Jednou z podmienok úspešného fungovania podniku zameraného na produkciu znalostne náročných konkurencieschopných produktov je včasná identifikácia negatívnych impulzov vo výrobnom procese, ktoré môžu vážne ovplyvniť jeho ekonomickú situáciu a finančnú stabilitu. Ale pri existujúcom systéme hodnotenia stavu hospodárskeho zariadenia ako celku, tak aj v kontexte jednotlivých divízií a etáp výrobného procesu je to dosť náročné.
V tomto smere je možné využiť technológiu na analýzu a hodnotenie potenciálu prostriedkov a metód inovačného manažmentu. Tieto postupy slúžia na diagnostiku stavu organizácie, čo je dôležité najmä v procese vývoja a implementácie inovatívnej rozvojovej stratégie.
Všeobecné princípy, formy a techniky diagnostiky sú dobre známe v literatúre a aktívne sa využívajú v rôznych oblastiach činnosti, vrátane ekonomického výskumu. Význam používania tohto zariadenia spočíva v tom, že diagnostické metódy umožňujú vopred, pred prejavením negatívnych trendov, identifikovať príčiny, ktoré ich vyvolávajú, a prijať vhodné opatrenia na ich odstránenie.
V inovačnej sfére môžu byť predmetom diagnostiky predovšetkým konkrétne inovačné procesy v rámci jednotlivých etáp a fáz životného cyklu, medzi ktoré patria: jednotlivé inovácie; inovatívne projekty; inovačné programy; inovačné stratégie; inovačné procesy; inovatívna činnosť výrobcu ako celku.
Samotná diagnóza predstavuje konkrétne výsledky analýzy a hodnotenia vo forme záveru o stave objektu, ktorý umožňuje posúdiť, či je stav normálny alebo či existujú odchýlky.
Hodnotenie stavu diagnostikovaného objektu je zvyčajne založené na určitom súbore kritérií, ktoré adekvátne odrážajú špecifiká objektu v jeho dynamike. Ako taký systém možno použiť súbor hodnotení založených na kritériách, o ktorých sme diskutovali vyššie.
Vo všeobecnosti diagnostika zahŕňa porovnanie aktuálneho stavu objektu so štandardnou hodnotou. V inovačnej sfére tento postup vzniká v prípadoch, keď je potrebné dospieť k záveru o súlade technických, ekonomických a iných parametrov vytváranej inovácie s existujúcimi analógmi. Je zrejmé, že čím vyššie sú kvalitatívne charakteristiky hodnotenej inovácie v porovnaní s predtým vytvorenými analógmi, tým väčšia je odchýlka hlavných výrobných a prevádzkových ukazovateľov využitia inovácie od zodpovedajúcich ukazovateľov predtým vytvorených vzoriek (produktivita, palivové a energetické požiadavky). , environmentálna bezpečnosť a pod.), tým je procesný výskum a vývoj efektívnejší. Výsledok diagnózy, ktorý by sa v akejkoľvek inej oblasti vo väčšine prípadov považoval za negatívny, teda vo vzťahu k inovatívnemu objektu možno považovať za pozitívny.
Ďalšou formou diagnostiky je určenie, či skúmaný objekt patrí do špecifickej triedy, skupiny alebo populácie (klastra). To umožňuje zefektívniť a systematizovať zmeny, ku ktorým dochádza v dôsledku špecifického výskumu a vývoja, predovšetkým z pohľadu ich novosti. Príkladom je delenie výsledkov inovačných procesov na zásadne nové, ktoré vo svojom odbore nemajú obdobu, zodpovedajú alebo prevyšujú najlepšie svetové štandardy, a na tie, ktoré upravujú, zdokonaľujú predtým realizované technické nápady v rámci existujúcej generácie. technológie.
Nakoniec ďalší typ diagnostiky umožňuje vyhodnotiť vybraný objekt ako jedinečnú kombináciu charakteristík. Táto možnosť sa používa v situáciách, keď nie je možné vykonať porovnávacie hodnotenia a porovnania z dôvodu nedostatku porovnávacej základne alebo analógu: keď sú charakteristiky, vlastnosti a parametre objektu jedinečné. Charakteristickým znakom v tomto prípade je, že nie je potrebné používať štatistické informácie na vykonávanie porovnávacích dôkazov o preferencii diagnostického objektu.
Tento typ diagnostiky z hľadiska charakteristík inovatívnych objektov sa javí ako najzaujímavejší, pretože nám ich umožňuje presne študovať z hľadiska zásadnej novosti a v dôsledku toho získať potrebné informácie o úspešnosti inovačnú stratégiu organizácie a jej hlavné činnosti ako celok.
Pri skúmaní stavu objektu ako jedinečnej kombinácie znakov úplne stačí overiť ich prítomnosť, poskytnúť podrobný popis a identifikovať vzťahy a vzájomné závislosti.
Diagnostická úloha môže byť formálne rozdelená na dve zložky (podúlohy):
Určenie, do ktorej z populačných skupín predmetný objekt patrí (zoskupovacia úloha, kvalitatívna identifikácia);
Identifikácia rozdielu medzi daným objektom a inými objektmi už identifikovanej skupiny.
Túto úlohu možno považovať za kvantitatívny identifikačný problém, keď sa celý súbor objektov v populácii delí na dve skupiny: normálne objekty a objekty s odchýlkami od základných parametrov.
Po definovaní hlavných úloh inovatívnej diagnostiky môžeme sformulovať jej predmet.
Diagnostika ako odvetvie poznania zahŕňa teóriu a metódy organizácie diagnostických procesov, ako aj princípy konštrukcie diagnostických nástrojov. V inovatívnej diagnostike to znamená predovšetkým budovanie systémov indikátorov na hodnotenie stavu objektov, vývoj kvalitatívnych a kvantitatívnych škál na meranie hodnôt týchto indikátorov. Zabezpečuje klasifikáciu možných odchýlok v hlavných parametroch inovatívnych objektov, ich prejavy a postup pri zbere a spracovaní diagnostických informácií.
Úlohy inovačnej diagnostiky sú pomerne úzko prepojené s ďalšími úlohami - určovanie vývojových trendov (prognóza inovačného vývoja) a identifikácia príčinno-dôsledkových vzťahov (analýza pôvodu).
Úloha tvorby prognózy nám umožňuje objasniť štruktúru a obsah diagnózy. Štúdium procesu vývoja objektu tiež pomáha lepšie pochopiť jeho existujúci stav. Diagnostika je zároveň východiskom prognózy, keďže bez jasného a spoľahlivého vyjadrenia aktuálnej situácie nie je možné posúdiť možnosti rozvoja objektu.
Zvyčajne existujú dva hlavné diagnostické systémy:
test, v ktorej sa analyzuje stav objektu pomocou špeciálne organizovaných testovacích vplyvov;
funkčné, kedy na objekt nie sú aplikované testovacie nárazy, ale sú prijímané iba nárazy súvisiace s prevádzkovým režimom objektu.
Charakteristiky hlavných úloh a typov diagnostiky nám umožňujú rozlíšiť dva prístupy k vedeniu inovatívnych diagnostických štúdií, ktoré sa vyznačujú nasledujúcimi kritériami: úroveň novosti vývoja alebo očakávané výsledky.
Prvý prístup sa zvyčajne používa na hodnotenie stavu objektov, ktoré majú analógy v medzinárodnom meradle, aj keď sú zásadne nové pre národnú inovačnú sféru. Takéto objekty sa budú svojou povahou meniť. Ich schopnosti a výhody možno posúdiť pomocou komparatívnych hodnotení a porovnaní.
Druhý prístup použiteľné na diagnostikované objekty, ktoré nemajú obdobu a presahujú svetovú úroveň. Predtým vytvorené hodnotiace technológie a postupy nie sú použiteľné na takéto objekty, čo si vyžaduje vývoj zásadne odlišných systémov hodnotenia na charakterizáciu ich špecifickosti a jedinečnosti. Vzťah medzi hlavnými diagnostickými kategóriami je uvedený na obr. 17.5.
Ryža. 17.5. Všeobecná schéma diagnostického výskumu inovatívnych objektov
Ďalším dôležitým faktorom ovplyvňujúcim výber diagnostických nástrojov a metód je čas. V súlade s cieľmi a zámermi prieskumu možno v určitom časovom okamihu posúdiť stav objektu. Táto možnosť sa nazýva diagnostika statického stavu. Ak je potrebné posúdiť stav objektu za určité časové obdobie, najmä ak je diagnostikovaným objektom samotný inovačný proces alebo jeho etapy a fázy, vykoná sa diagnostika procesov.
Stavová diagnostika a diagnostika procesov sú typy výskumu rozlišované podľa obsahu dynamických diagnostických úloh.
Ďalšou vlastnosťou, ktorá umožňuje zoskupovanie foriem diagnostických štúdií, je Organizácia samotný diagnostický proces.
Na tomto základe sa rozlišujú: analytická diagnostika, expertná diagnostika a modelová diagnostika.
Analytická diagnostika zahŕňa vykonávanie diagnostických štúdií pomocou bezkontaktných metód s využitím štatistických informácií, pomocou metód komplexnej ekonomickej analýzy, bodovania atď.
Odborná diagnostika vychádza z informácií získaných na diagnostické účely kontaktnými metódami prostredníctvom špeciálnych expertných a oportunistických inovatívnych prieskumov a využíva aj veľké množstvo rôznych techník a metód expertného hodnotenia, špeciálnych koeficientov a ukazovateľov porovnávacej ekonomickej efektívnosti a pod.
Diagnostika na modeli je proces získavania informácií o skúmanom objekte pomocou modelových simulácií. Ako bolo uvedené vyššie, v inovatívnej diagnostike je potrebné veľmi presne posúdiť skutočnú potrebu výberu tejto formy výskumu, korelovať ju so zložitosťou a rozsahom diagnostického objektu. Hlavné typy diagnostiky sú znázornené na obr. 17.6.
