Программы поддержки принятия решений

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Введение

Людям приходится принимать решения почти везде и почти всегда. В ходе военных действий, в политике, при управлении предприятием, при выборе автомобиля или варианта обмена квартиры и еще в тысячах других случаев. Занимаются люди этим интересным, нередко захватывающим и часто небезопасным делом со времен фараонов и по сей день. Определим, сначала, основные понятия. Прежде всего, отметим, что принятие решений по существу есть не что иное, как ВЫБОР. Принять решение - значит выбрать конкретный вариант действий из некоторого множества вариантов. Рассмотрим примеры.

Необходимо принять решение - идти ли сегодня вечером в театр? Здесь перед нами два варианта выбора: 1) идти, 2) не идти. С выбором квартиры или машины все ясно само собой. Здесь, как и в примере с театром, выбирается один наилучший вариант. Выбор победителя тендера - еще один пример выбора одного наилучшего варианта. (Тендер - это соревнование потенциальных подрядчиков за право выполнить заданную работу. Другое название тендера - подрядные торги). Приведу пример, когда выбирается не один, а несколько вариантов. Пусть некий Фонд хочет инвестировать свои средства. Варианты выбора - набор доступных инвестиционных проектов. Если фонд проводит конкурс проектов, то он может отобрать столько проектов, сколько в состоянии профинансировать.

В теории принятия решений варианты выбора принято называть альтернативами. Этим термином мы и будем пользоваться в дальнейшем. Далее заметим, что в названии темы реферата есть слово поддержка. Это означает, что мы будем заниматься не собственно принятием решений, а подготовкой рекомендаций для того лица (тех лиц), которому (которым) нужно решение принимать. Для лица, принимающего решения введено общеупотребительное сокращение ЛПР. В дальнейшем будем использовать также следующие сокращения:

ПР - принятие решений, ЗПР - задача принятия решения, СППР - система поддержки принятия решений. [4]

Итак, решение есть ВЫБОР. Приглядимся к нему подробнее. Прежде всего, заметим, что первоначально у нас может не быть даже множества альтернатив, из которых предстоит делать выбор. Например, мы хотим обменять квартиру. Тогда, прежде всего, придется заняться подбором вариантов обмена. Это и есть первый этап решения проблемы, который называют «формирование множества альтернатив». Первоначально, множество альтернатив чаще всего аморфно, т.е. не имеет структуры. Точнее говоря, чаще всего мы не можем сразу сказать, какая альтернатива лучше, а какая хуже. Оказывается, задачу выбора можно решить, если каким-либо образом структурировать множество альтернатив.



1. Система поддержки принятия решений: состояния перспективы развития

1.1 Классификация задач системы поддержки принятия решений

решение автоматизированный программа

Любая ЗПР представляется в виде: <T, A, K, X, F, G, D>, где T - постановка задачи, A - множество допустимых альтернатив, K - множество критериев выбора (способов оценки эффективности вариантов решения), X - множество методов измерения отношения между вариантами F - отображение множества допустимых вариантов на множество критериальных оценок, G - система предпочтений экспертов, D - решающее правило, отражающее эту систему предпочтения.

Каждый из элементов этого набора может служить классификационным признаком.

1) По виду изображения F, может иметь детерминированный, вероятностный и неопределенный вид. В связи с этим выделяются следующие задачи:

- в условиях определенности (если имеется достаточное и достоверное количество информации, пример - задачи оптимизации)

- в условиях риска. Возникает, когда возможные исходы можно описать с помощью некоторого вероятностного распределения. Такое описание может быт получено либо статистическими, либо экспертными методами.

- в условиях неопределенности. Все остальные задачи. Информация о задаче неполная, неточная. Форм. методы либо отсутствуют, либо слишком сложны.

2) По мощности множества К. Задачи могут быть однокритериальные и многокритериальные.

3) По типу системы предпочтения экспертов (G) системы предпочтения одного ЛПР (задачи индивидуального принятия решений) коллективная ЗПР

Структурирование множества альтернатив

Рассмотрим основные типы структур. Первый из них называется КЛАССИФИКАЦИЯ. (Рис. 1)

Рисунок 1 - Тип структуры: классификация

Слева изображено неструктурированное множество альтернатив. Справа показано разбиение исходного множества на 4 класса. Можно считать, что каждый класс есть подмножество исходного множества альтернатив. Здесь важно отметить, что классы НЕУПОРЯДОЧЕНЫ друг относительно друга. Т.е. нельзя сказать, что какой-то класс «важнее (лучше, старше, дороже и п.т.)» другого. Например, людей можно классифицировать по полу или национальности. Правильная постановка диагноза - также пример классификации. Компьютерные системы, помогающие врачу ставить диагноз, существуют. И решают они именно задачу классификации, т.е. отнесения больного к нужному классу, который эквивалентен названию болезни. (А как же быть с легкими и тяжелыми заболеваниями? Ведь по определению классы НЕ упорядочены. Действительно, заболевания можно упорядочивать по тяжести, но здесь мы договоримся не принимать это в расчет.)

