Strukturni dizajn IS Telnov Yu F Ytelnov mesi ru.

13.09.2024

Obilježja informacijskog društva: povećanje uloge informacija i znanja u životu društva; povećanje udjela ICT-a, informacijskih proizvoda i usluga u BDP-u; stvaranje globalne informacijske infrastrukture koja osigurava učinkovitu informacijsku interakciju među ljudima i zadovoljenje njihovih društvenih i osobnih potreba za informacijskim proizvodima i uslugama

Ekonomsko gledište o informacijskom društvu Proizvodnja, stjecanje, širenje i praktična primjena informacija i znanja postaje glavna pokretačka snaga društveno-ekonomskog razvoja Kada se postigne određena razina razvoja informacijskog društva u smislu postizanja značajnog obujma bruto domaći proizvod povezan s informacijama i ICT-om, gospodarstvo se formira znanje Sposobnost stvaranja i pružanja pristupa znanju postaje ključni čimbenik konkurentnosti Sve veća uloga obrazovanja i cjeloživotnog učenja – Life Long Learning

Na Forumu voditelja obrazovanja, koji je UNESCO održao u ljeto 2008., glavni direktor UNESCO-a, g. Kuachiro Matsuura, istaknuo je e-učenje i učenje na daljinu kao jedan od najvažnijih trendova u razvoju obrazovanja u suvremenom svijetu. svijet

Prijenos tehnologija e.Learninga koje se koriste na MESI na druga sveučilišta u Rusiji, Kazahstanu, Armeniji, Bjelorusiji i drugim zemljama Održan je 41 seminar na 25 tema iz područja e.Learninga na kojima je sudjelovalo više od 1500 ljudi (uključujući 178 rektora). ), koji predstavlja više od 200 obrazovnih institucija iz 72 regije Rusije i zemalja ZND-a

Dominantna ekonomija Industrijska Potrošnja znanja Razdoblje: sredina 20. stoljeća kraj 20. stoljeća početak 21. stoljeća Transformacija sveučilišta Klasično sveučilište (centar za školovanje kadrova za gospodarstvo) Klasično sveučilište (centar za školovanje kadrova za gospodarstvo) Poslovno sveučilište (proizvođač obrazovnih usluge) Poslovno sveučilište (proizvođač obrazovnih usluga) Inovativno sveučilište (centar za znanstveni i inovativni razvoj) Inovativno sveučilište (centar za znanstveni i inovativni razvoj) Paradigma upravljanja Financijski orijentirana Kvaliteta znanja Visoka škola u suvremenom svijetu

MESI je inovativno sveučilište! Integracija obrazovanja, znanosti i poslovanja Visokokvalitetni znanstveni i obrazovni sadržaji - 100% obrazovna i metodička podrška - Od godišnjeg ažuriranja sadržaja do ažuriranja po potrebi Suvremene obrazovne tehnologije suradničke interakcije "učenik - učitelj", "učenik - učenik", "nastavnik" - nastavnik" , u perspektivi "katedra - poduzeće" Učinkovito uključivanje nastavnika u znanstvenoistraživački rad - Znanstvena i metodološka potpora za svaku disciplinu

Upravljanje znanjem na Sveučilištu Upravljanje znanjem Upravljanje akademskim znanjem Upravljanje administrativnim znanjem Kvaliteta sadržaja + kvaliteta obrazovanja Integracija rezultata istraživanja u poslovanje Tehnologije Metodologija nastavnog osoblja AUP Jedinstveno integrirano okruženje obrazovne ustanove Kompetencije nastavnog osoblja i AUP* Konzultantska i tehnička podrška od strane industrijskih poduzeća

Wikinomics kao masovna suradnja Don Tapscott i Anthony D. Williams: Sadržaj koji stvaraju korisnici (Crowdsourcing) Društveno umrežavanje – Suradnja i samoorganizacija (Smart Mobs) Novi način proizvodnje korištenjem WEB 2.0 (Wiki, Blogovi, Chatovi, Podcasti, RSS) – Masovno suradnja, "sudjeluj i sukreiraj" Nova moć okupljanja ljudi u mrežama za stvaranje golemog mozga

Načela Wikinomike Otvorenost - Tvrtke otvaraju svoje granice vanjskim idejama i ljudskim resursima, otvaraju vrata za sve talente vanjskog svijeta Peering (proizvodnja pod jednakim uvjetima) - Samoorganizacija za stvaranje novih proizvoda i usluga, zajedničko znanje, razmjena iskustva Pristup i sposobnost dijeljenja - Ravnoteža intelektualne imovine, zaštita za neke, otvoren pristup drugim resursima Globalna priroda aktivnosti Daljnja integracija nacionalnih gospodarstava u jedinstven bezgranični svijet, pristup novim tržištima, idejama, tehnologijama

Isporuka sadržaja iz podružnica, partnerskih organizacija i predstavništava Razvoj i zajednički razvoj sadržaja za vodeća ruska sveučilišta Distribuirani razvoj sadržaja Informacijski centri disciplina Proces strujanja znanja stvaranje i korištenje u MESI

Načela stvaranja prostora informacija i znanja 1. Stvaranje i ažuriranje obrazovnih i metodoloških kompleksa temeljenih na jedinstvenom prostoru informacija i znanja raspodijeljenih odjela 2. Korištenje rezultata istraživačkog rada pri stvaranju sadržaja 3. Uključivanje poduzeća i organizacija u stvaranje sadržaja 4 Korištenje rezultata istraživanja diplomiranih studenata pri izradi sadržaja 5. Izvođenje obrazovno-istraživačkog rada za studente 6. Organiziranje usluga upravljanja znanjem.

Metrika, motivacija, kvaliteta Kvantitativni pokazatelji promjena u IDC-u Pokazatelji regionalnog sudjelovanja u razvoju sadržaja Razina uključenosti studenata preddiplomskih i diplomskih studija u kreiranje sadržaja Obujam posuđivanja i prijenosa materijala s interneta Učestalost i kvaliteta ažuriranja materijala Individualni doprinos svakoga sudionik e-Metricse-Xcellence

Važnost stvaranja informacijskog i obrazovnog prostora za MESI koji se temelji na ICD-u kako bi se osigurale platforme za suradnju među nastavnicima podijeljenih odjela; stvarati i prikupljati obrazovne, metodološke i znanstvene materijale u svim disciplinama; osigurati proces stalnog ažuriranja obrazovnih i metodičkih sadržaja; stvoriti bazu podataka poveznica na otvorene obrazovne resurse za svaku disciplinu, materijale konferencija, seminara i druge korisne resurse.

Hvala na pozornosti! Telnov Yu.F.

MINISTARSTVO OBRAZOVANJA RUSKE FEDERACIJE

Moskovsko državno ekonomsko sveučilište,
statistike i informatike
Institut "Moskovska viša bankarska škola"

Yu.F. Telnov

Inteligentan
informacijski sustavi
(udžbenik)

Moskva 2001

UDK 519.68.02
BBK 65 s 51
T 318

Telnov Yu.F. Inteligentni informacijski sustavi. (Edukativni
dodatak) - M., 2001. - 118 str.
Zavod za projektiranje gospodarskih informacijskih sustava
Vodič je posvećen
teorijska i organizacijska i metodološka pitanja razvoja i primjene intelektualnih
informacijski sustavi (IIS) u ekonomiji. U razmatranju
klasifikacija, arhitektura, faze projektiranja IIS-a, izbor
alati, područja primjene. Praktični aspekti
prikazane su primjene statičkog MIS-a za rješavanje problema
financijska analiza poduzeća, dinamički informacijski informacijski sustavi - za rješavanje
zadaci upravljanja zalihama.
Udžbenik je namijenjen studentima koji uče
specijalnost “Primijenjena informatika po područjima primjene”, te
također i za studente drugih ekonomskih specijalnosti: “Financije
i kredit", "Menadžment", "Marketing" itd.

