|
106 вести классификацию, заключающуюся в построении отображения «проектная область база данных». Практика создания информационных систем такова, что реальная информационная проблема на авторемонтном предприятии после диагностирования ДВС представляется в виде большого объёма информации и широкого разброса диагностических параметров. После чего производственник теряет возможность четко спроектировать схему ремонтного цикла с перечнем заменяемых и ремонтируемых деталей ДВС, то есть возможность детально понять, проверить или корректировать ЭРЦ. Пренебрежение этапом разработки модели информационного обеспечения объясняется отсутствием практических методов построения и инструментальных средств ее проектирования. Необходима разработка методов создания банков данных, чтобы результат был адекватен последующим этапам проектирования ЭРЦ. Проведём анализ известных моделей данных с целью определения модели в большей степени отвечающей требованиям информационного обеспечения системы планирования ЭРЦ. Среди моделей, относящихся к классу «синтаксических» (сетевые, реляционные и др.) наиболее широкое применение нашли реляционные модели, имеющие следующие преимущества: гибкость (быстрая адаптация структур данных к изменяющимся характеристикам производства); -точность (структура данных в модели обеспечивает математически точные методы манипулирования данными); независимость данных; ясность и обозримость. Недостатком этих моделей является то, что они не фиксируют связь между отдельными проектными областями и информационной базой. Отражение этого требования имеет место в семантических моделях (инфологические модели, бинарные модели, семантические сети, объектно-связная модель данных). Среди них выделяется объектно-связная модель данных, подход к моде |
195 Принципы организации информационной базы зависят от выбора критерия эффективности обработки данных в системе, в качестве которого рассматриваются такие, как минимизация затрат на хранение и обработку данных, сокращение занимаемого объёма памяти ЭВМ. Применительно к информационному обеспечению системы планирования ЭРЦ на первый план выходят вопросы резкого сокращения затрат времени на решение задач обработки данных при учёте проблем сокращения избыточности информации, разграничения доступа и обеспечения независимости представления данных. Это позволит за жестко ограниченные временные рамки провести более глубокую проработку комплекса восстановительных работ на всех этапах проектирования. В условиях большого количества диагностических параметров и номенклатуры заменяемых деталей требуется многоуровневое представление данных, что обуславливает целесообразность в системе планирования ремонтных циклов централизованного анализа с выделением объектов проектной области (нормативов диагностических параметров), информацию о которых необходимо хранить в базе данных, с определением ассоциативных взаимосвязей между объектами. На основании интеграции информационных требований строилась модель базы данных. Многоуровневая архитектура баз данных позволяет провести классификацию, заключающуюся в построении отображения ’’проектная область база данных". Практика создания информационных систем [199,201] такова, что реальная информационная проблема на авторемонтном предприятии после диагностирования ДВС представляется в виде большого объёма информации и широкого разброса диагностических параметров. После чего производственник теряет воз 196 можность четко спроектировать схему ремонтного цикла с перечнем заменяемых и ремонтируемых деталей ДВС, то есть возможность детально понять, проверить или корректировать ЭРЦ. Пренебрежение этапом разработки модели информационного обеспечения объясняется отсутствием практических методов построения и инструментальных средств её проектирования. Необходима разработка методов создания банков данных, чтобы результат был адекватен последующим этапам проектирования ЭРЦ. Проведём анализ известных моделей данных с целью определения модели в большей степени отвечающей требованиям к информационному обеспечению системы планирования ЭРЦ. Среди моделей, относящихся к классу "синтаксических" (сетевые, реляционные и др.) наиболее широкое применение нашли реляционные модели, имеющие следующие преимущества [198,199]: -гибкость (быстрая адаптация структур данных к изменяющимся характеристикам производства); -точность (структура данных в модели обеспечивает математически точные методы манипулирования данными); -независимость данных; -ясность и обозримость. Недостатком этих моделей является то, что они не фиксируют связь между отдельными проектными областями и информационной базой. Отражение этого требования имеет место в семантических моделях (инфологические модели, бинарные модели, семантические сети, объектно-связная модель данных). Среди них выделяется объектно-связная модель данных, подход к моделированию структур данных в которой основан на исполь |