Struktura informacionih ekonomskih sistema. Modeliranje poslovnih procesa pomoću naljepnica i papira. Modeli, objekti i relacije

Za aktivnosti upravljanja, posebno u procesu donošenja odluka, najkorisniji modeli su oni koji su izraženi riječima ili formulama, algoritmima i drugim matematičkim sredstvima.

Osnovu upravljanja zasnovanog na lojalnosti postavio je 1908. godine profesor sa Harvarda J. Royce. Autor je knjige "Filozofija lojalnosti" u kojoj je po prvi put naučno definisan pojam "lojalnosti".

U okviru predloženog verbalnog modela, poslovna lojalnost se razmatra sa stanovišta tri nezavisna osnovna aspekta: lojalnosti potrošača, lojalnosti zaposlenih i lojalnosti investitora.

Svaki put, riječ "lojalnost" znači nešto drugačije Meskon M.Kh., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta / Per. sa engleskog. - M., 2002. - Str. 456.:

posvećenost (sa stanovišta kupaca),

Integritet (sa stanovišta zaposlenih),

· Međusobno povjerenje, poštovanje i podrška (sa stanovišta investitora).

Ali, i pored izraženih komponenti, ovaj sistem treba posmatrati samo kao celinu, jer je nemoguće stvoriti lojalne kupce bez obraćanja pažnje na lojalnost zaposlenih, ili negovati lojalnost zaposlenih bez dužne pažnje na lojalnost investitora. Nijedan od dijelova ne može postojati odvojeno od druga dva, ali sva tri zajedno omogućavaju organizaciji da dostigne neviđene visine u razvoju.

Mora se jasno shvatiti da je menadžment zasnovan na lojalnosti prvenstveno fokusiran na ljude. Prije svega, ovdje se razmatraju ljudi i njihova uloga u poslovanju. To je više model motivacije i ponašanja nego marketinški, finansijski ili proizvodni razvoj. Tek sekundarno, menadžment zasnovan na lojalnosti generalizuje ljude u apstraktnije kategorije i upravlja tehničkim procesima.

Kao što praksa pokazuje, ljudi su uvijek spremniji da rade za organizaciju koja ima svrhu usluge nego za organizaciju koja postoji samo da bi "zarađivala". Stoga ljudi rado rade u crkvi ili u javnim organizacijama.

Menadžeri koji žele uspješno koristiti model upravljanja efektom lojalnosti ne treba da smatraju profit primarnim ciljem, već neophodnim elementom za dobrobit i opstanak tri komponente svakog poslovnog sistema: kupaca, zaposlenih i investitora. Čak i na početku dvadesetog veka. G. Ford je rekao da “organizacija ne može raditi bez profita, ... inače će umrijeti. Ali stvoriti organizaciju samo radi profita... znači odvesti je u sigurnu smrt, jer neće imati poticaj da postoji” Drucker P.F. Zadaci menadžmenta u XXI veku. - M., 2001. - S.523 ..

Osnova modela lojalnosti koji se razmatra nije profit, već privlačenje dodatnih kupaca, proces koji svjesno ili nesvjesno leži u osnovi najuspješnijih organizacija. Stvaranje ciljanog broja kupaca prožima se u svim oblastima poslovanja kompanije. Snage koje upravljaju odnosom između kupaca, zaposlenih i investitora nazivaju se silama lojalnosti. Merilo uspeha je da li se kupci vraćaju da kupe više, ili idu negde drugde, tj. da li su lojalni.

Kao razlog, lojalnost pokreće nekoliko ekonomskih efekata koji utiču na ceo poslovni sistem na sledeći način Repin V.V., Eliferov V.G. Procesni pristup menadžmentu: Modeliranje poslovnih procesa. - M., 2005. - 2. izd. - P.245 .:

1. Profit i tržišni udio rastu kada kupci koji najviše obećavaju pokrivaju čitav niz aktivnosti kompanije, stvarajući dobre stvari o tome javno mnjenje i nastavite sa kupovinom. Zbog velike i kvalitetne ponude, kompanija može sebi priuštiti da bude izbirljivija pri odabiru novih kupaca i fokusira se na profitabilnije i potencijalno lojalnije projekte kako bi ih privukla, dodatno stimulirajući svoj dugoročni rast.

2. Dugoročni rast omogućava firmi da privuče i zadrži najbolje zaposlene. Dosljedno održavanje ciljanog broja kupaca povećava lojalnost zaposlenih, dajući im osjećaj ponosa i zadovoljstva poslom. Nadalje, u procesu interakcije, redovni zaposlenici saznaju više o svojim stalnim kupcima, posebno o tome kako ih bolje uslužiti kako bi obim kupovina rastao. Ovaj sve veći obim prodaje podstiče i lojalnost kupaca i lojalnost zaposlenih.

3. Lojalni zaposleni u dugoročno naučiti smanjiti troškove i poboljšati kvalitetu rada (efekat učenja). Organizacija može iskoristiti ovu dodatnu produktivnost za proširenje sistema nagrađivanja, za kupovinu najbolja oprema i učenje. Sve će to, zauzvrat, potaknuti produktivnost zaposlenika, rast nagrađivanja i, posljedično, lojalnost.

4. Ova spirala produktivnosti pruža prednost u troškovima koju je vrlo teško ponoviti za čisto konkurentne organizacije. Dugoročne troškovne prednosti, zajedno sa stalnim rastom broja lojalnih kupaca, donose profit koji je investitorima veoma privlačan. Ovo, zauzvrat, povećava sposobnost kompanije da privuče i zadrži "prave" investitore.

5. Lojalni investitori se ponašaju kao partneri. Oni stabilizuju sistem, smanjuju troškove prikupljanja kapitala i osiguravaju da se preusmereni novčani tokovi vrate u posao kao investicija. Ovo jača organizaciju i povećava njenu produktivnu sposobnost.

