МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯНАДЕЖНОСТИ ИС

1. Развитие теории и практики управления качествомУправление качеством (в т.ч. надежностью) как прикладная наука зародилось и достаточно продолжительный период времени

развивалось в условиях промышленного производства, что оказало соответствующее влияние на его становление и эволюцию.Зарождение теории управления качеством предшествовала разработка в начале XX века системы Тейлора и ее применение в

организации промышленного производства. Наряду с тем, что в области труда и заработной платы система Тейлора представляла собой научную систему "выжимания пота" из рабочих, она содержала и некоторые прогрессивные элементы, в том числе выделение функций контроля в самостоятельную и весьма важную производственную функцию. Это, а также разработка методов контроля выполнения рабочими заданного "урока", и послужило предпосылкой создания теории управления качеством, развитие которой в настоящее время насчитывает несколько эволюционных этапов.

Первый этап (середина 20-х середина 50-х годов).Зарождение теории управления качеством связано с применением в производстве контрольных карт, разработанных в 1924 г.

У.А.Шухартом, появлением первых стандартов на качество продукции (стандарты серии Z-1, введенные Министерством США в период второй мировой войны), а также с работами У.Э.Деминга и Дж.М.Джурана в области статистических методов контроля качества продукции.

Концептуальной основой этого этапа было постулирование того, что высокого качества можно добиться, научно организовав контроль качества готовой продукции, для чего применялись статистические методы контроля.

Теоретической основой статистического контроля качества служат теоремы П.Л.Чебышева, А.М.Ляпунова, Я.Бернулли и Пуассона, а основной предпосылкой применения методологии статистического контроля качества является возможность делать выводы о качестве изделий генеральной совокупности числом N по выборочной совокупности числом n, где n<N. Поэтому статистический контроль качества называют также выборочным контролем.

Описанные концептуальная и теоретическая основы определяют (и ограничивают) сферу целесообразного применения методов контроля качества - службы (отдела) технического контроля (ОТК) предприятий, специализирующихся на серийном и крупносерийном производстве.

Итак, принцип управления качеством на данном этапе можнс сформулировать следующим образом: "качество обеспечиваете выборочным контролем готовой продукции".

Второй этап (середина 50-х - конец 60-х годов) Развитие теории и практики управления качеством на этом этаго связано с работами американских и японских ученых и, прежде

всего, А.Фейгенбаума, Дж.М.Джурана и К.Исикавы в области разработки методологии теории комплексного управления качеством.

Ее возникновение было вызвано существенными недостатками управления качеством посредством выборочного контроля качества готовой продукции, а именно:

брак выявляется на завершающем участке технологического процесса - в ОТК, т.е. тогда, когда уже сделаны практически все затраты на выпуск данного изделия;

в случаях, когда выявленный брак может быть исправлен, повторно выпускаемые изделия имеют большую вероятность выхода из строя, что свидетельствует об их недостаточной надежности и, следовательно, неудовлетворительном качестве;

организация контроля готовой продукции сопряжена с созданием "мощных" служб технического контроля - по данным доля контролеров на ряде западных фирм нередко составляет 15%. При этом основной производственный персонал практически не участвует в контроле качества выпускаемой им продукции;

предотвращение повторения ошибок (выпуска изделий неудовлетворительного качества) требует значительных дополнительных затрат труда и времени специалистов по анализу причин возникновения брака, выработке рекомендаций по их устранению, внедрению изменений в технологию производства.

С целью устранения перечисленных недостатков на этом этапе наряду с применением статистических методов контроля стали широко использоваться организационные методы, призванные выявить причины возникновения брака и разработать мероприятия по их устранению и предупреждению.

Совместное и взаимосвязанное применение статистических и организационных методов составляет основную сущность методологии комплексного управления качеством, однако ее использование на практике существенным образом отличалось в США и Западной Европе, с одной стороны, и в Японии - с другой. В США, а затем и в Западной Европе функции управления качеством были возложены на специализированные подразделения фирм. В Японии же основное внимание было сосредоточено на том, чтобы привлечь к управлению качеством весь персонал фирмы.

Научно-технический прогресс в области управления качеством, успехи в выпуске действительно высококачественной продукции показали преимущества данного подхода, основными чертами которого в настоящее время принято считать:

внедрение методов управления качеством на уровне фирмы в целом, т.е. привлечение к управлению качеством всех ее структурных подразделений и подавляющего большинства сотрудников;

организация обучения кадров методам управления качеством;создание (на строго добровольной основе) и поддержка кружков качества, деятельность которых направлена на выявление

причин брака (особенно скрытого), поиск методов их устранения и использования подученных результатов в повседневной работе;инспектирование деятельности предприятий и руководства предприятий по управлению качеством (в Японии учреждены две

премии У.Э.Деминга, одна из которых присуждается предприятию, добившемуся в данном финансовом году исключительно больших успехов в области статистических методов контроля качества, а вторая - одному или нескольким лицам, способствовавшим развитию и распространению теории статистического контроля; высшей наградой является медаль У.Э.Деминга), при этом участие фирм в инспектировании производится по их заявкам на добровольной основе;

использование статистических методов контроля качества;деятельность в рамках общегосударственных программ по управлению качеством.

1

Самым же важным достижением этого этапа был новый образ мышления в экономике, в соответствии с которым забота о качестве превращялась из дела узкой группы специалистов в дело всех сотрудников фирмы и получала мощную поддержку на общегосударственном уровне. Весьма важным стал также отход от концепции производства "плохих и дешевых вещей", а также признание доминирующего права потребителя, в соответствии с которым отвергается принцип "рынок для продукции" и признается единственно правильный принцип - "продукция для рынка", на котором властвует потребитель, а не производитель товаров. И эти принципы проводились в жизнь не на словах, а на деле.

Развитие теории и практики управления качеством в этот период было сосредоточено на методах:анализа качества, в т.ч. выделения основных и вспомогательных показателей качества;подготовки кадров и обучения персонала (организация деятельности кружков качества);экспертизы качества продукции и работ на всех стадиях их производства и выполнения, начиная с организации действенного

входного контроля и кончая развитым и квалифицированным дообслуживанием (послепродажным обслуживанием) на весь период исппттмпвания продукции.

В рассматриваемый период в нашей стране резко возросли требования к качеству и надежности технических устройств, в первую очередь отраслей машиностроения и приборостроения. Этот факт нашел свое отражение в широком комплексе мероприятий межотраслевых, отраслевых и отдельных предприятий. Был разработан ряд нормалей межотраслевого уровня, регламентирующих обеспечение и контроль качества и надежности продукции, а также отраслевые документы аналогичного назначения. На многих предприятиях созданы специальные службы надежности и программы обеспечения надежности. На некоторых предприятиях изданы специальные положения, регламентирующие работу всех подразделений по обеспечению качества и надежности на различных стадиях и этапах создания продукции. Эти положения, содержащие конкретные мероприятия с указанием исполнителей и ответственных, взаимоувязывающие действия подразделений и служб предприятия, подчиняющие их одной конечной цели, стали прообразом разрабатываемых и внедряемых в дальнейшем во многих проектных организациях комплексных систем управления качеством продукции.

Резюмируя, можно сказать, что основным принципом данного этапа эволюции теории управления качеством был: "высокое качество обеспечивается при комплексном подходе к управлению производственным процессом". Дальнейшее развитие этого принципа привело к очередному эволюционному этапу.

Третий этап (конец 60-х - конец 70-х годов).В этот период задачи обеспечения качества распространяются на проектирование новой продукции. Необходимость этого

вытекала из того, что даже при комплексном управлении качеством продукции не обеспечивалось выполнение достаточно высокого уровня специфических требований потребителя, а именно:

работоспособность в различных условиях применения климатических (температура, влажность, давление), физических (различные виды деформаций), химических (агрессивная среда) и т.п., а также при различных способах эксплуатации;

удобство эксплуатации;защищенность в аварийной ситуации, а также защищенность от потери работоспособности при неправильном действии

пользователя при эксплуатации (защищенность по принципу fool proof);привлекательный внешний вид (форма, цвет и т.д.), иначе - хороший дизайн.Эти требования, очевидно, могли быть выполнены только при соответствующем уровне проектирования: подготовки

производства.Необходимость решения этих, а также рядя других задач практики, развитие научно-технического прогресса стимулировали

зарождение новой прикладной науки - науки проектирования, основной задачей которой является разработка общих принципов, методов, способов создания новых объектов и процессов различной природы и назначения, удовлетворяющих требованиям, предъявляемым к ним заказчиками (потребителями). Возникновение этой науки связывают с проведением в начале - середине 60-х годов (в Лондоне в 1962 г., в Бирмингеме - в 1965 г. и в Портсмуте - в 1967 г.) конференций по методам проектирования.

В этот период времени были переосмыслены место и роль проектирования в развитии общества, функции выполняемые при проектировании. Получила значительное развитие методология и технология проектирования и, прежде всего, такие новые направления, как:

системный анализ требований пользователей (Методы опроса общественного мнения, изучения конъюнктуры и спроса, анализа спецификаций требований);

методология принятия проектных решений в условиях неопределенности (неполной информированности) проектировщика относительно истинных требований заказчика и запросов потребителя новой продукции;

методы упорядоченного поиска и стоимостного анализа;методы поиска идей, исследования структуры, проблемы и проектных ситуаций;методы модульного многовариантного проектирования.Разработка и развитие новых методов проектирования прежде всего связаны с именами таких ученых, как А.Ф.Осборн,

А.Д.Ньюмен, Дж.К.Джонс, К.Александер, Ф.Бартлетт, Д.Г.Кристоферсон, Д.Мейстер, Дж.Рабидо.Самостоятельным и в то же время связанным с перечисленными направлениями было развитие методологии оценки качества и

надежности проектных решений разрабатываемых объектов и процессов.И так, основным принципом управления качеством на рассматриваемом этапе был: "высокое качество и надежность

закладываются в процессе проектирования и подготовки производства новых видов продукции".Четвертый этап (с середины 70-х годов и по настоящее время).Параллельно с вышеописанной эволюцией управления качеством происходил научно-технический прогресс в области создания

средств вычислительной техники, внедрения автоматизации управления и обработки данных. До определенного времени развитие управления качеством, с одной стороны, создание и использование средств вычислительной техники - с другой, происходил практически независимо. Однако в середине 70-х годов ситуация резко изменилась в сторону интенсивного взаимного использования полученных теоретических результатов и накопленного практического опыта:

в области управления качеством и проектированием новой пррдукции вычислительная техника стала применяться для создания систем автоматизации проектирования и систем автоматизации экспертизы качества;

2

в области автоматизации управления и обработке данных нашли новую сферу приложения методы теории управления качеством.Последнее привело к выделению нового научного и практического направления – управления качеством и надежностью

проектных решений в области автоматизации управления и обработки информации. Для этого направления стало присущим:использование всего научного потенциала и практического опыта, накопленного на трех предшествующих этапах эволюции

управления качеством;использование результатов новейших математических теорий, таких как теория нечетких множеств и нечеткой логики, созданная

американским ученым Л.А.Заде и развитая затем в работах ряда ученых, а также использования теорий (в том числе теории надежности), ранее не применявшихся в управлении качеством;

разработка и использование методов анализа и управления качеством, специфичных для данной предметной области;применение средств вычислительной техники для создания систем автоматизации экспертизы качества проектных решений и

управления проектными работами.Первая попытка применить методы теории управления качеством для измерения качества проектных решений

автоматизированных систем была предпринята в 1968 году Р.Дж.Руби, Р.Д.Хартвиком путем выделения наборов показателей качества программного обеспечения и разработки методов измерения уровней качества по стобальной шкале. Выделялись и оценивались такие показатели машинных программ, как "понятность программы", "простота внесения изменений" и т.п.

Пятью годами позднее Дж.Р.Брауном и М.Липовым была сформулирована более полная система показателей качества программ. При ее использовании было исследовано качество двух программ написанных на ФОРТРАНе независимо друг от друга по одинаковым спецификациям требований двумя программистами. Перед одним из этих программистов была поставлена цель написания максимально эффективной программы, а от второго требовалась высокая степень осторожности и осмотрительности. Результаты показали, что в первой программе оказалось в 10 раз больше ошибок, чем во второй.

Дальнейшие разработки, в этой области были предприняты У.А.Вулфом, Д.Х.Абернати, Б.Боэмом, Х.Каспаром, Э.Дейкстра и другими и посвящены выделению новых показателей качества, разработке матричных методов исследования качества программ, созданию автоматизированных средств анализа согласованности проектных решений (система DACC), моделирование свойств программного обеспечения, разработке методов структурного программирования, проработке проблемы обеспечения живучести программ, технологии программирования, обеспечивающей создание качественных программ.

Вопросы высокой надежности программного обеспечения были подняты еще в 1976г. на конференции по проблемам управления разработкой программного обеспечения, а также в вышедшей в свет в том же году фундаментальной книги Г.Дж.Майерса.

Резюмируя можно сказать, что основным принципом текущего эволюционного этапа является: '"Автоматизация проектирования и экспертиза качества - необходимое условие выпуска высококачественной продукции".

Рассматривая применяемые в настоящее время методы и инструментальные средства, используемые при проектировании новой продукции, в т.ч. при разработке проектов новых ИС, их можно классифицировать. Классификация методов и инструментальных средств обеспечения качества и надежности приведена на рис. 1.

3

Рис. 1. Классификация методов и инструментальных средств обеспечения качества и надежности при проектировании ИС

4

2. Основные понятия и определения категории качестваРуководствуясь современной теорией квалиметрии, а также международным стандартом ИСО 8462, под категорией "качество"

будем понимать совокупность свойств некоторого объекта или процесса, обусловливающих и придающих ему способность удовлетворять определенные потребности при использовании по назначению.

Для правильного восприятия дальнейшего материала в данном обобщенном определении качества необходимо твердо уяснить два принципиально важных положения. Во-первых, качество есть свойство или совокупность свойств (атрибутов), объективно присущих рассматриваемому объекту или процессу и одновременно существенных с точки зрения удовлетворения тех или иных (но строго определенных) потребностей. При этом сами потребности могут быть как обусловленными (т.е. заранее известными, например, определенными техническим заданием на систему), так и предполагаемыми (прогнозируемыми). Во-вторых, все вышесказанное необходимо рассматривать только в аспектах использования объекта по назначению. В противном случае получаемые результаты анализа качества теряют смысл. Исходя из сказанного мы можем дать определения качества ИС.

Определение 1. Качество ИС есть совокупность присущих ей свойств, обуславливающих и придающих ей способность удовлетворять потребности организации - пользователя (заказчика), а именно, обеспечивать: улучшение характеристик объектов автоматизации, организацию выполнения функции управления, совершенствование процессов обработки информации.