Второй способ структурирования называется СТРАТИФИКАЦИЯ. Это название произошло от английского термина «страта», (strata) что означает «слой», «пласт». Иными словами, стратификация есть разбиение множества на ряд уровней или слоев. В отличие от классов, страты упорядочены. (Рис. 2)

 

Рисунок 2 - Тип структуры: стратификация

Серая и зеленая альтернативы помещены на верхнюю страту. Это означает, что они одинаковы по значимости (для ЛПР) и, одновременно, важнее (лучше) остальных альтернатив. В примере с обменом квартиры, если удалось стратифицировать варианты, то окончательный выбор, естественно, будет сделан среди вариантов, занимающих верхнюю страту. Удобно считать, что страты выражают некоторые уровни «качества». Несколько примеров классических стратификаций:

- оценки уровня знаний («отлично», «хорошо» и т.д.)

- звезды отелей

- спортивные разряды

Связь страт с неким абстрактным «качеством» крайне важна для понимания идеи стратификации. Пятизвездный отель не просто лучше двухзвездного, а можно говорить на сколько он лучше.

Следующий способ структурирования называется РАНЖИРОВАНИЕ. Внешне он напоминает стратификацию (см. предыдущий рисунок), но в отличие от нее уровни НЕ выражают «качества», а трактуются просто как «номер в списке». Это различие настолько важно, что на нем стоит остановиться подробнее. Упорядочение называется ранжировкой, если указан только номер места объекта в упорядочении (и больше ничего). Если нам сообщают только места, полученные спортсменами по результатам соревнований (но не сообщают результаты), то это - типичная ранжировка. Например, объявляют, что первые 3 места распределились следующим образом:

- Иванов

- Петров

- Сидоров

Если указанные спортсмены - прыгуны в высоту, то, зная результаты каждого, можно было бы говорить на сколько, к примеру, Иванов прыгнул выше Петрова или Сидорова. Знание только мест (без результатов) дает нам право говорить, что Иванов лучше Петрова, но не дает нам возможности говорить «на сколько лучше». Места в ранжировке естественно называются «рангами». Ранг 1 принято присваивать наилучшему объекту. (Вспомним морское «капитан 1-го ранга»). Итак, в отличие от стратификации, здесь играет роль только номер «полочки», на которую кладут альтернативы. Один и тот же ранг может быть присвоен нескольким объектам. Тогда ранжировка называется нестрогой. Тогда как в строгой ранжировке каждому объекту присваивается уникальный номер ранга. В терминах спортивного примера, нестрогая ранжировка - это когда Петров и Сидоров делят второе место.

Мы рассмотрели в общих чертах основные понятия структуризации множества альтернатив. Вспомним теперь, что структура была нам нужна не сама по себе, а с целью выполнить ВЫБОР. Классификация здесь стоит особняком, поскольку для нее выбор сводится по сути к выбору определенного класса, к которому следует отнести альтернативу. Стратификация и ранжировка предоставляют нам более широкие возможности.

1.2 Системы поддержки принятия решений

Современные системы поддержки принятия решения (СППР), возникшие как естественное развитие и продолжение управленческих информационных систем и систем управления базами данных, представляют собой системы, максимально приспособленные к решению задач повседневной управленческой деятельности, являются инструментом, призванным оказать помощь лицам, принимающим решения (ЛПР). С помощью СППР могут решаться неструктурированные и слабоструктурированные многокритериальные задачи.

СППР, как правило, являются результатом мультидисциплинарного исследования, включающего теории баз данных, искусственного интеллекта, интерактивных компьютерных систем, методов имитационного моделирования.

Ранние определения СППР (в начале 70-х годов прошлого века) отражали следующие три момента: (1) возможность оперировать с неструктурированными или слабоструктурированными задачами, в отличие от задач, с которыми имеет дело исследование операций; (2) интерактивные автоматизированные (т.е. реализованные на базе компьютера) системы; (3) разделение данных и моделей. Приведем определения СППР:

СППР - совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений, основанная на использовании моделей.

СППР - это интерактивные автоматизированные системы, помогающие лицу, принимающему решения, использовать данные и модели для решения слабоструктуризированных проблем.

СППР - это система, которая обеспечивает пользователям доступ к данным и / или моделям, так что они могут принимать лучшие решения.

Последнее определение не отражает участия компьютера в создании СППР, вопросы возможности включения нормативных моделей в состав СППР и др.