Bez sumnje, svaka organizacija je jedinstvena, ali ipak, u ovoj ili onoj mjeri, njeni pokazatelji profita će se uklopiti opšti model ekonomski efekti koji proizlaze iz upornosti ili lojalnosti kupaca. Među njima, vrijedi istaknuti sljedeće: Meskon M.Kh., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta / Per. sa engleskog. - M., 2002. - S. 358.:

osnovni profit (cijena koju plaćaju novonastali kupci premašuje troškove organizacije za stvaranje proizvoda);

rast prihoda (u pravilu, ako je kupac zadovoljan parametrima proizvoda, sklon je povećanju obima kupovine tokom vremena);

Ušteda troškova (blisko poznavanje proizvoda organizacije smanjuje zavisnost kupaca od njenih zaposlenih za informacije i savete);

Recenzije (klijenti zadovoljni nivoom usluge preporučuju organizaciju svojim prijateljima i poznanicima);

dodatna cijena (redovni kupci koji sarađuju s organizacijom dovoljno dugo da istraže sve njene proizvode i usluge dobijaju neproporcionalno više od nastavka odnosa i ne trebaju im dodatni popusti ili promocije).

Da bi se procijenio pravi dugoročni potencijal lojalnosti kupca ili grupe kupaca, potrebno je znati njihovu sklonost ispoljavanju konzistentnosti. Tako će neki kupci prebjeći kod konkurenta za 2% popusta, dok će drugi ostati na 20% razlike u cijeni. Količina truda koja je potrebna da se privuku različite vrste kupaca naziva se omjer lojalnosti. U nekim organizacijama se istorija razvoja ili ponašanje kupaca u pojedinačnim segmentima koristi za procjenu koeficijenata lojalnosti Repin V.V., Eliferov V.G. Procesni pristup menadžmentu: Modeliranje poslovnih procesa. - M., 2005. - 2. izd. - Str.232.. Kod drugih, posebno onih čija je budućnost slabo povezana sa prošlošću, pokušavaju metodama analize podataka da otkriju koliki bi trebao biti popust da kupci odu u njihovu organizaciju. Ali uprkos svim izazovima mjerenja, korištenje metrike lojalnosti omogućava organizacijama da identifikuju zadržavanje kupaca i implementiraju dobre prakse dokazane u jednom odjelu u cijeloj organizaciji.

Razvoj sistema mjerenja, analize i upravljanja tok novca dobijena lojalnošću može organizaciju dovesti do investicija koje će dalje osigurati rast broja kupaca i organizacije u cjelini.

Dakle, model lojalnosti je detaljno obrazložen na verbalnom nivou. Ovo opravdanje pominje matematičku i kompjutersku podršku. Međutim, od njih se ne traži da donose početne odluke.

Uz detaljniju analizu situacije, verbalni modeli, po pravilu, nisu dovoljni. Potrebno je koristiti dovoljno složene matematički modeli. Dakle, prilikom donošenja odluka u menadžmentu proizvodnih sistema Koriste se Kuzin B.I., Yuriev V.N., Shakhdinarov G.M. Metode i modeli upravljanja firmom: Proc. za univerzitete. - SPb., 2001. - P.327.

modeli tehnološkim procesima(prvenstveno modeli kontrole i upravljanja);

Modeli za osiguranje kvaliteta proizvoda (posebno modeli za procjenu i kontrolu pouzdanosti);

modeli čekanja;

Modeli upravljanja zalihama (logistički modeli);

Simulacioni i ekonometrijski modeli preduzeća u celini, itd.

• poboljšanje modela "kako treba da bude". Modeliranje poslovnih procesa nije ograničeno na kreiranje modela „kako bi trebalo biti“. Svaki od procesa nastavlja da se menja i poboljšava na putu, tako da modele procesa treba redovno revidirati i unapređivati. Ova faza modeliranja povezana je sa kontinuiranim unapređenjem procesa i unapređenjem modela poslovnog procesa.

Vrste modeliranja poslovnih procesa

Modeliranje poslovnih procesa može imati drugačiji fokus. Zavisi koje probleme treba riješiti uz njegovu pomoć. Obračunavanje apsolutno svih uticaja na proces može značajno zakomplikovati model i dovesti do suvišnosti u opisu procesa. Da bi se to izbjeglo, modeliranje poslovnih procesa je podijeljeno po tipu. Vrsta simulacije se bira u zavisnosti od karakteristika procesa koji se proučava.

Najčešće se u svrhu poboljšanja procesa koriste sljedeće vrste modeliranja:

• Funkcionalno modeliranje. Ovaj tip modeliranja podrazumijeva opis procesa u obliku međusobno povezanih, jasno strukturiranih funkcija. U isto vrijeme, strogi vremenski slijed funkcija, u obliku u kojem postoji u stvarnim procesima, nije neophodan.
• Modeliranje objekata- podrazumijeva opis procesa kao skupa međusobno povezanih objekata - tj. proizvodne jedinice. Objekat je svaki objekat koji se transformiše tokom izvršavanja procesa.
• Simulacija- kod ovog tipa modeliranja poslovnih procesa podrazumijeva se modeliranje ponašanja procesa u različitim vanjskim i unutrašnjim uslovima uz analizu dinamičkih karakteristika procesa i analizu raspodjele resursa.

Podjela modeliranja po tipu se vrši radi pojednostavljenja rada i fokusiranja na određene karakteristike procesa. U ovom slučaju, za isti proces se može primijeniti različite vrste modeliranje. Ovo vam omogućava da radite sa jednom vrstom modela nezavisno od drugih.

Principi modeliranja poslovnih procesa

Modeliranje poslovnih procesa zasniva se na nizu principa koji omogućavaju kreiranje adekvatnih modela procesa. Njihovo poštovanje omogućava da se opiše skup parametara stanja procesa na način da su unutar jednog modela komponente međusobno blisko povezane, dok pojedinačni modeli ostaju dovoljno nezavisni jedan od drugog.

