Принцип концептуальной общности заключается в неукоснитель­ном следовании единой методологии на всех этапах проектирова­ния автоматизированной системы и всех ее составляющих.

Принцип непротиворечивости и полноты заключается в наличии всех необходимых элементов во вновь создаваемой системе и со­гласованном их взаимодействии.

Принцип независимости данных предполагает, что модели дан­ных должны быть проанализированы и спроектированы независи­мо от процессов их обработки, а также от их физической структу­ры и распределения в технической среде.

Принцип структурирования данных предусматривает необходи­мость структурирования и иерархической организации элементов информационной базы системы.

Принцип доступа конечного пользователя заключается в том, что пользователь должен иметь средства доступа к базе данных, кото­рые он может использовать непосредственно (без программирова­ния).

Соблюдение приведенных принципов необходимо при выпол­нении работ на всех стадиях создания и функционирования АИС и АИТ, т.е. в течение всего их жизненного цикла.

Жизненный цикл (ЖЦ) — период создания и использования АИС (АИТ), охватывающий ее различные состояния, начиная с момента возникновения необходимости в данной автоматизиро­ванной системе и заканчивая моментом ее полного выхода из употребления у пользователей /3/.

Жизненный цикл АИС и АИТ позволяет выделить четыре основные стадии: предпроектную, проектную, внедрение и функционирование. От качества проектировочных работ зави­сит эффективность функционирования системы. Поэтому каж­дая стадия проектирования разделяется на ряд этапов и преду­сматривает составление документации, отражающей результаты работы.

АСУ состоит из подсистем. Цель разбиения АСУ на подсистемы — выделение крупных неоднородных элемен­тов для упрощения процессов проектирования, внедрения и эксп­луатации АСУ. Все подсистемы принято делить на две группы — функциональные и обеспечивающие подсистемы.

Функциональные подсистемы выделяются в соответствии с уп­равленческими функциями, осуществляемыми на предприятии. В АСУ промышленным предприятием входят следующие подсистемы: уп­равление технической подготовкой производства, основным произ­водством, вспомогательным производством, материально-техничес­ким снабжением, технико-экономическим планированием произ­водства, бухгалтерским учетом, сбытом, кадрами, качеством вы­пускаемой продукции и услуг, финансами.

Обеспечивающие подсистемы предназначены для обеспечения решения комплекса задач функциональных подсистем. В состав обес­печивающих входят подсистемы технического, информационного, математического, программного и организационного обеспечения.

Подсистема технического обеспечения представляет собой комп­лекс технических средств, в который входят средства вычислитель­ной техники, оборудование для организации локальных сетей и под­ключения к глобальным сетям, устройства регистрации, накопле­ния и отображения информации.

Подсистема информационного обеспечения включает в свой со­став внешнее информационное обеспечение в виде входных и вы­ходных документов (в том числе и в электронном виде), используе­мых при решении функциональных задач, и внутреннее, ориенти­рованное на организацию базы данных самого предприятия.

Подсистема математического обеспечения включает математи­ческие методы, модели, алгоритмы, используемые при решении задач управления.

Подсистема программного обеспечения включает системное про­граммное обеспечение, прикладные программы для решения задач управления, а также другие программы, используемые на предпри­ятии.

Организационное обеспечение состоит из набора правил, инструк­ций, положений и других документов, регламентирующих функци­онирование АСУП.

При решении частных задач, связанных с управлением пред­приятием, широко используются ряд формализованных методов, которые в литературе иногда называются экономико-математичес­кими. Большая часть из них нашла применение в современных автоматизиро­ванных системах управления. Под экономико-математическими ме­тодами принято понимать комплекс формализованных математи­ческих методов, позволяющих находить оптимальные или близкие к ним решения экономических задач. Постановка задачи должна от­ражать существующие ограничения экономического характера. Для предприятий эти ограничения вытекают из ограниченности ресурсов или из внешних условий, в которых осуществляется их хозяй­ственная деятельность. Критерий оптимизации формализуется в виде целевой функции — выражение, которое, исходя из поставлен­ной задачи, требуется максимизировать или минимизировать.

В роли критериев оптимизации на различных уровнях системы управления предприятием могут выступать, например, объемы про­даж, прибыль, суммарное отклонение времени выпуска от требуе­мого, уровень загрузки оборудования, суммарные затраты на производство и т. д.

