Struktura informacijskih ekonomskih sustava. Modeliranje poslovnih procesa pomoću naljepnica i papirića. Modeli, objekti i odnosi

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

Osnovu menadžmenta temeljenog na lojalnosti postavio je 1908. godine harvardski profesor J. Royce. Autor je knjige "Filozofija lojalnosti" u kojoj se prvi put znanstveno definira pojam "lojalnosti".

U okviru predloženog verbalnog modela poslovna lojalnost razmatra se sa stajališta tri nezavisna temeljna aspekta: lojalnosti potrošača, lojalnosti zaposlenika i lojalnosti investitora.

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

predanost (sa stajališta kupaca),

Integritet (iz ugla zaposlenika),

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

No, unatoč izraženim komponentama, ovaj sustav treba promatrati samo kao cjelinu, jer je nemoguće stvoriti lojalne kupce bez pažnje na lojalnost zaposlenika, odnosno njegovati lojalnost zaposlenika bez odgovarajuće pažnje na lojalnost investitora. Nijedan od dijelova ne može postojati odvojeno od druga dva, ali sva tri zajedno omogućuju organizaciji da dosegne neviđene visine u razvoju.

Mora se jasno shvatiti da je upravljanje temeljeno na lojalnosti prvenstveno usmjereno na ljude. Prije svega, ovdje se razmišlja o ljudima i njihovoj ulozi u poslovanju. To je više model motivacije i ponašanja nego marketinški, financijski ili proizvodni razvoj. Tek sekundarno, menadžment temeljen na lojalnosti generalizira ljude u apstraktnije kategorije i upravlja tehničkim procesima.

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

Menadžeri koji žele uspješno koristiti model upravljanja učinkom lojalnosti profit ne bi trebali smatrati primarnim ciljem, već nužnim elementom za dobrobit i opstanak tri komponente svakog poslovnog sustava: kupaca, zaposlenika i investitora. Čak i početkom dvadesetog stoljeća. G. Ford je rekao da “organizacija ne može raditi bez profita, ... inače će umrijeti. Ali stvoriti organizaciju samo radi profita... znači voditi je u sigurnu smrt, budući da neće imati poticaja za postojanje” Drucker P.F. Zadaci menadžmenta u XXI stoljeću. - M., 2001. - S.523 ..

Osnova modela lojalnosti koji se razmatra nije profit, već privlačenje dodatnih kupaca, proces koji je svjesno ili nesvjesno temelj većine uspješnih organizacija. Stvaranje ciljanog broja kupaca prožima sva područja poslovanja poduzeća. Sile koje upravljaju odnosom između kupaca, zaposlenika i investitora nazivaju se silama lojalnosti. Mjera uspjeha je da li se kupci vraćaju da kupe više ili odlaze negdje drugdje, tj. jesu li lojalni.

Kao razlog, lojalnost inicira nekoliko ekonomskih učinaka koji utječu na cijeli poslovni sustav na sljedeći način Repin V.V., Eliferov V.G. Procesni pristup menadžmentu: Modeliranje poslovnih procesa. - M., 2005. - 2. izd. - Str.245 .:

1. Dobit i tržišni udio rasti kada najperspektivniji kupci pokrivaju cijeli niz aktivnosti tvrtke, stvarajući dobre stvari o njoj javno mišljenje i nastavi kupovati. Zbog velike i kvalitetne ponude, tvrtka si može priuštiti veću izbirljivost pri odabiru novih kupaca te se fokusirati na profitabilnije i potencijalno lojalnije projekte kako bi ih privukla, dodatno stimulirajući svoj dugoročni rast.

2. Dugoročni rast omogućuje tvrtki da privuče i zadrži najbolje zaposlenike. Dosljedno održavanje ciljanog broja kupaca povećava lojalnost zaposlenika, dajući im osjećaj ponosa i zadovoljstva poslom. Nadalje, u procesu interakcije stalni zaposlenici uče više o svojim stalnim kupcima, posebice o tome kako ih bolje uslužiti kako bi obujam kupnje rastao. Ovaj sve veći obujam prodaje potiče i lojalnost kupaca i lojalnost zaposlenika.

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

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

5. Lojalni investitori ponašaju se kao partneri. Oni stabiliziraju sustav, smanjuju troškove prikupljanja kapitala i osiguravaju da se preusmjereni novčani tokovi vraćaju u posao kao ulaganje. To jača organizaciju i povećava njezin proizvodni kapacitet.

Bez sumnje, svaka je organizacija jedinstvena, ali ipak će se u jednoj ili drugoj mjeri uklopiti njezini pokazatelji dobiti opći model ekonomske učinke proizašle iz upornosti ili lojalnosti kupaca. Među njima vrijedi istaknuti sljedeće: Meskon M.Kh., Albert M., Hedouri F. Osnove menadžmenta / Per. s 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, on je sklon povećati obujam kupnje tijekom vremena);

Troškovi uštede (blisko poznavanje proizvoda organizacije smanjuje ovisnost kupaca o informacijama i savjetima zaposlenika);

Recenzije (kupci zadovoljni razinom usluge preporučuju organizaciju svojim prijateljima i poznanicima);

dodatna cijena (stalni kupci koji surađuju s organizacijom dovoljno dugo da istraže sve njezine proizvode i usluge dobivaju nesrazmjerno više od nastavka odnosa i ne trebaju dodatne popuste ili promocije).

