Барасюк Я. М
 Скачать 3.63 Mb.
|
2.3.5. Інформаційні системи проектування та виробництваСистема автоматизованого проектування (САПР) чи CAD (Computer-Aided Design) – програмний пакет, призначений для створення креслень, конструкторської та технологічної документації та 3D моделей [71]. Сучасні системи автоматизованого проектування часто використовуються разом із системами автоматизації інженерних розрахунків та аналізу та системами автоматизованої розробки програм обробки деталей для станків з числовим програмним управління. CAE (Computer-Aided Engineering) – загальна назва для програм чи програмних пакетів, призначених для інженерних розрахунків, аналізу та моделювання фізичних процесів [Error: Reference source not found]. Розрахункова частина пакетів частіше за все базується на числових методах розв’язання диференціальних рівнянь. Сучасні системи автоматизації інженерних розрахунків застосовуються разом з CAD-системами (часто інтегруються в них, утворюючи гібридні CAD/CAE-системи). CAE-системи – це різноманітні програмні продукти, які дозволяють за допомогою розрахункових методів оцінити як буде поводитися комп’ютерна модуль виробу в реальних умовах експлуатації. Такі системи дозволяють впевнитися у працездатності системи без залучення значних затрат часу та коштів. CAM (Computer-Aided Manufacturing) – підготовка технологічного процесу виробництва, орієнтована на використання ЕОМ. Під цим терміном розуміють як сам процес комп’ютерної підготовки виробництва, так і програмно-обчислювальні комплекси, що використовуються інженерами-технологами [Error: Reference source not found]. Фактично технологічна підготовка зводиться до автоматизації програмування обладнання з числовим програмним управлінням. Як правило, більшість програмно-обчислювальних комплексів поєднують в собі розв’язання задач CAD, CAE та CAM. PDM (Product Data Management – система управління даними про вироби) – організаційно-технічна система, яка забезпечує управління всією інформацією про виріб [72]. При цьому в якості виробів можуть розглядатися різноманітні складні технічні об’єкти (кораблі, автомобілі, літаки, комп’ютерні мережі тощо. В PDM-системах узагальнюються наступні технології:
Базові функціональні можливості PDM-систем охоплюють наступні основні напрямки:
За допомогою PDM-систем здійснюється відслідковування великих масивів даних та інженерно-технічної інформації, необхідних на етапах проектування, виробництва чи будівництва, а також підтримка експлуатації, супроводу та утилізації технічних виробів. PDM-системи інтегрують інформацію будь-яких форматів і типів, надаючи її користувачам уже у структурованому вигляді. PDM-системи працюють не тільки з текстовими документами, а й з геометричними моделями і даними, необхідними для функціонування автоматичних ліній, станків з числовим програмним управлінням та ін., причому доступ до таких даних здійснюється безпосередньо із PDM-систем. За допомогою PDM-систем можна створювати звіти про конфігурацію виробів, маршрути проходження виробів, їх частин чи деталей, а також створювати списки матеріалів. Одним із головних призначень PDM-систем є забезпечення можливості групової роботи над проектом. PLM (Product Lifecycle Management) – технологія управління життєвим циклом виробів – організаційно-технічна система, що забезпечує управління всією інформацією про вироби та зв’язані з ними процеси на протязі всього життєвого циклу, починаючи з проектування і виробництва до зняття з експлуатації [Error: Reference source not found]. Життєвий цикл виробу – усі етапи життя продукції. Він включає наступні етапи:
Технології PLM об’єднують методики та засоби інформаційної підтримки виробів на протязі усіх етапів життєвого циклу. Характерною особливістю PLM є забезпечення взаємодії як засобів автоматизації різних виробників, так і різноманітних інформаційних систем багатьох підприємств – технологія PLM є основою, яка інтегрує інформаційний простір, у якому функціонують CAD, ERP, SCM, CRM та інші автоматизовані системи багатьох підприємств. Автоматизована система управління технологічним процесом (АСУ ТП) – комплекс програмних та технічних засобів, призначений для автоматизації управління технологічним обладнанням на підприємствах [73]. Такі системи зазвичай мають зв’язок з системами класу ERP, впровадженими на підприємстві. Під АСУ ТП, як правило, розуміють комплексне рішення, що забезпечує автоматизацію основних технологічних операцій на виробництві в цілому чи якійсь його ділянці, на якій випускається відносно завершений продукт. Такі системи передбачають участь людини в окремих операціях (на відміну від автоматичних систем), як з метою збереження