Ryža. 17.6. Typy diagnostických testov
Široké využitie diagnostických princípov v inovačnej sfére je determinované nielen potrebami objektívneho hodnotenia potenciálu a skutočnej úspešnosti inovačnej stratégie organizácie, ale aj požiadavkami systému riadenia výroby ako celku. Toto potvrdzuje vírusová teória manažment, ktorý s variabilitou zaobchádza ako s vírusom, ktorý spôsobuje zvýšenú neistotu v stave a vývojových trendoch systému. Podľa zástancov tejto teórie je úlohou manažmentu rýchlo rozpoznať a izolovať vírus variability a zabezpečiť prijatie takých manažérskych rozhodnutí, ktoré znížia neistotu stavu objektu. Je zrejmé, že z tohto pohľadu je diagnostika ako metóda na rozpoznanie vírusu variability relevantná najmä pre inovačnú sféru, ktorá sa vyznačuje azda najvyššou mierou neistoty spomedzi ostatných typov aktivít.
Preto je okrem samotnej diagnostiky výskumného objektu veľmi dôležité vyzdvihnúť množstvo požiadaviek, ktoré musia manažéri zapojení do vývoja a implementácie efektívnej inovačnej stratégie spĺňať:
Rozpoznať, definovať, opísať, diagnostikovať a zlepšiť systém, za ktorý sú zodpovední;
Diagnostikujte povahu variability systému a rozhodnite, ktoré variácie sú uznané ako špeciálne a vyžadujú špeciálne opatrenia a ktoré sú všeobecné a budú vyžadovať zmeny v dizajne a prevádzke systému. Manažér musí byť schopný rozlíšiť „užitočný signál“ od „hluku“;
Viesť skupiny ľudí (tímy) s rôznou úrovňou vzdelania pri identifikácii problémov, zbere dát, ich analýze a vypracovaní návrhov na ich riešenie, elimináciu a následnú verifikáciu;
Diagnostikujte správanie ľudí a rozlišujte medzi tými ťažkosťami, ktoré sú spôsobené rozdielmi v schopnostiach ľudí (15 %) a tými, ktoré spôsobuje systém (85 %) (Juranovo pravidlo).
Diagnostiku inovačných systémov možno v tomto prípade považovať za diagnostiku variability objektov. V tomto prípade budú základné informácie potrebné na získanie záveru o objekte zhrnuté do dvoch hlavných blokov:
Vplyv faktorov stabilizujúcich systém;
Dynamické vlastnosti systému a miera ich prejavu.
Štúdium týchto informácií nám umožňuje získať potrebné efektívne údaje o stave a perspektívach rozvoja objektu v budúcnosti, ktoré následne slúžia na výber a vypracovanie konkrétneho typu inovačnej stratégie.
Presná a včasná diagnostika stavu inovačnej sféry je jednou zo základných podmienok efektívnosti dlhodobého rozvoja ekonomického subjektu. V každom prípade, bez ohľadu na vlastnosti a rozsah inovačnej činnosti, musia byť diagnostické štúdie sprevádzané prognózami a analytickými hodnoteniami stavu makrosféry, fungovania organizácie, vyhliadok na rozvoj trhových inštitúcií, všeobecnej a špecializovanej výroby. potreby atď.
Najväčší efekt z vykonávania diagnostických štúdií inovatívnych objektov sa dosiahne, ak sú komplexné, progresívne vo svojej podstate, t. j. nemajú konečné, ale rozvíjajúce sa ciele, ktoré umožňujú posunúť stav objektu na vyššiu kvalitatívnu úroveň.
(Materiály vychádzajú z: Základy manažmentu. Spracoval A. I. Afoničkin. - Petrohrad: Peter, 2007)
Účelom simulačného modelu skúmaného objektu je reprodukovať s prijateľnou presnosťou tie aspekty procesu jeho fungovania, ktoré sú zaujímavé z hľadiska účelov štúdie. Na identifikáciu podstaty takejto reprodukcie je potrebné najprv objasniť, čo je proces fungovania objektu a čo znamená študovať tento proces.
Fungovanie akéhokoľvek objektu je sprevádzané diskrétnymi alebo nepretržitými zmenami v jednom, dvoch alebo viacerých s ním súvisiacich ukazovateľoch, ktoré zostávajú nezmenené (alebo dokonca nadobúdajú prísne definované hodnoty) počas období „nečinnosti“ objektu. Zaznamenaním a analýzou hodnôt týchto indikátorov je možné určiť, či objekt momentálne funguje alebo nie. Napríklad o fungovaní výrobného závodu svedčí:
ü zvýšenie objemu hotových výrobkov vyrobených týmto závodom;
ü zvýšenie objemu spotrebovaných surovín;
ü zmena úrovne nedokončenej výroby na stavenisku a zásob surovín,
ü nenulová úroveň spotreby elektriny zariadením staveniska a pod.
Počas určitých časových období súvisiacich s obdobím prevádzky objektu môže jeden alebo druhý z uvažovaných ukazovateľov nadobudnúť konštantné hodnoty zodpovedajúce prípadu nečinnosti objektu. Minimálne jeden z ostatných indikátorov sa však bude v rovnakých časových úsekoch neustále meniť alebo nadobudnúť hodnotu indikujúcu fungovanie objektu. Fungovanie akéhokoľvek objektu by sa teda malo posudzovať na základe hodnôt určitého súboru ukazovateľov, ktoré s ním súvisia. Skúmaný
Štúdium procesu fungovania objektu spočíva v štúdiu procesu zmeny hodnôt týchto ukazovateľov v priebehu času.
Fungovanie skúmaného objektu možno charakterizovať veľkým množstvom ukazovateľov. Z hľadiska konkrétnych cieľov (cieľov) štúdie sú mnohé z týchto ukazovateľov nezaujímavé a možno ich vylúčiť z úvahy. Čo sa týka ostatných ukazovateľov, tieto ukazovatele sú akoby nahradené nejakými abstraktnými veličinami, ktoré s nimi do určitej miery korešpondujú. V závislosti od množstva faktorov môže byť jeden alebo druhý z týchto ukazovateľov prezentovaný vo forme veličín, ktorých zmeny v čase len približne zodpovedajú (v deterministickom alebo pravdepodobnostnom zmysle) skutočným zmenám týchto ukazovateľov v čase. Jednotlivé ukazovatele, ktoré majú v skutočnosti diskrétny a pravdepodobnostný charakter zmeny, možno považovať za veličiny, ktoré sa v čase menia kontinuálne a deterministicky; skupiny ukazovateľov možno nahradiť nejakými zovšeobecnenými hodnotami a pod. Výsledné „náhrady“ za vyššie uvedené ukazovatele sa určitým spôsobom považujú za vzájomne prepojené. Na zdôraznenie a spresnenie takýchto vzťahov môže uvažovaný komplex veličín dodatočne zahŕňať veličiny, ktoré zohrávajú úlohu medzistupňov a nie sú z hľadiska účelu štúdie nezávislé. Vďaka tomu je možné zostaviť formálny (matematický) popis zaznamenaných vzťahov, odrážajúci s rôznou presnosťou skutočné vzťahy medzi zodpovedajúcimi ukazovateľmi fungovania skúmaného objektu.
Prechod od úplného súboru ukazovateľov charakterizujúcich proces fungovania skúmaného objektu k obmedzenému komplexu veličín, ktoré približne plnia rovnakú funkciu, pričom vzťahy medzi nimi možno opísať matematicky, je prvým a veľmi dôležitým krokom k formalizácii. (formalizovaný popis) tohto procesu. Špecifikom uvedeného kroku je, že skúmaný objekt sa pri jeho realizácii súčasne nahrádza akoby jeho formalizovanou reprezentáciou, ktorej „fungovanie“ je taxatívne charakterizované spomínaným komplexom veličín.
Štúdium toho či onoho objektu je teda v skutočnosti nahradené štúdiom nejakého dynamického abstraktného systému, ktorý je formalizovanou reprezentáciou tohto objektu. Fungovanie takéhoto systému je úplne charakterizované komplexom veličín vytvorených v štádiu formalizácie procesu fungovania skúmaného objektu. Každá kombinácia špecifických, okamžitých hodnôt týchto veličín zodpovedá veľmi špecifickému okamžitému stavu systému. V tomto ohľade možno uvažované množstvá nazvať charakteristiky stavu systému . Teraz to už môžeme povedať proces fungovania systému predstavuje proces zmeny v čase svojho stavu a štúdium toho alebo onoho objektu sa obmedzuje na štúdium procesu zmeny v čase charakteristík záujmu stavu systému, ktoré pôsobia ako formalizovaná reprezentácia tohto objekt.
Posledným krokom v etape formalizácie procesu fungovania skúmaného objektu je matematický popis vzťahov medzi charakteristikami stavu systému a charakteristikami vonkajších vplyvov. Zdá sa teda, že výstavba špecifikovaného systému a prechod od skúmaného objektu k jeho formalizovanej reprezentácii sú úplne dokončené.
Na vykonanie tohto kroku možno použiť širokú škálu nástrojov z arzenálu matematickej analýzy: diferenciálny a integrálny počet, teóriu pravdepodobnosti, teóriu množín, logickú algebru atď.
Požadovaný matematický popis vzťahov medzi charakteristikami stavu systému môže mať podobu napríklad súboru matematických vzťahov, t.j. predstavujú to, čo sa zvyčajne nazýva matematický model objektu. Tento súbor matematických vzťahov zohľadňuje vnútornú štruktúru systému a úplne určuje proces jeho fungovania v čase. Matematický model objektu je teda v skutočnosti samotný systém, v tomto prípade prezentovaný vo forme určitého súboru matematických vzťahov (na rozdiel od reálneho objektu, ktorý má jedinú, striktne definovanú formu, abstraktný systém môže byť konkrétne zastúpené v rôznych formách).