Kako bi se procijenio pravi dugoročni potencijal lojalnosti kupca ili skupine kupaca, potrebno je poznavati njihovu sklonost ispoljavanju dosljednosti. Tako će neki kupci prebjeći kod konkurencije 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 se organizacijama za procjenu koeficijenata lojalnosti koristi povijest razvoja ili ponašanje kupaca u pojedinim segmentima Repin V.V., Eliferov V.G. Procesni pristup menadžmentu: Modeliranje poslovnih procesa. - M., 2005. - 2. izd. - P.232.. U drugima, posebno onima čija je budućnost slabo povezana s prošlošću, pokušavaju metodama analize podataka saznati koliki treba biti popust da bi kupci otišli u njihovu organizaciju. No unatoč svim izazovima mjerenja, korištenje metrike lojalnosti omogućuje organizacijama da identificiraju zadržavanje kupaca i provedu dobre prakse dokazane u jednom odjelu u cijeloj organizaciji.

Razvoj sustava mjerenja, analize i upravljanja Gotovina teče dobivena od lojalnosti može dovesti organizaciju do ulaganja koja će dodatno osigurati rast broja kupaca i organizacije u cjelini.

Dakle, model lojalnosti je detaljno obrazložen na verbalnoj razini. U obrazloženju se spominje matematička i računalna podrška. Međutim, od njih se ne traži da donose početne odluke.

Uz temeljitiju analizu situacije, verbalni modeli, u pravilu, nisu dovoljni. Potrebno je koristiti dovoljno složen matematički modeli. Dakle, prilikom donošenja odluka u upravljanju proizvodni sustavi Koriste se Kuzin B.I., Yuriev V.N., Shakhdinarov G.M. Metode i modeli upravljanja poduzećem: Zbornik. za sveučilišta. - SPb., 2001. - Str.327.

modeli tehnološki procesi(prvenstveno modeli kontrole i upravljanja);

Modeli za osiguranje kvalitete proizvoda (osobito, modeli za procjenu i kontrolu pouzdanosti);

modeli čekanja;

Modeli upravljanja zalihama (logistički modeli);

Simulacijski i ekonometrijski modeli poduzeća kao cjeline itd.

• poboljšanje modela "kako treba". Modeliranje poslovnih procesa nije ograničeno na stvaranje modela "kako bi trebalo biti". Svaki od procesa nastavlja se mijenjati i poboljšavati usput, stoga modele procesa treba redovito pregledavati i poboljšavati. Ova faza modeliranja povezana je sa stalnim unapređenjem procesa i poboljšanjem modela poslovnih procesa.

Vrste modeliranja poslovnih procesa

Modeliranje poslovnih procesa može imati drugačiji fokus. Ovisi o tome koje probleme treba riješiti uz njegovu pomoć. Uzimanje u obzir apsolutno svih utjecaja na proces može značajno zakomplicirati model i dovesti do redundancije u opisu procesa. Kako bi se to izbjeglo, modeliranje poslovnih procesa podijeljeno je prema vrsti. Vrsta simulacije odabire se ovisno o karakteristikama procesa koji se proučava.

Najčešće se u svrhu poboljšanja procesa koriste sljedeće vrste modeliranja:

• Funkcionalno modeliranje. Ova vrsta modeliranja podrazumijeva opis procesa u obliku međusobno povezanih, jasno strukturiranih funkcija. Pritom nije potreban strogi vremenski slijed funkcija, u obliku u kojem postoji u stvarnim procesima.
• Modeliranje objekata- podrazumijeva opis procesa kao skupa međusobno povezanih objekata - tj. proizvodne jedinice. Objekt je svaki objekt koji se transformira tijekom izvođenja procesa.
• Simulacija- kod ove vrste modeliranja poslovnih procesa podrazumijeva se modeliranje ponašanja procesa u različitim vanjskim i unutarnjim uvjetima uz analizu dinamičkih karakteristika procesa i analizu raspodjele resursa.

Podjela modeliranja po vrstama provodi se radi pojednostavljenja rada i fokusiranja na određene karakteristike procesa. U ovom slučaju, za isti postupak se može primijeniti različite vrste modeliranje. To vam omogućuje da radite s jednom vrstom modela neovisno o drugima.

Načela modeliranja poslovnih procesa

Modeliranje poslovnih procesa temelji se na nizu principa koji omogućuju kreiranje adekvatnih modela procesa. Njihovo poštivanje omogućuje opisivanje skupa parametara stanja procesa na način da su unutar jednog modela komponente usko povezane, dok pojedini modeli ostaju dovoljno neovisni jedni o drugima.