В общем случае качество описывается совокупностью свойств - суть элементарных показателей качества, именно при таком подходе обеспечивается возможность описать и проанализировать все существенные особенности объектов или процессов исследуемых с позиции квалиметрии. В зависимости от назначения объекта или процесса совокупность свойств, учитываемых при анализе качества, может быть различной. Так, с точки зрения удовлетворения потребности пользователей различаются свойства компьютеров, грузовых и легковых автомобилей, станков различных видов и др. объектов.

Различаются также и совокупности показателей качества объектов и процессов. Так, для объектов в общем случае могут рассматриваться такие свойства, как вес, габариты, мощность, производительность, надежность, сложность...; для процессов же характерными являются такие свойства, как планомерность, непрерывность, стохастичность, детерминированность, длительность (продолжительность), точность, результативность, ресурсоемкость. Различие этих двух совокупностей свойств состоит в том, что объекты изучаются, как правило, в статике (абстрагируясь от таких их свойств, как скорость морального и физического старения), а процессы - в динамике.

Экономические информационные системы, в основе которых лежат автоматизированные рабочие места (АРМ) и пакеты прикладных программ (ППП) представляют собой системы и поэтому для них, в основном, исследуются показатели качества, характерные для объектов. Исключение составляют показатели качества технологических процессов обработки данных в ИС.

Принципы выделения показателей качества и примеры номенклатур показателей качества для отдельных компонентов систем и инструментальных средств автоматизации проектирования ИС.

Как было показано в разделе 8.1, в современных условиях качество закладывается еще в процессе проектирования новой продукции. Отсюда, с учетом положений, дадим определение нового проекта компьютеризации.

Определение 2. Новый проект - проект с углубленными или принципиально новыми потребительскими свойствами (качеством), созданный на основе научно-исследовательских, опытно-конструкторских и проектно-технологических работ.

Проектирование современных систем и инструментальных средств автоматизации управления и обработки данных - достаточно сложный процесс, выполняемый коллективами проектировщиков различных специальностей и квалификации. Сложность этого процесса, необходимость организации и рационализации взаимодействия как отдельных специалистов, так и их групп внутри коллектива проектировщиков (отдела, бригады...) определяют необходимость управления процессом проектирования. В рамках этого управления с целью повышения качества проектов в фирмах осуществляющих разработку ИС осуществляется управление качеством.

Определение 3. Под управлением качеством при проектировании ИС будем понимать комплекс мероприятий, направленных на совершенствование объектов, а также процесса проектирования, тиражирования, внедрения и сопровождения ИС с целью обеспечить наибольшую полезность объектов проектирования пользователям (заказчикам) при удовлетворении их потребностей и увеличении экономической эффективности процесса проектирования.

Одной из существенных проблем в настоящее время является проблема разработки высококачественных проектов автоматизации, ориентированных на массовое внедрение: проектов АРМ, ППП, типовых ИС. Сложность этой проблемы заключается в основном в том, что при ее решении необходимо:

во-первых, учесть многочисленные и разнообразные требования потенциальных пользователей таким образом, чтобы обеспечить возможно большие масштабы тиражирования проекта;

во-вторых, обеспечить потребителю достаточно высокую степень уверенности в том, что приобретаемая система или инструментальное средство действительно обладают высоким качеством и способны удовлетворять разнообразные потребительские требования;

в-третьих, гарантировать фирме-разработчику соответствие проекта современным требованиям и таким образом обеспечить объективность рекламы ее продукции.

Первая часть этой проблемы решается с привлечением выборочного статистического метода при изучении требований потенциальных пользователей. Степень же новизны проектов ИС, а также степень их соответствия современным требованиям устанавливается в процессе сертификации проектов, как одного из видов научно-технической продукции.

Определение 4. Сертификация - действия, производимые с целью подтверждения с необходимой достоверностью соответствия продукции конкретным стандартам или техническим условиям и выдачи соответствующего документа.

Здесь под "подтверждением с необходимой достоверностью" понимается возможность ошибочной выдачи сертификата качества с вероятностью - достаточно малой величиной, для того чтобы обеспечить в массовом масштабе высокую степень уверенности пользователя в действительном качестве приобретаемой продукции. В численном выражении, по-видимому, можно признать эту вероятность достаточной для нужд практики, если она не превышает 1*10 -6. Приемлемость использования этого числового значения в качестве ограничения (верхней границы) на вероятность ошибочной выдачи сертификата качества обосновывается тем, что в теории и практики машинной обработки экономической информации число l*10 -6 используется в качестве верхней границы

5

вероятности появления и необнаружения ошибок при обработке бухгалтерской информации, к достоверности которой предъявляются особенно высокие требования.

Сертификация качества систем и инструментальных средств автоматизации управления и обработки информации представляет достаточно сложную научно-практическую задачу.

В соответствии с определением 1, для того чтобы оценить качество системы или инструментального средства, необходимо выделить и проанализировать их свойства, наиболее значимые с точки зрения пользователя (заказчика). Если оценивается качество индивидуального проекта системы или инструментального средства, сделать это относительно не трудно, так как все наиболее существенные желаемые свойства определяются в ходе предпроектного обследования объекта автоматизации управления и отражаются в техническом задании, утверждаемом заказчиком. Однако сложность задачи оценивания качества существенно возрастает, когда оценивается качество типовых проектов ИС, то есть систем инструментальных средств, ориентированных на более или менее массовое использование. Это порождается различием (в общем случае):

требований, предъявляемых потенциальными организациями - пользователями к внедряемым системам и инструментальным средствам;

условий эксплуатации систем, специфичных для каждого из объектов внедрения.Отсюда следует, что производить сертификацию качества систем и инструментальных средств массового использования

необходимо, ориентируясь на типичные требования массового пользователя и типичные условия эксплуатации. При этом ясно, что различия конкретных требований и конкретных условий эксплуатации приводят к различиям результатов, получаемых при каждом из применений одной и той же системы или инструментального средства. Следовательно, необходимо различать:

показатели качества собственно ИС, то есть показатели качества некоторой системы (инструментального средства);показатели качества процесса функционирования системы, функционально зависящие от показателей качества системы и условий

ее эксплуатации;показатели качества результата функционирования системы. Не трудно видеть, что показатели качества системы - суть априорные показатели качества (будем их так же называть

абсолютными показателями), показатели же качества процесса и результата функционирования системы являются апостериорными (будем их так же называть относительными) показателями качества. Схема взаимосвязи этих групп показателей качества приведена на рис. 2.

Из нее видно, что при определении требований к качеству ИС необходимо исходить из того, какими свойствами должен обладать результат ее функционирования (расчет, машинограмма, управляющие воздействия...), чтобы удовлетворить все существенные потребности пользователя (заказчика). Искомыми же являются показатели качества (свойства) ИС, которые способны обеспечить достижения требуемого качества результата функционирования системы при наиболее распространенных условиях ее эксплуатации.

Рис. 2.Рассмотрим примеры априорных (абсолютных) и апостериорных (относительных) показателей качества.Пусть разработанная система или инструментальное средство обеспечивают обработку информации с некоторым

быстродействием, например V бит / сек. Пусть также эта система (или инструментальное средство) применяется на двух разных объектах автоматизации, при этом в первом случае на обработку поступает Q1 бит, а во втором случае – Q2 бит входной информации, и Q1=Q2. Ясно, что продолжительность обработки информации в первом случае будет отличаться от продолжительности обработки данных во втором.

Предположим теперь, что Q1=Q2 и при одинаковых плановых сроках завершение обработки данных (сроках представления выходной информации пользователю) - Т, различаются сроки поступления входной информации на обработку (t1t2) в этом случае будут различаться интервалы времени [t1,T] и [t2,T], в течении которого должна быть выполнена обработка информации. Понятно, что в конкретных условиях эксплуатации величины Q, Т и t могут принимать различные значения, в том числе и такие, что при одном и том же быстродействии V обработку данных невозможно завершить в требуемые пользователем сроки. Для строгости изложения необходимо оговориться, что на практике величина Т определяется как детерминированная, а величина t - как случайная. Это несколько усложняет формализацию и вычисления, однако, не меняет сущность рассуждений, в соответствии с которыми быстродействие системы -суть априорный показатель качества, а продолжительность и своевременность обработки данных - апостериорные показатели качества.

Пусть теперь нами рассматривается качество обработки данных с точки зрения достоверности информации. Пользователя естественно интересует такая система, применение которой обеспечивает удовлетворительный уровень ошибок в выходной информации. В теории и практике ИС приняты максимально допустимые вероятности ошибок, зависящие от вида обрабатываемой информации:

оперативно-производственное планирование - 1*10-4

технико-экономическое планирование - 1*10-5

оперативное управление - 1*10-5

статистический учет - 1*10-5

6

бухгалтерский учет - 1*10-6

Из этих цифр видно, что аспекты применения системы в значительной степени зависят от ответа на вопрос, удовлетворяет ли ее качество (в рассматриваемом случае - обеспечиваемый уровень достоверности) потребности пользователя.

Предположим теперь, что достоверность обработки информации, обеспечиваемая системой (инструментальным средством), известна потенциальному пользователю и подтверждена сертификатом качества. Пусть она задана в виде числового значения величины q вероятности обнаружения и исправления ошибок системой (инструментальным средством). Возникает вопрос, может ли потенциальный пользователь, зная значение величины q, вид информации, которую ему необходимо обрабатывать и, соответственно, допустимую вероятность возникновения ошибок (см. выше), непосредственно сравнивать эти две вероятности. На этот вопрос необходимо дать отрицательный ответ, ибо вероятность появления ошибок на выходе системы при ее применении зависит не только от значения величины q, но и от вероятности появления ошибок на входе системы. Другими словами, качество (достоверность) выходной информации зависит как от качества системы (инструментального средства), так и от качества (достоверности) входной информации. Читателю рекомендуется показать это формально, используя аппарат теории вероятностей.

Таким образом, мы получили, что достоверность информации может рассматриваться как априорный, так и как апостериорный показатель.

Определение 5. Априорным, иначе абсолютным, показателем качества будет называть такой, который отражает свойство системы (инструментального средства), инвариантное к аспектам ее применения (условиям эксплуатации).

Определение 6. Апостериорным, иначе относительным, показателем качества будем называть такой, который отображает свойства процесса или результата применения (функционирования) системы (инструментального средства) и зависит как от ее (его) априорных свойств, так и от условий эксплуатации.

Здесь необходимо отметить, что в полном смысле апостериорные показатели могут быть выявлены только в реальном процессе эксплуатации. В процессе же проектирования - при расчетах достоверности и своевременности информации, продолжительности обработки данных и т.п., речь идет об условно-апостериорных показателях, ибо будущие условия эксплуатации проектируемой системы (инструментального средства), во-первых, имеют вероятную природу, а во-вторых, как правило, не бывают точно известными проектировщику.

Как было показано выше, качество некоторого объекта или процесса может быть описано, как правило, совокупностью показателей, так как только совокупность показателей отображает многогранные свойства, присущие каждому из них. Возникает вопрос, все ли эти показатели и в равной ли степени важны для анализа качества. На этот вопрос современная теория управления качеством отвечает следующим образом: для каждого объекта или процесса могут и должны быть выделены основные и вспомогательные показатели качества, при этом их состав в общем случае должен различаться в зависимости от условий эксплуатации.

Рассмотрим справедливость этого на примере. Пусть выделена совокупность априорных (абсолютных) показателей, в соответствии с которой оценивается качество некоторой компьютерной системы - быстродействие, объемы оперативной и внешней памяти, надежность, вес, габариты, цена.

Ниже приведены те же показатели, но упорядоченные по степени важности в зависимости от аспектов применения компьютерных систем.

Обработка экономической информации

Управление реактором на АЭС

Использование в качестве бортовой ЭВМ на летательном аппарате: самолете, искусственном спутнике

цена быстродействие весобъем ОЗУ надежность габаритыобъем ВЗУ объем ОЗУ быстродействиебыстродействие объем ВЗУ надежностьнадежность цена объем ОЗУгабариты габариты объем ВЗУвес вес ценаЧитателю рекомендуется объяснить приведенную ранжировку важности показателей для каждого из аспектов применения

компьютерной системы, а также самостоятельно произвести ранжировку важности показателей для любого другого аспекта применения.

Определение 7. Новым показателем качества называется показатель, отображающий свойство системы (инструментального средства), принципиально важное для удовлетворения потребностей пользователя при использовании в определенных условиях эксплуатации. Основных показателей качества может быть один или несколько. Остальные показатели качества называются второстепенными.

Управление качеством немыслимо без анализа продукции на дефектность. Этот анализ должен производиться как на этапе выпускного контроля продукции - в рассматриваемом случае проекта системы или инструментального средства, так и при сертификации качества.

Как показывает практика, необходимо также различать следующие аспекты качества: качество исходных требований и спецификаций, качество исполнения проекта, качество проекта в целом, качество проектных решений и качество проектной документации.

Определение 8. Под качеством исходных требований и спецификаций будем понимать соответствие потебительских свойств, определенных в документации (техническом задании на систему, частном техническом задании и т.п.), реальным потребностям пользователей, вытекающим из назначения ИС данного типа. Иногда этот аспект качества называют также "качеством типа".

Определение 9. Под качеством исполнения проекта понимают степень его соответствия исходным требованиям и спецификациям, иными словами - соответствия показателей качества проекта заданным параметрам.

Качество проекта в целом складывается из качества проектных решений и качества проектной документации. Необходимость различать эти аспекты качества вытекает из того, что весьма прогрессивные, качественные по существу проектные решения могут быть непонятно (неструктурно, запутанно, незавершенно и неконкретно) отражены и описаны в проектной документации,

7

проектная документация может быть также некомплектной и/или некомпактной (неоправданно объемной). И наоборот, высококачественная проектная документация может отражать заведомо некачественные (морально устаревшие) проектные решения.

Определение 10. Под качеством проекта понимают совокупность свойств проектных решений и проектной документации, обуславливающих и придающих им способность удовлетворять потребности организации - пользователя (заказчика).

Определение 11. Дефектом называется недостаток, изъян, присущий системе (инструментальному средству) и препятствующий ее нормальному функционированию и ухудшающий ее функциональные свойства.

В современной теории управления качеством принято различать три основных уровня дефектности и, соответственно три вида дефектов: критические, значительные и малозначительные дефекты.

Определение 12. Критический дефект - дефект, наличие которого составляет угрозу для жизни или безопасности при использовании системы или инструментального средства.

