Состав функциональных подсистем

Основной целью подсистемы планирования является разработка планов по количеству и качеству выпускаемой продукции (услуг). Планирование может осуществляться как во времени, так и в пространстве. Во времени оно подразделяется на перспективное планирование (3-5 лет), годовое и оперативное (квартальное, месячное), а в пространстве осуществляется по отдельным территориям, подразделениям предприятия (филиалам, цехам, участкам и пр.).

Математические методы и модели задач перспективного планирования носят прогнозный характер, так как описывают состояние и стратегию развития предприятия на 3-5 лет. Они позволяют прогнозировать поведение ОУ при различных параметрах внутренней и внешней среды. В качестве внутренних параметров чаще всего прогнозируются ресурсы (финансовые, трудовые, материальные), а в качестве параметров внешней среды - спрос на производимую продукцию (услуги), рынки сбыта, состояние конкуренции, экономическая ситуация (обменный курс, ставка рефинансирования, налоговые ставки и др.).

Часто для решения задач прогнозирования используются статистические методы, в основе которых лежит ретроспективный анализ данных. Прогнозирование включает следующие этапы: анализируются значения выбранного показателя (например, спроса) за некоторый промежуток времени (ретроспективу); на основании этого анализа определяется уравнение регрессии, описывающее изменение показателя во времени; прогнозируют с помощью найденного уравнения, экстраполируя значения показателя на перспективу.

Одним из распространенных способов получения прогнозного уравнения является аппроксимация (сглаживание) значений временных рядов методом наименьших квадратов (МНК). Сущность МНК состоит в отыскании таких параметров прогнозного уравнения, при которых сумма квадратов отклонений сглаженных значений от соответствующих им во времени эмпирических (фактических) значений выбранного показателя должна быть минимальной. Экстраполируя найденное в результате сгла­живания по МНК уравнение, можно получить перспективные (прогнозные) значения исследуемого параметра на заданный период упреждения.

При разработке задач перспективного планирования часто используются имитационные модели и производственные функции.

Комплекс задач годового планирования более конкретен, так как параметры внешней и внутренней среды на ближайшую перспективу можно определить с большей точностью. Поэтому для построения математических моделей годового планирова­ния часто используются детерминированные методы и модели, например, оптимального программирования, производственного баланса.

Важнейшей задачей годового планирования является разработка оптимального плана работы предприятия на год, при котором могут использоваться различные критерии оптимальности (эффективности) и ограничения по ресурсам. В качестве критериев оптимальности могут, например, использоваться сле­дующие показатели: максимум доходов (прибыли); максимум выпуска продукции (услуг); минимум себестоимости продукции (услуг); минимум финансового риска и др.

Экономико-математическая сущность, например, задачи по максимуму доходов, может заключаться в определении из имеющегося набора изделий (услуг) такого их количества каждого наименования, при котором в пределах заданных ресурсов целевая функция достигает своего максимума. Например, имеется в соответствии с портфелем заказов определенное количество изделий (услуг), причем каждое наименование характеризуется своей трудоемкостью, себестоимостью, оптовой или розничной ценой. Требуется определить номенклатуру и количество подлежащих производству изделий или услуг, обеспечивающих максимум доходов от их реализации,

Входной информацией для комплекса задач годового планирования является перспективный план, различные ограничения, например, на годовой фонд времени работы оборудования и персонала, затраты на материалы, сырье и комплектующие, а результатом решения является бизнес-план, в котором должны быть представлены в сбалансированном виде маркетинго­вые, производственные и ресурсные возможности предприятия.

