Реинжиниринг бизнес-процессов - Тельнов Ю.В. Тельнов Ю

Вопросы Сущность структурного подхода к проектированию ИС 2. Методология структурного проектирования Гейна –Сарсона 3. Методология структурного анализа и проектирования SADT 1.

Формальное определение метода проектирования Концепции и теоретические основы (структурный или объектно-ориентированный подход) Нотация – способ отображения моделей статической структуры и динамики поведения проектируемой системы (графические диаграммы, математическая формализация – множества, графы, сети Петри) Процедуры, определяющие практическое применение метода (последовательность и правила построения моделей, критерии, используемые для оценки результатов)

Сущность структурного подхода Заключается в декомпозиции системы, которая производится следующим образом: система разбивается на функциональные подсистемы, которые делятся на подфункции, те – на задачи и так далее до конкретных процедур. Система Подсистем Функция (задача)

Принципы структурного подхода В основе структурного подхода лежат следующие принципы: принцип декомпозиции (научный метод, использующий структуру задачи и позволяющий заменить решение одной большой задачи решением серии меньших задач); принцип иерархического упорядочения (организация составных частей системы в иерархические древовидные структуры с добавлением новых деталей на каждом уровне); принцип абстрагирования (выделение существенных аспектов системы и отвлечение от несущественных); принцип непротиворечивости (обоснованность и согласованность элементов системы); принцип структурирования данных (данные должны быть структурированы и иерархически организованы).

Методологии структурного анализа и проектирования Методология структурного анализа и проектирования определяет руководящие указания для оценки и выбора разрабатываемого проекта, шаги работы, которые должны быть выполнены, их последовательность, правила распределения и назначения операций и методов. В настоящее время успешно используются практически все известные методологии структурного анализа и проектирования, однако наибольшее распространение получили методологии: структурного анализа и техники проектирования SADT (Structured Analysis and Design Technique), Д. Марка – К. Мак. Гоун структурного системного анализа Гейна-Сарсона (Gane-Sarson), структурного анализа (Yourdon/De Marko), развития систем Джексона (Jackson), информационного моделирования Мартина (Martin). и проектирования Йодана/Де Марко

Классификация структурных методологий Современные структурные методологии анализа и проектирования классифицируются по следующим признакам: по отношению к школам - Software Engineering (SE) и Information Engineering (IE); по порядку построения модели - процедурноориентированные, ориентированные на данные и информационноориентированные; по типу целевых систем - для систем реального времени (СРВ) и для информационных систем (ИС).

Школа Software Engineering SE является нисходящим поэтапным подходом к разработке ПО, начинающейся с общего взгляда на его функционирование. Затем производится декомпозиция функций на подфункции, и процесс повторяется для подфункций до тех пор, пока они не станут достаточно малы для их кодирования. В результате получается иерархическая, структурированная, модульная программа. SE является универсальной дисциплиной разработки ПО, успешно применяющейся как при разработке систем реального времени, так и при разработке информационных систем.

Школа Information Engineering IE - более новая дисциплина. С одной стороны, она имеет более широкую область применения, чем SE: IE является дисциплиной построения систем вообще, а не только систем ПО, и включает этапы более высокого уровня (например, стратегическое планирование), однако на этапе проектирования систем ПО эти дисциплины аналогичны. С другой стороны, IE - более узкая дисциплина, чем SE, т. к. IE используется только для построения информационных систем, а SE - для всех типов систем.

Модель разработки ПО и ИС Разработка ПО и ИС основана на модели ВХОД-ОБРАБОТКАВЫХОД: 1. данные входят в систему, 2. обрабатываются, 3. выходят из системы. вход Такая модель используется во всех структурных методологиях. При этом важен порядок построения модели. Обработка выход

Порядок построения модели Процедурно-ориентированный подход регламентирует первичность проектирования функциональных компонент по отношению к проектированию структур данных: требования к данным раскрываются через функциональные требования. При подходе, ориентированном на данные, вход и выход являются наиболее важными - структуры данных определяются первыми, а процедурные компоненты являются производными от данных. Параллельное проектирование процессов и структур данных с согласованием моделей

Информационные системы Управляемы данными Сложные структуры данных Большой объем входных данные Интенсивный вводвывод Машинная независимость Системы реального времени Управляемы событиями Простые структуры данных Малое количество входных данных Интенсивные вычисления Машинная зависимость Типы целевых систем

Средства поддержки систем разного типа Название методологии Школа Порядок построения Тип систем Йодан-Де Марко SE Процедурноориентированная ИС, СРВ Гейн-Сарсон SE Процедурноориентированная ИС, СРВ Джексон SE Ориентированная на ИС, СРВ данные Мартин IE Информационноориентированная ИС SADT IE Параллельное проектирование 1)проц. -ориент. 2)ор. на данные ИС

2. Методология структурного проектирования Гейна –Сарсона. Диаграммы потоков данных (DFD) являются основным средством моделирования функциональных требований проектируемой системы. С их помощью эти требования разбиваются на функциональные компоненты (процессы) и представляются в виде сети, связанной потоками данных. Главная цель таких средств продемонстрировать, как каждый процесс преобразует свои входные данные в выходные, а также выявить отношения между этими процессами.

История создания Ларри Константайн (IBM) 1965, 1974 – структурное проектирование Hughee Aircraft Company – 1975, 1977 – интерактивная система графики структурных схем Гэйн К. , Т. Сарсон – основали фирму Improved System Technologies. Первый CASE - инструмент STRADIS, 1976. Э. Йодан, Г. Маейрс, У. Стивенс, Т. Де Марко, В. Вайнберг. Компания Jordon inc. -1975 г. Оценка ЖЦ с использованием методов структурного анализа и проектирования: 5% - обследование, 35 % - анализ, 20 % проектирование, 15 % - реализация, 25 % - остальное.

