Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Информационная инфраструктура в реинжиниринге бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия 13
1.1. Роль реинжиниринга бизнес-процессов в обеспечении эффективности промышленного предприятия 13
1.2. Методы реинжиниринга бизнес-процессов в структуре CALS-технологии 18
1.3. Проблемы интеграции информационного обеспечения управления качеством продукции в задачах реинжиниринга бизнес-процессов 30
1.4. Выводы по главе 1 54
Глава 2. Повышение уровня систематизации и управления информацией для обеспечения реинжиниринга бизнес-процессов промышленного предприятия 55
2.1. Совместное использование технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами 55
2.2. Применение CRM-приложений в структуре CALS-технологии для повышения качества управления бизнес-процессами 67
2.3. Инструментальные средства реинжиниринга бизнес-процессов на основе CRM-приложений 81
2.4. Выводы по главе 2 91
Глава 3. Системы поддержки принятия решений как средство реализации реинжиниринга бизнес-процессов 92
3.1. Системы поддержки принятия решений модификации управления бизнес-процессами 92
3.2. Модели обеспечения качества систем принятия решений в бизнес-процессах на основе хранилищ данных 103
3.3. Моделирование структуры хранилища данных с целью повышения качества принятия решений в бизнес-процессах 119
3.4. Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода 127
3.5. Комплексный подход в интеллектуальном анализе данных прикладной информационной системы инновационного промышленного предприятия 139
3.6. Выводы по главе 3 144
Глава 4. Применение реинжиниринга бизнес-процессов в технологической подготовке инновационного промышленного предприятия 145
4.1. Выбор способа взаимодействия клиентского приложения с хранилищем данных для обеспечения эффективности бизнес-процессов... 145
4.2. Реализация системы поддержки принятия решений в рамках бизнес-процессов на основе хранилища данных 156
4.3. Оценка экономической эффективности внедрения системы поддержки принятия решений в технологическую подготовку инновационного промышленного предприятия при реинжиниринге бизнес-процессов 176
4.4. Влияние реинжиниринга на фундаментальную стоимость бизнеса инновационного промышленного предприятия 187
4.5. Выводы по главе 4 195
Основные выводы и результаты работы 196
Список литературы 198
- Проблемы интеграции информационного обеспечения управления качеством продукции в задачах реинжиниринга бизнес-процессов
- Инструментальные средства реинжиниринга бизнес-процессов на основе CRM-приложений
- Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода
- Реализация системы поддержки принятия решений в рамках бизнес-процессов на основе хранилища данных
Введение к работе
Актуальность работы. В условиях непрерывно растущей конкуренции на рынке товаров и услуг руководители промышленных предприятий ежедневно стоят перед проблемой непрерывного повышения эффективности их работы на основе повсеместного внедрения инноваций и инфокоммуникацинных технологий.
Анализ проблемы показывает, что наряду с повышением качества продукции, как основного показателя деятельности промышленного предприятия, необходимо обеспечить сбалансированную ценовую политику на выпускаемую продукцию, а также - гарантировать современный уровень услуг и сбалансированные темпы производства.
Все перечисленные компоненты реинжиниринга бизнес-процессов, как политики выживания в современной рыночной экономике, должны базироваться на инновационном подходе с широким комплексным использованием инфокоммуникационных технологий, таких как: CALS-технология (Continuous Acquisition and Life Cycle Support - система непрерывной информационной поддержки жизненного цикла изделия); CRM-приложения (Customer Relationship Management - информационная система управления взаимоотношениями с клиентами); Web-сервисы (система программных инструментальных средств, работающая в среде «клиент -сервер» и «облачных» вычислений, которая создает в локальных вычислительных сетях и сети Internet среду автоматизированного управления бизнес-процессами); системы распределенных баз данных и хранилищ данных.