Telnov Yu.F., 2001
Moskovsko državno sveučilište ekonomije, statistike i
informatika
Institut Moskovska viša bankarska škola

2. Poglavlje 1. Klasifikacija intelektualnih informacijskih sustava
sustavi____________________________________________________ 5
2.1 Značajke i znakovi informacijske inteligencije
sustavi _________________________________________________ 5
2.2 Sustavi s inteligentnim sučeljem _________________ 8
2.3 Ekspertni sustavi _______________________________________ 10
2.4 Samoučeći sustavi ______________________________ 20
2.5 Literatura _________________________________________________ 30
3. Poglavlje 2. Tehnologija izrade ekspertnih sustava ______________ 32
3.1 Faze kreiranja ekspertnog sustava _________________________________ 32
3.2 Identifikacija problematičnog područja __________________________ 36
3.3 Izgradnja konceptualnog modela _______________________ 39
3.4 Formalizacija baze znanja __________________________ 43
3.5 Odabir alata za provedbu stručnjaka
sustavi _________________________________________________ 55
3.6 Literatura _________________________________________________ 63
4. Poglavlje 3. Implementacija ekspertnih sustava za ekonomsku analizu
djelatnosti poduzeća_____________________________________________ 65
4.1 Značajke ekspertnih sustava za ekonomsku analizu ____ 65
4.2 Ekspertni sustav za financijsku analizu
poduzeća ____________________________________________________ 71
4.3 Ekspertni sustav za analizu učinkovitosti rezultata
financijske i ekonomske aktivnosti poduzeća ____________ 80
4.4 Literatura _________________________________________________ 85
5. Poglavlje 4. Implementacija dinamičkih ekspertnih sustava upravljanja
poslovni procesi _________________________________________________ 86
5.1 4.1. Značajke implementacije dinamičkih ekspertnih sustava
upravljanje poslovnim procesima _______________________________ 86
5.2 Ekspertni sustav za dinamičko upravljanje zalihama_____ 89
5.3 Sustav fiksne količine narudžbe_________________ 91
5.4 Literatura _________________________________________________ 104
5.5 Radionica laboratorijskog rada ____________ 105

Uvod
Svrha udžbenika je upoznati učenike sa
studenti smjera “Primijenjena informatika po područjima”
aplikacije", s problemima i područjima uporabe
umjetna inteligencija u ekonomskim informacijama
sustava, obuhvat teorijskih i organizacijsko-metodoloških
pitanja izgradnje i rada sustava temeljenih na
znanja, usađivanje vještina u praktičnom radu na dizajnu baze podataka
znanje. Kao rezultat proučavanja udžbenika učenici će dobiti
poznavanje arhitekture i klasifikacije informacijskih informacijskih sustava, metode prezentacije
znanja, područja primjene, a također će naučiti odabrati adekvatne
problemsko područje, alati za razvoj informacijskih sustava i
metode za dizajniranje baze znanja.
Udžbenik “Inteligentni informacijski sustavi”
također namijenjen studentima ekonomskih specijalnosti:
“Financije i kredit”, “Računovodstvo”, “Antikriza
menadžment", "Menadžment", "Marketing", "Svjetska ekonomija",
koji će kao rezultat proučavanja udžbenika ovladati metodama
donošenje upravljačkih odluka na temelju klasifikacije
situacije, izgradnja stabala ciljeva i odluka, logičkih i
heuristička argumentacija, izračun ocjena na temelju fuzzy
logika, upravljanje dinamičkim procesima.
Strukturno, udžbenik se sastoji od 4 poglavlja:
. Prvo poglavlje bavi se pitanjima
klasifikacija i
MIS arhitektura, a također daje opis glavnih područja
aplikacije.
. Drugo poglavlje najviše predstavlja glavne faze razvoja
raširena klasa informacijskih informacijskih sustava - ekspertni sustavi. Istovremeno, super
pozornost se posvećuje pitanjima izgradnje konceptualnog modela
problemsko područje, analiza i izbor metoda za prezentiranje znanja i
relevantne alate.
. Treće poglavlje opisuje metode za implementaciju expert
sustavi za vanjsku i unutarnju ekonomsku analizu financijskih i ekonomskih aktivnosti poduzeća.
. Četvrto poglavlje ispituje pitanja korištenja dinamike
ekspertni sustavi za upravljanje lancima poslovnih procesa, posebno za implementaciju sustava za upravljanje zalihama.

1. Poglavlje 1. Klasifikacija inteligentnih informacija
sustava
1.1 Osobine i znakovi inteligencije
informacijski sustavi
Svaki informacijski sustav (IS) obavlja sljedeće
funkcije: prihvaća informacije koje je unio korisnik
zahtjeva i potrebnih početnih podataka, obrađuje unesene i
podaci pohranjeni u sustavu u skladu s poznatim algoritmom i
generira potrebne izlazne informacije. S gledišta
implementacija navedenih funkcija IS-a može se smatrati
tvornica koja proizvodi informacije u kojoj je red
zahtjev za informacijama, sirovine - početni podaci, potrebne informacije o proizvodu i alat (oprema) - znanje, sa
kojim se podaci pretvaraju u informaciju.
Znanje ima dvojaku prirodu: činjeničnu i operativnu.
. Činjenično znanje su smisleni i razumljivi podaci. Podaci
sami su posebno organizirani znakovi na bilo
prijevoznik.
. Operativno znanje su one opće ovisnosti između činjenica,
koji omogućuju tumačenje ili izvlačenje podataka
informacija. Informacija je u biti novo i korisno znanje za
rješavanje bilo kakvih problema.
Činjenično znanje se često naziva ekstenzionim
(detaljni), a operativna znanja - intenzionalna
(generalizirano).
Proces izdvajanja informacija iz podataka svodi se na
odgovarajuća kombinacija operativnih i činjeničnih znanja i in
različite vrste IC-ova izvode se drugačije. Najlakši način su oni
veze se ostvaruju unutar jednog aplikacijskog programa:
Program = Algoritam (Pravila konverzije podataka +
Kontrolna struktura) + Struktura podataka
Dakle, operativno znanje (algoritam) i činjenično
znanje (struktura podataka) su neodvojivi jedno od drugog. Međutim, ako u
Tijekom rada IS-a javlja se potreba za preinakom jednog od
dvije komponente programa, onda će biti potrebe za njim
prepisivanje. To se objašnjava činjenicom da potpuno poznavanje problema
samo IP developer ima polje, a program služi
“bez razmišljanja izvršitelja” znanja programera. Onaj konačni
korisnik
zbog
proceduralnost
I
stroj
usmjerenost reprezentacije znanja razumije samo vanjsko
strana procesa obrade podataka i ne može ni na koji način utjecati na njega.
5

