Системный структурный анализ в проектировании информационных систем

Итак, пусть документы  в информационных подсистемах представляются в виде

 

.

В реальных ситуациях при  описании состояния объектов естественно  ожидать, что разные информационные подсистемы, обеспеченные различными средствами измерения и наблюдения за состоянием объектов, будут представлять не совпадающие между собой описания одних и тех же объектов. Тогда  при запросе  органов управления о состоянии некоторого объекта l инфор-мационные подсистемы дадут ответы с точностью подобия z:

. (11)

В (11) знак есть знак подобия вопросов и описаний документов, который описание определяет подобным описанию с точностью , если

 

< t_1i ,w_1i >,

где при .

Показатели  в (11) могут быть использованы для уточнения структуры региональной системы, т.е. выбора такой структуры, которая бы обеспечивала получение ответов с максимальной мерой корреляции. В практических приложениях возможны и другие требования к точности получаемых ответов.

ПОСТРОЕНИЕ МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ  В УСЛОВИЯХ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ

 

Одной из проблем современных  информационно-аналитических систем (ИАС) является обеспечение возможности  эффективной работы указанных систем в условиях поступления так называемых нечетко сформулированных запросов со стороны пользователей. Подобные ситуации характерны для информационно-аналитических систем, предназначенных для компьютерной поддержки принятия решений в системах организационного управления.

Причинами возможной неоднозначности  в задачах обработки документальной информации являются как физическая неопределенность (ситуации случайности  и неточности), так и лингвистическая  неопределенность, связанная с использованием естественного языка. Лингвистическая  неопределенность обуславливается  необходимостью оперировать конечным числом слов и ограниченным числом структур фраз и порождается множественностью значений слов языка (полисемией), а  с другой стороны — неоднозначностью смысла фраз.

Как отмечается во многих работах, в настоящее время для преодоления  неопределенности при решении задач  организационного управления наметился  переход от использования вероятностного подхода к использованию математического  аппарата расплывчатых категорий. В  них указывается, что вероятностные  методы, вполне эффективные для технических систем, мало подходят для отображения процессов в которых существенен человеческий фактор. Теория нежестких объектов, в которой оценки принадлежности элементов расплывчатым множествам могут быть результатами обработки заключений экспертов, способна учитывать характер «расплывания» смыслов выражений естественного языка.

В данной работе ставится задача модифицировать модель документальной информационной системы, базирующейся на тезаурусе, на случай наличия нечеткой исходной информации. В дальнейшем под тезаурусом будем понимать конечное непустое множество Т слов t, отвечающих условиям:

• имеется непустое подмножество Т₀ Ì Т, называемое множеством дескрипторов;
• имеется симметричное, транзитивное рефлексивное отношение R Ì T ´ T, такое, что:

(1)

при этом отношение R называется синонимическим отношением, а слова t₁, t₂, отвечающие этому отношению, называются синонимическими дескрипторами;

• имеется транзитивное и несимметричное отношение К Ì T₀ ´ T₀, называемое обобщаемым отношением.

Пусть описание любого документа d Î D, хранящегося в системе, может быть представлено в виде

(2)

и удовлетворяет условию: никакие два дескриптора не встречаются  в одном t(d), если они удовлетворяют отношению К.

Будем также считать, что  каждый запрос m Î M представляется в форме, аналогичной описанию документов (2).

Множество описаний вопросов и документов частично упорядочено  отношением включения £ следующим образом:

(3)

т.е. каждый дескриптор из представляет собой обобщение дескриптора из t(d₂) или идентичен дескриптору из .

Отношение £ позволяет сформулировать ответ Q на запрос mÎМ в виде

. (4)

Описание (1) соответствует  вполне четкому определению выбранного документа. Но выражения естественного  языка обладают гибкой семантикой, значения их диффузны, смыслы расплывчаты, поэтому расплывчатость понятий  и языковых выражений должна учитываться  при разработке информационных систем.

Для учета элементов расплывчатости при формулировке описания документа  будем представлять документы на основе подхода, предложенного Л.Заде, следующим образом:

,    (5)

где µ_d(t_i) – функция принадлежности, задающая отображение µ_d:T₀ ® [0,1], которое ставит в соответствие каждому элементу t_iÎT₀ число µ_d(t_i) из замкнутого интервала [0,1], характеризующее степень принадлежности элемента t_i к расплывчатому множеству описаний документа t(d). Каждый запрос mÎM из множества возможных запросов M в случае расплывчатости его формулировки может быть также представлен в форме, аналогичной описанию документа, т.е. аналогично формуле (5).

Тогда информационная система  на тезаурусе может быть представлена в виде кортежа множеств S = (T, D, M, d), где Т - тезаурус с дескрипторным множеством То; D - коллекция документов; М - множество запросов; d:M´[0,1]®2^D´[0,1] – отображение, сопоставляющее каждой паре (запрос, точность подобия) множество пар (документ, мера соответствия).

