KonspektLektsiyx
advertisement
КУРС «СОВРЕМЕННЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ В ЛОГИСТИКЕ» КРАТКИЙ КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ Введение В настоящее время предъявляет высокие требования к уровню подготовки специалистов в области логистики, поскольку управление логистическими процессами превратилось в высоко прибыльную и развитую сферу экономики. Этому способствовали новые хозяйственные отношения, которые возникли между поставщиками и потребителями в связи с необходимостью совместного управления материальными потоками на основе использования современных информационных технологий. Изучение дисциплины «Современные информационные системы в логистике», предназначенной для освоения магистрантами, обучающимися по специальности 1-26 02 05 «Логистика», позволит специалисту широкий спектр знаний и практических навыков в области информационных технологий и систем, которые будут, бесспорно, востребованы в будущей профессиональной деятельности. Цель дисциплины – формирование у студентов целостного всестороннего представления о применении информационных технологий в логистике и методологии построения на их основе информационных логистических систем. Задачи дисциплины – научить студентов основам работы с логистическими информационными системами, выбору информационных технологий для решения конкретных задач логистики, применению программных продуктов в логистике. В результате изучения дисциплины «Информационные технологии и системы в логистике» обучаемый должен: знать: структуру и принципы построения логистических информационных систем; возможности и сферы применения информационных технологий в логистике; современные информационные системы управления логистическими процессами; применение систем искусственного интеллекта и геоинформационных систем в логистике; преимущества и недостатки специализированных программных продуктов; уметь: разработать структуру логистической информационной системы; определить основные источники и технологии получения информации в логистической информационной системе; оценить и выбрать специализированный программный продукт для управления логистическими процессами и цепью поставок. I. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ЛОГИСТИКЕ 1. Роль и значение информации в логистике. Роль и значение информации в логистике. Еще несколько лет назад основные проблемы, которые стояли перед идеологами логистических систем, лежали в области физических (материальных) потоков товаров и сырья. Информации отводилась вторичная роль. Под информационным обеспечением физического процесса движения товаров от поставщика к потребителю Основной подразумевалась тенденцией в лишь сопроводительная совершенствовании информация. современных процессов управления является признание приоритетности его информационной сущности. Место информационных ресурсов в системе поточных процессов организации. Известно, что любая производственно-хозяйственная организация имеет пять основных типов ресурсов, которыми она должна управлять как соответствующими потоками: человеческие; материальные; технические (включая оборудование и энергию); финансовые; информационные. Зарубежные специалисты называют первые четыре реальными, или физическими, ресурсами, последний - концептуальным ресурсом. Именно концептуальный ресурс является объектом исследования информационной логистики. Более того, многие аналитики сегодня процесс управления трактуют как процесс управления информационными ресурсами. Особенно актуальная трактовка для логистических систем, учитывая их особенности, связанные с необходимостью интеграции и координации именно информационных потоков. 1.2 Обзор информационных технологий в логистике. С обработкой увеличивающегося объема информации, необходимой для планирования и контроля логистических мероприятий, а также с развитием коммуникаций и компьютеризацией хозяйственной деятельности связана информационная логистика — одна из вспомогательных подсистем логистики. Она представляет собой управление информационным потоком на предприятии и в его окружении с целью использования информации для регулирования экономических процессов. Рис 1.1. Современные информационные технологии в логистике Как видно из данных рис.1.1, с этой целью фармацевтическими предприятиями могут быть использованы следующие информационные технологии: управление данными (data managment — DM); электронный обмен данными (electronic data interchange — EDI); штриховое кодирование (bar coding— BC); искусственный интеллект/экспертные системы (artificial inteligence/expert systems — AI/ES); дистанционный доступ и коммуникации (remote access and communication — RA&С). Управление данными представляет собой процесс накопления и систематизации в необходимом объеме данных с целью доступа к ним целевых пользователей в нужное время. Современные информационные технологии ориентированы не на локально организованные данные, а на базы данных, представляющие собой специально организованное хранение информационных предназначенной ресурсов для в виде многоцелевого интегрированной совокупности, использования модификации и различными пользователями. Эти совокупности работают под управлением СУБД — системы управления базой данных, основное назначение которой, наряду с управлением данными, обеспечение доступа к ним, организация и связь с пользователем. Использование информационных технологий значительно сокращает и ускоряет путь перемещения лекарственных средств от производителя к потребителю. При этом большое значение в минимизации движения товара имеет быстрая передача информации как внутри предприятия, так и во внешней среде. С этой целью в зависимости от финансовой ситуации фармацевтическим фирмам необходимо внедрять сначала внутреннюю систему обмена данных при помощи локальных информационных источников с широким использованием средств EDI — для исключения бумажного обращения документации, а затем при финансовом росте интегрировать ее с Internet для широкого доступа к возможным клиентам. Зарубежный опыт показывает, что те фирмы, которые делают ставку на использование функционирующих на рынке стандартов EDI, имеют шансы эффективного функционирования в будущем. Эта необходимость довольно лаконично реализована в изречении «EDI or DIE», т. е. «электронный обмен данными или смерть». Штриховое кодирование — один из видов автоматической идентификации лекарственных средств, при котором используется метод оптического считывания информации, обозначающей товар в виде комбинации параллельных темных штрихов и светлых полос согласно определенной системе. Главной задачей обозначения товаров штрих-кодами является рационализация продажи и распределения товаров, независимо от страны их происхождения, места сбыта и расположения складского хозяйства. Дистанционный доступ к коммуникации базируется на использовании спутниковой связи и современных коммуникаций, обеспечивающих аудиосвязь в режиме реального времени и позволяющих предприятиям отдаленные рынки сделать частью одной сети распределения. Программы искусственного интеллекта в первую очередь используются в процессе телемаркетинга — при принятии заказа и обслуживании покупателей. Основное их преимущество в адаптировании общения с заказчиком по телефону к реальной ситуации при персональной продаже. При этом менеджер с помощью компьютера получает подсказки о ценовых скидках, возможностях доставки, предложениях замены при отсутствии необходимого товара на предприятии, перечне регулярно покупаемых товаров и т. п. Кроме того, эти программы способствуют быстрому обучению работающих по телефону менеджеров. Интенсивное логистических развитие и информационных широкое технологий внедрение привело современных к созданию корпоративных систем управления предприятиями (КСУП). На сегодня в мире распространение получили три основные концепции КСУП — планирование ресурсов производства (Manufacturing Resource Planning — MRPII), планирование ресурсов предприятия (Enter–prise Resource Planning — ERP) и планирование ресурсов, синхронизированное с потребителем (Consumer Synchronized Resource Planning — CSRP). Первая концепция представляет собой методологию детального планирования производства, включая учет заказов, планирование загрузки производственных мощностей и потребности во всех ресурсах производства (материалах, сырье, комплектующих, оборудовании, кадрах), планирование производственных расходов, моделирование производственного процесса, его учет, планирование выпуска готовой продукции, оперативное корректирование плана и производственных заданий. Развитие концепции MRPII осуществляется по нескольким направлениям: управление сложными производственными мелкосерийным проектами, производством, интегрированное управление управление сложными финансово- сбытовыми и производственными структурами, холдинговое управление. Кроме того, с ее помощью возможно решение и самостоятельных задач (например, управление складским хозяйством и отгрузкой товара). Концепция ERP в свою очередь представляет собой методологию интегрированного управления всеми сферами деятельности предприятия, включая производственные мощности, материальные и нематериальные потоки. К общим предприятием, функциям финансовая ERP-систем относится руководство деятельность, функции поддержки (информационное и технологическое обеспечение, работа с кадрами, делопроизводство, юридическая деятельность), взаимодействие с территориальными структурными подразделениями. Эволюция концепции ERP нашла свое отображение в технологии виртуального производства (Virtual Production — VP) и системе параллельной логистики (Concurrent Logistics System — CLS). Виртуальное производство основывается на использовании внешних ресурсов во время производственного процесса определенных товаров, что гарантирует высокую степень интегрированности модульного программного обеспечения информационных систем управления на предприятиях. При этом производители, руководствуясь интегрированными моделями планирования, в первую очередь будут продавать свою производственную мощность, нежели конкретные продукты. Разновидностью виртуального производства является виртуальный скрининг (Virtual Screening — VS), представляющий собой виртуальное прогнозирование биологически активного вещества и изучение взаимосвязи его структуры с фармакологической активностью на основании статистических методов или 3D-моделирование соединения на базе известных свойств рецептора или фермента. Система параллельной логистики — это система управления потоком ресурсов за рамками предприятия, охватывающая всю глубину логистической цепи и базирующаяся на сетевом соединении размещенных в узлах цепи и сотрудничающих между собой модулей, которыми руководят происходящие события (приобретение клиентом товара, подтверждение получения поставки и т.п.). Эти модули обслуживают процессы бизнеса, происходящие вдоль всей цепи и выходящие за границы конкретного предприятия. Если рассмотренные выше концепции ориентированы на внутреннюю организацию предприятия, то основой методологии CSRP является интегрирование заказчика или покупателя в КСУП и обеспечение полного жизненного цикла товара — от проектирования до послепродажного обслуживания. Ее сущность в том, что информация о клиентах и их запросах включается в процессы производственно-сбытового планирования предприятия, т. е. происходит переход от планирования производства до планирования удовлетворения потребностей клиентов. С указанной концепцией тесно связана технология управления взаимоотношениями с клиентами (Customer Relationship Management — CRM). В центре внимания CRM-системы находятся клиенты предприятия, а не его бизнес-процессы. При этом в работе с малым количеством клиентов (до тридцати) используют принципы клиентинга, т.е. системы длительных взаимосвязей, при которых между производителем и фирмами-посредниками возникают как экономические отношения, так и социальные, базирующиеся на партнерских, дружеских связях, а иногда и личностной привязанности. Во взаимоотношениях с большим количеством покупателей используют принципы теории портфолио, т.е. анализ портфеля клиентов с целью удержания или увеличения рыночной доли. Одним из элементов практической реализации теории является дифференцирование клиентов. Она представляет собой определение критериев для распределения клиентов на группы, каждой из которых предлагаются условия, стимулирующие клиентов к переходу с менее значимой в более значимую для оптовой фирмы группу [5]. Клиент должен приобщаться к фирме при помощи различных программ лояльности, причем каждому клиенту дают почувствовать его ценность для предприятия. Конкуренция переходит с политики цен на товары к политике качества предоставляемых услуг. Основываясь на указанных принципах, концепция CRM представляет собой путь изменений в стратегии, бизнес-процессах, организации и технической инфраструктуре с целью улучшения управления предприятием с акцентом на поведении клиента. Это означает сбор и подготовку данных о всех клиентах с целью дальнейшего использования полученной информации для прогнозирования контрактов, их отслеживания, поддержки их обслуживания, сопровождения заказов и продаж, т. е. для увеличения доходов и операционной эффективности. Фактически использование указанной концепции позволяет предоставить клиенту больше товаров и услуг, базируясь на знаниях того, чего он хочет в действительности. Причем клиент может не осознавать своих потребностей до тех пор, пока ему не будет предоставлена возможность их удовлетворения. стратегия Продолжением эффективного развития обслуживания концепции клиентов CSRP (Efficient является Concumer Responce — ECR) в логистических каналах. Она охватывает управление определенной категорией продуктов, запасами и поставками, а также информацией. При этом: управление категорией продуктов заключается в сотрудничестве производителей, посредников и потребителей (для фармацевтических товаров — организаций-потребителей) в процессе принятия решений в отношении ширины, глубины, насыщенности и сопоставимости товарного ассортимента. Участники логистической цепи уже в фазе разработки концепции и составления планов внедрения новых товаров совместно анализируют их влияние на реализацию целей партнеров, оценивают рентабельность новых товаров при учете всех затрат, определяют момент их внедрения на рынок и объем запасов. Совместно осуществляют также разработку стратегических программ продвижения товаров и оценивают их эффективность; управление запасами и поставками лекарственных средств базируется на трансфере информации, постоянной инвентаризации запасов, автоматическом расчете заказов, мониторинге доступности товаров, а также на постоянном их перемещении от поставщика к розничному посреднику или организации-потребителю при наименьшем количестве перевозок и простоев; управление информацией основывается на полном доступе каждого из партнеров ко всей торговой информации, необходимой с точки зрения продвижения данной категории товаров. Автоматическая их идентификация при помощи штрихового кодирования, регистрация ежедневной (или за определенный период) продажи, электронный обмен данными и т. п. составляет необходимый инструмент, позволяющий превратить цепи поставок в цепи, отвечающие потребностям клиентов. Стратегия ECR способствует преодолению барьеров на пути перемещения товаров частой закупки от производителя к розничным посредникам или организациям-потребителям, исключению бесполезных действий, сокращению времени реакции на реальный спрос, а благодаря этому — росту уровня обслуживания клиентов. В эпоху Internet для многих мировых компаний реализация рассмотренных концепций КСУП, особенно концепции CSRP, стала невозможной без использования инструментов (модулей) электронного бизнеса. По определению компании Gartner Group электронный бизнес представляет собой непрерывную оптимизацию товаров и услуг определенной организации, а также производственных связей за счет применения цифровых технологий и использование Internet как первичного средства коммуникации. Таким образом, технологии электронного бизнеса — это системы, которые объединяют посредством совместной работы и координации действий разные организации, вовлекаемые в общие производственно-торговые процессы. При этом системы электронного бизнеса (СЭБ) выполняют не только операции купли-продажи, но и сопровождения процессов стимулирования спроса на товары и услуги, автоматизацию административных функций, связанных с продажей и обработкой заказа, а также с усовершенствованием обмена информацией между партнерами. СЭБ тесно связаны с «новой экономикой», которая, по определению консалтинговой фирмы McKensey&Company, представляет собой микроэкономический эффект устранения географических, отраслевых и корпоративных препятствий к экономической интеграции, приводящей к снижению части расходов на взаимодействие в среднем на 50% за счет всемирной торговой платформы, роль которой выполняет Internet. Модель систем электронного бизнеса представлена на рис. 2. Наиболее перспективным Internet-проектом «новой экономики» является В2В-сегмент (business-to-business, или предприятие—предприятие), а именно создание корпоративных систем электронного бизнеса (для работы с поставщиками, посредниками), а также отраслевых торговых площадок, Internet-бирж и т. п. Обмену коммерческой информацией между В2В-площадками помогают Е2Епорталы (exchange-to-exchange, или обмен—обмен). Сегодня для отечественной фармацевтической отрасли разработку универсального ядра В2В-системы взяла на себя фирма Softline. Рис. 1.2. Модель систем электронного бизнеса Другой электронный сегмент B2G (business-to-goverment, или предприятие—государство) предназначен для торговых операций между предприятием и государством (любым правительственным органом). Этот вариант электронного бизнеса перспективен при организации тендерных закупок лекарственных средств для государственных потребностей. Выходу предприятия на международные рынки способствует В2Е-сегмент (businessto-economy, или предприятие—экономика). Электронная торговля (E-commerce), как часть электронного бизнеса, представляет собой использование Internet-технологий для поддержки торговых операций между партнерами, одна или две стороны из которых являются конечными потребителями (организацией—потребителем). В2С-сайты (business-to-consumer, или предприятие—потребитель) представляют собой продажу предприятием товаров непосредственно потребителям. Основное отличие между электронными торговыми операциями в В2В и В2С-сегментах связано с функцией поддержки принятия решений в исключительных ситуациях, называемой функцией урегулирования споров. Почти 40% счетов, выставляемых предприятиями друг другу, требуют двухстороннего согласования. Это может быть вызвано непредвиденными обстоятельствами, например, недоставка или повреждение товара при транспортировке. Электронная торговля типа С2С (consumer-to-consumer, или потребитель—потребитель) представляет собой продажи товара одними потребителями другим. Она имеет аналогию с индивидуальными рекламными объявлениями о лекарствах в некоторых газетах. При С2В (consumer-to-business, или потребитель—предприятие) посетители в условиях реального времени могут принимать участие в виртуальном аукционе инвестиционных товаров (дома, мебель, автомобили, ценности и т. п.). Они же могут задавать требования к товару (размер, цвет, материал и др. атрибуты). Эти две системы электронного бизнеса для фармации мало перспективны. Таким образом, реализация логистических информационных технологий с одной стороны — это долгосрочная инвестиция для предприятия; с другой — оптимизация его управленческой и финансовохозяйственной деятельности и в конечном итоге снижение дорожнотранспортных расходов, сокращение производственного цикла и производственного брака, увеличение оборачиваемости средств в расчетах, снижение издержек, связанных с отгрузкой товаров, в большей мере удовлетворение потребности покупателей по принципу «j4u» (just for you — только для Вас) и выполнение поставок по принципу «jit» (just-in-time — точно, своевременно). 1. 3 Информационные технологии во внешнеэкономической деятельности Анализ применения информационных технологий и таможенной статистики внешнеэкономической деятельности (ВЭД) является одной из типичных задач, которую приходится решать маркетологам, бизнес- консультантам и аналитикам рынка. Что даёт таможенная статистика и её исследование в плане анализа ВЭД? Во-первых, определяется натуральный и стоимостной объемы импорта и экспорта интересующего товара либо товарных групп. Во-вторых, выявляется динамика поставок и делается вывод о сезонной структуре российского импорта-экспорта по заданным товарным группам. В-третьих, определяются основные импортёры - экспортёры на исследуемом рынке, их доли в общем объёме импорта - экспорта, строится рейтинг, выявляются особенности их работы: предпочитаемые таможенные терминалы, виды транспорта, условия поставки. Дополнительно вычисляется региональная структура экспорта-импорта, характеризующая отраслевую специфику и экономическое развитие регионов республики. Также делаются выводы о развитии той или иной отрасли экономики, определяются перспективы, разрабатывается стратегия и тактика конкурентной борьбы на рынке. Это только основные выводы, к которым можно придти на основе данных таможенной статистики. Для вдумчивого аналитика здесь имеется значительно большее поле для деятельности. База данных таможни (именно она является <исходником> для статистики ВЭД) содержит информацию о каждой внешнеэкономической сделке. Поэтому на ёе основе можно получить статистический отчёт практически по любому параметру, будь то наименование товара, таможенный пост или торгующая страна. Услуги в сфере анализа внешнеэкономической деятельности, помогает многим отечественным компаниям в освоении мирового рынка и принятии эффективных управленческих решений. Сейчас, в условиях кризиса, чтобы сориентироваться в стихии рынка, сохранить и приумножить своё дело, предпринимателям особенно необходимы достоверная таможенная статистика и её профессиональный анализ. Качественная аналитическая таможенная информация будет надёжной основой при принятии взвешенных и результативных решений. Тема 2. Логистические информационные системы Инфopмaциoнныe cиcтeмы в лoгиcтикe пpeдпoлaгaют быcтpyю aдeквaтнyю peaкцию нa тpeбoвaниe pынкa, cлeжeниe зa вpeмeнeм дocтaвки, oптимизaцию фyнкций в цeляx кaчecтвeннoй дocтaвки и cвoeвpeмeннoгo cнaбжeния и дpyгoe. Лoгиcтичecкиe инфopмaциoнныe cиcтeмы пoдpaздeляютcя нa тpи гpyппы. Плaнoвыe инфopмaциoнныe cиcтeмы. Эти cиcтeмы coздaютcя нa aдминиcтpaтивнoм ypoвнe yпpaвлeния и cлyжaт для пpинятия дoлгocpoчныx peшeний cтpaтeгичecкoгo xapaктepa. Сpeди peшaeмыx зaдaч мoгyт быть cлeдyющиe: coздaниe и oптимизaция звeньeв лoгиcтичecкoй цeпи; yпpaвлeниe ycлoвнo-пocтoянными, т.e. мaлoизмeняющимиcя дaнными; плaниpoвaниe пpoизвoдcтвa; oбщee yпpaвлeниe зaпacaми; yпpaвлeниe peзepвaми и дpyгиe зaдaчи. Диcпoзитивныe инфopмaциoнныe cиcтeмы. Эти cиcтeмы coздaютcя нa ypoвнe yпpaвлeния cклaдoм или цexoм и cлyжaт для oбecпeчeния oтлaжeннoй paбoты лoгиcтичecкиx cиcтeм. Здecь мoгyт peшaтьcя cлeдyющиe зaдaчи: дeтaльнoe yпpaвлeниe зaпacaми (мecтaми cклaдиpoвaния); pacпopяжeниe внyт-pиcклaдcким (или внyтpизaвoдcким) тpaнcпopтoм; oтбop гpyзoв пo зaкaзaм и иx кoмплeктoвaниe, yчeт oтпpaвляeмыx гpyзoв и дpyгиe зaдaчи. Иcпoлнитeльныe инфopмaциoнныe cиcтeмы. Сoздaютcя нa ypoвнe aдминиcтpaтивнoгo или oпepaтивнoгo yпpaвлeния. Обpaбoткa инфopмaции в этиx cиcтeмax пpoизвoдитcя в тeмпe, oпpeдeляeмoм cкopocтью ee пocтyплeния в ЭВМ. Этo тaк нaзывaeмый peжим paбoты в peaльнoм мacштaбe вpeмeни, кoтopый пoзвoляeт пoлyчaть нeoбxoдимyю инфopмaцию o движeнии гpyзoв в тeкyщий мoмeнт вpeмeни и cвoeвpeмeннo выдaвaть cooтвeтcтвyющиe aдминиcтpaтивныe и yпpaвляющиe вoздeйcтвия нa oбъeкт yпpaвлeния. Этими cиcтeмaми мoгyт peшaтьcя paзнooбpaзныe зaдaчи, cвязaнныe c кoнтpoлeм мaтepиaльныx пoтoкoв, oпepaтивным yпpaвлeниeм oбcлyживaния пpoизвoдcтвa, yпpaвлeниeм пepeмeщeниями и т.п. Пpи пocтpoeнии лoгиcтичecкиx инфopмaциoнныx cиcтeм нeoбxoдимo coблюдaть oпpeдeлeнныe пpинцип: Пpинцип иcпoльзoвaния aппapaтныx и пpoгpaммныx мoдyлeй. Сoблюдeниe пpинципa иcпoльзoвaния пpoгpaммныx и aппapaтныx мoдyлeй пoзвoлит: oбecпeчить coвмecтимocть вычиcлитeльнoй тexники и пpoгpaммнoгo oбecпeчeния нa paзныx ypoвняx yпpaвлeнии; пoвыcить эффeктивнocть фyнкциoниpoвaния лoгиcтичecкиx инфopмaциoнныx cиcтeм; cнизить иx cтoимocть; ycкopить иx пocтpoeниe. Пpинцип вoзмoжнocти пoэтaпнoгo coздaния cиcтeмы. Лoгиcтичecкиe инфopмaциoнныe cиcтeмы, пocтpoeнныe нa бaзe coвpeмeнныx элeктpoнныx cиcтeм, кaк и дpyгиe aвтoмaтизиpoвaнныe cиcтeмы yпpaвлeния, являютcя пocтoяннo paзвивaeмыми cиcтeмaми. Этo oзнaчaeт, чтo пpи иx пpoeктиpoвaнии нeoбxoдимo пpeдycмoтpeть вoзмoжнocть пocтoяннoгo yвeличeния чиcлo oбъeктoв aвтoмaтизaции, вoзмoжнocть pacшиpeния cocтaвa peaлизyeмыx инфopмaциoннoй cиcтeмoй фyнкций и кoличecтвa peшaeмыx зaдaч. Пpинцип чeткoгo ycтaнoвлeния мecт cтыкa. В мecтax cтыкa мaтepиaльный и инфopмaциoнный пoтoк пepexoдит чepeз гpaницы пpaвoмoчия и oтвeтcтвeннocти oтдeльныx пoдpaздeлeний пpeдпpиятия или чepeз гpaницы caмocтoятeльныx opгaнизaций. Обecпeчeниe плaвнoгo пpeoдoлeвaния мecт cтыкa являeтcя oднoй из вaжныx зaдaч лoгиcтики. Пpинцип гибкocти cиcтeмы c тoчки зpeния cпeцифичecкиx тpeбoвaний кoнкpeтнoгo пpимeнeния. Пpинцип пpиeмлeмocти cиcтeмы для пoльзoвaтeля диaлoгa "чeлoвeк - мaшинa". Интегрированный логистический подход к бизнес-процессам за последнее десятилетие логистическими коренным операциями и образом цепочками изменился. поставок Управление превратилось в высокоприбыльную и развитую сферу экономики. Этому способствовали новые хозяйственные отношения, которые возникли между поставщиками и потребителями в связи с необходимостью совместного управления материальными потоками на основе новейших ИТ. Оптимизации цепочек поставок и коллективного доступа к информации позволяет получить дополнительный эффект от взаимодействия их участников. Ключевой элемент логистических цепочек — информационные ресурсы. Стратегический ресурс логистики Современная транспортная инфраструктура Республики Беларусь, следуя стандартам мировой экономики, постепенно поворачивается в сторону системных структурных преобразований, ориентированных на логистику. Перспективы логистики характеризуются прежде всего эффектом интеграции, ведущим к существенному снижению затрат и росту качества обслуживания грузоотправителей и грузополучателей. В процессе взаимодействия участники цепочки активно используют такие преимущества логистических информационных систем, как электронные средства управления транспортно-складскими технологиями, электронный обмен данными. Условия поставки и транспортировки продукции настоятельно требуют объединения промышленных, торговых, транспортно- экспедиторских компаний, обслуживающих инфраструктуру рынка, и создания интегрированных логистических цепочек и сетей. Именно таким образом возможно быстро, своевременно и с минимальными затратами осуществлять поставки продукции потребителям. Подобная структура бизнеса предполагает использование качественно новой стратегической инновационной системы — интегрированной логистики. Наиболее эффективные решения в сфере интегрированных поставок могут быть реализованы с использованием современных логистических информационных систем. Предпосылками этого являются: конкуренция, которая требует потребителей с минимальными затратами; качественного обслуживания интеграция бизнес-процессов между предприятиями различных отраслей, создание новых организационных форм взаимодействия - логистических цепочек, сетей и провайдерских центров; огромные возможности ИТ, обладающих большим потенциалом для поддержки эффективного управления всеми сферами производственнокоммерческой и транспортной деятельности. Динамика развития экономических процессов, жесткие ресурсные ограничения приводят к существенному возрастанию скорости материальных, транспортных, финансовых и информационных потоков при сокращении числа посредников в логистических цепочках. Одновременно их участники на основе единой информационной системы достигают преимуществ, связанных со снижением общих затрат, разделением рисков и повышением качества функционирования всей системы. Потенциал отдельных предприятий существенно увеличивается за счет привлечения ресурсов и конкурентных возможностей других участников. До недавнего времени основным фактором успеха считалась исключительно рыночная ориентация. Однако для обеспечения стабильной рентабельности предприятия должны правильно выбирать и комбинировать ресурсы. Концепция ресурсной ориентации, которая сформировалась в 80-х годах в экономически развитых странах, неизбежно приводит к пониманию приоритетного особенности значения оказывают интегрированной прямое логистики. воздействие на Следующие ее эффективность, производительность и качество функционирования: формирование и использование ключевых компетенций, что ведет к особенно эффективному сочетанию ресурсов, которыми конкуренты не располагают; сохранение стабильных ключевых компетенций в долгосрочной, стратегически значимой перспективе; возможность клиентов извлекать выгоды для себя, готовность оплачивать дополнительные услуги. Таким образом, интегрированный логистический подход, использующий «цепочку ценностей», ориентирован на всех участников цепочки. Цепочка ценностей содержит пять областей эффективности: связь с поставщиками (А); связь с потребителями (В); технологические процессы внутри одного предприятия (С); логистические процессы между подразделениями внутри предприятия (D); логистические интегрированные связи между предприятиями логистической цепочки (Е). Предприятия, входящие в интегрированные цепочки поставок, нацелены на существенное снижение затрат за счет более быстрой оборачиваемости ресурсов, сокращения времени выполнения заказа, координации транспортной работы с сетью поставщиков. На рис. 2.1 показаны основные элементы логистики и информационное обеспечение областей эффективности предприятия. Рис. 2.1 Элементы логистики и информационное обеспечение областей эффективности Среди ключевых сфер компетентности логистики выделяют: управление запасами (УЗ); транспортировка (Т); логистическая инфраструктура (И); складское хозяйство (СХ); грузопереработка и упаковка (ГУ); логистическая информация (ЛИ). Успехи в каждой из указанных сфер имеют смысл только в том случае, если они обеспечивают повышение общей эффективности логистических процессов. Приведенные соображения позволяют построить интегрированную модель информационного обеспечения логистики предприятия, приведенную на рис. 2. Рис. 2.2 обеспечения Модель информационного логистики на предприятии Элементы эффективности Ключевые сферы компетентности логистики Особо составляет следует выделить важнейший «поставщик — логистическую стратегический потребитель». ресурс информацию, которая логистики модели Использование для ее в обработки вычислительной техники позволяет снизить издержки благодаря более эффективному управлению информационными потоками, увеличению их скорости и координации. Понятие «информационный рассматривается в качестве экономической категории. ресурс» Управление информационными ресурсами означает: оценку информационных потребностей на каждом логистическом уровне и в рамках каждой функции логистического менеджмента; изучение и рационализацию документации, организацию эффективного обмена электронными документами; преодоление проблем несовместимости типовых данных; создание системы управления данными. В результате взаимодействия ИТ и информационных ресурсов создается новая логистическая информация, которая передается в распоряжение пользователей — менеджеров по логистике предприятия. Коммерческие организации, объединенные в логистическую цепочку, заинтересованы в получении своевременной и точной информации на всех уровнях управления. Основное внимание должно быть уделено изучению структуры ресурса и его использования, включая воздействие на динамику изменения логистических затрат. Информационное обеспечение через инструменты информационной интеграции охватывает стратегический, тактический и оперативный уровни деятельности предприятия (альянса). Главное — целенаправленное использование логистической информации как ресурса в логистической цепочке. На рис. 2.3 показана система управления информационными ресурсами. Рис. 2.3 Система логистическими управления информационными ресурсами Соответственно, неудовлетворение информационным обеспечением свидетельствует, как правило, об отсутствии необходимой информации о грузах, транспортных процессах, условиях перевозки; запаздывании поступления информации в ответ на запросы; рассогласовании между уровнем профессиональной подготовки персонала, создающего логистическую информацию, и персоналом, использующим ее; неразвитости коммуникационной сети между различными объектами логистики предприятия; неоправданных ограничениях доступа к информационным ресурсам и их использовании; неактуальности накапливаемой информации, вызванной изменением проблем и задач у пользователей логистической информации; отсутствии эффективных методов слежения за качеством информационных ресурсов. Отношение к логистической информации как к ресурсу означает, что по аналогии с использованием других ресурсов должен быть создан эффективный механизм управления ими на базе единых стандартов информационного обеспечения. Необходимость саморегулирования На фоне стремительного развития Internet-технологий эффективные цепочки поставок играют едва ли не определяющую роль в успешном развитии предприятий. Первым шагом на пути выхода предприятия в Internet должно быть не создание Web-сайта, а пересмотр имеющихся у него логистических процессов и управления ими. Среди эффективных методов решения проблем логистики следует выделить технологии SCM (Supple Chain Management) — «управление цепочками поставок». Современные системы SCM успешно решают задачи координации, планирования и управления процессами снабжения, складирования и транспортировки. Управление поставками неразрывно связано с автоматизацией планирования внутренних ресурсов — информационными системами категории ERP. Эффективный механизм поставок, включая одну из главных ее составляющих — транспортировку, может быть создан на основе оптимизации бизнес-процессов. Организация логистических процессов в рамках SCM основывается на обработке информации обо всей логистической цепочке, объединяющей несколько информационно-технологических средств. предприятий, с помощью Существенный потенциал, которым уже сегодня обладают различные варианты управления цепочками, может быть увеличен, если своевременно понять рыночные тенденции развития. Инструментарий SCM должен обеспечивать быстрый и правильный обмен информацией между партнерами о реальном и прогнозируемом спросе со стороны клиентов, об изменяющихся запасах, о транспортно-складских мощностях. С помощью информационного инструментария SCM в настоящее время выполняется большинство требований, предъявляемых к решению задач по управлению всей цепочки поставок. Разумеется, далеко не всегда используются все функциональные возможности SCM. B большинстве случаев применение подобных средств замыкается внутри одного предприятия и достаточно редко распространяется на несколько участников логистической цепочки. Именно проблема создания электронного интерфейса между поставщиком, потребителем и другими участниками цепочки эксплуатация SCM является эффективны особенно только актуальной. в том Создание случае, если и они интегрированы в общекорпоративные бизнес-процессы, встроены в систему планирования и управления ресурсами. Существует две необходимые предпосылки успешной реализации будущих проектов SCM: 1. наличие управления кооперативным объединением (цепочкой или альянсом); 2. методика информационного моделирования бизнеса. Стандартизация