Konstrukční řešení IS Telnov Yu F Ytelnov mesi ru.

13.09.2024

Charakteristika informační společnosti: zvyšování role informací a znalostí v životě společnosti; zvýšení podílu ICT, informačních produktů a služeb na HDP; vytvoření globální informační infrastruktury, která zajistí efektivní informační interakci mezi lidmi a uspokojení jejich sociálních a osobních potřeb po informačních produktech a službách

Ekonomický pohled na informační společnost Produkce, získávání, šíření a praktická aplikace informací a znalostí se stává hlavní hybnou silou socioekonomického rozvoje při dosažení určité úrovně rozvoje informační společnosti ve smyslu dosažení významného objemu hrubý domácí produkt spojený s informacemi a ICT, ekonomika se tvoří znalosti Schopnost vytvářet znalosti a poskytovat jim přístup se stává klíčovým faktorem konkurenceschopnosti Rostoucí role vzdělávání a celoživotního učení – celoživotní učení

Na Fóru vzdělávacích lídrů, pořádaném UNESCO v létě 2008, generální ředitel UNESCO, pan Kuachiro Matsuura, vyzdvihl e-learning a distanční vzdělávání jako jeden z nejdůležitějších trendů v rozvoji vzdělávání v moderní svět

Transfer technologií e.Learning používaných na MESI na další univerzity v Rusku, Kazachstánu, Arménii, Bělorusku a dalších zemích Proběhlo 41 seminářů na 25 témat z oblasti e.Learning za účasti více než 1500 lidí (včetně 178 rektorů). ), zastupující více než 200 vzdělávacích institucí ze 72 regionů Ruska a zemí SNS

Dominantní ekonomika Průmyslová Spotřeba znalostí Období: polovina 20. století konec 20. století začátek 21. století Transformace univerzit Klasická univerzita (centrum pro přípravu personálu pro ekonomiku) Klasická univerzita (centrum pro přípravu personálu pro ekonomiku) Obchodní univerzita (producent vzdělávacích služby) Obchodní univerzita (producent vzdělávacích služeb) Inovativní univerzita (centrum vědeckého a inovačního rozvoje) Inovativní univerzita (centrum vědeckého a inovačního rozvoje) Manažerské paradigma Finančně orientovaná Kvalita znalostí Vyšší škola v moderním světě

MESI je inovativní univerzita! Integrace vzdělávání, vědy a podnikání Vysoce kvalitní vědecký a vzdělávací obsah - 100% vzdělávací a metodická podpora - Od každoroční aktualizace obsahu až po aktualizace podle potřeby Moderní vzdělávací technologie kolaborativní interakce "student - učitel", "student - student", "učitel - učitel" , v perspektivě "katedra - podnik" Efektivní zapojení učitelů do vědeckého výzkumu - Vědecká a metodická podpora pro každý obor

Znalostní management na univerzitě Znalostní management Akademický znalostní management Administrativní znalostní management Kvalita obsahu + kvalita vzdělávání Integrace výsledků výzkumu do byznysu Technologie Metodika pedagogických pracovníků AUP Jednotné integrované prostředí vzdělávací instituce Kompetence pedagogických pracovníků a AUP* Poradenství a technická podpora průmyslovými společnostmi

Wikinomika jako masová spolupráce Don Tapscott a Anthony D. Williams: Obsah vytvářený uživateli (crowdsourcing) Sociální sítě – spolupráce a sebeorganizace (chytré moby) Nový způsob produkce pomocí WEB 2.0 (Wiki, blogy, chaty, podcasty, RSS) – hromadné spolupráce, „účastnit se a spoluvytvářet“ Nová schopnost spojovat lidi v sítích, aby vytvořili obří mozek

Principy Wikinomie Otevřenost - Společnosti otevírají své hranice vnějším nápadům a lidským zdrojům, otevírají dveře všem talentům z vnějšího světa Peering (výroba za stejných podmínek) - Samoorganizace za účelem vytváření nových produktů a služeb, společné znalosti, výměna zkušeností Přístup a schopnost sdílet - Rovnováha duševního majetku, ochrana pro některé, otevřený přístup k jiným zdrojům Globální povaha činnosti Další integrace národních ekonomik do jediného bezbřehého světa, přístup k novým trhům, nápadům, technologiím

Doručování obsahu z poboček, partnerských organizací a zastoupení Vývoj a společný vývoj obsahu pro přední ruské univerzity Vývoj distribuovaného obsahu Disciplinární informační centra Proces streamingu vytváření a využívání znalostí v MESI

Principy tvorby informačního a znalostního prostoru 1. Vytváření a aktualizace vzdělávacích a metodických komplexů založených na jednotném informačním a znalostním prostoru distribuovaných oddělení 2. Využití výsledků výzkumné práce při tvorbě obsahu 3. Zapojení podniků a organizací do tvorby obsahu 4 Využití výsledků výzkumu postgraduálních studentů při tvorbě obsahu 5. Provádění vzdělávací a výzkumné práce pro studenty 6. Organizace služeb řízení znalostí.

Metriky, motivace, kvalita Kvantitativní ukazatele změn v IDC Indikátory regionální participace na rozvoji obsahu Míra zapojení studentů pregraduálního a postgraduálního studia do tvorby obsahu Objemy výpůjček a převodů materiálů z internetu Frekvence a kvalita aktualizace materiálu Individuální příspěvek každého Účastník e-Metricse-Xcellence

Význam vytvoření informačního a vzdělávacího prostoru pro MESI založeného na MKN pro poskytování platforem pro spolupráci mezi učiteli distribuovaných kateder; vytvářet a shromažďovat vzdělávací, metodické a vědecké materiály ve všech oborech; zajistit proces neustálé aktualizace vzdělávacího a metodického obsahu; vytvořit databázi odkazů na otevřené vzdělávací zdroje pro každý obor, materiály z konferencí, seminářů a další užitečné zdroje.

Děkuji za pozornost! Telnov Yu.F.

MINISTERSTVO ŠKOLSTVÍ RUSKÉ FEDERACE

Moskevská státní ekonomická univerzita,
statistika a informatika
Institut "Moskevská vyšší bankovní škola"

Yu.F. Telnov

Inteligentní
informační systémy
(učebnice)

Moskva 2001

MDT 519.68.02
BBK 65 s 51
T 318

Telnov Yu.F. Inteligentní informační systémy. (Vzdělávací
příspěvek) - M., 2001. - 118 stran.
Katedra návrhu ekonomických informačních systémů
Tutoriál je věnován
teoretické a organizační a metodologické otázky rozvoje a aplikace intelektu
informační systémy (IIS) v ekonomii. V úvahu
klasifikace, architektura, fáze návrhu IIS, výběr
nástroje, oblasti použití. Praktické aspekty
jsou prezentovány aplikace statického MIS pro řešení problémů
finanční analýza podniku, dynamické informační systémy - k řešení
úkoly řízení zásob.
Učebnice je určena studujícím studentům
specializace „Aplikovaná informatika podle oblastí použití“ a
i pro studenty jiných ekonomických oborů: „Finance
a úvěr“, „Management“, „Marketing“ atd.

