Глава 10. АИС В ОБЛАСТИ НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ

10.1. Функциональная характеристика АИС «Налог»

Автоматизация системы налоговой службы России обусловлена необходимостью формализованного представления налоговых процедур. Формализация рабочих процессов в налоговых структурах имеет определенную сложность, так как экономическая и статистическая информация, циркулирующая как внутри ведомства, так и вне его, организационная структура инспекций слабо ориентирована на электронную обработку. Международный опыт использования ЭВМ предполагает внедрение достижений информатики и компьютерной технологии только на предварительно подготовленных к этому объектах, о чем указывается в Концепции модернизации налоговой службы РФ. В этой Концепции обозначено как обязательное условие соблюдение действующего общегосударственного и налогового законодательства.

В настоящее время в системе налогообложения России построена и функционирует специализированная АИС «Налог» [12, 47].Это основа информатизации налоговой системы России. Компоненты АИС «Налог» применяются в налоговых инспекциях в широком спектре их деятельности — от делопроизводства до принятия стратегических решений на основе анализа экономических и статистических данных, имеющихся во многих государственных организациях и ведомствах. Через инспекции проходит основной поток самых разнообразных документов — отчетных, платежных, справочных, нормативных, методических и др.

Основное назначение АИС «Налог» состоит в следующем:

•  рационализация системы управления налоговой службой РФ;

•  повышение уровня культуры в области информационного обеспечения для решения задач, стоящих перед системой налоговой службы РФ;

•  экономия ресурсов в деятельности органов налоговой службы РФ.

В базовом звене налоговой системы — в налоговых инспекциях — с использованием информационных технологий выполняются следующие функции:

•  ввод, обработка и хранение всех налоговых документов, поступающих в инспекцию на бумажных или электронных носителях;

•  обеспечение автоматизированного обмена с внешними ИС;

•  общесистемная (на уровне ОС или системы управления БД) и специальная (на уровне прикладных функций) защита данных от несанкционированного доступа пользователей с различными привилегиями;

•  архивация данных по налогообложению и последующий их анализ с возможностью построения прогнозных отчетов;

•  ведение архивно-справочной системы хранения, извлечения и обработки результатов запросов к информационной базе, выходных отчетных форм и любых других документов;

•  генерирование и возможность модификации входных интерфейсных форм, выходных отчетных форм, библиотек запросов, личных БД пользователей;

•  накопление и обработка статистической информации о работе пользователей, об интенсивности анализа различных частей информационной базы и активности входа в различные подсистемы АИС «Налог» и др.

Программные комплексы АИС «Налог». Функционально АИС «Налог» состоит из прикладных программных комплексов. Деятельность налоговых органов проходит в условиях изменения, обновления, корректировки законодательства и нормативных документов по налогообложению. Поэтому возрастает значение таких качеств прикладных программных комплексов, как мобильность и переносимость. В системе накоплен полезный опыт работы с прикладными программными комплексами. Эти комплексы состоят из двух основных блоков — блока системных программ и блока прикладных программ. Для реализации технологии «клиент-сервер» в АИС «Налог» задействовано достаточно много системных и инструментальных программных средств, а именно:

•  Microsoft BackOffice — комплексный программный пакет для создания приложений по технологии «клиент — сервер»;

•  Microsoft Windows NT Workstation — ОС для сервера БД и

высокопроизводительных клиентских станций;

•  Microsoft Windows for Workgroups — ОС для сети клиентских станций;

•  Microsoft Windows — ОС для клиентских станций;

•  Visual C++ — язык для создания приложений, требующих оптимизации кода и быстродействия;

•  Visual Basic — основной язык для создания бизнес-приложений;

•  Logic Works ERwin/ERX — объектно-ориентированная система создания и модификации БД;

•  Logic Works Bpwin — объектно-ориентированная система создания логической структуры БД;

•  Logic Works Oowin — объектно-ориентированная система разработки методов воздействия на БД при возникновении событий;

•  Rob help — система создания файлов подсказок для ОС Windows;

•  TimeLine for Windows — средство планирования и регулирования при создании программных проектов;

•  Informix-NewEra — инструментальная среда создания приложений для СУБД Informix;

•  Gupta SQLBase — СУБД фирмы Gupta;

•  Gupta SQL Windows — инструментальная среда создания приложений для СУБД SQLBase;

•  VB Assist — система, предоставляющая дополнительные сервисные возможности при проектировании приложений на языке Visual Basic.

Выбор вышеуказанных средств обусловлен необходимостью обеспечить перспективность и надежность; достижение сравнительно низкой себестоимости разработки, внедрения и сопровождения прикладных подсистем; получение значительных скидок на ПО у мирового лидера программных продуктов — фирмы Microsoft.

Подобное решение по выбору системных средств не исключает возможности использования существующих в налоговых органах вычислительных сетей на базе других средств. Блок прикладных программ призван обеспечить полноценное решение функциональных задач системы налогообложения. Этот блок состоит из двух комплектов программ — «Налогообложение, обеспечение сбора налогов и других платежей, отчетность по налогам» и «Обеспечение и контроль соблюдения налогового законодательства».

Комплекс программ «Налогообложение, обеспечение сбора налогов и других платежей, отчетность по налогам» предназначен для проведения:

•  учета налогоплательщиков и банковских счетов;

•  оперативно-бухгалтерского учета налогообложения;

•  камеральных проверок налоговых расчетов;

•  налоговой статистики и отчетности;

•  учета контрольно-кассовых машин;

•  обработки информации, поступившей от внешних автоматизированных систем других организаций (Министерства внутренних дел, ФСГС, Государственной таможенной службы и др.).

Комплекс программ «Обеспечение и контроль соблюдения налогового законодательства» решает следующие основные задачи:

•  составление, анализ и корректировка графиков проведения документальных проверок;

•  сбор и анализ информации, необходимой при проведении документальных проверок, из других подсистем АИС «Налог» с использованием запросной системы;

•  сбор и анализ информации, необходимой при проведении документальных проверок, из внешних автоматизированных систем;

•  составление и хранение размеров и видов выявленных сумм (сокрытия, переплат, штрафов и др.), актов по итогам документальных проверок, предложений к актам, журналов регистрации, проверок и правонарушений;

•  получение и передача в подсистему оперативно-бухгалтерского учета результатов документальных проверок — сумм сокрытых налогов, доначислений, переплат, штрафных санкций и пеней;

•  модификация входных и выходных интерфейсных и отчетных форм при изменениях инструкций по получению сводных официальных отчетных документов;

•  учет административных мер, наложенных на физических лиц.

Прикладные программные комплексы АИС «Налог» несколько различаются по уровням управления Госналогслужбы, но общая структура функциональных задач у них схожая. Рассмотрим для примера комплексы автоматизированной обработки информации АИС «Налог» федерального уровня. Они имеют нижеследующую структуру:

1) налогообложение, обеспечение сбора налогов и других платежей, отчетность по налогам:

• налогообложение доходов (прибыли) юридических лиц;

•  налогообложение агропромышленного комплекса, природных ресурсов и земельного налога;

•  налогообложение физических лиц;

•  учет доходов от внешнеэкономической деятельности;

•  ведение Единого государственного реестра налогоплательщиков;

•  учет, налоговая статистика и информация;

2) анализ и прогнозирование данных по налогообложению:

•  анализ и прогнозирование налогов с прибыли (доходов) юридических лиц;

•  анализ и прогнозирование налогообложения предприятий агропромышленного комплекса;

•  анализ и прогнозирование данных по налогообложению физических лиц;

•  анализ и прогнозирование поступлений от местных налогов и сборов;

•  анализ и прогнозирование косвенных налогов;

•  анализ и прогнозирование внешнеэкономического и международного налогообложения;

•  анализ и прогнозирование налоговых поступлений в государственные фонды и доходов от приватизации;

3) обеспечение и контроль соблюдения налогового законодательства:

•  взаимодействие с органами статистики по контролю налогообложения;

•  контроль соблюдения налогового законодательства, проводимый управлением налогообложения физических лиц;

•  взаимодействие с таможенными органами по контролю налогообложения;

•  нормативно-правовое обеспечение и взаимодействие с органами МВД;

•  взаимодействие с автоматизированными системами банков по контролю налогообложения;

•  контроль деятельности налоговых органов и налогоплательщиков;

•  взаимодействие с органами учета имущества, контроля налогообложения;

4) обеспечение деятельности налоговой службы:

•  делопроизводство и контроль исполнения документов;

•  административное и финансовое обеспечение;                  

•  материально-техническое обеспечение;

•  планирование и оперативное управление информатизацией Госналогслужбы;

•  информация и внешние связи;

5) ведение общесистемной нормативно-справочной информации:

•  ведение общесистемной нормативно-справочной информации налогообложения физических лиц;

•  ведение общесистемных классификаторов и нормативно-справочной информации о юридических лицах;

6) административно-диспетчерское управление функционированием АИС «Налог»:

•  обеспечение обмена информацией в вычислительной сети центрального аппарата Госналогслужбы и по каналам связи;

•  управление функционированием центрального банка данных Госналогслужбы;

•  технологические АРМ федерального уровня;

•  управление архивами Госналогслужбы;

7) управление налоговой службой включает комплекс АРМ руководителей и специалистов центрального аппарата Госналогслужбы.

Технологические решения АИС «Налог». Технология АИС «Налог» базируется на сетевом аппаратно-программном комплексе. Техническая

база АИС «Налог» состоит из ЭВМ, сетевого оборудования и средств передачи данных. В системе задействованы ЭВМ типа IBM PC. Проводится постоянное обновление парка ЭВМ с целью развития вычислительных средств по техническим параметрам. В 1995 г. в Госналогслужбе России начались работы по реализации проекта внедрения новой прогрессивной технологии «клиент — сервер» для АИС «Налог». В структуре АИС «Налог» по технологии «клиент — сервер» создан ряд подсистем. Приведем характеристики некоторых из них.

Подсистема «Унифицированная система ввода и контроля отчетных и платежных документов на бумажных и электронных носителях» предназначена для обеспечения единой непрерывной технологии обработки данных с унифицированной системой документов. Подсистема обеспечивает ввод данных с использованием как графического (ОС Windows), так и текстового интерфейса (ОС MS-DOS), обрабатывает унифицированные документы, имеющие вид, наиболее приближенный к автоматизированной обработке информации, а также неунифицированные налоговые документы, находящиеся в обращении в налоговых инспекциях местного уровня.

Подсистема «Ввод, обработка и контроль отчетных документов налогоплательщиков» (камеральные проверки) служит для осуществления:

•  автоматизации процесса приема и контроля за своевременностью представления налогоплательщиками бухгалтерских отчетов (баланса предприятия, отчета о прибылях и убытках, справки к этому отчету), налоговых расчетов, деклараций и других документов, связанных с исчислением налогов в бюджет;

•  проверки достоверности документов в части правильности определения прибыли (дохода), иных объектов обложения и исчисления налогов и других платежей в бюджет;

•  автоматического начисления штрафов с учетом применения финансовых санкций, предусмотренных законодательством Российской Федерации и республик в ее составе;

•  расчета начислений платежей в бюджет;

•  предоставления возможности налогоплательщикам сдавать отчетность в налоговую инспекцию на электронных носителях и проводить все проверки отчетных документов до встречи с налоговым инспектором.

Подсистема «Ввод и контроль платежных документов» предназначена для обеспечения:

•  перехода к новым методам ввода и организации контроля платежных документов;

• освобождения основной части квалифицированных экономистов от рутинного труда;

•  повышения достоверности данных по учету платежей, поступающих в бюджеты и государственные внебюджетные фонды.

Цель подсистемы «Контрольная работа» (документальные проверки):

•  выявление правильности и достоверности организации и ведения бухгалтерского учета, своевременности и полноты уплаты налоговых платежей, а также правильности применения существующих льгот;

•  составление, анализ и корректировка графиков проведения документальных проверок;

•  сбор и анализ информации, необходимой при проведении документальных проверок, из других подсистем;

•  составление и хранение размеров и видов выявленных сумм (сокрытия, переплат, штрафов и др.), актов по итогам документальных проверок, приложений к актам, журналов регистрации, проверок и правонарушений;

•  получение и передача в систему оперативно-бухгалтерского учета результатов проведения документальных проверок — сумм сокрытых налогов, доначислений, переплат, штрафных санкций и пени;

•  модификация входных и выходных интерфейсных и отчетных форм при изменениях инструкций по получению сводных отчетных документов и документов, фиксирующих результаты проведения проверок;

•  учет административных правонарушений и принятых по ним санкций.

Подсистема «Статистическая налоговая отчетность и анализ — запросная система» служит для обеспечения:

•  уменьшения трудоемкости по сбору, контролю, хранению и обработке данных регламентированных форм отчетности;

•  сокращения трудоемкости получения различных отчетов (по форме собственности, отделу и др.);

•  повышения качества и полноты анализа начислений и поступлений налогов в бюджет, оперативности представления данных и их достоверности;

•  реализации произвольных запросов по различным критериям. Подсистема «Администрирование системы» имеет следующие основные функции:

•  инсталляция, деинсталляция и обновление клиентского и серверного ПО;

•  управление конфигурацией ПО и рабочих мест пользователей;

•  управление системой защиты и восстановления данных;

•  администрирование общесистемных модулей (запросной системы, системой ввода и контроля отчетных и платежных документов, обмена данными с внешними организациями).                         >

БД АИС «Налог». В АИС «Налог» решена задача создания интегрированных распределенных БД. БД АИС «Налог» построены с учетом трехуровневой структуры управления Госналогслужбы (местный — региональный — федеральный уровни). По специальному регламенту на федеральном уровне по каналам связи собираются и сводятся данные по Единому государственному реестру налогоплательщиков, налоговая статистическая отчетность и переписка. Из федеральных структур Госналогслужбы по электронным каналам поступают директивные указания, методические и

нормативно-справочные материалы, сертифицированное ПО и доработки к нему. Для полноценного использования средств информационных технологий необходима информация практически из всех БД, имеющихся в информационной среде налоговых инспекций. Кроме того, создаются дополнительные БД с информацией, поступающей из внешних организаций.

Единый государственный реестр налогоплательщиков — это интегрированная многоуровневая БД, включающая идентификационные, статистические, учетные и другие характеристики:

•  идентификационный номер налогоплательщика (ИНН) и код причины постановки на учет (КПП) — уникальные коды, официально присваиваемые каждому налогоплательщику (организации или физическому лицу);

•  наименования, адреса и телефоны налогоплательщиков, фамилии руководителей организации;

•  данные об учредителях, вышестоящей организации, государственной регистрации, подразделениях (филиалах, представительствах, дочерних и зависимых обществах) и др.

Дополнительно к этой информации в Едином государственном реестре налогоплательщиков могут храниться и накапливаться обобщенные сведения экономического характера (размер уставного фонда, реквизиты субъектов малого предпринимательства, форма уплаты налогов, форма учетной политики, наличие льгот по налогообложению, число дебиторов и общая задолженность). Отдельно выделяются сведения о крупнейших налогоплательщиках, их связях со своими структурными

подразделениями.

Интегрированная многоуровневая БД банковских счетов налогоплательщиков содержит сведения о различных типах банковских счетов и о банках, в которых счета открыты. В комплексной БД лицевых счетов каждого налогоплательщика находится информация о составе уплачиваемых налогов, налоговых льготах, начисленных и уплаченных суммах налогов, штрафов, пеней, имеющихся недоимках, переплатах, возвратах из бюджета, предоставленных отсрочках и рассрочках налоговых сумм.

БД обязательных отчетных налоговых документов содержит документы, установленные действующим законодательством для указания налогооблагаемой базы и исчисления налогов самим налогоплательщиком — бухгалтерский баланс (форма № 1), отчет о прибылях и убытках (форма № 2), отчет о движении капитала (форма № 3), отчет о движении денежных средств (форма № 4), приложение к бухгалтерскому балансу (форма № 5), а также расчеты по налогам, сборам и другим обязательным платежам.

В банке данных нарушений налогового законодательства находится информация о характеристиках проведенных контрольных проверок налогоплательщиков. Сюда относятся идентификационные реквизиты налогоплательщика, вид проверки, органы и лица, ее проводившие, результаты проверок и решениях по ним. По проверкам регистрируются состав налоговых нарушений, сведения о доначисленных налогах и других обязательных платежах, финансовых санкциях, нарушениях, повлекших административную или уголовную ответственность. Банк данных имеет большое значение для анализа эффективности контрольных проверок и пресечения налоговых преступлений.

Нормативная БД содержит нормативно-справочную информацию — общероссийские классификаторы и справочники, например Общероссийский классификатор отраслей народного хозяйства — ОКОНХ; внутриведомственные, например систему обозначений государственных налоговых инспекций — СОГНИ; справочников других ведомств, например банковских идентификационных кодов — БИК, нормативные акты по налогообложению и др.

БД с дополнительными сведениями о налогоплательщиках пополняется из внешних источников или в налоговой инспекции. В состав этих сведений могут входить:

•  данные о контрольно-кассовых машинах, зарегистрированных у налогоплательщиков;

•  информация о земельной собственности;

•  данные о недвижимом имуществе;

•  информация о транспортных средствах;                                  

•  данные о ценных бумагах;

•  информация о налогооблагаемой базе физических лиц;

•  данные об имеющихся лицензиях.

БД с информацией из таможенных деклараций содержит сведения о ввнешнеэкономической деятельности налогоплательщиков.

Существует также БД алкогольной и табачной продукции с информацией о производстве, хранении и оптовой реализации основных подакцизных товаров.

10.2. АИС выявления неплательщиков налогов

В системе налогообложения, имеются факты уклонения от налогов или их оплаты в неполном объеме. По сведениям Госналогслужбы в 1996 г. только 15 % налогоплательщиков полностью уплачивали налоги, сборы и совершали другие регламентные выплаты. Поэтому возникла необходимость в создании таких систем, которые бы могли решать эту проблему. Для построения АИС выявления неплательщиков необходимы следующие условия:

•  стабильность налогового законодательства, возможность его формализации для целей выявления неплательщиков;

•  развитые средства автоматизированного информационного взаимодействия со всеми организациями, имеющими какие-либо данные о хозяйственной и иной деятельности налогоплательщицу     ков, об их учетных данных;

• мощные технические и общесистемные платформы, способные

эффективно обрабатывать большие объемы информации;

• обеспечение надежности, достоверности и конфиденциальности

информации в БД.

При разработке указанных систем необходима точная формализация методик автоматического отбора налогоплательщиков для контрольных проверок и выявления неплательщиков. ПО должно быть дополнительно защищено от считывания и декодирования. При технической реализации возможно задействование элементов искусственного интеллекта.

В основе АИС выявления неплательщиков лежит методика выявления нарушителей налогового законодательства. Эта методика имеет два направления. Первое направление содержит алгоритм выявления налогоплательщиков, скрывающих свои доходы или занимающихся так называемым отмыванием незаконно полученных доходов. Основной принцип здесь состоит в том, что контролю подвергается объем расходов, производимых налогоплательщиком, а не размер получаемых им доходов.

Технология обнаружения неплательщиков имеет следующие основные этапы. Информация от внешних источников поступает в налоговую инспекцию. Затем происходит подготовка и обработка данных. Полученные данные о доходах и расходах обрабатываются на ЭВМ. Затем эти данные сопоставляются. Сопоставление основано на данных, полученных от внешних организаций и от самих налогоплательщиков. Рассмотрению подвергаются следующие документы.

•  документы от налогоплательщика:

ü бухгалтерский баланс;

ü отчет о прибылях и убытках;

ü расчет по налогу на приобретение автотранспортных средств;

ü сводный расчет земельного налога;

ü расчет по налогу с владельцев транспортных средств;

ü декларация о доходах, полученных за год (для физических лиц);

ü расчет единого налога с совокупного дохода (валовой выручки)

организации — субъекта малого предпринимательства;

ü справка о доходах физического лица за год (заполняемая работодателями).

• документы из внешних источников:

ü сведения о прожиточном минимуме в данном регионе (органы ФСГС);

ü данные о приобретении налогоплательщиком лицензий, об уплачиваемых им местных налогах и сборах (органы администрации города, района);

ü данные о транспортных средствах налогоплательщика (органы

МВД (ГИБДД);

ü сведения о размере вкладов на счетах юридических и физических лиц, при условии обязательности представления данных в соответствии с законодательством (банковские и кредитные учреждения);

ü данные о суммах, уплаченных при приватизации предприятий,

приобретении ценных бумаг (органы Госкомимущества);

ü данные об отводах земельных участков (органы землеустройства). Затем по результатам сопоставления формируется список налогоплательщиков, скрывающих доходы. Из этого списка проводится первая выборка наиболее крупных неплательщиков. Экспертная группа проводит анализ этого списка и соответствующих данных. По результатам работы экспертной группы составляется график проведения документальных проверок.

Второе направление методики содержит алгоритм обнаружения юридических и физических лиц, которые занимаются хозяйственно-финансовой деятельностью, но не состоят на учете в налоговом органе. В налоговой инспекции проводится анализ сведений, поступающих из внешних источников — органов государственного и хозяйственного управления, а также коммерческих организаций. Кроме того, привлекаются данные, имеющиеся в самих налоговых инспекциях. В случае ведения хозяйственно-финансовых операций субъект вынужден в той или иной мере вступать в отношения с вышеуказанными учреждениями. Эти связи и взаимодействия регистрируются в их делопроизводстве. Поэтому один из главных путей решения этой задачи — эффективное информационное и организационное взаимодействие налоговых органов с системой органов государственного, хозяйственного управления, а также с коммерческими структурами.

Возможность государственных налоговых органов эффективно распознавать неплательщиков важна для обеспечения полноты сбора налогов и осознания обществом необходимости их уплаты.

Вопросы и задания для самопроверки

1. Дайте характеристику основных системных программных средств АИС «Налог».

2. Опишите прикладные программные комплексы АИС «Налог».

3.  Какие задачи решает комплекс «Налогообложение, обеспечение сбора налогов и других платежей, отчетность по налогам»?

4. Какие задачи решает комплекс «Обеспечение и контроль соблюдения налогового законодательства»?

5. Назовите основные подсистемы обработки данных АИС «Налог».

6. Дайте краткую характеристику основных БД АИС «Налог».

7.  Какие БД АИС «Налог» используются совместно с другими государственными организациями?

8. Перечислите условия, необходимые для создания «АИС выявления неплательщиков налогов».

Глава 11. АИС В СФЕРЕ СЕРВИСА

11.1. Информационные технологии в гостиничном хозяйстве

В социально-экономическом развитии передовых стран все большее значение приобретает индустрия сервиса. АИС функционируют в различных областях сервиса [26,27,62]. Значительный сектор в этой отрасли принадлежит гостиничному бизнесу. К этому виду бизнеса можно отнести и оздоровительный бизнес, в частности управление здравницами — пансионатами, домами отдыха, санаториями и др. С целью создания автоматизированных технологий и систем в этом секторе экономики фирма «Ининг Бизнес-софт» разработала программный продукт «Ининг-Гостиница». Программа предназначена для гостиниц и здравниц. Она представляет собой систему регистрации и размещения гостей, ведения расчетов с партнерами (турфирмами) и проживающими. Кроме того, дополнительные модули позволяют автоматизировать бронирование номеров и продажу путевок, в том числе через Интернет.

Техническая реализация этого программного продукта предполагает следующие системные требования: процессор Intel-Pentium; оперативная память не менее 32 Мбайт; жесткий диск (используется около 100 Мбайт); CD-ROM привод (для инсталляции системы); принтер (рекомендуется струйный или лазерный); SVGA монитор с разрешением 640 Н 480 (рекомендуется 800 Н 600); манипулятор «мышь»; ОС MS Windows 95/98/NT (русская, русифицированная английская или панъевропейская версии). Применение программы «Ининг-Гостиница» возможно в качестве самостоятельного продукта или в составе комплекса, включающего также программу планирования и учета питания «Ининг-Хлебосол», программу автоматизации материального учета

«Ининг-Материальный Учет» и бухгалтерскую программу «Партнер Бухгалтера».

Технология на базе ППП «Ининг-Гостиница» реализует автоматизацию работы следующих категорий персонала:

•  администраторов (регистраторов), регистрирующих и размещающих гостей;

•  бухгалтеров, контролирующих взаиморасчеты с партнерами (турфирмами) и гостями;

•  менеджеров по продаже путевок.