Glavni principi modeliranja poslovnih procesa su sljedeći:

• Princip razgradnje– svaki se proces može prikazati skupom hijerarhijski raspoređenih elemenata. U skladu s ovim načelom, proces mora biti detaljiziran u svoje sastavne elemente.
• Načelo fokusa– za razvoj modela potrebno je apstrahirati mnoge procesne parametre i usredotočiti se na ključne aspekte. Za svaki model ovi aspekti mogu biti različiti.
• Načelo dokumentiranja– elementi uključeni u proces moraju biti formalizirani i fiksirani u modelu. Za različite procesne elemente moraju se koristiti različite oznake. Učvršćivanje elemenata u model ovisi o vrsti modeliranja i odabranim metodama.
• Načelo dosljednosti- svi elementi uključeni u model procesa moraju imati jednoznačnu interpretaciju i ne smiju biti u suprotnosti jedni s drugima.
• Načelo potpunosti i dostatnosti- prije uključivanja ovog ili onog elementa u model, potrebno je procijeniti njegov utjecaj na proces. Ako element nije bitan za izvođenje procesa, tada njegovo uključivanje u model nije preporučljivo, jer može samo zakomplicirati model poslovnog procesa.

Metode modeliranja poslovnih procesa

Danas postoji prilično velik broj metoda za modeliranje poslovnih procesa. Ove metode su za različiti tipovi modeliranje i omogućuju vam da se usredotočite 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 provodi se sljedećim metodama:

Dijagram dijagrama toka (dijagram tijeka rada) je grafička metoda predstavljanja procesa u kojoj su operacije, podaci, procesna oprema itd. prikazani posebnim simbolima. Metoda se koristi za prikaz logičkog slijeda radnji procesa. Glavna prednost metode je njezina fleksibilnost. Proces se može prikazati na mnogo načina.

Dijagram protoka podataka (dijagram protoka podataka). Dijagram protoka podataka ili DFD koristi se za prikaz prijenosa informacija (podataka) iz jedne operacije procesa u drugu. DFD opisuje odnos operacija kroz informacije i podatke. Ova metoda je osnova strukturne analize procesa, jer omogućuje rastavljanje procesa na logičke razine. Svaki se proces može rastaviti na potprocese na višoj razini detalja. Korištenje DFD-a omogućuje odražavanje samo protoka informacija, ali ne i protoka materijala. Dijagram toka podataka pokazuje kako informacije ulaze i izlaze iz procesa, koje radnje mijenjaju informacije, gdje su informacije pohranjene u procesu i tako dalje.

Role Activity Diagram (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 organizacijska funkcija. Dijagram uloga pokazuje stupanj "odgovornosti" za proces i njegove operacije, kao i interakciju uloga.

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

Modeliranje je stvaranje modela, tj. slike objekta koja ga zamjenjuje, kako bi se dobile informacije o tom objektu provođenjem eksperimenata s njegovim modelom.

Model u općem smislu (generalizirani model) je određeni objekt stvoren u svrhu dobivanja i (ili) pohranjivanja informacija (u obliku mentalne slike, opisa znakovnim sredstvima ili materijalnog sustava), odražavajući svojstva, karakteristike i veze izvornog objekta proizvoljne prirode, bitne za zadatak koji subjekt rješava.

Objektni modeli su jednostavniji sustavi, s jasnim; struktura, precizno definirani odnosi među sastavnim dijelovima, koji omogućuju detaljniju analizu svojstava stvarnih objekata i njihovo ponašanje u različite situacije. Dakle, modeliranje je alat za analizu složenih sustava i objekata.

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

Drugo, model mora biti potpun. To znači da treba omogućiti da se, uz pomoć odgovarajućih metoda i metoda proučavanja modela, istraži sam objekt, odnosno da se dobiju neke tvrdnje o njegovim svojstvima, principima rada i ponašanju u danim uvjetima.

Skup primijenjenih modela može se klasificirati prema sljedećim kriterijima:

· metoda modeliranja;

prirodu sustava koji se modelira;

mjerilo modeliranja.

Prema metodi modeliranja razlikuju se sljedeće vrste modela:

· analitički, kada se ponašanje objekta modeliranja opisuje u obliku funkcionalnih ovisnosti i logičkih uvjeta;

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

Prema prirodi modeliranog sustava, modeli se dijele na:

· na determinističke, u kojima su svi elementi objekta modeliranja stalno jasno definirani;

· na stohastičke, kada modeli uključuju slučajne kontrole.

Ovisno o vremenskom faktoru modeli se dijele na statičke i dinamičke. Statički modeli (dijagrami, grafikoni, dijagrami toka podataka) omogućuju opis strukture sustava koji se modelira, ali ne daju informacije o njegovom trenutnom stanju, koje se mijenja tijekom vremena. Dinamički modeli omogućuju opisivanje razvoja procesa koji se odvijaju u sustavu tijekom vremena. Za razliku od statičkih modela, dinamički modeli omogućuju ažuriranje vrijednosti varijabli, samih modela, dinamički izračun različitih parametara procesa i rezultata utjecaja na sustav.

Modeli se mogu podijeliti u sljedeće vrste:

1) Funkcionalni modeli - izražavaju izravne odnose između endogenih i egzogenih varijabli.

2) Modeli izraženi korištenjem sustava jednadžbi s obzirom na endogene veličine. Oni izražavaju omjere bilance između različitih ekonomskih pokazatelja (primjerice, model input-output bilance).

3) Modeli optimizacijskog tipa. Glavni dio modela je sustav jednadžbi s obzirom na endogene varijable. Ali cilj je pronaći optimalno rješenje za neki ekonomski pokazatelj (npr. pronaći takve vrijednosti poreznih stopa da osiguraju maksimalan priljev sredstava u proračun za određeno vremensko razdoblje).

