анализ+модели

экономико-математические методы
эконометрика
—
[Я.Н.Лугинский, М.С.Фези-Жилинская, Ю.С.Кабиров. Англо-русский словарь по электротехнике и электроэнергетике, Москва, 1999 г.]

экономико-математические методы
ЭММ
Обобщающее название комплекса экономических и математических научных дисциплин, объединенных для изучения экономики. Введено академиком В.С.Немчиновым в начале 60-х годов. Встречаются высказывания о том, что это название весьма условно и не отвечает современному уровню развития экономической науки, так как «они (ЭММ. — авт.) не имеют собственного предмета исследования, отличного от пред¬мета исследования специфических экономических дисциплин»[1]. Однако, хотя тенденция подмечена верно, она, по-видимому, реализуется еще не скоро. ЭММ в действительности имеют общий объект исследования с другими экономическими дисциплинами — экономику (или шире: социально-экономическую систему), но разный предмет науки: т.е. они изучают разные стороны этого объекта, подходят к нему с разных позиций. И главное, при этом используются особые методы исследования, развитые настолько, что сами они становятся отдельными научными дисциплинами особого методологического характера. В отличие от дисциплин, в которых преобладают онтологические аспекты, а методы исследования выступают лишь в большей или меньшей степени как вспомогательные средства, в «методологических» дисциплинах, составляющих значительную часть комплекса ЭММ, методы сами оказываются объектом исследования. Кроме того, действительный синтез экономики и математики еще впереди, потребуется немало времени, пока он осуществится в полной мере. Общепринятая классификация экономико-математических дисциплин, явившихся сплавом экономики, математики и кибернетики, пока не выработана. С известной долей условности ее можно представить в виде следующей схемы[2]. 0. Принципы экономико-математических методов: теория экономико-математического моделирования, включая экономико-статистическое моделирование; теория оптимизации экономических процессов. 1.Математическая статистика (ее экономические приложения): выборочный метод; дисперсионный анализ; корреляционный анализ; регрессионный анализ; многомерный статистический анализ; факторный анализ; теория индексов и др. 2. Математическая экономия и эконометрия: теория экономического роста (модели макроэкномической динамики); теория производственных функций; межотраслевые балансы (статические и динамические); национальные счета, интегрированные материально-финансовые балансы; анализ спроса и потребления; региональный и пространственный анализ; глобальное моделирование и др. 3. Методы принятия оптимальных решений, включая исследование операций: оптимальное (математическое) программирование; линейное программирование; нелинейное программирование; динамическое программирование; дискретное (целочисленное) программирование; блочное программирование; дробно-линейное программирование; параметрическое программирование; сепарабельное программирование; стохастическое программирование; геометрическое программирование; методы ветвей и границ; сетевые методы планирования и управления; программно-целевые методы планирования и управления; теория и методы управления запасами; теория массового обслуживания; теория игр; теория решений; теория расписаний. 4. ЭММ и дисциплины, специфичные для централизованно планируемой экономики: теория оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ); оптимальное планирование: народнохозяйственное; перспективное и текущее; отраслевое и региональное; теория оптимального ценообразования; 5. ЭММ, специфичные для конкурентной экономики: модели рынка и свободной конкуренции; модели делового цикла; модели монополии, дуополии, олигополии; модели индикативного планирования; модели международных экономических отношений; модели теории фирмы. 6. Экономическая кибернетика: системный анализ экономики; теория экономической информации, включая экономическую семиотику; теория управляющих систем, включая теорию автоматизированных систем управления. 7. Методы экспериментального изучения экономических явлений (экспериментальная экономика): математические методы планирования и анализа экономических экспериментов; методы машинной имитации и стендового экспериментирования; «деловые игры». В ЭММ применяются различные разделы математики, математической статистики и математической логики; большую роль в машинном решении экономико-математических задач играют вычислительная математика, теория алгоритмов и другие смежные дисциплины. [1] Шаталин С.С. Функционирование экономики развитого социализма. — М.: Изд-во МГУ, 1982. [2] Приведенная схема была разработана автором в 1976-78 гг., для Комитета по социальным наукам Международной федерации документации и использована им при составлении библиографической классификации (УДК) по разделу «Математические методы в экономике».
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электротехника, основные понятия

Синонимы

• эконометрика

EN

• econometrics
• economico-mathematical methods

теория экономического роста
Экономико-математическая дисциплина (область эконометрии), в центре которой — исследование макроэкономических моделей, характеризующих основные взаимосвязи общих показателей развития народного хозяйства, таких, как национальный доход, конечный продукт, норма накопления, объем капиталовложений и др. Для правильного понимания процессов развития народного хозяйства большое значение имеют: а) изучение основных факторов производства, их взаимосвязей и воздействия на результаты общественного производства; б) анализ обратных связей между ростом конечного продукта общества и расширением капитальных вложений; в) выявление характеристик основных типов экономического роста (таких, как экстенсивный и интенсивный), а также другие аспекты Т.э.р. Данная теория разрабатывает предпосылки равновесного сбалансированного роста экономики, условия ее оптимального развития, применяя при этом разветвленный математический, модельный аппарат. В частности, наиболее широко используются макроэкономические производственные функции (однофакторные и многофакторные модели экономического роста); они хорошо отработаны математически и статистически, могут реально служить инструментом планирования и прогнозирования. Создаются также динамические модели экономики магистрального типа, реализующие теоретические построения модели фон Неймана (см. Неймана модель) и ряд других. Основы Т.э.р. были заложены в докладе советского экономиста Г.А.Фельдмана, подготовленном им в связи с разработкой первого пятилетнего плана. В нем содержалась, в частности, модель роста национального дохода в зависимости от степени наращивания производственных фондов и эффективности их использования. Эта работа предвосхитила многие положения современных концепций экономического роста., в том числе и развивающихся за рубежом. Разрабатываются модели развития с возобновимыми и исчерпывающимися ресурсами, с неизменными и меняющимися (с появлением заменителей ресурсов) технологиями, а также модели, где численность населения выступает как управляемая переменная. Модели Т.э.р. используются в настоящее время отечественными экономистами при исследовании параметров и прогнозировании развития народного хозяйства на перспективу. Здесь в основу расчетов темпов развития экономики берутся модели, связывающие с национальным доходом (конечным продуктом) эффективность капитальных вложений в важнейшие отрасли производства, науки и техники, а также мероприятий по совершенствованию хозяйственного механизма. В современной экономической литературе на Западе представлены два основных направления теории роста: «неоклассическое» и «кейнсианское» («неокейнсианское«). Первое опирается на абстрактные модели «стабильной» экономики, имеющей тенденцию к полной занятости, содержащей гибкие цены факторов и совершенную конкуренцию. Второе рассматривает капиталистическую экономику как принципиально неустойчивую («балансирующую на острие ножа»); анализ здесь направлен на проблемы экономической нестабильности и безработицы. См. Солоу модель роста, Харрода-Домара модель.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic growth theory

экономико-математическое моделирование
Описание экономических процессов и явлений в виде экономико-математических моделей. (Иногда тем же термином обозначают также реализацию экономико-математической модели на ЭВМ, т.е. «искусственный эксперимент» или машинную имитацию, машинное решение экономико-математической задачи — однако это может вводить в заблуждение). Как и всякое моделирование, Э.-м.м. основывается на принципе аналогии, т.е. возможности изучения объекта (почему-либо трудно доступного для исследований) не непосредственно, а через рассмотрение другого, подобного ему и более доступного объекта, его модели. В данном случае таким более доступным объектом является экономико-математическая модель. При построении моделей те или иные теории или гипотезы благодаря формализации и квантификации становятся обозримыми, уточняются, и это способствует лучшему пониманию изучаемых проблем. Моделирование оказывает и обратное влияние на исследователей, требуя четкости формулировки исследовательской задачи, строгой логичности в построении гипотез и концепций. Практическими задачами моделирования являются, во-первых, анализ экономических объектов; во-вторых, экономическое прогнозирование, предвидение развития хозяйственных процессов; в-третьих, выработка управленческих решений на всех уровнях хозяйственной иерархии. Последнее, впрочем, требует пояснения. Далеко не во всех случаях данные, полученные из Э.-м.м., могут использоваться непосредственно как готовые управленческие решения. Гораздо чаще они используются в качестве «консультирующих» средств, принятие же самих управленческих решений остается за человеком. Это объясняется чрезвычайной сложностью экономических и шире — социально-экономических процессов. Э.-м.м., таким образом, является лишь компонентом, хотя и очень важным, в человеко-машинных системах планирования и управления народным хозяйством и экономическими единицами разного уровня.. Процесс Э.-м.м. проходит ряд этапов: идентификацию объекта, спецификацию модели, идентификацию и оценку параметров модели, установление зависимостей между ними, проверку. Причем весь этот процесс обычно повторяется многократно и с каждым циклом модель уточняется, особенно когда дело идет о модели, предназначенной для практических расчетов. В последнем случае к модели предъявляются дополнительные требования со стороны технологии алгоритмизации (см. Алгоритм) и программирования. На каждом этапе построения моделей соблюдаются определенные правила их испытания, проверки. При этом обнаруживаются и устраняются недостатки, наиболее типичными из которых являются четыре: включение в модель несущественных (для данной задачи) переменных, невключение в модель существенных переменных, недостаточно точная оценка параметров модели, недостатки в структуре модели, т.е. неправильное определение зависимостей между переменными, а в случае оптимизации — зависимости принятого критерия от управляемых и неуправляемых переменных. Усложняя модель, чтобы сделать ее более точной и подробной, необходимо знать: компенсирует ли полученная точность результатов возросшие вычислительные трудности? И наоборот, решая исключить какой-то элемент из модели, чтобы сделать ее проще, необходимо оценить потери в ее достоверности, т.е. не обойдутся ли они дороже, чем выигрыш от упрощения расчетов. Эффективный путь практического моделирования — использование готовых моделей аналогичных объектов или процессов (с необходимыми уточнениями), а также отдельных блоков модели — стандартных «модулей«, совокупность которых образует искомую модель (модульный принцип). В настоящее время идет поиск новых математических понятий и методов, пригодных для построения и исследования моделей и систем моделей, — так называемых сложных систем с переменной структурой, меняющимся характером динамики, содержащих неполную и недостаточно формализованную информацию. (Сходные проблемы возникают при попытках математизации биологических, экологических, социальных и психологических исследований). Все это придает возрастающее значение математико-статистическому моделированию, машинной имитации, новым разделам математики.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical modelling
• economic modelling

оценка риска
Полный процесс идентификации, анализа и сравнительной оценки риска.
[ ГОСТ Р 53647.1-2009]

оценка риска
Оценка вероятности и степени тяжести возможного травмирования или нанесения другого вреда здоровью в опасной ситуации с целью выбрать необходимые меры безопасности.
[ГОСТ ЕН 1070-2003]
[ ГОСТ Р 51333-99]

оценка риска
По ГОСТ Р 22.1.02-95
Идентификация опасности и возможных ее источников, исследование механизма их возникновения, оценка вероятности возникновения идентифицированных опасных событий и их последствий.
[СО 34.21.307-2005]

оценка риска
Расчет значений индивидуального и социального риска для рассматриваемого предприятия и сравнение его с нормативными значениями.
[ ГОСТ Р 12.3.047-98]

Тематики

• безопасность в целом
• безопасность гидротехнических сооружений
• безопасность машин и труда в целом
• менеджмент в целом
• пожарная безопасность

EN

• risk assessment

DE

• Risikobewertung

FR

• estimation du risque

2.21 оценка риска (risk assessment): Процесс, объединяющий идентификацию риска, анализ риска и оценивание риска.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий оригинал документа

3.59 оценка риска (risk assessment): Процесс, объединяющий идентификацию риска, анализ риска и оценивание риска [2].

