- •1Федеральное агентство по образованию
- •1 Общие вопросы теории моделирования
- •1.1 Понятия объекта и его модели
- •Проблемная ситуация.
- •2) Периодическое обсуждение диаграмм, частей модели и модели в целом на техническом совете, решение которого (оформленное в виде протокола) позволяет автору продолжить работу над моделью.
- •1.2 Что собой представляет оригинал?
- •1.3 Проблемная ситуация, подлежащая разрешению Характеристика проблемной ситуации
- •1.4 Классификация математических моделей
- •1.4.1 Классификационные модели
- •1.4.2 Числовые модели
- •1.4.3 Классификация моделей аис по этапам жизненного цикла создания и сопровождения аис
- •1.4.5 Примеры статической и динамической моделей
- •1.4.6 Математическая модель измерительного устройства
- •1.4.7 Оценка погрешности рентгенофлуоресцентного контроля химического состава продукта
- •1.4.8 Общая структура подсистемы контроля и отображения информации
- •1.4.8 Глоссарий 1
- •2 Концептуальная модель автоматизируемого объекта
- •2.1 Содержательное описание объекта и характеристика проблемной ситуации
- •2.2 Морфологическая структура объекта автоматизации
- •2.2 Построение диаграмм потоков данных - dfd
- •2.3 Построение сети бизнес-процессов
- •2.4 Декомпозиция бизнес-процесса
- •2.5 Методика проведения обследования бизнес-процессов компании
- •2.5.1 Обследование общих закономерностей функционирования компании
- •2.5.2 Обследование деятельности каждого автоматизируемого подразделения
- •2.5.3 Детальное обследование бизнес-процессов
- •2.6 Функциональная модель проектируемой организационно-технической системы
- •2.7 Информационно- логическая модель проектируемой системы
- •2.8 Пользовательский интерфейс
- •2.9 Описание интерфейса.
- •2.10 Глоссарий 2
- •3 Моделирование бизнес-процессов
- •3.1 Структурное моделирование
- •3.2 Детальное моделирование бизнес-процессов
- •3.3 Форма запроса данных об общей деятельности организации
- •3.4 Форма запроса данных о выполнении бизнес-процессов подразделениями
- •3.5.4 Табель документооборота
- •3.5.7 Графическая схема документооборота
- •3.6 Состав документов Положения по управлению
- •3.4. Положение по организационной структуре
- •3.7 Состав документов Регламента бизнес-процессов
- •3.8 Классификация бизнес-процессов
- •Характеристики бизнес-процессов
- •3.8.1. Бизнес-процессы (общие сведения)
- •3.8.2. Качественные параметры бизнес-процесса
- •3. 8.3 Бизнес-процессы компании
- •2. Бизнес-процессы ведения основной деятельности.
- •3. Бизнес-процессы вспомогательные.
- •Бизнес-процессы развития и совершенствования
- •3.8. 2 Бизнес-процессы ведения основной деятельности
- •3.8.3. Бизнес-процессы вспомогательные
- •3.9 Бизнес-процесс контроля качества сырья и товарной продукции
- •3.10 Бизнес-процессы мониторинга компьютерной сети предприятия
- •3.11 Бизнес-процессы системы планово-предупредительных ремонтов
- •Глоссарий 3
- •4 Технология обработки и интеграции информации, полученной из различных источников
- •4.1 Зачем аналитикам облегчать доступ к данным?
- •Библиография
- •2. Дюк в. А., Самойленко а. П. Data Mining: учебный курс. - сПб.: Питер, 2001.
1.4.7 Оценка погрешности рентгенофлуоресцентного контроля химического состава продукта
Разница между показаниями анализатора и результатами химического анализа (х.а.) определяется только систематическими и случайными погрешностями:
βх - βа = δβхс + δβх - δβас - δβа , (1.8)
где δβхс, δβас, – систематические погрешности х.а. и анализатора;
δβх, δβа – случайные погрешности х.а. и анализатора.
Учитывая, что при большом количестве проб случайные погрешности х.а. и анализатора некоррелированы, а систематические погрешности могут быть исключены путем использования процедур обработки информации, имеем:
S2 = Sх2+ Sa2, (1.9)
где Sх2, Sa2 – дисперсии погрешностей х.а. и анализатора, соответственно.
