В теории ЭС принята методология постепенно нарастающей разработки, которая базируется на концепции быстрого прототипа.

Прототип ЭС представляет собой один или несколько вариантов усеченной версии ЭС. демонстрирующих жизнеспособность выбранного подхода и правильность принятых решений. В условиях отсутствия формальных методов работы со знаниями технология "быстрого прототипа" считается эффективной, так как она позволяет эмпирически проверить правильность принятых проектных решений на каждом этапе создания ЭС.

Технология разработки ЭС включает шесть этапов: выбор проблемы, разработку прототипа, доработку прототипа до промышленной ЭС, оценку ЭС, стыковку ЭС, поддержку ЭС. Второй этап, в свою очередь, состоит из шести подэтапов: идентификация проблемы, приобретение знаний, структурирование и формализация знаний, реализация прототипа и тестирование.

При проектировании экспертной системы разрабатывают демонстрационный, исследовательский и действующий прототипы, в ходе которых производятся их модификация и (или) последовательное расширение.

Особую важность имеет процедура приобретения знаний (рис. 7.1), так как мощность ЭС зависит в первую очередь от количества и качества знаний, хранимых в ней.

Процессу приобретения знаний присущи проблемы психологического, гносеологического и лингвистического свойства. Указанные проблемы рассматриваются в плане облегчения и повышения эффективности взаимодействия эксперта и инженера по

Рис. 7.1. Процедура приобретения знаний знаниям, повышения степени адекватности модели знаний предметной области реальной ПрО, построения языка структуризации и формализации относительно синтаксиса, семантики и прагматики семиотических моделей представления знаний.

В данном процессе задействованы инженеры по знаниям, программисты и источники знаний, в качестве которых могут выступать эксперты, материализованные источники (учебники, монографии, статьи, инструкции и т.п.) и (или) эмпирические факты, примеры и данные ПрО.

Инженеры по знаниям и эксперты в процессе приобретения знаний могут выполнять различные функции в зависимости от применяемых методов извлечения, получения и формирования знаний, а также наличия и степени развитости средств автоматизации.

В общем случае инженер по знаниям в процессе получения знаний выполняет следующие основные взаимосвязанные функции: управления процессом коммуникации в форме последовательности содержательных сообщений; переработки, включающей все возможные способы, процедуры анализа и синтеза информации, идентификации и конструирования понятий, выяснения и фиксации их смысла, а также установления отношений между ними и когнитивными элементами; хранения информации путем запоминания, выборки и документирования.

Процесс приобретения знаний и разработки прототипа ЭС стремятся максимально автоматизировать. Основная задача ав томатизации приобретения знаний состоит в облегчении труда эксперта и инженеров по знаниям - разработчиков СИИ. Эта задача может быть решена двумя путями:

• передачей части функций, выполняемых инженерами по знаниям в процессе приобретения знаний, автоматизированной системе;

• полного исключения экспертов и инженеров по знаниям из процесса с передачей их функций созданной автоматизированной системе приобретения знаний.

Применение автоматизированных систем приобретения знаний позволяет реализовать три стратегии получения знаний. В рамках п ер в о й стратегии основные функции по актуализации и формированию знаний выполняет эксперт, обращаясь при этом за помощью к СИИ. Благодаря этой помощи эксперт структурирует, систематизирует и формализует свои знания, используя некоторый формализм. В результате получаются готовые формы знания для непосредственного кодирования и ввода в БЗ. Такая стратегия позволяет исключить инженеров по знаниям из технологической цепочки приобретения знаний и все его функции возложить на автоматизированную систему.

В рамках в то р о й стратегии получения знаний ведущей стороной в диалоге является автоматизированная система. По ответам эксперта СИИ конструирует готовые формы знания и затем передает их в другие компоненты СИИ для включения в состав БЗ. Инженер по знаниям полностью исключается из рассмотренной технологической цепочки получения знаний.

