О новых поколениях корпоративных информационных систем в XXI веке

 

Леонид Отоцкий

кафедра СИМ МФТИ

О новых поколениях корпоративных информационных систем в XXI веке

Введение

Ранее я уже отмечал несовершенства современных ERP (Систем планирования ресурсов предприятия ) [1], особенно модулей “Производство” (Manufacturing) и “Запасы” (Inventory). В данной статье детализируется отмеченные недостатки, а также вводятся некоторые еще неиспользуемые в ERP фундаментальные идеи, в частности, Теория Классификации (ТК) и Теория Измерений (ТИ). Кратко они упоминались в [3].


Проблема “жесткости” базы данных запасов (Inventory) ERP

Исторически основой нынешних ERP был тот фундамент MRP 70х годов XX века, которые появились как необходимость решения сложной задачи “разузлования” для машиностроительного производства и планирования потребности в материалах на ее основе. Если управление такими ресурсами, как персонал, финансы, оборудование, а так же управление процессами снабжения и сбыта были мало связаны с типом производства, то для производственных модулей это не так. Поэтому не случайно, если остальные модули коммерческих ERP были пригодны для любых типов производств, то ориентированные на машиностроительные предприятия производственные модули были неудобны для других типов производств [1]. Например, для металлургического производства используются специализированные разработки третьих фирм. Так на одной из крупнейших металлургических мировых компаний POSCO (Корея) для модуля “Производство” используются и OEBS, и i2, и собственные средства. Аналогичное сочетание использует и United States Steel (#"#">http:// www. oracle.com/ global/ru/ oramag/ april2003/ mpeople_april.html).

Однако, перспективы развития КИС требуют дальнейшего освоения использования возможностей Теории Классификации и не только.


Инеграция Теории Классификации с Теорией Измерения

Важным дополнением к ТК является Теория Измерения (ТИ) - дисциплина, изучающая проблемы измерения в тех случаях, когда результаты последнего не являются действительными числами (http://www.ecsocman.edu.ru/db/msg/54934). Причем, поскольку ТИ создавалась для психологических измерений, то количественные и неколичественные измерения были представлены с единой позиции разных типов шкал измерения и их допустимых преобразований. При этом выделялись такие базовые типы шкал, как “шкала наименований” (классификационная шкала), “порядковые шкалы” и “количественные шкалы”.

В этой статье подробно рассмотривается только шкала наименований, где значениями являются названия других типов объектов. Это соответствует очень активно обсуждаемому сейчас фундаменту нового поколения Web (Semantic Web), так называемых “Triples” (http://triple.semanticweb.org/), включающих иерархию Subject-Property-Object, где под Subject имеется в виду прежде всего какой-то объект, под Property – какое-то Свойство (Признак), а под Object – значение этого признака (Value), измеренное по шкале наименований. С точки зрения ТК и ТИ [10] этому значению соответствует какой-то другой Subject, что позволяет создавать семантические сети. Сейчас Семантическая Паутина (Semantic Web - http://ru.wikipedia.org/wiki/Semantic_Web) и ее Triples являются очень горячей точкой обсуждения общемировым ИТ сообществом и уже начинают “браться на вооружение” ведущими IT вендорами (прежде всего Oracle - http://www.oracle.com/technology/tech/semantic_technologies/index.html). Однако сама идеология RDF-Triples требует совершенствования с учетом ТК и ТИ. В своей системе “Штатные расписания” еще до перехода на OEBS (http://www.oracle.com/global/ru/oramag/january2002/russia_mmkplan.html) мы использовали элементы такого подхода в метамодели (SPV), реализованной средствами Oracle CASE, использующей иерархию Subjects-Properties-Values и много дополнительных связей. В отличие от RDF систему triples можно назвать SPV-triples. Хотя это была только прототипная модель, но многие ее черты выходили за рамки существующего подхода RDF.


Прототипная метамодель SPV

В отличие от RDF (Resource Description Framework - модель для представления данных) SPV (special purpose entit - компании специального назначения) “декларативно ориентирована” с максимально стандартными процедурами и гораздо более сложной надстройкой над базой данных. В фотоальбоме [14] приведено более 20 экранных форм системы, характеризующих некоторые черты базы данных SPV.