контролю людини над процесом, так і у зв’язку зі складністю чи недоцільністю повної автоматизації окремих операцій. Складовими частинами АСУ ТП можуть бути окремі системи авоматичного управління та автоматизовані пристрої, об’єднані в єдиний комплекс. Як правило, АСУ ТП мають єдину систему операторського управління технологічним процесом у вигляді одного чи кількох пультів управління, засоби обробки та архівування інформації про хід процесу, типові елементи автоматики: датчики, контролери, виконавчі пристрої. Для інформаційного зв’язку між підсистемами використовуються промислові мережі. Сучасні АСУ ТП використовують технологію SCADA (Supervisiory Control And Data Acquisition) – система диспечерського контролю та збору даних [74]. SCADA-системи призначені для розв’язання наступних задач:
SCADA-системи дозволяють розробляти АСУ ТП у клієнт-серверній чи розподіленій архітектурі. Іноді SCADA-системи комплектуються додатковим програмним забезпеченням для програмування промислових контролерів. Такі SCADA-системи називаються інтегрованими і до них додають термін SoftLogic. Термін SCADA має двояке тлумачення. Найширше розповсюджене поняття SCADA як програми – програмного комплексу, що забезпечує виконання вказаних функцій а також інструментальних засобів для розробки такого програмного забезпечення. Але в деяких випадках під SCADA розуміють не просто програмне забезпечення, а весь програмно-апаратний комплекс. 2.3.6. Інформаційні системи підтримки прийняття рішеньТеорія прийняття рішень – галузь науки, яка залучає поняття та методи математики, статистики, економіки, менеджменту та психології, вивчає закономірності вибору людьми шляхів розв’язання різноманітних задач, а також досліджує способи вибору найвигідніших із можливих рішень. Розрізняють нормативну теорію, яка описує раціональний процес прийняття рішення та дескриптивну теорію, яка описує практику прийняття рішення [75]. Теорія прийняття рішень доводить, що прогнозування та планування – одне і те ж, і для їх алгоритмізації використовуються одні й ті ж алгоритми. Доведено [Error: Reference source not found], що усі застосовувані методики прогнозування можна формалізувати у поняттях багатомірного регресійного аналізу (по крайній мірі в тій частині, де регресія апроксимує методи розпізнавання образів). Для того щоб робити строгі статистично достовірні прогнози на майбутнє, потрібно отримати вибірку з майбутніх даних. Оскільки це неможливо, то багато фахівців вважають, що вибірки з минулих і поточних ринкових індикаторів рівнозначні вибірці з майбутнього. Такий підхід зводить роботу аналітика до з’ясування того, яким чином учасники ринку отримують та обробляють ринкові сигнали. Без стійкості рядів не можна робити обгрунтовані висновки. Але це зовсім не означає, що ряд повинен бути стійким в усьому. Наприклад, він може мати стійкі дисперсії і зовсім нестаціонарні середні – в такому випадку робиться висновок тільки про дисперсії, а в оберненому випадку – тільки про середні. Стійкості можуть мати і більш екзотичний характер. Пошук стійкостей в рядах і є однією із задач статистики. Якщо ж особи, що приймають рішення, вважають, що процес не є стаціонарним, і навіть якщо вони вважають, що ймовірнісні функції розподілу інвестиційних очікувань все ж таки можуть бути обчисленими, то ці функції схильні до непередбачуваних змін і система, по суті, є непередбачуваною. Важливим для економіки напрямком науки про прийняття рішень є прийняття рішень в умовах невизначеності. Умовам невизначеності відповідає ситуація, коли результати рішень, які приймаються, невідомі. Невизначеність поділяється на стохастичну (є інформація про розподіл ймовірності на множині результатів), поведінкову (є інформація про вплив поведінки учасників на результати), природну (є інформація тільки про можливі результати і відсутня інформація про зв’язок між рішеннями і результатами) та апріорну (немає інформації і про можливі результати) [76]. Задача обґрунтування рішень в умовах невизначеності усіх типів, крім апріорної, зводиться до звуження вихідної множини альтернатив на основі інформації, якою володіє особа, що приймає рішення. Якість рекомендацій для прийняття рішень в умовах стохастичної невизначеності підвищується при врахуванні таких характеристик особи, що приймає рішення, як відношення до своїх виграшів і програшів та відношення до ризику. Обгрунтування рішень в умовах апріорної невизначеності можливе шляхом побудови алгоритмів адаптивного управління [Error: Reference source not found]. Вибір при невизначеності представляє ядро теорії прийняття рішень. Термін, який зараз відомий як „очікувана цінність“ (математичне очікування) був відомий