авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |

«№1 ISSN 2306-1561 Автоматизация и управление в технических системах Научно-методический сборник трудов кафедры «Автоматизированные ...»

-- [ Страница 4 ] --

Число одновременных участников (точек) конференции с применением MCU может достигать сотни. Для многоточечных конференций в сетях IP в качестве сервера применяется программное обеспечение для Windows 2000/2003, при этом для каждого участника необходима полоса пропускания как минимум 200–400 Кбит/с. В сетях ISDN в качестве сервера применяется аппаратное решение — высокопроизводительный модульный коммутатор с ISDN-портами, подключаемый к сети на скорости 3 BRI — PRI (384–2048 Кбит/с). Также существуют комбинированные решения. Например, один из самых мощных серверов компании Accord — MGS-100 — позволяет подключать ~ 115 ~ участников многоточечной конференции по протоколам ISDN, IP и ATM, осуществляя при этом взаимную конвертацию данных, преобразование протоколов и объединение всех видеопотоков. Более простые серверы могут служить в качестве дополнительной функции групповой или даже компактной системы видеоконференцсвязи (например, такую функцию поддерживает система ViewStation фирмы Polycom).

Следует отметить, что создание комплекса видеоконференцсвязи и видеодокументального обмена – сложная, но интересная задача. Разрабатывая схему построения такого комплекса и выбирая оборудование, прежде всего нужно исходить из целевых задач. Если для принятия решений достаточно провести видеоселекторное совещание, можно ограничиться установкой терминала видеоконференцсвязи. Но если логика работы требует многостороннего экспертного анализа обстановки, необходимо использовать технологии видеодокументального обмена.

Список информационных источников [1] http://HRM.ru [2] http://websoft-elearning.blogspot.com Владимиров Л.В. Проектирование системы обмена учебно-методической [3] информацией между участниками учебного процесса / Л. В. Владимиров, А. В.

Воробьева, А. В. Остроух // Молодой ученый. — 2011. — №4. Т.3. — С. 36-41.

Владимиров Л.В. Программная реализация системы обмена учебно-методической [4] информацией между участниками учебного процесса / Л. В. Владимиров, А. В.

Остроух, А. А. Подберёзкин // Молодой ученый. — 2011. — №4. Т.3. — С. 41-46.

Остроух А. В. Опыт разработки электронных образовательных ресурсов нового [5] поколения для дистанционной технологии обучения // В мире научных открытий.

- Красноярск: НИЦ, 2011. - №9 (21), С. 149- Остроух А. В., Суркова Н. Е. Электронные образовательные ресурсы в [6] профессиональном образовании (Монография) ISBN 978-3-8433-2216-4.

Saarbrucken, Germany: LAP LAMBERT Academic Publishing, 2011. 184 с.

УДК 004.9:378. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ СРЕД ДЛЯ ЭЛЕКТРОННОГО ОБУЧЕНИЯ Остроух А.В., Хромов Н.С.

В современном мире, согласно отчёту American Society for Training & Development в среднем на программы e-learning приходится 30% учебного времени сотрудника компании или студента и этот процент постоянно растёт (диаграмма, представленная на рисунке 1 показывает этот рост более наглядно). Рассмотрим несколько таких систем для того, чтобы понять что же именно заставляет этот процент расти.

~ 116 ~ Рисунок 1 - Диаграмма представления Рассмотренные ниже программные комплексы бесспорно являются конкурентами на российском рынке предоставления услуг e-learning, а некоторые также претендуют на международный уровень или уже заняли на нём свою нишу, однако каждая система имеет свои слабые и сильные стороны.

Сравнение основных возможностей каждой из рассмотренных систем приведено в таблице 1.

Таблица 1 – Сравнение характеристик систем № Параметры ОМС 1С IBM Администратор, Администра Категории куратор, методист, Администратор, тор, преподава пользователей преподаватель, студент тель, слушатель обучающийся Регистрация слушателей через На усмотрение Есть В разработке сайт СДО администратора (самостоятель-ная) Регистрация слушателей в Есть Есть Есть системе администрато-ром Различные права доступа каждого Есть Есть Есть пользователя Электронный портфель Есть Есть В разработке слушателя Зачётная книжка у Есть Есть Не требуется ~ 117 ~ № Параметры ОМС 1С IBM слушателя Интеграция в тесты графических Есть Есть Есть элементов Ограничения времени сдачи Опционально Опционально Опционально контрольных заданий Доступ к результатам Есть Есть Есть тестирования Автоматическая настройка сложности тестовых вопросов Отсутствует Отсутствует Отсутствует в зависимости от правильности ответов тестируемого Возможность внедрения своих Только модули, моду-лей при специально вла-дении Внедрение ppt Модульность разработанные языка-ми презентаций компанией 1С, а JavaScript, C++, также xls-таблицы XML, Flash объекты (swf), Flash-видео (flv) Формирование статистики Есть Есть Есть обучаемого Поддержка тестов Есть Есть Есть Есть.

Настраивается Поддержка паззлов Отсутствует Отсутствует вручную. Есть множество вариативов Изменение Общая базового дизайна Частично есть Отсутствует структура системы неизменна, но ~ 118 ~ № Параметры ОМС 1С IBM многие части интерфейса могут быть изменены путём ручного кодирования Требуется на Требуемый навык Требуется на Не требуется уровне, близком програм-мирования уровне новичка к специалисту Межвузовская система – Есть Есть В разработке поддержка работы разных вузов Основной язык русский, также Локализация на Основной язык Отсутствует есть русский язык русский англоязычная версия Ценовой фактор ~81000 рублей ~44000 рублей Бесплатно Обратимся к данным рисунка 2 на котором изображён график, показывающий сколько требуется времени на сборку, тестирование и отладку одного учебного модуля с помощью всех рассмотренных ранее продуктов и какими навыками владения программированием должен обладать сборщик.

t – время, затрачиваемое на сборку в часах K – уровень требуемых навыков и знаний Как видно, исходя из графика, при создании модуля в среде 1С, навыки программирования, требуемые от сборщика минимальны и весь процесс сборки, тестирования и отладки модуля занимает около трёх с половиной часов. В свою очередь, при создании модуля в среде IBM, навыки программирования, требуемые от сборщика, не требуются, благодаря хорошо проработанной графической оболочке для сборки, и весь процесс сборки, тестирования и отладки модуля занимает около двух с половиной часов. В тоже время при создании модуля в среде ОМС, навыки программирования, требуемые от сборщика близки к специалисту, а весь процесс сборки, тестирования и отладки модуля занимает более шести часов, что является не только утомительным для сборщика, то также сказывается на качестве конечного продукта.

~ 119 ~ Рисунок 2 - Требование навыков программирования - 1С - IBM - ОМС Диаграмма, представленная на рисунке 3 отражает соотношение модульности каждой из рассмотренных систем, то есть насколько широко можно расширить стандартный функционал относительно друг друга.

~ 120 ~ 1С IBM ОМС Рисунок 3 - Диаграмма соотношения модульных возможностей На диаграмме, представленной на рисунке 4 можно увидеть сравнение каждой из рассмотренных систем на предмет представленных в каждой из них ролей:

А – администратор;

К – куратор;

М – методист;

П – преподаватель;

С – студент (слушатель).

IBM А,С К,М П ОМС 1С Рисунок 4 - Диаграмма ролей систем ~ 121 ~ Как видно из диаграммы, у всех продуктов есть общие основополагающие роли.

Это администратор и студент (слушатель). Если рассматривать отдельно только «IBM Collaborative Learning», то можно заметить, что никаких самостоятельных ролей у него нет. В то же время у продукта «1С: Корпоративный университет» довольно много ролей, что с одной стороны разделяет систему иерархии данного продукта, но с другой перегружает её и затрудняет использование. У СДО, основанной на ОМС помимо основных общих ролей также присутствует такая роль как «Преподаватель», которая также есть и в 1С.

Согласно данным, приведённым таблице 3, можно составить диаграмму, отражающую общую функциональность систем друг относительно друга и выявить какая из них является наиболее предпочтительной. Диаграмма представлена на рисунке 5.

1С IBM ОМС Рисунок 5 - Диаграмма возможностей Для большей наглядности функционала построим три диаграммы интегральной оценки возможностей каждой системы, исходя из данных, приведённых в таблице 3. За 100% функционала берутся все факторы, приведённые в таблице 1. (рисунки 6 - 8) ~ 122 ~ 1С 34,2 Не покрыто 65, Рисунок 6 - Интегральная оценка функционала 1С 29 IBM Не покрыто Рисунок 7 - Интегральная оценка функционала IBM 23,7 ОМС Не покрыто 76, Рисунок 8 - Интегральная оценка функционала ОМС ~ 123 ~ По функциональным характеристикам многие системы дистанционного обучения являются схожими, так как каждая система ориентирована на комфортное дистанционное обучение: системы представляют полный набор функций, необходимых для управления учебным процессом. Реализованы модули для создания учебных курсов. Имеется возможность индивидуальной работы со студентами. Исходя из сравнительной характеристики приведённых выше систем можно отметить, что СДО ОМС является наиболее перспективной, а тот факт, что она является бесплатной и может изменяться делает её лучшим вариантом внедрения дистанционного обучения в государственных учебных заведениях.

Список информационных источников Осин А.В. Основные положения концепции образовательных электронных [1] изданий и ресурсов. – М.: Республиканский мультимедиа центр, 2003. – 108 с.

Осин А.В. Открытые образовательные модульные мультимедиа системы, - М.:

[2] Агентство «Издательский сервис», 2010. – 328 с.