Поскольку качество выпускаемой продукции и предоставляемых услуг является основными показателями деятельности промышленного предприятия, то успешное повышение эффективности его производства возможно только на основе создания единой организационно-технической системы управления качеством.
В диссертационной работе предлагается решение актуальной задачи по разработке методик и применению принципов реинжиниринга бизнес-процессов в деятельности инновационных промышленных предприятий, как гарантия постоянной поддержки эффективности производственной деятельности и успешной конкурентоспособности на рынке товаров и услуг.
Методологической базой исследования информационных технологий и программных средств в области реинжиниринга бизнес-процессов являются теория систем, системный и интеллектуальный анализ данных. Наибольший вклад в развитие этого научного направления внесли Chikofsky Е., Cross J., Dennis Smith, John Bergey, Nelson Weiderman, Rick Kazman, S. Jeromy Carriere,
h "
'j
Steven Woods, Walter Lamia, William Hefley, Кротов A.A., Лупян E.A., Ойхман Е.Г., Попов Э.В.
Основные принципы и проблемы реинжиниринга бизнес-процессов промышленного производства рассматриваются в трудах таких ученых как Champy J., Davenport Т.Н., Ericsson М, Hammer М., Harmon P., Jacobson A., Jacobson І.,Абикеев H.M., Данько Т.П., Ильдеменов СВ., Левин А.И., Оголева Л.Н., Окулесский В.А., Попов Э.В., Радиковский В.М., Тельнов Ю.Ф., Черенцова Е.В., Шапот М.Д.
В настоящее время выполняется большое количество разнообразных исследований, посвященных применению информационных технологий в решении экономических задач, но научных работ, посвященных применению инфокоммуникационных технологий в виде OLE/COM и CORBA, CRM-приложений, OLAP-анализа, «облачных» вычислений для реализации задач реинжиниринга бизнес-процессов в корпоративных информационных системах, в том числе, промышленных, недостаточно, что и обуславливает проявление к ним повышенного научного и практического интереса.
Цель работы. Основной целью диссертационной работы является повышение эффективности управления инновационным промышленным предприятием на основе разработки и применения инфокоммуникационных технологий при реализации принципов реинжиниринга бизнес-процессов.
Для достижения указанной цели в диссертационной работе были решены следующие научные задачи:
-
Проведен всесторонний анализ состояния и вариантов решения задач по повышению уровня эффективности инновационного промышленного предприятия в рамках информационной поддержки жизненного цикла изделий с применением принципов реинжиниринга бизнес-процессов.
-
Определены требования к архитектуре компонентов реинжиниринга бизнес-процессов при решении задач производства в среде CALS-технологии.
-
Разработаны модели и методики для повышения качества продукции, как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на основе применения математических моделей и компонентного подхода -технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложений в среде CALS-технологии.
-
Разработаны принципы менеджмента качества продукции на основе проблемно-ориентированных хранилищ данных.
5. Разработаны методики интеграции системы поддержки принятия решений (СППР) с использованием хранилищ данных в существующую информационную систему промышленного предприятия с целью реинжиниринга бизнес-процессов.
Область исследования. Диссертация выполнена в соответствии с п. 2.5. «Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах» и п. 2.6. «Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии» Паспорта специальностей ВАК РФ (экономические науки) по специальности 08.00.13 -«Математические и инструментальные методы экономики».
Объектом исследования диссертационной работы являются: распределенная информационная система, алгоритмы, методы, модели и инструментальные средства в виде инфокоммуникационных технологий для эффективного управления бизнес-процессами инновационного промышленного предприятия.
Предметом исследования диссертационной работы „является реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия.
Методы исследований. Для решения задач, поставленных в работе, использованы основные положения системного анализа, интеллектуального анализа данных, кластеризации, алгебра логик, теория передачи информации, методы интеграции данных; для разработки моделей и алгоритмов проектирования - теории баз данных, объектно-ориентированного моделирования и проектирования, а для программной реализации -структурного и объектно-ориентированного программирования.
Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:
-
Предложен новый подход к решению задачи повышения эффективности промышленного производства за счет использования реинжиниринга бизнес-процессов в среде CALS-технологии и на платформе современных инфокоммуникационных технологий.
-
Разработаны методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов посредством построения системы менеджмента качества (СМК) на основе
применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM, CORBA и CRM-приложений при интеграции задач управления бизнес-процессами.
3. Разработана методика менеджмента качества продукции на основе применения системы поддержки принятия решений (СППР) в среде распределенной обработки данных и хранилищ данных инновационного промышленного производства.
Практическая ценность работы заключается:
в повышении эффективности инновационного промышленного производства в рамках CALS-технологии за счет разработки методических, алгоритмических и программных средств реинжиниринга при реализации бизнес-процессов;
в применении разработанных методик реинжиниринга бизнес-процессов на этапе планирования и технологической подготовки промышленного производства инновационной продукции.
Положения, выносимые на защиту:
-
Комплексный подход к решению задач повышения эффективности инновационного промышленного производства за счет использования принципов реинжиниринга бизнес-процессов в среде CALS-технологии.
-
Методики реализации повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии.
-
Модели, методики и набор инструментальных средств в виде совокупности инфокоммуникационных технологий, направленные на повышение эффективности управления промышленным предприятием на основе разработки и применения методов реинжиниринга бизнес-процессов.
Реализация работы. Методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии применяются в существующей информационной системе малого инновационного предприятия ООО «Компьютерные системы и технологии». Определена целесообразность применения этих методик в учебном процессе ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН» как на факультете «Информационные технологии и системы управления», так и на других факультетах, и в настоящее
время используются при подготовке бакалавров по направлению 230700.62 «Прикладная информатика», магистрантов по магистерской программе 230100.68-01 «Теоретическая информатика». Материалы диссертационной работы использованы в качестве методологической основы при разработке общеуниверситетских курсов лекций и практических занятий по дисциплинам «Информатика» и «Интеллектуальные системы обработки информации».
Апробация работы. Основные положения диссертационной работы неоднократно докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедр экономического и информационного профиля, научных семинарах в ФГБОУ ВПО МГТУ «СТАНКИН», а также - международных и всероссийских экономических и научно-технических конференциях: Межвузовской научно-практической конференции МГТУ «СТАНКИН» «Инновации в экономике -2011» (2011г., г.Москва), IV Всероссийской научно-практической конференции «Проблемы развития предприятий: Теория и практика» (2011г., г.Пенза), V Всероссийской научно-практической конференции «Стратегическое управление предприятиями, организациями и регионами» (2011г., г.Пенза), IX Международной научно-практической конференции «Совершенствование управления научно-технологическим прогрессом в современных условиях» (2011г., г.Пенза), XI Всероссийской научно-практической конференции «Конкурентоспособность предприятий и организаций» (2011г., г.Пенза), X Международной научно-практической конференции «Современные тенденции в экономике и управлении: Новый взгляд» (2011г., г.Новосибирск), VIII Всероссийской научно-практической конференции «Особенности роста и развития региональных социально-экономических систем» (2011г., г.Пенза), III Международной научно-практической конференции «Повышение управленческого, экономического, социального и инновационно-технического потенциала предприятий, отраслей и народно-хозяйственных комплексов» (2011г., г.Пенза), X Либерецком Международном Экономическом Форуме (2011г., г.Либерец, Чешская Республика).
Объем работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка используемой литературы из 127 наименований и 1-го приложения, изложена на 210 страницах машинописного текста, включая 63 рисунка и 17 таблиц.
Проблемы интеграции информационного обеспечения управления качеством продукции в задачах реинжиниринга бизнес-процессов
Повышение показателей качества продукции предприятия является основным параметром процесса реинжиниринга, при этом процедура управления повышением качества реализуется с помощью систем менеджмента качества (СМК). Важнейшей основой функционирования систем менеджмента качества является информационное обеспечение (информационная поддержка) СМК [59]. Рассмотрим основные принципы построения системы информационного обеспечения (СИО) СМК.