как основа саморегулирования Механизм саморегулирования может служить базой для эффективного функционирования интегрированной цепочки. Цель саморегулирования — оптимизация всех процессов, протекающих в цепочке поставок, за счет трансформации структурных элементов цепочки (сети) на основе критерия безопасности и достижение высокой результативности. Фундаментом результативности является увеличение добавленной стоимости всеми участниками. Особого внимания заслуживает решение проблем управления за счет воздействия на «критические точки» цепочки поставок. Основанием для создания такого механизма в сфере экономики наукоемкой продукции России может быть система международных стандартов электронного бизнеса по управлению материальной частью SPEC 2000. Эти стандарты широко используются поставщиками и потребителями в промышленности и авиационной индустрии различными странами мира. SPEC 2000 организован предназначенные снабжения, для в автономные следующих планирования сфер закупок, модули (главы логистического стандарта), управления: администрирования порядка взаимодействия, выписки счетов заказчику, информации и обмена данными, команд связи, администрирования порядка ремонта, штрихового кодирования, надежности сбора/обмена данными, гарантий выполнения, данных по конфигурации поставок. Применение системных стандартов SPEC 2000 предполагает тесную интеграцию с CALS-технологиями в рамках интегрированной логистической поддержки. Это дает возможность повысить эффективность всех участников цепочки за счет сокращения времени от разработки продукции до эксплуатации, снизить издержки, поднять уровень сервисного обслуживания — то есть в течение всего жизненного цикла. Для достижения указанных целей, в дополнение к SPEC 2000, целесообразно использовать узкоспециализированный стандарт ISO 10303, известный как STEP (Standard for the Exchange of Product data). Этот широко распространенный на Западе стандарт может быть встроен в структуру системных стандартов поставок и управлять модулем «Информация и обмен данными» (рис. 2.4). С помощью подобной интеграции эффективно решается проблема межотраслевого взаимодействия различных предприятий в области электронного обмена данными о продукции и процессах поставки в течение всего жизненного цикла. Рис. 2.4 Использование стандарта STEP в структуре SPEC 2000 B настоящее время эта проблема возникает вследствие применения нестандартизированного формата данных, а также наличия гетерогенной компьютерной среды в целом. Это означает, что разные предприятия, входящие в цепочку поставок, имеют различные, порой несовместимые, компьютерные системы. Кроме того, нестандартизированные форматы данных приводят к возникновению явного несоответствия в информации при ее использовании в управлении, что приводит к ошибкам в документации и отсутствию синхронизации в бизнес-процессах. Несомненно, данная проблема может быть решена путем расширения и усложнения компьютерных систем. Однако это ведет к огромным затратам на модернизацию систем, в то время как STEP дает возможность решить проблему и при этом избежать существенных затрат. Стандарт STEP обеспечивает механизм, позволяющий представлять данные о продукции в таком формате, что при передаче из одной системы в другую информация остается полной и без изменений, вне зависимости от конкретной системы. Это способствует эффективному обмену данными между поставщиками и потребителями и приводит к оптимизации всех процессов, от проектирования до сбыта, снижению совокупных затрат, а также повышению уровня безопасности интегрированной цепочки поставок. В промышленности западных стран имеются примеры успешного применения STEP, которые показывают несомненные выгоды от его внедрения. Это такие компании, как Boing, EADS, AirBUS, DaimlerChrysler, a также консорциум, работающий над проектом Eurofighter. B качестве коммуникационной среды может быть использована корпоративная сеть, построенная на основе IP-протокола, аналогичная европейской (ENX) или американской (ANX), или частная виртуальная сеть (VPN) на базе Internet. Ha рис. 5 показана схема интеграции управления информацией о продукции на основе стандарта STEP. Рис. 2.5 информацией Интеграция о продукции управления на основе международного стандарта STEP и ИТ Таким образом, для реализации механизма саморегулирования интегрированная цепочка поставок должна содержать ЛИС, воздействующие на «критические точки» и сглаживающие резкие колебания всей системы. ЛИС сопоставляет первоначально предвиденный (планируемый) шаблон («профиль») с информацией, полученной от партнеров и корреспондентов по этой системе, затем данные анализируются и, в зависимости от результатов, принимается решение по урегулированию ситуации. Далее информация немедленно передается в центр назначения. Очень важно, чтобы данные поступали в критическую точку своевременно. Хотелось бы также отметить важность создания механизма саморегулирования в интегрированных цепочках поставок, построенного на основе международных стандартов и позволяющего: существенно снизить совокупные производственные запасы; оптимизировать процессы, протекающие в цепочке поставок от проектирования до сбыта; обеспечить фундамент для построения "электронной" цепочки поставок (сети) на основе скоординированных решений; повысить безопасность и производительность цепочки поставок в целом; снизить количество ошибок в документации и управлении. Применение современных логистических технологий будет способствовать тому, что отечественная промышленность существенно повысит свою конкурентоспособность и создаст предпосылки для трансформации инфраструктуры в саморегулируемые бизнес-сообщества. Тема 3. Управление в логистических информационных системах Сегодня управление предприятием без использования компьютеров стало немыслимым. Компьютеры прочно вошли в такие области управления, как бухгалтерский учет, управление складскими запасами, ассортиментом и закупками, управление технологическими процессами. Однако современный бизнес требует гораздо более широкого применения современных информационных технологий в управлении предприятием. Это обусловлено тем, что современный бизнес очень чувствителен к ошибкам управления. Интуиции, личного опыта руководителя и размеров капитала уже мало, для того чтобы быть и оставаться первым. Для принятия грамотного управленческого решения в условиях неопределенности и риска необходимо постоянно держать под контролем различные аспекты финансово-хозяйственной деятельности вне зависимости от вида деятельности предприятия. В условиях современной экономики предприятия как никогда раньше нуждаются в современных информационных технологиях, которые ведут к повышению производительности, обеспечению устойчивости прибылей и лидерству в конкурентной борьбе. Как показывает мировая практика, крупные компании меняют систему управления, или переходят на принципиально новую версию системы каждые 5 лет. Как правило, это связано с пересмотром своих бизнес процессов, изменением стратегических целей компании, усилением конкуренции на рынке. Целью внедрения на предприятии информационных технологий является создание информационного продукта позволяющего формировать управляющие воздействия на производство. Целью производства является создание конкурентоспособной продукции с минимальными затратами для обеспечения максимальной прибыли. Для повышения эффективности управления предприятием создается автоматизированная информационная система управления, в которой основным является контур информационной технологии. Технологии построения автоматизированных систем управления В конце 60-х годов ХХ века, в связи с бурным развитием вычислительной техники, начались активные попытки оптимальной автоматизации и информатизации бизнеса. Создавались новые концепции построения автоматизированных систем управления и совершенствовались уже существующие. Основными целями автоматизации производственных предприятий являлись: точный расчет себестоимости продукции, ее анализ, понижение затрат в процессе производства и повышение производительности в целом, за счет эффективного планирования производственных мощностей и ресурсов. Результатом оптимизации этих параметров являлись понижение конечной цены готовой продукции и повышение общей производительности. Это немедленно отражалось на конкурентоспособности и рентабельности предприятия. Алгоритмизация процессов управления предприятием является чрезвычайно сложной задачей. Ее решение наталкивается на ряд проблем: 1)какие параметры, характеризующие состояние предприятия, надо учитывать; 2)какой набор иерархических моделей наилучшим образом подходит для решения задач планирования и управления; 3)для каких целей, и каким образом наиболее эффективно модно применять экономико-математические методы; 4)как использовать методы управления проектами. Все предприятия являются уникальными в своей финансовой и хозяйственной деятельности. Однако прогресс в разработке программных решений позволил выделить задачи общие для самых разных видов деятельности: различные отрасли промышленности, телекоммуникации, банки и т.д. К таким задачам можно отнести: - управление финансовыми и материальными ресурсами; - расчеты с покупателями и поставщиками; - управление основными фондами; - бизнес-планирование и учет; - бухгалтерия; - управление кадрами и др. В результате поиска решений в области автоматизации производственных систем в середине 60-х годов Американское общество управления производством и запасами APICS (American Production and Inventory Control Society) сформулировало ряд принципов, по которым предлагалось строить как модели предприятий, так и основные производственные процессы на них. Концепция построения систем управления MRP. Впервые принципы, сформулированные обществом по управлению производством и запасами были применены для решения задач планирования потребности в материалах и получили название концепции (технологии, методологии, стандарта) MRP – Планирование материальных ресурсов. Примечания: 1. Концепция MRP и все последующие концепции построения автоматизированных систем – это формализованная совокупность понятий и процессов, с помощью которых можно описать работу предприятия. Их можно описать как набор инструкций (алгоритм): сделай это так, передай данные или материалы в таком-то виде туда, сделай запись о выполненных операциях там-то. Они интуитивно понятны любому управленцу или менеджеру. Ценность концепций построения систем управления заключается в том, что: 1) они появились в результате анализа деятельности реально работающих предприятий; 2) их развитие происходит эволюционно, очередная концепция поглощает предыдущие; 3) они доказали свою эффективность; 4) они охватывают деятельность предприятия в целом. 2. Когда мы говорим о системе, например система типа MRP или MRPсистема, то имеется в виду, что речь идет о программном продукте, в котором тем или иным образом реализованы основные положения данной концепции. Основные положения концепции MRP формулируются следующим образом: 1)заказы снабжения и производства формируются на основе заказов реализации и производственных графиков; 2)при выполнении заказов учитываются ограничения ресурсов; 3)обеспечивается минимизация запасов на складах; 4)модель производственного процесса описывается как поток взаимосвязанных заказов. 5)выполнение заказа завершается к тому моменту, когда он необходим. По сути, MRP-технология представляет собой алгоритм оптимального управления заказами на готовую продукцию, производством и запасами сырья и материалов, которая реализуется с помощью компьютерной системы. MRP-системы позволяют оптимально загрузить производственные мощности, и при этом закупать именно столько материалов и сырья, сколько необходимо для выполнения текущего плана заказов и именно столько, сколько возможно обработать за соответствующий цикл производства. Тем самым планирование текущей потребности в материалах позволила разгрузить склады как сырья и комплектующих, так и склады готовой продукции. Собственно MRP-технология является реализацией двух известных принципов JIT (Jist in Time – Вовремя заказать) и KanBan (Вовремя произвести). В основе этой концепции лежит понятие BOM (Bill OF Material – спецификация изделия). Спецификация, за которую отвечает конструкторский отдел, показывает зависимость спроса на сырье и комплектующие в зависимости от плана выпуска готовой продукции. При этом очень важную роль играет время. Для того, чтобы учитывать время, системе необходимо знать технологическую цепочку, т.е. последовательность операций и их продолжительность. На основании плана выпуска продукции, спецификации (ВОМ) и технологической цепочки осуществляется расчет потребностей в материалах, привязанный к конкретным срокам. Очевидно, что идеальная реализация концепции MRP невыполнима в реальной жизни. Например, из-за возможности срыва сроков поставок по различным причинам и возможности последующей остановки производства. Поэтому в жизненных реализациях MRP-систем на каждый такой случай предусмотрен заранее определенный страховой запас сырья и комплектующих. Объем страхового запаса определяется руководством предприятия. Концепция построения систем управления MRP II. После появления концепции MRP начали активно создаваться и продаваться компьютерные программы, называемые МRP-системами, которые реализовывали ее принципы. Однако анализ существующей ситуации в мировом бизнесе и ее развития, показал, что все большую составляющую себестоимости продукции занимают затраты напрямую не связанные с процессом и объемом производства. На любом производственном предприятии существует набор принципов планирования, контроля и управления функциональными элементами. Такими элементами являются производственные цеха, функциональные отделы, аппарат управления и т.д. Возникает вопрос, как создать замкнутую логическую систему, которая позволит ответить на следующие простые вопросы: 1) Что мы собираемся производить? 2) Что для этого нужно? 3) Что мы имеем в данный момент? 4) Что мы должны получить в итоге? Одной из (производственного основ и эффективной деятельности непроизводственного) является предприятия правильно поставленная система планирования. Собственно система планирования и призвана содействовать ответам на поставленные вопросы. Эта система должна четко отвечать на вопрос: «Что нам конкретно нужно в тот или иной момент времени в будущем?». Для этого она должна планировать потребности в материале, производственные мощности, финансовые потоки, складские помещения и т.д., принимая во внимание текущий план производства продукции. Возникла концепция MRPII (Manufacturing Resource Planning – Планирование производственных ресурсов). Эта концепция является результатом развития концепции MRP. В концепции MRP при планировании потребности в материалах производственные мощности рассматривались как неограниченные. В концепции MRPII содержится специальная функция, которая позволяет согласовать потребности в материалах с возможностями производства. Эта функция получила название CRP (Capacity Requirement Planning – Планирование производственных мощностей). Системы типа MRPII представляют собой интеграцию большого количества отдельных модулей. Результаты работы каждого модуля анализируются всей системой в целом, что обеспечивает ее гибкость по отношению к внешним факторам. MRPII-система включает следующие функциональные модули: 1.Планирование развития бизнеса 2.Планирование продаж и деятельности 3.Планирование производства 4.Планирование потребностей в материалах (MRP) 5.Планирование производственных мощностей (CRP) 6.Разработка графика выпуска продукции 7.Различные системы оперативного управления производством 8.Контроль выполнения плана использования производственных мощностей 9.Контроль выполнение плана потребности в материалах 10.Осуществления обратной связи. Структура MRPII охватывает все основные функции планирования производства сверху вниз. Для каждого уровня планирования в MRPII характерны своя степень детализации плана, вид условий и ограничений. Эти параметры могут изменяться для каждого уровня в широком диапазоне в зависимости от характера производственного процесса, т.е. настраиваться на конкретное предприятие. Кратко рассмотрим характеристики основных функциональных модулей MRPII-системы. Планирование развития бизнеса. Планирование долгосрочное. План составляется с стоимостном выражении. Фактически план утверждает, что компания должна произвести и продать. Какое количество средств необходимо инвестировать в разработку и развитие продукта, чтобы выйти на планируемый уровень прибыли. Выходным результатом работы модуля является бизнес-план. Планирование продаж и деятельности. Оценивает, обычно в единицах готовой продукции (как правило, от 5 до 10), какими должны быть объем продаж и динамика продаж, чтобы был выполнен принятый бизнес-план. При этом производственные мощности не учитываются или учитываются укрупненно. План продаж носит среднесрочный характер. Планирование производства. План продаж по всем видам готовой продукции преобразуется в объемный или объемно-календарный план производства видов продукции. Для каждого вида продукции формируется своя собственная программа производства. Совокупность производственных программ для каждого вида продукции и является производственным планом предприятия в целом. В планах в качестве планово-учетных единиц выступают усредненные единицы продукции. Например, переднеприводные легковые автомобили, без уточнения их моделей. Планирование потребностей в материалах (MRP). На основе производственной программы для каждого вида продукции определяется требуемое расписание закупки и/или внутреннего производства всех материалов и комплектующих для этих изделий. Планирование производственных мощностей (CRP). Модуль преобразует план производства в конечные единицы загрузки рабочих мощностей (станков, рабочих, лабораторий и т.д.). Разработка графика выпуска продукции. План производства преобразуется в график выпуска продукции. Как правило, это среднесрочный объемно-календарный план. Этот план задает количество конкретных изделий со сроками их изготовления. Различные системы оперативного управления производством. В этом модуле формируются оперативные планы-графики. В качестве планово-учетных единиц могут выступать детали, сборочные единицы, детале-операции и т.п. Период планирования от нескольких дней до месяца. Осуществления обратной связи. Этот модуль позволяет решать проблемы, возникающие с поставщиками комплектующих изделий, дилерами и партнерами. Обратная связь особенно необходима при изменении отдельных планов, оказавшихся невыполненными и подлежащих пересмотру. Длительный период эксплуатации MRPII-систем позволил достичь роста эффективности работы предприятий. Однако, был выявлен ряд присущих этим системам недостатков, в том числе: 1) Ориентация системы управления предприятием исключительно на имеющиеся заказы, что затрудняет принятие решений на среднесрочную перспективу. 2) Недостаточное насыщение системы управления функциями управления затратами. 3) Отсутствие интеграции с системами управления финансами и персоналом 4) Слабая интеграция системы управления с системами автоматизации проектирования изделий (САПР) и системами автоматизации производства (АСУТП) Концепция построения систем управления ERP. Концепция ERP (Enterprise Resource Planning – “Планирование ресурсов предприятия») появилась в начале 90-х годов и подтвердила свою жизнеспособность. Ее появление было обусловлено необходимостью устранения недостатков присущих системам типа MRPII. Системы этого класса в большей степени ориентированы на работу с финансовой информацией для решения задач управления предприятием с территориально распределенными ресурсами, т.е. так называемых корпораций. Важность задач учета и управления финансами не вызывает сомнений. Поэтому производственные функции MRPII-систем были дополнены модулями для решения трех категорий финансовых задач: - финансовый учет; - управленческий учет; - управление финансами. В соответствии с международной практикой, бухгалтерский учет включает в себя два направления: - финансовый учет, который ориентирован преимущественно на внешних пользователей финансовой информации; - управленческий учет, ориентированный на принятие управленческих решений внутри предприятия. В части финансового учета ERP-системы обеспечивают учет операций с дебиторами и кредиторами, материально-производственных запасов, основных средств и нематериальных активов (с начислением амортизации), учет производственных операций и другие функции бухгалтерского учета. ERP-системы обеспечивают ведение бухгалтерского учета не только в соответствии с национальным законодательством, но и позволяют составлять отчетность в соответствии с международными стандартами МСФО (IAS) и GAAP. Кроме этого, ERP-система позволяет автоматизировать бухгалтерский документооборот и отчетность. Управленческий учет ориентирован, прежде всего, на внутренних пользователей, включая руководителей предприятия. Отметим, что если правила финансового учета и финансовой отчетности регламентируются законодательством, то методология управленческого учета определяется самим предприятием. С точки зрения ERP-системы, предприятие состоит из некоторого числа производственных цехов, каждый из которых включает в себя несколько рабочих центров. Каждый из рабочих центров может выполнять несколько технологических операций. Прямые материальные затраты (сырье, материалы, комплектующие и т.д.) учитываются на основе спецификации изделия. Накладные расходы подлежат распределению между производимыми изделиями на основе баз распределения и ставок поглощения. Современные ERP-системы способны поддерживать маржинальный метод учета косвенных затрат и метод функционально-стоимостного учета. Управление финансами. Одна из основных задач финансового менеджера – обеспечить ликвидность предприятия, чтобы предприятие в любой момент времени было способно выполнить свои финансовые обязательства. Возможности ERP-систем в части регулирования денежных потоков основаны на том, что в системе имеется вся необходимая для этого информация, включая детали расчетов с поставщиками, заказчиками и персоналом. В ERP-системах транснациональными добавлены корпорациями, механизмы включая поддержку управления нескольких часовых поясов, языков, валют, систем бухгалтерского учета и отчетности. Эти отличия функциональность в меньшей систем, а в степени большей затрагивают степени логику и определяют их инфраструктуру (интернет/интранет) и масштабируемость – до нескольких тысяч пользователей. При этом резко возрастают требования к надежности, гибкости и производительности программного обеспечения и вычислительных платформ, на которых реализуются системы. ERP-система не может решить всех задач управления предприятием и является как бы основой (хребтом), на базе которой выполняется интеграция с другими приложениями уже используемыми на предприятии (например, системами автоматизации проектирования, технологической подготовки производства, управления технологическими процессами и др.). В новых системах ERP больше внимания уделяется средствам поддержки принятия управленческих решений. Системы типа ERP пополняются следующими функциональными модулями: • прогнозирования; • управления проектами и программами; • ведения информации о составе продукции; • ведения информации о технологических маршрутах; • управления затратами; • управления финансами; • управления кадрами. Прогнозирование. Это оценка будущего состояния или поведения внешней среды или элементов производственного процесса. Цель прогнозирования – оценить требуемые параметры в условиях неопределенности. Прогнозирование может носить как самостоятельный характер, так и предшествовать планированию. Управление проектами и программами. В производственных системах, предназначенных для выпуска сложной продукции, собственно производство является одним из этапов полного производства. Ему предшествуют проектирование, конструкторская и технологическая подготовка. Для сложной продукции характерны: большая длительность цикла производства; большое количество смежников; сложность внутренних и внешних связей. Из этого и следует необходимость управления проектами и программами в целом и включение соответствующих функций в систему управления. Ведение информации о составе продукции. Эта часть системы управления обеспечивает управленцев и производственников информацией требуемого уровня о продукции, комплектующих изделиях, сборочных единицах, деталях, материалах, а также об оснастке и приспособлениях. Эта информация используется также при планировании потребностей в материальных ресурсах. Ведение информации о технологических маршрутах. Для решения задач оперативного управления производством необходима информация о последовательности операций, входящих в технологические маршруты, длительности операций и количестве исполнителей или рабочих мест, требуемых для их выполнения. Управление запасами. Эта подсистема системы управления оценивает работу производственных и других подразделений с точки зрения затрат. Здесь выполняются работы по определению плановых и фактических затрат. Задача данной подсистемы – обеспечить связь между управлением производством и управлением финансовой деятельностью. Это обеспечивается путем решения задач планирования, учета, контроля и регулирования затрат. Данная информация используется для выработки управленческих решений, оптимизирующих экономические показатели предприятия. Управление финансами. В этой подсистеме решаются задачи управления финансовой деятельностью предприятия. Практически во всех зарубежных системах в нее входят четыре модуля: 1. Главная бухгалтерская книга; 2. Расчеты с заказчиками; 3. Расчеты с поставщиками; 4. Управление основными средствами. Управление кадрами. В данной подсистеме решаются задачи управления кадровыми ресурсами предприятия, связанные с набором, штатным расписание, переподготовкой, продвижением по службе, оплатой и т.п. Таким образом, ERP является улучшенной модификацией систем типа MRPII. Цель системы - интегрировать управление всеми ресурсами предприятия, а не только материальными. Такое расширение функций в концепции ERP с одной стороны приводит к повышению эффективности управления предприятием, а с другой стороны, увеличивает масштабы системы и ее сложность. В концепции ERP решение о включении изделия в график выпуска продукции может приниматься не только на основе реально имеющемся спросе, но и основе прогноза спроса. Это расширяет диапазон применения системы управления и делает ее более гибкой и оперативной к изменениям внешней среды. Среди преимуществ ERP-систем можно выделить: 1. Снижение себестоимости продукции за счет увеличения эффективности управления; 2. Увеличение выхода продукции на рынок; 3. Улучшение качества продукции и снижение брака. В то же время ERP-системы имеют и недостатки: функции таких систем ограничены производством и администрированием. В системе не представлены функции продаж, маркетинга и инновационные механизмы, реагирование на изменения рынка осуществляются с запаздыванием, эффективность операций может быть скопирована и улучшена конкурентами. Новые идеи и методы ERP. К середине 90-х годов некоторые из положений концепции ERP входят в противоречие с требованиями к управлению в динамических производственных системах. Заказчики продукции требуют как можно меньшей длительности выполнения заказов в сочетании с высокой точностью выдерживания сроков. Часто эти сроки измеряются уже не днями и неделями, а часами и минутами. Кроме этого, все отчетливее проявляется такое требование к системам управления, как сочетание массового характера производства с индивидуальным исполнением изделий. Можно концепций выделить построения следующие направления автоматизированных совершенствования систем управления предприятиями: 1. Повышение степени детализации при планировании мощностей, что позволяет принимать более обоснованные плановые решения; 2. Появление новых информационных технологий, позволяющих одновременно повышать степень детализации и решать в реальном масштабе времени задачи анализа и моделирования; 3. Рассмотрение задач планирования с учетом ограничений на доступные материальные ресурсы и мощности; 4. Формирование плановых решений одновременно для многих заводов (предприятий); 5. Улучшение обратных связей в виде задач учета фактического состояния процессов за счет повышения точности и оперативности; 6. Широкое применение методов оптимизации плановых решений; 7. Динамический подход к информации о производственных циклах. Развитие идей, методов и средств управления предприятиями привело к появлению технологий нового поколения. Это технология APS (Advanced Planning and Scheduling) – «Синхронное планирование и оптимизация»). Технология APS обеспечивает синхронное планирование потребности в материалах и мощностях. В процессе планирования имеющиеся мощности с учетом всех фактических ограничений, известных на момент планирования, сопоставляются с текущими расчетными значениями рабочей загрузки. В итоге производственные планы составляются с высокой оперативностью. Появляется возможность определить реальные сроки выполнения заказа уже в момент его приема, а затем контролировать соблюдение этих сроков. Система дает возможность составить точный план выпуска с учетом всех производственных ресурсов: оборудования, персонала, сырья, инструментов, необходимых для поставки продукции точно в обещанный срок. Эта технология включает в себя две части: - планирование производства и снабжения; - диспетчеризацию производства. Первая часть технологии похожа на алгоритм MRPII. Существенное отличие заключается в том, что в технологии APS согласование потребностей в материалах и производственных мощностей происходит не итерационно, а синхронно, что сокращает время планирования. Это особенно актуально для позаказного производства, а также в условиях жесткой конкуренции в сроках выполнения заказа и необходимости точного соблюдения этих сроков. Вторая часть технологии– диспетчеризация производства обеспечивает возможность согласования учета различного рода ограничений с элементами оптимизации. Обычно ASP-системы представляют собой объединение четырех взаимосвязанных процессов: • Планирование производственной цепочки; • Планирование деятельности предприятия; • Производственное планирование; • Оценка возможности выполнения. Планирование производственной цепочки (Supply Chain Planning - SCP) – это высший уровень системы планирования. Этот подход к планированию предполагает учет всех необходимых как внутренних, так и внешних, по отношению к предприятию, факторов. При планировании могут учитываться такие внешние факторы, как производственные мощности смежников и поставщиков, уровень спроса на продукцию, варианты организации транспортировки. С помощью планирования производственной цепочки вырабатываются планы с учетом ограничений на производственные мощности по всей производственной цепочке. Цель этого процесса – обеспечение координации планов и графиков, базирующихся на использовании всех необходимых ресурсов. Планирование деятельности предприятия состоит в том, что бизнеспланы, производственные мощности и материальные ресурсы оптимизируются с целью удовлетворения рыночного спроса или спроса отдельных заказчиков. На этом уровне рассматриваются основные производственные ресурсы, материальные потребности и вырабатывается допустимый план. Этот план затем улучшается с учетом различных других ограничений и целей предприятия. В качестве ограничений обычно рассматриваются производственные мощности, доступные материальные и другие наиболее важные ресурсы. Цель – степень удовлетворения требований заказчиков, прибыль, уровень запасов и т.п. Этот шаг объединяет и оптимизирует выполнение функций, традиционно выполняемых модулями ERP верхнего уровня (бизнеспланирование, планирование производства, формирование графика выпуска продукции, расчет потребностей на производственную программу). Производственное планирование. Используя полученный ранее план работы предприятия как входной, модуль производственного планирования имеет дело с доступными материальными ресурсами, детализированной информацией о мощностях и состоянии хода производства. Это позволяет решать задачу календарного планирования, имея главной целью выполнение сроков исполнения заказов. В ходе производственного планирования, которое имеет календарный характер, используются те же самые цели и ограничения, что и на предыдущем уровне, но информация более детализирована. Материальные ресурсы привязаны к конкретным операциям, на которых они используются. Это позволяет повысить точность определения краткосрочных материальных потребностей. Производственное планирование выполняет также функции регулирования для более высокого уровня с тем, чтобы скорректировать сроки и количества при реализации материальных потребностей внутри предприятия и от смежников. Оценка возможности выполнения (Available-to-promise – ATP) – это средство обеспечения функционирования трех предыдущих уровней. Они специально введены в систему, чтобы повысить точность определения обещанных заказчику сроков выполнения заказа. При решении этой задачи используется информация из имеющегося производственного плана, а также о ресурсах, необходимых для производства уже имеющихся, но не включенных в план заказов. Вычисления в модуле выполняются в реальном масштабе времени, то есть не на основе статистического, а динамически скорректированного производственного плана. Иногда эта задача называется задачей о возможности выполнения заказов на основе доступных мощностей (Capable-to-promise или Capacity-topromise – CTP). В настоящее время системы APS еще не являются интегрированными системами, а представлены в виде обобщенных моделей и модулей. Они используются совместно с уже имеющимися системами планирования и управления предприятиями. В системах APS широко используются различные алгоритмы оптимизации. Наиболее часто используются следующие подходы. Линейное программирование. Задачи решаются для линейной целевой функции при линейных ограничениях. Алгоритмы случайного поиска. Это группа методов, основанная на принципе генерирования, анализа и отбора лучшего варианта плана. При этом лучший план являться для следующего шага итерации базовым, т.е. планом, в окрестностях которого будет продолжаться поиск. Алгоритмы, основанные на теории ограничений. Теория ограничений представляет собой подход к календарному планированию, в котором сначала строится план для «узкого места» в системе, а затем от него для всех остальных элементов системы. Эвристические алгоритмы- это, как правило, алгоритмы не случайного поиска, которые заключаются в просмотре переменных в положительном и отрицательном направлениях с целью улучшения плана. Отметим, что фирмы-производители APS-систем часто продают их в виде «черных ящиков», т.