Проблемы проектирования автоматизированных информационных систем в экономике связаны, с одной стороны, с общими теоретическими основами развития экономики и конкретного экономического объекта (предприятия, организации, органа регионального управления и т.п.), а с другой — со спецификой технологии компьютерной обработки данных. Поэтому рассмотренные базовые принципы дополняются организационно-технологическими, без которых невозможна разработка новых информационных технологий. К наиболее применяемым организационно-технологическим принципам создания АИТ относятся следующие.
Принцип абстрагирования заключается в выделении существенных (с конкретной позиции рассмотрения) аспектов системы и отвлечении от несущественных с целью представления проблемы в более простом общем виде, удобном для анализа и проектирования.
Принцип формализации заключается в необходимости строгого методического подхода к решению проблемы, использованию формализованных методов описания и моделирования изучаемых и проектируемых процессов, включая бизнес-процессы функционирования системы.
Принцип концептуальной общности заключается в неукоснительном следовании единой методологии на всех этапах проектирования автоматизированной системы и всех ее составляющих.
Принцип непротиворечивости и полноты заключается в наличии всех необходимых элементов во вновь создаваемой системе и согласованном их взаимодействии.
Принцип независимости данных предполагает, что модели данных должны быть проанализированы и спроектированы независимо от процессов их обработки, а также от их физической структуры и распределения в технической среде.
Принцип структурирования данных предусматривает необходимость структурирования и иерархической организации элементов информационной базы системы.
Принцип доступа конечного пользователя заключается в том, что пользователь должен иметь средства доступа к базе данных, которые он может использовать непосредственно (без программирования).
Соблюдение приведенных принципов необходимо при выполнении работ на всех стадиях создания и функционирования АИС и АИТ, т.е. в течение всего их жизненного цикла.
Жизненный цикл (ЖЦ) — период создания и использования АИС (АИТ), охватывающий ее различные состояния, начиная с момента возникновения необходимости в данной автоматизированной системе и заканчивая моментом ее полного выхода из употребления у пользователей /3/.
Жизненный цикл АИС и АИТ позволяет выделить четыре основные стадии: предпроектную, проектную, внедрение и функционирование. От качества проектировочных работ зависит эффективность функционирования системы. Поэтому каждая стадия проектирования разделяется на ряд этапов и предусматривает составление документации, отражающей результаты работы.
АСУ состоит изподсистем. Цель разбиения АСУ на подсистемы — выделение крупных неоднородных элементов для упрощения процессов проектирования, внедрения и эксплуатации АСУ. Все подсистемы принято делить на две группы — функциональные и обеспечивающие подсистемы.
Функциональные подсистемы выделяются в соответствии с управленческими функциями, осуществляемыми на предприятии. В АСУ промышленным предприятием входят следующие подсистемы: управление технической подготовкой производства, основным производством, вспомогательным производством, материально-техническим снабжением, технико-экономическим планированием производства, бухгалтерским учетом, сбытом, кадрами, качеством выпускаемой продукции и услуг, финансами.
Обеспечивающие подсистемы предназначены для обеспечения решения комплекса задач функциональных подсистем. В состав обеспечивающих входят подсистемы технического, информационного, математического, программного и организационного обеспечения.
Подсистематехнического обеспечения представляет собой комплекс технических средств, в который входят средства вычислительной техники, оборудование для организации локальных сетей и подключения к глобальным сетям, устройства регистрации, накопления и отображения информации.
Подсистемаинформационного обеспечения включает в свой состав внешнее информационное обеспечение в виде входных и выходных документов (в том числе и в электронном виде), используемых при решении функциональных задач, и внутреннее, ориентированное на организацию базы данных самого предприятия.
Подсистемаматематического обеспечения включает математические методы, модели, алгоритмы, используемые при решении задач управления.
Подсистемапрограммного обеспечения включает системное программное обеспечение, прикладные программы для решения задач управления, а также другие программы, используемые на предприятии.
Организационное обеспечение состоит из набора правил, инструкций, положений и других документов, регламентирующих функционирование АСУП.
При решении частных задач, связанных с управлением предприятием, широко используются ряд формализованных методов, которые в литературе иногда называются экономико-математическими. Большая часть из них нашла применение в современных автоматизированных системах управления. Под экономико-математическими методами принято понимать комплекс формализованных математических методов, позволяющих находить оптимальные или близкие к ним решения экономических задач. Постановка задачи должна отражать существующие ограничения экономического характера. Для предприятий эти ограничения вытекают из ограниченности ресурсов или из внешних условий, в которых осуществляется их хозяйственная деятельность. Критерий оптимизации формализуется в виде целевой функции — выражение, которое, исходя из поставленной задачи, требуется максимизировать или минимизировать.
В роли критериев оптимизации на различных уровнях системы управления предприятием могут выступать, например, объемы продаж, прибыль, суммарное отклонение времени выпуска от требуемого, уровень загрузки оборудования, суммарные затраты на производство и т. д.
Переменными в экономико-математических моделях являются управляемые параметры. При решении задач оптимизации переменными могут быть количество выпускаемых изделий, время запуска/выпуска, размеры партий, уровень запасов, время начала и окончания операций. Еще одной важной особенностью экономико-математических методов является то, что они могут быть мощным инструментом анализа экономической ситуации. С их помощью, например, можно быстро определить, что при заданных ограничениях допустимого решения не существует. Некоторые методы не ограничиваются получением оптимального решения. При сформированном плане они позволяют оценивать чувствительность оптимального плана к изменению внешних условий или внутренних характеристик деятельности предприятия.
Многообразие экономико-математических методов достаточно велико. В основу краткого анализа положен характер математического аппарата.
Линейное программирование заключается в поиске оптимального решения для линейной целевой функции при линейных ограничениях и ограничений неотрицательности переменных.
В терминах линейного программирования может формулироваться широкий круг задач планирования производства, финансовой деятельности, технико-экономического планирования, планирования НИОКР. Особенность линейного программирования заключается в том, что с его помощью можно не только получить оптимальное решение, но и успешно исследовать чувствительность полученного решения к изменениям исходных данных. Результаты анализа на чувствительность имеют четкую экономическую интерпретацию.
Частным случаем линейного программирования являетсятранспортная модель. Она получается естественным образом при формализации задачи планирования перевозок, однако с ее помощью можно решать и другие задачи АСУ (назначение кадров на рабочие места, составление сменных графиков и др.). Специфическая структура ограничений задачи позволила разработать эффективные методы решения.
Важное место в АСУ принадлежит методамдискретного программирования, которые ориентированы на решение задач оптимизации с целочисленными (частично или полностью) переменными. Требование целочисленности во многих задачах управления производством выступает на первый план, если речь идет, например, об определении оптимальной программы выпуска изделий, число которых должно быть целым. Частным случаем задач дискретного программирования являются задачи с булевыми переменными (0 или 1), т. е. задачи выбора одного из двух вариантов решений для каждого объекта (число объектов может быть велико). В качестве примера можно указать задачи размещения оборудования, формирования портфеля заказов и т. п.
Для решения задач дискретного программирования разработаны различные алгоритмы, в том числе комбинаторные и случайного поиска.
Моделистохастического программирования описывают ситуации, в которых элементы модели являются случайными величинами с известными функциями распределения. Для задач линейного программирования подход к решению заключается в сведении исходной задачи к детерминированному виду.
Сетевые модели и методы применяются там, где есть возможность четко структурировать управляемый процесс в виде графа, описывающего взаимосвязи работ, ресурсов, временных затрат и т. п. Разработан ряд методов решения задач на сетевых моделях по определению критического пути, распределению ресурсов.