4) Simulacijski modeli – vrlo točan odraz ekonomskog fenomena. Simulacijski model omogućuje vam odgovor na pitanje: "Što će se dogoditi ako ...". Simulacijski sustav je skup modela koji simuliraju tijek procesa koji se proučava, u kombinaciji s posebnim sustavom pomoćnih programa i informacijskom bazom, koji omogućuju vrlo jednostavnu i brzu provedbu varijantnih proračuna.

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

S druge strane, modeli se mogu podijeliti na kontrolirane i prediktivne. Upravljani modeli odgovaraju na pitanje: "Što će se dogoditi ako...?"; “Kako postići ono što želite?” i sadrže tri skupine varijabli: 1) varijable koje karakteriziraju trenutno stanje objekta; 2) kontrolne akcije - varijable koje utječu na promjenu ovog stanja i podložne su svrhovitom izboru; 3) početni podaci i vanjski utjecaji, tj. eksterno postavljeni parametri i početni parametri.

U prediktivnim modelima kontrola nije eksplicitno identificirana. Odgovaraju na pitanja: “Što će se dogoditi ako sve ostane isto?”.

Nadalje, modele možemo podijeliti prema načinu mjerenja vremena 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: izvješća, bilance i drugi dokumenti sastavljaju se periodički. Ali s formalne točke gledišta, kontinuirani model može biti lakše proučavati. Imajte na umu da u fizikalnoj znanosti postoji stalna rasprava o tome je li stvarno fizičko vrijeme kontinuirano ili diskretno.

Obično prilično veliki društveno-ekonomski modeli uključuju materijalne, financijske i socijalne dijelove. Materijalni dio - bilance proizvoda, proizvodni kapaciteti, radna snaga, prirodni resursi. Ovo je odjeljak koji opisuje temeljne procese, ovo je razina koja se obično slabo kontrolira, posebno brza, jer je vrlo inercijalna.

Financijski dio sadrži stanja novčanog tijeka, pravila za formiranje i korištenje sredstava, pravila za određivanje cijena itd. Na ovoj razini mogu se identificirati mnoge kontrolirane varijable. Oni mogu biti regulatori. Društveni dio sadrži informacije o ponašanju ljudi. Ovaj odjeljak uvodi mnoge neizvjesnosti u modele donošenja odluka, jer je teško ispravno uzeti u obzir čimbenike kao što su produktivnost rada, obrasci potrošnje, motivacija itd.

Pri konstruiranju modela koji koriste diskretno vrijeme često se koriste ekonometrijske metode. Među njima su popularne jednadžbe regresije i njihovi sustavi. Često se koriste kašnjenja (kašnjenja u reakciji). Za sustave koji su nelinearni po parametrima, primjena metode najmanjih kvadrata nailazi na poteškoće.

Trenutno popularni pristupi procesima poslovnog reinženjeringa temelje se na aktivnoj uporabi matematičkih i informacijskih modela.

Prilikom izgradnje bilo kojeg modela procesa upravljanja poželjno je pridržavati se sljedećeg akcijskog plana:

1) Formulirati ciljeve proučavanja sustava;

2) Odaberite one čimbenike, komponente i varijable koje su najznačajnije za ovaj zadatak;

3) Uzeti u obzir na ovaj ili onaj način vanjske čimbenike koji nisu uključeni u model;

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

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

1. Postavka problema i njegova analiza - istaknute su bitne značajke

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

2. Izrada modela - odabire se vrsta modela, ocjenjuje se mogućnost njegove primjene za rješavanje zadataka, specificira popis prikazanih parametara modeliranog objekta i odnos između njih. Za složene objekte utvrđuje se mogućnost izgradnje nekoliko modela koji odražavaju različite aspekte funkcioniranja objekta.

3. Priprema početnih informacija - prikupljaju se podaci o objektu (temeljem proučavanja modela). Zatim se obrađuju metodama teorije vjerojatnosti, matematičke statistike i ekspertnih postupaka.

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

5. Primjena rezultata u praksi - rad sa simuliranim

objekta, uzimajući u obzir njegova pretpostavljena svojstva dobivena proučavanjem modela. Istodobno, pretpostavlja se da su ta svojstva s dovoljnom razinom vjerojatnosti zapravo svojstvena ovom objektu. Posljednja odredba trebala bi se temeljiti na rezultatima prethodne faze.

Ako su rezultati dobiveni u petoj fazi nedovoljni, sam objekt ili njegova okolina su se promijenili, dolazi do povratka na prvu fazu i novog prolaska ciklusa modeliranja.

Korištenje suvremenih računala, računalnih sustava i mreža moćno je sredstvo implementacije simulacijskih modela i proučavanja uz njihovu pomoć karakteristika procesa funkcioniranja sustava. S. U nekim slučajevima, ovisno o složenosti objekta modeliranja, odnosno sustava S, racionalno korištenje osobnih računala (PC) ili lokalnih mreža (LAN). U svakom slučaju, učinkovitost istraživanja sustava S na softverski implementiranom modelu M s prije svega ovisi o ispravnosti sheme algoritma modeliranja, savršenosti programa, a samo neizravno ovisi o tehnički podaci računalo koje se koristi za simulaciju. Od velike važnosti u implementaciji modela na računalu je pitanje pravilnog izbora jezika za modeliranje.