е. не раскрывая их содержания. Моделирование и поддержка принятия решений – это одно из основных средств концепции APS Сейчас потенциал APS-систем ориентирован в основном на поддержку принятия тактических решений, связанных с появлением новой продукции или новых заказов. Потенциальные возможности распространяются на решение стратегического характера, такие, как строительство новых заводов, объединение предприятий, поведение рынка. Сегодня многие фирмы-разработчики включают модули APS в ядро своих систем ERP. Таким образом, в основе ERP-систем лежит принцип создания единого хранилища даных в котором содержится вся деловая информация, накопленная организацией в процессе ведения деловых операций. Эта информация включает: финансовую информацию, данные, связанные с производством, управлением персоналом и другие сведения. Использование принципа единого хранилища данных устраняет необходимость в передаче данных от системы к системе. При этом любая часть информации, одновременно которой доступной располагает для всех организация, становится работников, обладающих соответствующими полномочиями. Использование ERP-систем для управления предприятиями позволяет сократить время выпуска продукции, снизить уровень товарно-материальных запасов, а также улучшить обратную связь с потребителем. В настоящее время практически все основные системы управления производством базируются на концепции ERP и отвечают ее рекомендациям. Напомним, что эти рекомендации вырабатываются американской общественной организацией APICS, объединяющей производителей и консультантов в области управления, а также разработчиков ПО. Концепция построения систем управления CSRP. Концепция CSRP (Customer Synchronized Resource Planning) – “Планирование ресурсов предприятия синхронизированное с покупателем” является последней по сроку разработки концепция управления производственными ресурсами предприятия. В прошедшем десятилетии производители концентрировали свое внимание на улучшении качества продуктов и уменьшении их стоимости. В 80-е годы конкурентная борьба была сконцентрирована вокруг производства без брака и поставок «точно-во-время». Это заставило руководителей искать решения по улучшению и ускорению производственных процессов. Предприятия направляли свои ресурсы на улучшение производственной эффективности, т.е. как сделать продукт лучше, дешевле и быстро. Решению этих задач способствовало широкое использование в управлении ERPсистем. Производственная эффективность была результатом развития теории, практики и опыта управления бизнесом. Наиболее быстрый и предсказуемый путь улучшения производственных показателей – это уменьшение стоимости продукта путем сокращения издержек или преобразованием производства. Однако производственная эффективность может дать краткосрочную выгоду. В долгосрочном плане производственные методы и технологии неизбежно будут повторены конкурентами, что делает технологическое превосходство временным. Производственная эффективность больше не определяет успех на рынке. Чтобы конкурировать на рынке в будущем, производственная эффективность будет нужна, но только этого уже не достаточно. Чтобы выиграть в конкурентной борьбе производитель должен с прибылью для себя предоставить покупателю широкий выбор товаров, который должен изменяться так быстро, как и предпочтения покупателей. Одной их существенных проблем, которые принципиально сказываются на состоянии производителя в современных условиях конкуренции – это существенное сокращение наиболее экономически выгодных этапов функционального жизненного цикла товара. Вам больше известен так называемый маркетинговый жизненный цикл товара. Он включает следующие этапы: - создания товара; - «вброс» товара на рынок; - быстрый рост спроса на товар; - устойчивый спрос; - «уход» товара с рынка. Если ранее маркетинговый жизненный цикл составлял от 3 до 10 лет, а период устойчивого спроса от 1 до 3 лет, то сейчас – жизненный цикл составляет от 0,5 до 1 года ,а устойчивый спрос – до 1 месяца. Это привело к изменению подхода к оценке жизненного цикла товара. Введено понятие функциональный жизненный цикл, который включает: - производственный цикл – переработка материалов и комплектующих в готовое изделие; - логистический цикл – движение товара после заключения контракта, от закупки материалов и до отгрузки готовой продукции; - предпродажный цикл – маркетинг, создание новых товаров, выход на рынок и работа по продаже до заключения контракта; - послепродажный цикл – послепродажное обслуживание, утилизация товара, гарантийное и послегарантийное обслуживание. Кроме собственно производственных затрат, должны и могут учитываться и планироваться затраты на маркетинг, предпродажную подготовку и затраты на послепродажный цикл. В частности, по статистике, уровень косвенных затрат на Западе по ряду товаров доходит до 60%. Значительная часть косвенных затрат связана с полным жизненным циклом товара. Например, если товар имеет эластичный спрос, т.е. если изменение цены на 10% приводит к увеличению продаж в два раза, а косвенные затраты 60%, то вы не сможете уменьшить стоимость товара на 10% на 40% чисто производственных переменных расходов. Эта проблема вызвала потребность в развитии методологий управления и базирующихся на них методах анализа и учета косвенных затрат, в частности таких, как функционально-стоимостной анализ (ABC – Activity Based Costing). MRP и ERP-системы охватываю большую часть производственного цикла, часть логистического цикла, с точки зрения планирования и управления стоимостью. ERP-системы не позволяют получать сквозную систему планирования и анализа себестоимости по всему жизненному циклу товара. Чтобы правильно управлять стоимостью товара, необходимо знать, сколько стоит продвижение, производство и обслуживание конкретного товара. Концепция CSRP охватывает практически полностью весь жизненный цикл товара. Сущность концепции CSRP состоит в том, что при планировании и управлении предприятием учитываются не только производственные и материальные ресурсы, но и все ресурсы обычно называемые «накладными» или «вспомогательными». Важнейшее значение для управления взаимоотношениями с покупателем имеет модуль конфигуратора продукции. Этот модуль позволяет оперативно и точно оценить стоимость заказа конкретного товара для конкретного покупателя. При этом стоимость определяется не только с учетом включения или не включения отдельных опций в товар, но и с учетом, например, стоимости технологического процесса, специально разработанного для выполнения конкретного заказа. Таким образом, концепция CSRP, используя проверенную временем, функциональность ERP, расширяет понятие планирования от производства далее на покупателя. Идеология CSRP предоставляет методы и приложения для создания модифицированной под конкретного покупателя продукции. Синхронизация деятельности покупателя с исполнительными и планирующими центрами компании обеспечивает способность оперативно выявлять благоприятные возможности для создания преимуществ в конкуренции. Поступающие в реальном времени в систему ежедневного планирования требования покупателей приводят к нарушению производственного ритма. Это заставляет руководителей обращать внимание не только на производство, но и учитывать в оперативном управлении факторы рынка. Производители, побуждаемые взаимодействием с покупателями, получают преимущества за счет систематического подхода к оценке: - какую продукцию нужно производить; - какие услуги нужно предлагать; - какие новые рынки являются перспективными для развития. В классических системах планирования и управления ресурсами предприятия информация о покупателе была недоступна системе планирования бизнеса. Эта информация была сконцентрирована в локальных подразделениях, разбросанных по организации. Эти подразделения уделяют значительное время работе с покупателями. Однако они очень мало времени тратят на взаимодействие с плановыми и производственными отделами. Информация о том, что действительно требуется, что будет продаваться – исходит от покупателя. Кроме того, покупатель владеет информацией о новых рыночных тенденциях, о проблемах обслуживания покупателей, о ценообразовании и спросе. Например, конструкторский отдел работает над новыми продуктами и то, как эта продукция будет принята на рынке, является для него жизненно важной информацией. CSRP – это первая методология ведения бизнеса, основанная на текущей (динамической) информации о покупателе. Эта методология перемещает фокус внимания с планирования производства к планированию заказов покупателей. Производственное планирование не просто расширяется, а замещается требованиями клиентов, которые поступают из подразделений работающих с покупателями. Обработка заказов теперь включает, кроме функции ввода заказа, еще и функции продажи и маркетинга. Обработка заказов начинается не с заказа, а с работы с покупателем или даже потенциальным клиентом. В этом случае продавцы больше не размещает заказы. Они совместно с покупателем (возможно на его рабочем месте) формируют заказы, которые динамически переводятся в требования к их производству. Технологии конфигурирования заказов позволяют проверить их выполнимость, еще до того как заказ размещен. Статические ценовые модели заменяются, на инструмент ценообразования, который позволяет определить «оптимальную» стоимость каждого продукта для каждого покупателя. Технологии, основанные на Web, расширяют возможности поддержки покупателей, включая удаленный, круглосуточный сервис по принципу самообслуживания. Исполнительные системы автоматически обновляются, обеспечивая наибыстрейший ответ на запросы покупателей. Имея информацию подразделения могут о конфигурации существенно заказов, улучшить производственные процесс планирования. Улучшенное производственное планирование дает возможность более точной оценки сроков поставок и выполнения поставок вовремя. Имея доступ в реальном времени к точной информации о заказах, плановые отделы могут динамически менять последовательность исполнения заказов, закупок и т.д. Это особенно важно в условиях недостаточности ресурсов (материальных, финансовых или людских). Маневрирование ресурсом обеспечивает предоставление его в нужном объеме в нужное время. Результатами успешного применения CSRP-систем являются повышение качества товаров, снижение времени поставок, повышение потребительской ценности продукции, снижение производственных издержек и т.д. Не менее важным является развитие инфраструктуры для принятия индивидуализируемых решений, улучшение обратной связи с покупателем и обеспечение лучшего сервиса для покупателя. Таким образом, развивая положения концепции ERP, концепция CSRP предлагает дополнительный набор бизнес-функций. Эти бизнес-функции делают возможным для производителя индивидуализировать продукцию, позволяют разработать решения и услуги, которые сделают производителей необходимыми для клиентов. Тема 4. Интегрированные информационные системы в транспортной и складской логистике Разработка сетевого геопортала. Международный аэропорт Женевы (GIA) в Швейцарии расположен недалеко от центра города. В год он обслуживает более 8 млн. пассажиров, отправляющихся прямыми рейсами в 100 пунктов назначения. Созданная для GIA корпоративная геоинформационная система SITAG, обслуживающая многочисленные службы аэропорта, завоевала высокую популярность. С 2000 года она помогает управлять материальными и финансовыми активами аэропорта, решать многие производственные задачи, обеспечивает создание и оперативное предоставление информации для обеспечения безопасности. В этой статье описывается одна из важных составляющих системы – разработанный для SITAG сетевой геопортал. Для редактирования данных в ГИС SITAG используются настольные продукты ArcGIS, а для хранения и распространения данных ArcIMS/ArcSDE и Oracle. В эксплуатационных службах используется программное обеспечение FM GlobalCAD, интегрированное с ArcGIS и AutoCAD. С их помощью ведется инвентаризация зданий, ремонт и обслуживание помещений, управление территорией, наружным и внутренним оборудованием аэропорта. Интранет SITAG – это основанный на Web геопортал, разработанный под ArcIMS 9 с помощью средств .NET Link. Эта технология использовалась для поддержки работы коннектора, обеспечивающего взаимодействие вебсервера с сервером приложений ArcIMS, динамического генерирования изображений сервером пространственных данных, а также для быстрой разработки Веб-приложений. SITAG предоставляет интерактивный доступ к данным для всех авторизованных пользователей аэропорта. Функциональные возможности портала намного шире, чем у типичного картографического веб-приложения. Поскольку наиболее важными элементами этого проекта были управление работой пользователей и тесная интеграция между САПР и ГИС, геопортал имеет как пользовательский интерфейс для доступа к данным, так и интерфейс для администрирования и разграничения прав доступа (рис. 1). Рис. 1. Пользовательский интерфейс изменяется в соответствии с заданными правами пользователей. Пользовательский интерфейс предлагает инструменты для навигации, определения местоположения зданий и других объектов, а также для визуализации данных в интерактивном режиме. Требования к интеграции управления информацией по объектам инфраструктуры аэропорта привели к созданию интерфейса для навигации с использованием нескольких карт. Такой более гибкий интерфейс позволяет осуществлять навигацию как внутри зданий, так и по окружающей территории. При выборе здания на обзорном изображении автоматически показывается его внешний вид, а на основной карте – его интерьер. При этом пользователь может выполнять навигацию по интересующим его этажам и обращаться к данным, описывающим комнаты, специальное оборудование, мебель и другие объекты. С помощью кнопки возврата пользователь может в любой момент вернуться в исходное местоположение. Инструмент проектирования позволяет добавлять на существующую карту новые слои в виде текста и рисунков (рис. 2). Чтобы повысить скорость работы, графические элементы сначала создаются только на машине клиента с использованием объектов JavaScript. В конце сеанса проектирования все графические элементы автоматически преобразуются сервером в отдельный слой ArcIMS. Этот динамический слой помещается поверх других отображаемых слоев. Текст и графику можно вывести на печать, при этом пользователи могут настроить отображение, изменяя его цвет, стиль и размер шрифта. Рис. 2. Аннотация может быть добавлена с помощью инструмента проектирования. За управление правами доступа отвечает специально разработанный модуль. Каждый пользователь приписывается к той или иной пользовательской группе. Его права доступа напрямую определяются через Active Directory. После запуска программы приложение автоматически идентифицирует каждого пользователя по логину Windows. Затем оно обращается к Active Directory, чтобы определить соответствующую пользовательскую группу и права доступа для данного пользователя. Поскольку интерфейс изменяется динамически, то другие пароли для этого дружественного приложения не требуются. Управление правами пользователей через консоль администрирования достаточно жесткое. Ограничения могут вводиться на нескольких уровнях: на уровне службы ArcIMS, на уровне блоков данных, а также на уровне отдельных слоев. Пользователь сможет увидеть только доступные ему службы ArcIMS, фреймы данных и слои. Средства работы с SITAG по сети интранет основаны на использовании ArcIMS 9, .NET Link и ArcMap Server. Коннектор ArcIMS под .NET Link был выбран из-за его полной поддержки технологии .NET. Поскольку в этом приложении объекты COM не используются, производительность повышается. А поскольку языком сервера является ASP.NET, клиентам отсылаются только результаты запросов, что увеличивает скорость выгрузки и сокращает продолжительность обработки данных на машине клиента по сравнению с HTML-технологиями. Для предоставления услуг ArcIMS был выбран ArcMap Server. При использовании существующих документов карты (проектов MXD) процессы интеграции и публикации происходят быстро и легко. Таким образом, через SITAG обеспечивается доступ и взаимодействие с разнообразными данными по аэропорту при полном сохранении безопасности и тактичном управлении пользовательскими привилегиями. За дополнительной информацией обращайтесь к автору статьи Дэвиду Бени (David Beni), специалисту по разработке архитектуры ГИС и дизайна баз данных, основателю компании arx iT Consulting, Женева, Швейцария, e- mail: info@arxit.com, Web: www.arxit.com. Эта фирма занимается разработкой прикладных решений и консультациями в сфере ГИС-технологий. Развитие автоматизированной имущественным комплексом системы управления В ходе создания открытого акционерного общества «Российские железные дороги» (ОАО «РЖД») в 2003 году был выполнен огромный объем работ по формированию имущественного комплекса Компании, разработке и внедрению соответствующих автоматизированных систем, обеспечивающих ведение реестра корпоративного имущества. Вместе с тем, к настоящему времени назрели серьезные основания для развития и совершенствования созданного инструментария. В первую очередь, это касается имеющихся регламентов, технологий инвентаризации и формирования объектов земельно-имущественного комплекса, создания и ведения баз данных реестров имущества, позволяющих эффективно использовать указанные активы и, самое главное, отстаивать интересы Компании при решении спорных вопросов в сфере земли и недвижимости (рис. 1). Рис. 1. Основные цели и задачи создания системы. Необходимость развертывания указанных работ обусловлена изменениями законодательных и нормативных правовых актов, регулирующих земельноимущественные отношения и непосредственно затрагивающих вопросы имущественного обеспечения третьего этапа структурной реформы ОАО «РЖД». В ходе этой реформы должно быть обеспечено создание новых дочерних и зависимых обществ Компании и наделение их соответствующим недвижимым имуществом, необходимым для реализации возложенных на них функций. К упомянутым нормативным правовым актам относятся принятый в 2006 г. федеральный закон, определяющий новый порядок разграничения государственной собственности на землю, а также постановление Правительства РФ «О порядке пользования земельными участками, являющимися федеральной собственностью и предоставленными открытому акционерному обществу «Российские железные дороги» от 29 апреля 2006 г. № 264. Кроме того, согласно плану дальнейшего реформирования земельноимущественных отношений в Российской Федерации, в 2007 году должен быть принят федеральный закон, определяющий переход к ведению единого кадастра недвижимости вместо раздельного кадастрового учета земельных участков и технической инвентаризации объектов капитального строительства. Реализация указанных правовых актов на железных дорогах потребует преодоления ряда «узких» мест в организации корпоративного формирования и учета объектов имущественного комплекса. Прежде всего это касается оснащения соответствующих подразделений надежным технологическим инструментарием, позволяющим вести учет и мониторинг состояния недвижимого имущества ОАО «РЖД» и на этой основе более эффективно использовать имеющиеся активы в гражданско-правовом обороте в интересах Компании. Перечень основных программных мероприятий, направленных на совершенствование корпоративной системы управления земельноимущественным комплексом, приведен на рис. 2. Рис. 2. Основные направления развития корпоративной системы управления недвижимым имуществом. Дальнейшее развитие и совершенствование систем управления корпоративным земельно-имущественным комплексом требует применения высокоточных технологий определения местоположения объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта, границ полос отвода и иных земельных участков, включая охранные зоны. ГИС земельно-имущественного комплекса Специалисты подразделений по управлению имуществом на сети железных дорог нуждаются в современных геоинформационных системах. Эти системы позволяют вести оперативную электронную карту по полосам отвода и охранным зонам железных дорог со всеми объектами имущественного комплекса Компании. На этой основе можно принимать обоснованные решения по их использованию, согласованию границ с сособственниками, решать спорные вопросы со смежными землепользователями и органами местного самоуправления. Особенно остро стоит вопрос мониторинга правового статуса земельных участков, отводимых под строительство и реконструкцию объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта на всех этапах «жизненного цикла» этих объектов: от подготовки разрешительной документации на строительство и принятия решения о землеотводе до постановки на кадастровый учет с последующей государственной регистрацией прав. Современный уровень управления земельно-имущественным комплексом крупной корпорации уже не допускает ситуации, когда правовые, технические и стоимостные сведения о земельных участках и связанных с ними строениях и сооружениях неточны, описания границ и сведения о сопредельных землепользователях некорректны, а согласование границ со смежными землепользователями проведено «на глазок» без должного инструментального обеспечения. Конструктивным путем решения указанных проблем является использование самых современных геоинформационных технологий с применением данных, получаемых с помощью глобальных навигационных спутниковых систем (ГНСС) ГЛОНАСС/GPS/GALILEO. Столь же важны материалы аэрокосмических съемок высокого и сверхвысокого разрешения, обеспечиваемые космическими группировками спутников дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ) и авиационными средствами, оснащенными различными съемочными системами. В конечном счете, реализация геоинформационного подхода требует формирования корпоративной инфраструктуры пространственных данных, позволяющей с единых позиций описывать все объекты инфраструктуры и недвижимого имущества железнодорожного транспорта (рис. 3). Рис. 3. Основные компоненты пространственных данных. корпоративной инфраструктуры Корпоративная геоинформационная база данных Технологическое решение по совершенствованию и дальнейшему развитию системы управления имущественным комплексом на сети железных дорог в качестве первого шага предусматривает создание корпоративной геоинформационной базы данных (ГБД) по всем объектам земельноимущественного комплекса ОАО «РЖД». Указанное технологическое решение предусматривает привязку к пространственным данным ГБД по земельным участкам с расположенными на них зданиями и сооружениями информации, хранящейся в ранее созданных корпоративных автоматизированных системах в сфере управления имущественным комплексом Компании, базирующихся на семантической информации по данным бухгалтерского учета и проведенной инвентаризации (рис. 4). Рис. 4. Интеграция пространственных и семантических данных в структуре корпоративной системы управления недвижимым имуществом. Разработанная в настоящее время геоинформационная база данных земельных участков и объектов недвижимости (ГБД ЗУОН) характеризуется распределенной структурой и консолидацией данных в центральной ГБД. Для управления центральной ГБД используется платформа ArcGIS. Хранение пространственных данных реализовано в формате базы геоданных ArcGIS с использованием технологии ArcSDE. Такое решение позволяет обеспечивать эффективную работу с пространственными данными больших объемов. Для решения задачи консолидации данных в центральной ГБД разработано программное обеспечение сбора пространственных данных из компонентов распределенной ГБД. В общем случае пространственные данные могут храниться в формате, отличном от формата ArcGIS. А конвертацию данных в формат базы геоданных ArcGIS осуществляют программные модули, разработанные с использованием библиотек ArcGIS. Для доступа к данным центральной ГБД разработан .NET Web-сервис на базе ArcGIS Server. Web-сервис предоставляет специализированные функции доступа к центральной ГБД ЗУОН и выполняет функции сервера приложений для программных средств, обеспечивающих пользовательский интерфейс работы с ГБД ЗУОН. Реализованная ГИС-технология обеспечивает соответствие между земельными участками и объектами недвижимости на масштабном плане и их описанием в семантической базе данных (рис. 5). При этом, геоинформационная база данных позволяет получить наглядное представление о конфигурации земельных участков, расположении на них объектов недвижимого имущества, помогает существенно уточнить данные бухгалтерского учета путем идентификации объектов на плане (рис. 6). Рис. 5. Обеспечение в ГИС связи пространственных данных по земельным участкам, зданиям и сооружениям с атрибутивной информацией из семантической базы данных. Рис. 6. Использование ГИС для инвентаризации и идентификации объектов недвижимого имущества и сверки их с данными бухгалтерского учета. Пользовательский интерфейс работы с ГБД ЗУОН обеспечивает Webприложение, реализующее функции отображения пространственных данных, управления картой, поиска объектов, отображения информации о выбранном объекте, а также интеграцию со смежными системами учета имущества для получения и просмотра семантической информации (рис. 7). Рис. 7. Обеспечение удаленного доступа пользователей геоинформационной базе данных с использованием WEB-приложений. к Спектр решаемых задач С использованием разработанной технологии решается задача точного описания границ и установления площади земельных участков в пределах полосы отвода и вне ее, границ смежных участков и их владельцев, а также участков, находящихся в полосе отвода и принадлежащих владельцам, не входящим в структуру Компании. Также производится инвентаризация строений и другого имущества, находящегося в пределах полосы отвода, устанавливается соответствие их фактического наличия учетным документам. Большое внимание уделяется технологическим решениям организации мониторинга правового статуса земельных участков, отводимых под строительство, и реконструкции объектов инфраструктуры железнодорожного транспорта на всех этапах «жизненного цикла» этих объектов. Внедрение и эффективное использование геоинформационной базы данных позволяет решать широкий спектр управленческих и производственных задач отрасли: Мониторинг земель, целью которого является управление земельным фондом на основе системы наблюдений, оценки, прогноза и динамики землепользования. Определение и формирование земельных участков и их частей, входящих в землеотвод; формирование и печать пакета документов по землеотводу для обеспечения оценки земель. Обеспечение картографическим материалом землеустроительных организаций для выполнения работ, связанных с межеванием. Обеспечение схемным материалом организаций, занимающихся технической инвентаризацией. Обеспечение картографическим материалом процессов планирования капитального строительства, реконструкции станций, работ по пересечению ж/д полотна сторонними организациями. Создание геоинформационной базы данных земельных участков и объектов недвижимости является очень трудоемким и дорогостоящим, поэтому необходимо предусмотреть разработку эффективных регламентов и технологических инструкций, а также программных модулей актуализации. Отличительной особенностью разрабатываемого проекта является создание механизма постоянной (а не от случая к случаю, как сейчас) актуализации пространственных и семантических данных ГБД о земельных участках и объектах капитального строительства ОАО «РЖД» и «дежурства» используемого геодезического и картографического обеспечения на основе применения новейших спутниковых технологий определения местоположения объектов и аэрокосмической съемки высокого разрешения. Это позволит избежать значительных затрат на повторное проведение землеустроительных и проектно-изыскательских работ, вызванных уточнением и/или изменением сведений о границах, а также действующих ограничений и обременений земельных участков под объектами Компании. При этом создаваемые технологии пространственного описания земельных участков и находящихся на них объектов недвижимого имущества должны быть гармонизированы с действующими федеральными учетнорегистрационными системами Роснедвижимости, Росимущества и Росрегистрации. Таким образом, внедрение результатов проекта на основе применения ГИС-технологий, создания ГБД и сквозных информационных технологий оптимизации управления будет содействовать росту активов и повышению капитализации Компании, эффективному использованию принадлежащих ей объектов земельно-имущественного комплекса, контролю за их сохранностью, минимизации рисков утраты активов Компании, росту доходов от реализации непрофильных незавершенного строительства. активов, включая объекты Модернизация транспортной сети средствами ГИС В Санкт-Петербурге транспортные заторы («пробки») стали острейшей проблемой. Для обеспечения устойчивого экономического роста города необходима модернизация транспортной сети. В поисках и внедрении оптимальных решений этой задачи существенную помощь могут оказать ГИС технологии. Широкий спектр функциональных возможностей программных продуктов семейства ArcGIS позволяет проводить комплексные исследования транспортных потоков с учетом множества других аспектов жизнедеятельности мегаполиса, представленных в виде тематических слоев единой базы геоданных и цифровой карты города. В данной статье представлена совокупность авторских разработок, направленных на развитие аналитической базы соответствующих проектных работ с привлечением инструментария ArcGIS 9.2. Приведен пример их реализации на основе исследования трафика и разработки рекомендаций по совершенствованию улично-дорожной сети (УДС) в районе перспективного делового центра «Охта-сити» (рис. 1). Рис. 1. Полигон исследования. Исследование дорожного движения на фрагменте УДС В районе исследования велись наблюдения за 36 направлениями движения транспорта в утренние и вечерние часы пик по 15-минутным интервалам. Общее количество актов фиксации транспортных средств счетчикаминаблюдателями составило 160632 единиц наблюдения (ед. набл). Транспортные средства были разделены на грузовые и легковые. При обработке данных грузовые автомобили приводились к легковым с коэффициентом K=2. Вычислялась среднечасовая интенсивность движения (ед./час) для каждого направления. Число узлов исследуемого фрагмента УДС около Красногвардейской площади составило 18 (рис. 2). Строились матрицы корреспонденций (рис. 3) и картограммы интенсивностей потоков (рис. 2), приведены их примеры для вечернего часа пик при существующей схеме организации движения. Рис. 2. Картограмма интенсивностей, ед./час. Рис. 3. Матрица корреспонденций, ед./час набл. Подготовка информации и анализ дорожной ситуации Для моделирования движения создана сеть дорог в формате Network DataSet. При задании разрешенных и запрещенных поворотов на УДС использовались конструктивы Мультиреберных поворотов, Разворотов, дисциплина Строго определенных поворотов. Атрибуты поворотов отображали информацию о продвижении по сети. Примером атрибута является время, необходимое для совершения соответствующего движения. Карта с сетью для анализа показана на рис. 4. Рис. 4. Карта с сетью для анализа. Оценка транспортной ситуации на фрагменте УДС проведена путём анализа областей обслуживания и маршрутов движения. Исходили из предположения, что чем сложнее транспортная ситуация на площади, тем меньше её транспортная доступность, т.е. время проезда через развязку увеличивается, а область обслуживания (за определенный отрезок времени) объекта, находящегося на площади, уменьшается. Далее в ArcGIS Network Analyst производился сравнительный анализ: как по времени, затраченному на прохождение маршрута, так и по зонам транспортной доступности. Примеры вывода маршрута и путевого листа, построения Зон доступности для 0.5, 1, 1.5 и 2 мин приведены на рис. 5, 6. Рис. 5. Маршрут и путевой лист. Рис. 6. Графическое представление зон доступности. Разработка рекомендаций На основе проведенного анализа и соответствующих расчетов нами предложен ряд рекомендаций по улучшению организации движения в исследуемом районе и проведена оценка их эффективности по разработанной методике. Рассмотрим ее применение на конкретном примере. Обоснование перехода на кольцевую схему движения. Развитием организации движения на перекрестках и площадях является введение на них кругового движения. При этом главным результатом является ликвидация конфликтных точек пересечения автомобильных потоков. Кроме того, на круговых развязках скорость движения автомобилей (из-за воздействия на водителя центробежной силы) обычно не превышает 45км/час, что уменьшает вероятность конфликтных ситуаций. Для повышения пропускной способности рассматриваемого транспортного узла предложена кольцевая развязка в одном уровне без трамвайного движения и с таковым (рис. 7). Рис. 7. Участок с круговой развязкой без и с трамвайным движением (бордовый цвет). Анализ предлагаемой схемы движения проводится по тем же показателям, что и при существующей схеме. При этом предполагается, что задержка при въезде на кольцо составляет 20, а при выезде 10 секунд. Количество полос на кольце – 5, светофорное регулирование отсутствует, средняя скорость движения 30 км/час. Интенсивности входящих на кольцо потоков останутся теми же, что и при существующей схеме, а интенсивности движения по кольцу вычисляются из существующих (измеренных наблюдателями). Далее строятся матрицы корреспонденций и картограммы интенсивностей. Для сравнения существующей и проектируемой схем движения подсчитывается общее время, затрачиваемое автомобилями для проезда участка УДС, на котором предложено изменить организацию движения. Для этого в среде ArcGIS вычисляется время проезда между узлами УДС и составляются матрицы для обеих схем движения. Затем полученные матрицы перемножаются на матрицы интенсивностей. Результаты представляются в виде матриц для существующей и для проектируемой схем движения (рис. 8), приведены примеры для вечернего часа пик. Полученные в матрицах значения представляют собой время, затраченное всеми автомобилями (согласно интенсивностям), проезжающими по участку УДС за 1 час. То есть, если один автомобиль проходит данный участок за 0,2 (мин дв.), то при существующей интенсивности 4230 (ед./час) общее время, затраченное на проезд по данному участку всеми автомобилями, составит 846 (мин дв./час набл.). Рис. 8. Матрица времени движения всех автомобилей при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения, мин дв./час набл. Просуммировав для каждой из матриц значения затрачиваемого времени, получим суммы: для существующей схемы организации движения – 26902 (мин дв./час набл.); для проектируемой – 8342 (мин дв./час набл.), то есть в 3,2 раза меньше. Маршрутизация. Для выполнения анализа зададимся теми же точками, что были приняты при маршрутизации на существующей схеме. Результат маршрутизации отображен на рис. 9. Время на прохождение маршрута между начальной и конечной точками сократилось в 1,7 раза (до 1,72 минуты), что является значительным улучшением. Рис. 9. Маршрут и путевой лист. Построение зон доступности.