Система справочников, классификаторов-кодификаторов и программа регистрации полностью заменяют ручное ведение Журнала регистрации, автоматизируют процесс размещения гостей, автоматически выдают количество стоящих на довольствии с учетом графиков питания и диет (категорий питания). Программа позволяет выдавать всевозможные отчеты по гостям, возможна ежедневная выдача Дневной карты загрузки номеров; для каждого прибывшего гостя печатается карточка гостя, курортная книжка, талон для заселения, талоны на питание.  Программа «Ининг-Гостиница» может поставляться как часть программного комплекса для индустрии отдыха «Ининг-пансион». В этом случае осуществляется взаимосвязь модуля регистрации отдыхающих с модулями планирования и учета питания. Данные о режиме питания, занесенные в Журнал регистрации, учитываются при формировании меню-раскладок, причём предусмотрен детальный учет по диетам и (видам питания. Включенный в комплекс дополнительный программный модуль «Менеджер по бронированию» позволяет вести журнал заявок/путевок, бронировать номера и отдельные места в них, оптимизировать заполнение номерного фонда, отбирать наиболее выгодные заказы, контролировать расчеты с организациями-партнерами, реализующими путевки (фонды соцстраха, турфирмы и т.д.).

В решении функциональных и обеспечивающих задач применяются следующие виды справочников, классификаторов-кодификторов:

•  справочники, характеризующие жилой фонд, — типы зданий, здания и строения, классы номеров, номерной фонд;

•  справочники, относящиеся к отдыхающим, — государства, турфирмы (организации, выдавшие путевки), типы путевок (виды пансиона), картотека клиентов;

•  справочник «Менеджеры» — права доступа к ресурсам АИС гостиницы.

Функционирование системы базируется на следующих технологических блоках.

Журнал регистрации — представляет собой электронный вариант журнала, который ведётся в регистратуре и содержит карточки регистрации гостей. В отличие от карточек Картотеки клиентов здесь кроме паспортных данных содержится информация о конкретном периоде пребывания гостя в гостинице (здравнице). Если клиент впервые пользуется Услугами организации, в журнал вносятся его паспортные данные,

после чего эти данные автоматически попадают в Картотеку клиентов. Есть возможность задать график питания; по составленному графику автоматически заполняется журнал питания, в который затем при необходимости можно внести данные о фактическом питании проживающих. Режим по регистрации и размещению гостей поддерживается на основе формирования следующих документов:

•  размещение гостей по заявкам и свободное поселение, учет питания и лечения;

•  подбор подходящих номеров;

•  список прибывающих и отбывающих на заданный день;

•  список прибывших и выбывших за любой период;

•  отчет о движении отдыхающих за период;

•  статистический отчет о заселенности номеров — дневная карта фактической загрузки номеров на период;

•  отчет о текущем состоянии номеров по категориям, по этажам, по корпусам, отчет о койко-днях;

•  сведения об иностранцах для отдела виз и регистрации.

Журнал обслуживания — предназначен для бухгалтера, начисляющего плату за проживание и другие услуги. После регистрации гостя в Журнале регистрации в Журнале обслуживания автоматически формируется карточка этого гостя для бухгалтера. Сюда копируются следующие данные: период пребывания, класс номера, номер проживания, турфирма. Бухгалтер вносит начисленную сумму. В случае наличной оплаты система может автоматически сформировать карточку в Журнале платежей. В случае выписки счета для безналичной оплаты его номер заносится в поле «Счет».

Журнал платежей — предназначен для учета бухгалтером поступивших платежей. Карточки журнала платежей можно сформировать автоматически по Журналу обслуживания (только для наличных платежей) или вручную. С организациями и частными лицами взаиморасчеты проводятся на основе подготовки и ведения следующих документов:

•  Журнал обслуживания;

•  Журнал платежей;

•  реестр реализованных путевок за период;

•  контроль своевременности расчетов (наличные (безналичные) взаиморасчеты);

•  акт сверки с партнерами (карточка турфирмы — платежи и предоставленные путевки);

Модуль «Менеджер по бронированию» — позволяет вести учет заявок на путевки и бронировать номера (или отдельные места в них) по введенным заявкам:

•  регистрация заявок на размещение от туристических фирм (партнеров) и частных лиц;

•  ведение карты будущей загрузки номеров;

•  реестр заявок по турфирмами (в частности, ведутся Журнал квот для турфирм закупающих номерной фонд вперед, Журнал текущих заявок (бронирования) с учетом квот, Журнал заселения гостей в соответствии с заявками и свободного поселения);

•  продление проживания и оформление переселения;

•  формирование оперативных отчетов по загрузке номеров: сводная справка о ежедневной будущей загрузке номеров и отчет об использовании номерного фонда.

Технология системы настроена на выдачу следующих видов отчетных документов:

•  отчет об обслуживании за период (список карточек Журнала обслуживания, попадающих в указанный период);

•  реестр реализованных по турфирмам путевок;

•  список прибывших (убывших) за день;

•  дневная сводка по гостям — по каждому типу путевки на заданный день печатается количество проживающих на утро, количество прибывших гостей, количество убывших, количество проживающих на вечер; в конце отчета печатается суммарное количество детей, взрослых и гостей по всем типам путевок вместе;

•  отчет о движении гостей за период — по каждому дню из заданного периода выдается количество проживающих на утро, количество прибывших, с питанием и без питания, количество выбывших, количество проживающих на вечер, количество

койко-дней, количество проживающих по всем требованиям дневных планов-меню, отдельно по завтракам, обедам и ужинам;

•  дневная карта загрузки номеров — по каждому месту в каждом номере (занято или свободно), до какой даты занято и кем занято место; по каждой категории номеров выводится итоговое количество свободных и занятых номеров на заданную дату;

•  акт сверки, или карточка турфирмы, — сравнение данных Журнала обслуживания и Журнала платежей. Акт может использоваться для сравнения сумм, выставленных к оплате, и зафиксированных платежей по путевкам выбранной турфирмы;

•  отчет о взаиморасчетах с турфирмами — содержит список турфирм, по которым было движение за указанный период (обслуживание и (или) оплата); по каждой турфирме печатается сальдо на начало, кредит, дебет и сальдо за период; в графе «Кредит по турфирме» суммируются все начисленные платежи по данной турфирме из Журнала обслуживания за указанный период, а вся оплата турфирмы, зафиксированная в Журнале платежей за указанный период, суммируется в графе «Дебет»;

•  отчет о койко-днях по заданному критерию — по каждой строке деления указывается количество человек, количество путевок, количество койко-дней); можно получить отчет с группировкой данных по различным критериям: типам путевок, турфирмам, типам корпусов;

•  список проживающих (гостей);

•  сведения о гражданстве гостей;

•  дневная справка по количеству занятых номеров;

•  отчет об использовании номера;

•  реестр неоплаченных заявок (в модуле «Менеджер по бронированию»);

•  реестр заявок по турфирмам (в модуле «Менеджер по бронированию»).

Для большинства отчетов можно задавать «семантические фильтры», т.е. дополнительные условия ограничения отображаемых данных, например задать классы номеров или корпуса или выбрать турфирмы, данные по которым должны попасть в отчет.

На каждого клиента в системе заводятся следующие документы:

•  карточка гостя;

•  курортная книжка;

•  талон для заселения;

•  талоны на питание.

Эта программа модульная, так что клиенты могут выбрать наиболее целесообразную конфигурацию наилучшим образом соответствующую принятой на предприятии технологии работы. Чтобы уменьшить время доступа к текущим данным, есть возможность переносить в архив из оперативной БД устаревшие данные (например, за прошлый год). Данные в архиве доступны только для просмотра. Возможен обмен данными с контрольно-кассовыми машинами. Этот обмен реализуется дополнительным модулем «Электронная касса». Существует возможность подключения модуля, позволяющего осуществлять прием заказов на путевки через страничку в Интернете.

Система достаточно адаптивна. Пользователи могут провести установку системы, ее настройку в соответствии со структурой своей организации, в частности заполнить справочники и эксплуатировать систему самостоятельно. Сопровождение системы возможно через Интернет. В период внедрения и эксплуатации системы проводится консультирование и обучение персонала, что повышает эффективность системы. Кроме того, по желанию заказчика фирма «Ининг Бизнес-софт» может выполнить доработку системы, расширить ее функциональные возможности, а также реализовать проект «под ключ».

В этой системе решены и сервисные возможности:

•  настройка прав доступа сотрудников к отдельным программам и модулям; в частности, возможно разделение прав доступа бухгалтера и администратора, например, бухгалтеру не доступен Журнал регистрации, а администратору — Журнал обслуживания;

•  совместная работа с другими системами компании «Ининг» — предусмотрены возможность обмена данными с программой для общественного питания «Ининг-Хлебосол», а также планирование и учет работы парка машин и механизмов с помощью системы «Ининг-Автопарк»;

•  возможность конвертации данных, введенных в других программах, в формат программы «Ининг-Гостиница», например справочников программы, которая ранее обрабатывала данные заказчика;

•  Win-Тариф (разработка компании PBXSoft) — автоматическая тарификация телефонных переговоров на основе данных внутренней АТС;

•  возможность совместной работы с офисными программами (экспорт отчетов в MS Word, выгрузка данных в формат Excel, dbf и др.), а также выгрузка проводок в другие программы по требованию заказчика.

Поскольку система по своей концепции масштабируема, ее функциональные возможности постоянно расширяются, например, с учетом опыта работы многих здравниц увеличивается набор форматов отчетных документов.

11.2. Информационные технологии в сфере общественного питания

В сфере общественного питания имеется определенный опыт в создании и развитии автоматизированных систем и технологий. В настоящее время многие отдельные предприятия общепита успешно применяют программные средства и соответствующие ИС для решения задач управления.

Программа «Ланч-Капитан». Для предприятий общественного питания наиболее известным проектом автоматизации стала программа «Ланч-Капитан», которая имеет на сегодня, например, в Москве самое большое количество продаж среди программ своего класса. Самым большим достижением считается наличие среди различных версий этой программы тиражной универсальной версии, которая охватывает все основные потребности учета в любом предприятии общепита. Как показал  опыт внедрения программы, этот продукт не требует больших усилий  в сопровождении. Вероятно, это не последнее его достоинство. Кроме того, его цена сравнительно низкая для рынка подобных программ.

Фирма «Капитан» в отличие от распространенного принципа разработки универсальных программ, которые теоретически могут использоваться предприятием с любой организацией учета, стремится создавать специфичные программные продукты, ориентированные для отдельных форм учета. Отсюда значительное внимание уделяется задачам технологического учета второго уровня. Считается, что именно реализация таких задач дает клиенту реальную выгоду от автоматизации. Это обеспечивает сопряжение собственных программных модулей, например программы калькуляции и учета продуктов, с пакетами прикладных программ других фирм.

Создание на основе этого пакета АИС предприятия питания оптимизирует работу его персонала по различным направлениям, так как среди его функций:

•  калькуляция себестоимости — экономия времени на проведении работы, мало похожей на бухгалтерскую;

•  оперативный материальный учет, доступный многим пользователям,

— однократный ввод информации дает всей локальной сети возможность узнать оперативный остаток по любому продукту на любом складе;

•  оформление бумаг и организация финансовой части бухгалтерии (банк — касса — взаиморасчеты) — аккуратное ежедневное ведение бухгалтерских справочников, проводок и журналов экономит время, позволяет быстрее оформлять первичные и отчетные документы, иметь информацию о задолженности по дебиторам и кредиторам;

•  оперативное планирование с учетом наличных ресурсов (продуктов, оборудования и др.) — по поступившим заказам и существующим нормам расхода на компьютере легко оценить себестоимость продукции, объем необходимых материальных запасов, возможности исполнения заказа с учетом ресурса оборудования;

•  среднесрочное планирование материального снабжения исходя из принятых заказов и плана использования оборудования;

•  анализ затрат (прибыльности) по различным участкам — хронологические записи всех событий с особыми пометками — «шифрами затрат», компьютер по запросу очень быстро суммирует затраты по каждому шифру за произвольный запрошенный период.

Технология «Ланч Капитан» ориентирована и на такой класс задач, которые традиционным способом не решались:

•  среднесрочное планирование материальных запасов и других ресурсов исходя из реальных данных по прошлым периодам;

•  анализ товародвижения в разрезах по периодам, товарным группам, рынкам.

«Ланч-Капитан» относится к основным программным продуктам фирмы. Технология на базе этого пакета обеспечивает реализацию типовых процедур, как то:

•  материальный учет:

• приходование от поставщиков, оценка материальных ценностей

по принятой схеме;

ü учет внутренних перемещений;

ü оформление и учет выбытия;

ü инвентаризация по местам хранения, сопоставление книжного

и фактического остатков;

ü составление отчетности за период;

•  калькуляция:

ü ведение норм расхода (постоянных и текущих календарных, разовых);

ü расчет и составление документов на получение необходимых

продуктов;

•  материальное обеспечение предусматривает:

ü контроль наличия продуктов;

ü ведение нормы запасов (неснижаемых норм, критичных уровней по видам запасов);

ü составление и исполнение кратко- и среднесрочного плана поставок;

ü контроль взаиморасчетов, проведение долгосрочной политики

работы с поставщиками.

Фирма располагает также версией программы, предназначенной специально для школьно-базовых столовых. Это программа обладает мощным инструментарием и специфическими справочниками, в частности, в ней можно оценивать обеспеченность меню не только запасами продуктов, но и средствами производства (например, кухонные плиты). Программа постоянно эволюционирует, что выражается в выпуске новых, более конкурентных версий.

Программа «Ининг-Хлебосол». Программа фирмы «Ининг Бизнес-софт» для автоматизированной обработки данных в общественном питании обеспечивает взаимоувязку материального и финансового учета. Менее одного часа требуется для составления меню, подготовки требований для получения продуктов на складе, расчета

калькуляционных карточек, подготовки материально-продуктовых отчетов, заборных и оборотных ведомостей. Эта программа обеспечивает согласованную работу администрации, бухгалтера-калькулятора, диетолога, службы снабжения, склада, кухни, официантов, кассы и бухгалтерии и осуществляет:

• планирование меню на следующий день по всем точкам реализации с заданным ассортиментом и количеством блюд с учетом заказов, наличия продуктов на складе и сроков их годности, ожидаемых поставок; составление меню-раскладки и калькуляционных карточек, резервирование продуктов на складе «под заказы»;

•  ведение справочника блюд, учет продуктов на складе, автоматическую калькуляцию себестоимости блюд с учетом изменений закупочных цен на разные партии продуктов, расчет цены реализации и наценки;

•  ведение гибкой политики цен на продукты и блюда; количественный и суммовой учет реализации продуктов и блюд по точкам реализации;

•  автоматическое ведение складской картотеки продуктов и поставщиков, автоматическое или ручное резервирование конкретных партий продуктов при планировании и списании со склада и кухни в соответствии с реализацией блюд и принятой учетной политикой; инвентаризацию, первичную обработку сырья;

•  полный контроль движения продуктов, тары и готовых блюд, учет реализации, а также контроль взаиморасчетов с поставщиками. Печать комплекта первичных документов, ежедневных и итоговых отчетов за период;

•  обеспечение работы официанта (бармена) по обслуживанию клиентов с помощью модуля программы «Официант и Бармен» (режим front-office), оформление и редактирование в реальном времени счетов с возможностью печати поступающих заказов на кухонных принтерах, расположенных на различных производственных участках, например в цехе горячих блюд, цехе холодных закусок и баре;

•  подключение электронной кассы для учета реализации за наличный расчет;

•  разграничение прав доступа пользователей на выполнение различных операций в системе, авторизация всех изменений данных.

Система поставляется с двумя вариантами БД по ассортименту блюд, которые могут быть легко дополнены пользователем:

•  для предприятий общественного питания (рестораны, кафе, столовые и т. п.)

— свыше 700 блюд из Сборника рецептур, выпущенного Комитетом РФ по торговле в 1996—1997 гг.;

•  для детских оздоровительных лагерей — около 150 блюд с типовым семидневным меню по рекомендациям Независимых профсоюзов РФ 1997 г.

Программа «Ининг-Хлебосол» обеспечивает быстрое получение всей необходимой нормативной, справочной и отчетной информации за любой период:

•   по продуктам:

ü состояние запасов на складе на любой день;

ü движение за заданный период по точкам реализации и складам;

ü калорийность, пищевая ценность;

по блюдам:

ü технологические карточки блюд с нормами расхода продуктов (брутто и нетто);

ü калькуляция себестоимости блюд, наценки на блюда или на продукты, автоматический расчет цены по выбранной методике;

ü расчет максимально возможного производства количества порций запланированных блюд исходя из состояния запасов продуктов на складе;

ü динамика продаж блюд по точкам реализации;

ü стоимость питания одного человека (для индустрии отдыха);

• по точкам реализации:

ü меню зала, ассортимент буфета и других точек реализации на каждый день;

ü меню-раскладка и калькуляционные карточки на любой день;

ü типовые семидневные меню для различных диет и категорий питающихся (для индустрии отдыха и лечебно-профилактических стационаров);

по складам:

ü учет движения продуктов по каждому складу, приходование товаров от поставщиков, передача в производство, бар, буфет и т.д., межскладская передача;

ü состояние склада на любой день;

ü материальный продуктовый отчет за заданный период времени; по поставщикам:

ü отчет по поставщикам за заданный период и сальдо;

ü движение по каждому поставщику (оплата, получение продуктов, учет возвратной и невозвратной тары).

Система имеет средства, обеспечивающие улучшение качества обработки данных. В программном комплексе есть специальные программы, настроенные на логическую проверку целостности данных и выдачу отчета о некорректных операциях по движению продуктов и блюд. Специальная процедура дает возможность восстановить целостность таблиц, основываясь на исходных первичных документах.

Программа «Ининг-Пионер». Она предназначена для автоматизации планирования, калькуляции, резервирования и движения продуктов на складах, расчетов с поставщиками. Программа ориентирована на предприятия с упрощенной системой планирования и краткой отчетностью, в которых учет ведется только по себестоимости, например детские оздоровительные лагеря, детские сады и т.п. Эта программа позволяет ежедневно составлять меню-раскладку, учитывать расход продуктов для приготовления блюд в соответствии с числом питающихся, вести складской учет, контролировать расчеты с поставщиками и получение от них продуктов.

Программа обеспечивает согласованную работу администрации, пищеблока, службы снабжения, склада, бухгалтерии, врача и осуществляет:

•  составление меню на завтра по типовому семидневному меню и справочнику блюд с учетом наличия продуктов на складе, допустимых сроков реализации каждой партии, ожидаемого завоза продуктов; быстрое формирование Дневной ведомости расхода продуктов (ф. № 6);

•  автоматическое калькулирование себестоимости блюд, ежедневный учет стоимости питания в целом и одного человека, формирует Ведомость оперативного учета стоимости питания;

•  автоматическую разноску сведений по карточкам продуктов и поставщиков; формирование материально-продуктового отчета и отчета по поставщикам продуктов;

•  подготовку Ведомости суточного потребления основных продуктов питания по видам на одного человека;

•  ведение учета детей и организаций, оплачивающих путевки.

Система обеспечивает быстрое получение всей необходимой нормативной, справочной информации, подготовку и печать отчетов за любой период (день, неделя, декада, смена, сезон):

       •  по продуктам:

ü наличие на складе или дефицит, срок реализации;

ü движение за заданный период в привязке к накладным;

ü согласование единиц меры склада (коробки, банки и т.д.) и справочника блюд (штуки, килограммы, литры);

•  по блюдам:

ü технологические карточки блюд с нормами закладки и выхода;

ü пищевая ценность, калорийность, содержание витаминов и др.;

ü калькуляция себестоимости;

ü стоимость питания общая и на одного человека в день, в том числе нарастающим итогом;

• по меню:

ü типовые семидневные меню для различных категорий питающихся;

ü меню-раскладка на любой день и дневная ведомость расхода продуктов;

ü меню зала, буфета на каждый день;                                                

• по складу:

ü состояние склада с указанием зарезервированных продуктов под дневной план-меню на завтра;

ü материальный продуктовый отчет за заданный период времени,

инвентаризация.

• по поставщикам:

ü отчет по поставщикам за заданный период;

ü движение по каждому поставщику (оплата и получение продуктов, в привязке к документам, сверка).

Среди пользователей рассмотренных в данном разделе программ все категории предприятий общественного питания: рестораны (комплексы с электронными кассами), столовые, кафе, столовые санаториев, больниц, в частности ресторан гостиницы «Украина», ресторан «Золотой», «Хлестаков-трактир», предприятия питания Центробанка РФ, школьно-базовые столовые № 2, № 9, № 18 , столовая Мосгорсуда и др.

11.3. Информационные технологии в техобслуживании

С ростом автомобильного парка задачи автоматизации информационных потоков в управлении техническим обслуживанием и ремонтом становятся для России все актуальнее. Автоматизация техобслуживания и ремонтов находит широкое применение в бизнесе автодилеров. Здесь есть своя специфика, поэтому типовые ERP-системы требуют длительной адаптации к специфике отрасли. Кроме того, у каждого поставщика автомобилей свои внутренние стандарты, и тиражировать отдельные решения возможно лишь среди дилеров одних и тех же марок машин.

Системы управления ремонтами оборудования продолжают эволюционировать, равно как и другие ИС управления. Двадцать лет назад говорили о системах управления именно техобслуживанием и ремонтами. Существовали так называемые системы CMMS (от Computerized Maintenance Management Systems внедрение компьютерной системы управления). В 1990-х гг. системы CMMS в большинстве случаев были расширены за счет появления функций для управления закупками и складскими запасами, людскими ресурсами (ремонтным персоналом), сопутствующим документооборотом и т.д., т.е. за счет элементов концепции ERP. Возник класс программного обеспечения, названный ЕАМ.

К новым, более формализованным концепциям управления ТОиР относится, например, ZBS (Zero Breakdown Strategy — стратегия функционирования без отказов). Одной из веских причин появления ZBR стало повышение требований к отказоустойчивости и безопасности, обилие накапливаемой в современных ИС информации. Появилась необходимость в наличии аналитических функций, сопряжении с АСУ технологическими процессами и стандартизации интерфейсов обмена данными.

Этот подход получил название ТРМ (Total Productive Maintenance — всеобщее и продуктивное управление). Собственно подход представляет собой не некую четкую методологию, а скорее набор общих принципов, по аналогии с концепцией TQM (Total Quality Management, всеобщий контроль качества). Можно сказать, что ТРМ есть TQM, примененный к отдельной бизнес-области — ремонтам, диагностике и эксплуатации техники.

ЕАМ-системы позволяют анализировать и сопоставлять множество параметров, рассматривая оборудование на протяжении всего его жизненного цикла. От ЕАМ-систем сегодня требуется не только сбор и предоставление информации по всем аспектам, касающимся основных фондов. Важно увязать эти данные с другими показателями деятельности предприятия. Наиболее прогрессивные ЕАМ-системы сегодня позволяют осуществлять многомерный анализ данных и визуально отображать состояние ключевых показателей эффективности предприятия на основе сбалансированных систем показателей (Balanced Scorecard). Таким образом, ЕАМ-системы расширяют свои возможности за счет средств управления эффективностью предприятия (Performance Management). Появился соответствующий термин — Asset Performance Management.

Сбалансированные системы показателей объединяют при анализе различные параметры, как узкоспециализированные, так и косвенные, — клиент, деньги, время, мотивация и т.п. Для наглядного представления информации и удаленного доступа к ней используются интернет-технологии (порталы, веб-сервисы и т.п.). Суть сбалансированных систем показателей сводится к выделению подмножества так называемых ключевых показателей эффективности (KPI, Key Performance Indicators). В соответствии со значимостью параметров между показателями устанавливается связь, проводится их оперативный мониторинг и сопоставление с нормативными значениями. Примером реализации такого подхода могут быть ERP (ЕАМ)-системы IFS Applications. Этот программный продукт позволяет не только отслеживать значения ключевых показателей эффективности, но и выяснять причины отклонений, если таковые происходят. Кроме того, система позволяет строить как сбалансированную систему показателей, так и функциональную, и процессную.

Отметим, что технология Balanced Scorecard эффективна только тогда, когда есть источник достоверной, полной и своевременной информации. В нашем случае это означает наличие в организации внедренной ЕАМ-системы. Рассмотрим пример ЕАМ-системы по техническому обслуживанию и ремонту на базе IFS Applications (рис. 11.1).