ще з XVII століття і його використовував ще Блез Паскаль. Ідея очікуваної цінності полягає в тому, що у випадку необхідності вибору з множини дій, коли кожна з них може дати кілька можливих результатів з різними ймовірностями, раціональна процедура повинна ідентифікувати усі можливі результати, визначити їх цінності (позитивні чи негативні) і ймовірності, а потім перемножити відповідні цінності та ймовірності і додати, щоб отримати в результаті „очікувану цінність“. Вибрана дія повинна давати найбільшу очікувану цінність. Хоча ця теорія в економіці працює не завжди в першу чергу у зв’язку з тим, що при фактичному людському прийнятті рішень втрати для людини є набагато чутливішими ніж виграші. Помилки прогнозування умовно поділяють на помилки першого роду (втрачена вигода) та помилки другого роду (реалізований програш). Такий поділ зумовлений в першу чергу тим, що наслідки помилкових рішень суттєво відрізняються в частині того, що втрачений виграш значно менше впливає на ситуацію, ніж реалізований програш. Наприклад, для біржового брокера наслідки того, що акції не були куплені тоді, коли їх слід було купляти, суттєво відрізняються від наслідків ситуації, коли акції були куплені, але купувати їх було не слід. Перша помилка може означати тільки втрачену вигоду, а друга – прямі втрати аж до розорення брокера. Разом з тим, класифікація помилок першого та другого роду допустима тільки в тих ситуаціях, коли ведеться точний облік та аналіз ризиків. Так, для випадку біржових брокерів, наприклад, стратегічною задачею аналітичних служб (на відміну від інших підрозділів інвестиційних компаній) є не збільшення прибутку, а мінімізація можливих втрат. Тому з точки зору теорії ігор [77] оптимальні рішення аналітиків повинні відрізнятися від оптимальних дій трейдерів. Передбачається, що оптимальні стратегії, реалізовані у рекомендаціях аналітиків, виходять з принципу мінімізації максимальних програшів (мінімаксу), тоді як для трейдерів мінімакс є неприйнятною стратегією (мінімізація максимального програшу на ринку означає взагалі відмову від гри). Тому в цьому випадку потрібно застосовувати баланс стратегій. Система підтримки прийняття рішень (СППР) (Decision Support System) – автоматизована комп’ютерна система, метою якої є допомога людям, що приймають рішення в складних умовах для повного і об’єктивного аналізу предметної діяльності [78]. СППР виникли в результаті злиття управлінських інформаційних систем та систем управління базами даних. Для аналізу і вироблення пропозицій в СППР використовуються різні методи:
Деякі з цих методів були розроблені в рамках штучного інтелекту. Якщо в основі роботи СППР лежать методи штучного інтелекту, то говорять про інтелектуальну СППР (ІСППР). Сучасні системи підтримки прийняття рішень являють собою системи, які максимально пристосовані до розв’язання задач повсякденної управлінської діяльності і є інструментами, призначеними для допомоги особам, що приймають рішення. За допомогою СППР може здійснюватися вибір рішень деяких неструктурованих та слабко структурованих задач, зокрема і багатокритеріальних. Досі ще не сформульовано чіткого визначення СППР. Ранні визначення СППР відображали наступні три особливості: 1) можливість оперувати з неструктурованими і слабко структурованими задачами; 2) інтерактивні автоматизовані системи; 3) розділення даних та моделей. Наведемо найуживаніші визначення СППР [Error: Reference source not found]: СППР – сукупність процедур з обробки даних та суджень, які допомагають керівнику у прийнятті рішень, що базуються на використанні моделей. СППР – це інтерактивні автоматизовані системи, які допомагають особі, що приймає ріщення, використовувати дані та моделі для розв’язання слабко структурованих задач. СППР – це система, яка забезпечує користувачам доступ до даних і/або моделей, завдяки чому вони можуть приймати кращі рішення. Відсутність загальноприйнятого визначення СППР зумовлена в першу чергу тим, що конструкція СППР суттєво залежить від виду задач, для розв’язання яких вона розроблялася, від доступних даних та інформації, а також від користувачів системи. Незважаючи на це, можна навести деякі елементи і характеристики, які загальновизнані як частини СППР. СППР – в більшості випадків – це інтерактивна автоматизована система, яка допомагає користувачу використовувати дані та моделі для ідентифікації і розв’язання задач і прийняття рішень. Система повинна мати можливість працювати з інтерактивними запитами, використовуючи просту для вивчення мову запитів. СППР повинна володіти наступними чотирма основними характеристиками [Error: Reference source not found]:
Тако було запропоновано [Error: Reference source not found] перелік характеристик ідеальної СППР (які, однак, мають дуже мало спільного із визначеннями, наведеними вище). Ідеальна СППР:
Для СППР відсутнє не тільки єдине загальновизнане визначення, а й вичерпна класифікація. На рівні користувача СППР поділяють на пасивні, активні та кооперативні. Пасивною називається система, яка допомагає процесу прийняття рішень, але не може вносити пропозицію про те, яке рішення прийняти. Активна СППР може вносити таку пропозицію. Кооперативна СППР дозволяє менеджеру змінювати, поповнювати чи покращувати рішення, що пропонується системою, направляючи потім це змінене рішення в систему для перевірки. Система змінює, поповнює чи покращує ці рішення і знову направляє їх користувачу. Процес продовжується до отримання узгодженого рішення. На концептуальному рівні розрізняють:
СППР, що керуються моделями, забезпечують в основному доступ до моделей (статистичних, фінансових, оптимізаційних, імітаційних) та маніпуляцію ними. Слід зазначити, що деякі системи, які дозволяють здійснювати складний аналіз даних, відносять до гібридних СППР, які забезпечують моделювання, пошук та обробку даних. СППР, що керуються повідомленнями, підтримують групу користувачів, що працюють над виконанням спільної задачі. СППР, що керуються даними, переважно орієнтовані на доступ до даних та маніпуляцію з ними. СППР, що керуються документами, управляють, здійснюють пошук та маніпулюють неструктурованою інформацією, заданою у різних форматах. Нарешті, СППР, що керуються знаннями, забезпечують розв’язання задач у вигляді фактів, правил та процедур. На технічному рівні розрізняють СППР всього підприємства та персональні СППР. СППР всього підприємства підключається до великих сховищ інформації і обслуговує багатьох менеджерів підприємства. Персональна СППР – це мала система, що обслуговує тільки один комп’ютер користувача. Залежно від даних, з якими працюють системи, СППР умовно можна розділити на оперативні та стратегічні. Оперативні СППР призначені для негайного реагування на зміни поточної ситуації в управлінні фінансово-господарськими процесами компанії. Стратегічні СППР орієнтовані на аналіз значних об’ємів різноманітної інформації, що збирається з різних джерел. Найважливішою метою цих СППР є пошук найбільш раціональних варіантів розвитку бізнесу компанії з врахуванням впливу різних факторів, таких як коньюктура цільових для компанії ринків, зміни фінансових ринків та ринків капіталу, зміни законодавства тощо. СППР першого типу називають інформаційними системами керівництва (Executive Information Systems). По суті вони представляють собою кінцеві набори звітів, створені на основі даних із трансакційної інформаційної системи підприємства, які в ідеалі адекватно відображають в режимі реального часу основні аспекти виробничої та фінансової діяльності. Вона мають наступні основні характеристики:
СППР другого типу передбачають досить глибокий аналіз даних, спеціально перетворених так, щоб їх було зручно використовувати у ході процесу прийняття рішень. Невід’ємним компонентом СППР цього рівня є правила прийняття рішень, які на основі агрегованих даних дають можливість менеджерам компанії обгрунтовувати свої рішення, використовувати фактори стійкого росту бізнесу компанії та знижувати ризики. Такі СППР в останній час дуже активно розвиваються. Технології цього типу будуються на принципах багатомірного представлення та аналізу даних. Останнім часом все більше СППР як першого, так і другого типу базуються на використанні Web-технологій. 2.3.7. Довідково-правові системиУспіх в бізнесі сьогодні неможливий як без інформаційної, так і без правової підтримки. Юридична практика пов’язана зі значними об’ємами документообігу. Як внутрішні, так і зовнішні джерела потребують особливої уваги до інформаційної підтримки правової сторони бізнесу. Інформаційні системи, пов’язані з юридичною підтримкою бізнесу та конкретною виробничою діяльністю підприємства, допомагають розібратися у величезних потоках правової інформації. До них, зокрема відносяться:
Значний інтерес до правової інформатики пов’язаний, в першу чергу, з великими об’ємами правової бази та динамічністю її розвитку. Впровадження інформаційних технологій в різні сфери діяльності визначає спеціальні вимоги до структури інформації для забезпечення зручності роботи з нею та полегшення її пошуку. Суттєву допомогу в пошуку надають автоматизовані системи. В якості пошукових атрибутів в них можуть використовуватися як типові пошукові атрибути, що використовуються і для неавтоматизованого варіанту пошуку, так і спеціальні, можливість застосування яких надають саме комп’ютеризовані системи, що в першу чергу пов’язано з об’ємами обробки пошукової інформації. За наявності великих об’ємів відомостей чи документів створюються фактографічні інформаційно-пошукові системи (ІПС) і бази даних а також бази знань [Error: Reference source not found]. Автоматизовані системи значно скорочують час пошуку, забезпечують оперативність отримання та обробки інформації, прискорюють прийняття управлінських рішень. У правовій сфері спостерігається стійкий інтерес до інформаційно-пошукових систем. Це в першу чергу фактографічні системи по законодавчим та нормативним актам. Як інструмент законотворчості викликають інтерес також бази знань. Типовими неавтоматизованими інформаційними системами є бібліотечні, промислові, патентні каталоги, каталоги стандартів, словники, довідники, енциклопедії. В таких системах в якості пошукового критерію використовуються пошук за індексом рубрики, лексикографічний (алфавітний) пошук, пошук за ключовими словами в назві чи в тексті документу. Окремо слід відмітити форму представлення пошукової інформації. Інформація може бути представлена у формі адреси подальшого пошуку (наприклад, шифру в бібліотеці), реферату, повномасштабного тексту. Постійно зростаючі об’єми правових документів, динамізм їх обновлення, недостатня узгодженість окремих правових актів визначають необхідність практичного використання інформаційно-пошукових систем. Особливе місце серед правових ІПС відводиться довідниковим системам по законодавчим та основним розпорядчим державним актам. Враховуючи велику кількість таких актів, окремі системи (при однакових принципах побудови) мають спеціалізовані наповнення, які орієнтовані на певну предметну область. На ринку програмного забезпечення України найбільшою популярністю користуються наступні правові інформаційно-пошукові системи: Ліга: Закон (http://www.ligazakon.ua/) та Парус-Консультант (http://www.parus.ua/). Крім того, функціональність інформаційно правових систем вбудована в ряд програмних продуктів, наприклад в митний комплекс MD Office (http://www.mdoffice.com.ua/). Також такі інформаційно-довідкові системи доступні у вигляді Web-програм в мережі Інтернет, деякі з яких дозволяють працювати користувачам безкоштовно (наприклад, система, доступна на сайті Верховної Ради України – http://zakon.rada.gov.ua/), а інші – вимагають додаткової платної реєстрації (наприклад, система, доступна на сайті компанії Ліга: Закон – http://search.ligazakon.ua/). До головних проблем фірм-розробників юридичних інформаційно-пошукових систем відносяться отримання своєчасної, повної і достовірної вихідної інформації, а також її доставка зацікавленому користувачеві. Перша проблема вирішується різними способами. Деякі фірми орієнтуються на прямі контакти з постачальниками нормативних актів, інші – отримують інформацію з офіційних друкованих джерел. Для користувача в принципі не важливо те, як отримано нормативні акти фірмою, що надає інформаційні послуги. В той же час усім зрозуміло, що методи отримання інформації фірмою впливають на якість послуг. Можливість отримання інформації з перших рук та ще й в електронній формі значно знижує ймовірність внесення помилок, неточностей та описок в документи, а прямі стійкі договірні відношення із законотворчими органами поряд з юридичною компетентністю фірми визначають повноту поступаючої інформації. Якість інформації, яка постачається користувачам інформаційно-правових систем, є умовою благополучного існування на ринку. Особливу роль відіграє отримання достовірної регіональної та галузевої інформації, оскільки часто джерела такої інформації є найбільш труднодоступними. Що ж стосується другої проблеми, то вона також вирішується різними способами. Традиційний метод поповнення нормативної бази за допомогою розсилки (передачі) дискет чи компакт-дисків поступово заміняють більш прогресивні технології:
Визначимо перелік основних вимог до правових інформаційних систем:
Як правило, розвинуті правові інформаційно-пошукові системи надають можливість пошуку необхідної інформації в трьох основних режимах.
Правові ІПС створюються за принципом багатовіконних систем. У них реалізуються гнучкі алгоритми роботи зі списками документів, які передбачають можливість уточнюючого пошуку, перегляд послідовності карточок вибраних документів, табличний перегляд атрибутів списку. Відзначимо наступні можливості юридичних ІПС:
Дружній інтерфейс правових комплексів не вимагає від користувача спеціальних знань комп’ютерної техніки та юрисприденції. Системи постійно удосконалюються для покращання споживчих якостей (управління інформацією, її зберігання та аналізу) та способів доставки оперативної інформації кінцевим користувачам. |