Для этого зададимся той же точкой, от которой строятся зоны транспортной доступности при анализе по существующей схеме движения. Из рис. 10 видно, что эти зоны на предлагаемой схеме значительно увеличились, и за то же время можно проследовать значительно дальше от заданной точки. Рис. 10. Графическое представление зон доступности. Теперь проведем анализ предложенной схемы организации движения в зависимости от времени въезда на кольцо. Зададимся теми же параметрами движения, изменяться будет только время ожидания въезда на кольцевую развязку. На рис. 11 показано, как изменяются зоны транспортной доступности в зависимости от времени. С увеличением времени задержки при въезде на кольцо уменьшается расстояние, которое можно покрыть за заданный промежуток времени. Отметим, однако, что при задержках от 0,3 до 0,7 минуты это расстояние меняется незначительно. Следовательно, оптимальный режим работы кольцевой развязки будет обеспечен при времени ожидания въезда на кольцо до 0,7 мин. Если это время превышает 1,3 минуты, то зона доступности ограничивается кольцом. Это значит, что 2 минуты автомобиль может двигаться практически в пределах кольцевой развязки, что приведет к образованию заторов на подъездах к ней и на ней. Рис. 11. Зоны транспортной доступности при времени въезда на кольцо 0,3 мин. (А), 0,7 мин. (Б) и 1,3 мин. (В). Далее проведем анализ проектируемой схемы движения в зависимости от скорости движения на ней. При этом время съезда с кольца равняется 10, время заезда 20 секундам. На рис. 12 представлены зоны доступности, полученные при изменении скоростей. С увеличением скорости движения по кольцу увеличиваются и зоны, до которых можно доехать за заданное время. Наибольшие зоны доступности получаются при скорости 60км/час, но ее нельзя обеспечить по условиям безопасности движения. Оптимальная скорость движения по кольцу 30-38км/час. При этом обеспечиваются значительная транспортная доступность (следовательно, не будет возникать заторов на данном участке), а также условия безопасного движения на кольцевой развязке. Рис. 12. Зоны транспортной доступности при скорости движения (сверхувниз): 60, 40 и 20 км/час. Таким образом, с точки зрения предотвращения заторов оптимальными являются следующие параметры движения: время ожидания въезда на кольцевую развязку до 0,7 минуты, скорость движения по ней 30-40км/час. Построение матрицы корреспонденций. Сетевой анализатор модуля Network Analyst позволяет строить географически привязанную матрицу корреспонденций (OD-matrix). С помощью ArcGIS проведем анализ для существующей и проектируемой схем движения. Зададимся теми же точками, что и при построении матрицы транспортных корреспонденций. Поскольку при обеих схемах организации движения входы и выходы не меняются, матрицы геометрически будут выглядеть одинаково – 73 линии, соединяющие 18 входов и выходов (рис. 13). Это свидетельствует о необходимости и достаточности ареала и набора условий, выбранных для сравнения вариантов, а также о топологическом подобии сравниваемых графов. Рис. 13. Геопривязанная матрица корреспонденций при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения. Анализ показателей движения посредством геопривязанной матрицы корреспонденций и ассоциированных средств ArcGIS. Для существующей и проектируемой схем организации движения граф Total Drive Time & Turns Time отражает время, затраченное на проезд от входа к выходу (рис. 14). Время указано с учетом всех задержек на поворотах и при движении с заданной скоростью по сети. Каждая строка соответствует одному соединению, например, в строке 2 показано соединение входа 1 с выходом 4. Данные этих таблиц свидетельствуют, что для проектируемой схемы движения значительно сокращается время проезда от входа к выходу (в этом эпизоде с 1,234 минуты до 0,523 минуты). Анализу также способствуют диаграммы для атрибутивных данных матрицы. Диаграммы распределения времени движения для сравниваемых схем организации движения представлены на рис. 15. Из верхней диаграммы видно, что наибольшее количество маршрутов между входами и выходами для существующей схемы движения лежит в области 3-х минут, а суммарное время пробега между всеми входами и выходами 292 минуты. Для проектируемой схемы эти значения составляют, соответственно, 0,5 и 132,5 минуты. Рис. 14. Примеры атрибутивных данных матриц корреспонденций при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения. Рис. 15. Диаграммы времени в пути при существующей (вверху) и при проектируемой схемах организации движения. Таким образом, анализ с помощью матриц корреспонденций показывает, что проектируемая схема движения позволяет значительно сократить время в пути для данного участка УДС. То есть, за то же время по нему может пройти большее количество автомобилей или то же количество, но с большей скоростью. Так как в данный момент на Красногвардейской площади часто возникают заторы, введение кольца способствовало бы решению проблемы. Оценка технико-экономической эффективности Заторы на улично-дорожной сети ведут к перерасходу топлива, увеличению времени на доставку грузов и, в итоге, к увеличению стоимости конечного продукта или услуги. Предложенная схема организации движения позволит уменьшить и время проезда по участку УДС, и вероятность возникновения заторов. Приводимая ниже методика расчета экономической эффективности учитывает только прямой эффект экономии топлива в транспортном узле, характеризуя как бы нижнюю границу оценки. Но она в полной мере использует результаты пространственного сетевого анализа и является наглядным примером экономических расчетов с привлечением ГИСинструментария. При определении экономического эффекта от введения новой схемы организации движения воспользуемся данными, полученными при построении матриц корреспонденций. Примем средний расход топлива в городе равным 12 литров на 100км и среднюю скорость движения 30км/час, т.е. расход топлива составляет 12 литров на 3,33 часа, или 3,60 л/час. Существующая схема организации движения: 1. По данным из матриц корреспонденций подсчитаем средний расход топлива на 1 час при существующей схеме движения. Для этого надо знать суммарное время движения по исследуемому участку. Воспользуемся матрицей времени, затрачиваемого всеми автомобилями на движение по данному участку (см. рис. 8). Оно равняется для утреннего часа пик 29667(мин дв./час набл.), для вечернего – 26902. Проведем простой расчет. Утренний час пик: 29667(мин дв./час набл.) / 60(мин дв./час набл.) х 3,60(л/час дв.) = 1780(л/час дв.). Для вечернего часа пик эта величина составит 1614(л/час дв.) 2. Примем, что утренний и вечерний периоды пик длятся по 4 часа каждый. Тогда в утренние часы пик расход топлива составит 7120л., в вечерние – 6457л. 3. Подсчитаем средний расход топлива в час для пикового времени: (1780 + 1614) / 2 = 1697(л/час дв.) 4. Примем коэффициент неравномерности движения в сутки равным 0,3 и подсчитаем расход топлива за оставшиеся 16 часов: 1697(л/час дв.) х 0,3 х 16(час.) = 8146(л) 5. Подсчитаем средний расход топлива в сутки: 7120 + 6 457 + 8 146 = 21723(л) 6. Затем подсчитаем расход топлива в год: 21723(л) х 365(сутки) = 7928742(л/год) 7. Средний расход топлива в год в рублях при стоимости 20(р./л) составит: 7928742(л/год) х 20(р./л) = 158574838(р./год). Предлагаемая схема организации движения. Для расчета среднего расхода топлива в год для этого варианта повторим операции 1-7: 1. Средний расход топлива на 1 час при общем объеме движения утром 10425 (мин дв./час набл.) и вечером – 8342 (см. рис. 8) – утренний час пик: 10425 (мин дв./час набл.) / 60 (мин дв./час набл.) х 3,60 (л/час дв.) = 626 (л/час дв.), вечерний час пик: 501 (л/час дв.) 2. Расход топлива в пиковые часы составит: в утренние – 2502 л., в вечерние – 2002 л. 3. Средний расход топлива в час для пикового времени: (626 + 501) / 2 = 563 (л/час дв). 4. Расход топлива на оставшиеся 16 часов: 563 (л/час дв.) х 0,3 х 16 (час) = 2702 (л) 5. Средний расход топлива в сутки: 2502 + 2002 + 2702 = 7207 л/сутки 6. Расход топлива в год: 7207 (л/сутки) х 365 = 2 630 381 (л/год) 7. Средний расход топлива в год в рублях: 2630381 (л./год) х 20 (р./л.) = 52607626 (р.) Таким образом, разница в годовых затратах на топливо при существующей и предлагаемой схемах движения: 7928742 - 2630381 = 5 298 361 (л/год) 158574838 - 52607626 = 105 967 211 (р./год) Сметная стоимость строительства кольца составляет 200 млн.руб. Тогда срок окупаемости строительства кольца: 200000000 (р.) / 105967211 (р./год) = 1,9 (год). Аналогичный анализ был проведен и для предлагаемой схемы с трамвайным движением. При введении этой схемы средний годовой расход топлива составит 4,9 млн. л/год или 97,2 млн. р./год. Экономия составит 3,3 млн. л/год или 61,4 млн. р./год. Срок окупаемости этой схемы организации движения составит 3,3 года. Таким образом, проведенные исследования, направленные на совершенствование методической и процедурно-алгоритмической базы проектирования и модернизации в области транспортных систем мегаполиса, показали новые возможности в проведении анализа этих систем, появившиеся только с приходом ГИС уровня ArcGIS 9.2. Рамочные ограничения статьи не позволяют более детально продемонстрировать успешное использование нами в таком анализе продвинутых аналитических средств модулей Spatial Analyst и 3D Analyst. Следует отметить также, что для полноты возможных аналитических действий при проектировании больших транспортных систем на базе ArcGIS желательно включение в его ПО (или удобное подключение к нему) ряда дополнительных средств: методов символьной алгебры; расширенной палитры оптимизационных методов; развитых моделей массового обслуживания и транспортных потоков. Это бы повысило самодостаточность и широту применения набора аналитических средств этого передового программного обеспечения в транспортной сфере. Road network improvement and traffic optimization using GIS A set of analytical procedures and algorithms for traffic reorganization are considered. Principles of cost-performance analysis and ArcGIS Network Analyst tools are used to propose city traffic optimization. Дистанционная диагностика и мониторинг железнодорожных транспортных объектов и систем современных Диагностика и мониторинг реального технического состояния железнодорожной транспортной инфраструктуры (мостов, тоннелей, рельсового пути, земляного полотна (насыпей) и др.) – одна из наиболее актуальных задач в нашей стране и одно из важнейших направлений диагностики техносферы. Сложившаяся практика эпизодических наземных обследований, инспекций, осмотров, выборочных проверок не может обеспечить оперативное получение достоверных и достаточных данных о реальном техническом состоянии таких пространственно протяжённых уникальных сооружений и конструкций, какими являются объекты железнодорожной транспортной техносферы. Нами разработана и сейчас находится в стадии практической апробации и реализации на объектах техносферы АО «Российские Железные дороги» технология глобальной космической и локальной воздушной диагностики и мониторинга железнодорожных тоннелей, рельсовых путей, земляного полотна и железнодорожных мостовых сооружений. Технология включает в себя: глобальную космическую диагностику железнодорожных объектов и их ближайшего и дальнего окружения; локальную воздушную диагностику железнодорожных объектов, их участков, узлов, элементов и непосредственного окружения. С использованием элементов и компонент разработанной технологии начаты опытные работы по вертолётной лазерно-георадарной диагностике рельсовых путей и земляного полотна, ведутся работы по космической диагностике железнодорожного тоннеля «Сочи – Дагомыс» длиной 450м и Северомуйского тоннеля Восточно-Сибирской железной дороги длиной 15км. Для визуализации получаемых данных и результатов их анализа используются средства ГИС (ArcGIS) и программы для обработки данных дистанционного зондирования. Глобальная космическая диагностика Глобальная космическая диагностика железнодорожных объектов и их ближайшего и дальнего окружения проводится с помощью многозональных, гиперспектральных оптических, а также инфракрасных и радарных спутниковых систем. Она позволяет решать следующие задачи: трассодиагностика железнодорожного пути, выявление прилегающих к нему объектов техносферы, их характерных элементов и ближайшего окружения; анализ рельефа местности трассы железнодорожного пути; анализ влажности грунтов и оценка динамики подтопления исследуемой трассы железнодорожного пути; выявление потенциально опасных участков железнодорожного пути и его окружения; определение зон повышенных тектонических нагрузок. Диагностика трассы железнодорожного пути Выявление трассы железнодорожного пути является одним из начальных этапов проведения космической диагностики. Производится исследование трассы земляного полотна и его сооружений, технического коридора железнодорожного пути, ширины обочины земляного полотна и т.п. В ходе космической диагностики кроме самого исследуемого объекта необходимо в максимальной степени выявить все детали этого объекта, а также элементы ближайшего окружения. Только в этом случае возможна полноценная оценка технического состояния исследуемого объекта. Северомуйский тоннель. Космическая диагностика Северомуйского тоннеля проводилась по космическому снимку с Landsat-7. На этом спутнике установлен сенсор ETM+ с 8 спектральными каналами. Они охватывают видимый, ближний, коротковолновый и тепловой инфракрасные диапазоны спектра. Разрешение снимка составляет 15м для панхроматического канала, 30м – для видимых ближнего и коротковолновых инфракрасных каналов и 60м для теплового инфракрасного канала. Для проведения космической диагностики трассы этого тоннеля использовались все спектральные каналы сенсора ETM+. Спектральные каналы синтезированы с панхроматическим каналом высокого пространственного разрешения. После проведения мультиспектрального анализа были выявлены основные элементы тоннеля (западный и восточный порталы, вертикальные шахтные стволы № 1-4) и их координаты. Для дальнейших исследований основных элементов тоннеля и его окружения была выбрана наиболее оптимальная, с точки зрения информативности, комбинация ближнего (№4), среднего инфракрасного (№5) и красного видимого (№3) каналов (рис. 1). Рис. 1. Северомуйский тоннель. Комбинация каналов 4-5-3 сенсора Landsat-7 ETM+. Железнодорожная трасса (обход Северомуйского тоннеля) на выбранной комбинации каналов выделяется тёмно-коричневым цветом, насыпная автодорога – бледно-зеленым, растительность и горные массивы зелёным и светло-коричневым, реки и водоёмы – тёмно-фиолетовым, урбанизированные территории – светло-голубым, просеки – жёлтым цветом. Выявлены следующие элементы окружения Северомуйского тоннеля: железнодорожный обход тоннели железнодорожного обхода насыпная автодорога урбанизированные территории линии электропередач реки водоёмы. Основные элементы тоннеля и его ближайшего окружения, выявленные при проведении космической диагностики трассы, представлены на рис. 2. Рис. 2. Основные элементы Северомуйского тоннеля и его ближайшего окружения. Железнодорожный тоннель на участке «Сочи-Туапсе». Космическая диагностика этого тоннеля проводилась по космическому снимку сверхвысокого пространственного разрешения QuickBird. На спутнике QuickBird установлен сенсор BHRC-60 с 4 спектральными каналами. Они охватывают видимый и ближний инфракрасный диапазоны спектра. Разрешение снимка составляет 0,61м для панхроматического канала, 2,5м – для видимого и ближнего инфракрасного каналов. Для проведения космической диагностики трассы железнодорожного тоннеля использовалась синтезированная с панхроматическим каналом комбинация каналов 3-2-1. Надтоннельная поверхность представляет собой склон, заросший кустарником, на ней отмечены оползневые участки. Выше склон застроен жилыми постройками. Справа от тоннеля находится побережье Чёрного моря. В процессе диагностики были выявлены основные элементы тоннеля и его окружения (порталы тоннеля со стороны Дагомыса и Сочи, три оползневых участка) и их координаты. Анализ рельефа вдоль трассы железнодорожного пути Оценка рельефа местности позволяет определить потенциально опасные места, оказывающие дополнительные нагрузки на тоннель, места железнодорожного пути с чрезмерной крутизной откосов, а также лучше визуально определить взаимное расположение объектов, оценить их взаимосвязь и проанализировать влияние перепадов высот на железнодорожные пути. В качестве исходных данных для анализа рельефа используется информация радарной радиолокационной интерферометрии. На основе этих данных строится модель в виде географического массива опорных точек с требуемым пространственным разрешением. Полученная модель может быть отредактирована на предмет удаления пустых (не содержащих информацию) областей, коррекции данных по высоте и пространственному положению, добавления новых данных и т.д. Откорректированный массив точек интерполируется в непрерывную растровую модель местности. Метод интерполяции выбирается, исходя из требований к качеству и точности модели. Непрерывная растровая модель местности – финальный вариант трехмерной модели местности, который является основой для дальнейших исследований. Эта модель местности может быть объединена с космическим снимком. Северомуйский тоннель. На территорию прохождения тоннеля была построена непрерывная трёхмерная модель местности, на которую был наложен космический снимок LandSat-7 (рис. 3). Рис. 3. Трёхмерная модель местности Северомуйского тоннеля. Для оценки влияния рельефа на исследуемый объект была построена поверхность, проходящая над тоннелем относительно уровня моря. По результатам оценки были сделаны следующие выводы: западные и восточные порталы тоннеля находятся приблизительно на одном уровне по высоте; максимальная глубина заложения тоннеля составляет около 1км на участке от 6 до 8 км от Западного портала. Таким образом, на этом участке могут возникать дополнительные нагрузки. Железнодорожный тоннель на участке «Сочи-Туапсе».На территорию прохождения этого тоннеля была построена непрерывная трёхмерная модель местности, на которую был наложен космический снимок QuickBird (рис. 4). Для оценки влияния рельефа на исследуемый объект была построена поверхность, проходящая над тоннелем относительно уровня моря. По результатам оценки были сделаны следующие выводы: положение по высоте Входа 1 (Дагомыс) и Входа 2 (Сочи) различается незначительно (около 7м). внешних дополнительных нагрузок на свод тоннеля не обнаружено. Рис. 4. Трёхмерная модель местности железнодорожного тоннеля на участке «Сочи-Туапсе». Анализ влажности грунтов Повышенная влажность грунтов крайне негативно сказывается на нормальном функционировании тоннельных систем, может приводить к затоплению тоннелей, обводнению, разрушению обделки и т.д. Для выявления таких мест проводится анализ влажности грунтов надтоннельной территории. Он также полезен при диагностике состояния откосов железнодорожных насыпей и выемок. Ведь основными факторами, вызывающими оползневые процессы, смещение откосов насыпей и выемок, являются переувлажнение грунтов атмосферными, грунтовыми или паводковыми водами, эрозионный размыв откосов, а также сезонные колебания влажностного режима грунтов. Указанные факторы изменяют напряженное состояние железнодорожной насыпи, уменьшают сопротивление грунтов сдвигу, вызывают деформацию земляного полотна и его сооружений. Северомуйский тоннель. Для анализа влажности грунтов этой территории использовалась комбинация каналов 4-5-3 LandSat-7, то есть комбинация ближнего, среднего ИК-каналов и красного видимого канала. Она позволяет различить границу между водой и сушей и подчеркнуть скрытые детали, плохо видимые при использовании только каналов видимого диапазона. Возможно детектирование водных объектов. Эта комбинация дает возможность анализа влажности. В целом, чем выше влажность грунтов, тем темнее она будет выглядеть, что обусловлено поглощением водой излучения ИК диапазона. В результате были определены места повышенной влажности на трассе Северомуйского тоннеля (рис. 5). Рис. 5. Места повышенной влажности территории Северомуйского тоннеля. Железнодорожный тоннель на участке «Сочи-Туапсе». Для анализа влажности грунтов территории этого тоннеля использовались спектральные каналы системы QuickBird. Предварительный сравнительный анализ информативности спектральных каналов показал, что лучше всего увлажнённые участки грунта отображаются в канале № 2 (0,52 – 0,6мкм). Были в первом приближении определены места повышенной влажности на трассе тоннеля. Выявление потенциально опасных участков Систематизация и объединение всех данных, полученных в ходе космической диагностики, является основой для определения потенциально опасных участков, к которым относятся участки: повышенной влажности; находящиеся на насыпях, отсыпанных на болотах и других слабых основаниях; участки подтопления и размыва земляного полотна; расположенные в зоне оврагообразования; с чрезмерной крутизной откосов; расположенные на оползнях; селеопасные, скально-обвальные, оползневые, карстовые участки; участки с повышенными внешними нагрузками; По результатам глобальной космической диагностики были определены потенциально опасные участки для Северомуйского тоннеля (рис. 6) и тоннеля на участке «Сочи – Туапсе» (рис. 7). Рис. 6. Потенциально опасные участки Северомуйского тоннеля. Рис. 7. Потенциально опасные участки тоннеля «Сочи-Туапсе». Локальная воздушная диагностика Локальная воздушная диагностика самих железнодорожных объектов, их участков, узлов, элементов и непосредственного окружения производится с помощью воздушных лабораторий. В отличие от традиционных воздушных лабораторий, созданных на базе тяжёлых вертолётов и самолётов, мы планируем использовать аппараты малой воздушной авиации. То есть машины, для которых не требуются различного рода полётные разрешения, специально оборудованные площадки и аэродромы, которые могут производить полёты на малых и сверхмалых высотах и при небольших скоростях, имеют хорошую манёвренность (рис. 8). Рис. 8. Вертолётная лаборатория локальной воздушной диагностики. В состав лаборатории входят: РСА-георадар метрового диапазона система лазерного сканирования GPS-GLONASS система пространственной привязки видеофотоизмерительная система многоканальная инфракрасная камера. Система воздушного лазерного сканирования.Установленный на вертолете лазерный сканер проводит дискретное сканирование трассы земляного полотна и его сооружений, технического коридора железнодорожного пути, регистрируя направление и время прохождения лазерного луча. По результатам лазерного сканирования строятся план, профиль и трёхмерная модель железнодорожного пути, его элементов и сооружений. На этой основе можно оценить не только изменение геометрии железнодорожного пути и его элементов, но и выявить дефекты и деформации земляного полотна, элементов металлоконструкций и опор железнодорожных мостов и других сооружений. РСА-георадарное зондирование.Параллельно лазерному сканированию ведётся георадарное зондирование с помощью РСА-георадара метрового диапазона (радиолокатора с синтезированной апертурой). Широкая зона зондирования РСА-георадара (100м) позволяет оценивать состояние балластного слоя и грунта не только под основной площадкой рельсового пути, но и в межрельсовом промежутке и по краям железнодорожного полотна. Высокая скорость сканирования позволяет производить зондирование протяжённых участков за короткое время: 150-180км за 1 час. Георадарное зондирование позволяет выявить в земляном полотне дефекты и деформации, места с ослабленными зонами, картировать подземные коммуникации, оценить состояние фундаментов и опор мостов. Схема зондирования c использованием РСА-георадара представлена на рисунке 9. Данную технологию планируется применить при диагностике тоннеля «Дагомыс-Сочи». Рис. 9. Схема зондирования РСА-георадара. Видеофотоизмерительная система.Для более точной визуализации объектов и обработки информации, полученной по результатам воздушного лазерного сканирования, производится цифровая аэрофотосъёмка. Многоканальная инфракрасная камера позволяет получать многоцелевые информационно-метрические карты теплового излучения местности и размещенных на ней инженерных объектов, оценивать и прогнозировать аномальные процессы и ситуационные состояния природного, техногенного и антропогенного характера. GPS-GLONASS система пространственной привязки. Привязка всех данных, полученных при лазерном сканировании, георадарном зондировании и аэрофотосъёмке инфракрасной камерой, осуществляется с помощью GPSGLONASS системы. Это позволяет указать точные координаты любых объектов и обнаруженных дефектов. Результаты Железнодорожные транспортные объекты и системы имеют значительную пространственную протяжённость. Эпизодические точечные наземные локальные обследования не обеспечивают оперативного получения достоверных и достаточных данных об их реальном техническом состоянии. Рис. 10. Комплексная диагностика протяжённых объектов. Предложенная технология и всесторонний анализ собранных данных позволяют в полной мере оценить состояние железнодорожных транспортных систем на всём протяжении диагностируемого объекта (рис. 10). Данная технология имеет комплексный характер и позволяет: получить высокоточные трёхмерные модели надземной и подземной части земляного полотна; выявить и классифицировать дефекты надземной и подземной части земляного полотна; выделить потенциально опасные участки железнодорожного пути; провести картирование подземных коммуникация, пересекающих ж/д насыпь; определить толщины и состав конструктивных слоёв железнодорожной насыпи; оценить воздействие пойменной воды и наводнений на насыпи; определить геометрию кровли и естественного основания насыпи; выявить просадки в слоях балластной призмы и естественного основания. В настоящее время наши усилия направлены на дальнейшее развитие теоретических основ и расширение практического использования методов космической диагностики в приложении к разным объектам техносферы. ГИС в департаменте транспорта (на примере штата Иллинойс) Базовая ГИС-карта, разработанная для поддержки управления данными в Департаменте транспорта штата Иллинойс (Illinois Department of Transportation, IDOT), изначально содержала только осевые линии по сегментам главных дорог, входящих в реестр IDOT. Она не включала сведения о 30000 миль второстепенных дорог, обслуживаемых местными ведомствами. В результате, ввиду невозможности проведения полноценного геокодирования адресов (их пространственной привязки), ограниченность имевшейся базы данных о дорогах становилась все более очевидной по мере быстро расширяющегося использования ГИС в подразделениях агентства. Несмотря на 15-летний опыт использования ГИС в IDOT, полученные преимущества были не столь велики, как могло бы быть. Основная причина заключалась в неполноте и нерациональном способе хранения данных дорожного реестра и другой транспортной информации. Администрация портов и железных дорог обращается к отчетам Oracle Discoverer через ГИС. В базе геоданных IDOT данные о событиях динамически соотносятся с маршрутами, представляемыми на объединенной базовой ГИС-карте. Эти и другие сдерживающие факторы, обусловленные неполнотой данных, ограничивали возможности получения многими государственными службами всех преимуществ, предоставляемых технологией ГИС. Более того, многие организации штата не могли использовать базу данных дорог IDOT для своих ГИС-приложений, поскольку нужные им данные в ней отсутствовали. По этим причинам IDOT возглавил разработку подробной карты дорожной сети всего штата, предназначенной для совместного использования с другими государственными и местными службами. Эта карта может использоваться для многих нужд, таких как управление сетью дорог, геокодирование мест аварий, ремонтные работы, может служить основой для разработки дополнительных тематических слоев. Решение для дорожной сети штата В марте 2005 г. IDOT объявил конкурс на разработку многофункционального решения для системы дорог, а также создания соответствующих инструментов и организационной основы для обслуживания дорожной сети. Для проведения полной оценки всех потребностей в ГИС и разработки стратегического плана расширения использования этой технологии во всем агентстве были привлечены как собственные специалисты, так и внешние консультанты. Была выбрана команда, предложенная компанией GIS Solutions, Inc. (г. Спрингфилд, шт. Иллинойс), деловым партнером ESRI. Она должна была предложить оптимальный путь для объединения данных о дорожной сети штата с учетом возможности широкого использования ГИС сотрудниками агентства для совершенствования внутренних деловых процессов, а также чтобы повысить качество информации, предоставляемой общественности. В качестве основы был выбран набор данных о дорогах NAVTEQ от GIS Solutions, содержащий регулярно обновляемые детальные данные о местных дорогах, которые могли быть добавлены к данным IDOT. Этот набор данных был создан путем объединения исходных данных и данных полевой съемки, полученных в процессе реальных поездок по дорогам со сбором ключевых атрибутов, необходимых для навигации. Создание базы геоданных IDOT по дорогам штата Чтобы создать базу геоданных, включающую и данные по местным дорогам, а также возможности геокодирования, геометрия и атрибутика набора данных NAVTEQ была скомбинирована с атрибутикой данных IDOT. В процессе объединения были сопоставлены объекты двух слоев геоданных, а затем проведен перенос атрибутивной информации между этими слоями. Сотрудники IDOT дополнили свою ГИС данными NAVTEQ, обеспечив поддержку функций динамической сегментации данных о событиях на обновленной геометрии дорожной сети. Для этого была сформирована система линейных ссылок с сегментированными сведениями о дорогах исходной базы IDOT. Этот метод оказался намного результативнее попытки привязки всех атрибутов к объектам в коммерческом наборе данных NAVTEQ. Информационный сайт IDOT для всех путешествующих по штату Иллинойс. Работы по объединению наборов были произведены для более чем 115000 миль дорог и потребовали около 6 месяцев. Для выполнения большинства этих задач использовались стандартные инструменты ArcView, дополненные добавочными средствами редактирования, созданными в среде ArcObjects. Были использованы возможности работы с несколькими версиями данных и другие преимущества, предоставляемые технологией ArcSDE, что обеспечило полноценное многопользовательское редактирование данных. После согласования версий был создан единый набор данных, сохраненный на сервере IDOT и управляемый через ArcSDE. Поддержание и обновление этого набора данных регулярно производится с помощью набора инструментов, созданных в ArcObjects для среды ArcGIS. Кроме того, команда разработала и отладила автоматизированный процесс использования инструментов ArcGIS и возможностей базы геоданных для извлечения изменений, вносимых в ежеквартальные обновления набора NAVTEQ, и их интеграции в новый набор. Это значительно сократило время обработки вновь появляющихся данных и обеспечило бесперебойное обращение всех пользователей к текущей версии базы данных по дорогам. По словам Сесила Реншоу, ведущего разработчика приложений Бюро обработки информации IDOT, наличие полного покрытия дорожной сети всего штата важно не только для пользователей внутри транспортного департамента, но и для многих пользователей практически во всех правительственных агентствах штата. Транспортная коалиция ГИС Иллинойса После выбора стратегии развития информационной базы на основе электронной карты всей дорожной сети штата IDOT обратился к другим государственным агентствам с предложением о долгосрочном сотрудничестве и кооперации усилий с местными правительствами в деле формирования Транспортной ГИС-коалиции. Эта коалиция призвана служить неким форумом для обмена ГИС-информацией о транспорте между всеми правительственными уровнями. Катализатором для создания Транспортной ГИС-коалиции явилось уникальное лицензионное соглашение и соглашение об обмене данными. В течение трёхлетнего периода действия соглашение на приобретение IDOT данных о дорогах компания NAVTEQ предоставила штату Иллинойс корпоративную лицензию, позволяющую всем правительственным организациям штата без ограничения числа пользователей и бесплатно использовать предоставляемые данные в любых приложениях для поддержки своих рабочих процессов. Кроме того, все правительственные агентства Иллинойса вправе редактировать, обновлять и/или расширять предоставляемый набор данных под свои нужны, добавлять новые данные, создавать некоммерческие приложения, обеспечивающие просмотр данных через Интернет для всех желающих. Это уникальное соглашение позволяет не только экономить средства местных ведомств и агентств штата. Оно также является первым шагом к стимулированию использования правительственными организациями единого унифицированного базового набора данных. Сейчас уже 38 местных правительственных агентств и организаций городского планирования подали запросы на использование объединенных данных о дорогах Иллинойса. IDOT надеется собрать дополнительную детальную информацию о местных дорогах и транспорте с помощью правительственных организаций городов и округов, чтобы продолжить создание полной и точной карты дорожной сети Иллинойса. Ожидается, что данные, собранные совместными усилиями коалиции дадут полную информацию о дорогах штата. Эта информационная база сможет применяться для анализа местоположений, для построения маршрутов и навигации, во многих других приложениях для поддержки принятия решений всеми, кому требуется доступ к информации о транспортной сети штата. IDOT полагает, что создание подробной электронной карты дорожной сети послужит толчком к обмену информацией между правительственными агентствами, упростит их работу в ГИС с надежным и постоянно улучшающимся набором данных, в котором будут учтены произошедшие изменения и усовершенствования дорог. По мнению Марка Кинкейда, руководитель информационного отдела IDOT, успешное развитие и развертывание цифровой карты дорог позволит IDOT предоставить государственным организациям, бизнесу и широкой общественности многочисленные полезные услуги посредством сервисов и ГИС-приложений. Инициатива IDOT указала курс на формирование полностью интегрированной корпоративной ГИС, к работе с которой постепенно примкнут все правительственные агентства Иллинойса. GPS/GPRS-мониторинг транспорта и мобильных объектов АNTOR MonitorMaster Вы хотите знать о том, как реально используется транспорт компании? Для Вас важно своевременное выполнение планов доставки грузов клиентам? Хотите знать, где находятся Ваши водители в рабочее время? Хотите быть уверенными, что они не используют Ваш транспорт для заработка «на стороне» и не сливают бензин? Вам интересно, соблюдают ли водители условия транспортировки товаров? Вы хотите иметь инструмент контроля транспортных расходов? Если Вы ответили «Да», значит, Вам нужна система GPS/GPRS-мониторинга транспорта и мобильных объектов АNTOR MonitorMaster, которую уже в течение нескольких лет успешно используют в своем ежедневном рабочем процессе более, чем 400 средних и крупных предприятий России и СНГ. Система мониторинга транспорта и мобильных объектов - ANTOR MonitorMaster Система ANTOR MonitorMaster предназначена для мониторинга транспорта и мобильных объектов, определения графиков их передвижения и отклонений от заданных маршрутов. В состав комплекса входит бортовое устройство и комплекс программных средств для обработки данных и подготовки отчетов. ANTOR MonitorMaster обеспечивает сбор и хранение информации о местоположении и состоянии транспорта, грузов и других мобильных объектов с помощью GPS и передачу ее с заданной периодичностью с помощью GPRS-соединения через Интернет. ANTOR MonitorMaster позволяет осуществлять слежение как при помощи GPS, так и при помощи ГЛОНАСС. Преимуществом ANTOR MonitorMaster является то, что если транспортные средства попадают в зону, где нет покрытия ГЛОНАСС, приборы слежения системы мониторинга, автоматически переключаются на приемы сигналов со спутников GPS. Таким образом, объекты не пропадают из поля зрения диспетчера, осуществляющего контроль за их передвижением на цифровой карте, встроенной в программную часть системы. Режимы работы ANTOR MonitorMaster Режим «План-факт» ANTOR MonitorMaster позволяет не только отслеживать фактическое местонахождение автомобиля, но и сравнить его фактический маршрут с запланированным. При интеграции ANTOR MonitorMaster с системой автоматизации планирования доставки продукции ANTOR LogisticsMaster™ такое сравнение осуществляется в режиме «План-Факт», где для каждого автомобиля отслеживаются следующие параметры: 1. маршрут движения: фактический и плановый; 2. продолжительность рейса: фактическая и плановая; 3. скорость передвижения: средняя и в каждой точке (диаграмма скорости); 4. пробег в рейсе: фактический и плановый; 5. время прибытия к клиенту: фактическое и плановое; 6. опоздания к клиенту (диаграмма обслуживания клиентов); 7. остановки в течение рейса (выключение двигателя). Программа предоставляет возможность задавать специальные или запрещенные зоны, при этом диспетчеру (менеджеру) автоматически поступает информация в случае, если какой-либо объект пересекает границу таких зон. Специальные фильтры баз данных позволяют диспетчеру (менеджеру) регулировать количество отображаемых объектов в соответствии с заданными параметрами (например, отображать только стратегически важные объекты), что особенно важно, когда диспетчеру приходится отслеживать более десяти объектов одновременно. Параметры настроек могут гибко изменяться в соответствии с бизнес-процессами клиента. Все данные за прошедшие дни попадают в архив и могут быть использованы для проведения дальнейшего анализа. Режим «Архив» - архивация данных Вся информация, поступающая в программу со всех устройств, а также планы рейсов накапливаются в базе данных и затем архивируются. Архивация производится сервером автоматически в нерабочее время (например, в полночь). В архиве сохраняются все параметры фактического передвижения автомобиля и все параметры плана. В дальнейшем оператор может выбрать любые рейсы по дате, автомобилям, водителям и загрузить их для просмотра. Впоследствии можно провести анализ рейсов за период, сразу выделить рейсы с отклонениями от заданных параметров и затем подробно изучить их. Режим «Анализ» - анализ накопленной информации Данные, сохраненные в архиве, могут быть использованы для статистического анализа рейсов и исполнения плана. Существует возможность проведения анализа работы одной автомашины или группы машин, а также всего объема рейсов сразу. Анализируются такие параметры как: 1. пробег, 2. время в пути, 3. число остановок, 4. число опозданий, 5. количество обслуженных клиентов, 6. средняя скорость, 7. время нахождения у клиентов и т.