Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Современные информационные технологии. Учебное пособие
.pdf
ных расходов. Поэтому метод исследования систем с помощью проведения
эксперимента на их моделях стал основным, хотя возможно и сочетание – эксперимент с элементом системы и моделью системы в целом.
Вообще говоря, вся история развития естественных наук – это история
создания и совершенствования тех или иных моделей. Здесь можно назвать
геоцентрическую и гелиоцентрическую модели солнечной системы, предложенные Птолемеем и Коперником, модели строения вещества, последовательно
сменявшие друг друга в химии, различные модели атома и его ядра (планетарная, капельная и квантовая), математические модели, описывающие взаимодействия тел, Ньютона и Эйнштейна и многие другие.
Что касается настоящего времени, то можно привести огромное количе-
ство примеров использования моделей различных природных явлений и систем
с целью изучить их. Накоплен большой опыт по созданию разнообразных видов
моделей различной степени сложности.
Определение модели коротко можно сформулировать следующим образом.
Модель – это естественный или искусственный объект, находящийся в
соответствии с изучаемым явлением или какой-либо его стороной. Другими
словами, модель (от лат. modulus) – это объект, заменяющий оригинал и обеспечивающий воспроизведение некоторых его свойств [1].
Разнообразие моделей, применяемых в различных областях науки и техни-
ки, чрезвычайно велико. Их можно классифицировать по различным признакам.
С точки зрения сложности и степени детализации можно предложить
следующую иерархию моделей.
На первом уровне иерархии находятся наиболее простые модели – вер-
бальные (словесные).
Второй уровень иерархии подразумевает введение формализованной
структуры и предполагает задание моделей с помощью структурных, функциональных и принципиальных схем. Модели этих двух уровней могут входить в
состав первого этапа исследования систем – этапа постановки задачи.
На третьем, четвертом, пятом уровнях иерархии располагаются соответ-
ственно геометрические, физические и математические модели, которые обеспечивают наибольший уровень детализации.
Геометрические модели отражают внешние, наглядные стороны системы
и используются в основном для демонстрационных целей. Примерами могут
служить макеты архитектурных сооружений, кораблей и т. п. Эти модели могут
выступать как экспонаты выставок.
Физические модели наиболее полно отражают свойства системы – кроме
внешнего сходства модель имеет одинаковую физическую природу с системой.
Физические модели находят широкое применение при исследовании систем.
Например, широко используются действующие макеты электростанций, защитных сооружений, железных дорог и т. п. Физические модели находят применение в тех случаях, когда производится многократное в течение длительного
времени исследование систем.
Математические модели реальных систем представляют собой совокуп-
ность соотношений (например, формул, уравнений, неравенств, логических
21
условий и т. д.), определяющих характеристики функционирования системы,
входных переменных, начальных условий и времени.
Математические модели лишены внешнего сходства с системой, но отра-
жают глубокие ее свойства, касающиеся реакции на внешние воздействия.
Главным достоинством математических моделей является их универсальность,
связанная с тем, что различные процессы и явления описываются одними и теми же математическими уравнениями или алгоритмами.
Математические модели можно разделить:
на аналитические, в том числе вероятностные;
статистические;
имитационные, которые включают аналитические и статистические
элементы (блоки).
При построении аналитических моделей для описания исследуемых про-
цессов используются такие аналитические методы, как математический анализ,
теория вероятностей, математическое программирование, теория массового обслуживания, алгебра – логики и т. д.
Для разработки статистических моделей могут применяться методы при-
кладной статистики.
Имитационные модели занимают особое место среди других математиче-
ских моделей. Они получили широкое распространение с развитием вычислительной техники и информационных технологий.
Как уже указывалось выше, построению математической модели предше-
ствует вербальная модель (содержательное описание) и формализованная схема
функционирования исследуемой системы.
В результате построения формализованной схемы должна быть дана точ-
ная математическая формулировка задачи исследования с указанием окончательного перечня искомых величин и уточненной совокупности всех исходных
данных, характеристик элементарных операций и начальных условий.
Дальнейшее преобразование формализованной схемы в математическую
модель происходит строго в соответствии с математической постановкой задачи математическими методами без притока дополнительной информации о
процессе. При этом необходимо все соотношения записать в аналитической
форме, выразить логические условия в виде системы неравенств.
Надо заметить, что в случае имитационной модели формализованная
схема используется не для построения аналитической модели, а для разработки
моделирующего алгоритма.
В общем случае математическая модель не идентична формализованной
схеме из-за использования в моделях приближенных зависимостей. Это обстоятельство в некоторых случаях может играть заметную роль с точки зрения совпадения результатов исследований с опытными данными.
