Файл: Крулькевич, М. И. Основы систем производственно-экономической информации учеб. пособие.pdf

и не пересекают друг друга. Каждая точка (задача управле­ ния) принадлежит всегда только к одной определенной группе.

В этой связи приведенная на рис. 9 структурная схема функций существенно отличается от широко распространен­ ных в настоящее время схем, в основе которых лежит идея разделения системы на целевые изолированные подсистемы.

Такая структурная схема, развивая гипотезу НИИ ЦСУ

СССР, позволяет применить к анализу реальной системы уп­ равления системный подход, ввести новый принцип разделе­ ния задач и на основе этого принципа осуществить рациона­ лизацию процесса системообразования, которая позволит:

—совершенствовать информационные сети отдельных

задач;

—разработать специальный метод шифровки инфор­

мации;

—осуществить формализованный машинный поиск ра­ циональной структуры производственной информации;

—организовать унификацию и стабилизацию содер:

жания функций и структурных связей между ними.

Анализ связи функций и содержания задач преобразова­ ния информации для управления показал, что удобным клас­

объектам управления и внешней среде, присваивается опре­ деленный код от 1 до 9. Затем путем следующего рассужде­ ния получаем коды, представленные в прямоугольниках.

Определенная группа задач решается по схеме: инфор­ мация от объекта управления (1) преобразуется функцией \чета (3) и направляется для принятия решения (9). Но ис­ точником могла бы быть и внешняя среда, тогда запись бы­ ла бы — 239. В некоторых задачах в функцию учета может поступать информация одновременно от объектов управле­ ния (1) и внешней среды (2), тогда это. закодируется как 1239. Нуль введен в первой и третьей ветвях (1039 и 0239) как избыточный для повышения надежности формализован­ ного анализа системы информации.

158

В результате все решаемые задачи разделяются на 27 групп по признаку исходной информации и набору функций, участвующих в преобразовании информации. Например, группа задач, решаемых по схеме учет — контроль — приня­ тие решения, будет иметь стандартный код, соответствую­ щий второму уровню сложности — 10349, если исходная ин­ формация получается от объектов предприятия; 02349 — ес­ ли исходная информация идет от внешней среды и 12349 — если источниками исходной информации одновременно явля­ ются производственные объекты и внешняя среда.

Кодовая классификация позволяет установить в общем виде входную и выходную информацию каждой функции и характер ее преобразования, определяемый номером предше­ ствующей функции, а также без ущерба для системы управ­ ления анализировать отдельные задачи.

Для того, чтобы определить, к какой группе (прямо­ угольнику на рис. 10) относится конкретная задача, харак­ теризуя ее, необходимо иметь данные об информации, пред­ ставленной для принятия решения или регулирования про­ изводством. По этим данным путем простого логического анализа можно определить группу, к которой относится эта задача.

Приведенная кодовая классификация позволяет органи­ зовать автоматизированную переработку информации по всем задачам, не привязывая их только к собственной схеме передачи и преобразования данных.

Действительно, как показывает практика, многие задачи решаются на одинаковых исходных или промежуточных дан­ ных с использованием одних и тех же алгоритмов преобразо­ вания. В этом случае агрегированная кодовая схема наибо­ лее удобна для реализации целей: разовый съем информа­ ции — многократное использование и переработка различ­ ных информационных данных с использованием минималь­ ного числа алгоритмов преобразования.

Информация на входе и совокупность алгоритмов преоб­ разования позволяют при анализе очередной конкретной за­ дачи ответить на вопрос: может ли быть получен результат решения непосредственным подключением к существующей системе информации, либо надо дополнять ее новой исход­ ной или промежуточной информацией.

159

Таким образом может быть реализована цель агрегатированной кодовой схемы — многократное использование информации при минимальном числе алгоритмов преобразо­ вания.

Достоинством агрегированной кодовой схемы является то, что она позволяет организовать разработку рациональ­ ных методов преобразования информации по каждой кон­ кретной задаче с учетом всего множества задач этой груп­ пы и создает тем самым благоприятные условия для системообразования.

•Каждая из входящих в функции решаемых задач, оче­ видно, должна обеспечивать определенную экономическую эффективность. В противном случае ее нет смысла включать

вобщую схему и осуществлять машинное решение.

§3. Рациональный режим обмена информационными

данными

Производственно-экономическая информация отличается неравномерным возникновением во времени, поэтому процесс се поступления в пределах определенного периода можно рассматривать как неравномерный. Это связано с наличием большого числа разнообразных факторов, оказывающих на него влияние. Для эффективного управления данным про­ цессом представляется целесообразным математически опи­ сать его, используя известные в математической статистике законы распределения. Такое описание позволяет облегчить решение задачи прогнозирования поступления информации. Из совокупности известныхзаконов распределения случай­ ных величин в данном случае предпочтительными могут ока­ заться: нормальное распределение, биноминальное распреде­ ление и распределение Пуассона.

Как показывает практика, для описания процесса по­ ступления информации чаще всего подходит закон нормаль­ ного распределения. Чтобы установить, в какой мере подчи­ няется 'процесс поступления статистической информации за­ кону нормального распределения, используется выборка фак­ тических данных, характеризующих режим поступления ин­ формации за несколько периодов по наиболее представитель­ ным формам документов.

160

На основе указанных данных строятся ряд и гистограм­ ма распределения величин. Используя традиционные методы анализа статистических рядов, определяется их теоретичес­ кое распределение. Например, кривая теоретического нор­ мального распределения определяется формулой

£

Nk 1 2 f(t) з К"2г.

где N — общее число поступивших данных;

К— величина интервала дробления эмпирического ряда распределения; к примеру, если данные берутся за

каждый день, то к=1;

t— стандартизованное отклонение;

з— среднее квадратичное отклонение ряда.

Чтобы воспользоваться приведённой формулой для опре­ деления теоретических кривых по некоторому эмпирическому ряду, следует вероятностные характеристики заменить дан­ ными эмпирического ряда. При этом величина стандартизо­ ванного отклонения

где х — текущее значение; х — среднее арифметическое значение.

Для определения близости эмпирического распределения теоретическому нормальному распределению используются, как-известно, несколько оценок критериев согласия. В дан­ ном случае можно применить:

1. Критерий Пирсона, определяемый выражением

X* -

J n'

где n — эмпирические частоты; п' — теоретические частоты.

Близость фактического распределения нормальному ус­ танавливается путем определения вероятности достижения

данного значения Р( Х2). Значения Р(Ха) вычислены для разных >3 и имеются в таблицах различных литературных источников по математической статистике. Кроме значения Р(Х2) необходимо определить число степеней свободы варьирования эмпирического распределения к, которое рав­ но числу групп в нем минус число исчисленных характерис­ тик распределения (средняя арифметическая, дисперсия и т. д.), использованных при описании теоретического распре­ деления.

По значениям X и к в таблицах находят Р(Х). В слу­ чае, если эта величина значительно отличается от нуля, то считается, что эмпирический ряд близок к нормальному рас­ пределению.

2. Критерий В. И. Романовского, определяемый выраже­ нием

Х3 — k I

Т2Г I

Если указанное отношение по абсолютной величине рав­ но или меньше трех, то считают, что эмпирический ряд бли­ зок к нормальному распределению.

3. Критерий А. Н. Колмогорова, устанавливающий бли­ зость теоретических и эмпирических распределений путем сравнения их интегральных распределений. При этом X .ис­ числяется исходя из максимального верхнего предела абсо­ лютного значения разности накопленных частот D, отнесен­ ному к квадратному корню из числа наблюдений, то есть

Считается, если Р(Х), приводимые в таблицах, для данного случая значительно больше 0,05, то распределения хорошо соответствуют друг другу. За интервал ряда прини­ мается месяц для годовых отчетов, день — для месячных, смена — для суточных, десятиминутка — для сменного.

Из указанных трех критериев наиболее удобен и простой в реализации критерий В. И. Романовского.

Получив теоретическую кривую нормального или любо­ го другого закона, можно выявить «пиковые» нагрузки в пунктах потребления информации.

162

Сильно вытянутая кривая и большой размах вариации свидетельствуют о неритмичном характере обмена информа­ цией, что усложняет условия для ее переработки потребите­ лем. Изучив характер поступления информации, можно раз­ работать соответствующий режим ее обработки. Если рас­ средоточить по возможности сроки поступления данных, то для каждой формы документа будет своя «пиковая» нагруз­ ка, а общая нагрузка на потребителя при этом равномерно распределится в течение анализируемого периода времени.. При этом кривая нормального распределения не будет иметь резкого перепада, и размах поступления информации не бу­ дет значительным.

Все это позволит осуществить равномерную загрузку вычислительной и организационной техники, каналов связи и работников управленческой службы.

Другим направлением рационализации режима обмена информацией является изменение периодичности для некото­ рых показателей. Для реализации этого направления необхо­ димо предварительно провести анализ обоснованности >вы­ бранной периодичности.

Вывод о правильности выбранной периодичности может быть сделан' на основе использования принципиальных поло­ жений теории информации. В соответствии с положениями указанной теории данные за выбранный период несут опре­ деленную информацию и представляют информационную ценность лишь в том случае, если они характеризуют какиелибо изменения в управляемом объекте, которые могли бы служить сигналом для принятия управляющих решений. Ес­ ли же данные таких изменений не отражают, то в них не со­ держится никакой дополнительной информации.

При этом степень различия данных за смежные учиты­ ваемые периоды позволяет оценить обоснованность выбран-

.ного интервала представления данных и наметить пути к выбору наиболее рациональной периодичности. Для этой це­ ли в ходе обследования должны быть использованы фактичеческие показатели за достатбчно длинное число смежных пе­ риодов. Причем объем выборки должен составлять до 20% от генеральной совокупности.

Сама выборка должна осуществляться по способу типи­ ческого отбора. Для этого генеральную совокупность по не-

163

которому признаку необходимо разделить на типические группы. Такими типическими группами являются данные за ряд смежных периодов, описываемые одной картой обследо­ вания. Под выборочной совокупностью также имеются в виду фактические данные за достаточно длительный период. На­ пример, для месячного периода — несколько лет, для суточ­ ного — месяц и т. д.

Анализ фактических данных с позиций существенности различий между ними осуществляется методами оценки раз­ личия средних.

Алгоритм расчета следующий.

1. Определяются средние значения показателя по пер дам (для сменной, суточной, декадной, месячной отчетности) по формуле

б) при чйсле данных п>30 по формуле

3.Определяются средние ошибки выборочных средних

4.Находятся разности выборочных средних по перио­

дам:

Хп Хп_1•

164

5. Вычисляются средние ошибки разности соответствую­ щих пар выборочных средних:

ФДрп

Если t<t, < 3, то существенного различия между показа­ телями за смежные периоды не будет. В этом случае можно сделать вывод, что установленный период обмена информа­ цией не является целесообразным. При > 3 можно счи­ тать выбранную периодичность обоснованной, хотя нельзя утверждать, что она является оптимальной. Физический смысл приведенной оценки показателей состоит в том, что при значениях t > 3 различия между ними нельзя уже считать случайными.

Использование приведенного алгоритма обоснованности режима обмена информацией позволяет сократи.ть объем циркулирующей в системе управления излишней информа­ ции, которая не несет никаких сведений, за счет изменения периодичности представления данных в сторону удлинения интервала обмена.

§ 4. Подбор технических средств и вычислительных процедур, адекватных требованиям систем информации

Созданные в отраслях алгоритмические базы для реше­ ния управленческих задач и накопленный опыт эксплуата­ ции АСУ на предприятиях позволяют достаточно обоснован­ но определить круг тех показателей, которые должны учи­ тываться при оценке пригодности и выборе комплекса тех­ нических средств и вычислительных процедур для целей обработки производственно-экономической информации.

165 '