСОПР выберем диалоговую систему с жестким сценарием диалога. Такой выбор предполагает использование последовательности вызова экранных форм, использующих: меню-диалог, предлагающий пользователю выбор альтернативы функций обработки из фиксированного перечня; действия типа «запрос-ответ» с фиксированным перечнем возможных значений, выбираемых из списка, или ответы типа Да / Нет; запрос по формату, задаваемый путем заполнения экранной формы с регламентированным по составу и структуре набором реквизитов [84].