Осин А.В. Электронные образовательные ресурсы нового поколения в вопросах и [3] ответах. – Москва, 2007. – 28с.

Осин А.В. Электронные образовательные ресурсы нового поколения: открытые [4] образовательные модульные мультимедиа системы. – М.: Просвещение, 2007. – 606 с.

Сергеев А.С. Автоматизация процедур формирования манифеста и метаданных [5] при разработке SCORM-совместимых электронных учебных модулей, - М.:

Рособразование, 2008.

Сергеев А.С., Горбунов Н.М. Применение JavaScript-шаблона «Исследование»

[6] для разработки открытых образовательных ресурсов нового поколения, - М.:

Рособразование, 2008.

Башмаков А.И., Башмаков И.А. Разработка компьютерных учебников и [7] обучающих систем. – М.: Информационно-издательский дом «Филинъ», 2003.

Башмаков А.И., Старых В.А. Систематизация информационных ресурсов для [8] сферы образования: классификация и метаданные. – М.: «Европейский центр по качеству», 2003.

Гаврилова Т.А. Разработка теории и технологии проектирования многоагентных [9] интеллектуальных адаптивных систем дистанционного обучения (http://www.csa.ru/ailab/grants).

Хортон У., Хортон К. Электронное обучение: инструменты и технологии/ Пер. с [10] англ. – М.: КУДИЦ-ОБРАЗ, 2005.

[11] Paul Adams. IBM Workplace Collaborative Learning. – U.S.: IBM Corp. Redbooks, 2008. – 398 с.

Официальный сайт корпорации 1С.

[12] URL: http://www.1c.ru/ (дата обращения: 20.06.2011).

[13] Официальная российская версия сайта корпорации IBM.

[14] URL: http://www.ibm.com/ru/ru/ (дата обращения: 23.08.2011).

[15] Официальный российский сайт по обучению и развитию персонала.

[16] URL: http://www.trainings.ru (дата обращения: 15.04.2012).

[17] ~ 124 ~ РАЗДЕЛ III. ТРАНСПОРТНЫЕ И ТРАНСПОРТНО ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ СТРАНЫ, ЕЕ РЕГИОНОВ И ГОРОДОВ, ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА НА ТРАНСПОРТЕ УДК 004.942:007. ИНФОРМАЦИОННО-ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ МЕГАПОЛИСА Куфтинова Н.Г.

Современные процессы урбанизации ведут к последовательному росту городов вплоть до формирования предельных территориальных образований, которые называют мегаполисами [1, 2, 10]. Мегаполисам свойственна масса проблем, среди которых наиболее масштабными являются транспортные проблемы. Избыточное использование легковых автомобилей для городских передвижений в условиях увеличения количества и дальности поездок населения приводят к перегруженности улично-дорожной сети мегаполиса и фактическому коллапсу транспортных потоковых процессов [10].

Транспортный путь любой конфигурации может быть представлен как граф L=(N,A), где N– множество узлов сети, A- множество дуг.

Узлы транспортной сети представляют собой места принятия решений (места выгрузки, стоянки и т.п.). Дуги представляют собой отрезки транспортного пути ТС, не содержащие узлов.

Обозначим qn=|N|- количество узлов и qа=|N|- количество дуг в транспортной сети.

Представим сеть в виде списка инцидентности: инцидентность дуг, где для каждой дуги представлены номера узлов, которыми она заканчивается;

инцидентность узлов, где для каждого узла указаны номера прилегающих к нему дуг.

Каждый узел niN транспортной сети описывается следующими параметрами [1 – 10]:

{x, y, Fa, Un, M, Cn} (1) i – номер узла, i=1,2,..,qn ;

x,y – координаты узла транспортной сети;

Fa – список дуг, прилегающих к данному узлу.

Un – тип узла (01- 99);

M – множество ТС, которым разрешен доступ к данному узлу;

Cn – состояние узла.

Введем необходимые в дальнейшем понятия и определения.

~ 125 ~ Узел транспортной сети niN будем называть конечным (граничным) узлом, если существует единственное i, такое, что i=1,2,..,qn.

Узел транспортной сети Ni будем называть транзитным (промежуточным) узлом, если существует только два индекса i1 и i2 такие, что i1 = 1 и i2 = 1.

Узел транспортной niN будем называть транспортным узлом, если существует более двух индексов, n2, таких, что q = 1.

Каждая дуга аjA транспортной сети описывается параметрами:

{l, Fn, e, Ca } (2) j – номер узла, l=1,2,..,qn ;

l – длина дуги;

Fn – список узлов, прилегающих к данной дуге.

e – тип дуги (ориентированная);

Ca – состояние дуги.

Маршруты w длины r от узла ni1 к узлу nir определим как последовательность узлов wi = { ni1,.., nir }, по которым должно проследовать ТС для достижения узла nir из узла ni1.

По транспортной сети L перемещается ТС. Каждое ТС vkV определяется следующими параметрами:

{Np,S,T, Cv} (3) k – номер ТС, k=1,2,..,qn = |V|;

V- множество всех ТС;

Np – количество грузов на ТС;

S – скорость ТС;

T – время транспортировки грузов;

Cv–состояние ТС.

Состояние ТС Cv включает следующие параметры:

{ cv, pv} (4) cv– вид состояния ТС (свободно и т.д.);

pv – местоположение ТС в транспортной сети.

Местоположение ТС в транспортной сети задается номером узла или номером дуги, на котором находится ТС, и признаком, обозначающим, дуга это или узел.

Пусть Z – множество грузов или заявок, сопровождаемых в данный момент автоматизированной системой.

Каждая заявка zlZ описывается параметрами:

{pz, dz,tz, сz}, ~ 126 ~ l – номер заявки, l=1,2,..,qz= |Z|;

pz – место нахождении груза;

dz – место доставки груза;

tz - срок доставки груза;

сz - состояние заявки.

Места транспортировки грузов задаются номерами узлов, которые имеют тип источник-цель грузов.

Итак, модель транспортной сети M ={L,V,Z}. (5) Состояние модели может быть записано на языке предикатов и использоваться в имитационном моделировании процесса транспортировки продукции.

Введем в рассмотрение неупорядоченное множество Р транспортных узлов, связанных множеством дуг (путей). Переход с одного транспортного узла к другому требует затрат времени и ресурсов, обозначим его через матрицу стоимости дуг С.

P={p1, p2,..., pi,…, pN}, где N - количество узлов в рассматриваемой транспортной сети региона, i = i, N.

соответствие Р M, где М = {1,..., Np] - множество индексов транспортных узлов.

Поскольку, множество Р всегда конечно, то существует взаимно однозначное Тогда, топологию транспортной сети на множестве Р можно задать квадратной матрицей T размерность Np Np:

T ={tij:i = j=i, N},, (6) 1, 0, где tij= 1, если узлы i j связаны между собой транспортной коммуникацией и между ними нет промежуточных узлов;

0 - в противном случае.

В силу определения (6) матрица Т является симметричной tij = tji, i, j = i, N, а её диагональные элементы равны нулю tij =0.

Очевидно, что матрица T на множестве Р определяет связный неориентированный граф G = (Р, С), где множество пар вершин Р задается матрицей T в соответствии с правилом:

[(pi, pj) ] (tij=1) (7) Из условия (7) следует, что введенная матрица Т по отношению к графу G = (Р, С) является матрицей инцидентности.

Введем необходимые в дальнейшем понятия и определения.

~ 127 ~ Узел транспортной сети pi будем называть конечным (граничным) узлом, если существует единственное j такое, что tij=1.

Узел транспортной сети Рi будем называть транзитным (промежуточным) узлом, если существует только два индекса j1 и j2 такие, что tij1=1 и tij2=1.

Узел транспортной сети pi будем называть транспортным узлом, если существует более двух индексов jk, k2 таких, что tijk = 1.

транспортной сети допускает следующее разбиение: S=SrSТSП В соответствии с приведенными выше определениями множество узлов где Sr - множество конечных (граничных) узлов;

SТ - множество транспортных узлов;

SП - множество промежуточных (транзитных) узлов.

На определенном выше графе G = (Р, С) транспортной сети построим функцию, задаваемую матрицей С0:

сij С0 =, (8) cij – стоимость дуги между узлами i и j, если tij=1, 0 – в противном случае.

Тогда, упорядоченное подмножество множества М, (кортеж) {pi,…, pn}, k: pk Mp (9) задает путь, соединяющий узлы i и j в рамках рассматриваемой транспортной сети, если:

p1=i;

pn = j;

k = i, n 1 : tk,k+1=1 (10) Заметим, что если {р1,..., рn} - путь, соединяющий узлы i и j транспортной сети, то {рn,...,р1} - путь, соединяющий узлы j и i.

Под стоимостью между узлами i и j транспортной сети вдоль пути {р1,..., рn} в дальнейшем будем понимать величину Cij{р1,..., рn} = C,, (11) при выполнении условий (9) и (10).

Множество всех путей, соединяющих узлы i и j в рамках рассматриваемой транспортной сети, обозначим как:

Пij =[{p1,…, pn}:p1= i;

pn = j;

k = i, n 1 : tk,k+1=1] (12) Под наименьшей стоимостью дуги между узлами i и j транспортной сети в дальнейшем будем понимать величину, определяемую следующим образом:

~ 128 ~ min C {,…, } {,…, }П cij = (13) В интересах построения модели транспортной сети мегаполиса, задаваемой графовой моделью (6), определим матрицу наименьших стоимостей:

C= {cij: i, j = i, Np } (14) Стоимость дуги может выражаться затратами времени к ресурсов. Поэтому в зависимости от информации о стоимости дуги можно выделить два основных типа транспортных сетевых моделей: модели с учетом только временных характеристик (ограничение на ресурсы не накладывается) и модели с учетом временных и ресурсных характеристик.

