RU2710914C1 - Automated method of spatial economic studies - Google Patents
Automated method of spatial economic studies Download PDFInfo
- Publication number
- RU2710914C1 RU2710914C1 RU2018139688A RU2018139688A RU2710914C1 RU 2710914 C1 RU2710914 C1 RU 2710914C1 RU 2018139688 A RU2018139688 A RU 2018139688A RU 2018139688 A RU2018139688 A RU 2018139688A RU 2710914 C1 RU2710914 C1 RU 2710914C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- data
- enterprise
- information
- scenarios
- scenario
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q40/00—Finance; Insurance; Tax strategies; Processing of corporate or income taxes
- G06Q40/06—Asset management; Financial planning or analysis
Abstract
Description
Изобретение относится к области автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений и предназначено для обработки информации в экономической структурах и системах, в частности позволяет проводить анализ фактически сложившихся технико-экономических показателей, их автоматизированную оценку и выбор оптимального сценария для стратегического планирования.The invention relates to the field of automated control and decision support systems and is intended to process information in economic structures and systems, in particular, it allows the analysis of actually existing technical and economic indicators, their automated assessment and selection of the optimal scenario for strategic planning.
Известно изобретение «Система анализа и обработки информации в топливно-энергетическом комплексе» [пат. №2563162], заключающийся в том, что система содержит центр мониторинга, включающий средства коммуникаций, системное программное и прикладное программное обеспечения, базы мета- и геопространственных данных, средства отображения и документирования, сервер архива базы данных локальных систем мониторинга и множество локальных систем мониторинга. Дополнительно система включает в себя центр управления топливно-экономическим комплексом с блоком выбора оптимального решения, центром анализа и обработки информации полученных результатов моделирования экономических и техногенных процессов в системе топливно-энергетического комплекса с расположенным в нем блоком виртуального моделирования с различными программным и математическим обеспечением экономических и техногенных процессов.The invention is known "System for analysis and processing of information in the fuel and energy complex" [US Pat. No. 2563162], which consists in the fact that the system contains a monitoring center, including communication tools, system software and application software, meta and geospatial databases, display and documentation tools, a database archive server for local monitoring systems and many local monitoring systems. Additionally, the system includes a control center for the fuel and economic complex with a block for selecting the optimal solution, a center for analyzing and processing information from the results of modeling economic and technological processes in the fuel and energy complex with a virtual modeling block located in it with various software and mathematical software for economic and technogenic processes.
Недостатками данного изобретения являются то, что отсутствует система или алгоритм моделирования системно-когнитивного подхода, позволяющие осуществлять выбор оптимального управленческого решения, т.е. предлагаемая система не включает анализ данных оператором. В результате с помощью командно-численного управления система выдаст тот результат, которой зависит от полноты и достоверности введенной информации. Поскольку информацию вносит оператор, возможен фактор ошибки, приводящей к искажению полученного результата. Из изобретения не ясно как осуществляется сбор данных множества локальных систем мониторинга.The disadvantages of this invention are that there is no system or algorithm for modeling a system-cognitive approach that allows the selection of the optimal managerial decision, i.e. the proposed system does not include data analysis by the operator. As a result, using command-numerical control, the system will produce that result, which depends on the completeness and reliability of the entered information. Since the information is entered by the operator, an error factor is possible leading to a distortion of the result. It is not clear from the invention how data is collected from a variety of local monitoring systems.
Известен способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом [пат. №2479864], заключающийся в построении первоначальной модели объекта и/или процесса в виде, по меньшей мере, одной квадратной матрицы, как правило, большой размерности, в которой каждый из элементов отображает наличие либо отсутствие взаимосвязи составных частей объекта и/или действий процесса, сокращение размерности квадратной матрицы до минимальной путем одновременной перестановки строк и столбцов при условии сохранения полноты отображения объекта и/или процесса, использование полученной квадратной матрицы минимальной размерности в качестве итоговой модели объекта и/или процесса, с использованием которой обосновывают изменения, вносимые в алгоритм управления объектом и/или процессом.A known method of optimizing the control algorithm of a specific object and / or process [US Pat. No. 2479864], which consists in constructing the initial model of the object and / or process in the form of at least one square matrix, usually of a large dimension, in which each of the elements displays the presence or absence of the relationship of the component parts of the object and / or process actions, reducing the dimension of the square matrix to the minimum by simultaneously rearranging rows and columns, while maintaining the completeness of the display of the object and / or process, using the resulting square matrix of the minimum dimension in as the final model of the object and / or process, using which justify the changes made to the control algorithm of the object and / or process.
