ON-Line Сервис
ERP системы
НСИ и метаданные
Business Intelligence
Аналитические системы
АС Классификатор 5.0 - автоматизация ведения НСИ

Обзор программного продукта Компании - автоматизированной системы ведения нормативно-справочной информации (НСИ) "АС Классификатор 5.0".

 

ООО "Информ-Консалтинг" - официальный партнер Oracle.

АС Классификатор 5.0 разработан на базе СУБД Oracle и является зарегистрированной разработкой Компании. Система позволяет оперировать со справочными данными, удобна в обращении и выполняет ряд функций, составляющих уникальную методологию Компании по работе со справочником материалов. Отличительным признаком методологии является использование метода комбинирования классификаций: иерархической и фасетной:

Процесс обработки справочных данных состоит из 4х основных этапов (Таблица 1). Для каждого материала определяется иерархический класс (Этап I), а затем отклассифицированному объекту присваивается конкретное значение (или несколько значений) каждого признака в данном иерархическом классе (Этап II), т.е. каждый объект детально обрабатывается и анализируется для унификации исторической информации. После создания фасетного описания генерируются наименования объектов по заданным шаблонам (Этап III). Процедуры контроля качества (Этап IV) проводятся в несколько этапов на различных стадиях готовности справочника. Разумеется, после исправления всех ошибок повторно выполняется генерация наименований (Этап III), чтобы все изменения этапа контроля отразились в конечном продукте - справочнике материалов.

Таблица 1. Этапы работ со справочником материалов по методологии ООО "Информ-Консалтинг"
Этап Цели Информационный продукт
I Классификация логическое упорядочивание объектов Структура классов
II Создание фасетного описания

декомпозиция описания объекта на признаки

выбор значения каждого признака для данного объекта

Домен значений признаков
III Генерация наименований унификация наименований Шаблоны наименований
IV Контроль качества

проверка корректности данных

приведение данных в соответствие с требованиями целевой системы

Таблицы вариантов+Правила

Отчеты

Описанная методология реализуется с помощью инструмента - системы АС Классификатор 5.0. Его задача - автоматизировать основные операции каждого этапа процесса обработки справочника:

Презентация по АС Классификатор 5.0

  1. Автоматическая классификация исторических данных (Этап I):
  2. а) Благодаря богатому проектному опыту Компании накоплена и постоянно развивается база знаний, на основе которой создается информационный базис для автоматизации процесса классификации исторических данных. На данный момент признана эффективной и используется комбинация из двух методов:
    - Фасетный метод. Анализ исторических наименований показывает, что в исходных данных содержится более 70% присвоенных значений признаков - это основная предпосылка фасетного метода автоматической классификации, в котором проверяется вхождение доменных значений признаков в историческое наименование и осуществляется классификация объекта в наиболее вероятный класс из классов-претендентов.
    Статистика вхождений
    - Метод Q-грамм: Сравниваются подстроки длины Q (Q-граммы) исторического наименования с подстроками (длины Q) из существующей базы знаний отклассифицированных объектов справочника материалов. На основе этого определяется вероятность попадания в класс и осуществляется классификация объекта в наиболее вероятный класс из классов-претендентов. В процессе классификации важно как точное попадание в класс так и попадание в ветку. На данный момент эффективность метода составляет: 77% точных попаданий и 87% попаданий в ветку.
  3. Просмотр/редактирование присвоенных значений фасетных описаний материалов (Этап II):
  4. а) Реализовано наследование основных свойств класса.

    б) В режиме представления объектов удобно организован доступ к основным справочникам и разрезам, необходимым для работы с данными.

    в) Доступна множественная прямая и обратная фильтрация по объектам и их атрибутам для удобного поиска.

  5. Автоматизация процесса создания фасетного описания материала (Этап II):
  6. а) Для автоматического заполнения фасетов имеющейся информацией (из исторического наименования) реализовано распознавание исходных данных при выгрузке в офисные редакторы:

    - Процедура распознавания основывается на накопленной базе знаний, эволюционирующей от проекта к проекту.

    - Удобный инструмент автоматического разбора строки на компоненты ускоряет работу с историческими данными. Есть возможность задать шаблон исторического наименования, используя регулярные выражения, для адаптации процесса распознавания к исходным данным конкретного проекта.

    - В процессе распознавания осуществляется исправление обнаруженных ошибок в исходных данных, проводится морфологический разбор и фонетический анализ текста.

    б) Для автоматизации процесса дополнения недостающей информацией в системе реализовано доопределение на основе стандартов (ГОСТы, ТУ и т.д.), перенесенных в базу знаний, и на основе статистики:

    - доопределяются как однозначно следующие из исторической записи характеристики, так и характеристики, имеющие ряд возможных значений.

    - данные, позволяющие дополнять недостающей информацией, также позволяют осуществлять контроль качества данных.

  7. Генерация наименований на основе созданных шаблонов (Этап III):
  8. а) Гибкий инструмент для создания шаблонов с интуитивно понятным метаязыком позволяет вносить изменения и отражать их в наименованиях в кратчайшие сроки, благодаря фасетной классификации каждого объекта.

    б) Реализован индивидуальный подход к формированию наименования материала каждого класса каждого проекта.

    в) Результатом применения шаблонов являются наименования, унифицированные в рамках класса.

  9. Контроль данных с помощью уникальных сервисов, разработанных в АС Классификатор& 5.0 (Этап IV):
  10. а) Методы контроля фасетных описаний материалов:

    - Статистические методы: Сервис обзора статистики иллюстрирует частотность использования тех или иных комбинаций значений признаков.

    - Статистические методы: Сервис подсчета мер связи между признаками класса позволяет выявлять возможные зависимости среди используемых признаков.

    - Стандартизованные методы: Сервис проверки корректности присвоенных значений позволяет контролировать наполняемость базы знаний, а также её корректность и адекватность. Сервис работает на основе таблиц вариантов и правил, создаваемых индивидуально для каждого класса в процессе выполнения проектных работ. Основной принцип-соответствие стандартам (ГОСТы, ТУ и т.д.).

    б) Методы улучшения качества данных (позволяют устранять ошибки, восстанавливать целостность базы данных, сохранять принципы ведения мультипроектности, выполнять анализ состояния базы данных и т.д.):

    - Аналитический модуль позволяет создавать и использовать отчеты и группы отчетов для контроля качества данных.

    - Функциональный модуль позволяет производить автоматические изменения в базе данных, исходя из требований проекта.

    - Модули активно используются в ходе проектной деятельности как готовый способ гармонизации данных, их приведения к нужному формату.

  11. Проектная классификация данных (Этап IV):
  12. а) Классификация материалов конкретного проекта - это адаптированная классификация ООО "Информ-Консалтинг" (необходимо учитывать отраслевые, структурные и профильные особенности бизнеса заказчика). Все изменения отражаются в Проектной классификации, она позволяет осуществлять логическое объединение и декомпозицию классов системы классификации ООО "Информ-Консалтинг".

    б) Подготовленный на основе проектной классификации справочник материалов может быть выгружен в формате, соответствующем целевой системе.

       


Новый отзыв о работе Информ-Консалтинг

Компанией Информ-Консалтинг получен отзыв по итогам проекта «Автоматизация процессов Корпоративного центра Блока логистики переработки и сбыта ПАО «Газпром нефть» на базе SAP ERP».

24 июля 2017
На «Протон-ПМ» внедрена бизнес-аналитика SAP

ПАО «Протон-ПМ» совместно с компанией «Информ-Консалтинг» завершили внедрение системы аналитической отчётности на платформе SAP.

19 июля 2016