Анализ существующих аналогов программных средств

Аннотация

В дипломной работе разработана автоматизированная информационная система учета движения товара на складах предприятия «Перелетов и К» и поддержки принятия решения о виде цены товара.

В ходе выполнения работы определена цель разработки АИС, выявлены информационные потоки, подлежащие автоматизации, рассмотрены существующие аналоги программных средств, разработана математическая модель задачи поддержки принятия решения о виде цены товара, сформировано техническое задание на проектирование автоматизированной информационной системы. Разработана архитектура АИС, представлены иерархическая схема модулей и функциональная схема, проведен анализ и обоснование выбора инструментальных средств, спроектирована база данных, разработаны алгоритмы приложений, создана база знаний, проведено тестирование автоматизированной информационной системы. Приведены руководства администратора базы данных, программиста, пользователя.

В дипломной работе также произведен расчет себестоимости разработанной автоматизированной информационной системы и экономической эффективности от ее внедрения, рассмотрен ряд вопросов безопасности труда.

Пояснительная записка содержит 181 страницу, в том числе 46 таблиц, 81 рисунок, 30 использованных источников и 3 приложения.

Annotation

The main objective of the diploma thesis is to work out an automated information system of goods movement record on an enterprise’s warehouses and decision-making support concerning a kind of ware price.

The following objectives were achieved during the working at the subject: the goal of AIS was defined, there were found information flows which are under automation, and there were also examined present software tools analogs; a mathematic task model of decision-making support concerning kind of ware price was worked out; a technical task concerning software package projection was formulated. Attention was paid to working out of software package architecture, a hierarchy modules scheme and a functional scheme were represented in the diploma thesis; there was analyzed and grounded toolkit choice; a database was designed, algorithms of applications were worked out; a knowledge base was created and the software package was tested. Manuals for a database administrator, for a programmer and for a user are represented in the thesis.

Attention was paid to prime cost calculation of the engineered software package and to its economical effectiveness. Some of the work safety questions were examined also.

Explanation note consists of 181 pages, including 46 tables, 81 pictures; list of literature contains 30 titles and 3 appendixes.

Содержание

Введение............................................................................................................. 7

1 Исследовательский раздел............................................................... 8

1.1 Анализ предметной области............................................................... 8

1.1.1 Назначение и организационно-штатная структура предприятия..... 8

1.1.2 Схема информационных потоков.................................................... 9

1.2 Анализ существующих аналогов программных средств.................. 13

1.3 Выбор математического аппарата...................................................... 15

1.3.1 Метод Криса-Нейлора........................................................................ 15

1.3.2 Метод дискриминантного анализа..................................................... 17

1.4 Постановка задачи дипломной работы.............................................. 19

Выводы............................................................................................................... 22

2 Специальный раздел........................................................................... 23

2.1 Разработка архитектуры автоматизированной информационной

системы............................................................................................. 23

2.2 Обзор и обоснование выбора инструментальных средств............ 30

2.3 Разработка базы данных..................................................................... 34

2.3.1 Описание внешнего уровня архитектуры базы данных.................... 35

2.3.1.1 Иерархия функций.............................................................................. 35

2.3.1.2 Формализованное описание предметной области............................. 36

2.3.1.3 Пользователи АИС. Уровни доступа пользователей........................ 44

2.3.2 Концептуальный уровень архитектуры базы данных....................... 47

2.3.2.1 Инфологическая модель предметной области................................... 47

2.3.2.2 Перекрестная проверка модели данных............................................ 49

2.3.2.3 Даталогическая модель БД................................................................. 50

2.3.2.4 Анализ схем реляционных отношений на соответствие ЗНФ........... 53

2.3.3 Физическая модель базы данных....................................................... 53

2.3.3.1 Описание состава проектируемых объектов БД................................ 53

2.3.3.2 Техническое описание объектов БД.................................................... 53

2.3.3.3 SQL-скрипты объектов БД.................................................................. 59

2.3.3.4 Описание мероприятий по реализации ограничений целостности

реляционной базы данных.................................................................. 59

2.4 Разработка алгоритмов приложений............................................... 61

2.5 Создание базы знаний...................................................................... 69