Основные понятия о качестве
Качество изделия (процесса, услуги и любого другого объекта) есть степень соответствия измеренных значений требованиям рынка [127]. Исходя из этих основных положений, СИО должна содержать требования и измеренные значения для конкретных объектов и результаты анализа их соответствия. Требования могут быть как внешними, так и порождаемыми в процессе создания продукции. Внешние - это, как правило, требования заказчика, дополнительные требования нормативных документов, требования МС ИСО серии 9000:2001 и т.д. Требования, порождаемые в процессе производства, могут быть требованиями к продукции, оборудованию, персоналу и др. При этом возникают цепочки взаимосвязей этих требований [125]. Например, требования потребителя к продукции порождает некоторые характеристики будущего изделия, которые преобразуются в требования к нему; это в свою очередь формирует характеристики материалов, которые преобразуются в требования к материалам, процессам контроля этих материалов, производственным и технологическим процессам, это в свою очередь порождает характеристики и соответствующие требования к оборудованию, инструменту, оснастке, профессиональной подготовке персонала и т.д. Причинно-следственные связи требований позволяют построить их иерархию:
Внешние требования = Требования к изделию (продукции, услуге) = Требования к процессам = Требования к производственной среде, в том числе к персоналу.
Внутри каждого уровня иерархии возможно построение своего иерархического дерева, например, для изделия дерево будет иметь вид: Требования к изделию в целом = Требования к узлам = Требования к деталям
При этом надо иметь в виду, что различные характеристики, составляющие требования к изделию в целом или его составным частям, могут быть также связаны между собой. Так производительность и точность металлорежущих станков являются связанными между собой характеристиками. Известно, что при форсированных режимах резания можно добиться высокой производительности за счет потери точности. Возможна и обратная ситуация, когда повышение точности обработки добиваются за счет существенного снижения производительности.
Исходя из вышеизложенного, требования, кроме двух основных составляющих, могут иметь связи со связанными требованиями своего уровня (например, узел-деталь), более низкого уровня (изделие - процесс) и на связанные характеристики того же требования (например, точность -производительность).
Полученные измеренные значения характеристик и сравнение с их требуемыми на каждом этапе жизненного цикла формирует планируемую оценку качества продукции, процессов и производственной среды. Реальная оценка качества всех составляющих качества (продукции, процессов и среды) получается лишь при выпуске конечной продукции.
Основные определения системы управления качеством
Система мнеджмента качества (СМК) - совокупность автоматизированных подсистем управления процессами, обеспечивающих разработку, хранение и использование в электронном виде документации СМК, а также сбор, обработку, хранение, использование и анализ данных о процессах, продукции и среде в электронном виде с целью выработки мероприятий по их улучшению [59].
В соответствии с введенным определением СМК имеет две составляющие:
Нормативно-методическое обеспечение (НМО); Подсистема информационного обеспечения (СИО). НМО СМК - часть СМК, предназначенная для решения задач: описания процессов и их взаимодействия; документирования процессов; анализа процессов и проведения их улучшения; построения матрицы ответственности за выполнение процессов; определения оптимальной структуры организации для выполнения процессов; создания модели данных для информационной поддержки СМК. СИО КСМК - часть КСМК, обеспечивающая сбор, хранение и обработку данных о процессах, продукции и среде для: объективного доказательства функционирования СМК; принятия решений, основанных на фактических данных; анализа выполнения процессов и принятия решений по их улучшению. В стандарте ГОСТ Р ИСО 9000:2001 определяется восемь базовых принципов, являющихся основой для построения и эффективного функционирования СМК [1]:
1. Ориентация на потребителя. Организации зависят от своих потребителей, и поэтому должны понимать их текущие и будущие потребности, выполнять их требования и стремиться превзойти их ожидания.