д. Можно анализировать расчетные и фактические значения, а также разницу между планом и фактом. Программа поддерживает несколько рабочих мест операторов, предназначена для работы с большим количеством автомобилей и не требует постоянного участия человека. Комплексный мониторинг ANTOR MonitorMaster – это комплексная система мониторинга, которая может интегрироваться с разными типами приборов, предоставляя клиентам выбор различных режимов мониторинга в соответствии с их потребностями: Транспорт на внутригородских перевозках можно отследить в режиме on-line при помощи «черного ящика» «Gelix-2», монтируемого в автомобиль, или его альтернативного варианта – переносного «чемоданчика» «Gelix G-Box». Дальние перевозчики могут воспользоваться более экономичным средством контроля в режиме off-line при помощи «JJ-Connect Registrator». Мобильных сотрудников независимо от способа передвижения можно отследить при помощи КПК (ANTOR PocketMaster™). Дополнительным удобством ANTOR PocketMaster™ является еще и наличие функции обратной связи с диспетчером. Данные о местонахождении объекта, пробеге, времени в пути, остановках и т.д. со всех устройств поступают и одновременно обрабатываются в ANTOR MonitorMaster для дальнейшей аналитики и отчетов. Таким образом, для осуществления различных видов мониторинга клиенту не нужно каждый раз приобретать программное обеспечение. Кроме того, помимо передачи данных о местонахождении автомобиля ANTOR MonitorMaster транслирует показания различного рода датчиков. Программа работает с четырьмя дискретными сенсорами, срабатывающими на включение/выключение, что позволяет отслеживать открытие/закрытие двери кузова автомобиля и т.д., температурным датчиком, а также двумя аналоговыми датчиками, показывающими напряжение в сети установленных на транспортном средстве механизмов (например, компрессоров, помпы и т.д.) и позволяющими отслеживать их работу. Наличие такой функции очень удобно для отслеживания работы спецтехники и предотвращения ее несанкционированного использования. Отчеты: ANTOR MonitorMaster позволяет генерировать отчеты по выполненным рейсам определенного автомобиля или группы автомобилей за какойлибо день или за определенный период в табличном виде, а также с диаграммами и фрагментами карт. Система также генерирует отчеты за любой период по пробегу, расходу топлива, а также по сравнению запланированного и фактического пробегов. Области применения Транспортные, логистические, экспедиторские компании: мониторинг загрузки транспорта, контроль пробега и топлива, оперативная коррекция заданий; Компании, предоставляющие услуги доставки деловой корреспонденции: оперативная передача заявки ближайшему, способному выполнить ее представителю компании; Производственные и торговые предприятия: ежедневный контроль работы агентов и использования ими служебного автотранспорта; Оперативные службы: распределение заданий для оперативного реагирования на нештатные, чрезвычайные или аварийные ситуации; Строительные организации: мониторинг транспорта, спецтехники, дорогостоящего оборудования, стройматериалов и грузов; Сервисные организации: контроль и выдача оперативных заданий сервисным бригадам и специалистам, обслуживающих оборудование; Банки: мониторинг ценных грузов, инкассаторских и VIPавтомобилей, контроль состояния объектов. Продукт легко интегрируется с системой автоматизации планирования доставки ANTOR LogisticsMaster™ и системой управления торговыми агентами ANTOR TerraMaster™ Agent, что значительно повышает эффективность их применения и сферу использования всех трех продуктов. Преимущества системы ANTOR MonitorMaster обеспечивает такую важную составляющую процесса управления, как контроль. Ключевыми преимуществами комплекса по сравнению с распространенными системами оперативного мониторинга местоположения являются: возможности визуализации и анализа пользовательской информации Заказчика на входящей в состав комплекса масштабируемой электронной карте; возможности хранения данных о перемещении и состоянии контролируемых объектов, подготовки на их основе отчетов, содержащих, в том числе и визуализированные на электронной карте данные; интеграция с программными бизнес-приложениями компании "АНТОР Бизнес Решения" и Заказчика. Мониторинг транспорта и персонала на основе КПК – ANTOR PocketMaster™ Мониторинг может производиться как при помощи черных ящиков, устанавливаемых на автомобили, так и при помощи КПК посредством решения по мониторингу транспорта и персонала – ANTOR PocketMaster™. Система ANTOR PocketMaster™ обладает тем же набором программных функций, что и ANTOR MonitorMaster, однако отличается абонентскими устройствами. Преимуществом ANTOR PocketMaster™ является: возможность мониторинга местонахождения персонала без привязки к транспортному средству, осуществление оперативного двустороннего обмена текстовыми сообщения ми между диспетчерами и мобильными сотрудниками (включая специальные сообщения о событиях). Автоматизация планирования доставки продукции АNTOR LogisticsMaster™ Ваши диспетчеры тратят по несколько часов в день на планирование доставки? Вы хотите увеличить точность выполнения заказов, сократить период доставки, рационально спланировать ее время? Хотите доставлять товары клиенту точно в срок даже в периоды пиковых отгрузок? У Вас постоянно растут расходы на транспорт? Хотите быть уверенными, что не тратите лишние деньги на аренду транспорта, что арендованный транспорт используется эффективно, не простаивает или не ездит недогруженным? Хотите иметь инструмент автоматизации планирования маршрутов? Если Вы ответили: Да, - значит, Вам нужна система АNTOR LogisticsMaster™, которую уже в течение нескольких лет успешно используют в своем ежедневном рабочем процессе более, чем 400 средних и крупных предприятий России и СНГ. Назначение системы - автоматизация работы диспетчеров Программное решение АNTOR LogisticsMaster™ предназначено для автоматизации работы диспетчеров и позволяет предприятиям, осуществляющим доставку товаров клиентам или транспортировку грузов на торговые точки и склады, автоматизировать процессы управления доставкой и планирования маршрутов. АNTOR LogisticsMaster™ предоставляет возможность не только обрабатывать большое количество информации за короткий промежуток времени, но и четко организовать структуру рабочих процессов, связанных с планированием перевозок что повышает эффективность работы компании в целом. Информационная система помогает диспетчеру автоматизировать планирование маршрутов в соответствии со следующими требованиями: минимальный суммарный пробег всех автомобилей по всем маршрутам, максимальная загрузка каждого транспортного средства, минимальное использование арендованного транспорта и т.д. Области применения Система АNTOR LogisticsMaster™ служит для автоматизации управления доставкой и предназначена для: торговых компаний, доставляющих товары покупателям и партнерам (прямая дистрибуция); транспортных и логистических компаний, оказывающих услуги по доставке грузов; сервисных компаний или подразделений, обслуживающих оборудование в разных частях города. Преимущества системы Внедрение решения по планированию маршрутов позволяет не только сократить время планирования, но и улучшить его качество. 1. За счет сокращения времени, затрачиваемого на планирование маршрутов доставки, у компании появляется возможность использовать это время на дополнительный прием заказов, что позволяет увеличить объемы продаж, и/или осуществить более удобную комплектацию заказов в кузове автомобиля в соответствии с порядком объезда точек, что сокращает время разгрузки у клиента и позволяет обслужить больше клиентов. 2. За счет более качественного планирования сокращается пробег, повышается эффективность загрузки транспорта, высвобождаются дополнительные транспортные средства. 3. Система автоматизации планирования доставки повышает удовлетворенность клиентов, т.к. доставка осуществляется вовремя. 4. Упрощается контроль выполнения плана и расхода топлива на основе объективных расчетов. Исходные данные 1. Список заявок на доставку товара на один день. Заявки на доставку на каждый день импортируются из информационной системы заказчика. 2. Список автомашин, готовых к выполнению маршрутов доставки. Каждый автомобиль имеет ряд характеристик, которые учитываются при расчетах: грузоподъемность; максимально допустимый объем груза; статус автомобиля (собственный или арендованный); ограничения по максимальному количеству обслуживаемых за день заявок; максимально допустимая продолжительность рейса; тип разгрузки автомобиля (боковой или задний борт). 3. Адрес склада 4. Компьютерная карта региона с описанием транспортной сети (входит в состав АNTOR LogisticsMaster™) Результаты работы системы 1. Список рейсов, который содержит: номер рейса, автомобиль (тип, государственный номер), ФИО водителя вес и объем груза на рейсе, планируемое время всего маршрута, протяженность рейса, количество пунктов в рейсе. 2. Заявки в рейсе, в которых указаны: номер пункта доставки на маршруте (в порядке следования по маршруту), название клиента адрес доставки планируемое время прибытия к клиенту, категория клиента (VIP/обычный), тип разгрузки товара у клиента, время разгрузки. Отчетные документы Система АNTOR LogisticsMaster™ автоматически формирует отчетные документы по результатам планирования рейсов. В число стандартных входят следующие отчеты: Описание маршрута (содержит подробное описание каждого рейса с указанием времени и протяженности пути следования автомобиля при обслуживании клиентов). Расписание маршрутов (предназначено для диспетчера и содержит информацию обо всех запланированных рейсах). Маршрутный лист для каждого рейса (содержит Ф.И.О. водителя, государственный номер автомобиля, название получателя и его адрес, вес и объем груза, планируемое время прибытия к клиенту, общее время на линии, протяженность маршрута). Заказы (содержат информацию об очередности доставок, название получателя и его адрес, номера автомобиля, ФИО водителя). Подробное описание маршрута (предназначено для водителя и содержит название и адрес получателя, вес груза и фрагмент карты с нанесенным на нее маршрутом следования). Отчеты могут быть настроены в соответствии с требованиями предприятия-клиента и при необходимости экспортированы в информационную систему заказчика. Добавьте к плану факт! Оптимизация доставки – хорошее начало. Однако, важно еще и проверить, придерживаются ли водители запланированных маршрутов, иначе вся экономия пробега и другие параметры оптимизации доставки, достигнутые за счет грамотного планирования перевозок, останутся только на бумаге. Проконтролировать фактическое выполнение плана можно при помощи интеграции АNTOR LogisticsMaster™ с системой мониторинга транспорта и мобильных объектов ANTOR MonitorMaster. Комбинированное использование данных программ предоставляет супервайзерам и диспетчерам наглядное сравнение запланированных и фактических маршрутов на электронной карте в режиме «План-Факт», что позволяет выявить все отклонения от плана, а также решать ряд контрольных и аналитических задач. Если Вы заинтересовались ANTOR LogisticsMaster™ и ANTOR MonitorMaster свяжитесь с нами по телефону + 7 (495) 411 99 75 в Москве и + 7 (812) 702 08 46 в Санкт-Петербурге или с нашими партнерами в других регионах РФ и странах СНГ. Маркетинговый анализ деятельности сети филиалов/ торговых точек ANTOR TerraMaster™ Analyst Какие торговые точки продали больше Вашей продукции и за какие периоды времени? Как изменяется динамика продаж Вашей продукции за различные периоды времени по разным позициям ассортимента? Какие торговые точки имеют резервы роста, как добиться роста объема продаж, кому уделять больше внимания, кому предоставить льготы? Если Вы задаете себе эти вопросы, Вам стоит ознакомиться с программным продуктом ANTOR TerraMaster™ Analyst, который уже в течение нескольких лет ежедневно используют ряд ведущих предприятий. Области применения Система ANTOR TerraMaster™ Analyst позволяет руководителям cлужб cбыта, продаж и маркетинга визуализировать данные о продажах и проводить их анализ. Система активно используется: предприятиями оптовой и розничной торговли; производителями продуктов питания (пищевая промышленность); производителями косметических средств и бытовой химии (химическая промышленность) и др. Преимущества системы Преимущества ANTOR TerraMaster™ Analyst над «бумажными» технологиями управления и традиционными методиками анализа достигаются за счет: визуализации и анализе данных на электронной карте; работы только с актуальными данными; возможности интеграции в информационную систему предприятия. Возможности системы Система ANTOR TerraMaster™ Analyst позволяет визуализировать данные о продажах и проводить их анализ в территориальном разрезе: сравнительный анализ объема и динамики продаж в конкретной торговой точке, в группе точек, в точках выделенной зоны или нескольких зон измерение продаж по различным категориям - объемные (масса, объем, количество), денежные, процентные (к плану, прошлым периодам, другим позициям ассортимента), приведенные единицы (на 1 метр торговой площади, на 1 покупателя и т.д.) определение успешных, проблемных и перспективных торговых точек и зон На основании данных о продажах за определенный период система формирует выборки лучших и худших торговых точек или зон, располагая их на карте и помечая цветом. Такой подход позволяет пользователям системы (супервайзерам, руководителям отделов сбыта, отделов маркетинга) иметь визуальное представление о продажах в том или ином объекте, а также выявлять множество проблем, среди которых могут быть: постоянно или периодически самый низкий оборот (по торговой точке или зоне), оборот ниже среднего показателя (по торговой точке или зоне), отрицательная динамика продаж (по торговой точке или зоне) и т.д. прогноз объема продаж и обоснование планов для торговых представителей и объектов определение зависимости объемов продаж и ассортимента от территориальных и демографических особенностей районов (например, возможный рост объемов продаж за счет строительства нового жилого дома, новой станции метрополитена или нового выхода и т.д.) В ходе анализа используются принципы геомаркетинга - области маркетинга, в котором особое внимание уделяется использованию знаний о территории, на которой ведется бизнес. Карта содержит информацию о населении, пассажиропотоках и других факторах и объектах, влияющих на продажи. Использование баз данных: Быстрое и точное решение перечисленных пространственных задач требует учета многих территориальных факторов: демография, торговля, транспорт, бизнес, спорт и отдых и т.д. Такой учет в ANTOR TerraMaster™ Analyst базируется на использовании перечисленных ниже дополнительных баз данных. 1. Население, жилье и места скопления потенциальных клиентов 1.1. Жилые дома (адрес, количество квартир, этажность, материал стен, год постройки, стоимость 1м2 согласно БТИ) 1.2. Средняя стоимость аренды жилых помещений по районам 1.3. Объекты HoReCaDi (отели, рестораны, кафе, дискотеки), «якорные» объекты, обеспечивающие потоки потенциальных покупателей 2. Торговля и сервис 2.1. Торговые точки (месторасположение, специализация и параметры) 2.2. Супермаркеты, гипермаркеты и ТЦ 3. Розничные банки 3.1. Филиальная сеть банков (филиалы, отделения, банкоматы) 4. Транспорт 4.1. Пассажиропотоки метрополитена (суточный пассажиропоток каждой станции метро) 4.2. Наземный муниципальный транспорт (месторасположение остановок и количество маршрутов на каждой) Визуализация таких баз данных на электронной карте позволяет выявить покупательную способность того или иного региона и проанализировать или спрогнозировать эффективность работы того или иного объекта бизнеса. Использование OLAP-технологии Современное, эффективное аналитическое средство - OLAPтехнологии в ANTOR TerraMaster™ Analyst! Применение OLAP-технологии в системе ANTOR TerraMaster™ Analyst позволяет аналитикам компании, используя корпоративную информацию, оценивать эффективность работы предприятия, планировать и прогнозировать работу той или иной торговой точки, филиала или представительства компании за месяц, год и т.д. Из сформированного в OLAP куба можно выбрать любой интересующий срез с данными о категориях товаров, торговых точках, о продажах и импортировать в ANTOR TerraMaster™ Analyst для проведения дальнейшего территориального анализа. Совмещая возможности визуализации данных о продажах средствами ГЕО-маркетинга и OLAP анализа, ANTOR TerraMaster™ Analyst является мощным инструментом аналитика, руководителя. Система ANTOR TerraMaster™ Analyst поддерживает автоматическую подготовку многостраничных отчетов, в которые включены средства ГЕО маркетинга, таблицы и бизнес-графика. Тема 5. Информационные системы моделирования логистических бизнес-процессов Построение бизнес-моделей компании. В мировой практике логистика стала целеполагающей сферой деятельности с середины 70-х годов. С этого времени акценты в оценке силы бизнеса сместились в область ресурсного потенциала и экономии на издержках обращения. Это прежде всего потому, в современном бизнесе существенно возросло время прохождения товара по различным каналам материально-технического обеспечения (свыше 90% временных затрат), что и вызывает повышенный интерес к логистике. Интеграция различных функций товародвижения дает возможность устанавливать оптимальное соотношение интересов различных компаний и подразделений фирмы, достигать на этой основе минимизации совокупных издержек и получать такой общий результат деятельности, который превосходит сумму отдельных эффектов. Эффективность логистической системы при заданном уровне логистических издержек обычно характеризуется следующей группой показателей: готовность товара к поставке, обязательность, гибкость и качество поставок, сокращение времени выполнения заказа, информационная готовность. Значения этих показателей непосредственно зависит от уровня организации бизнес-процессов в компании. В узком смысле этого термина, логистика – это и есть организация процессов разного типа. Но если в ведущих компаниях сейчас все внимание сосредоточено на задаче их оптимизации, то большая часть еще не решила предыдущую - выстроить процессы в более или менее приемлемую систему, для чего, прежде всего, необходимо их формальное описание. Только решив эту задачу и научившись получать необходимую информацию о материальных потоках, можно начать целенаправленное управление показателями качества логистической системы с применением известных методов управления запасами, логистическими издержками и другими компонентами логистики. Приступая к построению формальных моделей бизнес-процессов желательно представить их роль в общем ряду бизнес-моделей компании. В общем случае, задача структурного описания процессов может преследовать следующие цели: Стратегический анализ организации процессов компании, с целью моделирования взаимодействия ее подразделений между собой и с контрагентами. Организация и оптимизация логистических цепочек, упомянутых ранее. Однако только немногие компании могут позволить себе иметь полное описание своей деятельности с необходимой для управления степенью детализации. Поэтому, в качестве объектов для формального описания должны быть выбраны «ключевые» процессы компании, наиболее сильно отражающиеся на ее конкурентоспособности. Постановка системы качества, также связанная с достижением стратегических целей предприятия. В последней редакции стандарта качества ISO-9000 деятельность компании рекомендуется описывать, как совокупность бизнес–процессов, что позволяет достигнуть ее лучшей прозрачности в части обеспечения «гарантированного уровня качества разработок, производства и поставок продукции». И, наконец, еще один случай, когда формальное описание процессов является необходимым - это переход к их компьютеризации. Здесь надо еще точнее представить каждый из процессов – ресурсы, документы, исполнителей, действия, условия ветвления и т.п. Остановимся на хорошо разработанном семействе методологий IDEF, которое в США является государственным стандартом IDEF - ICAM DEFinition, где ICAM, в свою очередь, обозначает программу «Интеграция компьютерных и промышленных технологий» разработанную по заказу ВВС США и получившую международное признание. После опубликования данного стандарта он был успешно применен в самых различных областях бизнеса, показав себя эффективным средством анализа процессов в промышленных и торговых системах, госструктурах и т.п. Более того, именно с широким применением IDEF связано возникновение основных идей популярного ныне BPR (бизнес – процесс реинжиниринга) В основе нотации и методологии IDEF0 лежит графическая визуализация бизнес - процессов в виде блоков, с различной функциональной ролью сторон. Объектами преобразования для бизнес-процессов могут являться различные виды ресурсов предприятия: материальные (сырье, материалы, продукция), финансовые, информационные. В IDEF0-диаграммах обозначения этих ресурсов располагаются на дугах графа. Как правило, одновременно описываются материальные (или финансовые) потоки и связанные с ними информационные. Место соединения дуги с блоком определяет тип интерфейса. Управляющая информация входит в блок сверху, в то время как информация или другой ресурс, которые подвергаются обработке, показаны с левой стороны блока, а результаты (выход) с правой стороны. Механизм (подразделение, человек или автоматизированная система), который реализует функцию представлен дугой снизу Кроме правил изображения существенными в методологии IDEF0 блоков и потоков, наиболее являются принципы объединения блоков в модель: Принцип функциональной декомпозиции Принцип контекстной диаграммы Принцип ограничения сложности Применение методологий семейства IDEF (особенно в сочетании с соответствующими программными средствами) позволяет существенно повысить эффект от взаимодействия специалистов как внутри предприятия, так и с внешними консультантами например, на этапе концептуального проектирования информационной системы. Очень важной является возможность использования навыков моделирования при разработке новых расширений бизнеса, как стратегического характера, так и оперативных (например, начало продаж по предварительным заказам). Все это можно процедурно увязать с существующими процессами, т.е. вписать в контекст существующей деятельности и довести до конкретных исполнителей. Таким образом, лишь точно построив процессы (и, конечно, устранив выявленные в результате этого мероприятия «нестыковки») мы, во многом, можем достичь одной из главных целей логистики – создания некоего конвейера упорядочивающего всю работу компании и добиться существенного улучшения по важнейшим логистическим показателям, характеризующим ее деятельность. Дальнейшее движение вперед связано с реинжинирингом или перестройкой процессов с последующей их автоматизацией, так как реинжиниринг, по определению, имеет в виду кардинальное улучшение всех показателей связанных с деятельностью компании, что становится возможным благодаря использованию возможностей, предоставляемых компьютерными технологиями. Но прежде чем идти вперед стоит иметь ввиду, что в бизнесмоделировании построение процессных моделей является для компаний ВТОРЫМ шагом. А первой в иерархии моделей (и в порядке их разработки) является, как правило, так называемая организационно-функциональная (матричная) модель. Только очень малым растущим фирмам формальную оргструктуру заменяет оргкультура – общие ценности и цели сотрудников. Зато чрезвычайно важны отлаженные бизнес- процессы. И их, как это можно догадаться, немного. Крупные компании вынуждены начать бизнес-моделирования с идентификации и инвентаризации всех бизнес-процессов и контуров управления, которые на этом этапе выступают в свернутом виде – в виде простого перечисления (классификатора) функций, поддерживаемых в компании (или ее «функционала»). После чего, в модели необходимо закрепить зоны ответственности за выполняемые функции - в терминологии процессного моделирования, бизнес – реинжиниринга эта операция называется «назначить владельцев процессов». В основе этой технологии, практически, лежат два инструмента моделирования: Классификаторы и Матричные проекции Классификаторы, представляют собой точные иерархические списки элементов модели. Каждый из элементов может быть охарактеризован набором дополнительных атрибутов. Количество таких списков- классификаторов определяется целью построения модели. Фактически управленческих классификаторы регистров, представляют содержащих собой набор преимущественно неколичественную информацию, совокупность которых задает систему координат для описания деятельности компании. То есть, для получения полной картины бизнеса, кроме привычных для бухгалтерского учета регистров, выработанных в плане счетов и отражающих только финансовохозяйственную деятельность, вводятся дополнительные регистры, которые отражают другие объекты учета. Матричная проекция (Матрица) - это два классификатора, элементы которых имеют установленные связи друг с другом. Назначение проекций – задать систему отношений между классификаторами бизнес - модели. Так же как пространственный объект любой сложности (например, здание) может быть представлены конечным числом двумерных (плоских) проекций - чертежей, так и несколько матриц дают возможность строить многомерные структурные описания системы, делают сложные конструкции обозримыми и документируемыми Каждое предприятие пронизано сложнейшей системой отношений и связей. И тем не менее, все задачи принятия решений по закреплению ответственности, средств и т.п. решаются методом парных проекций регистров-классификаторов с последующим выводом многомерных отчетов Выбирая количество классификаторов и глубину иерархии мы можем получать модель бизнеса той или иной степени точности. Например, для построения организационно-функциональной модели применяется всего несколько классификаторов: Основные бизнесы, группы продуктов и услуг компании Ресурсы, потребляемые, компанией в ходе своей деятельности Функции (= бизнес-процессы), поддерживаемые в компании Организационные звенья компании В самых простых моделях этого типа отсутствует даже классификатор ресурсы. Зато классификатор функции, обычно разбивают на 2 или 3. Основные функции – непосредственно связанные с процессом преобразования внешних ресурсов в продукцию и услуги предприятия. Функции менеджмента – или функции управления предприятием. Примем для начала, что задачи управления описываются следующим набором компонент - функциональных областей менеджмента. Это не истина в последней инстанции (кто-то может предложить иное), но такой выбор представляется полезным, хотя бы для того, чтобы сдвинуться с места. Функции обеспечения – поддерживающие производственную, коммерческую и управленческую деятельность. Эти функции создают условия для реализации основных функций и функций менеджмента. Надо также иметь в виду, что главной функцией Компании является предоставление продуктов формальное описание, предприятия перечня и услуг. Поэтому согласование его бизнесов и сначала утверждение (направлений производится руководством коммерческой деятельности), продукции и услуг. Из этого классификатора внешним контрагентам должно быть понятно, чем предприятие интересно рынку, а для внутренних целей - ясно для чего нужен тот или иной функционал компании. важным Очень иерархичность. свойством классификаторов является их Например, если на «верхнем» уровне компоненты логистики поддерживаемые в компании выбираются, как правило, из такого ряда: Закупочная логистика обеспечение предприятия материальными ресурсами. Распределительная логистика - обеспечение рационализации процесса физического продвижения продукции к потребителю и формирование системы эффективного логистического сервиса. Производственная логистика - обеспечение качественного своевременного и комплектного производства продукции в соответствии с хозяйственными договорами, сокращение производственного цикла и оптимизация затрат на производство. Складская логистика - операции, непосредственно связанные с переработкой и оформлением грузов и координацией со службами закупок и продаж, расчет оптимального количества складов и места их расположения. Транспортная логистика - оптимизация транспортных систем, выбор вида и типа транспортных средств; определение разноканальных маршрутов доставки; обеспечение технологического единства транспортно-складского процесса. Причем компания сначала, должна определить, поддерживается ли у нее, вообще, та или иная группа функций. На следующем же уровне происходит уточнение (детализация) каждой из этих компонент. Например, в складской логистике в компании могут поддерживаться (или не поддерживаться) следующие задачи управления: Складская логистика: Состав и назначения складов Система и средства складирования Управление запасами Управление параметрами поставок Управление параметрами заказа Управление уровнем запасов Организация работы складов Бюджет хранения На следующем уровне могут быть раскрыты задачи решаемые в области «Управления запасами» и т. д. Выработка критериев для отнесения функции к тому или иному классу может происходить с помощью, так называемых, матриц-генераторов. Кроме того, одновременно может производиться анализ полноты реализации или обеспеченности выполнения функций (подфункций, задач), что предполагает исследование этапности в реализации данной функции (задачи). Например, можно принять в качестве стандартного для компании некоторый управленческий цикл, то есть договориться, что некий компонент управления считается поддержанным в компании если он последовательно проходит данный список управленческих операций. Тогда, с помощью матрицы-генератора, которая раскладывает компоненты менеджмента по этапам управленческого цикла, происходит формирование или проверяется полнота функций управления по каждой из компонент. Конечно, надо помнить, что на рисунке изображен верхний уровень классификатора «Компоненты менеджмента» - такое разложение нужно делать после проведения детализации компонент до нужного уровня. Основные и обеспечивающие функции можно получить с помощью аналогичных матриц-генераторов. Но здесь разложение компонент идет по этапам производственно-коммерческих и технологических, а не управленческих циклов. Функции обеспечения вторичны – они создают условия для выполнения основных функций и функций менеджмента. Проекция бизнесфункций определяет на типовые компоненты обеспечивающие производственного бизнес-функции. обеспечения Проекция функций менеджмента на компоненты обеспечения менеджмента – обеспечивающие функции менеджмента. Существует много способов формирования классификаторов функций - анализ организационных документов, анкетирование, «мозговой штурм» и т.п. Примечание: При заполнение классификаторов очень важно не выдавать желаемое за действительное и описывать компанию «AS IT - как есть». Внесение изменений, совершенствование или «реструктуризация управления» компанией т.