2.5.1 Модель представления знаний на основе вероятностных оценок.. 70

2.5.2 Продукционно-фреймовая модель.................................................. 72

2.6 Тестирование автоматизированной информационной системы..... 75

Выводы............................................................................................................... 89

3 Технологический раздел.................................................................. 90

3.1 Разработка руководства администратора базы данных................ 90

3.1.1 Общие сведения об автоматизированной информационной

системе.............................................................................................. 90

3.1.2 Структура автоматизированной информационной системы......... 90

3.1.3 Установка автоматизированной информационной системы.......... 92

3.1.4 Проверка автоматизированной информационной системы........... 93

3.1.5 Резервирование и восстановление базы данных............................ 93

3.1.6 Сообщения администратору базы данных..................................... 96

3.2 Разработка руководства программиста.......................................... 97

3.2.1 Назначение и условия применения автоматизированной

информационной системы............................................................... 97

3.2.2 Характеристика автоматизированной информационной системы 97

3.2.3 Работа с автоматизированной информационной системой............ 98

3.2.4 Входные и выходные данные.......................................................... 100

3.2.5 Сообщения программисту............................................................... 100

3.3 Разработка руководства пользователя.............................................. 100

3.3.1 Назначение автоматизированной информационной системы........... 100

3.3.2 Условия выполнения автоматизированной информационной

системы................................................................................................ 100

3.3.3 Выполнение автоматизированной информационной системы.......... 101

3.3.4 Сообщения пользователю................................................................... 112

Выводы............................................................................................................... 114

4 Экономический раздел..................................................................... 115

4.1 Технико-экономическое обоснование разработки.......................... 115

4.2 Определение трудоемкости разработки программного продукта 115

4.3 Расчет себестоимости программного продукта.............................. 121

4.4 Расчет экономического эффекта от внедрения программного

продукта............................................................................................ 123

Выводы............................................................................................................... 124

5 Безопасность труда........................................................................... 125

5.1 Анализ и обеспечение безопасности труда...................................... 125

5.2 Расчет естественного освещения...................................................... 128

5.3 Возможные чрезвычайные ситуации на рабочем месте................. 130

Выводы............................................................................................................... 132

Заключение......................................................................................................... 133

Список использованных источников.............................................................. 134

Приложение А ER-диаграмма предметной области...................................... 136

Приложение Б SQL-скрипты объектов базы данных.................................... 137 Приложение В Листинг программы............................................................... 153

Введение

Организация «Перелетов и К» работает в сфере оптовой и розничной торговли алкогольной продукции и пива. Для успешной деятельности предприятия необходима качественная и своевременная обработка информации, которая влияет на снижение трудовых затрат в процессе работы, повышение оперативности принятия решений. Следовательно, актуальным становится использование автоматизированной информационной системы (АИС), берущей на себя огромную часть работ, связанных с учетом, хранением и обработкой информации, а также дающих возможность человеку адекватно оценить ситуацию и принять верное решение. Неотъемлемой частью таких АИС является база данных (БД), хранящая всю информацию, необходимую для учета аспектов различного рода деятельности.

Необходимо принимать во внимание тот факт, что в реальных условиях знания, которыми располагает человек, всегда в какой-то степени неполны, приближенны, ненадежны. Тем не менее, людям на основе таких знаний все же приходится делать достаточно обоснованные выводы и принимать разумные решения. Для решения таких задач целесообразно использовать экспертные системы. Таким образом, разрабатываемая экспертная система должна учитывать неполную определенность знаний и успешно действовать в таких условиях.

Целью данной работы является разработка автоматизированной информационной системы учета движения товара на складах предприятия и поддержки принятия решения о виде цены товара.

Для достижения поставленной цели необходимо решить ряд инженерных задач по специальности 230105.65 ПОВТАС: анализ информационных потоков при учете движения товара на складах предприятия и поддержке принятия решения о виде цены товара, анализ существующих аналогов программных средств, разработка математической модели задачи поддержки принятия решения о виде цены товара, разработка архитектуры АИС, выбор моделей данных, метода и инструментальных средств разработки АИС, проектирование и разработка базы данных, разработка алгоритмов приложений, создание базы знаний, тестирование АИС, разработка сопровождающей документации (руководства администратора БД, программиста, пользователя), оценка экономического эффекта от внедрения АИС, разработка мероприятий по обеспечению безопасности труда.