Модели первого типа не являются оптимизационными. Но, не смотря на это, их применение в системе оценки эффективности транспортной сети региона позволит эффективно решить существенные проблемы, а именно найти минимальное время, в течение которого может быть выполнен весь комплекс процесса транспортировки для данной топологии, и определить календарные сроки начала и окончания каждого этапа, обеспечивающей выполнение всего комплекса транспортировки в найденное минимальное время.

Модели второго типа относятся к задачам распределения ресурсов. Эти задачи являются оптимизационными. В зависимости от принятого критерия оптимальности и характера ограничений они могут быть разбиты на две основные группы:

• задачи минимизации сроков наступления завершения транспортировки при соблюдении заданных ограничений на использование ресурсов;

• задачи оптимизации некоторого показателя качества использования ресурсов при заданных сроках выполнения комплекса управления технологическим процессом.

Предлагаемые модели являются системными: в них действия отдельных узлов транспортной сети анализируются с учетом их взаимных связей. Они позволяют получить многостороннюю оценку эффективности производственной деятельности транспортной сети на текущий период на основе ограниченного числа исходных параметров.

Список информационных источников Веденский, А.С. Исследование операций в транспортных системах: идей схемы [1] методов оптимизации планирования. М.: Мир, 1992. - 584с.

Вельможин, А. В. Теория транспортных процессов и систем. / А. В.Вельможин, В.

[2] А. Гудков, Л. Б. Миротин. - М.: 1998. - 167 с.

Имитационное моделирование в пакете PTV-VISION при управлении [3] транспортировкой продукции промышленных предприятий Куфтинова Н.Г., ~ 129 ~ Польгун М.Б., Чаудхари Р.Р., Снеткова О.Б., Ефименко Д.Б // В мире научных открытий. - Красноярск: НИЦ, 2012. №2.6(26). С. 29- 33.

[4] Ostroukh, A.V. Automation of Planning and Management of the Transportation of Production for Food Processing Industry Enterprises / A.V. Ostroukh, N. G. Kuftinova // Automatic Control and Computer Sciences. - 2012. - Vol. 46. - No. 1. - P. 41 – 48.

[5] Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по строительству промышленных объектов: дис. … д-ра техн. наук: 05.13.06:

защищена 07.04.09: утв. 19.06.09. - М., 2009. - 357 с.

[6] Остроух А.В. Автоматизация и моделирование работы предприятий по строительству промышленных объектов: автореф. дис. … д-ра техн. наук:

05.13.06. - М., 2009. - 43 с.

[7] Остроух, А.В. Информационные технологии в научной и производственной деятельности [Текст] / [ред. А.В. Остроух] - М: ООО "Техполиграфцентр", 2011. 240 с. - ISBN 978-5-94385-056- [8] Остроух, А.В. Особенности реализации автоматизированной информационно аналитической системы центра планирования перевозок строительных грузов [Текст] / А.В. Остроух, И.А. Кузнецов // Вестник МАДИ(ГТУ) – 2008. - Вып.

1(12). - С. 92-96.

[9] Остроух, А.В. Процессно-ориентированный подход к автоматизации планирования и управления транспортировкой продукции предприятий промышленности [Текст] / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Вестник МАДИ – 2010. - Вып. 4(23). - С. 62-66.

[10] Остроух, А.В. Имитационное моделирование управления транспортными потоками в мегаполисе [Текст] / А.В. Остроух, Н.Г. Куфтинова // Автотранспортное предприятие. - 2010. - №12. - С. 41-42.

УДК 004.9:007.52:681. АНАЛИЗ СТРУКТУРЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ДИСПЕТЧЕРСКОГО УПРАВЛЕНИЯ ГОРОДСКИМ ПАССАЖИРСКИМ ТРАНСПОРТОМ Польгун М.Б.

Самыми актуальными задачами на автомобильном транспорте являются задачи оперативного диспетчерского управления работой подвижного состава (ПС) в режиме реального времени и учета фактически выполненной транспортной работы. Основными инструментами решения поставленных задач являются навигационные системы, используемые для оперативного управления движением и учета фактически выполненной транспортной работы. [1] Это связано с работой автоматизированных систем диспетчерского управления (АСДУ). Внедрение навигационных систем на автомобильно-транспортных предприятиях направлено на решение следующих базовых задач:

~ 130 ~ • информационное обеспечение перевозок: внедрение паспортов маршрутов, расчет расписания движения, формирование электронной карты города, составление оперативных сменно-суточных заданий (нарядов);

• оперативное управление движением;

• формирование и вывод оперативных справок и выходных отчетных форм в конце смены.

• оперативное управление движением заключается в решении следующих задач:

• автоматизированный контроль процесса выпуска ПС на линию и его возврат в парк;

• автоматизированный контроль движения транспортных средств, формирование и выдача сообщений об отклонениях от графиков движения отдельных ПЕ;

• реализация управленческих воздействий диспетчера (корректировка графиков движения, выпуск резервных транспортных средств, изменение расписания движения и т. д.).

Зарубежный и отечественный опыт эксплуатации АСДУ на базе спутниковой навигации показывает, что внедрение таких систем приводит к сокращению численности транспортных средств, необходимых для выполнения конкретной транспортной работы. При этом зависимость эффективности системы от ее масштабов является нелинейной. Это достигается за счет получения возможности организации централизованного управления всем парком транспортных средств с учетом фактически складывающейся обстановки в реальном масштабе времени. [1] Распределенная вычислительная сеть АСДУ включает в себя головной вычислительный комплекс в центральной диспетчерской службе (ЦДС) или в центральной диспетчерской АТП, локальный вычислительные сети АТП и определенные автоматизированные рабочие места специалистов, участвующих в организации перевозочного процесса. [1] Вычислительные средства, работающие в АСДУ, должны решать следующие задачи:

• формирование плановых показателей работы транспортных средств на линии;

• получение фактических показателей работы транспортных средств на линии и хранение их в базе данных;

• обеспечение доступа к информационным массивам отдельных пользователей и групп пользователей со своих рабочих мест;

• обмен данными между отдельными группами пользователей, компонентами системы и другими информационными системами.

Общая схема информационно-вычислительной сети представлена на рисунке 1.

~ 131 ~ Рисунок 1 - Общая схема информационно-вычислительной сети АСДУ Данная схема наиболее приемлема для управления пассажирскими перевозками на городском уровне, когда в системе организации процесса перевозками участвуют такие элементы как органы управления (представители городской администрации).

Состав аппаратно-технологических средств вычислительного комплекса обычно включает в себя следующие составляющие:

На уровне администраций города, управлений по транспорту и связи:

• АРМ руководителя;

• АРМ специалиста.

На уровне ЦДС:

• сервер баз данных, обеспечивающий работу локальной вычислительной сети системы и удаленный доступ к базе данных;

• сервер оборудования для обеспечения работы радиотехнического оборудования;

• сервер внешних приложений для обеспечения взаимодействия внешними службами;

~ 132 ~ • компьютеры для организации автоматизированных рабочих мест (АРМ диспетчера, АРМ технолога, АРМ анализатора, АРМ администратора системы);

• устройство архивирования данных;

• сетевое и коммуникационное оборудование.

На уровне АТП:

• АРМ руководителя;

• компьютер для организации АРМ диспетчера парка;

• сетевое и коммутационное оборудование.

С точки зрения оперативного диспетчерского управления, основным рабочим местом в АСДУ является автоматизированное рабочее место (АРМ) диспетчера [1,2].

АМР диспетчера ЦДС должен обеспечить:

• формирование и вывод (непрерывный или по запросу) текстовой и графической информации о работе ПЕ в режиме реального времени (нахождение на линии, плановое и фактическое выполнение рейсов, прохождение контрольных пунктов, регулярность по рейсам, интервалы движения и т. д.);

• отображение на мониторе в специальных «горячих окнах» отклонений в работе транспортных средств от плана (невыход, отклонение по регулярности, уход с траектории маршрута следования, отсутствие плановой связи с ПЕ, выход вне наряда и т. д.);

• отображение на мониторе местоположения подвижного состава на схеме маршрута;

• голосовая связь с водителями транспортных средств по инициативе диспетчера и по запросу водителей;

• отображение на мониторе «горячих сообщений» с борта ПЕ (сигнала «SOS», запросы связи от водителя и т. д.);

• реализация управленческих воздействий по корректировке работы контролируемых ПЕ (переключение ПЕ на другой график, маршрут, расчет оперативных расписаний, раздвижка интервалов, замена бортов, замена водителей, обработка сходов, ввод новых бортов, ввод других режимов движения, например «бездорожье» и т. д.);

• протоколирование важнейших событий в работе системы;

• анализ работы АСДУ.

Общее информационное обеспечение движения городского пассажирского транспорта включает в себя следующие основные элементы [1,2]:

• подсистему диспетчерского управления пассажирским транспортом и сбора первичной информации о работе транспортного средства на линии;

• подсистему уровня автотранспортного предприятия (обработка первичной информации, формирование аналитических форм внутренней отчетности);

~ 133 ~ • подсистему уровня территориального автотранспортного управления (сбор данных о работе автотранспортных подразделений региона, формирование аналитических форм отчетности в разрезе подразделений региона);

• подсистема уровня администрации города, района, или области (формирование аналитических форм отчетности о работе автотранспортных подразделений региона и информационного взаимодействия с другими государственными структурами);

• корпоративную региональную сеть (выделенные и коммутируемые каналы связи для передачи данных и голосовых сообщений).

