Тема 1. автоматизированная информационная система (аис). структура аис

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.. 3

Примерный тематический план по дисциплине. Ошибка! Закладка не определена.

ТЕМА 1. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА (АИС). СТРУКТУРА АИС 5

1.1. Понятие информационной системы.. 5

1.2. Этапы развития информационных систем.. 6

1.3. Процессы, протекающие в информационной системе. 7

1.4. Структура информационной системы.. 8

1.5. Классификация информационных систем по признаку структурированности задач 11

1.6. Классификация информационных систем по функциональному признаку и уровням управления. 13

1.6. Классификация ИС по степени автоматизации. 14

1.7. Классификация по характеру использования информации. 15

1.8. Классификация по сфере применения. 15

ТЕМА 2. ПОНЯТИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ. СОСТАВЛЯЮЩИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ. ИНСТРУМЕНТАРИЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ.. 16

2.1. Понятие информационной технологии. 16

2.2. Инструментарий информационной технологии. 17

2.3. Составляющие информационной технологии. 17

2.4. Функции автоматизированной информационной технологии. 18

2.5. Структура автоматизированной информационной технологии. 21

ТЕМА 3. ЭТАПЫ РАЗВИТИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ, ТЕХНИЧЕСКИХ СРЕДСТВ И РЕШАЕМЫХ ЗАДАЧ.. 24

ТЕМА 4. КЛАССИФИКАЦИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПО РАЗЛИЧНЫМ ПРИЗНАКАМ... 25

4.1. Классификация автоматизированных информационных технологий по способу реализации 26

4.2. Классификация автоматизированных информационных технологий по степени охвата задач управления. 26

4.3. Классификация автоматизированных информационных технологий по классу реализуемых технологических операций. 28

4.4. Классификация автоматизированных информационных технологий по типу пользовательского интерфейса. 29

4.5. Классификация автоматизированных информационных технологий по способу построения компьютерной сети. 30

ТЕМА 5. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ. БАНКИ ДАННЫХ, ИХ ОСОБЕННОСТИ, ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ. МОДЕЛИ ДАННЫХ, ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ В УКАЗАННЫХ МОДЕЛЯХ. СУБД, ЕЁ ФУНКЦИИ. ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ.. 31

5.1. Информационная технология обработки данных. 31

5.2. Банки данных, их особенности, этапы разработки. 32

5.3. Базы данных. Модели данных. 36

5.4. СУБД и ее функции. 39

5.5. Интегрированные технологии в распределенных системах. 40

ТЕМА 6. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ, НАЗНАЧЕНИЕ, ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ, ПРИМЕРЫ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕАЛИЗАЦИЙ.. 45

6.1. Информационная технология управления, назначение, основные компоненты.. 45

6.2. Автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста. Повышение эффективности деятельности специалистов с помощью АРМов. 47

ТЕМА 7. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ОФИСА. ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.. 49

7.1. Информационная технология автоматизации офиса. 49

7.2. Основные компоненты информационной технологи автоматизации офиса. 50

7.3. Технология обработки текстовой информации. 54

7.4. Технология обработки табличной информации. 56

ТЕМА 8. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ. СУЩЕСТВУЮЩИЕ РЕАЛИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.. 57

8.1. Информационные технологии поддержки принятия решений, их назначение. 58

8.2. Основные компоненты ИТ поддержки принятия решения. 59

8.3. Примеры информационных технологий поддержки принятия решений: Biz Planner, Project Expert Holding (бизнес - планирование), БЭСТ-Маркетинг. 63

ТЕМА 9. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, ИХ ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ, ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ, ОСОБЕННОСТИ. БАЗЫ ЗНАНИЙ. МОДЕЛИ ЗНАНИЙ. 70

9.1. Информационные технологии экспертных систем.. 70

9.2. Основные компоненты экспертных систем.. 71

9.3. Модели знаний. 73

9.4. Экспертная система «ДА» фирмы «Контекст». 75

ТЕМА 10. РЕЖИМЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ.. 81

10.1. Пакетный режим автоматизированной обработки информации. 82

10.2. Диалоговый режим автоматизированной обработки информации. 82

10.3. Сетевой режим автоматизированной обработки информации. 85

ТЕМА 11. CALS – ТЕХНОЛОГИИ. ПРОБЛЕМЫ ПРИМЕНЕНИЯ CALS – ТЕХНОЛОГИЙ В РАМКАХ МЕЖГОСУДАРСТВЕННОГО И РОССИЙСКОГО ЭКОНОМИЧЕСКОГО ПРОСТРАНСТВА.. 86