Третья стратегия приобретения знаний связана с исключением из классической технологии и инженера по знаниям, и программиста. Заполнение знаниями таких СИИ может быть осуществлено без изменения механизма логического вывода с помощью редактора знаний. Основная функция редактора знаний - заполнение БЗ нужными знаниями самим экспертом.

В технологическом плане крайне необходимым является решение проблемы работы со знаниями в рамках единого подхода, реализующего выбор МПЗ, формализацию знаний и создание СИИ, реализующей идею автоформализации знаний самим экспертом.

Рассматривая методы приобретения знаний, будем использовать следующие термины: извлечение, получение, формирование, приобретение знаний и обучение БЗ. Определим сущность указанных терминов. Под извлечением знаний будем понимать процесс приобретения материализованных знаний из текстологических источников информации с помощью некоторой совокупности методов и процедур, позволяющих переходить от знаний в текстовой форме к их аналогам для ввода в базу знаний СИИ. Получение знаний - это процесс приобретения вербализуемых и невербализуемых знаний эксперта, основанный на использова-»нии непосредственно им самим или инженером по знаниям соот-/ветствующих приемов, процедур, методов и инструментальных средств.

Формирование знаний - это процесс автоматического приобретения (порождения) системой искусственного интеллекта или инструментальным средством нового, и полезного знания из исходной и текущей информации, которое в явном виде не формируют эксперты, в целях освоения новых процедур решения прикладных задач на основе использования различных моделей машинного обучения. Под приобретением знаний будем понимать процесс, основанный на переносе знаний из различных источников в базу знаний путем использования различных методов, моделей, алгоритмов и инструментальных средств.

Понятие получение знаний соотносится с понятиями извлечение, приобретение, формирование знаний как часть - целое.

Обучение базы знаний - это процесс ввода (переноса) приобретенных знаний в СИИ на основе применения совокупности методов, приемов и процедур в целях ее заполнения, расширения и модификации. Термин обучение рассматривается как свойство базы данных, как совокупность методов, приемов и процедур ввода знаний в БЗ и как процесс переноса знаний в СИИ.

Большинство методов извлечения и получения знаний основано на прямом диалоге с экспертом.

Методы извлечения знаний. Они состоят из текстологических методов и методов автоматической обработки текстов.

Текстологические методы предназначены для получения инженером по знаниям знаний из материализованных источников, в качестве которых выступают монографии, учебники, статьи, методики, инструкции и другие носители профессиональных знаний. Текстологические методы, несмотря на их простоту и тривиальность, являются наименее разработанными. Эти методы основываются не только на выявлении и понимании смысла текста, но и на выделении базовых понятий и отношений, т. е. формировании семантической (понятийной) структуры ПрО.

Процесс понимания является сложным и неформализуемым, на него существенно влияют когнитивный стиль инженера по знаниям и его интеллектуальные характеристики, В инженерии знаний разработана методика анализа текстов в целях извлечения и структурирования знаний. Методика предусматривает овладение инженером по знаниям микроструктурой текста, вычленение им ключевых слов (компрессия или сжатие текста) и последующее формирование поля знаний.

Сжатие текста служит методологической основой для использования текстологических процедур извлечения знаний. Текстологические методы самые трудоемкие, они применяются, как правило, на начальном этапе создания СИИ.

Существенное развитие получили методы извлечения знаний при использовании современных информационных технологий, в частности гипертекстовой технологии.

Гипертекст - это организация нелинейной последовательности записи и чтения информации, объединенной на основе ассоциативной связи. Синтез этой концепции и полиморфизма приводит к новой концепции гипермедиа, в рамках которой между информацией, представленной в различной форме (текстовой, графической и других), организуются ассоциативные связи.

Эти новые концепции работы со знаниями создают предпосылки для решения проблемы эффективности процесса приобретения знаний. Усилия исследователей в области инженерии знаний направлены на создание формальных методов извлечения знаний. К их числу можно отнести метод автоматической обработки текстов на основе статистической обработки семантических единиц. Метод и программные средства автоматизированного извлечения знаний из текстов базируются на формальных процедурах обнаружения в текстах семантических единиц различной выраженности.