Sustavi za modeliranje i programski jezici. Algoritamski jezici pri modeliranju sustava služe kao pomoćni aparat za razvoj, strojnu implementaciju i analizu karakteristika modela. Svaki jezik za modeliranje trebao bi odražavati određenu strukturu koncepata za opisivanje široke klase fenomena. Odabirom specifičnog jezika za rješavanje problema modeliranja procesa funkcioniranja sustava, istraživaču je na raspolaganju pažljivo razrađen sustav apstrakcija koji mu daje osnovu za formaliziranje procesa funkcioniranja sustava koji se proučava. i izlaz rezultata simulacije omogućuju brzu i detaljnu analizu mogućih ishoda simulacijskog eksperimenta s M m modelom.

Glavne točke koje karakteriziraju kvalitetu jezika za modeliranje su: pogodnost opisivanja procesa funkcioniranja sustava S, jednostavnost unosa simulacijskih ulaznih podataka i varijacija strukture, algoritama i parametara modela, izvedivost statističkog modeliranja, učinkovitost analize i izlaz simulacijskih rezultata, jednostavnost otklanjanja pogrešaka i kontrole simulacijskog programa, dostupnost percepcije i korištenja Jezik. Budućnost jezika za modeliranje određena je napretkom u području stvaranja multimedijskih sustava za strojnu simulaciju, kao i problemski orijentiranih informacijskih i računalnih sustava za potrebe modeliranja.

Razmotrite osnovne koncepte povezane s algoritamskim jezicima i njihovu implementaciju na računalu općenito, a posebno jezike za modeliranje.

Programski jezik je skup znakova koje računalo prepoznaje i označava operacije koje se mogu implementirati na računalu. Na najnižoj razini je glavni jezik stroja, program u kojem je napisan u kodovima koji izravno odgovaraju elementarnim radnjama stroja (dodavanje, memoriranje, prosljeđivanje na zadanu adresu itd.). Sljedeću razinu zauzima autocode (jezik SKUPŠTINA) računalni stroj. Autocode program sastoji se od mnemoničkih simbola pretvorenih u strojne kodove pomoću posebnog programa - asemblera.

Sastavljač Programom se naziva program koji preuzima upute napisane na algoritamskom jeziku visoke razine i pretvara ih u programe na glavnom jeziku stroja ili u autokodu, koji se u potonjem slučaju ponovno prevode pomoću asemblera.

Tumač Programom se naziva program koji, nakon što primi upute iz ulaznog jezika, odmah izvodi odgovarajuće operacije, za razliku od prevoditelja koji te upute pretvara u pamtljive lance naredbi. Prijevod se odvija tijekom cijelog vremena trajanja programa napisanog na jeziku prevoditelja. Nasuprot tome, kompilacija i asembler pojedinačni su činovi prevođenja teksta iz ulaznog jezika u objektni jezik stroja, nakon čega se rezultirajući programi izvršavaju bez ponovljenih poziva prevoditelju.

Program napisan u strojnom kodu ili na jeziku SKUPŠTINA, uvijek odražava specifičnosti pojedinog računala. Upute takvog programa odgovaraju određenim strojnim operacijama i stoga imaju smisla samo u računalu za koje su namijenjene, stoga se takvi jezici nazivaju strojno orijentirani jezici.

Većina jezika tumača i kompajlera može se klasificirati kao proceduralno orijentirani jezici. Ti se jezici kvalitativno razlikuju od strojno orijentiranih jezika, koji opisuju elementarne računalne operacije i nemaju problemsku orijentaciju. svi proceduralni jezici namijenjeni su određenoj klasi problema, uključuju upute koje su prikladne za formuliranje načina rješavanja tipičnih problema ove klase. Odgovarajući algoritmi programirani su u zapisima koji nisu povezani ni s jednim računalom.

Jezik modeliranja je proceduralno orijentiran jezik sa specifičnim značajkama. Glavni jezici za modeliranje razvijeni su kao softverski simulacijski pristup proučavanju procesa funkcioniranja određene klase sustava.

Značajke uporabe algoritamskih jezika. Razmotriti prednosti i nedostatke korištenja za modeliranje procesa funkcioniranja sustava simulacijski jezici(JIM) i jezici opće namjene(NON), tj. univerzalni i proceduralno orijentirani algoritamski jezici. Svrhovitost korištenja NIM-a proizlazi iz dva glavna razloga: 1) pogodnost programiranja modela sustava, koji igra značajnu ulogu u strojnoj implementaciji algoritama za modeliranje; 2) konceptualna orijentacija jezika na klasu sustava, koja je neophodna u fazi izgradnje modela sustava i odabira općeg smjera istraživanja u planiranom računalnom eksperimentu. Praksa modeliranja sustava pokazuje da je upravo korištenje NIM-a uvelike odredilo uspjeh simulacije kao metode eksperimentalnog proučavanja složenih realnih objekata.

Jezici za modeliranje omogućuju opisivanje simuliranih sustava u terminima razvijenim na temelju osnovnih koncepata simulacije. Prije nego što su ti pojmovi bili jasno definirani i formalizirani u JIM-u, nije postojao uobičajeni načini opise simulacijskih zadataka, a bez njih nije bilo veze između različitih razvoja u području postavljanja simulacijskih eksperimenata. Jezici za modeliranje visoke razine pogodno su sredstvo komunikacije između kupca i programera strojnog modela M m .