Значительный дефект - дефект, наличие которого существенным образом влияег на функциональные свойства системы или инструментального средства.

Малозначительный дефект - дефект, наличие которого не оказывает влияние на основные функциональные свойства системы или инструментального средства.

Примером критического дефекта можно считать низкую надежность автоматизированной системы управления реактором на АЭС, так как выход такой системы из строя с высокой вероятностью приводит к аварии на АЭС.

Значительными дефектами систем и инструментальных средств являются такие, как высокий уровень ошибок, возникающих при обработке данных (недостаточная достоверность информации); недостаточная надежность средств, используемых в системе обработки экономической информации, и т.п.

Малозначительными дефектами принято считать такие, как: отсутствие средств самодокументирования, неудобное размещение технических средств в машинном зале или на рабочих местах пользователей, наличие царапин на корпусе ПЭВМ и т.п.

Читателю рекомендуется придумать другие примеры критических, значительных и малозначительных дефектов.Понятно, что выделение трех уровней дефектов - критические, значительные и малозначительные, позволяет весьма "грубо"

оценить степень дефектности системы или инструментального средства. Поэтому на каждом уровне могут выделяться подуровни и, соответственно, подвиды дефектов, что позволяет более гибко оценивать качество проектируемых систем и инструментальных средств. Выделение уровней и подуровней дефектов соответствует принятой в теории управления качеством методологии многоуровневой оценки свойств - показателей качества. При этом важным принципом является установление относительной значимости свойств или установление приоритетов. Важность этого положения хорошо иллюстрирует мнение К.Исикавы: "Люди часто считают все вопросы одинаково важными, но неспособность определять относительную значимость тех или иных показателей приводит к выпуску товаров посредственного качества" .

3. Комплексный характер обеспечения качества и надежности ИС в рамках жизненного цикла системыРассматривая процесс развития системы по стадиям и этапам, можно заметить, что созданию любой ИС предшествует решение о

необходимости использования средств вычислительной техники для нужд управления, обработки данных, проектирования... в рамках конкретной организации (предприятия). Затем производится обследование объекта автоматизации, технико-экономическое обоснование необходимости создания ИС, определение общих требований к будущей системе и другие работы, предусмотренные нормативными документами, вплоть до промышленной эксплуатации. В ходе функционирования ИС производится анализ различных характеристик ее качества, надежности на соответствие определенным ранее требованиям и целям организации (предприятия). В случаях появления новых требований и целей, которым существующая система не соответствует, производится модификация ее компонентов или создание новой версии ИС. Причем создание новой версии должно основываться на повторном анализе существующей системы и находиться под строгим контролем руководства предприятия (организации). Таким образом, ИС в своем развитии проходит циклично повторяющуюся последовательность этапов создания, эксплуатации и модификации системы в случае появления новых требований, начиная с момента восприятия предприятием (организацией) объективной необходимости в ИС и заканчивая моментом, в котором система перестает удовлетворять требованиям своих пользователей, а дальнейшая модификация не представляется возможной или невыгодной(система морально устаревает), что влечет за собой возникновение необходимости в разработке новой системы.

Такая последовательность представляет собой жизненный цикл системы. Структурно в жизненном цикле любой системы можно выделить определенные компоненты, называемые стадиями и фазами жизненного цикла системы, составляющие основу модели, необходимой для изучения методов обеспечения качества и надежности на различных этапах процесса разработки ИС.

Ниже рассмотрим основные этапы работ, выполняемых по каждой из стадий создания ИС.Исследование и обоснование создания ИС включает в свой состав два основных этапа работ: обследование автоматизируемого

объекта, включая сбор и анализ данных и сбор сведений о зарубежных и отечественных аналогах; разработка и оформление требований к ИС. Завершается стадия разработкой и утверждением таких документов как технико-экономическое обоснование, заявка.

Техническое задание - собственно разработке технического задания могут предшествовать такие этапы, как проведение научно-исследовательских работ (завершается утверждением отчета о НИР) и разработка аванпроекта (в его составе рассматриваются варианты структур ИС и производится выбор типовых проектных решений).

В целом данная стадия завершается разработкой и утверждением заказчиком технического задания на создание (развитие ияи модернизацию) ИС. При необходимости могут разрабатываться частные ТЗ на подсистемы ИС.

Эскизный проект включает в свой состав разработку предварительных проектных решений по выбранному варианту построения ИС и отдельным видам обеспечения. В состав эскизного проекта входят такие проектные документы, как "Ведомость эскизного проекта", "Пояснительная записка к эскизному проекту" и "Схема организационной структуры".

Технический проект - включает в свой состав разработку окончательных проектных решений по общесистемным вопросам, процедурам (задачам), реализуемым ИС, процессу ее функционирования, решений по организационному, техническому, информационному, лингвистическому, программному и методическому обеспечениям. Кроме этого, в составе ТП разрабатывается проектно-сметная и заказная (на поставляемые компоненты и комплексы средств автоматизации) документация, а также решения

8

по связям видов обеспечении между собой. Данная стадия завершается утверждением документации технического проекта, к которой относятся: "Схема функциональной структуры", "Ведомость покупных изделий", "Описание постановки задач (комплекса задач)", "Описание информационного обеспечения системы", "Описание комплекса технических средств", "Проектная оценка надежности системы" и др.

Рабочая документация - на данной стадии разрабатывается рабочая документация по информационному, организационному, методическому и лингвистическому обеспечениям - чертежи форм документов (видеокадров), массивы входных данных, инструкции и руководства пользователю, в том числе, по эксплуатации комплекса технических средств и подключения внешних проводок, описание технологического процесса обработки данных (включая телеобработку). Кроме этого, разрабатывается документация на технические средства разового изготовления, производится разработка или адаптация программ и программной документации.

Результатом работ, выполняемых на этой стадии, является комплект утвержденной рабочей документации ИС.Изготовление несерийных компонентов комплекса средств автоматизации (КСА) - стадия реализуется в случае

необходимости использования компонентов КСА, не выпускаемых промышленностью серийно, и включает в свой состав работы по изготовлению автономной отладке и испытанию компонентов КСА.

Ввод в действие заключается в подготовке организации-заказчика к вводу ИС в действие, обучении персонала, комплектации ИС поставляемыми КСА, техническими и программными средствами, проведении строительно-монтажных и пуско-наладочных работ, проведении приемочных испытаний (государственных, межведомственных или ведомственных), устранение замечаний и недостатков, выявленных при испытаниях; сдача - приемка ИС в промышленную эксплуатацию (внедрение ИС).

Процесс создания конкретной ИС может состоять из различного числа стадий, при этом обязательными стадиями являются: техническое задание, технический проект, рабочая документация, ввод в действие. При этом для простых ИС и ИС, разрабатываемых с использованием типовых проектных решений, допускается объединять в одну - стадии технический проект и рабочая документация.

Важность начальной стадии жизненного цикла ИС вытекает из объективной необходимости завершения проектирования системы до момента ее реализации. Для этого любая существующая в организации система, которая может (или не может) составить основу новой версии ИС, должна быть полностью изучена и проанализирована. Однако часто одна из важнейших функций всего процесса создания ИС -формирование спецификаций и анализ требований к системе со стороны ее пользователей - пропускается, что приводит к ситуации, когда функции новой системы в итоге представляют просто лучший, более быстрый и "эффективный" способ повторения существующих в прежней системе ошибок. Естественно, что надежность и качество в целом разработанных компонентов ИС остаются в лучшем случае на прежнем уровне.

При разработке ИС различного типа и назначения перед разработчиками неизменно стоят одни и те же проблемы, определяющие специфику современного проектирования. Прежде всего, сложность таких систем и постоянное увеличение стоимости их разработки, Повышенная сложность влечет за собой удлинение сроков проектных работ, что, в свою очередь, входит в противоречие с тенденциями к сокращению сроков морального старения научно-технических достижений. Ну, и, конечно, особое место занимает "человеческий фактор", т.е. вопросы взаимодействия человека и машины. Учитывая названные трудности, разработчикам целесообразно использовать при проектировании комплексный системный подход к рассмотрению различных характеристик создаваемых систем.

Требования, предъявляемые к автоматизированной системе, зачастую противоречивы. Например, необходимо обеспечить ее высокую надежность и одновременно снизить затраты на проектирование. Следовательно, разработчик вынужден искать компромиссные решения. Это и обуславливает необходимость комплексного подхода к разработке, поскольку изолированное, оторванное от общих взаимосвязей решение отдельных задач проектирования не может дать требуемого качества и надежности системы при удовлетворительных затратах всех видов ресурсов на ее создание.

В зависимости от целей и назначения создаваемых ИС находят применение следующие критерии:"качество-стоимость-время", которые необходимы для комплексной оценки эффективности сложных систем на различных этапах

их разработки и эксплуатации(функция эффективности в этом случае составляется с учетом вероятностных, стоимостных, временных и других характеристик системы);

"качество-стоимость", учитывающие качество функционирования, вероятностные характеристики, стоимость ошибок и стоимость самой системы в различных вариантах конструктивно-технологической реализации и эксплуатационных режимов (использование таких критериев позволяет реализовать методы теории игр, теории статистических решений, более полно учесть экономические эффекты);

статистические, которые частично учитывают также и экономические показатели системы.Критерии типов "качество-стоимость-время" и "качество-стоимость" широко распространены при оценивании проектов, выборе

оптимальных вариантов построения ИС. При этом для достижения рационального или оптимального соотношения показателей качества ИС, стоимости и времени ее разработки и внедрения необходимо проведение специальных мероприятий в течении всего жизненного цикла системы.

Надежность как одна из составляющих качества ИС характеризуется совокупностью свойств, определяющих степень пригодности системы для использования по назначению. Следует отметить, что особенностью всех ИС, как автоматизированных систем, является не столько большое число элементов, сколько сложность внутренней структуры, характеризующейся различием обратных связей, резервирования и т.п. В связи с этим возникает задача применение более общих оценок, характеризующих надежность выполнения системой возложенных на нее функций с учетом того обстоятельства, что в ряде случаев отказы отдельных элементов лишь уменьшают возможности, но не делают недопустимым дальнейшее применение данной системы. Таким образом, оценка и обеспечение надежности ИС в настоящее время должны рассматриваться комплексно, как единый процесс, охватывающий весь жизненный цикл системы. При этом, каждой фазе "жизненного цикла" соответствует определенный состав работ и мероприятий, призванных обеспечить надежность ИС.

Так, на начальных стадиях жизненного цикла системы выполняются следующие работы:выбор и обоснование показателей надежности ИС;оценка надежности существующей системы управления объектом;

9

организация системы сбора и обработки информации о факторах, влияющих на надежность системы.Выбор и обоснование показателей надежности и установление требований к ним являются, по существу, заключительным этапом

процесса формулирования целей и задач системы.Оценка надежности существующей системы управления объектом заключается в исследовании ее поведения в зоне допустимых

значений отдельных параметров с учетом влияния случайных отклонений остальных параметров. При этом для исследуемой системы строится математическая модель, устанавливающая связь между существенно влияющими внутренними, внешними, входными и выходными параметрами. С помощью такого рода модели определяется распределение выходных параметров сечений случайного процесса. Затем по найденным вероятностным характеристикам поведение системы в различные моменты времени формируется количественная оценка качества функционирования с учетом надежностных характеристик ее элементов. С этой целью может быть использован критерий Колмогорова А. Н. .

Успешное проведение работ на первых стадиях "жизненного цикла" системы в значительной степени зависит от состояния системы сбора и обработки информации о факторах, влияющих на надежность. Исходные данные для расчетов и моделирования, полученные в процессе эксплуатации системы, являются своеобразной связью в системе анализа надежности и эффективности.

При разработке технического проекта ИС производятся:формирование, спецификация и анализ требований пользователя к создаваемой системе;предварительное распределение функций между человеком и машиной:определение требований к надежности системы с учетом человека - оператора;сбор данных о надежных характеристиках аналогичных систем и комплектующих элементов;разработка (или использование имеющейся) методики оценки надежности и эффективности функционирования разрабатываемой

ИС;ориентировочная оценка надежности и эффективности ИС;выбор и обоснование методов повышения надежности и эффективности ИС.Далее осуществляется сбор данных и расчет показателей надежности комплекса технических средств. К таким показателям

относятся количество, структуры и формы резервирования. Затем дается ориентировочный расчет надежности различных вариантов структуры ИС (уровни системы, вхождение в контур управления, взаимосвязи элементов системы) и, наконец, разрабатываются рекомендации по обеспечению надежности и эффективности функционирования систем. Сюда можно отнести также меры по обеспечению своевременности и достоверности решения задач в ИС.

Разрабатываются также рекомендации по определению уровня использования программных методов контроля достоверности данных и процедур защиты массивов от несанкционированного доступа. Предусматриваются методы по организации контроля на всех этапах технологического процесса обработки экономической информации и организации надежности работы персонала в системе. Разрабатывается регламент профилактического обслуживания и ремонта технических средств.

Результатом этих работ является разработка документа "Проектная оценка надежности системы".На стадии разработки рабочей документации производятся:разработка рекомендаций по внедрению системы;разработка требований по надежности системы при подготовке проекта к внедрению, при этом составляются программы приемо-

сдаточных испытаний ИС на надежность, а также разрабатываются и апробируются режимы обслуживания технических средств и сопровождения задач (комплексов задач) ИС.

При сдаче системы в эксплуатацию совместно с актом приемки могут составляться рекомендации по обеспечению требуемого уровня надежности данной системы, а также организуется сбор данных о надежности в условиях промышленной эксплуатации. Оценка показателей надежности на этой стадии производится аналитическими методами по результатам проведения испытаний.

В процессе формирования ИС осуществляется проверка соответствия выполняемых функций требованиям пользователя в части надежности реализованных решений в условиях промышленной эксплуатации, а также разработка рекомендаций по дальнейшему развитию системы. При этом производятся следующие мероприятия по обеспечению надежности:

анализ данных о надежности комплектующих элементов и системы в целом в условиях промышленной эксплуатации;оценка надежности реализованных структур ИС;сопоставление результатов;разработка рекомендаций по обеспечению заданного уровня надежности функционирования ИС.Оценка показателей надежности ИС на заключительной стадии "жизненного цикла" системы производится при помощи

обработки статистического материала о результатах эксплуатации системы методами математической статистики.Таким образом, обеспечения качества и надежности ИС является комплексной задачей, которая должна решаться на всех этапах

ее создания и функционирования. Решение такой сложной задачи невозможно без создания системы качества ИС.Система качества в общем случае представляет собой совокупность организационной структуры, ответственности, процедур,

процессов и ресурсов, обеспечивающая осуществление общего руководства качеством в рамках общей функции управления предприятием. Общее руководство качеством включает оперативное планирование, распределение ресурсов и другие систематические действия в области качества, такие, как планирование качества, проведение работ и оценка.