Семантические единицы получаются путем статистической обработки текстов, в основе которой лежат универсальные меха низмы определения частотных характеристик терминов. Задача извлечения знаний решается в два этапа: сначала формируется терминологическая сеть (поле знаний), а затем определяется ассоциативная близость терминов на основе статистически определенной меры ассоциации. Достоинство рассмотренного метода состоит в автоматическом выявлении значимых слов и связей с учетом статистической информации о гипертексте в целом.

Указанные новые подходы к автоматизации извлечения знаний пока находятся на стадии исследований и не нашли применения в практике создания СИИ. Однако результаты исследований позволяют надеяться на создание эффективных методов и систем искусственного интеллекта, позволяющих снизить трудозатраты при извлечении знаний на начальном этапе синтеза баз знаний СИИ.

Методы получения экспертных знаний. К ним относятся, например, коммуникативные методы (пассивные и активные), основанные на прямом диалоге экспертов и инженеров по знаниям как без использования СИИ, так и с применением СИИ (технологии окон, меню).

Коммуникативные методы получения знаний рассматривают -ся как разновидности интервьюирования. Основные особенности коммуникативных методов:

1. Не имеют формального определения и носят качественный характер. Полученные с их помощью знания несут отпечаток самонаблюдений эксперта и субъективную интерпретацию инженера по знаниям.

2. Требуют словесного выражения экспертом своих знаний, что является непростой задачей. Неточность и неадекватность словесных описаний мыслительных процессов и применяемых эвристических приемов, используемых при решении задач, ведут к серьезным последствиям.

3. Сложность выражения процедурных знаний при их словесном описании.

4. Крайняя сложность явного описания знаний, которые являются результатом компиляции и автоматизма процессов мышления, а также интуиции эксперта. В психологии доказано, что интуиция на самом деле является способностью распознавать образы. Однако словесное описание способности к распознаванию образов дать крайне трудно.

5. Трудоемкость организации и неэффективность взаимодействия инженера по знаниям и эксперта. На них приходятся большие ин теллектуальные нагрузки, связанные с вербализацией знаний, управлением процессом коммуникации и необходимостью освоения, анализа и документирования больших объемов новых знаний.

Коммуникативные методы получения знаний отличаются своей низкой эффективностью. Так, при непосредственном взаимодействии инженера по знаниям и эксперта теряется до 76% информации.

Один из путей совершенствования процесса приобретения знаний состоит в разработке методов, позволяющих передать часть функций, выполняемых инженером по знаниям, самому эксперту или СИИ.

Методы формирования знаний. Трудности извлечения знаний из текстовых источников и получения их от экспертов стимулировали развитие методов формирования знаний, известных, как методы машинного обучения.

Для развитых СИИ способность обучаться, т.е. самостоятельно формировать новые знания на основе текущих знаний, собственного опыта решения прикладных задач, является их существенной характеристикой. Методы формирования знаний лежат в основе автоматических систем приобретения знаний.

Автоматические системы формирования знаний более предпочтительны, так как при этом уменьшается вероятность ошибок в приобретаемых знаниях и снижается время их приобретения.

Главный вопрос, на который должны ответить методы формирования знаний, состоит в следующем: как от частного (примера) перейти к общему (обобщениям)?

Базисом всех методов формирования знаний является индукция, которая лежит в основе получения общих выводов из совокупности частных утверждений.

ет от 50 до 90% общего времени и ресурсов, затрачиваемых на построение СИИ. Одновременно применение программных оболочек уменьшает стоимость генерации единицы знания примерно в 10 раз. С другой стороны, применяемые СИИ, в частности ЭС, дают значительный выигрыш в зависимости от сферы их применения: в проектировании они повышают производительность труда в 3-6 раз; ускоряют поиск неисправностей в технических системах в 5-10 раз; в профессиональной подготовке снижают затраты времени в 8-12 раз.

