Pages Navigation Menu

ISSN 2227-6017 (ONLINE), ISSN 2303-9868 (PRINT), DOI: 10.18454/IRJ.2227-6017
ПИ № ФС 77 - 51217, 16+

DOI: https://doi.org/10.23670/IRJ.2017.65.080

Скачать PDF ( ) Страницы: 91-94 Выпуск: № 11 (65) Часть 4 () Искать в Google Scholar
Цитировать

Цитировать

Электронная ссылка | Печатная ссылка

Скопируйте отформатированную библиографическую ссылку через буфер обмена или перейдите по одной из ссылок для импорта в Менеджер библиографий.
Юркова О. Н. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА АГРОПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ OLAP / О. Н. Юркова // Международный научно-исследовательский журнал. — 2018. — № 11 (65) Часть 4. — С. 91—94. — URL: https://research-journal.org/technical/razrabotka-sistemy-avtomatizirovannogo-monitoringa-agropredpriyatiya-na-osnove-texnologii-olap/ (дата обращения: 21.01.2021. ). doi: 10.23670/IRJ.2017.65.080
Юркова О. Н. РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА АГРОПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ OLAP / О. Н. Юркова // Международный научно-исследовательский журнал. — 2018. — № 11 (65) Часть 4. — С. 91—94. doi: 10.23670/IRJ.2017.65.080

Импортировать


РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА АГРОПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ OLAP

Юркова О.Н.

ORCID: 0000-0002-0177-2868, кандидат экономический наук, Брянский государственный инженерно-технологический университет

РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО МОНИТОРИНГА АГРОПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ТЕХНОЛОГИИ OLAP

Аннотация

Работа посвящена изучению особенностей построения систем автоматизированного мониторинга агропредприятия. Мониторинг рассматривается как важная составляющая системы управления, которая включает сбор и аналитическую обработку больших объемов неструктурированной информации. Описывается применение OLAP-технологии в многомерных информационно-аналитических моделях для реализации многошаговых аналитических методик и краткая программная реализация системы автоматизированного мониторинга. Предложены принципы построения систем автоматизированного мониторинга и общая архитектура программного компонента.

Ключевые слова: автоматизированная система, мониторинг, технология OLAP, хранилище данных.

Yurkova O.N.

ORCID: 0000-0002-0177-2868, PhD in Economy, Bryansk State Engineering and Technology University

DEVELOPMENT OF A SYSTEM FOR AUTOMATED MONITORING OF AGRICULTURAL ENTERPRISES BASED ON OLAP TECHNOLOGY

Abstract

This work is devoted to the study of  features of the construction of automated monitoring systems for agricultural enterprises. Monitoring is considered as an important component of the management system, which includes the collection and analytical processing of large amounts of unstructured information. The application of OLAP-technology in multidimensional information-analytical models for the implementation of multi-step analytical techniques and a brief software implementation of the automated monitoring system are described. The principles of constructing automated monitoring systems and the general architecture of the software component are proposed.

Keywords: automated system, monitoring, OLAP technology, data store.

Одна из основных проблем предприятий агросферы – выбор эффективной системы управления. Сегодня большинство руководителей используют традиционные модели стратегического управления, а основными показателями эффективности деятельности остаются финансовые. Именно такая система подвергается критике западных экономистов через ретроспективный характер, что позволяет достигать краткосрочных целей развития, но не дает возможности получить конкурентные преимущества в долгосрочной перспективе. Исходя из вышеизложенного, считаем актуальным вопрос внедрения автоматизированной системы на основе сбалансированной системы показателей в деятельность сельскохозяйственных предприятий.

Актуальная тема использования внутренних резервов агропредприятия, которая неразрывно связана с его производственно-экономическим потенциалом и возможностью его повышения рассмотрены в статье А.Д. Шафронова и О.Н. Юрковой [1, С. 2], где подчеркивается, что «производственно-экономический потенциал предприятия – это его возможность получить определенный объем валовой продукции, валового дохода и прибыли на основе полного и рационального использования имеющихся ресурсов».