В настоящее время нет общепринятого определения СППР, поскольку конструкция СППР существенно зависит от вида задач, для решения которых она разрабатывается, от доступных данных, информации и знаний, а также от пользователей системы. Можно привести, тем не менее, некоторые элементы и характеристики, общепризнанные, как части СППР:

СППР - в большинстве случаев - это интерактивная автоматизированная система, которая помогает пользователю (ЛПР) использовать данные и модели для идентификации и решения задач и принятия решений. Система должна обладать возможностью работать с интерактивными запросами с достаточно простым для изучения языком запросов.

СППР обладает следующими четырьмя основными характеристиками:

СППР использует и данные, и модели;

СППР предназначены для помощи менеджерам в принятии решений

для слабоструктурированных и неструктурированных задач;

Они поддерживают, а не заменяют, выработку решений менеджерами;

Цель СППР - улучшение эффективности решений.

Turban предложил список характеристик идеальной СППР (которая

имеет мало общих элементов с определением, приведенным выше):

Идеальная СППР:

- оперирует со слабоструктурированными решениями;

- преназначена для ЛПР различного уровня;

- может быть адаптирована для группового и индивидуального использования;

- поддерживает как взаимозависимые, так и последовательные решения;

- поддерживает 3 фазы процесса решения: интеллектуальную часть, проектирование и выбор;

- поддерживает разнообразные стили и методы решения, что может быть полезно при решении задачи группой ЛПР;

- является гибкой и адаптируется к изменениям как организации, так и ее окружения;

- проста в использовании и модификации;

- улучшит эффективность процесса принятия решений;

- позволяет человеку управлять процессом принятия решений с помощью компьютера, а не наоборот;

- поддерживает эволюционное использование и легко адаптирутся к изменяющимся требованиям;

- может быть легко построена, если может быть сформулирована логика конструкции СППР;

- поддерживает моделирование;

- позволяет использовать знания.

Рассмотрим кратко историю создания СППР (обзор по зарубежным публикациям).

1.3 История систем поддержки принятия решений

До середины 60-х годов прошлого века создание больших информационных систем (ИС) было чрезвычайно дорогостоящим, поэтому первые ИС менеджмента (так называемые Management Information Systems - MIS) были созданы в эти годы лишь в достаточно больших компаниях. MIS предназначались для подготовки периодических структурированных отчетов для менеджеров.

В конце 60-х годов появляется новый тип ИС - модель-Ориентированные СППР (Model-oriented Decision Support Systems - DSS) или системы управленческих решений (Management Decision Systems - MDS).

По мнению первооткрывателей СППР Keen P.G.W., Scott Morton M.S. (1978), концепция поддержки решений была развита на основе «теоретических исследований в области принятия решений… и технических работ по созданию интерактивных компьютерных систем».

В 1971 г. - опубликована книга Scott Morton`а, в которой впервые были описаны результаты внедрения СППР, основанной на использовании математических моделей.

1974 г. - в работе дано определение первые ИС менеджмента - MIS: «MIS - это интегрированная человеко-машинная система обеспечения информацией, поддерживающая функции операций, менеджмента и принятия решений в организации. Системы используют компьютерную технику и программное обеспечение, модели управления и принятия решений, а также базу данных».

1975 г. - J.D.C. Little в своей работе предложил критерии проектирования СППР в менеджменте.

1978 г. - опубликован учебник по СППР, в котором исчерпывающе описаны аспекты создания СППР: анализ, проектирование, внедрение, оценка и разработка.

1980 г. - опубликована диссертация S. Alter, в которой он дал основы классификации СППР.

1981 г. - Bonczek, Holsapple и Whinston в книге создали теоретические основы проектирования СППР. Они выделили 4 необходимых компонента, присущих всем СППР: 1) Языковая система (Language System - LS) - СППР может принимать все сообщения; 2) Система презентаций (Presentation System (PS)) (СППР может выдавать свои сообщения); 3) Система знаний (Knowledge System - KS) - все знания СППР сохраняет; 4) Система обработки задач (Problem-Processing System (PPS)) - программный «механизм», который пытается распознать и решить задачу во время работы СППР.

1981 г. - В книге R. Sprague и E. Carlson описали, каким образом на практике можно построить СППР. Тогда же была разработана информационная система руководителя (Executive Information System (EIS)) - компьютерная система, предназначенная для обеспечения текущей адекватной информации для поддержки принятия управленческих решений менеджером.

Начиная с 1990-х, разрабатываются так называемые Data Warehouses - хранилища данных. Хранилище данных - это очень большая предметно - ориентированная информационная корпоративная база данных, предназначенная для подготовки отчётов, анализа бизнес-процессов и поддержки принятия решений. Строится на базе клиент-серверной архитектуры, реляционной СУБД и утилит поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, становятся доступны только для чтения.