е. переход к модели «TO BE - как надо» - это отдельная проблема, которую решают потом. Желательно перед этим определиться со стратегией этих изменений. В результате этих операций производится идентификация функционала и создается единая терминология описания функций предприятия, которая должна быть согласована всеми ведущими менеджерами. Составление классификатора оргзвеньев достаточно прозрачно и на этом можно не останавливаться – важно только, чтобы уровень детализации функций соответствовал уровню детализации звеньев. После формирования всех базовых классификаторов и производится их закрепление за оргзвеньями предприятия. Делается это с помощью описанных ранее матричных проекций. По научному это называется формирование матрицы-распределителя функций по оргзвеньям. А на практике напоминает игру в крестики- -нолики: По строчкам таблицы указываются подразделения, по столбцам функции, составляющие содержание процесса управления и бизнес-процесса в данной компании. На пересечениях функций и подразделений, которые ответственны за выполнении функции, ставится крестик (X). Таким образом, процесс создания Положения об организационнофункциональной структуре Компании состоит и вполне определенных этапов и доступен для понимания и самостоятельного освоения. При создании таких модели имеются скорее технологические сложности. Таблица проекций функций на исполнительные звенья может иметь весьма большую размерность. В средних компаниях это 500 единиц – 20 звеньев на 25 функций. В больших компаниях это может быть 5 000 единиц 50 звеньев на 100 функций. Это усугубляется еще и тем, что продвинутые компании имеют склонность к увеличению степени детализации моделей! Вполне очевидно, для построения модели необходимы не только типовые методики и процедуры, а так же специальные программные средства, поддерживающие работу по таким методикам и процедурам. Решение не заставило себя долго ждать. В начале 90-х годов на Западе появились первые специализированные программы, способные помогать решению задач, связанных с организацией управления предприятием - Orgware (программы организации деятельности). Решения SAP ERP в логистике Возможно ли одновременно удовлетворить требовательных клиентов и повысить рентабельность? Опыт передовых организаций показывает, что да. Однако переход от традиционной логистической цепочки к глобальной сети поставок обычно требует пересмотра привычных моделей бизнеса и подходов к ИТ. Лидеры рынка, выбравшие для себя бизнес-стратегию динамических сетей поставок, достигли значительных результатов, в том числе снижения уровня запасов, повышения предсказуемости наличия нужного товара на складе и общего увеличения рентабельности. Делая возможными комплексные бизнес-процессы, решение SAP Business Suite помогает Вам согласовать уровень взаимодействие в запасов масштабе с рыночным глобальной спросом, организовать производственной сети и интегрировать логистику с выполнением операций. Кроме того, решения SAP могут предоставить необходимую прозрачность для оптимизации текущей деятельности, обеспечения стабильности бизнес-процессов и оперативного реагирования эффективностью и гибкостью. на потребности клиентов с большей Неважно в какой отрасли Вы работаете или какого размера Ваша компания – Вы получаете возможность в удобные для Вас сроки и без дорогостоящих обновлений внедрить только те приложения и системы, которые необходимы для решения Ваших уникальных задач. Воспользовавшись услугами службы SAP Services до, во время и после развертывания решения, Вы можете оптимизировать вложения в информационные технологии. Благодаря пакету услуг SAP Enterprise Support компании получают все преимущества интеграции систем SAP и сторонних поставщиков, минимизируют риски, быстрее реализуют инновации и управляют жизненным циклом приложений. Каким образом сценарии создания ценности влияют на повышение эффективности бизнеса? Узнайте, как сценарии создания ценности помогают: Синхронизировать спрос и предложение по всей бизнес-сети для сокращения дефицита продукции при меньшем уровне запасов Создавать производственные сети для обеспечения поставок под потребности для всего производства в целом, включая внутренние и внешние мощности Управлять логистикой и выполнением операций в области снабжения, хранения, перемещения и поставок в рамках глобальной сети. Обеспечить возможность оперативного контроля сети поставок с целью защиты Ваших клиентов, Вашего бренда и снижения финансовых рисков и рисков, связанных с безопасностью. Решение для управления складами. Использование решений SAP для управления складами (SAP WMS) позволяет оптимизировать складскую деятельность, включая обработку входящей и исходящей документации, управление объектами и хранение, инвентаризацию, а также планируемое и условное сквозное складирование. Можно воспользоваться такими технологиями сбора данных, как радиочастотная идентификация (RFID), голосовая идентификация, новые инструменты оптимизации рабочей нагрузки. Решения SAP для управления складами позволяют осуществлять обработку входящей документации, автоматизировать складские операции с помощью RFID-технологии, автоматизировать складской учет. В результате компания может получать и обрабатывать товары, поступающие извне, посредством однократного радиочастотного сканирования. Может быть получен доступ как к конкретной, так и к общей информации, включая детали процессов внутренней доставки. Обработка исходящей документации способствует эффективному использованию RFID-технологии с целью управления распределением товара, а также с целью управления деятельностью, направленной на подтверждение факта доставки груза. С помощью решений SAP для управления складами сотрудники компании могут направлять поступающие товары посредством процессов сквозного складирования. Данные процессы позволяют минимизировать повторное передвижение товара внутри склада, оптимизировать входящий и исходящий товарный поток, а также сократить внутрискладские перемещения. Оптимизация внутренних передвижений и хранения товаров внутри склада, планирование и реализация фактической и циклической инвентаризации все это также возможно. Для максимизации использования и повышения производительности складских трудовых ресурсов SAP предлагает возможность управления трудовыми отношениями с целью контроля за деятельностью сотрудников в соответствии с установленными трудовыми стандартами или иными показателями деятельности. Существует возможность оценки деятельности сотрудников путем контроля за непосредственными и косвенными трудовыми затратами сотрудника, а также через предоставление точных обзорных данных по деятельности всех складских работников. Иные процессы, которые могут быть интересны: Многоканальная розничная реализация Управление розничным магазином Управление категориями Управление ценообразованием Возможно ли удовлетворение требовательных клиентов при увеличении рентабельности в современном мире избыточного выбора, фрагментарных рынков и распределенных логистических цепочек? Ответом будет громкое «да», однако для этого необходимо научиться распознавать сигналы об изменении спроса и предложения и реагировать на них. Традиционный подход к планированию, ориентированный на функции и единичные предприятия, ограничивает возможности компаний предвидеть изменения и избегать неожиданностей. Необходима возможность рассмотрения всех элементов спроса, как внутренних, так и исходящих от клиентов. В то же время все каналы, входящие в расширенную сеть, должны иметь возможность мгновенно реагировать на любые изменения спроса или предложения. По сути, ключом к такому быстрому и эффективному реагированию является сотрудничество в масштабах всей сети. Решения SAP помогают компаниям управлять сетями поставок, предоставляя процессы совместного планирования спроса и предложения, постоянно отслеживающие колебания потребительского спроса, изменения поставок и производственные сбои и выгодным образом реагирующие на них. Синхронизация спроса и предложения, а также повышение эффективности реагирования дают компаниям следующие возможности: Достижение высокого уровня обслуживания клиентов и обеспечение своевременности поставок Значительное снижение продолжительности циклов, уровня запасов и затрат в логистической цепочке Решения SAP позволяют достигать этих результатов за счет обеспечения прозрачности данных и эффективного объединения трех взаимосвязанных основных процессов для создания правильной структуры ресурсов, понимания динамики спроса и реагирования на нее в реальном времени: Планирование продаж и операций – оптимизация операционной рентабельности за счет поддержания общего баланса спроса и предложения для всех корпоративных функций и участников сети путем создания нужных ресурсов для выгодного удовлетворения спроса. Совместное управление спросом – улучшение обслуживания клиентов за счет синхронизации сети поставок с системой распределения и производством, что позволяет обеспечить наличие нужного продукта в нужном месте в нужное время. Интеграция внутренних и внешних источников данных на базе платформы SAP NetWeaver и применение решений по обработке бизнесинформации Business Objects, ныне одной из компаний SAP, позволяют обеспечить полную прозрачность сведений о спросе, запасах и производстве во всей сети поставок. Кроме того, платформа SAP NetWeaver упрощает задачу, позволяя использовать решения партнеров SAP, такие как приложение по многоступенчатой оптимизации запасов SmartOps или приложение по сбору сигналов о спросе Vision Chain, что дополнительно усиливает налаживаемые комплексные процессы. Услуги SAP по стратегическому консультированию в области бизнеса и ИТ, а также услуги партнеров компании помогут вам в выполнении преобразований и обеспечении преимуществ быстрого и более надежного реагирования. Как производители могут эффективно и предсказуемо управлять различными вариантами товаров, которых могут быть тысячи и которые изготавливаются на заводах, расположенных по всему земному шару, в условиях глобальной экономики, когда большинство руководителей компаний ожидает, что производством будет управлять спрос, а не предложение? Как может компания систематически справляться с этой задачей в среде, где ее основными производственными проблемами зачастую являются сроки выполнения и колебания спроса? Лидеры рынка решают эту задачу путем эффективного преобразования своей сети внутренних и внешних производств, поставщиков, торговых партнеров и внешних поставщиков услуг в единое виртуальное глобальное производство. Подобный переход к модели единого виртуального предприятия обладает достаточным потенциалом для снижения времени выполнения и повышения рентабельности с одновременным сокращением случаев нехватки товара и оптимизацией запасов. По данным отчета компании AMR Research «Руководство по управлению спросом», большинство передовых компаний, ориентирующихся на спрос, держит на 15% меньше запасов, идеально выполняет на 17% больше заказов и имеет цикл обращения денежных средств на 35% короче, чем у других компаний. В нынешней глобальной среде стратегической задачей ИТ является обеспечение единого представления для нескольких компаний с разрозненными системами – по сути, унифицированного виртуального предприятия, позволяющего минимизировать затраты, не ухудшая при этом обслуживания клиентов. Компания SAP решает эту задачу путем предоставления решений и услуг по планированию и использованию производственных сетей. Решения SAP обеспечивают клиентам полную прозрачность динамики спроса, предложения и производства в сочетании с интегрированными комплексными процессами, позволяющими постоянно планировать и осуществлять производство в масштабах сети. В их число входят следующие: Консолидированное планирование производства в масштабах сети – минимизация времени выполнения по нескольким заводам, продуктам и поставщикам за счет разработки подробных выполнимых планов производства. Скоординированное функционирование сети – сокращение нехватки продукции, незавершенного производства и запасов готовых товаров или материалов путем своевременного производства под потребности и соответствующего приобретения материалов по плану. Интеллектуальный мониторинг и контроль событий – моментальное реагирование на незапланированные происшествия благодаря полной прозрачности данных по всей сети и оперативной обработке информации, позволяющей постоянно обновлять планирование и осуществление производства. Партнеры SAP предоставляют важные дополнительные решения, такие как оптимизация запасов и улучшение фактической осведомленности, позволяющие еще сильнее повысить скорость реагирования производства и снизить затраты. Услуги компании SAP и ее партнеров включают в себя оценку стоимости, разработку подробных планов дальнейшего развития и помощь по внедрению. Управление логистикой и выполнением операций Управлять логистикой в современных условиях становится все сложнее. В соответствии с 19-м ежегодным отчетом о состоянии логистики, составленным Советом специалистов системы снабжения (CSCMP) (июнь, 2008), затраты на логистику составляют 10% от валового национального продукта, в основном в связи с повышением затрат на перевозку и хранение запасов. Цены на топливо выросли в 4 раза за последние 5 лет, с учетом повышения цен на 67% в 2008 году. Это положение усугубляется средой выполнения логистических операций, более сложной, чем прежде, которая включает перевозчиков, порты назначения, склады (как собственные, так и арендованные) по всему миру. Комплексная интеграция логистики и выполнения операций крайне необходима, чтобы наиболее выгодным образом управлять передвижением материалов и продукции и гарантировать идеальное выполнение заказа – нужная продукция должна быть в нужном месте и в нужное время. Наличие полной картины всех узлов сети является ключевым условием для предупреждения сбоев в логистической цепочке и облегчает возможность своевременного и эффективного реагирования в рамках всей логистической сети. В дополнение к обычным функциям по управлению складами, перевозками и выполнению заказов решения SAP позволяют компаниям эффективно организовать снабжение, хранение, перемещение и поставку продукции в рамках интегрированных, комплексных логистических процессов на базе единой унифицированной платформы. Богатый опыт работы компании SAP с различными отраслями и глубокое понимание бизнес-процессов позволило разработать решение в области логистики, которое отвечает Вашим индивидуальным потребностям независимо от их сложности и масштаба. Компании, осуществившие интеграцию логистики и процессов выполнения, могут: Сократить расходы на логистику путем снижения уровня запасов и повышения степени использования активов в рамках всей логистической сети Управлять сложными процессами путем улучшения наглядности, совместной работы и соответствия законодательным требованиям в рамках всей сети Повышать уровень обслуживания клиентов путем поставки нужной продукции в нужное место точно в срок С помощью решений SAP и платформы SAP NetWeaver Вы можете улучшить качество обслуживания клиентов, сократить расходы на логистику и управлять сложными процессами и соблюдением соответствия требованиям законодательства в рамках интегрированных логистических цепочек. Услуги SAP по стратегическому консультированию в области бизнеса и ИТ помогут Вам быстро и эффективно развернуть эти процессы в своей сети. Предоставляя средства работы с широким спектром информации, услуги и ресурсы, компания SAP позволяет Вам управлять своей системной средой и оптимизировать логистику и выполнение операций для достижения новых конкурентных преимуществ. ПЛАТФОРМА SAP NETWEAVER: Готово ли предприятие быстро реагировать на новые требования рынка, решать новые задачи и реализовывать новые возможности? Да, если основой архитектуры информационных технологий предприятия является платформа SAP NetWeaver. Комплексная интеграционная и прикладная платформа SAP NetWeaver может работать с существующей ИТ-инфраструктурой компании и позволяет проводить изменения и управлять ими. С помощью платформы SAP NetWeaver вы сможете гибко и быстро спроектировать, разработать, внедрить и реализовать новые стратегии и бизнес-процессы. Вы сможете внедрять инновации в своей организации, комбинируя существующие системы и сохраняя при этом приемлемую структуру затрат. Платформа SAP NetWeaver поддерживает Интернет-стандарты, такие как HTTP, XML и Web-сервисы. Тем самым обеспечивается открытость и совместимость со средами Microsoft .NET и Java 2 Platform Enterprise Edition (J2EE), например, IBM WebSphere. Платформа SAP NetWeaver – это техническая основа комплекса решений «Управление современным предприятием» (SAP Business Suite), композитных приложений SAP xApps, партнерских решений и приложений, разрабатываемых клиентами. Она реализует архитектуру сервисов предприятия (Enterprise Services Architecture) – концепцию SAP по построению бизнес-приложений на основе сервисов. Платформа SAP NetWeaver содержит следующие компоненты и инструменты: Основные компоненты платформа SAP NetWeaver: «Бизнес-аналитика» (SAP Business Intelligence) «Портал предприятия» (SAP Enterprise Portal) Инфраструктура обмена «SAP Exchange Infrastructure (SAP XI)» «Управление основными данными» (SAP Master Data Management) «Мобильная инфраструктура» (SAP Mobile Infrastructure) Инфраструктура SAP Auto-ID Infrastructure Сервер Web-приложений SAP (SAP Web Application Server) SAP Business Suite Решение SAP Business Suite позволяют оптимизировать комплексные процессы, представляющие наибольшую ценность для бизнеса. Интегрированные решения, включенные в пакет SAP Business Suite, позволяют предприятиям, подобным Вашему, оптимизировать и реализовывать стратегии развития бизнеса и ИТ. Пакет SAP Business Suite дает организациям возможность выполнять ключевые бизнес-процессы, ориентированные на конкретную отрасль, с помощью модульных решений, совместимых с другими программными продуктами SAP и решениями других разработчиков. Организации и отделы, независимо от отраслевой принадлежности, смогут развертывать наши бизнес-приложения поэтапно, – следуя собственным графикам, руководствуясь конкретными потребностями бизнеса и не прибегая к дорогостоящим обновлениям. Наши бизнес-решения обеспечивают расширенные возможности обзора и анализа всех аспектов работы предприятия, повышение операционной эффективности и более гибкое реагирование на изменения в бизнесе. Решение SAP Business Suite можно адаптировать и настраивать постепенно, используя пакеты расширения; это позволяет обходиться без обновлений, требующих больших затрат времени и средств. Решения SAP Business Suite повышают прозрачность информации, поступающей из разных отделов и бизнес-групп, и помогают благодаря этому принимать верные решения и устранять узкие места в работе. Бизнес-решения с поддержкой сервисов Решения SAP Business Suite, основывающиеся на открытой сервисноориентированной архитектуры (SOA) и работающие на базе технологической платформы SAP NetWeaver, предлагают компаниям, подобным Вашей, более широкие возможности для развития конкурентоспособности в отрасли. бизнеса и повышения своей SAP Enterprise Support Пакет услуг SAP Enterprise Support позволяет уменьшить совокупную стоимость владения SAP Business Suite, предлагая возможности интегрированного управления жизненным циклом. Эта целостная система поддержки помогает ускорить инновационные процессы и сократить циклы внедрения, предоставляя помощь экспертов, инструменты и передовые практические методы, которые упрощают тестирование, облегчают настройку и позволяют контролировать операционные риски и затраты. Узнайте подробнее о SAP Enterprise Support. Решение SAP Business Suite включает передовые практические методы на основе отраслевых приложений, а также набор базовых приложений SAP Business Suite: Управление взаимоотношениями с клиентами - (SAP Customer Relationship Management, SAP CRM) Управление ресурсами предприятия -(SAP Enterprise Resource Planning , SAP ERP) Управление жизненным циклом продукта -(SAP Product Lifecycle Management, SAP PLM) Управление логистической сетью - (SAP Supply Chain Management, SAP SCM) Управление взаимоотношениями с поставщиками - (SAP Supplier Relationship Management, SAP SRM). SAP BusinessObjects Решения SAP BusinessObjects содержат широкий спектр инструментов и приложений, разработанных, чтобы помочь Вам повысить эффективность Вашего бизнеса путем объединения людей, информации и деятельности разных компаний с помощью бизнес-сетей. Средства бизнес-аналитики, разработанные в SAP BusinessObjects, предлагают исчерпывающий набор функциональных возможностей, позволяющих пользователям принимать эффективные, компетентные решения на основе достоверных данных и проведенного анализа. SAP BusinessObjects Explorer, модифицированная версия для SAP NetWeaver Business Warehouse сочетает в себе возможности интуитивного поиска информации и оценки с высокой производительностью и гибкостью решения SAP NetWeaver Business Warehouse Accelerator. Решения SAP BusinessObjects для управления информацией обладают преимуществами, позволяющими Вам обеспечить всю Вашу компанию интегрированными, точными и актуальными данными, как структурированными, так и неструктурированными. Решения SAP BusinessObjects для управления эффективностью предприятия используют весь объем Ваших корпоративных данных, позволяя Вашей компании конкурентоспособности достичь путем большей маневренности организационного и регулирования, прозрачности и большей надежности. Решения SAP BusinessObjects для руководства, управления рисками и соблюдения нормативных корпоративной отчетности требований оптимизируют с помощью объединенной создание корпоративной стратегии, управления инициативами, открытия новых возможностей и снижения затрат на расширение предприятия. Решения для предприятий малого и среднего бизнеса Решения SAP BusinessObjects Edge имеют преимущества благодаря интерактивной, открытой бизнес-аналитике и решениям для управления эффективности, предназначенным для компаний среднего бизнеса. Crystal Reports представляет собой полное решение по управлению отчетностью для компаний малого бизнеса. Xcelsius – программное решение для динамической настраиваемой визуализации данных. Бесплатные пробные версии – возможности полнофункциональных программных решений доступны бесплатно в течение 30-дневного пробного периода. Решения BUSINESS STUDIO в логистике Business Studio — система бизнес-моделирования, позволяющая компаниям ускорить и упростить развитие своей системы управления, внедрение системы менеджмента качества. Основные решаемые задачи: Формализация стратегии и контроль ее достижения Проектирование и оптимизация бизнес-процессов Проектирование организационной структуры и штатного расписания Формирование и распространение среди сотрудников регламентирующей документации Внедрение системы менеджмента качества в соответствии со стандартами ISO Формирование Технических заданий и поддержка внедрения информационных систем Рост конкуренции между западными и отечественными компаниями за право преобладания на рынке товаров и услуг заставляет последних активнее использовать современные методы управления, в частности, построение системы менеджмента качества (СМК), соответствующей требованиям ИСО 9001:2000 г. Данный стандарт представляет собой набор требований к подсистеме управления качеством выпускаемой продукции или оказания услуг организации. Функционирующая СМК позволяет утверждать, что организация способна выпускать качественную продукцию (оказывать услуги) на регулярной основе, а значит, имеет большие преимущества перед конкурентами. Однако построение СМК дело не простое, зачастую, требующее от организации внесение значительных изменений в ее производственно-хозяйственную деятельность. Тема 6. Интеллектуальные логистические информационные системы Процесс принятия решений (ППР) в логистике может протекать по двум основным сравнении схемам: проблемной интуитивно-эмпирической ситуации с ранее (основанной встречавшимися на схожими ситуациями) и формально-эвристической (основанной на построении и исследовании модели проблемной ситуации). Независимо от схемы протекания ППР информационное обеспечение управления является одним из решающих факторов принятия эффективных решений. Обычно под информационным обеспечением управления понимают совокупность информационных ресурсов, средств, методов и технологий, способствующих эффективному проведению всего процесса управления, в том числе разработке и реализации управленческих решений. При построении модели проблемной ситуации исследуют структуру ППР, которая определяется такими элементами, как состояние исходных данных задачи, модель ситуации принятия решения, ограничения, варианты решений и их последствия, внешние факторы объективного и субъективного характера. Совокупность перечисленных элементов образует определенную среду (систему) поддержки принятия решений (СППР). Другими словами СППР – система, обеспечивающая лицо, принимающее решение (ЛПР), необходимыми для принятия решения данными, знаниями, выводами и/или рекомендациями. Ориентация на компьютерные информационные технологии позволяет выделить новый класс СППР – информационно-аналитические системы поддержки принятия решений (ИА СППР). ИА СППР – это класс человекомашинных систем, предназначенных для оказания помощи ЛПР в их профессиональной деятельности по использованию данных, знаний и моделей при подготовке и принятии обоснованных решений. Особенности автоматизированных СППР наиболее ярко проявляются в рамках следующих классификационных признаков: концептуальные модели; решаемые задачи; области применения. Рассматривая существующие концептуальные модели СППР, выделяют подходы, основанные на использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и инструментальный подход. В рамках информационного подхода СППР относят к классу автоматизированных информационных систем, основное назначение которых – «улучшить деятельность работников умственного труда в организациях путем применения информационной технологии». Главными компонентами этой модели являются: интерфейс «пользователь-система», база данных и база моделей. В рамках «интеллектуальных систем» СППР, основанныя на знаниях существенно отличающееся от экспертных систем своей целевой направленностью, СППР призвана помочь ЛПР в решении стоящей перед ним проблемы, а ЭС – заменить человека при решении проблемы. При инструментальном подходе, в зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств, выделяют три уровня систем: прикладные; генераторы; и инструментальные. Прикладные СППР служат для поддержки решения отдельных прикладных задач в конкретных ситуациях. С ними работают конечные пользователи (отдельные лица или группы людей). Генераторы представляют собой пакеты программных средств поиска и выдачи данных, моделирования и т.д., которые используются разработчиками прикладных СППР для создания специализированных систем. Генераторы могут быть быстро «встроены» в прикладную систему. Инструментальные СППР соответствуют высшему уровню технологичности и предоставляют в распоряжение разработчиков наиболее мощные комплексы средств, связанных единой методологией. Тенденции развития и перспективы использования систем, основанных на технологиях искусственного интеллекта Сегодня логистические информационные системы помогают создавать и распространять знания и информацию в организацию через новые системы работы, знания, приложения, обеспечивающие компаниям доступ к данным и системам коммуникаций, связывающим разветвленное предприятие по всему миру. Концепция информационных систем коренным образом изменилась: вместо выполнения расчетов или оформления отчетов они обеспечивают процветание организации посредством изменения взаимодействия ее с внешним миром. Самой главной проблемой при проведении реинжиниринга логистических компаний является преобразование невидимых процессов в видимые. Инструментарий для решения этой задачи был найден у инженеров. Наиболее распространенным методом моделирования бизнеспроцессов стала методология IDEF0 (Integrated Definition Function Modeling), которая сейчас принята в качестве стандарта во многих странах. Именно у инженеров была позаимствована свойственная им четкость представлений: процессы стали сущностями, имеющими измеряемые входы и выходы, находящимися под управляющими воздействиями и имеющими ресурсы. В связи с резким переходом к новой методике для обучения экономистов новому инструментарию были разработаны специальные компьютерные программы, так называемые CASE-средства. Тем не менее, этого оказалось недостаточно. Решение нашлось в совместной работе экономистов и специалистов по информационным технологиям. Но если раньше специалисты по информационным технологиям выполняли вспомогательные функции, то теперь они начинают играть решающую роль. Миссия отделов информационных технологий смещается от обслуживания к формированию основ конкурентоспособности компании. Инструментальные логистике средства поддержки принятия решений в Системы поддержки принятия решений, СППР (decision support systems – DSS), все шире используются в государственных и в коммерческих структурах в интересах оптимизации и повышения эффективности бизнеса учреждения или компании. Без специальных приложений СППР невозможна информационная поддержка принятия решений в ходе бизнес-процессов предприятия. Функционирование инструменты СППР интеллектуального должно опираться анализа данных, на программные подкрепленные механизмами визуализации отчетов о результатах анализа в виде, понятном конечным пользователям и на инструменты получения нужных данных из разных источников, так называемые средства раскопки данных (data mining). Для этого предложены технологии хранилищ данных (data warehouse) и киосков данных (data marts). Прикладные области, где требуется поддержка принятия решений Менеджеры компаний, которым необходимо принимать решения о выборе (или не выборе) тех или иных прикладных информационных систем для решения задач в сфере управления бизнесом, действуют исходя из основополагающей цели бизнеса – создания богатства акционеров, т. е. увеличения стоимости компании. Все остальное – планы, процессы, стратегии, аппаратные и программные средства – всего лишь средства, инструменты для достижения этой цели. Технологии анализа данных должны создавать стоимость по крайней мере одним из следующих способов (а желательно всеми тремя сразу) – увеличением доходов, снижением издержек и, что очень важно, уменьшением рисков ведения бизнеса. В числе вертикальных отраслей, где системы поддержки принятия решений себя уже зарекомендовали и достаточно широко применяются, можно выделить следующие: телекоммуникации; финансовая и банковская сферы; рынок ценных бумаг; страхование; • логистика; • промышленность. Специфика ведения бизнеса в каждой из этих отраслей определяет свои требования и круг вопросов, связанных с поддержкой принятия решений. Однако основные принципы построения СППР и используемые программные продукты могут быть общими. Для построения СППР можно выделить четыре группы программных продуктов: • средства генерации запросов пользователей и составления отчетов; • средства интерпретации данных; • средства анализа данных; • хранилища и киоски данных. Ниже более подробно будут рассмотрены две последние группы средств. Инструменты интеллектуального анализа данных и связанных с ними технологий «раскопки данных», весьма сложен и многообразен. Сюда относятся: • нейронные сети; • нечеткая логика; • новые алгоритмы корреляционного анализа; • анализ временных рядов; • средства обработки исключений; • методы визуализации результатов анализа. Экспертные системы в логистике Под экспертными системами в логистике понимают специальные компьютерные программы, помогающие специалистам принимать решения, связанные с управлением материальными потоками. Экспертная система может аккумулировать знания и опыт нескольких специалистов-экспертов, работающих в разных областях. Труд высококвалифицированных экспертов стоит дорого, однако, как правило, требуется не повседневно. Возможность получить совет экспертов по разным вопросам посредством обращения к компьютеру позволяет квалифицированно решать сложные задачи, повышает производительность труда персонала, и, в то же время, не требует затрат на содержание штата высокооплачиваемых специалистов. Применение экспертных систем позволяет: принимать быстрые и качественные решения в области управления материальными потоками; готовить опытных специалистов за относительно более короткий промежуток времени; сохранять "ноу-хау" компании, так как персонал, пользующийся системой, не может вынести за пределы компании опыт и знания, содержащиеся в экспертной системе; использовать опыт и знания высококвалифицированных специалистов на непрестижных, опасных, скучных и т. п. рабочих местах. К недостаткам экспертных систем следует отнести ограниченную возможность использования "здравого смысла". Логистические процессы включают множество операций с разнообразными грузами. Учесть все особенности в экспертной программе невозможно. Поэтому для того, чтобы не поставить коробку весом 100 кг на коробку весом 5 кг, "здравым смыслом", дополняющим знания экспертной системы, должен обладать пользователь. Экспертные логистического системы процесса, применяются облегчая на решение различных проблем, стадиях требующих значительного опыта и затрат времени. Например, на складе при принятии решения о пополнении запасов, когда менеджеру необходимо оценить большой объем разнообразной информации: ожидаемые цены с учетом закупаемых товаров, тарифы на доставку, необходимость одновременного пополнения запасов по разным позициям ассортимента и т.д. Использование здесь экспертных систем позволяет принимать не только правильные, но и быстрые решения, что зачастую не менее важно. В качестве примера использования экспертных систем в складском хозяйстве приведем систему Inventory Management Assistant, IMA ("помощник в складском менеджменте"), разработанную для логистического отдела Военно-воздушных сил США. Отдел обслуживает свыше 19 000 самолетов по всему миру. Складская система отдела содержит 916 000 наименований запасных частей для самолетов. Цель создания IMA — помощь персоналу складов при решении задач, связанных с управлением запасами. Использование названной экспертной системы позволило на 8— 10% повысить эффективность решения обычных проблем. Эффективность решения вопросов в сложных ситуациях возросла на 15—18%. Природа материального потока такова, что на своем пути к потреблению он проходит производственные, складские, транспортные звенья. Организуют и направляют материальный поток разнообразные участники логистического процесса. Методологической основой сквозного управления материальным потоком является системный подход, принцип реализации которого в концепции логистики поставлен на первое место. Системный подход — это направление методологии научного познания, в основе которого лежит рассмотрение объектов как систем, что позволяет исследовать трудно наблюдаемые свойства и отношения в объектах. Системный подход означает, что каждая система является интегрированным целым даже тогда, когда она состоит из отдельных разобщенных подсистем. Системный подход позволяет увидеть изучаемый объект как комплекс взаимосвязанных подсистем, объединенных общей целью: раскрыть его интегративные свойства, внутренние и внешние связи. Функционирование реальных логистических систем характеризуется наличием сложных стохастических связей как внутри этих систем, так и в их отношениях с окружающей средой. В этих условиях принятие частных решений без учета общих целей функционирования системы и предъявляемых к ней требований может оказаться недостаточным, а возможно, и ошибочным. В качестве примера вновь обратимся к схеме движения сахарного песка от завода-изготовителя до магазинов. Допустим, что руководство завода без согласования с оптовым и розничным звеном приняло решение о внедрении мощного оборудования для фасовки сахарного песка в бумажные пакеты. Возникает вопрос: как воспримет это нововведение вся товаропроводящая система, приспособленная к транспортированию, хранению и выполнению остальных технологических операций с сахарным песком, упакованным именно в мешки? Не исключено, что в ее работе произойдет сбой. В соответствии с требованиями системного подхода решение о фасовке сахарного песка на заводе-изготовителе должно приниматься во взаимной связи с остальными решениями, общей целью которых является оптимизация совокупного материального потока. Системный подход не существует в виде строгой методологической концепции. Это своего рода совокупность познавательных принципов, соблюдение которых позволяет определенным образом сориентировать конкретные исследования. При формировании логистических систем должны учитываться следующие принципы системного подхода: принцип последовательного продвижения по этапам создания системы. Соблюдение этого принципа означает, что система сначала должна исследоваться на макроуровне, т. е. во взаимоотношении с окружающей средой, а затем на микроуровне, т. е. внутри своей структуры; принцип согласования информационных, надежностных, ресурсных и других характеристик проектируемых систем; принцип отсутствия конфликтов между целями отдельных подсистем и целями всей системы. Сравнительная характеристика классического и системного подходов к формированию систем Существо системного подхода отчетливо проявляется при его сравнении с классическим индуктивным подходом к формированию систем. Классический подход означает переход от частного к общему (индукция). Формирование системы при классическом подходе к этому процессу происходит путем слияния ее компонентов, разрабатываемых отдельно (рис. 26). На первом этапе определяются цели функционирования отдельных подсистем. Затем, на втором этапе, анализируется информация, необходимая для формирования отдельных подсистем. И, наконец, на третьем этапе формируются подсистемы, которые в совокупности образуют работоспособную систему. В отличие от классического системный подход предполагает последовательный переход от общего к частному, когда в основе рассмотрения лежит конечная цель, ради которой создается система (рис.1). Последовательность формирования системы при системном подходе также включает в себя несколько этапов. Первый этап. Определяются и формулируются цели функционирования системы. Условные обозначения: Второй этап. На основании анализа цели функционирования системы и ограничений внешней среды определяются требования, которым должна удовлетворять система. Третий этап. На базе этих требований формируются, ориентировочно, некоторые подсистемы. Четвертый этап. Наиболее сложный этап синтеза системы: анализ различных вариантов и выбор подсистем, организация их в единую систему. При этом используются критерии выбора. В логистике один из основных методов синтеза систем — моделирование. Пример классического и системного к организации подходов к организации материального потока Различные подходы материального потока проиллюстрируем на примере снабжения магазинов бакалейными товарами со складов предприятия оптовой торговли. Участники этого процесса: предприятие оптовой торговли, транспортное предприятие и сеть обслуживаемых продовольственных магазинов изображены. Рассмотрим два варианта организации материального потока, имеющих принципиальное отличие друг от друга. Первый вариант носит традиционное название "самовывоз", второй — "централизованная доставка". Вариант 1 (самовывоз) характеризуется следующими признаками: отсутствует единый орган, обеспечивающий оптимальное использование транспорта. Магазины самостоятельно договариваются с транспортными организациями и, получив машину, приезжают по мере необходимости на базу за товаром; на складах предприятия оптовой торговли, на транспорте и в магазинах применяются исторически сложившиеся технологические процессы грузопереработки, не согласованные между собой. Некоторое согласование имеет место лишь в местах передачи груза; ни предприятие оптовой торговли, ни магазины не предъявляют жестких требований к типам используемого транспорта, главное — вывезти товар; отсутствует необходимость использования строго определенных видов тары; возможно, что в ряде магазинов не созданы условия для беспрепятственного подъезда транспорта, быстрой разгрузки и приемки товара. Анализ характерных признаков "самовывоза" показывает, что у участников логистического процесса отсутствует единая цель — рациональная организация совокупного материального потока. Каждый из участников организует материальный поток лишь в пределах участка своей непосредственной деятельности. Очевидно, что здесь имеет место классический способ формирования системы, обеспечивающей прохождение совокупного материального потока. Действительно, мы видим здесь три самостоятельно сформированные подсистемы: подсистема, обеспечивающая прохождение материального потока на складах предприятия оптовой торговли; подсистема, обеспечивающая его обработку на транспорте; подсистема, обеспечивающая его обработку в магазинах. Эти подсистемы соединены между собой в значительной степени механически. Несмотря на это, в целом они образуют работоспособную систему, обеспечивающую прохождение совокупного материального потока по всей цепи: предприятие оптовой торговли транспорт магазины. Вариант 2 (централизованная доставка) характеризуется следующими признаками: участники логистического процесса создают единый орган, цель которого — оптимизация именно совокупного материального потока. Например, в потребительском союзе для организации централизованной доставки создается рабочая группа, в состав которой входят директора автотранспортных, оптовых и розничных предприятий. Организационное руководство рабочей группой возлагается на заместителя председателя правления потребсоюза; исторически сложившиеся технологические процессы на предприятиях — участниках логистического процесса корректируются в соответствии с требованиями оптимальной организации именно совокупного материального потока; разрабатываются схемы завоза товаров в магазины, определяются рациональные размеры партий поставок и частота завоза; разрабатываются оптимальные маршруты и графики завоза товаров в магазины; создается парк специализированных автомобилей, а также выполняется ряд других мероприятий, позволяющих оптимизировать совокупный материальный поток. Анализ характерных признаков второго варианта организации материального потока показывает, что для централизованной доставки товаров участники логистического процесса задаются общей целью формирования логистической системы, обеспечивающей рациональную организацию совокупного материального потока. Изучаются требования, которым он должен удовлетворять. Формируются варианты его организации, из которых по специальным критериям отбирается лучший. Таким образом, второй вариант является примером системного подхода к формированию логистической системы, обеспечивающей прохождение совокупного материального потока по цепи: предприятие оптовой торговли транспорт магазины. Этот вариант позволяет: повысить степень использования материально-технической базы, в том числе транспорта, складских и торговых площадей; оптимизировать товарные запасы у всех участников логистического процесса; повысить качество и уровень логистического сервиса; оптимизировать размеры партий товаров. Тема 7. Интегрированные геоинформационные логистические системы Широкое использование современных информационных технологий, теоретической базой которых является информатика и геоинформатика, привело к развитию геоинформационных технологий, которые объединяют технические средства, программное обеспечение, данные и пр. В последние годы особенно наглядно их роль проявляется в социально-экономических исследованиях. Бурное развитие геоинформационных технологий определяет актуальность их применения в самых разнообразных областях человеческой деятельности, таких как муниципальное управление, ведение кадастров природных ресурсов, охрана окружающей природной среды, геологические, социальные и прогнозы экономического развития и т.