Методология Гейна-Сарсона В основе данной методологии лежит построение модели ИС. В соответствии с методологией модель системы определяется как иерархия диаграмм потоков данных – Data. Flow Diagram (ДПД или DFD), описывающих асинхронный процесс преобразования информации от ее ввода в систему до выдачи пользователю. Диаграммы верхних уровней иерархии (контекстные диаграммы) определяют основные процессы или подсистемы ИС с внешними входами и выходами. Они детализируются при помощи диаграмм нижнего уровня. Такая декомпозиция продолжается, создавая многоуровневую иерархию диаграмм, до тех пор, пока не будет достигнут такой уровень декомпозиции, на котором процесс становятся элементарными и детализировать их далее нет необходимости. Инструменты: Vantage Team Builder (Vestmount), Power Design (SAP)

Основные компоненты DFD Источники информации (внешние сущности) порождают информационные потоки (потоки данных), переносящие информацию к подсистемам или процессам. Те в свою очередь преобразуют информацию и порождают новые потоки, которые переносят информацию к другим процессам или подсистемам, накопителям данных или внешним сущностям - потребителям информации. Таким образом, основными компонентами диаграмм потоков данных являются: внешние сущности; системы/подсистемы; процессы; хранилища данных; потоки данных.

Внешние сущности Внешняя сущность представляет собой материальный предмет или физическое лицо, представляющее собой источник или приемник информации, например, заказчики, персонал, поставщики, клиенты, склад. Может быть внешняя АС (подсистема) Определение некоторого объекта или системы в качестве внешней сущности указывает на то, что она находится за пределами границ анализируемой ИС. В процессе анализа некоторые внешние сущности могут быть перенесены внутрь диаграммы анализируемой ИС, если это необходимо, или, наоборот, часть процессов ИС может быть вынесена за пределы диаграммы и представлена как внешняя сущность. Внешняя сущность обозначается квадратом, расположенным как бы "над" диаграммой и бросающим на нее тень, для того, чтобы можно было выделить этот символ среди других обозначений:

Системы и подсистемы При построении модели сложной ИС она может быть представлена в самом общем виде на так называемой контекстной диаграмме в виде одной системы как единого целого, либо может быть декомпозирована на ряд подсистем. Номер подсистемы служит для ее идентификации. В поле имени вводится наименование подсистемы в виде предложения с подлежащим и соответствующими определениями и дополнениями.

Процесс представляет собой преобразование входных потоков данных в выходные в соответствии с определенным алгоритмом. Физически процесс может быть реализован различными способами: это может быть подразделение организации (отдел), выполняющее обработку входных документов и выпуск отчетов, программа, аппаратно реализованное логическое устройство и т. д. Номер процесса служит для его идентификации. В поле имени вводится наименование процесса в виде предложения с активным недвусмысленным глаголом в неопределенной форме (вычислить, рассчитать, проверить, определить, создать, получить), за которым следуют существительные в винительном падеже. Информация в поле физической реализации показывает, какое подразделение организации, программа или аппаратное устройство выполняет данный процесс. Процессы

Хранилище данных Накопитель данных представляет собой абстрактное устройство для хранения информации, которую можно в любой момент поместить в накопитель и через некоторое время извлечь, причем способы помещения и извлечения могут быть любыми. Накопитель данных может быть реализован физически в виде микрофиши, ящика в картотеке, таблицы в оперативной памяти, файла на носителе и т. д. Имя накопителя выбирается из соображения наибольшей информативности для проектировщика. Накопитель данных в общем случае является прообразом будущей базы данных и описание хранящихся в нем данных должно быть увязано с информационной моделью.

Поток данных определяет информацию, передаваемую через некоторое соединение от источника к приемнику. Реальный поток данных может быть информацией, передаваемой по кабелю между двумя устройствами, пересылаемыми по почте письмами, магнитными носителями, и т. д. Каждый поток данных имеет имя, отражающее его содержание.

Построение контекстных диаграмм является первым шагом при построении иерархии DFD. Обычно при проектировании относительно простых ИС строится единственная контекстная диаграмма со звездообразной топологией, в центре которой находится так называемый главный процесс, соединенный с приемниками и источниками информации, посредством которых с системой взаимодействуют пользователи и другие внешние системы. Если же для сложной системы ограничиться единственной контекстной диаграммой, то она будет содержать слишком большое количество источников и приемников информации, которые трудно расположить на листе бумаги нормального формата, и кроме того, единственный главный процесс не раскрывает структуры распределенной системы. Признаками сложности (в смысле контекста) могут быть: наличие большого количества внешних сущностей (десять и более); распределенная природа системы; многофункциональность системы с уже группировкой функций в отдельные подсистемы. сложившейся или выявленной Для сложных ИС строится иерархия контекстных диаграмм. При этом контекстная диаграмма верхнего уровня содержит не единственный главный процесс, а набор подсистем, соединенных потоками данных. Контекстные диаграммы следующего уровня детализируют контекст и структуру подсистем.

Декомпозиция контекстной диаграммы Для каждой подсистемы, присутствующей на контекстных диаграммах, выполняется ее детализация при помощи DFD. Каждый процесс на DFD, в свою очередь, может быть детализирован при помощи DFD или миниспецификации. При детализации должны выполняться следующие правила: правило балансировки - означает, что при детализации подсистемы или процесса детализирующая диаграмма в качестве внешних источников/приемников данных может иметь только те компоненты (подсистемы, процессы, внешние сущности, накопители данных), с которыми имеет информационную связь детализируемая подсистема или процесс на родительской диаграмме; правило нумерации - означает, что при детализации процессов должна поддерживаться их иерархическая нумерация. Например, процессы, детализирующие процесс с номером 12, получают номера 12. 1, 12. 2, 12. 3 и т. д. Миниспецификация (описание логики процесса) должна формулировать его основные функции таким образом, чтобы в дальнейшем специалист, выполняющий реализацию проекта, смог выполнить их или разработать соответствующую программу.