Telnov Yu.F., 2001
Moskevská státní univerzita ekonomická, statistika a
informatika
Institut Moskevské vyšší bankovní školy

2. Kapitola 1. Klasifikace intelektuálních informačních systémů
systémy_________________________________________________________ 5
2.1 Vlastnosti a znaky informační inteligence
systémy ______________________________________________________ 5
2.2 Systémy s inteligentním rozhraním __________________ 8
2.3 Expertní systémy ______________________________________ 10
2.4 Samoučící se systémy ________________________________ 20
2.5 Literatura ______________________________________________________ 30
3. Kapitola 2. Technologie tvorby expertních systémů _______________ 32
3.1 Fáze tvorby expertního systému ________________________________ 32
3.2 Identifikace problémové oblasti _______________________________ 36
3.3 Sestavení koncepčního modelu________________________ 39
3.4 Formalizace znalostní báze _______________________________ 43
3.5 Výběr nástrojů pro implementaci expert
systémy ____________________________________________________ 55
3.6 Literatura ______________________________________________________ 63
4. Kapitola 3. Implementace expertních systémů pro ekonomickou analýzu
činnost podniku_______________________________________________ 65
4.1 Vlastnosti expertních systémů pro ekonomickou analýzu ____ 65
4.2 Expertní systém pro finanční analýzu
podniky _________________________________________________ 71
4.3 Expertní systém pro analýzu účinnosti výsledků
finanční a ekonomické činnosti podniku ____________ 80
4.4 Literatura ______________________________________________________ 85
5. Kapitola 4. Implementace dynamických expertních řídicích systémů
obchodní procesy ___________________________________________________ 86
5.1 4.1. Vlastnosti implementace dynamických expertních systémů
řízení obchodních procesů _________________________________ 86
5.2 Expertní systém pro dynamické řízení zásob_____ 89
5.3 Systém pevných objednávek__________________ 91
5.4 Literatura __________________________________________________ 104
5.5 Workshop o laboratorních pracích ____________ 105

Zavedení
Účelem učebnice je seznámit studenty s
studenti oboru „Aplikovaná informatika podle oblastí“
aplikace“, s problémy a oblastmi použití
umělá inteligence v ekonomických informacích
systémů, pokrytí teoretických a organizačně-metodických
problematika výstavby a provozu systémů založených na
znalosti, vštěpování dovedností v praktické práci na návrhu databáze
znalost. V důsledku prostudování učebnice studenti obdrží
znalost architektury a klasifikace informačních informačních systémů, prezentačních metod
znalosti, oblasti použití a naučí se také vybírat adekvátní
problémová oblast, nástroje pro rozvoj informačních systémů a
metody pro navrhování znalostní báze.
Učebnice "Inteligentní informační systémy"
určeno i pro studenty ekonomických oborů:
„Finance a úvěr“, „Účetnictví“, „Protikrize
management", "Management", "Marketing", "Světová ekonomika",
kteří si v důsledku studia učebnice osvojí metody
rozhodování managementu na základě klasifikace
situace, budování cílových a rozhodovacích stromů, logické a
heuristická argumentace, výpočet hodnocení na základě fuzzy
logika, řízení dynamických procesů.
Strukturálně se učebnice skládá ze 4 kapitol:
. První kapitola řeší problémy
klasifikace a
Architektura MIS a také poskytuje popis hlavních oblastí
aplikací.
. Druhá kapitola představuje hlavní fáze vývoje nejvíce
rozšířená třída informačních informačních systémů - expertní systémy. Zároveň skvělé
pozornost je věnována otázkám konstrukce konceptuálního modelu
problémová oblast, analýza a výběr metod pro prezentaci znalostí a
relevantní nástroje.
. Třetí kapitola popisuje metody implementace expert
systémy pro vnější a vnitřní ekonomickou analýzu finanční a ekonomické činnosti podniků.
. Čtvrtá kapitola se zabývá problematikou používání dynamiky
expertní systémy pro řízení obchodních procesních řetězců operací, zejména pro implementaci systému řízení zásob.

1. Kapitola 1. Klasifikace inteligentních informací
systémy
1.1 Vlastnosti a znaky inteligence
informační systémy
Jakýkoli informační systém (IS) provádí následující
funkce: přijímá informace zadané uživatelem
žádosti a potřebné počáteční údaje, zpracovává zadané a
data uložená v systému v souladu se známým algoritmem a
generuje požadované výstupní informace. Od pohledu
implementaci uvedených funkcí IS lze považovat za
továrna vyrábějící informace, ve které je objednávka
žádost o informace, suroviny - výchozí údaje, požadované informace o produktu a nástroj (vybavení) - znalosti, s
pomocí kterého se data převádějí na informace.
Znalosti mají dvojí povahu: faktickou a operativní.
. Faktické znalosti jsou smysluplná a srozumitelná data. Data
samy o sobě jsou speciálně organizované znaky na jakémkoli
dopravce.
. Provozní znalosti jsou ty obecné závislosti mezi fakty,
které umožňují interpretovat nebo extrahovat data
informace. Informace jsou v podstatě nové a užitečné znalosti pro
řešení jakýchkoli problémů.
Faktické znalosti se často nazývají extenzivní
(podrobně), a provozní znalosti - intenzionální
(zobecněné).
Proces získávání informací z dat sestává z
adekvátní kombinace provozních a faktických znalostí a v
různé typy integrovaných obvodů se provádějí odlišně. Nejjednodušší způsob jsou oni
připojení se provádějí v rámci jednoho aplikačního programu:
Program = Algoritmus (pravidla převodu dat +
Struktura řízení) + Struktura dat
Tedy provozní znalosti (algoritmus) a faktické
znalosti (datová struktura) jsou od sebe neoddělitelné. Pokud však v
Během provozu IS vznikla potřeba úpravy jednoho z
dvě součásti programu, pak bude potřeba
přepisování. To se vysvětluje tím, že úplná znalost problému
pole má pouze IP vývojář a program slouží
„nemyslící vykonavatel“ znalostí vývojáře. Poslední
uživatel
kvůli
procedurálnost
A
stroj
orientaci reprezentace znalostí rozumí pouze vnější
straně procesu zpracování údajů a nemůže jej nijak ovlivnit.
5