27 октября 2005 года в Москве на Международной конференции «Информационные и телемедицинские технологии в охране здоровья» (ITTHC 2005), А. Пастухов (Россия) представил СППР нового класса - PSTM (Personal Information Systems of Top Managers). Основным отличием PSTM от существующих СППР является построение системы для конкретного лица, принимающее решение, с предварительной логико-аналитической обработкой информации в автоматическом режиме и выводом информации на один экран.

1.4 Классификация системы поддержки принятия решений

Для СППР отсутствует не только единое общепринятое определение, но и исчерпывающая классификация. Разные авторы предлагают разные классификации.

На уровне пользователя Haettenschwiler (1999) делит СППР на пассивные, активные и кооперативныеСППР.

Пассивной СППР называется система, которая помогает процессу принятия решения, но не может вынести предложение, какое решение принять.

Активная СППР может сделать предложение, какое решение следует выбрать.

Кооперативная позволяет ЛПР изменять, пополнять или улучшать решения, предлагаемые системой, посылая затем эти изменения в систему для проверки. Система изменяет, пополняет или улучшает эти решения и посылает их опять пользователю. Процесс продолжается до получения согласованного решения.

На концептуальном уровне Power (2003) отличает СППР,

управляемые сообщениями (Communication-Driven DSS), СППР,

управляемые данными (Data-Driven DSS), СППР,

управляемые документами (Document-Driven DSS), СППР,

управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) и СППР,

управляемые моделями (Model-Driven DSS). СППР.

Управляемые моделями, характеризуются в основном доступ и манипуляции с математическими моделями (статистическими, финансовыми, оптимизационными, имитационными). Отметим, что некоторые OLAP-системы, позволяющие осуществлять сложный анализ данных, могут быть отнесены к гибридным СППР, которые обеспечивают моделирование, поиск и обработку данных.

Управляемая сообщениями (Communication-Driven DSS) (ранее групповая СППР - GDSS) СППР поддерживает группу пользователей, работающих над выполнением общей задачи.

СППР, управляемые данными (Data-Driven DSS) или СППР, ориентированные на работу с данными (Data-oriented DSS) в основном ориентируются на доступ и манипуляции с данными. СППР

Управляемые документами (Document-Driven DSS), управляют, осуществляют поиск и манипулируют неструктурированной информацией, заданной в различных форматах. Наконец, СППР.

Управляемые знаниями (Knowledge-Driven DSS) обеспечивают решение задач в виде фактов, правил, процедур.

На техническом уровне Power (1997) различает СППР всего предприятия и настольную СППР. СППР всего предприятия подключена к большим хранилищам информации и обслуживает многих менеджеров предприятия. Настольная СППР - это малая система, обслуживающая лишь один компьютер пользователя. Существуют и другие классификации (Alter, Holsapple и Whinston, Golden, Hevner и Power). Отметим лишь, что превосходная для своего времени классификация Alter`a, которая разбивала все СППР на 7 классов, в настоящее время несколько устарела.

В зависимости от данных, с которыми эти системы работают, СППР условно можно разделить на оперативные и стратегические. Оперативные СППР предназначены для немедленного реагирования на изменения текущей ситуации в управлении финансово-хозяйственными процессами компании. Стратегические СППР ориентированы на анализ значительных объемов разнородной информации, собираемых из различных источников. Важнейшей целью этих СППР является поиск наиболее рациональных вариантов развития бизнеса компании с учетом влияния различных факторов, таких как конъюнктура целевых для компании рынков, изменения финансовых рынков и рынков капиталов, изменения в законодательстве и др. СППР первого типа получили название Информационных Систем Руководства (Executive Information Systems, ИСР). По сути, они представляют собой конечные наборы отчетов, построенные на основании данных из транзакционной информационной системы предприятия, в идеале адекватно отражающей в режиме реального времени основные аспекты производственной и финансовой деятельности. Для ИСР характерны следующие основные черты:

* отчеты, как правило, базируются на стандартных для организации запросах; число последних относительно невелико;

* ИСР представляет отчеты в максимально удобном виде, включающем, наряду с таблицами, деловую графику, мультимедийные возможности и т.п.;

* как правило, ИСР ориентированы на конкретный вертикальный рынок, например финансы, маркетинг, управление ресурсами.

СППР второго типа предполагают достаточно глубокую проработку данных, специально преобразованных так, чтобы их было удобно использовать в ходе процесса принятия решений. Неотъемлемым компонентом СППР этого уровня являются правила принятия решений, которые на основе агрегированных данных дают возможность менеджерам компании обосновывать свои решения, использовать факторы устойчивого роста бизнеса компании и снижать риски. СППР второго типа в последнее время активно развиваются. Технологии этого типа строятся на принципах многомерного представления и анализа данных (OLAP).