д. Необходимость проанализировать географическое расположение явлений и объектов, их количественные и качественные характеристики при помощи карты возникает у представителей различных профессий. Прежде всего, это, конечно, управляющие структуры, владеющие большими массивами информации, на основе которой принимаются решения. В картографических данных также нуждаются специалисты, оценивающие и прогнозирующие состояние какой-либо области человеческой деятельности, например, рынков сбыта продукции, загрязнений территории и т. п. Круг ее возможных потребителей чрезвычайно широк, это является одной из причин резко возросшего за последние годы спроса на географические информационные системы - ГИС. Общее понятие ГИС. География является связующим звеном информации, получаемой из многочисленных источников. Прежде всего это различные типы карт: планы застроек, топографические и разнообразные тематические карты. Кроме того, данные могут поставляться с аэро- и космических снимков, они поступают из файлов на магнитных дисках, из отчетов и компьютерных систем, из результатов полевых измерений. Значительная часть географических данных быстро меняется с течением времени и поэтому неприемлемым становится использование бумажных карт: быстроту получения информации и ее актуальность может гарантировать только автоматизированная система. Первыми попытками применения автоматизации в географии стали банки географической информации. Однако с течением времени накапливался опыт сбора, хранения и управления данными, нарабатывались библиотеки программ, решающих стандартные задачи. Современная ГИС — это автоматизированная система, имеющая большое количество графических и тематических баз данных, соединенная с модельными и расчетными функциями для манипулирования ими и преобразования в пространственную картографическую информацию для принятия на ее основе разнообразных решений и осуществления контроля. Составные части ГИС. Любая ГИС работает с базами данных двух типов — графическими и атрибутивными или тематическими. В графических базах данных хранится то, что принято называть графической или метрической основой, атрибутивные содержат в себе так называемую нагрузку карты и дополнительные данные, которые относятся к пространственным, но не могут быть прямо нанесены на карту — это описания территорий или информация, содержащаяся в отчетах. Оба вида баз представляют из себя файлы (наборы) цифровых данных. Для работы с этими данными ГИС должна иметь систему управления базами данных (СУБД). Достаточно часто ГИС имеет две системы управления базами данных, отдельно для метрической и атрибутивной информации. При помощи СУБД производится поиск, сортировка, добавление и исправление информации в базах данных. Кроме СУБД любая ГИС имеет систему визуализации данных, выводящую на экран имеющуюся информацию в виде карт, таблиц, схем и т. п., и систему анализа данных, при помощи которой происходит их обработка и анализ. Также двумя необходимыми компонентами ГИС являются системы ввода и вывода информации. Система ввода — это программный блок, отвечающий за получение данных, источниками которых могут являться разнообразные электронные устройства, такие, как дигитайзер (цифрователь), на котором осуществляется цифрование карт, сканер, считывающий изображение в виде растровой картинки, электронные теодолиты и другие геодезические приборы. Информация может быть введена с клавиатуры вручную или получена из другой компьютерной системы. Ее источниками могут быть аэрофото- и космические снимки, обрабатываемые на специализированных рабочих станциях. Система вывода ГИС предназначена для представления результатов работы в виде, удобном потребителю. При помощи плоттера (графопостроителя), например, можно получить очень качественные чернобелые и цветные изображения — практически готовую карту. Используются также разнообразные принтеры, в том числе и лазерные. Результаты работы могут быть представлены в виде видео-фильмов, записаны на дисках, распечатаны в виде отчетов или отправлены по сети во внешние компьютерные системы. Обычно столь широким спектром возможностей ввода/вывода данных обладают лишь немногие крупные ГИС. Большинство систем имеют ограниченный набор вариантов ввода/вывода данных. Конкретный перечень устройств, поддерживаемых системой, часто формируется по заказу пользователя. Разработка и внедрение ГИС. На создании ГИС специализируются как крупные фирмы INTERGRAPH, ESRI, Simens Nixdorf, так и сравнительно небольшие, а также отдельные группы разработчиков. Фирмы — разработчики ГИС, как правило, имеют для нее готовые составные части — отдельные модули, каждый из которых отвечает за выполнение одной из задач: поддержку устройств ввода/вывода, работу с базами данных, визуализацию, анализ данных. При получении заказа на систему формируется перечень модулей, необходимых заказчику для выполнения его конкретных задач, и ГИС "собирается" из них; при необходимости специфические модули могут быть дописаны. По мере развития системы перечень готовых модулей увеличивается, поскольку многие специфические пользовательские приложения после всесторонней проверки и тестирования переходят в разряд основных модулей системы. Так в большинстве ГИС появились модули геокодирования, сетевого анализа и некоторые другие. Организация данных пространственно-временной в ГИС. ГИС как информации системы относятся обработки к классу информационных систем. Они имеют общие, присущие всему классу, и индивидуальные, присущие только ГИС, свойства. К особенностям ГИС следует отнести наличие больших объемов хранимой в них информации. Кроме того, они отличаются специфичностью организации и структурирования моделей данных. ГИС характеризуются разнообразием графических данных со специфическими их частями и связями. В частности, карта может быть рассмотрена как двухмерная аналоговая модель, отображающая трехмерную поверхность. Данные реального мира, отображаемые в ГИС, можно рассматривать с учетом трех аспектов: пространственного, временного и тематического. Пространственный аспект связан с определением местоположения, временной - с изменениями объекта или процесса с течением времени, в частности от одного временного среза до другого. Примером временных данных служат результаты переписи населения. Тематический аспект обусловлен выделением одних признаков объекта и исключением из рассмотрения других. Все измеримые параметры моделей геоинформационных данных подпадают под одну из этих характеристик: место, время, предмет. Затруднительно исчерпывающим образом описать сразу все три эти характеристики. Поэтому при построении моделей данных на основе наблюдений явлений реального мира один параметр считают "неизменным", изменения другого третьего параметра. "задаются" и при этом "измеряют" изменения Зафиксировав географическое положение и изменяя время, можно получить временные ряды данных. Зафиксировав время и изменяя географическое положение, получаем данные по профилям. В большинстве технологий ГИС для определения места используют один класс данных - координаты, для определения параметров времени и тематической направленности - другой класс данных - атрибуты. Координатные данные. Геометрическая информация, содержащаяся на карте, может быть определена как совокупность наборов точек, линий, контуров и площадей, имеющих метрические значения, отражающие трехмерную реальность. Эта информация образует класс координатных данных ГИС, являющийся обязательной характеристикой геообъектов. Будучи частью (классом) общей модели данных в ГИС, координатные данные определяют класс координатных моделей. В ГИС, как и в САПР, применяют набор базовых геометрических типов моделей, из которых создают все остальные, более сложные. С учетом предметной области карт ограничиваются лишь описанием таких типов (структур географических данных), которые относятся к представлению топографии и к тематическому упорядочению. В ГИС включают следующие основные типы координатных данных: (точки; линии, полигоны (группы примыкающих друг к другу замкнутых участков). Приведенные выше понятия носят концептуальный характер. На практике для построения реальных объектов используют большее число составных координатных моделей. В разных ГИС они незначительно отличаются. Точечные объекты. Простейший тип пространственного объекта задают точечные данные, к которым относятся не только точки, но и все точечные условные знаки. Выбор объектов, представляемых в виде точек, зависит от масштаба карты или исследования. Например, на крупно масштабной карте точками показываются отдельные строения, а намелкомасштабной карте - города. Особенность точечных объектов состоит в том, что они хранятся и в виде графических файлов, как другие пространственные объекты, и в виде таблиц, как атрибуты. Последнее обусловлено тем, что координаты каждой точки описывают как два дополнительных атрибута. В силу этого информацию о наборе точек можно представить в виде развернутой таблицы или таблицы, содержащей помимо координат наборы атрибутов (идентификационные номера, тематические характеристики и т.д.). В таких таблицах каждая строка соответствует точке - в ней собрана вся информация о данной точке. Каждый столбец - это признак, содержащий типизированные данные: координаты или атрибуты. Каждая точка независима от всех остальных точек, представленных отдельными строками. Линейные объекты. Они широко применяются для описания сетей, для которых в отличие от точечных объектов характерно присутствие топологических признаков. Линейные объекты, как и точечные, имеют свои атрибуты, причем разные для дуг (звеньев) и узлов. Атрибутами для дуг являются: • направление движения, интенсивность движения, протяженность; • количество полос, время пути вдоль звена; • грузоподъемность и др.. Для точечных объектов необходимо указать одно значение координат, для линейных — два (для начальной и конечной точек). Это позволяет при необходимости рассчитать X, Y координаты этих объектов и исключает необходимость дробить звенья и вводить двухвалентные узлы. Полигоны. В настоящее время в ГИС может быть представлено несколько типов Полиеонов: зоны в приложении к окружающей среде или природным ресурсам, социально-экономические зоны и др. Для площадных объектов границы могут определяться свойством или явлением, а также независимо от явления (затем перечисляются значения атрибутов). Кроме того, границы могут устанавливаться искусственно, например для микрорайонов. Атрибутивное описание. Одних координатных данных недостаточно для описания картографической или сложной графической информации. Картографические объекты кроме метрической обладают некоторой присвоенной им описательной информацией (названия политических единиц, городов и рек). Характеристики объектов, входящие в состав этой информации, называют атрибутами. Совокупность возможных атрибутов определяет класс атрибутивных моделей ГИС. Выше отмечалось, что атрибутивные данные описывают тематические и временные характеристики. Таблица, содержащая атрибуты объектов, называется таблицей атрибутов. Атрибуты, соответствующие тематической форме данных и определяющие различные признаки объектов, также хранятся в таблицах. Каждому объекту соответствует строка таблицы, каждому тематическомупризнаку - столбец таблицы. Каждая клетка таблицы отражает значениеопределенного признака для определенного объекта. Временная характеристика может отражаться несколькими способами: • путем указания временного периода существования объектов; • путем соотнесения информации с определенными моментами времени; • путем указания скорости движения объектов. В зависимости от способа отражения временной характеристики она может размещаться в одной таблице или в нескольких таблицах атрибутов данного объекта для различных временных этапов. Применение атрибутов позволяет осуществлять анализ объектов базы данных с использованием стандартных форм запросов и разного рода фильтров, а также выражений математической логики. Последнее эффективно при тематическом картографировании. Кроме того, с помощью атрибутов можно типизировать данные и упорядочивать описание для широкого набора некоординатных данных. Таким образом, атрибутивное описание дополняет координатное, совместно с ним создает полное описание моделей ГИС и решает задачи типизации исходных данных, что упрощает процессы классификации и обработки. Атрибутами могут быть символы (названия), числа (статистическая информация, код объекта) или графические признаки (цвет, рисунок, заполнения контуров). Числовые значения в ГИС могут относиться как к координатным данным, так и к атрибутивным. Для пояснения этого напомним, что основной формой представления атрибутивных данных в БД является таблица, а в таблице могут храниться как координаты объектов (координатные данные), так и описательные характеристики (атрибутивные данные). Можно по-разному организовывать взаимосвязь координатного и атрибутивного описания. Например, В. Вебером было предложено специфическое сочетание координатного и атрибутивного классов для описания картографических данных. Для построения общей модели данных ГИС он вводит четырехмерное пространство объекта, где первые два (плановые) размера присваиваются данным X, У, атрибуты располагаются в третьем измерении, а четвертое измерение резервируется для временных наборов данных. Существуют различные методы хранения атрибутивной информации в ГИС: хранение для всех объектов системы 1-2 стандартных атрибутов; хранение таблицы атрибутов, связанных с пространственными объектами, и информации о реляциях; хранение ссылок на элементы данных иерархической или сетевой БД; хранение атрибутивной информации может вообще не применяться, если система опирается на классификатор. Векторные и растровые модели. Основой визуального представления данных при помощи ГИС-технологий служит так называемая графическая среда. Основу графической среды и соответственно визуализации базы данных ГИС составляют векторные и растровые модели. В общем случае модели пространственных (координатных) данных могут иметь векторное или растровое представление, со- держать или не содержать топологические характеристики. Этот подход позволяет классифицировать модели по трем типам: • растровая модель; • векторная нетопологическая модель; • векторная топологическая модель. Все эти модели взаимно преобразуемы. Тем не менее при получении каждой из них необходимо учитывать их особенности. В ГИС форме представления координатных данных соответствуют два основных подкласса моделей - векторные и растровые (ячеистые или мозаичные). Возможен класс моделей, которые содержат характеристики как векторов, так и мозаик. Они называются гибридными моделями. Векторная модель. Построение модели. Векторные модели данных строятся на векто-рах, занимающих часть пространства в отличие от занимающих все пространство растровых моделей. Это определяет их основное преимущество - требование на порядки меньшей памяти для хранения и меньших затрат времени на обработку и представление. При построении векторных моделей объекты создаются путем соединения точек прямыми линиями, дугами окружностей, полилиниями. Площадные используются объекты задаются наборами преимущественно линий. в Векторные модели транспортных, коммунальных, маркетинговых приложениях ГИС. Системы ГИС, работающие в основном с векторными моделями, получили название векторных ГИС. В реальных ГИС имеют дело не с абстрактными линиями и точками, а с объектами, содержащими линии и ареалы, занимающими пространственное положение, а также со сложными взаимосвязями между ними. Поэтому полная векторная модель данных ГИС отображает пространственные данные как совокупность следующих основных частей: • геометрические (метрические) объекты (точки, линии и полигоны); • атрибуты - признаки, связанные с объектами; • связи между объектами. Векторные модели (объектов) используют в качестве атомарной модели последовательность координат, образующих линию. Линией называют границу, сегмент, цепь или дугу. Основные типы координатных данных в классе векторных моделей определяются через базовый элемент линия следующим образом. Точка определяется как выродившаяся линия нулевой длины, линия - как линия конечной длины, а площадь представляется последовательностью связанных между собой сегментов. Каждый участок линии может являться границей для двух ареалов либо двух пересечений (узлов). Отрезок общей границы между двумя пересечениями (узлами) имеет разные названия, которые являются синонимами в предметной области ГИС. Специалисты по теории графов предпочитают слову линия термин ребро, а для пересечения употребляют термин вершина. Национальным стандартом США официально санкционирован термин цепь (chain). В некоторых системах (Arclnfo, GeoDraw) используется термин дуга. В отличие от обычных векторов в геометрии дуги имеют свои атрибуты. Атрибуты дуг обозначают полигоны по обе стороны от них. По отношению к последовательному кодированию дуги эти полигоны име- нуются левый и правый. Понятие дуги (цепи, ребра) является фундаментальным для векторных ГИС. Векторные модели получают разными способами. Один из наиболее распространенных - векторизация сканированных (растровых) изображений. Она заключается в выделении векторных объектов со сканированного изображения и получении их в векторном формате. Для векторизации необходимо высокое качество (отчетливые линии и контуры) растровых образов. Чтобы обеспечить требуемую четкость линий, иногда приходится заниматься улучшением качества изображения. Процесс сканирования требует незначительных затрат труда, но необходимость последующей векторизации увеличивает расходы практически до уровня ручного цифрования. При векторизации возможны ошибки, исправление которых осуществляется в два этапа: 1) корректировка растрового изображения до его векторизации; 2) корректировка векторных объектов. Векторные модели с помощью дискретных наборов данных отображают непрерывные объекты или явления. Следовательно, можно говорить о векторной дискретизации. При этом векторное представление позволяет отразить большую пространственную изменчивость для одних районов, чем для других, по сравнению с растровым представлением, что обусловлено более четким показом границ и их меньшей зависимостью от исходного образа (изображения), чем при растровом отображении. Это типично для социальных, экономических, демографических явлений, изменчивость которых в ряде районов более интенсивна. Некоторые объекты являются векторными по определению, например границы соответствующего земельного участка, границы районов и т.д. Поэтому векторные модели обычно используют для сбора данных координатной геометрии (топографические записи), данных об административно-правовых границах и т.п. Особенности векторных моделей. В векторных форматах набор данных определен объектами базы данных. Векторная модель может организовывать пространство в любой последовательности и дает "произвольный доступ" к данным. В векторной форме легче осуществляются операции с линейными и точечными объектами, например, анализ сети - разработка маршрутов движения по сети дорог, замена условных обозначений. В растровых форматах точечный объект должен занимать целую ячейку. Это создает ряд трудностей, связанных с соотношением размеров растра и размера объекта. Что касается точности векторных данных, то здесь можно говорить о преимуществе векторных моделей перед растровыми, так как векторные данные могут кодироваться с любой мыслимой степенью точности, которая ограничивается лишь возможностями метода внутреннего представления координат. Обычно для представления векторных данных используется 8 или 16 десятичных знаков (одинарная или двойная точность). Только некоторые классы данных, получаемых в процессе измерений, соответствуют точности векторных данных. Это данные, полученные точной съемкой (координатная геометрия); карты небольших участков, составленные по топографическим координатам, и политические границы, определенные точной съемкой. Не все природные явления имеют характерные четкие границы, которые можно представить в виде математически определенных линий. Это обусловлено динамикой явлений или способами сбора пространственной информации. Почвы, типы растительности, склоны, место обитания диких животных - все эти объекты не имеют четких границ. Обычно линии на карте имеют толщину 0,4 мм и, как часто считается, отражают неопределенность положения объекта. В растровой системе эта неопределенность задается размером ячейки. Поэтому следует помнить, что в ГИС действительное представление о точности дают раз- мер растровой ячейки и неопределенность положения векторного объекта, а не точность координат. Геометрические данные составляют основу векторной модели, тем не менее, как отмечено выше, в ее состав входят также атрибуты и связи. Атрибуты уже рассматривались достаточно подробно. Остановимся на связях в векторных моделях. Для этого необходимо рассмотреть топологические свойства векторных моделей, т.е. рассмотреть топологические модели, которые являются разновидностью векторных моделей данных. Топологическая модель Основные понятия. Большое количество графических данных в ГИС со специфическими взаимными связями требует топологического описания объектов и групп объектов, которое зависит от "связанности" (простой или сложной). Оно определяет совокупность топологических моделей. Напомним, что топологические свойства фигур не изменяются при любых деформациях, производимых без разрывов или соединений. Топологически родственные фигуры: прямоугольный четырехугольник, замкнутый контур произвольной формы, окружность, треугольник. Эти объекты (фигуры) имеют одинаковую топологию - одинаковые топологические свойства. Другим примером топологически родственных фигур могут служить арифметические знак” сложения " + " и умножения " х ". В геоинформационных системах применение термина топологический не такое строгое, как в топологии. В ГИС топологическая модель определяется наличием и хранением совокупностей взаимосвязей, таких, как соединенность дуг на пересечениях, упорядоченный набор звеньев (цепей), образующих границу каждого полигона, взаимосвязи смежности между ареалами и т.п. В общем смысле слово топологический означает, что в модели объекта хранятся взаимосвязи, которые расширяют использование данных ГИС для различных видов пространственного анализа. Топологическими характеристиками графические модели ГИС существенно отличаются от моделей САПР. Соответственно это различие просматривается в программно-технологическом обеспечении этих систем. Например, вплоть до настоящего времени много разработок ГИС выполняется с использованием средств Автокада, версий от 10 до 13 Однако в нем не предусмотрены ни работа с покрытиями, ни оверлейные процедуры, ни обработка топологических данных. Принципиально такие операции в системах CAD (Computer-Aided Desing) возможны, но путем доработки программного обеспечения, что требует достаточно высокой квалификации пользователя и, естественно, ограничивает их круг. В системах ГИС названные выше процедуры являются встроенными и делают доступным анализ картографической информации широкому кругу пользователей без всякой доработки. Элементы топологии, входящие в описание моделей данных ГИС, в простейшем случае определяются связями между элементами основных типов координатных данных. Например, в логическую структуру описания данных могут входить указания о том, какие линии входят в район, в каких точках эти линии пересекаются. Топологические модели позволяют представлять элементы карты и всю карту в целом в виде графов. Площади, линии и точки описываются границами и узлами (дуговая/узловая структура). Каждая граница идет от начального к конечному узлу, и известно, какие площади находятся слева и справа. Теоретической основой моделей служат алгебраическая топология и теория графов. В соответствии с алгебраической топологией коорди- натные типы данных: площади, линии и точки называются 2-ячейками, 1-ячейками и 0-ячейками соответственно. Карта рассматривается как ориентированный двухмерный ячеечный комплекс. Двойственность между теорией графов и алгебраической топологией позволяет применять теоретические положения графов, а также топологический подход. Топологическое векторное представление данных отличается от нетопологического наличием возможности получения исчерпывающего списка взаимоотношений между связанными геометрическими примитивами без изменения хранимых координат пространственных объектов. Необходимая процедура при работе с топологической моделью подготовка геометрических данных для построения топологии. Этот процесс не может быть полностью автоматизирован уже на данных средней сложности и реализуется только при дополнительных затратах труда (обычно значительных). Таким образом, данные, хранимые в системе, не предусматривающей поддержки топологии, не могут быть надежно преобразованы в топологические данные другой системы чисто автоматическим алгоритмом. Топологические характеристики должны вычисляться в ходе количественных преобразований моделей объектов ГИС, а затем храниться в базе данных совместно с координатными данными. Основные топологические характеристики моделей ГИС. Топологические модели в ГИС задаются совокупностью следующих характеристик: • связанность векторов - контуры, дороги и прочие векторы должны храниться не как независимые наборы точек, а как взаимосвязанные друг с другом объекты; • связанность и примыкание районов - информация о взаимном расположении районов и об узлах пересечения районов; • пересечение - информация о типах пересечений позволяет воспроизводить ное мосты пересечение (3 и дорожные линии) является пересечения. Так трехвалентным, а Т-образХ-образное (4 линии сходятся в точке пересечения) называют четырехвалентным; • близость - показатель пространственной близости линейных или ареальных объектов, оценивается числовым параметром, в данном случае символом 5. Топологические характеристики линейных объектов могут быть представлены визуально с помощью связанных графов. Граф сохраняет структуру модели со всеми узлами и пересечениями. Он напоминает карту с искаженным масштабом. Примером такого графа может служить схема метрополитена. Разница между картой метро и схемой метро показывает разницу между картой и графом. Узлы графа, описывающего картографическую модель, соответствуют пересечениям дорог, местам смыкания дорог с мостами и т.