Для решения поставленных задач целесообразно использовать изученные методы следующих дисциплин: технология разработки программного обеспечения, проектирование автоматизированных информационных систем на основе баз данных, проектирование экспертных систем, системы автоматизации проектирования программного обеспечения, структуры и алгоритмы обработки данных, объектно-ориентированное программирование.

Исследовательский раздел

Анализ предметной области

1.1.1 Назначение и организационно-штатная структура предприятия

ООО «Перелетов и К» работает на рынке города Оренбурга и Оренбургской области в сфере оптовой и розничной торговли алкогольной продукции и пива с 1998 года. Является официальным дистрибьютором комбината «Очаково» на вышеуказанной территории. По масштабу занимает примерно около 10 процентов рынка города Оренбурга и Оренбургской области. Работающих на предприятии сотрудников насчитывается свыше ста человек.

Организационно-штатная структура предприятия представлена в виде схемы, изображенной на рисунке 1.1.

Рисунок 1.1 – Организационно-штатная структура предприятия

Во главе организации стоит генеральный директор, который решает вопросы по управлению предприятием, контролирует деятельность всех отделов и подразделений, а также решает вопросы стратегического характера.

Закупкой и продажей товара занимается торговый отдел. Основные задачи этого отдела – это выписка расходных ведомостей, занесение прихода, занесение номенклатуры и новых клиентов. В его функции входит также поиск новых поставщиков с более выгодными условиями поставки.

Работы, совершаемые торговым отделом, заведующими складами, выполняющими учет движения товара на складах, непосредственно контролирует директор по развитию. Он также решает вопросы по движению финансов. Директор развития отчитывается перед генеральным директором.

1.1.2 Схема информационных потоков

На предприятии необходимо производить обработку данных на основании ведомостей прихода и расхода. Обслуживаемые торговым отделом клиенты могут относиться к разным категориям, а именно: розничные, мелкооптовые и оптовые. Отнесение клиента к той или иной категории зависит от ряда причин: сумма покупки, частота совершения покупок данным клиентом, дальнейшее сотрудничество и другие.

Схема информационных потоков, подлежащих автоматизации в данной работе, представлена на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 – Схема информационных потоков

Общее функциональное описание автоматизируемых процессов, включая обработку входной и выходной информации, различные правила и стандарты, механизмы, выполняющие эту обработку (например, запросы клиентов), приведено по методологии функционального моделирования IDEF0 в виде диаграммы потоков работ на рисунке 1.3, используя CASE-средство BPwin. Методология IDEF0 – это технология описания системы в целом как множества взаимозависимых действий или функций /1/.

Рисунок 1.3 – Общая диаграмма потоков работ

Важно отметить функциональную направленность IDEF0 – функции исследуются независимо от объектов, которые обеспечивают их выполнение. Функциональная точка зрения позволяет четко отделить аспекты назначения от аспектов ее физической реализации.

Более детализированное функциональное описание, полученное путем декомпозиции общей диаграммы функционального описания, изображено на рисунке 1.4.

Рисунок 1.4 – Детализированная диаграмма потоков работ

В дополнение к диаграмме потоков работ (функциональной модели IDEF0) представлено на следующем рисунке 1.5 описание автоматизируемых бизнес-процессов, протекающих в ООО «Перелетов и К», в виде функциональной модели IDEF3. Технология IDEF3 – это способ описания процессов, основной целью которого является обеспечение структурированного метода, используя который эксперт в предметной области может описать положение вещей как упорядоченную последовательность событий с одновременным описанием объектов, имеющих непосредственное отношение к процессу /1/.

Рисунок 1.5 – Диаграмма бизнес-процессов

Для более наглядного отображения документооборота показана на рисунке 1.6 диаграмма потоков данных – функциональная модель DFD, где описаны функции обработки информации, различные объекты, функции сотрудников, которые участвуют в обработке информации и таблицы для хранения документов.

Диаграммы потоков данных моделируют систему как набор действий, соединенных друг с другом стрелками. Диаграммы DFD могут содержать два новых типа объектов: объекты, собирающие и хранящие информацию – хранилища данных и внешние сущности – объекты, которые моделируют взаимодействие с теми частями системы (или другими системами), которые выходят за границы моделирования.

