Анализ и Разработка интеллектуальных автоматизированных информационных систем в экономических предметных областях

Для этих целей были созданы специальные языки, моделирования ситуации типа «как сделать, чтобы?», «что будет, если ?». Цель подобных языков, созданных для построения моделей, направлена на создание возможности построения типа моделей, обеспечивающих поиск и нахождение решения при изменении переменных.

В системах используется несколько типов моделей, которые группируются по разным способам их классификации, например, области возможных приложений, по цели использования, по выполняемым функциям, способу оценки переменных, по способу создания, по формам описания, по уровню абстракции и т. п.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

Система управления базой моделей обладает следующими возможностями: создание новых моделей или изменение существующих, поддержание и обновление параметров моделей, манипулирование моделями.

Система управления интерфейсом. Интерфейс интеллектуальной информационной системы определяет: язык пользователя; язык сообщений компьютера, организующий диалог на экране дисплея; знания пользователя. Грамотная разработка интерфейса системы обеспечивает эффективность и гибкость информационной технологии СППР.

Основными элементами интерфейсной части системы являются:

Язык пользователя — набор действий пользователя в направлении системы через использование клавиатуры; электронных карандашей; джойстика; и других устройств ввода информации. Чаще всего, как в нашей системе, используется простая формой языка пользователя через создание специальных форм входных и выходных документов. В системе принятия решений по проведению тендеров при обращении интерфейсом представляется входная форма (документ), которые должны быть заполнены пользователем необходимыми данными, после чего форма вводится в компьютер. Системой поддержки принятия решений производится необходимый анализ данных и формируется результат в виде выходного документа или экранной формы (по выбору) установленного образца.

Язык сообщений — набор условных символов и обозначений представляемых пользователю на экране монитора (символы, графика, цвет), элементы форм и т. п. Основным критерием эффективности графического пользовательского интерфейса (GUI) является система организации взаимодействия между пользователем и системой. В системе принятия решений по ведению тендеров для специализированной гимназии используются основные формы диалога: режим меню, запросно-ответный режим, режим заполнения пропусков в выражениях, командный режим, режим выбора соответствия.

Знания пользователя — представляют справочную систему, для пользователя по вопросам управления и работы с системой. Она содержит стратегию и план действий пользователя, учебники, инструкции, справочные данные, выдаваемые компьютером.

Разработка графического интерфейса интелектуальной информационной системы проведения тендеров в гимназии определяется качеством разработки каждого из трех указанных компонентов. Интерфейс должен обладать следующими свойствами:

манипулирование различными формами диалога, изменяя их в процессе принятия решения автоматически или по выбору пользователя;

передача данных в и из системы различными способами;

получение данных различных устройств системы в разных форматах;

гибкая поддержка знания пользователя (справочная система и система поддержки пользователя).

Одной из наиболее важных особенностей диаграммы IDEF0 является введение все больших уровней детализации на разных уровнях по мере создания диаграмм, отображающих модель. В основе методологии лежит понятие функционального блока, каждая из сторон которого имеет свою определенную роль:

верхняя — управление, то есть на основании чего выполняется данный процесс (законы, стандарты, приказы и т. д.);

нижняя — механизмы, посредством которых выполняется процесс (материальные или кадровые ресурсы);

левая — вход, то есть данные или объекты потребляемые или изменяемы процессом;

правая — выход, то есть результаты деятельности процесса.

Рассмотрим диаграмму TO BE, т. е. функциональную модель системы.

Контекстная диаграмма системы принятия решений, построенная по IDEF0-технологии, показана на рис. 7.

Рис.

7. IDEF0 диаграмма TO-BE нулевого уровня декомпозиции На рисунке 8 представлена диаграмма уровня A-0, на которой определена система в целом которая «определяет границы» моделируемой системы, определяя ее взаимодействие со своим окружением. Из диаграммы можно проследить только общие элементы системы, входную информацию, на выходе мы получаем рекомендацию по принятию решение и обоснование, регламентируется работа правовыми актами РФ и внутренними документами гимназии по осуществлению тендерных торгов и системы закупок, посредством анализа и обработке данных в автоматизированной системе с лицом принимающим решения (экспертным советом), который выступает в роли механизма системы. Так же механизмом определяется администратор системы, который занимается вопросами обслуживания и модернизации системы и ее частей. Важно отметить что, точкой зрения является экспертный совет, целью является определение победителя в тендерном процессе (рис. 8).

Рис.

8. Диаграмма модели интеллектуальной информационной системы бизнес-процесса принятия решения в нотации IDEF0.

1.

4. Сценарий Основные элементы структуры системы поддержки принятия решений Детально рассмотрим структуру системы поддержки принятия решений (рис.

9), и функциональность ее модулей.

Рис. 9. Структура информационной технологии поддержки принятия решений В составе системы поддержки принятия решений реализовано три главных модуля: база данных, база моделей и программная подсистема управления, которая, в свою очередь содержит модули системы управления базой данных (СУБД), системы управления базой моделей (СУБМ) и системы управления интерфейсом пользователя (GUI).

База данных выполняет функции хранения и обработки данных системы. Основные источники данных системы.

1. Необработанные данные от информационной системы операционного уровня. Перед использованием проходят предварительную обработку. Для этого имеются две возможности:

в системе, используя возможности СУБД;

вне системы с использованием дополнительных систем, подсистем предварительной обработки данных, которые могут передавать данные в систему в автоматическом или ручном режиме, так же режимы могут комбинироваться.

2. Внутренние данные системы.

3. Данные из внешних источников.

4. Документы и нормативы.

Система управления данными должна реализовать следующие функции:

создание комбинаций данных, которые приходят из различных источников, через использование процедур агрегирования и фильтрации;

оперативное подключение или исключение источников данных;

создание в терминах пользователя логической структуры данных;

привлечение в систему неофициальных данных для экспериментальной проверки рабочих гипотез пользователя;

обеспечение логической независимости базы данных системы от других баз данных, функционирующих в рамках объекта.

База моделей. Цель построения моделей заключается в описании и оптимизации объекта или процесса. Применение моделирования обеспечивает возможность анализа в системе поддержки принятия решений. Использование моделей, которые базируются на математической интерпретации проблемы, с использованием специальных алгоритмов позволяет находить информацию, полезную для принятия правильных решений.

Внедрение моделей в процесс нахождения решения в информационные системы началось с использования статистических методов и методов финансового анализа, которые описывались командами обычных алгоритмических языков. Для этих целей были созданы специальные языки, моделирования ситуации типа «как сделать, чтобы?», «что будет, если ?». Цель подобных языков, созданных для построения моделей, направлена на создание возможности построения типа моделей, обеспечивающих поиск и нахождение решения при изменении переменных.

В системах используется несколько типов моделей, которые группируются по разным способам их классификации, например, области возможных приложений, по цели использования, по выполняемым функциям, способу оценки переменных, по способу создания, по формам описания, по уровню абстракции и т. п.

По цели применения модели можно разделить на оптимизационные, которые связаны с нахождением точек экстремума некоторых показателей (минимума или максимума — минимизация затрат, времени выполнения проекта — в случае системы проведения тендеров, максимальная эффективность, безопасность и т. д.) и описательные, описывающие функции и поведение некоторой системы и не направленные прямо на реализацию целей управления и их оптимизацию.

В системах поддержки принятия решения база моделей состоит из стратегических, тактических и оперативных моделей, а также математических моделей в виде совокупности модельных блоков, модулей и процедур, используемых как элементы для их построения.

Глава 2. Проектирование.

2.

1. Нулевой прототип Мы разрабатываем интеллектуальную информационную систему, которая будет выполнять роль автоматизированного рабочего места менеджера в отделе товара. На систему возлагаются следующие функции:

ввод товара, регистрация товара выдача товара сбор информации о клиентах и.

сбор информации о поставщиках.

Рис.

10. Создание таблиц Интерфейс системы реализуется в виде главной кнопочной формы Функции реализуются средствами таблиц — хранение информации, Запросов — выборка информации и ее обработка и отчетов — сохранение информации в бумажной форме. Работа с менеджером реализуется средствами экранных форм.

Рис.

11. Постороение запросов с вычислениями.

2.

2. Классы проектирования Для реализации заданий интеллектуальной информационной системы нами была предложена следующая структура базы данных.

Рис.

12. Логическая структура базы данных Физическая структура базы данных реализована через таблицы представленные на рисунках 13−19.

Рис.

13. Таблица товар Рис. 14 Таблица возврат товара.

Рис.

15. Заявка на выдачу товара.

Рис.

16. Таблица клиент.

Рис.

17. Таблица менеджер

Рис.

18. Таблица поставщик.

Рис.

19. Склады.

Рис.

20. Специализация.

2.

3. База данных База данных реализована средствами MS ACCESS.

Интерфейс реализован через главную кнопочную форму.

Рис.

21. Интерфейс базы данных.

Рис.

22. Фрагменты интерфейса Заключение В процессе выполнения курсовой работы нами были изучены такие понятия как информационная система интеллектуальная информационная система. Мы рассмотрели виды и типы информационных систем и основные принципы их разработки. Особое внимание было уделено вопросам интеллектуальных информационных систем в экономике. На основе теоретического материала была спроектированы интеллектуальная экономическая информационная система «автоматизированное рабочее место менеджера» ЗАО «Электроникс».

Список литературы

Тлехатук Сусанна Руслановна. Современная предметная область «экономика»: интегративно-семиотический аспект. Вестник Майкопского государственного технологического университета № 4. 2014

Зайцева Ольга Викторовна. Онтологическая модель предметной области исследовательской организации. Перспективы науки и образования. № 1 (7). 2014.

Баронов В. В. Информационные технологии и управление предприятием / В. В. Баронов, Г. Н. Кальянов, Ю. Н. Попов, И. Н. Титовский. — М.: АйТи, 2009. — 328 с.

Гаврилова Т. А. Базы данных интеллектуальных систем / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. — СПб: Питер, 2000. — 384 с. О размещении заказов для государственных и муниципальных нужд: федер. закон 94-ФЗ.

Дидковский В. М. Организационное и экономическое обеспечение подготовки и проведения подрядных торгов / В. М. Дидковский // Экономика строительства. -.

2003. — № 8. -.

С. 3−11.

Дидковский В. М. Оценка коммерческих предложений участников подрядных торгов / В. М. Дидковский // Экономика строительства. — 2005. — №.

5. — С. 17−27.

Ириков В.А., Тренев B.H. Распределенные системы принятия решений. — M.: Наука, 1999.

Кузнецова М. Управление закупками на предприятии / М. Кузнецова // Проблемы теории и практики управления. — 2005. — № 2.

— С. 119−122.

Менеджмент. Учебное пособие/Под ред. Ж. В. Прокофьевой. — М.: Знание, 2000. — 288 с.