Миниспецификация является завершением иерархии FD. Решение о завершении детализации процесса и использовании миниспецификации принимается аналитиком исходя из следующих критериев: наличия у процесса относительно небольшого количества входных и выходных потоков данных (2 -3 потока); возможности описания преобразования данных процессом в виде последовательного алгоритма; выполнения процессом единственной логической функции преобразования входной информации в выходную; возможности описания логики процесса при помощи миниспецификации небольшого объема (не более 20 -30 строк).

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

Московский государственный университет экономики,
статистики и информатики
Институт «Московская высшая банковская школа»

Ю.Ф. Тельнов

Интеллектуальные
информационные системы
(учебное пособие)

Москва 2001

УДК 519.68.02
ББК 65 с 51
Т 318

Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы. (Учебное
пособие) - М., 2001. - 118 стр.
Кафедра Проектирования экономических информационных систем
Учебное пособие посвящено
теоретическим и организационнометодическим вопросам разработки и применения интеллектуальных
информационных систем (ИИС) в экономике. Рассматривается
классификация, архитектура, этапы проектирования ИИС, выбор
инструментальных средств, области применения. Практические аспекты
применения статических ИИС излагаются для решения задач
финансового анализа предприятия, динамических ИИС - для решения
задач управления запасами.
Учебное пособие предназначено для студентов, обучающихся по
специальности “Прикладная информатика по областям применения”, а
также для студентов других экономических специальностей: «Финансы
и кредит», «Менеджмент», «Маркетинг» и др.

Тельнов Ю.Ф., 2001 г.
Московский государственный университет экономики, статистики и
информатики
Институт Московская высшая банковская школа

2. Глава 1. Классификация интеллектуальных нформационных
систем_______________________________________________________ 5
2.1 Особенности и признаки интеллектуальности информационных
систем _____________________________________________________ 5
2.2 Системы с интеллектуальным интерфейсом _________________ 8
2.3 Экспертные системы ____________________________________ 10
2.4 Самообучающиеся системы ______________________________ 20
2.5 Литература ____________________________________________ 30
3. Глава 2. Технология создания экспертных систем ______________ 32
3.1 Этапы создания экспертной системы ______________________ 32
3.2 Идентификация проблемной области ______________________ 36
3.3 Построение концептуальной модели_______________________ 39
3.4 Формализация базы знаний ______________________________ 43
3.5 Выбор инструментальных средств реализации экспертной
системы ___________________________________________________ 55
3.6 Литература ____________________________________________ 63
4. Глава 3. Реализация экспертных систем экономического анализа
деятельности предприятия_____________________________________ 65
4.1 Особенности экспертных систем экономического анализа ____ 65
4.2 Экспертная система анализа финансового состояния
предприятия _______________________________________________ 71
4.3 Экспертная система анализа эффективности результатов
финансово-хозяйственной деятельности предприятия ____________ 80
4.4 Литература ____________________________________________ 85
5. Глава 4. Реализация динамических экспертных систем управления
бизнес-процессами ___________________________________________ 86
5.1 4.1. Особенности реализации динамических экспертных систем
управления бизнес-процессами _______________________________ 86
5.2 Экспертная система динамического управления запасами_____ 89
5.3 Система с фиксированным размером заказа_________________ 91
5.4 Литература ___________________________________________ 104
5.5 Практикум по проведению лабораторных работ ____________ 105

Введение
Целью учебного пособия является ознакомление студентов,
обучающихся по специальности «Прикладная информатика по областям
применения», с проблематикой и областями использования
искусственного интеллекта в экономических информационных
системах, освещение теоретических и организационно-методических
вопросов построения и функционирования систем, основанных на
знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз
знаний. В результате изучения учебного пособия студенты получат
знания по архитектуре и классификации ИИС, методам представления
знаний, областям применения, а также научатся выбирать адекватные
проблемной области инструментальные средства разработки ИИС и
методы проектировании базы знаний.
Учебное пособие «Интеллектуальные информационные системы»
предназначено также для студентов экономических специальностей:
«Финансы и кредит», «Бухгалтерский учет», «Антикризисное
управление», «Менеджмент», «Маркетинг», «Мировая экономика»,
которые в результате изучения учебного пособия освоят методы
принятия управленческих решений, основанные на классификации
ситуаций, построении деревьев целей и решений, логической и
эвристической аргументации, расчете рейтингов на базе нечеткой
логики, управления динамическими процессами.
Структурно учебное пособие состоит из 4 глав:
. В первой главе рассматриваются вопросы
классификации и
архитектуры ИИС, а также дается описание основных областей
применения.
. Во второй главе представлены основные этапы разработки наиболее
распространенного класса ИИС - экспертных систем. При этом большое
внимание уделяется вопросам построения концептуальной модели
проблемной области, анализу и выбору методов представления знаний и
соответствующих инструментальных средств.
. В третьей главе дается описание методов реализации экспертных
систем для внешнего и внутреннего экономического анализа финансовохозяйственной деятельности предприятий.
. В четвертой главе разбираются вопросы применения динамических
экспертных систем для управления цепочками операций бизнеспроцесса, в частности для реализации системы управления запасами.