Glavni principi modeliranja poslovnih procesa su sljedeći:

• Princip dekompozicije– svaki proces može biti predstavljen skupom hijerarhijski raspoređenih elemenata. U skladu sa ovim principom, proces mora biti detaljno razrađen u njegove sastavne elemente.
• Princip fokusa– za razvoj modela potrebno je apstrahovati od mnogih parametara procesa i fokusirati se na ključne aspekte. Za svaki model, ovi aspekti mogu biti različiti.
• Načelo dokumentacije– elementi uključeni u proces moraju biti formalizovani i fiksirani u modelu. Za različite elemente procesa moraju se koristiti različite oznake. Učvršćivanje elemenata u modelu ovisi o vrsti modeliranja i odabranim metodama.
• Princip konzistentnosti- svi elementi uključeni u procesni model moraju imati nedvosmislenu interpretaciju i ne biti u suprotnosti jedan s drugim.
• Princip potpunosti i dovoljnosti- prije uključivanja ovog ili onog elementa u model, potrebno je procijeniti njegov uticaj na proces. Ako element nije bitan za izvođenje procesa, onda njegovo uključivanje u model nije preporučljivo, jer može samo zakomplikovati model poslovnog procesa.

Metode modeliranja poslovnih procesa

Danas postoji prilično veliki broj metoda za modeliranje poslovnih procesa. Ove metode su za različite vrste modeliranje i omogućavaju vam da se fokusirate na različite aspekte. Sadrže i grafičke i tekstualne alate, pomoću kojih možete vizualizirati glavne komponente procesa i dati precizne definicije parametara i odnosa elemenata.

Najčešće u upravljanje kvalitetom Modeliranje poslovnih procesa se izvodi pomoću sljedećih metoda:

Dijagram toka (dijagram toka rada) je grafički metod predstavljanja procesa u kojem su operacije, podaci, procesna oprema itd. prikazani posebnim simbolima. Metoda se koristi za prikaz logičkog slijeda radnji procesa. Glavna prednost metode je njena fleksibilnost. Proces se može predstaviti na mnogo načina.

Dijagram toka podataka (dijagram toka podataka). Dijagram toka podataka ili DFD se koristi za prikaz prijenosa informacija (podataka) iz jedne operacije procesa u drugu. DFD opisuje odnos operacija kroz informacije i podatke. Ova metoda je osnova strukturalne analize procesa, jer omogućava vam da dekomponujete proces na logičke nivoe. Svaki proces se može raščlaniti na podprocese na višem nivou detalja. Upotreba DFD-a vam omogućava da odražavate samo tok informacija, ali ne i tok materijala. Dijagram toka podataka pokazuje kako informacije ulaze i izlaze iz procesa, koje akcije mijenjaju informacije, gdje se informacije pohranjuju u procesu, itd.

Dijagram aktivnosti uloga (dijagram uloga). Koristi se za modeliranje procesa u smislu pojedinačnih uloga, grupa uloga i interakcije uloga u procesu. Uloga je apstraktni element procesa koji izvodi neke organizaciona funkcija. Dijagram uloga pokazuje stepen "odgovornosti" za proces i njegove operacije, kao i interakciju uloga.

IDEF (Integrated Definition for Function Modeling) - je čitav skup metoda za opisivanje različitih aspekata poslovnih procesa (IDEF0, IDEF1, IDEF1X, IDEF2, IDEF3, IDEF4, IDEF5). Ove metode su zasnovane na SADT (Structured Analysis and Design Technique) metodologiji. Metode IDEF0 i IDEF3 najčešće se koriste za modeliranje poslovnih procesa.

Modeliranje je kreiranje modela, odnosno slike objekta koji ga zamjenjuje, kako bi se eksperimentiranjem s njegovim modelom dobila informacija o tom objektu.

Model u opštem smislu (generalizovani model) je specifičan objekat stvoren u svrhu dobijanja i (ili) skladištenja informacija (u obliku mentalne slike, opisa znakovnim sredstvima ili materijalnog sistema), koji odražava svojstva, karakteristike i veze originalnog objekta proizvoljne prirode, bitne za zadatak koji subjekt rješava.

Objektni modeli su jednostavniji sistemi, sa jasnim; strukturu, precizno definisane odnose između sastavnih delova, omogućavajući detaljniju analizu svojstava stvarnih objekata i njihovog ponašanja u različite situacije. Dakle, modeliranje je alat za analizu složenih sistema i objekata.

Za modele se postavlja niz obaveznih zahtjeva. Prvo, model mora biti adekvatan objektu, odnosno odgovarati mu što je moguće potpunije u smislu svojstava odabranih za proučavanje.

Drugo, model mora biti kompletan. To znači da treba da omogući da se uz pomoć odgovarajućih metoda i metoda proučavanja modela istraži sam objekat, odnosno da se dobiju neke izjave o njegovim svojstvima, principima rada i ponašanju u datim uslovima.

Skup primijenjenih modela može se klasificirati prema sljedećim kriterijima:

· metoda modeliranja;

priroda sistema koji se modelira;

skala modeliranja.

Prema metodi modeliranja razlikuju se sljedeće vrste modela:

· analitičko, kada se ponašanje objekta modeliranja opisuje u obliku funkcionalnih zavisnosti i logičkih uslova;

· simulacija, u kojoj se stvarni procesi opisuju skupom algoritama implementiranih na kompjuteru.

Prema prirodi modeliranog sistema, modeli se dijele na:

· na deterministički, u kojem su svi elementi objekta modeliranja stalno jasno definisani;

· na stohastički, kada modeli uključuju nasumične kontrole.