Posljedica ovih nedostataka je loša
održivost IP-a ili neprilagodljivost na
promjene
informacija
potrebe.
Osim
Togo,
V
sila
determinizam algoritama za probleme koji se rješavaju, IS nije sposoban
formiranje znanja korisnika o radnjama u nepotpunim
određene situacije.
U sustavima baziranim na obradi baze podataka (DBD - Data Base
Sustavi), postoji odvajanje činjeničnog i operativnog znanja
jedni od drugih. Prvi je organiziran u obliku baze podataka, drugi - u obliku
programa. Štoviše, program se može automatski generirati prema
korisnički zahtjev (na primjer, implementacija SQL ili QBE upita). U
djeluje kao posrednik između programa i baze podataka
programski alat za pristup podacima - sustav za upravljanje bazom podataka
podaci (DBMS):
SBD = Program<=>DBMS<=>Baza podataka
Koncept podatkovne neovisnosti programa dopušta
povećati fleksibilnost IS-a za izvođenje proizvoljnih informacija
zahtjevi. Međutim, ova fleksibilnost zbog proceduralne prirode prezentacije
operativno znanje ima jasno definirane granice. Za
prilikom formuliranja zahtjeva za informacijama korisnik mora jasno
zamislite strukturu baze podataka i u određenoj mjeri
algoritam za rješavanje problema. Stoga korisnik mora
imati prilično dobro razumijevanje problematičnog područja, logično
struktura baze podataka i programski algoritam. Konceptualni dijagram
baza podataka djeluje uglavnom samo kao posredna karika
u procesu preslikavanja logičke strukture podataka u strukturu
podaci aplikacijskog programa.
Opći nedostaci tradicionalnih informacijskih sustava, do
koji uključuju sustave prve dvije vrste, sastoje se u slabom
prilagodljivost promjenama u predmetnom području i informacijama
potrebe korisnika, nemogućnost rješavanja lošeg
formalizirani zadaci s kojima menadžerski radnici
stalno se bave. Navedeni nedostaci otklonjeni su u
inteligentni informacijski sustavi (IIS).
Analiza strukture programa pokazuje mogućnost isticanja
od programa operativnog znanja (pravila transformacije podataka) do
takozvanu bazu znanja, koja pohranjuje u deklarativnom obliku
jedinice znanja zajedničke za razne zadatke. Ujedno i upravitelj
struktura dobiva karakter univerzalnog mehanizma rješenja
zadatke (mehanizam zaključivanja) koji povezuje jedinice znanja u
izvršni lanci (generirani algoritmi) ovisno o
specifična izjava problema (formulirana u zahtjevu za ciljem i

Početni uvjeti). Takvi IS postaju sustavi temeljeni na
obrada znanja (sustavi temeljeni na bazi znanja):
KBZ = Baza znanja<=>Kontrolna struktura<=>Baza podataka
(izlazni mehanizam)
Za
intelektualac
informacija
sustavi,
usmjereni na generiranje algoritama za rješavanje problema, karakteriziraju
sljedeći znakovi:
. razvijene komunikacijske vještine,
. sposobnost rješavanja složenih, slabo formaliziranih problema,
. sposobnost samoučenja,
Komunikacijske sposobnosti IIS-a karakteriziraju način
interakcija (sučelje) krajnjeg korisnika sa sustavom, u
posebice sposobnost formuliranja proizvoljnog zahtjeva u
dijalog s informacijskim informacijskim sustavima jezikom što bližim prirodnom.
Složeni, loše formalizirani zadaci su zadaci koji
zahtijevaju konstrukciju originalnog algoritma rješenja ovisno o
ovisno o konkretnoj situaciji, koja se može okarakterizirati
nesigurnost i dinamičnost izvornih podataka i znanja.
Sposobnost samoučenja je sposobnost automatskog
izvlačenje znanja
rješavati probleme iz skupljenog iskustva
specifične situacije.
U raznim IIS-ima navedeni znakovi inteligencije
razvijen u različitim stupnjevima i rijetko kada sva četiri znaka
provode se istovremeno. Uvjetno za svaki od znakova
inteligencija odgovara vlastitoj klasi IIS-a (Sl. 1.1):
. Sustavi s inteligentnim sučeljem;
. Ekspertni sustavi;
. Samoučeći sustavi;

Riža. 1.1. IIS klasifikacija
1.2 Sustavi s inteligentnim sučeljem
Inteligentne baze podataka razlikuju se od konvencionalnih baza podataka
podataka uz mogućnost odabira potrebnih informacija na zahtjev,
koji ne moraju biti eksplicitno pohranjeni, već izvedeni iz onog dostupnog u bazi podataka
podaci. Primjeri takvih zahtjeva mogu biti sljedeći:
- “Prikaži popis proizvoda čija je cijena viša od prosjeka industrije”,
- “Prikaži popis zamjenskih proizvoda za neke proizvode”,
- “Prikazati popis potencijalnih kupaca određenog proizvoda” i
itd.
Da biste izvršili prvu vrstu zahtjeva, prvo morate
provodeći statistički izračun prosječne cijene u industriji
baze podataka, a tek nakon toga stvarni odabir podataka. Za
izvršavanje drugog tipa zahtjeva potrebno je ispisati vrijednosti
karakteristične značajke predmeta, a zatim pomoću njih tražiti slične
objekti. Za treću vrstu zahtjeva prvo morate definirati
popis prodavača posrednika koji prodaju ovaj proizvod,
a zatim tražiti povezane kupce.
U svim gore navedenim vrstama zahtjeva morate izvršiti
pretraživanje po stanju koje se mora dodatno definirati tijekom rješenja
zadaci. Inteligentni sustav bez pomoći korisnika
Sama struktura baze podataka gradi pristupni put do podatkovnih datoteka.
Zahtjev se formulira u dijalogu s korisnikom,
8

Redoslijed koraka koji se provodi što je više moguće
obrazac prilagođen korisniku. Upit baze podataka može
formuliran korištenjem sučelja prirodnog jezika.
Sučelje prirodnog jezika pretpostavlja emitiranje
prirodne jezične konstrukcije do intrastrojne razine
reprezentacije znanja. Za to je potrebno odlučiti
zadaci
morfološka, sintaktička i semantička analiza i sinteza
izjave u prirodnom jeziku. Dakle, morfološka analiza
uključuje prepoznavanje i provjeru pravilnog pravopisa riječi
prema rječnicima,
sintaktička kontrola input decomposition
poruke u pojedine komponente (definicija strukture) sa
provjera sukladnosti
interna gramatička pravila
predstavljanje znanja i identificiranje dijelova koji nedostaju i na kraju
semantička analiza – utvrđivanje semantičke ispravnosti
sintaktičke strukture. Sinteza prijedloga rješava inverziju
zadatak pretvaranja unutarnje reprezentacije informacija u
prirodni jezik.
Sučelje prirodnog jezika koristi se za:
. pristup inteligentnim bazama podataka;
. kontekstualno pretraživanje dokumentarnih tekstualnih informacija;
. glasovni unos naredbi u sustavima upravljanja;
. strojno prevođenje sa stranih jezika.
Hipertekstualni sustavi dizajnirani su za implementaciju pretraživanja
po ključnim riječima u bazama tekstualnih informacija. Inteligentan
hipertekstualni sustavi odlikuju se mogućnošću složenijeg
semantička organizacija ključnih riječi, koja odražava
različiti semantički odnosi pojmova. Dakle, mehanizam
tražilica prvenstveno radi s bazom znanja o ključnim riječima i već
zatim izravno s tekstom. U širem smislu rečeno
širi se i
na
traženje multimedijskih informacija,
uključujući, uz tekstualne i digitalne informacije, grafičke,
audio i video slike.
Sustavi kontekstualne pomoći mogu se smatrati privatnim
slučaj inteligentnog hiperteksta i prirodnog jezika
sustava Za razliku od konvencionalnih sustava pomoći koji nameću
kako bi korisnik pronašao potrebne informacije u sustavima
kontekstualnu pomoć, korisnik opisuje problem (situaciju) i
sustav ga uz pomoć dodatnog dijaloga sam specificira
traži preporuke relevantne za situaciju. Takvi sustavi
pripadaju klasi sustava za širenje znanja (Knowledge
Publishing) i nastaju kao aplikacija za dokumentacijske sustave
(na primjer, tehnička dokumentacija o radu robe).
Sustavi kognitivne grafike
omogućiti
korisničko sučelje s IIS-om pomoću grafičkih slika,
koji se generiraju u skladu s aktualnim događajima.
9

