- •Информационные процессы в экономике. Информатизация: предпосылки, суть и основные тенденции развития. Закон Эшби и методы его реализации в управлении предприятием.
- •Информация и ее основные аспекты: синтаксический, прагматический, семантический. Методы оценки информации.
- •Знания: определение и классификация. Связь между информацией, данными и знаниями.
- •Осознанные
- •Неосознанные
- •Виды, особенности и структура экономической информации с точки зрения автоматизации экономических задач.
- •Законы Мура, фотона и т.Д.
- •Методы и алгоритмы представления знаний
- •Информационная система: ее роль и место в системе управления экономическим предприятием. Информационные потоки эис. Свойства ис. Определение эаис.
- •Классификация информационных систем. Интегрированные ис.
- •Структура и состав функционально-позадачных информационных систем обеспечения управленческой деятельности предприятия.
- •Принципиальная схема системы обработки данных (сод). Её состав, назначение, режимы работы, обеспечивающие подсистемы.
- •Концептуальная модель базовой информационной технологии. Процессы преобразования информационного ресурса.
- •Структура базовой информационной технологии: Логический уровень.
- •Типовая трехуровневая структура ит по уровням системы управления предприятием.
- •Общая структура и содержание информационных ресурсов предприятия.
- •Внутренние ресурсы предприятия: классификация и структура в историческом развитии.
- •Понятие Хранилище данных: определение, структура, свойства, методы создания и использования. Основные требования к данным в хранилище.
- •Основные понятия моделирования и классификация моделей по форме представления. Свойства моделей. Принципы моделирования.
- •Математическое моделирование в соответствии с природой воспроизводимых процессов.
- •Информационное моделирование экономических задач и способы его графического отражения.
- •Кис: характерные черты и основные методологии управления предприятием. Виды интеграций корпоративных ис.
- •Планирование потребностей в материалах.
- •Планирование потребностей в производственных мощностях. Замкнутый цикл планирования потребности материальных ресурсов.
- •Основные функции реализуемые классическим mrp II Достоинства и недостатки этой методологии.
- •Методология планирования ресурсов производства: этапы планирования. Базовые принципы данной методологии.
- •Содержание и характерные черты erp систем. Достоинства и недостатки этой методологии.
- •Системы управления цепями поставок: суть методологии, задачи, подсистемы, основные принципы.
- •7 Основных принципов:
- •Информационные системы планирования взаимоотношениями с клиентами: цели, процессы, структура.
- •Состав и характеристика интегрированных корпоративных информационных систем.
- •Методология erpii. Модель инфраструктуры современного предприятия. Основные отличия систем erp II от erp:
- •Характеристика систем оперативного анализа данных olap.
Математическое моделирование в соответствии с природой воспроизводимых процессов.
Под математическим моделированием подразумевается процесс установления соответствия реальному объекту математического объекта, отражающего цели моделирования
Математические модели воспроизводят реальные объекты и их связи с помощью математических символов (алгебраических, дифференциальных и конечно-разностных уравнений, предикатов и т.д.). Такого рода модели исследуются либо аналитически, (стремление получить явные зависимости для искомых величин) либо численно (при отсутствии общего решения отыскивается частное).
Мат модели в соответствии с природой воспроизводимых процессов:
- Стохастические (воспроизводят вероятностные процессы)
- Имитационные (компьютерные)
- Детерминированные (отражают причинно-следственные связи межу объектами и процессами): - Дискретные; - Непрерывные
Некоторые знания об окружающем мире условно можно характеризовать как определенные, отражающие вполне устоявшиеся взаимосвязи объектов, что подтверждается практикой. Модели, которые воспроизводят эти связи, обычно называются детерминированными, так как отражают причинно-следственные отношения между объектами или процессами. Дискретные детерминированные модели воспроизводят процессы в отдельные промежутки времени. Например, формула расчета рентабельности, предназначенная для определения показателя на конец месяца, является дискретной детерминированной моделью, так как все переменные рассматриваются в качестве фиксированных величин на некотором промежутке времени. Непрерывные детерминированные модели отражают процессы в любой момент времени. Для этого довольно часто используют дифференциальные уравнения. С их помощью выражается движение маятника, скорость изменения прибыли, зависящей от объемов продаж и т.д.
Стохастические модели воспроизводят вероятностные процессы и события. Стохастические модели оперируют вероятностями, которые не всегда можно получить, поэтому вместо них часто используют статистические модели. В основе такого моделирования лежит понятие парной регрессии – уравнения связи, которое может иметь разное количество переменны.
Имитационные модели. Моделирование сложных объектов и процессов сталкивается с трудностями как на этапе составления соответствующих детерминированных или стохастических уравнений, так и на этапе их решения. Основное препятствие состоит в формализации и математическом описании общесистемных ситуаций на базе умозрительного анализа взаимозависимостей составляющих их событий.
Такого рода трудности стимулировали разработку иного пути воспроизведения связей сложных объектов: это конструирование общесистемных ситуаций на компьютере, то есть имитирование моделируемого процесса.
Важная особенность моделей такого рода состоит в получении информации о состоянии объекта в произвольный момент времени. Сегодня достаточно широко используются модели, имитирующие природные аномалии, техногенные катастрофы, распространение заболеваний и т.д.