11.1. Методы CALS – технологии. 86

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ РЕКОМЕНДУЕМОЙ К ИЗУЧЕНИЮ.... 89

ВВЕДЕНИЕ

Появление ЭВМ положило начало кибернетическому направ­лению приме­нения технических средств для повышения эффек­тивности труда. Автома­тизация явилась закономерным, но не простым продолжением механизации. Если механизация охваты­вает процессы получения, передачи, преобразования и использо­вания энергии, то автоматизация - процессы получения, переда­чи, преобразования и использования информации. Говоря образ­но, если орудия труда выступают продолжением человеческой руки, то ЭВМ - продолжение человеческого мозга.

Первоначально автоматизация охватывала только управле­ние техникой и оружием. С развитием вычис­лительной техники и методов математики автоматизация распро­странилась на управление объектами социальной природы.

Совокупность средств обработки информации и персонала, объединенных для достижения определенных целей, образует информационную систему (ИС). С точки зрения автоматизации информационные системы можно классифицировать на: автоматизированные, ручные и автоматические. Наиболее распространены на современных предприятия и в организациях автоматизированные системы.

Подавтоматизированной информационной системой понимается организационно-техническая система, использующая автоматизированные информационные технологии в целях обучения, информационно-аналити­ческого обеспечения научно-инженер­ных работ и процессов управления (computer-aided information system). Основными компонентами автоматизированной информационной системы являются вычислительная техника, программное обеспечение и персонал. Информационная технология также является неотъемлемой частью автоматизированной информационной системы.

Под информационной технологией понимают процесс преобразования данных или исходной информации в информационный продукт. Для выполнения таких преобразований автоматизированная информационная технология должна содержать необходимые инструменты: технические средства (средства вычислительной техники и телекоммуникационных систем) и программные средства, объединяющие в себе базовое и прикладное программное обеспечение.

В настоящее время наиболее популярны у пользователей, а значит – наиболее применимы, следующие виды автоматизированных информационных технологий: информационная технология обработки данных, основными компонентами которой являются база данных, СУБД, которая предназначена для решения хорошо структурированных задач; информационная технология управления, основными компонентами которой также являются базы данных, на их основе технология формирует для руководителей всех уровней различные отчёты, помогающие принятию управленческого решения, анализу хозяйственной деятельности; информационная технология автоматизации офиса – представляет набор технических и программных средств, повышающих эффективность документооборота любой организации, делает возможным создание в ней электронного офиса; информационная технология поддержки принятия решения - представляет сплав экономико - математических методов и моделей, а также прикладных программ, ориентированных на решение плохо формализованных задач, основными компонентами которой являются база данных и база моделей различных ситуаций, помогает пользователю вырабатывать управленческое решение; информационная технология экспертных систем - представляет технические и программные средства, основанные на знаниях, полученных от специалистов в конкретной (довольно узкой) предметной области, решает те же проблемы, экспертами в которых являются специалисты, предоставившие знания, применяется также для поддержки процесса принятия решения.

Изучение студентами дисциплины “Информационные технологии” пред­полагает ознакомление студентов с теми управленческими задачами, которые могут возникать в реальных предметных областях, которые современные руководители и инженеры должны быстро и эффективно решать, используя в качестве универсального инструментария современные информационные технологии.

ТЕМА 5. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ. БАНКИ ДАННЫХ, ИХ ОСОБЕННОСТИ, ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ. МОДЕЛИ ДАННЫХ, ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ДАННЫХ В УКАЗАННЫХ МОДЕЛЯХ. СУБД, ЕЁ ФУНКЦИИ. ИНТЕГРИРОВАННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В РАСПРЕДЕЛЁННЫХ СИСТЕМАХ ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

1) Информационная технология обработки данных

2) Банки данных, их особенности, этапы разработки

3) Базы данных. Модели данных

4) СУБД и ее функции

5) Интегрированные технологии в распределенных системах

Базы данных. Модели данных

База данных (БД) – это совокупность взаимосвязанных, характеризующаяся возможностью использования для большого количества приложений, возможностью быстрого получения и модификации необходимой информации, минимальной избыточностью информации, независимостью прикладных программ, общим управляемым способом поиска

Возможность применения баз данных для многих прикладных программ пользователя упрощает реализацию комплексных запро­сов, снижает избыточность хранимых данных и повышает эффектив­ность использования информационной технологии. Основное свойство баз данных — независимость данных и использующих их программ. Независимость данных подразумевает, что изменение дан­ных не приводит к изменению прикладных программ и наоборот.