В связи с этим необходимо отметить, что одной из центральных проблем
исследования системы на ее модели является проблема адекватности модели и
исследуемого объекта. Любая модель представляет собой упрощение реальной
ситуации. Хорошая модель учитывает существенные черты изучаемого процесса и, что не менее важно, игнорирует несущественные. В связи с этим возника-
22
ет вопрос об оценке адекватности модели, ее близости к оригиналу. Имеются
два подхода к решению этой проблемы – сравнение поведения объекта и модели и сравнение их структуры.
Согласно первому подходу объект и модель считаются близкими, если с
достаточной степенью точности совпадает их поведение, т. е. близки реакции
на одинаковые входные воздействия. Такой подход обычно применяют для систем с неизвестной внутренней структурой.
Согласно второму подходу объект и модель считаются близкими, если
совпадают их структуры. Обычно это совпадение реализуется при построении
имитационных моделей. Как правило, первый подход оценки адекватности может использоваться при решении прямой задачи, а второй – при решении обратной задачи исследования систем.
1.4.4. Моделирование функционирования систем
В широком философском понимании моделирование можно определить
следующим образом. Моделирование – это метод опосредованного познания,
при котором изучаемый объект находится в соответствии с другим объектом,
способным в том или ином смысле замещать изучаемый объект на некоторых
стадиях его процесса функционирования [1].
Другими словами, моделирование – это представление объекта моделью
для получения информации об этом объекте путем проведения экспериментов с
его моделью.
В соответствии с классификацией математических моделей, моделирова-
ние можно разделить:
на аналитическое;
статистическое;
имитационное.
При этом могут использоваться следующие методы моделирования:
аналитическое исследование;
применение численных методов с помощью компьютерной техники;
исследование на аналоговых ЭВМ.
Как правило, математическая модель в своем первоначальном виде не
может быть использована для аналитического исследования процесса (искомые
величины находятся в неявном виде). Необходимо преобразовать математическую модель в такую систему отношений относительно искомых величин, которая допускает получение результата аналитическими методами, например в
системе явных формул для искомых величин, либо приведение уравнений к виду, для которого методы решения известны.
Аналитическое исследование является наиболее полным решением зада-
чи моделирования, однако воспользоваться им не всегда удается, так как преобразование математической модели в систему уравнений, допускающую эффективное решение, является очень трудной задачей, а для сложных систем эти
трудности часто оказываются непреодолимыми, несмотря на упрощение модели для получения хотя бы приближенного решения.
23
В тех случаях, когда не удается преобразовать математическую модель в
подходящую систему уравнений, а упрощение модели приводит к недопустимо
грубым результатам, от аналитического исследования или моделирования отказываются.
Более широкую сферу применения математической модели имеет иссле-
дование процессов с помощью численных методов и ПК (компьютерное моделирование).
Содержание работ при численном исследовании процессов остается в ос-
новном такими же, как и при использовании аналитических методов. Разница
состоит в том, что после преобразования математической модели в систему
уравнений последние решаются численными методами. Класс уравнений, которые могут быть решены приближенно численными методами, значительно шире, чем класс уравнений, доступных аналитическому исследованию.
При моделировании процессов с помощью аналоговых ЭВМ математиче-
скую модель необязательно преобразовывать в специальную систему уравнений относительно искомых величин. Для оценки искомых величин в аналоговых машинах используется информация, циркулирующая в модели.
Недостатком аналогового моделирования является то обстоятельство, что
аналоговые вычислительные машины не могут быть универсальными. Они
строятся для решения только определенного класса задач (например, решение
линейных дифференциальных уравнений).
24
1.5. Контрольные вопросы
1. Какова сущность системного подхода?
2. Дайте конструктивное определение системы.
3. Как Вы понимаете объект, подсистему, элемент, элементарные и со-
ставные операции?
4. Что такое структура и организация системы?
5. Раскройте понятие управления, цели, функции, функционирования.
6. Что такое эффективность и оптимальность системы?
7. Дайте определение таким свойствам системы, как целостность, иерар-
хичность и интегративность.
8. Что собой представляют такие свойства системы, как переходный про-
цесс, устойчивость, управляемость и достижимость?
9. Что означает обратная связь и ее виды?
10. Дайте определение адаптивности системы.
11. Что такое открытость системы?
12. Классификация систем и определение каждого класса системы.
13. Что такое система управления?
14. Каков циклический процесс управления?
15. Что такое проблема?
16. Что собой представляют прямая и обратная задачи исследования си-
стем?
17. Каковы этапы исследования систем?
18. Что такое словесная постановка задачи?
