По проведеному науковому дослідженню

ЗРАЗКИ ЗВІТУ

ПО ПРОВЕДЕНОМУ НАУКОВОМУ ДОСЛІДЖЕННЮ

 

 

Зразок 1: Технологія інформаційної підтримки виробничих замовлень промислових підприємств. 2

Зразок 2: Методи та засоби підвищення ефективності обслуговування запитів в інформаційній мережі 11

Зразок 3: ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ ПАРАМЕТРІВ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ З ГЕОМЕТРИЧНИМИ МЕРЕЖАМИ.. 20

Зразок оформлення титульної сторінки.. 28

 

 

 

Технологія інформаційної підтримки виробничих замовлень промислових підприємств

Трейтяк В.В.

АНОТАЦІЯ

Дослідження присвячене вирішенню науково-технічної задачі розширення функціональності інтегрованих автоматизованих систем виробничого призначення на базі розроблених методів та інформаційної технології підтримки рішень з виробничих замовлень промислових підприємств. Аналіз сучасного стану промислового виробництва дозволив формалізувати взаємозв’язок проектних, виробничих та планових даних.

Розроблено метод аналізу та оцінки виробничого замовлення, який передбачає вибір номенклатури виробів залежно від технічної спроможності підприємства, а також для ранжирування проектних робіт відповідно до економічних показників від можливого виготовлення виробів. Розроблено метод параметричного корегування технологічного процесу, який є складовою частиною методу аналізу та оцінки виробничого замовлення. Використання методу дозволяє скоротити терміни прийняття рішення про розміщення замовлення, проектування та підготовку виробництва продукції і підвищити ефективність корегування параметрів технологічного процесу. Запропоновано методику автоматизованого аналізу та оцінки виробничого замовлення, яка базується на використанні розробленої підсистеми «Замовлення».

Отримані теоретичні результати доведено до практичного застосування і впроваджено на промислових підприємствах.

Ключові слова: виробниче замовлення, підтримка прийняття рішень, аналіз та оцінка, проектні та виробничі дані, технологічний процес, функціональні моделі, ресурси підприємства.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ

У вступі обґрунтовано актуальність науково-технічної задачі, що вирішується, сформульовано мету й задачі досліджень, визначено наукову новизну та практичну цінність отриманих результатів. Наведено дані про зв’язок роботи з науковими програмами та планами НДР організації, де виконувалась робота, вказано на впровадження отриманих результатів, визначено особистий внесок здобувача у надрукованих роботах, представлено інформацію щодо апробації та публікації результатів дисертації.

У першому розділі на основі аналітичного огляду стану науково-технічної задачі роботи обґрунтовано нагальну потребу розробки та визначено задачі дослідження. Проведено аналіз процесів оцінки виробничих замовлень на промислових наукоємних підприємствах машинобудівної галузі, розглянуто можливості функціонального моделювання виробничих даних у сучасних інтегрованих автоматизованих системах (ІАС) та функціональні можливості їх використання в умовах діючих підприємств. На основі аналізу робіт за темою дослідження сформульовано основні етапи подальших досліджень (рис. 1).

 

 

 

Рис. 1. Етапи виконання наукових досліджень роботи.

У результаті аналізу зроблено висновок, що існуючі ІАС виробничого призначення фіксують більшу частину інформації про вироби, процеси та ресурси, але не використовують її для прийняття рішень по отриманому замовленню. Обґрунтувано етапи наукових досліджень, визначено сукупність питань, які складають науково-технічну задачу і вирішуються в роботі. Поставлені питання вимагають вирішення комплексу взаємопов’язаних задач, які представлені як задачі дослідження і вирішуються в наступних розділах.

Другий розділ присвячено встановленню взаємозв’язку проектних, виробничих та планових даних, які необхідні для прийняття рішень по замовленню. Обґрунтовано використання інструментального середовища ARIS, яке являє собою реалізовану методологію для побудови функціональних моделей за допомогою нотації eEPC (event-driven process chain) – методу опису процесів. Розроблено функціональні моделі процесів отримання даних, що відображають поетапні процедури, необхідну вхідну інформацію та структурні підрозділи відповідальні за кожну з процедур.