В практике проектирования СИИ имеется широкий парк средств автоматизации разработки ЭС и приобретения знаний, позволяющих существенно сократить трудозатраты на создание систем искусственного интеллекта.

В настоящее время ведется интенсивная разработка разнообразных средств автоматизации приобретения знаний. Выделяют следующие средства автоматизации, которые получили наименование инструментальных средств: языки программирования, языки символьной обработки, языки инженерии (представления) знаний, средства автоматизации проектирования ЭС (интегрированные гибридные среды или комплексы) и оболочки ЭС (пустые или инструментальные ЭС).

Все многообразие существующих систем искусственного интеллекта используется для создания "быстрого прототипа". Некоторые СИИ являются демонстрационными и иллюстрируют границы ведущихся исследований.

Тенденция качественного совершенствования СИИ связана с возможностью реализации в них совокупности автоматизируемых функций управления процессом приобретения знаний, переработки знаний и их хранения.

Подводя итог краткому рассмотрению процесса представления знаний, можно утверждать, что для эффективного использования в системах управления интеллектуальная информационная технология должна быть способной выполнять следующие функции:

• описывать знания с помощью языков представления знаний;

• организовывать накопление, хранение, анализ, обобщение и структурирование знаний;

• вводить новые знания и объединять их с существующими в СИИ;

• выводить новые знания из имеющихся, оперировать с неполными и неточными знаниями;

• устранять устаревшие знания, быстро находить требуемые, проверять непротиворечивость накопленных знаний;

• осуществлять интеллектуальный интерфейс между пользователем и знаниями.

Вопросы для самопроверки 1. В чем состоит особенность и чем определяется эффективность интеллектуальных информационных технологий?

2. Что такое знания, каковы их основные свойства?

3. Назовите типы знаний. В чем состоят их особенности?

4. Определите понятие предметной области. Как она может быть описана?

5. Какие модели представления знаний существуют в настоящее время? Каковы их особенности, достоинства и недостатки?

6. Нарисуйте обобщенную схему процедуры приобретения знаний и объясните существо этой процедуры. Каковы стратегии автоматизации процедуры приобретения знаний?

7. Расскажите о методах приобретения знаний.

8. Какие средства автоматизации создания экспертных систем существуют в настоящее время?

9. Перечислите основные функции, которые должна выполнять интеллектуальная информационная технология.

Основная функция информационной технологии на предприятии - создание информационного продукта, позволяющего формировать управляющие воздействия на производство. Целью же производства, как известно, является создание конкурентоспособной продукции с минимальными затратами, обеспечивающими наибольшую прибыль.

Для реализации этой цели разрабатывается модель выпускаемой продукции, отражающая различные аспекты, - от технологических до маркетинговых, организуются производство и система управления этим производством. Последняя необходима для того, чтобы удерживать производство в рамках разработанной модели продукции при неизбежных внешних возмущениях. Для повышения эффективности управления создается автоматизированная экономическая информационная система управления предприятием, в которой основным компонентом является контур информационной технологии.

приятии, где имеет смысл создавать автоматизированную систему управления предприятием (АСУП), можно выделить типовые блоки организационной структуры (рис. 8.1).

Рис. 8.1. Организационная структура предприятия Во главе предприятия стоит директор, решения которого реализуются в производстве администрацией. Обычно в администрации состоят заместитель директора по экономике, руководящий планово-экономическим отделом (ПЭО) и бухгалтерией; служба главных специалистов (СГС), включающая и главного инженера, под чьим руководством находится служба технической подготовки производства (СТПП), и заместителя директора по общим вопросам, в функции которого входит решение различных вопросов, не отнесенных к перечисленным службам, а также руководство службой хранения и сбыта продукции. Администрация со своими службами управления организует, планирует и регулирует основное производство, которое состоит из производственных подразделений, таких, как производственные бригады, производственные участки, цеха. Именно в подразделениях основного производства модель продукции воплощается в готовый продукт.