 Переменными в экономико-математических моделях являются управляемые параметры. При решении задач оп­тимизации переменными могут быть количество выпускаемых изде­лий, время запуска/выпуска, размеры партий, уровень запасов, время начала и окончания операций. Еще одной важной особенностью экономико-математических методов является то, что они могут быть мощным инструментом анализа экономической ситуации. С их по­мощью, например, можно быстро определить, что при заданных ограничениях допустимого решения не существует. Некоторые ме­тоды не ограничиваются получением оптимального решения. При сформированном плане они позволяют оценивать чувствительность оптимального плана к изменению внешних условий или внутренних характеристик деятельности предприятия.

Многообразие экономико-математических методов достаточно велико. В основу краткого анализа положен характер мате­матического аппарата.

Линейное программирование заключается в поиске оптимального решения для линейной целевой функции при линейных ограниче­ниях и ограничений неотрицательности переменных.

В терминах линейного программирования может формулировать­ся широкий круг задач планирования производства, финансовой деятельности, технико-экономического планирования, планирова­ния НИОКР. Особенность линейного программирования заключается в том, что с его помощью можно не только получить оптимальное реше­ние, но и успешно исследовать чувствительность полученного ре­шения к изменениям исходных данных. Результаты анализа на чув­ствительность имеют четкую экономическую интерпретацию.

Частным случаем линейного программирования является тран­спортная модель. Она получается естественным образом при форма­лизации задачи планирования перевозок, однако с ее помощью можно решать и другие задачи АСУ (назначение кадров на рабо­чие места, составление сменных графиков и др.). Специфическая структура ограничений задачи позволила разработать эффективные методы решения.

Важное место в АСУ принадлежит методам дискретного про­граммирования, которые ориентированы на решение задач оптими­зации с целочисленными (частично или полностью) переменными. Требование целочисленности во многих задачах управления произ­водством выступает на первый план, если речь идет, например, об определении оптимальной программы выпуска изделий, число ко­торых должно быть целым. Частным случаем задач дискретного про­граммирования являются задачи с булевыми переменными (0 или 1), т. е. задачи выбора одного из двух вариантов решений для каждо­го объекта (число объектов может быть велико). В качестве примера можно указать задачи размещения оборудования, формирования портфеля заказов и т. п.

Для решения задач дискретного программирования разработаны различные алгоритмы, в том числе комбинаторные и случайного поиска.

Модели стохастического программирования описывают ситуации, в которых элементы модели являются случайными величинами с известными функциями распределения. Для задач линейного про­граммирования подход к решению заключается в сведении исход­ной задачи к детерминированному виду.

Сетевые модели и методы применяются там, где есть возмож­ность четко структурировать управляемый процесс в виде графа, описывающего взаимосвязи работ, ресурсов, временных затрат и т. п. Разработан ряд методов решения задач на сетевых моделях по определению критического пути, распределению ресурсов.

Динамическое программирование представляет собой многошаго­вый процесс получения решения оптимальной задачи. Наиболее ес­тественной выглядит формализация динамических задач, однако этот метод успешно может применяться и для статических задач, если удается разбить решение исходной задачи на этапы. Серьезным ог­раничением применения метода динамического программирования является размерность задач. Если размерность велика, то необходи­мо запоминать большой объем промежуточной информации. Прак­тически, решение задач оптимизации возможно для систем, имею­щих размерность не выше трех.

Многокритериальные модели отражают один из видов неопреде­ленности в задачах поиска оптимальных решений — неопределен­ность целей. Эти модели и методы чрезвычайно перспективны, по­скольку многие задачи планирования в АСУ могут и должны рас­сматриваться как многокритериальные. Этот подход позволяет оптимизировать получаемые решения по комплексу критериев, отра­жающих экономический, технологический, социальный, экологи­ческий и другие аспекты деятельности предприятий.

Математическая статистика в АСУ применяется для реше­ния задач анализа и прогнозирования экономических и социальных процессов на предприятиях, создания и корректировки норматив­ной базы. Наиболее часто применяются методы: расчета статических характеристик, корреляционного, регрессионного и дисперсионного анализа.

Теория управления запасами позволяет определять уровни запасов материалов, полуфабрикатов, производственных мощностей и дру­гих ресурсов в зависимости от спроса на них.

Теория расписаний представляет собой методологическую основу для решения задач упорядочения последовательности работ. При этом учитываются структура и параметры технологического процесса. Для решения задач, сформулированных в терминах теории расписаний, используют методы моделирования на основе приоритетов.

Эвристические методы получили в АСУ достаточно широкое распространение, и дальнейший прогресс в этом направлении свя­зан с разработкой и внедрением экспертных систем. Экспертные системы позволяют накапливать базы знаний о производственном процессе, об эффективных управляющих решениях и на этой осно­ве предлагать рациональные решения задач, слабо поддающихся формализации.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19