1. Глава 1. Классификация интеллектуальных информационных
систем
1.1 Особенности и признаки интеллектуальности
информационных систем
Любая информационная система (ИС) выполняет следующие
функции: воспринимает вводимые пользователем информационные
запросы и необходимые исходные данные, обрабатывает введенные и
хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и
формирует требуемую выходную информацию. С точки зрения
реализации перечисленных функций ИС можно рассматривать как
фабрику, производящую информацию, в которой заказом является
информационный запрос, сырьем - исходные данные, продуктом требуемая информация, а инструментом (оборудованием) - знание, с
помощью которого данные преобразуются в информацию.
Знание имеет двоякую природу: фактуальную и операционную.
. Фактуальное знание - это осмысленные и понятые данные. Данные
сами по себе - это специально организованные знаки на каком-либо
носителе.
. Операционное знание - это те общие зависимости между фактами,
которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них
информацию. Информация по сути - это новое и полезное знание для
решения каких-либо задач.
Часто фактуальное знание называют экстенсиональным
(детализированным), а операционное знание - интенсиональным
(обобщенным).
Процесс извлечения информации из данных сводится к
адекватному соединению операционного и фактуального знаний и в
различных типах ИС выполняется по-разному. Самый простой путь их
соединения заключается в рамках одной прикладной программы:
Программа = Алгоритм (Правила преобразования данных +
Управляющая структура) + Структура данных
Таким образом, операционное знание (алгоритм) и фактуальное
знание (структура данных) неотделимы друг от друга. Однако, если в
ходе эксплуатации ИС выяснится потребность в модификации одного из
двух компонентов программы, то возникнет необходимость ее
переписывания. Это объясняется тем, что полным знанием проблемной
области обладает только разработчик ИС, а программа служит
“недумающим исполнителем” знания разработчика. Конечный же
пользователь
вследствие
процедурности
и
машинной
ориентированности представления знаний понимает лишь внешнюю
сторону процесса обработки данных и никак не может на него влиять.
5

Следствием перечисленных недостатков является плохая
жизнеспособность ИС или неадаптивность к
изменениям
информационных
потребностей.
Кроме
того,
в
силу
детерминированности алгоритмов решаемых задач ИС не способна к
формированию у пользователя знания о действиях в не полностью
определенных ситуациях.
В системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base
Systems), происходит отделение фактуального и операционного знаний
друг от друга. Первое организуется в виде базы данных, второе - в виде
программ. Причем программа может автоматически генерироваться по
запросу пользователя (например, реализация SQL или QBE запросов). В
качестве посредника между программой и базой данных выступает
программный инструмент доступа к данным - система управления базой
данных (СУБД):
СБД = Программа <=> СУБД <=> База данных
Концепция независимости программ от данных позволяет
повысить гибкость ИС по выполнению произвольных информационных
запросов. Однако, эта гибкость в силу процедурности представления
операционного знания имеет четко определенные границы. Для
формулирования информационного запроса пользователь должен ясно
представлять себе структуру базы данных и до определенной степени
алгоритм решения задачи. Следовательно, пользователь должен
достаточно хорошо разбираться в проблемной области, в логической
структуре базы данных и алгоритме программы. Концептуальная схема
базы данных выступает в основном только в роли промежуточного звена
в процессе отображения логической структуры данных на структуру
данных прикладной программы.
Общие недостатки традиционных информационных систем, к
которым относятся системы первых двух типов, заключаются в слабой
адаптивности к изменениям в предметной области и информационным
потребностям пользователей, в невозможности решать плохо
формализуемые задачи, с которыми управленческие работники
постоянно имеют дело. Перечисленные недостатки устраняются в
интеллектуальных информационных системах (ИИС).
Анализ структуры программы показывает возможность выделения
из программы операционного знания (правил преобразования данных) в
так называемую базу знаний, которая в декларативной форме хранит
общие для различных задач единицы знаний. При этом управляющая
структура приобретает характер универсального механизма решения
задач (механизма вывода), который связывает единицы знаний в
исполняемые цепочки (генерируемые алгоритмы) в зависимости от
конкретной постановки задачи (сформулированной в запросе цели и

Исходных условий). Такие ИС становятся системами, основанными на
обработке знаний (СБЗ - Knowledge Base (Based) Systems):
СБЗ = База знаний <=> Управляющая структура <=> База данных
(Механизм вывода)
Для
интеллектуальных
информационных
систем,
ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны
следующие признаки:
. развитые коммуникативные способности,
. умение решать сложные плохо формализуемые задачи,
. способность к самообучению,
Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ
взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой, в
частности, возможность формулирования произвольного запроса в
диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.
Сложные плохо формализуемые задачи - это задачи, которые
требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости
от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны
неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.
Способность к самообучению - это возможность автоматического
извлечения знаний
для решения задач из накопленного опыта
конкретных ситуаций.
В различных ИИС перечисленные признаки интеллектуальности
развиты в неодинаковой степени и редко, когда все четыре признака
реализуются одновременно. Условно каждому из признаков
интеллектуальности соответствует свой класс ИИС (рис. 1.1):
. Системы с интеллектуальным интерфейсом;
. Экспертные системы;
. Самообучающиеся системы;

Рис. 1.1. Классификация ИИС
1.2 Системы с интеллектуальным интерфейсом
Интеллектуальные базы данных отличаются от обычных баз
данных возможностью выборки по запросу необходимой информации,
которая может явно не храниться, а выводиться из имеющейся в базе
данных. Примерами таких запросов могут быть следующие:
- “Вывести список товаров, цена которых выше среднеотраслевой”,
- “Вывести список товаров-заменителей некоторой продукции”,
- “Вывести список потенциальных покупателей некоторого товара” и
т.д.
Для выполнения первого типа запроса необходимо сначала
проведение статистического расчета среднеотраслевой цены по всей
базе данных, а уже после этого собственно отбор данных. Для
выполнения второго типа запроса необходимо вывести значения
характерных признаков объекта, а затем поиск по ним аналогичных
объектов. Для третьего типа запроса требуется сначала определить
список посредников-продавцов, выполняющих продажу данного товара,
а затем провести поиск связанных с ними покупателей.
Во всех перечисленных типах запросов требуется осуществить
поиск по условию, которое должно быть доопределено в ходе решения
задачи. Интеллектуальная система без помощи пользователя по
структуре базы данных сама строит путь доступа к файлам данных.
Формулирование запроса осуществляется в диалоге с пользователем,
8