Ядром любой базы данных является модель данных. Модель данных – это совокупность структур данных и операций их обработки.

Модели баз данных базируются на современном подходе к об­работке информации, состоящем в том, что структуры данных об­ладают относительной устойчивостью. Структура информационной базы, отображающая в структурированном виде информационную мо­дель предметной области, позволяет сформировать логические за­писи, их элементы и взаимосвязи между ними. Взаимосвязи могут быть типизированы по следующим основным видам:

- "один к одному", когда одна запись может быть связана
только с одной записью;

- "один ко многим", когда одна запись взаимосвязана со многими другими;

- "многие ко многим", когда одна и та же запись может входить в отношения со многими другими записями в различных вариантах.

Применение того или иного вида взаимосвязей определило три основные модели баз данных: иерархическую, сетевую и ре­ляционную.

Для пояснения логической структуры основных моделей баз
данных рассмотрим такую простую задачу: необходимо разработать логическую структуру БД для хранения данных о трех
поставщиках: П₁, П₂, П₃, которые могут поставлять товары Т₁,
Т₂, Т₃ в следующих комбинациях: поставщик П₁ — все три вида
товаров, поставщик П₂ — товары Т₁ и Т₃, поставщик П₃ — товары Т₂ и Т₃.

Иерархическая модель представляется в виде древовидного
графа, в котором объекты выделяются по уровням соподчиненности (иерархии) объектов (рис. 5.1.)

Рис. 5.1. Иерархическая модель БД

На верхнем, первом уровне находится информация об объекте "поставщики" (П), на втором — о конкретных поставщиках П₁, П₂, П₃, на нижнем, третьем, уровне — о товарах, которые могут поставлять конкретные поставщики. В иерархической модели дол­жно соблюдаться правило: каждый порожденный узел не может иметь больше одного порождающего узла (только одна входящая стрелка); в структуре может быть только один непорожденный узел (без входящей стрелки) — корень. Узлы, не имеющие входных стре­лок, носят название листьев. Узел интегрируется как запись. Для поиска необходимой записи нужно двигаться от корня к листьям, т.е. сверху вниз, что значительно упрощает доступ.

Достоинство иерархической модели данных состоит в том, что она позволяет описать их структуру, как на логическом, так и на физическом уровне. Недостатками данной модели являются жесткая фиксированность взаимосвязей между элемен­тами данных, вследствие чего любые изменения связей требуют изменения структуры, а также жесткая зависимость физической и логической организации данных. Быстрота доступа в иерархи­ческой модели достигнута за счет потери информационной гиб­кости (за один проход по дереву невозможно получить информа­цию о том, какие поставщики поставляют, например, товар Ti).

В иерархической модели используется вид связи между элемен­тами данных "один ко многим". Если применяется взаимосвязь вида "многие ко многим", то приходят к сетевой модели данных.

Сетевая модель базы данных для поставленной задачи пред­ставлена в виде диаграммы связей (рис. 5.2.). На диаграмме указа­ны независимые (основные) типы данных П₁, П₂, П₃, т.е. ин­формация о поставщиках, и зависимые — информация о товарах T₁, T₂, и Т₃. В сетевой модели допустимы любые виды связей меж­ду записями и отсутствует ограничение на число обратных свя­зей. Но должно соблюдаться одно правило: связь включает ос­новную и зависимую записи

Рис. 5.2. Сетевая модель базы данных

Достоинство сетевой модели БД — большая информаци­онная гибкость по сравнению с иерархической моделью. Однако сохраняется общий для обеих моделей недостаток — доста­точно жесткая структура, что препятствует развитию информа­ционной базы системы управления. При необходимости частой реорганизации информационной базы (например, при исполь­зовании настраиваемых базовых информационных технологий) применяют наиболее совершенную модель БД — реляционную, в которой отсутствуют различия между объектами и взаимосвязями.