Takvi se sustavi koriste u nadzoru i upravljanju
operativni procesi. Grafičke slike u vizualnom i
u integriranom obliku opisuju mnoge parametre proučavanog
situacije. Na primjer, stanje složenog upravljanog objekta
prikazano u obliku ljudskog lica, na kojem svaka crta
je odgovoran za bilo koji parametar, a opći izraz lica daje
integrirani opis situacije.
Sustavi kognitivne grafike također se široko koriste u
sustavi obrazovanja i osposobljavanja temeljeni na upotrebi
načela virtualne stvarnosti, kada grafičke slike
simulirati situacije u kojima učenik treba poduzeti
odluke i obavljanje određenih radnji.
1.3 Ekspertni sustavi
Namjena ekspertnih sustava
je
u odluci
zadaci koji su stručnjacima prilično teški na temelju prikupljene baze
znanje koje odražava iskustvo stručnjaka u predmetu
problematično područje. Prednosti korištenja ekspertnih sustava
je sposobnost donošenja odluka u jedinstvenim situacijama,
za koje algoritam nije unaprijed poznat i formira se na temelju početnog
podatke u obliku lanca zaključivanja (pravila odlučivanja) iz
baza znanja. Štoviše, očekuje se da će se rješavanje problema provesti u
uvjeti nepotpunosti, nepouzdanosti, dvosmislenosti izvornika
informacije i kvalitativne procjene procesa.
Ekspertni sustav je alat koji poboljšava
stručnih intelektualnih sposobnosti i može izvesti
sljedeće uloge:
. konzultant
Za
neiskusan
ili
neprofesionalno
korisnici;
. asistent zbog potrebe stručnjaka za analizu raznih
mogućnosti donošenja odluka;
. partner stručnjak za pitanja vezana uz izvore znanja iz
srodna područja djelovanja.

Ekspertni sustavi se koriste u mnogim područjima, uključujući
od kojih prednjači segment primjene u poslovanju (sl. 1.2) [21].
Poljoprivreda
posao
Kemija
Komunikacije
Računalo

telefon:(095) 4428098

Rođen 1952., diplomirao na Moskovskom ekonomskom i statističkom institutu (MESI) 1974.

Akademski stupanj kandidata ekonomskih znanosti dodijelio je disertacijski savjet Moskovskog ekonomskog i statističkog instituta 13. prosinca 1979., a odobrila ga je Viša komisija za ovjeru 11. lipnja 1980. Dana 25. prosinca 2003. godine obranio je disertaciju za stupanj doktora ekonomskih znanosti iz specijalnosti 08.00.13 “Matematičke i instrumentalne metode ekonomije” na temu “Komponentna metodologija za reinženjering poslovnih procesa na temelju upravljanja znanjem”.

Akademsko zvanje profesora na Zavodu za projektiranje ekonomskih informacijskih sustava MESI dodijeljeno je odlukom Ministarstva obrazovanja Ruske Federacije 20. ožujka 2002. godine.

Pedagoško radno iskustvo na sveučilištima i obrazovnim ustanovama za usavršavanje je 25 godina.

Drži predavanja iz kolegija “Inteligentni informacijski sustavi”, “Reinženjering poslovnih procesa”.

Pod znanstvenim vodstvom pristupnika osposobljena su 3 kandidata znanosti, a trenutno vodi 5 studenata diplomskog studija.

NASTAVNI, METODOLOŠKI I ZNANSTVENI RADOVI

Ima 91 publikaciju, od čega 26 nastavno-metodičkih i 30 znanstvenih radova koji se koriste u nastavnoj praksi, među kojima su:

a) nastavni i metodički radovi:

b) znanstveni radovi

Reinženjering poslovnih procesa	M.: Financije i statistika, 2003.
Inteligentni sustavi obuke i virtualne obrazovne organizacije	Minsk: BSUIR, 2001.	Golenkov V.V., Tarasov V.B. itd.
Unapređenje upravljanja poduzećem temeljeno na primjeni metode troškovnog računovodstva po funkcijama	Bilten Orenburškog državnog sveučilišta, 2003., br. 1
Projektiranje skladišta podataka za statističke informacijske i analitičke sustave	Pitanja statistike, 2003, br.1
Opravdanost strateških odluka o reorganizaciji poduzeća temeljenih na inteligentnim tehnologijama	Vijesti o umjetnoj inteligenciji, 2003., br. 2.	Kuzmitsky A.A.
Projektiranje sustava upravljanja znanjem	Vijesti o umjetnoj inteligenciji, 2002., br. 4
Inteligentni sustav za upravljanje logističkim procesima (članak).	M.: Teorija i sustavi upravljanja, 1999, br. 5.
Dizajn poslovnih procesa poduzeća na temelju sustava za upravljanje znanjem // (koautorstvo)	Zbornik radova 8. nacionalne konferencije o umjetnoj inteligenciji (Kolomna, 2002.). – M.: Nauka, Fizmatlit, 2002.
Korištenje sustava za upravljanje znanjem u virtualnom obrazovanju.	Umjetna inteligencija u 21. stoljeću” / Proceedings of the International Congress. - M.: Nauka, Fizmatlit, 2001.
Analiza procesa obrazovanja na daljinu na temelju simulacijskog modeliranja (članak).	M., Obrazovanje na daljinu, N 4, 1998	Danilov A.V., Grigoriev S.V., Samoilov V.A.

KRATKE KARAKTERISTIKE ZNANSTVENE I PEDAGOŠKE DJELATNOSTI

1. Raditi kao član Vijeća Ruske udruge za umjetnu inteligenciju.

Član disertacijskog vijeća MESI-ja, specijalnost 08.00.13 “Matematičke i instrumentalne metode ekonomije”.

2. Koautor udžbenika “Projektiranje ekonomskih informacijskih sustava” (2001.), preporučenog od strane Nastavno-metodološkog društva za obrazovanje u ekonomiji, statistiki, informacijskim sustavima i matematičkim metodama u ekonomiji kao udžbenik za studente sljedećih specijalnosti: : “Primijenjena informatika u ekonomiji”, “Primijenjena informatika u menadžmentu”, “Primijenjena informatika u pravu”.

Znanstveni voditelj znanstvenoistraživačkih projekata “Razvoj metodoloških temelja za kreiranje sustava integracije znanja” (EZN: 1.2.02), “Razvoj metodoloških temelja za kreiranje virtualnih organizacija” (EZN: 1.2.00P), “Razvoj metodoloških temelja za reinženjering procesi funkcioniranja organizacijskih sustava upravljanja gospodarskim objektima" (EZN: 1.1.98F), "Razvoj metodoloških osnova za informatizaciju obrazovnog procesa visokoškolske ustanove" (EZN: 1.2.97R).