Ovisno o vremenskom faktoru, modeli se dijele na statičke i dinamičke. Statički modeli (dijagrami, grafikoni, dijagrami toka podataka) omogućavaju da se opiše struktura sistema koji se modelira, ali ne daju informacije o njegovom trenutnom stanju koje se mijenja tokom vremena. Dinamički modeli omogućavaju da se opiše razvoj procesa koji se dešavaju u sistemu tokom vremena. Za razliku od statičkih modela, dinamički modeli omogućavaju ažuriranje vrijednosti varijabli, samih modela, dinamički izračunavanje različitih parametara procesa i rezultata utjecaja na sustav.

Modeli se mogu podijeliti na sljedeće vrste:

1) Funkcionalni modeli – izražavaju direktne veze između endogenih i egzogenih varijabli.

2) Modeli izraženi pomoću sistema jednačina u odnosu na endogene veličine. Oni izražavaju omjere ravnoteže između različitih ekonomskih pokazatelja (na primjer, model ravnoteže input-output).

3) Modeli tipa optimizacije. Glavni dio modela je sistem jednačina u odnosu na endogene varijable. Ali cilj je pronaći optimalno rješenje za neki ekonomski pokazatelj (na primjer, pronaći takve vrijednosti poreskih stopa kako bi se osigurao maksimalan priliv sredstava u budžet za određeni vremenski period).

4) Simulacijski modeli - vrlo tačan odraz ekonomskog fenomena. Simulacijski model vam omogućava da odgovorite na pitanje: "Šta će se dogoditi ako ...". Simulacijski sistem je skup modela koji simuliraju tok procesa koji se proučava, u kombinaciji sa posebnim sistemom pomoćnih programa i informacijskom bazom, koji omogućavaju prilično jednostavnu i brzu implementaciju varijantnih proračuna.

U ovom slučaju, matematičke jednadžbe mogu sadržavati složene, nelinearne, stohastičke zavisnosti.

S druge strane, modeli se mogu podijeliti na kontrolirane i prediktivne. Upravljani modeli odgovaraju na pitanje: "Šta će se dogoditi ako...?"; “Kako postići ono što želite?” i sadrže tri grupe varijabli: 1) varijable koje karakterišu trenutno stanje objekta; 2) kontrolne akcije - varijable koje utiču na promenu ovog stanja i podložne su svrsishodnom izboru; 3) početni podaci i spoljni uticaji, tj. eksterno postavljeni parametri i početni parametri.

U prediktivnim modelima, kontrola nije eksplicitno identifikovana. Odgovaraju na pitanja: “Šta će se dogoditi ako sve ostane po starom?”.

Nadalje, modeli se prema metodi mjerenja vremena mogu podijeliti na kontinuirane i diskretne. U svakom slučaju, ako je vrijeme prisutno u modelu, tada se model naziva dinamičkim. Najčešće se u modelima koristi diskretno vrijeme, jer informacije se primaju diskretno: izvještaji, bilansi stanja i drugi dokumenti se sastavljaju periodično. Ali sa formalne tačke gledišta, kontinuirani model je možda lakši za proučavanje. Imajte na umu da u fizici postoji stalna rasprava o tome da li je stvarno fizičko vrijeme kontinuirano ili diskretno.

Obično prilično veliki socio-ekonomski modeli uključuju materijalne, finansijske i socijalne dijelove. Materijalni dio - bilansi proizvoda, proizvodnih kapaciteta, rada, prirodnih resursa. Ovo je dio koji opisuje temeljne procese, ovo je nivo koji se obično slabo kontroliše, posebno brz, jer je vrlo inertan.

Finansijski dio sadrži bilance novčanih tokova, pravila za formiranje i korištenje sredstava, pravila određivanja cijena itd. Na ovom nivou mogu se identifikovati mnoge kontrolisane varijable. Oni mogu biti regulatori. Društveni dio sadrži informacije o ponašanju ljudi. Ovaj odjeljak uvodi mnoge nesigurnosti u modele donošenja odluka, jer je teško ispravno uzeti u obzir faktore kao što su produktivnost rada, obrasci potrošnje, motivacija itd.

Prilikom konstruiranja modela koji koriste diskretno vrijeme, često se koriste ekonometrijske metode. Među njima su popularne regresijske jednačine i njihovi sistemi. Često se koriste kašnjenja (kašnjenja u reakciji). Za sisteme koji su nelinearni po parametrima, primjena metode najmanjih kvadrata nailazi na poteškoće.

Trenutno popularni pristupi procesima reinženjeringa poslovanja baziraju se na aktivnoj upotrebi matematičkih i informacionih modela.

Prilikom izgradnje bilo kog modela procesa upravljanja, poželjno je pridržavati se sljedećeg akcionog plana:

1) Formulisati ciljeve proučavanja sistema;

2) Odabrati one faktore, komponente i varijable koje su najznačajnije za ovaj zadatak;

3) uzeti u obzir na ovaj ili onaj način strane faktore koji nisu uključeni u model;

4) Procijeniti rezultate, provjeriti model, ocijeniti kompletnost modela.

Sam proces modeliranja može se predstaviti kao ciklus, u kojem se može razlikovati pet faza:

1. Izjava o problemu i njegova analiza - istaknute su bitne karakteristike

i svojstva objekta, istražuje se odnos elemenata u strukturi objekta, formulišu se hipoteze, objašnjava ponašanje i razvoj objekta.

2. Izgradnja modela - bira se tip modela, procjenjuje se mogućnost njegove primjene za rješavanje zadataka, specificira se lista prikazanih parametara modeliranog objekta i odnos između njih. Za složene objekte utvrđuje se mogućnost izgradnje više modela koji odražavaju različite aspekte funkcionisanja objekta.

3. Priprema početnih informacija - prikupljaju se podaci o objektu (na osnovu proučavanja modela). Zatim se obrađuju metodama teorije vjerovatnoće, matematičke statistike i stručnih postupaka.