Unatoč ovim prednostima JIM-a, čvrsti argumenti, tehnički i operativni, sada se iznose protiv potpunog napuštanja univerzalnih i proceduralnih jezika u modeliranju. Tehničke primjedbe na korištenje JIM-a: pitanja učinkovitosti radnih programa, mogućnosti njihovog otklanjanja pogrešaka, itd. Kao operativni nedostaci, nedostatak dokumentacije o postojećem JIM-u, čisto individualna priroda odgovarajućih prevoditelja, što komplicira njihovu implementaciju na razna računala, a spominju se i poteškoće ispravljanja grešaka. Smanjenje učinkovitosti NIM-a očituje se kod problema modeliranja koji su raznolikiji od onih za koje je dizajniran određeni jezik modeliranja. Ali ovdje treba napomenuti da trenutno ne postoji NON koji bi bio učinkovit u rješavanju problema bilo koje klase.

Ozbiljni nedostaci JIM-a očituju se u činjenici da su, za razliku od naširoko korištenog LDL-a, čiji su prevoditelji uključeni u softver koji isporučuje proizvođač za sva moderna računala, jezike za modeliranje, uz nekoliko iznimaka, razvile pojedinačne organizacije za svoje potrebe. usko specijaliziranim potrebama. Odgovarajući translatori su slabo opisani i prilagođeni za korištenje u rješavanju problema modeliranja sustava, stoga se, unatoč prednostima NIM-a, mora odustati od njihove praktične primjene u nizu specifičnih slučajeva.

Prilikom izrade sustava za modeliranje temeljenog na bilo kojem jeziku, potrebno je riješiti pitanje sinkronizacije procesa u modelu, budući da u svakom trenutku protoka vremena u sustavu (sistemsko vrijeme) može biti potrebno obraditi nekoliko događaja, tj. , potrebna je pseudoparalelna organizacija simuliranih procesa u modelu stroja M m . To je glavna zadaća simulacijskog monitora koji obavlja sljedeće funkcije: upravljanje procesom (koordinacija vremena sustava i stroja) i upravljanje resursima (odabir i distribucija ograničenih alata simulacijskog sustava u modelu).

Pristupi razvoju modelnih jezika. Do danas su postojala dva različita pristupa razvoju jezika za modeliranje: kontinuirani i diskretni - odražavajući glavne značajke sustava proučavanih metodom modeliranja. Stoga su NIM podijeljeni u dvije neovisne skupine, koje odgovaraju dvjema vrstama imitacije koje su se razvile neovisno jedna o drugoj: za simulaciju kontinuiranih i diskretnih procesa.

Za modeliranje kontinuiranih procesa, ne samo AVM, ali i računala, potonja uz odgovarajuće programiranje oponašaju razne kontinuirani procesi. U isto vrijeme, računala su pouzdanija u radu i omogućuju dobivanje visoke točnosti rezultata, što je dovelo do razvoja jezika za modeliranje koji prikazuju model u obliku blokova takvih tipova koji igraju ulogu standardnih blokova. AVM(pojačala, integratori, generatori funkcija itd.). Zadana shema algoritma modeliranja transformira se u sustav zajednički razmatranih diferencijalnih jednadžbi. Modeliranje se u ovom slučaju u biti svodi na pronalaženje numeričkih rješenja ovih jednadžbi korištenjem neke standardne metode korak po korak.

Primjer jezika za modeliranje kontinuiranih sustava na računalu predstavljanjem modeliranog sustava u obliku jednadžbi u konačnim razlikama je jezik DINAMO, za koje jednadžbe uspostavljaju odnose između vrijednosti funkcija u trenucima vremena t i t+dt i između vrijednosti njihovih izvoda u vremenu t+dt/2. I u ovom slučaju, simulacija je, u biti, korak po korak rješavanje zadanog sustava diferencijalnih jednadžbi .

Univerzalni Računalo- uređaj diskretnog tipa, te stoga treba osigurati diskretnu aproksimaciju procesa funkcioniranja sustava koji se proučava S. Kontinuirane promjene u procesu funkcioniranja realnog sustava prikazuju se u diskretnom modelu M m, implementiranom na računalu, određenim nizom diskretnih događaja, a takvi se modeli nazivaju modeli diskretnih događaja. Pojedinačni događaji reflektirani u diskretnom modelu mogu se odrediti s visokim stupnjem aproksimacije stvarnosti, što osigurava primjerenost takvih diskretnih modela stvarnim procesima koji se odvijaju u sustavima S.

Arhitektura jezika za modeliranje. JIM arhitektura, tj. koncept međusobnih odnosa elemenata jezika kao složeni sustav, te tehnologija prijelaza iz sustava S njenom modelu stroja M s mogu se prikazati na sljedeći način: 1) objekti modeliranja (sustavi S) opisani su (prikazani u jeziku) pomoću nekih jezičnih atributa; 2) atributi su u interakciji s procesima koji su primjereni stvarnim pojavama u simuliranom sustavu S; 3) procesi zahtijevaju specifične uvjete koji određuju logičnu osnovu i slijed interakcije tih procesa u vremenu; 4) uvjeti utječu na događaje koji se odvijaju unutar simulacijskog objekta (sustav 5) iu interakciji s njim vanjsko okruženje E; 5) događaji mijenjaju stanje modela sustava M u prostoru i u vremenu.

