Автоматизированный способ пространственных экономических исследований

Изобретение относится к области автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений и предназначено для обработки информации. Технический результат направлен на сокращение времени обработки и предоставления данных для дальнейшего стратегического планирования. Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в том, что текущую информацию посредством устройства ввода передают в устройство обработки данных, осуществляют обработку вводимых данных, обработанные данные отображают на устройстве вывода данных, 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. 2 з.п. ф-лы, 3 ил.

 

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Задачей изобретения является сокращение времени обработки и предоставление данных для дальнейшего стратегического планирования.

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.

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).

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).

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).

Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в усовершенствованном механизме принятия управленческих решений и работает следующим образом.

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.

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).

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.

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.:

где χi - вес; i - способности человека; m - суммарное количество способностей человека.

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).

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.

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:

V=Kз⋅I,

где V - показатель осознания проблем, условные единицы информации; I - объем поступающей информации (сведения) с определенным признаком объективности, условные единицы информации.

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:

ξi=1/ni,

где ni - суммарное количество признаков, согласно оценочной шкале, находящейся в модуле ввода оценочной шкалы (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).

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.

Вся информации по сценариям передается в устройство для хранения информации в форме банка сценариев решения проблемы (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).

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.

Система передает полученный результат в модуль формирования задания для стратегического планирования (12).

После подготовки и утверждения руководителем предприятия или отдела или участка по средствам цифровой подписи задание выводится на бумажный носитель через устройство вывода (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.

1. 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.

2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что графо-математический аппарат осуществляется на электронно-вычислительной машине с отображением результата построения на дисплее.

3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что в блоках системно-когнитивного подхода «А» и «Б» информацию распределяют специалисту или каждому члену рабочей группы через коммутатор либо мультиплексор или сервер, далее ее выводят на дисплей и на печатное устройство, анализируют, результат анализа передают посредством ввода информации через клавиатуру или сенсорную панель в блоках системно-когнитивного подхода «А» и «Б», далее передают ее с помощью коммутатора в электронной форме с отображением на дисплее, после чего с помощью цифровой подписи на физическом носителе принимают решение.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к средствам обработки информации, характеризующей перемещение транспортного средства по маршруту движения. Технический результат заключается в расширении арсенала средств система транспортировки.

Изобретение относится к способу и устройству обеспечения рекомендаций по принятию инвестиционно значимых решений на рынке цифровых активов. Технический результат заключается в расширении арсенала технических средств.

Группа изобретений относится к оборудованию, способу и системе задания арендной платы для электротранспортного средства, содержащего устройство накопления мощности.

Изобретение относится к средствам выпуска новых сертификатов. Техническим результатом является расширение арсенала средств выпуска сертификатов.
Изобретение относится к средствам учета доходов юридических и физических лиц и может быть использовано для выявления причитающихся налогов. Технический результат заключается в оперативности в режиме реального времени учета причитающихся налогов с юридических и физических лиц при оплате проезда.
Изобретение относится к средствам учета доходов юридических и физических лиц и может быть использовано для выявления причитающихся налогов. Техническим результатом является обеспечение оперативного, в режиме реального времени, учета причитающихся налогов с юридических и физических лиц в не стационарных условиях.

Изобретение относится к системе и способу управления строительным материалом. Технический результат заключается в повышении точности определения местоположения строительного материала.

Изобретение относится к средствам для предоставления услуг по техобслуживанию курительных устройств с электрическим управлением. Техническим результатом является расширение арсенала средств обслуживания курительных устройств с электрическим управлением.

Изобретение относится к способу и устройству анализа задержек на кассовых аппаратах. Технический результат заключается в автоматизации анализа и определения задержек на кассовых аппаратах.

Изобретение относится к оценке безопасности опасного производственного объекта, в частности объекта топливно-энергетического комплекса (ТЭК). Технический результат – выявление приоритетного сценария совершения акта незаконного вмешательства внутренним нарушителем на объект защиты, что позволяет принять комплекс мер по улучшению системы технологической безопасности.

Изобретение относится к способу обработки пользовательских данных для выполнения платежной транзакции. Техническим результатом является повышение безопасности проведения платежной транзакции. Способ включает предварительную регистрацию пользователя в системе обработки платежей с сохранением первого хеш-вектора лица пользователя и платежных данных пользователя, сканирование лица пользователя при проходе на территорию размещения торговой точки и получение второго хеш-вектора лица пользователя, сканирование лица пользователя, непосредственно в момент оказания услуги или приобретения товара на кассовом терминале и получение третьего хеш-вектора лица, с последующим попарным сопоставлением его с хеш-векторами зарегистрированных лиц и попарным сопоставлением с хеш-векторами лиц, находящихся на территории размещения торговой точки, с учетом множества пар значений, и получением результата сопоставления в виде третьего множества пар значений, сравнение второго и третьего множеств с получением идентификатора клиента, имеющего максимальную вероятность совпадения, извлечение из базы данных сведений о платежных данных пользователя, списание денежных средств со счета пользователя и направление на кассовый терминал квитанции о списании денежных средств и деталях транзакции. 5 з.п. ф-лы, 5 ил.

Изобретение относится к области автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений и предназначено для обработки информации. Технический результат направлен на сокращение времени обработки и предоставления данных для дальнейшего стратегического планирования. Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в том, что текущую информацию посредством устройства ввода передают в устройство обработки данных, осуществляют обработку вводимых данных, обработанные данные отображают на устройстве вывода данных, 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. 2 з.п. ф-лы, 3 ил.

Наверх