4. Provođenje proračuna i analiza rezultata eksperimenta - procjenjuje se pouzdanost rezultata.

5. Primjena rezultata u praksi - rad sa simuliranim

objekta, uzimajući u obzir njegova pretpostavljena svojstva dobijena u proučavanju modela. Istovremeno, pretpostavlja se da su ova svojstva sa dovoljnim nivoom vjerovatnoće zapravo inherentna ovom objektu. Posljednja odredba treba da se zasniva na rezultatima prethodne faze.

Ako su rezultati dobijeni u petoj fazi nedovoljni, sam objekt ili njegovo okruženje se promijenilo, dolazi do povratka u prvu fazu i novog prolaska ciklusa modeliranja.

Upotreba savremenih računara, računarskih sistema i mreža je moćno sredstvo za implementaciju simulacionih modela i proučavanje uz njihovu pomoć karakteristika procesa funkcionisanja sistema. S. U nekim slučajevima, u zavisnosti od složenosti objekta modeliranja, odnosno sistema S, racionalno korišćenje personalnih računara (PC) ili lokalnih mreža (LAN). U svakom slučaju, efikasnost sistemskog istraživanja S na softverski implementiranom modelu M s pre svega, to zavisi od ispravnosti šeme algoritma modeliranja, savršenstva programa, a samo posredno zavisi od specifikacije kompjuter koji se koristi za simulaciju. Od velikog značaja u implementaciji modela na računaru je pitanje pravilnog izbora jezika za modeliranje.

Sistemi za modeliranje i programski jezici. Algoritamski jezici pri modeliranju sistema služe kao pomoćni aparat za razvoj, mašinsku implementaciju i analizu karakteristika modela. Svaki jezik modeliranja treba da odražava određenu strukturu koncepata kako bi opisao široku klasu fenomena. Odabravši specifičan jezik za rješavanje problema modeliranja procesa funkcionisanja sistema, istraživaču je na raspolaganju pažljivo razvijen sistem apstrakcija koje mu daju osnovu za formalizaciju procesa funkcionisanja sistema koji se proučava. i izlaz rezultata simulacije omogućavaju vam da brzo i detaljno analizirate moguće ishode simulacionog eksperimenta sa M m modelom.

Glavne točke koje karakteriziraju kvalitetu jezika za modeliranje su: pogodnost opisivanja procesa funkcionisanja sistema S, jednostavnost unosa ulaznih podataka simulacije i varijacije strukture, algoritama i parametara modela, izvodljivost statističkog modeliranja, efikasnost analize i izlaza rezultata simulacije, jednostavnost otklanjanja grešaka i kontrole programa simulacije, pristupačnost percepcije i upotrebe jezik. Budućnost jezika za modeliranje određena je napretkom u oblasti kreiranja multimedijalnih sistema za mašinsku simulaciju, kao i problemsko orijentisanih informacionih i računarskih sistema za potrebe modeliranja.

Razmotrite osnovne koncepte povezane s algoritamskim jezicima i njihovom implementacijom na računalu općenito i jezicima modeliranja posebno.

Programski jezik je skup znakova koje prepoznaje računar i označava operacije koje se mogu implementirati na računaru. Na najnižem nivou je glavni jezik mašine, program u kojem je napisan kodovima koji direktno odgovaraju elementarnim radnjama mašine (dodavanje, memorisanje, prosleđivanje na datu adresu, itd.). Sljedeći nivo zauzima autokod (jezik MONTAŽA) računarska mašina. Program za autokodiranje se sastoji od mnemoničkih simbola pretvorenih u mašinske kodove pomoću posebnog programa - asemblera.

Kompajler Program se zove program koji uzima instrukcije napisane u algoritamskom jeziku visokog nivoa i pretvara ih u programe na glavnom jeziku mašine ili u autokodu, koji se u drugom slučaju ponovo prevode pomoću asemblera.

Tumač Programom se naziva program koji, po prijemu instrukcija iz ulaznog jezika, odmah izvodi odgovarajuće operacije, za razliku od kompajlera, koji te instrukcije pretvara u nezaboravne lance naredbi. Prevođenje se dešava tokom čitavog vremena programa napisanog na jeziku tumača. Nasuprot tome, kompilacija i asembler su pojedinačni činovi prevođenja teksta sa ulaznog jezika u objektni jezik mašine, nakon čega se rezultirajući programi izvršavaju bez ponovljenih poziva prevodiocu.

Program napisan u mašinskom kodu ili na nekom jeziku SKUPŠTINA, uvijek odražava specifičnosti određenog računara. Instrukcije takvog programa odgovaraju određenim mašinskim operacijama i stoga imaju smisla samo na računaru za koji su namenjene, pa se takvi jezici nazivaju mašinski orijentisani jezici.

Većina jezika tumača i kompajlera može se klasifikovati kao proceduralno orijentisani jezici. Ovi jezici se kvalitativno razlikuju od mašinski orijentisanih jezika, koji opisuju elementarne računarske operacije i nemaju problemsku orijentaciju. Sve proceduralni jezici su namijenjeni za određenu klasu problema, uključuju upute koje su pogodne za formuliranje načina rješavanja tipičnih problema ove klase. Odgovarajući algoritmi su programirani u notacijama koje nisu povezane ni sa jednim računarom.

Jezik modeliranja je proceduralno orijentisan jezik sa specifičnim karakteristikama. Glavni jezici za modeliranje razvijeni su kao softverski simulacijski pristup proučavanju procesa funkcionisanja određene klase sistema.