19. Что понимается под показателем эффективности функционирования
системы и целевой функции?
20. Что собой представляют основной и дополнительные, главный и част-
ные показатели эффективности?
21. В чем суть математической постановки задачи?
22. Дайте определение модели и моделированию функционирования си-
стемы.
23. Какова классификация моделей?
24. Какова роль моделей при исследовании систем?
25. Какие Вы знаете основные методы моделирования?
26. В чем проблемы адекватности модели и пути ее решения?
25
2. ПРЕДПРИЯТИЕ КАК СЛОЖНАЯ СИСТЕМА
2.1. Организационная структура и состав предприятия
Рассмотрим процесс исследования сложного объекта на примере пред-
приятия. Организационную структуру и состав любого предприятия, в том числе производящего изделия текстильной или легкой промышленности, можно
представить так, как это показано на рис. 2.1. В общем случае состав и структура различных предприятий будут отличаться от состава и структуры, представленных на рис. 2.1. Однако набор функций, в соответствии с которым строится
состав и структура, практически будет одинаковым. Другими словами, организационная структура и состав различных предприятий будут отличаться лишь
тем, как распределены их функции по уровням управления. Поэтому если согласиться с тем, что на рис. 2.1 представлены организационная структура и состав некоторого предприятия в наиболее развернутом виде, т. е. с указанием
большинства подразделений с названиями, соответствующими их функциям, то
все другие варианты построения предприятия будут в той или иной мере лишь
обобщением или укрупнением рассматриваемого. Следовательно, вариант организационной структуры и состава, показанных на рис. 2.1, не противоречит,
по существу, другим возможным вариантам, и мы вправе рассматривать его в
качестве общего примера организационного построения предприятия.
Как видно на рис. 2.1, предприятие как сложная система имеет четыре
уровня управления.
На первом уровне находится директор, его заместители и среди них глав-
ный инженер, которые выполняют свои функции с помощью элементов второго
уровня.
На втором уровне находятся начальники производств, служб, управлений,
отделов, складов, которые выполняют свои функции с помощью элементов третьего уровня.
Третий уровень представляют такие подразделения, как отделы, началь-
ники складов, цеха и склады основного производства.
Элементы четвертого уровня – склады начальников сбыта и снабжения,
цеха вспомогательного производства – выполняют функции в интересах элементов третьего уровня.
Элементы разных уровней управления связаны между собой совместным
выполнением операций по обработке информации. Так, элементы более высокого уровня ставят задачи элементам более низкого уровня в соответствии с их
функциями, а последние согласуют с ними свои действия и в соответствии с
этим используют свои свойства для решения поставленных задач.
Результаты решения задач более низкие уровни управления в виде докла-
дов или отчетов передают наверх более высокому уровню управления. При
этом чем выше уровень управления, тем большую степень обобщения имеет
используемая и обрабатываемая им информация.
Состав системы в виде, показанном на рис. 2.1, представляет собой набор
неделимых элементов, хотя начиная с третьего уровня их можно рассматривать
26
как сложные системы, за исключением, конечно, таких элементов, как начальники складов, энерго-, электро- и механического цехов.
Действительно, из рис. 2.1 видно, что элементы третьего и четвертого
уровней управления в основном являются подразделениями предприятия – отделами, складами, цехами, имеющими, естественно, свой состав и структуру,
свою цель и задачи, решение которых позволяет достичь этой цели.
Рассмотрим кратко цели и задачи подразделений предприятия, изобра-
женных на рис. 2.1 слева направо.
Планово-производственный отдел
Основные цели и задачи планово-производственного отдела:
1. Разработка перспективного и текущего планов предприятия.
Задачи
1.1. Прогнозирование потребностей рынка, возможностей производ-
ства изделий, актуальных для рынка, и сумм прибыли при выпуске изделий необходимого вида и качества.
1.2. Технико-экономическое обоснование производства перспектив-
ных изделий.
1.3. Разработка перспективного и текущего планов с данными об объ-
еме выпуска различных видов изделий с заданным качеством и комплексом мероприятий с указанием сроков и исполнителей.
2. Анализ производственно-хозяйственной деятельности.
Задачи
2.1. Определение степени выполнения плановых заданий.
2.2. Определение влияния различных факторов на результаты работы
предприятия.
2.3. Определение динамики показателей эффективности выполнения
плана.
При этом, в зависимости от поставленных перед предприятием целей, в
качестве показателей эффективности выполнения плана могут быть использованы, в частности:
прибыль или себестоимость продукции;
объем выпуска продукции;
коэффициент использования производственной мощности и т. д.
