арм+анализа

surface acoustic wave — поверхностная акустическая волна

surface acoustic wave — поверхностная акустическая волна, ЛАВ, рэлеевская гиперзвуковая волна ( в кристалле)

software analysis workstation — АРМ анализа ( работоспособности и временных характеристик) программных средств, АРМ SAW (фирмы MicroCase)

 

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

 

экономико-математические исследования в бывш. СССР и России
(исторический очерк) Э.-м.и. — направление научных исследований, которые ведутся на стыке экономики, математики и кибернетики и имеют основной целью повышение экономической эффективности общественного производства с помощью математического анализа экономических процессов и явлений и основанных на нем методов принятия оптимальных (шире — рациональных) плановых и иных управленческих решений. Они затрагивают также общую проблематику оптимального распределения ресурсов безотносительно к характеру социально-экономического строя. Развитие Э.-м.и. в бывш. СССР надо рассматривать как этап противоречивого процесса развития отечественной экономической науки и часть общего процесса развития мировой экономической науки, в настоящее время во многом практически математизированной. Первым достижением в развитии Э.-м.и. явилась разработка советскими учеными межотраслевого баланса производства и распределения продукции в народном хозяйстве страны за 1923/24 хозяйственный год. В основу методологии их исследования были положены модели воспроизводства К.Маркса, а также модели В.К.Дмитриева. Эта работа нашла международное признание и предвосхитила развитие американским экономистом русского происхождения В.В.Леонтьевым его прославленного метода «затраты-выпуск».. (Впоследствии, после длительного перерыва, вызванного тем, что Сталин потребовал прекратить межотраслевые исследования, они стали широко применяться и в нашей стране под названием метода межотраслевого баланса.) Примерно в это же время советский экономист Г.А.Фельдман представил в Комиссию по составлению первого пятилетнего плана доклад «К теории темпов народного дохода», в котором предложил ряд моделей анализа и планирования синтетических показателей развития экономики. Этим самым были заложены основы теории экономического роста. Другой выдающийся ученый Н.К.Кондратьев разработал теорию долговременных экономических циклов, нашедшую мировое признание. Однако в начале тридцатых годов Э.м.и. в СССР были практически свернуты, а Фельдман, Кондратьев и сотни других советских экономистов были репрессированы, погибли в застенках Гулага. Продолжались лишь единичные, разрозненные исследования. В одном из них, работе Л.В.Канторовича «Математические методы организации и планирования производства» (1939 г.) были впервые изложены принципы новой отрасли математики, которая позднее получила название линейного программирования, а если смотреть шире, то этим были заложены основы фундаментальной для экономики теории оптимального распределения ресурсов. Л.В.Канторович четко сформулировал понятие экономического оптимума и ввел в науку оптимальные, объективно обусловленные оценки — средство решения и анализа оптимизационных задач. Одновременно советский экономист В.В.Новожилов пришел к аналогичным выводам относительно распределения ресурсов. Он выработал понятие оптимального плана народного хозяйства, как такого плана, который требует для заданного объема продукции наименьшей суммы трудовых затрат, и ввел понятия, позволяющие находить этот минимум: в частности, понятие «дифференциальных затрат народного хозяйства по данному продукту», близкое по смыслу к оптимальным оценкам Л.В.Канторовича. Большой вклад в разработку экономико-математических методов внес академик В.С.Немчинов: он создал ряд новых моделей МОБ, в том числе модель экономического района; очень велики его заслуги в области организационного оформления и развития экономико-математического направления советской науки. Он основал первую в стране экономико-математическую лабораторию, впоследствии на ее базе и на базе нескольких других коллективов был создан Центральный экономико-математический институт АН СССР, ныне ЦЭМИ РАН (см.ниже).. В 1965 г. академикам Л.В.Канторовичу, В.С.Немчинову и проф. В.В.Новожилову за научную разработку метода линейного программирования и экономических моделей была присуждена Ленинская премия. В 1975 г. Л.В.Канторович был также удостоен Нобелевской премии по экономике. В 50 — 60-x гг. развернулась широкая работа по составлению отчетных, а затем и плановых МОБ народного хозяйства СССР и отдельных республик. За цикл исследований по разработке методов анализа и планирования межотраслевых связей и отраслевой структуры народного хозяйства, построению плановых и отчетных МОБ академику А.Н.Ефимову (руководитель работы), Э.Ф.Баранову, Л.Я.Берри, Э.Б.Ершову, Ф.Н.Клоцвогу, В.В.Коссову, Л.Е.Минцу, С.С.Шаталину, М.Р.Эйдельману в 1968 г. была присуждена Государственная премия СССР. Развитие Э.-м.и., накопление опыта решения экономико-математических задач, выработка новых теоретических положений и переосмысление многих старых положений экономической науки, вызванное ее соединением с математикой и кибернетикой, позволили в начале 60-х гг. академику Н.П.Федоренко выступить с идеей о необходимости теоретической разработки и поэтапной реализации единой системы оптимального функционирования социалистической экономики (СОФЭ). Стало ясно, что внедрение математических методов в экономические исследования должно приводить и приводит к совершенствованию всей системы экономических знаний, обеспечивает дальнейшую систематизацию, уточнение и развитие основных понятий и категорий науки, усиливает ее действенность, т.е. прежде всего ее влияние на рост эффективности народного хозяйства. С 60-х годов расширилось число научных учреждений, ведущих Э.-м.и., в частности, были созданы Центральный экономико-математический институт АН СССР, Институт экономики и организации промышленного производства СО АН СССР, развернулась подготовка кадров экономистов-математиков и специалистов по экономической кибернетике в МГУ, НГУ, МИНХ им. Плеханова и других вузах страны. Исследования охватили теоретическую разработку проблем оптимального функционирования экономики, системного анализа, а также такие прикладные области как отраслевое перспективное планирование, материально-техническое снабжение, создание математических методов и моделей для автоматизированных систем управления предприятиями и отраслями. На первых этапах возрождения Э.-м.и. в СССР усилия в области моделирования концентрировались на построении макромоделей, отражающих функционирование народного хозяйства страны в целом, а также ряда частных моделей и на развитии соответствующего математического аппарата. Такие попытки имели немалое методологическое значение и способствовали углублению понимания общих вопросов экономико-математического моделироdания (в том числе таких, как адекватность моделей, границы их познавательных возможностей и т.д.). Но скоро стала очевидна ограниченность такого подхода. Концепция СОФЭ стимулировала развитие иного подхода — системного моделирования экономических процессов, были расширены методологические поиски экономических рычагов воздействия на экономику: оптимального ценообразования, платы за использование природных и трудовых ресурсов и т.д. На этой основе начались параллельные разработки ряда систем моделей, из которых наиболее известны многоуровневая система среднесрочного прогнозирования (рук. Б.Н.Михалевский), система моделей для расчетов по определению общих пропорций развития народного хозяйства и согласованию отраслевых и территориальных разрезов плана — СМОТР (рук. Э.Ф.Баранов), система многоступенчатой оптимизации экономики (рук. В.Ф.Пугачев), межотраслевая межрайонная модель (рук. А.Г.Гранберг). Существенно углубилось понимание народнохозяйственного оптимума, роли и места экономических стимулов в его достижении. Наряду с распространенной ранее скалярной оптимизацией в исследованиях стала более активно применяться многокритериальная, лучше учитывающая многосложность условий и обстоятельств решения плановой задачи. Более того, стало меняться общее отношение к оптимизации как универсальному принципу: вместе с ней (но не вместо нее, как иногда можно прочитать) начали разрабатываться методы принятия рациональных (не обязательно оптимальных в строгом смысле этого слова) решений, теория компромисса и неантагонистических игр (Ю.Б.Гермейер) и другие методы, учитывающие не только технико-экономические, но и человеческие факторы: интересы участников процессов принятия и реализации решений. В начале 70-х гг. экономисты-математики провели широкие исследования в области применения программно-целевых методов в планировании и управлении народным хозяйством. Они приняли также активное участие в разработке методики регулярного (раз в пять лет) составления Комплексной программы научно-технического прогресса на очередное двадцатилетие. Впервые в работе такого масштаба при определении общих пропорций развития народного хозяйства на перспективу и решении некоторых частных задач был использован аппарат экономико-математических методов. Началось широкое внедрение программно-целевого метода в практику народнохозяйственного планирования. Были продолжены работы по созданию АСПР — автоматизированной системы плановых расчетов Госплана СССР и Госпланов союзных республик, и в 1977 г. введена в действие ее первая очередь, а в 1985 г. — вторая очередь. Выявились и немалые трудности непосредственного внедрения оптимизационных принципов в практику хозяйствования. В условиях, когда предприятия, объединения, отраслевые министерства были заинтересованы не столько в выявлении производственных резервов, сколько в их сокрытии, чтобы избежать получения напряженных плановых заданий, учитывающих эти резервы, оптимизация не могла найти повсеместную поддержку: ее смысл как раз в выявлении резервов. Поэтому работа по созданию АСУ не всегда давала должные результаты: усилия затрачивались на учет, анализ, расчеты по заработной плате, но не на оптимизацию, т.е. повышение эффективности производства (оптимизационные задачи в большинстве АСУ занимали лишь 2 — 3% общего объема решаемых задач). В результате эффективность производства не росла, а штаты управления увеличивались: создавались отделы АСУ, вычислительные центры. Эти обстоятельства способствовали некоторому спаду экономико-математических исследований к началу 80-х гг. Большой удар по экономико-математическому направлению был нанесен в 1983 г., когда бывший тогда секретарем ЦК КПСС К.У.Черненко обрушился с явно несправедливой и предвзятой критикой на ЦЭМИ АН СССР, после чего институт жестоко пострадал: подвергся реорганизации, был разделен надвое, потом еще раз надвое, из него ушел ряд ведущих ученых. Тем не менее, прошедшие годы ознаменовались серьезными научными и практическими достижениями экономико-математического крыла советской экономической науки. В ряде аспектов, прежде всего теоретических — оно заняло передовые позиции в мировой науке. Например, в области математической экономики и эконометрии (не говоря уже об открытиях Л.В.Канторовича) широко известны советские исследования процессов оптимального экономического роста (В.Л.Макаров, С.М.Мовшович, А.М.Рубинов и др.), ряд моделей экономического равновесия; сделанная еще в 1976 г. В.М.Полтеровичем попытка синтеза теории равновесия и теории экономического роста; работы отечественных ученых в области теории игр, теории группового (социального) выбора и многие другие. В каком-то смысле опережая время, экономисты-математики еще в 70-е гг. приступили к моделированию и изучению таких явлений, приобретших острую актуальность в период перестройки, как «самоусиление дефицита», экономика двух рынков — с фиксированными и гибкими ценами, функционирование экономики в условиях неравновесия. Активно развивается математический аппарат, в частности, такие его разделы, как линейное и нелинейное программирование (Е.Г.Гольштейн), дискретное программирование (А.А.Фридман), теория оптимального управления (Л.С.Понтрягин и его школа), методы прикладного математико-статистического анализа (С.А.Айвазян). За последние годы развернулось широкое использование имитационных методов, являющихся характерной чертой современного этапа развития экономико-математических методов. Хотя сама по себе идея машинной имитации зародилась существенно раньше, ее практическая реализация оказалась возможной именно теперь, когда появились электронные вычислительные машины новых поколений, обеспечивающие прямой диалог человека с машиной. Наконец, новым направлением прикладной работы, синтезирующим достижения в области экономико-математического моделирования и информатики, стала разработка и реализация концепции АРМ (автоматизированного рабочего места плановика и экономиста), а также концепции стендового экспериментирования над экономическими системами (В.Л.Макаров). Начинается (во всяком случае должна начинаться) переориентация Э.-м.и. на изучение путей формирования и эффективного функционирования рынка (особенно переходного процесса — это самостоятельная тема). Тут может быть использован богатый арсенал экономико-математических методов, накопленный не только в нашей стране, но и в странах с развитой рыночной экономикой.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economico-mathematical studies in the ex-USSR and russia

1. software analysis workstation - рабочая станция для анализа программ; автоматизированное рабочее место; АРМ;

2. steam, air, water - пар, воздух, вода;

3. Stone and Webster Engineering Corp. - Инженерная корпорация Стоунз энд Вебстер (США);

4. submerged arc welding - дуговая сварка под флюсом;

5. surface acoustic wave - поверхностная акустическая волна; ПАВ

сокр. от Software Analysis Workstation

 

система оперативного управления производством
-
[Интент]

Уровень оперативного управления реализуется с помощью MES-систем.

Классический подход при рассмотрении системы класса MES предполагает 11 функций, которыми такая система должна располагать. Эти функции были определены ассоциацией Manufacturing Execution Systems Association (MESA), и подробное их описание можно найти во многих источниках, например в книге Michael McClellan “Applying Manufacturing Execution Systems”.

Вряд ли найдётся ПО, которое в полной мере будет обладать всей необходимой для оперативного управления функциональностью
Поэтому говоря о программных реализациях оперативного управления, нужно прежде всего выделять самые важные для конкретной ситуации функции и выбирать ту систему, которая поможет решить соответствующие задачи. Не исключено, что для реализации определённого набора функций необходимо будет использовать несколько информационных систем, тесно интегрированных между собой.

Приведём пример такого подхода.
В качестве ядра системы оперативного управления производством может выступать классическая MES-система,
например Factelligence компании CIMNET, обладающая полным набором классических MES-функций. Однако существуют программные компонен ты, «заточенные» на решение определённых задач. Если требуется оптимизационное планирование, то функций модуля планирования MES Factelligence может не хватить и нужно использовать решения класса Advanced Planning Systems (APS), например программный продукт Preactor компании Preactor International, в тесной интеграции с MES-системой. На основе созданного в ERP объёмно-календарного плана производства APS-система сформирует оптимизированный по вы бранным критериям цеховой план.

Если стоит задача отслеживать плановые и учитывать оперативные ремонты оборудования, то совместно с MES-системой можно использовать систему класса Enterprise Asset Management (EAM). В этом случае при составлении плана производства будут учитываться связанные с ремонтами и техническим обслуживанием простои оборудования. В качестве EAM-системы может использоваться и решение на базе программного продукта DataStream.

Не всегда классические MES-системы имеют необходимые для решения специальных задач средства визуализации и агрегирования данных. Здесь их функцию могут выполнить системы класса Enterprise Manufacturing Intelligence (EMI). Они позволяют создавать информационную среду, обладающую Web-интерфейсом, предоставляющую доступ к данным о производственных процессах предприятия и ключевым показателям эффективности и помогающую формировать различные виды отчётов о ежедневной деятельности предприятия. На основе полученной информации EMI-системы позволяют менеджерам принимать своевременные решения, направленные на увеличение эффективности производства и повышение качества выпускаемой продукции. Системы класса EMI позволяют собирать и анализировать данные не только с одного АРМ, линии или завода, но и с нескольких предприятий, расположенных как в одной стране, так и географически распределённых по всему миру. Представителем класса EMI-решений является система ActivePlant.

Решения задач оперативного управления производством невозможно реализовать в полной мере без системы, обеспечивающей получение фактических данных о проходящих на производстве процессах, обработки этих данных и передачи их для анализа, например, в MES систему. Безусловно, в любую ERP- или MES-систему можно ввести подобные данные вручную. Но минусы такого подхода очевидны: это низкая оперативность, высокая вероятность случайных и предумышленных ошибок. Во избежание этих минусов можно реализовать интеграцию MES-уровня с АСУ ТП. В этом случае на систему АСУ ТП возлагается не столько функция управления технологическим процессом, сколько функция регистрации событий, обработки полученной информации, её хранения и предоставления на верхние уровни информационной структуры в требуемом виде.

Таким образом, получаем структуру, изображённую на рис. 2.

Рис. 2. Структура, решающая задачи оперативного управления производством

Все компоненты, входящие в эту структуру, принимают участие в решении задач оперативного управления производством. Грани, которыми они соприкасаются, — это области интеграции, где информационные потоки объединяют такие, на первый взгляд, разные программно-аппаратные структуры. Как видно, решаемые задачи охватываются различными программными решениями, и совсем не обязательно, что это будут классические, с точки зрения ассоциации MESA, 11 функций MES-системы. Выбор того, какими средствами будут решаться отдельные задачи, должен производиться очень тщательно, после всестороннего изучения бизнес-процессов, протекающих на предприятии. Поэтому важным элементом успешного внедрения такой комплексной системы, кроме технической реализации, является её организационная реализация.

[Владимир Демидов. Решение задач оперативного управления производством на различных уровнях информационной структуры предприятия. СТА 1/2006]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• Manufacturing Execution Systems
• MES

 

подвижная земная станция
Земная станция подвижной спутниковой службы, предназначенная для работы во время движения и (или) во время остановок.
[ОСТ 45.124-2000 ]

Тематики

• службы связи

Обобщающие термины

• станции

EN

• MES
• mobile earth station

 

система документирования медицинской помощи
Одна из систем управления Играми. Данная система обеспечивает сбор информации относительно различных уровней медобеспечения и отчетов для организаций по управлению медицинскими службами (медицинской комиссии МОК и др.). Она также предоставляет онлайн-доступ к краткой истории болезни по каждому пациенту.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

EN

medical encounters system
MES
One of the Games management systems. The medical encounters system gathers information relative to the different levels of healthcare, generated reports for the medical management organizations (IOC Medical Commission and others) and provides an online summary of each case history.
[Департамент лингвистических услуг Оргкомитета «Сочи 2014». Глоссарий терминов]

Тематики

• спорт (управление Играми)

EN

• medical encounters system
• MES

 

система оперативного управления производством
-
[Интент]

Уровень оперативного управления реализуется с помощью MES-систем.

Классический подход при рассмотрении системы класса MES предполагает 11 функций, которыми такая система должна располагать. Эти функции были определены ассоциацией Manufacturing Execution Systems Association (MESA), и подробное их описание можно найти во многих источниках, например в книге Michael McClellan “Applying Manufacturing Execution Systems”.

Вряд ли найдётся ПО, которое в полной мере будет обладать всей необходимой для оперативного управления функциональностью
Поэтому говоря о программных реализациях оперативного управления, нужно прежде всего выделять самые важные для конкретной ситуации функции и выбирать ту систему, которая поможет решить соответствующие задачи. Не исключено, что для реализации определённого набора функций необходимо будет использовать несколько информационных систем, тесно интегрированных между собой.

Приведём пример такого подхода.
В качестве ядра системы оперативного управления производством может выступать классическая MES-система,
например Factelligence компании CIMNET, обладающая полным набором классических MES-функций. Однако существуют программные компонен ты, «заточенные» на решение определённых задач. Если требуется оптимизационное планирование, то функций модуля планирования MES Factelligence может не хватить и нужно использовать решения класса Advanced Planning Systems (APS), например программный продукт Preactor компании Preactor International, в тесной интеграции с MES-системой. На основе созданного в ERP объёмно-календарного плана производства APS-система сформирует оптимизированный по вы бранным критериям цеховой план.

Если стоит задача отслеживать плановые и учитывать оперативные ремонты оборудования, то совместно с MES-системой можно использовать систему класса Enterprise Asset Management (EAM). В этом случае при составлении плана производства будут учитываться связанные с ремонтами и техническим обслуживанием простои оборудования. В качестве EAM-системы может использоваться и решение на базе программного продукта DataStream.

Не всегда классические MES-системы имеют необходимые для решения специальных задач средства визуализации и агрегирования данных. Здесь их функцию могут выполнить системы класса Enterprise Manufacturing Intelligence (EMI). Они позволяют создавать информационную среду, обладающую Web-интерфейсом, предоставляющую доступ к данным о производственных процессах предприятия и ключевым показателям эффективности и помогающую формировать различные виды отчётов о ежедневной деятельности предприятия. На основе полученной информации EMI-системы позволяют менеджерам принимать своевременные решения, направленные на увеличение эффективности производства и повышение качества выпускаемой продукции. Системы класса EMI позволяют собирать и анализировать данные не только с одного АРМ, линии или завода, но и с нескольких предприятий, расположенных как в одной стране, так и географически распределённых по всему миру. Представителем класса EMI-решений является система ActivePlant.

Решения задач оперативного управления производством невозможно реализовать в полной мере без системы, обеспечивающей получение фактических данных о проходящих на производстве процессах, обработки этих данных и передачи их для анализа, например, в MES систему. Безусловно, в любую ERP- или MES-систему можно ввести подобные данные вручную. Но минусы такого подхода очевидны: это низкая оперативность, высокая вероятность случайных и предумышленных ошибок. Во избежание этих минусов можно реализовать интеграцию MES-уровня с АСУ ТП. В этом случае на систему АСУ ТП возлагается не столько функция управления технологическим процессом, сколько функция регистрации событий, обработки полученной информации, её хранения и предоставления на верхние уровни информационной структуры в требуемом виде.

Таким образом, получаем структуру, изображённую на рис. 2.

Рис. 2. Структура, решающая задачи оперативного управления производством

Все компоненты, входящие в эту структуру, принимают участие в решении задач оперативного управления производством. Грани, которыми они соприкасаются, — это области интеграции, где информационные потоки объединяют такие, на первый взгляд, разные программно-аппаратные структуры. Как видно, решаемые задачи охватываются различными программными решениями, и совсем не обязательно, что это будут классические, с точки зрения ассоциации MESA, 11 функций MES-системы. Выбор того, какими средствами будут решаться отдельные задачи, должен производиться очень тщательно, после всестороннего изучения бизнес-процессов, протекающих на предприятии. Поэтому важным элементом успешного внедрения такой комплексной системы, кроме технической реализации, является её организационная реализация.

[Владимир Демидов. Решение задач оперативного управления производством на различных уровнях информационной структуры предприятия. СТА 1/2006]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• Manufacturing Execution Systems
• MES

 

система оперативного управления производством
-
[Интент]

Уровень оперативного управления реализуется с помощью MES-систем.

Классический подход при рассмотрении системы класса MES предполагает 11 функций, которыми такая система должна располагать. Эти функции были определены ассоциацией Manufacturing Execution Systems Association (MESA), и подробное их описание можно найти во многих источниках, например в книге Michael McClellan “Applying Manufacturing Execution Systems”.

Вряд ли найдётся ПО, которое в полной мере будет обладать всей необходимой для оперативного управления функциональностью
Поэтому говоря о программных реализациях оперативного управления, нужно прежде всего выделять самые важные для конкретной ситуации функции и выбирать ту систему, которая поможет решить соответствующие задачи. Не исключено, что для реализации определённого набора функций необходимо будет использовать несколько информационных систем, тесно интегрированных между собой.

Приведём пример такого подхода.
В качестве ядра системы оперативного управления производством может выступать классическая MES-система,
например Factelligence компании CIMNET, обладающая полным набором классических MES-функций. Однако существуют программные компонен ты, «заточенные» на решение определённых задач. Если требуется оптимизационное планирование, то функций модуля планирования MES Factelligence может не хватить и нужно использовать решения класса Advanced Planning Systems (APS), например программный продукт Preactor компании Preactor International, в тесной интеграции с MES-системой. На основе созданного в ERP объёмно-календарного плана производства APS-система сформирует оптимизированный по вы бранным критериям цеховой план.

Если стоит задача отслеживать плановые и учитывать оперативные ремонты оборудования, то совместно с MES-системой можно использовать систему класса Enterprise Asset Management (EAM). В этом случае при составлении плана производства будут учитываться связанные с ремонтами и техническим обслуживанием простои оборудования. В качестве EAM-системы может использоваться и решение на базе программного продукта DataStream.

Не всегда классические MES-системы имеют необходимые для решения специальных задач средства визуализации и агрегирования данных. Здесь их функцию могут выполнить системы класса Enterprise Manufacturing Intelligence (EMI). Они позволяют создавать информационную среду, обладающую Web-интерфейсом, предоставляющую доступ к данным о производственных процессах предприятия и ключевым показателям эффективности и помогающую формировать различные виды отчётов о ежедневной деятельности предприятия. На основе полученной информации EMI-системы позволяют менеджерам принимать своевременные решения, направленные на увеличение эффективности производства и повышение качества выпускаемой продукции. Системы класса EMI позволяют собирать и анализировать данные не только с одного АРМ, линии или завода, но и с нескольких предприятий, расположенных как в одной стране, так и географически распределённых по всему миру. Представителем класса EMI-решений является система ActivePlant.

Решения задач оперативного управления производством невозможно реализовать в полной мере без системы, обеспечивающей получение фактических данных о проходящих на производстве процессах, обработки этих данных и передачи их для анализа, например, в MES систему. Безусловно, в любую ERP- или MES-систему можно ввести подобные данные вручную. Но минусы такого подхода очевидны: это низкая оперативность, высокая вероятность случайных и предумышленных ошибок. Во избежание этих минусов можно реализовать интеграцию MES-уровня с АСУ ТП. В этом случае на систему АСУ ТП возлагается не столько функция управления технологическим процессом, сколько функция регистрации событий, обработки полученной информации, её хранения и предоставления на верхние уровни информационной структуры в требуемом виде.

Таким образом, получаем структуру, изображённую на рис. 2.

Рис. 2. Структура, решающая задачи оперативного управления производством

Все компоненты, входящие в эту структуру, принимают участие в решении задач оперативного управления производством. Грани, которыми они соприкасаются, — это области интеграции, где информационные потоки объединяют такие, на первый взгляд, разные программно-аппаратные структуры. Как видно, решаемые задачи охватываются различными программными решениями, и совсем не обязательно, что это будут классические, с точки зрения ассоциации MESA, 11 функций MES-системы. Выбор того, какими средствами будут решаться отдельные задачи, должен производиться очень тщательно, после всестороннего изучения бизнес-процессов, протекающих на предприятии. Поэтому важным элементом успешного внедрения такой комплексной системы, кроме технической реализации, является её организационная реализация.

[Владимир Демидов. Решение задач оперативного управления производством на различных уровнях информационной структуры предприятия. СТА 1/2006]

Тематики

• автоматизированные системы

EN

• Manufacturing Execution Systems
• MES