Основними даними, які впливають на прийняття рішення з технічної спроможності виготовлення виробів по замовленню є дані по структурі технологічного процесу, матеріаломісткості та трудомісткості. Матеріаломісткість відображає потребу в певному виді сировини на операцію технологічного процесу (ТП) конкретного виробу відповідно до нормативних карт. Трудомісткість визначають як норму трудовитрат працівників потрібної професії та кваліфікації на технологічну операцію, яку виконують на вибраному технологічному устаткуванні за нормативними картами. Для оцінки ефективності виконання замовлення обґрунтовано використання методу маржинального доходу. В основу методу маржинального доходу покладено розподіл виробничих витрат і витрат зі збуту на перемінні (пропорційні) та постійні. Залежно від величини відносного маржинального доходу формують рейтинг виробів.

Встановлено інформаційні потреби проектної процедури визначення технічної спроможності і доцільності виготовлення виробів за замовленням. Побудовано функціональну модель процесу отримання необхідної інформації для аналізу та оцінки замовлення. Результати імітаційного моделювання дозволяють визначити час, витрачений кожним відділом, який задіяний в процесі обробки інформації протягом однієї робочої зміни. Модель містить комплекс функцій, які забезпечують отримання інформації по технологічному процесу за рахунок визначення необхідних операцій та відповідного технологічного обладнання.

Таким чином, отримання необхідних виробничих даних здійснюють за допомогою розроблених функціональних та інформаційних моделей, а саме: моделі процесу визначення характеристик виробів та моделі визначення параметрів і контрольованих характеристик технологічного процесу, тобто, моделей, що виконують функції інформаційних ресурсів.

Функціональна модель процесу отримання виробничих даних передбачає паралельний розрахунок матеріальних ресурсів (матеріаломісткість, трудомісткість, технологічне оснащення та енергоспоживання), які впливають на прийняття рішення з визначення спроможності виконання замовлення та формують відповідну документацію щодо розрахунку економічного ефекту від виготовлення виробів по замовленню. Функціональне моделювання проведено інструментальними засобами ARIS eEPC та ARIS Simulation, що дозволило представити функціональну модель життєвого циклу замовлення у вигляді системи взаємопов’язаних компонентів даних про продукцію підприємства, проектних даних, даних контрактів, даних технологічного процесу, матеріальних та трудових ресурсів, даних про обладнання.

Основною перевагою отриманої функціональної моделі є те, що в ній інформація про конкретний виріб містить не тільки проектні дані (характеристики, конфігурація та ін.), а й виробничі дані, які визначають технічні вимоги до параметрів обладнання і його завантаження в плановий період часу.

У третьому розділі розроблено метод аналізу та оцінки виробничого замовлення і метод параметричного корегування ТП з метою забезпечення вимог замовника до характеристик виробів та визначення оптимального використання ресурсів підприємства.

Метод аналізу та оцінки виробничого замовлення містить функціональну модель процесу аналізу й оцінки замовлення та алгоритм, який представлено як послідовність кроків з визначення технічної спроможності виготовлення виробів за замовленням. Підетапи алгоритму передбачають розрахунки продуктивності обладнання, що характеризується максимальною кількістю, яке можна виготовити з використанням різних видів обладнання (по кожній операції). Для оцінки спроможності випуску заданої кількості виробів визначають кількість незавершеної продукції на кожній операції технологічного процесу. При цьому, згідно з методикою розрахунку нормативних карт, задають кількість продукції на виході та визначають кількісні характеристики незавершеної продукції на кожному етапі технологічного процесу з урахуванням відходів та втрат. Відповідно до розробленого алгоритму визначають технічну спроможність виробництва продукції, а також прийняття проектного рішення з урахуванням економічних наслідків. Представлена послідовність дій покладена в основу методу аналізу та оцінки виробничого замовлення.