2. Лидерство руководителя. Руководители обеспечивают единство цели и направления деятельности организации. Им следует создавать и поддерживать внутреннюю среду, в которой работники могут быть полностью вовлечены в решение задач организации.
Инструментальные средства реинжиниринга бизнес-процессов на основе CRM-приложений
Архитектура CRM-системы представляет собой распределенную систему разделенную на три уровня: пользовательский, прикладной и уровень данных (рис. 24). Кроме того, система имеет код обработки бизнес-правил и данных, а также код, отвечающий за хранение информации [62]. Опишем функции каждого уровня:
Пользовательский уровень: отвечает за отображение данных, поступающих от прикладных объектов, а также за отображение объектов данных и получение информации от пользователя и, что также возможно, позволяет пользователю редактировать их. Для проектируемой CRM-системы данный уровень должен быть представлен несколькими пользовательскими интерфейсами: интерфейсом администратора хранилища данных (ХД) в информационном отделе предприятия, "удаленным" интерфейсом на стороне дилеров и интерфейсом заказчика. Первые два используют прикладные сервисы ОС (API Win32 и элементы управления Windows) и называются "родными" для этой ОС. ОС располагают мощными средствами поддержки дополнительных технологий (DirectX, ODBC и OLE DB), которые можно применять в ИС. Интерфейс же, предназначенный для заказчика МП, реализуется как в виде "родного" так и в форме Web - сайта, основанного на HTML, в результате чего они могут отображаться любым обозревателем на любой платформе.
Прикладной уровень: здесь реализованы бизнес - правила и ограничения на данные. Он не привязан к какому-либо клиенту -сервисы прикладного уровня доступны любому клиенту. Бизнес -правила выражаются в форме прикладных алгоритмов, корпоративных правил и т.д. (например, "Снятие параметров точности станка при выходе их за допустимые пределы" или "Заказчику предоставляется скидка при объеме сделки более 50 штук"). Бизнес - правила реализуются отдельным модулем на централизованном сервере, что дает возможность доступа к нему сразу нескольким клиентам. В данной работе сервисы доступа к данным, бизнес — правила и ограничения реализованы с использованием технологии MS ActiveX Data Objects (ADO). Уровень данных: прикладной уровень не знает, как и где хранится обрабатываемая им информация. В этом вопросе он полагается на сервисы доступа к данным, выполняющим всю работу по получению и передаче данных. Сервисы доступа к данным также реализуются в виде изолированных модулей, "знающих" о месте хранения информации. Уровень данных в данной ИС воплощен в наиболее распространенном образе - универсальном хранилище под управлением СУБД MS SQL Server. Существует множество конфигураций среды развертывания БД, но мы остановимся на той, которая предлагается в данной работе, а именно распределенная БД (рис.24). Применение данной конфигурации объясняется следующим: в виду распределенности пользователей CRM-системы, лишь отдельные группы обращаются в основном к части информации БД - например, определенные данные могут обновлять пользователи только определенного региона. Периодически такие обновления будут копироваться в ХД, поэтому даже пользователи, находящиеся вне своего региона, получат доступ ко всем необходимым им данным. В этой конфигурации разделяется только БД, а приложения остаются в неизменном виде. Периодически совершается репликация данных из удаленных БД в основное ХД. Репликация данных используется в данной работе с целью освобождения каналов связи, уменьшения сетевого трафика, как надежный инструмент загрузки данных в ХД. Таким образом, ХД работает на прием отфильтрованной удаленными серверами БД информации и выдает результаты запроса на осуществление анализа данных. Кроме накопления и хранения информации уровень данных включает в себя и обработку, и анализ поступающей информации. Инструментом для этих целей служат OLAP - службы СУБД MS SQL Server. Аббревиатура OLAP (On Line Analytical Processing) была впервые введена Коддом (E.F.Kodd), известным ученым в области БД, создателем широко распространенной реляционной модели, что в буквальном смысле означает аналитический анализ данных в режиме On-line. Аналитические запросы - это запросы на массированное чтение, для обработки которых необходим отдельный формат хранения данных [72]. Объясним подробнее роль хранилища данных. В системы обработки транзакций данные вводятся очень часто, но маленькими порциями — счета, акты, накладные и прочее, а в ХД реже, но помногу. Каждое удаленное дилерское подразделение (точнее БД) регулярно высылает (реплицирует) в ХД предприятия данные в заранее утвержденном формате. В аналитических отделах дилеров данные преобразуются к единому виду, систематизируются, ранжируются и переносятся в БД. Для решения проблемы различного представления данных, систематизации и ранжирования информации, по степени ее важности, возникла необходимость разработки правил и критериев ранжирования данных [56, 68, 71].