Объектом оперативного планирования на предприятиях является поток предметов труда, услуг, который должен быть согласован во времени и в пространстве с условиями, средствами и исполнителями операций, определенного технологического процесса. Поэтому решаемые в подсистеме задачи могут объединяться в комплекс задач объемно-календарного планирования. При этом возникает задача оптимального распределения годового плана во времени. Суть подобной задачи заключается в том, чтобы определить такой объем выпуска продукции (услуг) каждого наименования, например по месяцам, при котором достигается наибольший экономический эффект. В качестве такого эффекта может использоваться наиболее полная (максимальная) загрузка оборудования, участков, цехов или минимизация их простоев. Математическая постановка приве­денной задачи заключается в следующем. Имеется, например, несколько групп оборудования (участков, цехов), месячный фонд времени работы каждого из них задан. Заданы виды продукции (услуг), которые могут изготовляться на этом оборудовании. Задается матрица трудоемкости изготовления (i) вида продукции (услуги) на (j) оборудовании (участке, цехе). Требуется определить, какое количество изделий (услуг) соответствующих наименований необходимо выпускать в каждом месяце, чтобы загрузка оборудования (участков, цехов) была максимальной.

Подобные задачи годового и оперативного планирования могут решаться методами математического программирования. Кроме того, для постановки и решения задач планирования широко используются сетевые модели, модели управления запасами, имитационные модели системы массового обслуживания.

Особенностью подсистемы планирования является то, что она определяет направление работ для других функциональных подсистем, и в первую очередь для подсистем: оперативного управления, материально-технического снабжения, сбыта продукции и управления ее качеством и др.

Следует отметить, что любой недостаток в планировании нарушает ход технологических процессов на предприятиях, при­водит к потерям продукции, материальных, трудовых, финансовых ресурсов.

Для подсистемы оперативного управления годовой план является входом, по которому на предстоящий период конкретизируются цели функционирования предприятия. Основной целью подсистемы оперативного управления является организация запланированного производства продукции (услуг) в заданные сроки, при рациональном использовании имеющихся ресурсов. Параметры производства, заданные в подсистеме планирования, испытывают возмущающие воздействия окружающей среды и отклоняются от запланированных значений. Поэтому функциональная подсистема оперативного управления и реализующие ее задачи осуществляют прямую связь подсистемы с ходом производственного процесса, производя сравнение календарных планов с фактическим их выполнением. В этой подсистеме вырабатываются регулирующие воздействия, направ­ленные на устранение возникающих отклонений. Функция оперативного учета и реализующие ее задачи выступают в качестве обратной связи, фиксируя поток движения предметов труда (услуг) и определяя тем самым фактический ход выполнения оперативных планов, а функция анализа и реализующие ее задачи позволяют определять размер отклонений этих пара­метров и предугадать тенденции их изменений.

Подсистемы планирования и оперативного управления являются основными, определяющими комплексы задач, решаемые в других подсистемах.

В подсистеме материально-технического снабжения ав­томатизируются решения задач: учета, контроля движения материальных ресурсов; выдачи информации об остатках материальных запасов; прогнозируются потребности ОУ в материальных ресурсах (сырье, комплектующих изделиях и пр.)

Подсистема финансово-бухгалтерской деятельности предусматривает автоматизацию задач: расчета заработной платы; основных показателей финансовой деятельности; оперативного контроля и анализа выполнения финансовых планов; составления бухгалтерских отчетов и балансов; подготовки рекомендаций для принятия решений по вопросам финансово-хозяйственной деятельности ОУ.

В подсистеме управления кадрами автоматизируются решения задач: учета и отчетности по составу, движению и резерву работников; учета нарушений трудовой дисциплины; анализа обеспеченности кадрами по профессиям и пр.

Комплексы задач, решаемые в подсистемах, по виду могут быть информационными, расчетными, оптимизационными.

Информационные задачи характеризуются наличием значительного объема исходной информации, большим количеством операций по ее поиску и сортировке. Решение информационных задач заключается в выдаче различного рода справочного материала.