Технология диспетчерского управления транспортом на базе систем транспортной телематики можно представить в виде следующей схемы (рисунок 2). [2] Рассмотрим каждый элемент представленной схемы подробнее.

Сбор информации о транспортном средстве В зависимости от задач, стоящих перед системой диспетчерского управления тем или иным видом транспорта, варьируется перечень параметров транспортного средства, которые необходимо учитывать для формирования выходных данных, управляющих воздействий и т. д.

В основном, информацию, получаемую от транспортного средства, можно разделить на два блока:

• информация о местоположении транспортного средства (координаты, контрольные пункты, и т. д.);

• информация, характеризующая работу транспортного средства (дополнительно могут учитываться такие показатели, как расход топлива, состояние основных узлов и агрегатов).

~ 134 ~ Рисунок 2 - Укрупненная схема технологии автоматизированного диспетчерского управления транспортом В обоих случаях ТС нужно оснастить оборудованием, которое осуществляет сбор информации, поступающей как от датчиков, установленных на ТС, так и от навигационных блоков.

Передача информации в диспетчерский центр Передача оперативной и достоверной информации от транспортных средств в диспетчерский пункт при реализации функции управления транспортными средствами в режиме реального времени для повышения эффективности управления перевозочным процессом.

Обработка информации, полученной от транспортных средств Информация от транспортных средств, полученная диспетчерским пунктом, обрабатывается с помощью специализированного программного обеспечения.

Формирование выходных данных, управляющих воздействий Формирование выходных данных позволяет анализировать выполненную транспортную работу за определенный период времени.

Все традиционные автоматизированные системы диспетчерского управления осуществляют контроль за транспортным средством на маршруте по двум или более остановкам, которые совпадают с контрольными пунктами. Обычно контрольными пунктами являются конечные, а также одна или несколько промежуточных остановок на маршруте. Диспетчер принимает решение по управлению перевозочным процессом, опираясь на информацию о фактическом времени прохождения транспортным средством данных КП. Получая информацию только в нескольких точках маршрута, ~ 135 ~ трудно оценить состояние перевозочного процесса в целом. Отсутствие оперативной информации влечет за собой неэффективное диспетчерское управление и недостаточное качество информирования пассажиров.

Список информационных источников Информационные технологии на автомобильном транспорте / В.М. Власов [и др.];

[1] под общ. ред. В.М. Приходько;

МАДИ (Гос. тех. ун-т.). – М.: Наука, 2006. – 283 с.

Ожерельев, М.Ю. Повышение качества информационного обеспечения [2] транспортно-телематических систем в городах и регионах (на примере диспетчерского управления пассажирским транспортом): дис. … канд. тех. наук 05.22.01: защищена 7.11.2008 / Максим Юрьевич Ожерельев;

МАДИ (ГТУ) – М., 2008. – 156 с.

УДК 004.82:007.52:681. РАЗРАБОТКА БЛОКА КОНТРОЛЯ В ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЕ УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ Ивахненко А.М., Крупенский Н.А.

Для унификации контрольных процедур определена структура и взаимосвязи элементов, систематизированы задачи бизнес-процессов, а сами бизнес-процессы разделены на ключевые подпроцессы. В основе построения системы контрольных процедур лежит принцип соответствия каждому бизнес-процессу определенного списка контрольных процедур. Структура системы контрольных процедур описана ниже.

(таблица 1) Таблица 1 - Структура системы контрольных процедур Наименование Ответственное Наименование Описание Источник контрольной структурное контрольной контрольной информации точки подразделение процедуры процедуры Наименование бизнес-процесса Контрольная КП Процесс 1-я Модуль точка №1 1.Структурное КП сравнения 2-я Информационной подразделение 3-я КП ключевых (ключевой Системы подпроцесс) и т.д. показателей КП Процесс 1-я Контрольная Модуль 2. Структурное КП сравнения 2-я точка №2 Информационной подразделение 3-я КП ключевых и т.д. Системы и т.д. показателей ~ 136 ~ Рисунок 1 - Алгоритм осуществления процесса контроля транспортных и информационных потоков ~ 137 ~ Система унифицирована для основных бизнес-процессов ТЭП, однако, при ее использовании целесообразно выявить точки наиболее существенных рисков и именно в них осуществлять контрольные процедуры для чего определяются подпроцессы (ключевые точки) с максимальным количеством рисков. Перечень контрольных процедур формируется для каждой сделки. Автором предложен подход к определению точек контроля для обеспечения обработки и сверки данных в целях выявления отклонений от плановых показателей.

Процесс внедрения блока «система контроля» рассмотрен на примере обобщенного модульного программного комплекса, используемого в ТЭП, в котором отсутствует функция отслеживания фактических значений основных показателей.

Предлагается отражать информационный поток, связанный с осуществлением контрольных функций параллельно материальным и информационным потокам, что позволяет в режиме реального времени сопоставлять фактические показатели с расчетными и идентифицировать причины отклонений.

Алгоритм осуществления процесса контроля транспортных и информационных потоков представлен на рисунке 1.

Авторами разработан механизм контроля для обеспечения оптимального достижения целей транспортно-экспедиционной деятельности, который представляет собой выполнение последовательности этапов. Раскладываем сделку на бизнес процессы и подпроцессы. По результатам анализа выбираем подпроцессы (ключевые точки), в которых, возникает максимальное количество рисков. Определяя количество шагов по выполнению сделки, система позволяет выделить ключевую часть процесса с точки зрения необходимости более пристального контроля. На каждом шаге настраивается необходимый уровень контроля, который предполагает выполнение определенных контрольных процедур.

Принятие решения о Конец продолжении процесса Адресат 2,n Адресат Подсистема устранения Подсистема обновления Риск срыва инцидентов расчета сделки Адресат 1,n Адресат Соответствие Извещение Экспертная подсистема заданному руководителя интервалу Регистрация сбоя Прохождение Внешний БД контрольной источник точки Рисунок 2 - Схема управления устранением инцидентов ~ 138 ~ Система способна самостоятельно принимать управленческие решения, если отклонения фактических показателей от плановых входят в интервал, не нарушающий условий контракта. При появлении указанных сбоев, экспертная подсистема автоматически определяет адресаты направления информации, после чего подсистема устранения инцидентов принимает окончательное решение (рисунок 2).

При попадании фактических данных в интервал заданных отклонений и, учитывая спланированный при помощи математической модели спрос, система способна самостоятельно произвести перерасчет плановых показателей. Таким образом, детерминировано генерируя оптимальные параметры, реализуется процесс поддержки принятия управленческих решений для последующих сделок (рисунок 3).

Рисунок 3 - Схема управления транспортным процессом на основе расчета оптимальных параметров Система контроля предполагает тестирование контрольных процедур и оценку их качества посредством отчета в виде гистограммы (рисунок 4), каждый столбец которой описывает бизнес-процесс и показывает успешность сделки. Если столбец гистограммы окрашен в зеленый цвет, фактические показатели соответствуют расчетным.

Если отклонение показателей от расчетных достаточно велико, но не приводит к нарушению сроков договора, часть столбца окрашивается в желтый цвет. В этом случае может возникнуть необходимость в пересчете плановых показателей, изменении цепи поставки и др. Часть столбца окрашивается красным цветом, если отклонение фактических показателей может привести к срыву обязательств по сделке. Синий цвет показывает еще не наступившие процессы.

В разработанный модуль заложена функция формирования полного отчета после окончания процесса. Отчет отражает результаты его выполнения, на основании которых проводится оценка и разрабатываются рекомендации по устранению ~ 139 ~ выявленных недостатков контрольных процедур. Результат считается успешным, если столбцы гистограммы окрашены в зеленый цвет. Желтый цвет означает корректировку сценарных условий. Необходимость разработать новый подход к стратегическому планированию подобных сделок возникает при появлении красного цвета.

Рисунок 4 – Представление оценки качества контрольных процедур в виде гистограммы в отчете Отчет позволяет проанализировать своевременность и правильность принятия управленческих решений, а также разработать и осуществить мероприятия, позволяющие минимизировать возникновение подобных проблем в будущем.

Список информационных источников Крупенский, Н.А. Разработка и внедрение информационной системы [1] нормативного обеспечения бизнеса на автотранспортном предприятии./ Н.А.

Крупенский// Грузовое и пассажирское автохозяйство: ежемесячный производственно-технический журнал для руководителей автотранспортных предприятий и начальников транспортных цехов., – 2010. – №2 – М.: Изд-во «Профессиональная литература», 2010. – С. 42-44.

Крупенский, Н.А. Методологии создания ИТ-систем на транспорте./ Н.А.

[2] Крупенский// Грузовое и пассажирское автохозяйство: ежемесячный производственно-технический журнал для руководителей автотранспортных предприятий и начальников транспортных цехов., – 2010. – №8 – М.: Изд-во «Профессиональная литература», 2010. – С. 38-44.

Крупенский, Н.А. Разработка блока оперативного контроля управления [3] перевозками./ А.М. Ивахненко, Н.А. Крупенский// Вестник Московского Автомобильно-Дорожного Государственного Технического Университета (МАДИ): периодический научный журнал. – 2012. – март вып. 1(28) – М.:

Московский Автомобильно-Дорожный Государственный Технический Университет (МАДИ), 2012. – С. 123-127.

Крупенский, Н.А. Использование контрольных процедур в целях оперативного [4] управления транспортными процессами./ Н.А. Крупенский// Сборник статей: 13-й Международный форум «Высокие технологии XXI века». – М.: «ЭКСПО-ЭКОС», 2012. – С. 14-22.