Функциональные блоки DFD, изображенные в виде прямоугольников с закругленными углами, моделируют функции, которые преобразуют какое-либо сырье в какую-либо продукцию (или, в терминах IDEF, вход в выход) /1/.

Рисунок 1.6 – Диаграмма потоков данных

Внешние сущности обеспечивают необходимые входы для системы и/или являются приемниками для ее выходов. Внешние сущности изображаются как прямоугольники и обычно размещаются у краев диаграммы.

На рисунке 1.7 приведен пример обозначения хранилищ данных на DFD-диаграмме.

Рисунок 1.7 – Обозначение хранилища данных на DFD-диаграмме

Объектом автоматизации в рамках разрабатываемой автоматизированной информационной системы является принятие решения о виде цены (розничной, мелкооптовой или оптовой) на покупаемый клиентом товар. Выбор вида цены на покупаемый конкретным клиентом товар является одним из этапов ценообразования.

Цена – это единственный элемент маркетинга, который приносит доход, остальные его составляющие увеличивают издержки компании. Определение цены – едва ли не самая важная задача комплексного маркетинга. С одной стороны, она должна быть такой, чтобы ее смог заплатить потенциальный покупатель, а с другой – чтобы обеспечить прибыльность сбыта /2/.

Следовательно, создание автоматизированной информационной системы учета движения товара на складах предприятия и поддержки принятия решения о виде цены на покупаемый клиентом товар является актуальной работой.

Выбор математического аппарата

Для определения вида цены товара (розничной, мелкооптовой или оптовой) используются вероятностный подход на основе байесовской системы логического вывода – метод Криса-Нейлора и один из методов статистического анализа – дискриминантный анализ.

1.3.1 Метод Криса-Нейлора

При построении экспертной системы необходимо принимать во внимание тот факт, что в реальных условиях знания, которыми располагает человек, всегда в какой-то степени неполны, приближенны, ненадежны. Тем не менее, людям на основе таких знаний все же удается делать достаточно обоснованные выводы и принимать разумные решения. Следовательно, разрабатываемая экспертная система должна учитывать неполную определенность знаний и успешно действовать в таких условиях. В процессе исследований по искусственному интеллекту для решения этой проблемы выработано несколько подходов.

Для устранения неопределенностей в разрабатываемой экспертной системе целесообразно применение вероятностного подхода на основе байесовской системы логического вывода, а именно метода Криса-Нейлора /5/.

Использование байесовской системы логического вывода означает, что информация, обрабатываемая экспертной системой, не является абсолютно точной, а носит вероятностный характер. Пользователь не обязательно должен быть уверен в абсолютной истинности или ложности свидетельства, он может отвечать на запросы системы с какой-то степенью уверенности. В свою очередь система выдает результаты консультации в виде вероятностей наступления исходов.

Суть метода Криса-Нейлора состоит в нахождении способа, с помощью которого можно получить исходя из априорных вероятностей каких-либо гипотез и фактов апостериорные вероятности этих гипотез, зависящих от того, какие именно факты утверждаются для данной гипотезы. Эта вероятность может быть очень малой, она может оказаться на самом деле нулевой. Но это не помешает вести вычисления так, как если бы существовала некоторая вероятность.

Для каждой гипотезы , которая может быть выведена в данной системе и может рассматриваться как целевая гипотеза, в одной части базы знаний фиксируются:

- – априорная вероятность гипотезы ;

- – вероятность свидетельства гипотезы при подтверждении гипотезы ;

- – вероятность свидетельства гипотезы при отрицании гипотезы .

На каждом шаге пересчитываются вероятности всех гипотез для какого-либо свидетельства гипотезы по формулам (1.1) и (1.2).

, (1.1)

, (1.2)

где – апостериорная вероятность гипотезы , определяемая с учетом того, что имеет место свидетельство ;

– апостериорная вероятность отрицания гипотезы при условии, что имеет место свидетельство .

Далее в качестве рассматривается полученная апостериорная вероятность, т.е. .