В контур автоматизированного организационного управления предприятием может быть включен контур АСУТП (автоматизированной системы управления технологическими процессами), охватывающий основное производство и службы главных специалистов.

При автоматизированном управлении предприятием выполняется несколько основных фаз управления (рис. 8.2), позволяющих выдерживать сформулированную в общей математической модели управления траекторию достижения цели - производства запланированной продукции.

Рис. 8.2. Фазы управления производством Производство организуется в соответствии с планом, разработанным в фазе планирования и отражающим модель выпускаемой продукции. На производство оказывают влияние внешние возмущающие воздействия U, что приводит к отклонению от параметров, заданных планом.

Фиксация текущего состояния производства проводится в фазе учета. На следующей фазе, фазе анализа, определяется степень отклонения производства от заданного плана и вырабатывается стратегия устранения возникшего отклонения. Непосредственное воздействие на производство путем регулирования его параметров осуществляется в фазе регулирования, которая и позволяет вернуть производство на заданную траекторию движения.

На разных фазах управления производством приходится решать многочисленные функциональные задачи управления, которые агрегируются в комплексы функциональных задач (КФЗ). При решении функциональных задач средствами информационной технологии (СИТ) они должны быть преобразованы в вычислительные задачи, алгоритмизированы и введены в ЭВМ.

Функциональные задачи формируются на основе информационных моделей управления. Общая математическая модель управления (ОММУ) порождает комплексы взаимосвязанных функциональных задач (рис. 8.3), определяющих проблематику фаз управления. Частные математические модели управления (ЧММУ), вытекающие из общей модели, порождают функциональные задачи (ФЗ), выделяемые из комплексов. На основе концептуальной модели (КМ) решения из функциональной модели формируется вычислительная задача (ВЗ), пригодная к решению средствами информационной технологии. Однако для решения задачи управления на ЭВМ необходимо иметь алгоритм (А) ее решения, который разрабатывается на основе логической модели (ЛМ).

Рис. 8.3. Взаимосвязь моделей и задач управления Таким образом, от концептуальной модели управления, определяющей фазы управления и их содержание, через системы математических и алгоритмических моделей и функциональных задач, составляющих логический уровень управления, переходят к физическому уровню решения задач управления средствами вычислительной техники.

Каждая фаза управления производством включает ряд комплексов задач, описываемых соответствующими математическими моделями. Решение этих задач дает необходимую для данной фазы результатную информацию.

Фаза планирования. На этой фазе управления в различных временных режимах решается несколько комплексов функциональных задач планирования (рис. 8.4): перспективное планирование (на 3-5 лет), годовое и оперативное (менее года).

Перспективноепланирование. Математические модели перспективного планирования призваны описать состояние и стратегию развития производственного предприятия через 3-5 лет. Естественно, такие планы являются прогнозными, и для их создания при влекаются математические методы и модели, позволяющие проигрывать" поведение управляемого объекта при различных прогнозируемых параметрах самого объекта и окружающей среды.

Рис. 8.4. Комплекс моделей фазы планирования В качестве "внутренних" параметров прогнозируются ресурсы производства, его организационная структура и т.д. На разработку перспективного плана сильнейшее влияние оказывает прогноз состояния внешней среды: спрос на производимую продукцию, рынки сбыта продукции, состояние конкуренции, политическая и экономическая ситуация в регионе и стране, изменение вкусов и обеспеченности потребителей и т.п. Точно спрогнозировать значение внешних параметров на перспективу в 3-5 лет невозможно, поэтому используются вероятностные методы и методы математической статистики, позволяющие выявить по крайней мере предполагаемую тенденцию изменений параметров внешней среды, влияющих на состояние предприятия. При этом широко пользуются производственными функциями как аппаратом моделирования и имитационными моделями.