В реляционной модели базы данных взаимосвязи между элемен­тами данных представляются в виде двумерных таблиц, называе­мых отношениями. Отношения обладают следующими свойства­ми: каждый элемент таблицы представляет собой один элемент данных (повторяющиеся группы отсутствуют); элементы столб ца имеют одинаковую природу, и столбцам однозначно присво­ены имена; в таблице нет двух одинаковых строк; строки и стол­бцы могут просматриваться в любом порядке вне зависимости от их информационного содержания.

Преимуществами реляционной модели БД являются про­стота логической модели (таблицы привычны для представления информации); гибкость системы защиты (для каждого отноше­ния может быть задана правомерность доступа); независимость данных; возможность построения простого языка манипулиро­вания данными с помощью математически строгой теории реля­ционной алгебры (алгебры отношений).

Для приведенной выше задачи о поставщиках и товарах логи­ческая структура реляционной БД будет содержать три таблицы (отношения): R₁, R₂, R₃, состоящие соответственно из записей о поставках, о товарах и о поставках товаров поставщиками (рис. 5.3.)

Рис. 5.3. Реляционная модель БД

СУБД и ее функции

Системой управления базами данных (СУБД) называют программную систему, предназначенную для создания на ЭВМ общей базы данных, используемой для решения множества задач. Подобные системы служат для поддержания базы данных в актуальном состоянии и обеспечи­вают эффективный доступ пользователей к содержащимся в ней данным в рамках
предоставленных пользователям полномочий.

СУБД предназначена для централизованного управления базой данных в интересах всех работающих в этой системе.

По степени универсальности различают два класса СУБД:

- системы общего назначения;

- специализированные системы.

СУБД общего назначения не ориентированы на какую-либо предметную область или на информационные потребности какой-либо группы пользователей. Каждая система тако­го рода реализуется как программный продукт, способный функционировать на некоторой модели ЭВМ в определенной операционной системе и поставляется многим пользователям как коммерческое изделие. Такие СУБД обладают средствами настройки на работу с кон­кретной базой данных. Использование СУБД общего назначения в качестве инструменталь­ного средства для создания автоматизированных информационных систем, основанных на технологии баз данных, позволяет существенно сокращать сроки разработки, экономить трудовые ресурсы. Этим СУБД присущи развитые функциональные возможности.

Специализированные СУБД создаются в редких случаях при невозможности или не­целесообразности использования СУБД общего назначения.

СУБД общего назначения — это сложные программные комплексы, предназначенные для выполнения всей совокупности функций, связанных с созданием и эксплуатацией базы данных информационной системы.

Используемые в настоящее время СУБД обладают средствами обеспечения целостнос­ти данных и надежной безопасности, что дает возможность разработчикам гарантировать большую безопасность данных при меньших затратах сил на низкоуровневое программирование. Продукты, функционирующие в среде WINDOWS, выгодно отличаются удобством пользовательского интерфейса и встроенными средствами повышения производительности.

Производительность СУБД оценивается:

- временем выполнения запросов;

- скоростью поиска информации в неиндексированных полях;

- временем выполнения операций импортирования базы данных из других форматов;

- скоростью создания индексов и выполнения таких массовых операций, как обновле­ние, вставка, удаление данных;

- максимальным числом параллельных обращений к данным в многопользовательском режиме;

- временем генерации отчета.
На производительность СУБД оказывают влияние два фактора:

- СУБД, которые следят за соблюдением целостности данных, несут дополнительную нагрузку, которую не испытывают другие программы;

- производительность собственных прикладных программ сильно зависит от правильного проектирования и построения базы данных.

ТЕМА 6. ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ, НАЗНАЧЕНИЕ, ОСНОВНЫЕ КОМПОНЕНТЫ, ПРИМЕРЫ СУЩЕСТВУЮЩИХ РЕАЛИЗАЦИЙ

1) Информационная технология управления, назначение, основные компоненты

2) Автоматизированное рабочее место (АРМ) специалиста. Повышение эффективности деятельности специалистов с помощью АРМов

Модели знаний

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Для хранения знаний используются базы знаний.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

- поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

- глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отражающие структуру и процессы в предметной области.

Существуют десятки моделей представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

- продукционные;

- семантические сети;

- фреймы;

- формальные логические модели.