Důsledek těchto nedostatků je špatný
životaschopnost IP nebo nepřizpůsobivost
změny
informace
potřeby.
Kromě
togo,
PROTI
platnost
determinismu algoritmů řešených problémů IS není schopen
vytváření uživatelských znalostí o akcích neúplných
určité situace.
V systémech založených na databázovém zpracování (DBD - Data Base
systémy), dochází k oddělení faktických a provozních znalostí
od sebe navzájem. První je organizována ve formě databáze, druhá - ve formě
programy. Navíc lze program automaticky generovat podle
požadavek uživatele (například implementace dotazů SQL nebo QBE). V
funguje jako prostředník mezi programem a databází
softwarový nástroj pro přístup k datům - systém správy databází
data (DBMS):
SBD = Program<=>DBMS<=>Databáze
Koncept datové nezávislosti programů umožňuje
zvýšit flexibilitu IS pro provádění libovolných informací
žádosti. Tato flexibilita však vyplývá z procedurální povahy prezentace
provozní znalosti mají jasně stanovené hranice. Pro
při formulaci žádosti o informace musí uživatel jasně
představte si strukturu databáze a do určité míry
algoritmus pro řešení problému. Proto musí uživatel
mít poměrně dobré pochopení problémové oblasti, logické
struktura databáze a algoritmus programu. Koncepční schéma
databáze funguje převážně pouze jako mezičlánek
v procesu mapování logické datové struktury na strukturu
data aplikačního programu.
Obecné nevýhody tradičních informačních systémů, do
které zahrnují systémy prvních dvou typů, spočívají ve slabé
přizpůsobivost změnám v oblasti předmětu a informací
potřeby uživatelů, v neschopnosti řešit špatně
formalizované úkoly, se kterými řídící pracovníci
neustále řeší. Uvedené nedostatky jsou odstraněny v
inteligentní informační systémy (IIS).
Analýza struktury programu ukazuje možnost zvýraznění
z programu operačních znalostí (pravidla transformace dat) do
tzv. znalostní báze, která se ukládá v deklarativní formě
jednotky znalostí společné pro různé úkoly. Zároveň manažer
struktura získává charakter univerzálního mechanismu řešení
úkoly (mechanismus odvození), který spojuje jednotky znalostí do
spustitelné řetězce (vygenerované algoritmy) v závislosti na
konkrétní prohlášení o problému (formulované v žádosti o cíl a

Počáteční podmínky). Takovými IS se stávají systémy založené na
zpracování znalostí (systémy znalostní báze (Based)):
KBZ = Knowledge Base<=>Struktura řízení<=>Databáze
(Výstupní mechanismus)
Pro
intelektuální
informace
systémy,
orientované na generování algoritmů pro řešení problémů, se vyznačují
následující znaky:
. rozvinuté komunikační dovednosti,
. schopnost řešit složité, špatně formalizované problémy,
. schopnost samoučit se,
Komunikační schopnosti IIS charakterizují způsob
interakce (rozhraní) koncového uživatele se systémem, v
zejména schopnost formulovat libovolný požadavek v
dialog s informačními informačními systémy v jazyce co nejbližším přirozenému.
Složité, špatně formalizované úkoly jsou úkoly, které
vyžadují konstrukci originálního algoritmu řešení v závislosti na
v závislosti na konkrétní situaci, kterou lze charakterizovat
nejistota a dynamika zdrojových dat a znalostí.
Schopnost samoučení je schopnost automaticky
extrakce znalostí
řešit problémy z nashromážděných zkušeností
konkrétní situace.
V různých IIS jsou uvedeny znaky inteligence
vyvinuty v různé míře a zřídka, když všechny čtyři znaky
jsou implementovány současně. Podmíněně pro každé ze znamení
inteligence odpovídá vlastní třídě IIS (obr. 1.1):
. Systémy s inteligentním rozhraním;
. Expertní systémy;
. Samoučící se systémy;

Rýže. 1.1. Klasifikace IIS
1.2 Systémy s inteligentním rozhraním
Inteligentní databáze se liší od konvenčních databází
údaje s možností výběru potřebných informací na vyžádání,
které nemusí být explicitně uloženy, ale spíše odvozeny od toho, který je dostupný v databázi
data. Příklady takových žádostí mohou být následující:
- „Zobrazit seznam produktů, jejichž cena je vyšší než průměr v oboru“,
- „Zobrazit seznam náhradních produktů pro některé produkty“,
- „Zobrazit seznam potenciálních kupců určitého produktu“ a
atd.
Chcete-li provést první typ požadavku, musíte nejprve
provádění statistického výpočtu průměrné ceny v odvětví
a teprve poté vlastní výběr dat. Pro
provedení druhého typu požadavku je nutné vypsat hodnoty
charakteristické rysy objektu a poté pomocí nich hledat podobné
objektů. U třetího typu požadavku musíte nejprve definovat
seznam zprostředkovatelů prodávajících tento produkt,
a poté vyhledejte související kupující.
Ve všech výše uvedených typech žádostí je třeba provést
vyhledávání podle podmínky, která musí být při řešení dále definována
úkoly. Inteligentní systém bez asistence uživatele
Struktura databáze sama vytváří přístupovou cestu k datovým souborům.
Požadavek je formulován v dialogu s uživatelem,
8

Pořadí kroků, které se provádí co nejvíce
uživatelsky přívětivá forma. Databázový dotaz může
formulované pomocí rozhraní přirozeného jazyka.
Rozhraní přirozeného jazyka předpokládá vysílání
konstrukty přirozeného jazyka na vnitrostrojovou úroveň
reprezentace znalostí. K tomu je nutné se rozhodnout
úkoly
morfologická, syntaktická a sémantická analýza a syntéza
prohlášení v přirozeném jazyce. Tedy morfologická analýza
zahrnuje rozpoznání a kontrolu správného pravopisu slov
podle slovníků,
syntaktické řízení vstupní dekompozice
zpráv do jednotlivých komponent (definice struktury) s
kontrola souladu
vnitřní gramatická pravidla
reprezentující znalosti a identifikace chybějících částí a konečně
sémantická analýza - stanovení sémantické správnosti
syntaktické struktury. Syntéza výroku řeší inverzní
úkol převést vnitřní reprezentaci informace na
přirozený jazyk.
Rozhraní přirozeného jazyka se používá pro:
. přístup k inteligentním databázím;
. kontextové vyhledávání dokumentárních textových informací;
. hlasové zadávání příkazů v řídicích systémech;
. strojový překlad z cizích jazyků.
Hypertextové systémy jsou navrženy tak, aby implementovaly vyhledávání
podle klíčových slov v textových informačních databázích. Inteligentní
hypertextové systémy se vyznačují možností složitějších
sémantická organizace klíčových slov, která odráží
různé sémantické vztahy pojmů. Tedy mechanismus
vyhledávač pracuje primárně se znalostní bází klíčových slov a již
pak přímo s textem. V širším slova smyslu, co bylo řečeno
pomazánky a
na
vyhledávání multimediálních informací,
včetně kromě textových a digitálních informací i grafických,
audio a video obrázky.
Kontextové asistenční systémy lze považovat za soukromé
v případě inteligentního hypertextu a přirozeného jazyka
systémy Na rozdíl od běžných asistenčních systémů, které ukládají
aby uživatel našel požadované informace v systémech
kontextová nápověda, uživatel popíše problém (situaci) a
systém si jej pomocí dodatečného dialogu sám specifikuje
hledá doporučení relevantní pro danou situaci. Takové systémy
patří do třídy systémů šíření znalostí (Knowledge
Publishing) a jsou vytvářeny jako aplikace do dokumentačních systémů
(například technická dokumentace o provozu zboží).
Kognitivní grafické systémy
povolit
uživatelské rozhraní s IIS pomocí grafických obrázků,
které jsou generovány v souladu s aktuálním děním.
9