Решение IFS ТОиР имеет модульную структуру. Состав модулей может меняться в зависимости от конкретных потребностей. Ядро решения, определяющее его функциональное назначение, — модули «Оборудование»

и «Ремонты». Описания запасных частей и материалов хранятся в модуле «Каталог запчастей». Для решения задач материально-технического обеспечения используются модули «Склад» и «Снабжение». Анализ эффективности использования оборудования выполняется в модуле «Эффективность оборудования». Регистрация финансовых результатов деятельности осуществляется в модуле «Процедуры учета». Для организации управления документацией используется модуль «Документооборот» .

Модуль «Оборудование» позволяет хранить информацию об огромном количестве единиц оборудования. Модуль содержит средства для всестороннего описания оборудования — технические характеристики, контролируемые параметры, данные о закупке и вводе в эксплуатацию, гарантийные сроки. В этом модуле все оборудование может быть разукрупнено в иерархическую структуру (машины, блоки и связанные с ними операции, документы) до любого желаемого уровня детализации. На высшем уровне, например, может регистрироваться предприятие, технологическая система или производственный отдел, имеющие номенклатуру оборудования. Затем это оборудование шаг за шагом разбивается, по усмотрению пользователей, вплоть до узлов и деталей.

Данные об оборудовании хранятся в систематизированном виде. Любой объект оборудования отражен в документации в виде чертежей, инструкций, технологических схем, спецификаций и других информационных форм. Непосредственно из графического представления объекта имеется доступ к описаниям предупредительных работ, каталогу запасных частей, наряд-заказам, документам и истории эксплуатации.

Модуль «Каталог запчастей» осуществляет администрирование запасных частей и других материалов, представляющих интерес. Здесь могут также регистрироваться нескладируемые запасные части с целью сохранения информации, касающейся, например, расценок, поставщиков, сроков доставки и т. п. Этот модуль предусматривает формы для снятия, возврата и резервирования складских запасов, а также для регистрации поставщиков. Кроме того, предоставляются списки для эффективного переучета, а также контролирующие процедуры для отслеживания операций и подгонки баланса. Для того чтобы сделать обслуживание максимально эффективным и в то же время снизить складские издержки, необходимо оптимизировать уровень складских запасов. Это осуществляется с помощью различных списков планирования, точек заказа и уровней запасов, которые также включены в модуль.

Система предоставляет возможности для оперативного и простого оформления отчетов об обнаруженных неисправностях, отказах, дефектах с указанием сроков их устранения и работ, которые необходимо выполнить. Отчеты о неисправностях могут быть немедленно преобразованы в задания на ремонт и приняты к исполнению.

Простые в использовании и полностью интегрированные графические средства планирования, имеющиеся в решении IFS ТОиР, содержат функции для планирования ресурсов и работ. Приемы «буксировки» позволяют легко вносить изменения. Обзор важной информации по планированию предоставляется с помощью символов и цветовых кодов. Тесная связь с модулем «Персонал» позволяет автоматически сравнивать потребность в персонале с фактическим наличием работников по разным специальностям. Результаты планирования отображаются в графическом виде по выбранным объектам

— подразделениям, специальностям или отдельным работникам.

Средства планирования позволяют выполнять оптимизацию ремонтного цикла в условиях ограниченных ресурсов. Эти средства показывают узкие места и обеспечивают пересмотр планов с целью выполнения работ в заданные сроки и в рамках бюджета. При подготовке наряд-заказов выполняется детальное планирование ремонтных операций, необходимых материалов и запчастей с предварительной калькуляцией затрат. После выполнения работ проводится регистрация детальной информации, касающейся данной работы, сроков ее выполнения, причин отказа, учета фактически использованных ресурсов, как количественного, так и стоимостного, а также внешних расходов. При заполнении отчетов по наряд-заказам выполняется отнесение затрат на оборудование, на котором выполнялось обслуживание и ремонты. Для облегчения систематического анализа отказов и затрат могут быть установлены коды, определяющие класс отказа, тип отказа и причину отказа. Другие статьи, регистрируемые перед отчетностью,

— потребности в ресурсах и внешние расходы.

После составления отчетности наряд-заказ закрывается. На основе закрытых

наряд-заказов можно проводить различные виды технического и экономического анализа, используя, например, идентификацию машины, подразделение-исполнитель, калькуляцию затрат, класс отказа и др. Система позволяет проводить разностороннюю классификацию отказов и собирать статистику отказов в различных разрезах. Проводится учет затрат как на плановое обслуживание, так и на аварийные ремонты по единицам и по группам оборудования. Показывается распределение затрат по годам эксплуатации.

В модуле «Эффективность оборудования» используется графический интерфейс для анализа интенсивности отказов, готовности, потерь качества и роста производительности. Информация о КПД оборудования — это ключ к безостановочному производству и эффективному использованию ресурсов предприятия. Для достижения этой цели все перебои производственного процесса должны быть документированы и изучены. Функции детального анализа позволяют определять причины производственных потерь, а ключевые показатели отображаются с помощью развитых графических средств.

Интеграция решения IFS ТОиР с модулями «Склад» и «Снабжение» предоставляет полный доступ к информации о наличии и местах хранения материалов, обеспечивает резервирование, отпуск, возврат материалов. Кроме того, возможно оформление материальных заявок непосредственно при подготовке заданий на обслуживание и ремонт. Планы материально-технического снабжения согласовываются с планами технического обслуживания.

Все выполненные работы по обслуживанию и ремонтам и все операции с материалами находят свое отражение в виде финансовых результатов. Данные о затратах сохраняются вместе с оборудованием и передаются в «Финансы» на соответствующие счета. Для бухгалтерского учета и финансового анализа возможно определение различных аналитических признаков, таких как центры затрат и проекты, обеспечивающих анализ по различным направлениям деятельности.

IFS ТОиР обладает широкой функциональностью, что очень удобно Для пользователей с повышенными требованиями. В то же время эта система остается достаточно простой, чтобы ею могли пользоваться и рядовые сотрудники, и руководство. Каждый пользователь может настроить свою собственную рабочую среду и использовать только те части системы, которые ему необходимы для каждодневной работы.

К основным  достоинствам системы можно отнести:

•  гибкое средство планирования задач технического обслуживания, предупредительных и восстановительных ремонтов;

•  полная прозрачность наличия запасных частей для выполнения ремонтных работ, возможность в случае их отсутствия формирования заказов снабжения;

•  планирование осмотров на основе определяемых пользователями приоритетов;

•  полностью интегрированное графическое планирование работ;

•  интегрированный статистический контроль для максимизации отдачи используемого оборудования;

•  правила учета, распространяющиеся на все предприятие в целом, упрощают согласованность всех финансовых операций, относящихся к техническому обслуживанию;

•  связи документов с наряд-заказами и запасными частями, а также со всеми обслуживаемыми объектами;

•  отслеживание компонентов от ввода в действие до списания, с многоуровневыми структурами;

•  уведомление о критических событиях по пейджеру/SMS и по электронной почте;

•  повышение эксплуатационной безопасности;

•  интерфейсы к производственным данным реального времени;

•  простой и удобный пользовательский интерфейс;

•  удаленный доступ через Интернет;

•  возможность чтения и печати штрих-кодов.

Внедрение IFS ТОиР дает следующие основные экономические результаты:

•  повышение производительности труда;

•  увеличение производительности оборудования;

•  сокращение сроков ожидания аварийных работ;

•  сокращение излишков складских запасов;

•  уменьшение числа незапланированных простоев/поломок;

•  повышение коэффициента готовности (времени исправности);

•  увеличение срока службы оборудования;

•  уменьшение числа сбоев и дефектов.

Существует сложившийся набор рекомендаций по организации проекта внедрения. Все неисправности, результаты инспекций и проверок должны регистрироваться в системе. Фактически внедрение можно и рекомендуется начать именно с этого. Бумажные журналы неисправностей должны быть упразднены. Люди постепенно будут освобождаться от использования бумажных носителей. Процесс привыкания небыстрый, и чем скорее люди начнут работать с системой, тем лучше. Любая работа по обслуживанию и ремонтам должна выполняться только на основе письменного задания

— наряд-заказа. Устные распоряжения, любые работы без регистрации в системе должны быть исключены.

Информацию о неисправностях (описания проблем, рапорты) необходимо максимально структурировать. Описания типа «не работает» или «произошла поломка» абсолютно неинформативны. Необходим более внятный уровень, например, «обнаружена протечка радиатора» или «повышенный шум в подшипнике». Это облегчит дальнейшую идентификацию и устранение проблемы. Для типовых неисправностей крайне желательно ввести коды, что упростит дальнейший анализ.

Наиболее передовые ЕАМ-системы в сфере ТОиР располагают средствами анализа эффективности использования оборудования. В общем случае эксплуатация оборудования предполагает ответ на следующие вопросы.

1.   Насколько эффективно мы используем оборудование?

2.   Во что обходятся все простои, выраженные в непроизведенных ремонтах и обслуживании?

3.   Каковы основные причины вынужденных простоев? Системы, поддерживающие такой анализ, позволяют давать ответ на подобные вопросы. Это своего рода специализированный анализатор, наподобие финансового, но нацеленный только на анализ эффективности использования оборудования. Идеи производственного анализа используют характеристики APQ (availability, performance, quality) и имеют в своей основе алгоритмы расчета трех показателей — готовности, производительности и качества.

Эффективность оценивается в системе совокупностью указанных показателей. В рамках APQ-анализа осуществляется расчет:

•  показателей готовности, производительности, качества за данный период времени;

•  общего времени работы оборудования;

•  общего времени остановок по внутренним причинам;

•  объема изготовленной продукции;

•  объема брака;

•  среднего времени между поломками оборудования;

•  среднего времени ремонта оборудования.

Эти показатели просты для понимания и делают прозрачным контроль  взаимодействия производства и технического обслуживания в рамках  предприятия.

Отдельно стоит рассказать о концепции MRO (Maintenance, Repair & I Overhaul

— техобслуживание, ремонты и модернизация). О ней говорят применительно к таким отраслям, как транспорт, когда стоят задачи техобслуживания техники, а не оборудования или объектов инфраструктуры. У MRO-систем существует своя специфическая функциональность — связанная, например, с обслуживанием парков техники и интеграцией с внутренними ИС, например, для отслеживания и прогнозирования неполадок во время поездки.

Сегодня имеются примеры внедрения ЕАМ-систем в самых различных отраслях. Хороший пример — реализация ЕАМ-системы в автосервисном центре («АЗР автомобиль — звезда Руси»). АЗР — закрытое акционерное общество, более семи лет дилер и официальный представитель компании DaimlerChrysler, осуществляет сервисное обслуживание автомобилей Mercedes-Benz. В этой реализации программное обеспечение IFS включает в свой состав функционально полный набор компонентов, среди которых модули обработки бухгалтерской и планово-экономической информации, управления материально-техническим снабжением, сбытом, складом, а также планирования производства. Очень важно наличие функционально полного ремонтного модуля, без которого не обойтись практически ни одному автосервису. Так, например, номенклатура запчастей Mercedes-Benz насчитывает более 350 тыс. единиц, емкость склада АЗР

— более 10 тыс. единиц. В этой компании завершен проект по внедрению вертикального решения «IFS Автобизнес» на базе управленческой системы IFS Applications. Выбор комплекса IFS Applications был в немалой степени обусловлен тем, что данное решение уже зарекомендовало себя на зарубежном рынке автодилеров — в частности, уже несколько лет используется шведскими дилерами Volvo.

Сегодня на рынке представлены несколько решений для автодилеров, которые соответствуют концепции ERP и имеют возможности для автоматизации

сервисно-технического обслуживания. На базе системы Axapta завершено внедрение проекта у автодилера «Независимость». На разных стадиях реализации проекты в «Автомире», «Инфопром Труп» и Toyota Motor. В разработке находятся проекты ТОиР для «Атланта-М» — дилера VW, для Toyota Business Car. В составе некоторых разработок для ремонтного производства имеются модули «Техобслуживание», «Учет производственных объектов», «Планирование ремонтных кампаний», «Диагностика и дефектация», «Библиотека научно-технической документации» и «Архив

проектно-конструкторской документации».

Вопросы и задания для самопроверки

1.    Назовите области сервиса, имеющие наиболее обширный опыт применения АИС.

2.    Какие   подсистемы   составляют  функциональную  структуру

«Ининг-Гостиница»?

3.   Назовите особенности ППП «Ининг-Пансионат».

4.    Назовите наиболее известные ППП, применяемые для автоматизации предприятий общественного питания.

5.   Какие процедуры лежат в основе технологии обработки данных на основе ППП «Ланч-Капитан»?

6.   Назовите основные технологические процедуры обработки данных на базе ППП «Ининг-Хлебосол».

7.    Назовите основные технологические функции ППП «Ининг-Пионер».

8.    Назовите концепции автоматизированных ИС в управлении техсервисом.

9.    Каковы функциональные возможности ЕАМ-систем в управлении ТоиР?

10.  Назовите основные функциональные блоки принципиальной схемы автоматизации ТОиР на базе IFS-Applications.

Глава 12. АИС В ОБЛАСТИ  СТРАХОВОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

12.1. Особенности применения АИС в сфере страхования

Западноевропейские страховые фирмы расходуют на автоматизацию информационных процессов около У₅ всех располагаемых ими средств. При этом треть этих средств направляется на технические средства, другая треть — на программное обеспечение и еще одна треть — на подготовку персонала к работе в вычислительной среде компании. Российские страховые компании также начинают понимать выгоды от применения АИС [12].

Автоматизация информационных процессов в области страхового дела имеет свои особенности. В некоторых видах бизнеса достаточно просто разграничить отдельные бизнес-процессы: бухгалтерию, логистику, склад и т.д., последовательно провести их автоматизацию и получать желаемый эффект на каждом очередном этапе развертывания ИС. В страховой деятельности ситуация несколько иная — все бизнес-процессы взаимосвязаны, поэтому необходима сквозная автоматизация всех процессов в комплексе.

В основе страхового бизнеса страховой продукт — услуга по различным видам страхования. Страховые продукты по одному и тому же виду страхования могут быть уникальными для разных страховых компаний, которые формируют и модифицируют свой набор условий, предлагаемых клиентам. Для того чтобы поддерживать различия и возможность постоянных изменений страховых продуктов, ИС должна иметь гибкие средства, чтобы настраивать параметры договоров страхования. Все изменения должны сразу же отражаться в подсистемах бухгалтерского и налогового учета. При этом системе надлежит предоставлять разные данные для организации выплат по разным страховым продуктам и т.д.

Автоматизация страхового бизнеса в России весьма перспективна.  К услугам страховых фирм прибегает почти каждый взрослый человек в настоящее время в России около 1500 страховых компаний. Реализация страховых технологий влечет необходимость обработки больших объемов информации. Между тем во многих отечественных страховых компаниях лишь совсем недавно начали серьезно задумываться о необходимости АИС.

Активизация процессов автоматизации страхования в России может быть объяснено следующими условиями:

•  улучшается нормативно-правовая база страхования. Растет число официальных документов, более определенно устанавливающих регламент, процедуры и процессы страхования;

•  создается унифицированная технология работы российских страховых компаний;

•  расширение числа объектов страхования, например приватизация  имущества, стимулирует диверсификацию сети страховых компаний;

•  наблюдается постепенное развитие рынка страховых услуг. Происходит сближение между российским рынком страхования и рынком страхования европейских стран.

Сегодня в страховом бизнесе страны происходят перемены, которые (могут оказать существенное влияние на ситуацию с автоматизацией страховых компаний. Прежде всего, это вступление в силу закона «Об обязательном страховании автогражданской ответственности», который стимулирует резкий рост количества договоров на страхование. Это означает катастрофический рост объемов данных и появление других задач, решение которых невозможно без эффективных ИС. Еще один важный фактор

— изменение правил бухгалтерского и налогового учета  и движение в сторону международных стандартов учета и отчетности. Достижение большей финансовой прозрачности компании для акционеров и руководства требует освоения новых методологий учета и построения совершенной информационной платформы с развитой аналитической подсистемой.

Выделим и охарактеризуем основные категории объектов автоматизации страховых фирм и функционирование их информационных технологий.

Центральный офис страховой фирмы, как правило, имеет одну или несколько высокоскоростных ЛВС. ЛВС можно рассматривать как информационный центр всей компании, включающий мощные вычислительные ресурсы — файловые серверы, системы управления БД и др. Особенность ЛВС центрального офиса страховой компании в том, что в ее состав входит система централизованного мониторинга. Эта ЛВС

управляет локальными и удаленными сетевыми устройствами, находящимися в филиалах.

Региональные офисы страховой компании (филиалы) могут представлять собой довольно значительные по объему организации, оснащенные собственными крупными ЛВС и мощными вычислительными ресурсами. Они имеют надежную и скоростную связь с центральным офисом компании.

Отделения страховой компании обычно имеют небольшую локальную сеть, включающую несколько персональных компьютеров. Связь с центральным офисом происходит по заранее составленному расписанию в определенные часы, однако не исключается возможность не запланированного срочного доступа.

Представительства или агентства страховой компании чаще всего оснащаются одним, реже несколькими компьютерами. Связь с отделениями происходит по мере необходимости и обеспечивается в течение всего дня. Удаленные пользователи сети

— инспекторы, агенты, проверяющие, т.е. сотрудники, которые по характеру работы не имеют постоянного рабочего места, пользуются портативными компьютерами с модемом.

Основная особенность организации информационного обеспечения АИС страховой компании — необходимость иметь полную БД по всем договорам компании за максимально длительный период. Это связано с тем, что при заключении нового договора с клиентом необходимо иметь полную информацию о его предыдущих страховках и обеспечить просмотр всех связанных с этими случаями документов. Такая информация должна храниться в БД, постоянно обновляться и быть легко доступна. Так, при расчетах, например, ставки взноса или тарифа, необходимо изъять из БД необходимую статистику и выполнить расчетные действия по договорам страхования за довольно длительный прошедший период, при этом обработке подвергается каждый договор. Такая БД хранится в АИС центрального офиса. В подразделениях страховой компании необходимости иметь БД всей компании нет, так как в каждом из подразделений имеется БД своих страхователей.

Информация возникает на уровне отделения страховой компании. Эти данные находятся в течение определенного времени в БД отделения. При наступлении регламентного времени сеанса передачи данных происходит автоматическая связь с компьютером регионального офиса страховой компании и совершается так называемая репликация баз данных.

Смысл репликации БД состоит в том, что какая-то одна из БД назначается главной. Она содержит наиболее актуальные данные. Другая БД — подчиненная и получает копии из главной БД. Эти БД синхронизируют свое состояние, обновляют данные и согласовывают конфликты, если таковые возникли. Метод репликации реализован и осуществляется на уровне самих систем управления БД. Это стандартная и высокоэффективная процедура позволяет за достаточно небольшой по времени сеанс связи привести две большие БД к идентичному состоянию, так как по каналам связи передаются только те корректировки, которые произошли после предыдущего сеанса связи.

Подобным образом происходит обмен данными по актуализации БД с каждым из имеющихся отделений компании. Весь комплекс вычислительной сети можно разделить на следующие основные составляющие:

•  сеть центрального звена страховой компании;

•  сети конкретных структурных подразделений — филиалов компании;

•  сети, обеспечивающие связь между компанией и филиалами.

Сетевой комплекс центрального офиса имеет самую высокую скорость передачи данных. Центральный офис может иметь одну или несколько ЛВС стандартов FDDI или Ethernet, объединенных друг с другом посредством высокопроизводительных маршрутизаторов. Особенность ЛВС центрального офиса в том, что часто в ее состав входит система централизованного мониторинга и управления как локальными, так и удаленными сетевыми устройствами, находящимися в филиалах и отделениях компании. Использование маршрутизатора в качестве центрального сетевого устройства позволяет обеспечить высокоскоростное соединение локальных сетей, связь с сетями филиалов и доступ удаленных пользователей. Подобный принцип обеспечивает маршрутизацию и, в случае использования для передачи данных каналов с низкой пропускной способностью, компрессию (сжатие) передаваемой информации. Это позволяет повысить скорость передачи. Так, например, для основной ЛВС центрального офиса эта скорость может повыситься на основе кольца FDDI до 100 Мбайт/с. В кольцо FDDI могут включаться сервер БД, файл-сервер, сервер архива и маршрутизатор. В каждом конкретном случае количество устройств, входящих в кольцо, может быть разным. Через маршрутизатор ЛВС имеет выход на ЛВС других структурных подразделений центрального офиса. В та-

|ком контуре связь должны обеспечивать один или несколько коммутаторов и концентраторов. Путь данных проходит по следующей схеме: Данные из сети FDDI проходят через основной маршрутизатор и попадают на коммутатор. Передача идет на полной скорости (100 Мбайт/с). Коммутатор передает данные на необходимый концентратор, который направляет их к месту назначения (рабочей станции). Передача от концентратора к рабочей станции происходит на скорости этой станции (обычно 10 Мбайт/с). Подобные условия позволяют в общих каналах обеспечивать более высокую скорость передачи и избегать в сети «пробок», если в ней работает большое число пользователей.

Задачи, решаемые в филиалах компании, не требуют особых функциональных возможностей их локальной сети. Хотя в определенных условиях объемы передаваемых данных могут быть большими. Это означает, что здесь следует иметь сеть с возможностью нескольких скоростей передачи данных. Основой такой сети может служить коммутатор, осуществляющий связь с одним или несколькими серверами на скорости 100 Мбайт/с, а с концентраторами или рабочими станциями на скорости 10 Мбайт/с. С этой точки зрения наиболее приемлемо как по простоте построения, так и по стоимости системы использование сети Ethernet.

Сети отделений также могут строиться на базе Ethernet. Скорость в сети 10 Мбайт/с вполне достаточна для тех задач, которые возникают в отделениях страховой компании.

Необходимость развития информационных технологий в страховом деле обусловливает применение новых технологий на принципах синтезирования информационных процессов и применения соответствующих технических и программных средств. В связи с этим следует отметить возможность создания эффективных АИС в деле страхования на базе существующих программных средств, например языка экранных форматов Oracle Forms 4/5, отчетов Oracle Reports 2.5, мультимедийных приложений Oracle Grafics из комплекса Developer 2000 фирмы Oracle.

Расширяется применение систем, функционирующих в режиме реального времени, в частности сетевых СУБД. Эти СУБД основаны на применении архитектуры сервера БД — Oracle, Paradox, Clarion и др. При этом в однородных и неоднородных вычислительных сетях ориентируются на архитектуру «клиент — сервер» с привлечением преимуществ языка запросов SQL.

12.2. АИС в деятельности страховых компаний

АИС страхового общества «РЕСО-Гарантия». Некоторые страховые фирмы России уже имеют положительный опыт разработки, внедрения и эксплуатации автоматизированных информационных технологий. Опыт «РЕСО-Гарантия» показывает, что такой подход может быть достаточно продуктивным.

В страховом обществе «РЕСО-Гарантия» с 1998 г. работает система автоматизации основного бизнеса, а недавно осуществлен масштабный проект по переходу на новую программно-аппаратную платформу. «РЕСО-Гарантия» — пример созданной собственными силами АИС, удовлетворяющей потребностям компании. Причина успеха заключается в грамотной постановке задачи, должном финансировании проекта

и профессиональной команде разработчиков. Практически с первой версии системы, разрабатывавшейся около двух лет, удалось ввести в действие комплексное решение, поддерживающее основные бизнес-процессы компании. С течением времени добавлялись новые подсистемы, модифицировались существующие, но ставка на комплексное ядро системы, обеспечивающее взаимодействие страховых продуктов, выплат, перестрахования, бухгалтерии оправдала себя. Сегодня АИС компании обслуживает 650 пользователей и включает следующие подсистемы:

•  конструктор — служит для гибкой настройки всех функциональных модулей системы, это своего рода инструментарий для работы специалистов

актуарно-методологического центра. С его помощью актуарии (специалисты по страховой математике) в кратчайшие сроки разрабатывают новые продукты и параметризируют все компоненты системы. При этом два подразделения — актуарно-методологический центр и ИВЦ — составляют единый механизм;

•  подсистема ведения полисов;

•  подсистема бухгалтерского учета;

•  подсистема выплат;

•  подсистема перестрахования;

•  подсистема бюджетирования;

•  подсистема аналитической отчетности;

•  подсистема администрирования;

•  подсистема автоматической пролонгации полисов;

•  подсистема «Зарплата и кадры».

Шесть лет страховая ИС эволюционировала вместе с ростом компании и выходом на новые рынки. Наряду с изменениями, связанными с содержанием бизнеса компании, менялась и технологическая база. Первый качественный переход был сделан при замене СУБД Interbase на платформу Oracle. В 1999 г. стал ощущаться недостаток серверных мощностей, так как многократно выросли объемы данных и количество пользователей. После почти полугодовой проработки вопроса было принято решение о переходе с

ПК-сервера на Unix-платформу компании Hewlett Packard.