Ďalším špecifickým typom znázornenia systému, ktorý zároveň pôsobí ako matematický model objektu, je napríklad grafické znázornenie štruktúrneho diagramu tohto systému spolu s matematickým popisom procesov fungovania všetkých jeho prvkov, ako aj matematický model, resp. ako aj proces ovplyvňovania systému „vonkajším prostredím“. Všimnite si, že z druhej verzie reprezentácie systému je možné priamo získať matematický model objektu vo forme vyššie uvedenej množiny matematických vzťahov a naopak.
Čo sa týka samotného systému – formalizovanej reprezentácie objektu – ako takého, možno ho považovať za matematický model objektu „vo všeobecnosti“ alebo, inými slovami, za „abstraktný“ matematický model objektu.
Je zrejmé, že matematický model skúmaného objektu musí mať vo vzťahu k nemu určitý stupeň primeranosti. Inými slovami, počas fungovania systému fungujúceho ako takýto model musia charakteristiky jeho stavu reprodukovať zmeny v priebehu času v zodpovedajúcich ukazovateľoch fungovania skúmaného objektu s presnosťou určenou cieľmi štúdie.
Predpokladajme, že vyššie uvedený prechod od skúmaného objektu k jeho matematickému modelu bol úspešne dokončený. Ďalší priebeh riešenia uvedených problémov štúdia objektu závisí od voľby metódy cieleného štúdia zostrojeného matematického modelu. Najprv by ste sa mali pokúsiť použiť určité analytické metódy. Ak je použitie takýchto metód výrazne ťažké alebo jednoducho nemožné, potom tieto výskumné úlohy možno vyriešiť iba reprodukovaním a experimentálnym štúdiom procesu fungovania vytvoreného abstraktného systému.
Fungovanie systému, t.j. zmena v hodnotách charakteristík jeho stavu v čase môže byť reprodukovaná rôznymi spôsobmi v závislosti od prostriedkov (zariadení, zariadení) použitých na tento účel. Charakteristikou stavu systému sú v tomto prípade hodnoty (ukazovatele) zvolené určitým spôsobom, ktoré do tej či onej miery charakterizujú fungovanie daného zariadenia (napríklad pre počítač, takýto indikátor môže byť množstvo použitej pamäte alebo čas strávený vykonaním konkrétnej operácie).
Všimnime si tiež, že zmeny hodnôt stavových charakteristík reprodukuje počítač rýchlosťou, ktorá sa spravidla líši od rýchlosti zmeny zodpovedajúcich ukazovateľov charakterizujúcich fungovanie skúmaného objektu. Zároveň je zachovaný potrebný vzťah medzi rýchlosťami zmien všetkých charakteristík stavu systému, takže systém, ktorý simuluje fungovanie skúmaného objektu, funguje vo svojom vlastnom špeciálnom čase, toku. ktorý sa líši od skutočného. Takýto umelý čas, ktorý má zmysel len vo vzťahu k danému systému, sa v literatúre nazýva simulačné modelovanie systémový čas , alebo modelový čas . Systémový (modelový) čas je z hľadiska formalizovaného popisu skúmaného objektu nezávislý
premenná, ktorej funkciami sú najmä všetky charakteristiky stavu systému.
Je ľahké vidieť, že zariadenie používané na reprodukciu procesu fungovania daného abstraktného systému pôsobí vo vzťahu k tomuto systému v úplne inej kapacite ako ten či onen model objektu vo vzťahu k tomuto objektu. Objektový model reprodukuje zmeny v priebehu času v hodnotách iba časti všetkých možných indikátorov fungovania objektu a zloženie indikátorov zahrnutých v tejto časti závisí od cieľov štúdie objektu. Počítač reprodukuje zmeny v čase všetkých charakteristík stavu systému bez výnimky, bez ohľadu na účely jeho štúdie. Okrem toho prevádzkový režim počítača úplne určuje „rýchlosť“ zmien charakteristík stavu systému v reálnom čase, a tým aj tok systémového času.
Z hľadiska ukazovateľov výkonu predmetného zariadenia, zodpovedajúcich charakteristike stavu systému, toto zariadenie (určitým spôsobom prispôsobené) pôsobí ako imitátor tohto systému. Z tohto hľadiska to isté zariadenie súčasne pôsobí ako model skúmaného objektu, ktorý v súvislosti s vyššie uvedenou okolnosťou možno nazvať imitácia . Všimnite si, že simulovanie procesu fungovania systému pomocou simulátora alebo inými slovami reprodukovanie procesu fungovania skúmaného objektu pomocou jeho simulačného modelu by sa teraz prirodzene nazývalo simulačné modelovanie objektu. V tejto príručke sa však termín „simulačné modelovanie“ používa na označenie procesu vytvárania simulačného modelu konkrétneho objektu.
Na ceste k vytvoreniu simulačného modelu skúmaného objektu teda dochádza k dôslednému prechodu od objektu k jeho formalizovanej reprezentácii - abstraktnému systému a od tohto systému k požadovanému simulačnému modelu (simulátor systému). Zopakujme si, že vo všeobecnom prípade, nie presne, ale približne, abstraktný systém reprodukuje fungovanie skúmaného objektu a simulátor reprodukuje fungovanie systému. Presnosť reprodukcie aspektov, ktoré nás zaujímajú v procese fungovania študovaného (modelovaného) objektu v simulačnom modeli, preto závisí od výberu formalizovanej reprezentácie objektu a zariadenia použitého ako systémový simulátor.
Zhrnutím vyššie uvedeného môžeme povedať, že vo všeobecnom prípade podstata reprodukovania fungovania skúmaného objektu spočíva v simulácii (tak či onak) zmien v priebehu času v hodnotách všetkých charakteristík stavu objektu. systém, pôsobiaci ako formalizovaná reprezentácia (matematický model) špecifikovaného objektu. Táto zovšeobecnená definícia môže byť špecifikovaná vo vzťahu k jednému alebo druhému typu zariadenia - simulátoru systému.
Vynález sa týka oblasti rozpoznávania štruktúrnych vzorov a možno ho použiť v automatizovaných systémoch na online diagnostiku technických a funkčných stavov viacparametrového objektu na základe informácií o meraní, ako aj v systémoch na identifikáciu, rozpoznávanie, riadenie a diagnostiku. o technickom a funkčnom stave produktov leteckého a kozmického priemyslu, ako aj v energetike a finančnej a hospodárskej činnosti. Technický výsledok spočíva vo vizuálnej reprezentácii pre dynamickú analýzu zovšeobecnených údajov o stave viacparametrového objektu. Technický výsledok je dosiahnutý vďaka tomu, že výsledky tolerančného posúdenia skutočnosti a smeru zmeny dynamických parametrov podľa riadenej charakteristiky skúmaného procesu sú rýchlo prevedené na zodpovedajúce informačné signály so zovšeobecnením na celý súbor parametrov v danom časovom intervale, pri ktorých dynamickej analýze sa zisťuje relatívna veľkosť a charakter zmeny integrálny stav viacparametrového objektu. 3 chorý.
OPIS VYNÁLEZU K PATENTU
Vynález sa týka oblasti rozpoznávania štruktúrnych vzorov a je možné ho použiť v automatizovaných systémoch na online diagnostiku technických a funkčných stavov viacparametrového procesu alebo objektu (MPO) podľa nameraných informácií, ako aj na dynamickú analýzu zmien stavy zložitých objektov a procesov v ekonomike, financiách a energetike. Sú známe zariadenia a metódy na sledovanie a diagnostiku stavov technického objektu (ZSSR, AS N-01504653, A1, G 06 F 15/46, 1989), pri realizácii ktorých sa v procese monitorovania a diagnostiky napr. pre každý cyklus sa zaznamenávajú pomalé zmeny parametrov a prijaté údaje sa porovnajú s referenčnými hodnotami a na základe porovnania sa urobí záver o stave objektu, ako aj o spôsobe zadávania automaticky čítaných digitálnych údajov do poltónových obrazov (EVP/EP/, N-0493053, A2, G 06 K 1/12, 19/06, 15/00, 1992) a spôsob spracovania dát (EVP/EP/, N-0493105, A1, G 06 F 15/20, 1992). Navrhované zariadenia a metódy neumožňujú rýchlu diagnostiku stavov MPO pomocou veľkého množstva parametrov merania. Technickou podstatou je najbližšia metóda sledovania a hodnotenia technického stavu MPO na základe telemetrických informácií (Patent N 2099792, Bulletin N 35, 1997 M., trieda G 06 F 7/00, 15/00). Využitím navrhovanej metódy v reálnych podmienkach je zabezpečená lokálna dynamická analýza aktuálneho stavu diagnostického objektu s promptnou detekciou zdrojov porúch a miest ich výskytu v objektoch na základe telemetrických informácií. Metóda zároveň neumožňuje dynamickú analýzu zovšeobecneného stavu objektu (procesu) naprieč celým objemom diagnostických informácií, vrátane určenia veľkosti a charakteru zmien integrálneho stavu (triedy stavov) objekt. Účelom vynálezu je vizuálna reprezentácia pre dynamickú analýzu stavu viacparametrového objektu alebo procesu zovšeobecneného naprieč celým súborom riadených parametrov s rýchlym určením relatívnej veľkosti a povahy zmien v jeho stave, ako aj znížením čas analýzy pre informačnú podporu rozhodovania pri diagnostike stavu MPO. Cieľ je dosiahnutý implementáciou navrhovanej metódy dynamickej analýzy stavov MPO založenej na informáciách z merania, ktorá umožňuje implementovať princíp zohľadňovania histórie prevádzky objektu (procesu) podľa postupnosti jeho prechodov. z jedného štátu do druhého v čase. Metóda umožňuje poskytnúť vizuálnu reprezentáciu pre dynamickú analýzu zmien stavu MPO z obrazovky jedného viacfarebného video monitora a rýchle (v reálnom čase) určenie relatívnej veľkosti zmeny a charakteru zmeny. vývoj diagnostikovaného procesu s posúdením postupnosti (prehistórie) jeho zmeny. To všetko spolu zaisťuje skrátenie času potrebného na analýzu zmien stavu softvéru a technických prostriedkov použitých na zobrazenie výsledkov spracovania dynamických dát pre informačnú podporu pri rozhodovaní spracovateľa-analytika, ktorý rozhodnutia pripravuje (APR ) na rozpoznanie stavu softvéru a ktorý je prvkom automatizovaného diagnostického systému. Nech je MPO charakterizovaný nejakou konečnou množinou parametrovKtoré sa časom menia. Pri analýze dynamických MPO sú veľmi dôležitými charakteristikami rôzne odhady zmien v triede stavu MPO.