В данной работе метод ранжирования используется не в чистом виде, а в сочетании с методом непосредственной оценки, что обеспечивает более четкое различие между факторами. Метод непосредственной оценки состоит в том, что диапазон изменения какой-либо качественной переменной разбивается на несколько интервалов, каждому из которых присваивается определенная оценка (балл), например от 0 до 10. Задача эксперта состоит в помещении каждого из рассматриваемых параметров качества в определенный оценочный интервал, либо в соответствии со степенью обладания тем или иным свойством, либо в соответствии с предположениями эксперта об их значимости. Кроме того, каждому эксперту разрешается давать одну и ту же оценку двум (или нескольким) качественно различным параметрам. Для того, чтобы проранжировать оценки данные экспертами, приписываем каждому из параметров качества число натурального ряда таким образом, чтобы ранг 1 был приписан максимальной оценке, а ранг к — минимальной. Поскольку в нашей экспертизе участвует несколько экспертов, оценивая ряд факторов, для нахождения усредненной оценки каждого параметра станка использовалась следующая методика.
1. Составляется матрица "эксперты - факторы", в которой проставляются полученные от каждого эксперта оценки факторов по шкале от 0 до 10.
2. Рассчитывается относительная значимость всех параметров в отдельности для каждого эксперта. С этой целью оценки, полученные от каждого эксперта, суммируются, а затем нормируются.
Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода
В условиях обострения конкурентной борьбы на глобальных рынках основой устойчивого развития промышленного предприятия становится инновационная деятельность. Эта деятельность в первую очередь связана с формированием так называемых технологических инноваций, включающих в себя новые продукты (продуктовые инновации) и новые технологии производства этих продуктов (процессные инновации). Технологические инновации создаются в результате выполнения промышленным предприятием совокупности научных исследований, включая, как фундаментальные, так и прикладные научно-исследовательские работы.
Однако создание и использование промышленным предприятием технологических инноваций не обеспечит должного экономического эффекта, если на предприятии не будет существовать совокупность инноваций, объединенная в единую систему. Кроме технологических инноваций эта совокупность должна охватывать маркетинговые инновации (обеспечивающие эффективность продвижения продукции и услуг промышленного предприятия потребителям), организационно-управленческие инновации (обеспечивающие эффективность организации и управления различными бизнес-процессами промышленного предприятия) [39].
Наличие у промышленного предприятия совокупности инноваций позволяет отнести его к разряду инновационных предприятий. Инновационные предприятия, как правило, являются высокотехнологичными предприятиями, т.к., формируя результаты инновационной деятельности, используют современное высокоавтоматизированное технологическое оборудование и выпускают наукоемкую продукцию с высокой долей затрат интеллектуального труда. Для таких предприятий важно наличие системы управления инновациями, которые становятся важнейшим инструментом эффективной реализации конкурентной стратегии промышленного предприятия.
