Анализ обеспечивающих подсистем системы управления - Менеджмент - Скачать бесплатно
информации (элементный уровень анализа),
рассматривая выделенные уровни самостоятельно или интегрируя их в единую
схему.
Для фиксированных по составу и содержанию информационных потоков в
объекте автоматизации, постоянном составе и взаимодействии элементов АСУ и
алгоритмах задач структура потоков информации в системе будет в общем
случае неизменна. Последовательности и взаимосвязи определяемых структурных
компонентов потоков постоянны и могут быть найдены один раз. Для
автоматизации процесса анализа информационных потоков необходимо создать
соответствующую информационную модель. С этой целью удобно воспользоваться
аппаратом теории графов [7, c. 20].
3.2. Построение графической модели
Представим структурные компоненты потоков информации в виде вершин
ориентированного графа G=(M,V), дуги которых отражают их связи между собой.
Каждая пара вершин Mi и Mj соединена дугой, направленной от Mi к Mj
только в том случае, если есть переход информации от Mi к Mj.
Используя свойства графов, можно получить ряд важных характеристик
исследуемых потоков информации в системе.
Образуем степенные матрицы смежности R, R2,…,RN и суммарную матрицу
R=SNn=1 Rn . Анализ матриц позволяет установить следующие свойства потоков.
Порядок компоненты Mj определяется наибольшей длиной пути, соединяющего Mi
с Mj. Он равен степени n матрицы смежности Rn при которой Sirj=0.
Максимальное значение порядка компоненты Mj определяется наибольший путь от
Mi к Mj для всего информационного графа. Исходные данные выделяются при
равенстве нулю суммы элементов j столбца матрицы смежности. При равенстве
нулю суммы элементов i строки выделяются выходные данные. Значения Si rj >0
и Sj ri>0 равны числу компонентов, соответственно входящих в Mj, и числу
результатов, в которые входит Mi. Элемент rij матрицы смежности степени n
равен числу путей длиной n, связывающих Mi и Mj. Элементы rij матрицы Rсум
дают полное число всех путей от Mi к Mj без укзания длины пути.
Элементы j столбца не равные нулю матрицы Rсум , не равные нулю,
позволяют выявить все компоненты, формирующие Mj на всех путях движения
данных. Отличные от нуля элементы i строки указывают на результаты в
формировании которых используется элемент Mi.
Используя матрицу смежности R и значение порядка можно определить
длительность хранения компонентов, являющихся промежуточными по отношению к
выходным.
Алгоритм анализа потоков информации представлен в общем виде в
приложении 9. Модифицируя алгоритм, можно получить практически все
характеристики по взаимодействию элементов в модели АСУ. Фрагмент реальной
модели, иллюстрирующей объем и сложность взаимосвязей элементов системы,
приведен в приложении 10. Для наглядности в него включены только отдельные
массивы информации, и функциональные задачи. По этой причине на фрагменте
выделены некоторые из наиболее существенных связей между элементами по
входной и выходной информации.
Информационные графы и соответствующие им матрицы смежности можно
использовать для определения объемов информации по задачам, группам задач,
подсистемам, системе в целом и по любым другим структурным компонентам
графа [7, c. 20 – 22].
3.3. Анализ матрицы информационного графа
Как было показано выше объемы данных, вводимые в систему довольно
велики, поэтому эффективная их организация на машинном уровне является
актуальной. Анализ информации для получения исходных данных с целью
построения или реконструкции созданного информационного фонда удобно
проводить на рассмотренной графовой модели в рамках единого алгоритма
анализа. Рекомендуется проанализировать следующие взаимосвязи:
63. выявить число задач, в которых используется данный показатель. По этой
информации рассчитывается коэффициент дублирования данных в случае
организации отдельных массивов с исходными данными для каждой задачи;
64. рассчитать матрицу совместной встречаемости пар показателей в задачах,
элементы которой показывают число задач, в которых соответствующие
показатели используются совместно. Такие показатели можно объединить и
использовать в общем для них информационном массиве единого
информационного фонда;
65. определить число и перечень задач, в которых данный показатель
встречается совместно с другими показателями, а также число и перечень
показателей. Это позволит выявить группы показателей, которые
используются только совместно и не используются порознь ни в одной
задаче.
Процесс группировки показателей по задачам можно формализовать,
вводя в рассмотрение коэффициент связи между группами. Коэффициент связи
вычисляют по следующей формуле:
[pic][pic]
где: [pic]- число общих показателей для задачи с индексами [pic]и [pic];
[pic] - число показателей, используемых в задаче с индексом [pic]; [pic] -
число показателей, используемых в задаче с индексом [pic].
Группировка показателей заключается в следующем. Рассчитывают и
заполняют матрицу связи групп исходных показателей задачи. Выбирают
максимальный коэффициент связи и группы соответствующих ему показателей
объединяют в единую группу P. Определяют коэффициент связи новой группы со
всеми другими группами и объединяют с группой Р группу показателей, у
которой коэффициент связи с ней максимален.
Группировкой можно управлять, задавая предельное значение
коэффициента связи. Это приводит к изменению коэффициента дублирования
показателей.
Окончательный выбор той или иной степени группировки определяют при
разработке логической структуры единого информационного фонда системы.
В далее следующем примере приведены закодированные задачи [pic] и
закодированные показатели [pic] на основе которых продемонстрирована
методика расчета коэффициента связи между группами показателей.
Коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]
К=[pic]=0,67;
коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]
К=[pic]=1;
коэффициент связи групп показателей для задач [pic] и [pic]
К=[pic]=0,67.[pic]
Схема матрицы, показывающей число задач, в которых используются
соответствующие показатели
| |Задача |Задача |Задача |
| |[pic] |[pic] |[pic][pi|
| | | |c] |
|показат| | | |
|ель |- |3 |5 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |2 |5 |3 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |4 |1 |1 |
|[pic] | | | |
Схема матрицы совместной встречаемости пар показателей в задачах
[pic]
| |показате|показате|показате|
| |ль [pic]|ль [pic]|ль [pic]|
|показат| | | |
|ель |8 |16 |10 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |16 |10 |16 |
|[pic] | | | |
|показат| | | |
|ель |10 |16 |6 |
|[pic] | | | |
Из изложенного следует, что анализ информационного графа и его
информационной матрицы, являющихся моделью информационных потоков в
системе, в условиях изменения предметной области, развития и
совершенствования АСУ подотрасли позволяет:
66. уточнить схему взаимосвязи в отделе автоматизации;
67. уточнить схему информационных связей между выделенными в модели
элементами;
68. выявить первичные и выходные данные;
69. определить число разновидностей всех видов информации, их взаимосвязи и
степень встречаемости показателей в различных задачах;
70. определить перечень задач, решаемых независимо друг от друга по
исходной, промежуточной и выходной информации;
71. определить перечень задач, решаемых с использованием промежуточных и
выходных данных, полученных в результате решения других задач;
72. установить степень использования различных видов информации;
73. установить последовательность подготовки, ввода и использования в
системе различных данных для подготовки выходных документов или решения
определенных задач;
74. установить последовательность решения задач и их связь и различными
данными;
75. определить объем информации, циркулирующей в системе [7, c. 22 – 23].
Заключение
В ходе настоящего курсового исследования была достигнута
поставленная цель: изучены методы исследования обеспечивающих подсистем
управления. Для ее достижения в главе 1 рассмотрены обеспечивающие
подсистемы управления, установлены их взаимосвязи и влияние на
функционирование и развитие предприятия.
Таким образом, можно сказать, что в современных условиях от
руководителя требуется:
углубленные знания по технике, технологии и организации производства;
расширение экономических знаний;
умение управлять «по-новому».
В свою очередь, необходимо отметить, что наибольший эффект
применения оргтехники достигается тогда, когда они используются комплексно.
Техника должна применяться на всех уровнях управления, на всех стадиях
подготовки и принятия решений.
Так как практически любая управленческая деятельность неразрывно
связана со сбором, хранением, обработкой и передачей информации, в главе 2
курсового исследования изучаются содержание и структура подсистем
информационного обеспечения управления, а также свойства и требования к
информации. Кроме того, в курсовой работе рассмотрены и проанализированы
методы исследования информации на предприятии. Они следующие:
1. Метод матричного моделирования;
1. Графоаналитический метод исследования потоков информации;
1. Описание потоков информации в виде графиков типа дерева;
1. Метод схем информационных связей;
1. Метод исследовательского анализа задач управления.
В главе 3 данной работы детально рассмотрен графоаналитический
метод исследования потоков информации и построения соответствующей матрицы
смежности. Для наглядности приведен фрагмент реальной модели теории графов
и выделены некоторые наиболее существенные связи между элементами входной и
выходной информации.
Таким образом, в ходе настоящей курсовой работы была доказана
значимость исследования и анализа различными методами обеспечивающих
подсистем управления и использования результатов данных исследований для
совершенствования системы управления в условиях изменчивости и жесткости
внешней среды.
Список использованной литературы
1. Автоматизированные системы управления машиностроительным предприятием.
Учеб. Для вузов/С.У. Олейник, В.И. Иванова, Г.М. Макарова, С.К. Потемкин;
Под ред. С.У. Олейника – М.: Высш.шк.- 1991.- 122с.
1. Дуж Я. Организация системы информации на предприятии. Пер.Батизи Э.Э.,
Симчера В.М. – М.: «Прогресс»- 1997.- 252 с.
1. Исаков В.И. и др. Машинная обработка экономической информации в
промышленности: Учеб. Пособие/В.И. Исаков, Е.П. Королева, Н.А. Патушко. –
М.: Статистика. – 1980. – 320 с.
1. Лапшин Г.М. Организация и планирование вычислительных центров в машино-
и приборостроении. – Л.: Машиностроение. Ленингр. отд-ние. – 1990. – 248
с.
1. Мельник М.В. Анализ и оценка системы управления на предприятиях. – М.:
Финансы и статистика. – 1990. –136 с.
1. Мескон М. и др. Основы менеджмента: Пер. с англ. – М.: Дело. - 1998. –
704 с.
1. Огаджанов Г. А., Сухов А.П. Автоматизированные системы управления
подотраслью. – М.: Химия. - 1986. – 144 с.
1. Организация управления общественным производством. Учеб. Под ред. Попова
Г.Х., Краснопояса Ю.И. – М.: ИЗД-во МГУ. - 1984. – 256 с.
1. Организация управления промышленным производством. Учебник/Под ред.
Козловой О.В., Каменицера С.Е. – М.: Высш. Шк. – 1980. – 399 с.
1. Основы научного управления социалистической экономикой: Учеб. Пособие
(Под. общ. ред. Белоусова Р.А., Сенеченко В.И., Мозалова Е.В. – М.:
Мысль. – 1985. – 365 с.
1. Яновский А. Информационное обеспечение управленческой
деятельности//Вопросы управления. – 1994. - №2. – С. 18 – 20
|