Uveďme si nasledujúcu charakteristiku zmeny n-tého parametra, ktorá určuje možné odhady stavu tohto parametra (triedy stavov A n) v tvare:
A n =< A 1 n , A 2 n , A 3 n >, n ∈ N, j = 1, 2, 3, (1)
kde A 1 n je stav n-tého parametra, ktorý sa počas určitého stanoveného časového intervalu nemení, ktorý charakterizuje (týmto parametrom) stabilný (nemenný) stav K c n ∈ K procesného objektu; A 2 n (A 3 n) - stav parametra, ktorý počas určitého určeného časového intervalu znižuje (zvyšuje) svoju fyzikálnu (alebo relatívnu) hodnotu, ktorá charakterizuje zodpovedajúci stav (triedu stavu) objektu alebo procesu K p n ( K p n) objekt alebo proces. Zovšeobecnením výrazu (1) pre celú množinu parametrov n ∈ N získame zovšeobecnené odhady zmien v stavovom priestore parametrov MPO v tvare
A=< A 1 , A 2 , A 3 >, j = 1, 2, 3, (2)
Stav parametrov odhadnutých v súlade s výrazom (2) podľa štádií prevádzky (pohyb, vývoj) MPO podľa toho určuje jeho zovšeobecnený (integrálny) stav a prechody objektu z jednej triedy stavov do druhej. (dynamika stavov). Zovšeobecnené množiny (parametre tried identifikovaných stavov) A 1, A 2, A 3 a ich rozdelenie v čase teda určujú zodpovedajúce množiny (triedy) stavov MPO K c, K p, K r. Pre komplexný MPO s vysokou dynamikou zmien jeho stavov spôsobuje komplexná (systémová) analýza zmien aj malého počtu dynamických parametrov pri spracovaní v súlade s výrazmi (1-2) a tradičným grafickým znázornením určité ťažkosti. Je to spôsobené viacerými dôvodmi, z ktorých hlavnými pre tradičné metódy spracovania sú vysoká dynamika zmien parametrov a chyby pri meraní, zbere, spracovaní a analýze nameraných informácií, spôsobené aktívnym alebo pasívnym vplyvom vonkajšieho prostredia. . To je typické najmä pre softvér vzdialený od spracovateľského centra, ako sú lietadlá a pod., ktorých stav je riadený desiatkami stoviek a tisícok parametrov. Podobné ťažkosti pri vizuálnej reprezentácii a dynamickej analýze veľkej skupiny parametrov (ukazovateľov) vznikajú pri analýze dynamiky stavov takej triedy objektov, akými sú finančné a ekonomické medzivládne organizácie. Napríklad pri rýchlom hodnotení výmenných kurzov na všetkých burzách sa tradične používajú rôzne ukazovatele na charakterizáciu dynamiky cien akcií a spoločností na nich registrovaných, ktorých počet je spravidla veľmi veľký. Americká burza teda vyhodnocuje rôzne ukazovatele pre 800 kótovaných spoločností. V tomto prípade možno jeden alebo druhý ukazovateľ n-tej spoločnosti považovať za dynamický parameter, ktorého stav je možné znázorniť vo forme výrazov (1) a stav predmetného ukazovateľa zovšeobecnený pre všetky spoločnosti, t.j. za výmenu ako celok vo forme vyjadrenia (2). Vysoká dynamika cien akcií a veľký počet spoločností na jednej strane a potreba rýchlo posúdiť dynamiku zmien (výkyvov) výmenných kurzov na strane druhej spôsobujú určité ťažkosti pri analytickom spracovaní a analýze počiatočných dynamické údaje prezentované v tradičnej tabuľkovej forme alebo vo forme viacerých grafov. So zvyšujúcimi sa požiadavkami na diagnostikovanie stavu MPO z hľadiska efektívnosti, napríklad pri poskytovaní prevádzkovej diagnostiky v reálnom čase vysoko dynamických procesov na objekte, sa stáva problematické spracovanie a prezentovanie jej výsledkov na analýzu pomocou tradičných diagnostických metód. Za týchto podmienok vykonávanie vizuálnej reprezentácie a prevádzkovej dynamickej analýzy stavov MPO naprieč celým súborom parametrov spôsobuje značné ťažkosti v dôsledku nedostatku vhodných metód na prevádzkové hodnotenie a prezentáciu potrebných zovšeobecnených údajov na poskytovanie informačnej podpory pri rozhodovaní. o diagnostike stavov MPO. Uveďme všeobecnú charakteristiku
Kde N je celkový počet riadených dynamických parametrov (odhadované štandardné ukazovatele pre všetky spoločnosti na burze), N(t i) je počet parametrov, ktorých aktuálna hodnota v t i -tom čase je priradená jednej triede z množiny A vyjadrenia (2). Na základe aplikácie výsledkov hodnotenia tolerancie skutočnosti a smeru zmeny n-tého parametra,
Ďalším zovšeobecnením na celú množinu N, ako aj rozkladom podľa výrazu (2) a použitím zavedenej charakteristiky (3) je možné vykonať dynamickú analýzu integrálneho stavu MPO s rýchlym určením relatívna hodnota a charakter zmien jeho stavu vo forme tzv. farebných kódov matricových diagramov na prezentáciu zovšeobecnených údajov pre informačnú podporu pri rozhodovaní o diagnostikovaní stavu MPO. Zakódovaním každej z vybraných tried stavov parametrov (2) s určitým farebným kódom viditeľného spektra a reprezentovaním relatívnej hodnoty A j * vo forme informačného poľa zodpovedajúcej množiny parametrov teda získame farbu -kódové matice - MPO stavové diagramy.
Pozorovateľný proces (objekt) môže byť: a) pre zložité technické MPO - tlak, teplota a pod.; b) pre finančné a ekonomické MPO - indexy akcií (dlhopisov) alebo výmenných kurzov, počet akcií určitého druhu, nominálnu hodnotu akcie a pod. Posudzované charakteristiky procesu (objektu) môžu byť: a) pre zložité technické MPO - amplitúda, frekvencia, disperzia a pod.; b) pre finančné a ekonomické MPO - cena akcie (nominálny, vážený priemer) atď. Dynamické parametre použité pre hodnotené charakteristiky môžu byť: a) pre zložité technické MPO - rýchlo sa meniace (parametre vibrácií), pomaly sa meniace parametre, parametre trajektórie; b) pre finančné a ekonomické MPO - kontrolované ukazovatele pre každú kótovanú spoločnosť atď. Podstata metódy spočíva v tom, že s cieľom poskytnúť vizuálnu reprezentáciu pre prevádzkovú dynamickú analýzu zmien zovšeobecneného stavu MPO, výsledky tolerančného posúdenia skutočnosti a smeru zmeny dynamických parametrov podľa riadenej charakteristiky skúmaného procesu sa konvertujú na zodpovedajúce informačné signály so zovšeobecnením na celý súbor parametrov v danom časovom intervale, pri dynamickej analýze ktorých sa určuje relatívna hodnota a povaha zmeny integrálneho stavu viacparametrového objektu . Operácia konverzie sa vykonáva vygenerovaním zodpovedajúceho farebného signálu viditeľného spektra v závislosti od výsledkov posúdenia tolerancie skutočnosti a smeru zmeny dynamického parametra (klesá - stúpa) so zovšeobecnením na celý súbor parametrov pri daného časového intervalu, pričom informačné signály sa zobrazujú prostredníctvom maticového diagramu, ktorého stĺpce zodpovedajú relatívnej hodnote odhadovanej triedy stavu parametrov objektu, čiary zodpovedajú časovo špecifikovaným intervalom a relatívnej hodnote a povahe zmeny integrálneho stavu objektu sú určené smermi zmeny a relatívnymi hodnotami tejto zmeny v čase farebných signálov, zovšeobecnené na celý súbor parametrov podľa riadenej charakteristiky skúmaného procesu. V súlade s použitým princípom závislostí príčiny a následku vyskytujúcich sa v priebehu času v procesoch MPO zobrazovaných parametrami, zmena integrálneho (zovšeobecneného na celý súbor dynamických parametrov) stavu MPO, identifikovaného pozorovaným procesom. (procesy), budú prezentované v časovom meradle. To umožňuje jednoznačne, podľa typu farebne odlíšeného matricového diagramu, ktorý na základe prehľadnosti jeho prezentácie možno klasifikovať ako kognitívny (t.j. generujúci nové hodnoty v RPMN), v pozorovaných momentoch v čas v celom súbore, relatívnu veľkosť a povahu vývoja procesu v MPO. Miera diskretizácie sledovanej charakteristiky (parameter, podnikový ukazovateľ) A a voľba farebného riešenia určuje RPMN v závislosti od špecifík objektu a podmienok riešeného problému pre prevádzkovú diagnostiku pomocou dynamických informačných dát. Novosť navrhovanej metódy v porovnaní so známymi zariadeniami a metódami diagnostiky stavu objektu teda spočíva v tom, že celý súbor dynamických parametrov spracovaných tolerančnou metódou podľa riadenej charakteristiky skúmaného procesu je prevedené na zodpovedajúce informačné signály, keď sú zovšeobecnené na celý súbor parametrov, relatívnu veľkosť a povahu zmien v integrálnom stave viacparametrového objektu. Zároveň sa na obrazovke videomonitoru na časovom meradle relatívna hodnota a povaha zmeny každej z tried komponentov zmien parametrov (klesá, stúpa, nemení), ktorých súhrn charakterizuje dynamiku bude zobrazený integrálny stav objektu (procesu) postupne v čase. Podstata navrhovanej metódy je dobre ilustrovaná pre finančné MGO, napríklad pri štúdiu rôznych ukazovateľov na charakterizáciu dynamiky cien akcií kótovaných spoločností. Na obr. Na obrázku 1 je tradičná prezentácia grafov zmien kontrolovaného štandardného ukazovateľa pre určitý počet (N=7) spoločností, z ktorých každá s danou diskrétnosťou vykazuje zodpovedajúce hodnoty ukazovateľa, ktorého množina charakterizuje dynamiku zmien cien akcií tejto spoločnosti. Na obr. Obrázok 2 znázorňuje vizuálne znázornenie procesu zmeny zovšeobecneného štandardného ukazovateľa pre všetky N spoločnosti vo forme farebne odlíšeného maticového diagramu stavov MPO, kde A j * je relatívny počet spoločností, kontrolovaný ukazovateľ každého z ktorých patrí do j-tej stavovej triedy (v posudzovanom prípade j = 3) ; t i-5 je začiatok a t i+8 je koniec stabilného (lavínovitého) procesu zmien cien akcií.