Система поддерживает логику первого и более высоких порядков, однако в любом случае структуры соответствуют SPV-triples. Хотя они имеют совсем разный смысл, но процедуры работы будут однотипными. Например, для такой сущности (Subject) первого порядка, как личность, могут быть указаны такие Properties, как, например, “пол”, “имя”, “дата рождения” и т.п. [14, кадр 1] с соответствующими Values [14, кадр 5] . Для сущности же второго порядка, например, “ассоциация/ отношение” [14, кадр 15] указываются такие Properties, как, например, “тип связи”, “наследуемость”, “направленность” [14, кадр 16] с соответствующими Values [14, кадр ы17-19].

Если сущности первого порядка могут быть разных типов [14, кадр 13], то сущности более высоких порядков могут быть только “логического типа” [14, кадр 15].

В системе могут быть заданы разные виды отношений между Subjects, Properties и Values [14, кадр 17]. Например, для личности, может быть задано свойство (Property) “полное имя”, через указание отношения “часть-целое” со свойствами “имя”, “отчество”, “фамилия”[14, кадр 4]. Пример отношений между Subjects [14, кадр 10] , где “материал” задается как подкласс сущности “физичекий объект”.

Если для отношения/ассоциации задается свойство “наследуемости” (например, для отношения “класс-подкласс”), то все свойства класса “наследуются” его подклассами, для которых добавляются еще дополнительные специфические свойства. Такая обратная зависимость между “объемом и содержанием” подробно описна в Теории Классификации, где объясняется как более “мелким” подклассам (таксонам) соответствуют большее количество “меронов” (признаков).

В системе могут явно задаваться “комплексные свойства”, которые состоят из более простых. Так, например, марка стали ВСт3Гпс в системах SCM и CRM задается как “одно свойство” по классификационной шкале Теории Измерений. В системах же Manufacturing - это комплекс таких “более мелких” свойств, как “вид испытаний” (В – по классификационной шкале), “Содержание углерода” (Ст3 – по шкале порядка), “Легирующие добавки” (Г – по классификационной и порядковой шкалам), “признак раскисления” (пс – по классификационной шкале).

Поскольку в системе могут быть заданы отношения типа “часть-целое”, то объекты машиностроения типа “сборка” так же описываются в SPV.

Еще можно сказать, что SPV была сделана как надстройка над базой Oracle. Она имела гораздо более гибкую структуру, чем стандартная реляционная база. SPV позволяла эволюционно развивать систему по мере освоения новых классов, новых свойств и новых измерений с соответствующими Values. Элементы такой гибкости в рамках жесткой структуры таблиц и атрибутов реляционной модели уже были в модуле HR OEBS, когда можно было по мере необходимости “наращивать” разные виды характеристик “личности” и “штатных позиций”. Однако это были специфичные возможности только для этих двух сущностей, в то время, как в SPV обеспечивался гораздо более гибкий и универсальный подход. Не случайно подход SPV заинтересовал разработчиков Национальной Инновационной Системы из ИПМ им. Келдыша ( http://razvitie-plan.ru/ ) , так как там принципиально требуется гибкое эволюционное развитие.


Еще основания для перспективных КИС


Одним из направлений развития SPV является учет не только Семантики, но и Прагматики. Если сейчас освоение Semantic Web идет очень активно, то направление Pragmatic Web только появилось в 2006 году - http://www.pragmaticweb.info/index.php. Фактически это еще один шаг в сторону “инженерии знаний”, важность которой сформулировал Юлий Шрейдер еще в 1986 году [11]. Он, в частности, писал о необходимости появления новой профессии – “инженер по знаниям” (когнитолог). Шрейдер обосновывает необходимость такого “посредника” для “отчуждения” профессиональных знаний экспертов и представления их “в базе знаний”. В своей прототипной системе мы фактически выполняли функцию таких когнитологов, когда учили экспертов отделов сбыта, планирования и ценообразования формально определять свои классы продукции (для планирования, для учета затрат, для определения цен) через хорошо понятные им “свойства” (характеристики) продукции. Фактически мы использовали базовые положения Принципа Двойственности Теории Классификации.