Osobine upotrebe algoritamskih jezika. Razmotriti prednosti i nedostatke korištenja za modeliranje procesa funkcionisanja sistema simulacijski jezici(JIM) i jezici opšte namene(NON), tj. univerzalni i proceduralno orijentisani algoritamski jezici. Svrsishodnost upotrebe NIM-a proizilazi iz dva glavna razloga: 1) pogodnosti programiranja modela sistema, koji igra značajnu ulogu u mašinskoj implementaciji algoritama modeliranja; 2) konceptualnu orijentaciju jezika na klasu sistema, što je neophodno u fazi izgradnje modela sistema i izbora opšteg pravca istraživanja u planiranom kompjuterskom eksperimentu. Praksa modeliranja sistema pokazuje da je upotreba NIM-a u velikoj meri odredila uspeh simulacije kao metode eksperimentalnog proučavanja složenih realnih objekata.

Jezici za modeliranje omogućavaju opisivanje simuliranih sistema u terminima razvijenim na osnovu osnovnih koncepata simulacije. Prije nego što su ovi koncepti bili jasno definirani i formalizirani u JIM-u, nije bilo uobičajeni načini opisi simulacijskih zadataka, a bez njih nije bilo povezanosti između različitih razvoja u oblasti postavljanja simulacijskih eksperimenata. Jezici za modeliranje visokog nivoa su pogodno sredstvo komunikacije između kupca i programera mašinskog modela M m .

Uprkos ovim prednostima JIM-a, sada se iznose čvrsti argumenti, kako tehnički tako i operativni, protiv potpunog napuštanja univerzalnih i proceduralnih jezika u modeliranju. Tehničke zamjerke na korištenje JIM-a: pitanja efikasnosti radnih programa, mogućnosti njihovog otklanjanja grešaka, itd. Kao operativni nedostaci, nedostatak dokumentacije o postojećem JIM-u, čisto individualna priroda odgovarajućih prevodilaca, što otežava njihovu implementaciju na pominju se različiti računari, te poteškoće ispravljanja grešaka. Smanjenje efikasnosti NIM-a se manifestuje pri modeliranju problema koji su raznovrsniji od onih za koje je dizajniran određeni jezik modeliranja. Ali ovdje treba napomenuti da trenutno ne postoji NON koji bi bio efikasan u rješavanju problema bilo koje klase.

Ozbiljni nedostaci JIM-a očituju se u tome što su, za razliku od široko rasprostranjenog LDL-a, prevodioci iz kojih su uključeni u softver koji proizvođač isporučuje za sve moderne računare, jezike za modeliranje, uz nekoliko izuzetaka, razvile su pojedine organizacije za svoje prilično usko specijalizovane potrebe. Odgovarajući prevodioci su slabo opisani i prilagođeni za upotrebu u rešavanju problema modeliranja sistema, pa se, uprkos prednostima NIM-a, mora odustati od njihove praktične primene u nizu specifičnih slučajeva.

Prilikom kreiranja sistema za modeliranje zasnovanog na bilo kojem jeziku potrebno je riješiti pitanje sinhronizacije procesa u modelu, jer u svakom trenutku vremena koje teče u sistemu (sistemsko vrijeme) može biti potrebno obraditi nekoliko događaja, tj. , potrebna je pseudoparalelna organizacija simuliranih procesa u modelu mašine M m . Ovo je glavni zadatak monitora simulacije, koji obavlja sljedeće funkcije: kontrolu procesa (koordinacija sistemskog i mašinskog vremena) i upravljanje resursima (izbor i distribucija ograničenih alata simulacionog sistema u modelu).

Pristupi razvoju jezika za modeliranje. Do danas su postojala dva različita pristupa razvoju jezika modeliranja: kontinuirani i diskretni - koji odražavaju glavne karakteristike sistema koji se proučavaju metodom modeliranja. Stoga su NIM podijeljeni u dvije nezavisne grupe, koje odgovaraju dvije vrste imitacije koje su se razvijale nezavisno jedna od druge: za simulaciju kontinuiranih i diskretnih procesa.

Za modeliranje kontinuiranih procesa, ne samo AVM, ali i kompjuteri, potonji, uz odgovarajuće programiranje, oponašaju razne kontinuirani procesi. Istovremeno, računari su pouzdaniji u radu i omogućavaju postizanje visoke tačnosti rezultata, što je dovelo do razvoja jezika za modeliranje koji model prikazuju u obliku blokova takvih tipova koji igraju ulogu standardnih blokova. AVM(pojačala, integratori, generatori funkcija, itd.). Zadata šema algoritma modeliranja transformisana je u sistem zajednički razmatranih diferencijalnih jednačina. Modeliranje se u ovom slučaju u suštini svodi na pronalaženje numeričkih rješenja ovih jednačina korištenjem neke standardne metode korak po korak.

Primjer jezika za modeliranje kontinuiranih sistema na računaru predstavljanjem modeliranog sistema u obliku jednačina u konačnim razlikama je jezik DINAMO, za koje jednačine uspostavljaju odnose između vrijednosti funkcija u trenucima vremena t i t+dt i između vrijednosti njihovih derivata u vremenu t+dt/2. I u ovom slučaju, simulacija je, u suštini, korak po korak rješenje datog sistema diferencijalnih jednačina .

Universal kompjuter- uređaj diskretnog tipa, te stoga treba da obezbedi diskretnu aproksimaciju procesa funkcionisanja sistema koji se proučava S. Kontinuirane promene u procesu funkcionisanja realnog sistema prikazuju se u diskretnom modelu M m, implementiranom na računaru, određenim nizom diskretnih događaja, a takvi modeli se nazivaju modeli diskretnih događaja. Pojedinačni događaji reflektovani u diskretnom modelu mogu se odrediti sa visokim stepenom aproksimacije stvarnosti, što obezbeđuje adekvatnost takvih diskretnih modela stvarnim procesima koji se dešavaju u sistemima. S.

