Автоматизированная система научных исследований

СОДЕРЖАНИЕ

1. Функциональная структура АСУП
2. Типовая структура АСНИ
3. Автоматизированная система научных исследований (АСНИ) обеспечивает:

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Функциональная структура АСУП

Блок 1 - источники информации. В их роли могут выступать учетчики на различных участках производства, снабжения и сбыта, датчики на рабочих местах. Среди источников информации могут быть и внешние, такие как заказы на поставку продукции, нормативные акты, информация о ценах и другая документация.

Блок 2 - выполняет предварительную обработку данных (проверку и уточнение, а затем передает ее в базу данных (блок 3) или непосредственно для последующей обработки и анализа (блок 4).

Блок 3 - база или банк данных. Данные являются результатом сбора информации, измерений характеристик объектов и процессов управления и в таких системах представляются в соответствии с определенными стандартами, образуя базу данных.

Блок 4 - обработки и анализа информации - центральный блок АСУ. Он решает следующие задачи:

• управления базой данных, в том числе обеспечения ее обновления и целостности, защиты от несанкционированного доступа;

• реагирования в непредвиденных и аварийных ситуациях, требующих быстрого решения;

• финансовых и учетно-бухгалтерских расчетов типа учета состояния фондов, финансовых и налоговых операций, расчета прибыли и рентабельности;

• составления календарных и оперативных планов, обеспечения заказов на материалы и комплектующие, контроля за выполнением договоров, управления сбытом готовой продукции;

• оценки и прогнозирования рынка, анализа работы трудового коллектива;

• проектно-технологических расчетов.

Важнейшее значение при обработке и анализе информации играют экономико-математические модели.

С точки зрения общей организации управления можно выделить следующие основные группы практически используемых экономико-математических моделей:

а) прогнозирования показателей развития предприятия или объединения;

б) оптимизации производственной программы предприятий или объединений;

в) распределения производственной программы по календарным периодам; |

г) оптимизации направлений использования фонда развития предприятия или объединения;

д) оптимизации внутрипроизводственных транспортных потоков;

е) оптимизации использования отдельных видов ресурсов;

ж) оптимизации всякого рода нормативов ведения производственно-хозяйственной деятельности предприятий или объединений (партий деталей, норм запасов, размеров производственных резервов и т.д.

з) разработки балансов производственно-хозяйственной деятельности.

Прогнозирование показателей развития предприятий или объединений осуществляется на основе пользования, главным образом, методов математической статистики. Последние позволяют ориентировочно определить тенденции изменения в перспективе показателей объема выпуска продукции, ее трудоемкости, величины затрат на производство и т.д. Как правило, для использования подобных методов необходимы статистические сведения о деятельности предприятия или объединения в прошлом.

Для определения тенденций развития производственно-хозяйственной деятельности на относительно близкую перспективу используют всякого рода экстраполяционные методы. Для этих целей на основе статистических сведений за прошедшие периоды рассчитывают соответствующие тенденциям развития того или иного аспекта производственно-хозяйственной деятельности регрессионные показатели, которые впоследствии применяют для оценки вероятных перспективных направлений.

Решение задач оптимизации производственной программы сводится к формированию таких номенклатур и объемов выпуска продукции, которые в условиях наличных и выделяемых ресурсов, контрольных показателей потребности рынка и ведения деятельности обеспечивали бы оптимизацию принятого критерия. Для решения задач такого класса широко применяют разнообразные модели, базирующиеся на методах линейного программирования; при этом в качестве исходных данных требуются контрольные показатели по выпуску продукции, величина ресурсов (труда, машинного времени и материалов), а также нормы расхода исходных ресурсов на изготовление единицы продукции.

Распределение производственной программы по календарным периодам выражается в установлении номенклатуры и объема выпуска продукции в определенные месяцы и кварталы года. Основной задачей использования моделей такого класса является обеспечение стабильности производственно-хозяйственной деятельности объединения или предприятия в течение рассматриваемого периода.

Оптимизация направлений использования фонда развития производства характерна для объединений, включающих значительное число предприятий. Решение этой задачи позволяет определить рациональные пути использования фонда развития, обеспечивающие достижение оптимума какого-либо критерия (максимизации выпуска продукции, минимизации затрат на производство или максимизации прибыли и т.д.).