Сейчас имеется возможность существенно упростить эту работу, передав многие функции инженера по знаниям соответствующим программным средствам, обеспечивающим диалоговый режим специалиста-эксперта с метамоделью так называемой “Онтологии Верхнего Уровня” (Standard Upper Ontology - http://suo.ieee.org/). Именно в рамках развития Инженерии Знаний Шрейдер ввел понятие семиотической теории информации, где, кроме синтаксиса и семантики, используется еще и прагматика, в которой учитываются элементы субъективной оценки лиц, принимающих решение, которые, в свою очередь основываются на том опыте, который явно не формализуется, но служит важной составляющей взаимодействия человека с компьютером. В статье [3] я упоминал об использования семиотики в нашей прототипной системе, однако это были только первые опыты, которые требуют развития и использования в КИС.

Именно сочетание Теории Классификации c Семиотикой и Теорией Измерений, а также их развитие должны стать фундаментом для обеспечения новой технологии научных коммуникаций через “интеллектуальные порталы”, поддержки общих баз данных для инженеров и конструкторов, поддержки “извлечения”, накопления и использования знаний экспертов, поддержки общих стандартных описаний бизнес-объектов и бизнес-процессов и т.п. Выше приведены те направления, указанные Шрейдером, которые уже активно нужно внедрять в практику КИС. Про необходимость учета Модели Жизнеспособных Систем Стэффорда Бира (VSM – http://www.ototsky.mgn.ru/it/beer_vsm.html) в перспективных КИС я уже писал в Oracle Magzine [12, 13].

Учет вышеописанных фундаментальных идей в новых поколениях ERP может существенно повысить эффективность их использования и уменьшить трудоемкость их сопровождения.

Литература

1. Л. Отоцкий, “Эволюция КИС - за пределами пятого поколения”, Oracle

Magazine RE, июнь 2008 - http:// www. oracle. com/ global/ ru/ oramag /june2008/russia_otot_kis.html

2. Л. Отоцкий, “Чтобы не отстать в XXI веке”, Директор ИС, 2001, #3.- http://www.osp.ru/cio/2001/03/171686/.

3. Л. Отоцкий, “Стратегия ИТ в XXI веке”, Открытые системы, 2000, #3

- http://ototsky.mgn.ru/it/osj3.htm.

4. С. В. Мейен, Ю.А. Шрейдер, “Методические аспекты теории классификации”, Вопросы философии. 1976. № 12 - http:// www.kudrinbi.ru /public/453/index.htm.

5. С.В. Мейен, Ю.В. Чайковский, “О работах А.А. Любищева по общим проблемам  биологии” - http://lub.molbiol.ru/02_02.html.

6. Н.С. Панова, Ю.А. Шрейдер,,“О знаковой природе классификаций”,

 // Научно-техническая информация, Серия 2, 1974, №12.

7. Н.С. Панова, Ю.А. Шрейдер, “Принцип двойственности в теории классификации”, Научно-техническая информация, Серия 2, 1975, №10.

8. Л. Отоцкий, Ю. Ипатов, “Информационные технологии в металлургии”, Открытые Системы, 1998, #3 - http://www.ototsky.mgn.ru/it/metalIT.pdf

9. Л. Отоцкий, “Стратегия выбора ERP системы для Магнитогорского Металлургического Комбината”, Oracle Magazine RE, 2002, январь - http://www.ototsky.mgn.ru/it/erp_mmk.htm

10. В.Ш. Рубашкин, “Признак и значение”, Научно-техническая информация, cер. 2, 1976, № 3

11. Ю. Шрейдер, ЭВМ как средство представления знаний, Природа 1986, №10 http://www.ototsky.mgn.ru/it/papers/knowlegeengineering.pdf

12. Л. Отоцкий, “Конференция Metaphorum-2007 и наследие Стэффорда Бира в XXI веке”, Oracle Magazine RE, 2007, декабрь -http:// www.oracle.com /global/ ru/oramag/dec2007/total_stafford_heritage.html

13. Л. Отоцкий, “Стэффорд Бир и новые аналитичекие средства КИС”, Oracle Magazine RE, 2008, февраль -

http://www.oracle.com/global/ru/oramag/feb2008/feb-08_otocky_mmk-52-56.pdf

14. http://picasaweb.google.com/Leonid.Ototsky/DB_Metamodel#



Леонид Отоцкий кафедра СИМ МФТИ О новых поколениях корпоративных информационных систем в XXI веке Введение

Больше работ по теме:

КОНТАКТНЫЙ EMAIL: [email protected]

Скачать реферат © 2017 | Пользовательское соглашение

Скачать      Реферат

ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ ПОМОЩЬ СТУДЕНТАМ