Arhitektura jezika za modeliranje. JIM arhitektura, odnosno koncept međuodnosa elemenata jezika kao složen sistem, i tehnologija prelaska iz sistema S na njen model mašine M s mogu se predstaviti na sljedeći način: 1) modeliranje objekata (sistema S) opisani su (prikazani na jeziku) koristeći neke jezičke atribute; 2) atributi su u interakciji sa procesima koji su adekvatni stvarnim pojavama u simuliranom sistemu S; 3) procesi zahtevaju specifične uslove koji određuju logičku osnovu i redosled interakcije ovih procesa u vremenu; 4) uslovi utiču na događaje koji se dešavaju unutar objekta simulacije (sistem 5) i kada su u interakciji sa njim spoljašnje okruženje E; 5) događaji menjaju stanje modela sistema M u prostoru i vremenu.

Tipičan dijagram arhitekture NIM-a i tehnologije njene upotrebe u modeliranju sistema prikazan je na sl. 5.1.

U većini slučajeva, mašinski modeli se koriste za proučavanje karakteristika i ponašanja sistema. S u određenom vremenskom periodu, dakle jedan od naj važnih zadataka pri kreiranju modela sistema i odabiru programskog jezika za model implementiraju se dvije funkcije: 1) podešavanje vremenske koordinate stanja sistema („napredovanje“ vremena, organizovanje „satova“); 2) obezbeđivanje konzistentnosti različitih blokova i događaja u sistemu (sinhronizacija u vremenu, koordinacija sa drugim blokovima).

Dakle, funkcionisanje Mm modela treba da se odvija u veštačkom (ne u realnom i ne kompjuterskom) vremenu, obezbeđujući nastanak događaja u redosledu koji zahteva logika sistema koji se proučava i sa odgovarajućim vremenskim intervalima između njih. Pri tome treba uzeti u obzir da su elementi realnog sistema S funkcionišu istovremeno (paralelno), a komponente modela mašine M m deluju sekvencijalno, pošto se implementiraju pomoću sekvencijalnog računara. Budući da se događaji mogu odvijati istovremeno u različitim dijelovima objekta modeliranja, onda je kako bi se održala adekvatnost uzročno-posljedičnih vremenskih odnosa, potrebno stvoriti "mehanizam" za postavljanje vremena u JIM-u za sinhronizaciju djelovanja elemenata. modela sistema.

Podešavanje vremena u modelu mašine. Kao što je već navedeno u Pogl. 3, postoje dva glavna pristupa postavljanju vremena: korištenje konstantnih i promjenjivih vremenskih intervala, koji odgovaraju dva principa za implementaciju algoritama modeliranja, tj. "princip D t" i "princip d z".

Razmotrite odgovarajuće metode upravljanja vremenom u modelu sistema GOSPOĐA) na primjeru prikazanom na sl. 5.2, gde je niz događaja u sistemu iscrtan duž ose u realnom vremenu ( s i) u vremenu i događajima s 4 i s 5 se dešavaju istovremeno (slika 5.2, a). Vođeni događajima s i stanja modela se menjaju z i u to vrijeme t zi, a takva promjena nastaje naglo dz.

U modelu izgrađenom prema "principu D t"(Slika 5.2, b), momenti sistemskog vremena će uzastopno uzimati vrijednosti:

t " 1 = D t, t " 2 = 2D t, t " 3 = 3D t, t " 4 = 4D t, t " 5 = 5D t.

Ovi trenuci sistemskog vremena t " j(D t) ni na koji način nisu povezani sa trenucima nastanka događaja s i, koji su simulirani u modelu sistema. U ovom slučaju, sistemsko vrijeme dobija konstantno povećanje, koje se bira u vremenu određenom prije početka simulacionog eksperimenta.

U modelu izgrađenom po principu „ dz"(Slika 5.2, in), promjena vremena nastaje u trenutku promjene stanja sistema, a niz trenutaka vremena sistema ima oblik t "" 1 = t z 1 , t "" 2 = t z 2 , t "" 3 = t z 3 , t "" 4 = t z 4 , t "" 5 = t z 5 , tj. tačke sistemskog vremena t "" k (dz), direktno su vezani za momente nastanka događaja u sistemu s i .

Svaka od ovih metoda ima svoje prednosti u smislu adekvatnog odraza stvarnih događaja u sistemu. S i trošak mašinskih resursa za modeliranje.

Kada koristite "princip d z" događaji se obrađuju uzastopno i vrijeme se pomiče svaki put naprijed do početka sljedećeg događaja. U modelu izgrađenom prema "principu D t", obrada događaja se odvija po grupama, serijama ili skupovima događaja. U ovom slučaju, izbor D t ima značajan uticaj na tok procesa i rezultate simulacije, a ako D t ako je pogrešno postavljen, rezultati se mogu pokazati nepouzdanim, budući da se svi događaji pojavljuju u tački koja odgovara gornjoj granici svakog intervala simulacije. Prilikom primjene „principa d z" Simultana obrada događaja u modelu se odvija samo kada se ovi događaji pojavljuju istovremeno u realnom sistemu. Time se izbjegava potreba za umjetnim uvođenjem rangiranja događaja kada se obrađuju na kraju intervala. At.

Prilikom modeliranja prema "principu D t" može se postići dobra aproksimacija: za ovo D t mora biti mali tako da dva neistovremena događaja ne spadaju u isti vremenski interval. Ali smanjenje D t dovodi do povećanja troškova kompjuterskog vremena za modeliranje, budući da se značajan dio troši na podešavanje "sata" i praćenje događaja, koji se možda neće dogoditi u većini intervala. U ovom slučaju, čak i uz jaku "kompresiju" D t dva neistovremena događaja mogu pasti u isti vremenski interval D t,što stvara lažan utisak o njihovoj istovremenosti.

Odabrati princip konstruisanja modela mašine M m i prema tome, JIM treba da zna: svrhu i svrhu modela; traženu tačnost rezultata simulacije; trošak kompjuterskog vremena pri korištenju jednog ili drugog principa; potrebna količina mašinske memorije za implementaciju modela izgrađenog po D principu t i d z; složenost programiranja modela i njegovog otklanjanja grešaka.