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществля­ется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминаль­ными или целевыми, завершающими работу системы).

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтвержде­ния — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается ма­шина вывода — программа, перебирающая правила из базы.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных систе­мах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Харак­терной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отно­шений:

- класс — элемент класса;

- свойство — значение;

- пример элемента класса.

Выделяют несколько классификаций семантических сетей:

- по количеству типов отношений (однородные – с единственным типом отношений; неоднородные – с различными типами отношений);

- по типам отношений (бинарные – в которых отношения связывают два объекта; n-арные – отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

- связи типа “часть-целое”;

- функциональные связи;

- количественные;

- пространственные;

- временные;

- атрибутные связи;

- логические связи.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Основное преимущество этой модели – в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и филосо­фии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушаю­щих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м² ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", — это незаполненные значения некоторых атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.

Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

…………………..

(имя N-ro слота: значение N-ro слота).

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы - экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на ос­нове поступающих данных.

Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

- фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

- фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

- фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

- фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является спо­собность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

В представлении знаний выделяют формальные логические модели, основан­ные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Эта логическая модель применима в основном в иссле­довательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.

Модели знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний. Дополнительно каждая модель знаний обладает следующими свойствами:

- продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;

- фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;

- модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка.

Методы CALS – технологии

Метод CALS (Computer aided Acquisition and Logistics Support, CALS-технология) — компьютерно-ориентированный процесс поста­вок (сырья и комплектующих) и поддержка логистики — возник в 80-х годах XX в. для решения задачи повышения эффективности управле­ния и планирования в процессе заказа, разработки, организации про­изводства, поставок и эксплуатации военной техники.

CALS — это свод методик, позволяющий найти пути поиска сис­темного подхода к процессу вывода новой продукции на рынок — от проведения научно-исследовательских и опытно-конструкторских ра­бот и организации производства до осуществления комплекса марке­тинга, продаж и послепродажного обслуживания готовых изделий. Этот метод включает в себя положения системы качества и реализуется в форме проекта.

Дальнейшее развитие CALS-метода (2000 г.) привело к расширению первоначального смысла аббревиатуры CALS: Continuous Acquisition and Life circle Support — поддержка непрерывного жизненного цикла продукции (navysgml.dt.navy.mil/cals.html) как метода повышения кон­курентоспособности изделия за счет эффективного управления инфор­мацией. Задача CALS-метода заключается в преобразовании жизнен­ного цикла изделия в автоматизированный процесс путем реинжини­ринга (реструктуризации) входящих в него процессов.

CALS-метод предусматривает однократный ввод данных, их хране­ние в стандартных форматах, стандартизацию интерфейсов и электрон­ный обмен информацией между всеми организациями и их подразде­лениями — участниками проекта.

В определении CALS понятие «непрерывное развитие» предполагает постоянное приобретение изделием новых свойств за счет его беспре­рывной модернизации, что требует эффективного контакта между по­ставщиком и потребителем. Термин «поддержка жизненного цикла из­делия» предполагает организацию взаимодействия между участниками процесса на основе новых информационных и телекоммуникацион­ных технологий.

Стратегия CALS предусматривает создание информационного про­странства предприятия, позволяющего хранить информацию в элект­ронном виде и выступающее как единый источник данных для всех участников жизненного цикла изделия. CALS-метод определяет информационное пространство (ИП) предприятия как аккумулятор всей информации об изделии, как един­ственный источник данных о нем (прямой обмен данными между уча­стниками ЖЦ исключен), сформированный на основе международных, государственных и отраслевых стандартов.

Стратегия CALS предполагает два этапа создания единого информационного пространства:

- автоматизация отдельных процессов жизненного цикла изделия и представление данных о них в электронном виде согласно международным стандартам;

- интеграция автоматизированных процессов и относящихся к ним данных в составе единого информационного пространства.

Для реализации стратегии CALS используются следующие методы.

1. Технологии анализа и реинжиниринга бизнес-процессов — мето­ды реструктуризации функционирования предприятия. Эти техноло­гии позволяют корректно перейти от бумажного к электронному доку­ментообороту и внедрить в процессе автоматизации новые методы раз­работки изделий (параллельное проектирование, междисциплинарные рабочие группы и т. п.).