При создании СППР можно использовать Web-технологии. В настоящее время СППР на основе Web-технологий для ряда компаний являются синонимами СППР предприятия.

Архитектура СППР представляется разными авторами по-разному. Приведем пример. Marakas (1999) предложил обобщенную архитектуру, состоящую из 5 различных частей: (a) система управления данными (the data management system - DBMS), (b) система управления моделями (the model management system - MBMS), (c) машина знаний (the knowledge engine (KE)), (d) интерфейс пользователя (the user interface) и (e) пользователи (the user(s)).

1.5 Система поддержки принятия решений «Выбор»

Система поддержки принятия решений (СППР) «Выбор» - аналитическая система, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях лица принимающего решение (ЛПР)/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты. Система опирается на математически обоснованный метод анализа иерархий Томаса Саати.

СППР, основанная на методе анализа иерархий (МАИ), является простым и удобным средством, которое поможет структурировать проблему, построить набор альтернатив, выделить характеризующие их факторы, задать значимость этих факторов, оценить альтернативы по каждому из факторов, найти неточности и противоречия в суждениях ЛПР/эксперта, проранжировать альтернативы, провести анализ решения и обосновать полученные результаты.

СППР МАИ может использоваться при решении следующих типовых задач:

оценка качества организационных, проектных и конструкторских решений;

определение политики инвестиций в различных областях;

задачи размещения (выбор места расположения вредных и опасных производств, пунктов обслуживания);

распределение ресурсов;

проведение анализа проблемы по методу «стоимость-эффективность»;

стратегическое планирование;

проектирование и выбор оборудования, товаров;

выбор профессии, места работы, подбор кадров.

Основные положения метода анализа иерархий были разработаны известным американским математиком Т.Л. Саати и опубликованы в 1977 г. Томас Саати является одним из самых ярких представителей прикладной науки. Об этом говорят не только его математическая эрудиция и глубина новых теоретических результатов, но и диапазон приложений. Он был прав, предпослав к одной из своих монографий эпиграф: «Я люблю обе стороны математики: чистую - как возвышенный уход от реальности, прикладную - как страстное стремление к жизни». [6]

МАИ используется для решения слабо структуризованных и неструктуризованных проблем. Методология решения таких проблем опирается на системный подход, при котором проблема рассматривается как результат взаимодействия и, более того, взаимозависимости множества разнородных объектов, а не просто как их изолированная и автономная совокупность.

1.6 Принятие решения при помощи программы «Выбор»

Для наглядного применения программы «Выбор» попытаемся решить следующую задачу. Нам необходимо произвести отбор кандидатов на освободившуюся должность заместителя начальника отдела информатизации из числа сотрудников отдела. Кандидатов будем оценивать по нескольким критериям:

- стаж работы в организации,

- ответственность,

- образование,

- коммуникабельность.

Мы имеем 4-х претендентов на эту должность.

Таблица 1 - Критерий кандидатов

Ф.И.О.	Критерий
	Стаж работы	Ответственность	Коммуникабельность	Образование
Иванов	5	Очень ответственный	Коммуникабельный	Высшее техническое
Петров	2	Достаточно ответственный	Замкнут (не коммуникабельный)	Высшее гуманитарное
Сидоров	1	Не ответственный	Очень коммуникабельный	Средне - специальное
Потапов	3	ответственный	Достаточно коммуникабельный	Незаконченное высшее

С помощью программы попытаемся проанализировать, кто из претендентов наиболее подходит.

Сначала нам необходимо ввести в программу данные по критериям и фамилии претендентов. (Рис. 3)



Рисунок 3 - Данные по критериям

Затем мы запускаем выполнение вычислений, где нам необходимо относительно каждого уровня произвести оценку нескольких факторов, тем самым расставив предпочтения (рис. 4)

Рисунок 4 - Расчет предпочтений

Для каждого критерия производим оценку, допустим по стажу работы Иванов имеет большее предпочтение так как он проработал на нашем предприятии дольше Петрова. (рис. 5)



Рисунок 5 - Оценка критериев

Полученные матрицы парных сравнений по критерию стаж работы (рис. 6):

Рисунок 6 - Сравнение по критерию стажа

Иванов проработал дольше всех на предприятии, поэтому ему достается самая высокая оценка, а Сидоров проработал мало, у него самая маленькая.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию ответственность (рис. 7):

Рисунок 7 - Сравнение по критерию ответственности

Из этой матрицы мы видим, что наибольшая оценка опять достается Иванову, он признан самым ответственным всегда выполняя поручения, Сидоров же наоборот очень часто срывал сроки и относился халатно, поэтому у него самая маленькая оценка.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию коммуникабельность (рис. 8):

Рисунок 8 - сравнение по критерию коммуникабельности

Здесь мы видим очень интересную картину, по нашим наблюдениям наиболее коммуникабельным признан Сидоров, который по предыдущим критериям был аутсайдером, а вот Петров оказался позади всех, и признан замкнутым человеком.