Расчетные задачи, как и информационные, характеризуются наличием большого объема информации, операциями по ее поиску. Эти задачи выполняют расчет различных показателей (экономических, эксплуатационных и пр.) путем выполнения арифметических операций с использованием достаточно простых алгоритмов. Поиск и сортировка в таких задачах по трудоемкости во много раз превосходят трудоемкость вычислений.

Оптимизационные задачи характеризуются многовариантностью и сложностью алгоритма решения, необходимостью выбора критерия оптимальности (эффективности) и системы ограничений. Для этих задач характерным является наличие большого количества выполняемых операций, обусловленных перебором значительного числа возможных решений. Решение оптимизационных задач основано на использовании экономико-математических методов и моделей.

5 Базы данных в экономических системах

Под базой данных понимается специальным образом организованное хранение информационных ресурсов (совокупность файлов) в виде интегрированной системы, обеспечивающей удобное взаимодействие между ними и быстрый доступ к данным. Интеллектуальной оболочкой их полезного прочтения (совокупность моделей, правил и факторов, порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач) являются базы знаний. Программные средства, обрабатывающие базы данных, – системы управления базами данных (СУБД), образуют инструмент автоматизированного исполнения задач управления для информационного обслуживания хозяйственной деятельности.

Базы данных в качестве исходного материала для оказания практически всех остальных видов информационных услуг образуют основу современного информационного рынка. Они появились в период с середины 60-х до середины 70-х годов в результате широкого внедрения в информационную деятельность вычислительной техники.

Первоначально базы данных использовались как промежуточный продукт при подготовке печатных изданий, однако будучи предоставленными потребителям на машинном носителе (сначала на магнитной ленте, затем на дискетах, а впоследствии и на компактных оптических дисках), они приобрели самостоятельное значение информационных продуктов. На основе баз данных можно вести обслуживание потребителей в режимах избирательного распространения (ИРИ) и ретроспективного поиска информации (РПИ) в локальном и удаленном режимах.

Организация данных в базе имеет сложную структуру, при которой в первую очередь учитываются связи между различными видами данных и быстрота доступа к ним. Организация данных в базе требует предварительного выбора и построения модели данных.

Выделяют централизованные и распределенные базы данных. Централизованная база данных хранится в памяти одной вычислительной системы. Если такая система является компонентом вычислительной сети, то возможен распределенный доступ к этой базе данных – доступ к ней пользователей различных узлов сети. Подобный способ использования баз данных часто применяется в локальных вычислительных сетях (ЛВС).

Появление ЛВС позволило наряду с централизованными создавать и распределенные базы данных.

Распределенная база данных состоит из нескольких, возможно, пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей, хранимых в различных ПЭВМ ЛВС. Однако пользователь распределенной базы данных получает возможность работать с ней как с единым информационным массивом с помощью СУБД. Части распределенной базы данных, размещенные на отдельных ПЭВМ сети, управляются собственными локальными СУБД и могут использоваться одновременно как самостоятельные локальные базы данных. Локальные СУБД не обязательно должны быть одинаковыми в разных узлах сети. При разработке информационной системы обычно стремятся, чтобы ее база данных была интегрированной.

Один из основных принципов создания баз данных заключается в том, что на основе информационной системы должна строиться конкретизированная модель для информационного обслуживания специалистов.

В настоящее время разработано значительное количество разнообразных моделей баз данных. В большинстве случаев используется реляционная модель, когда данные представляются в виде совокупности таблиц, над которыми могут выполняться операции.

Проектирование базы данных – одна из наиболее ответственных и трудных задач, связанных с созданием информационной системы. В результате ее решения должны быть определены и содержание базы данных, и эффективный способ ее организации, и инструментальные средства управления данными, которые будут применяться в создаваемой системе.

Процесс проектирования базы данных должен включать следующие этапы:

1. Инфологическое проектирование, т.е. определение предметной области системы, позволяющее изучить информационные потребности будущих пользователей.

2. Определение требований к операционной обстановке, в которой будет функционировать информационная система.