< A 1 , A 2 , A 3 >identifikované triedy stavov typického ukazovateľa (parametra), ktorých dynamická kombinácia (integrácia) určuje zodpovedajúce triedy stavov< K с, K р, K п >skúmaného MPO, kde K c je stacionárna trieda stavu MPO, K p (K p je trieda stavu MPO spôsobená zmenou (rastom alebo pádom) zložiek množiny A j *. navrhovaná metóda nám umožní získať nové netradičné formy reprezentácie dynamiky stavov MPO, teda kombináciou reprezentácie častíc množiny (tried stavov parametrov) A j * na jednom informačnom poli všeobecnom. A * získame kompaktnú reprezentáciu dynamiky rozloženia stavov MPO (obr. 3). V tomto prípade sa zvyšuje prehľadnosť dynamickej analýzy prechodu MPO z jednej triedy stavov do druhej zabezpečuje prehľadnosť identifikácie (rozkladu) takzvaných nepárnych (fuzzy, vágnych) tried K n dynamických stavov MPO, charakterizovaných neistotou spôsobenou súčasným nárastom aj poklesom zložiek množiny A * Analýza uvažovaných reprezentácií zovšeobecnených údajov o MPO (obr. 2, 3), odhaľujúcich podstatu navrhovanej metódy, umožňuje operatívne dynamickú analýzu integrálneho stavu MPO vrátane hodnotenia charakteru zmeny analyzovaného ukazovateľa. (proces) zovšeobecnený naprieč všetkými parametrami (firmami) pre objekt (burzu) ako celok. Uskutočnenie dynamickej analýzy zmien stavu softvéru pomocou navrhovanej metódy, ktorej jeden z príkladov implementácie je znázornený na obr. 3, umožňuje:
a) určiť udržateľný lavínovitý charakter rastu cien vzhľadom na počet akcií spoločnosti v intervale (t i-5 - t i-3), ako aj stabilný a postupný charakter poklesu rastu cien v r. interval (ti+2 - ti+4);
b) určiť stabilný lavínovitý charakter poklesu ceny relatívneho počtu akcií spoločností v intervale (t i - t i+4), ako aj stabilný a lavínovitý charakter poklesu pokles ceny v intervale (t i+5 - t i+8);
c) vyhodnotiť rozloženie diagramu zmien (rastu alebo poklesu) cenového kurzu naprieč celým súborom sledovaných parametrov (ukazovateľov), ako aj vzťahy medzi nimi na časovej osi, čo nám umožňuje posúdiť celkový dynamika pohybu peňažnej zásoby v čase;
d) odhadnúť v relatívnom vyjadrení maximálnu (minimálnu) mieru zmeny (rastu alebo poklesu) cenovej sadzby pre celkový počet spoločností, ktoré sa rozhodli zmeniť sadzby. Metóda teda umožňuje vizuálnu reprezentáciu pre dynamickú analýzu integrálneho stavu objektu z obrazovky videomonitoru, rýchlo (v reálnom čase) zisťuje zmenu v triede stavov MPO a hodnotí relatívnu veľkosť a povahu stavu. zmena v celom súbore kontrolovaných parametrov. Medzi výhody metódy patrí:
schopnosť identifikovať nové (systémové) vlastnosti a zákonitosti skúmaných procesov v MPO vďaka vizuálnej prezentácii zovšeobecnených výsledkov posudzovania celého súboru parametrov v dynamike ich zmeny takáto vizuálna dynamická reprezentácia umožňuje komplexné posúdenie veľkosti a povahy zmien integrálneho stavu MPO pre veľké množstvo riadených parametrov merania, ktoré môžu byť rôznych typov;
vysoká efektívnosť prezentácie všeobecného obrazu o vývoji procesu zmeny stavu softvéru so schopnosťou posúdiť charakter jeho vývoja, skrátiť čas potrebný na analýzu dynamických informácií a technické prostriedky použité na ich zobrazenie na poskytovanie informácií podpora rozhodovania spracovateľa-analytika, ktorý pripravuje rozhodnutia o diagnostike stavu softvéru a ktorý je súčasťou automatizovanej diagnostiky operačného systému Od využitia vynálezu treba očakávať sekundárny efekt, ktorý spočíva v znižovaní nákladov na diagnostické systémy pre rôzne technické objekty a systémy organizačnej a technologickej triedy. Je vhodné ho použiť v systémoch identifikácie, rozpoznávania, kontroly a diagnostiky technického a funkčného stavu výrobkov v leteckom a kozmickom priemysle, ako aj v energetike a finančných a ekonomických činnostiach.
NÁROK
Metóda dynamickej analýzy stavov viacparametrového objektu alebo procesu, ktorá spočíva v rýchlom prevedení výsledkov hodnotenia tolerancie parametrov na zodpovedajúce informačné signály v danom časovom intervale, ktoré sa vyznačujú amplitúdou, frekvenciou atď. môže byť kvalita hodnotenej charakteristiky procesu a pod., charakteristiky využívajú dynamické parametre, operácia konverzie sa uskutočňuje generovaním zodpovedajúceho farebného signálu viditeľného spektra v závislosti od výsledkov tolerančného posúdenia skutočnosti a smeru zmena dynamického parametra (klesá, stúpa, nemení sa) so zovšeobecnením na celú množinu parametrov v danom časovom intervale, informačné signály sa zobrazujú pomocou farebného kódového maticového diagramu, ktorého stĺpce zodpovedajú relatívnej hodnote odhadovaná trieda stavu parametrov objektu a riadky k daným časovým intervalom určujú relatívnu hodnotu a charakter zmeny integrálneho stavu objektu v smeroch zmeny a relatívnu veľkosť tejto zmeny v čase farebné signály.Spawn– sú pripravené všetky podmienky na splnenie.
Pripravenosť– všetky zdroje sú poskytnuté, ale proces nie je vykonaný v dôsledku vonkajších okolností.
Aktívny stav– priame použitie procesora.
Očakávanie- proces môže byť prerušený z viacerých dôvodov: pokus o získanie zdroja alebo opustenie zdroja, vytvorenie, zničenie alebo iné akcie vo vzťahu k iným procesom, výskyt prerušenia (aritmetické pretečenie, prístup do chráneného priestoru RAM atď.), všeobecná potreba synchronizácie medzi paralelnými procesmi.
Koniec– normálne alebo núdzové vypnutie.
15. Plánovanie procesov. Plánovač. Dvojúrovňový systém riadenia procesov. Typy plánovačov.
V operačných systémoch s viacerými programami môže niekoľko používateľov nárokovať zdroje naraz, to znamená, že existuje veľa nezávislých procesov, takže operačný systém musí plánovať.
Plánovanie procesov– riadenie distribúcie zdrojov medzi rôzne procesy tým, že sa im prenesie kontrola podľa špecifickej stratégie.
Procesný dispečing– výber procesu a odovzdanie kontroly naň.
Manažér procesov– časť OS zodpovedná za dispečerské procesy.
Plánovač procesov– súbor funkčných modulov, ktoré vykonávajú operácie potrebné na riadenie procesu. Je zodpovedný za zaraďovanie procesov na vykonanie a správu štruktúry tohto frontu.
Dvojúrovňový systém riadenia procesov(používa sa vo väčšine OS):
- Dlhodobé plánovanie- najvyššia úroveň. Akcie, ktoré sú v systéme zriedkavé, ale vyžadujú si veľké systémové náklady, sa dostanú na túto úroveň. proces sa považuje za množinu stavov na použitie programu na virtuálnom stroji.
Stav generovania pre túto úroveň je vytvorenie požadovaného virtuálneho počítača plánovačom. Zvláštnosťou tejto úrovne je, že zdroj požiadaviek na generovanie práce je externý voči procesoru. Počas generovania sa vykonávajú tieto akcie: rezervujú sa všetky potrebné zdroje, rezervuje sa pamäť a vytvára sa dátová štruktúra.
Stav pripravenosti – všetky prostriedky virtuálneho počítača sú k dispozícii okrem virtuálneho procesora.
Stav dokončenia – všetky prostriedky, ktoré boli použité na zostavenie virtuálneho počítača, boli uvoľnené. - Krátkodobé plánovanie- Nižší level. Na tejto úrovni sa na procesore simuluje činnosť virtuálneho procesora.
Aktívny stav je vykonávanie práce na virtuálnom procesore. Aplikácia na nižšej úrovni... na vyššej úrovni. Akákoľvek úloha pristupuje k procesoru prostredníctvom systémového plánovača a programov dispečera.
Typy plánovania:
- Jednotný plánovač- zabudované do jadra OS, používané pre všetky úlohy.
- Rozdeliť plánovač– plánovací modul je umiestnený v adresnej časti každého užívateľského programu. Proces potom vykoná rutinu volania, ktorá sa zaradí do frontu na vykonanie. To umožňuje každému programu mať vlastnú stratégiu plánovania.
16. Klasické disciplíny radenia na realizáciu procesov.
FIFO (prvý dnu – prvý von)– minimalizácia rozptylu čakacej doby.