«Необходимость применения мер по созданию интегрированной системы сбора, накопления, анализа и интерпретации информации о деятельности и направлениях развития процессов в работе предприятия, отличной от традиционной системы статистической информации…» рассматривается в монографии В.Ф. Стукача и Е.В. Коваленко. Там же делается вывод, что этим требованиям отвечает разрабатываемая в последние годы система сбора и обработки информации о хозяйствующем субъекте – мониторинг [2, С. 17-20].

В монографии «Мониторинг развития крестьянских хозяйств. Динамика, адаптация к рынку, методы мониторинга» авторы описывают «… актуальность разработки методов и средств мониторинга адаптации агротоваропроизводителей к условиям конкурентной среды, в том числе средствами организации и управления производством, направленными на поддержание постоянного соответствия спроса и предложения на продукцию и услуги» [2, С. 11]. Отмечается, что эти направления слабо разработаны в агроэкономической науке.

Таким образом, четко прослеживается необходимость разработки и внедрения системы автоматизированного мониторинга различных показателей работы агропредприятия. Экономический мониторинг предприятий – это постоянное комплексное наблюдение за процессом их функционирования и выявления тенденций их экономического поведения, обусловленных системными изменениями, мерами экономической политики [3, С. 98]. Технология OLAP позволяет усовершенствовать методы мониторинга, в частности перевести их на качественно более высокий уровень. При этом практическую значимость и актуальность приобретают автоматизированное проектирование структуры данных, организация процесса автоматизированного занесения информации в базу данных (БД) для её последующего анализа. Представление данных в удобном виде для пользователя.

Применение OLAP-технологии снимает многие проблемы  при условии разработки новых методов, позволяющих строить комплексы взаимосвязанных многомерных информационно-аналитических моделей для реализации многошаговых аналитических методик. Термин OLAP очень тесно связано с термином «хранилища данных». Технические вопросы разработки хранилищ данных достаточно широко освещены в литературе.  Исторически сложилось так, что наибольшее применение хранилища данных получили в финансово-промышленной сфере. Однако в последнее время наблюдается развитие применения хранилищ данных в других областях деятельности [3, С. 100], [4, С. 7].

В качестве конечного результата была разработана система автоматизированного мониторинга агропредприятия. Основой системы является хранилище данных, которое является источником для кубов OLAP. Основная часть данных попадает в хранилище из оперативной базы бухгалтерского учета, а некоторые данные – из других источников. В систему попадают сведения об валовой и чистом доходе, себестоимости, единицы продукции, урожайности, продуктивности и других показателях по различным направлениям агродеятельности. Интегрируются данные о таких видах направленности агропредприятия, как производство зерна, картофеля,

откорм КРС и др. Программная реализация системы автоматизированного мониторинга основана на принципах построения подобных систем мониторинга социально-экономических объектов. Учитывая и обобщая существующие тенденции и подходы к решению задачи мониторинга сложной социально-экономической системы, можно предложить следующую эталонную модель мониторинга и оценивания деятельности агропредприятия (рис.1).

Администрация (руководство) агропредприятия устанавливает миссию, стратегию, и планы, определяет цели функционирования системы и соответствующие результаты, отображающие достижения целей. Основываясь на целях и результатах, должны определяться показатели эффективности [6, С. 118]. Формирование системы показателей эффективности является важной составляющей процесса мониторинга, поскольку определяет источники данных и методы сбора информации, а также способы оценивания [10, С. 113]. В формировании множества показателей должны участвовать эксперты и аналитики, поскольку этот процесс требует анализа целей и соответствующих результатов. Обоснование каждого показателя должно доказывать, что он действительно характеризует результат функционирования системы.

02-02-2018 16-26-19

Рис. 1 – Эталонная модель системы автоматизированного мониторинга агропредприятия

Мониторинг, как компонент эталонной модели, предоставляет данные, отражающие значение показателей [9, С. 50]. Эти данные собираются из определенных источников. Они могут собираться вручную или с помощью автоматизированных средств [5, С. 121-122]. Оценивание должно осуществляться на основе соответствующих моделей, которые, с одной стороны, обосновывают полученные оценки, а с другой – отражают результаты и степень достижения целей на основе системы показателей эффективности функционирования системы.