Годовое планирование. Комплекс задач годового планирования более конкретен, поэтому для моделирования "образа" производства предприятия (т.е. плана) используются детерминированные модели, поскольку определить значение производственных параметров и параметров внешней среды на ближайшую перспективу можно с достаточной степенью точности. Для разработки годового плана (фактически концептуальной модели производства) используются модели производственного баланса и оптимального программирования (как правило, линейного). Стратегической входной информацией этого комплекса является перспективный план производства. В результате решения комплекса задач годового планирования формируется бизнес-план предприятия, в котором должны быть представлены в сбалансированном виде ресурсные, производственные и маркетинговые возможности предприятия, объединенные сквозной целью.

Если комплекс задач перспективного планирования решается в основном для предприятия в целом и оперирует агрегированной информацией, то комплекс задач годового планирования решается в различных модификациях как для предприятия в целом, так и для его производственных подразделений.

Оперативное планирование. На этом уровне планирования производства используются модели календарного планирования, управления запасами, теории массового обслуживания, сетевые модели, модели оптимального программирования. Результатом решения задач этого комплекса являются планы и графики работ производственныхподразделений.

Информация фазы планирования является ориентирующей входной информацией объекта управления (производства), и в соответствии с ней организуется технологический производственный процесс.

Параметры производства, заданные в фазе планирования, неизбежно испытывают возмущающее воздействие окружающей среды и отклоняются от запланированных значений. Для того чтобы возвратить производство в очерченные планом рамки, необходимо его оперативное регулирование. Заметим, что регулирование возможно лишь при наличии резервов производственных ресурсов. Содержание резервов (запасов) ресурсов приводит к издержкам, увеличивает себестоимость продукции, поэтому точность решения комплексов задач годового и особенно оперативного планирования имеет большое значение.

Для эффективного регулирования производства требуется знание направления и степени его воздействия на производство, поскольку как недорегулирование, так и перерегулирование приводит к неустойчивости производственного процесса. Поэтому в управлении предприятием важное значение приобретают фазы учета и анализа.

Фаза учета необходима для констатации истинного состояния параметров производства. Фаза анализа позволяет определить размер и направление отклонений значений этих параметров, а также предугадать тенденции изменений.

Фаза учета. Комплекс задач, решаемых в этой фазе, относится в основном к задачам бухгалтерского учета и имеет в своем составе такие задачи, как учет основных средств и материальных ценностей, учет труда и его оплаты, учет себестоимости продукции, учет денежных и расчетных операций и т.п. Математические модели здесь достаточно просты, а результатной информацией являются бухгалтерские ведомости учета и отчетности, характеризующие состояние производства (рис. 8.5).

Рис. 8.5. Комплексы задач и модели фазы учета Выходная информация фазы учета используется фазой анализа, на вход моделей которой поступает также выходная информация фазы планирования как эталон состояния производства.

Фаза анализа. Здесь решаются задачи анализа состояния отдельных параметров производственного процесса по отношению к заданным значениям (плану). Это задачи по анализу выпускаемой продукции и ее себестоимости, трудовых ресурсов и трудозатрат, состояния материальных и финансовых ресурсов

(рис. 8.6). На логическом уровне эти задачи описываются математическими моделями одно- и многофакторного анализа, аналитических и оптимизационных расчетов.

Рис. 8.6. Комплексы задач и модели фазы анализа В фазе анализа в результате решения функциональных задач получают аналитические таблицы, графики, рекомендации по регулированию производства. Выходная информация этой фазы поступает к ЛПР, который с учетом дополнительных факторов принимает решение о размерах и направлениях регулирования производства. В сложных ситуациях в фазе анализа используется информация экспертов, в качестве которых могут выступать как опытные специалисты, так и компьютерные экспертные системы (при возможности). Использование в фазе анализа моделей представления и формализации знаний существенно повышает обоснованность и корректность принимаемых решений.

Фаза регулирования. Здесь решаются функциональные задачи календарного планирования и диспетчирования производства (рис. 8.7), т. е. на основе информации и принятых решений в фазе анализа происходит оперативное воздействие на параметры производственного процесса. Для формального описания задач регулирования привлекаются методы и модели календарного и сетевого планирования, транспортные модели и модели оперативного управления. Результатной информацией этой фазы являются

Рис. 8.7. Комплексы задач и модели фазы регулирования календарные и сетевые графики производства продукции, маршруты, алгоритмы диспетчирования.

