|
104 ассоциированных с фактами появления рассматриваемых отклонений. Выявленная ассоциация поможет устранить причину появления отклонений. Выявление последовательностей может быть полезно на этапе определения последовательности операций и переходов, необходимых для изготовления деталей. Анализ уже существующих ТП помогает выявить последовательности (шаблоны) операций и переходов, приводящие к выпуску некачественной продукции. Задача прогнозирования может решаться на этапе нормирования труда. На основании исторических сведений о производительности труда в прошлые периоды времени возможно установление реальных временных нормативов выполнения различных операций. Несмотря на высокую степень формализации процесса нормирования труда, здесь также остается место для улучшения, поскольку используемые на практике нормативы имеют усредненный характер, а данные, полученные на основе исторических сведений, больше соответствуют конкретным производственным условиям. Также решение задачи прогнозирования может иметь смысл для предсказания возможных отклонений тех или иных нормируемых параметров изготавливаемой детали в зависимости от параметров ТП ее изготовления. Еще одной аналитической задачей, которая также может решаться в рамках ТПП, является построение технологом нерегламентированных запросов, направленных на получение данных, проясняющих уже известные зависимости между параметрами ТП, статистический контроль и регулирование ТП. Таким образом, традиционные аналитические задачи, решаемые в СППР, не связанных с машиностроительной проблематикой, могут быть сформулированы и для ТПП. Это обстоятельство позволяет предположить, что ХД, являющиеся основой СППР в самых различных отраслях человеческой деятельности, могут быть применены и для поддержки принятия решений в ТПП в качестве универсального источника данных, которые могут использоваться различными аналитических методов. |
ассоциаций могут быть применены с целью обнаружения параметров ТП, ассоциированных с фактами появления рассматриваемых отклонений. Выявленная ассоциация поможет устранить причину появления отклонений. Выявление последовательностей может быть полезно на этапе определения последовательности операций и переходов, необходимых для изготовления деталей. Анализ уже существующих ТП помогает выявить последовательности (шаблоны) операций и переходов, приводящие к выпуску некачественной продукции. Задача прогнозирования может решаться на этапе нормирования труда. На основании исторических сведений о производительности труда в прошлые периоды времени возможно установление реальных временных нормативов выполнения различных операций. Несмотря на высокую степень формализации процесса нормирования труда, здесь также остается место для улучшения, поскольку используемые на практике нормативы имеют усредненный характер, а данные, полученные на основе исторических сведений, больше соответствуют конкретным производственным условиям. Также решение задачи прогнозирования может иметь смысл для предсказания возможных отклонений тех или иных нормируемых параметров изготавливаемой детали в зависимости от параметров ТП ее изготовления. Еще одной аналитической задачей, которая также может решаться в рамках ТПП, является построение технологом иерегламентированных запросов, направленных на получение данных, проясняющих уже известные зависимости между параметрами ТП, статистический контроль и регулирование ТП. Таким образом, традиционные аналитические задачи, решаемые в СППР, не связанных с машиностроительной проблематикой, могут быть сформулированы и для ТПП. Это обстоятельство позволяет предположить, что ХД, являющиеся основой СППР в самых различных отраслях человеческой деятельности, могут быть применены и для поддержки 46 принятия решений в ТПП в качестве универсального источника данных, которые могут использоваться различными аналитических методов. 47 2.3. Математические модели обеспечения качества систем поддержки принятия решений в ТПП с использованием хранилищ данных 2.3.1. Реляционная модель многомерного представления данных Информация в СППР хранится в гиперкубах, каждый из которых состоит из следующих частей: D = {(Д :dom,)\i =\,k,} множество измерений, каждое из которых имеет свое имя Д и определено на домене dome, элементы, определенные как отображение Е(С) из множества domj x...xdomk в н-элементный кортеж, 0 или 1. Таким образом, запись E(C)(dj,...,di) обозначает элемент с координатами (d\,...,di) в гиперкубе С; метаданные, описывающие название и назначение каждой составляющей в n-элементных кортежах, которые могут являться элементами гиперкуба. Элементами гиперкуба могут быть n-элементный кортеж < X i Хп>, О или 1. Если элемент E(C)(dj,...,di) равен 0, это означает, что указанная комбинация значений по соответствующим измерениям отсутствует в БД. Значение 1, напротив, показывает наличие такой комбинации значений измерений. Наконец, если элемент гиперкуба представляет собой пэлементный кортеж, то в БД имеется еще и дополнительная информация, соответствующая указанной комбинации. Если все элементы куба равны 1, то ни один из элементов не может являться n-элементным кортежем и наоборот. В гиперкубе представляются только те значения измерений, для |