На каждом шаге для каждой целевой гипотезы значение апостериорной вероятности пересчитывается с учетом того, что полученный от пользователя ответ имеет градацию от -5 до +5 с шагом 1, в которой +5 означает «Да», -5 означает «Нет», а 0 – «Не знаю». Все остальные варианты ответа будут располагаться в промежуточных точках шкалы. Градация ответов может быть изменена по желанию экспертов, например, от -3 до 3. В результате к текущей апостериорной вероятности добавляется поправка, которая рассчитывается по формуле (1.3).

, , (1.3)

где принадлежит .

После того, как пользователь выставит цену , делается пересчет вероятностей для всех гипотез, в которых упоминалось это свидетельство. Итоговое выражение апостериорной вероятности будет рассчитываться по формуле (1.4).

(1.4)

1.3.2 Метод дискриминантного анализа

В разрабатываемой автоматизированной информационной системе для решения задачи поддержки принятия решения о виде цены товара, что является задачей идентификацией, из методов статистического анализа наиболее всех подходит дискриминантный анализ.

Дискриминантный анализ – это совокупность методов, позволяющих решать задачи идентификации объектов по заданному набору характерных признаков.

Весь процесс проведения дискриминантного анализа разбивается на два этапа и каждый из них можно рассматривать как совершенно самостоятельный метод.

Первый этап – выявление и формальное описание различий между существующими множествами (группами) наблюдаемых объектов.

Второй этап – непосредственная классификация новых объектов, т.е. отнесение каждого объекта к одному из существующих множеств.

Пусть имеется множество единиц наблюдения, каждая из которых характеризуется несколькими признаками (переменными): – значения -й переменной у -го объекта ; .

Предположим, что все множество объектов разбито на несколько подмножеств (два и более). Из каждого подмножества взята выборка объемом , где – номер подмножества (класса) .

Признаки, которые используются для того, чтобы отличать одно подмножество от другого, называются дискриминантными переменными.

Число дискриминантных переменных не ограничено, но на практике выбор должен осуществляться на основании логического анализа исходной информации. Число объектов наблюдения должно превышать число дискриминантных переменных, т.е. . Предполагается, что дискриминантные переменные – линейно независимые нормально распределенные многомерные величины.

Далее рассматривается случай для двух дискриминантных переменных. Функция называется канонической дискриминантной функцией и рассчитывается по формуле (1.5), а величины и называются дискриминантными переменными.

(1.5)

Дискриминантная функция может быть как линейной, так и нелинейной. Выбор вида этой функции зависит от геометрического расположения разделяемых классов в пространстве дискриминантных переменных.

Коэффициенты дискриминантной функции определяются таким образом, чтобы и как можно больше отличались между собой.

Вектор коэффициентов дискриминантной функции определяется по формуле (1.6).

(1.6)

Полученные значения коэффициентов подставляют в формулу (5) и для каждого объекта в обоих множествах вычисляют дискриминантные функции , затем находят среднее значение для каждой группы ( ). Таким образом, каждому -му наблюдению, которое первоначально описывалось -переменными, будет соответствовать одно значение дискриминантной функции, и размерность признакового пространства снижается.

Классификация при наличии двух обучающих выборок. Перед тем как приступить непосредственно к процедуре классификации, нужно определить границу, разделяющую два множества. Такой величиной может быть значение функции, равноудаленное от и . Эта величина называется константой дискриминации и рассчитывается по формуле (1.7).

(1.7)

Объекты, расположенные над разделяющей поверхностью находятся ближе к центру множества , следовательно, могут быть отнесены к первой группе, а объекты, расположенные ниже этой поверхности, ближе к центру второго множества, т.е. относятся ко второй группе. Если граница между группами будет выбрана как сказано выше, то в этом случае суммарная вероятность ошибочной классификации будет минимальной.

Классификация при наличии -обучающих выборок ( ). Как и в случае с двумя обучающими выборками, предполагается, что каждое множество является нормально распределенным с различными векторами средних значений. Оценка совместной ковариационной матрицы рассчитывается по формуле (1.8).

, (1.8)

где – количество обучающих выборок; – матрица ковариации для -й выборки; – численность -й выборки.

В этом случае каждому множеству ставится в соответствие своя дискриминантная функция вида .

Вектор коэффициентов этой функции ( ) рассчитывается по формуле , а свободный член .

