Информационно- вычислительные сети

1.3. Информационно- вычислительные сети.

В решении задач управления инвестиционными строительными проектами участвует большое количество проектно-изыскательских, строительных, мон­тажных, обеспечивающих и обслуживающих организаций и предприятий, кото­рые территориально рассредоточены.

В современных условиях до 50% всех потерь возникает на стыках отдель­ных этапов инвестиционного цикла из-за необеспеченности экономической, ор­ганизационной и информационной совместимости и взаимодействия, несогла­сованности интересов и стимулов участников проектов.

Но для уменьшения этих потерь все исполнители инвестиционного проекта должны обмениваться информацией в условиях совместного функционирования комплексов компьютерных пунктов и ЭВМ в составе вычислительного центра коллективного использования. Поэтому эволюция развития технических средств систем управления характеризуется созданием территориально рассре­доточенных многомашинных систем сбора, хранения и обработки информации, реализованной в виде информационно-вычислительных сетей (ИВС).

Использование ИВС даёт возможность:

- снизить стоимость создания компьютерных систем проектирования и управ­ления;

- уменьшить численность обслуживающего персонала;

- повысить надёжность и устойчивость функционирования различных спе­циализированных компьютерных систем управления;

- увеличить достоверность передачи информации, а также надёжность её хра­нения и обработки;

- обеспечить возможность получения всех видов информации на локальных компьютерных пунктах руководителей и специалистов и компьютерных пунктах коллективного пользования;

- унифицировать оборудование и в то же время использовать любые типы

технических средств.

В качестве примера представлены: схема компьютерных пунктов в системе управления строительством (рисунок 4) и структурная схема территориальной информационно-вычислительной сети управления проектом для научного проектно-промышленного строительного объединения (рисунок 5).

Рисунок 4.

Рисунок 5.

 

1.4. Распределённый интегрированный банк данных и знаний.

С учётом принятой на рисунке 5 структуры и её технического обеспечения на базе сетей ПЭВМ, информационное обеспечение строится по принципу рас­пределённого интегрированного банка данных и знаний. Распределённый ин­тегрированный банк банных и знаний представляет собой систему иерархически организованных локальных банков данных и знаний, входящих в организацион­ную структуру интегрированной системы. А каждый локальный банк данных и знаний является совокупностью взаимосвязанных массивов информации пред­назначенных для комплексов и отдельных проектных и управленческих задач, языковых и программных средств, методов доступа и управления массивами, а также технических средств, реализующих функции управления, поиска и выда­чи информации пользователю.

В качестве примера, структура распределённого интегрированного банка данных и знаний представлена на рисунке 6.

Рисунок 6.

1.5. Разработка структуры и состава базы нормативной инфор­мации.

В основных банках данных и знаний значительное место занимает система норм и нормативов информационных процессов. Последняя представляет собой упорядоченное множество взаимосвязанных и научно обоснованных норм и нормативов, выраженных в виде показателей, организационных стандартов и правил. Они определяют технологию, условия использования ресурсов и уро­вень потребностей в них для выполнения машинных, трудовых и логических операций, а также порядок и методы разработки, проверки, утверждения и при­менения норм и нормативов на всех уровнях и стадиях формирования готовой строительной продукции.

База нормативной информации распределённого интегрированного банка данных и знаний научного проектно-промышленного строительного объедине­ния включает информацию из стандартов (ГОСТ, ОСТ и др.), каталогов (по ви­дам конструкций и материалов), нормативов и инструкций (СНиП, ЕНиР, СНиР, СН, ценники и т. д.), классификаторов (общегосударственные, межотраслевые, отраслевые, предприятия), руководств и рекомендаций (по проектированию конструкций, зданий и их комплексов). В качестве примера, структура и состав базы нормативной информации приведена на рисунке 7.

Рисунок 7.

1.6 Разработка структуры и состава справочной информации

В качестве примера, структура и состав базы справочной информации приведена на рисунке 8.

 

Рисунок 8.

База справочной информации

1.7. Математическое обеспечение

Рисунок 9.

Пример обоснования и принятия управленческих решений с использованием математических моделей представлен на рисунке 9.

1. Модель планирования производственно-хозяйственной деятельности

1.1-модель перспективного планирования

1.2-модель разработки годовых планов

2. Модель оперативного управления

2.1-модель разработки квартальных планов

2.2- модель разработки месячных планов

2.3- модель разработки диспетчерского регулирования

2.3.1-разработка недельно-суточных графиков

2.3.2- разработка часовых монтажно-транспортных графиков

2.3.3- разработка график-расписания

3. Модель материально-технического обеспечения

3.1- определение потребности в ресурсах

3.2 –определение наличия ресурсов

3.3 – распределение ресурсов по объектам и потребителям

4. Модель транспортного обеспечения

4.1 – определение объема перевозок различных видов груза

4.2 – определение потребности в транспорте для перевозки грузов

4.3 – определение возможностей различных видов транспорта

4.4 – распределение объемов перевозок по видам транспорта

5. Модель кадрового обеспечения

5.1 – определение потребности в кадрах

5.2 – определение наличия кадров

5.3 – распределение плана подготовки и переподготовки кадров

5.4 – распределение кадров

Пример рекомендаций по применению математических методов и алгоритмов при разработке ПОС представлен на рисунке 10.