4. Формализация анализа и управления качествомМногочисленность учитываемых свойств, сложность и многообразие действующих причинно-следственных связей и

зависимостей, многоуровневый характер исследуемых свойств и учитываемых дефектов определили необходимость формализации анализа и управления качеством.

Анализ качества начинается с выделения основных и вспомогательных показателей и выявления действующих причинно-следственных связей. Важным методологическим принципом такого анализа является моделирование, производимое путем построения так называемой "диаграммы Исикавы". На жаргоне специалистов по управлению качеством эту процедуру иногда называют построением "рыбьего скелета качества". Появления данного наименования объясняется, по-видимому, формой диаграммы Исикавы, обобщенное представление которой дано на рис. 3 .

10

Рис. 3. Обобщенное представление диаграммы Исикавы, моделирующей факторы и причинно-следственные связи, воздействующие на показатели качества продукции и работ.

При анализе качества, базирующиеся на построение диаграмм Исикавы, последовательно проводится принцип системного подхода, а также обеспечивается учет всех наиболее существенных групп факторов, оказывающих влияние на результативные показатели качества.

Применительно к анализу качества систем и инструментальных средств автоматизации управления и обработки данных можно дать следующее представление диаграммы Исикавы (рис. 8.4).

Рассматривая диаграмму Исикавы, приведенную на рис. 4, заметим, что в ней, по существу, моделируются причинно-следственные связи между априорными (абсолютными) и апостериорными (относительными) показателями качества и все они рассматриваются в рамках процесса функционирования системы или инструментального средства при применении по назначению. При этом учитываются:

качество исходной информации, обрабатываемой системой или инструментальным средством;априорное качество системы или инструментального средства;методы и средства измерения показателей качества;влияние человеческого фактора;различие условий и технологии (методов) применения (эксплуатации) системы или инструментального средства.

Рис. 4. Диаграмма Исикавы для анализа качества систем и инструментальных средств автоматизации управления и обработки данных.

Каждая из названных групп причинных факторов рассматривается как иерархическая система факторов, при этом задачами анализа качества являются:

выделение номенклатуры факторов по каждой из групп факторов;выделение действующих между ними причинно-следственных связей;определение результирующего влияния группы факторов в целом.Все это позволяет выявить основные показатели качества и направить все усилия управления качеством именно на улучшение

основных показателей.Для того чтобы формализовать этот процесс, представим каждую группу причинных факторов в виде множества. Тогда

совокупность причинных факторов всех групп, оказывающих влияние на результирующие показатели качества, описывается кортежем:

X=F (A,B,C,D,E),где А - множество показателей качества исходной информации;В - множество априорных показателей качества системы или инструментального средства;С - множество методов и средств измерения показателей качества;D - множество воздействий, обеспечивающих учет человеческого фактора;Е - множество условий и технологий применения (эксплуатации) системы или инструментального средства;Х - множество апостериорных показателей качества;

11

F - оператор, определяющий причинно-следственные связи между показателями множества Х и множеств А, В, С, D, Е.Как уже было показано выше, пользователей и заказчиков проектов ИС, АСОИ, АРМ и т.п. интересуют именно показатели

множества X. Показатели, отнесенные нами к другим группам (и, соответственно, другим множествам), интересуют пользователей и заказчиков постольку, поскольку они оказывают влияние на результирующие показатели.

Именно к последним и предъявляются требования, по существу определяющие выбор того или иного проекта системы или инструментального средства. Такие требования суть условия, которым должны удовлетворять значения показателей качества. Их принято называть критериями оценивания, различая три класса критериев: пригодности, оптимальности и превосходства. Саму же процедуру проверки выполнимости критериев называют оцениванием качества.

Если пользователем (заказчиком) не устанавливается приоритетность тех или иных показателей, а задается лишь множество (область) допустимых значений показателей (например, достоверность выходной информации должна быть не хуже 1*10 -5 ), то процедура оценивания качества описывается критерием пригодности:

где Xi - i-й показатель качества, Х={Xi};

- множество допустимых значений показателей Xi;

- символ коньюкции высказываний;true - истинное высказывание.В ряде случаев можно указать приоритетность показателей ткачества, ранжируя их по степени важности. Если в составе

показателей качества множества Х выделяется множество показателей, к которым предъявляются особенно высокие требования их оптимальности, то процедура оценивания качества списывается критерием оптимальности

где Хк - оптимального значения к-го показателя;{k} - множество оптимизируемых показателей.Интерпретация этого выражения соответствует обобщенной постановке задачи математического программирования и может быть

определена следующим образом: проекта системы или инструментального средства, при применении которого показатели, принадлежащие к {k}, принимают оптимальные значения, а остальные находятся в заданных областях. Например, минимальная трудоемкость (или приведенная стоимость) обработки данных при выполнении ограничений на качество выходной информации - достоверность, своевременность и т.п.

В отдельных случаях требования к качеству могут быть столь высокими, что процедура оценивания качества формализуется на базе критерия превосходства

.

Читателю рекомендуется дать экономическую интерпретацию применения критерия превосходства при оценке качества ИС.Сформированные критерии описывают основные задачи анализа качества. Кроме них, задачами анализа качества являются:вычисление показателей множества Х по заданным значениям показателей множеств А, В, С, D, E;анализ чувствительности показателей множества Х к изменениям значений показателей множеств А, В, С, D, Е, а также отбор

значимых факторов;выявление показателей множеств А, В, С, D, Е, наиболее пригодных для управления качеством.Решение последней задачи замыкает в единую систему задачи анализа и синтеза качества. При этом, с точки зрения проектных

организаций, решение задач синтеза качества имеет первоочередное значение для обеспечения конкурентоспособности своей продукции.

Наиболее простым случаем решения задач синтеза качества является проектирование, когда в процессе предпроектного обследования и в техническом задании могут быть определены с весьма большой точностью значения показателей множеств А, В, С, D, Е. Задача синтеза качества становится гораздо более сложной при разработке проекта системы или инструментального средства, предназначенного для массового использования. В этом случае искомые значения показателей множества В необходимо определять в условиях неполной информированности о значениях показателей других множеств. В таких случаях говорят, что проектирование ведется в условиях риска.

Проблемы, связанные с риском, издержками (затратами) и прибылью, имеют важное значение как для компании (предприятия), так и для потребителя (конечного потребителя, пользователя, заказчика, клиента, получателя). Именно эти проблемы лежат в основе большинства видов продукции и предоставляемых услуг.

Для компании следует обращать внимание на риски, связанные с производством недоброкачественной продукции или услуг, результатом которого является потеря репутации рынка сбыта, предъявления рекламаций, претензий, юридическая ответственность, нерациональный расход трудовых и финансовых ресурсов.

Для потребителя следует обращать внимание на риски, связанные с безопасностью и здоровьем людей, неудовлетворенностью качеством продукции и услуг, эксплуатационной готовности, предъявлением рекламаций и потерей доверия.

При решении вопросов, связанных с затратами, компании следует обращать внимание в своей деятельности на вопросы, связанные с издержками из-за неудовлетворительного сбыта продукции, конструктивных недостатков, неудовлетворительных сырья и материалов, переделок продукции, ремонта, замены, повторной обработки, производственных потерь, гарантийных обязательств и ремонтов в условиях эксплуатации.

Потребителю, при решении вопросов связанных с затратами, следует обращать внимание на издержки связанные с безопасностью, затратами на приобретение, использование, техническое обслуживание, простои, ремонт и возможными затратами по изъятию продукции из потребления.

При решении вопросов, связанных с прибылью, компании следует обратить внимание на увеличение прибыли и расширение рынка сбыта.

12

Потребителю, при решении вопросов связанных с прибылью, следует обратить внимание на снижение затрат, повышение степени функциональной пригодности, повышение удовлетворенности и укрепление доверия компании.

Частично, задачи оптимального синтеза могут быть сформулированы с использованием методов стохастического программирования [7]. Наиболее же сложным случаем является тот, когда отсутствует информация, как о значениях показателей множеств А, В, С, D, Е, так и о законах распределения соответствующих случайных величин. В этом случае говорят, что проектирование ведется в условиях полной неопределенности. Наиболее типичным случаем такого проектирования является проектирование принципиально новой продукции (новых проектов ИС).

Сложность и недостаточная теоретическая проработанность задач анализа и синтеза качества привели к тому, что в теории и практике управления качеством развиваются и применяются как формализованные методы, так и методы экспертных оценок, организационные методы управления качеством.

Конкретное применение формализованных и неформализованных методов управления качеством в рациональной комбинации составляет основу выпуска подлинно высококачественной и конкурентноспособной продукции проектных организаций - экономических информационных систем, удовлетворяющих современным требованиям.

КАЧЕСТВО И НАДЕЖНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННОЙСОСТАВЛЯЮЩЕЙ ИС

1. Информация как продукт ИСВ настоящее время, когда усиливается роль товарно-денежных отношений; изучение особенностей товарной формы продукции

ИС является особенно актуальным. Сложность, дискуссионность этой проблемы обуславливается во многом сложностью природы информации как единства идеального и материального, многозначностью понятия "информация".

Существуют различные подходы как к исследованию количественных и качественных сторон информации (вероятностно-статистический, комбинаторный, алгоритмический, семантический, прагматический и др.), так и к изучению сущности информации как экономической категории, анализу стоимостных аспектов ее воспроизводства.

Рассмотрение экономических отношений людей по поводу производства, обмена, распределения и потребления информации следует начать с анализа "товарной формы" информации как "формы экономической клеточки... общества" .

Имеет ли информация товарную форму продукции ИС? Ответ на этот вопрос не столь однозначен, как это кажется с первого взгляда. Несмотря на то, что в реальной действительности мы видим, что информация продается и покупается, наличие у нее свойств товара не является общепризнанным. Еще Н.Винер отмечает, что "удел информации в типично американском мире", где товарно-денежные отношения носят всеобщий характер, "состоит в том, чтобы превратиться в нечто такое, что может быть куплено или продано". Он подчеркивал, что "информация и энтропия непригодны для того, чтобы быть товарами" вследствие своего неустойчивого характера.

В современных условиях, когда происходит сближение науки и производства, научная информация производится для обмена и приобретает меновую стоимость (хотя, конечно, товарная форма информации как продукта ИС отличается от товарной формы продукта материального производства).

Наличие двух факторов товара - потребительной стоимости и стоимости - применительно к информации позволяет сделать вывод о наличии у нее товарных свойств.

Наличие у информации свойств, позволяющих удовлетворять человеческие потребности, делает ее потребительной стоимостью, которая проявляется лишь в пользовании или потреблении и носит общественный характер. Информация производится для обмена который возможен потому, что другие потребительные стоимости есть "выражение того, что в их производстве... накоплен человеческий труд... то общее; что выражается в меновом отношении,... и есть их стоимость". Стоимость информации определяется "количеством содержащегося в ней труда", который затрачивается в течение общественно необходимого рабочего времени.

Труд, заключающийся в информации как товаре, имеет двойственный характер. С одной стороны, это конкретный и полезный труд - решение экономических задач предприятия, объединения, отрасли и т.д. В результате создается информация как качественно определенная потребительная стоимость. С другой стороны, это абстрактный труд - научно-исследовательская деятельность, образующий стоимость информации как товарной формы продукции.

Следует отметить ряд особенностей воспроизводства информации как продукции особого рода в отличие от продукции – результатов материального производства. Эти особенности появляются на стадии производства (различная степень научной неопределенности), распределения (при продаже информации ИС как производитель не лишает ее), обмена (процесс потери информации во время ее передачи) и потребления (уменьшения информации).

Некоторые особенности информации позволяют сделать вывод о том, что она обладает и нетоварными свойствами. Это относится прежде всего к информации, которая является результатом как самих фундаментальных исследований, так и их машинной обработки. Это обуславливает в принципе общественной природой информации как продукта, прежде всего, научного труда и затем уже ИС.

2. Качество информации и методология ее оценкиОдним из наиболее значимых факторов, влияющих на эффективность ИС, является качество результатной информации, под

которым по аналогии с определением качества продукции будем понимать совокупность объективных свойств информации, обуславливающих ее пригодность удовлетворять потребности конечных пользователей.

Результатная информация является продуктом ИС. Для качества информации, как и всякого продукта, существуют показатели назначения, характеризующие полезный эффект от использования информации по назначению и обуславливающие область ее применения. Кроме того, информация имеет ряд специальных свойств, входящих в состав ее качества. Их классификация проведена на рис. 1.

13

Рис. 1. Составляющие качества информацииДостоверность информации - это ее свойство не иметь скрытых ошибок. В свойстве достоверности можно выделить две

составляющие: безошибочность, т.е. свойство информации не иметь скрытых случайных технических ошибок; истинность, т.е. свойство не иметь в информации искажений, внесенных человеком намеренно (в том числе из-за непонимания).

Своевременность - свойство информации, состоящее в выполнении требований ее поступления потребителю не позднее предварительно установленного срока или через оговоренный промежуток времени после запроса. В данном свойстве можно выделить две составляющие: оперативность, т.е. свойство информации, состоящее в том, что время ее сбора и переработки удовлетворяет требованиям, определяемым динамикой функционирования ИС; срочность - свойство, состоящее в том, что время обработки информации должно удовлетворять требованиям, определяемым социально-психологическими мотивами.

Свойство защищенность информации состоит в невозможности несанкционированного ее использования или изменения. В нем можно выделить формально-техническое свойство - целостность, при котором информация, хранимая в вычислительной системе, не отличается от информации, содержащейся в исходных документах, т.е. когда не произошло случайной или преднамеренной замены или разрушения информации. Кроме этого можно выделить социально-психологическое свойство - конфиденциальность, т.е. статус, предоставляемый информации, определяющий требуемую степень ее защиты и согласованный между пользователем и ИС.

Под адекватностью обычно понимается свойство информации, заключающееся в верном отображении связей и отношений соответствующего объекта. В свойстве адекватности можно выделить составляющие: полноту - свойство, характеризующее степень отображения реальной действительности (описываемого объекта) в используемом конкретном сообщении. Данное свойство позволяет организовывать информационные модели типа "многое в одном" с помощью малого числа символов. Избирательность - социально-психологическое свойство информации, состоящее в том, что она содержит наиболее полезные сведения для лица, принимающего решения.