Новый классифицируемый объект с переменными будет отнесен к тому множеству , для которого величина будет максимальной.

Выводы

1 В результате анализа предметной области выявлены информационные потоки организации, которые необходимо автоматизировать с целью оперативного и обоснованного принятия решения о виде цены (розничной, мелкооптовой или оптовой) на покупаемый товар.

2 В ходе анализа существующих аналогов программных средств обоснована актуальность разработки новой автоматизированной информационной системы.

3 Для решения задачи поддержки принятия решения о виде цены товара, как наиболее подходящие, были выбраны вероятностный подход на основе байесовской системы логического вывода – метод Криса-Нейлора и метод статистического анализа – дискриминантный анализ.

4 Анализ предметной области и выбранные методы решения задачи позволяют сформировать техническое задание на проектирование и разработку автоматизированной информационной системы.

Специальный раздел

Разработка базы данных

В теории баз данных существует ряд методов разработки моделей БД, отображающих разные уровни ее архитектуры. Распространены два основных подхода к проектированию систем баз данных: нисходящий и восходящий /16/.

Восходящее проектирование – это достаточно сложная и устаревшая методика, требующая значительного объема мероприятий по нормализации схем реляционных отношений и подходящая для проектирования небольших баз данных. При использовании восходящего метода проектирования сразу формируется схема БД. Термины реляционной модели не предусматривают возможность описания полного смысла предметной области. Неправильное отображение в даталогической модели БД сути предметной области приводит к ошибкам в последующей работе АИС.

При нисходящем проектировании осуществляется структурное проектирование сверху-вниз. Такой процесс называется анализом – происходит изучение описания предметной области, а затем разделение целого на составные части с последующим изучением. С использованием нисходящего подхода осуществляется проектирование сложных баз данных с большим количеством атрибутов, поскольку установить среди этих атрибутов все существующие функциональные зависимости довольно затруднительно. Начинается этот подход с разработки моделей данных, которые содержат несколько высокоуровневых сущностей и связей, затем работа продолжается в виде серии нисходящих уточнений низкоуровневых сущностей, связей и относящихся к ним атрибутов.

Таким образом, для проектирования базы данных выбран нисходящий метод, содержащий ряд этапов:

- анализ предметной области. На основе анализа предметной области получают описание внешнего уровня БД, являющееся исходными данными для следующего этапа;

- разработка инфологической модели (ИЛМ). По полученному на предыдущем этапе описанию строится модель данных «сущность-связь»;

- разработка даталогической модели (ДЛМ). На основе ИЛМ предметной области строится ДЛМ базы данных;

- нормализация. Этап представляет собой нормализацию полученной модели;

- формирование физической модели БД на языке определения данных СУБД. На заключительном этапе проектирования строится физическая модель данных с учетом особенностей используемой СУБД.

Инфологическая модель предметной области представлена в приложении А ER-диаграммой, построенной по методологии Ричарда Баркера. Даталогическая модель представлена в пункте 2.3.2.3 логической структурой базы данных. Описание физической модели базы данных рассматривается в пункте 2.3.3.

2.3.1 Описание внешнего уровня архитектуры базы данных

Описание внешнего уровня базы данных проводится на основе анализа предметной области. Внешний уровень – это обобщенное представление всех пользователей в системе.

Существуют разные методы сбора материалов в ходе анализа предметной области. Это беседы и консультации с руководителями предприятия, опросы исполнителей на рабочих местах. Последовательно изучается весь деловой процесс в целом, далее – его составные части. Помимо всего, проектировщик должен своими глазами увидеть рабочий день исполнителя работ, функции которого автоматизируются. В ходе анализа предметной области необходимо получить представление об объекте автоматизации.

Собранное описание отображается в виде технической документации (как минимум технического задания). Описание должно содержать следующее:

- состав (иерархия) функций, выполнение которых должна поддерживать разрабатываемая система БД;

- описание предметной области на уровне классов объектов (сущностей) и отношений (связей) между ними.

- состав пользователей системы БД и их уровни доступа к БД.

2.3.1.1 Иерархия функций

Иерархия функций разрабатываемой автоматизированной информационной системы представлена в таблице 2.4.

Таблица 2.4 – Иерархия функций

Продолжение таблицы 2.4