Рисунок 10.

Состав моделей	Методы решения	Частные алгоритмы расчетов
Составление комплексного укрупненного сетевого графика	Метод оптимизации на сетях, теория графов	Алгоритм нахождения кратчайшего пути, мин. Стоимости макс. потока, метод расстановки пометок
Разработка календарного плана строительства	Методы нелинейного программирования, теория расписаний	Симплекс метод, метод потенциалов, венгерский метод, распределительный метод, эвристический алгоритм
Разработка ситуационного плана строительства	Теория графов, методы линейного программирования	Алгоритм нахождения кратчайшего пути, мин. стоимости макс. потока
Разработка стройгенплана	Аналитические методы, теория графов	Методы прямых расчетов, эвристический метод, симплекс метод, экспертный метод
Составление Организационно-технологических схем возведения здания и сооружения и выполнения работ	Аналитические методы линейного программирования, теория вероятностей, математическая статистика	Аналитические методы прямых расчетов по нормативным показателям, симплекс метод, метод потенциалов
Расчет потребностей в конструкциях, материалах и оборудовании	Нормативные методы расчетов	Алгоритм прямых расчетов
Составление графика потребности основных машинных и транспортных средств	Методы линейного программирования, нормативные методы расчетов	Аналитические методы прямых расчетов по нормативным показателям, симплекс метод
Обоснование решений по организации связей и оперативно-диспечерского управления строительством	Теория массового обслуживания, методы статистического и динамического программирования	Алгоритмы закрытых и открытых моделей
Обоснование методов организации	Методы дискретного математического программирования, методы отсекающихся плоскостей, метод построения последовательных планов	Алгоритмы- Гомари, Юнга, эвристический метод

 

1.8. Программное обеспечение

ПО АСУ-совокупность программ для реализации целей и задач.

Специальное ПО – совокупность пакетов прикладных программ для реализации конкретных задач.

Программное обеспечение автоматизированной системы управления представлено на рисунке 11.

Рисунок 11.

Пакет прикладных программ – совокупность банков данных, языковых средств и отдельных программ для реализации на ЭВМ комплекса задач управления.

В качестве примера рассмотрим возможности пакета прикладных программ «Петрострой-система»

1.    Оплата коммунальных услуг

2.    Бухгалтерский учет

3.    Расчет смет

4.    Начисление квар. платы

5.    Эффективный контроль за себестоимостью и рентабельностью производства всей номенклатуры продукции

6.    Расчет себестоимости

7.    Учет взаиморасчетов

8.    Управление складскими запасами

9.    Сбыт и реализация

10.  Анализ финансового состояния предприятия

11.  Эффективный контроль за расходованием материалов

12.  Сметные расчеты и контроль исполнения смет

13.  Ресурсный расчет сметы в полном объеме

14.  Кадры

15.  Акты списания материалов

16.  Расчет заработной платы

17.  Учет денежных средств

18.  Учет материалов

19.  Учет основных средств

1.9. Экспертные системы поддержки и принятия управленческих решений.

К экспертным относятся автоматизированные системы, ориентированные на решение сложных задач, трудно поддающихся однозначному и формальному описанию. В экспертных системах (ЭС) такие задачи решаются на основе опыта и неформальной логики (экспертных методов), как правило, с привлечением высококвалифицированных экспертов.

В области управления проектами ЭС применяются: при решении задач со­вершенствования организации и управления инвестиционным проектом; реали­зации инвестиционного строительного проекта и анализе эффективности вы­полнения проекта; оценке стоимости проекта и продолжительности его осуще­ствления.

Опыт последних лет показал, что использование экспертных систем при решении сложных задач даёт значительный экономический эффект. Особенно эффективны экспертные системы реального времени, или динамические экс­пертные системы.

Существенным отличием динамических ЭС от обычных статистических экспертных систем, используемых для поддержания решений, является способ­ность искусственного интеллекта к самосовершенствованию (самообучению). Статистические экспертные системы не способны решать сложные задачи, так как не могут:

- своевременно представлять изменяющиеся во времени данные, поступаю­щие от внешних источников, обеспечивать хранение и анализ изменяющих­ся данных;

- соединять во времени несколько асинхронно выполненных процессов (т. е. планировать в соответствии с приоритетами обработку поступивших в сис­тему показателей);

- обеспечивать механизм рассуждения при ограниченных ресурсах времени и памяти. Реализация этого механизма требует высокой скорости решения не­скольких задач одновременно;

- обеспечивать "предсказуемость" поведения системы, т. е. гарантию того, что каждая задача будет запущена и завершена в строгом соответствии с вре­менными ограничениями;

- моделировать "окружающий мир", обеспечивать создание различных его состояний;

- протоколировать свои действия и действия персонала, обеспечивать восста­новление после сбоя;

- обеспечивать наполнение базы знаний для приложений реальной степени сложности с минимальными затратами времени и труда (необходимо ис­пользование объектно-ориентированной технологии, общих правил, мо­дульности и т. п.);

- настраивать системы на решаемые задачи, исходя из проблемной и предмет­ной их ориентированности;

- обеспечивать создание и поддержку пользовательских интерфейсов для раз­личных категорий пользователей;

- обеспечивать уровень защиты информации (по категориям пользователей) и предотвращать несанкционированный доступ.