Существенным недостатком данного способа является усложненная математическая модель, приводящая к возможному искажению восприятия текущей и динамично изменяющейся информации, приводящей в дальнейшем к рискам в стратегическом планировании. Кроме того, отсутствие графического аппарата, позволяющего оператору анализировать полученную информацию, затрудняет получения оптимального решения.A significant drawback of this method is the complicated mathematical model, which leads to a possible distortion of the perception of current and dynamically changing information, leading in the future to risks in strategic planning. In addition, the lack of a graphic device that allows the operator to analyze the information received makes it difficult to obtain the optimal solution.
Наиболее близким по технической сущности является изобретение «Способ принятия решений в сфере кредитования (скоринг) и система для его реализации» [пат. №2181216], которое заключается в применении алгоритма принятия решения, воспроизводящего функционирование искусственной нейронной сети с числом нейронов, равным количеству вопросов в заявке на выдачу кредита плюс два, в промежуточном слое, и с числом нейронов, равным 1, в выходном слое. Система, реализующая способ, содержит устройство ввода данных, устройство вывода данных, устройство обработки данных, устройство расчета кредитного рейтинга, устройство расчета весовых коэффициентов, устройство присвоения кодов, устройство хранения данных, устройство сравнения и устройство расчета кредитного лимита.The closest in technical essence is the invention "Method of decision-making in the field of lending (scoring) and a system for its implementation" [US Pat. No. 2181216], which consists in applying a decision algorithm that reproduces the functioning of an artificial neural network with the number of neurons equal to the number of questions in the loan application plus two in the intermediate layer and with the number of neurons equal to 1 in the output layer. The system that implements the method includes a data input device, a data output device, a data processing device, a credit rating calculation device, a weight coefficient calculation device, a code assignment device, a data storage device, a comparison device, and a credit limit calculation device.
Недостатком этого изобретения является то, что при принятии решения при определении кредитного лимита впервые устройство выдает максимальное значение, а при последующих поступлениях одной и той же заявки каждый раз уменьшает величину кредитного лимита на заданное значение. Тем самым существует риск отказа со стороны заемщика.The disadvantage of this invention is that when making a decision when determining a credit limit for the first time, the device gives the maximum value, and with subsequent receipts of the same application, each time it reduces the size of the credit limit by a predetermined value. Thus, there is a risk of failure by the borrower.
Задачей изобретения является сокращение времени обработки и предоставление данных для дальнейшего стратегического планирования.The objective of the invention is to reduce processing time and provide data for further strategic planning.
Поставленная задача достигается тем, что автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, заключающийся в том, что текущую информацию посредством устройства ввода передают в устройство обработки данных, осуществляют обработку вводимых данных, обработанные данные отображают на устройстве вывода данных, отличающийся тем, что вводимыми данными в устройство ввода данных являются архивные данные технико-экономических показателей предприятия, производят выборку этих данных за требуемый период, осуществляют построение графо-математической модели «жизненного цикла» предприятия в трехмерном пространстве с помощью графо-математического аппарата по введенным данным. Полученную модель передают в устройство обработки данных, куда непрерывно поступает посредством устройства ввода информация со сведениями о показателях предприятия, с изменением указанной модели при необходимости, в устройстве обработки данных производят программно-числовой анализ технико-экономических показателей предприятия с помощью метода сравнительного анализа текущих и исторически сложившихся данных с учетом введенных архивных данных. Полученные результаты анализа информации со сведениями о показателях предприятия передают в блок системно-когнитивного подхода «А», с распределенной в соответствии со специалистами предприятия информацией, с помощью этого блока осуществляют программно-числовое формирование шкалы способностей специалистов предприятия или отдела или участка с расчетом веса способностей специалистов и установлением порогового значения характерного для каждого предприятия или отдела или участка коэффициента знания для оценки информации, рассчитывают коэффициент знания для каждого показателя предприятия или отдела или участка. Оценивают информацию для получения данных о возможной проблеме, передают информацию о проблеме в модуль расчета показателя проблемы, после чего полученный результат передают в блок формирования исходных данных для создания банка сценариев решения проблемы для разработки сценариев решения проблемы, включающий в себя формирование признаков относительной важности решения проблемы, определение шага каждого из этих признаков, задание их оценочной шкалы, формирование порового значения эффективности сценариев. Затем передают исходные данные для разработки сценариев в блок разработки сценариев решения проблемы, включающий в себя ввод данных по каждому сценарию, включающих в себя информацию о действиях решения проблемы, материальных затратах. Определяют суммарную совокупность признаков эффективности каждого сценария с формированием банка сценариев решения проблемы, осуществляют последующую передачу данных из банка сценариев в модуль оценки эффективности сценариев, где отбирают сценарии, при необходимости повышают пороговое значение эффективности сценариев. Передают набор эффективных сценариев в блок системно-когнитивного подхода «Б», включающего в себя программно-числовое формирование шкалы способностей специалистов предприятия или отдела или участка с расчетом веса способностей специалистов, установление порогового значения, характерного для предприятия или отдела или участка для коэффициента знания для оценки сценариев, расчет коэффициента знания для каждого сценария, оценку сценария и выбор наиболее оптимального. Далее передают полученную информацию об оптимальном сценарии в блок формирования задания для стратегического планирования, с окончательной передачей подготовленного задания на устройство вывода данных для отображения.The problem is achieved in that an automated method of processing enterprise data for making management decisions, namely that the current information is transmitted via an input device to a data processing device, the input data is processed, the processed data is displayed on the data output device, characterized in that the input the data in the data input device are the archived data of the technical and economic indicators of the enterprise, select these data for the required period, carry out the construction of the graphical and mathematical model of the "life cycle" of the enterprise in three-dimensional space using the graphical and mathematical apparatus according to the data entered. The resulting model is transferred to a data processing device, where information with information about the indicators of the enterprise is continuously supplied through the input device, with a change in the specified model, if necessary, a program-numerical analysis of the technical and economic indicators of the enterprise is performed using the method of comparative analysis of current and historical prevailing data taking into account the entered archival data. The results of the analysis of information with information about the indicators of the enterprise are transferred to the “A” system-cognitive approach block, with the information distributed in accordance with the specialists of the enterprise, using this block, the program-numerical formation of the ability scale of specialists of the enterprise or department or section with the ability weight calculation is carried out specialists and the establishment of a threshold value characteristic of each enterprise or department or section of the knowledge coefficient for assessing information, calculating m factor for each metric knowledge enterprise or department or section. The information is evaluated to obtain data on a possible problem, the problem information is transmitted to the problem indicator calculation module, after which the result is transferred to the source data generation unit for creating a bank of problem solving scenarios for developing problem solving scenarios, including the formation of signs of the relative importance of solving the problem , determining the step of each of these signs, setting their rating scale, forming the pore value of the effectiveness of the scenarios. Then, the initial data for scenario development is transmitted to the scenario development block for solving the problem, which includes inputting data for each scenario, including information about the actions to solve the problem, material costs. The total set of performance indicators for each scenario is determined with the formation of a bank of scenarios for solving the problem, the data are subsequently transferred from the scenario bank to the scenarios performance evaluation module, where scenarios are selected, and if necessary, the threshold value of the scenarios efficiency is increased. The set of effective scenarios is transferred to the “B” system-cognitive approach block, which includes the program-numerical formation of the ability scale of specialists of an enterprise or department or section with the calculation of the weight of specialists' abilities, the establishment of a threshold value characteristic of an enterprise or department or section for the knowledge coefficient for assessment of scenarios, calculation of the coefficient of knowledge for each scenario, assessment of the scenario and the choice of the most optimal one. Next, the received information about the optimal scenario is transmitted to the task formation unit for strategic planning, with the final transfer of the prepared task to the data output device for display.
На фигуре 1 приведена система автоматизированного способа обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, которая состоит из устройства ввода архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1); графо-математического аппарата (2); устройства обработки данных (3); устройства ввода текущей технико-экономической информации (4); блока системно-когнитивного подхода «А», для оценки полученной информации (5); модуля расчета показателей осознания (6); блока формирования исходных данных, для разработки сценариев решения проблемы (7); блока разработки сценариев решения проблемы (8); устройства для хранения информации, в форме банка сценариев решения проблемы (9); модуля оценки эффективности сценария (10); блока системно-когнитивного подхода «Б», для оценки выбора оптимального сценария (11); устройства формирования задания, для стратегического планирования (12); устройства вывода информации, т.е. готового задания (13).The figure 1 shows a system of an automated method of processing enterprise data for managerial decision-making, which consists of a device for inputting archival information of technical and economic indicators of the enterprise (1); graph-mathematical apparatus (2); data processing devices (3); input devices for current technical and economic information (4); block system-cognitive approach "A" to assess the information received (5); module for calculating awareness indicators (6); a block for generating initial data for developing scenarios for solving the problem (7); scenario development block for solving the problem (8); devices for storing information in the form of a bank of scenarios for solving the problem (9); scenario effectiveness assessment module (10); block of the system-cognitive approach “B” for assessing the choice of the optimal scenario (11); task formation devices for strategic planning (12); information output devices, i.e. finished assignment (13).
На фигуре 2 приведена структура блока системно-когнитивного подхода «А» и блока формирования исходных данных. Блок системно-когнитивного подхода «А» состоит из: модуля формирования шкалы способностей специалистов (14); аппарата для расчета веса способностей специалистов (15); модуля, фиксирующего пороговое значение коэффициента знания, применяемого при оценке полученной информации и характерного для предприятия или отдела или участка (16); аппарата расчета коэффициента знания, для каждой информации о показателях предприятия (17); модуля оценки информации о возможной проблеме (18). Блок формирования исходных данных для разработки сценариев решения проблемы состоит из: модуля формирования признаков относительной важности решения проблемы для предприятия (19); аппарата для определения шага признака относительной важности решения проблемы (20); модуля для ввода оценочной шкалы (21); модуля формирования порогового значения эффективности сценариев (22).The figure 2 shows the structure of the block system-cognitive approach "A" and the block forming the source data. The “A” system-cognitive approach block consists of: a module for forming a scale of specialists' abilities (14); apparatus for calculating the weight of the abilities of specialists (15); a module that fixes the threshold value of the coefficient of knowledge used in assessing the information received and characteristic of the enterprise or department or section (16); apparatus for calculating the coefficient of knowledge, for each information about the indicators of the enterprise (17); module for assessing information about a possible problem (18). The block for generating initial data for developing scenarios for solving the problem consists of: a module for generating signs of the relative importance of solving the problem for the enterprise (19); apparatus for determining the step of the sign of the relative importance of solving the problem (20); module for entering the rating scale (21); a module for generating a threshold value of scenario efficiency (22).
На фигуре 3 приведена структура блока разработки сценариев решения проблем и блока системно-когнитивного подхода «Б» для оценки выбора оптимального сценария. Блок разработки сценариев решения проблемы состоит из укрупненного модуля разработки сценариев (23); модуля ввода информации о сценариях (24); аппарата для определения суммарной совокупности признаков эффективности каждого сценария (25). Блок системно-когнитивного подхода «Б» состоит из модуля формирования шкалы способностей специалистов (26); аппарата для расчета веса способностей специалистов (27); модуля, фиксирующего пороговое значение коэффициента знания информации о сценариях, характерного миссии предприятия (28); аппарата расчета коэффициента знания для каждого источника сценария (29); модуля оценки сценариев (30).The figure 3 shows the structure of the block for developing scenarios for solving problems and the block for the system-cognitive approach “B” for assessing the choice of the optimal scenario. The scenario development block for solving the problem consists of an enlarged scenario development module (23); script information input module (24); apparatus for determining the total set of signs of the effectiveness of each scenario (25). The “B” system-cognitive approach block consists of a module for creating a scale of specialist abilities (26); apparatus for calculating the weight of the abilities of specialists (27); a module fixing the threshold value of the coefficient of knowledge of information about scenarios, a characteristic mission of an enterprise (28); apparatus for calculating the coefficient of knowledge for each source of the scenario (29); scenario assessment module (30).
Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в усовершенствованном механизме принятия управленческих решений и работает следующим образом.An automated method of processing enterprise data for managerial decision-making consists in an improved mechanism for making managerial decisions and works as follows.
Лицо, принимающее решение, например, руководитель предприятия или отдела или участка дает распоряжение специалистам о вводе архивной технико-экономической информации предприятия за определенной срок, либо с момента создания предприятия в устройство ввода данных, где присваивается определенный код. После того как данные, соответствующие историческим событиям жизненного цикла предприятия в виде технико-экономических показателей, поступают в устройство архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1) и распознаются им как таковые.The decision maker, for example, the head of the enterprise or department or section, instructs specialists to enter archival technical and economic information of the enterprise for a certain period of time, or from the moment the enterprise is created in the data input device, where a specific code is assigned. After the data corresponding to the historical events of the life cycle of the enterprise in the form of technical and economic indicators enter the archive information device of the technical and economic indicators of the enterprise (1) and are recognized by them as such.
Устройство архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1) передает их в графо-математический аппарат (2), в котором осуществляется числовое построение функции в трехмерном пространстве с осями X, Y и Z в виде модели жизненного цикла предприятия. Единицами измерения принимаются ключевые показатели, сформулированные в миссии предприятия и влияющие на их жизненный цикл (например, время, деньги, натуральные единицы).The archive information device of the technical and economic indicators of the enterprise (1) transfers them to the graphical and mathematical apparatus (2), in which the function is numerically constructed in three-dimensional space with the X, Y, and Z axes in the form of an enterprise life cycle model. Units of measurement are the key indicators formulated in the mission of the enterprise and affecting their life cycle (for example, time, money, natural units).
Полученная модель передается в устройство обработки данных (3). Одновременно в это устройство поступает через устройство ввода (4) технико-экономическая информация текущего периода. Эта информация анализируется (например, методом сравнительного анализа текущих показателей с исторически сложившимися) и при необходимости автоматизированным способом вносится корректировка в модель. После этого модель поступает в блок системно-когнитивного подхода «А» (5), основанного на интеллектуальных способностях специалистов, информация попадает специалисту и/или рабочей группе для ее оценки.The resulting model is transmitted to a data processing device (3). At the same time, technical and economic information of the current period enters through this input device (4) into this device. This information is analyzed (for example, by a method of comparative analysis of current indicators with historical indicators) and, if necessary, an automatic correction is made to the model. After this, the model enters the block of the systemic cognitive approach “A” (5), based on the intellectual abilities of specialists, the information goes to a specialist and / or working group to evaluate it.
Работа блока системно-когнитивного подхода «А» (5) включает в себя следующее: в модуль формирования шкалы специалистов (14) предварительно оператором ЭВМ вводятся данные о численном составе рабочей группы их профессиональных компетенций, основанных на интеллектуальных способностях (таких как ясность, позиция и т.д.) и знаниях. Эти данные получают в результате анкетирования в электронной форме или на бумажном носителе. Автоматизировано в аппарате расчета веса специалистов (15) определяется коэффициент признаков знания - Kз, который характеризует интеллектуальные способности специалиста для каждой объективной информации в виде суммы безразмерных величин, равных прямо пропорциональному количеству способностей, т.е.:The work of the system-cognitive approach block “A” (5) includes the following: preliminary, the computer operator enters data on the number of members of the working group of their professional competencies based on intellectual abilities (such as clarity, position and etc.) and knowledge. These data are obtained as a result of a survey in electronic form or on paper. Automated in the apparatus for calculating the weight of specialists (15) is determined the coefficient of knowledge attributes - K s , which characterizes the intellectual abilities of a specialist for each objective information in the form of a sum of dimensionless quantities equal to a directly proportional to the number of abilities, i.e.:
где χi - вес; i - способности человека; m - суммарное количество способностей человека.where χ i is the weight; i - human abilities; m is the total number of human abilities.
Затем в модуле фиксирующее пороговое значение коэффициента знания (16) устанавливается минимальные значения для выборки информации специалистом и/или рабочей группой (например, 0≤max(Kз)≤1).Then, in the module, the fixing threshold value of the knowledge coefficient (16) sets the minimum values for information selection by a specialist and / or working group (for example, 0≤max (K s ) ≤1).
В аппарат расчета коэффициента знания (17) поступает из устройства обработки данных (3) модель жизненного цикла, в котором определяется коэффициент знания для определенной информации о показателях предприятия, после чего передается в модуль оценки информации о возможной проблеме (18), в котором автоматизированным способом происходит выборка информации о показателях предприятия, в соответствии с минимальным пороговым значением. Для обеспечения визуальной оценки специалистом и/или рабочей группой модель выводится либо графически, либо числовым способом на дисплей. Результат анализа специалиста и/или рабочей группы передается руководителю предприятия или отдела или участка для визуального ознакомления и последующего принятия управленческого решения с целью продолжения жизненного цикла предприятия и вносится в данный модуль. Подтверждения согласия осуществляется по средствам цифровой подписи.In the apparatus for calculating the coefficient of knowledge (17), a life-cycle model is received from the data processing device (3), in which the knowledge coefficient for certain information about the indicators of the enterprise is determined, and then it is transferred to the module for evaluating information about a possible problem (18), in which the automated method there is a selection of information about the performance of the enterprise, in accordance with the minimum threshold value. To provide a visual assessment by a specialist and / or working group, the model is displayed either graphically or numerically on the display. The result of the analysis of a specialist and / or working group is transmitted to the head of the enterprise or department or section for visual familiarization and subsequent management decision making in order to continue the life cycle of the enterprise and is entered into this module. Confirmation of consent is carried out by digital signature.
Если информация не соответствует действительности, она направляется в устройство ввода текущей технико-экономической информации (4) для повторной проверки. При соответствии информации действительности она передается в модуль расчета показателя осознания (6), который определяется по следующей формуле:If the information does not correspond to reality, it is sent to the input device of the current technical and economic information (4) for re-verification. If the information corresponds to reality, it is transmitted to the module for calculating the awareness indicator (6), which is determined by the following formula:
V=Kз⋅I,V = K s ⋅I,
где V - показатель осознания проблем, условные единицы информации; I - объем поступающей информации (сведения) с определенным признаком объективности, условные единицы информации.where V is an indicator of awareness of problems, conventional units of information; I - the amount of incoming information (information) with a certain sign of objectivity, conventional units of information.
Полученный результат в модуле расчета показателя осознания (6) передается в блок формирования исходных данных для разработки сценариев решения проблем (7). В модуль формирования признаков относительной важности решения проблемы (19) этого блока оператором ЭВМ вносится информация, характеризующая наиболее приемлемые признаки относительной важности решения проблемы, соответствующие миссии предприятия. Информация поступает в аппарат для определения шага признака относительной важности решения проблемы (20), определяемая по следующей формуле:The result obtained in the module for calculating the awareness indicator (6) is transferred to the block for generating initial data for developing scenarios for solving problems (7). In the module for generating signs of the relative importance of solving the problem (19) of this block, the computer operator introduces information characterizing the most acceptable signs of the relative importance of solving the problem, corresponding to the mission of the enterprise. The information enters the apparatus for determining the step of the sign of the relative importance of solving the problem (20), determined by the following formula:
ξi=1/ni,ξ i = 1 / n i ,
где ni - суммарное количество признаков, согласно оценочной шкале, находящейся в модуле ввода оценочной шкалы (21).where n i is the total number of features, according to the rating scale located in the input module of the rating scale (21).
Например, «0» - нет, «ξi/2» - возможно, «ξi» - да. В модуле формирования порогового значения эффективности сценариев (22) определяется интегральный показатель относительной важности каждого сценария S как суммарная совокупность признаков ξi, характеризующая степень эффективности сценария при принятии решения (0≤S≤0.5 - неэффективное (сценарий с высокой степенью риска); 0,5<S≤1 эффективное).For example, “0” - no, “ξ i / 2” - possibly, “ξ i ” - yes. In the module for generating a threshold value for the effectiveness of scenarios (22), an integral indicator of the relative importance of each scenario S is determined as the total set of attributes ξ i characterizing the degree of effectiveness of the scenario when making a decision (0≤S≤0.5 - ineffective (scenario with a high degree of risk); 0, 5 <S≤1 effective).
В блоке разработки сценариев решения проблемы (8) происходит внесение соответствующих данных о серии сценариев (не менее 3х) решения проблемы и их эффективности. Работа этого блока начинается с укрупненного модуля разработки сценариев (23) в котором происходит распределение исходных данных в форме матрицы на локальные модули каждого (отдельного) сценария. В модуль каждого (отдельного) сценария (24) вносится информация о сценарии, передается в аппарат суммарной совокупности признаков эффективности каждого (отдельного) сценария (25). Для определения суммарной совокупности признаков эффективности определяются признаки относительной важности решения проблемы, на основании ранее сформированного задания для решения проблемы.In the scenario development block for solving the problem (8), the corresponding data on a series of scenarios (at least 3) of the problem solution and their effectiveness are entered. The work of this block begins with an enlarged script development module (23) in which the distribution of the initial data in the form of a matrix to the local modules of each (separate) scenario takes place. Information about the scenario is entered into the module of each (separate) scenario (24), transmitted to the apparatus of the total set of performance indicators of each (separate) scenario (25). To determine the total set of signs of effectiveness, signs of the relative importance of solving the problem are determined based on a previously generated task to solve the problem.
Вся информации по сценариям передается в устройство для хранения информации в форме банка сценариев решения проблемы (9).All information on the scenarios is transferred to a device for storing information in the form of a bank of scripts for solving the problem (9).
Путем запроса из устройства хранения (9) информация поступает в модуль оценки эффективности сценария (10), где по установленному критерию оценки наиболее эффективных сценариев 0,5<S≤1 производится автоматизированная выборка эффективных сценариев. При не достижении требуемой эффективности сценариев передается команда по изменению исходных данных в блок (7).By a request from the storage device (9), the information enters the scenario effectiveness assessment module (10), where, according to the established criterion for evaluating the most effective scenarios, 0.5 <S≤1, automated selection of effective scenarios is performed. If the required scripting efficiency is not achieved, a command is sent to change the initial data to block (7).
Наиболее эффективные сценарии поступают в блок системно-когнитивного подхода «Б» (11), для оценки выбора оптимального сценария. Его работа аналогична блоку «А» (5), за исключением, того что в модуле формирования шкалы специалистов (26) вводятся данные о численном составе рабочей группы их компетенции связанных с подготовкой сценариев решения проблемы. Кроме того, автоматизированным способом в аппарате расчета веса специалистов (27) определяется вес способности этих специалистов. Затем в модуле фиксирующий пороговое значение для эффективного сценария (28) устанавливается пороговое значение для оценки сценариев (например, Kз≥0.9). В аппарат расчета коэффициента знания для каждого эффективного сценария (29) поступает информация о сценарии из модуля оценки эффективности сценария (10) и отображается в модуле оценки сценария (30), в котором автоматизированным способом происходит двухэтапная выборка сценариев. На первом этапе происходит выборка из условия обеспечения порогового значения (в случае необеспечения требуемого условия делается новый запрос в устройство хранения информации или система предлагает изменить значения исходных данных). На втором этапе определяется группа сценариев с наибольшими значениями коэффициента знания. Для обеспечения визуальной оценки специалистом и/или рабочей группой этих сценариев данные о них выводятся либо графически, либо числовым способом на дисплей. Результат анализа специалиста и/или рабочей группы передается руководителю предприятия или отдела или участка для визуального ознакомления и последующего принятия управленческого решения с целью подготовки указания для разработки задания для стратегического планирования и вносится в данный модуль, путем подтверждения согласия с помощью цифровой подписи.The most effective scenarios enter the block of the system-cognitive approach “B” (11), to assess the choice of the optimal scenario. His work is similar to block “A” (5), except that in the module for the formation of the scale of specialists (26), data on the number of members of the working group of their competence related to the preparation of scenarios for solving the problem are entered. In addition, the weight of the ability of these specialists is determined in an automated way in the apparatus for calculating the weight of specialists (27). Then, in the module fixing the threshold value for the effective scenario (28), a threshold value is set for evaluating the scenarios (for example, K s ≥0.9). The knowledge coefficient calculation apparatus for each effective scenario (29) receives information about the scenario from the scenario effectiveness assessment module (10) and is displayed in the scenario evaluation module (30), in which a two-stage selection of scenarios takes place automatically. At the first stage, a selection is made from the condition for providing the threshold value (in case of failure to provide the required condition, a new request is made to the information storage device or the system suggests changing the values of the source data). At the second stage, a group of scenarios with the highest values of the knowledge coefficient is determined. To provide a visual assessment by the specialist and / or working group of these scenarios, data on them is displayed either graphically or numerically on the display. The result of the analysis of a specialist and / or working group is transferred to the head of the enterprise or department or section for visual familiarization and subsequent management decision making in order to prepare instructions for developing tasks for strategic planning and is entered into this module by confirming consent by digital signature.
Система передает полученный результат в модуль формирования задания для стратегического планирования (12).The system transfers the result to the task formation module for strategic planning (12).
После подготовки и утверждения руководителем предприятия или отдела или участка по средствам цифровой подписи задание выводится на бумажный носитель через устройство вывода (13).After preparation and approval by the head of the enterprise or department or section by digital signature, the task is displayed on paper through an output device (13).
Таким образом, предложенный автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, включающих в себя системно-когнитивный подход, является усовершенствованным механизмом принятия управленческого решения.Thus, the proposed automated method for processing enterprise data for making management decisions, which includes a system-cognitive approach, is an improved mechanism for making managerial decisions.
Claims (3)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018139688A RU2710914C1 (en) | 2018-11-08 | 2018-11-08 | Automated method of spatial economic studies |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018139688A RU2710914C1 (en) | 2018-11-08 | 2018-11-08 | Automated method of spatial economic studies |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2710914C1 true RU2710914C1 (en) | 2020-01-14 |
Family
ID=69171308
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018139688A RU2710914C1 (en) | 2018-11-08 | 2018-11-08 | Automated method of spatial economic studies |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2710914C1 (en) |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2181216C1 (en) * | 2000-10-17 | 2002-04-10 | Закрытое акционерное общество "Компания "Русский Стандарт" | Method and system for taking decisions in crediting (scoring) field |
| US7412632B2 (en) * | 2003-11-25 | 2008-08-12 | Ford Motor Company | Method to facilitate failure modes and effects analysis |
| US9147042B1 (en) * | 2010-11-22 | 2015-09-29 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for data verification |
| US9529851B1 (en) * | 2013-12-02 | 2016-12-27 | Experian Information Solutions, Inc. | Server architecture for electronic data quality processing |
| RU2680760C1 (en) * | 2018-04-04 | 2019-02-26 | Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк) | Scoring models development and control computerized method |
-
2018
- 2018-11-08 RU RU2018139688A patent/RU2710914C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2181216C1 (en) * | 2000-10-17 | 2002-04-10 | Закрытое акционерное общество "Компания "Русский Стандарт" | Method and system for taking decisions in crediting (scoring) field |
| US7412632B2 (en) * | 2003-11-25 | 2008-08-12 | Ford Motor Company | Method to facilitate failure modes and effects analysis |
| US9147042B1 (en) * | 2010-11-22 | 2015-09-29 | Experian Information Solutions, Inc. | Systems and methods for data verification |
| US9529851B1 (en) * | 2013-12-02 | 2016-12-27 | Experian Information Solutions, Inc. | Server architecture for electronic data quality processing |
| RU2680760C1 (en) * | 2018-04-04 | 2019-02-26 | Публичное Акционерное Общество "Сбербанк России" (Пао Сбербанк) | Scoring models development and control computerized method |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Rossetti | Simulation modeling and Arena | |
| US10671772B2 (en) | Computer-implemented impact analysis of energy facilities | |
| US20030177060A1 (en) | System and method for return on investment | |
| KR101128070B1 (en) | Comprehensive diagnostic method for companies | |
| CN108765149B (en) | Cluster-based quantization strategy retest system and method | |
| CN113807747A (en) | Enterprise budget management maturity evaluation system | |
| Azadeh et al. | Optimization of HSE in maintenance activities by integration of continuous improvement cycle and fuzzy multivariate approach: A gas refinery | |
| Khanzadi et al. | Assessment of labor productivity in construction projects using system dynamic approach | |
| US20120179512A1 (en) | Change management system | |
| Clarke | Assessing building performance by simulation | |
| Shnorr | Integral assessment of retail digitalization | |
| RU2710914C1 (en) | Automated method of spatial economic studies | |
| KR970004105B1 (en) | Simulation system for measured economic model | |
| Bilgin et al. | A decision support system for project portfolio management in construction companies | |
| CN115796585A (en) | Enterprise operation risk assessment method and system | |
| JPH0876992A (en) | Device and method for evaluation and management of quality of software | |
| RU2665045C2 (en) | System for modeling situations relating to conflicts and/or competition | |
| Jaafari | Probabilistic unit cost estimation for project configuration optimization | |
| CN114218290B (en) | Selection method for equipment man-machine interaction interface usability evaluation | |
| Krishna et al. | Scheduling Time and Cost by Integrating Quality and Risk in Construction Projects | |
| Taylor | Improving scenario analysis for HRA | |
| Salhab et al. | Agent-Based Modelling as a Decision-Support System for Project Delivery Methods | |
| JP3208680B2 (en) | Information system auditing equipment | |
| KR102589525B1 (en) | Method and apparatus for providing earthquake fragility function, learning method for providing earthquake fragility function | |
| Gao | WORK ORDER PRIORITIZATION USING NEURAL NETWORKS TO IMPROVE BUILDING OPERATION |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20201109 |