Takové systémy se používají při monitorování a řízení
provozní procesy. Grafické obrázky ve vizuálním a
v integrované formě popisují mnoho parametrů studovaných
situace. Například stav komplexního spravovaného objektu
zobrazeny v podobě lidské tváře, na které je každý rys
je zodpovědný za jakýkoli parametr a obecný výraz obličeje dává
integrovaný popis situace.
Kognitivní grafické systémy jsou také široce používány v
vzdělávací a školicí systémy založené na použití
principy virtuální reality, kdy grafické obrazy
simulovat situace, do kterých se žák potřebuje dostat
rozhodnutí a provedení určitých akcí.
1.3 Expertní systémy
Účel expertních systémů
je
v rozhodnutí
úkoly, které jsou pro odborníky na základě nashromážděné základny dosti obtížné
znalosti odrážející zkušenosti odborníků v dané problematice
problémová oblast. Výhody použití expertních systémů
je schopnost rozhodovat se v jedinečných situacích,
pro které není algoritmus předem znám a je vytvořen na základě iniciály
údaje ve formě řetězce úvah (pravidel rozhodování) z
znalostní báze. Kromě toho se očekává, že řešení problémů bude provedeno v
podmínky neúplnosti, nespolehlivosti, nejednoznačnosti originálu
informace a kvalitativní hodnocení procesů.
Expertní systém je nástroj, který vylepšuje
odborné intelektuální schopnosti a umí vystupovat
následující role:
. poradce
Pro
nezkušený
nebo
neprofesionální
uživatelé;
. asistenta kvůli potřebě odborníka analyzovat různé
možnosti rozhodování;
. partnerský odborník na otázky související se zdroji znalostí z
související oblasti činnosti.

Expertní systémy se používají v mnoha oborech, vč
z nichž aplikační segment v podnikání vede (obr. 1.2) [21].
Zemědělství
podnikání
Chemie
Komunikace
Počítač

telefon:(095) 4428098

Narozen v roce 1952, absolvoval Moskevský ekonomický a statistický institut (MESI) v roce 1974.

Akademický titul kandidát ekonomických věd byl udělen dizertační radou Moskevského hospodářského a statistického institutu dne 13. prosince 1979 a schválen Vyšší atestační komisí dne 11. června 1980. Dne 25. prosince 2003 obhájil disertační práci pro titul doktor ekonomie v oboru 08.00.13 „Matematické a instrumentální metody ekonomie“ na téma „Metodika komponent pro reengineering podnikových procesů na základě znalostního managementu“.

Akademický titul profesor na katedře designu ekonomických informačních systémů na MESI byl udělen rozhodnutím Ministerstva školství Ruské federace dne 20. března 2002.

Pedagogická praxe na univerzitách a vzdělávacích institucích pro další vzdělávání je 25 let.

Přednáší kurzy „Inteligentní informační systémy“, „Reengineering obchodních procesů“.

Pod vědeckým dohledem žadatele byli vyškoleni 3 kandidáti věd a v současné době dohlíží na 5 postgraduálních studentů.

VZDĚLÁVACÍ, METODICKÉ A VĚDECKÉ PRÁCE

Na svém kontě má 91 publikací, z toho 26 pedagogických a metodických a 30 vědeckých prací využívaných v pedagogické praxi, mezi něž patří:

a) vzdělávací a metodické práce:

b) vědecké práce

Reengineering obchodních procesů	M.: Finance a statistika, 2003.
Inteligentní školicí systémy a virtuální vzdělávací organizace	Minsk: BSUIR, 2001.	Golenkov V.V., Tarasov V.B. atd.
Zlepšení řízení podniku na základě aplikace metody nákladového účetnictví podle funkcí	Bulletin Orenburgské státní univerzity, 2003, č. 1
Návrh informačních skladů pro statistické informační a analytické systémy	Otázky statistiky, 2003, č. 1
Odůvodnění strategických rozhodnutí o reorganizaci podniků na základě inteligentních technologií	Zprávy o umělé inteligenci, 2003, č. 2.	Kuzmitsky A.A.
Návrh systémů řízení znalostí	Zprávy o umělé inteligenci, 2002, č. 4
Inteligentní systém pro řízení logistických procesů (článek).	M.: Teorie a systémy řízení, 1999, č. 5.
Návrh podnikových obchodních procesů založených na systému řízení znalostí // (spoluautor)	Sborník příspěvků z 8. celostátní konference o umělé inteligenci (Kolomna, 2002). – M.: Nauka, Fizmatlit, 2002.
Využití systémů řízení znalostí ve virtuálním vzdělávání.	Umělá inteligence v 21. století“ / Proceedings of the International Congress. - M.: Nauka, Fizmatlit, 2001.
Analýza procesů distančního vzdělávání na základě simulačního modelování (článek).	M., Distanční vzdělávání, N 4, 1998	Danilov A.V., Grigoriev S.V., Samojlov V.A.

STRUČNÁ CHARAKTERISTIKA VĚDECKÉ A PEDAGOGICKÉ ČINNOSTI

1. Pracovat jako člen Rady Ruské asociace umělé inteligence.

Člen dizertační rady MESI, obor 08.00.13 „Matematické a instrumentální metody ekonomie“.

2. Spoluautor učebnice „Návrh ekonomických informačních systémů“ (2001), doporučené Vzdělávacím a metodickým sdružením pro vzdělávání v ekonomii, statistice, informačních systémech a matematických metodách v ekonomii jako učebnice pro studenty následujících oborů : „Aplikovaná informatika v ekonomii“, „Aplikovaná informatika v managementu“, „Aplikovaná informatika v právu“.

Vědecký školitel výzkumných projektů „Vývoj metodických základů pro vytváření systémů znalostní integrace“ (EZN: 1.2.02), „Vývoj metodických základů pro vytváření virtuálních organizací“ (EZN: 1.2.00P), „Vývoj metodických základů pro reengineering the procesy fungování systémů organizačního řízení ekonomických objektů“ (EZN: 1.1.98F), „Rozvoj metodických základů pro informatizaci vzdělávacího procesu vysoké školy“ (EZN: 1.2.97R).

V současné době je vedoucím výzkumné práce: „Vývoj metody pro adaptivní konfiguraci struktury podnikových procesů na základě systému řízení znalostí“ v rámci grantu Ruské nadace pro základní výzkum 03-01-00727.

