Для проведения количественного анализа диаграмм перечислим показатели модели:

Количество блоков на диаграмме – N ;

Уровень декомпозиции диаграммы – L ;

Сбалансированность диаграммы – В ;

Число стрелок, соединяющихся с блоком, – А .

Данный набор факторов относится к каждой диаграмме модели. Далее будут перечислены рекомендации по желательным значениям факторов диаграммы.

Необходимо стремиться к тому, чтобы количество блоков на диаграммах нижних уровней было бы ниже количества блоков на родительских диаграммах, т.е. с увеличением уровня декомпозиции убывал бы коэффициент . Таким образом, убывание этого коэффициента говорит о том, что по мере декомпозиции модели функции должны упрощаться, следовательно, количество блоков должно убывать.

Диаграммы дол лены быть сбалансированы. Это означает, что в рамках одной диаграммы не должно происходить ситуации, изображенной на рис. 14: у работы 1 входящих стрелок и стрелок управления значительно больше, чем выходящих. Следует отметить, что данная рекомендация может не выполняться в моделях, описывающих производственные процессы. Например, при описании процедуры сборки в блок может входить множество стрелок, описывающих компоненты изделия, а выходить одна стрелка – готовое изделие.

Рис. 14. Пример несбалансированной диаграммы

Введем коэффициент сбалансированности диаграммы:

.

Необходимо стремиться, чтобы К b , был минимален для диаграммы.

Помимо анализа графических элементов диаграммы необходимо рассматривать наименования блоков. Для оценки имен составляется словарь элементарных (тривиальных) функций моделируемой системы. Фактически в данный словарь должны попасть функции нижнего, уровня декомпозиции диаграмм. Например, для модели БД элементарными могут являться функции «найти запись», «добавить запись в БД», в то время как функция «регистрация пользователя» требует дальнейшего описания.

После формирования словаря и составления пакета диаграмм системы необходимо рассмотреть нижний уровень модели. Если на нем обнаружатся совпадения названий блоков диаграмм и слов из словаря, то это говорит, что достаточный уровень декомпозиции достигнут. Коэффициент, количественно отражающий данный критерий, можно записать как L*C – произведение уровня модели на число совпадений имен блоков со словами из словаря. Чем ниже уровень модели (больше L), тем ценнее совпадения.

Методология DFD

В основе методологии DFD лежит построение модели анализируемой АИС – проектируемой или реально существующей. Основным средством моделирования функциональных требований проектируемой системы являются диаграммы потоков данных (DFD). В соответствии с данной методологией модель системы определяется как иерархия диаграмм потоков данных. С их помощью требования разбиваются на функциональные компоненты (процессы) и представляются в виде сети, связанной потоками данных. Главная цель таких средств – продемонстрировать, как каждый процесс преобразует свои входные данные в выходные, а также выявить отношения между этими процессами.

Компонентами модели являются:

Диаграммы;

Словари данных;

Спецификации процессов.

DFD-диаграммы

Диаграммы потоков данных (DFD – Data Flow Diagrams) используются для описания документооборота и обработки информации. DFD представляет модельную систему как сеть связанных между собой работ, которые можно использовать для более наглядного отображения текущих операций документооборота в корпоративных системах обработки информации.

DFD описывает:

Функции обработки информации (работы, activities);

Документы (стрелки, arrows), объекты, сотрудников или отделы, которые участвуют в обработке информации;

Таблицы для хранения документов (хранилище данных, data store).

В BPwin для построения диаграмм потоков данных используется нотация Гейна-Сарсона (табл. 4).

Нотация Гейна – Сарсона

Таблица 4

На диаграммах функциональные требованияпредставляются с помощью процессов и хранилищ, связанных потоком данных.

Внешняя сущность – материальный предмет или физическое лицо, т.е. сущность вне контекста системы, являющуюся источником или приемником системных данных (например, заказчик, персонал, поставщики, клиенты, склад и др.). Ее имя должно содержать существительное. Предполагается, что объекты, представленные такими узлами, не должны участвовать ни в какой обработке.

Система и подсистема при построении модели сложной ИС она может быть представлена в самом общем виде на контекстной диаграмме в виде одной системы как единого целого, либо может быть декомпозирована на ряд подсистем. Номер подсистемы служит для ее идентификации. В поле имени вводится наименование системы в виде предложения с подлежащим и соответствующими определениями и дополнениями.