02-02-2018 16-27-42

Рис. 2 – Архитектура системы автоматизированного мониторинга агропредприятия

 

В качестве индикаторов мониторинга используются следующие показатели:

  • площадь сельскохозяйственных угодий, га
  • энергообеспеченность, л.с./1 га;
  • энерговооруженность, л.с./1 чел.;
  • фондовооруженность, тыс. руб./ 1 чел.;
  • фондообеспеченность, тыс. руб./ 1 га;
  • износ основных фондов, %;
  • количество работников в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий, чел.;
  • среднемесячная оплата труда одного сельскохозяйственного работника, тыс. руб.;
  • коэффициент распаханности сельскохозяйственных угодий;
  • приходится голов КРС на 100 га сельскохозяйственных угодий, гол.;
  • приходится свиней на 100 га пашни, гол.;
  • выручка в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий;
  • прибыль в расчете на 100 га сельскохозяйственных угодий;
  • урожайность основной культуры в растениеводстве;
  • продуктивность животных (по основному виду продукции животноводства);
  • изменение трудоёмкости производства сельскохозяйственной продукции;
  • материалоотдача;
  • фондоотдача (по выручке от продажи);
  • изменение собственного капитала.

Для принятия оптимальных управленческих решений интегрированная программная система управления должна отслеживать все процессы, происходящие на агропредприятии и иметь средства для комплексного многомерного анализа данных [8, С. 222], определения динамики, тенденций, закономерностей и новых знаний. Результаты многомерного анализа в виде агрегатных сведений предназначены для руководителей на различных уровнях иерархии управления [7, С. 224]. Дальнейшее развитие предложенной системы автоматизации мониторинга агропредприятия предполагается путем включения модулей интеллектуального анализа данных. Разработанные модули позволят выявлять неявные закономерности, происходящие в предметной области. Имитационный модуль позволит прогнозировать различные показатели, в зависимости от влияния факторов окружающей среды.