Tipični dijagram NIM arhitekture i tehnologije njegove upotrebe u modeliranju sustava prikazan je na sl. 5.1.

U većini slučajeva, modeli strojeva koriste se za proučavanje karakteristika i ponašanja sustava. S kroz određeno vremensko razdoblje, dakle jedan od naj važne zadatke pri izradi modela sustava i odabiru programskog jezika za model implementiraju se dvije funkcije: 1) podešavanje vremenske koordinate stanja sustava ("unaprijed" vremena, organiziranje "sata"); 2) osiguranje konzistentnosti različitih blokova i događaja u sustavu (sinkronizacija u vremenu, koordinacija s drugim blokovima).

Dakle, funkcioniranje modela Mm trebalo bi se odvijati u umjetnom (ne u stvarnom i ne u računalnom) vremenu, osiguravajući pojavu događaja redoslijedom koji zahtijeva logika proučavanog sustava i s odgovarajućim vremenskim intervalima između njih. Pritom treba voditi računa da elementi realnog sustava S rade simultano (paralelno), a komponente strojnog modela M m djeluju sekvencijalno, budući da su implementirane pomoću sekvencijalnog računala. Budući da se događaji mogu dogoditi istovremeno u različitim dijelovima objekta modeliranja, tada je za održavanje adekvatnosti uzročno-posljedičnih vremenskih odnosa potrebno stvoriti "mehanizam" za postavljanje vremena u JIM-u za sinkronizaciju djelovanja elemenata modela sustava.

Postavljanje vremena u modelu stroja. Kao što je već navedeno u Pogl. 3, postoje dva glavna pristupa postavljanju vremena: korištenje konstantnih i promjenjivih vremenskih intervala, koji odgovaraju dvama principima za implementaciju algoritama modeliranja, tj. "principu D t" i "načelo d z".

Razmotrite odgovarajuće metode upravljanja vremenom u modelu sustava M(S) na primjeru prikazanom na sl. 5.2, gdje je redoslijed događaja u sustavu iscrtan duž osi stvarnog vremena ( s ja) u vremenu i događajima s 4 i s 5 se pojavljuju istovremeno (Sl. 5.2, a). Vođen događajima s ja mijenjaju se stanja modela z ja u to vrijeme t zi, a takva promjena nastupa naglo dz.

U modelu izgrađenom prema "principu D t"(Sl. 5.2, b), trenutci sistemskog vremena sekvencijalno će poprimiti 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 s trenucima događanja događaja s ja, koji su simulirani u modelu sustava. U ovom slučaju, sustavno vrijeme dobiva konstantan prirast, koji je odabran u vremenu određenom prije početka simulacijskog eksperimenta.

U modelu izgrađenom po „principu dz"(Sl. 5.2, u), promjena vremena se događa u trenutku promjene stanja sustava, a niz vremenskih trenutaka sustava 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 , odnosno točke sistemskog vremena t "" k (dz), izravno su povezani s trenucima nastanka događaja u sustavu s ja .

Svaka od ovih metoda ima svoje prednosti u smislu adekvatnog odražavanja stvarnih događaja u sustavu. S i trošak strojnih resursa za modeliranje.

Kada se koristi "načelo d z" događaji se obrađuju sekvencijalno i vrijeme se svaki put pomiče unaprijed do početka sljedećeg događaja. U modelu izgrađenom prema "principu D t", obrada događaja odvija se prema skupinama, serijama ili skupovima događaja. U ovom slučaju, izbor D t ima značajan utjecaj na tijek procesa i rezultate simulacije, a ako D t postavljen netočno, rezultati mogu ispasti nepouzdani, jer se svi događaji pojavljuju u točki koja odgovara gornjoj granici svakog intervala simulacije. Pri primjeni "načela d z" Simultana obrada događaja u modelu odvija se samo kada se ti događaji istovremeno pojavljuju u stvarnom sustavu. Time se izbjegava potreba za umjetnim uvođenjem rangiranja događaja kada se obrađuju na kraju intervala. Na.

Pri modeliranju prema "načelu D t" može se postići dobra aproksimacija: za ovo D t mora biti mali tako da dva neistovremena događaja ne padnu u isti vremenski interval. Ali smanjenje D t dovodi do povećanja troškova računalnog vremena za modeliranje, budući da se značajan dio troši na podešavanje "sata" i praćenje događaja, koji se ne moraju 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 lažni dojam njihove istovremenosti.

Odabrati princip konstruiranja modela stroja M m te sukladno tome JIM treba znati: svrhu i svrhu modela; potrebna točnost rezultata simulacije; trošak računalnog vremena pri korištenju jednog ili drugog principa; potrebna količina strojne memorije za implementaciju modela izgrađenog prema D principu t i d z; složenost programiranja modela i njegovog otklanjanja pogrešaka.

