Реферат: Совершенстование информационных потоков предприятия
В настоящее время успешно используется несколько методик анализа информационного обеспечения. Они различаются принятыми характеристиками количества информации (символы, записи, графостроки, документы и т. п.), методами и инструментами анализа. Наиболее разработанными можно считать следующие методы.
1) Метод матричного моделирования процессов разработки данных, опробованный на машиностроительных предприятиях.
2) Графоаналитический метод исследования потоков информации, опробованный на металлургических заводах.
3) Описание потоков информации в виде графика типа дерева.
4) Метод схем информационных связей плановых расчетов.
5) Метод исследовательского анализа задач управления, разработанный на выявлении «коротких» потоков.
Эти методы исходят прежде всего из общей количественной характеристики информации.
Каждый из этих методов имеет свою область применения: одни удобны для описания информационных связей между подразделениями, другие – между группами задач, отдельными задачами и группами элементарных процедур.
Наиболее полное и детальное отражение и анализ потоков информации можно получить с помощью информационных моделей, которые разрабатываются как матричные модели. При этом используются различные матрицы – материальные процессы и документооборот, документооборот и состав решений и задач на конкретном уровне управления, по определенным группам задач, по разным уровням управления и др.
Чаще других используются модели в виде матриц и графов. Оба эти способа моделирования предполагают выделение в информационной системе в виде самостоятельных компонентов исходных, промежуточных и конечных данных. Это позволяет изучать их изолированно, что имеет принципиальное значение для исследования потребности во внешней и внутрипроизводственной информации.
Матричные модели потоков циркулирующей информации могут быть построены в различных вариантах, но в качестве базовых выступают матрицы размерностью «документ на документ», «показатель на показатель». При этом документы могут рассматриваться как единые блоки.
В классическом виде матричные модели предназначены для анализа классификационных связей. Но они приемлемы также для изучения основных характеристик информационного обеспечения управленческого аппарата, потому что позволяют показать различные группировки видов и источников информации и способствуют более полному выявлению фактической обеспеченности и возможности улучшения задач разного вида.
Графоаналитический метод исследования информационных потоков основан на представлении их информационного графа и анализа его матрицы смежности. Графы могут быть построены на уровне документов, на уровне компонентов (исходные, промежуточные и внешние данные) и на синтетическом уровне (исходные и промежуточные данные, внешние и функциональные результаты).
На основе графоаналитических моделей можно выявить число разновидностей исходной, промежуточной и результативной информации, используемой и получаемой в процессе решения задачи, частоту использования различных информационных данных, действительное использование каждого показателя в работе.
Имея графы основных задач и процедур, решаемых в процессе управления, можно получить матрицу смежности графов, показывающую взаимосвязь задач и документов, используемых в управлении. Граф каждой задачи и конкретного уровня управления позволяет установить рациональную информационную преемственность, возможность использования промежуточных и конечных результатов данной задачи для других.
Структурный граф может использоваться для расчета объема информации [9, с.204-205].
Эти методики анализа информационного обеспечения в совокупности позволяют рассматривать все стороны семантического аспекта анализа.
2.2 Графические и матричные методы исследования информации
Наиболее полно анализ информационного обеспечения может быть проведен при построении и анализе блок-схемы носителей информации в виде информационного графа.
При обосновании информационных потоков необходимо учесть:
- движение информации в рамках самого информационного обеспечения (от блока - к блоку);
- взаимосвязь и преемственность информации в технологических процедурах одной функциональной подсистемы и между самостоятельными функциональными подразделениями;
- иерархическую направленность движения информации;
- направленность и виды оформления выходной информации.
Для этой цели успешно используются информационные модели объектов и происходящих в них процессов. АСУП создает возможность перехода от построения информационных моделей для отдельных функций и элементов управления к построению информационной модели управления в целом и для предприятия.