~ 140 ~ УДК 629.36 – 02.233: 338. ПРОЕКТИРОВАНИЕ СИСТЕМЫ МЕЖРЕГИОНАЛЬНЫХ АВТОБУСНЫХ ПЕРЕВОЗОК Ахохов А.А., Жуков А.И.

Межрегиональный автобусный транспорт является одним из основных элементов единой транспортной системы России. Наряду с другими магистральными видами транспорта (железнодорожным, авиационным, водным) он выполняет важнейшие политические и социальные функции: обеспечение единства страны и свободы передвижений. Трудно переоценить экономическую функцию межрегионального транспорта, осуществляющего перераспределение трудовых ресурсов между субъектами федерации, а также способствующего деловым и культурным связям между ними.

Несмотря на выполнение этих важнейших функций, в сфере межрегиональных автобусных перевозок до недавнего времени наблюдалось практически полное дерегулирование, что породило собой множество проблем [1, 5], основные из которых связаны с отсутствием:

• единых принципов формирования оптимальной маршрутной сети, • системных требований к технико-эксплуатационным свойствам и оснащению подвижного состава и транспортной инфраструктуре, • системы диспетчерского управления межрегиональными автобусными перевозками и т.п.

Только в 2012 году Министерством транспорта Российской Федерации был подготовлен законопроект «Об организации регулярных перевозок пассажиров и багажа автомобильным транспортом по межрегиональным маршрутам и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации», который имеет целью установление единых и прозрачных требований к системе проектирования межрегиональных автобусных перевозок. В рамках данного законопроекта необходима разработка научно обоснованных предложений по оптимальному проектированию системы межрегиональных автобусных перевозок.

На кафедре «Автомобильные перевозки» МАДИ была разработана система организации межрегиональных автобусных перевозок (рисунок 1).

Центральным местом данной системы является последовательный ряд вопросов, решаемых при организации перевозок в межрегиональном сообщении:

1. обследование и/или прогнозирование пассажиропотоков;

2. формирование оптимальной маршрутной сети;

3. подбор оптимального подвижного состава;

4. нормирование временных и скоростных характеристик;

5. организация работы водителей и автобусов;

~ 141 ~ 6. организация системы диспетчерского управления и транспортной безопасности.

Рисунок 1 - Система организации межрегиональных автобусных перевозок, разработанная на кафедре «Автомобильные перевозки» МАДИ В настоящее время произведены исследования, на основе которых разработана методика проектирования системы межрегиональных перевозок в части формирования оптимальной маршрутной сети и подбора оптимального подвижного состава для осуществления перевозок в межрегиональном сообщении.

В рамках системы межрегиональных автобусных перевозок действуют следующие объекты:

• органы исполнительной власти субъекта федерации, осуществляющий выработку политики в области межрегиональных перевозок пассажиров и контроль над деятельностью по перевозкам пассажиров в межрегиональном сообщении;

• оператор, осуществляющий перевозки пассажиров в межрегиональном сообщении;

• пассажир.

Проект системы взаимодействия между выделенными объектами в области формирования маршрутной сети межрегиональных перевозок представлен на рисунке 2.

В данном проекте инициаторами изменения маршрутной сети межрегиональных перевозок может выступать каждый из действующих объектов. При этом пассажиры или перевозчики направляют соответствующую заявку в орган исполнительной власти.

Орган исполнительной власти в рамках делегированных ему полномочий также может выступать инициатором изменения маршрутной сети межрегиональных автобусных перевозок, если эти изменения соответствуют проводимой политике в области межрегиональных автобусных перевозок (например, выполнение социально значимых перевозок).

~ 142 ~ Перевозчики Пассажиры Заявка на открытие изменение или закрытие межрегионального маршрута Нет Соответствие целям оптимизации маршрутной сети Да Орган исполнительной власти Принятие решения о разработке документов по открытию, изменению или закрытию межрегионального маршрута Рисунок 2 - Проект системы взаимодействия между выделенными объектами в области формирования маршрутной сети межрегиональных перевозок Инициатива по изменению маршрутной сети межрегиональных перевозок должна быть в установленные сроки проверена на соответствие целям ее оптимизации, согласно методике разработанной на кафедре «Автомобильные перевозки» МАДИ.

= п м н, кр при ограничениях м с р кр корр корр (1), п м спрос ср где tркр – критическое время рейса межрегионального маршрута, ч;

lмi – протяженность i-го межрегионального маршрута-кандидата, км;

Vсi – средняя скорость сообщения на i-м межрегиональном маршруте-кандидате, км/ч.

Qкорр – расчетная мощность корреспонденций между городами с учетом привлекательности конкурирующих видов транспорта, пасс/сут. (нед., мес.);

Qкорркр – критическая мощность корреспонденций между городами, при которой целесообразна организация межрегионального автобусного маршрута, пасс/сут (нед., мес.).

~ 143 ~ n (переменная величина) – количество межрегиональных маршрутов-кандидатов.

где max(Qj)i – мощность пассажиропотока на максимально загруженном участке i го маршрута-кандидата, пасс/сут (нед., мес.);

qнi – расчетная пассажировместимость автобусов на i-м маршруте-кандидате, пасс.;

i – закладываемый коэффициент наполнения на максимально загруженном участке i-го маршрута-кандидата;

Tпi – единица времени при проектировании межрегиональной маршрутной сети автобусного транспорта (ММСАТ), сут. (нед., мес.);

Qспрос i – пассажиропоток на i-м межрегиональном маршруте-кандидате за единицу времени ММСАТ, пасс/сут. (нед., мес.);

tобi – время оборота на i-м межрегиональном маршруте-кандидате, ч.

Ксм i – коэффициент сменяемости на i-м маршруте-кандидате;

lсрi – средняя дальность поездки пассажиров на i-м маршруте-кандидате, км.

Если инициированное изменение маршрутной сети приводит к минимизации целевой функции (формула 1), то орган исполнительной власти принимает решение о разработке документов по открытию, изменению и/или закрытию межрегионального маршрута и в установленные сроки уведомляет об этом инициатора изменения маршрутной сети.

В противном случае орган исполнительной власти в установленные сроки уведомляет инициатора изменения маршрутной сети об отрицательном решении с представлением соответствующих расчетов с комментариями. Получив отрицательное решение об изменении маршрутной сети и подтверждающий расчет, инициатор может доработать свое предложение и направить его в орган исполнительной власти вновь.

При принятии положительного решения об изменении маршрутной сети межрегиональных автобусных перевозок (открытии или изменении маршрута) орган исполнительной власти формирует требования к ТЭК подвижного состава, который должен эксплуатироваться на рассматриваемом маршруте, согласно рекомендациям, разработанным на кафедре «Автомобильные перевозки» МАДИ (таблица 1, рисунок 4).

Требования к ТЭК подвижного состава, который должен эксплуатироваться на рассматриваемом маршруте, в установленные сроки направляются перевозчику, если он выступал инициатором открытия или изменения межрегионального маршрута или обслуживает маршрут, который должен быть изменен. Если инициатором открытия межрегионального маршрута выступал не перевозчик, то разработанные требования используются для составления конкурсной документации для объявления конкурса на право обслуживания нового межрегионального маршрута.

Проект системы взаимодействия между выделенными объектами в области подбора оптимального подвижного состава для осуществления межрегиональных автобусных перевозок представлен на рисунке 3.

~ 144 ~ Рисунок 3 - Проект системы взаимодействия между выделенными объектами в области подбора оптимального подвижного состава для осуществления межрегиональных автобусных перевозок Согласно представленному проекту, орган исполнительной власти, взаимодействуя с пассажирами, производит мониторинг данных о маршрутной сети и используемом подвижном составе перевозчиков. Полученные данные анализируются с целью определения соответствия автобусов, используемым для перевозок пассажиров по межрегиональным маршрутам, требованиям, разработанным на кафедре «Автомобильные перевозки» МАДИ (за базу были взяты положения [2]) (таблица 1, рисунок 4).

Если перевозчик использует автобусы, несоответствующие предъявляемым требованиям, то орган исполнительной власти осуществляет управляющее воздействие (например, в виде предупреждения). В результате управляющего воздействия перевозчик в установленный срок должен исправить нарушение. Для обеспечения исполнения управляющего воздействия должна быть разработана система мер (например, внесение в реестр недобросовестных перевозчиков, что препятствует его участию в конкурсах в течение установленного промежутка времени на право обслуживания данного межрегионального маршрута или маршрутов данного субъекта федерации и т.п.).

Использование данных разработок при разработке полной методики проектирования системы межрегиональных перевозок позволит оптимизировать межрегиональную маршрутную сеть и повысить уровень качества перевозок пассажиров в межрегиональном сообщении. Отдельные положения данной методики были представлены Министерству транспорта РФ при разработке и обсуждении и включены в итоговый текст законопроекта «Об организации регулярных перевозок ~ 145 ~ пассажиров и багажа автомобильным транспортом по межрегиональным маршрутам и о внесении изменений в отдельные законодательные акты Российской Федерации».