Zahtjevi za simulacijske jezike. Stoga se pri razvoju modela sustava pojavljuju brojne specifične poteškoće, stoga bi u NIM-u trebao biti osiguran skup takvih softverskih alata i koncepata koji se ne nalaze u konvencionalnom NON-u.

Kombinacija. Paralelno strujanje u realnim sustavima S procese predstavlja računalo koje radi sekvencijalno. Jezici za modeliranje zaobilaze ovu poteškoću uvođenjem koncepta sistemskog vremena, koje se koristi za predstavljanje vremenski poredanih događaja.

Veličina. Većina simuliranih sustava ima složenu strukturu i algoritme ponašanja, a njihovi modeli su velikog volumena. Stoga se dinamička dodjela memorije koristi kada se pojavljuju komponente modela sustava M m RAM memorija računalo ili ga ostaviti, ovisno o trenutnom stanju. Važan aspekt Izvedivost M m modela na računalu u ovom slučaju je blokovska priroda njegovog dizajna, tj. mogućnost cijepanja modela na blokove, podblokove itd.

Promjene. Dinamički sustavi povezani su s kretanjem i karakterizirani su razvojem procesa, uslijed čega se prostorna konfiguracija tih sustava mijenja tijekom vremena. Stoga u svim RIM-ovima predviđaju obradu popisa koji odražavaju promjene stanja procesa funkcioniranja simuliranog sustava. S.

Međusobna povezanost. Uvjeti potrebni za pojavu raznih događaja u modelu M m proces rada sustava S, može biti vrlo teško zbog prisutnosti veliki broj međusobni odnosi između komponenti modela. Kako 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 zadanom intervalu, na temelju kojih je moguće dobiti stohastičke učinke na M m modelu, oponašane slučajnim varijable s pripadajućim zakonom raspodjele.

Analiza. Za dobivanje jasnog i praktičnog odgovora na pitanja koja se rješavaju metodom strojne simulacije, potrebno je dobiti statističke karakteristike procesa funkcioniranja modela sustava. M(S). Stoga jezici za modeliranje pružaju metode za statističku obradu i analizu rezultata modeliranja.

Navedeni zahtjevi u studiji i projektu raznih sustava S odgovaraju tako dobro poznatim jezicima za modeliranje diskretnih događaja kao što su SIMULA, SIMSCRIPT, GPSS, SOL. CSL i tako dalje.

Na sredstva softver

odnositi se:

alati za modeliranje procesa upravljanja;

tipični kontrolni zadaci;

metode matematičkog programiranja, matematičke statistike, teorije čekanja itd.

Dio softver

uključuje sustavne i primijenjene softver, kao i tehnička dokumentacija

Sistemski softver

uključuje Operacijski sustavi za korištene hardverske platforme, razne operacijske ljuske koje podižu razinu korisničkog sučelja, sustave za programiranje, programe za rad u mreži, testove sustava, programe za administriranje mreža, baze podataka.

Aplikacijski softver

mogu biti generičke ili specijalizirane.

usmjeren na zadatak. Može se prilagoditi za određeni slučaj upotrebe. Kao takvi alati koriste se DBMS, programi za obradu teksta, proračunske tablice, programi za prepoznavanje teksta i govora, generatori izvješća za sustave baza podataka itd.

Specijalizirani softver

stvoren za specifičan informacijski sistem ili za klasu sustava s uskom namjenom.

Tipični aplikacijski softver

može biti opće namjene ili specifičan za domenu, kao i specifičan za hardversku platformu ili mobilni.

Tehnička dokumentacija za softver treba sadržavati opis zadataka, ekonomski i matematički model zadatka, popis softverskih modula programskog algoritma, popis korištenih simbola, test slučajeva.

Informacijska podrška

Svrha podsustava informacijske potpore je suvremeno formiranje i izdavanje pouzdanih informacija na usvajanje. upravljačke odluke.

Informacijska podrška

Cjelokupnost jedinstvenog sustava za klasifikaciju i kodiranje informacija, jedinstvenih dokumentacijskih sustava, shema protoka informacija koje cirkuliraju u organizaciji, kao i metodologije za izgradnju baza podataka.

Za jezičnu podršku IP-a

uključuje prirodne i umjetne jezike, kao i sredstva njihove jezične potpore: rječnike rječnika prirodnih jezika, tezauruse (posebne rječnike temeljnih pojmova jezika, označene pojedinačnim riječima ili izrazima, s određenim semantičkim odnosima među njima) predmetnog područja, prijevodni rječnici itd.

Organizacijska podrška- skup metoda i alata koji reguliraju interakciju zaposlenika s tehnička sredstva te međusobno u procesu razvoja i rada informacijskog sustava.

Organizacijska podrška provodi sljedeće funkcije:

analiza postojećeg sustava upravljanja organizacijom u kojoj će se koristiti IS i identificiranje zadataka koji će se automatizirati;

priprema zadataka za rješavanje na računalu, uključujući tehnički zadatak za dizajn IS-a i studiju izvedivosti njegove učinkovitosti;

razvoj upravljačkih odluka o sastavu i strukturi organizacije, metodologija rješavanja problema usmjerenih na poboljšanje učinkovitosti sustava upravljanja.

Organizacijska podrška. EIS uključuje vlastiti upravljački aparat koji osigurava funkcioniranje i razvoj svih podsustava. Njegove glavne funkcije su razvoj.