Комментирую эту матрицу мы должны вспомнить постановку задачи, нам нужен заместитель начальника отдела информатизации, т.е. это должен быть человек хорошо разбирающийся в работе отдела, а значит техник по образованию, но с другой стороны это руководящая должность и возможно человек долго проработавший в отделе хоть и с гуманитарным образованием должен иметь равные шансы. Поэтому как мы видим на рис. 9, Иванову и Петрову проставлены одинаковые оценки, меньше всего у Сидорова т.к. руководитель должен иметь высшее образование.

Полученные матрицы парных сравнений по критерию образование (рис. 9):

Рисунок 9 - Сравнение по критерию образования

Что для нас является важнее? Стаж, образование, коммуникабельность или ответственность? Думаю, уровняем шансы, нам нужен кандидат в равной степени удовлетворяющий всем параметрам. Расставляем приоритеты поровну. (рис. 10)

Рисунок 10 - Общие критерий кандидатов

Вычисления закончены, получаем результат (рис. 11):

Рисунок 11-Получение результатов

Очевидно, что наиболее подходящим кандидатом на должность заместителя начальника отдела является Иванов.



2. Применение современный it технологий в моей научной работе

2.1 Обзор современных систем автоматизированного проектирования «Компас», «AutoCad», «SolidWorks»

Компас-3D, как, несомненно, эталонная система трехмерного моделирования твердых тел, давно известна в странах Восточной Европы. Благодаря крайне обширной внутренней базе параметрических типовых библиотек, содержащей большинство типовых моделей для проектирования деталей машин, механизмов, архитектурных деталей и форм, а также развитому гибкому инструментарию для работы с этой базой - Компас-3D является практически незаменимым помощником любого профессионала решающего сложные задачи построения различных поверхностей.

Исходя из специфики рынка подобных программ, Компас-3D изначально разрабатывался компанией АСКОН как модульный продукт, предоставляющий пользователю самостоятельно, на основании своих целей подбирать состав и функциональность системы разработки так, чтобы бюджетные затраты были оптимальными. Широчайший набор специализированных приложений для автоматизации проектирования в различных областях архитектуры и / или машиностроения, которые перекладывают на свои плечи основную долю объемов расчетных и проектных работ позволяет сильно сократить время на воплощение любого архитектурного или конструкторского замысла.

Уникальные функции для составления конструкторской и технологической документации на основании уже имеющейся модели, а также возможность выпуска различных спецификаций, ведомостей и характеристик модели практически в любом распространенном формате, от электронных таблиц, текстовых документов - до набора инструкций для производственных роботов, ставит программный комплекс Компас-3D на почетное место среди приоритетов и предпочтений конструкторов большинства производственных предприятий. И все это благодаря не только наличию собственного расчетного математического ядра, параметрических технологий и полной интеграции со всеми популярными CAD/CAM/CAE системами, но и постоянной модернизации пользовательского интерфейса, внедрению новейших программных блоков, призванных оптимизировать и упростить работу клиентов и «фишке» комплекса - мощному модулю проектирования различных спецификаций.

AutoCAD предназначена программа прежде всего для создания чертежей. Чертежи, созданные с ее помощью, должны удовлетворять стандартам, установленным давным-давно для своеобразных видов чертежной продукции, которые традиционно выполнялись вручную и зачастую создаются так и поныне. Капиталовложения в технологию AutoCAD определенно выше, чем расходы на карандаши и бумагу; да и цикл обучения более продолжителен: вы должны освоить и компьютер, и саму систему AutoCAD.

Ниже приведены решающие доводы в пользу применения AutoCAD вместо карандаша и бумаги.

Точность. Если AutoCAD правильно настроен, то рисовать линии, окружности и другие фигуры с точными размерами гораздо проще в AutoCAD, нежели на бумаге.

Простота внесения изменений. Чертежи намного легче исправлять на экране компьютера, чем на бумаге. Во всяком случае, после изменений, сделанных в AutoCAD, на чертеже не остается ворса и пыли от ластика и пятен от карандашного графита.

Производительность. С помощью AutoCAD чертежные работы выполняются значительно быстрее, чем вручную, особенно в тех случаях, когда один чертеж содержит несколько одинаковых фрагментов (например, чертеж многоэтажного здания). С другой стороны, для выполнения подобных манипуляций в AutoCAD необходим соответствующий уровень подготовки и некоторый опыт работы. Поэтому не удивляйтесь, если работа в AutoCAD пойдет не так быстро, как хотелось бы, несмотря на то, что вы опытный чертежник и достигли совершенства, орудуя карандашом на бумаге.