LIFO (Last In – First Out)– jednoduchá implementácia, je základom pre budovanie zásobníkovej pamäte.
LIFO a FIFO majú spoločné to, že čakacia doba na požiadavky vo fronte je rovnaká, bez ohľadu na vlastnosti procesora. Všetky procesy budú čakať vo fronte rovnako.
17. Algoritmus pre cyklické plánovanie procesov.
Algoritmus je založený na disciplíne FIFO.
Procesy sa vyberajú z frontu a vykonávajú sa v poradí, počnúc prvým. priorita je určená lineárnou pozíciou procesu vo fronte. Nevýhoda: jeden proces môže zaberať CPU na dlhú dobu. Na odstránenie tohto nedostatku je každému procesu pridelený časový interval, kvantum. Keď kvantum vyprší, proces sa preruší a umiestni sa na koniec frontu. Táto metóda sa používa v mnohých operačných systémoch. K rozlišovaniu medzi dlhými a krátkymi požiadavkami dochádza automaticky. Krátke požiadavky sú vybavované rýchlejšie.
18. Algoritmus prioritného plánovania procesov. Statické a dynamické plánovanie priorít.
Priorita– číslo charakterizujúce stupeň oprávnenia procesu pri využívaní zdrojov (celé číslo, zlomok, väčšie ako nula, menšie ako nula).
Každý proces má priradenú prioritu, ktorá určuje jeho pozíciu vo vzťahu k ostatným procesom. Proces s najnižšou prioritou sa nazýva slobodný, pretože vykonáva prázdne inštrukcie. Priority sú rozdelené do skupín vo fáze návrhu OS. Počet skupín sa volí tak, aby sa pri spracovaní procesy v jednotlivých skupinách nekončili. Hranice a počet priorít sa môžu líšiť.
Statické plánovanie priority– procesy pri vytváraní je možné rozdeliť do skupín niekoľkými spôsobmi: na základe požiadaviek na zdroje, podľa priority programu, do ktorého tento proces patrí, podľa časového odhadu tohto programu, podľa typu procesu, bez ohľadu na zdroje použité.
Dynamické plánovanie priority– priorita sa meria ako funkcia rozdielu medzi požadovanou službou a skutočne prijatou službou, to znamená, že proces prechádza prioritnými skupinami v závislosti od času alebo vynaložených prostriedkov.
19. Algoritmus adaptívno-reflektívneho plánovania procesov.
Algoritmus preberá kontrolu nad skutočným využitím pamäte. Na začiatku plánovania sú pre každý proces nastavené limity na využitie pamäte a času virtuálneho procesora. Ďalej sa OS prispôsobuje pracovnému priestoru každého procesu počas jeho vykonávania. Pamäťové obmedzenia sú určené hodnotením aktuálneho objemu pamäte a hodnotením vektora zmien v tomto objeme, získaným analýzou činnosti procesu počas predchádzajúceho časového úseku. Ak je dostatok pamäte, pridelí sa časový interval a jeho hodnota je nepriamo úmerná maximálnemu množstvu pamäte, ktorú proces vyžaduje. Myšlienkou prístupu je orientovať systém na procesy s minimálnou pracovnou plochou.
20. Preventívne algoritmy plánovania procesov.
Algoritmus používa stratégiu, v ktorej môže byť aktuálny proces predradený iným procesom. Napríklad po spracovaní prerušenia sa vykonávaniu priradí proces s vyššou prioritou. v tomto prípade musí proces vysťahovania znovu spracovať plánovač. Stratégia s preempciou sa môže striedať so stratégiou bez preempcie. Napríklad pre každý proces sú zavedené dva príznaky: proces môže byť unesený alebo nie a proces môže uniesť iný alebo nie.
21. Disciplíny údržby procesov s viacerými frontami. Jednoduché a prioritné disciplíny.
Sú organizované N-fronty. Všetky požiadavky idú na koniec poradia. Prvý proces z frontu (i) dorazí na službu len vtedy, keď sú všetky fronty od (i) do (i – 1) prázdne, ak časový úsek nestačí, potom nedostatočne obsluhovaný proces dorazí na koniec frontu s číslom (; i+1). Ak proces presahuje front N, potom sú možné dve možnosti: buď je obsluhovaný až do konca, alebo podľa cyklického algoritmu.
Prioritná disciplína služby vo viacerých frontoch.
Prichádzajúce procesy sú zoradené podľa ich existujúcich priorít.
Tieto priority sú určené parametrami procesu. V mnohých operačných systémoch sú plánovacie algoritmy zostavené pomocou kvantizácie aj priorít. Napríklad plánovanie môže byť založené na kvantovaní podľa veľkosti alebo poradie, v ktorom je proces vybraný z radu, je určené prioritami procesov.
V širšom zmysle je informácia odrazom jedného objektu druhým. Pre existenciu informácie je preto potrebné mať objekt, ktorého stav sa odráža, odrážajúci objekt a podmienky, ktoré zabezpečujú prechod procesu odrazu. Ak dostane odrazový predmet možnosť cielene ovplyvňovať stav odrazeného predmetu, potom nastáva kontrola.
Vo svojej najvšeobecnejšej podobe systém, v ktorom sa implementuje riadenie (riadiaci systém), zahŕňa (obr. 1.1): vonkajšie prostredie, objekty riadenia, objekty riadenia a informácie! stave.
Proces riadenia je nasledovný: prostredie, ovplyvňujúce riadiace objekty, mení ich stav. Výsledkom je, že riadiace objekty dostávajú informácie o stave riadiaceho objektu, analyzujú ho a vyvinú riadiacu akciu, ktorá prenesie riadiace objekty do nového stavu. Keďže riadiaca akcia pozostáva z riadiacich objektov odrážajúcich stav riadiacich objektov, je tiež spojená s informáciami. Ďalej budeme rozlišovať medzi stavovými informáciami a riadiacimi informáciami.
Proces riadenia je nepretržitý a cyklický. Jeden uzavretý cyklus zahŕňa nasledujúce fázy: zber stavových informácií z riadiacich objektov; transformácia stavových informácií na riadiace informácie (tvorba rozhodnutí) a proces odovzdávania riadiacich informácií. V dôsledku vykonávania príkazov objekty menia svoj stav, čo spôsobuje nový cyklus riadiaceho procesu.
Proces riadenia je teda procesom zhromažďovania, transformácie a prenosu informácií, ktorého výsledkom je zmena stavov riadiacich objektov. V súlade s touto najdôležitejšou podmienkou realizácie manažmentu
je zabezpečiť výmenu informácií medzi objektmi riadiaceho systému, ktoré sa spravidla nachádzajú v značnej vzdialenosti od seba.
Množstvo informácií a neistota objektu riadenia
Množstvo informácií obsiahnutých v informáciách, že nejaký riadiaci objekt je v stave
kde je pravdepodobnosť, že objekt je v stave.
Tento vzorec má jasný fyzikálny význam: čím nižšia je apriórna (pred prijatím informácie) pravdepodobnosť stavu, t. j. čím je neočakávanejší, tým viac informácií obsahuje informácia, že k nemu došlo.
Matematické očakávanie množstva informácií na stav sa nazýva entropia:
Entropia je mierou neistoty riadiaceho objektu. V ideálnom prípade, keď po prvé informácie z riadiacich objektov obsahujú úplné informácie o svojom stave a po druhé, informácie sa počas procesu prenosu nestratia, po prijatí informácie riadiaci objekt dodatočne určí určitý stav riadiaceho objektu. pravdepodobnosti Odvtedy je teda neistota riadiaceho objektu eliminovaná.
V reálnych podmienkach nemusia informácie z riadiacich objektov úplne opísať svoj stav a niektoré informácie sa môžu stratiť počas procesu prenosu, t. j. prenos informácií v praktických prípadoch úplne neodstráni neistotu riadiaceho objektu.
Kvantitatívne je zvyšková miera neistoty riadiaceho objektu po prijatí informácií od neho charakterizovaná podmienenou entropiou, ktorá je určená pravdepodobnosťou, že riadiaci objekt dostane informáciu o tom, že riadiaci objekt je v stave, kým je v stave.
Podmienená entropia spriemerovaná zo všetkých možných stavov riadiaceho objektu (nazvime to zvyšková entropia)
Zvyšková entropia teda charakterizuje stratu informácií v procese zostavovania informácií o riadiacom objekte a ich prenosu.
Požiadavky na riadiaci systém pre proces prenosu informácií
Informácie od riadiacich objektov k riadiacim objektom neprichádzajú nepretržite, ale v určitých, spravidla náhodných, časových okamihoch vo forme celých polí - správ. Preto sa neistota riadiacich objektov v čase mení. Generovanie správnych riadiacich informácií na riadiacich objektoch, ktoré zabezpečujú úspešné fungovanie riadiaceho systému, je možné len do určitej miery neistoty. Ak je táto úroveň prekročená, riadiaci proces môže zlyhať, pretože riadiace informácie prestanú zodpovedať stavu riadiaceho objektu.
Uvažujme schému (obr. 1.2) znázorňujúcu zmenu v čase entropie riadiaceho objektu, t.j. neistotu jeho stavu pre riadiaci objekt riadiaceho systému. Na diagrame: - maximálna entropia zodpovedajúca prípadu, keď sú pravdepodobnosti všetkých možných stavov riadiaceho objektu rovnaké (maximálna neistota); - maximálna prípustná hodnota entropie zodpovedajúca maximálnej prípustnej neistote, pri ktorej je ešte možné získať primerané riadiace informácie; - momenty aktualizácie informácií o stave objektov; - zvyšková entropia na konci procesu aktualizácie informácií o stave objektov - časový úsek, počas ktorého nedochádza k žiadnej kontrole (interval zlyhania riadenia)
Diagram ukazuje, že podmienkou existencie riadiaceho procesu je splnenie nerovnosti. Hodnota je určená vzťahom kde je funkcia charakterizujúca proces zmeny entropie v intervaloch medzi momentmi aktualizácie informácie.