Оптимизация использования отдельных видов ресурсов может осуществляться на самых различных уровнях управления производством. К данному классу задач можно отнести оптимизацию раскроя материалов, образования разнообразных смесей, использования оборудования, распределения работ по линиям и т.д. Наиболее типичным представителем данного класса задач является задача образования смеси из разнообразных исходных компонентов с целью минимизации затрат на производство. Такие задачи имеют место практически во всех отраслях народного хозяйства (от нефтепереработки до производства мороженого).

Разработка балансов производственно-хозяйственной деятельности предприятий или объединений осуществляется на основе использования математического аппарата межотраслевого баланса производства и распределения продукции.

Блок 5 - система формирования выходной информации - обеспечивает подготовку (обычно в печатном виде) различного рода сводок, справок, форм, технологических карт, чертежей и проектной документации, необходимых на производственных участках.

Автоматизированная система управления предприятием может состоять из следующих подсистем управления:

• технической подготовки производства (конструкторской и технологической подготовки);

• технико-экономического планирования;

• бухгалтерского учета;

• управления материально-техническим снабжением;

• оперативного управления основным и вспомогательными производствами;

• управления сбытом;

• управления кадрами;

• управления качеством;

• управления финансами;

• нормативного хозяйства и др.

Необходимо отметить, что реализация многих проектов АСУП в 70-е годы в нашей стране и во всем мире закончилась неудачей - эти системы «не прижились», оказались нежизнеспособными. В первую очередь, это вызвано тем, что в их концепции были заложены претензии на слишком высокую степень автоматизации управления, не оставляющую места для человека-руководителя. Кроме того, многие математические модели в АСУП были недостаточно точными и приводили к ошибкам. 

Автоматизированные системы для научных исследований (АСНИ) представляют собой программно-аппаратные комплексы, обрабатывающие данные, поступающие от различного рода экспериментальных установок и измерительных приборов, и на основе их анализа облегчающие обнаружение новых эффектов и закономерностей.

 

Рис.2 Типовая структура АСНИ 

 

Блок связи с измерительной аппаратурой преобразует к нужному виду информацию, поступающую от измерительной аппаратуры. В базе данных хранится информация, поступившая из блока связи с измерительной аппаратурой, а также заранее введенная с целью обеспечения работоспособности системы. Расчетный блок, выполняя программы из пакета прикладных программ, производит все математические расчеты, в которых может возникнуть потребность в ходе научных исследований. Расчеты могут выполняться по требованию самого исследователя, или блока имитационного моделирования. При этом на основе математических моделей воспроизводится процесс, происходящий во внешней среде.

Экспертная система моделирует рассуждения специалистов данной предметной области. С ее помощью исследователь может классифицировать наблюдаемые явления, диагностировать течение исследуемых процессов.

АСНИ получили широкое распространение в молекулярной химии, минералогии, биохимии, физике элементарных частиц и многих других науках. 

 

 

Автоматизированная система научных исследований (АСНИ) обеспечивает:

· при внешнем проектировании (предпроектных исследованиях) формирование исходного варианта ТЗ на проектирование радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) и электронно-вычислительной аппаратуры (ЭВА), его уточнение и корректировку, создание системного проекта;

· построение упрощенных математических моделей объектов исследования и их реализацию на ЭВМ в реальном масштабе времени;

· проведение численных экспериментов над математическими моделями и сравнение их результатов с результатами натурных экспериментов над объектами исследования, уточнение ограничений, накладываемых на проектируемую аппаратуру;

· обеспечение диалогового режима математического моделирования объектов исследования;

· сбор и обработку результатов математического моделирования и их организованное хранение в систематизированных архивах;

· составление технических условий на новую аппаратуру;

· при внутреннем проектировании обзор и анализ патентной литературы;

· сравнительный анализ известных вариантов решения;

· выбор аппаратного программного базиса и методики проектирования;

· выбор функциональной и структурной схем аппаратуры, удовлетворяющей проектным параметрам.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Список источников

1. http://studopedia.ru/3_71656_avtomatizirovannie-sistemi-nauchnih-issledovaniy.html
2. http://is-bd.blogspot.ru/2011/11/blog-post_414.html
3. http://a-podkidyshev.ru/MR/TEO/190100.pdf