2. Технологии представления данных об изделии — методы стандартизированного представления в электронном виде данных, относящихся к отдельным процессам ЖЦ изделия.

3. Технологии интеграции данных об изделии — методы интеграции автоматизированных процессов ЖЦ и относящихся к ним данных.

Для интеграции всех данных в рамках ИП применяются системы управления данными об изделии. Их задача — аккумулировать всю информацию, создаваемую прикладными системами, в единую модель. Процесс взаимодействия этих систем и прикладных систем строится на основе стандартных интерфейсов, которые условно можно разде­лить на четыре группы.

1. Функциональные стандарты — отслеживают организационную
процедуру взаимодействия компьютерных систем. Например в стан­дарте IDEF (Integrate Computer Automated Manufacturing DEFinition —
семейство методов и технологий для создания сложных систем и проектирования компьютерных систем), IDEF0 — моделирование функций.

2. Информационные стандарты — предлагают модель данных, ис­пользуемую всеми участниками жизненного цикла. Например, ISO
10303 STEP.

3. Стандарты на программную архитектуру — задают архитектуру
программных систем, необходимую для организации взаимодействия
без участия человека. Например, COBRA.

4. Коммуникационные стандарты — указывают способ физической передачи данных по локальным и глобальным сетям. Например, ин­тернет-стандарты.

CALS-методология независима от предметной области и активно применяется при создании сложной наукоемкой продукции как воен­ного, так и гражданского назначения, срок жизни которой, с учетом различных модернизаций, составляет десятки лет. Как правило, она разрабатывается с привлечением многочисленных субподрядчиков, и философия CALS подразумевает прозрачные и легкие коммуникации исполнителей друг с другом и покупателями.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ РЕКОМЕНДУЕМОЙ К ИЗУЧЕНИЮ

1. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник/ Под ред. проф. Титоренко Г. А., М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998. – 400 с.

2. Барановская Т. П., Лойко В. И. и др. «Информационные системы и технологии в экономике: Учебник» - М: Финансы и статистика, 2003 – 416 с.

3. Гарнаев А. Ю. «Ms Excel’ 2002: разработка приложений» - Спб: БХВ – Петербург, 2003 – 768 с.

4. Гарнаев А. Ю. «Самоучитель VBA» - Спб: БХВ – Петербург, 2002 – 512c.

5. Гетц К., Гилберт М. «Программирование на Visual Basic 6 и VBA. Руководство разработчика»: Пер. с англ. - Киев: Изд. группа BHV, 2001 – 912с.

6. Гетц К., Денилберт М. «Программирование в Microsoft Office. Полное руководство по VBA»: Пер. с англ. – Киев: Изд. группа BHV, 2000 – 768с.

7. Джекобсон Р. «Microsoft Office 2000: Автоматизация и Интернет возмож­ности»/ Пер. с англ. – М: Изд. – торг. Дом «Русская редакция», 2000 – 352с.

8. Дудорин В. И. «Информатика в развитии ресурсов производства: Учебное пособие для студентов спец. «Менеджмент»» - М: Издательство ГУУ, 2000 – 65 с.

9. Зак Диана «Самоучитель Visual Basic.NET» - Киев: Изд. группа BHV; Спб: Питер, 2003 – 558 с.

10. Золотова С. И, «Практикум по Access» - М: Финансы и статистика, 2003 – 144 с.

11. "Информатика" под ред. проф. Н.В. Макаровой – М: Финансы и статистика, 1999

12. «Информационно- вычислительные системы в машиностроении CALS - технологии»/ Ю. М. Соломенцев, В. Г. Митрофанов, В. В. Павлов, А. В. Рыбаков. – М: Наука, 2003 – 292 с.

13. «Информационные технологии (для экономиста): Учебное пособие» Под ред. А. К. Волкова – М: ИНФРА – М, 2001 – 310 с.

14. «Информационные технологии управления: Учебное пособие для ВУЗов» под ред. Г. А. Титоренко – М: ЮНИТИ – ДАНА, 2003 – 439 с.

15. «Информационные технологии управления: Учебное пособие» - М: ИНФРА – М, 2001 – 215 с.

16. Каллахан Н. «Ваша web – страница. Проблемы и решения: Практическое пособие» Пер. с англ. – М: Изд. ЭКОМ, 2002 – 432 с.