Trenutno je voditelj istraživačkog rada: „Razvoj metode za adaptivnu konfiguraciju strukture procesa poduzeća na temelju sustava upravljanja znanjem” u okviru granta Ruske zaklade za temeljna istraživanja 03-01-00727.

3. Godine 1998.-2003.

usavršavao se na Institutu za napredne studije MESI, a 1995. na ARGUSSOFT-u. Održao je izlaganja na znanstvenim skupovima o umjetnoj inteligenciji (u organizaciji RAII), o reinženjeringu poslovnih procesa temeljenih na suvremenim informacijskim tehnologijama (MESI), o logistici (MADI), na znanstvenim skupovima na MEPhI.

4. Laureat Nagrade predsjednika Ruske Federacije u području obrazovanja za 1999. za sudjelovanje u razvoju Obrazovno-metodološkog kompleksa "Metode, modeli i softver za izgradnju inteligentnih sustava odlučivanja i upravljanja."

T 318

Telnov Yu.V. Reinženjering poslovnih procesa (Tutorial). / Moskovski međunarodni institut za ekonometriju, informatiku, financije i pravo. - M., 2003. – 99 str.

Moskovski međunarodni institut za ekonometriju, informatiku, financije i pravo, 2003.

Uvod ____________________________________________________ 5

1.1. Poglavlje 1 Opće karakteristike reinženjeringa poslovnih procesa____ 7 Suština i principi reinženjeringa

1.2. poslovni procesi______ 7 Organizacijska struktura poduzeća temeljena na upravljanju

1.3. poslovni procesi_______________________________________ 12 Korištenje informacijske tehnologije u reinženjeringu

poslovni procesi________________________________________________ 15

Pitanja za samotestiranje: _________________________________ 22

2.1. Poglavlje 2. Tehnologija reinženjeringa poslovnih procesa____________ 23 Organizacija rada reinženjeringa

2.2. poslovni procesi _____ 23

Metode i alati poslovnog reinženjeringa

2.3. procesi ________________________________________________ 28 Metodologije modeliranja

poslovni procesi_____________ 31

Poglavlje 3. Funkcionalno modeliranje poslovnih procesa korištenjem PPP Design/IDEF___________________________ 39

3.1. Bit metodologije za funkcionalno modeliranje poslovnih procesa (SADT – metodologija) _________________________________ 39

3.2. Opće karakteristike PPP dizajna/IDEF __________________ 42

3.3. Značajke konstruiranja funkcionalnog modela c

koristeći PPP dizajn/IDEF ___________________________ 43

Pitanja za samotestiranje: _________________________________ 46 Poglavlje 4. Analiza troškova funkcija (Activiy-Based Costing) _____ 47

4.1. Suština analize troškova funkcija __________________ 47

4.2. Implementacija analize troškova funkcija u PPP Design/IDEF 48

4.3. Implementacija analize troškova funkcija u Easy ABC+ PPP 52

Pitanja za samotestiranje: _________________________________ 55

Poglavlje 5. Objektno orijentirano modeliranje poslovnih procesa korištenjem PPP Natural Engineering

Radni stol (NOV)_________________________________________________ 56

5.1. Bit objektno orijentirane metodologije za modeliranje poslovnih procesa. _____________________________________________ 56 5.1.1. Model slučaja uporabe (P - model) _________ 56

5.1.2. Objektni model(O-model) __________________________ 60

5.1.3. B-model - model interakcije objekata___________ 62

5.2. Opće karakteristike PPP Natural Engineering Workbench (NOVO) _________________________________________________ 63

5.3. Značajke modeliranja informacijskih procesa pomoću PPP NOVO _________________________________ 64

5.3.1. Izrada dijagrama slijeda transakcija

(TSD) _________________________________________________ 64

5.3.2. Izrada dijagrama strukture objekta (OSD) _______ 65

5.3.3. Izrada dijagrama interakcije objekta (OID) ___ 66

Pitanja za samotestiranje: _________________________________ 70

Poglavlje 6. Simulacijsko modeliranje poslovnih procesa temeljeno na korištenju PPP ReThink_________________________________ 71

6.1. Bit metoda poslovne simulacije

procesi ________________________________________________ 71

6.2. Opće karakteristike simulacijskog modeliranja JPP-a

Ponovno razmislite __________________________________________________ 75

6.2.1. Funkcionalnost ReThink ________________ 75

6.2.2. Definiranje osnovnih komponenti ReThink _____________ 76

6.3. Značajke projektiranja simulacijskog modela _______ 83

6.4. Postavljanje ulaznih parametara za modeliranje _______________ 90

6.5. Izlaz rezultata simulacije_________________________________ 93

Pitanja za samoprovjeru: _________________________________ 95

Književnost_________________________________________________ 96

Uvod

Udžbenik “Reinženjering poslovnih procesa” namijenjen je studentima koji studiraju na specijalnostima “Informacijski sustavi u ekonomiji”, “Svjetsko gospodarstvo”, “Financije i kredit”, “Upravljanje krizama”, “Menadžment”, “Marketing”.

Svrha priručnika je upoznati studente s problemima i područjima primjene poslovnog reinženjeringa u reorganizaciji djelatnosti poduzeća temeljenog na suvremenim informacijskim tehnologijama.

Kao rezultat proučavanja udžbenika studenti će steći znanja o pitanjima holističkog i sustavnog modeliranja i reorganizacije materijalnih, financijskih i informacijskih tokova s ciljem pojednostavljenja poslovnih procesa i organizacijske strukture, redistribucije i minimiziranja korištenja različitih resursa, smanjenja vremena potrebnog kako bi zadovoljili potrebe kupaca i poboljšali kvalitetu njihove usluge.

Strukturno, udžbenik se sastoji od 6 poglavlja.

U prvom poglavlju glavni naglasak je na prikazu pristupa upravljanju poduzećem temeljenom na upravljanju poslovnim procesima, prikazu prirode promjena u organizacijskoj strukturi poduzeća i ulozi informacijske tehnologije u njihovoj provedbi, definiranju uvjeta za uspjeh i zadaće poslovnog reinženjeringa.

Drugo poglavlje opisuje tehnologiju rada na reinženjeringu poslovnih procesa, određuje organizacijsku strukturu projekta, ispituje glavne metode i sredstva izvođenja radova na reinženjeringu poslovanja, uključujući metodologije za strukturnu, troškovnu i dinamičku analizu poslovnih procesa.

Treće poglavlje posvećeno je metodologiji funkcionalnog modeliranja poslovnih procesa i njegovoj implementaciji u PPP Design/IDEF.

U četvrtom poglavlju definiraju se zadaće troškovne analize funkcija, prikazuju se posebnosti tradicionalnog troškovnog računovodstva i opisuje implementacija odgovarajućih metoda u JPP.

Dizajn/IDEF i Easy ABC+.

U Peto poglavlje obrađuje problematiku modeliranja poslovno-informacijskih procesa na temelju primjene objektno orijentiranog pristupa i njegove implementacije u softveru Natural Engineering Workbench.

U Poglavlje 6 opisuje zadatke poslovni reinženjering, riješen metodama dinamičkog simulacijskog modeliranja i njihove implementacije u program ReThink.

Autor izražava zahvalnost zamjeniku direktora Ruskog istraživačkog instituta za IT i AP, profesoru, doktoru tehničkih znanosti. Popov E.V., direktor tvrtke “Vest-Metatechnology”, dr. sc. Kamennova M.S., direktor marketinga ruskog predstavništva Software AG, dr.sc. Kitova O.V., direktor tvrtke ArgusSoft, dr. sc. Kiselyu E.B. za ustupljeni softver za reinženjering poslovnih procesa i metodološke materijale o njihovoj primjeni.