3. V letech 1998-2003.

absolvoval pokročilý výcvik na MESI Institute for Advanced Studies a v roce 1995 na ARGUSSOFT. Přednášel na vědeckých konferencích o umělé inteligenci (organizované RAII), o reengineeringu podnikových procesů založených na moderních informačních technologiích (MESI), o logistice (MADI), na vědeckých zasedáních na MEPhI.

4. Laureát Prezidentské ceny RF v oblasti vzdělávání za rok 1999 za podíl na rozvoji vzdělávacího a metodického komplexu „Metody, modely a software pro budování inteligentních systémů rozhodování a řízení“.

T 318

Telnov Yu.V. Reengineering obchodních procesů (výukový program). / Moskevský mezinárodní institut ekonometrie, informatiky, financí a práva. - M., 2003. – 99 s.

Moskevský mezinárodní institut ekonometrie, informatiky, financí a práva, 2003.

Úvod ____________________________________________________ 5

1.1. Kapitola 1 Obecné charakteristiky reengineeringu obchodních procesů____ 7 Podstata a principy reengineeringu

1.2. obchodní procesy______ 7 Organizační struktura podniku založená na managementu

1.3. obchodní procesy____________________________________________ 12 Využití informačních technologií v reengineeringu

obchodní procesy__________________________________________________ 15

Otázky autotestu: __________________________________ 22

2.1. Kapitola 2. Technologie reengineeringu obchodních procesů____________ 23 Organizace reengineeringových prací

2.2. obchodní procesy _____ 23

Metody a nástroje obchodního reengineeringu

2.3. zpracovává __________________________________________________ 28 Metodiky modelování

obchodní procesy______________ 31

Kapitola 3. Funkční modelování podnikových procesů pomocí PPP Design/IDEF____________________________ 39

3.1. Podstata metodiky funkčního modelování podnikových procesů (SADT - metodika) ______________________________ 39

3.2. Obecná charakteristika PPP Design/IDEF ___________________ 42

3.3. Vlastnosti konstrukce funkčního modelu c

pomocí PPP Design/IDEF ____________________________ 43

Otázky pro autotest: __________________________________ 46 Kapitola 4. Analýza nákladů funkcí (Activiy-Based Costing) _____ 47

4.1. Podstata analýzy nákladů funkcí __________________ 47

4.2. Implementace analýzy nákladů funkcí v PPP Design/IDEF 48

4.3. Implementace analýzy nákladů funkcí v Easy ABC+ PPP 52

Otázky autotestu: __________________________________ 55

Kapitola 5. Objektově orientované modelování podnikových procesů pomocí PPP Natural Engineering

Pracovní stůl (NOVINKA)__________________________________________________ 56

5.1. Podstata objektově orientované metodologie modelování podnikových procesů. ___________________________________________ 56 5.1.1. Model případu užití (P - model) _________ 56

5.1.2. Objektový model(model O) __________________________ 60

5.1.3. B-model - model interakce objektů____________ 62

5.2. Obecná charakteristika PPP Natural Engineering Workbench (NOVINKA) ____________________________________________________ 63

5.3. Vlastnosti modelování informačních procesů pomocí PPP NOVINKA __________________________________ 64

5.3.1. Vytvoření transakčního sekvenčního diagramu

(TSD) ____________________________________________________ 64

5.3.2. Vytvoření diagramu struktury objektu (OSD) _______ 65

5.3.3. Vytvoření diagramu interakce s objektem (OID) ___ 66

Otázky autotestu: __________________________________ 70

Kapitola 6. Simulační modelování podnikových procesů na základě využití PPP ReThink_________________________________ 71

6.1. Podstata obchodních simulačních metod modelování

zpracovává __________________________________________________ 71

6.2. Obecná charakteristika simulačního modelování PPP

Přemysli si ___________________________________________________ 75

6.2.1. Funkce ReThink _________________ 75

6.2.2. Definování základních součástí ReThink _____________ 76

6.3. Vlastnosti návrhu simulačního modelu _______ 83

6.4. Nastavení vstupních parametrů pro modelování _______________ 90

6.5. Výstup výsledků simulace__________________________________ 93

Otázky autotestu: __________________________________ 95

Literatura__________________________________________________ 96

Zavedení

Učebnice „Reengineering podnikových procesů“ je určena studentům oborů „Informační systémy v ekonomii“, „Světová ekonomika“, „Finance a úvěr“, „Krizový management“, „Management“, „Marketing“.

Účel návodu je seznámit studenty s problematikou a oblastmi využití podnikového reengineeringu při reorganizaci podnikových činností na základě moderních informačních technologií.

Studenti v důsledku studia učebnice získají znalosti o problematice celostního a systémového modelování a reorganizace materiálových, finančních a informačních toků zaměřených na zjednodušení podnikových procesů a organizační struktury, přerozdělení a minimalizaci využití různých zdrojů, zkrácení časové náročnosti. uspokojit potřeby zákazníků a zlepšit kvalitu jejich služeb.

Strukturálně se učebnice skládá ze 6 kapitol.

V první kapitole je hlavní důraz kladen na představení přístupu k řízení podniku založeného na řízení podnikových procesů, ukázání podstaty změn v organizační struktuře podniku a role informačních technologií při jejich zavádění, definování podmínek úspěchu a úkoly reengineeringu podnikání.

Druhá kapitola popisuje technologii práce na reengineeringu podnikových procesů, určuje organizační strukturu projektu, zkoumá hlavní metody a prostředky provádění prací na reengineeringu podniku, včetně metodik pro strukturální, nákladovou a dynamickou analýzu podnikových procesů.

Třetí kapitola je věnována metodice funkčního modelování podnikových procesů a jeho implementaci v PPP Design/IDEF.

Čtvrtá kapitola definuje úkoly nákladové analýzy funkcí, ukazuje charakteristické rysy tradičního nákladového účetnictví a popisuje implementaci odpovídajících metod v PPP.

Design/IDEF a Easy ABC+.

V Pátá kapitola pojednává o problematice modelování obchodních a informačních procesů na základě aplikace objektově orientovaného přístupu a jeho implementace v softwaru Natural Engineering Workbench.

V Kapitola 6 popisuje úkoly business reengineering, řešený metodami dynamického simulačního modelování a jejich implementací v softwaru ReThink.

Autor vyjadřuje vděčnost zástupci ředitele Ruského výzkumného ústavu IT a AP, profesoru, doktoru technických věd. Popov E.V., ředitel společnosti “Vest-Metatechnology”, Ph.D. Kamennova M.S., marketingová ředitelka ruského zastoupení Software AG, Ph.D. Kitova O.V., ředitel společnosti ArgusSoft, Ph.D. Kiselyu E.B. za poskytnutý software pro reengineering podnikových procesů a metodické materiály k jejich použití.

