|
174 ХД. Важным обстоятельством является и тот факт, что попытки получить зависимости, выявленные с помощью операции сечения гиперкуба, без использования средства OLAP-анализа могли занимать от нескольких десятков минут до нескольких часов, поэтому привести сравнительное время выполнения тех же запросов без использования СППР, основанной на ХД, не представляется возможным. Оценка влияния СППР на качество процесса ТПП Для оценки влияния внедренной СППР на качество процесса ТПП, как одного из базовых бизнес-процессов предприятия, необходимо рассмотреть динамику изменения показателей, характеризующих степень удовлетворенности заинтересованных сторон (потребителей продукции и предприятия) от рассматриваемой производственной деятельности. Если предположить, что основной потребностью производителя продукции является увеличение прибыли при одновременном снижении затрат на производство, а целью потребителя является получение продукции, удовлетворяющей его потребностям и в кратчайшие сроки, то целесообразно рассмотреть динамику изменения следующих параметров: • количество ежемесячно разрабатываемых ТП (рис. 61); • коэффициент дефектности продукции (рис. 62); • количество рекламаций на изготовленную продукцию (рис. 63). Анализируя представленные показатели, нетрудно заметить, что все они практически синхронно изменяют свои значения на значительную величину. Момент времени, в который происходит изменение, соответствует времени начала использования СППР в процессе Т11Г1. Это позволяет утверждать, что внедрение СППР повышает качество решений инженера-технолога, а, следовательно, и качество процесса ТПП в целом. |
Из приведенных данных видно, что большинство запросов выполняются в установленный промежуток времени 5 секунд. Рассматривая полученное распределение, необходимо учитывать, что произведенные операции сечения гиперкуба выявляли зависимости между данными, которые попали в ХД из различных информационных подсистем КИС. Подобного быстродействие было бы невозможно достигнуть без предварительной интеграции данных в рамках ХД. Важным обстоятельством является и тот факт, что попытки получить зависимости, выявленные с помощью операции сечения гиперкуба, без использования средства OLAPанализа могли занимать от нескольких десятков минут до нескольких часов, поэтому привести сравнительное время выполнения тех же запросов без использования СППР, основанной на ХД, не представляется возможным. Поиск ассоциативных правил. Работа с модулем, реализующим поиск ассоциативных правил, начинается с окна, изображенного на рис. 36. В нем пользователь может создать новую ИНС для поиска или загрузить одну из существующих. Для каждой ИНС имеется возможность изменить заданные по умолчанию параметры, используемые для обучения ИНС. В нижней части рассматриваемого окна располагается общий список правил, найденных с помощью ранее обученных ИНС, каждая из которых представлена в окне на рис. 28 отдельной вкладкой. После того, как все необходимые параметры ИНС заданы, пользователь может запустить процесс обучения сети и поиска правил и перейти к решению других задач, поскольку процесс обучения проходит достаточно длительное время. По окончании процесса обучения, все найденные ассоциативные правила будут добавлены в список в нижней части окна и могут быть использованы инженером-технологом для принятия решений. Чтобы уменьшить количество найденных алгоритмом правил, пользователь также может задать ограничения на используемые для обучения транзакции в виде условия. Например, как показано на рис. 36, для 4.2. Оценка влияния СППР на качество процесса ТПП Для оценки влияния внедренной СППР на качество процесса ТПП, как одного из базовых бизнес-процессов предприятия, необходимо рассмотреть динамику изменения показателей, характеризующих степень удовлетворенности заинтересованных сторон (потребителей продукции и предприятия) от рассматриваемой производственной деятельности. Если предположить, что основной потребностью производителя продукции является увеличение прибыли при одновременном снижении затрат на производство, а целью потребителя является получение продукции, удовлетворяющей его потребностям и в кратчайшие сроки, то целесообразно рассмотреть динамику изменения следующих параметров: • количество ежемесячно разрабатываемых ТП (рис. 40); • коэффициент дефектности продукции (рис. 41); • количество рекламаций на изготовленную продукцию (рис. 42). Изменение количества ежемесячно разрабатываемых ТП 70 60 50 Количество 4Q разраб. ТП 30 20 10 0 СО со со со со со со со со о & о л о А о о о А. о о ош см со in со ш h* со ст> о о о о о о о о о со о о со о со о <\i Месяц Рис. 40 Анализируя представленные показатели, нетрудно заметить, что все они практически синхронно изменяют свои значения на значительную величину. Момент времени, в который происходит изменение, соответствует времени начала использования СППР в процессе ТПП. Это позволяет утверждать, что внедрение СППР повышает качество решений инженератехнолога, а, следовательно, и качество процесса ТПП в целом. 4.3. Оценка экономической эффективности внедрения СППР Для оценки экономической эффективности внедрения СППР, необходимо оценить ее влияние на частные и общие показатели деятельности машиностроительного предприятия [8]. 4.3.1. Частные показатели Трудоемкость ТПП Этот фактор определяет временные затраты на ТПП (формула 4.2). t — t "t~t (4.2) пол у п р т е х обе 4 ' г Д е tn01 полная трудоемкость ТПП, час; tynP трудоемкость управления процессом ТПП, в которую входит трудоемкость работ, исполняемых ИТР и управленческим персоналом, час; tmex технологическая трудоемкость, в которую входят временные затраты основных рабочих, сдельщиков и повременщиков, час; hoc трудоемкость обслуживающего персонала, час. С одной стороны, внедрение СППР оказывает влияние на первое |