п. Ребра такого графа описывают участки дорог и соединяющие их объекты. В отличие от классической сетевой модели в данной модели длина ребер может не нести информативной нагрузки. Топологические характеристики ареальных объектов могут быть представлены с помощью графов покрытия и смежности. Граф покрытия топологически гомоморфен контурной карте соответствующих районов. Ребра такого графа описывают границы между районами, а его узлы (вершины) представляют точки смыкания районов. Степень вершины такого графа - это число районов, которые в ней смыкаются. Граф смежности это как бы вывернутый наизнанку граф покрытия. В нем районы отображаются узлами (вершинами), а пара смыкающихся районов ребрами. На основе такого графа ГИС может выдать ответ на вопрос, является ли проходимой рассматриваемая территория, разделенная на проходимые или непроходимые участки. Топологические характеристики сопровождаются позиционной и описательной информацией. Вершина графа покрытия может быть дополнена координатными точками, в которых смыкаются соответствующие районы, а ребрам приписывают левосторонние и правосторонние идентификаторы. После введения точечных объектов при построении линейных и площадных объектов необходимо "создать" топологию. Эти процессы включают вычисление и кодирование связей между точками, линиями и ареалами. Пересечения и связи имеют векторное представление. Топологические характеристики заносятся при кодировании данных в виде дополнительных атрибутов Этот процесс осуществляется автоматически во многих ГИС в ходе дигитализации (картографических или фотограмметрических) данных. Объекты связаны множеством отношений между собой. Это определяет эффективность применения реляционных моделей и баз данных, в основе которых используется понятие отношены я. В свою очередь, отношения задают множества связей. Простейшие примеры таких связей : "ближайший к .. ", "пересекает", "соединен с ...". Каждому объекту можно присвоить признак, который представляет собой идентификатор ближайшего к нему объекта того же класса; таким образом кодируются связи между парами объектов. В ГИС часто кодируются два особых типа связей: связи в сетях и связи между полигонами. Топологически сети состоят из объектов двух типов: линий (звенья, грани, ребра, дуги) и узлов (вершины, пересечения, соединения). Простейший способ кодирования связей между звеньями и узлами заключается в присвоении каждому звену двух дополнительных атрибутов идентификаторов узлов на каждом конце (входной узел и выходной узел). В этом случае при кодировании геометрических данных будут иметь место два типа записей: 1) координаты дуг; 2) атрибуты дуг - входной узел, выходной узел, длина, описательные характеристики. Такая структура позволяет, перемещаясь от звена к звену, определять те из них, у которых перекрываются номера узлов. Более сложная, но и более совершенная структура имеет список всех звеньев для каждого узла. Это может быть выполнено добавлением к первым двум записи третьего типа; 3) узел: (х, у), смежные дуги (со знаком "+" для входного угла и со знаком "-" - для выходного). Чтобы избежать неудобств, связанных с хранением неодинакового количества идентификаторов дуг, используют два отдельных файла: 1) простой упорядоченный список, в котором файл узлов сжат до ряда идентификаторов дуг; 2) таблицу, в которой для каждого узла хранится информация о положении первой дуги списка. Используемое в настоящее время математическое обеспечение ГИС почти исключительно основано на топологических моделях, дающих хорошее формализованное представление о пространственных соотношениях между основными объектами карты. Однако, если требуется установить более сложные соотношения, например включение или порядок, нужны дополнительные средства. Растровые модели Основы построения. Напомним, что модель данных представляет собой отображение непрерывных последовательностей реального мира в набор дискретных объектов. В растровых моделях дискретизация осуществляется наиболее простым способом - весь объект (исследуемая территория) отображается в пространственные ячейки, образующие регулярную сеть. При этом каждой ячейке растровой модели соответствует одинаковый по размерам, но разный по характеристикам (цвет, плотность) участок поверхности объекта. В ячейке модели содержится одно значение, усредняющее характеристику участка поверхности объекта. В теории обработки изображений эта процедура известна под названием пикселизация. Если векторная модель дает информацию о том, где расположен тот или иной объект, то растровая - информацию о том, что расположено в той или иной точке территории. Это определяет основное назначение растровых моделей - непрерывное отображение поверхности. В растровых моделях в качестве атомарной модели используют двухмерный элемент пространства - пиксель (ячейка). Упорядоченная совокупность атомарных моделей образует растр, который, в свою очередь, является моделью карты или геообъекта. Векторные модели относятся к бинарным или квазибинарным Растровые позволяют отображать полутона. Как правило, каждый элемент растра или каждая ячейка должны иметь лишь одно значение плотности или цвета. Это применимо не для всех случаев. Например, когда граница двух типов покрытий может проходить через центр элемента растра, элементу дается значение, характеризующее большую часть ячейки или ее центральную точку Ряд систем позволяет иметь несколько значений для одного элемента растра. Характеристики растровых моделей. Для растровых моделей существует ряд характеристик разрешение, значение, ориентация, зоны, положение. Разрешение - минимальный линейный размер наименьшего участка пространства (поверхности), отображаемый одним пикселем. Пиксели обычно представляют собой прямоугольники или квадраты, реже используются треугольники и шестиугольники. Более высоким разрешением обладает растр с меньшим размером ячеек Высокое разрешение подразумевает обилие деталей, множество ячеек, минимальный размер ячеек Значение - элемент информации, хранящийся в элементе растра (пикселе) Поскольку при обработке применяют типизированные данные, то есть необходимость определить типы значений растровой модели Тип значении в ячейках растра определяется как реальным явлением, так и особенностями ГИС. В частности, в разных системах можно использовать разные классы значений- целые числа, действительные (десятичные) значения, буквенные значения Целые числа могут служить характеристиками оптической плотности или кодами, указывающими на позицию в прилагаемой таблице или легенде Например, возможна следующая легенда, указывающая наименование класса почв- 0 - пустой класс, 1 - суглинистые, 2 - песчаные, 3 - щебнистые и т. п. Ориентация - угол между направлением на север и положением колонок растра Зона растровой модели включает соседствующие друг с другом ячейки, имеющие одинаковое значение Зоной могут быть отдельные объекты, природные явления, ареалы типов почв, элементы гидрографии и т. п. Для указания всех зон с одним и тем же значением используют понятие класс зон Естественно, что не во всех слоях изображения могут присутствовать зоны. Основные характеристики зоны - ее значение и положение Буферная зона - зона, границы которой удалены на известное расстояние от любого объекта на карте Буферные зоны различной ширины могут быть созданы вокруг выбранных объектов на базе таблиц сопряженных характеристик. Положение обычно задается упорядоченной парой координат (номер строки и номер столбца), которые однозначно определяют положение каждого элемента отображаемого пространства в растре. Проводя сравнение векторных и растровых моделей, отметим удобство векторных для организации и работы со взаимосвязями объектов. Тем не менее, используя простые приемы, например включая взаимосвязи в таблицы атрибутов, можно организовать взаимосвязи и в растровых системах.. Необходимо остановиться на вопросах точности отображения в растровых моделях. В растровых форматах в большинстве случаев неяс но, относятся координаты к центральной точке пикселя или к одному из его углов. Поэтому точность привязки элемента растра определяют как 1/2 ширины и высоты ячейки. Растровые модели имеют следующие достоинства: • растр не требует предварительного знакомства с явлениями, данные собираются с равномерно расположенной сети точек, что позволяет в дальнейшем на основе статистических методов обработки получать объективные характеристики исследуемых объектов Благодаря этому растровые модели могут использоваться для изучения новых явлений, о которых не накоплен материал. В силу простоты этот способ получил наибольшее распространение; • растровые данные проще для обработки по параллельным алгоритмам и этим обеспечивают более высокое быстродействие по сравнению с векторными; • некоторые задачи, например создание буферной зоны, много проще решать в растровом виде; • многие растровые модели позволяют вводить векторные данные, в то время как обратная процедура весьма затруднительна для векторных моделей; • процессы растеризации много проще алгоритмически, чем процессы векторизации, которые зачастую требуют экспертных решений. Наиболее часто растровые модели применяют при обработке аэрокосмических снимков для получения данных дистанционных исследований Земли. Среди нерегулярных мозаик чаще всего используют треугольные сети неправильной формы (Triangulated Irregular Network - TIN) и полигоны Тиссена. Сети TIN удобны для создания цифровых моде- лей отметок местности по заданному набору точек. Они применяются как в растровых, так и в векторных моделях. Модель треугольной нерегулярной сети (TIN) в значительной мере альтернативна цифровой модели рельефа, построенной на регулярной сети. TIN-модель была разработана в начале 70-х гг. как простой способ построения поверхностей на основе набора неравномерно расположенных точек. В 70-е гг. было создано несколько вариантов данной системы, коммерческие системы на базе TIN стали появляться в 80-х гг. как пакеты программ для построения горизонталей. Модель TIN используется для цифрового моделирования рельефа. При этом узлам и ребрам треугольной сети соотносятся исходные и производные атрибуты цифровой модели. Полигоны Тиссена (или диаграммы Вороного) представляют собой геометрические конструкции, образуемые относительно множества точек таким образом, что границы полигонов являются отрезками перпендикуляров, восстанавливаемых к линиям, соединяющим две ближайшие точки. Полигоны Тиссена позволяют проводить анализ на соседство, близость и достижимость. Нерегулярная выборка лучше, чем регулярная, отражает характер реальной поверхности и это является достоинством полигонов Тиссена. При построении TIN-модели дискретно расположенные точки соединяются линиями, образующими треугольники. В пределах каждого треугольника поверхность обычно представляется плоскостью. Поскольку поверхность каждого треугольника задается высотами трех его вершин, применение треугольников обеспечивает каждому участку мозаичной поверхности точное прилегание к смежным участкам. Это обеспечивает непрерывность поверхности при нерегулярном расположении точек. Данная модель позволяет использовать в качестве элементов мозаики более сложные многоугольники, но их всегда можно разбить на треугольники. В векторных ГИС модель TIN можно рассматривать как полигоны с атрибутами угла наклона, экспозиции и площади, с тремя вершинами, имеющими атрибуты высоты, и с тремя сторонами, характеризующимися углом наклона и направлением. Для выбора точек модели используют три основных алгоритма: алгоритм Фоулера и Литла, алгоритм ключевых точек, эвристическое удаление точек. С аналитической точки зрения основу таких вложенных, или иерархических, мозаик составляют (рекурсивно) раскладываемые модели. Рекурсивная декомпозиция треугольников приводит к образованию треугольных квадродеревьев, причем декомпозиция шестиугольников невозможна. Единицы с более высоким уровнем разрешающей способности можно объединять, формируя шестиугольники, что приводит к образованию семиразрядного дерева. Схема адресации для вложенных шестиугольных мозаик была разработана Л. Гибсоном и Д. Лукасом. Они назвали ее генерализованной сбалансированной троичной мозаикой. Квадратомическое дерево - одна из наиболее широко известных структур данных, использующихся применительно к площадям, линиям и точкам. Бесструктурные гиперграфовые и решетчатые модели. Они обрабатывают координатные данные в виде простых строк координат без какой-либо структуры. В случае обработки площадей общие границы всегда вводятся в ЭВМ дважды. Пример практического применения этих моделей - хранимые в памяти ЭВМ полные полигоны и векторные цепные коды. Гиперграфовые модели основаны на теории множеств и гиперграфов и используют шесть абстрактных типов данных: класс, атрибут класса, связь класса, объект, атрибут объекта, связь объекта. Класс соответствует границе гиперграфа, причем объекты являются узлами этого графа. Каждый класс содержит объекты с атрибутами объекта и различаемый узел, содержащий атрибут класса. Используя подклассы, вводят иерархию классов и объектов. Связи классов и связи объектов устанавливают соотношения между теми классами, которые не связаны иерархически. Связи классов представляют потенциальные соотношения между классами, а связи объектов - действительные соотношения между объектами. Для образования мультисвязи можно объединить несколько связей объектов. Несколько классов объектов образуют гиперклассы, которые связаны гиперсвязями. Гиперграфовые модели применимы как к координатным, так и к атрибутивным данным. Как правило, они отличаются высокой степенью сложности. Решетчатые модели базируются на математической теории решеток, оперирующей с частично упорядоченными наборами данных. Они полезны в тех случаях, когда отсутствует четкая иерархия объектов. Элементы алгебраической теории автоматных моделей синтеза типовых конструктивных моделей упрощают процесс получения сложных графических изображений. Однако такой подход, находящий широкое применение в САПР, пока не используется в технологиях ГИС. Оверлейные структуры Цифровая карта может быть организована как множество слоев (покрытий или карт-подложек). Концепция послойного представления графической информации заимствована из систем CAD, однако в ГИС она получила качественно новое развитие. Принципиальное отличие состоит в том, что слои в ГИС могут быть как векторными, так и растровыми, причем векторные слои обязательно должны иметь одну из трех характеристик векторных данных, т.е. векторный слой должен быть определен как точечный, линейный или полигональный дополнительно к его тематической направленности. Другое важное отличие послойного представления геоинформационных векторных данных заключается в том, что они являются объектными, т.е. несут информацию об объектах, а не об отдельных элементах объекта, как в САПР. Слои в ГИС являются типом цифровых картографических моделей, которые построены на основе объединения (типизации) пространственных объектов (или набора данных), имеющих общие свойства или функциональные признаки. Такими свойствами могут быть: принадлежность к одному типу координатных объектов (точечные, линейные полигональные); принадлежность к одному типу пространственных объектов (жилые здания, подземные коммуникации, административные границы и т. д.); отображение на карте одним цветом. В качестве отдельных слоев можно объединять данные, полученные в результате сбора первичной информации. Совокупность слоев образует интегрированную основу графической части ГИС. Принадлежность объекта или части объекта к слою позволяет использовать и добавлять групповые свойства объектам данного слоя. А как известно из теории обработки данных, именно их групповая обработка является основой повышения производительности автоматизированных систем. Слои могут иметь как векторные, так и растровые форматы. Однако многие ГИС допускают возможность работы со слоями только векторного типа, а растр используется в качестве подложки. В связи с этим следует отметить возможности системы ER Mapper трансформировать растровое изображение снимка в заданную картографическую проекцию. Данные, размещенные на слоях, могут обрабатываться как в интерактивном, так и в автоматическом режиме. С помощью системы фильтров или заданных параметров объекты, принадлежащие слою, могут быть одновременно масштабированы, перемещены, скопированы, записаны в базу данных. В других случаях (при установке других режимов) можно наложить запрет на редактирование объектов слоя, запретить их просмотр или сделать невидимыми. Многослойная организация электронной карты при наличии гибкого механизма управления слоями позволяет объединить и отобразить не только большее количество информации, чем на обычной карте, но существенно упростить анализ картографических данных с помощью селекции данных, необходимых для визуализации и механизма "прозрачности" цифровой карты. Таким образом, разбиение на слои позволяет решать задачи типизации и разбиения данных на типы, повышать эффективность интерактивной обработки и групповой автоматизированной обработки, упрощать процесс хранения информации в базах данных, включать автоматизированные методы пространственного анализа на стадии сбора данных и при моделировании, упрощать решение экспертных задач. Введение топологических свойств в графические данные ГИС позволяет решать задачи, которые методами программного обеспечения САПР не реализуются. Это, например, возможность наложения слоев для получения нового слоя, который не является простым результатом наложения, а содержит новые объекты, полученные на основе методов пространственного анализа с использованием логических операций. В целом сочетание методов топологии и послойного представления картографической информации дает качественно новые возможности анализа картографических данных. Трехмерные модели. Большинство ГИС хранят информацию о точках местности в виде трехмерных координат. Однако для многих приложений ГИС, таких, как построение карт, трехмерные координаты преобразуют в двухмерное представление, т.е. строят двухмерные (2D) модели. Со второй половины 90-х гг. заметна тенденция к построению трехмерных (3D) моделей. С одной стороны, это продиктовано решением практических задач, с другой - увеличением мощности вычислительных ресурсов, что необходимо для трехмерного моделирования. Такая модель должна соответствовать отображению трехмерной реальности, по возможности близкой к той, что видит человеческий глаз на местности. В настоящее время существуют два основных способа представления трехмерных моделей в ГИС. Первый способ, назовем его псевдотрехмерным, основан на том, что создается структура данных, в которых значение третьей координаты Z (обычно высота) каждой точки (Л, Y) записывается в качестве атрибута. При этом значение Z может быть использовано в перспективных построениях для создания изображений трехмерных представлений. Поскольку это не истинное трехмерное представление, его часто именуют 2,5-мерным (два-с-половиной-мериым). Такие 2,5-мерные модели дают возможность эффективного решения ряда задач: • представление рельефа и других непрерывных поверхностей на базе ЦМР или TIN; • расчет перспективной модели для любой задаваемой точки обзора; • "натяжение" дополнительных слоев на поверхность с использованием цвета и световых эффектов; • визуальное преобразование одних классов данных в другие (например, объемный слой промышленных выбросов преобразовать в изображение экологической карты и результирующей карты действия на окружающую растительность); • создание динамической модели "полета" над территорией. Второй способ - создание истинных трехмерных представле- ний - структур данных, в которых местоположение фиксируется в трех измерениях (X, Y, Z). В этом случае Z- не атрибут, а элемент местоположения точки. Такой подход позволяет регистрировать данные в нескольких точках с одинаковыми координатами Х и Y, например, при зондировании атмосферы или при определении объемов горных выработок. Истинные трехмерные представления позволяют: • наглядно изображать (визуализировать) объемы; • решать задачи, связанные с моделированием объемов; • решать новый класс задач - разработка трехмерных ГИС; • производить синтез трехмерных структур. Оба способа трехмерных представлений пространственной информации имеют несколько важных приложений: • проектирование инженерных и промышленных сооружений (шахты, карьеры, плотины, водохранилища); • моделирование геологических процессов; • моделирование трехмерных потоков в газообразных и жидкостных средах. В ГИС наряду с цифровыми моделями местности, которые, как правило, отражают статические свойства, широко используются динамические модели, например модель явления. Трехмерные явления характеризуются несколькими свойствами: распределение, геометрическая сложность, топологическая сложность, точность измерения, точность представления. Распределение может быть непрерывное (например, поле поверхности) и дискретное (например, рудные тела). Топологическая сложность обусловливается связями внутри объекта. Например, составной объект состоит из таких же, но более мелких объектов одного класса. Смешанный объект включает несколько классов и состоит из более мелких неоднородных объектов. Применение трехмерных моделей позволяет строить новые модели и расширяет возможности ГИС как системы принятия решений. С использованием методов трехмерной графики можно по-новому решать задачи проектирования жилой застройки, размещения объектов бытового и хозяйственного назначения в муниципальных округах, создавать новые типы трехмерных условных знаков и т.д. Примером подобной разработки может служить ГИС Star Informatic для решения задач городского планирования и задач урбанизации, разработанная специалистами из Бельгии и Великобритании (фирма Star). ГИС для решения экономических задач. Сформулируем преимущества ГИС перед другими информационными технологиями: – наличие набора средств создания и объединения баз данных; – обеспечение географического анализа и наглядной визуализации БД в виде различных карт, графиков, диаграмм; – возможность прямой привязки друг к другу в режиме Hot Link всех атрибутивных и графических данных. Сфера применения ГИС в бизнесе охватывает разные области: – анализ и отслеживание текущего состояния и тенденций изменения рынка; – планирование деловой активности; – оптимальный выбор местоположения новых филиалов фирмы или банка, торговых точек, складов, производственных мощностей; – поддержка принятия решений; – выбор кратчайших или наиболее безопасных маршрутов перевозок и путей распределения продукции; – анализ риска материальных вложений и урегулирование разногласий; – демографические исследования, проводимые в целях определения спроса на продукцию; – географическая привязка баз данных о земле- и домовладении. Перспективы использования ГИС в бизнесе. По мнению многих бизнесменов и аналитиков, сфера приложений ГИС-технологий безгранична. Они входят в мир бизнеса, перевернув все представления о предназначении и экономической эффективности географических методов визуализации и анализа рутинной информации. ГИС преобразует эту информацию в новое, уникальное по своей прикладной ценности знание. Особенно успешно и выгодно использование ГИС-технологий при массовых перевозках грузов и людей, при создании сетей оптимально размещенных торговых точек, анализе существующих и потенциальных рынков и районов сбыта продукции, в нефтяных, газовых и электрических компаниях, а также в коммерческих фирмах, занимающихся операциями с недвижимостью, для обоснования, расширения и поддержки банковских операций, в работе авиакомпаний и телекоммуникационных корпораций, ряде других сфер деловой активности. Конечная цель использования ГИС – наилучшее удовлетворение потребностей и запросов покупателей и клиентов, причем как в настоящем, так и в будущем и, как следствие, процветание фирмы и ее стабильно высокая конкурентоспособность. Спектр предлагаемых ESRI программных ГИС-продуктов наиболее широк в сравнении с конкурентами на рынке геоинформационных технологий. Он включает простые средства конечного пользователя ArcView, полнофункциональные ГИС PC Arclnfo и ArcCAD, работающие на персональных компьютерах, а также наиболее мощный по функциональным возможностям программный пакет Arclnfo. Важным преимуществом является комплементарность (полная совместимость) всех разноуровневых продуктов ESRI. Результаты работы с одним пакетом не пропадут, если пользователь сочтет целесообразным заменить его или дополнительно использовать любой другой из семейства ESRI. Все они работают в единой информационной среде Arclnfo. В этой же среде написаны сотни специализированных программных продуктов (приложений) для многих отраслей науки и практики. При разработке последних версий программных продуктов ESRI предусмотрены возможности использования наиболее распространенных типов внешних реляционных баз данных и конвертеров файлов данных популярных форматов. Как показывает разветвленную проводящих практика, структуру свои для филиалов, коммерческие крупных компаний, производств операции на и имеющих магазинов большой или территории, целесообразно задействовать пакет Arclnfo, лучше в связке с Arc View. Сферы их применения разнообразны: бизнес и наука, образование и управление, социологические, демографические и политические исследования, промышленность и экология, транспортная и нефтегазовая индустрия, землепользование и кадастры, службы коммунального хозяйства и многое другое. Так же, как программное обеспечение для создания обычных электронных таблиц, Arc View может использоваться менеджерами, планировщиками, аналитиками и учеными для более полного понимания сущности возникающих перед ними проблем реальной жизни, связанных с деятельностью их компаний, адресно-географической привязки полезной для решения этих проблем информации. Например, при выборе места для нового магазина по карте в Arc View пользователь имеет возможность сначала просмотреть данные о продажах товара за предыдущие месяцы в других торговых точках, о демографическом и социальном составе потенциальных покупателей (жителей близлежащих домов или микрорайонов), дополнительно вывести на экран монитора фотографию или поэтажный план здания, где предполагается открыть магазин, подсветить на этой либо более подробной карте, выведенной как часть того же изображения, магазины конкурентов. Подобные операции обычно занимают минимум времени – весь анализ выполняется за один сеанс работы с программой. Достаточно быстро можно "проиграть" ряд вариантов предполагаемых маркетинговых операций. Впервые ознакомившиеся с такими возможностями коммерсанты часто бывают поражены, внезапно увидев и поняв, где они могут найти новых покупателей и клиентов, где наиболее остра конкуренция с соперничающими фирмами, что за люди (вероятные покупатели) живут и работают в районе вашей торговой точки, на какой спрос (как по составу товаров, так и по их стоимости) и, следовательно, на какие доходы можно рассчитывать. После такого анализа целесообразность открытия магазина может стать очевидной, либо становится ясно, что надо подбирать другое место или изменить ассортимент товаров и объем товарооборота. Пакет Arc View предоставляет алгоритм процедуры принятия решений, важных для функционирования фирмы. При планировании развития центров экономического (коммерческого) управления возникает совокупностью потребность коммерческих в организаций, оптимальном транспортными управлении, потоками, сетями коммуникаций и т.д. Решение подобных задач осуществляется методами ГИС. В начале создается интегрированная информационная основа. Затем геокодированная информация об объектах загружается в базу данных ГИС, которая уже загружена картографической информацией в нужных масштабах. Путем использования методов теоретического и численного анализа, линейного программирования решаются задачи оптимизации. В результате решения подобных задач осуществляется выбор оптимального местоположения коммерческих центров, выбор областей (сфер) влияния этих центров, оптимизация транспортных потоков, оптимизация информационного (в том числе рекламного) обеспечения. Схема применения геоинформационной технологии в сфере бизнеса достаточно проста. Любая фирма ведет, как правило, несколько баз данных. Даже если это отсутствует, в любой фирме используется справочник телефонов и факсов, справочник адресов клиентов или партнеров, справочник возможностей и услуг фирм. Эти данные необходимо систематизировать и наглядно представить, чтобы повысить эффективность работы с ними. Для этой цели приобретаются настольная ГИС и набор цифровых карт соответствующей тематики. Каталог адресов переводится в базу данных ГИС и становится атрибутивной характеристикой карты, создавая на ней соответствующую нагрузку. Затем заполняются данными другие базы: о клиентах, поставщиках, заказчиках и т.д. Дополнительно загружается информация о сроках транспортировки и т.п. Геоинформационная система позволит: – быстро выявить по карте, где "скрываются" покупатели и конкуренты; – определить наиболее выгодное для бизнеса местоположение новых производственных мощностей, филиалов и торговых точек; – составить сводные диаграммы объемов продаж за месяц или год по интересующим торговым предприятиям; – привязать диаграммы к соответствующим местам на картах; – визуально оценить и получить полноценную статистическую сводку по динамике спроса и предложения в любой области рынка, например в операциях с недвижимостью; – выделить маркетинговые территории и провести анализ имеющейся по ним информации; – визуально по карте и на основе сопутствующей цифровой и текстовой информации провести сравнение демографических характеристик по разным странам, областям и районам; – выявить и оконтурить неблагополучные по экологическим признакам районы или зоны повышенной чувствительности природной среды к антропогенным воздействиям; – нанести на карту, выделить и дополнить сопутствующей информацией зоны производства, хранения, сброса и накопления вредных для людей и живых организмов веществ и материалов; – изучить взаимосвязи между различными факторами, например между повторяемостью стихийных природных явлений и стоимостью недвижимости по любой территории; – определить вследствие степень работы соответствия предприятия загрязненности природоохранному территории законодательству, действующему в стране; – включить в базу данных и вывести на экран тексты соответствующих законодательных актов при вызове мышью объекта на карте; – принимать обоснованные решения на основе всестороннего анализа имеющегося в распоряжении набора информации; – выявить сферы действия фирмы и конкурентов для выбора оптимальной стратегии; – на основе внутренних ресурсов ГИС оптимизировать задачи (поставка в кратчайшие сроки с минимальными затратами, учет ресурсов или взаимосвязывание участников сделки и т.д.). Геоинформационные системы в логистике Географическая Информационная Система (ГИС) — компьютерная система, отображающая данные на электронной карте. ГИС используются не только в традиционных областях, таких как геология, гидрология, управление природными ресурсами, но и в телекоммуникациях, транспорте, при операциях с преимущество недвижимостью, в заключается наглядном в логистике и т.д. Ее представлении пространственных данных на карте и широких возможностях их детального анализа. Назначение и преимущества Географических Информационных Систем С помощью ГИС вы можете располагать на карте предприятия, склады, таможенные терминалы, строить оптимальные маршруты движения автомобильного, железнодорожного и другого транспорта, осуществлять мониторинг состояния объектов в режиме реального времени, анализировать динамику грузопотоков, отображать маркетинговую информацию на карте в виде диаграмм, графиков, формировать различные отчеты. Применение ГИС увеличивает оперативность обработки информации, точность и своевременность принятия управленческих решений, поднимает уровень сервиса, что в целом повышает эффективность работы компании и положительно влияет на ее конкурентоспособность. IT в задачах логистики В настоящее время идет консолидация логистических провайдеров, происходит их территориальное расширение, растет линейка предлагаемых услуг. Роль IT в области логистики неизменно увеличивается. Одним из основных инструментов повышения сервиса обслуживания является внедрение IT-решений. Среди них нужно отметить WMS, TMS, средства мониторинга транспорта и грузов, системы коммуникации. Своевременная и точная доставка грузов является одной из основных целей деятельности логистических компаний. Для ее достижения нужно оптимально решать задачу маршрутизации товаров, осуществлять дистанционный контроль и управление парком транспортных средств в режиме реального времени, анализировать грузопотоки на всей территории в различных срезах. Некоторые из этих задач решаются с помощью систем позиционирования. Типовые решения систем позиционирования В настоящее время среди ГИС в логистике широкое распространение получили системы мониторинга автомобильного транспорта. В их основе лежит использование технологий GPS, GSM, GPRS. В автомобиле размещается специальное устройство, состоящее из GPS-приемника и симкарты оператора мобильной связи. GPS-приемник получает координаты со спутника, с помощью GPRS или SMS они передаются по GSM каналам на сервер, где заносятся на карту. На компьютере оператора устанавливается программное обеспечение, с помощью которого отображается карта с размещенной на ней информацией о местоположении машины. Установленные в автомобиле устройства питаются энергией от бортовой сети, а также могут работать автономно. В некоторых случаях предусматривается подключение данного устройства к органам управления, что позволяет, например, дистанционно заглушить двигатель при выходе автомобиля из допустимого коридора. На рынке систем мониторинга автомобильного транспорта существует множество схожих продуктов: Автоскоп, Автотрекер, Смарт Логистик, Рейс Эксперт, СКАУТ, ANTOR MonitorMaster. Система «Слежение за транспортными средствами», разработанная в компании «ИнтэлЛекс», позволяет видеть перемещение транспортного средства в режиме реального времени, отображать на карте положение, скорость, направление движения и пройденный маршрут. передвижения автомобиля. На рис. ..представлен фрагмент дневного Рис. ... Маршрут автомобиля в системе «Слежение за транспортными средствами» ГИС грузовых перевозок Продукт компании «ИнтэлЛекс» – «Геоинформационная система (ГИС) грузовых перевозок» – это информационно-справочная система, дающая возможность наглядно представить на географической карте широкий спектр информации, связанной с грузовыми перевозками по железной дороге. Система управленческого предназначена аппарата и ОАО для информационного «РЖД», и для обеспечения широкого круга пользователей, желающих получить сведения о грузовых перевозках, в соответствии с их правами доступа к запрашиваемой информации. «ГИС грузовых перевозок» применяет программное обеспечение компании ESRI и построена по клиент-серверной архитектуре. В качестве клиента используется JAVA-апплет, что позволяет обойтись без установки на рабочих компьютерах пользователей специального программного обеспечения, а также избежать проведения работ по его поддержке – обслуживанию и обновлению, которые происходят автоматически. Для полноценного функционирования в системе достаточно web-браузера. Карта состоит из различных слоев – областей, городов, автомобильных дорог, водных и инфраструктурных объектов ОАО «РЖД»: станций, перегонов, предприятий сети обслуживания клиентов и др. Клиентское приложение имеет дружественный интерфейс, удобные органы навигации и управления картой. На сегодняшний день в «ГИС грузовых перевозок» решаются следующие задачи: • отображение на карте России географических объектов и информации о них; • отображение объектов инфраструктуры «РЖД» – станций, перегонов, предприятий сети обслуживания клиентов; • справочный расчет маршрута и стоимости перевозки груза с визуализацией на карте; • поиск и отображение информации о положении вагонов, контейнеров и об отдельных отправках с указанием их местонахождения; • отображение предприятий-клиентов и их производственных характеристик; • отображение грузопотоков в различных разрезах; • отображение прогнозов перевозок грузов. По каждому объекту на карте можно получить подробную справочную информацию. Достаточно указать мышкой на интересующий объект, и во всплывающем диалоге появятся сведения не только о нем, но и некоторых других в окрестностях (рис. …). Рис.. Информация о железнодорожной станции Система позволяет в режиме реального времени отображать на карте движущиеся объекты (при подключении к источникам информации об их местонахождении). Например, на рис. … показано положение вагонов на карте, а на рис. … – маршрут следования груза. Рис. ….. Поиск груза по накладной с отображением текущего положения груза, пройденного и предполагаемого маршрута Рис. ….. Грузовой маршрут Данные функции позволяют владельцу отслеживать продвижение своего груза к станции назначения и планировать дальнейшие действия на основе предполагаемого времени прибытия. В некоторых ситуациях вагон с грузом по какой-либо причине может отклониться от маршрута, указанного в накладной. В этом случае на карте будут указаны первоначальный и скорректированный маршруты. В этих режимах используются сервисы системы ЭТРАН. Пользователь может получить сведения о грузовых перевозках по интересующей его станции или группе станций (Рис…), а также дороге (рис…). Рис. ... Объемы перевозок с выбранной станции за месяц Рис. … Объемы перевозок между железными дорогами за месяц Информация будет представлена как в виде таблиц, так и в виде наглядных интерактивных диаграмм на карте. Данный режим также позволяет запрашивать прогноз перевозок с горизонтом в один год. Пользователи часто интересуются, каким образом система прогнозирует перевозки. Для этого используется авторегрессионная факторная модель. Она основывается на анализе временных рядов (уже свершившихся в прошлом перевозок), в процессе детального изучения выделяется сезонная составляющая и тренд (тенденция к росту или снижению объемов перевозок). Также анализируется влияние различных показателей экономики на перевозки той или иной группы грузов. На основании полученных результатов модель экстраполирует временной ряд на прогнозируемый период. Возникает вопрос: «Какова точность прогноза?». В настоящее время осуществляются оперативное (помесячно, на три месяца) и среднесрочное прогнозирования (поквартально, на один год). Прогноз основывается на ежемесячных данных объемов перевозок. К сожалению, прогнозирование на меньший период времени невозможно, т.к. в течение месяца может наблюдаться неравномерность перевозок, учесть которую нельзя. Также пользователи интересуются влиянием капитальных ремонтов и других подобных факторов на результаты прогнозирования. Их точность зависит от регулярности ремонтов. Если это сезонные работы, происходящие в одно и то же время, то их влияние автоматически учитывается моделью при анализе свершившихся перевозок и формировании сезонной составляющей, и таким образом они не сказываются на его точности. Если работы происходят в экстренном порядке, то, соответственно, регулярность временных рядов нарушается и точность данных на выходе снижается. В «ГИС грузовых перевозок» предусмотрена возможность получения информации об объемах грузопотоков по каждому транспортному коридору Рис. Объемы перевозок по международному транспортному коридору Север–Юг В данном режиме пользователь выбирает интересующий его коридор и время перевозки. При этом существуют дополнительные опции «с накопительным итогом» и «сравнение с прошлым годом», которые позволяют видеть более полную картину перевозок. Полученные результаты также отображаются в виде таблиц и в форме диаграммы. В системе предусмотрена возможность запроса информации по грузоперевозкам в странах сотрудничества. Данные отображаются в виде потоков по направлениям перевозок Рис. ..Объемы перевозок с зарубежными регионами в сравнении по годам При необходимости ГИС позволяет сравнить динамику перевозок по периодам, получить более подробные сведения по каждому направлению. Оперативность получения разнородной информации из различных источников и представление ее на карте в наглядной форме позволяет эффективно оценивать обстановку в сфере грузовых перевозок и принимать оптимальные управленческие решения. Результаты запросов могут быть оформлены в виде отчетов, экспортированы в Excel, что позволяет «на лету» создавать презентации и переносить данные в другие приложения (рис. …). Рис. …. Фрагмент отчета о прогнозе устойчивых перевозок между дорогами