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

2.15 оценка риска (risk assessment): Полный процесс анализа и оценивания риска ([2], пункт 3.12).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14971-2006: Изделия медицинские. Применение менеджмента риска к медицинским изделиям оригинал документа

3.59 оценка риска (risk assessment): Процесс, объединяющий идентификацию риска, анализ риска и оценивание риска [2].

Источник: ГОСТ Р ИСО ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

3.10 оценка риска (risk assessment): Идентификация вероятных опасностей и выявление тех лиц, которые могут быть подвержены этим опасностям, вероятностей причинения вреда и соответствующих мер контроля.

Источник: ГОСТ Р ИСО 24803-2009: Дайвинг для активного отдыха и развлечений. Требования к поставщикам услуг для аквалангистов оригинал документа

2.36 оценка риска (risk assessment): Полный процесс идентификации, анализа и сравнительной оценки риска.

Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа

2.30 оценка риска (risk assessment): Полный процесс идентификации, анализа и сравнительной оценки риска.

Источник: ГОСТ Р 53647.1-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 1. Практическое руководство оригинал документа

2.14 оценка риска (risk assessment): Общий процесс идентификации риска (2.15), анализа риска (2.21)и оценивания риска (2.24).

[Руководство ИСО 73:2009, определение 3.4.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 31000-2010: Менеджмент риска. Принципы и руководство оригинал документа

3.35 оценка риска (risk assessment): Общий процесс идентификации, анализа и сравнительной оценки риска.

[Руководство ИСО/МЭК 73]

Источник: ГОСТ Р 53647.4-2011: Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководящие указания по обеспечению готовности к инцидентам и непрерывности деятельности оригинал документа

3.69 оценка риска (risk assessment): Процесс, состоящий из анализа риска и определения степени риска серьезности [33].

Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

3.12 оценка риска (risk assessment): Общий процесс идентификации (3.14), анализа риска (3.13) и проведения сравнительной оценки риска (3.16).

Источник: Р 50.1.068-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 1. Определение области применения

3.22 оценка риска (risk assessment): Процесс оценивания риска(ов) (см. 3.21), определяемый опасностью(ями) с учетом адекватности существующих мер управления, и принятия решения о том, является ли риск приемлемым.

Источник: ГОСТ Р 54337-2011: Системы менеджмента охраны труда в организациях, выпускающих нанопродукцию. Требования оригинал документа

3.5 оценка риска (risk assessment): Процесс анализа и сравнительной оценки риска.

Примечание - Адаптированное определение из ИСО 12100-1:2003.

Источник: ГОСТ Р 53454.1-2009: Эргономические процедуры оптимизации локальной мышечной нагрузки. Часть 1. Рекомендации по снижению нагрузки оригинал документа

3.4.14 оценка риска (risk assessment): Всесторонняя оценка вероятности и степени возможного повреждения или вреда здоровью в опасной ситуации для выбора соответствующих мер безопасности.

Примечание - Общий процесс анализа риска и оценивания риска.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.5 оценка риска (risk assessment): Общий процесс идентификации (3.7), анализа риска (3.6) и проведения сравнительной оценки риска (3.9).

Источник: Р 50.1.069-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 2. Определение процесса менеджмента риска

сетевое планирование и управление СПУ
Система, применяемая в строительстве, в управлении крупными научно-техническими разработками и другими комплексами работ; основана на использовании ЭВМ и сетевых графиков. С помощью сетевого графика компьютер может произвести анализ состояния процесса в каждый заданный момент времени, определить последовательности работ, которые могут задержать выполнение плана к намеченному сроку (критический путь), и, таким образом, “посоветовать” руководству оперативно принять необходимые меры. Такова система СПУ, ориентированная на критерий времени. Существуют и такие системы, которые ориентированы не на критерий времени, а например, на сокращение стоимости работ. Расчеты по сети, приведенной в статье Сетевой график (например, нахождение критического пути), можно легко проделать вручную. Реальные же сетевые графики содержат сотни и даже тысячи работ и событий. Их анализ возможен только с помощью ЭВМ. В этих условиях сам график теряет преимущество наглядности, и применяется так называемое цифровое представление сети). Важно, что методы и программы расчетов по сетевым графикам в своей основе стандартны и это позволяет вести расчеты на самых различных объектах. Сетевая модель комплекса способна отобразить с любой степенью детализации состав и взаимосвязи работ во времени. В одних моделях все данные являются детерминированными, в других учитывается неопределенность тех или иных параметров. Соответственно различают системы СПУ с детерминированными и вероятностными моделями. В зависимости от числа технологически не связанных комплексов работ, отражаемых в модели, различают односетевые и многосетевые модели и соответственно однотемные и многотемные системы СПУ. В зависимости от характера и числа целей системы делят на одноцелевые и многоцелевые. Среди различных методов СПУ за рубежом наиболее распространены “метод критического пути” для более простых комплексов работ и ПЕРТ (метод оценки и пересмотра программ) для более сложных, а также ряд других модификаций, различающихся лишь незначительными деталями. Сетевое планирование и управление применяется в форме разового использования сетевых методов и моделей и в форме постоянно действующих систем СПУ как составной части автоматизированных систем управления разного уровня. В этом случае методы СПУ сочетаются с применением других экономико-математических методов, в том числе и таких, которые также используют сетевые модели (например, моделей теории массового обслуживания).
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• network system of planning and control

система
Группа взаимодействующих объектов, выполняющих общую функциональную задачу. В ее основе лежит некоторый механизм связи.
[ ГОСТ Р МЭК 61850-5-2011]

система
Набор элементов, которые взаимодействуют в соответствии с проектом, в котором элементом системы может быть другая система, называемая подсистемой; система может быть управляющей системой или управляемой системой и включать аппаратные средства, программное обеспечение и взаимодействие с человеком.
Примечания
1 Человек может быть частью системы. Например, человек может получать информацию от программируемого электронного устройства и выполнять действие, связанное с безопасностью, основываясь на этой информации, либо выполнять действие с помощью программируемого электронного устройства.
2 Это определение отличается от приведенного в МЭС 351-01-01.
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

система
Множество (совокупность) материальных объектов (элементов) любой, в том числе различной физической природы, а также информационных объектов, взаимосвязанных и взаимодействующих между собой для достижения общей цели.
[ ГОСТ Р 43.0.2-2006]

система
Совокупность элементов, объединенная связями между ними и обладающая определенной целостностью.
[ ГОСТ 34.003-90]

система
Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

система
-
[IEV number 151-11-27]

система
Набор связанных элементов, работающих совместно для достижения общей Цели. Например: • Компьютерная система, состоящая из аппаратного обеспечения, программного обеспечения и приложений. • Система управления, состоящая из множества процессов, которые планируются и управляются совместно. Например, система менеджмента качества. • Система управления базами данных или операционная система, состоящая из множества программных модулей, разработанных для выполнения набора связанных функций.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

система
Множество элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом, которое образует определенную целостность, единство. Следует отметить, что это определение (взятое нами из Большой Советской Энциклопедии) не является ни единственным, ни общепризнанным. Есть десятки определений понятия “С.”, которые с некоторой условностью можно поделить на три группы. Определения, принадлежащие к первой группе, рассматривают С. как комплекс процессов и явлений, а также связей между ними, существующий объективно, независимо от наблюдателя. Его задача состоит в том, чтобы выделить эту С. из окружающей среды, т.е. как минимум определить ее входы и выходы (тогда она рассматривается как “черный ящик”), а как максимум — подвергнуть анализу ее структуру (произвести структуризацию), выяснить механизм функционирования и, исходя из этого, воздействовать на нее в нужном направлении. Здесь С. — объект исследования и управления. Определения второй группы рассматривают С. как инструмент, способ исследования процессов и явлений. Наблюдатель, имея перед собой некоторую цель, конструирует (синтезирует) С. как некоторое абстрактное отображение реальных объектов. При этом С. (“абстрактная система”) понимается как совокупность взаимосвязанных переменных, представляющих те или иные свойства, характеристики объектов, которые рассматриваются в данной С. В этой трактовке понятие С. практически смыкается с понятием модели, и в некоторых работах эти два термина вообще употребляются как взаимозаменяемые. Говоря о синтезе С., в таких случаях имеют в виду формирование макромодели, анализ же С. совпадает в этой трактовке с микромоделированием отдельных элементов и процессов. Третья группа определений представляет собой некий компромисс между двумя первыми. С. здесь — искусственно создаваемый комплекс элементов (например, коллективов людей, технических средств, научных теорий и т.д.), предназначенный для решения сложной организационной, экономической, технической задачи. Следовательно, здесь наблюдатель не только выделяет из среды С. (и ее отдельные части), но и создает, синтезирует ее. С. является реальным объектом и одновременно — абстрактным отображением связей действительности. Именно в этом смысле понимает С. наука системотехника. Между этими группами определений нет непроходимых границ. Во всех случаях термин “С.” включает понятие о целом, состоящем из взаимосвязанных, взаимодействующих, взаимозависимых частей, причем свойства этих частей зависят от С. в целом, свойства С. — от свойств ее частей. Во всех случаях имеется в виду наличие среды, в которой С. существует и функционирует. Для исследуемой С. среда может рассматриваться как надсистема, соответственно, ее части — как подсистемы, а также элементы С., если их внутренняя структура не является предметом рассмотрения. С. делятся на материальные и нематериальные. К первым относятся, например, железная дорога, народное хозяйство, ко вторым — С. уравнений в математике, математика как наука, далее — С. наук. Автоматизированная система управления включает как материальные элементы (ЭВМ, документация, люди), так и нематериальные — математические модели, знания людей. Разделение это тоже неоднозначно: железную дорогу можно рассматривать не только как материальную С., но и как нематериальную С. взаимосвязей, соотношений, потоков информации и т.д. Закономерности функционирования систем изучаются общей теорией систем, оперирующей понятием абстрактной С. Наибольшее значение среди абстрактных С. имеют кибернетические С. Есть два понятия, близкие понятию С.: комплекс, совокупность (множество объектов). Они, однако, не тождественны ему, как нередко утверждают. Их можно рассматривать как усеченные, неполные понятия по отношению к С.: комплекс включает части, не обязательно обладающие системными свойствами (в том смысле, как это указано выше), но эти части сами могут быть системами, и элементы последних такими свойствами по отношению к ним способны обладать. Совокупность же есть множество элементов, не обязательно находящихся в системных отношениях и связях друг с другом. В данном словаре мы стремимся по возможности последовательно различать понятия С. и модели, рассматривая С. как некий объект (реальной действительности или воображаемый — безразлично), который подвергается наблюдению и изучению, а модель — как средство этого наблюдения и изучения. Разумеется, и модель, если она сама оказывается объектом наблюдения и изучения, в свою очередь рассматривается как С. (в частности, как моделируемая С.) — и так до бесконечности. Все это означает, что такие, например, понятия, как переменная или параметр, мы (в отличие от многих авторов) относим не к С., а к ее описанию, т.е. к модели (см. Параметры модели, Переменная модели), численные же их значения, характеризующие С., — к С. (например, координаты С.). • Системы математически описываются различными способами. Каждая переменная модели, выражающая определенную характеристику С., может быть задана множеством конкретных значений, которые эта переменная может принимать. Состояние С. описывается вектором (или кортежем, если учитываются также величины, не имеющие численных значений), каждая компонента которого соответствует конкретному значению определенной переменной. С. в целом может быть описана соответственно множеством ее состояний. Например, если x = (1, 2, … m) — вектор существенных переменных модели, каждая из которых может принять y значений (y = 1, 2, …, n), то матрица S = [ Sxy ] размерностью m ? n представляет собой описание данной С. Широко применяется описание динамической С. с помощью понятий, связанных с ее функционированием в среде. При этом С. определяется как три множества: входов X, выходов Y и отношений между ними R. Полученный “портрет системы” может записываться так: XRY или Y = ®X. Аналитическое описание С. представляет собой систему уравнений, характеризующих преобразования, выполняемые ее элементами и С. в целом в процессе ее функционирования: в непрерывном случае применяется аппарат дифференциальных уравнений, в дискретном — аппарат разностных уравнений. Графическое описание С. чаще всего состоит в построении графа, вершины которого соответствуют элементам С., а дуги — их связям. Существует ряд классификаций систем. Наиболее известны три: 1) Ст. Бир делит все С. (в природе и обществе), с одной стороны, на простые, сложные и очень сложные, с другой — на детерминированные и вероятностные; 2) Н.Винер исходит из особенностей поведения С. (бихевиористский подход) и строит дихотомическую схему: С., характеризующиеся пассивным и активным поведением; среди последних — нецеленаправленным (случайным) и целенаправленным; в свою очередь последние подразделяются на С. без обратной связи и с обратной связью и т.д.; 3) К.Боулдинг выделяет восемь уровней иерархии С., начиная с простых статических (например, карта земли) и простых кибернетических (механизм часов), продолжая разного уровня сложности кибернетическими С., вплоть до самых сложных — социальных организаций. Предложены также классификации по другим основаниям, в том числе более частные, например, ряд классификаций С. управления. См. также: Абстрактная система, Адаптирующиеся, адаптивные системы, Большая система, Вероятностная система, Выделение системы, Входы и выходы системы, Детерминированная система, Динамическая система, Дискретная система, Диффузная система, Замкнутая (закрытая) система, Иерархическая структура, Имитационная система, Информационная система, Информационно-развивающаяся система, Кибернетическая система, Координаты системы, Надсистема, Нелинейная система, Непрерывная система, Открытая система, Относительно обособленная система, Память системы, Подсистема, Портрет системы, Разомкнутая система, Рефлексная система, Решающая система, Самонастраивающаяся система, Самообучающаяся система, Самоорганизующаяся система, Сложная система, Состояние системы, Статическая система, Стохастическая система, Структура системы, Структуризация системы, Управляющая система, Устойчивость системы, Целенаправленная система, Экономическая система, Функционирование экономической системы..
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