В современных условиях управление процессами создания и использования инноваций невозможно без разработки информационных систем. Процессы информатизации, приводя к формированию новой информационной инфраструктуры, которая связана с новым типом общественных отношений, с новой реальностью, с новыми информационными технологиями различных видов деятельности. Сердцевиной современных информационных технологий являются автоматизированные информационные системы (АИС) и прикладные автоматизированные информационные системы (ПАИС), создание, функционирование и использование которых привело к возникновению специфических понятий, категорий, приемов и навыков. С точки зрения инновационной деятельности создание информационных систем приводит к формированию в структуре имущественного потенциала промышленного предприятия интеллектуальных активов, а эффективное использование этих систем приводит к росту фундаментальной и рыночной стоимости предприятия. Разнообразные информационные системы (ИС) прочно вошли в жизнь современного человека и охватывают многие сферы человеческой деятельности. Сегодня уже трудно найти организацию, в которой нет информационной системы. В большинстве организаций информационные системы заняли важное место в работе персонала, а в ряде организаций информационные системы являются основой их деятельности.
Последние тенденции в развитии АИС и ПАИС, проявляют признаки конвергенции фактографического и документального направления, что предопределяет изучение предметной сферы АИС и ПАИС в рамках единой идеологии и единых подходов.
Массовая компьютеризация и персонализация компьютерной техники, внедрение АИС в деятельность не только крупных, средних, но и мелких предприятий требует большого количества квалифицированных специалистов в данной области. В результате, в сферу разработки и эксплуатации АИС и ПАИС приходит большой отряд специалистов из смежных областей, прежде всего разработчиков программного обеспечения. Во многих случаях специалисты данной категории слабо или вовсе не представляют системологических основ АИС, а также многих других аспектов предназначения и функций автоматизированных информационных систем. Подобный технократический подход не может обеспечить должный уровень, качество и эффективность разрабатываемых АИС.
Обеспечение постоянной бесперебойной работы информационной системы - не простая задача, так как современные ИС состоят из огромного числа аппаратных и программных компонентов, от работоспособности которых 130 зависит работа всей ИС. Чаще всего в ИС можно выделить программные и аппаратные компоненты, а также компоненты, которые обеспечивают работу ИС (помещение, линии связи, линии электрического обеспечения и т.д.). Каждая ИС требует своего особого, уникального подхода к обеспечению высокого уровня надежности и доступности. Стоит уделить особое внимание проблемам надежности и эффективным методам разработки различных программных компонентов прикладных информационных систем, от которых в большей степени зависит их качество, должный уровень, эффективность и надежность разрабатываемых ИС. Проблема надежности программных компонентов ИС приобрела в последние годы особое значение в связи с появлением больших и сложных систем, аппаратного оборудования, программного обеспечения и использованием вычислительных машин в качестве средства управления жизненно важными и ответственными функциями в реальном масштабе времени. Необнаруженные ошибки могут явиться причиной отказов системы, последствия которых могут оказаться катастрофическими, и, в то же время, масштабы и сложность систем настолько возросли, что процесс отладки программ становится все более трудоемким. Для прогнозирования надежности используемых программных компонентов и программного обеспечения в целом могут применяться различные модели надежности, в которых используется информация о числе ошибок, устраненных в процессе разработки программных компонентов и средств. На основе такой информации определяются параметры модели, которая может затем использоваться для прогнозирования ожидаемого числа ошибок или некоторого другого показателя надежности. Высокие показатели качества, новые требуемые свойства современных машин и агрегатов в различных областях машиностроения обусловливают применение прецизионных узлов и деталей. При этом необходимо отметить расширение номенклатуры изделий из специальных труднообрабатываемых сплавов и материалов, механообработка которых имеет специфические 131 особенности. В таком сочетании задач технологические процессы автоматизированных производств должны быть обеспечены оборудованием высокого класса точности и с высокой стабильностью характеристик функционирования. На эти задачи направлены работы по совершенствованию конструкции оборудования и перспективные работы по использованию современных информационных технологий, а именно использование ПАИС, обеспечивающих диагностирование, идентификацию состояния и оптимизацию режимов функционирования, в том числе на основе искусственного интеллекта.