Poglavlje 1. Opće karakteristike reinženjeringa poslovnih procesa

1.1. Bit i principi reinženjeringa poslovnih procesa

Suvremene poslovne tehnologije karakteriziraju visoka dinamičnost povezana sa stalnim promjenama potreba tržišta, usmjerenost proizvodnje roba i usluga na individualne potrebe kupaca i naručitelja, stalno usavršavanje tehničkih mogućnosti i jaka konkurencija. U takvim uvjetima menadžment poduzeća pomiče naglasak s upravljanja korištenjem pojedinačnih resursa na organiziranje dinamičkih poslovnih procesa.

Pod poslovni proces(BP) razumjet ćemo skup međusobno povezanih operacija (rada) za proizvodnju gotovih proizvoda ili pružanje usluga na temelju potrošnje resursa. Upravljanje poslovnim procesima usmjereno je na pružanje kvalitetne usluge potrošačima (klijentima). Istodobno, tijekom upravljanja poslovnim procesima svi materijalni, financijski i informacijski tokovi promatraju se u interakciji (slika 1.1).

Upravljanje poslovnim procesima nastalo je u okviru koncepti upravljanja ukupnom kvalitetom(TQM – Total Quality Management) i kontinuirano poboljšanje procesa(CPI - Continuous Process Improvement), prema kojemu se end-to-end upravljanje poslovnim procesom pretpostavlja kao jedinstvena cjelina, koju provode međusobno povezani dijelovi poduzeća (tvrtke), na primjer, od trenutka kada kupac narudžba se prima do trenutka implementacije.

Preporučljivo je razmotriti upravljanje poslovnim procesima na razini interakcije između različitih poduzeća, kada je potrebna koordinacija aktivnosti partnerskih poduzeća u tokovima proizvoda ili logističkim procesima. Logistika je iznjedrila metode organiziranja isporuka temeljene na principu „Just in Time“ (JIT – just in time), čija je implementacija nezamisliva bez upravljanja poslovnim procesima kao jedinstvenom cjelinom.

Sljedeći se najčešće identificiraju kao glavni poslovni procesi poduzeća:

Distribucijski (logistički) procesi vezani uz glavnu djelatnost poduzeća - proizvodnju proizvoda i servisiranje krajnjih potrošača:

Procesi pripreme proizvodnje usmjereni na planiranje aktivnosti poduzeća iz perspektive zadovoljavanja potreba potencijalnih potrošača i uvođenja novih proizvoda i usluga na tržište - istraživanje tržišta (marketing), strateško planiranje proizvodnje, dizajn i tehnološka priprema proizvodnje (dizajn i inženjering).

Infrastrukturni procesi usmjereni na održavanje resursa u ispravnom stanju (obuka i prekvalifikacija osoblja, nabava i popravak opreme, socijalne i kulturne usluge za zaposlenike poduzeća).

Revoluciju u upravljanju poslovnim procesima donio je napredak u području suvremenih informacijskih tehnologija koje omogućuju provedbu inženjeringa i reinženjeringa poslovnih procesa.

Materijalni i financijski tokovi

Tokovi informacija

sl.1.1. Struktura poslovnih procesa

Prema definiciji M. Hammera i D. Champyja, reinženjering poslovnih procesa(BPR – Reinženjering poslovnih procesa) definira se kao

“temeljno preispitivanje i radikalno redizajniranje poslovnih procesa (BP) kako bi se postigla temeljna poboljšanja ključnih pokazatelja uspješnosti poduzeća.”

Svrha reinženjeringaposlovnih procesa(RBP) je holističko i sustavno modeliranje i reorganizacija materijalnih, financijskih i informacijskih tokova, s ciljem pojednostavljivanja organizacijske strukture, redistribucije i minimiziranja korištenja različitih resursa, smanjenja vremena potrebnog za ispunjavanje potreba korisnika, te poboljšanja kvalitete njihove usluge.

Inženjering poslovnih procesa uključuje reinženjering poslovnih procesa koji se provodi u određenim intervalima, npr. jednom svakih 5-7 godina, te kasnije kontinuirano poboljšavanje poslovnih procesa prilagodbom promjenjivom vanjskom okruženju.

Za tvrtke s visokim stupnjem diverzifikacije poslovanja i raznolikim partnerstvima, reinženjering poslovnih procesanudi rješenja za sljedeće probleme:

Utvrđivanje optimalnog slijeda funkcija koje se obavljaju, što dovodi do smanjenja trajanja ciklusa za proizvodnju i prodaju roba i usluga, usluge kupcima, što rezultira povećanjem obrtaja kapitala i povećanjem svih ekonomskih pokazatelja poduzeća .

Optimiziranje korištenja resursa u raznim poslovnih procesa, čime se minimiziraju troškovi proizvodnje i distribucije te osigurava optimalna kombinacija različitih vrsta aktivnosti.

Adaptivna zgrada poslovne procese usmjerene na brzu prilagodbu promjenama u potrebama krajnjih potrošača proizvoda, proizvodnih tehnologija, ponašanju konkurenata na tržištu te posljedično poboljšanju kvalitete usluge kupcima u dinamičnom vanjskom okruženju.

Određivanje racionalnih shema za interakciju s partnerima i klijentima, a kao rezultat toga, rast dobiti, optimizacija financijskih tokova.

Značajke poslovnih procesa za koje se provodi reinženjering:

Diverzifikacija dobara i usluga (ciljanje na različite tržišne segmente), što uzrokuje raznolikost poslovnih procesa.

Rad po individualnim narudžbama, zahtijeva visok stupanj prilagodbe osnovnog poslovnog procesa prema potrebama korisnika.

Uvođenje novih tehnologija (inovativni projekti) koji utječu na sve glavne poslovnih procesa poduzeća.

Različiti odnosi suradnje s poslovnim partnerima i dobavljačima materijala koji određuju alternativnu gradnju poslovni proces.

Neracionalnost organizacijske strukture, složenost tijeka dokumenata, što uzrokuje dupliciranje operacija poslovnih procesa.

Reinženjering poslovnih procesa izvodi se na temelju

zajednički timovi stručnjaka iz tvrtke i konzultantske tvrtke.

U skladu s definicijom E.G. Oykhman i E.V. Popova: “Poslovni reinženjering uključuje novi način razmišljanja -

pogled na izgradnju poduzeća kao inženjersku djelatnost.

Na poduzeće ili posao se gleda kao na nešto što može biti

konstruiran, projektiran ili redizajniran u skladu s inženjerskim načelima."

Pritom se reinženjering poslovnih procesa ne može poistovjetiti s rješavanjem lokalnih problema, ali rješavanje tih problema može posljedice reinženjeringa(Slika 1.2).

BPO # Automatizacija poslovanja BPO # Reinženjering softvera

BPO # Reorganizacija organizacijske strukture BPO # Poboljšanje kvalitete

Posljedica RBP

sl.1.2. Implikacije reinženjeringa poslovnih procesa

Najvažnija načela reinženjeringa poslovnih procesa

su:

Više radnih postupaka spojeno je u jedan - "horizontalna kompresija procesa". Posljedica je multifunkcionalnost radnih mjesta.

Izvođači donose neovisne odluke - "vertikalna kompresija procesa". Posljedica je povećanje odgovornosti zaposlenika i zainteresiranosti za rezultate njegova rada.