EN

system
set of interrelated elements considered in a defined context as a whole and separated from their environment
NOTE 1 – A system is generally defined with the view of achieving a given objective, e.g. by performing a definite function.
NOTE 2 – Elements of a system may be natural or man-made material objects, as well as modes of thinking and the results thereof (e.g. forms of organisation, mathematical methods, programming languages).
NOTE 3 – The system is considered to be separated from the environment and the other external systems by an imaginary surface, which cuts the links between them and the system.
NOTE 4 – The term "system" should be qualified when it is not clear from the context to what it refers, e.g. control system, colorimetric system, system of units, transmission system.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

system
A number of related things that work together to achieve an overall objective. For example: • A computer system including hardware, software and applications • A management system, including the framework of policy, processes, functions, standards, guidelines and tools that are planned and managed together – for example, a quality management system • A database management system or operating system that includes many software modules which are designed to perform a set of related functions.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

FR

système, m
ensemble d'éléments reliés entre eux, considéré comme un tout dans un contexte défini et séparé de son environnement
NOTE 1 – Un système est en général défini en vue d'atteindre un objectif déterminé, par exemple en réalisant une certaine fonction.
NOTE 2 – Les éléments d'un système peuvent être aussi bien des objets matériels, naturels ou artificiels, que des modes de pensée et les résultats de ceux-ci (par exemple des formes d'organisation, des méthodes mathématiques, des langages de programmation).
NOTE 3 – Le système est considéré comme séparé de l'environnement et des autres systèmes extérieurs par une surface imaginaire qui coupe les liaisons entre eux et le système.
NOTE 4 – Il convient de qualifier le terme "système" lorsque le concept ne résulte pas clairement du contexte, par exemple système de commande, système colorimétrique, système d'unités, système de transmission.
Source: 351-01-01 MOD
[IEV number 151-11-27]

Тематики

• автоматизированные системы
• информационные технологии в целом
• релейная защита
• системы менеджмента качества
• экономика

EN

• system

DE

• System

FR

• système

4.48 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

Примечание 1 - Система может рассматриваться как продукт или предоставляемые им услуги.

Примечание 2 - На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстно-зависимым синонимом, например, «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010: Информационная технология. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

4.17 система (system): Комбинация взаимодействующих элементов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

Примечания

1. Система может рассматриваться как продукт или как совокупность услуг, которые она обеспечивает.

2. На практике интерпретация данного термина зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, система самолета. В некоторых случаях слово «система» может заменяться контекстным синонимом, например, самолет, хотя это может впоследствии затруднять восприятие системных принципов.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15288-2005: Информационная технология. Системная инженерия. Процессы жизненного цикла систем оригинал документа

4.44 система (system): Комплекс процессов, технических и программных средств, устройств, обслуживаемый персоналом и обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям и целям (3.31 ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207).

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15910-2002: Информационная технология. Процесс создания документации пользователя программного средства оригинал документа

3.31 система (system): Комплекс, состоящий из процессов, технических и программных средств, устройств и персонала, обладающий возможностью удовлетворять установленным потребностям или целям.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

3.36 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих объектов. [ ГОСТ Р ИСО 9000, статья 3.2.1]

Источник: ГОСТ Р 51901.6-2005: Менеджмент риска. Программа повышения надежности оригинал документа

3.2 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов. [ ГОСТ Р ИСО 9000 - 2001]

Примечания

1 С точки зрения надежности система должна иметь:

a) определенную цель, выраженную в виде требований к функционированию системы;

b) заданные условия эксплуатации.

2 Система имеет иерархическую структуру.

Источник: ГОСТ Р 51901.5-2005: Менеджмент риска. Руководство по применению методов анализа надежности оригинал документа

3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2008: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

3.7 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

Примечания

1 Применительно к надежности система должна иметь:

a) определенные цели, представленные в виде требований к ее функциям;

b) установленные условия функционирования;

c) определенные границы.

2 Структура системы является иерархической.

Источник: ГОСТ Р 51901.12-2007: Менеджмент риска. Метод анализа видов и последствий отказов оригинал документа

3.2.1 система (en system; fr systéme): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ Р ИСО 9000-2001: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь оригинал документа

2.39 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа

3.20 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.

(МЭК 61513, статья 3.61)

Источник: ГОСТ Р МЭК 61226-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Классификация функций контроля и управления оригинал документа

3.61 система (system): Конфигурация взаимодействующих в соответствии с проектом составляющих, в которой элемент системы может сам представлять собой систему, называемую в этом случае подсистемой.

[МЭК 61508-4, пункт 3.3.1, модифицировано]

Примечание 1 - См. также «система контроля и управления».

Примечание 2 - Системы контроля и управления следует отличать от механических систем и электрических систем АС.

Источник: ГОСТ Р МЭК 61513-2011: Атомные станции. Системы контроля и управления, важные для безопасности. Общие требования оригинал документа

3.2.1 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ ISO 9000-2011: Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь

2.34 система (system): Специфическое воплощение ИТ с конкретным назначением и условиями эксплуатации.

[ИСО/МЭК 15408-1]

а) комбинация взаимодействующих компонентов, организованных для достижения одной или нескольких поставленных целей.

[ИСО/МЭК 15288]

Примечания

1 Система может рассматриваться как продукт или совокупность услуг, которые она обеспечивает.

[ИСО/МЭК 15288]

2 На практике интерпретация данного зачастую уточняется с помощью ассоциативного существительного, например, «система самолета». В некоторых случаях слово «система» допускается заменять, например, контекстным синонимом «самолет», хотя это может впоследствии затруднить восприятие системных принципов.

[ИСО/МЭК 15288]

Источник: ГОСТ Р 54581-2011: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Основы доверия к безопасности ИТ. Часть 1. Обзор и основы оригинал документа

3.34 система (system):

Совокупность связанных друг с другом подсистем и сборок компонентов и/или отдельных компонентов, функционирующих совместно для выполнения установленной задачи или

совокупность оборудования, подсистем, обученного персонала и технических приемов, обеспечивающих выполнение или поддержку установленных функциональных задач. Полная система включает в себя относящиеся к ней сооружения, оборудование, подсистемы, материалы, обслуживание и персонал, необходимые для ее функционирования в той степени, которая считается достаточной для выполнения установленных задач в окружающей обстановке.

Источник: ГОСТ Р 51317.1.5-2009: Совместимость технических средств электромагнитная. Воздействия электромагнитные большой мощности на системы гражданского назначения. Основные положения оригинал документа

3.1.13 система, использующая солнечную и дополнительную энергию (solar-plus-supplementary system): Система солнечного теплоснабжения, использующая одновременно источники как солнечной, так и резервной энергии и способная обеспечить заданный уровень теплоснабжения независимо от поступления солнечной энергии.

Источник: ГОСТ Р 54856-2011: Теплоснабжение зданий. Методика расчета энергопотребности и эффективности системы теплогенерации с солнечными установками оригинал документа

3.2.6 система (system): Совокупность взаимосвязанных или взаимодействующих элементов.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.12 система (system): Совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов

[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008, ст. 3.2.1]

Источник: Р 50.1.069-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 2. Определение процесса менеджмента риска

3.136 система (system): Совокупность объектов реального мира, организованная для заданной цели.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

математическая статистика
Раздел математики, посвященный методам и правилам обработки и анализа статистических данных (т.е. сведений о числе объектов, обладающих определенными признаками, в какой-либо более или менее обширной совокупности). Сами методы и правила строятся безотносительно к тому, какие статистические данные обрабатываются (физические, экономические и др.), однако обращение с ними требует обязательного понимания сущности явления, изучаемого с помощью этих правил. К экономике М.с. применима по той причине, что экономические данные всегда представляют собой статистические сведения, т.е. сведения об однородных совокупностях объектов и явлений. Такими однородными совокупностями могут быть выпускаемые промышленностью изделия, персонал промышленности, данные о прибылях предприятий и т.д. В настоящее время существуют разные определения сущности М.с., и не следует удивляться, если вы увидите в одной книге, вопреки сказанному выше, утверждение, что М.с. — это «наука о принятии решений в условиях неопределенности», а в другой — что это «наука, объясняющая данные статистических наблюдений при помощи вероятностных моделей». Некоторые авторы считают, что она — раздел теории вероятностей, а другие, — что она лишь связана с этой теорией, представляя собой отдельную от нее науку. Наконец, распространено расширенное понимание предмета М.с. как охватывающей не только вероятностные аспекты, но и так называемую прикладную статистику («анализ данных«), включающую и объекты не обязательно вероятностной природы. В общем случае, анализ статистических данных методами М.с. позволяет сделать два вывода: либо вынести искомое суждение о характере и свойствах этих данных или взаимосвязей между ними, либо доказать, что собранных данных недостаточно для такого суждения. Причем выводы могут делаться не из сплошного рассмотрения всей совокупности данных, а из ее выборки, как правило, случайной (последнее означает, что каждая единица, включенная в выборку, могла быть с равными шансами, т.е. с равной вероятностью заменена любой другой). Центральное понятие М.с. — случайная величина — всякая наблюдаемая величина, изменяющаяся при повторениях общего комплекса условий, в которых она возникает. Если сам по себе набор, перечень значений этой величины неудобен для их изучения (поскольку их много), М.с. дает возможность получить необходимые сведения о случайной величине с существенно меньшим количеством чисел. Это объясняется тем, что статистические данные подчиняются таким законам распределения (или приводятся к ним порою искусственными приемами), которые характеризуются всего лишь несколькими параметрами, т.е. характеристиками. Зная их, можно получить столь же полное представление о значениях случайной величины, какое дается их подробным перечислением в очень длинной таблице. (Характеристиками распределения являются среднее, медиана, мода и т.д.). Если изучаются взаимосвязи между значениями разных случайных величин, то необходимые сведения для этого дают коэффициенты корреляции между ними. Когда совокупность анализируется по одному признаку, имеем дело с так называемой одномерной статистикой, когда же рассматривается несколько признаков — с многомерным статистическим анализом. М.с. охватывает широкий круг одномерных и многомерных методов и правил обработки статистических данных: от простых приемов статистического описания (выведение средней, а также степени и характера разброса исследуемых признаков вокруг нее, группировка данных по классам и сопоставление их характеристик и т.д.), правил отбора фактов при выборочном их рассмотрении до сложных методов исследования зависимостей между случайными величинами. Среди последних: выявление связей между случайнами величинами — корреляционный анализ, оценка величины случайной переменной, если величина другой или других известна — регрессионный анализ, выявление наиболее важных скрытых факторов, влияющих на изучаемые величины, — факторный анализ, определение степени влияния отдельных неколичественных факторов на общие результаты их действия (например, в научном эксперименте) — дисперсионный анализ. Перечисленные области составляют основные дисциплины, входящие в М.с. К ним примыкают также быстро развивающиеся упоминавшиеся выше методы «анализа данных», не основанные на традиционной для М.с. предпосылке вероятностной природы обрабатываемых данных. Для экономических исследований большое значение имеет также анализ стохастических процессов, в том числе «марковских процессов«. Задачи М.с. в экономике можно разделить на пять основных типов: а) оценка статистических данных; б) сравнение этих данных с каким-то стандартом и между собой (оно применяется при эксперименте или, например, в контроле качества на предприятиях); в) исследование связей между статистическими данными и их группами. Эти три типа позволяют вынести суждение описательного характера об изучаемых явлениях, подверженных по каким-то причинам искажающим случайным воздействиям. Следующий, четвертый тип задач связан с нахождением наилучшего варианта измерения изучаемых данных. И наконец, пятый тип задач связан с проблемами предвидения и развития, здесь важное место занимают задачи анализа временных рядов. Для экономики особенно ценно то, что М.с. позволяет на основании анализа течения событий в прошлом, т. е. изучения выбранных на определенные даты сведений о характерных чертах системы, предсказать (см. Прогнозирование) вероятное развитие изучаемого явления в будущем (если не изменятся существенно внешние или внутренние условия). В управлении хозяйственными и производственными процессами применяются различные математико-статистические методы. На них основаны многие методы исследования операций, в том числе — методы теории массового обслуживания, позволяющие наиболее эффективно организовывать ряд процессов производства и обслуживания населения, теории расписаний, предназначенной для выработки оптимальной последовательности производственных, транспортных и других операций, теории решений, теории управления запасами, а также теории планирования эксперимента и выборочного контроля качества продукции, сетевые методы планирования и управления. В эконометрических исследованиях на основе математико-статистической обработки данных строятся экономико-математические (экономико-статистические) модели экономических процессов, производятся экономические и технико-экономические прогнозы. Широкое распространение математико-статистических методов в общественном производстве, а также в других областях социально-экономической жизни общества (здравоохранение, экология, естественные науки) опирается на развитие электронно-вычислительной техники. Для решения типовых задач математико-статистической обработки данных созданы и применяются многочисленные стандартные прикладные компьютерные программы и системы.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• mathematical statistics

разработчик
—
[http://www.rfcmd.ru/glossword/1.8/index.php?a=index&d=23]

Тематики

• защита информации

EN

• designer

4.10 разработчик (developer): Организация, которая выполняет разработку задач (в том числе анализ требований, проектирование, приемочные испытания) в процессе жизненного цикла.

Примечание - В настоящем стандарте термины «разработчик» и «исполнитель» являются синонимами.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010: Информационная технология. Системная и программная инженерия. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

3.8 разработчик (developer): Организация, выполняющая работы по разработке (включая анализ требований, проектирование, приемочные испытания) в процессе жизненного цикла программных средств.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-99: Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств оригинал документа

3.2 разработчик (developer): Организация, научно-исследовательская группа или специалисты, разрабатывающие систему моделирования манекена.

Источник: ГОСТ Р ИСО 15536-2-2010: Эргономика. Компьютерные манекены и модели тела. Часть 2. Верификация функций и валидация размеров компьютерного манекена для систем моделирования оригинал документа

1. Разработчик Общество с ограниченной ответственностью «Национальный институт промышленного развития»

(наименование организации с указанием организационно-правовой формы или Ф.И.О. физического лица)

  Свидетельство о регистрации СМ

Источник: Информационный бюллетень 2/2006: Нормирование, стандартизация и сертификация в строительстве

1. Разработчик Московский автомобильно-дорожный институт (Государственный технический университет)

(наименование организации с указанием организационно-правовой формы или Ф.И.О. физического лица)

Источник: Информационный бюллетень 3/2006: Нормирование, стандартизация и сертификация в строительстве

риск
Сочетание вероятности нанесения и степени тяжести возможных травм или другого вреда здоровью в опасной ситуации.
[ ГОСТ Р ИСО 12100-1:2007]

риск
Сочетание вероятности причинения ущерба и тяжести этого ущерба.
[ИСО / МЭК Руководство 51]
Примечание
Дальнейшее обсуждение этой концепции содержится в МЭК 61508-5 (приложение А).
[ ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007]

риск
Комбинация вероятностей и степени тяжести возможных травм или нанесения другого вреда здоровью в опасной ситуации.
[ГОСТ ЕН 1070-2003]
[ ГОСТ Р 51333-99]

риск
Вероятностная мера неблагоприятных последствий реализации опасностей определенного класса для объекта, отдельного человека, его имущества, населения, хозяйственных объектов, собственности, состояния окружающей среды.
[СО 34.21.307-2005]

риск
Вероятность причинения вреда жизни или здоровью граждан, имуществу физических или юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу, окружающей среде, жизни или здоровью животных и растений с учетом тяжести этого вреда
[Федеральный закон от 27.12.2002 № 184-ФЗ «О техническом регулировании»]
[СТО Газпром РД 2.5-141-2005]

риск
Вероятность причинения вреда жизни, здоровью физических лиц, окружающей среде, в том числе животным или растениям, имуществу физических или юридических лиц, государственному или муниципальному имуществу с учетом тяжести этого вреда.
[ ГОСТ Р 52551-2006]

риск
Сочетание вероятности события и его последствий.
Примечания
1. Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.
2. В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.
3. Применительно к безопасности см. Аспекты безопасности. Правила включения в стандарты.
[ ГОСТ Р 51897-2002]

риск
Сочетание вероятности случайности и тяжести возможной травмы или нанесение вреда здоровью человека в опасной ситуации.
[ ГОСТ Р МЭК 60204-1-2007]

риск
Возможность нежелательного исхода в будущем, вероятностькоторого надо учитывать при анализе деятельности любых экономических субъектов (компаний, предприятий, домашних хозяйств и др.), особенно в инвестиционной деятельности, и по возможности сводить к минимуму путем принятия рациональных управленческих решений. В задачах исследования операций риск — мера несоответствия между разными возможными результатами принятия определенных стратегий (решениями задачи). При этом считается, что каждая выбираемая стратегия может привести к разным результатам и что вероятности тех или иных результатов принимаемого решения известны или могут быть оценены (в отличие от детерминированных задач, где каждая стратегия дает единственный результат, и неопределенных задач, где результаты стратегии непредсказуемы). Задачи с Р. состоят в выборе некоторой i-й альтернативы, обеспечивающей лучший результат с заданной вероятностью, например, вероятностью pi и худший — вероятностью (1 — pi). Чаще всего максимизируется математическое ожидание полезности для каждой стратегии (хотя применяются и другие критерии). При выборе стратегий учитываются два фактора: вероятность получения тех или иных результатов (в некоторых работах она называется, на наш взгляд, не вполне удачно «мерой эффективности»), и полезность этих результатов. Принято считать экономическим Р. затраты или потери экономического эффекта, связанные с реализацией определенного планового варианта в условиях, иных по сравнению с теми, при которых он (вариант) был бы оптимальным. Принято разделать финансовые риски на три главные категории: процентый, систематический и несистематический (см. соответствующие статьи). Аналогично понимание термина Р. и в других сферах бизнеса, хозяйственной деятельности. При выборе альтернатив с разной степенью Р. чрезвычайное значение имеет психологический аспект. Лица, принимающие решения (как потребители, так и производители) разделяются на при категории: расположенные к риску, нерасположенные к Р. и безразличные к нему. Например, человек, предпочитающий стабильный доход определенного размера большему по размеру, но связанному с Р. доходу, считается нерасположенным к Р. Максимальное количество денег, которое он готов заплатить, чтобы избежать риска, называется в этом случае вознаграждением или премией за риск. Каждый инвестор сталкивается с взаимосвязью желаемой прибыли от проекта и риском. Выбор между безрисковыми (таковы, напр., государственные ценные бумаги) и отличающимися более высокой ожидаемой прибылью рисковыми активами — основная задача формирования инвестиционного портфеля. В портфельной теории в качестве меры риска обычно выбирается статистический показатель «стандартное отклонение от ожидаемой доходности портфеля». Чем меньше возможное отклонение от нее, тем менее рискован портфель, тем более он надежен. Для снижения Р. («управления риском») применяются методы диверсификации производства, разного рода формы страхования, накопление резервов,получение дополнительной информации о различных вариантах экономического поведения и их возможных последствиях.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• безопасность в целом
• безопасность гидротехнических сооружений
• безопасность машин и труда в целом
• газораспределение
• менеджмент риска
• экономика
• электробезопасность

EN

• risk

DE

• Risiko

FR

• risque

2.19 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов.

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 13335-1-2006: Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Часть 1. Концепция и модели менеджмента безопасности информационных и телекоммуникационных технологий оригинал документа

3.5 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск « обычно применяют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3 Применительно к безопасности см. ИСО Руководство 51.

[ИСО/МЭК Руководство 73:2002, пункт 3.1.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 16085-2007: Менеджмент риска. Применение в процессах жизненного цикла систем и программного обеспечения оригинал документа

3.56 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов [2].

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО/ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

2.12 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» обычно используют, если существует возможность появления негативных последствий.

2 Риск обусловлен неопределенностью, причиной которой являются недостаточная возможность прогнозировать и управлять событиями. Риск присущ любому проекту и может возникнуть в любое время его жизненного цикла. Снижение неопределенности уменьшает риск.

Источник: ГОСТ Р ИСО 17666-2006: Менеджмент риска. Космические системы оригинал документа

2.13 риск (risk): Сочетание вероятности причинения вреда и тяжести этого вреда ([2], пункт 3.2).

Источник: ГОСТ Р ИСО 14971-2006: Изделия медицинские. Применение менеджмента риска к медицинским изделиям оригинал документа

3.16 риск (risk): Воздействие неопределенности на достижение целей.

Примечание - Адаптировано из Руководства ИСО 73:2009, определение 1.1.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19011-2012: Руководящие указания по аудиту систем менеджмента оригинал документа

3.9 риск (risk): Сочетание вероятности появления опасного события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р 51901.11-2005: Менеджмент риска. Исследование опасности и работоспособности. Прикладное руководство оригинал документа

3.11 риск (risk): Вероятность реализации акта незаконного вмешательства и его последствия.

Источник: ГОСТ Р 53661-2009: Система менеджмента безопасности цепи поставок. Руководство по внедрению оригинал документа

3.11 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения и степени тяжести возможных травм или другого вреда здоровью в опасной ситуации.

Источник: ГОСТ Р ИСО 12100-1-2007: Безопасность машин. Основные понятия, общие принципы конструирования. Часть 1. Основные термины, методология оригинал документа

3.1.16 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба.

Источник: ГОСТ ИСО 14698-1-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 1. Общие принципы и методы оригинал документа

3.11 риск (risk): По ИСО 14698-1 (Руководство ИСО/МЭК 51, 3.2).

Источник: ГОСТ ИСО 14698-2-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 2. Анализ данных о биозагрязнениях оригинал документа

3.56 риск (risk): Потенциальная опасность нанесения ущерба организации в результате реализации некоторой угрозы с использованием уязвимостей актива или группы активов [2].

Примечание - Определяется как сочетание вероятности события и его последствий.

Источник: ГОСТ Р ИСО ТО 13569-2007: Финансовые услуги. Рекомендации по информационной безопасности

3.97 риск (risk): Качественная или количественная вероятность проявления случайного события, рассматриваемая в связи с потенциальными последствиями отказа.

Примечание - В количественном определении риск - это дискретная вероятность определенного отказа, умноженная на его дискретные последствия.

Источник: ГОСТ Р 54382-2011: Нефтяная и газовая промышленность. Подводные трубопроводные системы. Общие технические требования оригинал документа

3.8 риск (risk): Уровень последствий и вероятность случаев актов незаконного вмешательства.

Источник: ГОСТ Р 53660-2009: Суда и морские технологии. Оценка охраны и разработка планов охраны портовых средств оригинал документа

3.1.31 риск (risk); R: Отношение вероятных средних ежегодных потерь людей и продукции, возникающих из-за воздействия молнии, к общему количеству людей и продукции, находящихся в защищаемом здании (сооружении).

Источник: ГОСТ Р МЭК 62305-2-2010: Менеджмент риска. Защита от молнии. Часть 2. Оценка риска оригинал документа

3.37 риск (risk); R: Отношение вероятных средних ежегодных потерь людей и продукции, возникающих из-за воздействия молнии, к общему количеству людей и продукции, находящихся в защищаемом здании (сооружении).

Источник: ГОСТ Р МЭК 62305-1-2010: Менеджмент риска. Защита от молнии. Часть 1. Общие принципы оригинал документа

2.35 риск (risk): Сочетание вероятности события и масштабов его последствий, а также его воздействие на достижение целей организации.

Примечания

1 Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3 Применительно к безопасности см. [2].

4 Риск обычно определяют по отношению к конкретной цели, поэтому для нескольких целей существует возможность оценить риск для каждого источника опасности.

5 В качестве количественной оценки риска часто используют сумму произведений последствий на вероятность соответствующего опасного события. Однако для количественной оценки диапазона возможных последствий необходимо знание распределения вероятностей. Кроме того, может быть использовано стандартное отклонение.

Источник: ГОСТ Р 53647.2-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 2. Требования оригинал документа

2.28 риск (risk): Сочетание вероятности события и масштабов его последствий, а также его воздействие на достижение целей организации.

Примечание

1. Термин «риск» обычно используют только тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2. В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата.

3. Применительно к безопасности см. [2].

[ИСО/МЭК Руководство 73:2009]

4. Риск обычно определяют по отношению к конкретной цели, поэтому для нескольких целей существует возможность оценить риск для каждого источника опасности.

5. В качестве количественной оценки риска часто используют сумму произведений последствий на вероятность соответствующего опасного события. Однако для количественной оценки диапазона возможных последствий необходимо знание распределения вероятностей. Кроме того, может быть использовано стандартное отклонение.

Источник: ГОСТ Р 53647.1-2009: Менеджмент непрерывности бизнеса. Часть 1. Практическое руководство оригинал документа

2.1 риск (risk): Влияние неопределенности на цели.

Примечание 1 - Влияние - это отклонение от того, что ожидается (положительное и/или отрицательное).

Примечание 2 - Цели могут иметь различные аспекты (например, финансовые и экологические цели и цели в отношении здоровья и безопасности) и могут применяться на различных уровнях (стратегических, в масштабах организации, проекта, продукта или процесса).

Примечание 3 - Риск часто характеризуется ссылкой на потенциально возможные события (2.17) и последствия (2.18) или их комбинации.

Примечание 4 - Риск часто выражают в виде комбинации последствий событий (включая изменения в обстоятельствах) и связанной с этим вероятности или возможности наступления (2.19).

Примечание 5 - Неопределенность - это состояние, заключающееся в недостаточности, даже частичной, информации, понимания или знания относительно события, его последствий или его возможности.

[Руководство ИСО 73:2009, определение 1.1]

Источник: ГОСТ Р ИСО 31000-2010: Менеджмент риска. Принципы и руководство оригинал документа

3.33 риск (risk): Следствие влияния неопределенности на достижение поставленных целей¹⁾.

Примечание 1 - Под следствием влияния неопределенности необходимо понимать отклонение от ожидаемого результата или события (позитивное и/или негативное).

Примечание 2 - Цели могут быть различными по содержанию (в области экономики, здоровья, экологии и т. п.) и назначению (стратегические, общеорганизационные, относящиеся к разработке проекта, конкретной продукции и процессу).

Примечание 3 - Риск часто характеризуют путем описания возможного события и его последствий или их сочетания.

Примечание 4 - Риск часто представляют в виде последствий возможного события (включая изменения обстоятельств) и соответствующей вероятности.

Примечание 5 - Неопределенность - это состояние полного или частичного отсутствия информации, необходимой для понимания события, его последствий и их вероятностей.

[Руководство ИСО/МЭК 73]

Источник: ГОСТ Р 53647.4-2011: Менеджмент непрерывности бизнеса. Руководящие указания по обеспечению готовности к инцидентам и непрерывности деятельности оригинал документа

3.67 риск (risk): Сочетание вероятности ущерба и уровня его серьезности [33].

Источник: ГОСТ Р 54110-2010: Водородные генераторы на основе технологий переработки топлива. Часть 1. Безопасность оригинал документа

3.21 риск (risk): Совокупность вероятности наступления события причинения вреда и степень тяжести этого вреда.

[ISO/IEC Guide 51:1999, статья 3.2]

Источник: ГОСТ Р МЭК 60086-4-2009: Батареи первичные. Часть 4. Безопасность литиевых батарей оригинал документа

3.13 риск (risk): Совокупность вероятности наступления события причинения вреда и масштабы этого вреда.

Источник: ГОСТ Р МЭК 60086-5-2009: Батареи первичные. Часть 5. Безопасность батарей с водным электролитом оригинал документа

3.3 риск (risk): Вероятность наступления нежелательного события, при котором реализуется опасность.

Примечание - Концепция риска всегда включает в себя два элемента: частоту или вероятность, с которой происходит то или иное опасное событие, и последствия данного опасного события [6].

Источник: ГОСТ Р ЕН 340-2010: Система стандартов безопасности труда. Одежда специальная защитная. Общие технические требования

2.114 риск (risk): Сочетание вероятности нанесения ущерба и тяжести этого ущерба.

[ИСО 14698-1:2003, статья 3.1.16], [ИСО 14698-2:2003, статья 3.11]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

3.1.5 риск (risk): Сочетание вероятности причинения ущерба и тяжести этого ущерба [ИСО/МЭК Руководство 51].

Примечание - Дальнейшее обсуждение этой концепции содержится в МЭК 61508-5 (приложение А).

Источник: ГОСТ Р МЭК 61508-4-2007: Функциональная безопасность систем электрических, электронных, программируемых электронных, связанных с безопасностью. Часть 4. Термины и определения оригинал документа

3.1 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» используют обычно тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.

3 Применительно к безопасности см. ГОСТ Р 51898.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.3.1].

Источник: Р 50.1.068-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 1. Определение области применения

3.21 риск (risk): Сочетание вероятности того, что опасное событие произойдет или воздействие(ия) будет(ут) иметь место, и тяжести травмы или ухудшения состояния здоровья (см. 3.8), которые могут быть вызваны этим событием или воздействием(ями).

Источник: ГОСТ Р 54934-2012: Системы менеджмента безопасности труда и охраны здоровья. Требования оригинал документа

3.21 риск (risk): Сочетание вероятности возникновения опасного события или подверженности такому событию и тяжести травмы или заболевания (см. 3.8), которые могут наступить в результате этого события.

Источник: ГОСТ Р 54337-2011: Системы менеджмента охраны труда в организациях, выпускающих нанопродукцию. Требования оригинал документа

3.4 риск (risk): Сочетание вероятности получения работником возможных травм или другого вреда здоровью и степени тяжести этого вреда.

Источник: ГОСТ Р 53454.1-2009: Эргономические процедуры оптимизации локальной мышечной нагрузки. Часть 1. Рекомендации по снижению нагрузки оригинал документа

3.4.13 риск (risk): В конкретной ситуации комбинация вероятности причинения вреда и серьезности этого вреда.

Источник: ГОСТ Р 54147-2010: Стратегический и инновационный менеджмент. Термины и определения оригинал документа

3.1 риск (risk): Сочетание вероятности события и его последствий.

Примечания

1 Термин «риск» используют обычно тогда, когда существует возможность негативных последствий.

2 В некоторых ситуациях риск обусловлен возможностью отклонения от ожидаемого результата или события.

3 Применительно к безопасности см. ГОСТ Р 51898.

[ ГОСТ Р 51897-2002, ст. 3.1.1]

Источник: Р 50.1.069-2009: Менеджмент риска. Рекомендации по внедрению. Часть 2. Определение процесса менеджмента риска

система управления основными фондами предприятия
Управленческая методология, которая позволяет увеличить производственную мощность предприятия только за счет применения ИТ, не прибегая к закупкам нового оборудования. При этом EAM-решения выступают одним из главных звеньев, связывающих информационно-управляющие системы уровня производственных процессов и уровня бизнес-процессов предприятия. В результате применения EAM-систем уменьшается время простоя, сокращаются расходы на техобслуживание оборудования, и эксплуатация основных средств становится максимально эффективной.
Базовый набор требований к EAM-системе включает в себя поддержку следующих функций:
подробное описание активов с учетом иерархической модели оборудования, разработка подробного долгосрочного графика обслуживания оборудования, составление списка деталей, необходимых для планового и непланового производственного ремонта;
приобретение комплектующих по требованию ("точно-по-состоянию" в противовес модели "точно-во-время"), логистическое обеспечение покупных деталей;
управление персоналом, позволяющее назначать персонал на работы по обслуживанию в соответствии с компетенцией, навыками и опытом;
статистический анализ производительности и надежности оборудования;
электронный мониторинг основного оборудования;
реализация стратегии предупредительного обслуживания (Preventive, predictive maintenance), а также стратегии обслуживания, основанного на распределенной надежности (reliability-centered maintenance RCM);
простая модель получения прибыли;
отслеживание и считывание серийных номеров отдельных единиц оборудования;
обслуживание оборудования на месте и по вызову, подготовка наряд-заказов;
финансовый анализ на основе подробного учета затрат на обслуживание оборудования;
управление проектом строительства и монтаж;
гарантийное обслуживание;
отдельный учет основных, оборотных и других видов активов.
EAM-системы решают четыре главные задачи:
управление активами (asset management) - подробное описание активов, управление запросами на обслуживание, составление расписания и смет на работы, предупредительный ремонт;
управления материально-техническим обеспечением (materials management) - соответствующие модули, как правило, интегрируются с системами управления закупками, позволяют автоматически регистрировать поступление/списывание комплектующих и деталей на склад/со склада, ведут спецификации на материалы, управляют заказами на доставку;
управления кадрами (HRMS);
управления финансами.
В общем случае процесс управления жизненным циклом (Asset lifecycle management) складывается из четырех стадий: покупки, отслеживания состояния, обслуживания и реализации оборудования.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• EAM
• Enterprise Asset Management

3.8 проведение оценки (estimation): Расчет численных значений (из данных, полученных при анализе пробы) параметров распределения, выбранных в качестве статистической модели для генеральной совокупности, из которой берется эта проба.

[ИСО 3534-1, статья 2.49]

Источник: ГОСТ ИСО 14698-2-2005: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Контроль биозагрязнений. Часть 2. Анализ данных о биозагрязнениях оригинал документа

2.63 проведение оценки (estimation): Расчет численных значений (из данных, полученных при анализе пробы) параметров распределения, выбранных в качестве статистической модели для генеральной совокупности, из которой отбирают пробу.

[ИСО 14698-2:2003, статья 3.8]

Источник: ГОСТ Р ИСО 14644-6-2010: Чистые помещения и связанные с ними контролируемые среды. Часть 6. Термины оригинал документа

агрегирование
Объединение, суммирование экономических показателей по какому-либо признаку для получения обобщенных совокупных показателей. При агрегировании необходим учет структуры объединяемых элементов, в ряде случаев требуется анализ возможности и определение весов агрегирования (например при расчете индекса промышленного производства).
[ОАО РАО "ЕЭС России" СТО 17330282.27.010.001-2008]

агрегирование
1. Соединение независимых частей, обычно выполняющих различные функции, в единую систему. 2. Объединение нескольких низкоскоростных потоков информации в один более высокоскоростной поток. См. channel ~.
[Л.М. Невдяев. Телекоммуникационные технологии. Англо-русский толковый словарь-справочник. Под редакцией Ю.М. Горностаева. Москва, 2002]

агрегирование
Объединение, укрупнение показателей по какому-либо признаку для получения обобщенных, совокупных показателей агрегатов. С математической точки зрения А. рассматривается как преобразование модели в модель с меньшим числом переменных и ограничений — агрегированную модель, дающую приближенное (по сравнению с исходным) описание изучаемого процесса или объекта. Его сущность — в соединении однородных элементов в более крупные. Среди способов А.: сложение показателей, представление группы агрегируемых показателей через их среднюю, использование различных взвешивающих коэффициентов (см. Вес), баллов (см. Шкалы) и т.д. Процесс, обратный к А., называется дезагрегированием, реже — разагрегированием, разукрупнением. Некоторыми теоретиками термин «агрегирование» понимается также как переход от микроэкономического к макроэкономическому взгляду на изучаемые экономические явления. В экономико-математических моделях А. необходимо потому, что ни одна модель не в состоянии вместить всего многообразия реально существующих в экономике продуктов, ресурсов, связей. Даже крупноразмерные модели, насчитывающие десятки тысяч показателей, и то неизбежно являются продуктом агрегирования. В процессе управления при переходе от низшей ступени к высшей показатели агрегируются, а число их уменьшается. Но при этом часть информации «теряется» (при сведении воедино заказов на материалы, например, уже неизвестно, каких именно марок и размеров они нужны каждому заказчику) и приходится вести расчеты приближенно, на основании статистических закономерностей. Поэтому всегда надо сопоставлять выгоду (от сокращения расчетов) с ущербом, который наносится потерей части информации. Особенно затруднено А. в динамических моделях, поскольку с течением времени меняется соотношение элементов, входящих в укрупненную группу (возникает «структурная неоднородность«). Расхождение между результатами исходной задачи и результатами агрегированной задачи называется ошибкой А. Уменьшение ошибки А. — один из основных критериев, применяемых в теории оптимального агрегирования, разработанной Л.Гурвицем, Е.Малинво, У.Фишером и Дж.Чипмэном. А. имеет большое значение в методе межотраслевого баланса (МОБ), где оно означает объединение различных производств в отрасли, продуктов — в обобщенные продукты и укрупнение таким путем показателей балансовых расчетов. МОБ обычно оперирует «чистыми отраслями», т.е. условными отраслями, каждая из которых производит и передает другим отраслям один агрегированный продукт. Количество их ограничивается вычислительными возможностями и некоторыми обстоятельствами математического характера, однако, в принципе, чем больше детализация МОБ, тем лучше он отражает действительность, тем точнее расчеты по нему. А. в МОБ возможно двух типов — вертикальное и горизонтальное. Первое означает объединение продукции по технологической цепочке. Например, в соответствии с этим принципом в одну группу могут быть объединены железная руда, чугун, сталь, прокат (тогда отрасль дает потребителям один продукт — прокат), в другую — пряжа, суровая ткань, готовая ткань, в третью — целлюлоза, бумажное производство. При этом все показатели, прежде всего затраты, относятся на избранную единицу агрегированного продукта (в данных примерах — это тонна готового проката, 1 млн. кв. м готовой ткани, тонна бумаги). Выбрать правильное объединение сложно, поскольку та же сталь может отпускаться потребителям (для литейных производств) не в виде проката, а в виде слитков, целлюлоза может поступать не только на бумажные комбинаты, но и на заводы искусственного волокна, где из нее делают вискозную пряжу, и т.д. При горизонтальном А. в одну группу объединяются, например, продукты, сходные между собой либо по экономическому назначению (различные виды зерна, топлива), либо по техническим условиям производства. Это связано, однако, с дополнительными трудностями. Логично объединить в одну группу всю электроэнергию, но структура затрат на ее производство на тепловых и гидравлических станциях в корне различна. Любой сдвиг в соотношениях внутри такой объединенной отрасли резко скажется на ее показателях, необходимых для расчета. Наиболее рациональные способы А. отраслей и продуктов определяются путем экономико-математических расчетов. Основным инструментом агрегирования почти во всех экономических расчетах являются цены.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика
• электросвязь, основные понятия

EN

• aggregation
• aggregation problem

3.2 агрегирование (aggregation): Процесс или результат объединения конструкций языка моделирования и других компонентов модели в единое целое.

Примечание - Конструкции языка моделирования и другие компоненты модели могут быть агрегированы в более чем один объект.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

решение
Выбор альтернативы.
[ http://tourlib.net/books_men/meskon_glossary.htm]

решение
(в планировании и управлении, исследовании операций, экономико-математическом моделировании) — 1. Выбор одной или нескольких альтернатив из множества возможных (вариантов Р.). 2. Процесс (алгоритм) осуществления такого выбора. Этот выбор основывается на оценке и сопоставлении ожидаемых результатов принятия тех или иных альтернатив с точки зрения целей (или цели), поставленных в решаемой задаче. Для принятия Р., таким образом, необходимы: четко сформулированная цель; список альтернативных возможностей (стратегий, т.е. вариантов распределения сил и средств и т.д.) и правила выбора между ними, т.е. в общем случае, критерий качества Р.; знание факторов, которые могут повлиять на результат при принятии того или иного Р. В исследовании операций и в целом в экономико-математических методах распространено обоснование Р. не непосредственно (например, путем реального экономического эксперимента), а с помощью экономико-математических моделей. Принято говорить о решении модели, т.е. о выборе такой совокупности значений ее переменных, которая обеспечивает наилучшее по какому-либо критерию значение целевой функции. Как видно, данное выше общее определение относится и к понятию «Р. модели», поскольку оно означает отбор из ряда возможных вариантов (векторов) значений переменных (каждый из них — альтернатива) того варианта, который приводит к лучшему результату. Надо лишь учесть, что поскольку модель не может быть точным отражением действительности, Р. модели не обязательно будет решением реальной задачи; во всяком случае при переходе от модели к действительности нужна дополнительная проверка адекватности Р. Процессы Р. моделей подразделяются на аналитические и численные. Метод аналитического Р. — последовательность математических преобразований, приводящих к заданному результату (например, к формуле, выражающей зависимость экстремального значения функции от ее аргументов). В этом случае численные значения переменных (см. Аналитические методы решения моделей) включаются лишь на последнем этапе. Численные методы получения Р., среди которых наибольшее значение имеют итеративные (см. Численные методы оптимизации), отличаются тем, что в них численные значения переменных участвуют в процессе Р. с самого начала, и на каждом этапе проверяется, соответствуют ли они заданной цели: в случае положительного ответа процесс Р. заканчивается, в случае отрицательного — продолжается. Полученное Р. обычно не является окончательным — изменение условий и целей всегда может поставить вопрос о его корректировке, подстройке. Корректировка (иногда она также называется “управление решением”) — необходимое условие успешного внедрения моделей в практику. Классификация моделей принятия Р. пока не разработана. Есть лишь частичные классификации по отдельным аспектам. Например, а) по степени сложности: простые, принимаемые по одному критерию оценки и выбора альтернатив, и сложные — принимаемые по нескольким критериям; б) по имеющейся информации о возможных результатах: Р., принимаемые в условиях определенности (см. Детерминированные задачи), неопределенности, риска (частичной неопределенности); в) по временному охвату: стратегические и тактические; г) по виду зависимости переменных от времени: статические и динамические; д) по числу лиц, принимающих Р.: индивидуальные и групповые. В последнем случае возникает необходимость согласования индивидуальных Р. (см., например, Теория группового выбора, Согласование плановых решений), различаются также дискретные и непрерывные Р. См. также: Алгоритм управления, Дерево решений, Лицо, принимающее решения, Многошаговые процессы принятия решений, Область допустимых решений, Планово-экономическая задача, Последовательные методы принятия решений, Решение игры, Системы поддержки решений, Теория решений, Экономико-математический анализ решения оптимизационных задач, Экономические решения.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• менеджмент в целом
• экономика

EN

• decision
• model solution

3.9 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р ИСО 19439-2008: Интеграция предприятия. Основа моделирования предприятия оригинал документа

3.130 решение (decision): Результат выбора между различными направлениями действия.

Источник: ГОСТ Р 54136-2010: Системы промышленной автоматизации и интеграция. Руководство по применению стандартов, структура и словарь оригинал документа

априорная информация
Информация, которая была получена ранее рассматриваемого момента времени.
Чаще всего таким моментом является проводимый эксперимент. После проведения эксперимента появляется апостериорная информация.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

априорная информация
Предварительные данные, представления исследователя, используемые при формировании экономико-математической модели. Их источником могут быть, во-первых, теоретические соображения (например, представление об отрицательной зависимости спроса от цены продукта в функции спроса), во-вторых, предшествующие статистические исследования, в которых уже оценивались некоторые элементы, в том числе параметры будущей модели (например, в функции спроса может использоваться априорная для данной модели оценка эластичности спроса от дохода). В современных условиях, когда накапливаются гигантские массивы информации, ее анализ, классификация и предварительная обработка становятся одним из решающих условий успешности построения и применения экономико-математических моделей.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• информационные технологии в целом
• экономика

EN

• aprior information
• prior information

ИБП для централизованных систем питания
ИБП для централизованного питания нагрузок
-
[Интент]

ИБП для централизованных систем питания

А. П. Майоров

Для многих предприятий всесторонняя защита данных имеет жизненно важное значение. Кроме того, есть виды деятельности, в которых прерывания подачи электроэнергии не допускаются даже на доли секунды. Так работают расчетные центры банков, больницы, аэропорты, центры обмена трафиком между различными сетями. В такой же степени критичны к электропитанию телекоммуникационное оборудование, крупные узлы Интернет, число ежедневных обращений к которым исчисляется десятками и сотнями тысяч. Третья часть обзора по ИБП посвящена оборудованию, предназначенному для обеспечения питания особо важных объектов.

Централизованные системы бесперебойного питания применяют в тех случаях, когда прерывание подачи электроэнергии недопустимо для работы большинства единиц оборудования, составляющих одну информационную или технологическую систему. Как правило, проблемы питания рассматривают в рамках единого проекта наряду со многими другими подсистемами здания, поскольку они требуют вложения значительных средств и увязки с силовой электропроводкой, коммутационным электрооборудованием и аппаратурой кондиционирования. Изначально системы бесперебойного питания рассчитаны на долгие годы эксплуатации, их срок службы можно сравнить со сроком службы кабельных подсистем здания и основного компьютерного оборудования. За 15—20 лет функционирования предприятия оснащение его рабочих станций обновляется три-четыре раза, несколько раз изменяется планировка помещений и производится их ремонт, но все эти годы система бесперебойного питания должна работать безотказно. Для ИБП такого класса долговечность превыше всего, поэтому в их технических спецификациях часто приводят значение важнейшего технического показателя надежности — среднего времени наработки на отказ (Mean Time Before Failure — MTBF). Во многих моделях с ИБП оно превышает 100 тыс. ч, в некоторых из них достигает 250 тыс. ч (т. е. 27 лет непрерывной работы). Правда, сравнивая различные системы, нужно учитывать условия, для которых этот показатель задан, и к предоставленным цифрам относиться осторожно, поскольку условия работы оборудования разных производителей неодинаковы.

Батареи аккумуляторов

К сожалению, наиболее дорогостоящий компонент ИБП — батарея аккумуляторов так долго работать не может. Существует несколько градаций качества батарей, которые различаются сроком службы и, естественно, ценой. В соответствии с принятой два года назад конвенцией EUROBAT по среднему сроку службы батареи разделены на четыре группы:

10+ — высоконадежные,
10 — высокоэффективные,
5—8 — общего назначения,
3—5 — стандартные коммерческие.

Учитывая исключительно жесткую конкуренцию на рынке ИБП малой мощности, производители стремятся снизить до минимума начальную стоимость своих моделей, поэтому часто комплектуют их самыми простыми батареями. Применительно к этой группе продуктов такой подход оправдан, поскольку упрощенные ИБП изымают из обращения вместе с защищаемыми ими персональными компьютерами. Впервые вступающие на этот рынок производители, пытаясь оттеснить конкурентов, часто используют в своих интересах неосведомленность покупателей о проблеме качества батарей и предлагают им сравнимые по остальным показателям модели за более низкую цену. Имеются случаи, когда партнеры крупной фирмы комплектуют ее проверенные временем и признанные рынком модели ИБП батареями, произведенными в развивающихся странах, где контроль за технологическим процессом ослаблен, а, значит, срок службы батарей меньше по сравнению с "кондиционными" изделиями. Поэтому, подбирая для себя ИБП, обязательно поинтересуйтесь качеством батареи и ее производителем, избегайте продукции неизвестных фирм. Следование этим рекомендациям сэкономит вам значительные средства при эксплуатации ИБП.

Все сказанное еще в большей степени относится к ИБП высокой мощности. Как уже отмечалось, срок службы таких систем исчисляется многими годами. И все же за это время приходится несколько раз заменять батареи. Как это ни покажется странным, но расчеты, основанные на ценовых и качественных параметрах батарей, показывают, что в долгосрочной перспективе наиболее выгодны именно батареи высшего качества, несмотря на их первоначальную стоимость. Поэтому, имея возможность выбора, устанавливайте батареи только "высшей пробы". Гарантированный срок службы таких батарей приближается к 15 годам.

Не менее важный аспект долговечности мощных систем бесперебойного питания — условия эксплуатации аккумуляторных батарей. Чтобы исключить непредсказуемые, а следовательно, часто приводящие к аварии перерывы в подаче электропитания, абсолютно все включенные в приведенную в статье таблицу модели оснащены самыми совершенными схемами контроля за состоянием батарей. Не мешая выполнению основной функции ИБП, схемы мониторинга, как правило, контролируют следующие параметры батареи: зарядный и разрядный токи, возможность избыточного заряда, рабочую температуру, емкость.

Кроме того, с их помощью рассчитываются такие переменные, как реальное время автономной работы, конечное напряжение зарядки в зависимости от реальной температуры внутри батареи и др.

Подзарядка батареи происходит по мере необходимости и в наиболее оптимальном режиме для ее текущего состояния. Когда емкость батареи снижается ниже допустимого предела, система контроля автоматически посылает предупреждающий сигнал о необходимости ее скорой замены.

Топологические изыски

Долгое время специалисты по системам электропитания руководствовались аксиомой, что мощные системы бесперебойного питания должны иметь топологию on-line. Считается, что именно такая топология гарантирует защиту от всех нарушений на линиях силового питания, позволяет фильтровать помехи во всем частотном диапазоне, обеспечивает на выходе чистое синусоидальное напряжение с номинальными параметрами. Однако за качество электропитания приходится платить повышенным выделением тепловой энергии, сложностью электронных схем, а следовательно, потенциальным снижением надежности. Но, несмотря на это, за многолетнюю историю выпуска мощных ИБП были разработаны исключительно надежные аппараты, способные работать в самых невероятных условиях, когда возможен отказ одного или даже нескольких узлов одновременно. Наиболее важным и полезным элементом мощных ИБП является так называемый байпас. Это обходной путь подачи энергии на выход в случае ремонтных и профилактических работ, вызванных отказом некоторых компонентов систем или возникновением перегрузки на выходе. Байпасы бывают ручными и автоматическими. Они формируются несколькими переключателями, поэтому для их активизации требуется некоторое время, которое инженеры постарались снизить до минимума. И раз уж такой переключатель был создан, то почему бы не использовать его для снижения тепловыделения в то время, когда питающая сеть пребывает в нормальном рабочем состоянии. Так появились первые признаки отступления от "истинного" режима on-line.

Новая топология отдаленно напоминает линейно-интерактивную. Устанавливаемый пользователем системы порог срабатывания определяет момент перехода системы в так называемый экономный режим. При этом напряжение из первичной сети поступает на выход системы через байпас, однако электронная схема постоянно следит за состоянием первичной сети и в случае недопустимых отклонений мгновенно переключается на работу в основном режиме on-line.

Подобная схема применена в ИБП серии Synthesis фирмы Chloride (Сети и системы связи, 1996. № 10. С. 131), механизм переключения в этих устройствах назван "интеллектуальным" ключом. Если качество входной линии укладывается в пределы, определяемые самим пользователем системы, аппарат работает в линейно-интерактивном режиме. При достижении одним из контролируемых параметров граничного значения система начинает работать в нормальном режиме on-line. Конечно, в этом режиме система может работать и постоянно.

За время эксплуатации системы отход от исходной аксиомы позволяет экономить весьма значительные средства за счет сокращения тепловыделения. Сумма экономии оказывается сопоставимой со стоимостью оборудования.

Надо отметить, что от своих исходных принципов отошла еще одна фирма, ранее выпускавшая только линейно-интерактивные ИБП и ИБП типа off-line сравнительно небольшой мощности. Теперь она превысила прежний верхний предел мощности своих ИБП (5 кВА) и построила новую систему по топологии on-line. Я имею в виду фирму АРС и ее массив электропитания Simmetra (Сети и системы связи. 1997. № 4. С. 132). Создатели попытались заложить в систему питания те же принципы повышения надежности, которые применяют при построении особо надежной компьютерной техники. В модульную конструкцию введена избыточность по отношению к управляющим модулям и батареям. В любом из трех выпускаемых шасси из отдельных модулей можно сформировать нужную на текущий момент систему и в будущем наращивать ее по мере надобности. Суммарная мощность самого большого шасси достигает 16 кВА. Еще рано сравнивать эту только что появившуюся систему с другими включенными в таблицу. Однако факт появления нового продукта в этом исключительно устоявшемся секторе рынка сам по себе интересен.

Архитектура

Суммарная выходная мощность централизованных систем бесперебойного питания может составлять от 10—20 кВА до 200—300 МВА и более. Соответственно видоизменяется и структура систем. Как правило, она включают в себя несколько источников, соединенных параллельно тем или иным способом. Аппаратные шкафы устанавливают в специально оборудованных помещениях, где уже находятся распределительные шкафы выходного напряжения и куда подводят мощные входные силовые линии электропитания. В аппаратных помещениях поддерживается определенная температура, а за функционированием оборудования наблюдают специалисты.

Многие реализации системы питания для достижения необходимой надежности требуют совместной работы нескольких ИБП. Существует ряд конфигураций, где работают сразу несколько блоков. В одних случаях блоки можно добавлять постепенно, по мере необходимости, а в других — системы приходится комплектовать в самом начале проекта.

Для повышения суммарной выходной мощности используют два варианта объединения систем: распределенный и централизованный. Последний обеспечивает более высокую надежность, но первый более универсален. Блоки серии EDP-90 фирмы Chloride допускают объединение двумя способами: и просто параллельно (распределенный вариант), и с помощью общего распределительного блока (централизованный вариант). При выборе способа объединения отдельных ИБП необходим тщательный анализ структуры нагрузки, и в этом случае лучше всего обратиться за помощью к специалистам.

Применяют параллельное соединение блоков с централизованным байпасом, которое используют для повышения общей надежности или увеличения общей выходной мощности. Число объединяемых блоков не должно превышать шести. Существуют и более сложные схемы с избыточностью. Так, например, чтобы исключить прерывание подачи питания во время профилактических и ремонтных работ, соединяют параллельно несколько блоков с подключенными к отдельному ИБП входными линиями байпасов.

Особо следует отметить сверхмощные ИБП серии 3000 фирмы Exide. Суммарная мощность системы питания, построенная на модульных элементах этой серии, может достигать нескольких миллионов вольт-ампер, что сравнимо с номинальной мощностью генераторов некоторых электростанций. Все компоненты серии 3000 без исключения построены на модульном принципе. На их основе можно создать особо мощные системы питания, в точности соответствующие исходным требованиям. В процессе эксплуатации суммарную мощность систем можно наращивать по мере увеличения нагрузки. Однако следует признать, что систем бесперебойного питания такой мощности в мире не так уж много, их строят по специальным контрактам. Поэтому серия 3000 не включена в общую таблицу. Более подробные данные о ней можно получить на Web-узле фирмы Exide по адресу http://www.exide.com или в ее московском представительстве.

Важнейшие параметры

Для систем с высокой выходной мощностью очень важны показатели, которые для менее мощных систем не имеют первостепенного значения. Это, например, КПД — коэффициент полезного действия (выражается либо действительным числом меньше единицы, либо в процентах), показывающий, какая часть активной входной мощности поступает к нагрузке. Разница значений входной и выходной мощности рассеивается в виде тепла. Чем выше КПД, тем меньше тепловой энергии выделяется в аппаратной комнате и, значит, для поддержания нормальных рабочих условий требуется менее мощная система кондиционирования.

Чтобы представить себе, о каких величинах идет речь, рассчитаем мощность, "распыляемую" ИБП с номинальным значением на выходе 8 МВт и с КПД, равным 95%. Такая система будет потреблять от первичной силовой сети 8,421 МВт — следовательно, превращать в тепло 0,421 МВт или 421 кВт. При повышении КПД до 98% при той же выходной мощности рассеиванию подлежат "всего" 163 кВт. Напомним, что в данном случае нужно оперировать активными мощностями, измеряемыми в ваттах.

Задача поставщиков электроэнергии — подавать требуемую мощность ее потребителям наиболее экономным способом. Как правило, в цепях переменного тока максимальные значения напряжения и силы тока из-за особенностей нагрузки не совпадают. Из-за этого смещения по фазе снижается эффективность доставки электроэнергии, поскольку при передаче заданной мощности по линиям электропередач, через трансформаторы и прочие элементы систем протекают токи большей силы, чем в случае отсутствия такого смещения. Это приводит к огромным дополнительным потерям энергии, возникающим по пути ее следования. Степень сдвига по фазе измеряется не менее важным, чем КПД, параметром систем питания — коэффициентом мощности.

Во многих странах мира существуют нормы на допустимое значение коэффициента мощности систем питания и тарифы за электроэнергию нередко зависят от коэффициента мощности потребителя. Суммы штрафов за нарушение нормы оказываются настольно внушительными, что приходится заботиться о повышении коэффициента мощности. С этой целью в ИБП встраивают схемы, которые компенсируют сдвиг по фазе и приближают значение коэффициента мощности к единице.

На распределительную силовую сеть отрицательно влияют и нелинейные искажения, возникающие на входе блоков ИБП. Почти всегда их подавляют с помощью фильтров. Однако стандартные фильтры, как правило, уменьшают искажения только до уровня 20—30%. Для более значительного подавления искажений на входе систем ставят дополнительные фильтры, которые, помимо снижения величины искажений до нескольких процентов, повышают коэффициент мощности до 0,9—0,95. С 1998 г. встраивание средств компенсации сдвига по фазе во все источники электропитания компьютерной техники в Европе становится обязательным.

Еще один важный параметр мощных систем питания — уровень шума, создаваемый такими компонентами ИБП, как, например, трансформаторы и вентиляторы, поскольку их часто размещают вместе в одном помещении с другим оборудованием — там где работает и персонал.

Чтобы представить себе, о каких значениях интенсивности шума идет речь, приведем для сравнения такие примеры: уровень шума, производимый шелестом листвы и щебетанием птиц, равен 40 дБ, уровень шума на центральной улице большого города может достигать 80 дБ, а взлетающий реактивный самолет создает шум около 100 дБ.

Достижения в электронике

Мощные системы бесперебойного электропитания выпускаются уже более 30 лет. За это время бесполезное тепловыделение, объем и масса их сократились в несколько раз. Во всех подсистемах произошли и значительные технологические изменения. Если раньше в инверторах использовались ртутные выпрямители, а затем кремниевые тиристоры и биполярные транзисторы, то теперь в них применяются высокоскоростные мощные биполярные транзисторы с изолированным затвором (IGBT). В управляющих блоках аналоговые схемы на дискретных компонентах сначала были заменены на цифровые микросхемы малой степени интеграции, затем — микропроцессорами, а теперь в них установлены цифровые сигнальные процессоры (Digital Signal Processor — DSP).

В системах питания 60-х годов для индикации их состояния использовались многочисленные аналоговые измерительные приборы. Позднее их заменили более надежными и информативными цифровыми панелями из светоизлучающих диодов и жидкокристаллических индикаторов. В наше время повсеместно используют программное управление системами питания.

Еще большее сокращение тепловых потерь и общей массы ИБП дает замена массивных трансформаторов, работающих на частоте промышленной сети (50 или 60 Гц), высокочастотными трансформаторами, работающими на ультразвуковых частотах. Между прочим, высокочастотные трансформаторы давно применяются во внутренних источниках питания компьютеров, а вот в ИБП их стали устанавливать сравнительно недавно. Применение IGBT-приборов позволяет строить и бестрансформаторные инверторы, при этом внутреннее построение ИБП существенно меняется. Два последних усовершенствования применены в ИБП серии Synthesis фирмы Chloride, отличающихся уменьшенным объемом и массой.

Поскольку электронная начинка ИБП становится все сложнее, значительную долю их внутреннего объема теперь занимают процессорные платы. Для радикального уменьшения суммарной площади плат и изоляции их от вредных воздействий электромагнитных полей и теплового излучения используют электронные компоненты для так называемой технологии поверхностного монтажа (Surface Mounted Devices — SMD) — той самой, которую давно применяют в производстве компьютеров. Для защиты электронных и электротехнических компонентов имеются специальные внутренние экраны.

***

Со временем серьезный системный подход к проектированию материальной базы предприятия дает значительную экономию не только благодаря увеличению срока службы всех компонентов "интегрированного интеллектуального" здания, но и за счет сокращения расходов на электроэнергию и текущее обслуживание. Использование централизованных систем бесперебойного питания в пересчете на стоимость одного рабочего места дешевле, чем использование маломощных ИБП для рабочих станций и даже ИБП для серверных комнат. Однако, чтобы оценить это, нужно учесть все факторы установки таких систем.

Предположим, что предприятие свое помещение арендует. Тогда нет никакого смысла разворачивать дорогостоящую систему централизованного питания. Если через пять лет руководство предприятия не намерено заниматься тем же, чем занимается сегодня, то даже ИБП для серверных комнат обзаводиться нецелесообразно. Но если оно рассчитывает на то, что производство будет держаться на плаву долгие годы и решило оснастить принадлежащее им здание системой бесперебойного питания, то для выбора такой системы нужно воспользоваться услугами специализированных фирм. Сейчас их немало и в России. От этих же фирм можно получить информацию о так называемых системах гарантированного электропитания, в которые включены дизельные электрогенераторы и прочие, более экзотические источники энергии.

Нам же осталось рассмотреть лишь методы управления ИБП, что мы и сделаем в одном из следующих номеров нашего журнала

[ http://www.ccc.ru/magazine/depot/97_07/read.html?0502.htm]

Тематики

• источники и системы электропитания

Синонимы

• ИБП для централизованного питания нагрузок

EN

• centralized UPS

линейная модель
Модель, отображающая состояние или функционирование системы таким образом, что все взаимозависимости в ней принимаются линейными (см. Линейная зависимость, Линейность в экономике). Соответственно, она может формулироваться в виде одного линейного уравнения или системы линейных уравнений. Причем в ряде случае нелинейность взаимозависимостей может приводиться к линейной форме путем математических преобразований переменных; например, в нелинейных соотношениях в первом и втором случаях логарифмирование обеих частей уравнений обеспечивает связь линейную в логарифмах: ln y = ln ? + ? x; ln y = ln ? + ? ln x, а в третьем — линейно зависимы y и 1/x. Л.м., учитывающую стохастику, в общей форме можно записать так: yi = ai + ?x + ui. В этой «регрессионной линейной модели» [linear regressive model] приняты следующие обозначения: свободный член a и вектор ? — параметры, u — случайная ошибка, математическое ожидание которой равно нулю; x — вектор переменных xi, идентифицированных как оказывающие воздействие на переменную y (т.е. управляющих переменных). Применяется также иная система обозначений: переменная величина Х называется объясняющей (независимой) переменной; переменная Y — объясняемой (зависимой) переменной, u — остаток, равный разнице между между фактическими значениями и значениями модели. (См. Регрессионный анализ). Л.м. в виде системы уравнений в общей форме записывается: yi = ?i+ Bxi  + ui, где yi — зависимая переменная, B ? [?ij ] матрица параметров модели, xi — вектор управляющих переменных в i-м уравнении.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• linear model