17. Карминский А. М., Нестеров П. В. «Информатизация бизнеса» - М: Финансы и статистика, 1997 – 416 с.

18. Карпов Б. «VBA: специальный справочник» - Спб: Питер, 2002 – 416 с.

19. Козырев А. А. «Информационные технологии в экономике и управлении: Учебник»- Спб: Издательство Михайлова, 2000 – 300 с.

20. Корнеев И. К., Година Т. А. «Информационные технологии в управлении: Учебное пособие» - М: ЗАО Финстатинформ, 1999- 47 с.

21. Корнеев И. К., Машурцев В. А. «Информационные технологии в управлении» - М: ИНФРА – М, 2001 – 158 с.

22. Коуров Л. В. «Информационные технологии»- Мн: Амалфея, 2000 – 192с.

23. Кузьменко В. Г. «Visual Basic 6: Самоучитель» - М: Бином – Пресс, 2002 – 400 с.

24. Меняев М. Ф. «Информационные технологии управления: Учебное пособие в 3-х кн. Кн. 3. Системы управления организацией» - М: Омега – Л, 2003 – 464 с.

25. Мишенин А. И. «Теория экономических информационных систем: Учебник» - М: Финансы и статистика, 2002 – 240 с.

26. Мэтьюс М., Полсен Э. «FrontPage 2000 для пользователя» Пер. с англ. – Киев: Изд. группа BHV, 2000 – 336 с.

27. Нейбауэр А. «Access 97 для занятых» - Спб: Питер, 1997 – 368 с.

28. Нортон П., Андерсен В. «Разработка приложений в Access 97 в подлиннике» Пер. с англ. – Спб: BHV – Санкт – Петербург, 1999 – 65 с.

29. Омельченко Л., Фёдоров А. «Самоучитель Microsoft FrontPage 2002» - Спб: БХВ – Петербург, 2001 – 576 с.

30. Омельченко Л., Фёдоров А. «Самоучитель Microsoft FrontPage 2002» - Спб: БХВ – Петербург, 2001 – 576 с.

31. «Основы современных компьютерных технологий»: Учебн. пособие / Под ред. Хомоненко А. Д. – Спб: КОРОНА – Принт, 2002 – 448 с.

32. Петров В. Н. «Информационные системы» - Спб: Питер, 2003 – 688 с.

33. Попов В. «Практикум по Интернет – технологиям: учебный курс» - Спб: Питер – 2002 – 480 с.

34. Рычков В. «Microsoft Excel 2000: краткий курс» - Спб: Питер, 2001 – 320с.

35. Семёнов М. И. И др. «Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник» - М: Финансы и статистика, 2003 – 416 с.

36. Советов Б. Я., Цехановский В. В. «Информационные технологии: Учебник для ВУЗов» - М: Высшая школа, 2003 – 263 с.

37. Соколова Г. Н. «Информационные технологии экономического анализа» - М: «Экзамен», 2002 – 320 с.

38. Стрелец И. А. «Новая экономика и информационные технологии» - М: Издательство «Экзамен», 2003 – 256 с.

39. Тельнов Ю. Ф. «Интеллектуальные информационные системы в экономике: Учебное пособие» - М: СИНТЕГ, 2002 – 316 с.

40. Уокенбах Джон, Брайан Андердал «Excel 2002. Библия пользователя»: Пер. с англ. – М: Издательский дом «Вильямс», 2002 – 832 с.

41. Уткин В. Б. «Информационные системы и технологии в экономике: Учебник» - М: ЮНИТИ – ДАНА, 2003 – 335 с.

42. Харитонова И. «Программирование в Access 2002: Учебный курс» - Спб: Питер, 2003 – 480 с.

43. Хотинская Г. И. «Информационные технологии управления: Учебное пособие» - М: Дело и Сервис, 2003 – 128 с.

СОДЕРЖАНИЕ

ВВЕДЕНИЕ.. 3

Примерный тематический план по дисциплине. Ошибка! Закладка не определена.

ТЕМА 1. АВТОМАТИЗИРОВАННАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА (АИС). СТРУКТУРА АИС 5

1.1. Понятие информационной системы.. 5

1.2. Этапы развития информационных систем.. 6

1.3. Процессы, протекающие в информационной системе. 7

1.4. Структура информационной системы.. 8

1.5. Классификация информационных систем по признаку структурированности задач 11

1.6. Класс