Последовательность шагов которого выполняется в максимально
удобной для пользователя форме. Запрос к базе данных может
формулироваться и с помощью естественно-языкового интерфейса.
Естественно-языковой интерфейс предполагает трансляцию
естественно-языковых конструкций на внутримашинный уровень
представления знаний. Для этого необходимо решать
задачи
морфологического, синтаксического и семантического анализа и синтеза
высказываний на естественном языке. Так, морфологический анализ
предполагает распознавание и проверку правильности написания слов
по словарям,
синтаксический контроль разложение входных
сообщений на отдельные компоненты (определение структуры) с
проверкой соответствия
грамматическим правилам внутреннего
представления знаний и выявления недостающих частей и, наконец,
семантический анализ - установление смысловой правильности
синтаксических конструкций. Синтез высказываний решает обратную
задачу преобразования внутреннего представления информации в
естественно-языковое.
Естественно-языковый интерфейс используется для:
. доступа к интеллектуальным базам данных;
. контекстного поиска документальной текстовой информации;
. голосового ввода команд в системах управления;
. машинного перевода c иностранных языков.
Гипертекстовые системы предназначены для реализации поиска
по ключевым словам в базах текстовой информации. Интеллектуальные
гипертекстовые системы отличаются возможностью более сложной
семантической организации ключевых слов, которая отражает
различные смысловые отношения терминов. Таким образом, механизм
поиска работает прежде всего с базой знаний ключевых слов, а уже
затем непосредственно с текстом. В более широком плане сказанное
распространяется и
на
поиск мультимедийной информации,
включающей помимо текстовой и цифровой информации графические,
аудио и видео- образы.
Системы контекстной помощи можно рассматривать, как частный
случай интеллектуальных гипертекстовых и естественно-языковых
систем. В отличие от обычных систем помощи, навязывающих
пользователю схему поиска требуемой информации, в системах
контекстной помощи пользователь описывает проблему (ситуацию), а
система с помощью дополнительного диалога ее конкретизирует и сама
выполняет поиск относящихся к ситуации рекомендаций. Такие системы
относятся к классу систем распространения знаний (Knowledge
Publishing) и создаются как приложение к системам документации
(например, технической документации по эксплуатации товаров).
Системы когнитивной графики
позволяют осуществлять
интерфейс пользователя с ИИС с помощью графических образов,
которые генерируются в соответствии с происходящими событиями.
9

Такие системы используются в мониторинге и управлении
оперативными процессами. Графические образы в наглядном и
интегрированном виде описывают множество параметров изучаемой
ситуации. Например, состояние сложного управляемого объекта
отображается в виде человеческого лица, на котором каждая черта
отвечает за какой-либо параметр, а общее выражение лица дает
интегрированную характеристику ситуации.
Системы когнитивной графики широко используются также в
обучающих и тренажерных системах на основе использования
принципов виртуальной реальности, когда графические образы
моделируют ситуации, в которых обучаемому необходимо принимать
решения и выполнять определенные действия.
1.3 Экспертные системы
Назначение экспертных систем
заключается
в решении
достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы
знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой
проблемной области. Достоинство применения экспертных систем
заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях,
для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным
данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из
базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в
условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной
информации и качественных оценок процессов.
Экспертная система является инструментом, усиливающим
интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять
следующие роли:
. консультанта
для
неопытных
или
непрофессиональных
пользователей;
. ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных
вариантов принятия решений;
. партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из
смежных областей деятельности.

Экспертные системы используются во многих областях, среди
которых лидирует сегмент приложений в бизнесе (рис. 1.2) [ 21 ].
Сельское хозяйство
Бизнес
Химия
Коммуникации
Компьютерные

телефон: (095) 4428098

1952 года рождения, окончил Московский экономико-статистический институт (МЭСИ) в 1974г.

Ученая степень кандидата экономических наук присуждена диссертационным советом Московского экономико-статистического института 13 декабря 1979 г. и утверждена ВАК 11 июня 1980 года. 25 декабря 2003 года защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора экономических наук по специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики» на тему «Компонентная методология реинжиниринга бизнес-процессов на основе управления знаниями».

Ученое звание профессора по кафедре Проектирования экономических информационных систем МЭСИ присвоено решением Министерства образования РФ 20 марта 2002 г.

Стаж педагогической работы в вузах, образовательных учреждениях повышения квалификации составляет 25 лет.

Читает лекционные курсы «Интеллектуальные информационные системы», «Реинжиниринг бизнес-процессов».

Под научным руководством соискателя подготовлено 3 кандидата наук, в настоящее время осуществляет руководство 5 аспирантами.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЕ И НАУЧНЫЕ ТРУДЫ

Имеет 91 публикацию, из них 26 учебно-методических и 30 научных работ, используемых в педагогической практике, в том числе:

а) учебно-методические работы:

б) научные работы

Реинжиниринг бизнес-процессов	М.: Финансы и статистика, 2003.
Интеллектуальные обучающие системы и виртуальные учебные организации	Минск.: БГУИР, 2001.	Голенков В.В., Тарасов В.Б. и др.
Совершенствование управления предприятием на основе применения метода учета затрат по функциям	Вестник Оренбургского государственного университета, 2003, №1
Проектирование информационных хранилищ для статистических информационно-аналитических систем	Вопросы статистики, 2003, №1
Обоснование стратегических решений по реорганизации предприятий на основе интеллектуальных технологий	Новости искусственного интеллекта, 2003, №2.	Кузьмиц-кий А.А.
Проектирование систем управления знаниями	Новости искусственного интеллекта, 2002, №4
Интеллектуальная система управления логистическими процессами (статья).	М.: Теория и системы управления, 1999, №5.
Проектирование бизнес-процессов предприятия на основе системы управления знаниями // (в соавторстве)	Труды 8-й Национальной конференции по искусственному интеллекту (Коломна, 2002). – М.: Наука, Физматлит, 2002.
Использование систем управления знаниями в виртуальном образовании.	Искусственный интеллект в XXI веке»/ Труды Международного конгресса. - М.: Наука, Физматлит, 2001.
Анализ процессов дистанционного образования на основе имитационного моделирования (статья).	М., Дистанционное образование, N 4, 1998	Данилов А.В., Григорьев С.В., Самойлов В.А.

КРАТКАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА НАУЧНО-ПЕДАГОГИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

1. Работа членом Совета Российской ассоциации искусственного интеллекта. Член диссертационного Совета МЭСИ по специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики».

2. Соавтор учебника «Проектирование экономических информационных систем» (2001 г.), рекомендованного Учебно-методическим объединением по образованию в области экономики, статистики, информационных систем и математических методов в экономике в качестве учебника для студентов, обучающихся по специальностям: «Прикладная информатика в экономике», «Прикладная информатика в менеджменте», «Прикладная информатика в юриспруденции».

Автор учебного пособия «Интеллектуальные информационные системы» допущено Министерством образования РФ в качестве учебного пособия студентов, обучающихся по специальностям «Прикладная информатика (по областям)».

Научный руководитель научно-исследовательских работ «Разработка методологических основ создания систем интеграции знаний» (ЕЗН: 1.2.02), «Разработка методологических основ создания виртуальных организаций» (ЕЗН: 1.2.00П), «Разработка методологических основ реинжиниринга процессов функционирования систем организационного управления экономическими объектами» (ЕЗН: 1.1.98Ф), «Разработка методологических основ информатизации учебного процесса высшего учебного заведения» (ЕЗН: 1.2.97Р).

В настоящее время является руководителем научно-иссследовательской работы: «Разработка метода адаптивной конфигурации структуры процессов предприятия на основе системы управления знаниями» в рамках гранта РФФИ 03-01-00727.

3. В 1998-2003 гг. проходил повышение квалификации в Институте повышения квалификации МЭСИ, в 1995 г. – в ARGUSSOFT. Выступал с докладами на научных конференциях по искусственному интеллекту (организатор РАИИ), по реинжинирингу бизнес-процессов на основе современных информационных технологий (МЭСИ), по логистике (МАДИ), на научных сессиях МИФИ.

4. Лауреат премии Президента РФ в области образования за 1999 год за участие в разработке Учебно-методического комплекса «Методы, модели и программные средства конструирования интеллектуальных систем принятия решений и управления».

Тельнов Юрий Филиппович закончил с отличием Московский экономико-статистический институт в 1974 году и получил диплом инженера-экономиста, а затем аспирантуру этого института и защитил диссертацию на соискание ученой степени кандидата экономических наук на тему «Вопросы структуризации массивов информации в АСУ». С 1977 года на преподавательской работе, сначала в Московском экономико-статистическом институте, затем в Московском государственном университете экономики, статистики и информатики (МЭСИ), работал ассистентом, доцентом, профессором, заведующим кафедрой. В 2001 году Тельнов Ю.Ф. получил ученое звание профессора, а в 2003 году защитил диссертацию на соискание ученой степени доктора экономических наук по специальности 080013 «Математические и инструментальные методы в экономике» на тему «Компонентная методология реинжиниринга бизнес-процессов». В настоящее время является заведующим кафедрой Прикладной информатики и информационной безопасности РЭУ им. Г.В. Плеханова. С 2004 года по 2007 год работал директором Института компьютерных технологий МЭСИ, а с 2007 года по 2012 год - проректором по научной работе и учебно-методическому объединению МЭСИ.

Область профессиональных интересов:

инжиниринг предприятий;
теория и методологии проектирования информационных систем различных классов;
инженерия знаний;
интеллектуальные информационные системы;
информационные системы корпоративного управления;

проектирование систем управления знаниями.

С 2004 года по 2015 год был председателем учебно-методического совета Учебно-методического объединения (УМО) в области прикладной информатики, в настоящее время заместитель председателя учебно-методического совета по направлению подготовки "Прикладная информатика" Федерального УМО по УГНС "Информатика и вычислительная техника". Является одним из разработчиков Федерального государственного образовательного стандарта и примерной основной образовательной программы по направлению подготовки "Прикладная информатика", профессиональных стандартов "Программист", "Руководитель разработки программного обеспечения", "Специалист по информационным системам", основных профессиональных образовательных программ по профилям подготовки в бакалавриате: "Прикладная информатика в экономике", "Инжиниринг предприятий и информационных систем", магистерской программы "Информационные системы и технологии корпоративного управления".

На протяжении многих лет является заместителем председателя Специализированного совета по защите кандидатских и докторских диссертаций по специальности 080013 «Математические и инструментальные методы экономики». Под его руководством защищено 16 диссертаций на соискание ученой степени кандидата экономических наук. Является членом Научного совета Российской ассоциации искусственного интеллекта.

Имеет награды: Лауреат премии Президента РФ в области образования за 1999 год, почетный работник высшего образования.

Преподавательская деятельность

За годы преподавания Тельновым Ю.Ф. поставлены курсы: "Базы данных", "Интеллектуальные информационных системы", "Реинжиниринг бизнес-процессов", "Проектирование систем управления знаниями". В настоящее время читает курсы "Проектирование информационных систем" в бакалавриате" и "Инженерия знаний" в магистратуре. Им разработаны программы учебных дисциплин для магистратуры "Методология и технология проектирования информационных систем", "Архитектурный подход к развитию предприятий и информационных систем". Соавтор учебников и учебных пособий: "Проектирование информационных систем" (2005 г.), "Интеллектуальные информационные системы" (2010 г.), "Проектирование систем управления знаниями" (2011г.), "Инжиниринг предприятий и управление бизнес-процессами" (2015 г.). По последнему курсу имеет сертификат Европейской программы ТЕМПУС.