Процессы предназначены для продуцирования выходных потоков из входных в соответствии с действием, задаваемым именем процесса. Это имя должно содержать глагол в неопределенной форме с последующим дополнением (например, вычислить, проверить, создать, получить). Номер процесса служит для его идентификации, а также для ссылок на него внутри диаграммы. Этот номер может использоваться совместно с номером диаграммы для получения уникального индекса процесса во всей модели.

Потоки данных – механизмы, использующиеся для моделирования передачи информации из одной части системы в другую. Потоки на диаграммах изображаются именованными стрелками, ориентация которых указывает направление движения информации. Иногда информация может двигаться в одном направлении, обрабатываться и возвращаться назад в ее источник. Такая ситуация может моделироваться либо двумя различными потоками, либо одним - двунаправленным.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

Подобные документы

Задачи, функции и структура филиала университета. Оценка информационных потоков и UML-моделирование. Анализ структуры информационной системы и системы навигации. Проектирование базы данных, физическая реализация и тестирование информационной системы.

дипломная работа , добавлен 21.01.2012


Проектирование модели информационной системы "Гостиница" в стандарте IDEF0. Разработка диаграммы потоков данных (Data Flow Diagramming), предназначенной для описания документооборота и обработки информации. Создание диаграммы декомпозиции в нотации IDEF3.

курсовая работа , добавлен 14.12.2012


Анализ структуры и управления предприятием. Функции, виды деятельности, организационная и информационная модели предприятия, оценка уровня автоматизации. Перспективы развития автоматизированных систем обработки информации и управления на предприятии.

отчет по практике , добавлен 10.09.2012


Создание автоматизированной системы учета заказов и их выполнения в строительной фирме по ремонту квартир. Общие требования к информационной системе. Проектирование структуры базы данных. Построение ER-диаграммы. Реализация информационной системы.

курсовая работа , добавлен 24.03.2014


Разработка концептуальной модели системы обработки информации для узла коммутации сообщений. Построение структурной и функциональной блок-схем системы. Программирование модели на языке GPSS/PC. Анализ экономической эффективности результатов моделирования.

курсовая работа , добавлен 04.03.2015


Разработка программного обеспечения для ввода, хранения, редактирования и получения информации по материалам, клиентам, заказам, учету затрат и доходов строительной фирмы. Изучение предметной области; построение диаграммы потоков данных, структуры базы.

курсовая работа , добавлен 21.09.2015


Описание особенностей функционирования магазина. Проектирование системы: инфологическое моделирование и построение диаграммы потоков данных. Моделирование и программная реализация информационной системы. Проектирование пользовательского интерфейса.

курсовая работа , добавлен 18.02.2013

Для проведения количественного анализа диаграмм перечислим показатели модели:

количество блоков на диаграмме - N;

уровень декомпозиции диаграммы - L ;

сбалансированность диаграммы - В;

число стрелок, соединяющихся с блоком, - А.

Данный набор факторов относится к каждой диаграмме модели. Далее будут перечислены рекомендации по желательным значениям факторов диаграммы. Необходимо стремиться к тому, чтобы количество блоков на диаграммах нижних уровней было бы ниже количества блоков на родительских диаграммах, т. е. с увеличением уровня декомпозиции убывал бы коэффициент N/L. Таким образом, убывание этого коэффициента говорит о том, что по мере декомпозиции модели функции должны упрощаться, следовательно, количество блоков должно убывать. Диаграммы должны быть сбалансированы. Это означает, что в рамках одной диаграммы не должно происходить ситуации, изображенной на рис. 10: У работы 1 входящих стрелок и стрелок управления значительно больше, чем выходящих. Следует отметить, что данная рекомендация может не выполняться в моделях, описывающих производственные процессы. Например, при описании процедуры сборки в блок может входить множество стрелок, описывающих компоненты изделия, а выходить одна стрелка- готовое изделие. Введем коэффициент сбалансированности диаграммы Необходимо стремиться, чтобыКb был минимален для диаграммы. Помимо анализа графических элементов диаграммы необходимо рассматривать наименования блоков. Для оценки имен составляется словарь элементарных (тривиальных) функций моделируемой системы. Фактически в данный словарь должны попасть функции нижнего, уровня декомпозиции диаграмм. Например, для модели БД элементарными могут являться функции «найти запись», «добавить запись в БД», в то время как функция «регистрация пользователя» требует дальнейшего описания. После формирования словаря и составления пакета диаграмм системы необходимо рассмотреть нижний уровень модели. Если на нем обнаружатся совпадения названий блоков диаграмм и слов из словаря, то это говорит, что достаточный уровень декомпозиции достигнут. Коэффициент, количественно отражающий данный критерий, можно записать какL*C - произведение уровня модели на число совпадений имен блоков со словами из словаря. Чем ниже уровень модели (больше L), тем ценнее совпадения.

22. Моделирование данных. Архитектура ansi-sparc

В общем случае БД обладают свойством независимости от прикладных программ и, как правило, представляются тремя уровнями архитектуры: внешним, концептуальным и физическим; обращение к БД осуществляется с помощью СУБД.

Рассматриваемая нами архитектура почти полностью согласуется с архитектурой, предложенной исследовательской группой ANSI/SPARC (Study Group on Data Management Systems). В задачи группы входило определение того, нуждаются ли какие-либо области технологии БД в стандартизации (и если нуждаются, то какие именно) и выработка набора рекомендуемых действий в каждой из этих областей. В процессе работы над поставленными задачами группа пришла к выводу, что единственный подходящий объект стандартизации – интерфейсы, и в соответствии с этим определила общую архитектуру, или фундамент, СБД, а также указала на важную роль подобных интерфейсов. В окончательном отчете (1978 г.) представлено подробное описание архитектуры и некоторых из 42 указанных интерфейсов.

Архитектура делит СБД на три уровня. Восприятие данных на каждом из уровней описывается с помощью схемы. Рис. Три уровня архитектуры ANSI/SPARC

Внешний уровень – представление отдельного пользователя. Отдельного пользователя интересует лишь некоторая часть всей БД. Кроме того, представление пользователя об этой части будет, безусловно, более абстрактным по сравнению с выбранным способом хранения данных. Предоставляемый в распоряжение пользователя подъязык данных определяется в терминах внешних записей (например, выборка множества записей).каждое внешнее представление определяется внешней схемой, которая в основном состоит из определений записей каждого из типов, присутствующих в этом внешнем представлении.(например, тип внешней записи о сотруднике можно определить как 6-символьное поле с номером работника, как поле из пяти десятичных цифр, предназначенных для хранения данных о его зарплате и т.д.). Концептуальное представление – это представление всей информации БД в несколько более абстрактной форме (как и в случае внешнего представления) по сравнению с описанием физического способа хранения данных. Концептуальное представление определяется с помощью концептуальной схемы. Чтобы добиться независимости от данных, в нее не включаются какие-либо указания о структурах хранения или методах доступа, упорядоченности хранимых данных, индексировании и т.д. Определения концептуального языка должны относится только к содержанию информации. Если концептуальная схема действительно обеспечивает независимость от данных в этом смысле, то внешние схемы, определенные на основе концептуальной, заведомо будут обеспечивать независимость от данных. Концептуальное представление – это представление всего содержимого БД, а концептуальная схема – это определение такого представления. Определения в концептуальной схеме также могут характеризовать большое количество различных дополнительных аспектов обработки информации, например, ограничения защиты или требования поддержания целостности данных. Внутренний уровень – это низкоуровневое представление всей базы данных. Внутренняя запись - хранимая запись. Внутренне представление также отделено от физического уровня, так как в нем не рассматриваются физические записи (обычно называемые блоками или страницами). Внутреннее представление описывается с помощью внутренней схемы, которая определяет не только типы хранимых записей, но и существующие индексы, способы представления хранимых полей, физическую упорядоченность записей и т.д.

Кроме элементов самих трех уровней, рассматриваемая архитектура включает также определенные отображения: Отображение «концептуальный-внутренний» устанавливает соответствие между концептуальным представлением и хранимой БД, т.е. описывает, как концептуальные записи и поля представлены на внутреннем уровне. При изменении структуры хранимой БД данное отображение также изменяется, с учетом того, что концептуальная схема остается неизменной. Иначе говоря, чтобы обеспечивалась независимость от данных, результаты внесения любых изменений в схему хранения не должны обнаруживаться на концептуальном уровне. Это отображение служит основой физической независимости от данных, если пользователи и пользовательские программы обладают невосприимчивостью к изменениям в физической структуре хранимой базы данных. Отображение «внешний-концептуальный» определяет соответствие между некоторым внешним представлением и концептуальным представлением. Это отображение служит основой логической независимости от данных, т.е. пользователи и пользовательские программы обладают невосприимчивостью к изменениям в логической структуре БД (т.е. подразумеваются изменения на концептуальном уровне). (Например, несколько концептуальных полей могут быть объединены в одно внешнее (виртуальное)). Отображение «внешний-внешний» позволяет выражать одно определение внешнего представления через другое, не требуя обязательного явного определения отображения каждого внешнего представления на концептуальный уровень.

Этап абстрагирования при изучении тех или иных физических явлений или технических объектов состоит в выделении их наиболее существенных свойств и признаков, представлении этих свойств и признаков в такой упрощенной форме, которая необходима для последующего теоретического и экспериментального исследований . Такое упрощенное представление реального объекта или явления называют моделью .

При использовании моделей сознательно отказываются от некоторых данных и свойств, присущих реальному объекту для того, чтобы легко получить решение проблемы, если эти упрощения лишь несущественно отражаются на результатах.

В зависимости от цели исследования для одного и того же технического устройства могут быть использованы различные модели: физические, математические, имитационные.

Модель сложной системы можно представить в виде блочной структуры, то есть в виде соединения звеньев, каждое из которых выполняет определенную техническую функцию (функциональная схема ). В качестве примера можно рассмотреть обобщенную модель системы передачи, изображенную на рисунке 1.2.

Рисунок 1.2 – Обобщенная модель системы передачи информации

Здесь под передатчиком понимается устройство, преобразующее сообщение источника А в сигналы S, наиболее соответствующие характеристикам данного канала. Операции, выполняемые передатчиком, могут включать в себя формирование первичного сигнала, модуляцию, кодирование, сжатие данных и т.д. Приемник производит обработку сигналов X(t) = S(t) + x(t) на выходе канала (с учетом влияния аддитивных и мультипликативных помех x) с целью наилучшего воспроизведения (восстановления) переданного сообщения А на приемном конце. Канал (в узком смысле) – это среда, используемая для передачи сигналов от передатчика к приемнику.

Другим примером модели сложной системы служит система фазовой автоподстройки частоты (ФАПЧ), используемая для стабилизации промежуточной частоты (ПЧ) в радиоприемных устройствах (рисунок 1.3).

Рисунок 1.3 – Модель системы ФАПЧ

Система предназначена для стабилизации ПЧ f пч = f с - f г путем соответствующего изменения частоты перестраиваемого генератора (гетеродина) f г при изменении частоты сигнала f с . Частота f г в свою очередь будет изменяться с помощью управляемого элемента пропорционально выходному напряжению фазового дискриминатора, зависящему от разности фаз выходной частоты f пч и частоты эталонного генератора f 0 .

Эти модели позволяют получить качественное описание процессов, выделить особенности функционирования и работоспособности системы в целом, сформулировать задачи исследования. Но техническому специалисту этих данных, как правило, недостаточно. Необходимо точно выяснить (желательно в цифрах и графиках) насколько хорошо работает система или устройство, выявить количественные показатели оценки эффективности, сравнить предлагаемые технические решения с существующими аналогами для принятия обоснованного решения.

Для теоретического исследования, получения не только качественных но и количественных показателей и характеристик необходимо выполнить математическое описание системы, то есть составить ее математическую модель.

Математические модели могут быть представлены различными математическими средствами: графами, матрицами, дифференциальными или разностными уравнениями, передаточными функциями, графическим соединением элементарных динамических звеньев или элементов, вероятностными характеристиками и т.д.

Таким образом, первым основным вопросом, который возникает при количественном анализе и расчете электронных устройств является составление с требуемой степенью приближения математической модели, описывающей изменения состояния системы с течением времени.

Графическое изображение системы в виде соединения различных звеньев, где каждому звену ставится в соответствие математическая операция (дифференциальное уравнение, передаточная функция, комплексный коэффициент передачи), называют структурной схемой . При этом основную роль играет не физическая структура звена, а характер связи между входными и выходными переменными. Таким образом, различные системы могут быть динамически эквивалентными и после замены функциональной схемы структурной можно применить общие методы анализа систем независимо от области применения, физической реализации и принципа действия исследуемой системы.

К математической модели предъявляют противоречивые требования: с одной стороны она должна как можно полнее отражать свойства оригинала, а с другой – быть по возможности простой, чтобы не усложнять исследование. Строго говоря, каждая техническая система (или устройство) является нелинейной и нестационарной, содержащей как сосредоточенные, так и распределенные параметры. Очевидно, что точное математическое описание таких систем представляет собой большие трудности и не связано с практической необходимостью. Успех анализа системы зависит от того, насколько правильно выбрана степень идеализации или упрощения при выборе их математической модели.

Например, любое активное сопротивление (R ) может зависеть от температуры, обладать реактивными свойствами на высоких частотах. При больших токах и рабочих температурах его характеристики становятся существенно нелинейными. В то же время при нормальной температуре, на низких частотах, в режиме малого сигнала эти свойства можно не учитывать и считать сопротивление безынерционным линейным элементом.

Таким образом, в ряде случаев, при ограниченном диапазоне изменения параметров можно значительно упростить модель, пренебречь нелинейностью характеристик и нестационарностью значений параметров исследуемого устройства, что позволит, например, производить его анализ с применением хорошо разработанного математического аппарата для линейных систем с постоянными параметрами.

В качестве примера, на рисунке 1.4 показана структурная схема (графическое изображение математической модели) системы ФАПЧ. При небольшой нестабильности частоты входного сигнала можно пренебречь нелинейностью характеристик фазового дискриминатора и управляемого элемента. В этом случае математические модели функциональных элементов, обозначенных на рисунке 1.3 можно представить в виде линейных звеньев, описываемых соответствующих передаточными функциями.

Рисунок 1.4 – Структурная схема (графическое изображение математической модели) системы ФАПЧ

Проектирование электронных схем с помощью программ анализа и опти­мизации на ЭВМ, как отмечалось выше, имеет ряд преимуществ перед традиционным способом про­ектирования «вручную» с последующей доводкой на макете. Во-первых, с помощью программ анализа на ЭВМ гораздо легче наблюдать эффект варьиро­вания параметров схем, чем с помощью экспериментальных исследований. Во-вторых, имеется возможность анализировать критические режимы работы схемы без физического разрушения ее компонентов. В-третьих, программы анализа позволяют оценить работу схемы при наихудшем сочетании парамет­ров, что трудно и не всегда возможно осуществить экспериментально. В-чет­вертых, программы дают возможность провести такие измерения на модели электронной схемы, которые трудно выполнить экспериментально в лаборато­рии.

Применение ЭВМ не исключает экспериментальных исследований (и даже предполагает последующую проверку на макете), но дает в руки проектировщика мощный инструмент, который позволяет значи­тельно сократить затраты времени на проектирование и уменьшить стоимость разработки. Особенно значительный эффект дает ЭВМ при проектировании сложных устройств (например, интегральных микросхем), когда необходимо учесть большое число факторов, влияющих на работу схемы, а эксперименталь­ная переделка слишком дорога и трудоемка.

Несмотря на очевидные преимущества, применение ЭВМ породило большие трудности: необходимы разработка математических моделей компонентов электронных схем и создание библиотеки их параметров, совершенствование математических методов для анализа многообразных режимов работы различных устройств и систем, разработка вычислительных комплексов большой производительности и др. К тому же многие задачи оказались неподвластны и ЭВМ. Для большинства устройств их структура и принципиальная схема в существенно степени зависит от области применения и исходных данных на проектирование, что создает большие трудности при синтезе принципиальных схем с помощью ЭВМ. В этом случае первоначальный вариант схемы составляется инженером «вручную» с последующим моделированием и оптимизацией на ЭВМ. Наибольшие достижения в построении программ структурного синтеза и синтеза принципиальных схем имеются в области проектирования согласующих цепей, аналоговых и цифровых фильтров, устройств на базе программируемых логических матриц (ПЛМ).

При разработке математической модели сложная система разбивается на подсистемы, причем, для ряда подсистем математические модели могут быть унифицированы и сосредоточены в соответствующих библиотеках. Таким образом, при исследовании электронных устройств с использованием программ компьютерного моделирования принципиальная или структурная схема представляет собой графическое изображение компонентов, каждому из которых ставится в соответствие выбранная математическая модель.

Для исследования принципиальных схем применяются модели типовых независимых источников, транзисторов, пассивных компонентов, интегральных схем, логических элементов.

Для исследования систем, заданных структурными схемами, важно указать взаимосвязь входных и выходных переменных. В этом случае выход любого структурного компонента представляют в виде зависимого источника. Как правило, эта взаимосвязь задается либо полиномиальной функцией, либо дробно-рациональной передаточной функцией с использованием оператора Лапласа. С учетом выбранных коэффициентов функций можно получить модели таких структурных компонентов, как сумматор, вычитатель, перемножитель, интегратор, дифференциатор, фильтр, усилитель и другие.

Современные программы компьютерного моделирования содержат десятки типов библиотек различных моделей, причем в каждой библиотеке собраны десятки и сотни моделей современных транзисторов и микросхем, выпускаемых ведущими производителями. Эти библиотеки, зачастую, составляют большую часть от объема программного обеспечения. Вместе с тем, в процессе моделирования существует возможность оперативной коррекции параметров существующих моделей или создания новых.

Данный вид анализа строится на расчете ряда количественных показателей для построенной модели. Необходимо учитывать, что данные оценки во многом субъективны, так как оценивание ведется непосредственно по графическим моделям, а их сложность и уровень детализации определяются многими факторами.

Сложность . Данный показатель характеризует насколько иерархически сложна модель процесса. Численное значение определяется коэффициентом сложности k sl .

k sl = ? ur /? ekz

где? ur -- количество уровней декомпозиции,

Ekz -- количество экземпляров процесса.

Сложность рассматриваемой модели равна:

При k sl <= 0,25 процесс считается сложным. При k sl => 0,66 таковым не считается. Рассматриваемый процесс равен 0,25, что не превышает порог сложности.

Процессность . Данный показатель характеризует, можно ли построенную модель процесса считать сущностной (описывает структуру предметной области в виде набора ее основных объектов, понятий и связей), либо процессной (все экземпляры процессов модели связаны причинно-следственными связями). Другими словами, данный показатель отражает насколько построенная модель некоторой ситуации в компании соответствует определению процесса. Численное значение определяется коэффициентом процессности k pr

k pr = ? raz /? kep

где? raz -- количество «разрывов» (отсутствия причинно-следственных связей) между экземплярами бизнес-процессов,

Процессность равна

Контролируемость . Данный показатель характеризует, насколько эффективно собственники процесса управляют процессами. Численное значение определяется коэффициентом контролируемости k kon

k kon = ? s /? kep

Где? s -- количество собственников,

Kep -- количество экземпляров на одной диаграмме.

Контролируемость равна

При k kon = 1 процесс считается контролируемым.

Ресурсоемкость. Данный показатель характеризует эффективность использования ресурсов для рассматриваемого процесса. Численное значение определяется коэффициентом ресурсоемкости k r

k r = ? r /? out

где? r -- количество ресурсов, задействованных в процессе,

Out -- количество выходов.

Ресурсоемкость равна

Чем ниже значение коэффициента, тем выше значение эффективности использования ресурсов в бизнес-процессе.

При k r < 1 ресурсоемкость считается низкой.

Регулируемость . Данный показатель характеризует, насколько сильно регламентируется процесс. Численное значение определяется коэффициентом регулируемости k reg

где D -- количество имеющейся регламентной документации,

Kep -- количество экземпляров на одной диаграмме

Регулируемость равна

При k reg < 1 регулируемость считается низкой.

Параметры и значения количественных показателей представлены в табл. 7.

Табл. 7. Количественные показатели

Для общей оценки анализируемого процесса вычисляют сумму рассчитанных показателей

K = k sl + k pr + k kon + k r + k reg

Сумма показателей равна

K = 0,1875 + 0, 25 + 0,9375 + 0,273 + 0,937 = 2,585

Рассчитанное значение удовлетворяет условию К > 1. При K > 2,86 процесс считается заведомо неэффективным. При 1 < K < 2,86 процесс частично эффективен.