Комплексы задач различных фаз управления производственным предприятием имеют разные периодичность решений и объемы перерабатываемой информации. В фазе планирования периодичность решений наибольшая, особенно для задач перспективного планирования (3-5 лет), объемы же перерабатываемой информации наименьшие по сравнению с другими фазами. Наибольшая информационная нагрузка ложится на фазу учета, где некоторые задачи решаются ежедневно. Фаза анализа оперирует более агрегированной информацией и с большим периодом решения задач. В фазе регулирования номенклатура функциональных задач существенно меньше, но решаются они ежедневно и на всех уровнях производства.

Математические модели и методы решения функциональных задач тесно переплетаются в различных фазах управления, поэтому естественно, что алгоритмическое и программное обеспечение фаз управления является общим и составляет обобщенную алгоритмическую модель процесса обработки данных.

Целью базовой информационной технологии на предприятии является создание информации, позволяющей определить "образ" конкурентоспособной продукции и осуществить управление ее производством. Фазы управления производством реализуются на концептуальном уровне информационной технологии совокупностью базовых информационных процессов (рис. 8.8).

В настоящее время все большая часть производственной информации, необходимой для управления предприятием, обраба-

тывается на уровне данных. Тем не менее постановка и наполнение информацией функциональных задач (ФЗі,…,ФЗ„) проводятся, как правило, на основе документооборота, существующего на предприятии и составляющего базу для обмена производственной информацией между функциональными задачами. С помощью частных математических моделей функциональные задачи преобразуются в вычислительные (ВЗі,…,ВЗ„), и, таким образом, выполнение информационных функций управления производством переходит на уровень данных.

При решении вычислительных задач основным технологическим информационным процессом является процесс обработки данных, управляемый процедурой организации вычислительного процесса (ОВП). Информационное взаимодействие вычислительных задач с другими информационными процессами осуществляется процессом обмена данными. Необходимость такого взаимодействия объясняется тесной связью алгоритмов решения вычислительных задач и общностью внутримашинной информационной базы для всех задач управления. Обработка данных происходит с помощью процедур организации и планирования вычислительных работ, а необходимое информационное отображение результатов решения задач (РРЗі,…,РРЗ,г) - с помощью процедуры отображения. При обработке из первичных данных получают промежуточные и выходные (результатные) данные, которые с помощью процессов обмена и накопления поступают в базу данных, создаваемую процедурой ОИБ (организация информационной базы). Эта процедура позволяет перевести концептуальное представление базы данных через инфологическую модель и логическую схему к ее физическому представлению. Процесс накопления, описываемый на логическом уровне моделями выбора, хранения и актуализации данных, позволяет создать базу данных, необходимых для решения задач управления предприятием.

Особое место среди процессов информационной технологии управления предприятием занимает процесс представления знаний, в силу ряда причин еще не нашедший широкого распространения в ИТ. Но именно в сельскохозяйственном производстве задачи управления характеризуются большим числом взаимосвязанных и трудноформализуемых факторов, позволяющих получить решение либо в достаточно общем, либо в весьма приближенном виде. Поэтому при решении задач управления на сельскохозяйственном предприятии часто требуется мнение экспертов, что в ИТ может быть учтено с помощью экспертных систем, являющихся одной из форм реализации процесса представления знаний.

