Journal influence
Bookmark
Next issue
Information space analysis using interval-correlation functions
The article was published in issue no. № 1, 2010Abstract:The paper describes an approach of analysis of consonance of users’ interaction by means of enterprise integrated information space using interval correlation functions.
Аннотация:Описывается подход к решению задачи анализа согласованности взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия на основе оценки интервально-корреляционных функций.
Authors: Ivaschenko A.V. (anton-ivashenko@yandex.ru) - Samara State Aerospace University, Samara, Russia, Ph.D | |
Keywords: database, self-organizing system, optimization of application specific integrated circuit testing |
|
Page views: 11621 |
Print version Full issue in PDF (4.03Mb) Download the cover in PDF (1.25Мб) |
Построение единого информационного пространства предприятия само по себе не является достаточным условием повышения эффективности бизнес-процессов – необходимо обеспечить взаимодействие пользователей, обмен знаниями и распределенный характер принятия решений. Многие современные технологии позволяют построить такого рода системы, однако их применение требует не только хороших знаний бизнес-процессов предприятия и особенностей применяемой технологии, но и выработки на основе этих знаний некоторой логики взаимодействия пользователей. Часто эта логика имеет скрытый характер, ее сложно формализовать и описать, а при построении единого информационного пространства нужные решения по ее формированию часто находят лишь опытным путем. Вместе с тем можно предложить модели и алгоритмы, использование которых показывает хорошие результаты при обработке сигналов и больших массивов данных, для облегчения анализа и определения наилучших вариантов логики взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды. В частности, эффективным оказалось применение средств интервально-корреляционного анализа в задачах построения интеллектуальных систем управления распределением ресурсов, что позволило снизить время на разработку и внедрение систем и повысить адаптивность разработанных программных комплексов к внешним изменениям. Задача обеспечения согласованного взаимодействия пользователей При построении единого информационного пространства предприятия необходимо не только интегрировать различные информационные ресурсы, но и обеспечить согласованное взаимодействие пользователей. Современные системы управления жизненным циклом изделия [1] в достаточно полной мере позволяют решить задачу информационной поддержки бизнес-процессов предприятия. Наряду с этим от такого рода систем в настоящее время требуется интеллектуальная поддержка принятия решений на основе обработки имеющейся информации, часто в режиме реального времени. Например, при автоматизации распределения производственных ресурсов на промышленном предприятии обеспечивается взаимодействие его сотрудников на разных уровнях для согласованного решения возникающих проблем. В транспортной логистике планирование и обработка заказов производятся в тесном контакте диспетчеров и водителей с помощью сотовой связи [2]. Существует и много других практически важных задач автоматизированного управления предприятием, при решении которых необходимо не только накапливать информацию о происходящих событиях, но и своевременно использовать ее для анализа и выработки правильных управляющих решений. Объединяет эти примеры одна особенность используемого в них программного и информационного обеспечения: автоматизированная система управления предприятием не только применяется для поддержки принятия решений, но и становится аналитическим центром по обработке хранимой информации и генерации управляющих воздействий. И все чаще сходит на нет роль пользователя, владеющего всей информацией в системе и отслеживающего ее обработку. Это наглядно прослеживается в системах управления распределенными мобильными ресурсами: диспетчеры принимают заказы и контролируют их распределение, водители сообщают в систему о своих перемещениях и статусе выполнения заказов, руководство компании наблюдает за динамикой ключевых показателей эффективности в целом по компании. Таким образом, принятие решений носит распределенный характер. Каждый пользователь может лишь косвенно участвовать в процессе управления, сообщая о своих целях и ограничениях. В этом случае можно говорить о том, что пользователи такой интегрированной информационной среды образуют виртуальное сообщество, взаимодействие в котором происходит непрерывно (с применением современных информационно-коммуникационных технологий) и имеет в результате согласованное решение, которое, несмотря на количество вовлеченных лиц, часто с противоречивыми интересами, должно быть принято в ограниченный срок. Таким образом, всякий раз при разработке и внедрении подобной системы необходимо решать задачу не только интеграции гетерогенных составляющих единого информационного пространства предприятия, но и обеспечения своевременного поступления информации и ее аналитической обработки в процессе согласованного взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды. Модели интервально-корреляционных функций Для решения поставленной задачи можно предложить использование аппарата интервально-корреляционного анализа, доказавшего свою эффективность при исследовании неэквидистантных временных рядов. Оценку взаимной интервальной корреляционной функции [3] для потоков событий, соответствующих действиям разных пользователей, и , можно представить в виде , где , . (1) Для анализа типичных временных интервалов между взаимосвязанными событиями (например, в случае поиска задержек при обработке данных и принятии решений) можно использовать следующую интервально-корреляционную функцию: , где , . (2) Приведенная