Общий стаж работы

Общий стаж, в том числе научно-педагогической работы - 39 лет.

Стаж работы по специальности

Стаж работы по специальности - 39 лет

Повышение квалификации / профессиональная переподготовка

Курсы повышения квалификации в области информационных технологий: Certificate IBM - Essentials of Modelling with Rational Software Architect; разработка основных профессиональных образовательных программ на основе компетентностного подхода (Исследовательский центр проблем качества подготовки специалистов); внедрение современных образовательных технологий в электронном университете (МЭСИ)

Научные исследования

Руководитель НИР, выполняемых при поддержке грантов РФФИ, на темы: "Разработка методов и средств создания информационно-образовательного пространства на основе онтологического и многоагентного подходов", "Разработка методов и средств инжиниринга предприятий на основе интеллектуальных технологий".

Является автором многочисленных трудов по реинжинирингу бизнес-процессов, системам управления знаниями, проектированию информационных систем (более 200 учебников и учебных пособий, монографий и статей), в том числе:

учебное пособие «Интеллектуальные информационные системы в экономике» с грифом Минобразования России, М.: СИНТЕГ, 2002,
монография «Реинжиниринг бизнес-процессов: компонентная методология», М.: Финансы и статистика, 2004.
учебник «Проектирование экономических информационных систем» с грифом УМО, М.: Финансы и статистика, 2005 (в составе авторского коллектива и под его редакцией).
The University"s Integrated Knowledge Space in Knowledge Management. In: Annie Green, Linda Vandergriff, and Michael Stankosky (eds). In Search of Knowledge Management: Pursuing Primary Principles. Emerald, UK, 2010. (в составе авторского коллектива).
Информационные системы и технологии, М.: Юнити-Дана, 2012 (в составе авторского коллектива и под его редакцией).
Инжиниринг предприятий на основе интеллектуальных технологий // Информационно-измерительные и управляющие системы, 2013, т.11, №6
Реинжиниринг и управление бизнес-процессами. - ТЕМПУС, 2014
Принципы и методы семантического структурирования информационно-образовательного пространства на основе реализации онтологического подхода // Вестник УМО, Экономика, статистика и информатика 2014, № 1. – с.187 -191
Инжиниринг предприятий и управления бизнес-процессами. - М.: Юнити-Дана, 2015 (соавтор)
Оптимизация программных мероприятий развития оборонно-промышленного комплекса. - М.: Тезаурус, 2014 (в составе авторского коллектива).
Управление рисками инновационного развития базовых высокотехнологичных отраслейю. - М.: Тезаурус, 2015 (в составе авторского коллектива).
Совершенствование управления оборонно-промышленным комплексом. - М.: ОнтоПринт, 2016 (в составе авторского коллектива).
Component Methodology for Creating and Implementing Organizational Innovations in Business Companies // Indian Journal of Science and Technology, Vol 9(27), 2016 (в составе авторского коллектива).
Economic-Mathematical Model and Mathematical Methods for Substantiating the Choice of the Company Innovation Strategy // Indian Journal of Science and Technology, Vol 9(27) (в составе авторского коллектива).
Структурная организация бизнес-процессов на предприятиях оборонно-промышленного комплекса // Вопросы радиоэлектроники, серия Общетехническая (ОТ). Выпуск 2. – 2016. – № 4. – С. 109-123 (в составе авторского коллектива).

и др.

Председатель организационного комитета 19-ти Российских научных конференций "Инжиниринг предприятий и управление знаниями".

Контакты

Рассматриваются вопросы создания процессноориентированных информационных систем, моделирования бизнеспроцессов в нотации BPMN 2.0. <...> Глава 6 посвящена вопросам создания исполняемых моделей бизнес-процесса для процессно-ориентированных систем на базе BPM ; описывается состав среды для создания исполняемой модели бизнес-процесса. <...> Глава 7 посвящена описанию нотации BPMN 2.0, используемой для создания исполняемых моделей бизнес-процесса для BPM . <...> Цепочки создания добавленной стоимости При более тесной координации процессов в бизнесе наблюдается тенденция к вертикальной интеграции функций цепочки создания добавленной стоимости, когда предприятиями приобретаются Технологии реинжиниринга и инжиниринга бизнес-процессов 9 виды деятельности поставщиков, субподрядчиков, дистрибьюторов и включаются в управляемую цепочку процессов. <...> Таким образом, подчеркивается ориентация организации бизнес-процесса на получение конечного результата, а не на выполнение отдельных функций. <...> Классификация бизнес-процессов В отличие от функционального подхода, с помощью которого организуется управление множеством часто непосредственно не связанных функций одного центра затрат, используемых в разных Технологии реинжиниринга и инжиниринга бизнес-процессов 11 типах бизнес-процессов, в процессном подходе функции разных центров затрат исследуются с позиции совместного использования в общих бизнес-процессах. <...> Результаты идентификации бизнес-процессов отражаются в следующих атрибутах:  владелец (менеджер) бизнес-процесса - лицо, которое отвечает за организацию и результаты процесса и может изменять его структуру;  поток бизнес-процесса , определяющий вход (исходные объекты) и выход (результат) процесса;  внешняя среда процесса. <...> В этом случае осуществляется интерфейс бизнес-процессов «производство» и «закупка» в рамках одной цепочки создания стоимостного объекта. <...> Схема бизнес-процесса выполнения заказа: 1 - бизнес-процесс <...>

Инжиниринг_предприятия_и_управление_бизнес-процессами._Методология_и_технология.pdf