Список литературы / References

  1. Шафронов А.Д. Оценка эффективности сельскохозяйственного предприятия/ А.Д. Шафронов, О.Н. Юркова // Аграрная наука, 2008 – № 4. С. 2-4.
  2. Стукач В.Ф. Мониторинг развития крестьянских хозяйств. Динамика, адаптация к рынку, методы мониторинга: монография / В.Ф. Стукач, Е.В. Коваленко // LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG Dudweiler Landstr.99, 66123 Saarbrucken, Germany, 2011г. – 168с.
  3. Копелиович Д.И. Принципы построения автоматизированных систем мониторинга социально-экономических объектов / Копелиович Д.И., Юркова О.Н.//Вестник Астраханского государственного технического университета. Серия: Управление, вычислительная техника и информатика, 2015- № 1 – С. 98-104.
  4. Шевяков А.Ю. Социально-экономический мониторинг: концепция, проблемы, перспективы / А.Ю. Шевяков, Г.Б. Клейнер // Экономика и математические методы. – 1993. – Т. 29. – Вып. 1. – С. 7.
  5. Барсегян А.А. Технологии анализа данных. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP / Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И // СПб.: БХВ-Петербург, 2007.– 384 с.: ил.
  6. Карибский А.В. Модели и методы управления бизнес-процессами развития технико-экономических систем / Карибский А.В., Шестаков Н.В. // Автоматика и телемеханика, 1999. – №6. – С. 117-129.
  7. Евельсон, Л.И. Исследование и оптимизация производственных процессов с помощью вычислительного эксперимента / Л.И. Евельсон, А.Н. Заикин, Е.Г. Рыжикова // Актуальные направления научных исследований XXI века: теория и практика: сборник начн. трудов по материалам междунар. заочн. начно-практич. конф. – Воронеж: ВГЛТА, 2015. – №2 ч.1. – с. 220-224
  8. Кравцов Д.В. Автоматизированная система для построения онтологий предметных областей / Кравцов Д.В., Коростелёв Д.А., Юркова О.Н.// МОНИТОРИНГ. Наука и Технологии, 2017. № 1 (30). – С. 46-50
  9. Копелиович, Д.И. Функциональное моделирование процесса мониторинга данных/Копелиович Д.И., Рыженков Д.А.//Мониторинг. Наука и технологии. 2016. № 1. С. 49-53.
  10. Аверченков, В.И. Мониторинг и системный анализ информации в сети Интернет: монография / Аверченков, В.И., Рощин, C.M. //Брянск: БГТУ, 2006. – 160 с.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Shafronov A.D., Jurkova O.N., Ocenka jeffektivnosti sel’sko-hozjajstvennogo predprijatija [Evaluation of the effectiveness of the agricultural enterprise] / A.D. Shafronov, O.N. Jurkova // Agrarnaja nauka [Agrarian Science]. 2008 – № 4. P. 2-4. [in Russian]
  2. Stukach V.F. Monitoring razvitija krest’janskih hozjajstv. Dinamika, adaptacija k rynku, metody monitoringa: monografija [Monitoring the development of peasant farms. Dynamics, adaptation to the market, monitoring methods: monograph] / V.F. Stukach, E.V. Kovalenko // LAP LAMBERT Academic Publishing GmbH & Co. KG Dudweiler Landstr.99, 66123 Saarbrucken, Germany, 2011 – 168 P.
  3. Kopeliovich D.I. Principy postroenija avtomatizirovannyh sistem monitoringa social’no-jekonomicheskih ob#ektov [Principles of constructing automated monitoring systems for socio-economic objects] / D.I. Kopeliovich, O.N. Jurkova // Vestnik Astrahanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta. Serija: Upravlenie, vychislitel’naja tehnika i informatika [Bulletin of the Astrakhan State Technical University. Series : Management, Computer Science and Informatics], 2015. № 1. P. 98-104. [in Russian]
  4. Shevjakov A.Ju. Social’no-jekonomicheskij monitoring: koncepcija, problemy, perspektivy [Socio-economic monitoring: concept, problems, prospects]/ A.Ju. Shevjakov, G.B. Klejner // Jekonomika i matematicheskie metody [Economics and Mathematical Methods]. – 1993. – T. 29. – V. 1. – P. 7. [in Russian]
  5. Barsegjan A.A. Tehnologii analiza dannyh. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP [Technologies of data analysis. Data Mining, Visual Mining, Text Mining, OLAP] / A.A. Barsegjan, M.S. Kuprijanov, V.V. Stepanenko, I.I. Holod // – SPb.: BHV-Peterburg, 2007.– 384 P. [in Russian]
  6. Karibskij A.V. Modeli i metody upravlenija biznes-processami razvitija tehniko-jekonomicheskih sistem [Models and methods of management of business processes of development of technical and economic systems ] / A.V. Karibskij, N.V. Shestakov // Avtomatika i telemehanika [Automation and telemechanics ]. – 1999. – №6. – P. 117-129. [in Russian]
  7. Evel’son, L.I. Issledovanie i optimizacija proizvodstvennyh processov s pomoshh’ju vychislitel’nogo jeksperimenta / L.I. Evel’son, A.N. Zaikin, E.G. Ryzhikova [Research and optimization of production processes using a computational experiment] // Aktual’nye napravlenija nauchnyh issledovanij XXI veka: teorija i praktika: sbornik nachn. trudov po materialam mezhdunar. zaochn. nachno-praktich. Konf [Actual directions of scientific research of the XXI century: theory and practice: the collection of beginnings. works on the materials of the international. extramural. nachno-praktich. Conf.]. – Voronezh: VGLTA, 2015. – №2 ch.1. – P. 220-224. [in Russian]
  8. Kravcov D.V. Avtomatizirovannaja sistema dlja postroenija ontologij predmetnyh oblastej [Automated system for constructing ontologies of subject areas]/ D.V. Kravcov, D.A. Korosteljov, O.N. Jurkova // MONITORING. Nauka i Tehnologii [MONITORING. Science and Technology]. – 2017. № 1 (30). – P. 46-50. [in Russian]
  9. Kopeliovich D.I. Funkcional’noe modelirovanie processa monitoringa dannyh [Functional modeling of the data monitoring process] / D.I. Kopeliovich, D.A. Ryzhenkov //Monitoring. Nauka i tehnologii [MONITORING. Science and Technology]. 2016 – № 1 – P. 49-53. [in Russian]
  10. Averchenkov V.I. Monitoring i sistemnyj analiz informacii v seti Internet: monografija. Brjansk: BGTU [Monitoring and system analysis of information on the Internet: monograph. Bryansk: BSTU] / V.I. Averchenkov, C.M. Roshhin// 2006. – 160 P. [in Russian]

Оставить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Лимит времени истёк. Пожалуйста, перезагрузите CAPTCHA.