Koraci procesa izvode se prirodnim redoslijedom - "paralelizam procesa". Radovi se izvode tamo gdje je to potrebno.

Multivarijantno izvođenje procesa, povećanje prilagodljivosti procesa promjenama u vanjskom okruženju.

Broj provjera je smanjen, a broj odobrenja minimiziran.

“Ovlašteni upravitelj” pruža jedinstvenu točku kontakta s klijentom.

Pretežno mješoviti centralizirano-decentraliziran pristup. Posljedica – delegiranje ovlasti po principu “odozgo prema dolje”.

Primjer primjene načela poslovnog reinženjeringa u reorganizaciji opskrbe u Ford-Motors.

Postojeći sustav nabave tvrtke uključuje tradicionalnu tehnologiju nabave prema shemi,

prikazan na sl. 1.3. Prema ovoj shemi dobavljač šalje proizvode u skladu s narudžbom i izdaje račun za plaćanje. Na mjestu primitka robe (u skladištu) primljeni teret se usklađuje s fakturom, a ako se količina i kvaliteta robe deklarirane na fakturi podudaraju, knjiži se i odgovarajući dokument prenosi u računovodstvo . Računovodstvo usklađuje fakturu, fakturu i narudžbu (ugovor), te ako nema odstupanja faktura se plaća. Pomoću ove sheme moguće je dugoročno razjašnjenje novonastalih problema.

Pitanja Bit strukturalnog pristupa projektiranju IS 2. Hein-Sarsonova metodologija projektiranja konstrukcija 3. SADT strukturalna analiza i metodologija projektiranja 1.

Formalna definicija metode projektiranja Koncepti i teorijske osnove (strukturalni ili objektno orijentirani pristup) Notacija - način prikaza modela statičke strukture i dinamike ponašanja projektiranog sustava (grafički dijagrami, matematička formalizacija - skupovi, grafovi, Petri mreže) Postupci koji definiraju praktičnu primjenu metode (redoslijed i pravila za izradu modela, kriteriji za ocjenu rezultata)

Bit strukturalnog pristupa je u dekompoziciji sustava koja se provodi na sljedeći način: sustav se dijeli na funkcionalne podsustave, koji se dijele na podfunkcije, oni na zadatke i tako dalje do određenih postupaka. Funkcija sustava podsustava (zadatak)

Načela strukturalnog pristupa Strukturni pristup temelji se na sljedećim načelima: načelo dekompozicije (znanstvena metoda koja koristi strukturu problema i omogućuje zamjenu rješenja jednog velikog problema rješenjem niza manjih problema ); princip hijerarhijskog uređenja (organiziranje komponenti sustava u hijerarhijske strukture stabla uz dodavanje novih detalja na svakoj razini); načelo apstrakcije (isticanje bitnih aspekata sustava i apstrahiranje nevažnih); načelo konzistentnosti (valjanost i konzistentnost elemenata sustava); princip strukturiranja podataka (podaci moraju biti strukturirani i hijerarhijski organizirani).

Strukturna analiza i metodologije projektiranja Strukturna analiza i metodologije projektiranja definiraju smjernice za ocjenu i odabir projekta koji se razvija, radne korake koje treba izvesti, njihov redoslijed, pravila za raspodjelu i dodjelu operacija i metoda. Trenutno se uspješno koriste gotovo sve poznate metodologije analize konstrukcija i projektiranja, no najraširenije metodologije su: tehnika analize konstrukcija i projektiranja SADT (Structured Analysis and Design Technique), D. Mark - K. Mak. Gone Gane-Sarson analiza strukturnih sustava, Yourdon/De Marko strukturna analiza, Jacksonov razvoj sustava, Martin informacijsko modeliranje. i Yodan/De Marco dizajn

Klasifikacija strukturnih metodologija Suvremene strukturne metodologije analize i dizajna klasificirane su prema sljedećim kriterijima: u odnosu na škole - Software Engineering (SE) i Information Engineering (IE); prema redoslijedu izgradnje modela - orijentirani na procedure, orijentirani na podatke i orijentirani na informacije; prema vrsti ciljnih sustava - za sustave u stvarnom vremenu (RTS) i za informacijske sustave (IS).

Škola softverskog inženjerstva SE je pristup razvoju softvera odozgo prema dolje, korak po korak, počevši od općeg pogleda na to kako on funkcionira. Funkcije se zatim rastavljaju na podznačajke i proces se ponavlja za podznačajke sve dok ne postanu dovoljno male da se mogu kodirati. Rezultat je hijerarhijski, strukturiran, modularan program. SE je univerzalna disciplina razvoja softvera koja se uspješno koristi kako u razvoju sustava u stvarnom vremenu tako iu razvoju informacijskih sustava.

Škola informacijskog inženjerstva IE je novija disciplina. S jedne strane, ima širi opseg od SE: IE je disciplina izgradnje sustava općenito, a ne samo softverskih sustava, i uključuje faze više razine (na primjer, strateško planiranje), ali u fazi projektiranja softverskih sustava te su discipline slične. S druge strane, IE je uža disciplina od SE, jer se IE koristi samo za izgradnju informacijskih sustava, a SE koristi za sve vrste sustava.

Model razvoja softvera i IS-a Razvoj softvera i IS-a temelji se na modelu ULAZ-OBRADA IZLAZ: 1. podaci ulaze u sustav, 2. obrađuju se, 3. izlaze iz sustava. ulaz Ovaj se model koristi u svim strukturnim metodologijama. Važan je redoslijed kojim je model izgrađen. Obrada izlaza

Redoslijed konstruiranja modela Pristup orijentiran na proceduru regulira primat dizajna funkcionalnih komponenti u odnosu na dizajn struktura podataka: zahtjevi za podacima otkrivaju se kroz funkcionalne zahtjeve. U pristupu usmjerenom na podatke, ulaz i izlaz su najvažniji - strukture podataka se prvo definiraju, a proceduralne komponente se izvode iz podataka. Paralelni dizajn procesa i struktura podataka s usklađivanjem modela

Informacijski sustavi Složene podatkovne strukture vođene podacima Veliki ulazni podaci Intenzivna I/O neovisnost o stroju Sustavi u stvarnom vremenu vođeni događajima Jednostavne strukture podataka Nisko ulazno računanje Intenzivna ovisnost o stroju Vrste ciljnih sustava

Alati za podršku sustavima različitih tipova Naziv metodologije Škola Narudžba izgradnje Vrsta sustava Jodan-De Marco SE IS orijentiran na procedure, SRV Gain-Sarson SE IS orijentiran na procedure, SRV Jackson SE IS orijentiran, SRV podaci Martin IE Informacijski orijentiran IS SADT IE Paralelni dizajn 1) proc. -orijentacija 2) op. na IP podacima

2. Hein-Sarsonova metodologija projektiranja konstrukcija. Dijagrami protoka podataka (DFD) primarni su način modeliranja funkcionalnih zahtjeva sustava koji se projektira. Uz njihovu pomoć ti se zahtjevi raščlanjuju na funkcionalne komponente (procese) i prikazuju kao mreža povezana tokovima podataka. Glavna svrha takvih alata je pokazati kako svaki proces pretvara svoje ulaze u izlaze, kao i identificirati odnose između tih procesa.

Povijest stvaranja Larry Constantine (IBM) 1965., 1974. - strukturni dizajn Hughee Aircraft Company - 1975., 1977. - interaktivni grafički sustav strukturnih dijagrama Gain K., T. Sarson - osnovali Improved System Technologies. Prvi CASE - alat STRADIS, 1976. E. Yodan, G. Myers, W. Stevens, T. De Marco, W. Weinberg. Jordon Inc. -1975 Procjena životnog ciklusa korištenjem strukturne analize i metoda projektiranja: 5% - istraživanje, 35% - analiza, 20% projektiranje, 15% - izvedba, 25% - ostalo.