Процедура подготовки к решению группы задач или отдельной задачи предполагает предварительное определение состава, последовательности и взаимосвязи структурных компонентов потоков информации, обеспечивающих процесс решения. К структурным компонентам потока можно отнести входные и выходные документы (функциональный уровень анализа), массивы исходной, промежуточной и выходной информации (элементный уровень анализа), рассматривая выделенные уровни самостоятельно или интегрируя их в единую схему.
Для фиксированных по составу и содержанию информационных потоков в объекте автоматизации, постоянном составе и взаимодействии элементов АСУ и алгоритмах задач структура потоков информации в системе будет в общем случае неизменна. Последовательности и взаимосвязи определяемых структурных компонентов потоков постоянны и могут быть найдены один раз. Для автоматизации процесса анализа информационных потоков необходимо создать соответствующую информационную модель. С этой целью удобно воспользоваться аппаратом теории графов [7, c. 20].
Представим структурные компоненты потоков информации в виде вершин ориентированного графа G=(M,V), дуги которых отражают их связи между собой. Каждая пара вершин Mi и Mj соединена дугой, направленной от Mi к Mj только в том случае, если есть переход информации от Mi к Mj.
Используя свойства графов, можно получить ряд важных характеристик исследуемых потоков информации в системе.
Образуем степенные
матрицы смежности R, R2,…,RN и
суммарную матрицу 
. Анализ матриц
позволяет установить следующие свойства потоков. Порядок компоненты Mj
определяется наибольшей длиной пути, соединяющего Mi с Mj. Он равен степени n
матрицы смежности Rn при которой 
. Максимальное значение
порядка компоненты Mj определяется наибольший путь от Mi к Mj для всего информационного
графа. Исходные данные выделяются при равенстве нулю суммы элементов j столбца
матрицы смежности. При равенстве нулю суммы элементов i строки выделяются выходные
данные. Значения 
и 
равны числу компонентов,
соответственно входящих в Mj, и числу результатов, в которые входит Mi.
Элемент rij матрицы смежности степени n равен числу путей длиной n,
связывающих Mi и Mj. Элементы rij матрицы Rсум дают
полное число всех путей от Mi к Mj без укзания длины пути.
Элементы j столбца не равные нулю матрицы Rсум, не равные нулю, позволяют выявить все компоненты, формирующие Mj на всех путях движения данных. Отличные от нуля элементы i строки указывают на результаты в формировании которых используется элемент Mi.
Используя матрицу смежности R и значение порядка можно определить длительность хранения компонентов, являющихся промежуточными по отношению к выходным.
Алгоритм анализа потоков информации представлен в общем виде в приложении 9. Модифицируя алгоритм, можно получить практически все характеристики по взаимодействию элементов в модели АСУ. Фрагмент реальной модели, иллюстрирующей объем и сложность взаимосвязей элементов системы, приведен в приложении 10. Для наглядности в него включены только отдельные массивы информации, и функциональные задачи. По этой причине на фрагменте выделены некоторые из наиболее существенных связей между элементами по входной и выходной информации.
Информационные графы и соответствующие им матрицы смежности можно использовать для определения объемов информации по задачам, группам задач, подсистемам, системе в целом и по любым другим структурным компонентам графа [7, c. 20 – 22].
Анализ матрицы информационного графа
Как было показано выше объемы данных, вводимые в систему довольно велики, поэтому эффективная их организация на машинном уровне является актуальной. Анализ информации для получения исходных данных с целью построения или реконструкции созданного информационного фонда удобно проводить на рассмотренной графовой модели в рамках единого алгоритма анализа. Рекомендуется проанализировать следующие взаимосвязи:
- выявить число задач, в которых используется данный показатель. По этой информации рассчитывается коэффициент дублирования данных в случае организации отдельных массивов с исходными данными для каждой задачи;
- рассчитать матрицу совместной встречаемости пар показателей в задачах, элементы которой показывают число задач, в которых соответствующие показатели используются совместно. Такие показатели можно объединить и использовать в общем для них информационном массиве единого информационного фонда;
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
