А.2.1.1.3. Типы обработки

Для того чтобы описать способ реализации функции (средствами ИТ или вручную), при спецификации понятия ФУНКЦИЯ можно разграничить СИСТЕМНУЮ ФУНКЦИЮ и РУЧНУЮ ФУНКЦИЮ (см. рис. 28).

Рис. 28. Спецификация понятия «функция»

Системные функции порождают заказы клиентов, сопровождают данные о клиентах, ведут статистику и т.п. при помощи информационных систем. Если ПРИКЛАДНАЯ СИСТЕМА уже известна, то эта информация также приобщается к системной функции. Однако такие сведения должны носить лишь общий характер (например, имя бизнес-приложения), чтобы заранее не предопределять описание на уровне спецификации проекта.

Этап определения требований включает также описание типа предварительной обработки для системных функций. Один из ключевых параметров типа обработки определяется в зависимости от ситуации: могут ли пользователи вносить коррективы в процесс (оперативная обработка) или же функции выполняются без вмешательства со стороны пользователей (пакетная обработка). Чтобы решить, подходит ли данная функция для оперативной обработки, можно воспользоваться параметрами, приведенными и на рис. 29. Исходя из этих соображений, мы подразделяем класс СИСТЕМНАЯ ФУНКЦИЯ на подклассы ОПЕРАТИВНАЯ ФУНКЦИЯ и ГРУППОВАЯ ФУНКЦИЯ.

Свойства Цели	Управляемость событиями	Возможность интеграции функции	Допускает интерактивные решения	Устраняет пиковые нагрузки	Позволяет вносить улучшения	Позволяет повышать качество
Экономия времени	•	•	•	•	•
Экономия рабочей силы		•		•	•
Получение Информации	•		•			•
Создание благоприятных условий работы	•	•		•	•	•
Оптимизация организационных процессов		•	•		•

Рис. 29. Параметры и цели оперативной обработки

А.2.1.1.4. Модели решений

Помимо административных целей, информационные системы используются также для поддержки решений, например, для оптимизации производственного планирования.

В качестве примера приведем типичную структуру модели решеня и рассмотрим метод линейного программирования (ЛП). В моделях ЛП — при соблюдении всех вторичных условий — переменные задаются таким образом, чтобы максимизировать целевые функции (см. рис. 30). Структуры ЛП не связаны с каким-либо конкретным приложением и располагаются на метауровне описания моделей решений. На рис. 31 представлена модель ЛП на 2-ом уровне абстракции, относящаяся к приложению для планирования производства (уровни абстракции в моделировании см. Scheer. ARIS — Business Process Frameworks. 1998, с. 120-125; в русском издании с. 109-115).

Целевая функция:
Вторичные условия:	для всех i для всех j
Переменные:
Коэффициенты:

Рис. 30. Структура модели ЛП

	= вклад j-ro продукта = объем производства j-ro продукта
(для всех I)	= потребности в мощностях 1-го типа на еденицу j-ro продукта = предельные мощности 1-го типа
(для всех j)	= максимальный объем продаж j-ro продукта

Рис. 31. Модель ЛП для планирования производства

В представлении модели ЛП как диаграммы классов внимание фокусируется на объектах метамодели ЛП (см. рис. 30). Модели ЛП состоят из элементов ПЕРЕМЕННАЯ, УРАВНЕНИЕ (вторичные условия и целевые функции) и КОЭФФИЦИЕНТ.

Для отдельных моделей решений формируется класс МОДЕЛЬ РЕШЕНИЙ (см. j рис. 32). В одной ФУНКЦИИ (например, в планировании производства) можно использовать несколько моделей решений. И наоборот, одну модель решений можно » применять к нескольким разным функциям. Мощности отношений равны соответственно, (0,..*).

С одной моделью решений связывается несколько уравнений, при этом одни и те же уравнения могут встречаться в разных моделях (например, потребность во вспомогательных мощностях может фигурировать как в модели краткосрочного планирования производства, так и в модели планирования инвестиций).

Различные переменные, такие как, например, объем производства, объем продаж и размер инвестиций, могут использоваться в нескольких моделях решений

Отношение между заданными переменными (столбцы матрицы ЛП) и уравнениями (строки матрицы ЛП) устанавливается с помощью коэффициентов. В каждом столбце (т.е. для каждой переменной) коэффициенты можно подставлять во множество уравнений. И наоборот, в каждой "Роке (уравнении) можно рассматривать несколько переменных.

Генераторы матриц, переменные, уравнения и коэффициенты модели можно получить из базы данных, описав все допустимые индексные комбинации переменной на основе хранящегося в ней логического контекста (Scheer. Business Process Engineering. 1994, с. 525). Формат системы математического программирования (MPS) позволяет стандартизировать описание.

Рис. 32. Логическая структура моделей решений

Логическая структура модели решений, изображенная на рис. 32, представляет собой структуру данных для репозитория, где хранятся модели приложений (Scheer. Principles of Efficient Information Management. 1991, c. 157).