Таблица 1 - Классификация автобусов по комфортабельности и требования к ним М3(2)III М3(2)III (М2B) повышенной комфортности Характеристика (М2B) 1* 2* 3* 4* 5* Расстояние между сидениями, см 72 72 77 83 Количество рядов сидений на 11 и «укомплектованной» стороне в стандартном 15 14 13 менее 12-м автобусе Размер багажного отделения (дм3/пасс.) - 75 120 150 Откидные спинки на всех сиденьях - - 10 30 (минимальный угол, °) Регулируемые опоры для ног - - - + + - + - - Индивидуальная вентиляция, Кондиционер - - + + + Индивидуальное освещение - - + + + Туалет и раковина - - + + + Холодильник - - + + + Мини-кухня - - - + + Рисунок 4 - Рекомендации по использованию межрегиональных автобусов разных классов комфортабельности на маршрутах различной протяженности ~ 146 ~ Список информационных источников Клепцова, Л.Н. Экономическое обоснование эффективных направлений [1] использования автобусного парка на междугородных пассажирских перевозках в регионе (на примере Кемеровской области): дис.... канд. экон. наук: 08.00.05 / Л.Н. Клепцова. – Кемерово, 2004. – 177 с.


Международная система классификации туристических автобусов (одобрена [2] Генеральным секретариатом IRU 11 апреля 1985 г., последние изменения от ноября 1999г.) Пикалев, О.Н. Разработка методики оценки конкурентоспособности автобусов для [3] междугородных пассажирских перевозок: дис.... канд. техн. наук: 05.22.10 / О.Н.

Пикалев. - Вологда, 2000. – 262 с.

Федеральный Закон от 8.11.2007 «Устав автомобильного транспорта и городского [4] наземного электрического транспорта» : (принят ГД ФС РФ 18.10.2007, одобрен СФ ФС РФ 26.10.2007) // КонсультантПлюс. ВерсияПроф [Электронный ресурс].

– Электрон. дан. – [М., 2012].

Фрисс, Ю.В. Повышение эффективности междугородных автобусных перевозок в [5] условиях рынка транспортных услуг: дис.... канд. техн. наук: 05.22.10 / Ю.В.

Фрисс. - Краснодар, 2002. – 193 с.

~ 147 ~ РАЗДЕЛ IV. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ МАШИН, КОМПЛЕКСОВ И КОМПЬЮТЕРНЫХ СЕТЕЙ УДК 004. ОЦЕНКА ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ И РАБОТОСПОСОБНОСТИ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ С РАЗЛИЧНОЙ АРХИТЕКТУРОЙ Мещеряков С.В., Пшеничный Д.А., Рогова О.Б.

В процессе внедрения или модернизации информационных систем (ИС) важной задачей является оценка характеристик производительности системы, которые на практике могут иметь значительные различия в зависимости от архитектуры сети, количества клиентов, типа нагрузки и целого ряда других факторов. Переоценка вычислительных ресурсов приводит к лишним затратам, а их недооценка – к вынужденному пересмотру принятых решений и задержке сроков их реализации.

Вторая серия вычислительных экспериментов посвящена тестированию ИС и приложений БД как готовых программно-аппаратных решений, оценке их производительности и работоспособности при различной конфигурации сети – двухуровневой и с промежуточным слоем (middleware) [1].

Целью компьютерных измерений характеристик работоспособности и производительности СУБД является сравнительный анализ, а также выявление «узких»

мест при выполнении SQL-запросов, снижающих как общую, так и пиковую пропускную способность ИС. «Узкими» считаются компоненты ИС, снижающие ее производительность до критических значений (длительное время ожидания запроса, появление неустранимой ошибки выполнения, зависание системы).

Чтобы исключить из выборки случайные факторы, применяются следующие правила статистической обработки данных:

• каждый тест прогоняется нечетное число раз (не меньше 3), крайние максимальное и минимальное значения измерений исключаются из выборки • в качестве окончательного берется среднее геометрическое от нормализованных результатов всех тестов;

• не учитывается небольшое изменение измеряемой характеристики при неполной (20%) загруженности системы;

• при расчете среднего значения и стандартных отклонений игнорируются данные, когда в системе имели место неконтролируемые процессы (зацикливание, зависание);

• в расчет не берутся единичные скачки измеряемого показателя, для досто верности должно быть минимум два всплеска за рассматриваемый период.

~ 148 ~ В план вычислительного эксперимента включены следующие 2 категории тестов измерения характеристик быстродействия базовых функций СУБД:

1) измерение времени выполнения операции доступа к данным (select) в зависимости от числа клиентских запросов;

2) измерение времени выполнения операции модификации данных (update) с использованием транзакций в зависимости от числа клиентов.

Тестирование проводилось в локальной компьютерной сети Fast Ethernet пропускной способностью 100 Мбит/сек с подключением через коммутаторы 3Com по протоколу TCP/IP. Серверная часть представлена двухядерной платформой Sun с процессорами Intel Pentium частотой 2,45 ГГц, оперативной памятью 2 Гб, под управлением операционной системы Linux.

Помимо установленной реляционной СУБД Informix 7.3, сервер работал в качестве промежуточного слоя и выполнял функции файл-сервера с возможностью программного отключения любого из этих компонентов. В функции промежуточного слоя входило преобразование SQL и ISAM/VSAM запросов к нереляционным источникам информации и после обработки СУБД возвращение на сторону клиента результата либо кода ошибки.

Мощность нагружаемого сервера выбрана такой, чтобы обслуживать десятки одновременно работающих сессий без перегрузок его ресурсов и коллизий коммуникационного оборудования.

В качестве рабочих станций использовались компьютеры IBM PC с процессором Intel Pentium и сетевым интерфейсом 3Com 100 Мбит/сек. На рабочих станциях были установлены разные операционные системы Windows XX для выявления различий функционирования клиентских приложений БД.

Для тестов использовалась копия БД реально работающего производства, так что не требовалось ее информационное наполнение. Тестовая БД содержала таблицы размером до 1,5 млн. записей и десятки полей, с построенными по ним индексами и связанные перекрестными ссылками в единую структуру.

Созданная тестовая конфигурация фактически эмулировала работу небольшой рабочей группы с централизованной БД. На начальном этапе серии экспериментов сделан анализ распределения нагрузки между узлами системы с целью определения узких мест в тестируемой архитектуре «клиент–сервер» (рисунок 1,а). По результатам компонентных тестов построена диаграмма сравнительной оценки времени работы подсистем при различных конфигурациях (риснок 1,б).

Диаграммы показывают, что основная часть ресурсов тратится на обработку запросов сервером и передачу данных по сети. Это подтверждает вывод о том, что эффективность функционирования клиент-серверных БД в значительной степени зависит от оптимальности запросов, реализованных в клиентском приложении.

~ 149 ~ 2% 11% 51% 36% Время обработки запроса на сервере (51%) Время передачи данных по сети (36%) Время работы приложения на стороне клиента (11%) Время обработки промежуточного слоя (2%) а) Время, сек Обработка Передача Работа Общее запроса по сети приложени время я работы Двухуровневая 2,48 3,26 0,41 6, Трехуровневая 3,26 1,04 0,05 4, б) Рисунок 1 - Распределение нагрузки между компонентами архитектуры «клиент–сервер»

На рисунке 2 приведены результаты измерения производительности базовых операций доступа (рисунок 2,а) и модификации данных (рисунок 2,б) при различной конфигурации – двухуровневой и с промежуточным слоем. Корреляция измеренных значений с аппроксимирующей кривой (R2 = 1) подтверждает достоверность результатов и корректность применения данного подхода к тестированию компонентов СУБД. При трехуровневой конфигурации с ростом нагрузки (одновременно работающих сессий) падение производительности (увеличение времени отклика) носит линейный характер с коэффициентом меньше 1, что говорит об устойчивости работы в многопользовательской среде.

~ 150 ~ Время отклика, мин 01:00, 00:30, 00:00, 1 2 3 Двухуровневая 00:05,1 00:15,3 00:20,4 01:10, Трехуровневая 00:03,2 00:05,0 00:05,1 00:05, Количество клиентов а) время доступа к данным (select) 05:00, Время отклика, мин R = 04:00, 03:00, 02:00, 01:00, 00:00, 1 2 3 Двухуровневая 00:22,1 00:44,6 01:43,3 03:33, Трехуровневая 00:11,3 00:14,2 00:17,1 00:18, Количество клиентов б) время модификации данных (update) Рисунок 2 - Сравнение производительности базовых операций СУБД Анализ полученных результатов выявил возможность оптимизации системы за счет перераспределения нагрузки между сервером и клиентом при выполнении операций обработки и модификации данных в таблицах БД. Несмотря на то, что больше половины нагрузки приходится на сервер (рисунок 1,а), общая загруженность его ресурсов не превышает 65%.

Реализация промежуточного слоя позволила перенести часть нагрузки на сервер и тем самым уменьшить на 68% обмен по сети (одно из узких мест), а общее время работы сократить на 29% (рисунок 1,б). Кроме того, трехуровневая программно аппаратная конфигурация обладает хорошей масштабируемостью, высокой готовностью к увеличению нагрузки со стороны клиентов.

~ 151 ~ Измерение и отслеживание показателей загруженности, анализ производительности ИС позволяют прогнозировать масштабируемость БД и поведение системы в будущем, заранее планировать мероприятия и расходы по модернизации оборудования и ПО.

Список информационных источников Мещеряков С.В., Иванов В.М. Методы оптимального проектирования баз данных [1] производственного оборудования.– СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2012. – 8 п. л. http://gpupress.ru/ Мещеряков С.В. Сравнительный анализ вариантов организации иерархии в базах [2] данных / Системы управления и информационные технологии.– 2009.– № 1 (35).– 0,56 п. л. ftp://ftp.sbook.ru/suit/annots/an200901.pdf Пшеничный Д.А. Refactoring databases as the main stage of actualization of structure [3] under a demanded functional / Будихин А.В., Меркулов А.М // Information and telecommunication technologies in intellegent systems. Proceedings of seventh international conference. М.: Моск. гос. ин-т электрон. и математики, 2010. С. 97 100.