3. Обеспечение своевременного выполнения плана при наименьших за-
тратах материальных, трудовых и финансовых ресурсов.
27
28
Задачи
3.1. Доведение документов, обеспечивающих своевременное выпол-
нение плана до исполнителей.
3.2. Определение влияния качества продукции, ассортимента сырья,
количества отходов на выполнение плана с минимальными затратами.
3.3. Организация совещаний руководителей различных уровней, ре-
зультатом которых являются указания по устранению причин невыполнения
плановых заданий или новые плановые задания после корректировки плана.
Отдел бухгалтерского учета
Цель отдела бухгалтерского учета – анализ и контроль производственной
и финансовой деятельности предприятия.
Задачи
1. Прогноз финансовых ресурсов, сроков поступления денежных средств
и сумм штрафных санкций на заключение договоров.
2. Расчет цен на изделие, себестоимости, прибыли, рентабельности.
3. Учет основных фондов.
3.1. Учет наличия и движения основных средств.
3.2. Расчет амортизационных отчислений и платы за основные фонды.
4. Учет движения материальных ценностей.
4.1. Учет наличия, движения и расхода материальных ценностей.
4.2. Учет отклонения от норм расхода материальных ценностей.
4.3. Учет малоценных и быстроизнашивающихся предметов.
5. Учет труда и начисления заработной платы.
5.1. Учет и начисления сдельной и повременной заработной платы.
5.2. Расчет доплат, налогов и удержаний.
5.3. Учет и анализ выполнения норм выработки.
5.4. Учет и определение сводных показателей по труду.
6. Учет готовой продукции.
6.1. Учет выпуска, отгрузки и реализации.
6.2. Учет оборотов по счетам готовой продукции.
6.3. Расчет налога с оборота и прибыли от реализации продукции.
7. Учет расчетно-финансовых операций.
7.1. Учет кассовых и банковских операций.
7.2. Учет расчетов с поставщиками, покупателями, подотчетными ли-
цами.
7.3. Учет оборотов по счетам ссуд, фондов и расчетов.
7.4. Учет расчетов с депонентами, бюджетом и т. п.
8. Учет затрат на производство и брак в производстве.
8.1. Учет затрат на брак и удержаний за него с виновных.
8.2. Учет потерь от брака.
8.3. Учет расходов на содержание и эксплуатацию оборудования, об-
щецеховых и общефабричных расходов.
8.4. Учет и распределение затрат цехов вспомогательного производ-
ства.
29
8.5. Учет оборотов по счетам производства.
8.6. Сводный учет затрат по статьям калькуляции.
8.7. Калькуляция фактической себестоимости.
9. Сводный отчет.
9.1. Учет оборотов по синтетическим счетам.
9.2. Составление оборотного баланса.
Отдел управления качеством
Цель отдела управления качеством – поддержание необходимого уровня
качества продукции при ее разработке, производстве и эксплуатации. При этом
под качеством продукции понимается совокупность свойств продукции, обусловливающих ее способность удовлетворять определенные потребности в соответствии с назначением.
Задачи
1. Прогноз изменения показателей качества во времени.
1.1. Прогноз требований рынка к показателям качества продукции.
1.2. Прогноз показателей качества выпускаемой продукции.
1.3. Прогнозирование показателей качества и объема требуемых тру-
довых, материальных и финансовых затрат, необходимых для достижения заданного уровня показателей качества.
2. Контроль качества и целенаправленное воздействие на условия и фак-
торы, определяющие качество продукции.
2.1. Учет окончательного и исправимого брака по участку, цеху за
сутки, неделю, по причинам, видам, виновникам и операциям.
2.2. Учет продукции, сдаваемой с первого предъявления по участку,
цеху, за неделю, месяц.
2.3. Учет претензий и рекламаций к качеству продукции по ассорти-
менту, причинам и определение затрат, связанных с удовлетворением претензий и рекламаций за квартал, год.
2.4. Контроль исполнения приказов и распоряжений (выдача инфор-
мации руководству о срыве установленных сроков исполнения приказов, распоряжений, писем; решения диспетчерских и других совещаний, резолюций на
различных документах по исполнителям за сутки, неделю, месяц, квартал, год).
Отдел кадров
Цель отдела кадров – ведение и учет документов, связанных с личностью
и трудовой деятельностью работников предприятия.
Задачи
1. Прогноз трудовых ресурсов, необходимых для эффективной работы
предприятия.
2. Ведение штатного расписания.
3. Оформление приказов о принятии на работу и увольнении с работы
специалистов.
4. Оформление приказов о перемещении сотрудников с должности на
должность внутри предприятия.
30
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]