На физическом уровне информационная технология реализуется с помощью программно-аппаратных средств информационной технологии, объединенных в соответствующие подсистемы: управления, обмена, накопления, обработки, представления знаний (см. рис. 3.3). Широкое распространение персональных компьютеров, быстрое увеличение их функциональных возможностей, стремительное улучшение их основных параметров (производительности, емкости оперативной и внешней памяти), заметно снизившаяся стоимость сетевого программного обеспечения и оборудования позволяют организовать на предприятии распределенные системы обработки и накопления данных. В этом случае частные функциональные задачи управления решаются на автоматизированном рабочем месте (АРМ) специалиста. Под АРМ понимают рабочее место специалиста-управленца (обычно письменный стол), укомплектованное персональным компьютером с программным обеспечением, позволяющим в автоматизированном режиме решать возложенные на специалиста задачи. Естественно, специалист должен быть обучен работе с установленным на компьютере программным обеспечением.

Для повышения эффективности информационной технологии, реализуемой с помощью АРМ, последние должны быть объединены в локальные сети с выходом в корпоративную и глобальную сети. Физическая реализация информационной технологии в управлении предприятием, как правило, содержит в себе черты организационной структуры (см. рис. 8.1) и для административного здания может представлять собой шинную "клиент-серверную" сеть, разбитую на сегменты, обмен между которыми осуществляется через мост (Мст) - устройство коммутации (рис. 8.9).

Сегмент администрации содержит АРМ директора и главных специалистов. К шине этого сегмента подключен сервер, на кото-

Рис. 8.9. Вариант топологии компьютерной сети крупного предприятия ром хранятся основное функциональное программное обеспечение и банк данных предприятия. Шинная технология сегмента позволяет обмениваться данными между главными специалистами предприятия и директором, а через мост связываться с АРМ служб главных специалистов (ПЭО, бухгалтерии, СГС и т.д.). В этом сегменте подготавливаются и принимаются решения по управлению. Службы главных специалистов выделены в сегменты и через мост могут взаимодействовать между собой и АРМ главных специалистов. На компьютерах этого сегмента вычислительной сети предприятия разрабатываются производственные планы, ведутся учет и анализ производственных параметров, подготавливаются агрегированная информация и рекомендации по управлению производством для сегмента администрации. Производственная информация, характеризующая динамику производственного процесса на предприятии, собирается и проходит первичную обработку в сегментах производственных подразделений.

Сервер вычислительной сети предприятия для расширения функций информационной технологии в управлении предприятием должен быть через устройство сопряжения подсоединен к магистральному каналу, дающему выход в корпоративные сети и сеть Интернет.

На крупных предприятиях и в корпорациях производственные подразделения нередко удалены от административного здания, что требует каналов связи для подключения удаленных сегментов. Для этой цели может быть использована коммутируемая телефонная сеть, передача данных по которой осуществляется с помощью модема (Мдм). В этом случае сегменты производственных подразделений подключаются через удаленные мосты и модемы к телефонной сети. К ней же через модем подключается либо административный сегмент, либо мост вычислительной сети административного здания.

Передача данных по телефонной сети общего пользования отличается низкими качеством и скоростью. Поэтому для надежного подключения сегментов производственных подразделений к сети администрации предприятия желательно иметь выделенные телефонные линии. Правда, это стоит дороже.

Устойчивая и бесперебойная работа сложной вычислительной сети невозможна без управления. Функции управления сетью должны быть возложены на специалиста - администратора сети. В его функции входят физическая и программная организация работы сети, управление трафиком, поддержание в рабочем состоянии сетевого программного обеспечения и оборудования.

Процесс накопления данных на предприятии может быть реализован путем организации банка данных предприятия на сервере и локальных баз данных на АРМ. В банке данных должны храниться данные стратегического и тактического характера, в локальных базах - данные оперативного, промежуточного и информационного характера.

Современные персональные компьютеры и серверы с каждым годом позволяют накапливать и обрабатывать все большие объемы данных, благодаря чему мощность и производительность информационных технологий на предприятиях возрастают, внося весомый вклад в рост эффективности управления производством.

Полной автоматизации информационных процессов в управлении крупным предприятием можно достичь внедрением, например, наиболее известной в мире системы Н/З (кратко описана в гл. 9).

⇐Модели представления знаний | Информационные системы и технологии в зкономике | Экономиеские информационные системы уета⇒