оценка представляет собой несимметричную функцию (имеет правую и левую ветви) и позволяет оценить локальные задержки одного потока относительно другого. В случае, когда эти задержки вносятся в связи с неточностью фиксации событий потоков и их не нужно принимать во внимание или когда они вызваны несущественными колебаниями в принятии решения, можно использовать следующую оценку и : , . (3) Представленные оценки целесообразно нормировать в целях сравнения разных реализаций потоков, а в качестве нормирующего значения можно выбрать максимальное или среднее количество событий на интервале Dt. На основе анализа вида интервально-корреляционных функций можно делать выводы о согласованности принятия решений пользователей интегрированной информационной среды. В частности, на рисунке приведен пример оценки взаимной интервальной корреляционной функции для случая взаимодействия сотрудников в транспортной компании. В качестве исходных данных использованы потоки действий диспетчера (по обработке и назначению заказов) и водителя (по принятию или отказу от исполнения заказа). Взаимодействие водителей и диспетчеров, как и планирование заказов, производилось под управлением автоматизированной системы, а связь с водителем поддерживалась с помощью специализированного программного обеспечения, установленного на сотовом телефоне. Информация о моментах наступления этих событий накапливалась в логах системы в процессе ее опытной эксплуатации. Слева на рисунке (случай а) приведена оценка взаимной интервально-корреляционной функции на этапе опытной эксплуатации. Причины недостаточной корреляции были определены в результате имитационного моделирования, при котором учитывались следующие параметры: начало взаимодействия (совпадает с началом смены/рабочего дня), интервал между назначением заказов (используется модель «с дрожанием»), вероятность отклонения заказа водителем и время отклика водителя (также используется модель «с дрожанием»). В результате были определены пути улучшения синхронизации терминальной и серверной компонент автоматизированной системы, связанные с неправильной периодичностью опроса терминала в случае отмены заказа на стороне сервера. Оценка взаимной интервальной корреляционной функции после изменений приведена на рисунке справа (случай б). Аспекты применения интервально-корреляционного анализа Интервально-корреляционный анализ может применяться при обработке накопленной статистики взаимодействия пользователей для поиска возможных проблем обработки данных. Это прежде всего поиск ошибок функционирования системы (в исходном коде или конфигурации ролей и бизнес-процессов) на этапе опытной эксплуатации. Кроме того, при использовании интеллектуальных систем часто требуется тонкая настройка алгоритмов: определение весов, штрафов и бонусов, критериев и ограничений, что в самом начале внедрения системы можно сделать лишь экспертным путем. По истечении некоторого времени эксплуатации системы часто требуется произвести корректировку этих настроек, для чего целесообразно использовать интервально-корреляционный анализ. Определение интервальных корреляционных функций возможно также автоматически в процессе функционирования системы в случае, когда логика обработки информации может изменяться в зависимости от ее актуальности. Так, при организации виртуального круглого стола пользователей системы, когда очередность действия жестко не определена и зависит от доступности пользователя, его активности, вовлеченности в данный процесс, оценка интервально-корреляционных функций позволяет определить эффективный с точки зрения временных затрат и достижения целей порядок взаимодействия. Кроме этого, интервально-корреляционный анализ может быть полезен при обработке отчетов для выявления случаев неправильного функционирования пользователей системы. Например, по виду функции, описывающей взаимодействие диспетчеров и водителей в транспортной компании, можно определить потенциальные угрозы сговора между водителями и диспетчерами, приводящие к несправедливому планированию заказов. Предлагаемый подход к применению интервально-корреляционного анализа в задачах создания и развития единого информационного пространства позволяет расширить инструментарий современного программиста по анализу вариантов использования создаваемых автоматизированных систем. В частности, на его основе могут решаться достаточно важные задачи подстройки интеллектуальных алгоритмов обработки информации и управления в случае, когда общая связность и прозрачность бизнес-процессов теряется в связи с неоднозначностью взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия. Литература 1. Колчин А.Ф., Овсянников М.В., Сумароков С.В. Интеграция данных об изделии на основе ИПИ/CALS-технологий. Ч. 1. Введение в ИПИ/CALS-технологии. М.: Янус-К, 2004. 29 с. 2. Glaschenko A., Ivaschenko A., Rzevski G., Skobelev P. Multi-agent real time scheduling system for taxi companies AAMAS 2009. Budapest, Hungary, 2009, pp. 29–36. 3. Прохоров С.А. Прикладной анализ случайных процессов. Самара, СНЦ РАН, 2007. 582 с. |
Permanent link: http://swsys.ru/index.php?page=article&id=2431&lang=en |
Print version Full issue in PDF (4.03Mb) Download the cover in PDF (1.25Мб) |
The article was published in issue no. № 1, 2010 |
Perhaps, you might be interested in the following articles of similar topics:
- Формирование прогнозного фона в интегрированной информационной среде промышленного предприятия
- О применимости игровых моделей в задачах автоматизации взаимодействия сотрудников производственного предприятия
- Распределение задач на основе модели аукциона в системах электронного документооборота
- Управление взаимодействием персонала предприятия в многоакторной интегрированной информационной среде
Back to the list of articles