Для учета расплывчатости описания документов и запросов меру их подобия следует определять с  использованием аппарата теории нечетких множеств. Так если и t(d₂) описывают два документа d₁, d₂ Î D, то количественную меру их подобия можно выразить через степень равенства этих двух нечетких множеств посредством выражения

                                           

                                              (6)

t_i Î, t_jÎ t(d₂),

где “«” – операция эквивалентности нечетких высказываний;

“&” – операция конъюнкции по всем дескрипторам t_i Î, t_jÎ t(d₂).

Степень равенства r может принимать любые значения от 0 до 1. При этом принято полагать, что если , то описания документов и t(d₂) нечетко равны, то есть нечетко подобны. В противном случае они нечетко не равны.

Фундаментальное свойство ответа d(m) связано с мерой соответствия запросу m документа d, включенного в ответ Q. Можно оценивать их корреляцию посредством определения степени включения нечетких множеств n(m, t(d)) на основании выражения

n(m, t(d)) = &(m ® t(d)),

t Î T_0,

где “®” – операция импликации нечетких высказываний.

Если степень включения n ³ 0,5, то будем полагать, в документе с описанием t(d) нечетко выполнен запрос m. Если степень включения n < 0,5, то мера соответствия ответа запросу явно не удовлетворительная.

Тогда ответом информационной системы на запрос m с требуемой мерой соответствия n  будем называть множество

.

В этих случаях информационная система должна обеспечить гибкое составление  ответов на запросы с учетом неопределенности описания как документов, хранящихся в ее полнотекстовых базах данных, так и самих запросов. Следует  отметить, что уязвимым местом теории нежестких объектов в ее современном  состоянии является недостаточное  развитие в ее рамках подходящего  аппарата логического вывода, что  затрудняет рещение задач синтеза  систем.

 

Комплексная информационная система управления  
промышленным предприятием

На современном предприятии  существует, как правило, несколько  видов автоматизированных систем управления и систем автоматизации. Сюда относятся: ERP-системы, SCM и CRM системы, системы аналитической обработки данных, автоматизированные системы управления технологическими процессами (АСУТП), системы автоматизированного проектирования (САПР), системы хранения данных об изделии (Product Data Management – PDM). При этом функциональность основной бизнес-системы (как правило, ERP) не предусматривает тесное взаимодействие с остальными типами систем.

Предприятие как единый организм функционирует в общем, целостном информационном пространстве – в результате у руководства появляется возможность рационально осуществлять стратегическое и оперативное управление финансово-хозяйственной и производственной деятельностью предприятия. В ближайшем будущем искусственное разделение автоматизированных систем предприятий на АСУ, САПР и АСУТП, вероятно, будет преодолено во всех основных компонентах: идеологическом, информационном, программном, техническом и др.

На предприятиях должна возникнуть корпоративная (комплексная) автоматизированная информационная система. В таких системах предусмотрены хранение, обработка и передача информации в компьютерных средах, оперативный доступ к данным в нужное время и в нужном месте. Применение комплексных автоматизированных систем на предприятиях позволяет существенно сократить объемы проектных работ, так как описания многих составных частей оборудования, машин и систем, проектировавшихся ранее, хранятся в базах данных сетевых серверов, доступных любому пользователю.

Архитектуру корпоративной  информационной системы управления предприятием, отвечающей требованиям  времени, можно представить как совокупность взаимодействующих друг с другом открытых подсистем, каждая из которых реализована в виде стандартной коробочной или самостоятельно разработанной информационной подсистемы определенного вида. Предлагаемый автором диссертации вариант взаимодействия различных видов информационных систем в рамках корпоративной информационной системы представлен на рис.3.

Ядром комплексной информационной системы управления на предприятии  является ERP-система, поскольку именно она реализует основные управленческие функции, такие как планирование, учет хозяйственных операций, оперативное управление производством и т.д. В нее передаются данные о спецификациях изделий из конструкторских и технологических САПР-систем, о ходе производства из системы АСУТП и АСУПП, а также из других, в основном учетных систем (например, из системы взвешивания вагонов или оформления таможенных деклараций).

Анализ информации ERP-системы, как правило, должен осуществляться с применением более совершенных технологий, таких как OLAP, или Data Mining. Важную роль в условиях сверхжесткой конкуренции играют SCM и CRM-системы, которые позволяют предприятию эффективно работать со своими контрагентами, включающих как поставщиков сырья и материалов, так и, главное, потребителей продукции.

Предложенная в диссертации  модель информационных потоков позволяет  выделить логическую структуру модулей  комплексной автоматизированной информационной системы предприятия.

Важным условием создания комплексной автоматизированной информационной системы является наличие хранилища данных, построенного на одной из современных СУБД, таких как Oracle, MSSQL, Informix и др. В это хранилище должна поступать информация из учетных транзакционных систем. Пользоваться информацией хранилища должны аналитики и руководители как с помощью подсистем получения статических, регламентированных отчетов, так и с помощью современных, но более сложных систем анализа данных, построенных на технологиях многомерного анализа данных в реальном времени (OLAP), добычи знаний, нейронных сетей, экспертных систем или других технологий.

 

 

Рис. 3. Структура  комплексной автоматизированной информационной системы управления предприятием

28