Gein-Sarsonova metodologija Ova se metodologija temelji na konstrukciji IS modela. Sukladno metodologiji, model sustava je definiran kao hijerarhija dijagrama protoka podataka - Data. Dijagram toka (DPD ili DFD), koji opisuje asinkroni proces transformacije informacija od njihovog unosa u sustav do isporuke korisniku. Dijagrami gornjih razina hijerarhije (kontekstni dijagrami) definiraju glavne procese ili podsustave IS-a s vanjskim ulazima i izlazima. Detaljni su pomoću dijagrama niže razine. Ta se dekompozicija nastavlja, stvarajući hijerarhiju dijagrama na više razina, sve dok se ne dosegne takva razina dekompozicije na kojoj proces postaje elementaran i nema potrebe za njihovim daljnjim detaljima. Alati: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

Osnovne komponente DFD-a Izvori informacija (vanjski entiteti) generiraju tokove informacija (tokove podataka) koji prenose informacije do podsustava ili procesa. Oni pak transformiraju informacije i generiraju nove tokove koji prenose informacije u druge procese ili podsustave, uređaje za pohranu podataka ili vanjske entitete – potrošače informacija. Dakle, glavne komponente dijagrama protoka podataka su: vanjski entiteti; sustavi/podsustavi; procesi; skladišta podataka; tokovi podataka.

Vanjski entiteti Vanjski entitet je materijalni objekt ili pojedinac koji je izvor ili primatelj informacija, na primjer, kupci, osoblje, dobavljači, klijenti, skladište. Može postojati vanjski AS (podsustav). Definicija nekog objekta ili sustava kao vanjske cjeline ukazuje da se on nalazi izvan granica analiziranog IS-a. Tijekom procesa analize, neki vanjski entiteti mogu se po potrebi prenijeti unutar dijagrama analiziranog IS-a ili, obrnuto, dio procesa IS-a može se premjestiti izvan dijagrama i prikazati kao vanjski entitet. Vanjski entitet označen je kvadratom koji se nalazi "iznad" dijagrama i baca sjenu na njega, tako da se ovaj simbol može razlikovati od ostalih oznaka:

Sustavi i podsustavi Prilikom izgradnje modela složenog IS-a on se u najopćenitijem obliku može prikazati na tzv. kontekstnom dijagramu u obliku jednog sustava kao cjeline ili se može raščlaniti na više podsustava. Broj podsustava služi za njegovu identifikaciju. U polje za naziv upisuje se naziv podsustava u obliku rečenice sa subjektom i pripadajućim definicijama i dopunama.

Proces je transformacija ulaznih tokova podataka u izlazne u skladu s određenim algoritmom. Fizički, proces se može implementirati na različite načine: to može biti odjel organizacije (odjel) koji obrađuje ulazne dokumente i izdaje izvješća, program, hardverski implementiran logički uređaj itd. Broj procesa služi za identifikaciju. U polje za naziv upišite naziv procesa u obliku rečenice s aktivnim jednoznačnim glagolom u neodređenom obliku (izračunati, izračunati, provjeriti, utvrditi, stvoriti, primiti), a zatim imenice u akuzativu. Informacije u polju fizičke implementacije pokazuju koja organizacijska jedinica, program ili hardverski uređaj izvršava proces. Procesi

Pohranjivanje podataka Uređaj za pohranjivanje podataka je apstraktni uređaj za pohranjivanje informacija koji se u bilo kojem trenutku može staviti u uređaj za pohranjivanje i dohvatiti nakon nekog vremena, a načini pohranjivanja i dohvaćanja mogu biti bilo koji. Podatkovni pogon može se implementirati fizički u obliku mikrofiša, kutije u ormariću za datoteke, tablice u RAM-u, datoteke na mediju za pohranu itd. Naziv pogona odabire se tako da bude najinformativniji za dizajnera. Uređaj za pohranjivanje podataka općenito je prototip buduće baze podataka i opis podataka pohranjenih u njemu mora biti povezan s informacijskim modelom.

Tijek podataka definira informaciju koja se prenosi nekom vezom od izvora do odredišta. Stvarni tok podataka može biti informacija koja se prenosi preko kabela između dva uređaja, pisma poslana poštom, magnetski mediji itd. Svaki tok podataka ima naziv koji odražava njegov sadržaj.

Konstruiranje dijagrama konteksta je prvi korak u konstruiranju DFD hijerarhije. Obično se pri projektiranju relativno jednostavnih IC-ova gradi jedan kontekstni dijagram s topologijom zvijezde, u čijem je središtu takozvani glavni proces, povezan s odvodnicima i izvorima informacija putem kojih korisnici i drugi vanjski sustavi komuniciraju s sustav. Ako se za složeni sustav ograničimo na jedan kontekstni dijagram, tada će on sadržavati previše izvora i primatelja informacija koje je teško rasporediti na listu papira normalne veličine, a osim toga, jedini glavni proces ne otkriva struktura distribuiranog sustava. Znakovi složenosti (u smislu konteksta) mogu biti: prisutnost velikog broja vanjskih entiteta (deset ili više); distribuirana priroda sustava; multifunkcionalnost sustava s već grupiranim funkcijama u zasebne podsustave. uspostavljen ili identificiran Za složene IS-e izgrađena je hijerarhija kontekstnih dijagrama. U isto vrijeme, kontekstni dijagram najviše razine ne sadrži jedan glavni proces, već skup podsustava povezanih tokovima podataka. Sljedeća razina kontekstnih dijagrama detaljno opisuje kontekst i strukturu podsustava.

Dekompozicija dijagrama konteksta Za svaki podsustav prisutan u dijagramima konteksta, on je detaljno opisan pomoću DFD-a. Svaki se proces na DFD-u može detaljno opisati pomoću DFD-a ili mini-specifikacije. Prilikom detaljizacije moraju se poštovati sljedeća pravila: pravilo balansiranja - znači da kod detaljizacije podsustava ili procesa dijagram detaljizacije kao vanjske izvore/primatelje podataka može imati samo one komponente (podsustave, procese, vanjske entitete, uređaje za pohranu podataka) s koji detalji imaju podsustav ili proces informacijske veze na matičnom dijagramu; pravilo numeriranja - znači da se kod detaljiziranja procesa mora održavati njihovo hijerarhijsko numeriranje. Na primjer, procesi koji detaljno opisuju proces broj 12 dobivaju brojeve 12. 1, 12. 2, 12. 3 itd. Mini specifikacija (opis logike procesa) treba formulirati svoje glavne funkcije na takav način da u budućnosti stručnjak provedbi projekta, mogao ih je provesti ili razviti odgovarajući program.

Mini specifikacija je kraj FD hijerarhije. Odluku o dovršetku detaljizacije procesa i korištenju mini-specifikacije donosi analitičar na temelju sljedećih kriterija: prisutnost relativno malog broja ulaznih i izlaznih tokova podataka za proces (2-3 toka); sposobnost opisivanja transformacije podataka procesom u obliku sekvencijalnog algoritma; proces obavlja jednu logičku funkciju pretvaranja ulaznih informacija u izlazne; sposobnost opisivanja logike procesa pomoću male mini specifikacije (ne više od 20-30 redaka).

Povezani članci: