оценка планирования

 

оценка рассчитывается с помощью модели сетевого планирования, предназначенной для прогнозирования качества в условиях применения только при разговоре
В настоящее время методы составления MOS-TQE не стандартизированы.
(МСЭ-Т P.10/ G.100).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• mean opinion score - talking quality estimation
• MOS-TQE

 

оценка рассчитывается с помощью модели сетевого планирования, предназначенной для прогнозирования качества в условиях применения только при разговоре
В настоящее время методы составления MOS-TQE не стандартизированы.
(МСЭ-Т P.10/ G.100).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• mean opinion score - talking quality estimation
• MOS-TQE

1) Военный термин: общая разведывательная оценка обстановки для планирования действий, общая разведывательная сводка с оценкой обстановки для ( оперативно-стратегического) планирования

2) Техника: объединённая разведывательная оценка для целей планирования

[ɪˌvæljuˈeɪʃən]

budget evaluation вычисление бюджета credit evaluation оценка кредита eager evaluation энергичное вычисление economic evaluation экономическая оценка engineering evaluation инженерная оценка evaluation аттестация evaluation вычисление evaluation определение стоимости evaluation определение цены evaluation оценка, определение evaluation оценка evaluation of economic trends оценка тенденции экономического развития evaluation of evidence оценка доказательства evaluation of risk оценка риска expert evaluation экспертная оценка formative evaluation формативное оценивание job evaluation определение квалификации job evaluation оценка видов работ, ранжирование видов работ job evaluation оценка рабочего задания job evaluation оценка сложности работы job: evaluation evaluation амер. разряд (для установления зарплаты рабочего) lazy evaluation вчт. отложенное вычисление long-term evaluation долгосрочная оценка partial evaluation смешанное вычисление public property evaluation оценка государственной собственности risk evaluation оценка риска suspended evaluation вчт. отложенное вычисление vocational evaluation оценка профессиональных способностей для планирования карьеры человека

 

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

 

определенный процесс оценки
Процесс, которым можно управлять и который состоит из набора стандартных процессов организации в соответствии с руководствами по привязке процессов в организации.
Примечания
1. Определенный процесс имеет описание поддерживаемого процесса и вносит рабочий продукт, измерения и другую информацию по улучшению процесса в положительные качества процесса организации.
2. Определенный процесс проекта предоставляет основу для планирования, осуществления и улучшения задач и деятельностей проекта.
3. Под управлением процессом подразумевается его планирование, мониторинг и регулирование.
[ ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• defined process

3.21 определенный процесс оценки (defined process): Процесс, которым можно управлять и который состоит из набора стандартных процессов организации в соответствии с руководствами по привязке процессов в организации.

Примечания

1 Определенный процесс имеет описание поддерживаемого процесса и вносит рабочий продукт, измерения и другую информацию по улучшению процесса в положительные качества процесса организации.

2 Определенный процесс проекта предоставляет основу для планирования, осуществления и улучшения задач и деятельностей проекта.

3 Под управлением процессом подразумевается его планирование, мониторинг и регулирование.

Источник: ГОСТ Р ИСО/МЭК 15504-1-2009: Информационные технологии. Оценка процессов. Часть 1. Концепция и словарь оригинал документа

 

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model

 

экономико-математическая модель
Математическое описание экономического процесса или объекта, произведенное в целях их исследования и управления ими: математическая запись решаемой экономической задачи (поэтому часто термины “модель” и “задача” употребляются как синонимы). Существует еще несколько вариантов определения этого термина. В самой общей форме модель — условный образ объекта исследования, сконструированный для упрощения этого исследования. При построении модели предполагается, что ее непосредственное изучение дает новые знания о моделируемом объекте (см. Моделирование). Все это полностью относится и к Э.-м.м. В принципе в экономике применимы не только математические (знаковые), но и материальные модели. Например, гидравлические (в которых потоки воды имитируют потоки денег и товаров, а резервуары отождествляются с такими экономическими категориями, как объем промышленного производства, личное потребление и др.) и электрические (в США была известна модель «Эконорама», представлявшая собой сложную электрическую схему, в которой имитировались экономические процессы). Но все эти попытки имели лишь демонстрационное применение, а не служили средством изучения закономерностей экономики. С развитием же электронно-вычислительной техники потребность в них, по-видимому, и вовсе отпала. Э.-м.м. оказывается в этих условиях основным средством модельного исследования экономики. Модель может описывать либо внутреннюю структуру объекта, либо, если структура неизвестна, — его поведение, т.е. реакцию на воздействие известных факторов (принцип «черного ящика«). Один и тот же объект может быть описан различными моделями в зависимости от исследовательской или практической потребности, возможностей математического аппарата и т.п. Поэтому всегда необходима оценка модели и области, в которой выводы из ее изучения могут быть достоверны. Во всех случаях необходимо, чтобы модель содержала достаточно детальное описание объекта, позволяющее, в частности, осуществлять измерение экономических величин и их взаимосвязей, чтобы были выделены факторы, воздействующие на исследуемые показатели. Например, формула, по которой определяется на заводе потребность в материалах, исходя из норм расхода, есть Э.-м.м. Если количество видов изделий обозначить через n, нормативы расхода — ai, количество изделий каждого вида — xi, то модель запишется так: где i = 1, 2, …, n. Кроме того, полезно записать условия, в которых она действительна, т.е. ограничения модели (например, лимиты на те или иные материалы). Строго говоря, расчет по такой формуле не даст точного результата: потребность в материалах может зависеть также от случайных изменений в размерах брака и отходов, от страховых запасов и т.д. Но в общем, она зависит именно от указанных двух видов величин: норм расхода материала и объемов выпуска продукции. Первые из них в данном случае называются параметрами модели, вторые — переменными модели. Такая модель называется описательной, или дескриптивной; она описывает зависимость расхода (потребности в материале), от двух факторов: количества изделий и расходных норм. Большое значение в экономике имеют оптимизационные модели (или оптимальные). Они представляют собой системы уравнений, равенств и неравенств, которые кроме ограничений (условий) включают также особого рода уравнение, называемое функционалом или критерием оптимальности. С помощью такого критерия находят решение, наилучшее по какому-либо показателю, например, минимум затрат на материалы при заданном объеме продукции, или, наоборот, максимум продукции (или прибыли) при заданных ограничениях по ресурсам и т.д. Например, можно попытаться найти такой план работы цеха, который при заданном объеме материалов (т.е. их расход не должен быть больше какой-то величины, допустим, B) гарантирует наибольший объем продукции. Единственное, что надо при этом знать дополнительно — цену единицы продукции — pi. Тогда модель будет записываться так при условии Кроме того, обязательно надо учесть, что искомые величины объемов производства каждого изделия не должны быть отрицательными: xi ? 0, i = 1, 2, …, n. Мы получили элементарную оптимизационную модель, относящуюся к типу моделей линейного программирования. Решив эту модель, т.е. узнав значения всех xi от 1-го до n-го, мы получим искомый план. Важное свойство Э.-м.м. — их применимость к разным, на первый взгляд непохожим ситуациям. Например, если в приведенном примере через ai обозначить нормы внесения удобрений, а через xi — размеры участков, то та же самая формула покажет общий объем потребности в удобрениях. Точно такую же формулу можно применить к расчету затрат семьи на покупку разных продуктов, и во многих других случаях. Модель может быть сформулирована тремя способами: в результате прямого наблюдения и изучения некоторых явлений действительности (феноменологический способ), вычленения из более общей модели (дедуктивный способ), обобщения более частных моделей (индуктивный способ). Подобные модели, в которых описывается моментное состояние экономики, называются статическими (от слова «статика»). Те же, которые показывают развитие объекта моделирования, — динамическими. Модели могут строиться не только в виде формул, как рассмотренные здесь (это называется аналитическое представление модели; см. Аналитическая модель), но и в виде числовых примеров (численное представление) и в форме таблиц (матричное представление), и в форме особого рода графов (сетевое представление модели). Соответственно различают модели числовые, аналитические, матричные, сетевые. Экономическая наука давно пользуется моделями. Одной из первых была модель воспроизводства, разработанная французским ученым Ф.Кенэ еще в XYIII в. А в XX в. первая общая модель развивающейся экономики была сконструирована Дж. фон Нейманом. Значительный опыт построения э.-м. моделей накоплен учеными СССР, применявшими их для анализа экономических процессов, прогнозирования и планирования во всех звеньях и на всех уровнях экономики, вплоть до планирования развития народного хозяйства страны в целом, особенно — перспективного. Принято подразделять Э-м.м. на две большие группы: модели, отражающие преимущественно производственный аспект экономики; модели, отражающие преимущественно социальные аспекты экономики. Разумеется, такое деление в значительной степени условно, поскольку в каждой из моделей в той или иной степени сочетаются производственный и социальный аспекты. Из моделей первой группы можно назвать: модели долгосрочного прогноза сводных показателей экономического развития; межотраслевые модели; отраслевые модели оптимального планирования и размещения производства, а также модели оптимизации структуры производства в отраслях. Из моделей второй группы наиболее разработаны модели, связанные с прогнозированием и планированием доходов и потребления населения, демографических процессов. Существует большое число классификаций типов Э.-м.м., которые, однако, носят фрагментарный характер. И это, по-видимому, неизбежно, так как нереально охватить все многообразие социально-экономических задач, объектов и процессов, описываемых различными моделями. Представленные в нашем словаре модели можно условно классифицировать следующим образом 1. Наиболее общее деление моделей — по способу отражения действительности: Аналоговая модель Иконическая модель (то же: портретная модель) Концептуальная модел Структурная модель Функциональная модель. 2. По предназначению (цели создания и применения) модели: Балансовая модель Дескриптивная модель (то же: Описательная) Имитационная модель Информационная модель Нормативная модель (то же: Прескриптивная модель), в т.ч. Оптимальная модель (то же: Оптимизационная модель). 3. По способу логико-математического описания моделируемых экономических систем: Аналитическая модель Вероятностная модель (то же: Стохастическая модель) Детерминированная модель Дискретная модель Линейная модель Математико-статистическая модель Матричная модель Нелинейная модель Непрерывная модель Модель равновесия Неравновесная модель Регрессионная модель Сетевая модель Числовая модель Эконометрическая модель. - дискретного выбора - непрерывной длительности (выживания) -логит-иодель -пробит-модель - тобит-модель.. 4. По временному и пространственному признаку: Гравитационная модель Динамическая модель (см. Динамические модели экономики) Модели с «бесконечным временем» Статическая модель Точечная модель Трендовая модель и др.. 5. По уровню моделируемого объекта в хозяйственной иерархии: Глобальная модель Макроэкономическая модель (то же: Агрегатная модель) Модели мезоэкономики Микроэкономическая модель 6. По внутренней структуре модельного описания системы: Автономная модель Закрытая модель Комплекс моделей Многосекторная модель (многоотраслевая, многопродуктовая) Однопродуктовая модель Открытая модель Система моделей (в том числе многоуровневая или многоступенчатая). 7.. По сфере применения. Выше было указано на необозримость областей применения Э.-м.м.; поэтому мы не даем здесь их перечисления, а отсылаем к соответствующим статьям словаря: например, о прогнозных моделях — к статье Прогнозирование, об отраслевых — к статье Отраслевые задачи оптимального планирования развития и размещения производства, и т.д. Наиболее развитая типология социально-экономических задач и моделей представлена в кн.: Вилкас Э.Й., Майминас Е.З. Решения: теория, информация, моделирование. — М.: “Радио и связь”, 1981.При разработке приведенной выше условной классификации учитывались материалы этой книги.
[ http://slovar-lopatnikov.ru/]

Тематики

• экономика

EN

• economic model
• economico-mathematical model

3.2.2 долгосрочный временной интервал (long-term time interval): Временной интервал, в течение которого усредняют или оценивают шум нескольких опорных временных интервалов.

Примечания

1 Долгосрочный временной интервал используют для описания шума в окружающей среде. Его обычно устанавливают компетентные органы.

2 Для долгосрочного оценивания и планирования землепользования долгосрочные временные интервалы представляют собой значительные части года (например, три месяца, шесть месяцев, год).

Источник: ГОСТ 31296.1-2005: Шум. Описание, измерение и оценка шума на местности. Часть 1. Основные величины и процедуры оценки оригинал документа

3.3.4 долгосрочный временной интервал (long-term time interval): Временной интервал, на котором усредняется или оценивается шум нескольких опорных временных интервалов.

Примечание - Долгосрочные временные интервалы обычно устанавливаются компетентными органами для долгосрочного оценивания и планирования землепользования и представляют значительные части года (например, три месяца, шесть месяцев, год).

Источник: ГОСТ Р 53187-2008: Акустика. Шумовой мониторинг городских территорий оригинал документа

 

планирование качества
Часть менеджмента качества, направленная на установление целей в области качества и определяющая необходимые операционные процессы и соответствующие ресурсы для достижения целей в области качества.
Примечание
Разработка планов качества может быть частью планирования качества.
[ ГОСТ Р ИСО 9000-2008]

планирование качества
Деятельность, которая устанавливает цели и требования к качеству и применению элементов системы качества.
[МУ 64-01-001-2002]

Примечание
Планирование качества охватывает:
a) планирование качества продукции: идентификация, классификация и оценка характеристик качества, а также установление целей, требований к качеству штрафных санкций;
b) планирование управленческой и функциональной деятельности: подготовка применения системы качества, в том числе организация и составление календарного графика;
c) подготовку программы качества и выработку положений по улучшению качества.
[ИСО 8402-94

Тематики

• системы менеджмента качества
• управл. качеством и обеспеч. качества

EN

• quality planning

3.2.9 планирование качества (quality planning): Часть менеджмента качества (3.2.8), направленная на установление целей в области качества (3.2.5) и определяющая необходимые операционные процессы (3.4.1) и соответствующие ресурсы для достижения целей в области качества.

Примечание - Разработка планов качества (3.7.5) может быть частью планирования качества.

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

3.2.9 планирование качества (quality planning): Часть менеджмента качества (3.2.8), направленная на установление целей в области качества (3.2.5) и определяющая необходимые операционные процессы (3.4.1) и соответствующие ресурсы для достижения целей в области качества.

Примечание - Разработка планов качества (3.7.5) может быть частью планирования качества.

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

3.2.14 планирование качества (quality planning): Часть менеджмента качества, направленная на установление целей в области качества и определяющая необходимые операционные процессы жизненного цикла продукции и соответствующие ресурсы для достижения целей в области качества.

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

 

выбранный режим связи
(МСЭ-Т Н.225).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• selected communication mode
• SCM

 

концепция стратегического управления издержками
Появление SCM явилось результатом слияния трех направлений стратегического менеджмента:
1. Анализ цепочек ценностей.
2. Стратегическое позиционирование.
3. Анализ и управления факторами, определяющими затраты.
Под цепочкой ценностей понимают согласованный набор видов деятельности, создающих ценность для предприятия, начиная от исходных источников сырья для поставщиков данного предприятия вплоть до готовой продукции, доставленной конечному пользователю, включая обслуживание потребителя. Акцент делается не только на процессах, происходящих внутри фирмы, а гораздо более широко, выходя за рамки конкретного предприятия.
Стратегическое позиционирование влияет на процессы управления издержками предприятия в зависимости от его стратегического выбора создания конкурентных преимуществ. Согласно Портеру, предприятие может добиться успеха в конкурентном соперничестве
либо поддерживая низкие затраты (лидерство на основе затрат)
либо предлагая потребителям разнообразную, превосходящую конкурентов, продукцию (стратегия дифференциации продукции).
Совершенно очевидно, что подходы к управлению издержками будут различаться в зависимости от стратегического позиционирования.
Список затратообразующих факторов далеко не исчерпывается носителями издержек, которые соответствуют определенным этапам бизнес-процессов и элементам деятельности в ABC-анализе. Эти факторы подразделяются на структурные и функциональные и имеют достаточно высокую степень общности. Например, один из наиболее важных функциональных факторов - это фактор вовлеченности рабочей силы, который состоит в степени принятия работниками на себя обязательств по постоянному усовершенствованию. Затратобразующие факторы также зависят от стратегической ориентации предприятия, которая состоит в выборе: быть лидером в своей отрасли или двигаться вслед за лидером.
Отличие традиционного подхода к управлению издержками от SCM состоит в принципиально другом мировоззрении в отношении к процессу управления издержками:
Отличие с точки зрения цели. Целью в рамках традиционного подхода является снижение издержек любыми путями, как основной способ удержания и завоевания конкурентных преимуществ. В рамках SCM эта цель также имеет место, но планирование системы управления затратами резко меняется в зависимости от основного стратегического позиционирования предприятия: лидерство по затратам или дифференциация продукции. Более того, в рамках каждого из стратегических направлений возможно планирование увеличения значения издержек на каком-либо участке цепочки ценностей, если это вызовет адекватное снижение издержек для других участков либо принесет фирме некоторое другое конкурентное преимущество.
Отличие с точки зрения способов анализа издержек. В традиционном подходе производится оценка суммы затрат (себестоимости), приходящихся на единицу продукции или производственное подразделение. Таким образом, акцент делается на внутреннее положение предприятия. Концепция добавленной ценности (или стоимости) играет ключевую роль. Напомним, что согласно этой концепции все виды деятельности, приводящие к издержкам, подразделяются на таковые, которые приносят дополнительную ценность (и, следовательно, их наличие оправдано) и не приносящие дополнительную ценность. Последние рассматриваются как наиболее перспективные с точки зрения снижения затрат. В рамках SCM стоимость рассматривается с точки зрения различных этапов общей цепочки ценностей, частью которой являются предприятии и его подразделение. Концепция же добавленной стоимости рассматривается как очень узкая и даже опасная.
Отличия с точки зрения описания поведения затрат. В рамках традиционной системы издержки рассматриваются главным образом как функция объема продукции. И в связи с этим производится обстоятельный анализ переменных, постоянных и смешанных издержек. Объем продукции рассматривается как критический фактор образования затрат. С позиций SCM затраты прежде всего зависят от стратегического выбора. И в этой связи затраты являются функцией гораздо более общих структурных и функциональных факторов.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• SCM
• Strategic Cost Management

 

менеджер управления услугой
—
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• service control manager
• SCM

 

модуляция отдельной несущей
(МСЭ-Т Н.610).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• single carrier modulation
• SCM

 

память (запоминающее устройство) небольшой емкости на (магнитных) сердечниках
—
[Е.С.Алексеев, А.А.Мячев. Англо-русский толковый словарь по системотехнике ЭВМ. Москва 1993]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• small core memory
• SCM

 

режим конденсации пара
—
[А.С.Гольдберг. Англо-русский энергетический словарь. 2006 г.]

Тематики

• энергетика в целом

EN

• steam condensing mode
• SCM

 

рынок мелких компаний
Рынок ценных бумаг и акций, некотируемых на основной бирже (unlisted securities) в Ирландии.
[ http://www.vocable.ru/dictionary/533/symbol/97]

Тематики

• финансы

EN

• smaller companies market
• SCM

 

уплотнение поднесущей
(МСЭ-Т G.983.3).
[ http://www.iks-media.ru/glossary/index.html?glossid=2400324]

Тематики

• электросвязь, основные понятия

EN

• sub-carrier mulitiplexing
• SCM

 

управление мощностями услуг
SCM
(ITIL Continual Service Improvement)
(ITIL Service Design)
Подпроцесс управления мощностями, отвечающий за понимание производительности и мощности ИТ-услуг. Информация о ресурсах, используемых каждой ИТ-услугой, и профилях использования накапливается, фиксируется и анализируется для использования в плане обеспечения мощностей.
См. тж. управление мощностями бизнеса; управление мощностями компонентов.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

EN

service capacity management
SCM
(ITIL Continual Service Improvement)
(ITIL Service Design)
The sub-process of capacity management responsible for understanding the performance and capacity of IT services. Information on the resources used by each IT service and the pattern of usage over time are collected, recorded and analysed for use in the capacity plan.
See also business capacity management; component capacity management.
[Словарь терминов ITIL версия 1.0, 29 июля 2011 г.]

Тематики

• информационные технологии в целом

Синонимы

• SCM

EN

• service capacity management
• SCM

 

управление поставками
Управление цепочкой процессов, обеспечивающих выпуск продукции
[Л.Г.Суменко. Англо-русский словарь по информационным технологиям. М.: ГП ЦНИИС, 2003.]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• supply chain management
• SCM

 

управление цепочками поставок
Здесь цепочка поставок - это глобальная сеть, которая преобразует исходное сырье в продукты и услуги, необходимые конечному потребителю, используя спроектированный поток информации, материальных ценностей и денежных средств.
Исследователи выделяют шесть основных областей, на которых сосредоточено управление цепочками поставок: Производство, Поставки, Месторасположение, Запасы, Транспортировка и Информация. Все решения по управлению цепочками поставок делятся на две категории: стратегические (strategic) и тактические (operational). Производство (Production).
Компания решает, что именно и как производить.
Стратегические решения относительно производства продукции (торговля и оказание услуг - это тоже вид производства) принимаются на основе изучения потребительского спроса. Тактические решения сосредоточены на планировании объемов производства, рабочей загрузки и обслуживания оборудования, контроле качества и т. д. Поставки (Supply).
Затем компания должна определить, что она будет производить самостоятельно, а какие компоненты (комплектующие, товары или услуги) покупать у сторонних фирм.
Стратегические решения касаются перечня приобретаемых компонентов и требований к их поставщикам относительно скорости, качества и гибкости поставок.
Тактические же относятся к текущему управлению поставками для обеспечения необходимого уровня производства. Месторасположение (Location).
Решения о месторасположении производственных мощностей, центров складирования и источников поставок полностью относятся к стратегическим. Они зависят от характера рынка, отраслевой специфики, а также от политической и экономической ситуации в регионе. Запасы (Inventory).
Основная цель запасов - страхование от непредвиденных случаев, таких, как всплеск спроса или задержка поставок. Прогнозирование поведения потребителей, организация бесперебойного снабжения и гибкость производства, хотя, на первый взгляд, и не связаны с уровнем запасов, но на самом деле оказывают на него непосредственное влияние.
Поэтому стратегические решения направлены на выработку политики компании в отношении запасов. К слову, среднестатистическое предприятие вкладывает в запасы около 30% всех своих активов (до 90% оборотных средств), а расходы на содержание запасов обходятся в 20--40% их стоимости. Тактические решения сосредоточены на поддержании оптимального уровня запасов в каждом узле сети для бесперебойного удовлетворения колебаний потребительского спроса. Транспортировка (Transportation). Решения, связанные с транспортировкой, в основном, относятся к стратегическим. Они зависят от месторасположения участников цепочки поставок, политики в отношении запасов и требуемого уровня обслуживания клиентов. Важно определить правильные способы и эффективные методы оперативного управления транспортировкой, так как эти операции составляют около 30% общих расходов на снабжение, и именно с опозданиями в доставке связано в среднем более 70% ошибок в распределении товаров. Информация (Information). Эффективное функционирование цепочки поставок невозможно без оперативного обмена данными между всеми ее участниками.
Стратегические решения касаются источников информации, ее содержания, механизмов и средств распределения, а также правил доступа. Тактические решения направлены на интеграцию информационных систем участников цепочки поставок в общую инфраструктуру.
В составе SCM-системы можно условно выделить две подсистемы
SCP (Supply Chain Planning)
Планирование цепочек поставок. Основу SCP составляют системы для расширенного планирования и формирования календарных графиков (APS). При изменении информации о прогнозах спроса, уровне запасов, сроках поставок, взаиморасположении торговых партнеров и т. д. APS-система позволяет оперативно проанализировать перемены и внести необходимые коррективы в расписание поставок и производства. В SCP также входят системы для совместной разработки прогнозов. Они ориентированы на торговые пары "поставщик-покупатель" и позволяют сравнивать информацию о прогнозах спроса, поступившую от покупателей, с прогнозами наличия необходимой продукции, полученной от поставщиков. Результатом является сбалансированный прогноз, согласованный с обеими заинтересованными сторонами. В основе работы этих систем лежит стандарт совместного планирования, прогнозирования и пополнения запасов (CPFR - Collaborative Planning, Forecasting and Replenishment -), разработанный ассоциацией VICS (Voluntary Interindustry Commerce Standards).
Помимо решения задач оперативного управления, SCP-системы позволяют осуществлять стратегическое планирование структуры цепочки поставок: разрабатывать планы сети поставок, моделировать различные ситуации, оценивать уровень выполнения операций, сравнивать плановые и текущие показатели.
SCE (Supply Chain Execution)
Исполнение цепочек поставок. В подгруппу SCE входят TMS, WMS, OMS, а также MES-системы.
[ http://www.morepc.ru/dict/]

Тематики

• информационные технологии в целом

EN

• SCM
• Supply Chain Management