Ю.Ф. Тельнов, И.Г. Фёдоров Инжинирин предприятия и управление бизнес-процессами Методология и технология Допущено Учебно-методическим объединением в области прикладной информатики в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика» Рекомендовано Учебно-методическим центром «Профессиональный учебник» в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика» Рекомендовано Научно-исследовательским институтом образования и науки в качестве учебного пособия для студентов высших учебных заведений, обучающихся в магистратуре по направлению подготовки «Прикладная информатика» Москва  2015

Стр.2

УДК 005.7(075.8) ББК 65.291.216 ÿ73 Ò31 Рецензенты: доктор технических наук, профессор В.П. Калянов доктор технических наук, профессор В.Е. Пятецкий Главный редактор издательства Н.Д. Эриашвили, кандидат юридических наук, доктор экономических наук, профессор, лауреат премии Правительства РФ в области науки и техники Ò31 Тельнов, Юрий Филиппович. Инжиниринг предприятия и управление бизнеспроцессами. Методология и технология: учеб. пособие для студентов магистратуры, обучающихся по направлению «Прикладная информатика» / Þ.Ô. Òåëüíîâ, È.Ã. Ô¸äîðîâ. - Ì.: ÞÍÈÒÈ-ÄÀÍÀ, 2015. - 207 ñ. - (Ñåðèÿ «Magister»). I. Ф¸доров, Игорь Григорьевич. ISBN 978-5-238-02622-0 Агентство CIP РГБ Рассматриваются методы и средства инжиниринга предприятия и управления бизнес-процессами на основе современных информационнокоммуникационных технологий, системное моделирование и реорганизация материальных, финансовых и информационных потоков, направленные на упрощение бизнес-процессов и организационной структуры предприятия. Проводится анализ перераспределения и минимизации использования различных ресурсов, сокращения сроков реализации потребностей клиентов, повышения качества их обслуживания. Определяется современная концепция инжиниринга предприятий и перспективы развития основных его направлений в аспектах создания гибких интеллектуальных архитектур. Рассматриваются вопросы создания процессноориентированных информационных систем, моделирования бизнеспроцессов в нотации BPMN 2.0. Для студентов-магистрантов, обучающихся по направлению «Прикладная информатика» и другим техническим и экономическим направлениям подготовки, изучающих вопросы реструктуризации, моделирования и исполнения бизнес-процессов. ББК 65.291.216 ÿ73 ISBN 978-5-238-02622-0 © Þ.Ô. Òåëüíîâ, È.Ã. Ô¸äîðîâ, 2015 © ИЗДАТЕЛЬСТВО ÞÍÈÒÈ-ÄÀÍÀ, 2015 Принадлежит исключительное право на использование и распространение издания (ÔÇ от 5 апреля 2013 ã. ¹ 44-ÔÇ). Воспроизведение всей книги или любой ее части любыми средствами или в какой-либо форме, в том числе в интернет-сети, запрещается без письменного разрешения издательства.

Стр.3

Оглавление От авторов Глава 1. Технология реинжиниринга и инжиниринга бизнес-процессов 1.1. Методы процессного управления предприятиями в задачах реструктуризации предприятий 1.3. Ренжиниринг бизнес-процессов: организационная структура проекта 1.4. Этапы реинжиниринга бизнес-процессов 1.5. Идентификация видов деятельности для РБП 1.6. Обратный инжиниринг 1.7. Прямой инжиниринг 3 5 5 1.2. Сущность инжиниринга и реинжиниринга бизнеспроцессов 17 23 29 31 35 37 1.8. Реализация проекта реинжиниринга бизнеспроцессов 41 1.9. Внедрение проекта реинжиниринга бизнеспроцессов 44 Глава 2. Стратегический анализ бизнес-процессов 2.1. Задачи стратегического обоснования РБП 2.2. Метод анализа критических факторов успеха 2.3. Метод анализа иерархий Саати 2.4. Метод сбалансированных систем показателей 46 46 51 52 55

Стр.206

206 Глава 3. Моделирование бизнес-процессов 3.1. Сущность методологии функционального моделирования бизнес-процессов 3.2. Особенности построения функциональной модели с использованием нотации IDEFO 3.3. Моделирование деятельности с использованием методологии ARIS Глава 4. Технология динамического и функциональностоимостного анализа бизнес-процессов 4.1. Обоснование вариантов организации бизнеспроцессов 4.2. Стоимостный анализ бизнес-процессов на основе методики учета затрат по функциям 4.3. Динамический анализ бизнес-процессов Глава 5. Управление бизнес-процессами на основе BPM-ñèñòåì 59 59 64 66 103 103 111 119 123 5.1. Технология управления бизнес-процессами BPM 123 5.2. Составные части BPM 124 5.3. Информационные системы для управления бизнеспроцессами 126 5.4. Модели бизнес-процесса 5.5. Классификация бизнес-процессов 5.6. Процесс и документооборот 5.7. Стандарты описания бизнес-процессов 5.8. Чем хороша нотация BPMN Глава 6. Создание исполняемой модели бизнес-процесса в среде BPM 6.1. Компоненты ВРМ 6.2. Создание исполняемой модели бизнес-процесса в среде BPÌ 6.3. Управление бизнес-процессами в среде BPM 6.4. Оперативное управление 129 134 139 139 141 143 143 146 149 152

Стр.207

Оглавление 6.5. Тактическое управление 6.6. Стратегическое управление Глава 7. Моделирование бизнес-процессов в нотации BPMN 2.0 7.1. О спецификации BPMN 2.0 7.2. Обзор основных элементов нотации 7.3. Диаграммы бизнес-процессов Глава 8. Инжиниринг и современные архитектуры предприятий 8.1. Основные направления развития концепции инжиниринга предприятий 8.2. Архитектура обучающихся предприятий на основе управления знаниями Библиографический список 207 156 160 163 163 166 171 180 180 192 203

КАТЕГОРИИ