AutoCAD стала колыбелью целой индустрии программно-технических продуктов. Компания Autodesk помогла этому процессу, наряду с безмерным числом других достижений, создав ряд программных интерфейсов к AutoCAD, которые стали использоваться независимыми компаниями для разработки собственных приложений. Одни из этих продуктов получили признание, другие пребывают в безвестности, но суть в том, что Autodesk зорко следит за возможностями расширения AutoCAD. Некоторые приложения, созданные независимыми компаниями, настолько хороши, что Autodesk приобретает их, а затем выпускает в составе очередной версии AutoCAD. Каждый новый программный интерфейс стимулирует издание книг, появление обучающих курсов, разработку дополнительных программ, даже возникновение новых идей и подходов. В итоге, если сравнивать «законченные продукты», т.е. не только программное ядро, такое как AutoCAD, но и все дополнения, расширения, обучающие курсы, книги и т.д., то с системой AutoCAD просто некому и не в чем состязаться

SolidWorks система автоматизированного проектирования (SolidWorks Corp., США) создана для использования на персональном компьютере в операционной среде Microsoft Windows.

В SolidWorks используется принцип трехмерного твердотельного и поверхностного параметрического проектирования, что позволяет конструктору создавать объемные детали и компоновать сборки в виде трехмерных электронных моделей, по которым создаются двухмерные чертежи и спецификации в соответствии с требованиями ЕСКД.

Трехмерное моделирование изделий дает массу преимуществ перед традиционным двумерным проектированием, например, исключение ошибок собираемости изделия еще на этапе проектирования, создание по электронной модели детали управляющей программы для обработки на станке с ЧПУ. С помощью программы SolidWorks можно увидеть будущее изделие со всех сторон в объеме и придать ему реалистичное отображение в соответствии с выбранным материалом для предварительной оценки дизайна.

Трехмерная деталь SolidWorks получается в результате комбинации трехмерных примитивов. Большинство элементов основаны на плоском эскизе, по которому создается базовый трехмерный объект. Последовательное наращивание 3D объектов и позволяет в итоге получить желаемый результат.

Двунаправленные ассоциативные взаимосвязи между деталями, сборками и их чертежами SolidWorks гарантируют соответствие модели и чертежа, так как все изменения сделанные в детали автоматически передаются связанную с ней сборку и чертеж.

2.2 Обоснование выбора «Компас»

Ключевой особенностью КОМПАС-3D является использование собственного математического ядра и параметрических технологий, разработанных специалистами АСКОН.

Базовый функционал системы включает в себя:

развитый инструментарий трехмерного моделирования;

средства работы над проектами, включающими несколько тысяч подсборок, деталей и стандартных изделий;

функционал моделирования деталей из листового материала - команды создания листового тела, сгибов, отверстий, жалюзи, буртиков, штамповок и вырезов в листовом теле, замыкания углов и т.д., а также выполнения развертки полученного листового тела (в том числе формирования ассоциативного чертежа развертки);

специальные возможности, облегчающие построение литейных форм - литейные уклоны, линии разъема, полости по форме детали (в том числе с заданием усадки);

средства создания поверхностей;

инструменты создания пользовательских параметрических библиотек типовых элементов;

возможность получения конструкторской и технологической документации: встроенная система КОМПАС-График позволяет выпускать чертежи, спецификации, схемы, таблицы, текстовые документы;

возможность простановки размеров и обозначений в трехмерных моделях (поддержка стандарта ГОСТ 2.052-2006 «ЕСКД. Электронная модель изделия»);

поддержку стандарта Unicode;

средства интеграции с различными CAD/CAM/CAE системами;

средства защиты пользовательских данных, интеллектуальной собственности и сведений, составляющих коммерческую и государственную тайну (реализовано отдельным программным модулем КОМПАС-Защита).

Простой интуитивно понятный интерфейс, мощная справочная система и встроенное интерактивное обучающее руководство «Азбука КОМПАС» позволяют освоить работу с системой в кратчайшие сроки и без усилий.

2.3 Практическое решение задач в «Компас»

Система прочностного анализа APM FEM для КОМПАС-3D

Рассмотрим на примере выбора инструмента, для обработки осесимметричных деталей. Вычерчиваем 3D модель подходящей нам фрезы, затем программа автоматически производит расчет.

Инструмент при проектирований выбираем со сменными напайными пластинами.