Реализация системы поддержки принятия решений в рамках бизнес-процессов на основе хранилища данных
В данном разделе приводится описание СППР, предназначенной для поддержки принятия решений в процессе создания технологических процессов обработки металлов резанием. Данная СППР была внедрена в эксплуатацию на опытном производстве, специализирующемся на разработке редукторов общего и специального назначения, а также отдельных деталей к ним.
Состав программного комплекса СППР
Программный комплекс СППР структурно состоит из двух частей -клиентской и серверной. Состав каждой из этих частей, а также взаимодействие их составляющих показано на рис. 50.
Основой системы является ХД, в котором собираются данные из информационных подсистем КИС, обслуживающих отделы главного технолога, главного конструктора, отдел контроля качества и отдел материально-технического снабжения.Извлеченная из подсистем информация помещается в структуру типа «звезда», показанную на рис. 51. Назначение полей таблиц этой структуры показано в табл. 14. В приведенной структуре таблица measures является таблицей фактов, каждая запись которой отражает факт контроля (измерения) какого-либо нормируемого параметра изготавливаемой детали. Таким образом, в ХД попадают сведения о контроле всех нормируемых параметров для всех подвергшихся контролю выпущенных деталей. При этом одновременно с данными, описывающими собственно значения контролируемого параметра, фиксируются и сведения о том, какой инструмент использовался в процессе его получения, оборудование, режим обработки, время контроля и ряд других параметров. На основе полученных сведений становится доступной возможность построения гиперкуба для анализа факторов, влияющих на отклонения нормируемых параметров от номинальных значений. ассоциативных правил При решении задачи поиска ассоциативных правил каждый факт контроля нормируемого параметра рассматривается как транзакция, а на основе атрибутов таблиц измерений определяются элементы транзакций. Таким образом, множество транзакций, используемое для обучения нейронной сети, можно логически представить в виде таблицы, формируемой, как показано на рис. 52. С каждым фактом, сохраненным в ХД, связано множество атрибутов, хранящихся в таблицах измерений. Каждое из возможных значений любого атрибута. Если атрибут числовой, то множество возможных его значений разбивается на интервалы с использованием алгоритма, описанного в [119]. После формирования таблицы она заполняется следующим образом: выбирается факт измерения какого-либо параметра и связанные с ним значения атрибутов, извлекаемые из таблиц измерений. Поскольку каждому значению атрибута соответствует свой столбец в итоговой таблице, то в столбце, соответствующем имеющемуся значению, устанавливается значение 1, а во всех остальных - 0. Учитывая, что рассматриваемая задача ИАД решается с целью выявления комбинаций значений параметров ТП, ведущих к недопустимым отклонениям нормируемых параметров, то последним стол зсд;ом таблицы является значение предиката Р, определенного на одном из атри з гтов транзакции и фактически задающим правую часть искомого пра:ви&і.ла. Вычисляемый для каждой транзакции, он определяет отсутствие :или присутствие элементов из правой части правила в конкретной транзаьехд.ии. Результат предиката обозначается нулем, если условие для конкретного ф а_іста контроля нормируемого параметра выполняется, и единицей в протш иом случае.
Важной частью ХД является репозиторий метаданных. Логиче схкая модель метаданных ХД приведена на рис. 53. Назначение полей таблиц гэтой модели показано в табл. 15. Метаданные используются для храы:«гмз:ия различного рода служебной, вспомогательной информации, необходимой: для выполнения аналитических операций над хранимыми данными. В частноо-щ, в метаданных сохраняются сведения о различных уровнях консолидации да асцых по различным измерениям, дружественные наименования измерений, информация о структуре гиперкубов, созданных пользователями во вгіремя работы, об UDF-функциях преобразования и слияния элементов куба т.п.