Совокупность Социально-психологических свойств качества информации характеризует ее ценность, то есть положительную или отрицательную значимость информационных объектов, определяемую не их свойствами, а их вовлеченностью в сферу человеческой жизнедеятельности, интересов и потребностей, социальных отношений. Это показывает, что ценность информации (ЦИ) обладает объективной и субъективной сторонами. ЦИ не может быть без ее получателя (субъективная сторона), но информация есть, и в этом ее объективность. ЦИ возникает с момента ее появления. В этом ее объективность. Таким образом, величина влияния ЦИ на качество управления зависит от качественной стороны продукта ИС и его обоснованного использования. В роли конечного продукта выступает результатная информация, получаемая через труд работников ИС.

Наибольшую роль ЦИ играет для получателя (пользователя), поскольку ее значение учитывается им при достижении тех или иных целей.

Количественная оценка тех или иных информационных совокупностей производится в процессе проведения технико-экономического анализа деятельности системы управления (объекта-потребителя информации). Так, например, в результате технико-экономического анализа деятельности машиностроительного завода среднего масштаба с мелкосерийным характером производства установлено, что использование информации о ранее выполненных проектных конструкторско-технологических решениях расширяет их заимствование минимум на 4 5%, снижает трудоемкость изготовления продукции в основном производстве на 2%, во вспомогательном - на 0,5%. На основании известных стоимостных затрат по соответствующим элементам можно рассчитать прибыль от использования данной информации (без учета затрат на ее получение).

Влияние фактора ЦИ на состояние объекта - потребителя информации характеризуется свойствами, представленными разнообразием ее информационного обеспечения. Принимая, что ЦИ зависит от ряда социально-психологических составляющих качества информации, можно утверждать, что она может иметь положительное и отрицательное значение, измеренное в конечном счете в денежном выражении. Отсюда следует, что ЦИ в ИС необходимо рассматривать как экономический фактор. Его влияние на экономику объекта-потребителя информации проявляется в зависимости от качества принятия и реализации управленческих решений. Однако фактор ЦИ оказывает влияние и на производственную деятельность ИС, выступая в роли элемента технологического процесса обработки экономической информации (ТПОЭИ). Так, подготовка информации для решения задач на ЭВМ является составной частью ТПОЭИ и оказывает влияние на качество результатной информации. Таким образом, из рассмотренных аспектов фактора ЦИ следует, что он оказывает экономическое влияние на объект управления в системе

14

управления как с позиции управленческого, так и производственного процессов. Данное положение подтверждается сущностью экономических отношений ИС и системы управления объектом, связанных с подготовкой, обработкой и использованием информации.

Можно также утверждать, что в ИС не только существует необходимость, но и имеется возможность использования информационной меры для качественной оценки влияния информации на экономику данной системы. В условиях функционирования ИС это положение становится объективным требованием. Учитывая, что подход к оценке полезного и смыслового содержания информации в ИС должен быть полностью связан с общими экономическими измерителями, стоимостью, ценой, экономическими оценками, необходимо развивать методологию измерения ЦИ. Для решения этой задачи необходимы исследование природы, связей, влияния факторов ЦИ в составе ИС и разработка методики определения ЦИ и качества функционирования системы управления объектом.

Аналитическая модель ЦИ ИС имеет следующий вид:ЦИ=ri*ni*f(Ti)*f(Ii)*f(Si)*f(Ki) 1, (1)где ЦИ - ценность информации;ri - ранговость информации;ni - периодичность использования информации;f(Ti) - срочность получения информации;f(Ii) - избирательность при использовании информации;f(Si) - моральное старение информации;f(Ki) - конфиденциальность информации.

Состав факторов (свойств) отражает экономическую сущность ИС, что подтверждается влиянием на систему каждого фактора в отдельности. Из формулы следует, что информация не будет иметь ценности, если не будет зафиксировано хотя бы одной задачи, величина ЦИ которой стремится к единице.

Данная модель отражает природу факторов. Их материальная сущность проявляется как комплекс "элементарных" воздействий на исследуемый показатель "ценность информации".

Указанные факторы (свойства) тесно взаимосвязаны друг с другом. Рассмотрим более подробно эту взаимосвязь на примере влияния срочности получения информации на ее ценность (рис. 2). Для решения задачи, формирующей некоторую совокупность информации, отводится некоторый интервал времени (Тн, Тк), где Тн - самый ранний срок начала решения задачи, определяемый временем поступления исходных данных, а Тк - наиболее поздний допустимый срок получения результатов.

Рис. 2. График зависимости ценности информации от времени (срочности) ее получения потребителем

- наиболее ранний срок окончания решения задачи, определяемый моментом времени начала решения и временем,

требующимся на решение задачи – Тр.Как правило, Тр<(Тk-Тн), т.е. время, отводимое на решение задачи, больше минимально требуемого.

Очевидно, если решение задачи проводится в сроки от до Тk, то эффект (ценность) от использования результатов задачи C(t)

можно считать постоянным, равным номинальному значению Сн, хотя при этом ИС может отказывать. Если же решение задачи завершается в момент времени tk>Тk, то ценность падает за счет потерь Сп, которые образуются в производстве от несвоевременного получения информации, причем размер потерь тем больше, чем позже получены результаты.

Рассмотрим другие, наиболее часто встречаемые на практике случаи измерения размера эффекта (ценности результатной информации) в зависимости от времени окончания решения задачи.

Для этапа экспериментальной эксплуатации, когда машинное решение задачи дублируется ручным, график зависимости ценности результатной информации от времени будет иметь вид, представленный на рис. 3.

15

Рис. 3. График зависимости ценности информации от времени ее получения потребителем (этап экспериментальной эксплуатации)

Ясно, что если решение задачи будет получено своевременно, т.е. на интервале ( >Tk), то на объекте будут использованы

результаты этого решения, дающие возможность получить эффект в размере Сн, который должен быть уменьшен на величину затрат (Сн-Ср), связанных с параллельным ручным решением. Если же информация будет получена позже срока Tk, то на производстве возникает необходимость использования результатов ручного решения задачи, вследствие чего возникнут потери в размере затрат См на машинное решение задачи.

На этапе опытной эксплуатации, характеризующемся тем, что ручное решение задачи выполняется не всегда, а лишь в случае срыва сроков решения задачи на ЭВМ, график зависимости С от времени примет вид, показанный на рис. 4.

Рис. 4. График зависимости ценности информации от времени ее получения потребителем (этап опытной эксплуатации)

В момент принимается решение о ручной обработке информации, которая заканчивается в момент времени . При этом

размер ценности результатной информации уменьшается за счет несвоевременного решения задачи и неудавшейся машинной

реализации. К моменту значение C(t) стабилизируется на уровне Ск (вообще говоря, Ск является функцией t).

Для этапа промышленной эксплуатации характерна ситуация, рассмотренная на рис. 9.4. Следует только отметить, что для задач, к которым не предъявляется жестких требований в отношении времени их решения, размер ценности результатной информации, т.е. полезного эффекта от ее использования по назначению, можно считать не зависящим от фактических сроков решения задачи. Для таких задач характерно выполнение условия Тр<<(Тk-Тн).

Некоторые из названных выше свойств имеют противоречивый характер. Так, повышение достоверности информации ведет, как правило, к увеличению сроков ее обработки, а следовательно, отрицательно сказывается на своевременности полученных результатов.

Таким образом, проблема повышения качества информации, генерируемой ИС, имеет ряд аспектов, связанных с обеспечением ее специальных свойств, формально-технических и социально-психологических составляющих. В общем случае утрата информацией любого из свойств рассматривается как частичный или полный отказ соответствующей ИС, приводящий к уменьшению эффективности ее функционирования.

Однако на практике при изучении надежности ИС основное внимание уделяется вопросам достоверности информации. Данное обстоятельство объясняется тем, что номинальные значения показателей, характеризующих своевременность, старение, защищенность и адекватность, применяются при решении вопроса о целесообразности автоматизации той или иной экономической задачи, в то время как достоверность информации, так же как и надежность технических средств, обеспечивается при создании и функционировании ИС, реализующей данную задачу. Иногда при рассмотрении вопросов информационной составляющей надежности ИС исследуется и своевременность поступления информации пользователям. При локальной оценке информационной составляющей надежности данный подход вполне правомерен. При комплексной же оценке надежности ИС, включающей и другие составляющие надежности (техническую, программную и др.), такой подход может привести к повторному учету одних и тех же факторов. Например, надежность технических средств в данном случае первый раз будет учтена как самостоятельный объект оценки, а второй - как фактор, влияющий на своевременность выполнения процедур обработки информации.

16

Для обеспечения качества информации в ИС необходимо иметь количественные показатели различных свойств информации, методы оценки этих показателей по экспериментальным данным, методы расчета качества информации для проектируемых технологических процессов обработки экономической информации. Опираясь на эти методы, можно разработать методы обоснования количественных требований к проектируемым ИС, методы синтеза ИС из условия обеспечения качества информации. Кроме того, в современных ИС необходима система управления качеством информации, призванная обеспечить специальные свойства информации, их формально-технические и социально-психологические составляющие.

Подытоживая сказанное, следует отметить, что повышение информационной составляющей надежности ИС предполагает определение множества допустимых в заданных условиях вариантов организации системы, их оценку и выбор наиболее рационального проектного решения. Учитывая большое количество оцениваемых вариантов, практическое решение данного вопроса определяет необходимость математического моделирования и автоматизации получения соответствующих показателей качества информации.

3. Классификация и анализ ошибок в экономической информацииРезультатом решения задач в ИС является вычисление по заданному алгоритму определенных показателей и формирование их в

виде твердой копии - бумажного документа (машинограммы), индицирование их на экране видеотерминальных устройств, передача по каналам связи и т.д. Следовательно, для пользователя входная и выходная информация в ИС - это документы, различающиеся по формам, числу реквизитов (слов), их значности и т.д. Соответственно и ошибки в информации могут быть отнесены к совокупности документов одного вида, к отдельному документу по его строкам, реквизитам и алфавитно-цифровым символам (АЦС). Их классификация приведена на рис. 5.

Рис. 5. Классификация ошибок в экономической информацииСимвольные ошибки характеризуют искажение АЦС и реквизитов (слов). Они проявляются в переходе истинного символа в

некотором разряде слова в ошибочный, при этом разрядность (формат) слова не меняется. В реквизите одновременно могут быть искажены один или более символов, соответственно можно говорить об одномногократных ошибках. Проведенные исследования показали, что искажения в реквизитах являются основными ошибками в информации и составляют до 80%, причем ошибка в реквизитах на 65-75% имеют символьный характер.

Из символьных ошибок до 90% составляют однократные. Заметим, что на уровне АЦС (одноразрядного слова) символьные ошибки могут быть только однократными. Для разрядности обрабатываемой экономической информации от трех до девяти АЦС основными ошибками являются однократные. Их доля составляет 90-93% от общего числа ошибок. Почти на порядок реже появляются двукратные ошибки. Их доля составляет от 7 до 10%. Среди двукратных символьных ошибок около 50% составляют перестановки символов.

Символьные ошибки могут появляться на любых этапах и операциях обработки данных. Этот вид ошибок является наиболее массовым. Достоверность информации определяется в основном ошибками этого вида.

Форматные ошибки определяют собой искажения длины формата некоторой единицы информации. В отличие от символьных форматные ошибки могут возникать в одном реквизите, в том числе и одноразрядном (например, изменение разрядности в реквизите -простая форматная ошибки), либо в группе реквизитов, строк документа или совокупности документов одного вида (сложные форматные ошибки). Форматные ошибки делятся на простые и сложные, которые в свою очередь подразделяются на однократные и многократные.

Форматная простая однократная ошибка представляет собой увеличение (уменьшение) длины реквизита на один разряд, а многократная - на два и более. Доля простых форматных ошибок в реквизитах почти в три раза меньше, чем символьных, причем наиболее вероятными являются однократный пропуск или добавление символа. Удельный вес ошибок типа пропуска, как правило, в 1,2-1,5 раза больше, чем добавление символа. Заметим же, что вероятность искажения реквизита пропорциональна его разрядности. На уровне АЦС (одноразрядного слова) форматные ошибки могут быть только простыми.

Форматная сложная однократная ошибка возникает в группе реквизитов, строк документов или совокупности документов одного вида путем пропуска (добавления) одного реквизита, строк документа или документов определенного вида, а многократная - двух или более реквизитов, строк документа или документов определенного вида. В отличие от других видов ошибок форматные сложные ошибки приводят к изменению структуры документа. Они составляют 5 - 10% и, как правило, вызывают наиболее тяжелые последствия. В частности, форматные ошибки в количественной информации (числах) приводят к погрешностям в сотни и

17

тысячи процентов истинного значения, в то время как символьные ошибки могут давать погрешности в десятки и сотни процентов. Лишь в тех случаях, когда символьные ошибки поражают младшие разряды чисел, можно говорить о погрешностях в обычном понимании этого слова. Практически большинство ошибок в числах при автоматизированной обработке эквивалентно промахам при измерениях, и с этой точки зрения ошибки в информации коренным образом отличаются от соответствующих ошибок при обычных измерениях. Положение еще усугубляется тем, что если при изменениях грубые ошибки достаточно просто выявить и исключить из рассмотрения, то при автоматизированной обработке аналогичная задача превращается в проблему.

Указанные выше виды ошибок охватывают все элементы информации в ИС - исходные данные (постоянные и переменные), программы обработки, при передаче данных по каналам связи, вводе и обработке данных на ЭВМ, результатные данные при выдаче на печать.

4. Методы обеспечения достоверности информацииВ общем случае под достоверностью понимается форма существования истины, обоснованной каким-либо способом (например,

экспериментом, логическим доказательством). Под достоверностью информации понимается степень или уровень адекватного отображения ею объективно существующих явлений, событий или процессов. Наряду с ценностью, своевременностью, полнотой, доступностью и т.д. достоверность является одним из основных свойств информации.

Достоверность, или надежность, информации связана с вероятностью возникновения ошибок. Понятие "ошибка" в данном случае целесообразно рассматривать как искажение информации, поддающееся с определенной вероятностью обнаружению и регистрации.

Ошибки, возникающие в процессе функционирования ИС, можно рассматривать как композицию следующих потоков ошибок: разработки (проектирования);производства (ошибки операторов); в исходных данных; в линиях связи при передаче данных; возникающих при записи и хранении информации на магнитных носителях; сбоев технических устройств.

При исследовании достоверности могут использоваться уже рассмотренные ранее формы задания распределений вероятностей случайных величин: F(x); f(x); Р(х); (х), т.е. достоверность может оцениваться вероятностью наличия ошибки в файле информации, плотностью ошибок, вероятностью отсутствия ошибки (собственно достоверность), интенсивностью ошибок. Следует отметить, что в качестве аргумента в данном случае могут использоваться как время (t), так и объем (Q) обрабатываемой информации (чаще всего в знаках). В случае экспоненциального характера функции вероятности отсутствия искажения интенсивность отказов является величиной, обратной среднему объему информации, приходящемуся на одну ошибку.

В общем виде постановка задачи обеспечения рациональной достоверности результатной информации может быть сформулирована следующим образом: из допустимого множества приемов и методов повышения достоверности выбрать такое его подмножество, которое обеспечивало бы минимальные суммарные потери, обусловленные, с одной стороны, приведенными затратами на создание и функционирование системы, а с другой - потерями от низкой достоверности результатной информации.

Состав допустимого множества приемов и методов повышения достоверности предопределяется причинами искажения информации в процессе ее обработки. К таким причинам чаще всего относят: ошибки проектирования; ошибки, связанные с потерей точности вследствие наличия погрешности в исходных данных, ограничений на длину машинного слова, погрешности расчетных формул; случайные или преднамеренные искажения при регистрации информации в первичных документах (или носителях); ошибки при переносе информации на машинные носители; помехи в линиях связи при передачи данных; искажения вследствие сбоев технических устройств; искажения, возникающие при хранении данных.

Каждому типу причин искажений информации может быть поставлен в соответствие один или несколько методов их устранения. Так, искажения, вызванные ошибками проектирования и потерей точности, во многом схожи с программными ошибками. Появление ошибок такого типа функционально зависит от текущей входной информации и состояния системы. Поэтому для их устранения могут быть использованы приемы и методы обеспечения надежности программ.

Остальные причины искажения информации имеют стохастический характер, что предопределяет возможность более широкого применения некоторых методов, известных из теории надежности технических систем. Однако с учетом специфики информации (например, отсутствие физического износа) и ее значения как продукта функционирования ИС можно выделить:

- приемы и методы, обеспечивающие уменьшение вероятности внесения ошибок;- приемы и методы обнаружения и исправления ошибок.К первой группе относятся: методы, направленные на уменьшение вероятности сбоев технических средств, уменьшение

удельного веса работ, выполняемых с участием человека как наименее надежного звена ИС;повышение квалификации и стимулирование высокого качества работы операторов; использование удобных для оператора форм представления исходной информации и т.д.

Эффективность организационно-технических мероприятий, направленных на реализацию данных методов, имеет известные ограничения. Так, использование более надежных, а, следовательно, и более дорогих технических средств может значительно снизить экономическую эффективность системы. Повышение качества работы оператора ограничено психофизиологическими возможностями человека и сопряжено, как правило, с увеличением времени выполнения соответствующих операций.

Методы второй группы предполагают выполнение контрольных операций и соответствующую выявленным ошибкам коррекцию информации.

В качестве аспектов классификации данных методов обычно выделяют:- охват операций технологического процесса обработки данных;- тип избыточности;- используемые средства реализации контроля;- используемый метод исправления ошибок.С точки зрения охвата операций технологического процесса в множестве методов контроля и исправления данных можно

выделить два подмножества: внутриоперационные и послеоперационные методы контроля. В первое подмножество входят методы контроля, позволяющие выявить и исправить ошибки, сделанные в ходе выполнения операции, результаты которой контролируются. Сюда, например, относят методы контроля перфорации, позволяющие определить ошибки в информации, возникающие при ее переносе на машинные носители, но не обнаруживающие искажения данных при их регистрации в первичных документах. Второе подмножество включает методы контроля, позволяющие выявить ошибки, сделанные при выполнении

18

нескольких, а в частном случае всех предшествующих операций. К таким методам можно, например, отнести контроль, основанный на смысловой проверке информации.

В зависимости от типа избыточности выделяют методы контроля, использующие естественную избыточность и специально вводимую функциональную, техническую, информационную, программную, временную избыточность.

Естественная избыточность бывает, как правило, информационной и связана с наличием логических соотношений показателей и использованием имеющейся в системе нормативно-справочной информации. Кроме того, для многих ИС естественно является и временная избыточность, проявляющаяся в наличии некоторого интервала времени между периодом наиболее раннего завершения обработки информации и моментом передачи информации пользователю. К данной группе методов относится различного типа логический контроль информации, содержащейся как в пределах одного массива, так и в разных наборах данных, контроль, основанный на сопоставлении со справочниками, номенклатурами-ценниками и т.д. Как показывает практика, методы контроля данной группы экономически наиболее эффективны, так как не требуют дополнительных затрат, связанных с введением специальной избыточности.

Однако возможности данных методов, как правило, ограничены, так как далеко не все обрабатываемые единицы информации взаимосвязаны.

Наиболее представительная группа методов контроля и исправления информации предполагает введение того или иного типа избыточности. Для большинства ИС является характерным введение специальной информационной избыточности. Сюда следует отнести методы, основанные на сравнении массивов, подготовленных на основе одних и тех же первичных документов, счетный контроль, верификацию, контроль по модулю, использование кода Хепинга и т.д.

С точки зрения используемых средств реализации контроля можно выделить методы контроля, реализуемые человеком (например, самоконтроль оператора), аппаратурные и программные методы. Выделение последней подгруппы до некоторой степени условно, так как естественно, что реализация программных средств предполагает использование техники, однако в отличие от сугубо аппаратных методов в данном случае необходима разработка соответствующих программ.

В зависимости от используемых методов исправления ошибок следует выделять методы обеспечения достоверности с неавтоматическим и автоматическим исправлением ошибок. В настоящее время наиболее распространены методы первой группы, предполагающие участие человека в анализе результатов контроля и подготовке корректуры. Автоматическое исправление ошибок используется гораздо реже и распространено в основном на призначную информацию и в некоторых случаях на данные, передаваемые по каналам связи. Однако на практике известны примеры использования автоматической корректировки обрабатываемой информации.

Один из возможных вариантов реализации такого подхода можно представить следующим образом. Предположим, в систему необходимо ввести очень важную информацию, представленную в виде документов табличной формы. На первом этапе обработки информации в данном случае рассчитываются контрольные суммы по строкам и графам документов. На втором этапе информация переносится на машинный носитель и вводится в память ЭВМ. С помощью программы контроля проверяются контрольные суммы, и в случае обнаружения расхождений определяются координаты ошибочного реквизита. При концентрации ошибок в одной графе или в одной строке документа происходит автоматическое их исправление и выдача соответствующего сообщения на печать. В противном случае выдаются традиционные сообщения об ошибках. Особенно выгоден данный подход при наличии соответствующей естественной избыточности (необходимых контрольных сумм).

Многообразие методов контроля и исправления информации, конкретные условия их использования не позволяют однозначно решить вопрос о их применении в том или ином случае без проведения расчетов, связанных с оценкой эффективности различных методов.

5. Оценка достоверности информацииБольшинство типов ошибок, возникающих при обработке информации, имеют стохастический характер. Поэтому наиболее

распространенным для оценки достоверности является вероятный показатель. Вероятность искажения некоторой единицы информации представляется как

, (2)

где n - число искажения единиц информации;N - общее число обрабатываемых единиц информации.В качестве единицы информации в зависимости от целей и условий расчета могут использоваться двоичные символы, алфавитно-

цифровые символы, реквизиты, строки документов, документы, файлы. Известные для некоторого процесса средние значения

показателя позволяют определить вероятность неискажения единицы информации , количество ошибочных единиц

информации в объеме , ориентировочное значение вероятности неискажения заданного объема данных и т.д.

Значения , характеризующие недостоверность информации после выполнения элементарных операций, определяются чаще

всего на основе статистической обработки эмпирических данных. С методикой оценки и результатами расчетов данных показателей можно ознакомиться в работе.

Выявленные наиболее важные для последующего изложения материала значения и зависимости от таких факторов, как

разрядность реквизитов, количество знаний, участвующих в вычислениях, и т.д., представлены в табл. 1. Таблица 1№

п/пКраткая характеристика показателя Расчетная формула (интервал значений)

1. Вероятность искажения реквизита, состоящего из F

разрядов ( ), при выборке данных из источников и записи

их в первичный документ

19

2. Вероятность искажения реквизита при кодировании информации (наименований) цифровыми кодами (кодирование и запись)

3. Вероятность искажения реквизита при децентрализованной регистрации, совмещенной с заполнением документов (аппаратура-регистраторы информации, персональные компьютеры). Регистрация выполняется неквалифицированными операторами, для которых подготовка информации – неосновная служебная обязанность

4. Вероятность искажения результата ( ) суммирования КF

слагаемых (80<КF>2), каждое из которых имеет среднюю

разрядность

5. Вероятность искажения F-разрядного реквизита при централизованной подготовке данных с использованием клавиатурных устройств

6. Вероятность искажения АЦС ( ) при передаче данных по телеграфным каналам связи

7. Вероятность искажения двоичного символа в процессе передачи данных с использованием устройств повышения достоверности

8. Вероятность искажения АЦС (аппаратура FS-1500)

9. Вероятность искажения АЦС вследствие ненадежности технических средств, характеризующихся интенсивностью сбоев , при формировании результатного набора данных объемом Q в течение времени t

Как показывает практика, значения , характеризующие выходную информацию, формируемую в результате последовательного

выполнения операций заполнения первичных документов, регистрации данных на машинные носители и обработки их на ЭВМ, настолько велики, что получить приемлемый результат без мероприятий, повышающих достоверность, невозможно. Реализация этих мероприятий предполагает в частности включение в технологический процесс обработки данных операций контроля информации и исправления выявленных ошибок. Качество контрольных операций может быть оценено вероятностями

обнаружения ( ) или необнаружения ( ) ошибки в единице информации. Вероятность искажения информации при

исправлении ошибок чаще всего принимается равной соответствующему показателю, характеризующему основную операцию (т.е. операцию, результаты выполнения которой контролируются).

Если принять допущение, что все выявленные в результате контроля ошибки исправлены верно, а искажения единицы

информации после выполнения основной контрольной и корректирующей операций ( ) может быть вычислена следующим

образом:

, (3)

где - вероятность искажения единицы информации до операций контроля и исправления.

Следовательно,

, (4)

где - вероятность необнаружения ошибки;

nn - число искажений единицы информации после выполнения операций контроля и исправления;ng - число искаженных единиц информации до выполнения операций контроля и исправления.В качестве единицы информации при оценке К01 используется алфавитно-цифровой символ, реквизит и т.д. Численные значения

К01, характеризующие различные методы контроля, могут быть определены на основе непосредственного расчета вероятностей, сбора и статистической обработки эмпирической информации, имитационного моделирования процессов обработки данных. Непосредственный расчет К01 рассмотрим на примере оценки метода контрольного суммирования. В основу метода положено суммирование n чисел, содержащихся в некоторой порции информации (например, в строке, графе, документе и т.д.), и введение в первичный документ контрольных чисел, которые сравниваются с соответствующими суммами, полученными в результате работы программы контроля. Важно отметить, что контроль не распространяется на ошибки, допущенные при составлении первичного документа.

Из всего множества ошибок, допускаемых при переносе данных на машинные носители, рассматриваемый метод контроля не всегда может обнаружить искажения, "компенсирующиеся" в пределах обрабатываемой порции, и ошибки, вызванные пропуском или добавлением лишних порций информации.

Для оценки вероятности необнаружения ошибки в первом случае рассмотрим совокупность из контролируемых и контрольных

реквизитов, входящих в одну порцию информации, как некоторую систему, включающую n+1 элементов. С вероятностью

20

каждый контролируемый m-разрядный реквизит может быть искажен при переносе на машинный носитель и вводе в ПЭВМ. Контрольная сумма, кроме того, может быть искажена и в процессе ее вычисления.

Предположим, что количество разрядов (1), выделенное для контрольной суммы, позволяет избежать переполнения. Очевидно, что количество возможных ошибок в пределах одного десятичного числа равно 10m-1, и число различных ошибок в двух числах - (10m-1)2. Ошибки 1 и 2 в двух числах не будут обнаружены, если 1+2=0, т.е. ошибка, сделанная в одном числе, однозначно предопределяет значение ошибки во втором числе, при котором искажения не будут обнаружены. Следовательно, из общего числа ошибок (10m-1)2 не будут обнаружены 10m-1, то есть вероятность пропуска ошибки в двух числах Р2 =1/(10m-1). Ошибки в трех числах не будут обнаружены этим методом, если 1+2+3=0. Если это равенство соблюдается, ошибки в двух числах однозначно предопределяют ошибку в третьем числе. Всего существует (10m-1)2 различных ошибок в двух числах, но из них (10m-1) будут удовлетворять сравнению 1+2=0, а, следовательно, противоречить исходному условию (наличие трех ошибок). Отсюда получаем вероятность пропуска ошибки одновременно в трех числах:

Р3= [(10m-1)2 - (10m- 1)]/(10m-1)31/(10m-1). (5)Аналогично можно показать, что вероятность пропуска ошибки одновременно в i числах (i>l) Pi>11/(10m-1).Вероятность наличия в порции более одной ошибки (Hi>1) равна:Hi>1=1-H0-H1. (6) где Н0 - вероятность неискажения порции информации;H1 - сумма вероятностей состояний системы, характеризующихся искажением одного реквизита.Вероятность неискажения порции предполагает отсутствие ошибок как в контролируемых, так и в контрольном реквизите.Следовательно,

, (7)

где - вероятность искажения контролируемых m-разрядных реквизитов;

- вероятность искажения -разрядной контрольной суммы.

Сумма вероятностей состояния системы, характеризующихся искажением ровно одного реквизита, может быть вычислена следующим образом:

. (8)

Так как , вероятность ошибки в числовом реквизите ( ), входящем в некоторую порцию информации,

рассчитывается следующим образом:

(9)

При некоторых видах контрольного суммирования формула не полностью отражает вероятность искажения информации. Так, при расчете контрольных сумм по строкам документа и последующем переносе информации на машинные носители возможны пропуски или добавления лишних (дублирующих) порций информации. Вероятности пропуска или добавления реквизитов в

результате этих событий колеблются в пределах от 0,1* до 0,13* .

Так как вероятность необнаружения данного типа ошибок при контроле, основанном на расчете итогов по строкам, равна 1,

значение , учитывающее оба рассмотренных фактора (компенсацию ошибок и пропуск строки), рассчитывается по

следующей формуле:

. (10)

Аналогичным образом могут быть получены формулы, необходимые для оценки других методов контроля и верификации, семантического контроля и т.д.

Значения показателей и K01, характеризующие результаты выполнения отдельных элементарных операций, являются основой оценки достоверности информации, получаемой в результате выполнения совокупностей взаимосвязанных операций и всего технологического процесса в целом. В результате оценки может быть определена либо вероятность неискажения (искажения) выходной информации, либо вероятность неискажения (искажения) единицы информации. При втором подходе в качестве единицы информации чаще всего используют алфавитно-цифровой символ.

Остановимся более подробно на моделях процессов преобразования, характерных для данного подхода.Простейшим случаем взаимосвязи операций является их последовательное выполнение без включения контрольных и

корректирующих процедур. Фрагмент схемы такого процесса приведен на рис. 6.

Рис. 6. Простейший случай соединения операций

21

В данном случае каждая операция характеризуется некоторой вероятностью искажения обрабатываемой информации . Причем

набор данных, вероятность искажения которого оценивается, обрабатывается на всех включенных в процесс операциях.

Вероятность искажения единицы информации после выполнения n таких операций ( ) равна:

. (11)

Более сложный случай предполагает распараллеливание процесса обработки информации, когда отдельные ее части обрабатываются путем реализации операций, характеризующихся различными значениями вероятностей искажения информации. Например, одна часть данных может регистрироваться вручную, а другая с помощью датчиков. Фрагмент такой схемы представлен на рис. 7.

Рис. 7. Параллельное выполнение операций

Каждая операция в данном случае характеризуется удельным весом (долей) обрабатываемой информации и вероятность

искажения результатной информации i. Вероятность искажения единицы результатного объема информации ( ) вычисляется по

следующей формуле:

. (12)

Простейший случай включения в процесс внутриоперационного контроля отображен на рис. 8.

Рис. 8. Внутриоперационный контрольПри выполнении операций, представленных на рисунке, происходит некоторая обработка информации, в процессе которой

информация искажается с вероятностью . С вероятностью обнаруживаются ошибки, допущенные на i-й операции.

Показатель характеризует вероятность искажения информации при ее корректировке. Вероятность искажения информации

после реализации данных операций ( ) определяется следующим образом:

. (13)

В некоторых случаях операции контроля и корректировки включаются в процесс несколько раз (N-кратный контроль). Фрагмент такого процесса представлен на рис. 9.9.

Рис. 9. N - кратный контрольЧасть схемы, обведенная пунктирной линией, выполняется N раз. Математическая модель достоверности, обеспечиваемой

данной совокупностью операций, имеет следующий вид:

22

. (14)

Довольно часто исправление ошибок осуществляется путем повторного выполнения основной операции до тех пор, пока в процессе контроля выявляются ошибки (см. рис. 10).

Рис. 9.10. Контроль с повторной обработкойМодель, соответствующая этой совокупности операций, может быть представлена следующим образом:

(15)Как уже отмечалось, некоторые виды контроля имеют межоперационный характер. Фрагмент схемы технологического процесса,

отображающий такой контроль, представлен на рис.11.

Рис. 11. Межоперационный контроль информацииНа схеме 9.11 в целях повышения наглядности операции, результаты которых контролируются, соединены последовательно и не

содержат контролей. В реальных же процессах могут быть использованы самые разнообразные сочетания рассмотренных выше типов соединений. Математическая модель процесса, отображенного на рисунке, имеет следующий вид:

. (16)

Кроме показателей, рассчитываемых на основе рассмотренных выше моделей, в процессе оценки операций непосредственно обработки информации на ПЭВМ, при известных допущениях, связанных с использованием экспоненциального закона распределения вероятностей, может быть применена следующая формула:

, (17)

где - вероятность искажения единицы информации в процессе обработки данных на отдельных устройствах ПЭВМ

(предполагается, что каждый сбой приводит к ошибке в обрабатываемых данных); - интенсивность сбоев используемого технического устройства;

t - время использования устройства:Q - объем информации.Применение рассмотренных элементарных показателей и моделей отдельных фрагментов процессов преобразования информации

создает необходимые предпосылки для построения моделей реальных технологических процессов обработки данных.Построение и использование таких моделей, как правило, предполагает выявление допустимых вариантов технологии обработки

данных, разработку соответствующих схем достоверности, разметку схем и математическое их описание, расчет показателей достоверности, уточнение схем и/или моделей (в случае необходимости), выбор наиболее рационального варианта.

ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИС И МЕТОДЫ ЕЕ ОЦЕНКИ В экономической литературе и хозяйственной практике при рассмотрении вопросов результативности вложения средств в

автоматизацию обработки информации широко используются понятия эффекта и эффективности. В общем случае эффект производства есть проявление воздействия результата полученного в данной системе, на соседнюю систему.

Эффективность – это не сам результат, а его отношение к затратам. Как результат производства эффект является его целью и в качестве таковой выражает сущность основного экономического закона. Эффективность производства выражает не саму цель, а

23

степень ее реализации. Отсюда эффективность ИС - это свойство системы достигать конечной цели, т.е. получать продукт труда с заданным качеством в заданных условиях, а также обусловленные достижением цели результаты или эффект от них.

Сравнивая данное определение и определение надежности ИС, отметим, что надежность - это процессуальное свойство ИС, а эффективность - это результирующее свойство ИС.

В зависимости от поставленных целей и задач применение ИС в управлении производством позволяет выделить три основных вида эффективности: социальную, техническую и экономическую.

Социальная в наиболее общем виде характеризуется степенью удовлетворения потребностей, влиянием на жизненный уровень населения. В результате использования технических средств для совершенствования управления социальные аспекты автоматизации проявляются как относительно работников, занятых непосредственно эксплуатацией ИС, так и относительно работников, труд которых преобразовался в связи с передачей монотонной технической части его ЭВМ. Кроме того, влияние автоматизации распространяется и на членов общества, социальное обслуживание которых улучшается в связи с внедрением ЭИС. Следует отметить, что в настоящее время еще не разработаны методы и показатели оценки социальной полезности того или иного мероприятия.

Техническая эффективность характеризуется конкретными данными быстродействия выполнения определенных операций, увеличением пропускной способности технических средств и систем загрузкой и занятостью систем и т.д. Для оценки показателей технической эффективности используются аналитические методы теории массового обслуживания и теории игр, а также методы статистического (имитационного) моделирования. Значительным недостатком показателей технической эффективности является их несопоставимость при оценке мероприятий, влияющих на разные технические характеристики или объекты.

Как сложность любых предметов в условиях товарного производства выражается в стоимостной форме для сопоставимости одного относительно другого и приведения их к единому эквиваленту, так и эффективность мероприятий облекается в экономическую форму. Экономическая эффективность исчисляется как соотношение стоимостного эффекта от внедрения ИС к стоимости самой системы и разность затрат на ее создание и эксплуатацию за определенный период времени.

Показатель экономической эффективности может иметь лишь приближенное значение в связи с трудностью определения составляющих компонент эффекта, полученного за счет внедрения ИС. При этом основную трудность составляет разделение результатов, полученных за счет мероприятий по совершенствованию управления и соответствующих величин, получаемых за счет других мероприятий (например, автоматизации и повышения качества принимаемых решений).

Любое усовершенствование организации производства, конструкции и технологии изготовления выпускаемой продукции сопровождается изменениями в методах управления, причем мероприятия по совершенствованию управления могут включаться или не включаться в состав работ по созданию автоматизированной системы. Такие мероприятия, как регламентация режима рабочего дня и недели, упорядочение времени и методов проведения совещаний, введение рациональных документов и их унификация, создание простейших информационно-поисковых систем и целый ряд других, практически ничего не стоят. В то же время их эффект трудно оценить, поскольку он проявляется в лучшем понимании работниками своих задач, облегчении их работы, улучшении психологического климата в организации. Эффект от такого рода мероприятий неотделим от эффекта создания и внедрения ИС, но он составляет весьма значительную величину. Так, в одном из документов американского общества инженеров электротехники указывается, что 80% эффекта (выраженного в приращении прибыли) при внедрении электронной обработки данных было получено за счет исследования и реорганизации процессов управления в фирме, закупавшей ПЭВМ, и лишь 20% - непосредственно за счет обработки информации на ПЭВМ.

Для определения экономической эффективности автоматизированных систем существует целый ряд типовых методик, используемых с учетом специфики данного органа управления и организации в нем процесса внедрения автоматизированной системы.

В экономическом аспекте ИС, как и любой вид (продукт) новой техники, должны обеспечивать требуемый уровень эффективности затрат на свое проектирование и внедрение (своевременно вводиться в эксплуатацию и окупать затраты на создание), бесперебойно функционировать, давая максимальный эффект, способствовать соблюдению хозрасчетных интересов организации - объекта хозяйствования (компании, корпорации, фирмы или предприятия), повышению планируемого уровня показателей деятельности организации, и в первую очередь прибыли и рентабельности.

Указанные требования могут быть формализованы в виде следующих условий:

где Эt - величина экономии, получаемой с момента внедрения ИС до окончания периода окупаемости полных затрат на создание ИС, т.е. на участке

t=Тл-Тр;Тл - продолжительность периода от начала осуществления затрат на создание ИС (начала ее разработки) до момента полной

окупаемости этих затрат;Тр - продолжительность периода от начала разработки ИС до сдачи ее в промышленную эксплуатацию;Кд

а - полные затраты на создание ИС;Эгод- годовой прирост прибыли (годовая экономия) в результате функционирования ИС;ΔА - годовой прирост объема реализуемой продукции, работ (услуг) в связи с функционированием ИС;Эгод

б, ΔАб - значения, соответственно, годовой экономии и прироста объема выпуска (реализации) продукции.Условия означают, что в течение времени Тл, установленного от начала разработки, ИС должна обеспечить получение суммарной

экономии Эt в размере, достаточном для покрытия вложенных затрат на ее создание Кда , система должна также обеспечить

получение определенных величин показателей Эгод, ΔА для достижения заданных уровней общей рентабельности и прибыли объекта, эффективности затрат на разработку ИС.

В состав предпроизводственных затрат включаются затраты на научно-исследовательские и проектные работы по внедрению ИС, включая разработку и приобретение алгоритмов и программ, привязку типовых прикладных программных средств и средств

24

автоматизации проектирования к конкретному объекту управления, составление инструкций, справочников и других документов, подготовку и переподготовку кадров. В случае использования типовых проектных решений и средств автоматизации проектирования, в предпроизводственные затраты включаются лишь расходы на разработку оригинальных решений конкретного мероприятия и привязку к нему типовых проектных решений, а также расходы на освоение используемых средств автоматизации проектирования. Величина предпроизводственных затрат рассчитывается, как правило, на основе согласованных договорных цен на научно-техническую продукцию и услуги по ее освоению.

Полные (капитальные) затраты включают затраты на приобретение ПЭВМ, периферийных устройств, средств связи, вспомогательного оборудования и прочей оргтехники (с учетом затрат на транспортировку, монтаж, наладку и пуск), производственно-хозяйственного инвентаря, а также на строительство (реконструкцию) зданий и сооружений, необходимых для функционирования вычислительной техники с учетом остаточной стоимости высвобождаемого оборудования. В составе полных затрат необходимо учитывать также затраты на предотвращение отрицательных социальных, экономических и других последствий, вызванных внедрением ЭИС.

Кроме того, целесообразность и эффективность внедрения ЭИС должны оцениваться при рассмотрении конкретных задач.Надежность программного изделия.

Модели надежностиОдной из важнейших характеристик качества ПИ является надежность.Надежность - это свойство ПИ сохранять работоспособность в течении определенного времени, в определенных условиях

эксплуатации с учетом последствий для пользователя каждого отказа.Рабоспособным называется такое состояние ПИ, при котором оно способно выполнять заданные функции с параметрами,

установленными требованиями технического задания. С переходом ПИ в неработоспособное состояние связано событие отказа.Причиной отказа является невозможность его полной проверки в процессе теситрования и испытаний. При эксплуатации ПИ в

реальных условиях может возникнуть такая комбинация входных данных, которая вызывает отказ. Таким образом, работоспособность ПИ зависит от входной информации, и чем меньше эта зависимость, тем выше уровень надежности.

Рассмотрим основные количественные показателии надежности программ:1.Вероятность безотказной работы Р(t3) - это вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ системы не возникает.Наработка - продолжительность или объем работы:

Р(tЗ) = Р(t ³ tЗ),где t - случайное время работы, tЗ - заданная наработка.2.Вероятность отказа - вероятность того, что в пределах заданной наработки отказ системы возникает. Этот показатель, обратный

предыдущему.Q(tЗ) = 1 - Р(tЗ)

3. Интенсивность отказов системы (t) - это условная плотность вероятности возникновения отказа в определенный момент времени при условии, что до этого времени отказ не возник.

,

где f (t) - плотность вероятности отказа в момент времени t.

Существует следующая связь между (t) и P(t)

В частном случае при = const P(t) = exp ( - (t)).

Если в процессе тестирования фиксировать число отказов за определенный временной интервал, то (t) - число отказов в единицу времени.

4.Средняя наработка до отказа Тi - математическое ожидание времени работы ПИ до очередного отказа.

где t - время работы ПИ от (к-1) до к-го отказа. Иначе среднюю наработку на отказ

Тi = (t1 + t2 + … + tn) n = ( i / n )

где ti - время работы между отказами, n - количество отказов.5.Среднее время восстановления Тв - математическое ожидание времени восстановления tbi - времени, затраченного на

обнаружение и локализацию отказа - to,p,i, времени устранения отказа - t y,o,i - времени пропускной проверки работоспособности - tp,p,i.

tвi = to,p,i + ty,o,i + tp,p,i

где tbi - время восстановления после i -го отказа

Твi = i / n ,

где n - количество отказов.Для этого показателя термин "время" означает время, затраченное специалистом на перечисленные виды работ.

25

6.Коэффициент готовности Кг - вероятность того, что ПИ ожидается в ратоспособном состоянии в произвольный момент времени его использования по назначению:

Кг = Тi / (Ti + Tв)Основным средством определения количественных показателей надежности являются модели надежности, под которыми

понимают математическую модель, построенную для оценки зависимости надежности от заранее известных или оценненых в ходе создания ПИ параметров.

Все модели надежности можно классифицировать по тому, какой из процессов они поддерживают (предсказывающие, прогрнозные, измеряющие,оценивающие).

Рассмотрим классификацию моделей ПС (МНПС), приведенную на рис.

Рис. Классификационная схема МНПСМПНС подразделяются на аналитические и эмпирические. Аналитические модели дают возможность рассчитать комплексные

показатели надежности, основываясь на данных о поведении программы в процессе тестирования 9измеряющие и оценивающие). Эмпирические модели базируются на анализе структурных особенностей программ. Они рассматривают зависимость показателей надежности от числа межмодульных связей, количества циклов в модулях, отношение количества прямолинейных участков программы к количеству точек ветвления и т.п. Часто эмпирические модели не дают конкчных результатов показателей надежности, однако они включены в классификацию, так как развитие этих моделей позволяет выявить взаимосвязь между сложностью ПС и его надежностью. Эти модели можно использовать на этапе проектирования ПС, когда осуществлена разбивка на модули и известна его структура.