Kapitola 1 Obecná charakteristika reengineeringu podnikových procesů

1.1. Podstata a principy reengineeringu podnikových procesů

Moderní podnikové technologie se vyznačují vysokou dynamikou spojenou s neustále se měnícími potřebami trhu, orientací výroby zboží a služeb na individuální potřeby zákazníků a klientů, neustálým zlepšováním technických možností a silnou konkurencí. Za těchto podmínek přesouvá podnikový management důraz z řízení využívání jednotlivých zdrojů na organizaci dynamických obchodních procesů.

Pod obchodní proces(BP) budeme rozumět soubor vzájemně souvisejících operací (práce) pro výrobu hotových výrobků nebo poskytování služeb na základě spotřeby zdrojů. Řízení podnikových procesů je zaměřeno na poskytování kvalitních služeb spotřebitelům (klientům). Zároveň jsou v průběhu řízení podnikových procesů všechny materiálové, finanční a informační toky uvažovány v interakci (obr. 1.1).

Řízení podnikových procesů vzniklo v rámci celkové koncepce řízení kvality(TQM – Total Quality Management) a neustálé zlepšování procesů(CPI - Continuous Process Improvement), podle kterého se předpokládá end-to-end řízení podnikového procesu jako jednoho celku, který provádějí propojené divize podniku (společnosti), např. od okamžiku, kdy zákazník objednávka je přijata až do okamžiku její realizace.

Je vhodné uvažovat o řízení podnikových procesů na úrovni interakce mezi různými podniky, kdy je vyžadována koordinace aktivit partnerských podniků v produktových tocích nebo logistických procesech. Logistika dala vzniknout metodám organizace dodávek založených na principu „Just in Time“ (JIT – just in time), jejichž implementace je nemyslitelná bez řízení podnikových procesů jako jednoho celku.

Jako hlavní obchodní procesy podniku jsou nejčastěji identifikovány následující:

Distribuční (logistické) procesy související s hlavní činností podniku - výroba produktů a obsluha konečných spotřebitelů:

Procesy přípravy výroby zaměřené na plánování činnosti podniku z pohledu uspokojování potřeb potenciálních spotřebitelů a uvádění nových výrobků a služeb na trh - průzkum trhu (marketing), strategické plánování výroby, konstrukční a technologická příprava výroby (design a inženýrství).

Infrastrukturní procesy zaměřené na udržení zdrojů v provozuschopném stavu (školení a rekvalifikace personálu, nákup a opravy techniky, sociální a kulturní služby pro zaměstnance podniku).

Revoluci v řízení podnikových procesů přinesl pokrok v oblasti moderních informačních technologií, které umožňují provádět inženýring a reengineering podnikových procesů.

Materiálové a finanční toky

Informační toky

Obr.1.1. Struktura obchodních procesů

Podle definice M. Hammera a D. Champyho reengineering obchodní procesy(BPR - Business process reengineering) je definován jako

„zásadní přehodnocení a radikální přepracování obchodních procesů (BP) s cílem dosáhnout zásadních zlepšení klíčových ukazatelů výkonnosti podniku.

Účel reengineeringuobchodní procesy(RBP) je holistické a systémové modelování a reorganizace materiálových, finančních a informačních toků, zaměřené na zjednodušení organizační struktury, přerozdělení a minimalizaci využití různých zdrojů, zkrácení doby potřebné k naplnění potřeb zákazníků a zlepšení kvality jejich služeb.

Inženýrství obchodní procesy zahrnuje reengineering podnikových procesů, prováděný v určitých intervalech, např. jednou za 5-7 let, a následné neustálé zlepšování podnikových procesů jejich přizpůsobováním měnícímu se vnějšímu prostředí.

Pro společnosti s vysokou mírou diverzifikace podnikání a různými partnerstvími reengineering obchodní procesyposkytuje řešení následujících problémů:

Stanovení optimální posloupnosti vykonávaných funkcí, která vede ke zkrácení doby trvání cyklu pro výrobu a prodej zboží a služeb, obsluhu zákazníků, což má za následek zvýšení obratu kapitálu a zvýšení všech ekonomických ukazatelů podniku. .

Optimalizace využití zdrojů v různých podnikových procesů, v důsledku čehož jsou minimalizovány výrobní a distribuční náklady a je zajištěna optimální kombinace různých typů činností.

Budování adaptivní podnikových procesů zaměřených na rychlé přizpůsobení se změnám potřeb konečných spotřebitelů produktů, výrobních technologií, chování konkurence na trhu a následně i zkvalitnění služeb zákazníkům v dynamickém vnějším prostředí.

Stanovení racionálních schémat pro interakci s partnery a klienty a v důsledku toho růst zisku, optimalizace finančních toků.

Vlastnosti obchodních procesů, pro které se provádí reengineering:

Diverzifikace zboží a služeb (zacílení na různé segmenty trhu), způsobující rozmanitost obchodní procesy.

Práce na jednotlivých zakázkách, vyžadující vysokou míru přizpůsobení zákl obchodní proces podle potřeb zákazníka.

Zavádění nových technologií (inovativní projekty) ovlivňující všechny hlavní obchodní procesy podniku.

Rozmanitost kooperativních vztahů s partnery podniku a dodavateli materiálů, které určují alternativu výstavby obchodní proces.

Iracionalita organizační struktury, složitost toku dokumentů, způsobující duplicitu operací podnikových procesů.

Reengineering podnikových procesů se provádí na základě

společné týmy specialistů z firmy a poradenské firmy.

V souladu s definicí E.G. Oykhman a E.V. Popova: „Obchodní reengineering poskytuje nový způsob myšlení –

pohled na budování podniku jako inženýrskou činnost.

Společnost nebo podnikání je vnímáno jako něco, co může být

postavena, navržena nebo přepracována v souladu s inženýrskými zásadami."

Reengineering podnikových procesů přitom nelze ztotožňovat s řešením místních problémů, i když řešení těchto problémů ano důsledky reengineeringu(obr. 1.2).

BPO # Obchodní automatizace BPO # Reengineering softwaru

BPO # Reorganizace organizační struktury BPO # Zlepšení kvality

Důsledek RBP

Obr.1.2. Důsledky reengineeringu podnikových procesů

Nejdůležitější principy reengineeringu podnikových procesů

jsou:

Několik pracovních postupů je spojeno do jednoho - „horizontální komprese procesu“. Důsledkem je multifunkčnost pracovních míst.

Účinkující dělají nezávislá rozhodnutí – „vertikální komprese procesu“. Důsledkem je zvýšení odpovědnosti zaměstnance a zájmu o výsledky jeho práce.

Kroky procesu jsou prováděny v přirozeném pořadí – „procesní paralelismus“. Práce se provádí tam, kde je to vhodné.

Vícerozměrné provádění procesů, zvyšující přizpůsobivost procesu změnám vnějšího prostředí.

Sníží se počet kontrol a minimalizuje se počet schválení.