Дисперсия результирующей погрешности х.а. рассчитывается по формуле:
Sр2= (Sо2+Sп2+Sа2)/n+ Sд2, (1.10)
где Sо, Sп, Sа, Sд – средние квадратические ошибки отбора, подготовки, анализа проб и дискретности контроля;
n – количество параллельных проб.
1.4.8 Общая структура подсистемы контроля и отображения информации
Эффективное управление производством требует наличия достоверных данных о количественных и качественных показателях производства. При этом важно, чтобы данные были получены в необходимые сроки, т.к. оперативность получения данных влияет на скорость принятия решений. Достоверность и своевременность получения данных влияет на правильность принятия решений. Все это придает большое значение бизнес-процессу контроля качества продукции.
Рисунок 1.10 Общая структура подсистемы контроля и отображения информации
На рисунке 1.10 представлена общая структура подсистемы контроля и отображения информации, включающая в себя:
уровень представления информации (графические и визуальные компоненты среды программирования);
уровень анализа состояния процесса и оборудования (статистический и (или) кластерный анализ множеств векторов параметров – свойств, характеристик – системы во времени с целью определения принадлежности к определенному режиму, состоянию, кластеру);
уровень восстановления объектов (создание экземпляров классов иерархической классовой модели системы на основании данных универсальной БД; программные средства среды программирования, СУБД);
уровень организации повышения достоверности контроля и ведения протоколов состояния и ремонта аппаратной части системы контроля (хранимые процедуры, «правила» СУБД);
уровень сбора информации (сбор контролируемых параметров с распределенной сети аппаратной части системы контроля; сервер СУБД, промышленные сети, интерфейсные устройства);
аппаратный уровень системы контроля (непосредственные измерения контролируемых параметров, датчики, измерительные устройства, контроллеры).
Предлагается технология обработки информации о состоянии оборудования, включающая в себя три уровня:
уровень оперативной обработки транзакций;
уровень оперативной аналитической обработки данных;
уровень поддержки процессов принятия решений о ремонте оборудования (рис.1.11).
На первом уровне реализуется функция хранилищ данных, позволяющих сформировать качественную предметно- ориентированную информацию, обеспечить целостность и надежную сохранность информации, ее доступность всем существующим и будущим приложениям. Структура базы данных (БД) и документов хранилища должна быть инвариантна по отношению к различным приложениям.
На втором уровне обеспечивается аналитическая переработка данных и осуществляется формирование проблемных (многомерных) БД, служащих основой для проблемно- ориентированных аналитических приложений.
На
третьем уровне осуществляется анализ
и экспертная оценка информации, ее
визуализация, когнитивное и мультимедийное
представление в виде, удобном для
восприятия специалистами, принимающими
решения.Рисунок 1.11. Структура информационно-аналитической системы
уровень организации повышения достоверности контроля и ведения протоколов состояния и ремонта аппаратной части системы контроля (хранимые процедуры, «правила» СУБД);
уровень сбора информации (сбор контролируемых параметров с распределенной сети аппаратной части системы контроля; сервер СУБД, промышленные сети, интерфейсные устройства);
аппаратный уровень системы контроля (непосредственные измерения контролируемых параметров, датчики, измерительные устройства, контроллеры).
Предлагается технология обработки информации о состоянии оборудования, включающая в себя три уровня:
уровень оперативной обработки транзакций;
уровень оперативной аналитической обработки данных;
уровень поддержки процессов принятия решений о ремонте оборудования (рис.2).
На первом уровне реализуется функция хранилищ данных, позволяющих сформировать качественную предметно- ориентированную информацию, обеспечить целостность и надежную сохранность информации, ее доступность всем существующим и будущим приложениям. Структура базы данных (БД) и документов хранилища должна быть инвариантна по отношению к различным приложениям.
На втором уровне обеспечивается аналитическая переработка данных и осуществляется формирование проблемных (многомерных) БД, служащих основой для проблемно- ориентированных аналитических приложений.
На третьем уровне осуществляется анализ и экспертная оценка информации, ее визуализация, когнитивное и мультимедийное представление в виде, удобном для восприятия специалистами, принимающими решения.
Рисунок 1.11 Структура информационно-аналитической системы.