Пшеничный Д.А. The Analysis of Parameters and Matching of a DBMS for [4] Realisation of Dataware of Industral Firm / Будихин А.В., Асади М // Качество.

Инновации. Образование. 2010. №9. С. 42- Пшеничный Д.А. Анализ параметров и сравнение СУБД для реализации [5] информационного обеспечения промышленного предприятия / Остроух А.В., Будихин А.В // Промышленные АСУ и контроллеры. 2010. №12. С. 7-11.

Пшеничный Д.А. Анализ параметров СУБД в составе информационного [6] обеспечения промышленного предприятия / Будихин А.В., Асади М // Интегрированные технологии моделирования и управления. М.: МАДИ (ГТУ):


2010. С. 50- Пшеничный Д.А. Эффективность и живучесть программных средств облачных [7] нанопроцессорных систем / Петров М.Б., Петриков П.А // Качество. Инновации.

Образование. 2012. №2. С. 51-53.

УДК 004. КОНЦЕПЦИИ И МОДЕЛИ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО АНАЛИЗА В ХРАНИЛИЩАХ И ПОТОКАХ ДАННЫХ Нгуен Дык Тхань, Чернов Э.А.

В настоящее время основой разработки систем автоматизированного анализа данных являются технологии Business Intelligence – BI. Контент-анализ российских и зарубежных источников, посвящённых концепциям, алгоритмам и ПО СУБД в формате BI выявил модели и тенденции развития современных систем автоматизированного анализ в хранилищах и потоках данных и позволил определить Business Intelligence как технологии поддержки принятия оптимальных бизнес-решений с помощью ~ 152 ~ автоматизированных аналитических систем, связанных с ними инструментов и методологий, обеспечивающих оперативное влияние на результаты бизнес-процессов разного уровня. Отсюда, совокупность аналитических приложений BI для автоматизации интеллектуальной поддержки процессов принятия управленческих решений можно определить как автоматизированные аналитические системы (ААС), в которых программные продукты и аппаратные решения представляют подсистемы ААС.

Концепция корпоративного Хранилища данных (Enterprise Data Warehouse – EDW) начала формироваться в середине 1980 гг., а в 1992 г. W. Inman дал развёрнутое описание этой концепции как предметно-ориентированного, привязанного ко времени и неизменяемого собрания данных для поддержки принятия управляющих решений.

Сегодня EDW считается лучшим решением для ААС. EDW обеспечивает всестороннюю и своевременную информацию, отвечающую требованиям всех уровней управления и аналитиков в рамках всей организации, которые используют информацию для принятия решений. EDW содержит интегрированные, стандартизированные, подробные, всеобъёмлющие, текущие и исторические данные, обеспечивая единый источник бизнес-аналитики для поддержки принятия решений на стратегическом, тактическом и оперативном уровнях предприятия.

Достижение этих преимуществ требует, чтобы EDW было текущим, или активным. «Активный» означает то, что данные загружаются из всех систем источников по крайней мере ежедневно, а в случае данных о рабочих процессах (Workflow) – практически непрерывно. Текущая информация обеспечивает своевременный тактический и оперативный анализ и принятие решений. «Активный»

также означает, что EDW предоставляет регулярный или непрерывный мониторинг фактического состояния бизнеса и результатов в отношении определенных целей, с информированием ЛПР или обратную связь данных для операционных систем (workflow automation).

Выделяют два основных подхода к архитектуре хранилищ данных. К первому, предложенному W. Inmon, относится нормализованное Хранилище данных с пространственными витринами итоговых данных, которое также называют корпоративной информационной фабрикой (Corporate Information Factory – CIF).

Второй подход – пространственное Хранилище данных с архитектурой шины (Data Warehouse Bus – DW BUS) – разработал R. Kimbal.

Инструменты для извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL, Extraction-Transformation-Load tools) несут основную ответственность за передачу данных из транзакционной системы и интернета в хранилище данных. Инструменты ETL также проверяют качество данных, сосредоточивая внимание на тех элементах данных, которые будут наиболее часто использоваться в отчётах, информационных панелях, таблицах и других выходных материалах.

ETL-процесс для решения многих задач, является узким местом концепции хранилищ данных и при построении хранилища данных наибольшие затраты, как правило, приходятся именно на этап ETL. Правильный подход в реализации процессов ~ 153 ~ ETL позволят существенно оптимизировать затраты при построении современного аналитического информационного комплекса и повысить его эффективность.

Следовательно, сложность логических и физических процессов, определяющих функционирование EDW, сопровождается многовариантностью их организации, что в свою очередь создаёт условия для формирования задач по оптимизации организации процессов EDW, направленных на снижение затрат времени на обработку данных и выполнение запросов, а также постоянных и переменных издержек, связанных с приобретением и эксплуатацией EDW. Ограничениями в этих оптимизационных задачах выступают требования к конечным результатам, получаемым с помощью EDW.

Автоматизированные системы управления Workflow Management Systems (WMSs) являются технологией автоматизированного управления потоком работ и через него бизнес-процессом, то есть технологией, основанной на процессном подходе к управлению организацией. WFMSs совершенствуют бизнес-процессы за счёт их автоматизации, получения нужной информации в нужном месте для выполнения конкретных работ, и интегрируя информацию на предприятии. WMSs поддерживают выполнение бизнес-процессов, как требует определение процессов, автоматизируют разработку и осуществление технологических операций, руководствуясь бизнес правилами и логикой исполнения, и, наконец, документируя выполнения всех этапов бизнес-процесса.

В процессе выполнения Workflow изменения состояния распределителя работ (workflow engine) отражаются в контрольном журнале – журнале аудита (workflow log) или базе данных, в виде так называемого audit trail – следа контроля (аудита) – контрольная запись, отражающая, в частности, кто и какие операции в заданный период времени выполнял. Workflow logs содержат очень ценную информацию о фактическом исполнении бизнес-процессов (в отличие от только заданного или желаемого описания бизнес-процессов). Они могут быть очень ценным ресурсом для совершенствования бизнес-процессов и реинжиниринга и предоставлять информацию для процессов контроля и мониторинга. Вместе с тем Workflow log является источником для аналитической технологии поиска информации в данных (workflow mining) в формате модели Workflow Audit Trail Data – WATD, которая основана на разработке процедуры анализа структуры бизнес-процессов с целью обнаружения их аномального выполнения.

Для выявления нарушений в структуре и ходе выполнения бизнес-процесса могут быть использованы различные подходы: основанные на использовании аппарата сетей Петри, распознавания структуры процесса по файлу статистики, анализа дерева достижимости, применении шаблонов (pattern analysis) и др.

Логической моделью workflow mining может служить модель WATD, основанная на сетях Петри – WF-net (рисунок 1). Предположим, что мы имеем журнал регистрации (workflow log), сформированный на базе множества исполнений бизнес-процесса, описываемых сетью WF1. Основываясь на этом журнале регистрации потока операций и используя соответствующий алгоритм поиска информации (mining algorithm) мы создаём сеть WF2. Задача автоматизированного анализа аудита данных потока ~ 154 ~ операций в этом случае заключается в проверке равенства WF1 = WF2. Случай невыполнения этого равенства является сигналом о нарушении правил выполнения и/или результатов данной операции и необходимости принятия соответствующего решения по исправлению ситуации в автоматическом режиме или ЛПР.

Рисунок 1 – Логическая модель аналитической технологии WATD оценки выполнения бизнес-операции В диссертации рассмотрена концептуальная модель процесс-ориентированного Хранилища данных, в которой объединены данные аудита потока операций (WATD) с бизнес-данными объекта. ETL-процессы соответствующих уровней, импортируют WATD так же как и бизнес-данные объекта в общий архив. Данные отформатированы согласно соответствующим наборам метаданных, которые описывают формат и семантику основных структур исходных («сырых») данных.

Полученные концептуальные предпосылки и модели автоматизированного анализа данных в хранилищах и потоках данных позволили перейти к анализу возможностей применения методов аналитических технологий в автомобильной промышленности.

Список информационных источников Нгуен Дык Тхань. Инструменты Data Mining в информационных системах [1] автомобильной промышленности //Сборник научных трудов кафедры АСУ. Нгуен Дык Тхань. Технология автоматизированного анализа данных Data Mining [2] // Международное научное издание «Современные фундаментальные и прикладные исследования». № 3. Нгуен Дык Тхань. Концепции и модели автоматизированного анализа в [3] хранилищах и потоках данных // Сборник Перспективные вопросы мировой науки. № 28. Нгуен Дык Тхань. Business Intelligence в автоматизации поддержки [4] управленческих решений //Сборник Перспективные разработки науки и техники.

№ 57. 2011.

~ 155 ~ Нгуен Дык Тхань. Автоматизация анализа данных для принятия решении в [5] режиме реального времени в автомобильной промышленности // Вестник МАДИ.

№ 1. Нгуен Дык Тхань. Применение ассоциативных правил Data Mining в анализе [6] гарантийных данных по гарантийным обязательствам автотранспорта // Грузовик.

№ 3. 2012.

УДК 004. РЕШЕНИЯ ХРАНИЛИЩ ДАННЫХ В АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ АНАЛИТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ АВТОМОБИЛЬНОЙ ПРОМЫШЛЕННОСТИ Нгуен Дык Тхань, Чернов Э.А.