1) Информация о материалах

Название материала: Сталь



Таблица 2 - Материалы

Предел текучести по сжатию [МПа]	235
Модуль Юнга [МПа]	200000
Коэффициент Пуассона	0.3
Плотность [кг/м^3]	7800
Коэффициент температурного расширения [1/C]	0.000012
Коэффициент теплопроводности [Вт/(м К)]	1
Предел прочности по сжатию [МПа]	410
Предел усталостной прочности (н) [МПа]	209
Предел усталостной прочности (к) [МПа]	139

2) Информация о нагрузках

Таблица 3 - Давление

Наименование	Выбранные объекты	Параметры нагрузки
Давление: Давление: 1	Грани: 1	Величина: 1700 H/мм^2
Давление: Давление: 2	Грани: 1	Величина: 1000 H/мм^2
Давление: Давление: 3	Грани: 1	Величина: 1000 H/мм^2

3) Конечно-элементная сетка

Параметры и результаты разбиения

Таблица 4. Результаты разбиения

Наименование	Значение
Максимальная длина стороны элемента [мм]	3
Максимальный коэффициент сгущения на поверхности	1
Коэффициент разрежения в объеме	1.5
Количество конечных элементов	7791
Количество узлов	2420

4) Результаты

Инерционные характеристики модели



Таблица 5 - Характеристики инструмента

Наименование	Значение
Масса модели [кг]	0.339121
Центр тяжести модели [м]	(0.062383; -0.000001; 0)
Моменты инерции модели относительно центра масс [кг*м^2]	(0.001789; 0.000012; 0.000012)
Реактивный момент относительно центра масс [Н*м]	(-600.992063; 913.953442; 1583.013797)
Суммарная реакция опор [Н]	(0; -25375.762819; 14650.703494)
Абсолютнoе значение реакции [Н]	29301.406989
Абсолютнoе значение момента [Н*м]	1924.171259

Результаты статического расчета

Таблица 6 - Результаты статистического расчета

Наименование	Тип	Минимальное значение	Максимальное значение
Эквивалентное напряжение по Мизесу	SVM [МПа]	0.000001	2665.916223

Таблица 7 - Результаты статистического нагружения

Наименование	Тип	Минимальное значение	Максимальное значение
Суммарное линейное перемещение	USUM [мм]	0	2.109195

Таблица 8 - Выбор прочности

Наименование	Тип	Минимальное значение	Максимальное значение
Коэффициент запаса по прочности	SVM [МПа]	0.154043	13693040470.118183



Заключение

Рассмотрена системами поддержки принятия решений, история их создания и классификацией. Показан пример решение простейших задач по принятию решений при многих критериях при помощи программного продукта «Выбор».

Необходимо отдельно отметить, что проблемы принятия решений, а именно СППР слабо развиты в нашей стране и мало применяются на практике. Данной работой доказано, что применение программ подобной той, что описана здесь не только очень просто, но и достаточно эффективно и не требует особых знаний и капиталовложений.

В настоящее время все совремнные институты проектирования перешли на программное обеспечение.

Одной из лучших таких программ стала «Компас 3D», которая включает в себя множества функций и простой интерфейс, что делает эту программу удобным в использовании. Так же в программе содержится огромное количество библиотек, что в свою очередь упрощает работу в черчении.

Не нужно снова чертить унитаз или раковину, как это было раньше. Всё эти элементы есть в библиотеках. Первая программа «Компас 1.0» появилась в 1989 году. Конечно, она была не так совершенна, но с каждым годом программисты улучшали её функции и увеличивали возможности.

И наконец, в 2012 году выходит последняя на сегодняшний день усовершенствованная версия программы «Компас 3D V13», в которой возможности не знают границ. В этой программе довольно просто вывести на печать, готовый начерченный чертёж.

Так же программа поддерживает множество форматов чертежа, таких как «cdw, dxf, bmp, dwg» и другие.

Программа «Компас 3D» может открыть чертежи, начерченные на других программах, что делает эту программу уникальной в своём роде. Для удобства в использовании и обучении создатели программы выпустили версии «LT».

В них убрана 3D конфигурация, и программа служит только для 2D черчения, что очень удобно для начинающих пользователей программы. Эта программа широко используется на производстве, в учебных заведениях, государственных учреждениях и оставляет за собой положительные отзывы пользователей.



Список литературы

1. Ларичев О.И., Петровский А.В. Системы поддержки принятия решений. Современное состояние и перспективы их развития. // Итоги науки и техники. Сер. Техническая кибернетика. - Т.21. М.: ВИНИТИ, 1987.

2. Сараев А.Д., Щербина О.А. Системный анализ и современные информационные технологии // Труды Крымской Академии наук. - Симферополь: СОНАТ, 2006.

3. Черноруцкий И.Г. Методы принятия решений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2005

4. www.wikipedia.org

5. www.gorskiy.ru

6. www.cfin.ru

7. www.ciritas.ru

Размещено на Allbest.ru