3. Выбор СУБД и других инструментальных программных средств ее реализации.

4. Логическое проектирование базы данных.

5. Физическое проектирование базы данных.

Задача этапа логического проектирования базы данных заключается в разработке ее «логической» структуры в соответствии с инфологической моделью предметной области. На этом этапе создаются схемы базы данных на языках определения данных.

Этап физического проектирования базы данных требует поиска проектных решений, обеспечивающих эффективную поддержку построения «логической» структуры базы данных в среде ее хранения. На этом этапе решаются вопросы построения структуры хранимых данных, размещения хранимых данных в памяти, выбора эффективных методов доступа к различным компонентам «физической» базы данных. Описывается также отображение «логической» структуры базы данных в структуре хранения. Принятые на этом этапе проектные решения оказывают определяющее влияние на производительность информационной системы. Они документируются в форме схемы хранения на языке определения хранимых данных. Гораздо более сложный характер имеет проектирование распределенных баз данных.

На этапе инфологического проектирования необходимо, прежде всего, найти приемлемый вариант декомпозиции единой базы данных на «логические» фрагменты, которые будут размещаться в различных узлах сети с учетом требований специалистов и менеджеров.

Следующая задача – нахождение оптимального способа размещения построенных фрагментов в узлах сети. Учитываются также ограничения на производительность системы. Иногда оказывается нецелесообразным создание дублирующих копий некоторых фрагментов базы данных в разных узлах сети с сохранением логической целостности данных.

Такое проектирование баз данных позволяет организовать АРМ специалиста или менеджера с достаточным информационным обеспечением для принятия оптимального решения по управлению деятельностью предприятия.

Возможны различные классификации баз данных по информационному наполнению, например по форме представления данных. Информация в БД может быть представлена в форме слов, цифр, изображений или звуков, таким образом, базы данных могут рассматриваться как текстовые, цифровые, видео и звуковые. Подобное разделение, в свою очередь, оказывает воздействие на структуру базы и используемое для ее обработки и поиска информации программное обеспечение, а также на методику и технологию поиска, которые существенно различаются для баз данных всех четырех выделенных классов.

Среди текстовых и числовых баз данных может быть выделено несколько подклассов. Текстовые могут быть разделены на библиографические, базы данных патентной информации, справочники, словари, полнотекстовые базы и пр. Числовые – на базы данных результатов сделок, базы числовых количественных данных, базы рядов статистических данных, базы свойств и характеристик и др.

Базы данных изображений и звуков появились на рынке в качестве публично доступных только в середине 80-х годов и ориентировались, прежде всего, на персональные компьютеры, породив новый тип информационной технологии, называемой мультимедиа.

Рост популярности технологии гипертекст и компакт-дисков позволяет рассчитывать, что базы данных мультимедиа (интегрирующих аудио-, видео- и текстовую информацию) в течение следующего десятилетия могут стать основными.

В этих условиях достаточно актуальным становится развитие экспертных систем, или так называемых баз знаний. Это специальные компьютерные системы, базирующиеся на системном аккумулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) для решения конкретных задач и проблем в экономической деятельности.

База знаний, кроме данных о предметной области (факты, наблюдения, статистика), содержит еще и правила их использования для принятия оптимального управленческого решения. Выработка решений – главная составляющая базы знаний, которая реализуется в виде комплекса программ. В программы заложена логика рассуждения эксперта при оценке проблемы, предлагаются варианты ее решения.