Зависимость бизнеса компании от нормальной работы ИС стала  настолько велика, что ее простои в практическом отношении стали недопустимы. Для обеспечения бесперебойной работы был реализован  проект по созданию кластера на базе серверов HP 9000. Помимо надежности, новый комплекс должен был послужить платформой для перевода ИС на трехзвенную архитектуру. У компании 123 филиала по всей  стране, для того чтобы не распылять серверные мощности и упростить  масштабирование, настройку, администрирование и освоение системы  пользователями она изначально была настроена на централизованную обработку данных. На местах функционировали только клиентские модули. Однако сегодня те же задачи масштабирования и повышения производительности требуют сделать архитектуру системы более эффективной, разделив бизнес-логику и логику данных. В отказоустойчивой конфигурации предусмотрены два узла кластера. Каждый кластер в данном случае представляется как несколько сетевых вычислительных устройств, воспринимаемых пользователем как единая ЭВМ. В штатном режиме на одном из узлов функционирует сервер приложений ВЕА WebLogic, на другом — сервер БД Oracle. В случае отказа одного из аппаратных серверов происходит перезапуск Oracle или WebLogic на другом сервере, и временно сервер БД и сервер приложений функционируют на одном узле кластера.

Помимо двухузлового кластера имеется еще две территориально разнесенные дисковые подсистемы, на которые параллельно идет запись информации. Система хранения организована по принципу поддержки резервного копирования и восстановления данных. Кроме обеспечения отказоустойчивости, аппаратная платформа предусматривает наращивание производительности основной системы без замены действующих серверов. Установленные серверы обладают большими возможностями для дальнейшего расширения путем установки дополнительных процессоров, модулей памяти и т.д. В результате с ИС РЕСО потенциально может работать несколько тысяч человек, что очень важно для обслуживания многочисленных агентов.

Проект реализован компанией TopsBI, с которой «РЕСО-Гарантия» сотрудничает около двух лет. Выбор в пользу указанной фирмы сделан прежде всего потому, что она обеспечивает в работе комплексность, а также возможность получить из одних рук услуги разного профиля, от поставок и технической поддержки оборудования до администрирования сервера БД. В РЕСО имеется собственный специалист по Oracle, а сотрудники ИВЦ прошли обучение кластерным технологиям HP. Вместе с тем, объемы сервисного обслуживания, возложенные на TopsBI, позволяют говорить об аутсорсинге  

ИТ-инфраструктуры РЕСО.

В мае 2003 г. компания ввела в эксплуатацию отказоустойчивый высокопроизводительный кластерный комплекс на основе продуктов Hewlett-Packard. Архитектура кластерного комплекса разрабатывалась с учетом резервирования всех основных компонентов и минимизации точек отказа в узлах кластера, соединениях в локальной сети и сети хранения, системах хранения и внутри узлов. В системе резервирования учитываются контроллеры, диски памяти, блоки питания и т.д.

В кластер-комплекс входят следующие основные компоненты:

• два вычислительных узла — RISC-серверы: ранее установленный НР9000 N4000 и новый HP rp7410 (оба сервера допускают установку до восьми процессоров, на сегодняшний день в каждом из них используется по четыре процессора);

•  два RAID-массива с виртуализацией хранения HP VA7100;

•  два FC-коммутатора HP FC 1Гбайт/2Гбайт Switch 8B.

Узлы кластера находятся в разных помещениях и в перспективе могут быть размещены на территориально разнесенных площадках компании. Основу управления кластером обеспечивает программная система HP MC/Service Guard OPS Ed, поддерживающая до 16 узлов кластера и обеспечивающая работу СУБД Oracle Paralell Server. Для защиты всех элементов кластера от сбоев в электропитании используются источники бесперебойного питания АРС Symmetra и Symmetr.a RM. Учитывая высокие требования к каналам ввода-вывода данных, кластер включен в корпоративную локальную сеть с помощью выделенных гигабитных коммутаторов HP Procurve 5348XL.

Для обеспечения дополнительных гарантий сохранности и восстановления критичных данных используется автоматизированная система резервного копирования и архивирования данных, построенная на основе программного решения HP OpenView Data Protector и корпоративной библиотеки HP MSL5030. Система резервного копирования обеспечивает «горячее» копирование данных из бизнес-приложений и СУБД Oracle. Минимальное время резервирования достигается благодаря поддержке копирования информации напрямую из массива VA7100.

В результате реализации проекта компания «РЕСО-Гарантия» получила современный высокопроизводительный кластерный комплекс, при этом практически полностью сохранив трехлетние инвестиции. В рамках проекта компанией TopsBI были решены дополнительные задачи по обеспечению сетевой безопасности и антивирусной защите.

Компания «РЕСО-Гарантия» носит признаки агентской и ритейловой фирмы. ИС РЕСО, с одной стороны, должна была разрабатываться с учетом этих особенностей, а с другой, была призвана стать важнейшим фактором успешного развития. В агентской компании продажи построены на привлечении большого количества агентов. По количеству агентов «РЕСО-Гарантия» — вторая в России компания после «Росгосстраха». В 230 филиалах и агентствах, работающих по новым принципам, агенты собраны в миниколлективы под управлением менеджера-агента. Благодаря решению, реализованному в РЕСО, деятельность каждого агента прозрачна для центрального офиса. Система обеспечивает, в частности, автоматический расчет агентской комиссии, которая зависит от суммы заключенного договора и условий приплаты и, благодаря интегрированное всех модулей, сразу отражается в бухгалтерских документах и учитывается при расчете зарплаты агента. Менеджер может получить отчеты по динамике продаж каждого агента, качеству заключенных им договоров, данные по его клиентам. Такая агентская сеть с менеджерскими продажами хорошо управляема, что положительным образом сказывается на динамике продаж компании в целом.

Следует отметить, что ни одно западное решение для страховых компаний не смогло бы без специальной настройки реализовать определенные особенности работы российских страховых компаний. Характерный пример — разница в полномочиях страховых агентов. Только в России агент имеет право выдавать страховой полис: в Европе его возможности ограничены обсуждением с клиентом условий страхования, а оформление полисов осуществляется в офисе компании. Соответственно, система автоматизации для российской компании должна реализовывать другой алгоритм работы с полисами. В перспективе ИС РЕСО предоставит агентам возможность работать напрямую с данными по своим клиентам, их полисам и т.д.

Еще одна особенность «РЕСО-Гарантия» состоит в том, что компания активно работает на ритейловом рынке, заключая помимо сделок с крупными корпоративными клиентами множество небольших по объему договоров с частными лицами. В РЕСО застраховано более 80 тыс. домов и квартир, до 100 тыс. застрахованных по добровольному медицинскому страхованию. На конец 2002 г. имелось свыше 120 тыс. договоров по добровольному автострахованию, а за первые три месяца действия закона «Об обязательном страховании автогражданской ответственности» было застраховано свыше 385 тыс. человек. Только наличие ИС, которая позволяет автоматизировать все эти небольшие по объему, но связанные с обработкой значительного количества данных платежи, позволяет развивать и расширять ритейловый бизнес. Система дает возможность управлять портфелем услуг, предоставляет технологию контроля, базу для аналитиков компании, которые определяют тарифы и могут оперативно вносить коррективы. В программе реализованы возможности выполнения разных срезов и проведения анализа по страховому продукту, региону, агенту, агентству или партнеру.

Идеология ИС компании определяет отношения центрального офиса с филиалами, их директорами, агентской сетью и менеджерами. Система позволяет контролировать деятельность всех 230 филиалов и агентств только посредством программных инструментов, видеть их рентабельность, доходность, анализировать ошибки и недоработки. Благодаря аналитическим возможностям системы центральный офис имеет механизм постановки задач филиалам. Этот механизм базируется на алгоритмах расчета реальных продаж и контроля выполнения планов филиалами.

Внедрение АИС вызвало необходимость усовершенствования организационной структуры компании. Раньше многочисленные отделы РЕСО вели дела по различным областям страхования, никак не координируя деятельность между собой. Очень часто разным отделам приходилось работать с одними и теми же клиентами. Теперь создан единый центр обслуживания клиентов, где сконцентрированы все специалисты по страхованию, прошедшие предварительную переподготовку с целью расширения своей компетенции. Знание ИС, которая объединяет процессы по всем страховым продуктам, было одним из главных элементов повышения квалификации. Универсальные возможности нового центра обслуживания способствуют оптимальному распределению ресурсов компании и повышению эффективности бизнеса в целом. Например, на предприятии, которое обслуживает РЕСО, может быть автопарк, где необходимо автострахование, и тысячи сотрудников, для которых заключаются договора по страхованию от несчастных случаев. Универсализм специалистов и продвижение стандартных страховых продуктов позволит компании перейти в перспективе к комплексной страховой защите клиента, как корпоративного, так и индивидуального. В результате компания, с одной стороны, получит значительную экономию с точки зрения затрат на продажи, с другой — обеспечит важный фактор защиты собственной экономической безопасности, поскольку комплексное обслуживание способствует постоянству не только клиентуры, но и продавцов услуг (если клиент застраховал в компании более одного объекта, переманить его в другую страховую компанию будет непросто; если агент начал работу с компанией по нескольким страховым продуктам, ему трудно будет принимать решение о смене места работы).

Расширение применения АИС в области страхования. Факт активизации страховых компаний по внедрению АИС подтверждает целый ряд проектов. Группа компаний TopS BI совместно с эстонской компанией AS Akriform создала совместное предприятие «TonS Финансовые Системы», которое специализируется на разработке и внедрении систем автоматизации страховых компаний. Среди проектов предприятия имеется ИС для страховой компании «Москва», где AS Akriform внедряет собственную систему комплексной автоматизации процессов страхования UNICUS. Совместное предприятие выступает в роли бизнес-консультанта данного проекта и обеспечивает разработку бизнес-процессов для внедряемых страховых продуктов, а также постановку задач разработчикам ПО. Объявлено, что на предприятии завершили тестирование ПО подсистемы продажи и учета полисов страхования авиапассажиров, что позволит начать использование этого модуля системы в режиме промышленной эксплуатации. Начаты работы по созданию ИТ-инфраструктуры, которая обеспечит Масштабируемость ИС компании «Москва». На основе UNICUS компания реализует также автоматизированную систему продажи полисов обязательного страхования автогражданской ответственности для филиальной сети страховой группы «Спасские ворота».

Компания КРОК стала победителем конкурса на право разработки и внедрения АИС Российского союза автостраховщиков, создание которой связано с принятием закона «Об обязательном страховании автогражданской ответственности». В задачи системы входит формирование единой информационной базы Союза и обеспечение взаимодействия более 60 входящих в него столичных и региональных компаний. С помощью ИС будет производиться сбор статистических данных о водителях, машинах и дорожно-транспортных происшествиях, анализ и расчет экономически обоснованных страховых тарифов и ведение страховой истории автовладельцев. Система позволит обрабатывать данные по 100 млн договоров страхования и 100 млн объектов учета.

Страховая компания «Прогресс-Гарант» приступила к созданию корпоративной ИС. В качестве основы для автоматизации управления финансами компании были выбраны компоненты mySAP Business Suite и пакета решений для страхового бизнеса SAP for Insurance. Внедрение модулей SAP для автоматизации финансов и контроллинга позволит автоматизировать процессы ведения бухгалтерского учета и отчетности по российским и международным стандартам, налогового учета, обрабатывать входящие и исходящие платежи и т.д. Предполагается реализовать функциональность модуля «Сборы и выплаты» пакета «SAP for Insurance», с помощью которого осуществляется выставление счетов клиентам страховой компании, сбор платежей и разнесение входящих платежей по начисленным страховым премиям, анализ задолженностей и выставление клиентам напоминаний об оплате, взаиморасчеты с агентами и брокерами, обработка исходящих платежей по страховой деятельности. Генеральный подрядчик проекта — компания «Сибинтек». Проектная команда будет выполнять субподрядные работы с привлечением западных специалистов, имеющих опыт внедрения решений SAP в области страхового бизнеса. Планируется, что в дальнейшем система будет внедрена и в региональных подразделениях.

Информационные технологии изменяли и будут изменять характер деятельности страховых корпораций. Очевидные изменения коснутся формирования автоматизированной информационной среды страхования. Поступление информации станет процессом, управляемым самим пользователем, благодаря возможности выбора необходимого интерактивного канала. Развитие средств коммуникации обеспечивает возможность общения с любым абонентом страхового процесса в любой точке земного шара. Применение цифровых средств передачи данных и видеоизображений может способствовать внедрению электронного страхования.

В условиях электронного страхования изменятся структура и условия страхования. Страховые компании, специализирующиеся на определенном виде страхования, смогут работать не менее успешно, чем универсальные страховые корпорации. Эффективность страхового бизнеса будет основана на сети мощных и развитых АИС. Значительный фактор в решении этой задачи — создание, эксплуатация и развитие информационных супермагистралей. Для успешного формирования единого информационного пространства страховой деятельности необходима совместимость различных супермагистралей. Один из возможных подходов к этому — стандартизация электронного взаимодействия, в основе которой, как, впрочем, и других категорий компьютерной технологии, лежит методология АИС.

Вопросы и задания для самопроверки

1.  Дайте характеристику современного уровня автоматизации в области страхового дела в России.

2.  Каковы особенности страхового дела как объекта автоматизации?

3.  Назовите основные функциональные подсистемы АИС «РЕСО-Гарантия».

4. Дайте характеристику сетевого комплекса АИС «РЕСО-Гарантия».

5. Дайте характеристику системе автоматизации страхования UNICUS.

6.  Каковы основные задачи АИС Российского союза автостраховщиков?

7. Дайте характеристику ППП, который используется для разработки ИС страховой компании «Прогресс-Гарант».

Глава 13. МЕТОДОЛОГИЯ АИС

13.1. Основные принципы АИС

Специалисты, занятые в сфере разработки и эксплуатации АИС, все чаще начинают задумываться о степени эффективности применяемых АИС. Некоторые специалисты считают, что средства автоматизации экономической деятельности далеки от идеала, так как в перспективе в экономических системах должна решаться практически не решаемая задача — необходимо обрабатывать бесконечное количество информации с бесконечным разнообразием логических процедур за бесконечно малое время [48]. При этом дополнительные трудности в обеспечение эффективности АИС вносит и противоречие между тенденцией к усложнению функций программ, с одной стороны, и стремление к упрощению их освоения и использования — с другой.

При создании АИС следует предусматривать эффективность не столько экономическую, сколько функциональную, так как хороший уровень функциональности обусловливает, как правило, хорошие экономические показатели АИС. В связи с этим особенно актуальным становится вопрос, насколько созданная АИС отвечает задачам информационного обеспечения фирмы, насколько информационная продукция и услуги отвечают необходимым требованиям. Следует определить направление, по которому можно максимально близко подойти к идеалу построения и функционирования АИС.

Госстандарт России совместно с Минэкономразвития России и Минпромнауки России по поручению Президента Российской Федерации и Правительства Российской Федерации в 2002 г. разработали проект «Концепции национальной политики России в области качества продукции и услуг» [38]. В «Концепции» относительно качества информационной продукции, в частности, указывается, что качество информационной продукции должно обеспечивать решение задач, связанных с развитием современных информационных технологий и отечественной индустрии информации. С этой целью необходимо обеспечивать высокое качество средств информатизации, телекоммуникаций и связи, микроэлектронной и компьютерной техники. Именно поэтому предприятия стремятся добровольно сертифицировать свои системы качества на соответствие их требованиям международных, национальных и других стандартов и нормативных документов. Сертификация АИС — это разновидность оценки качества АИС или ее компоненты, состоящей в определении соответствия данной АИС или ее компонента установленным требованиям конкретного стандарта или другого нормативного документа. Сертификация только подтверждает (или не подтверждает), что АИС удовлетворяет (или не удовлетворяет) официально установленным требованиям. При сертификации не определяют уровень качества АИС или технический уровень компонент АИС, а только подтверждают, что качество данного образца — ЭВМ, принтера, концентратора и др. не хуже предусмотренного нормативной документацией. К числу сложных вопросов сертификации следует отнести прежде всего отсутствие в настоящее время системы нормативов по качеству АИС и ее отдельных компонент, в частности, информационного и ПО.

Основа обеспечения качества АИС — ее методология. Методология АИС — это учение о принципах, методах и средствах решения теоретических и практических задач создания и функционирования систем и их компонентов. АИС относятся к классу сложных систем. В силу данного свойства успешность работ по созданию АИС и ее качество в значительной мере зависят от наличия методологии в арсенале разработчиков. Методология позволит обеспечить необходимый уровень качества функционирования, экономию ресурсов при ее создании и эксплуатации и обеспечит тем самым необходимую эффективность системы,

Принципы построения и функционирования АИС. Построение и функционирование АИС основывается на соблюдении определенных принципов. В решении практических задач эти принципы в той или иной мере могут относиться ко всем или отдельным этапам жизненного цикла АИС. Бесспорно то, что в процессе создания и эксплуатации системы игнорирование этих принципов может привести к отрицательным результатам. К основным можно отнести следующие принципы.

Принцип системности. Этот принцип — один из основополагающих. Он определяет подход к созданию и эксплуатации АИС как к целостному функциональному объекту. Требуется выявить многообразие связей между структурными компонентами АИС, обеспечивающими целостность системы, установить цели, задачи, функции и другие системообразующие признаки системы. Принцип системности обусловливает анализ АИС на уровне макро- и микроподхода. При микроанализе АИС или ее компоненты рассматриваются как часть системы более высокого уровня. Особое внимание уделяется организационным, технологическим и информационным связям с системами, задающими цели и алгоритм функционирования АИС. Микроанализ обусловил изучение структуры АИС, ее компонентов в аспекте их функциональной направленности. Системный подход позволяет применить математическое описание, изучить различные свойства элементов АИС для ее развития.

Принцип развития. На стадиях создания АИС в ней должна быть заложена возможность постоянного добавления и обновления функций и средств их обеспечения. Система должна постоянно наращивать свои вычислительные ресурсы, программные продукты, постоянно расширять и обновлять круг задач и свои БД. Она должна иметь простую и вместе с тем адаптивную структуру. Это значит, что функционирование системы должно гибко реагировать на изменяющиеся внешние воздействия и приспосабливаться к ним.

Принцип совместимости. При создании АИС следует предусмотреть механизм ее совместимости с другими системами как по уровням иерархии (соподчинения), так и между системами различных классов. Для обеспечения указанных свойств проектировщики должны обеспечить совместимость системы на информационной, технической, программной и организационной платформах. При создании АИС наблюдается пересечение взаимовыгодных интересов разработчиков системы и специалистов информационного предприятия. При этом служба поддержки и развития системы должна хорошо разбираться в бизнесе информационного производства, а специалисты других подразделений информационной фирмы — хорошо знать методы эффективного использования системы.

Принцип стандартизации и унификации. С точки зрения экономии ресурсов при проектировании и эксплуатации целесообразно применять типовые, унифицированные и стандартизированные компоненты — программные модули контроля достоверности входных документов, классификаторы объектов управления на технологическом уровне, кодификаторы дефектов и др.

Принцип эффективности. Этот принцип заключается в достижении рационального соотношения между затратами на создание АИС и целевым результатом ее функционирования. Причиной для создания и внедрения системы на предприятии (фирме) должна быть экономическая необходимость, а не просто желание получить образец новой технологии. Необходимо соотносить затраты на проектирование АИС и возможный возврат этих затрат за определенный период времени. Объем финансирования системы должен определяться соображениями финансовой выгоды предприятия.

К организационно-технологическим можно отнести несколько разновидностей принципов. Приведем здесь несколько наиболее применяемых принципов.

Принцип формализации — состоит в необходимости корректного методического подхода к решению задач создания АИС, применения формальных методов моделирования изучаемых и проектируемых процессов, связанных с созданием системы.

Принцип абстрагирования — состоит в выделении наиболее существенных признаков АИС и преднамеренного исключения второстепенных характеристик системы. Это необходимо для упрощения анализа и удобства синтеза, как системы в целом, так и ее отдельных компонентов.

Принцип концептуальной общности — заключается в строгом следовании единой методологии на всех этапах создания АИС и ее подсистем.

Принцип непротиворечивости и полноты — состоит в необходимости наличия полного состава элементов АИС и гармонизации их взаимодействия между собой.

Принцип независимости данных — предусматривает, что модели данных АИС должны быть изучены и спроектированы независимо от технологии их обработки. Кроме того, должны быть независимыми также и физическая структура данных, и их распределение на внешних накопителях ЭВМ.

Принцип стабильности решений — состоит в необходимости следовать принятым решениям по исследованию, проектированию и внедрению АИС до логического завершения соответствующей задачи. Только (при полной уверенности в необходимости и целесообразности изменения параметров системы по обоюдному согласию разработчика и заказчика в решение может быть внесена корректировка.

Объект, предмет и фазы существования АИС. В методологии принципиальное значение приобретает определение ее объекта и предмета. В общем случае при определении объекта необходимо учитывать конкретный класс реальных объектов. В методологии АИС в категорию объекта привносится своя специфика. Здесь объект

— характер системы информационного сопровождения для решения задач управления  экономическим предприятием. Объект АИС — это совокупность информационных потоков, реализующая информационное обеспечение задач системы управления. При определении предмета следует исходить из того, что основное отличие предмета от объекта состоит в том, что в предмет включаются только основные, существенные характеристики, взятые с позиции исследования объекта, в нашем случае в аспекте методологии АИС. Предмет АИС — это совокупность свойств, структуры и закономерностей процессов АИС, изучение и применение  которых приводит к улучшению качества АИС.

Определение логики организации и построения АИС базируется на выборе и координации системообразующих признаков, которыми обладает эта система в силу своего содержания. К системообразующим признакам АИС прежде всего относятся следующие категории: цель, задачи, функции, структура, технология функционирования, эффективность, взаимосвязь и взаимодействие АИС в рамках контура системы управления и с внешними АИС и др. В контексте методологии в структуру АИС могут быть включены компоненты ее обеспечивающей и функциональной частей. В данном случае к структуре относится расширительный перечень категорий, в той или иной мере имеющий отношение к методологии системы. Это могут быть вопросы устойчивости, надежности, целостности структуры, условий взаимодействия с внешней средой и др.

В методологии АИС, в частности в определении целей АИС, следует учитывать фазы ее существования. В принципиальном отношении фазы идентифицируются как периоды в структуре существования АИС и могут быть определены в форме жизненного цикла. Жизненный цикл АИС — это последовательность временных фаз, отображающих форму существования системы. Структура жизненного цикла АИС представляется в виде иерархии, по уровням которой распределены фазы, стадии и этапы (табл. 13.1).

Вполне естественно, что самый длительный период — эксплуатация системы. На данном этапе возвращаются затраченные средства на создание АИС. Отсюда основная цель АИС на этапе эксплуатации — информационное обеспечение решения задач пользователей в соответствии с установленными требованиями.

Таким образом, структурные компоненты жизненного цикла предопределяют систему характеристик АИС. При этом взаимосвязь признаков обусловлена характером связи компонентов жизненного цикла системы, например, цель функционирования АИС дифференцируется на подцели — цель внедрения и цель эксплуатации АИС.

Решение задач АИС невозможно без применения соответствующих методов и средств. Принципиальная категория методологии — метод АИС. Метод АИС — это совокупность способов (приемов) решения задач построения, эксплуатации и развития ИС. В решении задач АИС возможно применение самого широкого спектра методов описательного, формального, экспериментального характера. К общим методам АИС можно отнести следующие:

•  экономические, осуществляемые путем создания экономических условий, материально стимулирующих специалистов создавать и эксплуатировать АИС заданного уровня качества;

•  административные, осуществляемые посредством обязательных для исполнения законов, указов, директив, приказов и других

регламентирующих документов общего характера, направленных на развитие АИС;

• социально-идеологические, включающие морально-этические, психологические и другие характеристики сознания работников, способствующие улучшению АИС и др.