При оцінці виробничих ресурсів, які відповідають параметрам виробу, потрібно оцінити здатність виготовити задану кількість продукції. Специфіка цієї задачі полягає в необхідності налагодження не всіх параметрів технологічного процесу, а тільки в оцінці забезпечення виготовлення виробів заданої кількості та номенклатури, що закладені в проектах та ресурсів, які є на виробництві (час, персонал, верстати, матеріали, інструмент). Перевагою запропонованого метода є додатковий розрахунок вільної виробничої площі по маркам обладнання з урахуванням характеристик виробу, параметрів обладнання та режиму змінності. Для оптимального використання виробничих ресурсів при забезпечення відповідної якості та характеристик виробів по замовленню розроблено метод параметричного корегування ТП. Він є складовою частиною методу аналізу та оцінки виробничого замовлення.

Метою налагодження параметрів ТП є виконання технічних вимог замовлення при забезпеченні максимальної прибутковості підприємства в умовах обмежень на ресурси. Запропонований метод включає такі етапи:

1. Аналіз існуючого на підприємстві технологічного обладнання.

2. Опис обмежень використання обладнання.

3. Встановлення переліку критеріїв та побудова ієрархії критеріїв з метою визначення вагових коефіцієнтів в адитивному критерії.

4. Визначення значень критеріїв, які не потребують експертної оцінки (змінних витрат, вартості технологічної оснастки) та вільної виробничої потужності для кожного виду обладнання.

5. Визначення значень цільової функції у перерахунку на кількість продукції, яку можна випустити на даному виді обладнання.

6. Визначення оптимального варіанту за сукупністю критеріїв та кількістю продукції для даного варіанту обладнання.

7. У випадку перевищення кількості продукції за замовленням над розрахунковою кількістю для найкращого варіанту – повторення пунктів 4 та 5.

Відповідно методології ARIS побудовано функціональну модель процесу аналізу та оцінки замовлення при існуючих виробничих умовах і функціональну модель даного процесу після впровадження розроблених методів. Встановлено переваги використання розроблених методів, що забезпечують: скорочення термінів проектування виробів та технологічної підготовки виробництва завдяки паралельному виконанню робіт; скорочення термінів узгодження з замовником характеристик та ціни виробів завдяки достовірному визначенню технічної спроможності виконання замовлення.

Четвертий розділ присвяченорозробці автоматизованої підсистеми інформаційної підтримки процесу прийняття рішень за виробничими замовленнями. В якості інструментального засобу управління загальною інформацією замовлення використано PDM-систему ENOVIA SmarTeam v6. Для реалізації розробленого методу оцінки замовлення і методу параметричного корегування технологічних процесів розроблено програмні модулі підсистеми «Замовлення» та запропоновано структурну схему трьохрівневої архітектури розробленої інформаційної технології на промисловому підприємстві (рис. 2).

Трьохрівнева архітектура передбачає, крім сервера БД, також виділення сервера додатків, який акумулює в собі основну частину бізнес-логіки підсистеми. Залежно від обраної сервером додатків функціональності виконання бізнес-логіки може бути розділене між сервером додатків та функціонально навантаженим клієнтським програмним забезпеченням, яке здійснює доступ до ресурсів підсистеми (в тому числі бізнес-логіки) за допомогою інтернет- чи інтранет мереж.

За рахунок інтеграції з автоматизованими системами проектного та виробничого призначення забезпечується взаємодія замовників та виконавців замовлення при обміні геометричною інформацією в електронному вигляді, а також забезпечується спільне використання замовником та підприємством-виконавцем даних про вироби за замовленням, його структуру, склад виконуваного проекту в цілому.

 

 

Рис. 2. Структурна схема трьохрівневої архітектури використання розробленої інформаційної технології на промисловому підприємстві.

 

Таким чином, досягнуто об’єднання всіх спеціалістів, які використовують загальну інформацію замовлення в єдиному інтегрованому інформаційному середовищі. Моделі та методи для інформаційної підтримки процесу прийняття рішень за виробничим замовленням представлено узагальненим алгоритмом розробленої методики їх використання (рис. 3).

Рис. 3.Алгоритм методики використання підсистеми інформаційної підтримки прийняття рішень за виробничими замовленнями.

 

Таким чином, створено певну послідовність дій, при виконанні якої отримаємо необхідну інформацію про спроможність виготовлення виробів та економічний ефект від виконання замовлення. Запропонована методика і підсистема інформаційної підтримки процесу аналізу та оцінки виробничого замовлення підвищує функціональні можливості ІАС виробничого призначення завдяки інтеграції та спільному використанню в середовищі ІАС проектних, виробничих та планових даних при прийнятті управлінських рішень з прийому й виготовленню виробів за замовленням.

