Совершенствование информационных потоков в систем управления предприятием

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. 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].

Построение графической модели

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,…,R^N  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 r_ij матрицы смежности степени n равен числу путей длиной n, связывающих Mi и Mj. Элементы  r_ij матрицы R_сум дают полное число всех путей от Mi к Mj без укзания длины пути.

Элементы j столбца не равные нулю матрицы R_сум, 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;
• определить число и перечень задач, в которых данный показатель встречается совместно с другими показателями, а также число и перечень показателей. Это позволит выявить группы показателей, которые используются только совместно и не используются порознь ни в одной задаче.

Процесс группировки показателей  по задачам можно формализовать, вводя в рассмотрение коэффициент связи между группами. Коэффициент связи вычисляют по следующей формуле:

где: - число общих показателей для задачи с индексами и ; - число показателей, используемых в задаче с индексом ; - число показателей, используемых в задаче с индексом .

Группировка показателей заключается в следующем. Рассчитывают и заполняют матрицу связи групп исходных показателей задачи. Выбирают максимальный коэффициент связи и группы соответствующих ему показателей объединяют в единую группу P. Определяют коэффициент связи новой группы со всеми другими группами и объединяют с группой Р группу показателей, у которой коэффициент связи с ней максимален.

Группировкой можно управлять, задавая предельное значение коэффициента связи. Это приводит к изменению коэффициента дублирования показателей.

Окончательный выбор той или иной степени группировки определяют при разработке логической структуры единого информационного фонда системы.

Из изложенного следует, что  анализ информационного графа и  его информационной матрицы, являющихся моделью информационных потоков в системе, в условиях изменения предметной области, развития и совершенствования АСУ подотрасли позволяет:

• уточнить схему взаимосвязи в отделе автоматизации;
• уточнить схему информационных связей между выделенными в модели элементами;
• выявить первичные и выходные данные;
• определить число разновидностей всех видов информации, их взаимосвязи и степень встречаемости показателей в различных задачах;
• определить перечень задач, решаемых независимо друг от друга по исходной, промежуточной и выходной информации;
• определить перечень задач, решаемых с использованием промежуточных и выходных данных, полученных в результате решения других задач;
• установить степень использования различных видов информации;
• установить последовательность подготовки, ввода и использования в системе различных данных для подготовки выходных документов или решения определенных задач;
• установить последовательность решения задач и их связь и различными данными;
• определить объем информации, циркулирующей в системе [7, c. 22 – 23].

Информационная модель, разрабатываемая в соответствии с принципиальной схемой матричной модели, содержит сведения о документах, маршрутах их движения. Формирования показателей, а также об аппарате, выполняющем функции управления. В связи с этим правильным было бы назвать матричную модель метаинформационной, т.е. моделью, содержащую информацию об информации, необходимой для управления.

Матричная модель позволяет символически выразить технологию подготовки и маршруты движения документов, алгоритмы формирования показателей, а также взаимосвязь между всеми рабочими группами данного подразделения, подразделениями предприятия и внешней средой. Она служит основным, завершающим обследование документом, отражающим в наглядной форме деятельность как любого подразделения (отдела), так и всей системы управления в целом.

Основное назначение матричной  модели в том, что она характеризует  существующие потоки информации, необходимые для проектирования системы обработки данных. Она должна по возможности содержать все без исключения сведения, отражающие процесс планово-управленческой деятельности и сопровождающий его документооборот.

Принципиальная схема матричной  информационной модели

Матричная информационная модель представляет собой шахматную таблицу, которая позволяет в единой форме отразить связи между подразделениями предприятия и процессы выработки новых сведений. Это модель выявленных потоков информации системы или любого его подразделения, выражающая количественно и качественно все их внешние и внутренние характеристики.

Информационная модель состоит  из четырех квадрантов и трех вспомогательных разделов. Каждый из квадрантов и разделов имеет свое определенное содержание и назначение см. приложение.

В I квадранте информационной  модели отражаются все документы и показатели, которые разрабатываются в обследуемом подразделении. Этот квадрант имеет одинаковое наименование документов и показателей по строкам и столбцам. Он характеризует процессы проведения всех планово-экономических расчетов, разработку показателей и использование их для формирования исходящих документов.

Каждый столбец I квадранта показывает, какие показатели из документации этого подразделения используются для формирования данного показателя, наименование которого записано в столбце. Любая строка I квадранта отражает, сколько раз и для создания каких показателей используются показатели данной строки.

Итоговые результаты I квадранта  характеризуют:

• по столбцу — количество разработанных в подразделении показателей, используемых для формирования показателя данного столбца;
• по строке — степень использования данного показателя в формировании других показателей этого документа или в создании показателей каких-либо других документов подразделения.

В I квадранте сведения, необходимые  для формирования показателей, отражаются не полностью, так как в этом процессе используются показатели документов других подразделений, которые находятся в III квадранте.