Для реализации методов АИС необходимо применять комплекс соответствующих средств. Средства АИС — это совокупность ресурсов информационного, технического, программно-математического и организационно-правового характера, которые применяются для решения задач АИС. К средствам этой системы относятся различные категории, в частности информационные, технические, программные, математические, организационные, правовые, эргономические и др. Вместе с другими категориальными компонентами эти средства наполняют структуру методологии АИС, в частности создания и функционирования АИС. К этим средствам, например, можно отнести:

•  нормативную и техническую документацию (стандарты, технические условия, руководящие материалы и другие документы), регламентирующую хозяйственную политику в области создания, требования к показателям надежности АИС, а также функции управления и организацию проектирования и эксплуатации АИС;

•  информационные ресурсы, генерируемые комплексными системами искусственного интеллекта;

•  метрологические средства контроля и обеспечения АИС;

•  технические средства (ЭВМ, средства передачи данных и связи, оборудование для хранения информации, организационная техника управления и др.);

•  организационные структуры в системах построения и эксплуатации АИС;

•  программные продукты различного класса и назначения, встраиваемые в структуру АИС;

•  модели и алгоритмы для обеспечения параметров АИС и улучшения ее функционирования;

•  специальные эргатические механизмы комплексного уровня, в частности системы управления качеством АИС и др.

В настоящее время в практике применяются различные формы, методы и средства АИС на всех фазах ее жизненного цикла — создания, эксплуатации и развития.

13.2. Моделирование АИС

Для решения задач изучения АИС необходимо определить методы их решения. Один из эффективных путей исследования — моделирование объектов [25,31,63]. Объекты отображаются в виде натурных, математических, графических, описательных моделей. Модель всегда выполняет познавательную роль, выступая средством объяснения, предсказания и эвристики. Выбор вида моделей определяется исходя из особенностей моделируемых объектов, набора присущих им свойств,

этапов решения задачи и др. Объектами моделирования могут быть различные структурные элементы и процессы общего контура АИС. Можно выделить три уровня моделирования — концептуальное, или дескриптивное (описательное), формализованное (графическое, математическое) и физическое (натурное).

13.2.1. Концептуальное моделирование АИС

На этапе дескриптивного моделирования прорабатывается концептуальное представление о принципах, структуре, основных свойствах и порядке построения АИС, методах и средствах создания системы и др. Результат дескриптивного моделирования

— дескриптивная модель АИС. Дескриптивная модель АИС — это совокупность существенных характеристик АИС или ее компонентов, отображенная средствами естественного языка. Для создания дескриптивной модели проводятся исследование и разработка методов изучения АИС.

В общем случае перед началом моделирования формулируются априорные требования, предъявляемые к системе [69]. Эти требования должны обозначить функциональные и структурные аспекты построения АИС, способы взаимосвязи и режимы взаимодействия подсистем АИС по основным платформам совместимости

— информационной, программной, аппаратной и др. В связи с этим возникает необходимость определения требований к самим методам изучения АИС.

Любая организация-разработчик определяет и устанавливает свою сеть процессов и интерфейсов и управляет ею в соответствии с нормативными документами

— стандартами, руководящими техническими материалами, техническими условиями и др. Это входит в концептуальную основу стандартов серии ISO 9000, а также государственных стандартов. К основным государственным стандартам, регламентирующим вопросы создания АИС, относятся:

•  стандарты на автоматизированные системы «Информационная технология» (ГОСТ серии 34);

•  система стандартов АСУ (ГОСТ серии 24);

•  единая система программной документации (ГОСТ серии 19);

•  единая система конструкторской документации (ГОСТ серии 2). Стандарты

— это регламент в следующих ситуациях создания АИС:

•  выполнение руководящих положений по обеспечению качества — АИС должна повысить свою собственную эффективность, чтобы

.         выполнить рациональным способом требования к качеству информационной продукции;

•  заключение контракта между поставщиком (разработчиком) АИС и потребителем (заказчиком) — грамотный заказчик обычно требует, чтобы определенные характеристики АИС стали частью сиcтемы качества продукции заказчика, указывая при этом конкретную модель обеспечения качества;

•  утверждение результатов разработки АИС заказчиком — это очень распространенная ситуация. Вместе с тем, разработчик может получить экспертное заключение или сертификат АИС у соответствующего официального органа перед предъявлением и сдачей системы заказчику;

•  сертификация или регистрация АИС третьей стороной — в этой особой ситуации АИС оценивает орган по сертификации, и фирма-разработчик берет на себя обязательства поддерживать заданный уровень АИС для других потенциальных заказчиков.

Разработчик может выбрать любой из двух способов использования стандартов серии ISO 9000: способ, мотивированный заинтересованным лицом, т.е. фирмой-заказчиком (поставщик изначально вводит систему качества АИС как ответ на непосредственные требования потребителей) и способ, мотивированный руководством фирмы-разработчика (именно руководство фирмы-разработчика проводит работы по определению будущих потребностей и тенденций рынка АИС). Поставщик может применять стандарты ИСО 9001, 9002 или 9003 как модель обеспечения качества для подтверждения работоспособности АИС с целью получения сертификата.

Свойства АИС. На этапе дескриптивного моделирования разрабатывается концептуальное представление будущей АИС. В инструментарий дескриптивного моделирования входят следующие достаточно известные методы исследования: теория управления, теория надежности, квалиметрия, определение, сравнение, анализ, синтез, индукция, дедукция, классификация, редукция, системный подход, семиотика, лингвистика и др. [30,43,63]. Каждый из указанных методов выбирается и применяется в соответствии с характером и этапом решаемой задачи. Так, например, при разработке ИПЯ может быть применен метод кластер-анализа близости языковых групп предметной области соответствующей экономической задачи. Для составления определения нового понятия могут быть привлечены средства лингвистики и семиотики. При этом выявляется набор универсальных и специфических свойств, присущих рассматриваемому понятию.

Обеспечение полноты изучения АИС вызывает необходимость системного подхода. Выявление свойств можно выполнить методом классификации АИС. Основанием деления выбираются признаки, существенные с позиций характера решаемой задачи в семантическом, синтаксическом и прагматических аспектах. Рассмотрим фрагмент классификации свойств (табл. 13.2). Каждое из свойств, представленных в таблице, в свою очередь, может быть дифференцировано на ряд

подсвойств. Например, процессы обработки информации выполняются, в частности, путем реализации арифметических, логических, а также смешанных операций, как на уровне отдельного этапа, так и на уровне АИС в целом. При этом каждый из указанных видов операций состоит из набора подопераций, например, арифметические — из сложения, вычитания и т. д., индивидуализируя при этом свойства АИС. Это согласуется с общетеоретическими представлениями о строении систем, и вызывает необходимость учета иерархичности свойств АИС. Вместе с тем указанная индивидуализация обусловливает и связь между свойствами технологии, например, само выполнение арифметических, логических операций, взятых по отдельным этапам, а также по АИС в целом реализуется лишь при наличии многосторонних связей. Таким образом, рассматриваемый технологический процесс характеризуется многосвязностью, системностью.

Семантические свойства характеризуют, в частности, степень соответствия АИС характеру задач, решаемых системой. С учетом семантических свойств можно идентифицировать любой технологический процесс. С семантических позиций существенным является рассмотрение элементов понятийного аппарата [49]. Так, например, понятие «качество обработки информации АИС» можно определить методом классификации и выделения группы свойств процесса обработки. Если за признаки понятия «качество обработки информации АИС» принять, например, «свойство», «результат», «цель», «соответствие требованиям», то' путем классификации можно последовательно выделить основные существенные свойства рассматриваемой парадигмы, в частности:

•  качество обработки информации АИС есть совокупность свойств, отображающих сущность процесса обработки;

•  качество процесса обработки и качество ее результата — производной информации — имеют как общие, так и специфические свойства и находятся в диалектическом единстве;

•  качество процесса обработки и ее результат должны соответствовать целям системы управления;

•  качество процесса обработки устанавливает степень соответствия процесса установленным требованиям, которые в общем случае определяются целевым функционированием системы управления.

На основе этих четырех свойств конструируется определение понятия. Качество обработки информации АИС — это совокупность свойств процесса обработки информации АИС, которая определяет степень соответствия процесса обработки и его результатной информации целевому функционированию системы управления. Под системой Управления в данном определении подразумевается широкий класс

систем — персонал АИС, руководство фирмы, нормативные документы и др. Разумеется, приведенная здесь конструкция определения иллюстративна.

При рассмотрении синтаксических свойств АИС выступает не только как иерархичная, но и как многосвязная структура. С точки зрения масштаба применения АИС может иметь широкий диапазон — от всей иерархии народного хозяйства до отдельного рабочего места. Периодичность обработки и выдачи производной информации абонентам может заключаться в диапазоне от одного часа до пяти лет. Но при любой периодичности АИС должна обеспечить своевременную выдачу производной документации, то есть за время, не превышающее периода анализа документации и выработки решения в рамках циклах управления. Существенным признаком АИС является устойчивость структуры, которая может быть детерминированной, вероятностной, хаотической и смешанной. В практическом отношении приходится встречаться с вероятностным и (или) смешанным видом устойчивости структуры. Специфика всей структуры АИС обладает вероятностным характером, так как элементы структуры в процессе функционирования могут отклоняться от установленных требований — ошибки исполнителей, отказы ЭВМ и др.

В методологии принципиальным моментом является выделение свойств моделей и их использование в решении задач АИС. К таким свойствам прежде всего следует отнести изоморфизм и гомоморфизм моделей. Результаты разработки и исследования моделей распространяются на оригинал, то есть объект моделирования. С логической точки зрения подобное распространение основано на отношениях изоморфизма и гомоморфизма между моделью и объектом. Посредством модели отображается изоморфный либо гомоморфный образ объекта. При изоморфности модель и объект находятся в отношении равенства, т.е. свойства объекта могут быть перенесены на модель, и наоборот, свойства модели могут быть отнесены к объекту. При гомоморфности свойства модели могут быть перенесены на объект, но не наоборот. Объект или прообраз модели всегда богаче по набору свойств, чем его модель Данное явление определяется свойством редукции модели, заключающееся в том, что модель всегда неполно отображает свойства моделируемого объекта. Это обусловлено субъективными и объективными причинами. К субъективным причинам можно отнести, в частности, естественное желание разработчика сократить время на исследование, уменьшить расход ресурсов на его выполнение и др. Объективной причиной в данном случае является невозможность в методологическом плане выявить полный состав свойств изучаемого объекта и перенести его на соответствующую модель. Таким образом, выявление свойств моделей и их объектов позволяет исследователю и разработчику АИС корректно строить модели, избегать принципиальных ошибок, минимизировать ресурсы и тем самым обеспечить необходимую эффективность решаемых задач.

Семантические и синтаксические свойства тесным образом связаны с прагматическими свойствами АИС. В этой связи необходимо учитывать возможность пересечения показателей, например оценки надежности и эффективности с показателями оценки качества.

В решении практических задач структура АИС может быть представлена в функциональном и обеспечивающем аспектах (разд. 3.2). Функциональный аспект определяется содержанием задач АИС по обработке информации. С целью обеспечения установленных функциональных требований почти каждый этап технологии сопровождается контрольными операциями на соответствие операций обработки предъявляемым нормам, правилам, инструкциям со стороны системы управления.

При рассмотрении структуры АИС в обеспечивающем аспекте можно выделить следующие ее блоки: документационно-информационный, технологический, программный и организационный. Каждый из указанных блоков состоит, в свою очередь, из подблоков, подблоки из элементов. Отказ какого-либо элемента может быть причиной дефекта обработки. Отсюда возникает действие факторов

документационно-информационного, технологического, программного и

организационного характера, негативно влияющих на уровень качества обработки. Так, например, низкий уровень унификации обрабатываемой документации может обусловить увеличение ошибок на этапе ввода данных в ЭВМ, затруднить анализ выходной документации на этапе принятия решения.

В общем случае функциональная эффективность технологического процесса может быть отображена такими показателями, как «пропускная способность АИС» и «производительность АИС» [29]. Пропускная способность АИС - это обобщенный показатель качества АИС, отображающий способность технологии АИС выполнить обработку определенного объема информации в единицу времени. Понятие «обработка» здесь подразумевает широкий спектр процедур — проведение расчетов по бухгалтерским документам, идентификацию, обработку и помещение поисковых образов документов в документальную базу данных, сканирование и размещение документов в базе данных и др. Понятие «производительность АИС» более ориентировано на конкретную целевую функцию АИС — выдачу результатной информации пользователю. Производительность АИС — это обобщенный показатель качества АИС, отображающий способность технологии АИС производить определенный объем информационной продукции в единицу времени. Относительно временного периода производительность в общем случае должна быть такой, чтобы можно было обеспечить абонентов производной документацией в сроки, позволяющие выполнить анализ документов и своевременно принять решение в рамках цикла управления. Производительность, рассматриваемая, как показатель качества технического плана достаточно хорошо характеризует техническое состояние АИС. Вместе с тем, не всегда и не везде соответствие установленным требованиям можно определить по одному техническому показателю, так как увеличение производительности может быть оправдано до определенных границ, очертить которые можно путем привлечения соответствующих экономических показателей. Таким показателем может быть, например, себестоимость обработки информации АИС (обобщенный показатель АИС, отображающий объем финансовых затрат на обработку (производство) приведенной единицы информации. На основе себестоимости можно определить уровень целесообразности развития функциональных характеристик АИС. Другим представлением целесообразности развития функциональных свойств АИС может выступать задача оптимизации качества АИС.

В измерении ценности информации существует два направления — с позиций статистической теории информации и с позиций семантической теории информации. На практике ценность информации обычно определяется как ее прагматическое свойство. С позиций семантической теории информации мера и ценность информации определяется тезаурусом, или уровнем знания конкретного получателя. То есть полезность данной информации для достижения конкретной цели зависит от способности получателя информации к ее восприятию.

С точки зрения статистической теории информации количество и качество информации зависит не от особенностей ее получателя, а от объективных свойств АИС и объекта, по которому представлена информация. Такой подход позволяет решать задачи, в частности разрабатывать методики оценки качества АИС, инвариантные к широкому классу АИС.

Принципы квалиметрии АИС. Квалиметрию можно идентифицировать как методологическую дисциплину с комплексом различных методик, относящихся в общем случае к гносеологии — теории познания. Вместе с тем она считается также и прикладной теорией познания качества всевозможных объектов исследования. Квалиметрия таких объектов, как АИС, базируется на измерении и отображении качества через количество. Квантификация свойств происходит путем придания числовой формы интенсивности проявления свойств по отдельным компонентам АИС и по системе в целом.

Сформулируем принципы квалиметрии АИС.

1.   Обоснованность оценки — оценка качества выполняется только для такой АИС, которая способна выполнять полезные функции в соответствии со своим назначением. Если АИС не соответствует основным требованиям, например ее информационная продукция никем не востребована, то оценка АИС в принципе становится проблематичной.

2.   Системность оценки — оценка качества производится посредством системы показателей. Система показателей имеет свойство иерархичности. Показатель любого уровня обобщения определяется соответствующими   показателями   предшествующего   иерархического уровня. Самым низким иерархическим уровнем показателей следует понимать единичные показатели. Более высокие  иерархические уровни составляют групповые, интегральные, обобщенные и комплексные показатели качества.

3.   Унифицированность единиц измерения — при оценке качества двух и более АИС все разноразмерные показатели должны быть преобразованы и выражены в унифицированных единицах измерения для обеспечения сопоставимости показателей.

4.   Обязательность определения весомости показателей — при определении обобщенного показателя качества каждый показатель отдельного свойства должен быть скорректирован коэффициентом его весомости (значимости).

5.   Одинаковость суммы значений коэффициентов весомости — сумма численных значений коэффициентов весомости всех показателей на любых иерархических ступенях оценки имеет одинаковое значение, в частности, 1 (единица) или 100 %.

6.   Учет эмерджентности в оценке — качество АИС в целом обусловлено качеством ее составных частей. При рассмотрении качества АИС в целом соблюдается условие ее эмерджентности, то есть синтез АИС формирует новые свойства, которые не принадлежат ни одному из элементов системы в отдельности.

7.   Устранение дублирующих показателей — при количественной оценке качества, особенно по комплексному показателю АИС, недопустимо использование взаимообусловленных и, следовательно, дублирующих показателей одного и того же свойства.

8.   Обязательность эталона — квалиметрия АИС и ее информационной продукции не может быть выполнена без наличия эталона для сравнения, то есть без базовых значений показателей, определяющих свойства и качество в целом. Абсолютные значения отдельных показателей качества не являются оценочными. Для количественной оценки качества необходимо знать значения фактических показателей качества относительно других показателей или другого аналогичного образца.

9.   Приоритет заказчика в оценке — при оценке АИС и ее продукции приоритет в выборе определяющих показателей остается за потребителем. В силу того что полезный эффект от АИС достигается при ее эксплуатации, при оценивании преимущественно используются показатели потребителя. Эти показатели характеризуют способность АИС удовлетворять определенные потребности в соответствии с ее назначением.

10. Достоверность оценок — квалиметрия АИС обязана давать методы достоверной квалификационной и количественной оценки качества различных классов АИС. В отношении оценки информационной продукции проблема состоит в том, что у потребителей и производителей продукции интересы существенно различаются. Производитель не всегда заинтересован и часто не может создавать продукцию улучшенного качества, а продавать ее он стремится по наиболее высокой цене. Потребитель же заинтересован в дешевой продукции, обладающей в то же время хорошим качеством. Задача квалиметрии АИС — разрабатывать такие методы, приемы и средства оценивания качества продукции, которые учитывают общие интересы, т. е. интересы потребителей и производителей.

11. Универсальность оцениваемых свойств — в оценке АИС приоритетным является определение потребительских свойств АИС не отдельным потребителем, а группой потребителей. Существуют универсальные и специфические свойства АИС. Всеобщность потребительских свойств обусловлена существованием группы людей с одинаковыми требованиями к системе. Вместе с тем, в силу объективности специфических свойств АИС следует учитывать и необходимость учета отдельного заказчика с его индивидуализированными требованиями к системе и ее компонентам, например к программному обеспечению.

12. Ограниченность состава свойств АИС — в методологическом аспекте невозможно выявить полный состав свойств АИС. В практической задаче количественная оценка качества осуществляется не по всем возможным показателям, характеризующим свойства АИС, а по нескольким наиболее значимым, определяющим, репрезентативным показателям. Этот набор показателей определяется условиями решения конкретной задачи.

Вышеперечисленные методологические принципы квалиметрии АИС не исчерпывают всех концептуальных положений этой проблемы. Однако они являются основополагающими при решении общих и частных вопросов, связанных с методами оценки АИС.

Качество информационной продукции можно оценить через количественное измерение результата функционирования АИС. Это означает, что пользователь оценивает АИС прежде всего через ее основной результат— информационную продукцию и услуги. Отсюда можно принять, что качество информационной продукции — это совокупность свойств информационной продукции, устанавливающих степень ее соответствия информационным потребностям пользователей. Степень удовлетворения потребностей абонента через совокупность свойств информационной продукции является одним из важнейших показателей качества АИС. Этот показатель по существу определяет условия решения задач построения и эксплуатации АИС. Следует отметить, что отношение к качеству АИС со стороны отдельного пользователя и и со стороны группы пользователей не всегда совпадает, так как сюда привносятся субъективные и относительно объективные оценки АИС.

В современное содержание понятия о качестве АИС входят не только функциональные потребительские свойства (мощность ЭВМ, их быстродействие, производительность, степень автоматизации технологии обработки данных и т.д.), но и различные технологические свойства, а также такую характеристику, как надежность, включающую в себя безотказность, долговечность, ремонтопригодность АИС и ее компонентов и т. п. Немаловажное значение имеют эргономические особенности системы, уровень стандартизации и унификации ее компонентов, экологичность, безопасность эксплуатации технических средств и другие свойства.

Экономическая оценка АИС. Информационная система как генератор информационной продукции и услуг включает в себя то, что специалистам необходимо получить, или то, за что они захотят заплатить. Следовательно, количественная оценка потребности в АИС осуществляется через потребительную стоимость ее удовлетворения. А лучшей для каждого потребителя АИС будет та, которая дает возможность получить наибольший положительный эффект при меньших затратах. Способность АИС удовлетворять конкретные потребности обусловливает ее полезность. Полезность в свою очередь оценивается потребительной стоимостью, зависящей в основном от уровня потребительских свойств. Таким образом, совокупность основных потребительских свойств составляет определенное качество АИС. Следовательно, потребность в АИС взаимосвязана с ее качеством через назначение, полезность, потребительские свойства и потребительную стоимость АИС как разновидности продукции.

Потребности в АИС и ее компонентах характеризуются стоимостью потребления, в которую входят цена, расходы в процессе эксплуатации, возможные затраты на обеспечение безопасности, необходимость и возможность получения экономического эффекта от эксплуатации АИС и т.д. При этом принципиальное положение занимает экономическая оценка качества АИС. Экономическая оценка качества АИС — это

совокупность процедур по определению экономического уровня АИ С путем соотношения достигаемого положительного эффекта к суммарным затратам финансовых средств на приобретение (или создание) и эксплуатацию АИС. Это верно с позиций заказчика, так как именно заказчик получает полезный эффект. Основная потребность разработчиков АИС как производителей информационного товара — в реализации АИС и получении прибыли. Вместе с тем надо учитывать и случаи, когда предприятие одновременно является и заказчиком и разработчиком АИС.

Исходя из жизненного цикла АИС, оценка качества может быть выполнена на этапе ее проектирования, на этапе ее построения и на этапе ее эксплуатации. Кроме того, оценка качества АИС может быть выполнена и на этапе выбора лучшего варианта среди других объектов подобного класса. Определить количественную значимость оценки качества по всем фазам жизненного цикла в настоящее время представляется проблематичным, так как еще не созданы методические средства, обеспечивающие адекватную оценку вышеуказанной значимости. Вместе с тем, в практическом отношении чаще всего занимаются оценкой качества АИС на этапе ее эксплуатации, то есть проводится оценка качества реально функционирующей АИС.

С учетом вышеизложенного можно сформулировать основные требования к конкретным методикам оценки АИС:

•  определение расчетно-аналитическим путем обоснованного набора показателей качества, измеряемых в количественной форме, с возможностью применения ЭВМ;

•  объективность оценки качества и определение соответствия АИС установленным требованиям, предъявляемым к нему со стороны системы управления;

•  сопоставимость значений показателей качества АИС, по временному периоду эксплуатации как отдельной системы, так и нескольких АИС между собой;

•  возможность выбора предпочтительного варианта АИС в соответствии с заданными критериями качества;

•  установление обоснованного подхода к разработке технико-экономических требований к модернизации эксплуатируемых и, в определенной мере, будущих АИС;

•  выявление и анализ факторов, влияющих на уровень качества АИС.

Обеспечение разработки организационно-технических мероприятий, как управляющих воздействий различного характера, по улучшению качества АИС.

В улучшении качества следует учитывать разнообразный комплекс факторов, влияющих на уровень качества АИС — документационно-информационных, технологических, программных и др. Продуктивность работ по улучшению качества зависит в значительной мере от эффективности методов по снижению или исключению отрицательного влияния тех или иных факторов на уровень качества АИС.

Измерение качества АИС. Чтобы провести оценку качества АИС необходимо выполнить измерение исходных параметров для расчета показателей качества. Цель измерения качества состоит в получении информации об истинном значении измеряемой величины, отображающей свойство АИС. Измерению подвергаются свойства АИС, вернее интенсивность их проявления. При этом измерение производится в соответствующих единицах. Измерение качества АИС — это совокупность процедур, выполняемых при помощи средств измерений, чтобы найти числовые значения свойств информационной системы в принятых единицах измерения.

Точность измерений и, следовательно, численных оценок сложных свойств АИС оценивается погрешностью измерений. Погрешность измерения АИС — это отклонение результата измерения от истинного значения измеряемой величины системы. Измеряемая величина — это некоторое свойство АИС, которое необходимо выразить вполне определенно. Всякое свойство характеризуется размером. Простейший способ получения информации о размере измеряемой или оцениваемой величины состоит в сопоставлении его с размером другой величины по формуле

W=K/d,

где W — измеренная величина АИС;

К — число (объем) измеряемых единиц;

d — единичный (эталонный) размер измерения.

Эффективность работ по измерению зависит от применяемых методов. Методы измерения можно классифицировать по различным признакам.