 

ВИСНОВКИ

У роботі вирішено актуальну науково-технічну задачу розширення функціональності інтегрованих автоматизованих систем шляхом розробки моделей, методів та технології інформаційної підтримки рішень по виробничим замовленням промислових підприємств машинобудівної галузі.

У результаті проведеного дослідження можна зробити наступні висновки:

1. Проведено аналіз існуючого процесу оцінки замовлення на прикладі багатономенклатурного машинобудівного підприємства, функціональних можливостей інтегрованих автоматизованих систем виробничого призначення та методів моделювання виробничих даних. Обґрунтовано напрямки досліджень та задачі дисертаційної роботи.

2. Виявлені взаємозв’язки проектних, виробничих і планових даних, які формалізують процеси отримання виробничих даних та забезпечують підтримку процесу аналізу та оцінки виробничого замовлення.

3. Проведено функціональне моделювання процесів отримання виробничих даних та етапів життєвого циклу замовлення, що забезпечило алгоритмізацію процесу визначення технічної спроможності виготовлення виробів по замовленню.

4. Розроблено метод аналізу та оцінки виробничого замовлення, який визначає доцільність виконання замовлення з урахуванням обмежень на існуючі ресурси та забезпечує максимальну прибутковість підприємства від виготовлення виробів по замовленню.

5. Розроблено інформаційну технологію підтримки виробничих замовлень, яка дозволила оперативно та економічно обгрунтовано приймати рішення про розміщення замовлення на підприємстві і скоротити терміни процесу аналізу та оцінки замовлень на 45÷50%.

6. Розроблено узагальнену методику використання підсистеми інформаційної підтримки рішень по виробничим замовленням, що дозволяє чітко формалізувати всі її 7 етапів для інформаційної підтримки процесу прийняття рішень фахівцями та керівниками підприємства.

Створену нову інформаційну технологію підтримки процесу прийняття рішень по виробничим замовленням, яка реалізує на практиці розроблені алгоритми, моделі та метод, було використано у виробничих умовах на промислових підприємствах: ВАТ «Мотор Січ» (м. Запоріжжя) і ВАТ «Сумське науково-виробниче об’єднання ім. М.В. Фрунзе» (м. Суми) та впроваджено у науковому та навчальних процесах Вінницького Національного технічного університету (м. Вінниця), Національного авіаційного університету (м. Київ), Чернігівського державного технологічного університету (м. Чернігів).

 

 

АНОТАЦІЯ

Дослідження присвячене підвищенню швидкості та комплексності автоматизованої обробки параметрів шарів геоінформаційних систем з геометричними мережами (ГІС з ГМ), на які впливають інші елементи систем. Для цього розроблено інформаційну технологію, у тому числі, новий комплекс методів, прийомів, алгоритмів та програмного забезпечення, який був апробований та впроваджений на практиці для розв'язання важливих прикладних задач у галузі автоматизованої обробки параметрів ГІС з ГМ.

Розроблена інформаційна технологія може широко застосовуватися до обробки даних та оптимізації систем з геометричними мережами. Широкий спектр задач, які вирішуються за її допомогою, дозволяє використовувати її для підприємств та установ, що займаються управлінням та оптимізацією параметрів об’єктів, які у ГІС формалізуються як геометричні мережі.

Ключові слова: геоінформаційна система, геометричні мережі, база знань, інформаційна модель, інформаційні технології автоматизованої обробки даних.

ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ

У вступі розкрито сутність і стан досліджень науково-прикладної задачі, підстави і вихідні дані для проведення дослідження. Також викладено: актуальність теми дисертації, мету, задачі дослідження, наукову новизну та практичне значення одержаних результатів, особистий внесок здобувача та апробацію результатів дисертації і публікації здобувача.

Першій розділ. У даному розділі проведено огляд методів та технології обробки параметрів геометричних мереж.