Podmienkou existencie riadiaceho procesu na ľubovoľný okamih teda bude
Z uvedenej nerovnosti vyplývajú dve hlavné požiadavky na výmenu informácií v riadiacom systéme:
požiadavky na spoľahlivosť a vernosť prenosu, ktoré určujú zvyškovú neistotu po prijatí informácie;
požiadavky na prípustné oneskorenie správ, definujúce prijateľné intervaly aktualizácie informácií o stave riadiacich objektov
Vo všeobecnosti medzi týmito požiadavkami existuje vzťah. Diagram skutočne ukazuje, že s rastúcim
N ost, t. j. s poklesom vernosti a spoľahlivosti, môže byť proces riadenia zachovaný, ak sa skráti čas dodania informácií.
Na zabezpečenie procesu prenosu informácií je vytvorený systém prenosu informácií alebo komunikačný systém, v ktorom musia byť splnené všetky požiadavky na proces prenosu.
Informácie prenášané v riadiacom systéme sú svojim obsahom heterogénne a možno ich rozdeliť do kategórií, z ktorých každá sa vyznačuje určitou úrovňou požiadaviek na proces prenosu. Kategórie sa môžu líšiť v dôležitosti informácií a naliehavosti. V prvom prípade sa nazývajú kategórie dôležitosti. Proces prenosu informácií týchto kategórií podlieha rôznym požiadavkám na spoľahlivosť doručenia. V druhom prípade sa rozlišujú kategórie naliehavosti, ktorých požiadavky sa líšia v prípustnom oneskorení.
Stanovenie konkrétnych kvantitatívnych požiadaviek na prenos rôznych kategórií informácií so striktnou formuláciou problému je mimoriadne náročné, čo sa vysvetľuje potrebou zostaviť zovšeobecnené kritérium efektívnosti kontrolného systému, berúc do úvahy vplyv strát a skreslenia správ rôznych kategórií počas procesu prenosu. V praxi sa v každom konkrétnom prípade požiadavky stanovujú na základe analýzy charakteru interakcie medzi zdrojmi a spotrebiteľmi informácií (používateľmi), počas ktorých výmena prebieha. Malo by sa vziať do úvahy, že nadhodnotenie požiadaviek na systém vedie k značným dodatočným nákladom.
Uvažujme o základných predpokladoch, ktoré možno použiť pri stanovovaní požiadaviek na proces prenosu správ rôznych kategórií.
Výstražné správy a telemetrické informácie. Tieto kategórie je možné kombinovať vďaka všeobecnému algoritmu interakcie objektov riadiaceho systému, ktorý je nasledovný.
Informačné senzory riadiacich objektov, monitorujúce určité parametre systému, informujú riadiaci objekt o možnej zmene jeho stavu (vo varovných systémoch o možnej „katastrofe“). Na základe týchto informácií sa riadiaci objekt rozhodne a upozorní výkonné objekty. Spravidla je určitý časový interval medzi momentom spustenia senzora a momentom možnej zmeny stavu systému, potom by oneskorenie notifikačnej informácie pri prenose nemalo prekročiť
kde je čas potrebný na rozhodnutie a vykonanie príkazu.
V súčasnosti sa pre varovné systémy, v ktorých objem prenášaných informácií dosahuje niekoľko desiatok bitov, volí čas Tdop od 0,1 do 10 s.
Chyby v oznamovacej správe vedú k jej nepochopeniu a následne k možnej „katastrofe“. Na základe toho by mala byť prípustná pravdepodobnosť chyby počas procesu prenosu zvolená tak, aby nemala významný vplyv na celkovú pravdepodobnosť výskytu „katastrofy“. Z rovnakých dôvodov možno stanoviť požiadavky na spoľahlivosť doručovania notifikačných správ.
„Katastrofa“ zvyčajne znamená udalosť, ktorá je prakticky neprijateľná, preto spoľahlivosť a spoľahlivosť doručenia musí zabezpečiť praktickú nemožnosť chybného prijatia alebo straty varovnej informácie. Pojem praktickej nemožnosti je definovaný v závislosti od oblasti použitia. Ak teda upresníme, že systém musí zabezpečiť pravdepodobnosť chyby, tak na overenie splnenia tejto požiadavky je potrebné realizovať prenosy s frekvenciou 1 správa/s po dobu niekoľkých desiatok tisíc rokov. Takýto experiment je prakticky nemožné realizovať.
Ak nastavíme hodnotu pravdepodobnosti, tak testy by sa mali vykonávať približne jeden rok, čo je reálne obdobie. Na základe tejto hodnoty prípustnej pravdepodobnosti chyby a straty správ sa vo väčšine prípadov vyberajú výstrahy
Požiadavky na prípustné oneskorenie telemetrických informácií sú stanovené rovnako ako vo varovných systémoch. Hodnota je v tomto prípade určená frekvenčným spektrom meraného procesu. Prijateľné hodnoty pravdepodobnosti chyby a straty správ sa môžu líšiť. Požiadavky na spoľahlivosť prenosu sú zvyčajne prísnejšie. Vysvetľuje to skutočnosť, že ak niektorá zo vzoriek meraného procesu zmizne, následky môžu byť vyhladené vďaka informáciám zo susedných vzoriek. Keď sa vyskytne chyba, je možný prudký skok v čítaní a významné zmeny v činnosti ovládacieho prvku.
Skúsenosti s prevádzkou mnohých telemetrických systémov v automatizovaných systémoch riadenia procesov ukazujú, že hraničné hodnoty pravdepodobnosti straty a chyby by sa mali zvoliť rovné a 10-5. V niektorých systémoch, ako sú radarové systémy, musia byť tieto požiadavky prísnejšie, čo sa vysvetľuje intenzitou riadených procesov a dôležitosťou úloh, ktoré takéto systémy riešia.
Dialóg a referenčné informácie. Dialógové informácie sa prenášajú medzi dvoma objektmi (operátor - operátor, operátor - počítač) a zahŕňajú požiadavky a odpovede v rozsahu od niekoľkých desiatok do niekoľkých stoviek bitov.
Je známe, že ústny telefonický dialóg stráca plynulosť, ak oneskorenie signálu presiahne 0,3 s. Ak je dialóg organizovaný výmenou textov, stráca sa plynulosť kvôli potrebe nielen premýšľať, ale aj pripravovať požiadavky a odpovede. Na základe toho nemožno plynulosť dialógu v tomto prípade považovať za kritérium pre stanovenie požiadaviek na oneskorenie informácií.
S dialógovými režimami je spojený koncept doby odozvy – interval od momentu odoslania požiadavky do momentu prijatia odpovede. Faktom je, že tento režim výmeny je organizovaný v procese riešenia problémov operátora, ktoré si vyžadujú opakovaný prístup k vzdialenému objektu (operátorovi alebo počítaču). Riešené problémy je vhodné rozlišovať v závislosti od intenzity liečby. Ak rozhodovací proces pozostáva z nepretržitých cyklov „žiadosť – odpoveď – úprava“, potom by sa čas odozvy mal zvoliť tak, aby nenarušil mentálnu aktivitu operátora. V tomto prípade je hornou hranicou účinnosti spätnej väzby čas 2 s (20].
V prípade, že je úloha rozdelená do niekoľkých relatívne nezávislých etáp a dialóg je organizovaný cyklami „príprava dát pre etapu - vyžiadanie si rozhodnutia pre etapu - príprava dát pre etapu - zadanie výsledkov etapy ,“ môže operátor prerušiť priebeh uvažovania a počkať na výsledky do ďalšej fázy. V tomto prípade je čas odozvy obmedzený časom určeným na vyriešenie problému a možno ho zvoliť v pomerne širokých medziach. Je žiaduce, aby sa zhodoval s časom prípravy ďalšej etapy.
Pri výbere prijateľných hodnôt pre pravdepodobnosť straty správy by sa malo vychádzať zo skutočnosti, že počas dialógu je prenos informácií pod kontrolou operátora. Oneskorenie odozvy nad určité limity môže byť vnímané ako strata informácií, čo umožňuje operátorovi obnoviť cyklus. Na základe toho dialógové systémy nekladú prísne požiadavky na spoľahlivosť doručovania správ. Pravdepodobnosť straty informácie sa teda rovná priemernému opakovaniu jedného z 1000 cyklov, čo predstavuje niekoľko desiatok hodín nepretržitej práce operátora v interaktívnom režime.
Chyby v informáciách predstavujú podstatne väčšie nebezpečenstvo pre dialógové systémy. Je to spôsobené ich kumulatívnym vplyvom na výsledky rozhodovania. Pri rovnakej pravdepodobnosti 10-3 a priemerne 20 cykloch potrebných na vyriešenie jedného problému sa pri 4 % problémov získajú chybné výsledky. S pravdepodobnosťou chyby 10-5 by sa mali očakávať nesprávne výsledky v 0,004 % prípadov, čo je prijateľné pre väčšinu praktických systémov na všeobecné použitie.
Informácie o pomoci môžu byť vyžiadané počas procesu riešenia problému v jednom z cyklov namiesto jeho vyriešenia. Jeho objem a požiadavky na prenosovú sústavu sú navyše podobné objemu a požiadavkám kladeným na interaktívne informácie.
V osobitnom prípade je žiadosť o referenčné informácie nezávislou operáciou a je spojená s prenosom spravidla značného množstva informácií (až do stoviek tisíc bitov), vrátane súboru informácií alebo číselných hodnôt.
Referenčné informácie sa zvyčajne vyžadujú na relatívne dlhodobé používanie a ich pochopenie si vyžaduje určitý čas. Napríklad na viac či menej podrobné prezeranie tabuľky čísel alebo súboru informácií s objemom 104 bitov je potrebný čas približne 10 minút. Je zrejmé, že oneskorenie tejto informácie o približne 3 minúty nebude mať významný vplyv na efektivitu práce operátora.