Автоматизированные системы управления автозаводов, разработанные за последнее время, решают в основном задачи в рамках одного информационного поля накопления данных. Способы доступа к накопленным данным, сводятся к простым механизмам поиска по прямому совпадению. Однако, любое хранилище и поток информации ценны не только и столько конкретными данными, образующими их, но связями между информационными объектами. Подобная метаинформация не может быть извлечена из баз данных, например, с помощью прямого использования реляционных запросов или технологии OLAP. При этом выявление связей и закономерностей в массивах данных традиционно остаётся работой аналитиков.

На современных автомобильных заводах используются гетерогенные программные средства для различных типов задач по заводскому планированию и производственным операциям. При этом системы программного обеспечения на операционном уровне в большинстве случаев ещё не интегрированы и поддерживают отдельные задачи, такие как управление производственными заказами, мониторинг производственных процессов, идентификация автомобилей, управление качеством, управление обслуживанием, контроль материалов и другие.

Вместе с тем, как показывает проведенный анализ, повышение эффективности автоматизированных аналитических систем (ААС) является многоуровневой задачей, решение которой необходимо обеспечивать как на уровне разработки, так и использования ААС для поддержки принятия решений. Решения на уровне разработки ААС в первую очередь связаны с повышением эффективности хранилища – снижением затрат времени и других ресурсов на обработку данных.

Следовательно, повышение эффективности хранилищ данных является многоуровневой задачей, решение которой необходимо обеспечивать как на уровне эффективных решений организации хранилища данных, так и в отношении форматов использования автоматизированных аналитических систем для поддержки принятия решений. При этом повышение эффективности технологии ETL должно обеспечивать снижение затрат времени и других ресурсов на обработку данных. Реализация вопросов ~ 156 ~ повышения эффективности ААС на уровне форматов их использования определяется содержанием производственных задач и рассмотрены в 4-й главе. При решении задачи повышения эффективности хранилища данных также следует выделить два самостоятельных уровня, в соответствии с подсистемами хранилища – подсистема ETL сбора, накопления и использования данных и подсистема OLAP оперативной аналитической обработки данных.

Вопросы поддержки принятия решений также имеют характерные особенности и, в частности, обычно они являются довольно сложными. Особенности как баз данных систем поддержки принятия решений, так и выполняемых в них запросов являются причиной того, что акцент в этом случае переносится на проектирование с позиции повышения производительности, особенно – производительности процессов пакетного добавления данных и произвольного извлечения данных. Но, по мнению К. Дейта, такое состояние дел должно учитываться на этапе не логического, а физического проектирования.

В соответствии с задачами по обеспечению эффективности ААС в производственных процессах, в диссертации рассматриваются проблемы и их возможные решения по организации ETL-процессов в хранилище реального времени (Real Time Data Warehousing) или Активном хранилищем данных (Active Data Warehousing, ADW).

Концепция ADW ориентирована на поддержку принятия оперативных решений на основании данных, полученных в системе управления потоком работ (Workflow Management System, WMS) в процессе мониторинга производственных операций.

WMS-системы обеспечивают всестороннюю поддержку ранним стадиям жизненного цикла бизнес-процесса, но часто не имеют достаточных возможностей к установлению обратной связи и прозрачности выполнения процесса. Хотя WMS-системы часто регистрируют подробную информацию о ходе выполнения процесса, вместе с тем многие WMS-системы испытывают затруднения в использовании этой информации в целях контроля и анализа. Одной из причин ограниченных возможностей WMS-систем называют отсутствие широкой поддержки промышленного стандарта для данных аудиторского контроля технологического процесса (Workflow Audit Trail Data, WATD) и журнала аудита (workflow log), которые осуществляются основными WMS системами. Поэтому, до последнего времени аналитикам было сложно использовать информацию аудита технологического процесса для получения чёткой картины состояния и выполнения производственных процессов.

В качестве решения проблем, связанным с применением ААС в режиме реального времени, в диссертации рассматривается организация ADW на основе архитектуры корпоративной информационной фабрики (CIF). В этом решении основной функцией CIF является предоставление базы данных для процесс-управляемой поддержки принятия оперативных решений в условиях постоянного контроля и улучшения производственных процессов. В терминах системного подхода CIF выполняет функции процессора, входом которого является серверная часть приложений, включающая комплекты ПО для обработки сообщений в корпоративных IT-системах, а выходом – ~ 157 ~ ПО пользовательского интерфейса, содержащее инструменты мониторинга, подготовки отчётов, OLAP, Data Mining, инструментальные панели и т.п.

CIF состоит из трёх основных компонентов:

1) ETL-контейнер, который используется для передачи и трансформации WATD;

2) хранилище данных процесса, которое является частью системы хранилища корпоративных данных (EDW) и используется для хранения большой группы исторических данных workflow для поддержки принятия стратегических решений 3) банк данных процесса, который содержит очень подробные за последний день данные workflow, запущенных в настоящее время процессов и может быть использован для поддержки принятия тактических и оперативных решений.

На рисунке 1 представлена схема ETL-процесса для WATD, который поддерживается ETL-контейнером. На схеме показаны этапы извлечения, преобразования и загрузки. Кроме того, здесь включен этап оценки метрик workflow, что позволяет их оценить сразу же после того как они были рассчитаны. На основании результатов оценки, ETL-контейнер может либо посылать уведомления или инициировать любой вид производственных операций.

Источники ETL-контейнер данных Расчёт Выделение метрик и передача Преобразование WADT WADT WADT Аудит Простые Операции Процесс Парсинг и стандартизация работы Workflow WADT Формирование таблиц Process Warehouse Производст Размерности Факты венные Загрузка в Process процессы Хранилище Date S tore Выделение или банк и передача данных данных Внешние источники Рисунок 1 - ETL-процесс для данных аудита технологического процесса (WATD) Как только данные (WATD) разобраны и стандартизированы, они проходит через ряд компонентов, поддерживающих всю необходимую информацию о простых (элементарных) работах, отдельных видах операций и процессов, расчёта и оценки показателей workflow и загружаются в таблицы размерностей и фактов системы хранилища данных. Для расчёта метрик ETL-контейнер может также использовать информацию из других источников данных.

На рисунке 3 показаны этапы обработки данных (WATD) для заполнения различных таблиц фактов метриками workflow. Некоторые из шагов ETL-обработки могут обеспечить получение данных из предыдущих этапов обработки, чтобы иметь ~ 158 ~ возможность сформировать определённые агрегаты этих данных. Существенно то, что окружающая среда ETL может эффективно управлять взаимозависимостью этих этапов обработки WATD.

Обработка Обработка Обработка Накопление событий Информация о событий Информация событий Информация метрик простых операций об операциях процесса workflow простых о процессе работ работах Таблицы Таблицы Таблицы Интегрированные фак тов фак тов фак тов таблицы фак тов прос тых операций процесса работ Рисунок 2 - Заполнение таблиц фактов Во время обработки WATD, данные размерностей также будут преобразованы или заполнены. Все таблицы фактов на рисунке 3 обращаются к ряду таблиц размерностей. На рисунке 4 показаны различные типы таблиц размерностей, заполняемых в процессе обработки WATD. Следует учитывать, что различные типы ПО преобразователей могут включать сложную логику для обеспечения корректных ссылок или заполнения данных размерностей и поддержки истории этих данных.

Преобразование Преобразование Преобразование Преобразование Преобразование простых работ операций процесса ресурсов бизнес-объекта Таблицы Таблицы Таблицы Таблицы Таблицы размернос тей размернос тей размернос тей размернос тей размернос тей прос тых бизнес операций процесса ресурсов работ объек та Рисунок 3 - Преобразования и заполнение размерностей данных В диссертации представлены решения по организации ETL-контейнера для обработки событий Workflow и многопоточности в ETL-контейнере.

Эффективное использование подсистемы хранилища для оперативной аналитической обработки данных (OLAP) и многомерных технологических решений в традиционном формате для управления оперативными системами связано с целым рядом ограничений. В диссертации рассматривается решение этой задачи в условиях, характерных для автомобильной промышленности. Исходя из сформулированных ~ 159 ~ требований к архитектуре, модель хранилища данных документооборота производственных процессов автозавода представлена в виде гиперкуба. Конструкцию гиперкуба формируют шесть размерностей: производственные процессы (workflows), участники, организация, серверы, время и меры.

Список информационных источников Нгуен Дык Тхань. Инструменты Data Mining в информационных системах [1] автомобильной промышленности //Сборник научных трудов кафедры АСУ. Нгуен Дык Тхань. Технология автоматизированного анализа данных Data Mining [2] // Международное научное издание «Современные фундаментальные и прикладные исследования». № 3. Нгуен Дык Тхань. Концепции и модели автоматизированного анализа в [3] хранилищах и потоках данных // Сборник Перспективные вопросы мировой науки. № 28. Нгуен Дык Тхань. Business Intelligence в автоматизации поддержки [4] управленческих решений //Сборник Перспективные разработки науки и техники.

№ 57. 2011.

Нгуен Дык Тхань. Автоматизация анализа данных для принятия решении в [5] режиме реального времени в автомобильной промышленности // Вестник МАДИ.

№ 1. Нгуен Дык Тхань. Применение ассоциативных правил Data Mining в анализе [6] гарантийных данных по гарантийным обязательствам автотранспорта // Грузовик.

№ 3. 2012.

УДК 004. СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ Сапего Ю.С.

В статье проводится сравнительный анализ наиболее распространенных языков объектно-ориентированного программирования. Рассмотрены их достоинства и недостатки, сферы использования, синтаксис, семантика и некоторые возможности языков.



Pages:     | 1 |   ...   | 2 | 3 || 5 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.