Таким образом, средства создания экспертных систем реального времени должны удовлетворять этим требованиям и, кроме того, общим требованиям к инструментальным средствам создания систем искусственного интеллекта:

1. Специализация инструментальных средств. Переход от разработки инструментальных средств общего назначения к специализированным обеспе­чивает сокращение сроков разработки приложений, увеличивает эффективность использования инструментария, упрощает и ускоряет работу эксперта, что по­зволяет повторно использовать информационное и программное обеспечение.

2. Использование языков традиционного программирования и ком­пьютерных рабочих станций. Переход от систем, основанных на языках ис­кусственного интеллекта (Lisp, Ргоlog и т. п.), к языкам традиционного про­граммирования, упрощает "интегрированность" и снижает требования прило­жений к быстродействию и ёмкости памяти. Использование рабочих станций вместо индивидуальных компьютерных пунктов резко увеличило круг возмож­ных приложений методов искусственного интеллекта.

3. Интегрированность с другими средствами. Разработаны инструмен­тальные средства искусственного интеллекта, легко интегрирующиеся с други­ми информационными технологиями и средствами.

4. Открытость систем. Разработки ведутся с соблюдением стандартов, обеспечивающих возможность расширения системы.

5. Архитектура должна включать систему "клиент/сервер". Разработ­ка распределённой информационной системы в данной архитектуре позволяет снизить стоимость оборудования, используемого в различных модулях, децен­трализовать модули, повысить надёжность и общую производительность за счёт сокращения объёма информации, пересылаемой между компьютерными пунк­тами. Для этого каждый модуль приложения выпускается на адекватном обору­довании.

Экспертные системы реального времени в составе компьютерной системы управления инвестиционным строительным проектом выполняют следующие основные функции:

- сбор, хранение и обработку данных и знаний о предметной области проек­тирования или управления строительством;

- приобретение и выделение новых знаний из массива ранее полученных;

- общение с исполнителями инвестиционного проекта на ограниченном есте­ственном языке;

- реализация основных качеств специалиста-эксперта путём имитации участия

в мыслительных процессах человека.

Основой функционирования ЭС является база знаний. Это информацион­ный массив, состоящий из жёстко установленных (декларативных) правил и факторов, в том числе фактических данных об инвестиционном строительном проекте, и из процедурной группы знаний, включающей эвристические методы или правила решения задач, в том числе для выработки гипотез, обработки ин­формации и логики получения выводов.

В экспертную систему входят также:

- языковый процессор, предназначенный для общения пользователя с ЭС на понятном для него языке;

- промежуточный буфер (рабочая память) - временное запоминающее уст­ройство, предназначенной для хранения текущего состояния решаемой зада­чи, т. е. предварительных гипотез и результатов, к которым ЭС приходит во время решения задачи. В этом буфере храниться также информация, извле­каемая системой из динамически меняющегося состояния проекта;

- блок управления правилами, определяющий порядок выполнения правил; он предназначен для выбора правила выполнения того или иного действия ЭС;

интерпретатор правил, ориентированный на применение соответствующих правил к конкретным данным;

- аппарат согласования, корректирующий процедуру оценки достоверности потенциального решения;

- блок обоснования, предназначенный для объяснения пользователю действий ЭС

В качестве примера, структура и состав экспертной системы для управления реализацией проекта представлена на рисунке 12.

Рисунок 12.

1.10. Оценка совершенствования системы строительного произ­водства при внедрении комплексной информационной техно­логии управления.

Оценка совершенствования системы управления строительством осуществ­ляется на основе следующих обобщённых критериев эффективности:

1) экономического (стоимостного)

прибыль стремиться к максимуму П _сп à мах (1)

2) оперативного

минимизация цикла управления (ЦУ) Т _цу à мin (2)

минимизация инвестиционного цикла (ИЦ) Т _иц à min (3)

Выполнение условий 1, 2 и 3 происходит вследствие влияния следующих групп факторов:

1. совершенствование средств и предметов труда;

2. оптимизация проектных и управленческих решений;

3. реагирование в реальном масштабе времени на все изменения, происходя­щие в производственной подсистеме, что обеспечивает минимизацией простоя бригад, машин, механизмов.

Определяющими факторами при неизменных предметах и средствах труда являются 2-я и 3-я группа факторов.