1. По способам получения результата:

•  прямое измерение качества АИС — результат получается непосредственно из опытных данных измерения качества АИС. Так, например, программа диагностики входных документов на этапе их ввода в ЭВМ обнаружила в 100 документах 20 пропущенных оператором ввода значений показателей (реквизитов-оснований);

•  косвенное измерение качества АИС — искомая величина непосредственно не измеряется, а ее значение определяется на основании известной зависимости между этой величиной и величинами, полученными в результате прямых измерений качества АИС. Примером косвенных измерений может служить себестоимость обработки документа, полученной в результате анализа регрессионной зависимости себестоимости от независимых переменных, в частности, дефектов обработки данных по достоверности, полноте, своевременности и др.;

•  совокупное измерение качества АИС — измерение нескольких однородных величин в различных их сочетаниях, значения которых определяются решением системы соответствующих уравнений, отображающих качество АИС. Можно измерить своевременность информации по отдельным этапам технологии обработки, по отдельным видам обрабатываемой информации (задачам), по отдельным классам АИС и др. Вместе с тем можно измерить своевременность обработки информации по указанным категориям в целом или по их сочетаниям в соответствии с задачей оценки качества АИС;

•  совместное измерение качества АИС — одновременное измерение двух или нескольких неоднородных величин качества АИС для установления зависимости между ними. Так, например, на основании двух одновременных измерений — ошибок в информации и производительности АИС можно определить коэффициент весомости достоверности информации, обрабатываемой в АИС. Совместные измерения подразделяются на методы:

ü непосредственного измерения качества АИС — измеряемая величина определяется путем непосредственного снятия параметра (показателя) качества АИС с измерительного устройства. Примером может служить измерение напряжения и (или) силы тока модуля питания системного блока компьютера;

ü сравнительного измерения качества АИС — измеряемая величина определяется путем сравнения с известной базовой или эталонной величиной качества АИС. Результаты измерений выражаются в натуральных единицах измерений, например, фактическое количество дефектных документов сопоставляется с базовым значением дефектных документов АИС заданного класса, или в безразмерных единицах — процентах, долях и др.

2.   По числу выполняемых измерений:

•  однократное измерение — измерение, выполненное один раз;

•  многократное измерение — измерение, состоящее из ряда однократных измерений.

3.   По точности измерений:

•  равноточные измерения — измерения с равной точностью определения измеряемой величины, выполненные одинаковыми по точности средствами в одних и тех же условиях;

•  неравноточные измерения — набор измерений, выполненных различными по точности методами (средствами) измерений и (или) в разных условиях. Так, например, уровень достоверности определенной ИС может быть измерен группой экспертов или

расчетно-аналитическим путем по специальной методике.

4.   По характеру времени измерения:

•  статическое измерение — измерение, при котором измеряемая величина в соответствии с условиями измерительной задачи принимается за неизменную на протяжении времени измерения;

•  динамическое измерение — определение изменяющейся с течением времени величины. Такое изменение величины требует фиксации момента времени. При замере своевременности обработки документов АИС следует фиксировать время запаздывания обработки того или иного документа по каждому из этапов обработки. К финишным этапам технологического процесса величина запаздывания увеличивается, если администратор АИС не принимает соответствующих решений.

5.   По содержанию измеряемых величин:

•  физико-технические измерения — измерения, которые выполняются с использованием единиц физических величин, например величина экранного «зерна», интенсивность излучения экрана видеотерминала;

•  социально-экономические измерения — определения показателей, относящихся к социальным и экономическим аспектам АИС, например измерение числа операторов ввода данных в ЭВМ, обученных работе с программой диагностики качества входных документов за год;

•  метрологические измерения — измерения с помощью эталонов и образцовых средств измерений, рабочих единиц физических величин для передачи их размера техническим средствам измерений. Так, например, посредством вольтметра измеряются параметры напряжения электротока в локальной вычислительной сети.

6.   По координации величин измерения:

•  абсолютное, или фундаментальное, измерение — прямое измерение одного или нескольких физических размеров свойств с использованием основных натуральных единиц измерений и (или) значений физических констант. Примером такого измерения может служить замер количества файлов, занесенных в определенную базу данных АИС;

•  относительное измерение — измерение величины, изменяемой по отношению к одноименной величине, принимаемой за исходную. Так, например, переменное значение объема информации в папке можно измерить через относительное число файлов в этой папке, переменное значение объема файла можно измерить относительно байта.

Средством и формой отображения измерений являются измерительные шкалы. Наиболее применимыми в измерении параметров АИС являются следующие шкалы:

1.  Шкала порядка — измерение основано на систематизированном представлении величины размеров путем ранжирования сопоставляемых размеров. Ранжированием в данном случае представляется метод установления определенной последовательности рассматриваемых размеров, осуществляемый попарным сопоставлением всех имеющихся. С целью упрощения измерений некоторые выбранные размеры фиксируют в качестве опорных, или так называемых реперных, точек. Например, интенсивность ошибок при вводе данных в ЭВМ эксперты могут оценивать по реперным шкалам порядка. В некоторых случаях реперным размерам могут быть присвоены цифровые величины, называемые баллами, например 5, 4, 3 и 2. Оценочные измерения по шкале порядка широко используются при различных контрольных задачах, например при сертификации технических средств — ЭВМ, ее блоков, аппаратуры передачи данных и др. Порядковые переменные позволяют ранжировать (упорядочить) объекты, указав какие из них в большей (или меньшей) степени обладают качеством, выраженным данной переменной. Однако они не позволяют измерить компоненту АИС или ее свойство количественно. Порядковые переменные иногда также называют ординальными. Примером порядковой переменной может служить уровень интенсивности ошибок при вводе данных в ЭВМ: ниже допустимого уровня, допустимый уровень, выше допустимого уровня. Понятно, что точка «выше допустимого уровня» лучше «допустимого уровня», однако определить количественную разницу между этими точками с помощью этой шкалы нельзя.

2. Шкала интервалов — это вид шкалы измерения качества АИС, измерение в которой проводится путем регистрации интервальных отличий сопоставляемых размеров. Эта форма отображения величин является более совершенной, чем шкала порядка, так как в ней есть вполне определенные интервалы — части фиксированных размеров между точками размеров. На шкале интервалов значения самих измеряемых величин остаются неизвестными, так как на ней откладываются только разницы между сопоставляемыми размерами. Положительным свойством данной шкалы является возможность определения не только того, что один размер больше или меньше другого, но и возможность оценить, на сколько один размер отличается от другого. Формой установления масштаба на шкале интервалов служит градация. Интервальные переменные позволяют не только упорядочивать объекты измерения, но и численно выразить и сравнить различия между ними. Например, интервалы временной гистограммы могут отображать количество сбоев программы ЭВМ в каждом определенном интервале времени.

3.   Шкала отношений — это вид шкалы измерения качества АИС, измерение в которой проводится путем определения численного значения измеряемой величины как математическое отношение определенного размера к другому размеру. Формирование шкалы отношений по возрастанию или убыванию численных значений есть построение шкалы отношений в цифровых пределах от нуля и возможно до бесконечности. Со значениями шкалы отношений выполняются все математические действия. Поэтому шкала отношений является наиболее совершенной и широко применяемой. Однако построение шкалы отношений при измерении определенных свойств АИС с ее помощью не всегда возможно (например, время измеряется только по шкале интервалов). Такая шкала измерений содержит абсолютную нулевую отметку. Это позволяет не только оценить и сравнить расстояния между наблюдениями, но и интерпретировать каждое значение переменной в абсолютной шкале, измеряющей данное качество. Типичным примером применения шкал отношений являются измерения объема. Например, число введенных записей в базу данных равно 1000. С помощью шкалы отношений можно вычислить, что 1000 записей не только на 800 записей больше, чем 200 записей, но и в 5 раз больше, чем 200 записей.

4.   Номинальные шкалы — применяются только для качественной классификации. Номинальные переменные измеряются в аспекте принадлежности к некоторым существенно различным классам. Например, переменная по содержанию обрабатываемых данных АИС может быть «измерена» по шкале со следующими категориями: финансовая, медицинская, юридическая, техническая и т.д.

По характеру измеряемых величин в квалиметрии АИС можно различать следующие виды шкал: натуральные (число документов, файлов, принтеров и т.д.), стоимостные (себестоимость обработки документа, стоимость поиска документа в БД, стоимость хранения файла и т.д.), Удельные (коэффициент своевременности документов, коэффициент достоверности данных, коэффициент весомости полноты информации и т.д.) и др.

Вся практика измерения и особенно познавательный процесс измерения качества АИС требуют единства однородных по сути измерений. При измерении и оценке качества АИС центральным аспектом является выявление и регистрация в необходимой форме интенсивности свойств информационной системы. Для обеспечения сопоставимости результаты измерений должны удовлетворять требованиям единства измерений.

Единство измерений АИС — это способ измерений, при котором значения измеряемых однородных величин отображаются в общепринятых единицах, обеспечивающих сопоставимость результатов измерений.

В результате измерения качества обработки должен быть получен набор числовых величин, характеризующих качество АИС, например, количество искажений (ошибок) в значениях обрабатываемых документов на этапе ввода данных в ЭВМ, стоимость обработки информации по элементарной акции «запрос-ответ» и др. Значения характеристик определяются с учетом параметрических и функциональных свойств АИС. Параметры всегда находятся в рамках определенной измерительной шкалы. Тип шкалы выбирается в зависимости от состава и содержания задачи оценки качества. После измерения выполняется оценка качества АИС.

Цель оценки качества АИС. При оценке качества АИС следует учитывать, что она всегда проводится с определенной целью. При купле-продаже, например, программного комплекса его качество выступает как предопределяющий фактор рыночного процесса и практической экономики АИС. В состав этой экономики включены проектирование, продажа и эксплуатация АИС. Оценка качества АИС проводится для решения следующих основных задач:

•  развития АИС и улучшения качества ее продукции;

•  аттестации АИС и ее компонентов;

•  выбора наилучшего варианта АИС;

•  контроля качества АИС;

•  анализа изменения уровня качества АИС;

•  планирования оргтехмероприятий по развитию АИС и др.

Перед оценкой качества АИС устанавливают ее цель. Обычно цель предопределяет метод аналитической оценки АИС. При этом сначала классифицируют оцениваемую АИС. Примером аналитической оценки может служить редуцированная классификация свойств АИС (см. табл. 13.2.). Таблица позволяет обозначить универсальные и специфицированные характеристики АИС, что очень важно для оценки. Каждый из представленных классов может быть в свою очередь дифференцирован на подклассы, а подклассы на нижестоящие и более дробные категории классификационной иерархии. Так, например, экономическая информационная система может быть разделена на следующие подклассы: финансовая, бухгалтерская, налогообложения и др. Выделением набора свойств, параметров, показателей можно достаточно четко идентифицировать характер конкретной АИС и на этой основе оценить ее качество.

При определении цели прежде всего необходимо рассмотрение результатов функционирования АИС (табл. 13.3). Продукция и услуги

АИС в определенных условиях предоставляются на рынок для получения прибыли от эксплуатации АИС. Таким образом, информационную продукцию и услуги в принципе можно идентифицировать как товарную продукцию разнообразного содержания и форм. Эта товарная продукция проходит всю систему производства, распределения, обмена и потребления в экономическом пространстве.

Информационная продукция — это целевой результат функционирования АИС, обладающий полезными свойствами и предназначенный для удовлетворения информационных потребностей. В данном определении понятие «информационная продукция» представлено в расширительном объеме, т.е. оно содержит в себе понятие «информационная услуга», например научное консультирование.

Разумеется, данная классификация не отображает полного состава свойств, характеризующих продукцию ИС. Каждое из этих свойств может быть детализировано в отдельную ветвь классификационного дерева. Указанные в таблице классы формируются в основном через выделение свойств, которые присущи информации, составляющей содержательную часть информационной продукции. При этом каждая единица продукции — носитель кортежа свойств (признаков) соответствующих классов. Например, документ может обладать признаками квартального баланса юридической фирмы представленного несвоевременно, содержащего цифровую информацию неполного объема и т.д.

Приведенная классификация информационной продукции может быть применена для определения и уточнения укрупненных категорий дерева целей АИС. Выбор определяющих признаков для классификации информационной продукции с целью выделения свойств и оценки уровня ее качества — задача предприятия.

В решении задач оценки качества информационной продукции принципиальное значение имеет наличие типологий продукции. В настоящее время проводятся работы по получению типологии информационной продукции и услуг, в частности, в сфере научного производства [30]. При классификации информационной продукции могут быть указаны вид, группа и подгруппа, класс и подкласс продукции и услуг в соответствии с методикой построения общегосударственного классификатора продукции, а также других рубрикаторов.

После классификации и проведения аналитической оценки АИС осуществляется выбор и обоснование метода оценки АИС и ее продукции.

Показатели качества АИС. Задачи квалиметрии, т.е. количественной оценки качества АИС, решаются посредством выделения количественной формы проявления свойств, в частности, таких категорий как параметр качества АИС и показатель качества АИС. Параметр качества АИС — это количественная величина, отображающая интенсивность проявления отдельного свойства АИС.

Показатель качества АИС

— совокупность параметров, отображающих количественную характеристику свойства АИС и обеспечивающая оценку соответствующей стороны качества АИС. В основе квалиметрии АИС лежит система показателей.

Единичный показатель качества АИС — определяется на основе набора соответствующих параметров. Примером может служить значение  достоверности информации по определенному виду обрабатываемой  документации на отдельном этапе технологии обработки данных АИС.

Групповой показатель качества АИС — определяется на основе набора единичных показателей по одному свойству АИС. Например, определить значение группового показателя можно путем расчета средне-взвешенного значения своевременности обработки данных по набору  этапов технологического процесса АИС.

Интегральный показатель качества АИС — определяется на основе  набора групповых показателей по нескольким свойствам АИС. Так, например, средневзвешенная сумма показателей достоверности, полноты  и своевременности информации отображает значение комплексного показателя качества по групповым фактическим, базовым и относительным показателям АИС.

Значения интегральных показателей могут быть определены как  средневзвешенные величины. Эти величины принимаются соответственно по единичным, групповым, базовым, относительным показателям качества. Значения показателей могут быть просчитаны как по отдельным этапам, так и в целом по АИС. Эти показатели будут отображать иерархичность и многосвязностью свойств АИС.

Обобщенный показатель качества АИС — определяется функциональной зависимостью от набора значимых свойств АИС, близких по    весомости и содержанию. Обобщенный показатель, как правило, отображает несколько свойств АИС и учитывает взаимовлияние параметров  весомости всех входящих в него групповых (абсолютных или удельных)  показателей. В конкретных моделях определения значений обобщенных показателей весомость отображается через коэффициенты весомости того или иного показателя, включенного в структуру модели обобщенного показателя (коэффициент весомости показателя качества АИС — это количественная характеристика значимости определенного показателя качества АИС среди других показателей ее качества). В определенных случаях в роли обобщенных показателей могут быть

применены:

• средневзвешенный арифметический показатель качества АИС — определяется как средняя величина от значений групповых показателей АИС и коэффициентов их весомости. Для расчета средней величины значения показателей и соответствующие коэффициенты их весомости могут приниматься как попарные произведения;

• средневзвешенный геометрический показатель АИС — определяется как среднее пропорциональное между значениями групповых показателей АИС и коэффициентов их весомости. Расчет значений средневзвешенных показателей проводится на основе нескольких групповых показателей, например достоверности, полноты, своевременности обработки информации в разрезе их фактических, базовых и (или) относительных значений.

Значения обобщенных показателей по своей природе зависят от соответствующих фактических значений единичных и (или) групповых показателей, т.е. находятся в причинно-следственной связи. Например, о таких обобщенных показателях, как производительность технологического процесса АИС и себестоимость обработки информации можно сказать, что они взаимосвязаны и в значительной мере зависят от дефектов обработки. Определить значения производительности и себестоимости можно путем установления функциональной зависимости между значениями обобщенных показателей, с одной стороны, и значениями показателей, формируемых с учетом дефектов обработки по достоверности, полноте, своевременности, — с другой. Априори можно предположить, что указанная зависимость может существовать в форме закономерности. Это может быть подтверждено на этапе эксперимента. В работах по улучшению качества АИС необходимо, в частности, решать задачи управления, прогнозирования значений показателей качества при определенных условиях. Тогда становится необходимым определение значимости или «веса» каждого класса дефектов, которые при измерении могут быть обозначены как переменные величины в указанной выше функциональной зависимости, или закономерности.

Определить значения обобщенных показателей и коэффициентов весомости по каждой переменной можно на основе регрессионного анализа [31]. При этом необходимый учет изменения значений переменных можно принять равным 1 %. В нашем случае коэффициенты весомости могут быть определены как коэффициенты регрессии принятых переменных по достоверности, полноте, своевременности и др. Заметим, что свободные члены регрессионных уравнений будут показывать базовые значения соответствующих обобщенных показателей.

Для выполнения регрессионного анализа и построения регрессионной модели необходимо получить исходные данные по зависимости, которую можно задать в виде матриц фиксированных данных по производительности и себестоимости соответственно. Следует отметить, что сравнительно трудоемкий процесс решения уравнений, получения коэффициентов весомости целесообразно выполнить путем применения ЭВМ и соответствующих программ регрессионного анализа.

Измерение значений обобщенных показателей выполняется в натуральных и стоимостных единицах. Производительность системы можно измерить в документо-днях, а себестоимость обработки одного документа в рублях, хотя возможно и измерение в шкалах другой градации. При измерении относительных значений обобщенных показателей необходимо учитывать прямые и обратные функциональные зависимости, существующие для значений обобщенных показателей качества, в частности производительности АИС и себестоимости обработки единицы информации (файла, документа и др.).

Следует помнить, что проблема адекватной оценки качества АИС заключается не столько в измерении ее отдельных сторон, сколько в определении единой обобщенной числовой характеристики всех свойств АИС. В силу подобных свойств обобщенный показатель в принципе отображает не отдельные совокупности свойств АИС, а нечто большее. Это «нечто большее» можно трактовать как свойство АИС, которое не учитывается ни одним из показателей системы в отдельности. В данном случае это условие можно идентифицировать как показатель эмерджентности АИС. Эмерджентность АИС — это свойство АИС, которым не обладают элементы АИС в отдельности. Примером эмерджентности АИС может служить обобщенный показатель производительности АИС, так как свойством «выдавать результатные документы пользователю» не обладает ни одна из подсистем АИС в отдельности. Вместе с тем, при автономном рассмотрении, например, процессора ЭВМ как части АИС можно говорить о производительности (быстродействии) процессора. В данном случае имеет место условие иерархичности свойств АИС, в частности эмерджентности АИС.

Комплексный показатель качества АИС — определяется как средневзвешенная арифметическая величина набора различных по содержанию, но сопоставимых по измерению показателей качества АИС, может быть определен по набору свойств на уровне отдельных компонентов (подсистем), АИС в целом и (или) совокупности АИС. Так, например, значение этого показателя можно рассчитать по набору базовых интегральных и обобщенных показателей, отображающих набор различных свойств АИС, измеряемых по удельной шкале. Этот показатель должен иметь следующие свойства:

•  репрезентативность — отображение в комплексном показателе всех основных характеристик АИС, по которым оценивается ее качество;

•  монотонность — изменение комплексного показателя качества АИС при изменении любого из единичных показателей качества при фиксированных значениях остальных показателей;

•  чувствительность к варьируемым параметрам АИС — согласованная реакция на изменение каждого из единичных показателей.

Комплексный показатель — это функция оценок всех единичных показателей, его чувствительность определяется первой производной этой функции. Значение комплексного показателя должно быть особенно чувствительно в тех случаях, когда какой-либо единичный показатель выходит за допустимые пределы — комплексный показатель качества должен значительно уменьшить свое численное значение;

•  нормированное — численное значение комплексного показателя заключенного между наибольшим и наименьшим значениями относительных показателей качества. Это требование нормировочного характера предопределяет шаг шкалы измерений комплексного показателя;

•  сравнимость результатов (обеспечивается одинаковостью методов их расчетов, в которых единичные показатели должны быть выражены в удельных величинах).

Определяющий показатель качества АИС — это количественная характеристика качества, по которой принимается окончательное решение об оценке качества АИС. Назначение статуса определяющего показателя может получить любой показатель из имеющихся в системе показателей качества АИС. Чаще всего этот статус приобретают комплексные, обобщенные и интегральные показатели. В процессе управления качеством АИС в роли критерия может быть выбран, например, или обобщенный показатель производительности ИС, или интегральный показатель относительного уровня качества АИС и др. Выбор определяющего показателя обусловлен в большей степени прагматикой решения задач оценки и зависит от пространственно-временных характеристик конкретной задачи оценки. При оценке качества ИС в роли определяющего показателя со стороны ее экономической составляющей может быть применен показатель экономической эффективности.

Таким образом, центральная задача оценки АИС — определение и выбор комплекса показателей качества АИС [29,31,71]. Комплекс универсальных показателей представим в виде классификационного поля (табл. 13.4). В данной классификации основания деления выбраны с учетом их важности и частоты применяемости.

Разумеется, данная классификация не отображает полного состава свойств, характеризующих продукцию и услуги ИС. Каждый из этих свойств может быть детализирован в отдельную ветвь классификационного дерева. Следует отметить наличие связи между деревом классификации информационной продукции и услуг и деревом целей АИС. Указанные в таблице классы формируются в основном через выделение свойств, которые присущи информации, составляющей содержательную часть информационной продукции. При этом каждая единица

— это носитель комплекса свойств (признаков) соответствующих классов. Например, документ может обладать признаками квартального баланса юридической фирмы представленного несвоевременно, содержащего цифровую информацию неполного объема и т.д.

При расчете количественного значения показателя привлекаются как минимум два параметра качества АИС. Например, расчет достоверности информации прежде всего базируется на относительности количества ошибок и объема обрабатываемой информации, содержащего эти ошибки. Фактическое значение показателя определяется путем расчета по определенным формулам, (разд. 13.2.2).

Адекватность оценки в значительной мере зависит от возможности сравнения соответствующих показателей между собой. Сравнительность может быть показана как уровень качества, определяемый отношением фактических и базовых значений показателей соответствующего вида. Отсюда один из ключевых этапов оценки качества — определение значений базовых показателей для оценки качества АИС. Базовое значение показателя качества АИС — это значение показателя качества АИС, принятое за основу при сравнительной оценке ее качества. В квалиметрии АИС в роли значений базовых показателей целесообразно применять значения, достигнутые в условиях передового отечественного и зарубежного опыта разработки и эксплуатации так называемых эталонных АИС. Эти значения и (или) требования к параметрам качества АИС должны указываться в нормативно-технической документации, в частности, международных стандартах, ГОСТах и других руководящих технических материалах. К сожалению, указанные категории нормативной документации по причине недостаточной разработанности проблемы редко содержат, а иногда и не содержат вовсе значения базовых показателей качества эталонных ИС.

Кроме того, за исходные значения могут быть приняты значения показателей, планируемые в перспективе эксплуатации АИС или найденные экспериментальным или теоретическим путем. В будущем можно будет получить значения базовых показателей расчетным способом на основе репрезентативных выборок статистических данных о значениях показателей качества ИС.

В общем случае в улучшении качества обработки необходимо стремиться к достижению наивысшего, т.е. идеального значения показателя, которое возможно в заданных условиях функционирования каждой конкретной технологии АИС. В квалиметрии количественные значения показателей измеряются в баллах, процентах, долях единицы. Размеры равны размерам единиц, принятых как эталонные, а погрешности результатов измерений известны и с заданной вероятностью не выходят за установленные пределы. Измерение качества проводится посредством шкал измерения.

Для обеспечения сопоставимости значений определенных групп показателей наиболее целесообразно использование унифицированной шкалы, когда значение показателя Р будет находиться в пределах от О до 1, то есть 0 < Р < 1. Допустим, что при Р = 1 ИС будет находиться в идеальном состоянии, т.е. в нужной области фазового пространства. В противном случае (Р = 0) АИС как технологическая система теряет соответствующее свойство, выходит из требуемой области фазового пространства, переходит в другое качественное состояние и перестает быть АИС как таковой. Возможность наивысшего (базового) значения какого-либо показателя можно предположить на завершающем этапе создания АИС, когда под воздействием контроля значения показателей улучшаются от этапа к этапу.

По своему назначению к значению базового показателя качества АИС близко расположен другой показатель — регламентированное значение показателя качества АИС (значение показателя, которое устанавливается управляющим органом и фиксируется в нормативной документации).

В решении задач оценки качества особую группу составляют следующие показатели:

•  номинальное значение показателя качества АИС — регламентированное значение показателя качества, от которого отсчитывается допускаемое отклонение в решении задач управления качеством АИС. По существу номинальное значение выступает в определенных случаях в роли базового значения показателя качества АИС;

•  допускаемое отклонение показателя качества АИС — отклонение фактического значения показателя качества АИС от номинального значения, находящееся в пределах, установленных нормативной документацией. В практических задачах понятие «допускаемое отклонение показателя качества АИС» ничто иное, как степень свободы или своеобразный люфт;

•  предельное значение показателя качества АИС — наибольшее или наименьшее регламентированное значение показателя качества АИС. Пределы устанавливаются с учетом фактуры показателя и условий решения задачи качества. В задачах квалиметрии АИС они обозначают предельные значения показателя. Так, например, в контрольной карте качества предельные значения параметра качества в графическом виде обозначаются линиями верхнего и нижнего пределов области допустимых значений или «фазового пространства АИС» (см. рис. 2.1).