Výber prijateľných pravdepodobností chyby a straty informačných znakov by mal byť založený na analýze obsahu referenčných informácií. Ak sa prenášajú tabuľky čísiel, je lepšie hodnoty stratiť, ako ich chybne vytvoriť.
Väčšina široko používaných systémov funguje celkom úspešne, keď je pravdepodobnosť jednej z týchto udalostí rádovo 10-6. Stačí poznamenať, že obsah celej tejto knihy možno sprostredkovať maximálne s desiatimi chybami alebo opomenutiami. Z pohľadu zmiznutia celého požadovaného poľa nie sú kladené vysoké nároky na spoľahlivosť dodávky z dôvodu prítomnosti kontroly zo strany operátora ako pri dialógových systémoch.
Pri prenose sémantickej referenčnej informácie sú požiadavky na jej spoľahlivosť a spoľahlivosť nastavené identicky. Aby sa zachovala čitateľnosť textu, zvyčajne stačí uviesť hodnoty pravdepodobnosti straty a chýb v poradí, prítomnosť čísel v texte však výrazne sprísňuje požiadavky, ako v prípade prenosových tabuliek.
Všeobecné správy a príkazy. Všeobecnými výkazmi a príkazmi rozumieme sémantické informácie, ktoré sa prenášajú medzi ľuďmi pri riešení úloh v systéme riadenia nepodliehajúcich automatizácii. Takéto úlohy sú spojené s riadiacimi cyklami, v ktorých riešenie problému v riadiacom objekte alebo vykonanie príkazu (inštrukcie) vyžaduje značný čas (hodiny, dni). Preto sa prípustné oneskorenie správ tohto typu môže pohybovať od desiatok minút až po niekoľko hodín pre objem bitov.
Prijateľné hodnoty pravdepodobnosti straty správy a chyby sú zvyčajne rovnaké a vyberajú sa v závislosti od úlohy jedného riadiaceho objektu. Pri objednávkach určených pre viacero objektov by tieto hodnoty mali byť samozrejme vyššie.
V súčasnosti existuje pomerne veľa skúseností s prevádzkou systémov na prenos tohto druhu informácií, ktoré zabezpečujú celkom prijateľnú kvalitu prevádzky riadiacich systémov s pravdepodobnosťou straty alebo chyby.
Na obr. 1.3 sú uvedené približné grafy závislosti prípustného oneskorenia informácií obsahujúcich rôzne
informácie o objeme týchto správ v bitoch. Zodpovedajúce skupiny správ tvoria kategórie naliehavosti.
Okrem základných požiadaviek na spoľahlivosť, vernosť a oneskorenie informácií môžu byť na prenosové systémy kladené niektoré dodatočné požiadavky. Najdôležitejšie z nich sú nasledovné:
zabezpečenie obojsmernej výmeny medzi objektmi automatizovaných riadiacich systémov;
schopnosť prenášať informácie medzi akoukoľvek dvojicou objektov, z jedného objektu do všetkých alebo danej skupiny objektov, ako aj medzi objektmi, ktoré menia svoju polohu;
zabezpečenie proti neoprávnenému prenosu informácií a ich príjmu;
poskytovanie výhod dôležitejším a časovo citlivým informáciám.
Všetky vyššie uvedené požiadavky musia byť splnené s minimálnymi nákladmi na vytvorenie a prevádzku prenosovej sústavy.
Štruktúry riadiacich systémov
Princípy budovania systémov prenosu informácií sú výrazne ovplyvnené štruktúrou riadiaceho systému, ktorá určuje vzťah v procese riadenia mnohých riadiacich objektov a riadiacich objektov.
Centralizovaný systém riadenia (obr. 1.4, a) zahŕňa implementáciu všetkých procesov riadenia v jednom centrále
riadiaci orgán, ktorý spracováva informácie prichádzajúce zo všetkých riadiacich objektov o ich stave. Pri vývoji riadiacich informácií pre každý z riadiacich prvkov v centralizovanej štruktúre sa berú do úvahy stavové informácie všetkých objektov.
Podľa tohto princípu sú postavené najmä systémy riadenia podnikov.
V riadiacich systémoch s decentralizovanou štruktúrou (obr. 1.4,6) má každý riadiaci objekt svoj riadiaci orgán, s ktorým si vymieňa informácie. Ak existuje jeden cieľ riadenia, potom môžu riadiace orgány v procese rozhodovania použiť aj informácie o stave objektov riadenia v súhrne. Napríklad systémy riadenia procesov sú postavené na decentralizovanom princípe.
Systémy riadenia s kombinovanou štruktúrou (obr. 1.4, c) kombinujú vlastnosti centralizovaných a decentralizovaných štruktúr. Príkladom takýchto riadiacich systémov sú riadiace systémy priemyselných združení.
V systémoch s hierarchickou štruktúrou (obr. 1.4, d) sú funkcie implementačného riadenia rozdelené medzi viacero podriadených orgánov pri súčasnom dodržaní princípu centralizácie. V tomto prípade je ovládací prvok s pevnou úrovňou riadiacim prvkom pre prvok na vyššej úrovni a následne vytvára riadiace informácie pre prvky na nižšej úrovni.
Informácie o stave sa vymieňajú „zdola nahor“ a riadiace informácie sa vymieňajú „zhora nadol“. Nie je vylúčená možnosť prenosu stavových informácií medzi prvkami rovnakej úrovne.
Špeciálnym prípadom hierarchického systému s dvoma úrovňami je centralizovaná štruktúra s autonómnym riadením (obr. 1.4, e). Typickými príkladmi týchto systémov sú priemyselné riadiace systémy.
Systém prenosu informácií vytvorený v záujme systému riadenia sa buduje buď s prihliadnutím na štruktúru riadenia alebo nezávisle od nej. Je potrebné vziať do úvahy, že v prvom prípade systém prenosu informácií odhaľuje štruktúru riadiaceho systému.
Formy informácií v automatizovaných riadiacich systémoch, pojem dátové a dátové prenosové siete
Automatizovaný riadiaci systém je systém, v ktorom úlohy riadenia riešia ľudia pomocou súboru technických prostriedkov. V tomto prípade dochádza k výmene informácií priamo medzi ľuďmi, automatizačnými nástrojmi a ľuďmi, ako aj automatizačnými nástrojmi. Informácie sa prenášajú vo forme správ: medzi ľuďmi -
telefónom a telegrafom, medzi technickými zariadeniami, ako aj medzi technickými zariadeniami a osobou – formou dátových správ. Dátová správa je spravidla formalizovaná informácia zakódovaná podľa určitých pravidiel tak, aby bola zabezpečená možnosť jej spracovania technickými prostriedkami.
Údaje nie sú určené priamo osobe ako príjemcovi informácií. Ľudské chápanie údajov môže nastať až po ich vhodnom spracovaní a prezentovaní vo forme vhodnej na ich konečné použitie. Dôležitou vlastnosťou dát je, že dátové správy nemajú vnútornú redundanciu, na rozdiel napríklad od telefónnych a telegrafných správ.
Na obr. Na obrázku 1.5 je znázornený princíp interakcie medzi ľuďmi a automatizačnými zariadeniami v procese riadenia na základe využitia rôznych druhov komunikácie.
Pri telefonickej komunikácii dochádza medzi ľuďmi k výmene informácií a tento proces má blízko k osobnej komunikácii. Telegrafná komunikácia zabezpečuje aj výmenu informácií medzi ľuďmi, no v tomto prípade sú informácie vopred naformátované vo forme dokumentov (telegramov).
Pri prenose dát operátori nedostávajú informácie priamo, ale prostredníctvom účastníckych bodov, kde sa premieňajú na dáta a konvertujú späť.
S ďalším zavádzaním automatizačných nástrojov do riadiacich systémov sa zvýši úloha dát v celkovom objeme prenášaných informácií. Technické prostriedky, ktoré sú zdrojmi a konzumentmi dátových správ, možno rozdeliť do nasledujúcich skupín:
1. Automatické záznamové senzory, ktoré merajú nejakú fyzikálnu veličinu a premieňajú výsledky merania na dátovú správu. Patria sem aj zariadenia, ktoré poskytujú spätnú konverziu dátových správ na nejakú fyzickú veličinu.
2. Používateľské body (niekedy nazývané terminály), ktoré sú určené na konverziu informácií vygenerovaných človekom na údaje.
V súčasnosti existuje veľké množstvo rôznych typov účastníckych bodov, ktoré sa líšia zložitosťou a možnosťami. Najjednoduchšie účastnícke body pozostávajú z telegrafného stroja a elektrického písacieho stroja alebo špeciálneho zariadenia na čítanie informácií z pomocného média (dierna páska, dierny štítok, magnetická páska), na ktoré ich najskôr zadáva ľudský operátor. Zložitejšie účastnícke stanice umožňujú vstup a výstup informácií pomocou katódovej trubice, čo operátorovi uľahčuje prácu pri príprave dát na prenos.
Nakoniec existujú účastnícke body, ktoré poskytujú niektoré funkcie spracovania správ (takzvané „inteligentné terminály“).
3. Elektronické počítače a databanky. Tieto prvky prijímajú informácie, spracúvajú ich (riešia problémy), ukladajú a vydávajú na prenos do ktoréhokoľvek účastníckeho bodu na žiadosť prevádzkovateľa tohto bodu.
V automatizovanom riadiacom systéme sú všetky uvedené technické prostriedky automatizácie priestorovo oddelené na značné vzdialenosti a spravidla je potrebné zabezpečiť prenos dát medzi akýmikoľvek dvoma technickými prostriedkami. Implementácia tejto funkcie je priradená komunikačnému systému, v ktorom je vytvorený špeciálny subsystém - sieť na prenos dát (DT). Účastníkmi takejto siete môžu byť samotné technické prostriedky, ako aj operátori, ktorí vkladajú a odosielajú informácie.
Typicky sú PD postavené a fungujú podobne ako telefónne siete, vyznačujú sa však množstvom vlastností, ktoré sú determinované najmä vysokou úrovňou automatizácie procesov zabezpečujúcich prenos informácií.