Аналитические модели представлены двумя группами: динамические модели и статистические. В динамических МНПС поведение ПС (появление отказов) рассматривается во времени. В статистических моделях появление отказов не связывают со временем, а учитывают только зависимость количества ошибок от числа тестовых прогрнов (по области ошибок) или зависимость количества ошибок от характеристики входных данных (по области данных).

Для использования динамических моделей необходимо иметь данные о появлении отказов во времени. Если фиксируются интервалы каждого отказа, то получается непреывная картина появления отказов во времени (группа динамических моделей с непрерывным временем).

С другой стороны, может фиксироваться только число отказов за произвольный интервал времени. В этом случае поведение ПС может быть представлено только в дискретных точках (группа динамических моделей с дискретным временем).

Рассмотрим некоторые модели.Модель ШуманаИсходные данные для модели Шумана, которая относится к аналитическим моделям дискретного времени, собираются в

процессе тестирования ПС в течение фиксированных или случайных временных интервалов. Каждый интервал, это стадия, на которой выполняется последовательность тестов и фиксируется некоторое число ошибок. При использовании модели Шумана предполагается, что тестирование проводится в несколько этапов.

26

МИПС

ЭмпирическиеАналитические

СтатическиеДинамические

НепрерывныеДискретные

МодельДжелинского-

Мораиды

По областиданных

По областиошибок

МодельШумана

Модифици-рованнаямодель

Шумана

Модельсложности

Модель определяю-щая время доводки

программы

МодельМусса

Модельпереходных

вероятностейМодель

La Padula

МодельШика-

Волвертона

МодельНельсона

МодельМиллса

МодельЛипова

Простаяиндуктивная

модель

МодельКоркорэна

Каждый этап представляет собой выполнение программы на полном комплексе разработанных тестовых данных. Выявление ошибки регистрируются, но не исправляются. По завершении этапа на основе собранных данных о поведении ПС на очередном этапе тестирования может быть использована модель Шумана для расчета количественных показателей надежности. После этого исправляются ошибки, обнаруженные на предыдущем этапе, при необходимости корректируются тестовые наборы и производится новый этап тестирования. При использовании модели предполагается, что исходное количество ошибок в программе постоянно и в процессе тестирования может уменьшаться по мере того, как ошибки выявляются и исправляются. Новые ошибки при корректировке не вносятся.

Предполагается, что до начала тестирования в ПС имеется Ет ошибок. В течение времени тестирования t обрануживается Ее

ошибок в расчете на команду в машинном языке. Таким образом, удельное число ошибок, на одну машинную команду, оставшихся в системе после t времени тестирования, равно:

Ег (t) = Ес (t),

где IT - общее число машинных команд, которое преполагается постоянным.Значение функций частоты отказов z (t) пропорционально числу ошибок, оставшихся в ПС после израсходованного времени ?:

z (t) = С Ег (t), где С - некоторая константа, t - время работы ПС без отказа.Тогда, если время работы ПС без отказа t отсчитывается от точки t = 0, а t остается фиксированным, функция надежности, или

вероятность безотказной работы на интервале от 0 до t равна: 1R( t, t) = exp { C [ Ег / IT - Ее (t)] t}

tСР =

В данных выражениях не известны начальное значение ошибок в ПС Ет и коэффициент пропорциональности С. Их можно вычислить исходя из следующих рассуждений:

Время тестирования t складывается из времени каждого прогона:t = t1 + t2 +… + tn

Предположим, что интенсивность появления отказов равна и постоянно, можно вычислитьее как число ошибок в единицу времени

= ,

где Ai - количество ошибок на i-том прогоне

tСР =

Имея данные для двух различных моментов тестирования tА и tВ, которые выбираются произвольно с учетом требования, чтобы ЕС (tВ) > ЕС (tA). Сопоставив уравнения для tСР при tA и tВ, получим

;

.

Вычисляя выражения, получим:

ЕТ =

Подставляя ЕТ в выражение для 1 / tA, получим оценку для второго неизвестного параметра:

С =

Получив неизвестные ЕТ и С, можно рассчитать надежность. R (t,t)Пример В тестируемой программе 1000 операторов. В процессе прогонов получены следующие данные:N программы 1 2 3А 4 5 6 7 8 9 10В

количество ошибок

5 4 2 5 7 2 3 3 2 3

время прогона 4 4 3 4 6 4 4 5 3 2Решение: нужно выбрать две точки так, чтобы число ошибок, найденных на интервале А ¸ В, было больше, чем на интервале 0 ¸

А.ЕС(tА) = 11/1000 = 0,011 - ошибка, найденная соответственно на этапе

тестирования 0 ¸ А.ЕС(tВ) = 0,025 - то же на этапе А ¸ В

27

tА = 11 tВ = 28 - время тестированияА = 11 / 11 = 1 В = 25/28 = 0,89 - интенсивность проявления ошибок на 1 и 2 интервалах

ЕТ = 1000 (0,8911× 0,11 - 0,025) / (0,8911 - 1) = 15,2 / 0,11 = 138 ошибок

С = =

Подставляя различные t при t = 39, можно рассчитать по формуле R (t, t) вероятность безотказной работы в течение соответствующего времени.

Модель МусаМодель Муса относят к динамическим моделям непрерывного времени. Это значит, что в процессе тестирования фиксируется

время выполнения выполнения программы (тестового прогона) до очередного отказа. Но считается, что не всякая ошибка ПС может вызвать отказ, поэтому фиксируется обнаружение более одной ошибки при выполнении программы до возникновения очередного отказа.

Считается, что на протяженни всего жизненного цикла ПС может произойти М0 отказов и при этом будут выявлены все N0

ошибки, которые присутствовали в ПС до начала тестирования.Общее число отказов М0 связано с первоначальным числом ощибок N0 соотношением:N0 = В М0, где В - коэффициент уменьшения ошибок.После проведения тестирования, на которое потрачено определенное время t, зафиксированно m отказов и выявлено n ошибок.Тогда из соотношения n = Bm можно определить коэффициент уменьшения числа ошибок В как число, характеризующее

количество устраненных ошибок, приходящихся на один отказ.Один из основных показателей надежности, который рассчитывается по модели Муса-средняя наработка на отказ.

Т = ,

где t - время работы до отказа.По модели Муса средняя наработка на отказ зависит от суммарного времени функционирования t.

Т = Т0 exp ( ),

где Т0 - средняя наработка на отказ в начале испытаний; С - коэффициент сжатия тестов.Если один час тестирования соответствует 12 часам работы в реальных условиях, то коэффициент сжатия тестов равен 12.Параметр Т0 - средняя наработка на отказ до начала тестирования, можно предсказать из следующего соотношения:

Т0 = ,

где f - средняя скорость исполнения программы;k - коэффициент проявления ошибок;N0 - начальное число ошибок.

Надежность R выражается равенством:

R = exp ( - ),

где t¢ - оперативный период.Если в договоре с заказчиком оговорена величина наработки на отказ ТF , то можно определить число отказов m и

дополнительное врнмя функционирования t, обеспечивающего ТF. Их можно рассчитать по формулам:

m = M0 T0 [ - ] ,

t = .

По величине требуемой средней наработке на отказ ТF и рассчитанной по модели Муса текущей средней наработки на отказ Т, можно сделать заключение о необходимости продолжить или, возможно, закончить тестирование.

Модель дает возможность предсказать число возможных отказов m и дополнительное время тестирования t. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ИС И МЕТОДЫ ЕЕ ОЦЕНКИ В экономической литературе и хозяйственной практике при рассмотрении вопросов результативности вложения средств в

автоматизацию обработки информации широко используются понятия эффекта и эффективности. В общем случае эффект производства есть проявление воздействия результата полученного в данной системе, на соседнюю систему.

Эффективность – это не сам результат, а его отношение к затратам. Как результат производства эффект является его целью и в качестве таковой выражает сущность основного экономического закона. Эффективность производства выражает не саму цель, а степень ее реализации. Отсюда эффективность ИС - это свойство системы достигать конечной цели, т.е. получать продукт труда с заданным качеством в заданных условиях, а также обусловленные достижением цели результаты или эффект от них.

Сравнивая данное определение и определение надежности ИС, отметим, что надежность - это процессуальное свойство ИС, а эффективность - это результирующее свойство ИС.

28

В зависимости от поставленных целей и задач применение ИС в управлении производством позволяет выделить три основных вида эффективности: социальную, техническую и экономическую.

Социальная в наиболее общем виде характеризуется степенью удовлетворения потребностей, влиянием на жизненный уровень населения. В результате использования технических средств для совершенствования управления социальные аспекты автоматизации проявляются как относительно работников, занятых непосредственно эксплуатацией ИС, так и относительно работников, труд которых преобразовался в связи с передачей монотонной технической части его ЭВМ. Кроме того, влияние автоматизации распространяется и на членов общества, социальное обслуживание которых улучшается в связи с внедрением ЭИС. Следует отметить, что в настоящее время еще не разработаны методы и показатели оценки социальной полезности того или иного мероприятия.

Техническая эффективность характеризуется конкретными данными быстродействия выполнения определенных операций, увеличением пропускной способности технических средств и систем загрузкой и занятостью систем и т.д. Для оценки показателей технической эффективности используются аналитические методы теории массового обслуживания и теории игр, а также методы статистического (имитационного) моделирования. Значительным недостатком показателей технической эффективности является их несопоставимость при оценке мероприятий, влияющих на разные технические характеристики или объекты.

Как сложность любых предметов в условиях товарного производства выражается в стоимостной форме для сопоставимости одного относительно другого и приведения их к единому эквиваленту, так и эффективность мероприятий облекается в экономическую форму. Экономическая эффективность исчисляется как соотношение стоимостного эффекта от внедрения ИС к стоимости самой системы и разность затрат на ее создание и эксплуатацию за определенный период времени.

Показатель экономической эффективности может иметь лишь приближенное значение в связи с трудностью определения составляющих компонент эффекта, полученного за счет внедрения ИС. При этом основную трудность составляет разделение результатов, полученных за счет мероприятий по совершенствованию управления и соответствующих величин, получаемых за счет других мероприятий (например, автоматизации и повышения качества принимаемых решений).

Любое усовершенствование организации производства, конструкции и технологии изготовления выпускаемой продукции сопровождается изменениями в методах управления, причем мероприятия по совершенствованию управления могут включаться или не включаться в состав работ по созданию автоматизированной системы. Такие мероприятия, как регламентация режима рабочего дня и недели, упорядочение времени и методов проведения совещаний, введение рациональных документов и их унификация, создание простейших информационно-поисковых систем и целый ряд других, практически ничего не стоят. В то же время их эффект трудно оценить, поскольку он проявляется в лучшем понимании работниками своих задач, облегчении их работы, улучшении психологического климата в организации. Эффект от такого рода мероприятий неотделим от эффекта создания и внедрения ИС, но он составляет весьма значительную величину. Так, в одном из документов американского общества инженеров электротехники указывается, что 80% эффекта (выраженного в приращении прибыли) при внедрении электронной обработки данных было получено за счет исследования и реорганизации процессов управления в фирме, закупавшей ПЭВМ, и лишь 20% - непосредственно за счет обработки информации на ПЭВМ.

Для определения экономической эффективности автоматизированных систем существует целый ряд типовых методик, используемых с учетом специфики данного органа управления и организации в нем процесса внедрения автоматизированной системы.

В экономическом аспекте ИС, как и любой вид (продукт) новой техники, должны обеспечивать требуемый уровень эффективности затрат на свое проектирование и внедрение (своевременно вводиться в эксплуатацию и окупать затраты на создание), бесперебойно функционировать, давая максимальный эффект, способствовать соблюдению хозрасчетных интересов организации - объекта хозяйствования (компании, корпорации, фирмы или предприятия), повышению планируемого уровня показателей деятельности организации, и в первую очередь прибыли и рентабельности.

Указанные требования могут быть формализованы в виде следующих условий:

где Эt - величина экономии, получаемой с момента внедрения ИС до окончания периода окупаемости полных затрат на создание ИС, т.е. на участке

t=Тл-Тр;Тл - продолжительность периода от начала осуществления затрат на создание ИС (начала ее разработки) до момента полной

окупаемости этих затрат;Тр - продолжительность периода от начала разработки ИС до сдачи ее в промышленную эксплуатацию;Кд

а - полные затраты на создание ИС;Эгод- годовой прирост прибыли (годовая экономия) в результате функционирования ИС;ΔА - годовой прирост объема реализуемой продукции, работ (услуг) в связи с функционированием ИС;Эгод

б, ΔАб - значения, соответственно, годовой экономии и прироста объема выпуска (реализации) продукции.Условия означают, что в течение времени Тл, установленного от начала разработки, ИС должна обеспечить получение суммарной

экономии Эt в размере, достаточном для покрытия вложенных затрат на ее создание Кда , система должна также обеспечить

получение определенных величин показателей Эгод, ΔА для достижения заданных уровней общей рентабельности и прибыли объекта, эффективности затрат на разработку ИС.

В состав предпроизводственных затрат включаются затраты на научно-исследовательские и проектные работы по внедрению ИС, включая разработку и приобретение алгоритмов и программ, привязку типовых прикладных программных средств и средств автоматизации проектирования к конкретному объекту управления, составление инструкций, справочников и других документов, подготовку и переподготовку кадров. В случае использования типовых проектных решений и средств автоматизации проектирования, в предпроизводственные затраты включаются лишь расходы на разработку оригинальных решений конкретного мероприятия и привязку к нему типовых проектных решений, а также расходы на освоение используемых средств автоматизации

29

проектирования. Величина предпроизводственных затрат рассчитывается, как правило, на основе согласованных договорных цен на научно-техническую продукцию и услуги по ее освоению.

Полные (капитальные) затраты включают затраты на приобретение ПЭВМ, периферийных устройств, средств связи, вспомогательного оборудования и прочей оргтехники (с учетом затрат на транспортировку, монтаж, наладку и пуск), производственно-хозяйственного инвентаря, а также на строительство (реконструкцию) зданий и сооружений, необходимых для функционирования вычислительной техники с учетом остаточной стоимости высвобождаемого оборудования. В составе полных затрат необходимо учитывать также затраты на предотвращение отрицательных социальных, экономических и других последствий, вызванных внедрением ЭИС.

Кроме того, целесообразность и эффективность внедрения ЭИС должны оцениваться при рассмотрении конкретных задач.

30