×
16.01.2020
220.017.f593

Результат интеллектуальной деятельности: Автоматизированный способ пространственных экономических исследований

Вид РИД

Изобретение

Аннотация: Изобретение относится к области автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений и предназначено для обработки информации. Технический результат направлен на сокращение времени обработки и предоставления данных для дальнейшего стратегического планирования. Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в том, что текущую информацию посредством устройства ввода передают в устройство обработки данных, осуществляют обработку вводимых данных, обработанные данные отображают на устройстве вывода данных, вводимыми данными в устройство ввода данных являются архивные данные технико-экономических показателей предприятия, производят выборку этих данных за требуемый период, осуществляют построение графо-математической модели «жизненного цикла» предприятия в трехмерном пространстве с помощью графо-математического аппарата по введенным данным, полученную модель передают в устройство обработки данных. 2 з.п. ф-лы, 3 ил.

Изобретение относится к области автоматизированного управления и систем поддержки принятия решений и предназначено для обработки информации в экономической структурах и системах, в частности позволяет проводить анализ фактически сложившихся технико-экономических показателей, их автоматизированную оценку и выбор оптимального сценария для стратегического планирования.

Известно изобретение «Система анализа и обработки информации в топливно-энергетическом комплексе» [пат. №2563162], заключающийся в том, что система содержит центр мониторинга, включающий средства коммуникаций, системное программное и прикладное программное обеспечения, базы мета- и геопространственных данных, средства отображения и документирования, сервер архива базы данных локальных систем мониторинга и множество локальных систем мониторинга. Дополнительно система включает в себя центр управления топливно-экономическим комплексом с блоком выбора оптимального решения, центром анализа и обработки информации полученных результатов моделирования экономических и техногенных процессов в системе топливно-энергетического комплекса с расположенным в нем блоком виртуального моделирования с различными программным и математическим обеспечением экономических и техногенных процессов.

Недостатками данного изобретения являются то, что отсутствует система или алгоритм моделирования системно-когнитивного подхода, позволяющие осуществлять выбор оптимального управленческого решения, т.е. предлагаемая система не включает анализ данных оператором. В результате с помощью командно-численного управления система выдаст тот результат, которой зависит от полноты и достоверности введенной информации. Поскольку информацию вносит оператор, возможен фактор ошибки, приводящей к искажению полученного результата. Из изобретения не ясно как осуществляется сбор данных множества локальных систем мониторинга.

Известен способ оптимизации алгоритма управления конкретным объектом и/или процессом [пат. №2479864], заключающийся в построении первоначальной модели объекта и/или процесса в виде, по меньшей мере, одной квадратной матрицы, как правило, большой размерности, в которой каждый из элементов отображает наличие либо отсутствие взаимосвязи составных частей объекта и/или действий процесса, сокращение размерности квадратной матрицы до минимальной путем одновременной перестановки строк и столбцов при условии сохранения полноты отображения объекта и/или процесса, использование полученной квадратной матрицы минимальной размерности в качестве итоговой модели объекта и/или процесса, с использованием которой обосновывают изменения, вносимые в алгоритм управления объектом и/или процессом.

Существенным недостатком данного способа является усложненная математическая модель, приводящая к возможному искажению восприятия текущей и динамично изменяющейся информации, приводящей в дальнейшем к рискам в стратегическом планировании. Кроме того, отсутствие графического аппарата, позволяющего оператору анализировать полученную информацию, затрудняет получения оптимального решения.

Наиболее близким по технической сущности является изобретение «Способ принятия решений в сфере кредитования (скоринг) и система для его реализации» [пат. №2181216], которое заключается в применении алгоритма принятия решения, воспроизводящего функционирование искусственной нейронной сети с числом нейронов, равным количеству вопросов в заявке на выдачу кредита плюс два, в промежуточном слое, и с числом нейронов, равным 1, в выходном слое. Система, реализующая способ, содержит устройство ввода данных, устройство вывода данных, устройство обработки данных, устройство расчета кредитного рейтинга, устройство расчета весовых коэффициентов, устройство присвоения кодов, устройство хранения данных, устройство сравнения и устройство расчета кредитного лимита.

Недостатком этого изобретения является то, что при принятии решения при определении кредитного лимита впервые устройство выдает максимальное значение, а при последующих поступлениях одной и той же заявки каждый раз уменьшает величину кредитного лимита на заданное значение. Тем самым существует риск отказа со стороны заемщика.

Задачей изобретения является сокращение времени обработки и предоставление данных для дальнейшего стратегического планирования.

Поставленная задача достигается тем, что автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, заключающийся в том, что текущую информацию посредством устройства ввода передают в устройство обработки данных, осуществляют обработку вводимых данных, обработанные данные отображают на устройстве вывода данных, отличающийся тем, что вводимыми данными в устройство ввода данных являются архивные данные технико-экономических показателей предприятия, производят выборку этих данных за требуемый период, осуществляют построение графо-математической модели «жизненного цикла» предприятия в трехмерном пространстве с помощью графо-математического аппарата по введенным данным. Полученную модель передают в устройство обработки данных, куда непрерывно поступает посредством устройства ввода информация со сведениями о показателях предприятия, с изменением указанной модели при необходимости, в устройстве обработки данных производят программно-числовой анализ технико-экономических показателей предприятия с помощью метода сравнительного анализа текущих и исторически сложившихся данных с учетом введенных архивных данных. Полученные результаты анализа информации со сведениями о показателях предприятия передают в блок системно-когнитивного подхода «А», с распределенной в соответствии со специалистами предприятия информацией, с помощью этого блока осуществляют программно-числовое формирование шкалы способностей специалистов предприятия или отдела или участка с расчетом веса способностей специалистов и установлением порогового значения характерного для каждого предприятия или отдела или участка коэффициента знания для оценки информации, рассчитывают коэффициент знания для каждого показателя предприятия или отдела или участка. Оценивают информацию для получения данных о возможной проблеме, передают информацию о проблеме в модуль расчета показателя проблемы, после чего полученный результат передают в блок формирования исходных данных для создания банка сценариев решения проблемы для разработки сценариев решения проблемы, включающий в себя формирование признаков относительной важности решения проблемы, определение шага каждого из этих признаков, задание их оценочной шкалы, формирование порового значения эффективности сценариев. Затем передают исходные данные для разработки сценариев в блок разработки сценариев решения проблемы, включающий в себя ввод данных по каждому сценарию, включающих в себя информацию о действиях решения проблемы, материальных затратах. Определяют суммарную совокупность признаков эффективности каждого сценария с формированием банка сценариев решения проблемы, осуществляют последующую передачу данных из банка сценариев в модуль оценки эффективности сценариев, где отбирают сценарии, при необходимости повышают пороговое значение эффективности сценариев. Передают набор эффективных сценариев в блок системно-когнитивного подхода «Б», включающего в себя программно-числовое формирование шкалы способностей специалистов предприятия или отдела или участка с расчетом веса способностей специалистов, установление порогового значения, характерного для предприятия или отдела или участка для коэффициента знания для оценки сценариев, расчет коэффициента знания для каждого сценария, оценку сценария и выбор наиболее оптимального. Далее передают полученную информацию об оптимальном сценарии в блок формирования задания для стратегического планирования, с окончательной передачей подготовленного задания на устройство вывода данных для отображения.

На фигуре 1 приведена система автоматизированного способа обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, которая состоит из устройства ввода архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1); графо-математического аппарата (2); устройства обработки данных (3); устройства ввода текущей технико-экономической информации (4); блока системно-когнитивного подхода «А», для оценки полученной информации (5); модуля расчета показателей осознания (6); блока формирования исходных данных, для разработки сценариев решения проблемы (7); блока разработки сценариев решения проблемы (8); устройства для хранения информации, в форме банка сценариев решения проблемы (9); модуля оценки эффективности сценария (10); блока системно-когнитивного подхода «Б», для оценки выбора оптимального сценария (11); устройства формирования задания, для стратегического планирования (12); устройства вывода информации, т.е. готового задания (13).

На фигуре 2 приведена структура блока системно-когнитивного подхода «А» и блока формирования исходных данных. Блок системно-когнитивного подхода «А» состоит из: модуля формирования шкалы способностей специалистов (14); аппарата для расчета веса способностей специалистов (15); модуля, фиксирующего пороговое значение коэффициента знания, применяемого при оценке полученной информации и характерного для предприятия или отдела или участка (16); аппарата расчета коэффициента знания, для каждой информации о показателях предприятия (17); модуля оценки информации о возможной проблеме (18). Блок формирования исходных данных для разработки сценариев решения проблемы состоит из: модуля формирования признаков относительной важности решения проблемы для предприятия (19); аппарата для определения шага признака относительной важности решения проблемы (20); модуля для ввода оценочной шкалы (21); модуля формирования порогового значения эффективности сценариев (22).

На фигуре 3 приведена структура блока разработки сценариев решения проблем и блока системно-когнитивного подхода «Б» для оценки выбора оптимального сценария. Блок разработки сценариев решения проблемы состоит из укрупненного модуля разработки сценариев (23); модуля ввода информации о сценариях (24); аппарата для определения суммарной совокупности признаков эффективности каждого сценария (25). Блок системно-когнитивного подхода «Б» состоит из модуля формирования шкалы способностей специалистов (26); аппарата для расчета веса способностей специалистов (27); модуля, фиксирующего пороговое значение коэффициента знания информации о сценариях, характерного миссии предприятия (28); аппарата расчета коэффициента знания для каждого источника сценария (29); модуля оценки сценариев (30).

Автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений заключается в усовершенствованном механизме принятия управленческих решений и работает следующим образом.

Лицо, принимающее решение, например, руководитель предприятия или отдела или участка дает распоряжение специалистам о вводе архивной технико-экономической информации предприятия за определенной срок, либо с момента создания предприятия в устройство ввода данных, где присваивается определенный код. После того как данные, соответствующие историческим событиям жизненного цикла предприятия в виде технико-экономических показателей, поступают в устройство архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1) и распознаются им как таковые.

Устройство архивной информации технико-экономических показателей предприятия (1) передает их в графо-математический аппарат (2), в котором осуществляется числовое построение функции в трехмерном пространстве с осями X, Y и Z в виде модели жизненного цикла предприятия. Единицами измерения принимаются ключевые показатели, сформулированные в миссии предприятия и влияющие на их жизненный цикл (например, время, деньги, натуральные единицы).

Полученная модель передается в устройство обработки данных (3). Одновременно в это устройство поступает через устройство ввода (4) технико-экономическая информация текущего периода. Эта информация анализируется (например, методом сравнительного анализа текущих показателей с исторически сложившимися) и при необходимости автоматизированным способом вносится корректировка в модель. После этого модель поступает в блок системно-когнитивного подхода «А» (5), основанного на интеллектуальных способностях специалистов, информация попадает специалисту и/или рабочей группе для ее оценки.

Работа блока системно-когнитивного подхода «А» (5) включает в себя следующее: в модуль формирования шкалы специалистов (14) предварительно оператором ЭВМ вводятся данные о численном составе рабочей группы их профессиональных компетенций, основанных на интеллектуальных способностях (таких как ясность, позиция и т.д.) и знаниях. Эти данные получают в результате анкетирования в электронной форме или на бумажном носителе. Автоматизировано в аппарате расчета веса специалистов (15) определяется коэффициент признаков знания - Kз, который характеризует интеллектуальные способности специалиста для каждой объективной информации в виде суммы безразмерных величин, равных прямо пропорциональному количеству способностей, т.е.:

где χi - вес; i - способности человека; m - суммарное количество способностей человека.

Затем в модуле фиксирующее пороговое значение коэффициента знания (16) устанавливается минимальные значения для выборки информации специалистом и/или рабочей группой (например, 0≤max(Kз)≤1).

В аппарат расчета коэффициента знания (17) поступает из устройства обработки данных (3) модель жизненного цикла, в котором определяется коэффициент знания для определенной информации о показателях предприятия, после чего передается в модуль оценки информации о возможной проблеме (18), в котором автоматизированным способом происходит выборка информации о показателях предприятия, в соответствии с минимальным пороговым значением. Для обеспечения визуальной оценки специалистом и/или рабочей группой модель выводится либо графически, либо числовым способом на дисплей. Результат анализа специалиста и/или рабочей группы передается руководителю предприятия или отдела или участка для визуального ознакомления и последующего принятия управленческого решения с целью продолжения жизненного цикла предприятия и вносится в данный модуль. Подтверждения согласия осуществляется по средствам цифровой подписи.

Если информация не соответствует действительности, она направляется в устройство ввода текущей технико-экономической информации (4) для повторной проверки. При соответствии информации действительности она передается в модуль расчета показателя осознания (6), который определяется по следующей формуле:

V=Kз⋅I,

где V - показатель осознания проблем, условные единицы информации; I - объем поступающей информации (сведения) с определенным признаком объективности, условные единицы информации.

Полученный результат в модуле расчета показателя осознания (6) передается в блок формирования исходных данных для разработки сценариев решения проблем (7). В модуль формирования признаков относительной важности решения проблемы (19) этого блока оператором ЭВМ вносится информация, характеризующая наиболее приемлемые признаки относительной важности решения проблемы, соответствующие миссии предприятия. Информация поступает в аппарат для определения шага признака относительной важности решения проблемы (20), определяемая по следующей формуле:

ξi=1/ni,

где ni - суммарное количество признаков, согласно оценочной шкале, находящейся в модуле ввода оценочной шкалы (21).

Например, «0» - нет, «ξi/2» - возможно, «ξi» - да. В модуле формирования порогового значения эффективности сценариев (22) определяется интегральный показатель относительной важности каждого сценария S как суммарная совокупность признаков ξi, характеризующая степень эффективности сценария при принятии решения (0≤S≤0.5 - неэффективное (сценарий с высокой степенью риска); 0,5<S≤1 эффективное).

В блоке разработки сценариев решения проблемы (8) происходит внесение соответствующих данных о серии сценариев (не менее 3х) решения проблемы и их эффективности. Работа этого блока начинается с укрупненного модуля разработки сценариев (23) в котором происходит распределение исходных данных в форме матрицы на локальные модули каждого (отдельного) сценария. В модуль каждого (отдельного) сценария (24) вносится информация о сценарии, передается в аппарат суммарной совокупности признаков эффективности каждого (отдельного) сценария (25). Для определения суммарной совокупности признаков эффективности определяются признаки относительной важности решения проблемы, на основании ранее сформированного задания для решения проблемы.

Вся информации по сценариям передается в устройство для хранения информации в форме банка сценариев решения проблемы (9).

Путем запроса из устройства хранения (9) информация поступает в модуль оценки эффективности сценария (10), где по установленному критерию оценки наиболее эффективных сценариев 0,5<S≤1 производится автоматизированная выборка эффективных сценариев. При не достижении требуемой эффективности сценариев передается команда по изменению исходных данных в блок (7).

Наиболее эффективные сценарии поступают в блок системно-когнитивного подхода «Б» (11), для оценки выбора оптимального сценария. Его работа аналогична блоку «А» (5), за исключением, того что в модуле формирования шкалы специалистов (26) вводятся данные о численном составе рабочей группы их компетенции связанных с подготовкой сценариев решения проблемы. Кроме того, автоматизированным способом в аппарате расчета веса специалистов (27) определяется вес способности этих специалистов. Затем в модуле фиксирующий пороговое значение для эффективного сценария (28) устанавливается пороговое значение для оценки сценариев (например, Kз≥0.9). В аппарат расчета коэффициента знания для каждого эффективного сценария (29) поступает информация о сценарии из модуля оценки эффективности сценария (10) и отображается в модуле оценки сценария (30), в котором автоматизированным способом происходит двухэтапная выборка сценариев. На первом этапе происходит выборка из условия обеспечения порогового значения (в случае необеспечения требуемого условия делается новый запрос в устройство хранения информации или система предлагает изменить значения исходных данных). На втором этапе определяется группа сценариев с наибольшими значениями коэффициента знания. Для обеспечения визуальной оценки специалистом и/или рабочей группой этих сценариев данные о них выводятся либо графически, либо числовым способом на дисплей. Результат анализа специалиста и/или рабочей группы передается руководителю предприятия или отдела или участка для визуального ознакомления и последующего принятия управленческого решения с целью подготовки указания для разработки задания для стратегического планирования и вносится в данный модуль, путем подтверждения согласия с помощью цифровой подписи.

Система передает полученный результат в модуль формирования задания для стратегического планирования (12).

После подготовки и утверждения руководителем предприятия или отдела или участка по средствам цифровой подписи задание выводится на бумажный носитель через устройство вывода (13).

Таким образом, предложенный автоматизированный способ обработки данных предприятия для принятия управленческих решений, включающих в себя системно-когнитивный подход, является усовершенствованным механизмом принятия управленческого решения.


Автоматизированный способ пространственных экономических исследований
Автоматизированный способ пространственных экономических исследований
Автоматизированный способ пространственных экономических исследований
Автоматизированный способ пространственных экономических исследований
Источник поступления информации: Роспатент

Показаны записи 41-50 из 167.
04.04.2018
№218.016.3424

Гербицидное средство

Изобретение относится к применению гетероциклических соединений, а именно к производным несимметричных триазинонов, в сельском хозяйстве. Сущность изобретения заключается в создании биологически активного гербицидного средства, содержащего в качестве активного ингредиента соединение...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002645760
Дата охранного документа: 28.02.2018
04.04.2018
№218.016.3441

Способ разработки залежи высоковязкой нефти

Изобретение относится к технологиям разработки нефтяных пластов. Технический результат - обеспечение воздействия на нефть как в вертикальном, так и в горизонтальном направлениях, достижение более полной выработки пласта. В способе разработки залежи высоковязкой нефти, заключающемся в закачке в...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002646151
Дата охранного документа: 01.03.2018
04.04.2018
№218.016.36c0

Глубинный штанговый насос

Изобретение относится к технике добыче нефти, в частности к глубинным штанговым насосам, для использования в нефтедобывающей промышленности. Насос включает цилиндр с плунжером, всасывающим и нагнетательным клапанами. В нижней части цилиндра размещен контейнер с технологической жидкостью,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002646522
Дата охранного документа: 05.03.2018
10.05.2018
№218.016.38e4

Боновое заграждение переменной плавучести на нефтяных морских платформах

Изобретение относится к охране окружающей среды, а именно к гидротехническим сооружениям, предназначенным для ограждения участка водной поверхности с целью предотвращения растекания нефти и нефтепродуктов. Боновое заграждение переменной плавучести включает гибкую трубу, смонтированную на...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002646896
Дата охранного документа: 12.03.2018
10.05.2018
№218.016.492c

Способ смешения компонентов в жидкой среде и устройство для его осуществления

Изобретение относится к способу и устройству смешения компонентов в жидкой среде, преимущественно к аппаратам периодического действия, и может быть использовано, например, в химической, нефтехимической, пищевой и других отраслях, где необходим этот технологический процесс. Способ смешения...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002651169
Дата охранного документа: 18.04.2018
10.05.2018
№218.016.4cfc

Устройство для балансной защиты, совмещенной с поперечной дифференциальной для трехфазных высоковольтных электроустановок

Использование: в области электротехники. Технический результат - расширение функциональных возможностей посредством реализации поперечной дифференциальной защиты, что позволяет определить межвитковые замыкания в фазах. Устройство выявления межфазных коротких замыканий и межвитковых замыканий в...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002652381
Дата охранного документа: 26.04.2018
29.05.2018
№218.016.5338

Способ очистки аппарата воздушного охлаждения природного газа на компрессорной станции

Изобретение относится к области газовой промышленности, в частности к объектам магистрального газопровода, и может быть использовано при эксплуатации компрессорной станции. Способ очистки аппарата воздушного охлаждения природного газа на компрессорной станции заключается в том, что для...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002653630
Дата охранного документа: 11.05.2018
29.05.2018
№218.016.543e

Способ получения n-оксиметиламинов

Изобретение относится к способу получения новых N-оксиметиламинов, содержащих гем-дихлорциклопропанметиловый или циклоацетальметиловый фрагмент. Полученные соединения могут найти применение в качестве промежуточных соединений в синтезе ингибиторов коррозии металлов. Способ заключается в том,...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002654065
Дата охранного документа: 16.05.2018
29.05.2018
№218.016.544f

Устройство токовой защиты электродвигателей

Изобретение относится к области электротехники и может быть использовано в технике релейной защиты и автоматики использоваться в качестве основной защиты для электродвигателей мощностью менее 2 МВт при наличии выведенной нулевой точки; для резервирования дифференциальной защиты...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002654208
Дата охранного документа: 17.05.2018
29.05.2018
№218.016.54a8

Состав для очистки теплообменного оборудования от отложений

Изобретение относится к теплоэнергетике и может быть использовано при обслуживании в процессе текущей эксплуатации и ремонте промышленного теплообменного оборудования, систем отопления жилых зданий и производственных помещений и другого теплоэнергетического оборудования, где в качестве...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002654070
Дата охранного документа: 16.05.2018
Показаны записи 1-6 из 6.
10.05.2014
№216.012.c126

4-замещенные n-арил-1,8-нафталимиды, проявляющие свойства флуоресцентных сенсоров на катионы металлов, и способы их получения

Настоящее изобретение относится к области органической химии, а именно к новым 4-замещенным-N-фенил-1,8-нафталимидам, содержащим в N-арильном ядре остаток краун-эфира (с различной комбинацией атомов кислорода, азота и серы) общей формулы (I), где R=NO, Br, NH, OCH, NHCOCH, Ia: R=NO, X=S, n=1;...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002515195
Дата охранного документа: 10.05.2014
20.05.2014
№216.012.c6d1

Цинковые димерные комплексы краунсодержащих стирилфенантролинов в качестве оптических сенсоров на катионы щелочноземельных и тяжелых металлов и способ их получения

Изобретение относится к новым цинковым комплексам стириловых красителей для оптических сенсоров и спектрофотометрических датчиков. Описываются 15-краун-5- и дитиа-18-краун-6-содержащие 2-метил-9-стирилфенантролины формулы: где ; , в качестве оптических сенсоров на катионы кальция, бария и...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002516656
Дата охранного документа: 20.05.2014
10.03.2015
№216.013.307d

Хемосенсорный композитный материал для определения катионов меди (ii) и композиция для его получения

Изобретение относится к новому полимерному композитному материалу на основе поливинилхлорида, обладающему оптическими хемосенсорными свойствами для определения катионов меди (II), и может быть использовано для создания оптических датчиков, позволяющих количественно определять содержание...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002543881
Дата охранного документа: 10.03.2015
12.01.2017
№217.015.57cc

Деревянная двутавровая клееная балка

Изобретение относится к области строительства, а именно к деревянным двутавровым клееным балкам. Технический результат изобретения заключается в повышении несущей способности балки. Деревянная двутавровая балка содержит две деревянные полки и стенку, соединенную с полками в паз с помощью клея....
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002588520
Дата охранного документа: 27.06.2016
09.06.2018
№218.016.5c90

Азакраунсодержащие n-арил-1,8-нафталимиды и способ их получения

Изобретение относится к соединению общей формулы (I) в которой R=NHCHCH=CH при X=О n=2, и R=ОМе, NHCHCH=CH при X=S, n=1. Изобретение также относится к способу получения соединений общей формулы (I). Технический результат: получены новые соединения общей формулы (I), которые могут применяться в...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002656106
Дата охранного документа: 31.05.2018
16.08.2019
№219.017.c012

Способ добычи сланцевой нефти

Изобретение относится к области нефтедобычи. Технический результат – обеспечение плавных изменений капилярно-пористой структуры пласта и текучести углеводородного сырья, использование одной скважины, облегчение доставки оборудования к месту прогрева, в части разработки эффективных способов...
Тип: Изобретение
Номер охранного документа: 0002697339
Дата охранного документа: 13.08.2019
+ добавить свой РИД