В оценке качества значительный интерес представляет оптимальное значение показателя качества АИС — значение показателя качества АИС, при котором достигается наибольший эффект от эксплуатации АИС при заданных затратах на ее создание и эксплуатацию. Некоторые проекты создания и развития комплексных информационных систем оцениваются в 1 млн долл. и более. Вполне естественно желание фирм получить максимальную отдачу от произведенных инвестиций. При оценке качества АИС можно предположить, что лучшие параметры качества обеспечиваются более высокой себестоимостью обработки данных, а эксплуатационные затраты в целом могут понизиться. То есть путем сопоставления категорий затрат можно определить минимальные суммарные затраты на создание и эксплуатацию ИС, которые обусловят оптимальные параметры качества АИС (рис. 13.1).

Если на рисунке отложить линию экономического эффекта от эксплуатации АИС, то картина оптимизации параметров качества будет более полной. В определенных случаях оптимальный параметр качества может и не совпадать с минимальным значением суммарных затрат на весь жизненный цикл АИС. Вместе с тем, улучшение качества может происходить и без увеличения затрат на создание и их уменьшения при эксплуатации АИС. При некотором условии улучшение качества АИС выше необходимого оптимального значения нецелесообразно, т.е. улучшение качества может происходить лишь до границ оптимального состояния.

Следует учитывать, что оценка качества АИС — категория многокритериальная. Она не может измеряться только экономическими показателями. Фронтальное и настойчивое улучшение качества АИС способствует повышению престижа фирмы, улучшает морально-нравственный климат, а это трудно измерить только стоимостными категориями.

Уровень качества АИС. Для общей оценки качества АИС по системе показателей может быть применено понятие «уровень качества». Оценка уровня качества АИС — это совокупность процедур по выбору номенклатуры показателей качества АИС, расчету фактических значений показателей и сопоставлению их с базовыми. Понятие «уровень качества» может относиться и к таким категориям, как «программное обеспечение» (программный уровень АИС), «информационное обеспечение» (информационный уровень АИС), «организационное обеспечение» (организационный уровень АИС) и др.

Соответственно, оценка информационного уровня АИС — это совокупность процедур по выбору номенклатуры показателей, характеризующих информационную составляющую АИС, определению фактических значений этих показателей и сопоставлению их с базовыми; оценка технического уровня АИС — это совокупность процедур по выбору номенклатуры показателей, характеризующих техническое состояние АИС, определению фактических значений этих показателей и сопоставлению их с базовыми; оценка программного уровня АИС — это совокупность процедур по выбору номенклатуры показателей, характеризующих состояние программного комплекса оцениваемой АИС, определению фактических значений этих показателей и сопоставлению их с базовыми; оценка организационно-правового обеспечения АИС

— это совокупность процедур по выбору номенклатуры показателей, характеризующих организационно-правовое состояние АИС, определению фактических значений этих показателей и сопоставлению их с базовыми.

В практике управления качеством АИС часто важно выполнить оценку качества технического обеспечения АИС — средств вычислительной техники, аппаратуры передачи данных и других технических устройств, входящих в структуру системы. Качество технической составляющей АИС оценивается показателями ее ТУ — уровня качества на всех этапах жизненного цикла техники (при проектировании и конструировании, при изготовлении и в процессе эксплуатации). Технический уровень качества АИС — это относительная количественная характеристика качества, технической составляющей АИС, получаемая путем сопоставления фактических и базовых значений технических показателей качества системы.

При определении численного значения технического уровня учитывается совокупность технических, технологических, эксплуатационных и других показателей качества. Эти показатели призваны отображать степень совершенства технического компонента АИС и его соответствия установленным требованиям.

При оценке качества функционирования АИС значимыми оценочными показателями становятся показатели работоспособности устройств АИС. В данном случае понятие «устройство» включает: ЭВМ, ее отдельные компоненты, периферийные устройства, изделия, комплексы устройств, сетевые коммуникации, составляющие структуру подсистемы «Техническое обеспечение» АИС и др. Эти показатели могут отображать ТУ, а также могут быть задействованы в качестве исходных для определения комплексных показателей качества АИС в целом.

Оценка ТУ устройства состоит в установлении соответствия продукции мировому, региональному (например, европейскому), национальному уровню качества или уровню качества отрасли. Соответствие оцениваемой продукции мировому или другому уровню устанавливается на основе сопоставления качества устройств АИС и базовых образцов.

Следующий этап — этап определения численных значений показателей качества, характеризующих свойства оцениваемых и базовых образцов техники АИС. Этот этап выполняется путем сбора информации, измерений, испытаний, расчетов и т.д. Затем в соответствии с принятым методом оценки ТУ производятся расчеты показателей качества, уровней качества, т.е. технического уровня оцениваемого и базового образца аналогичной техники. Результаты определений всех показателей качества и технического уровня устройств отражается в специальной карте — «Карте технического уровня и качества изделий» или в сопоставительной «Таблице качества». Данные «Карты» анализируются по специальным методикам, учитывающим специфику устройства. Образцы аппаратных средств АИС для оценки их технического уровня могут иметь несколько градаций порядковой шкалы (табл. 13.5).

Выбор методов и системы показателей для оценки качества относительно узкого класса технических устройств определяется в основном прагматической стороной оценки. Особенно это проявляется в решении маркетинговых задач. При этом можно выявить следующую зависимость: чем проще класс устройств, тем менее обширным и более конкретным представляется состав применяемых показателей для оценки качества.

Так, например, были протестированы семь лазерных принтеров, появившихся на рынке в 2001 году [15]. Победу в номинации «Самый качественный принтер» одержал

Brother HL-1450 по параметрам: высокая производительность, качество отпечатков и лучшие оценки за базовую конфигурацию. А в номинации «Оптимальный-принтер» победил Samsung ML-1210. Заметим, что признак «Оптимальный принтер» отнюдь не противоречит пониманию «Самый качественный принтер». При оценке современных модификаций репрографических комплексов по соотношению «производительность/цена» призовые места занимают модификации, не являющиеся лучшими по производительности.

Можно строить и другие структуры критериев и параметров качества отдельных компонентов АИС. При рассмотрении оценки качества ПО следует отметить, что в настоящее время не существует общепринятых критериев оценки качества ПО. Вместе с тем проводятся работы по определению некоторых характеристик качества ПО [44,70]. При этом указывается, что такие характеристики могут быть приняты как рекомендация. Покажем возможные характеристики качества ПО (табл. 13.6).

При решении практических задач некоторые фирмы и отдельные специалисты разрабатывают собственные методики оценки качества программных продуктов. Например, сначала производится формирование требований к программному продукту по общесистемным, функциональным и прочим признакам. К общесистемным признакам относятся, например, адаптивность, система управления доступом к данным и др. К функциональным принадлежат признаки, которые обусловлены спецификой программных пакетов функциональных подсистем АИС — планирования, учета, анализа и др. К прочим признакам могут быть отнесены: наличие подробной документации, простота эксплуатации ПО и др. Затем на основе разработанных требований производится непосредственная оценка и выбор программ. Рассматриваемое ПО оценивается по двум направлениям — функциональному и стоимостному. В некоторых случаях комплексной оценки качества программных продуктов их отдельные свойства могут оказаться принципиальными. Так, например, механизмы современной файловой системы Unix расцениваются как достаточные для большинства прикладных задач. Однако специалисты сочли, что существует ряд приложений, где эти механизмы неэффективны, поскольку в них отсутствует понятие качества обслуживания. Для устранения этого недостатка были выделены такие важные прикладные классы свойств, как хранение и поиск в непрерывной мультисреде (аудио, видео, анимация). В результате предложена методология для анализа файловых систем с позиции качества обслуживания.

Анализ качества. После выполнения работ по оценке качества проводится анализ качества. Он проводится на основе значений показателей качества АИС, представленных в форме «Карты оценки и анализа качества АИС» (см. табл. 13.13). На этом этапе обязательно рассмотрение факторов и условий функционирования АИС. Анализ свойств АИС должен показать не только факторы-причины, непосредственно воздействующие на значение показателей качества, но и те конкретные участки технологии, которые обусловили возникновение того или иного дефекта. Так, на верхнем уровне можно выделить документационно-информационные, технологические, программные, организационные .и другие причины. Они, в свою очередь, могут быть классифицированы на более конкретные причины. Причинами появления дефектов могут быть как ошибки человеческого фактора, например нажатие оператором ошибочной клавиши клавиатуры, так и технического, например сбой в работе ЭВМ. Указанные факторы-причины, в свою очередь, обусловлены внешней средой и зависят, например, от объемов обрабатываемой документации, характера электропитания, условий оплаты труда, изменения экономической ситуации и др.

На основе анализа определяется необходимость проведения корректировки состава показателей. Изменение условий функционирования может потребовать, например, включения или исключения какого-либо показателя. По результатам анализа и актуализации системы показателей качества АИС проводится выбор или корректировка критерия управления качеством АИС. Критерий качества АИС — это ранжируемый показатель, посредством которого определяется уровень достижения цели АИС. Установление критерия выполняется в соответствии с целевым функционированием системы, характером решаемых задач, составом показателей качества, требованиями со стороны пользователей, условиями функционирования, внешними воздействиями и др. Относительно периода управления и (или) характера управляемой АИС критерии могут менять свой ранг. Так, например, при повышении значимости экономической составляющей качества АИС ранее применявшийся критерий «производительность АИС» может уступить место критерию «себестоимость обработки информации АИС».

Важный этап — разработка организационно-технических мероприятий по улучшению качества обработки данных. Этот блок реализуется на основе соответствующего плана оргтехмероприятий, например, тактического или стратегического характера. План составляется на основе анализа функционирования АИС, факторов и условий технологии выполняемых работ, взаимосвязи АИС с внешней средой и др. Обычно в плане имеются следующие данные: наименование мероприятия, исполнитель, срок исполнения, форма результата и др. Действенность плана во многом зависит от того, насколько полно выявлены факторы, влияющие на тот или иной параметр качества технологии, а также «вес» этих факторов. После согласования и утверждения плана выполняется этап реализации оргтехмероприятий по улучшению качества, в частности управление обработкой информации. Разработка и реализация плана оргтехмероприятий будут более эффективны при наличии функции контроля в контуре управления качеством АИС.

В оценке качества используются дескриптивный, экспертный и аналитический подходы, базирующиеся на социологическом, расчетном и измерительном способах получения показателей качества.

Дескриптивный подход строится в основном на базе профессионального опыта и интуиции исследователя и не свободен от субъективности.

Древнейшим способом оценки качества является экспертный метод [22]. В обычном понимании «эксперт» (от лат. expertus — опытный) — это специалист, компетентный в решении определенной задачи. Эксперт должен быть объективным при оценке АИС. Экспертный метод решения задач основан на использовании коллективного опыта и интуиции экспертов. Обычно он используется в тех случаях, когда невозможно или очень трудно получить объективные значения показателей качества АИС

расчетно-аналитическим методом. Представляется целесообразным экспертным путем получать основные параметры АИС на этапе пилотажного изучения ее качества. Так, например, эксперты могут быстро обозначить примерные состав и значения показателей оценки качества сложных АИС, отношение пользователей к системе и др. Например, проведенные экспертные исследования по оценке БД на CD-ROM со стороны пользователей показали, что подавляющее большинство (94 %) опрошенных студентов полагается при использовании БД на помощь библиотечных работников (80 %), преподавателей (9 %) и друзей (5 %) [65]. Студенты сообщили, что использование БД повышает качество научных исследований (74 %) и обучения (70 %), а также вызывает чувство мотивации и завершенности (72 %). Все студенты указали, что они снова будут использовать БД, но только 39 % чувствуют, что способны использовать свои навыки при работе и с другими подобными БД. Результаты показывают, что использование БД вносит вклад в процесс индивидуального обучения пользователей и в целом оценивается положительно.

Не отрицая положительных сторон экспертного метода в оценке качества, отметим следующее. Необходимость привлечения группы высококвалифицированных специалистов, с одной стороны, рост количества АИС как объектов оценки качества — с другой, существенно ограничивают перспективность экспертного метода по сравнению с расчетно-аналитическим способом. Кроме того, в силу сложного, вероятностного характера такого объекта как АИС трудно, а иногда и невозможно достаточно надежно оценить его качество экспертным путем, в котором фактор субъективности сравнительно более высокий, чем в расчетных методах.

При аналитическом методе состав и значения показателей формируются путем непосредственного, прямого наблюдения, регистрации и измерения состояния реально функционирующего объекта оценки качества — АИС. Рассмотрим порядок применения аналитического метода оценки качества АИС. В квалиметрии АИС уровень качества в значительной мере определяется статистикой сбоев, отказов, дефектов АИС и ее компонентов (см. Приложение 3). Анализ структуры дефектов может обеспечить выделение основных показателей качества, их весомость, факторы, влияющие на качество АИС и др. На аксиоматическом уровне можно предположить, что статистическая структура дефектов будет неоднородной. Это затруднит последующее уточнение природы дефектов, их типизацию и определение состава и значений показателей качества. В методологическом отношении неоднородность совокупности каких-либо объектов можно устранить путем классификации.

В решении задач классификации применяются, например, такие способы анализа, как монотетический, политетический, кластер-анализ. Первые два способа относятся к группировке соответственно по одному и нескольким признакам классифицируемых объектов. Чаще всего группировка выполняется по содержательным признакам, и она не всегда свободна от субъективности исследователя. Монотетическая классификация выполняется сравнительно небольшими трудозатратами. Политетическая классификация проводится по нескольким признакам и в логическом отношении более адекватна. Однако Политетическая классификация по большому объему признаков в определенных случаях становится невозможной, как в содержательном, так и в ресурсном отношениях. Способы кластерного анализа основаны на количественной оценке признаков классифицируемых объектов и в этом плане  более предпочтительны относительно первых двух способов. Способы  кластер-анализа разделяются на два класса — агломеративные и дивизивные. Агломеративная классификация результируется произвольным  количеством кластеров. В дивизивной классификации разбиение может происходить на заданное исследователем количество кластеров.  Кластеризация может быть выполнена по сравнительно большому объему классифицируемых объектов и оснований деления.  

В нашем случае наиболее целесообразным представляется классификация дефектов по двум критериям — времени и стоимости обнаружения и исправления дефектов. Поскольку объем выборки дефектов может быть довольно значительным, то классификация посредством кластерного анализа в данной задаче представляется более адекватной. Из-за обширной выборки дефектов выполнение кластерного анализа традиционным способом становится проблематичным в силу его большой трудоемкости. Встает необходимость реализации кластерного анализа с применением ЭВМ и соответствующих программ. Структура дефектов в нашем случае представляется как своеобразные окончания ветвей дерева, поэтому автоматическую классификацию дефектов целесообразно выполнить по агломеративной иерархической схеме. По результатам кластеризации полученные классы дефектов могут обеспечить определение соответствующих видов показателей. Затем классы дефектов могут быть подвергнуты статистической обработке на ЭВМ для получения значений единичных и групповых фактических показателей путем применения соответствующего ППП. Такими значениями могут быть, например, вероятность дефекта Достоверности, среднее выборочное дефекта достоверности по времени и стоимости обнаружения и исправления, взятые как по отдельным этапам, так и по АИС в целом.

Алгоритм оценки качества АИС. В методологии моделирования важное место занимает требование обеспечения четкости в структуре процессов оценки качества АИС. С целью обеспечения указанного требования конкретизируем структуру и последовательность решения задачи оценки качества АИС в форме содержательного алгоритма (рис. 13.2).

Алгоритм оценки качества АИС построен с учетом возможности того, что:

1)  оценка качества АИС проводится впервые;

2)  оценка качества АИС проводится не в первый раз;

3)  оценка качества АИС проводится с применением ЭВМ;

4)  оценка качества АИС проводится без применения ЭВМ.

Каждое из первых двух условий может пересекаться с каждым из двух последних условий. В первом случае выполняются практически все блоки алгоритма. Отметим, что уточнение класса АИС (блок 3) может проводиться в определенных случаях и после формулировки цели. Однако в общем случае определение задач способствует лучшей конкретизации принципов оценки. В рамках выбора комбинированного метода (блок 11) могут осуществляться имеющиеся методы оценки (блоки 7, 8, 10) и разработанные новые методы.

Следует учитывать, что при сочетании первого и третьего условий блок 27 из алгоритма исключается. При сочетании первого и четвертого условий задача оценки значительно упрощается, так как из алгоритма исключаются блоки 17, 22—26, 28—38. Сочетание второго и третьего условий может исключить из алгоритма блоки 6, 9, 12, 13, 14, 16, 18, 19, 23—25, 27—31. При пересечении второго и четвертого условий из алгоритма могут быть исключены блоки 6, 9, 12, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 22—26, 28—31. При необходимости обработки данных небольшого объема (блок 17) расчеты могут быть выполнены вручную. Это также относится и к таким случаям, когда необходимо выполнить расчеты по промежуточному контролю АИС или проведение расчетов на ЭВМ нецелесообразно, например расчет значений обобщенных показателей по производительности и (или) себестоимости по составленным соответствующим уравнениям регрессии.

13.2.2.Формализованное моделирование АИС

Формализованное моделирование — это развитие этапа концептуального моделирования и проводится по категориям, имеющим инновационный характер.

Формализованная модель АИС — это отображение существенных свойств АИС математическими и (или) графическими средствами. В нашем случае к иллюстративному материалу можно отнести рисунки, эскизы, графики, диаграммы, гистограммы, экспликации, чертежи и др. Каждый из указанных видов графического материала применяется в зависимости от характера отображения АИС.

Следует отметить, что создание адекватной математической модели таких сложных объектов, как, например, АИС, не простая задача. Обычно для решения подобных задач прибегают к декомпозиции системы (см. разд. 13.1). В начале разрабатывается обобщенная модель АИС. Затем на основе этой модели может быть построен комплекс частных (маргинальных) моделей. По результатам экспериментального исследования и анализа моделей проводится синтез АИС. На этапе синтезирования АИС выполняется построение структуры, технологии функционирования АИС и других процессов создания реальной АИС.

К математическим средствам разработки формализованных моделей можно отнести широкий спектр математических теорий, в частности теорию вероятностей и математическую статистику, теорию множеств, теорию графов, математическую логику и др. В общем случае процесс улучшения качества можно отобразить моделью управления качеством АИС. В контуре управления качеством два основных взаимодействующих элемента — КС УКИС как субъект в контуре управления и сама АИС как объект в контуре управления. Для разработки обобщенной математической модели управления качеством АИС целесообразно привлечь средства теории управления [43]. Обобщенная модель улучшения качества АИС может иметь в своем составе комплекс частных математических моделей. Моделирование оценки качества, как частной модели управления качеством целесообразно выполнить с привлечением средств квалиметрии, теории вероятностей и математической статистики [31,59]. Реализация указанных задач в основном обеспечивается взаимодействием АИС и системы управления ее качеством (рис. 13.3).

Пусть Х^к₍₁₎— к-мерный вектор, определяющий совокупность начальных (входных) условий и внешних воздействий, определяемых режимом функционирования

АИС; S_{(t) –} q-мерный вектор, определяющий возможные внутренние состояния

АИС; U^l_{t)l-мерный вектор, определяющий управление качеством

АИС; Y^h_(t) — h-мерный вектор выходных координат АИС. Тогда качество АИС отображается функциональной зависимостью следующего вида:

В свою очередь управляющие воздействия, вырабатываемые и реализуемые системой управления качеством АИС в процессе улучшения качества, определяются следующим соотношением:

Дальнейшее рассмотрение процесса улучшения качества проведем с учетом общей задачи оценки качества АИС для случая, когда на каждом j-м этапе АИС (j = 1,2...т) контролируется каждый j-й документ (файл) (i = 1,2...л) При этом на каждом этапе имеем и реализаций вероятностного процесса управления Y^h_j(i) отличающихся одна от другой случайными значениями координат  Х^к_j, S^q_j, U^l_j. Отметим, что  полностью определяют процесс  описывающий поведение управляемой АИС.

Обозначим через  фазовое пространство выходных координат на j-м этапе управления, характеризующем поведение АИС с позиций критерия качества. После задания следует выбрать показатель качества АИС в зависимости от ее свойств. В общем случае критерий качества I_j можно рассматривать как оценку математического ожидания от некоторого функционала G_j определяемого на траекториях процесса Y^h_j(t):

Поскольку АИС как сложная система характеризуется многомерностью и иерархичностью свойств, то адекватную оценку качества необходимо проводить не одним показателем, а их набором. Здесь следует определить несколько типов функционалов, наблюдаемых на траекториях Y^h_j(t). Отсюда задача системы управления качеством в оценке качества АИС состоит в выработке таких значений  S^q_(t) и  U^l_(t), чтобы от этапа к этапу критерий качества I_j возрастал в направлении требуемой или предельно достижимой величины. Таким образом, на каждом этапе АИС имеем и значений функционалов:

представляющих собой выборку и значений случайных величин, например сбоев, отказов, дефектов АИС, которые можно подвергнуть обычной статистической обработке с применением ЭВМ для получения оценок качества.

При осуществлении выборки необходимо учитывать свойства событий. Пусть Е₁ — событие, заключающееся в отсутствии отказа, сбоя, дефекта обработки, поиска, хранения и т.д., Е_о — событие, заключающееся в наличии дефекта. Тогда достоверность события составит:

Сбор и регистрация дефектов осуществляется по специальной методике (см. Приложение 1). Путем наблюдения и обнаружения дефектов заполняется «Ведомость выявленных дефектов» (см. Приложение 2), ориентированная на ввод в ЭВМ для последующей обработки статистики дефектов.

Исходными сведениями для статистической обработки по определению показателей качества представляются п значений функционалов полученных в результате испытаний серии из п документов на т этапах АИС, или т значений функционалов G_j  в случае т испытаний одного документа. При определении вида функционала, математическое ожидание которого характеризует качество АИС (13.3), следует учесть существенные свойства, заданные ранее определением понятия «качество обработки информации», а также набор свойств, полученных в рамках системного описания АИС на основе классификации.

В практическом отношении оценка качества АИС учитывает два состояния:

•  АИС соответствует установленным требованиям;

•  АИС не соответствует установленным требованиям.

В пространстве  можно выделить подмножество состояний, когда АИС не соответствует требованиям по качеству — и когда АИС соответствует им — . Отсюда, если в испытаниях состояния АИС получено , то обработка требует улучшения качества, если же в испытаниях получено , АИС соответствует требованиям по качеству.

Функционал оценки качества может быть как качественным, так и количественным. Применение качественных показателей возможно, если, например, функционал (13.4) принимает значение

В этом случае показатель качества характеризует в среднем соответствие АИС установленным требованиям за время t на j -м этапе жизненного цикла АИС:

Если за значение функционала принять время работы АИС до первого попадания   то показатель качества (13.3) равен среднему времени успешной работы на j-м этапе АИС:

В подобных случаях оценку качества АИС можно и целесообразно проводить посредством количественных показателей. При применении качественных показателей в результате управления АИС фиксируется только факт успешности события Е₁, идентифицируемого условием отсутствия дефекта, или неуспешности события Е_о, идентифицируемого условием наличия дефекта. Для случайной величины η получим:

Подобные величины могут быть вполне применимы для рабочей (эксплуатационной) оценки качества АИС на основе оценки вероятности успешности (неуспешности) ее функционирования, выраженной через такую величину, как, например, частость дефектов. Однако при определении набора показателей качества методом кластерного анализа, расчета знаний обобщенных показателей или др. необходимо конкретное количественное измерение момента наступления каждого наблюдаемого события. В этом случае результат или состояние i-го документа на j-м этапе характеризуется случайной величиной  которая может принимать множество положительных значений. Результаты управления, наблюдения серии из  п документов на т этапах жизненного цикла АИС можно отобразить матрицей размерности п x т, каждый элемент которой представляет собой случайные величины :

При условии испытания г-го документа данная матрица представляется

вектор-строкой  l  Н т:

От простейшей статистики для удобства последующей оценки можно всегда перейти к случайным величинам комплексного типа:

где К_j, К_i, К— сумма столбцов, строк и всех элементов матрицы (13.9), которые обозначают соответственно число неуспешных испытаний п  документов на j-м этапе, i-й последовательности документов на т этапах. Эти величины могут быть применимы для определенных значений, например, фактических, единичных, групповых, интегральных и других видов показателей оценки качества АИС.