„Autorizovaný manažer“ poskytuje jediné kontaktní místo s klientem.

Převážně smíšené centralizovaný-decentralizovaný přístup. Důsledek – delegování pravomocí podle principu „shora dolů“.

Příklad aplikace principů obchodního reengineeringu při reorganizaci dodávek ve Ford-Motors.

Stávající systém zásobování společnosti zahrnuje tradiční technologii dodávek podle schématu,

znázorněno na obr. 1.3. V rámci tohoto režimu dodavatel zasílá produkty v souladu se zadanou objednávkou a vystavuje fakturu k platbě. V místě příjmu zboží (ve skladu) je přijatý náklad odsouhlasen s fakturou, a pokud se množství a kvalita zboží deklarovaného na faktuře shoduje, je kapitalizován a odpovídající doklad je předán účetnímu oddělení. . Účetní oddělení odsouhlasí fakturu, fakturu a objednávku (smlouvu), a pokud nejsou nesrovnalosti, fakturu uhradí. Pomocí tohoto schématu je možné dlouhodobé objasnění vznikajících problémů.

Otázky Podstata konstrukčního přístupu k navrhování IS 2. Metodika navrhování konstrukcí Hein-Sarson 3. Metodika statické analýzy a navrhování SADT 1.

Formální definice metody návrhu Pojmy a teoretické základy (strukturální nebo objektově orientovaný přístup) Notace - způsob zobrazení modelů statické struktury a dynamiky chování navrženého systému (grafické diagramy, matematická formalizace - množiny, grafy, Petriho sítě ) Postupy definující praktickou aplikaci metody (posloupnost a pravidla pro konstrukci modelů, kritéria používaná pro hodnocení výsledků)

Podstata strukturálního přístupu spočívá v dekompozici systému, která se provádí následovně: systém se dělí na funkční subsystémy, které se dělí na subfunkce, ty na úlohy a tak dále na konkrétní postupy. Funkce systému subsystémů (úkol)

Principy strukturálního přístupu Strukturální přístup je založen na následujících principech: princip dekompozice (vědecká metoda, která využívá strukturu problému a umožňuje nahradit řešení jednoho velkého problému řešením řady menších problémů). ); princip hierarchického uspořádání (uspořádání komponent systému do hierarchických stromových struktur s přidáním nových detailů na každé úrovni); princip abstrakce (zvýraznění podstatných aspektů systému a abstrahování od nedůležitého); princip konzistence (platnost a konzistence prvků systému); princip strukturování dat (data musí být strukturována a hierarchicky organizována).

Metodologie strukturální analýzy a návrhu Metodologie strukturální analýzy a návrhu definují pokyny pro hodnocení a výběr projektu, který má být vypracován, pracovní kroky, které mají být provedeny, jejich posloupnost, pravidla pro rozdělení a přiřazení operací a metod. V současné době se úspěšně používají téměř všechny známé metodiky statické analýzy a navrhování, ale nejpoužívanějšími jsou: strukturální analýzy a techniky navrhování SADT (Structured Analysis and Design Technique), D. Mark - K. Mak. Gone Gane-Sarson strukturální systémová analýza, Yourdon/De Marko strukturální analýza, Jackson systémový vývoj, Martin informační modelování. a design Yodan/De Marco

Klasifikace konstrukčních metodik Moderní konstrukční metodiky analýzy a navrhování jsou klasifikovány podle následujících kritérií: ve vztahu ke školám - softwarové inženýrství (SE) a informační inženýrství (IE); v pořadí konstrukce modelu - orientovaný na proceduru, na data a na informace; podle typu cílových systémů - pro systémy reálného času (RTS) a pro informační systémy (IS).

School of Software Engineering SE je přístup shora dolů, krok za krokem k vývoji softwaru, počínaje obecným pohledem na to, jak funguje. Funkce jsou poté rozloženy na dílčí prvky a proces se opakuje pro dílčí prvky, dokud nejsou dostatečně malé, aby je bylo možné zakódovat. Výsledkem je hierarchický, strukturovaný, modulární program. SE je univerzální disciplína vývoje softwaru, která se úspěšně používá jak při vývoji systémů reálného času, tak při vývoji informačních systémů.

School of Information Engineering IE je novější disciplína. Na jedné straně má širší záběr než SE: IE je disciplína budování systémů obecně, nejen softwarových systémů, a zahrnuje fáze vyšší úrovně (například strategické plánování), ale ve fázi navrhování softwarových systémů tyto disciplíny jsou podobné. Na druhou stranu je IE užší disciplína než SE, protože IE se používá pouze pro budování informačních systémů a SE se používá pro všechny typy systémů.

Model vývoje softwaru a IS Vývoj softwaru a IS je založen na modelu INPUT-PROCESSING OUTPUT: 1. data vstupují do systému, 2. jsou zpracovávána, 3. ze systému vystupují. vstup Tento model se používá ve všech strukturálních metodikách. Důležité je pořadí, ve kterém je model sestaven. Výstup zpracování

Pořadí konstrukce modelu Postupově orientovaný přístup reguluje přednost návrhu funkčních komponent ve vztahu k návrhu datových struktur: požadavky na data jsou odhaleny prostřednictvím funkčních požadavků. V datově orientovaném přístupu jsou nejdůležitější vstupy a výstupy – nejprve jsou definovány datové struktury a z dat jsou odvozeny procedurální komponenty. Paralelní návrh procesů a datových struktur s modelovým zarovnáním

Informační systémy Data řízená Složité datové struktury Velká vstupní data Intenzivní strojová nezávislost v reálném čase Systémy řízené událostmi Jednoduché datové struktury Nízké vstupní výpočty Intenzivní strojová závislost Typy cílových systémů

Nástroje pro podpůrné systémy různých typů Název metodiky Škola Stavební zakázka Typ systémů Jodan-De Marco SE Procesně orientovaný IS, SRV Gain-Sarson SE Procesně orientovaný IS, SRV Jackson SE orientovaný na IS, SRV data Martin IE Informační IS SADT IE Paralelní návrh 1) proc. -orientace 2) op. na IP datech

2. Hein-Sarson metodika navrhování konstrukcí. Diagramy toku dat (DFD) jsou primárními prostředky pro modelování funkčních požadavků navrhovaného systému. S jejich pomocí jsou tyto požadavky rozloženy na funkční komponenty (procesy) a prezentovány jako síť propojená datovými toky. Hlavním účelem takových nástrojů je demonstrovat, jak každý proces přeměňuje své vstupy na výstupy, a také identifikovat vztahy mezi těmito procesy.

Historie vzniku Larry Constantine (IBM) 1965, 1974 - konstrukční návrh Hughee Aircraft Company - 1975, 1977 - interaktivní strukturní schéma grafického systému Gain K., T. Sarson - založení Improved System Technologies. První případ - nástroj STRADIS, 1976. E. Yodan, G. Myers, W. Stevens, T. De Marco, W. Weinberg. Společnost Jordon Inc. -1975 Posouzení životního cyklu pomocí strukturální analýzy a metod návrhu: 5 % – průzkum, 35 % – analýza, 20 % návrh, 15 % – realizace, 25 % – zbytek.

Gein-Sarsonova metodika Tato metodika je založena na konstrukci modelu IS. V souladu s metodikou je model systému definován jako hierarchie diagramů datových toků - Data. Flow Diagram (DPD nebo DFD), popisující asynchronní proces transformace informací od jejich vstupu do systému až po jejich doručení uživateli. Diagramy vyšších úrovní hierarchie (kontextové diagramy) definují hlavní procesy nebo subsystémy IS s externími vstupy a výstupy. Jsou podrobně popsány pomocí diagramů nižší úrovně. Tento rozklad pokračuje a vytváří víceúrovňovou hierarchii diagramů, dokud není dosaženo takové úrovně rozkladu, na které se proces stává elementárním a není třeba je dále rozvádět. Nástroje: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

Základní komponenty DFD Informační zdroje (externí entity) generují informační toky (datové toky), které přenášejí informace do subsystémů nebo procesů. Ty zase transformují informace a generují nové toky, které přenášejí informace do jiných procesů nebo subsystémů, zařízení pro ukládání dat nebo externích subjektů – spotřebitelů informací. Hlavními složkami diagramů toku dat jsou tedy: externí entity; systémy/subsystémy; procesy; datové sklady; datové toky.

Externí entity Externí entita je hmotný objekt nebo jednotlivec, který je zdrojem nebo příjemcem informací, například zákazníci, zaměstnanci, dodavatelé, klienti, sklad. Může existovat externí AS (subsystém) Definice nějakého objektu nebo systému jako externí entity naznačuje, že se nachází mimo hranice analyzovaného IS. V průběhu procesu analýzy lze v případě potřeby přenést některé externí entity do diagramu analyzovaného IS, nebo naopak část procesů IS přesunout mimo diagram a prezentovat je jako externí entitu. Vnější entita je označena čtvercem umístěným „nad“ diagramem a vrhajícím na něj stín, takže tento symbol lze odlišit od ostatních označení:

Systémy a subsystémy Při budování modelu komplexního IS jej lze prezentovat v nejobecnější podobě na tzv. kontextovém diagramu v podobě jednoho systému jako celku, nebo jej lze rozložit na řadu subsystémů. Číslo subsystému slouží k jeho identifikaci. Do pole název zadejte název podsystému ve formě věty s předmětem a odpovídajícími definicemi a doplňky.

Procesem je transformace vstupních datových toků na výstupní podle specifického algoritmu. Fyzicky může být proces implementován různými způsoby: může to být oddělení organizace (oddělení), které zpracovává vstupní dokumenty a vydává zprávy, program, hardwarově implementované logické zařízení atd. Číslo procesu slouží k jeho identifikaci. Do pole název zadejte název procesu ve tvaru věty s aktivním jednoznačným slovesem v neurčitém tvaru (vypočítat, vypočítat, zkontrolovat, určit, vytvořit, přijmout), za podstatnými jmény v akuzativu. Informace v poli fyzické implementace udává, která organizační jednotka, program nebo hardwarové zařízení proces provádí. Procesy

Úložiště dat Zařízení pro ukládání dat je abstraktní zařízení pro ukládání informací, které lze kdykoli umístit do úložného zařízení a po určité době obnovit, přičemž způsoby umístění a vyvolání mohou být libovolné. Datový disk může být implementován fyzicky ve formě mikrofiše, krabice v kartotéce, tabulky v RAM, souboru na paměťovém médiu atd. Název disku je zvolen tak, aby byl co nejvíce informativní pro návrhář. Zařízení pro ukládání dat je obecně prototypem budoucí databáze a popis dat v něm uložených musí být propojen s informačním modelem.

Datový tok definuje informace přenášené prostřednictvím určitého spojení ze zdroje do cíle. Skutečným datovým tokem mohou být informace přenášené kabelem mezi dvěma zařízeními, dopisy zaslané poštou, magnetická média atd. Každý datový tok má název, který odráží jeho obsah.

Vytváření kontextových diagramů je prvním krokem při vytváření hierarchie DFD. Při navrhování relativně jednoduchých integrovaných obvodů je obvykle vytvořen jediný kontextový diagram s hvězdicovou topologií, v jejímž středu je takzvaný hlavní proces, spojený s jímkami a zdroji informací, jejichž prostřednictvím uživatelé a další externí systémy interagují s systém. Pokud se u složitého systému omezíme na jediný kontextový diagram, pak bude obsahovat příliš mnoho zdrojů a přijímačů informací, které je obtížné uspořádat na list papíru normální velikosti, a navíc jediný hlavní proces neodhalí struktura distribuovaného systému. Známky složitosti (z hlediska kontextu) mohou být: přítomnost velkého počtu vnějších entit (deset a více); distribuovaná povaha systému; multifunkčnost systému s funkcemi již seskupenými do samostatných subsystémů. založeno nebo identifikováno Pro komplexní IS je vybudována hierarchie kontextových diagramů. Kontextový diagram nejvyšší úrovně přitom neobsahuje jediný hlavní proces, ale sadu subsystémů propojených datovými toky. Další úroveň kontextových diagramů podrobně popisuje kontext a strukturu subsystémů.

Dekompozice kontextového diagramu Pro každý subsystém přítomný v kontextových diagramech je podrobně popsán pomocí DFD. Každý proces na DFD může být podrobně popsán pomocí DFD nebo mini-specifikace. Při detailování je třeba dodržovat následující pravidla: pravidlo vyvažování - znamená, že při detailování subsystému nebo procesu může mít podrobný diagram jako externí zdroje/příjemce dat pouze ty komponenty (subsystémy, procesy, externí entity, zařízení pro ukládání dat) s který detailing má informační spojovací subsystém nebo proces v nadřazeném diagramu; pravidlo číslování - znamená, že při detailování procesů musí být zachováno jejich hierarchické číslování. Například procesy podrobně popisující proces číslo 12 obdrží čísla 12. 1, 12. 2, 12. 3 atd. Minispecifikace (popis logiky procesu) by měla formulovat jeho hlavní funkce tak, aby v budoucnu specialista implementaci projektu, byl schopen je provést nebo vyvinout odpovídající program.

Mini specifikace je konec hierarchie FD. Rozhodnutí o doplnění podrobností o procesu a použití minispecifikace činí analytik na základě následujících kritérií: přítomnost relativně malého počtu vstupních a výstupních datových toků pro proces (2-3 toky); schopnost popsat transformaci dat procesem ve formě sekvenčního algoritmu; proces provádí jedinou logickou funkci převodu vstupní informace na výstup; schopnost popsat procesní logiku pomocí malé mini specifikace (ne více než 20-30 řádků).

Související články: