Разработка информационной системы учета нефтепродуктов

Для искусственного освещения помещений ВЦ предусмотрены люминесцентные лампы белого света (ЛБ) и темно-белого цвета (ЛТБ) мощностью 65 или 80 Вт.

Планировка рабочего места удовлетворяет требованиям удобства выполнения работ и экономии энергии оператора, рационального использования площадей и удобства обслуживания устройств ЭВМ. Кнопки для включения, ручки управления средств сигнализации обеспечивают минимальные затраты.

Шум, неблагоприятно воздействуя на организм человека, вызывает психические и физиологические нарушения, снижающие работоспособность, приводит к увеличению числа ошибок при работе.

Нормированные уровни шума согласно /10/ и /14/ приведены в таблице 5.2 и обеспечиваются путем использования малошумного оборудования, применением звукопоглощающих материалов для облицовки помещений, а также различных звукопоглощающих устройств (перегородки, кожухи, прокладки и т. д.).

Шум не превышает допустимых пределов, так как в вычислительной технике нет вращающихся узлов и механизмов (за исключением вентилятора), а наиболее шумное оборудование (АЦПУ) находится в специально отведенных помещениях.

Основными источниками шума в помещениях, оборудованных ЭВМ, являются принтеры, множительная техника и оборудование для кондиционирования воздуха, в самих ЭВМ -- вентиляторы систем охлаждения и трансформаторы.

Таблица 13. Нормативные значения уровня шума

Категория нормы шума	Уровни звукового давления, ДБ в октавных полосах со среднегеометрическими частотами в Гц	Уровни звука и эквивалентные уровни звука, дБА
	31, 5	63	125	250	500	1000	2000	4000	8000
I	86	71	61	54	49	45	42	40	38	50
II	93	79	70	63	5S	55	52	50	49	60
III	96	83	74	6S	63	60	57	55	54	65
IV	103	91	83	77	73	70	68	66	64	75

Основными нормативными документами по защите от поражения электротоком являются «Правила устройства электроустановок, ПУЭ», «Правила технической эксплуатации электроустановок потребителей» и «Правила техники безопасности при эксплуатации электроустановок потребителей». Помещение вычислительного центра по степени опасности поражения элктрическим током относится к помещниям без повышенной опасностью.

Основные меры защиты от поражения током:

изоляция и недоступность токоведущих частей;

защитное заземление ().

Для оказания первой помощи пострадавшему от электрического тока необходимо быстрое отключение оборудования, которого касается пострадавший, определение состояния пострадавшего и выбор мер первой помощи.

Экспериментальные данные свидетельствуют о высокой биологической активности ЭМП во всех частотных диапазонах. При относительно высоких уровнях облучающего ЭМП современная теория признает тепловой механизм воздействия. При относительно низком уровне ЭМП принято говорить о нетепловом или информационном характере воздействия на организм. Варианты воздействия ЭМП на биоэкосистемы, включая человека, разнообразны: непрерывное и прерывистое, общее и местное, комбинированное от нескольких источников и сочетанное с другими неблагоприятными факторами среды и т.д.

На биологическую реакцию влияют следующие параметры ЭМП:

1) интенсивность ЭМП (величина);

2) частота излучения;

3) продолжительность облучения;

4) модуляция сигнала;

5) сочетание частот ЭМП;

6) периодичность действия.

Многочисленные исследования в области биологического действия ЭМП позволят определить наиболее чувствительные системы организма человека: нервная, иммунная, эндокринная и половая. Эти системы организма являются критическими. Реакции этих систем должны обязательно учитываться при оценке риска воздействия ЭМП на население.

Биологический эффект ЭМП в условиях длительного многолетнего воздействия накапливается, в результате возможно развитие отдаленных последствий, включая дегенеративные процессы центральной нервной системы, рак крови (лейкозы), опухоли мозга, гормональные заболевания.

При работе монитора на экране кинескопа накапливается электростатический заряд, создающий электростатическое поле (ЭСтП). В разных исследованиях, при разных условиях измерения значения ЭСтП колебались от 8 до 75 кВ/м. При этом люди, работающие с монитором, приобретают электростатический потенциал. Разброс электростатических потенциалов пользователей колеблется в диапазоне от -3 до +5 кВ. Когда ЭСтП субъективно ощущается, потенциал пользователя служит решающим фактором при возникновении неприятных субъективных ощущений. Заметный вклад в общее электростатическое поле вносят электризующиеся от трения поверхности клавиатуры и мыши. Эксперименты показывают, что даже после работы с клавиатурой, электростатическое поле быстро возрастает с 2 до 12 кВ/м. На отдельных рабочих местах в области рук регистрировались напряженности статических электрических полей более 20 кВ/м.

По обобщенным данным, у работающих за монитором от 2 до 6 часов в сутки функциональные нарушения центральной нервной системы происходят в среднем в 4,6 раза чаще, чем в контрольных группах, болезни сердечно-сосудистой системы -- в 2 раза чаще, болезни верхних дыхательных путей -- в 1,9 раза чаще, болезни опорно-двигательного аппарата -- в 3,1 раза чаще. С увеличением продолжительности работы на компьютере соотношения здоровых и больных среди пользователей резко возрастает.

Таблица 13. Допустимые значения параметров неионизирующих электромагнитных излучений

Наименование параметра	Допустимые значения
Напряженность электромагнитного поля. Электрическая составляющая не более:
Диапазон частот 5 Гц-2 кГц	25,0 В/м
Диапазон частот 2-400 кГц	2,5 В/м
Плотность магнитного потока не более:
Диапазон частот 5 Гц-2 кГц	250нТл
Диапазон частот 2-400 кГц	25нТл
Напряженность электростатического поля не более	15 кВ/м

По взрывопожарной и пожарной опасности помещения и здания относятся по НПБ 5-2000 к категории Д. В зависимости от выполняемых в них технологических процессов, свойств, применяемых веществ и материалов, а так же условиями их обработки. Одной из важных задач пожарной профилактики является защита строительных конструкций от разрушений и обеспечение их достаточной прочности в условиях воздействия высоких температур при пожаре. Учитывая высокую стоимость электронного оборудования ВЦ, а так же категорию их пожарной опасности, здания для ВЦ и части зданий другого назначения, в которых предусмотрено размещение ЭВМ, относятся к 2 степени. Для изготовления строительных конструкций используют, как правило, кирпич, железобетон, стекло и другие негорючие материалы.

Для предотвращения распространения огня во время пожара с одной части здания на другую устраивают противопожарные преграды в виде стен, перегородок, дверей, окон, люков, клапанов. Особое требование предъявляется к устройству и размещению кабельных коммуникаций.

Примерные нормы первичных средств пожаротушения на действующих промышленных предприятиях и складах приведены в таблице 4.

Таблица 14. Примерные нормы первичных средств пожаротушения на действующих промышленных предприятиях и складах

Помещение, сооружение,установка	Единица измерения, м2	Углекислые огнетушители ручные	Пенные огнетушители
Вычислительные центры	100	1	1

Для ликвидации пожаров в начальной стадии применяются первичные средства пожаротушения:

1) внутренние пожарные водопроводы,

2) огнетушители типа ОВП-10, ОУ-2,

3) сухой песок,

4) асбестовые одеяла и др.

В здании ВЦ пожарные краны устанавливают в коридорах, на площадках лестничных клеток, у входа, т.е. в доступных и защитных местах. На каждые 100 квадратных метра пола производственных помещений требуется 1-2 огнетушителя.

Эвакуация сотрудников вычислительных центров происходит согласно плану эвакуации людей при пожаре, регламентирующему действия персонала в случае возникновения очага возгорания и указывающему места расположения пожарной техники /24/.

Правильно спроектированное и выполненное производственное освещение обеспечивает возможность нормальной производственной деятельности. От него зависят сохранность зрения человека, состояние его центральной нервной системы, безопасность трудовой деятельности. Недостаточная освещенность рабочей зоны или повышенная яркость затрудняют восприятие зрительной информации, создают предпосылки к травмированию.

Рациональное освещение является одним из важнейших факторов создания благоприятных условий труда, способствующих повышению производительности труда и качества выпускаемой продукции. Освещение на рабочем месте программиста должно быть таким, чтобы работник мог без напряжения зрения выполнять свою работу. Утомляемость органов зрения зависит от ряда причин:

1) недостаточность освещенности;

2) чрезмерная освещенность;

3) неправильное направление света.

Недостаточность освещения приводит к напряжению зрения, ослабляет внимание, приводит к наступлению преждевременной утомленности. Чрезмерно яркое освещение вызывает ослепление, раздражение и резь в глазах. Неправильное направление света на рабочем месте может создавать резкие тени, блики, дезориентировать работающего. Все эти причины могут привести к несчастному случаю или профзаболеваниям, поэтому столь важен правильный расчет освещенности.

Расчет освещенности рабочего места сводится к выбору системы освещения, определению необходимого числа светильников, их типа и размещения.

Освещенность на поверхности стола в зоне размещения рабочего документа -- 400 лк.

Прямая блесткость ограничена от источников освещения, при этом яркость светящихся поверхностей (окна, светильники и др.), находящихся в поле зрения, -- не более 200 кл/м².

Ограничена отраженная блесткость на рабочих поверхностях (экран, стол, клавиатура и др.) за счет правильного выбора светильников и расположения рабочих мест по отношению к источникам естественного и искусственного освещения, при этом яркость бликов на экране ВДТ и ПЭВМ не превышает 40 кд/м² и яркость потолка, при применении системы отраженного освещения, не превышает 200 кд/м².

Показатель ослепленности для источников общего искусственного освещения в производственных помещениях - не более 40.

Ограничена неравномерность распределения яркости в поле зрения пользователя ВДТ и ПЭВМ, при этом соотношение яркости между рабочими поверхностями не превышает 3:1 -- 5:1, а между рабочими поверхностями и поверхностями стен и оборудования 10:1.

Яркость светильников общего освещения в зоне углов излучения от 50 до 90 градусов с вертикалью в продольной и поперечной плоскостях составляет не более 200 кд/м², защитный угол светильников -- не менее 40 градусов.

Светильники местного освещения имеют не просвечивающий отражатель с защитным углом не менее 40 градусов.

Коэффициент пульсации не превышает 5%, что обеспечивается применением газоразрядных ламп в светильниках общего и местного освещения с высокочастотными пускорегулирующими аппаратами (ВЧ ПРА) для любых типов светильников.

Так как минимальным объектом различения при работе с ПЭВМ является пиксель\зерно (pixel\dot) - одна светящаяся точка, а ее размер составляет 0,28мм, то мы имеем дело со зрительной работой очень высокой точности, т.е имеем II разряд зрительной работы. Причем в зависимости от используемого программного обеспечения можем иметь дело как с прямым, так и с обратным контрастом, а характер контраста объекта и характер фона может быть любым: светлым, средним, темным. Учтено также, что продолжительность зрительной работы составляет больше половины рабочего дня. На основании этих данных заключаем, что зрительная работа имеет II разряд с подразрядом “в”. Общее освещение составляет 500 лк, а комбинированное освещение 2000 лк, в том числе 200 лк общего освещения. Нормативная величина показателя ослепленности Р=20%, уровня пульсаций освещенности К_n =10%.

Тип источника света, которому необходимо отдать предпочтение при работе с ПК, -- люминесцентные лампы, так как они обеспечивают меньшее утомление органов зрения и организма в целом и способствуют повышению работоспособности и производительности труда. Кроме того, люминесцентные лампы имеют высокую световую отдачу, большой срок службы, малую яркость светящейся поверхности, спектр излучения близкий к естественному.

Выбирая систему освещения, необходимо учитывать, что более эффективной является система комбинированного освещения, но система общего освещения более гигиенична, т.к. обеспечивает большую равномерность освещенности рабочих поверхностей.

Используя локализованное общее освещение, можно наиболее просто добиться высоких уровней освещенностей на рабочих местах без значительных затрат.

При повышенных требованиях к освещенности отдельных рабочих мест используют комбинированную систему освещения.

С целью снижения уровней засветки экранов мониторов прямыми световыми потоками светильников общего назначения последние располагаются сбоку от рабочих мест, параллельно главной линии зрения операторов ПЭВМ и стене помещения с окнами.

3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

3.1 Проектирование алгоритмов

Алгоритм прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания включает следующие шаги:

1) формирование массива исходных данных (считывание информации из активного набора данных);

2) если задан режим подбора оптимального коэффициента сглаживания, выполнить подбор, иначе -- выполнить сглаживание при текущем значении коэффициента;

3) отобразить результаты сглаживания на графике;

4) вычислить прогноз на следующий месяц и, если обрабатываются данные по всей сети, объем закупок, и вывести эти данные на экран.

Блок-схема алгоритма представлена на рисунке 1.

Одной из подзадач в реализации прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания является подбор оптимального значения коэффициента сглаживания. Критерием оптимальности является величина отклонения прогноза для последнего значения динамического ряда от реального значения. Эта величина может служить оценкой величины погрешности прогноза. Подбор осуществляется следующим алгоритмом:

1) установить a < 0, m < ? (реально -- максимальное число для выбранного типа данных);

2) для a--от 0,1 до 0,9 с шагом 0,1 делать:

a. выполнить сглаживание при заданном коэффициенте a;

b. по сглаженным данным на предпоследний месяц построить прогноз на последний месяц y? и вычислить невязку: u < y_n - y?;

c. если a = 0, то запомнить a < a, m < u и перейти к новой итерации цикла по a;

d. если m и u противоположны по знаку, то положить a < a - 0,05 и прекратить цикл, перейдя к шагу 3);

e. если |u| < |m|, то положить a < a, m < u;

3) установить a < a;

4) выполнить сглаживание при текущем значении a;

5) вернуть значение a и результаты сглаживания.

Блок-схема этого алгоритма представлена на рисунке 2.

Процедура сглаживания состоит в расчете для каждого значения исходных данных результатов сглаживания первого, второго и третьего порядков. Блок-схема алгоритма сглаживания представлена на рисунке 3.

Прогноз следующего значения по данным сглаживания t-го уровня ряда вычисляется по формуле:

progn(t + 1) = a₀(t) + a₁(t) + ¹/₂ a₂(t),

где a₀(t), a₁(t) и a₂(t) определяются формулами (2.2)-(2.4).

Рисунок 1. Блок-схема алгоритма прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания

Алгоритм прогнозирования на основе линейного тренда с учетом сезонности предполагает выполнение следующих действий:

1) считывание количества строк в исходном наборе данных в переменную n;

2) считывание в x₁ номера месяца из первой строки набора исходных данных, а в y₁ -- соответствующего объема реализации;

3) установить m < x₁, sx < x₁, sx2 < sx², sy < y₁, sxy < x₁·y₁;

4) заполнение массивов исходных данных с подсчетом сумм: при i от 2 до n выполнить следующие действия

a. mp < m;

b. считать в m номер месяца из очередной строки набора исходных данных, а в y_i -- соответствующий объем реализации;

Рисунок 2. Блок-схема алгоритма подбора оптимального значения коэффициента сглаживания (процедура OptimizeAlpha)

если m > mp, то установить x_i < x_i-1 + (m - mp), иначе установить x_i < x_i-1 + (m +12 - mp);

c. установить sx < sx + x_i, sx2 < sx2 + x_i², sy < sy + y_i, sxy < sxy + x_i·y_i;

5) вычислить параметры линейного тренда a и b по формулам (2.5), (2.6);

6) рассчитать коэффициенты сезонности и вывести их на экран;

7) построить графики исходных данных и линейного тренда;

8) вычислить прогноз как произведение коэффициента сезонности для соответствующего месяца на значение (a·(x_n + 1) + b), и, если обрабатываются данные по всей сети, объем закупок, и вывести эти данные на экран.

Блок-схема описанного алгоритма представлена на рисунке 4.

Рисунок 3. Блок-схема алгоритма сглаживания (процедура Smooth)

Отметим, что и при прогнозировании на основе линейного тренда можно применить для оценки погрешности прогноза тот же подход, что и при прогнозировании на основе экспоненциального сглаживания: оценить величину расхождения между прогнозом на последний месяц и наблюдавшимся значением. Правда, поскольку коэффициенты сезонности определяются на основании того же расхождения, отклонение прогноза с учетом сезонности от наблюдавшегося значения будет равно нулю при числе исходных данных, не превышающем 12 (т. е. для исходных данных, охватывающих не более одного года). При больших значениях периода наблюдения коэффициенты сезонности будут усредняться, за счет чего будут возникать погрешности, которые можно использовать в качестве оценки погрешности прогноза.

Рисунок 4. Блок-схема алгоритма прогнозирования на основе линейного тренда с учетом сезонности

Процедура расчета коэффициентов сезонности использует следующий алгоритм:

1) обнулить значения элементов целочисленного массива cnt и вещественного массива ks;

2) в цикле по всем элементам исходных массивов x и y выполнить:

a. записать в переменную m остаток от деления x_i на 12;

b. установить cnt_m < cnt_m + 1, ks_m < ks_m + y_i / (a·x_i + b);

3) в цикле по i от 0 до 11 выполнить:

a. если cnt_i > 0, то ks_i < ks_i / cnt_i, иначе ks_i < 1;

b. вывести ks_i на экран.

Блок-схема процедуры расчета коэффициентов сезонности показана на рисунке унок 105.

Рисунок 105. Процедура расчета коэффициентов сезонности (процедура Season)

3.2 Программная реализация

автоматизированный информационный менеджер учет

Разрабатываемая программа логически подразделяется на две подсистемы:

подсистема управления данными;

подсистема прогнозирования.

Подсистема управления данными решает задачи ведения учета сведений об объемах реализации нефтепродуктов всеми АЗС сети, а также первичной обработки данных (например, суммирования объемов реализации по всем АЗС для получения данных по сети в целом).

Подсистема прогнозирования состоит, в свою очередь, из двух модулей, реализующих два описанных выше подхода к прогнозированию:

модуль прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания;

модуль прогнозирования с помощью линейного тренда с учетом сезонности.

Программное обеспечение реализовано в виде набора взаимосвязанных модулей, каждый из которых представляется соответствующей экранной формой, открывающейся при выборе соответствующей команды в главном меню на управляющей форме программы. Общая структура программного обеспечения представлена на рисунке.

Рисунок 11. Структура системы

Описание программ

Как указано выше, программа включает несколько модулей, каждый из которых связан с определенной экранной формой. Вид экранных форм представлен в приложении 1. Ниже приводится описание каждого из модулей.

Модуль главной формы

Данный модуль является управляющем в том смысле, что из него производится вызов всех остальных форм проекта. Экранное представление главной формы содержит только главное меню, однако, помимо диспетчерских функций, главная форма также выполняет:

настройку на текущий каталог запуска;

подключение к базе данных (и закрытие ее по окончании сеанса работы).

Подключение к базе данных осуществляется через компонент TADOConnection, а данные для подключения хранятся в файле универсального указателя на базу данных (UDL). Все остальные формы, использующие доступ к данным, получают его через компонент TADOConnection главной формы.

Модуль формы Нефтепродукты

Основное назначение формы (и модуля) -- обеспечение возможности ввода информации о новых нефтепродуктах: эту задачу в созданной системе можно решить только с помощью формы Нефтепродукты. Кроме того, форма имеет три вкладки: Остатки, Реализация и Закупки, отображающие, соответственно:

сведения об остатках текущего нефтепродукта на каждой из АЗС сети;

сведения о реализации данного нефтепродукта на каждой из АЗС сети;

информацию о закупках данного нефтепродукта.

Для отображения описанного набора данных модуль формы определяет набор связанных таблиц: главная таблица PProd, связанная с подчиненными таблицами Rests, Sales и Purchases. Этот набор открывается каждый раз при выводе формы на экран (событие OnShow) и закрывается при скрытии формы (OnHide).

Модуль формы АЗС

Основное назначение формы (и модуля) -- обеспечение возможности ввода информации о новых АЗС: эту задачу в созданной системе можно решить только с помощью формы АЗС. Кроме данных об АЗС (таблица A3C), на форме отображается информация об остатках нефтепродуктов на текущей АЗС и о ежемесячных объемах реализации нефтепродуктов данной АЗС. Для отображения описанного набора данных модуль формы определяет набор связанных таблиц: главная таблица A3C, связанная с подчиненными таблицами Rests и Sales. Этот набор открывается каждый раз при выводе формы на экран (событие OnShow) и закрывается при скрытии формы (OnHide).

Кнопка на форме открывает форму «Текущие остатки по сети» -- единственную форму в системе, доступную не с главной формы.

Модуль формы «Текущие остатки по сети»

Основное назначение данной формы -- предоставить пользователю возможность просмотра данных об остатках нефтепродуктов в сети, то есть для каждого нефтепродукта:

количество остатков на складах (в нефтехранилищах -- «запасы»);

количество остатков на всех АЗС;

общая сумма вышеназванных количеств.

Сведения об остатках (первые два из названных количеств) формируются SQL-запросом Total_Rests, определенным в базе данных, а общая сумма определена как вычисляемое поле в компоненте TADOTable, представляющем данный запрос в программном модуле.

Модуль формы Поставщики

Основное назначение формы (и модуля) -- обеспечение возможности ввода информации о новых поставщиках: эту задачу в созданной системе можно решить только с помощью формы Поставщики. Кроме данных о поставщиках (таблица Supplier), на форме отображается информация о закупках нефтепродуктов у текущего поставщика. Для отображения описанного набора данных модуль формы определяет набор связанных таблиц: главная таблица Supplier, связанная с подчиненной таблицей Purchases. Этот набор открывается каждый раз при выводе формы на экран (событие OnShow) и закрывается при скрытии формы (OnHide).

Модуль формы Реализация

Форма предоставляет возможность работать с данными о реализации в разрезе месяцев: в верхней части формы пользователь может выбрать интересующий его месяц, после чего на форме будут представлены данные о реализации нефтепродуктов за заданный месяц. Эти данные представляются на двух вкладках: «По станциям» и «По сети». Первая из этих вкладок содержит отфильтрованные данные таблицы Sales, а вторая -- отфильтрованные данные запроса Total_Sales, определенного в базе данных.

Подсистема прогнозирования

Подменю Прогноз содержит два пункта: «Экспоненциальное сглаживание» и «Линейный тренд с учетом сезонности», открывающие соответствующие формы. Любая из форм прогнозирования содержит поле со списком «Продукт», предназначенное для выбора нефтепродукта, для которого будет построен прогноз -- после изменения значения этого поля автоматически производится обновление данных и построение прогноза по новым данным. Большую часть формы прогнозирования занимают две вкладки: «По всей сети» и «По станциям». На вкладке «По всей сети» исходными данными являются объемы реализации нефтепродукта всеми АЗС, и после построения прогноза рассчитывается также предлагаемый объем закупки нефтепродукта с учетом его текущих остатков. На вкладке «По станциям» располагается поле со списком «АЗС №», предназначенное для выбора АЗС, данные которой будут использоваться для прогноза. После изменения значения этого поля автоматически производится обновление данных и построение прогноза по новым данным.

Модуль прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания

Входные и промежуточные данные для прогнозирования объявлены в программе как поля объекта-формы, что обеспечивает их доступность всем методам этого объекта без необходимости передачи параметров. В частности, полями формы объявлены величины, описанные в следующей таблице.

Имя	Тип	Описание
y	array of double	массив входных данных
S1	array of double	массив результатов сглаживания 1-го порядка
S2	array of double	массив результатов сглаживания 2-го порядка
S3	array of double	массив результатов сглаживания 3-го порядка
n	integer	количество строк в наборе входных данных
al	double	значение коэффициента сглаживания

Для реализации алгоритма созданы следующие методы объекта-формы:

процедура OptimizeAlpha реализует алгоритм подбора оптимального значения параметра сглаживания;

функции a0, a1 и a2, принимающие единственный аргумент t целого типа (integer) и возвращающие вещественное число (double), вычисляют коэффициенты используемого для прогнозирования многочлена второй степени на основании результатов сглаживания из t-й строки каждого из массивов S1, S2, S3 (нумерация начинается с нуля, поэтому допустимые значения аргумента t -- от 0 до n - 1). Вычисления выполняются по формулам (2.2)-(2.4);

процедура Smooth выполняет расчет сглаженных данных при текущем значении коэффициента сглаживания, заполняя массивы S1, S2, S3;

процедура UpdateFilters отвечает за реализацию всего алгоритма прогнозирования -- она вызывается при любом изменении исходных данных (в частности, выборе другого нефтепродукта для анализа, переходе от работы с данными по всей сети к данным по конкретной АЗС, выборе другой АЗС, изменении введенного в поле редактирования значения коэффициента сглаживания, изменении состояния режима оптимизации значения коэффициента сглаживания).

Модуль прогнозирования на основе линейного тренда с учетом сезонности

Входные и промежуточные данные для прогнозирования объявлены в программе как поля объекта-формы, что обеспечивает их доступность всем методам этого объекта без необходимости передачи параметров. В частности, полями формы объявлены величины, описанные в следующей таблице.

Имя	Тип	Описание
x	array of integer	массив номеров временных интервалов
y	array of double	массив объемов реализации
n	integer	количество строк в наборе входных данных
ks	array [0..11] of double	массив коэффициентов сезонности (0-й элемент соответствует декабрю)
al	double	угловой коэффициент линейного тренда
bet	double	свободный член линейного тренда

Для реализации алгоритма созданы следующие методы объекта-формы:

процедура Season реализует алгоритм расчета коэффициентов сезонности при текущих параметрах линейного тренда;

процедура UpdateFilters отвечает за реализацию всего алгоритма прогнозирования -- она вызывается при любом изменении исходных данных (в частности, выборе другого нефтепродукта для анализа, переходе от работы с данными по всей сети к данным по конкретной АЗС, выборе другой АЗС).

Руководство пользователя

Автоматизированное рабочее место (ИС) менеджера по закупкам нефтепродуктов сети АЗС предназначено для ведения учета реализации нефтепродуктов по месяцам и построения прогноза реализации не следующий месяц.

Установка и настройка

Программа не требует инсталляции. Для использования программы нужно поместить в отдельную папку на жестком диске следующие файлы:

исполняемый файл программы A3C.exe;

файлы справочной системы (A3CHELP.HLP, A3CHELP.CNT);

файл ссылки на базу данных (DBLink.udl).

Сам файл базы данных также должен быть записан на жесткий диск, но при этом он не обязательно должен храниться в той же папке, где и исполняемый файл программы (хотя такое его местоположение предусмотрено по умолчанию). В случае размещения файла базы данных -- Petroleum.mdb -- в другом месте, нужно с помощью любого текстового редактора внести полный путь к файлу базы данных в файл ссылки DBLink.udl (при этом можно изменить не только местоположение файла, но и само имя файла базы данных).

Запуск программы и получение справки

Для запуска программы нужно открыть файл A3C.exe. В результате на экране появится окно, содержащее главное меню программы.

При работе с программой в любой момент можно воспользоваться контекстно-зависимой справочной службой -- для этого достаточно просто нажать клавишу F1.

Работа с данными

Учет нефтепродуктов, с которыми работает предприятие, автозаправочных станций, остатков нефтепродуктов и объемов их реализации, поставщиков и закупок выполняется с помощью команд, сосредоточенных в подменю Данные.

Учет нефтепродуктов

Для внесения в систему данных о новых нефтепродуктах, с которыми начинает работать предприятие, а также для просмотра и редактирования информации, касающейся заданного нефтепродукта, используется форма, открывающаяся при выборе в меню Данные пункта Нефтепродукты.

Данные о нефтепродуктах включают:

название нефтепродукта, определяемое 4-символьным шифром;

текущую цену реализации нефтепродукта в сети;

текущие остатки нефтепродукта на складах сети (только в нефтехранилищах -- без учета остатков непосредственно на АЗС).

Работа с данными о продуктах осуществляется при помощи навигационной панели, описанной в п. 3.3.3.4 данного руководства. Ниже навигационной панели на форме располагаются три вкладки, предоставляющие доступ к связанной с данным нефтепродуктом информации:

Остатки -- содержит информацию об остатках нефтепродукта на АЗС. Данные об остатках могут быть введены и через эту форму, и через форму АЗС (описанную в п. 3.3.3.2 данного руководства), с помощью которой можно также просмотреть суммарные остатки нефтепродуктов по всей сети (как в нефтехранилищах, так и на АЗС);

Реализация -- представляет информацию об объемах реализации и суммах выручки от реализации данного нефтепродукта на каждой АЗС помесячно. Данные об объемах реализации могут быть введены и через эту форму, и через форму АЗС (описанную в п. 3.3.3.2 данного руководства);

Закупки -- содержит информацию о закупках данного нефтепродукта: дата закупки, поставщик, цена за тонну, объем закупки. Данные о закупках могут быть введены как через эту форму, так и через форму Поставщики (описанную в п. 3.3.3.3 данного руководства).

Для внесения в систему данных о новых АЗС, открытых предприятием, а также для просмотра и редактирования информации, касающейся заданной АЗС, используется форма, открывающаяся при выборе в меню Данные пункта АЗС.

Форма позволяет ввести и просмотреть данные об автозаправочных станциях, входящих в сеть, а именно:

уникальный номер АЗС (этот номер присваивается системой автоматически, поэтому при вводе данных о новой АЗС поле номера заполнять не нужно, и при редактировании данных изменить номер АЗС -- нельзя);

адрес (может указываться местоположение, а не почтовый адрес);

телефон;

фамилия, имя и отчество менеджера (начальника, директора) АЗС.

Работа с данными об АЗС осуществляется при помощи навигационной панели, описанной в п. 3.3.3.4 данного руководства. В правой части формы располагается таблица остатков нефтепродуктов на АЗС, доступная для редактирования. При необходимости просмотреть остатки по всей сети АЗС можно воспользоваться кнопкой Остатки по сети -- в результате на экране появится окно формы Текущие остатки по сети, описанной в п. 3.3.3.5 данного руководства. Ниже навигационной панели располагаются данные о реализации нефтепродуктов на текущей АЗС помесячно.

Учет поставщиков

Для внесения в систему данных о новых поставщиках, с которыми начинает работать предприятие, а также для просмотра и редактирования информации, касающейся заданного поставщика, используется форма, открывающаяся при выборе в меню Данные пункта Поставщики.

Форма позволяет ввести и просмотреть данные о поставщиках нефтепродуктов для сети АЗС, а именно:

название поставщика;

адрес;

телефон.

Работа с данными о поставщиках осуществляется при помощи навигационной панели, описанной в п. 3.3.3.4 данного руководства. Ниже навигационной панели располагаются данные о закупках нефтепродуктов у данного поставщика, в частности:

дата закупки;

название нефтепродукта;

цена (за тонну);

объем закупки (в тоннах).

Навигационная панель

Работа с данными о нефтепродуктах, АЗС и поставщиках выполняется с помощью навигационной панели. Панель содержит следующие кнопки:

	переход к первой записи в наборе данных
	переход к предыдущей записи
	переход к следующей записи
	переход к последней записи
	добавление новой пустой записи
	удаление текущей записи
	переход в режим редактирования записи
	выход из режима редактирования с сохранением сделанных в записи изменений
	выход из режима редактирования без сохранения сделанных в записи изменений
	обновление отображаемой на экране информации в соответствии с внесенными в базу изменениями

Просмотр текущих остатков по сети

Для просмотра текущих остатков по сети нужно открыть форму АЗС, выбрав в меню Данные соответствующий пункт, а затем на этой форме нажать кнопку Остатки по сети.

Текущие остатки нефтепродукта во всей сети складываются из объемов, хранящихся на складах компании (в нефтехранилищах) и количеств, хранящихся непосредственно на АЗС. Данная форма для каждого вида нефтепродуктов отображает текущие остатки на складах (это значение доступно для редактирования прямо в окне формы), суммарные остатки на всех АЗС и общий остаток (сумму первых двух величин). Суммарные остатки и общий остаток доступны только для чтения, поскольку являются результатами вычислений.

Объемы реализации нефтепродуктов за заданный месяц

При необходимости проанализировать объемы реализации нефтепродуктов за заданный месяц следует в меню Данные выбрать пункт Реализация -- откроется форма, в верхней части которой можно будет выбрать нужный месяц, после чего в нижней части сразу будут отражены нужные данные. Форма может использоваться не только для анализа, но и для ввода данных об объемах реализации -- это может оказаться удобным, если данные в базу вводятся из месячной сводки по всем АЗС. Однако с тем же успехом можно внести данные об объемах реализации и через формы Нефтепродукты (п. 3.3.3.1) и АЗС (3.3.3.2).

Форма содержит две вкладки:

По станциям -- на этой вкладке отображаются (и доступны для редактирования) данные о реализации нефтепродуктов по АЗС за выбранный месяц: номер АЗС, название нефтепродукта, объем и сумма реализации;

По сети -- эта вкладка представляет информацию о суммарных объемах реализации нефтепродуктов всеми АЗС сети (информация доступна только для чтения).

Прогнозирование

Средства прогнозирования объемов реализации на следующий месяц доступны через подменю Прогноз. Программа обеспечивает прогнозирование объемов реализации двумя методами:

на основе экспоненциального сглаживания многочленом второй степени;

на основе линейного тренда с учетом сезонности.

Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания

Для построения прогноза объемов реализации на основе экспоненциального сглаживания в подменю Прогноз нужно выбрать пункт Экспоненциальное сглаживание. В результате на экране появится форма, представленная на рис.

В верхней части этой формы в поле со списком Продукт нужно выбрать нефтепродукт, для которого необходимо построить прогноз -- сразу после этого в нижней части формы будут отображены исходные данные для прогноза по этому нефтепродукту.

Нижнюю (и основную) часть формы занимают две вкладки: По всей сети и По станциям. На первой вкладке (на рис. показана именно она) отображаются данные о реализации выбранного нефтепродукта всеми АЗС сети в совокупности. Кроме того, в верхней части вкладки отражается совокупный остаток нефтепродукта на нефтехранилищах сети и на АЗС, используемый для определения необходимого объема закупок.

Программа строит прогноз сразу же, как только определены исходные данные для него (то есть как только выбран нефтепродукт -- в случае работы с вкладкой По всей сети). При этом по умолчанию программа производит подбор оптимального значения коэффициента сглаживания -- этот режим определяется установкой или сбросом флажка оптимизировать, расположенного в верхней части формы рядом с полем редактирования коэффициента сглаживания. Результаты сглаживания отображаются на графике, расположенном в правой нижней части вкладки -- в виде столбцов на графике показаны исходные данные об объемах реализации, а зеленой линией показаны результаты сглаживания. На основании сглаженных данных за последний месяц строится прогноз реализации на следующий месяц -- значение прогноза выводится в поле Прогноз реализации в верхней части вкладки. Рядом с этим полем выводится оценка погрешности, представляющая собой отклонение прогноза на последний месяц от наблюдавшегося значения. На основании прогноза реализации и значения текущих остатков нефтепродукта определяется необходимый объем закупки -- его значение выводится в поле Прогноз закупки.

Рисунок 12. Форма «Экспоненциальное сглаживание» с открытой вкладкой «По всей сети»

Оптимальное значение параметра сглаживания подбирается программой, исходя из требования наименьшей величины отклонения прогноза, делаемого на основании данных предпоследнего учетного месяца, от реальных данных последнего месяца. При необходимости можно отказаться от оптимизации и ввести нужное значение коэффициента сглаживания в поле редактирования слева от флажка оптимизировать. Сразу после ввода значения, большего 0 и меньшего 1, программа выполнит сглаживание с заданным коэффициентом и рассчитает прогноз.

Вкладка По станциям (рис. ) отражает исходные данные не по всей сети, а по одной конкретной АЗС, номер которой следует выбрать в поле со списком, расположенном в верхней части вкладки. Сразу же после выбора номера исходные данные обновляются и строится новый прогноз. В остальном на вкладке отражается та же информация, что и на вкладке По всей сети, за исключением информации об остатке нефтепродукта и объеме закупки -- нефтепродукт может быть поставлен на АЗС с нефтехранилищ сети, и даже переброшен с другой АЗС, поэтому вычислять на основании прогноза реализации нефтепродукта данной АЗС объем закупок не имеет смысла.

Рисунок 13. Форма «Экспоненциальное сглаживание» с открытой вкладкой «По станциям»

Прогнозирование на основе линейного тренда с учетом сезонности

Для построения прогноза объемов реализации на основе линейного тренда с учетом сезонных колебаний в подменю Прогноз нужно выбрать пункт Линейный тренд с учетом сезонности. В результате на экране появится форма, представленная на рис.

В верхней части этой формы в поле со списком Продукт нужно выбрать нефтепродукт, для которого необходимо построить прогноз -- сразу после этого в нижней части формы будут отображены исходные данные для прогноза по этому нефтепродукту.

Нижнюю (и основную) часть формы занимают две вкладки: По всей сети и По станциям. На первой вкладке (на рис. показана именно она) отображаются данные о реализации выбранного нефтепродукта всеми АЗС сети в совокупности. Кроме того, в верхней части вкладки отражается совокупный остаток нефтепродукта на нефтехранилищах сети и на АЗС, используемый для определения необходимого объема закупок.

Рисунок 14. Форма «Линейный тренд с учетом сезонности» с открытой вкладкой «По всей сети»

Программа строит прогноз сразу же, как только определены исходные данные для него (то есть как только выбран нефтепродукт -- в случае работы с вкладкой По всей сети). При этом программа на основе данных об объемах реализации по месяцам строит методом наименьших квадратов линейный тренд и, основываясь на нем, рассчитывает коэффициенты сезонности. Коэффициент сезонности показывает, во сколько раз следует изменить значение, получаемое на основе линейного тренда, для учета сезонных особенностей спроса на нефтепродукт в данном месяце. Таблица вычисленных значений коэффициентов сезонности отображается справа от таблицы с исходными данными. Результаты аппроксимации отображаются на графике, расположенном в правой нижней части вкладки -- в виде столбцов на графике показаны исходные данные об объемах реализации, а зеленой линией показан полученный линейный тренд. На основании тренда с поправкой на соответствующий сезонный коэффициент строится прогноз реализации на следующий месяц -- значение прогноза выводится в поле Прогноз реализации в верхней части вкладки. Рядом с этим полем выводится оценка погрешности, представляющая собой отклонение прогноза на последний месяц от наблюдавшегося значения. На основании прогноза реализации и значения текущих остатков нефтепродукта определяется необходимый объем закупки -- его значение выводится в поле Прогноз закупки. Угловой коэффициент построенного линейного тренда отображается в верхней части формы -- его можно использовать для оценки величины увеличения (или уменьшения -- при отрицательном значении углового коэффициента) объемов реализации за один месяц без учета сезонности.

Вкладка По станциям отражает исходные данные не по всей сети, а по одной конкретной АЗС, номер которой следует выбрать в поле со списком, расположенном в верхней части вкладки. Сразу же после выбора номера исходные данные обновляются и строится новый прогноз. В остальном на вкладке отражается та же информация, что и на вкладке По всей сети, за исключением информации об остатке нефтепродукта и объеме закупки -- нефтепродукт может быть поставлен на АЗС с нефтехранилищ сети, и даже переброшен с другой АЗС, поэтому вычислять на основании прогноза реализации нефтепродукта данной АЗС объем закупок не имеет смысла.



Рисунок 15. Форма «Линейный тренд с учетом сезонности» с открытой вкладкой «По станциям»

Описание контрольных примеров

Для контроля правильности выполнения учетных операций необходимо провести с помощью системы полный цикл их, а именно:

1) первоначальный ввод данных о нефтепродуктах;

2) первоначальный ввод данных об АЗС;

3) ввод и редактирование данных об остатках нефтепродуктах на АЗС;

4) ввод данных о поставщиках;

5) ввод и редактирование данных о закупках нефтепродуктов для сети;

6) ввод, пополнение и редактирование данных об объемах реализации нефтепродуктов на АЗС сети.

При этом с целью обеспечения достаточного для построения прогноза объема исходных данных необходимо ввести информацию о реализации нефтепродуктов хотя бы за полный год.

Выполним контрольный расчет (с использованием электронных таблиц Excel) для следующего набора исходных данных:

Год	Месяц	Объем реализации
2009	1	353
2009	2	399
2009	3	444
2009	4	364
2009	5	448
2009	6	419
2009	7	415
2009	8	340
2009	9	464
2009	10	420
2009	11	387
2009	12	400

Выполним сглаживание 1-го, 2-го и 3-го порядков при значении коэффициента сглаживания a = 0,25:

Объем реализации	S	S(2)	S(3)
353	353	353	353
399	364,5	355,875	353,7188
444	384,375	363	356,0391
364	379,2813	367,0703	358,7969
448	396,4609	374,418	362,7021
419	402,0957	381,3374	367,361
415	405,3218	387,3335	372,3541
340	388,9913	387,748	376,2026
464	407,7435	392,7468	380,3386
420	410,8076	397,262	384,5695
387	404,8557	399,1605	388,2172
400	403,6418	400,2808	391,2331

На основании данных предпоследней строки приведенной таблицы по формулам (2.2)-(2.4) вычисляем коэффициенты многочлена:

= 405,303

= -1,8918

= -0,5831

Прогноз на последний месяц рассчитываем по формуле:  +  + ¹/₂ . Результат 403,12. Фактическое значение объема реализации в последнем месяце -- 400 т. Таким образом, отклонение прогноза от фактического значения составляет 3,12 т, т. е. менее 1%.

Найдем прогноз на следующий месяц:

= 401,316

= -2,9867

= -0,6319

Прогноз на следующий месяц: 398,013.

Теперь рассмотрим прогнозирование на основе линейного тренда. Коэффициенты тренда определяются методом наименьших квадратов из системы линейных уравнений:

12 b + 78 a = 4853

78 b + 650 a = 31751

Решая эту систему, находим: a = 1,4441, b = 395,03. Теперь мы можем рассчитать значения линейного тренда на исходных данных, и по ним определить коэффициенты сезонности:

Месяц	Объем реализации	Тренд	Ks
1	353	396,4744	0,890348
2	399	397,9184	1,002718
3	444	399,3625	1,111772
4	364	400,8065	0,908169
5	448	402,2506	1,113734
6	419	403,6946	1,037913
7	415	405,1387	1,024341
8	340	406,5828	0,836238
9	464	408,0268	1,13718
10	420	409,4709	1,025714
11	387	410,9149	0,941801
12	400	412,359	0,970029

Теперь мы можем найти прогноз на следующий месяц: линейный тренд даст значение 413,803, а с учетом коэффициента сезонности для января 0,890348 получим 368,429.

Описание тестовой базы данных

Содержимое базы данных, использованной при тестировании системы, приведено в приложении 2.

Результаты тестирования на ЭВМ

Результатом выполнения операций учета над тестовым набором данных является соответствующее изменение содержимого таблиц. В выполнении этих изменений можно убедиться непосредственно в окне работы с данными. Ниже представлены результаты выполнения операций с данными с помощью созданной системы.

Рисунок 16. Образец данных о нефтепродукте

Рисунок 17. Образец данных об АЗС



Рисунок 18. Данные о текущих остатках по сети

Рисунок 19. Образец данных о поставщике

Рисунок 20. Образец данных об объемах реализации во временном разрезе

Исходные данные контрольного примера соответствуют объемам реализации бензина марки АИ92 во всей сети. Получим результаты прогнозирования с помощью созданной программы двумя методами. Результаты представлены на рис.

Рисунок 21. Прогноз на основе экспоненциального сглаживания по данным контрольного примера

Как видим, полученные с помощью программы результаты совпадают с результатами контрольных расчетов.

Рассмотрим в качестве еще одного тестового примера определение прогноза реализации в следующем месяце дизельного топлива, вычисленного двумя методами.

Результат прогнозирования на основе экспоненциального сглаживания показан на рис. Как видим, в данном случае прогноз реализации составляет 477 т, что обусловливает необходимый объем закупки дизельного топлива на уровне 374,5 т.

Прогнозирование на основе линейного тренда с учетом сезонности для того же дизельного топлива даст результат, показанный на рис.: прогноз реализации в следующем месяце составляет 490,2 т, исходя из чего плановый объем закупки составит 387,7 т.

В данном случае прогнозы, получаемые двумя методами, довольно близки: отличие прогнозов реализации составляет 13,2 т, или 2,7%.

Рисунок 22. Прогноз на основе линейного тренда с учетом сезонности по данным контрольного примера

Проведем сравнение прогнозов по отдельной АЗС -- результаты для АЗС № 1 показаны на рис. 6 и 7 в приложении 4. Прогнозирование на основе экспоненциального сглаживания дает результат 99,3 т, а на основе линейного тренда с учетом сезонности -- 105,2 т. Разница -- 5,9 т, или около 6%.

Однако различие в прогнозах может быть и довольно значительным, особенно -- в прогнозах для конкретной АЗС. Например, прогноз по дизельному топливу для АЗС № 3 (рис. 8 и 9 в приложении 4) составляет 46,7 т при использовании экспоненциального сглаживания и 90,6 т при использовании линейного тренда с учетом сезонности.



Рисунок 23. Прогнозирование объемов реализации дизельного топлива по всей сети АЗС на основе экспоненциального сглаживания

Рисунок 24. Прогнозирование объемов реализации дизельного топлива по всей сети АЗС на основе линейного тренда с учетом сезонности

4. ОБОСНОВАНИЕ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОЕКТА

4.1 Выбор и обоснование методики расчета экономической эффективности

Себестоимость -- это величина расходов данного предприятия, приходящаяся на единицу продукции. Уровень себестоимости зависит от многих факторов: технического прогресса, объема выпускаемой продукции, производительности труда, норм расхода рабочей силы, материалов, топлива, энергии. Для определения себестоимости продукции могут использоваться различные методы: метод приведения к базовому узлу, метод удельных весов, метод учета затрат на единицу веса изделия, расчет себестоимости по статьям затрат.

В данном проекте приводится расчет себестоимости разработки автоматизированной системы управления торговым предприятием. (АСУТП). АСУТП служит для ведения учета торговой деятельности в Интернет и на аукционе EBay. Из основных преимуществ перед конкурентами стоит выделить удобство использования, кросплатформенность, низкая цена для продукта такого класса. АСУТП создана в первую очередь для рынка США, Англии, Германии, что позволяет производить импорт данных с филиалов аукциона EBay для этих стран, оперировать валютами USD И EUR. Целевой сегмент потребителей данного ПО -- это индивидуальные предприниматели , владельцы интернет-магазинов, торгующих в розницу, а также все, кто часто покупает что-либо для себя посредством Интернета и хочет быть в курсе своих расходов.

Покупатель приобретающий данное ПО , перед совершением оплаты может бесплатно пользоваться АСУТП в течении 30 дней, использовать все функции АСУТП без ограничения, а после решить для себя -- нужно ли ему данное ПО. АСУТП отличается простотой использования, что позволяет быстро приступить к работе и не требует знания специальных бухгалтерских терминов и операций. На сегодняшний день создаваемая АСУТП имеет наилучшее сочетание цены -- качества среди такого класса программ и поэтому имеет все шансы на успех у потребителя.

Расчет времени на создание программного продукта

Общее время на создание программы складывается из различных компонентов. Структура общего времени на создание программного продукта представлена в таблице 16

Время рассчитывается в человеко-часах, причем Т_по берется по фактически отработанному времени, а время остальных этапов определяется расчетно по условному числу команд .