В случае когда результаты испытания АИС представляются случайной величиной η которая может принимать только два значения (13.8), получаем:

что является вероятностью успешной работы АИС и, соответственно:

что является вероятностью отказов, неуспешной работы АИС.

Исходя из существа рассматриваемой задачи наиболее целесообразным представляется регистрация и измерение случайных событий Е_o, характеризующих отклонение АИС от установленных требований вероятностью Р(Е_o), идентифицируемых частотой дефектов в выборке документов п, взятых по этапам технологии т. Таким образом, для отображения качества АИС лучше принять вероятность ее успешной работы по формуле (13.12), чем вероятность отказов (дефектов) по формуле (13.13). Следует отметить, что принципиального значения подобный выбор в измерении качества не имеет, так как оценку качества можно выполнить как тем, так и другим способом.

Эффективная оценка для — величина

Оценивая результаты испытаний на каждом этапе, получаем последовательность оценок:

Если предположить, что от этапа к этапу АИС улучшается, то оценки (13.15) с увеличением количества испытаний будут приближаться  к неизвестному значению вероятности Р(Е₀), величина которой зависит от способности АИС находиться в состоянии, соответствующем установленным требованиям по качеству.

Важная оценка Р(Е₀) — величина интегрального характера:

где K  определяется по формуле (13.11).

Тогда, и, следовательно, их оценки (13.15) должны иметь тенденцию к улучшению, так как система управления после некоторого объема наблюдений (измерений) установит необходимые мероприятия в пространстве и времени, направленные на улучшение качества АИС. Таким образом, можно предположить, что значение показателей качества (13.16) будет выше фактических относительно первоначальных этапов и ниже относительно завершающих. По формуле вычисляется средневзвешенное значение по всем этапам АИС. Эта величина отображает значение интегрального показателя качества, например, по единичным, групповым фактическим значениям показателя качества АИС.

В рамках обобщенной модели улучшения качества рассмотрим теперь более конкретное развитие модели оценки качества АИС с позиций принципов квалиметрии. Это рассмотрение целесообразно проводить с учетом конкретных требований к оценке качества обработки данных.

Дефекты АИС могут быть заданы случайными величинами, каждая из которых характеризуется временем и (или) стоимостью обнаружения и исправления дефекта и отображается статистической структурой в соответствии с формулами (13.9) и (13.10). Исходя из характера АИС наиболее приемлемым представляется проведение сбора данных выборочно, комбинированным методом. По каждому этапу должны быть взяты репрезентативные выборки серий обрабатываемых документов. В целях обеспечения репрезентативности, в частности относительно запаздывания документов, сбор сведений можно выполнить с использованием технологических журналов регистрации поступления документов (пачек документов), если таковые имеются в наличии.

При сборе и регистрации сведений статистические данные о состоянии АИС подвергаются обработке на ЭВМ. Выбор ППП определяется целями оценки, характером решаемых задач, имеющимся парком ЭВМ и набором пакетов.

Классификация дефектов и получение на этой основе состава и содержания показателей качества АИС выполняется методом агломеративного кластерного анализа посредством реализации соответствующих программ ЭВМ. Исходя из существа

кластер-анализа дефекты, оказавшиеся в одной группе, должны быть сходными между собой, а дефекты, принадлежащие разным классам, разнородными, относящимися к различным ветвям дерева классификации. Дефекты могут быть объединены в определенный класс посредством некоторой метрики, по количественному критерию сходства (различия) классифицируемых дефектов. В качестве такого критерия сходства в нашем случае целесообразно использовать евклидово расстояние.

Пусть множество  отображает выборку, состоящую из дефектов, регистрируемых по этапам АИС. Имеется некоторое множество характеристик присущих каждому из  Количественное измерение j-ой характеристики дефекта  обозначим тогда вектор размерности т х 1 будет соответствовать каждому ряду измерений для каждого  Отсюда множество дефектов D располагает множеством векторов измерений  Х= x_1, x₂... х_п , которые характеризуют множество D. Отметим, что множество D может быть отображено как п точек в p-мерном евклидовом пространстве Е_p. Задача кластерного анализа дефектов заключается в том, чтобы для анализа некоторого целого числа S (s<n) на основе  х_i Є X разбить множество D на подмножества:

Среднее значение признака х_} для п дефектов (среднее по столбцу), определяемое по формуле

где  — элементы (дефекты) матрицы исходных данных  X (ведомость дефектов);

i = 1,2..n — номер строки (шифр, код дефекта);

j = 1,2...m — номер столбца (шифр, код признака — время и (или) стоимость обнаружения и исправления дефекта).

Тогда σ — среднее квадратическое отклонение признака, вычисляется по формуле

— нормированный элемент матрицы X определяется по формуле

Затем вычисляются всевозможные расстояния — квадрат евклидова расстояния между дефектами  i и k.

После этого исходная матрица дефектов X заменяется матрицей Z. Затем вычисляется расстояние  d_ik и матрица Z заменяется матрицей Q.

Кластеры образуются по обобщенному признаку d_ik. Вначале каждый дефект рассматривается как отдельный кластер и выбирается пара дефектов с наименьшими значениями. Допустим, что номера этих двух дефектов образуют первый кластер как результат первой итерации. Затем производится перерасчет матрицы расстояния Q, так как число дефектов уменьшилось на 1. В матрице Q вычеркивается t-я строка и t-й столбец, а р-я строка и р-й столбец рассчитываются вновь, поскольку иными будут расстояния нового укрупненного кластера относительно Других дефектов. Затем по вновь полученной матрице Q определяется Минимальный элемент и производится вторая итерация, после чего происходит объединение двух наиболее близких дефектов. Образовавшиеся кластеры в последующем объединяются в более укрупненные кластеры.

Допустим, что на l-й итерации объединились кластеры с кодами q и r, причем q < r. В матрице Q_{l ,} использованной для осуществления l- й итерации, r-я строка и  r-й столбец вычеркиваются, а q-я строка и q -й столбец заменяются. Заменяемые элементы q -й строки вычисляются по формуле

Реализация каждой итерации и образование нового кластера уменьшает размерность матрицы Q на 1. Алгоритм заканчивает работу тогда, когда все дефекты будут объединены в один общий кластер, т.е. при сформировании ствола дерева классификации. При получении на ЭВМ распечатки дендрограммы можно будет путем анализа установить наиболее приемлемый состав классов и определить таким образом показатели качества ИС.

Полученные в результате кластеризации однородные статистические структуры должны быть подвергнуты дальнейшей обработке на ЭВМ с целью получения статистических параметров, в частности средних выборочных, среднеквадратических отклонений, оценок параметров в виде доверительных интервалов, выполняемых по векторам времени и стоимости. Кроме того, могут быть определены также типы эмпирических распределений случайных величин по времени и стоимости, наиболее согласующихся с теоретическими, причем критерием согласия целесообразно принять критерий Пирсона [59].

В результате дальнейшей обработки должны быть получены математические ожидания по времени и по стоимости относительно классов дефектов. Для этого потребуется определить также количество дефектов по их видам и этапам, на которых они зарегистрированы. Кроме того, на ЭВМ должны быть обработаны данные по

причинам-факторам, обусловившим возникновение дефектов.

Ожидается, что в результате измерения и обработки данных на ЭВМ получим сравнительно небольшой объем информации о качестве АИС. С целью рационализации дальнейшей работы указанные данные необходимо представить в удобной для восприятия форме, т.е. в виде набора унифицированной технологической документации.

Исходная точка для определения состава и содержания показателей качества АИС

— получение укрупненных классов дефектов, задаваемых в результате кластер-анализа. Априори можно предположить, что в результате будут получены классы дефектов соответственно по достоверности, полноте, своевременности. Определение конкретных формул, по которым можно рассчитывать значения показателей качества АИС, выполняется на основе вышеприведенных формул обобщенной модели.

Достоверность информации — это величина, противоположная вероятности ошибки в определенном объеме информации. В соответствии с вышерассмотренной математической моделью вероятность ошибки представляется как отношение числа дефектов к определенному объему информации. Таким образом, значение достоверности информации можно рассчитать по формуле

где  — единичный фактический показатель достоверности сведений информации i-го вида на  j-м этапе обработки  ;

 — количество обнаруженных ошибочных символов (дефектов) в информации i-го вида на  j-м этапе обработки;

 — объем в символах информации  i-го вида на j-м этапе.   

Полнота информации — это величина, противоположная вероятности пропуска единицы информации в определенном объеме информации. Ее значение рассчитаем по формуле

где — единичный фактический показатель полноты сведений в документации  i-го вида на j-м этапе обработки ;

 — количество отсутствующих показателей, регламентированных форматом документа  i-го вида на  j-м этапе;

— количество показателей в документах  i-го вида, обрабатываемых на j-м этапе.

Своевременность обработки информации — величина, противоположная вероятности запаздывания информации относительно определенного объема информации, предназначенного к выдаче. Значение этого показателя определяется по формуле

где — единичный фактический показатель своевременности обработки информации (документации)  i-го вида на  j-м этапе обработки ;

 — фактическое количество документов (пачек документов) i-го вида, выданных с опозданием,  j-м этапе обработки;

— общее количество документов (пачек документов)  i-го вида, необходимое к выдаче по регламенту на заданное время на j-м  этапе.

Тогда значения групповых показателей достоверности, или полноты, или своевременности по всем этапам и (или) по всем видам информации (документации) можно определить по формуле

где — групповой фактический показатель 1-го вида  ;

— значение единичного фактического показателя 1-го вида (достоверность, полнота, своевременность и др.);

— индексы соответственно видов показателей, документации и этапов обработки.

В роли базовых значений принимается вероятность одного дефекта соответственно достоверности, полноты, своевременности относительно соответствующих объемов обрабатываемой документации. При данном условии значение базового показателя определяется по формуле

где — базовый показатель 1-го вида

— объем обрабатываемой документной информации  i-го вида;  

l — индекс показателя.

В зависимости от вида показателя — достоверности, полноты, своевременности

— объем информации измеряется в символах, показателях, документах.

Оценку относительного уровня качества можно выполнить, исходя из значения относительных показателей, выступающих как отношение фактических показателей к базовым, определяемых по формуле

где — значение относительно уровня показателя 1-го вида

— значение фактического показателя 1-го вида;

— значение базового показателя 1-го вида.

С учетом обратно функциональной зависимости и требований со стороны принятой нами нормированной шкалы измерения значение относительного показателя качества по себестоимости определяется по формуле

где с — индекс показателя себестоимости.

Исходя из иерархичности свойств объектов и содержания оценки качества АИС, интегральные показатели определяются как средневзвешенные величины по набору значений показателей в целом — единичных, групповых, базовых и относительных.

Интегральный показатель по набору единичных показателей определяется по формуле

где — интегральный показатель по набору единичных показателей достоверности, полноты, своевременности

— единичный фактический показатель  l-го вида.

Далее определяем

где  — интегральный показатель по набору групповых показателей

 — групповой показатель 1-го вида.

— относительный показатель l-го вида.

При расчете обобщенных показателей целесообразно использовать функциональную зависимость между дефектами обработки и значениями обобщенных показателей. С учетом использования расчетно-аналитических методов оценки качества указанную зависимость можно определить на основе регрессионной зависимости. При этом выбор вида функции обобщенного показателя должен быть выполнен так, чтобы получаемая при этом линейная зависимость была лучшей аппроксимацией функциональной зависимости. Кроме того, при расчете значений обобщенных показателей необходимо определить значения коэффициентов весомости показателей, в роли которых выступают коэффициенты регрессии.

В нашем случае целесообразно в качестве модели зависимости использовать регрессионные уравнения линейного вида. При этом обобщенными показателями будут производительность АИС и себестоимость обработки одного документа. Используемыми переменными будут выступать время и стоимость обнаружения и исправления дефектов соответственно достоверности, полноты и своевременности.

При решении уравнения регрессии по фиксированной матрице исходных данных уравнение множественной линейной регрессии будет иметь вид:

где Y_i — зависимая (прогнозируемая) переменная (производительность и (или) себестоимость);

х_i — независимые (прогнозирующие) переменные (значения времени или стоимости обнаружения и исправления дефектов соответственно достоверности, полноты, своевременности);

a_o — свободный член регрессии;

А' — вектор оценок коэффициентов линейной регрессии;

ε_i — случайные величины (совокупность неучтенных случайных факторов, либо мера достижимой аппроксимации значений Y. функциями из аргументов х_i либо то и другое вместе).

Оценка параметров а_o, А', производится методом наименьших квадратов, т.е. из условия минимума суммы квадратов отклонений:

где — вектор оценок коэффициентов линейной регрессии;

— обратная матрица ковариаций между переменными  x_l..x_q ;

— вектор оценок ковариаций между переменными у и переменными  x_l...,x_q ;

т_у — оценка среднего значения у;

М_х — вектор средних значений переменных x_l,..., x_q.

Для оценки переменных регрессии с применением ЭВМ необходимо получить исходные данные. В нашем случае они могут быть представлены в виде матрицы фиксированных данных. С учетом сущности модели, описывающей состояние АИС, матрица фиксированных данных имеет размерность п х т (т = q+l, x_m=Y) и представляет собой выборку  m-мерных объектов  Х= (x_l, ..., x_q,..., x_m). По условиям задачи необходимо  иметь две  матрицы  —   по  производительности  и  по  себестоимости. Расчет значений целесообразно выполнить исходя из  зависимости повышения производительности ИС от снижения времени на обнаружение и исправление дефектов с размерностью шага на 1 % и снижения себестоимости от уменьшения стоимости обнаружения  и исправление дефектов на 1 %. По условиям решения регрессионных  уравнений в матрице исходных данных количество строк должно быть  не меньше числа переменных. Исходя из практических соображений  целесообразно представить такую матрицу состоящей из 20 строк каждая, т.е. просчитать зависимость до 20 %.

Матрицу производительности АИС будем определять в следующем  порядке. Сначала оцениваем математическое ожидание дефекта обработки по формуле

где  — оценка математического ожидания времени обнаружения и исправления дефекта

по j-ой переменной матрицы относительно документа, или показателя, или символа в зависимости от вида переменной — своевременности, полноты, достоверности;

 — среднее выборочное значение j-й переменной, полученной ранее в результате обработки статистической структуры дефектов с применением ЭВМ;

Pj — относительная частота j-й переменной, приходящаяся на один документ, показатель или символ.

Оцениваем общую трудоемкость дефектов по формуле

где — общая трудоемкость дефектов по j-й переменной;

V— объем обрабатываемой документации (измеряемый в количестве документов, показателей, символов).

Тогда трудоемкость дефектов при условии снижения ее значения на  р процентов будет:

где  — трудоемкость дефектов  j-го вида при условии снижения ее значения на  р процентов.

Отсюда совокупную трудоемкость дефектов обработки при условии снижения ее на  р процентов можно определить по формуле

где — трудоемкость дефектов обработки при условии снижения трудоемкости на  р процентов.

Теперь определим общую нормированную трудоемкость обработки документации по формуле

где t^o — общая нормированная трудоемкость обработки документации при условии отсутствия дефектов;

— нормированная трудоемкость обработки одного документа.

Определим календарный период обработки с учетом снижения совокупной трудоемкости на p процентов по формуле

где t_p — календарный период обработки при условии снижения трудоемкости на  p процентов;

— календарный период обработки, в рамках которого осваивается трудоемкость;

t^d — совокупная трудоемкость дефектов обработки, определяемая по формуле

Тогда значение производительности при условии снижения совокупной трудоемкости дефектов на р процентов определяется по формуле

где  — значение производительности АИС при условии снижения совокупной трудоемкости дефектов на р процентов.

Проведя необходимые расчеты, записываем в матрицу значения   и значения . Таким образом, по вышеуказанным формулам определяются и записываются значения последующих строк матрицы. В зависимости от особенностей АИС значения параметров, привлекаемых для расчета переменных матрицы могут быть выражены в минутах, днях,

символах, показателях, документах и др.

Матрица фиксированных данных для расчета регрессионной зависимости дефектов обработки и себестоимости обработки документации определяется в следующем порядке. Прежде всего оцениваем математическое ожидание дефекта обработки по формуле

где   — оценка математического ожидания стоимости обнаружения и исправления одного дефекта по j-ой переменной матрицы;

— среднее выборочное значение стоимости обнаружения и исправления одного дефекта по j-й переменной, полученной ранее в результате обработки статистической структуры дефектов с применением ЭВМ.

Затем оцениваем общую стоимость дефектов по формуле

Тогда совокупная стоимость обнаружения и исправления дефектов может быть определена по формуле

где С^d — совокупная стоимость обнаружения и исправления дефектов.

Определим общую стоимость дефектов при условии снижения ее на р процентов по формуле

где — общая стоимость дефектов по j-й переменной при условии снижения стоимости нар процентов.

Значение записываем в соответствующие графы матрицы фиксированных данных. Для определения зависимой переменной — себестоимости обработки одного документа

— необходимо получить совокупную стоимость обнаружения и исправления дефектов при условии снижения стоимости дефектов на р процентов по формуле

где — совокупная стоимость обнаружения и исправления дефектов при условии снижения стоимости на р процентов.

Нормированную стоимость обработки документации, т.е. стоимость при условии отсутствия дефектов определим по формуле

где С°— общая нормированная стоимость обработки документации АИС;

Сⁿ — нормированная стоимость обработки одного документа.

Теперь определим общую фактическую стоимость обработки документации по формуле

где C^f_p — общая фактическая стоимость обработки при условии снижения стоимости дефектов на р процентов.

Тогда значение зависимой переменной вычислим по формуле

где С^у_р — значение себестоимости обработки одного документа при условии снижения стоимости дефектов обработки нар процентов.

Значения нормированной трудоемкости и стоимости обработки одного документа определяются с учетом нормативов, действующих на предприятии. Записав в соответствующую позицию значение С^у_р матрицы, проводят вычисления переменных следующей строки.

Параметры, привлекаемые для расчета переменных матрицы себестоимости, могут измеряться в копейках, рублях, тысячах рублей, показателях, документах и др. В нашем случае целесообразно себестоимость измерить в рублях на один документ.

Полученные значения показателей качества АИС для удобства дальнейшего использования целесообразно записать в специальную форму — «Карту анализа и оценки качества АИС». Оценка качества АИС выполняется путем анализа значений комплекса показателей по принципу «от общего к частному», т.е. от обобщенных показателей до единичных. В результате такого анализа необходимо установить участки, которые наиболее подвержены воздействию факторов, снижающих уровень качества АИС. Анализ состава и направленности действия факторов позволяет определить конкретные меры по улучшению качества системы.

Разработка алгоритма и программы. Моделирование процесса автоматического обнаружения ошибок и восстановления достоверности  значений показателей в табличных документах вызывает необходимость анализа свойств указанных документов [32]. Модель табличного  документа можно представить в виде матрицы. В теории помехоустойчивого кодирования решен ряд вопросов автоматической коррекции  ошибок в кодовых ансамблях информации, передаваемой по каналам  связи [18]. Рассмотрим метод автоматического обнаружения ошибок  и восстановления достоверности табличных документов с учетом концепции теории помехоустойчивого кодирования.

Передаваемая в двоичном виде информация имеет вероятность искажения отдельных двоичных символов, что приводит к снижению  достоверности сообщений. Один из способов защиты сигналов от искажений — ввод в передаваемую кодовую комбинацию избыточной информации. Обычно корректирующие коды состоят из информационных и контрольных разрядов. Последние в информационном отношении  избыточны и выполняют функции корректировки ошибок в соответствующем разряде двоичного слова. Имеются двоичные модификации  корректирующих кодов — код Хэмминга, Боуза-Чоудхури-Хоквингема, векторный, треугольный и др. При кодировании информации, например, кодами Хэмминга разряды информационной части кода делятся на группы. Значение каждого контрольного разряда вычисляется путем суммирования по модулю тех разрядов, которые входят в соответствующую информационную группу. При декодировании информации в канале связи по модулю суммируются информационный и контрольный разряды кода, входящие в соответствующую группу. По результатам суммирования формируется синдром — корректирующее двоичное число, у которого каждый разряд есть результат суммирования. Синдром в общем случае выступает как опознаватель ошибки. Если синдром состоит из одних нулей, то это означает отсутствие ошибки в передаваемом коде, а ненулевое значение синдрома указывает адрес ошибки, т.е. номер разряда кода, в котором произошло искажение символа. Если в информационном разряде находится символ 0, то при коррекции он заменяется на достоверный, т.е. и наоборот. Эта схема работы кода Хэмминга не исчерпывает полного состава средств помехоустойчивого кодирования, но она достаточна для применения в данной задаче в качестве исходного положения.

Рассмотрим структуру и свойства условного табличного документа на основе его модели (рис. 13.4).

Модель табличного документа можно отобразить четверкой:

где  — матрица документа  — реквизиты-основания (числа), отражающие количественное состояние объектов);

А — кортеж реквизитов-признаков (наименования строк таблицы), отражающий качественные стороны состояния объектов;

В — кортеж реквизитов-признаков (наименования столбцов таблицы), отражающий качественные стороны состояния объектов;

D — кортеж реквизитов-признаков, отражающий качественные стороны состояния объектов общего уровня и относящийся как к А, так и к В;

 реквизиты-основания типа «итого», «всего» или контрольные суммы соответственно по строкам и столбцам, отражающие количественное состояние объектов.

Рассматриваемая модель табличного документа может быть представлена в синтаксическом отношении как кодовый ансамбль. В этом ансамбле информационные группы отображаются совокупностью значений показателей по документострокам и (или) документографам, а также контрольными суммами и (или) значениями-показателей типа «всего» и «итого». В данном случае контрольные суммы обладают своеобразными свойствами синдромов, т.е. опознавателей ошибок. Вместе с тем, семантические свойства документа, в частности арифметическая связь контрольных сумм с соответствующими значениями показателей, представленными не в двоичной, а в десятичной системе, устраняют необходимость модульного или другого способа формирования синдромов. Указанные связи между значениями элементов обеспечивают потенциальную возможность автоматического обнаружения ошибок и их исправление без непосредственного участия оператора ЭВМ. С учетом выявленных выше элементов аналогии представим алгоритм автоматического восстановления достоверности показателей применяемый для документов табличного вида.

Существует взаимосвязь элементов типа арифметического баланса:

При условии внесения ошибки в какой-либо элемент на этапах обработки нарушаются условия соотношений (13.58.), (13.59). С целью автоматического обнаружения ошибок и их исправления при вводе в ЭВМ указанные соотношения проверяются программно. Сначала проверяется равенство

Если равенство не соблюдается, то на принтер или дисплей в рамках протокола ввода документов в ЭВМ выдается сообщение об отсутствии Равенства указанного типа и идентификатор документа, в котором  нарушено равенство. Если же равенство (13.60) соблюдается, то далее условие проверяется:

после чего выдается сообщение на принтер (дисплей) об ошибке и ее исправлении с указанием индекса документа, а также значение замененного ошибочного

реквизита-основания и заменяющего достоверного реквизита-основания.

Если же нарушение условия (13.61) обнаружено более чем в одной строке, то для столбцов матрицы проверяется условие:

и на принтер выдается сообщение об ошибке и ее исправлении.

Если же нарушение обнаружено более чем в одном столбце, то на дисплей или принтер выдается сообщение об ошибках с обозначением модификации ошибок и их адресов. Заметим, что при какой-либо ошибке, например транспозиции (перестановки)

 нарушается условие (13.58). Это и идентифицируется как ошибка относительно  Обнаружение выполняется в случаях не только транспозиции, но и других различных искажений лексического, синтаксического, логического и арифметического свойства по набору каждой отдельной строки и (или) столбца матрицы документа. Таким образом, алгоритм позволяет осуществить программное исправление однократных и обнаружение многократных ошибок относительно строки и (или) столбца матрицы контролируемого документа.

При практическом применении данного метода следует учитывать возможность отсутствия реквизитов типа «всего», «итого» как по строкам, так и по столбцам или возможность того, что указанные реквизиты связаны с неполным набором

реквизитов-оснований строки и (или) столбца. В первом случае на этапе подготовки документа целесообразно подсчитать контрольные суммы, а во втором случае можно применить данный метод по субматрице документа в пределах соответствующих контрольных сумм (реквизиты типа «всего»), если реализация дополнительных трудозатрат в конкретной АИС проблематична. Следует иметь в виду, что в любом случае подсчет контрольных сумм целесообразен.