Zahtjevi za jezike za simulaciju. Dakle, prilikom razvoja modela sistema javlja se niz specifičnih poteškoća, stoga u NIM-u treba obezbijediti skup takvih softverskih alata i koncepata koji se ne nalaze u konvencionalnom NON-u.

Kombinacija. Paralelno strujanje u realnim sistemima S procesi su predstavljeni sekvencijalno operativnim računarom. Jezici za modeliranje zaobilaze ovu poteškoću uvođenjem koncepta sistemskog vremena, koji se koristi za predstavljanje vremenski raspoređenih događaja.

Veličina. Većina simuliranih sistema ima složenu strukturu i algoritme ponašanja, a njihovi modeli su velikog obima. Stoga se dinamička alokacija memorije koristi kada se pojavljuju komponente modela sistema M m ram memorija računar ili ga ostavite, u zavisnosti od trenutnog stanja. Važan aspekt Realibilnost M m modela na računaru u ovom slučaju je blokovska priroda njegovog dizajna, odnosno mogućnost podele modela na blokove, podblokove itd.

Promjene. Dinamički sistemi povezani su s kretanjem i karakteriziraju ih razvojem procesa, uslijed čega se prostorna konfiguracija ovih sistema mijenja tokom vremena. Stoga u svim RIM-ovima predviđaju obradu lista koje odražavaju promjene stanja procesa funkcionisanja simuliranog sistema. S.

Međusobna povezanost. Uvjeti potrebni da bi se različiti događaji dogodili u modelu M m proces rada sistema S, može biti veoma teško zbog prisustva veliki broj međusobni odnosi između komponenti modela. Da bi se riješile poteškoće povezane s ovim problemom, većina JIM-ova uključuje odgovarajuće logičke mogućnosti i koncepte teorije skupova.

Stohastičnost. Za simulaciju slučajnih događaja i procesa, koriste se posebni programi za generiranje nizova pseudoslučajnih brojeva, kvazijednoliko raspoređenih u datom intervalu, na osnovu kojih je moguće dobiti stohastičke efekte na M m modelu, imitirane slučajnim varijabli sa odgovarajućim zakonom raspodjele.

Analiza. Da bi se dobio jasan i praktičan odgovor na pitanja koja se rješavaju metodom mašinske simulacije, potrebno je dobiti statističke karakteristike procesa funkcionisanja modela sistema. GOSPOĐA). Stoga jezici za modeliranje pružaju metode za statističku obradu i analizu rezultata modeliranja.

Navedeni zahtjevi u studiji i projektu razni sistemi S odgovaraju tako poznatim jezicima modeliranja diskretnih događaja kao što su SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, S.O.L. CSL i sl.

Na sredstva softver

vezati:

Alati za modeliranje procesa upravljanja;

tipični kontrolni zadaci;

metode matematičkog programiranja, matematička statistika, teorija čekanja itd.

dio softver

uključuje sistemske i primijenjene softver, kao i tehnička dokumentacija

Sistemski softver

uključuje Operativni sistemi za korišćene hardverske platforme, razne operativne ljuske koje podižu nivo korisničkog interfejsa, sisteme za programiranje, programe za rad u mreži, sistemske testove, programe za administriranje mreža, baze podataka.

Aplikacioni softver

može biti generički ili specijalizovan.

orijentisan na zadatak. Može se prilagoditi specifičnom slučaju upotrebe. Kao takvi alati se koriste DBMS, programi za obradu teksta, tabele, programi za prepoznavanje teksta i govora, generatori izveštaja za sisteme baza podataka itd.

Specijalizovani softver

kreiran za konkretnu informacioni sistem ili za klasu sistema sa uskom namenom.

Tipičan aplikativni softver

mogu biti opće namjene ili specifične za domene, kao i specifične za hardversku platformu ili mobilne.

Tehnička dokumentacija za softver treba da sadrži opis zadataka, ekonomsko-matematički model zadatka, listu softverskih modula programskog algoritma, listu korištenih simbola, test slučajeve.

Informaciona podrška

Svrha podsistema informacione podrške je savremeno formiranje i izdavanje pouzdanih informacija na usvajanje. upravljačke odluke.

Informaciona podrška

Cjelokupnost jedinstvenog sistema za klasifikaciju i kodiranje informacija, objedinjene dokumentacijske sisteme, šeme za tokove informacija koje kruže u organizaciji, kao i metodologiju za izgradnju baza podataka.

Za jezičku podršku IP

uključuje prirodne i umjetne jezike, kao i sredstva njihove jezičke podrške: rječnike rječnika prirodnih jezika, tezauruse (posebne rječnike osnovnih pojmova jezika, označene pojedinačnim riječima ili frazama, sa određenim semantičkim odnosima između njih) predmetne oblasti, prevodilački rječnici itd.

Organizacijska podrška- skup metoda i alata koji regulišu interakciju zaposlenih sa tehnička sredstva i međusobno u procesu razvoja i rada informacionog sistema.

Organizaciona podrška sprovodi sledeće funkcije:

analiza postojećeg sistema upravljanja organizacijom u kojoj će se koristiti IS i identifikacija zadataka koje treba automatizovati;

priprema zadataka za rješavanje na računaru, uključujući tehnički zadatak za dizajn IS-a i studiju izvodljivosti njegove efikasnosti;

razvoj upravljačkih odluka o sastavu i strukturi organizacije, metodologija za rješavanje problema u cilju poboljšanja efikasnosti sistema upravljanja.

Organizacijska podrška. EIS uključuje vlastiti kontrolni aparat, koji osigurava funkcionisanje i razvoj svih podsistema. Njegove glavne funkcije su razvoj.