Пользовательский интерфейс на основе специальных программ обеспечивает удобное взаимодействие пользователя с экспертной системой. 6 Системы управления базами данных

Обработка данных средствами СУБД. Добавление, удаление, измене­ние и выборка данных производится при помощи языка запросов, встроен­ного алгоритмического языка и других средств СУБД. Реализация запросов обеспечивается диалоговой системой команд с меню или запросами по примеру QBE (Query By Example). В первом случае отдельный запрос вы­полняется одной или несколькими командами языка СУБД. Последова­тельность команд языка СУБД образует программу (например, СУБД Dbase). Во втором — для выполнения запроса пользователь выбирает по­следовательно один или несколько пунктов меню или указывает в запросе пример (образец), по которому составляется запрос, а также при необхо­димости условия выбора и операции вычисления, которые необходимо выполнять с данными (например, СУБД Paradox, Access). Последователь­ность команд меню и запросов может быть запомнена в программе-макросе и в дальнейшем выполнена так же, как командный файл.

Стандартным реляционным языком запросов является язык структу­рированных запросов SQL (Structured Queries Language).

К важным признакам классификации современных СУБД относятся: среда функционирования — класс компьютеров и операционных сис­тем (платформа), на которых работает СУБД, в том числе разрядность опе­рационной системы, на которую ориентирована СУБД;

- тип поддерживаемой в СУБД модели данных: сетевая, иерархическая или реляционная;

- возможности встроенного языка СУБД, его переносимость в другие приложения (SQL, Visual Basic, ObjectPAL и т.п.);

- наличие развитых диалоговых средств конструирования (таблиц, форм, запросов, отчетов, макросов) и средств работы с базой данных;

- возможность работы с нетрадиционными данными в корпоративных сетях (страницы HTML, сообщения электронной почты, изображения, зву­ковые файлы, видеоклипы и т. п.);

- используемая концепция работы с нетрадиционными данными - объектно-реляционные, объектные;

- уровень использования - локальная (для настольных систем), архи­тектура клиент-сервер, с параллельной обработкой данных (многопроцес­сорная);

- использование объектной технологии OLE 2.0;

- возможности интеграции данных из разных СУБД;

- степень поддержки языка SQL и возможности работы с сервером баз данных (SQL-сервером);

- наличие средств отчуждаемых приложений, позволяющих не прово­дить полной инсталляции СУБД для тиражируемых приложений пользова­теля.

Наиболее известными СУБД для разработки простых приложений можно назвать Access, Paradox и Approach. Для создания более сложных бизнес-приложений, корпоративных информационных систем используются СУБД фирм Oracle, Informix, IBM, Sybase.

Относительно простой в изучении и использовании считается Approach for Windows, которая ориентирована на разработку небольших приложений. Более совершенными, обладающими мощным языком разработки приложений пользователя являются СУБД Paradox и Access.

К общим свойствам СУБД Approach, Paradox и Access относятся:

- графический многооконный интерфейс, позволяющий пользователю в диалоговом режиме создавать таблицы, формы, запросы, отчеты и мак­росы;

- специальные средства, автоматизирующие работу, - многочислен­ные мастера (Wizards) в Access, ассистенты (Assistants) в Approach и экс­перты (Experts) в Paradox;

- возможность работы в локальном режиме или в режиме клиента на рабочей станции (Windows NT 3.51, Novell NetWare 4.1);

- использование объектной технологии OLE2 для внедрения в базу данных разной природы (текстов, электронных таблиц, изображений и т.п.);

- наличие собственного языка программирования. Особенности СУБД Approach, Paradox, Access:

- в Approach, в отличие от Paradox и Access, не обеспечивается полная поддержка языка запросов SQL, что ограничивает ее возможности в мно­гопользовательских системах только просмотром данных;

- в Access предусмотрена автоматическая генерация кода SQL при соз­дании запроса пользователем;

- в Approach язык для разработки приложении Lotus Script уступает по интеграционным возможностям и удобству работы объектно-ориентированным языкам (в Paradox - ObjectPAL, u Access - Visual Basic);

- Visual Basic в Access является наиболее мощным языком программи­рования, который обладает свойством автономности от СУБД и переносимости в другие приложения Microsoft Office, обеспечивая хорошую интеграцию данных;

- в Access имеется Мастер анализа таблиц, с помощью которого можно выполнить нормализацию таблицы.