Проаналізовано проблеми моделювання та обробки параметрів геометричних мереж на прикладі транспортної мережі, які пов’язані з урахуванням різних факторів та взаємовпливу одних факторів на інші, що ускладнює обробку даних. Наприклад, необхідність врахування нових об’єктів транспортної інфраструктури або погіршення умов пересування (стан доріг, «пробки» тощо) транспортних засобів вимагає значного часу на ідентифікацію та оптимізацію раніше побудованої моделі цієї мережі.

Аналіз показав, що є чимало методів, моделей та підходів математичного моделювання параметрів геометричних мереж на прикладі транспортної мережі за різних умов та з урахуванням різних факторів. Усі ці методи в комплексі можна використати для синтезу оптимальних законів управління транспортом у місті. Однак, під час застосування даних методів на практиці основною проблемою є адаптація моделей до конкретної вулично-дорожньої мережі, ідентифікація параметрів моделей на практиці, врахування особливостей та обмежень, знаків та інших факторів, які вже є у місті. Зменшити час на таку адаптацію, охопити розрахунками сотні доріг та перехресть, тисячі комбінацій маршрутів можна тільки з використанням сучасних геоінформаційних технологій, зокрема за допомогою геоінформаційної системи вулично-дорожньої мережі заданого міста. Аналогічні задачі є актуальними і під час моделювання процесів у розгалужених річкових та інших мережах.

Для розв’язання задач оптимізації параметрів ГІС з ГМ потрібно створити уніфіковану структуру, яка буде враховувати розбиття елементів системи на типові шари, класифікацію та містити опис параметрів окремих елементів, а також інформаційні, топологічні та математичні зв’язки між елементами різних шарів.

Отже, є актуальною задача створення інформаційної технології автоматизованої обробки параметрів геоінформаційних систем з геометричними мережами (ГІС з ГМ). Технологія повинна містити моделі, методи, алгоритми, прийоми та програмне забезпечення для побудови та ідентифікації типових елементів ГІС з ГМ за реальними даними.

Викладене визначило зміст досліджень, вказаний в задачах досліджень.

Другий розділ присвячено розробці інформаційних моделей та методів формалізації даних про елементи геометричних мереж у ГІС.

Запропонована класифікація та кодування основних елементів ГІС на прикладі транспортної системи міста. При формуванні єдиної системи класифікації та позначень елементів ГІС з ГМ та їх параметрів запропоновано взяти за основу, по-перше, підходи до класифікації та системи позначень, що використовуються у класифікаторах ГІС. Розроблено та описано інформаційні моделі елементів ГІС з ГМ. Подано їх приклади для транспортних систем міст. Охарактеризовано параметри типового шару елементів ГІС з ГМ.

Запропоновано формалізований опис параметрів кожного шару ГІС з ГМ (інформаційну модель) за такою структурою: 1) Тип. 2) Параметри та характеристики елемента ГІС з ГМ. 3) Варіанти ускладнень. 4) Напрямки зміни характеристик. 5) Фактори, які слід враховувати. 6) Методики ідентифікації параметрів моделей. 7) Умови узгодження топології з іншими. 8) Умови узгодження впливу об’єкту на інші.

Розроблено структуру бази знань підсистеми обробки даних інформаційних моделей та охарактеризовано її зв’язок з параметрами математичних моделей процесів у ГІС. Для цього, для кожного шару створюється типова інформаційна модель у базі знань. База знань містить в собі типовий набір параметрів об’єктів мережі в загальному вигляді, а також набір правил, по яким взаємодіють об’єкти бази знань між собою. Для бази знань обов’язково вводиться обмеження – вплив параметрів багатьох шарів на заданий параметр може бути формалізований як сума окремих впливів кожного з цих параметрів на заданий. Охарактеризовано, яким чином може здійснюватись автоматизована ідентифікація параметрів та структури математичних моделей процесів в геометричних мережах з урахуванням багатьох факторів, за рахунок налагодження відповідності між структурою інформаційних моделей ГІС та структурою математичних моделей, що дозволить більш комплексно та швидко визначати та оптимізувати інтегральні параметри геометричної мережі для різного набору шарів ГІС. Різна структура інформаційних моделей ГІС, у т.ч. різний набір шарів ГІС, несуть різну інформацію та враховують і формалізують різну кількість факторів, що впливають на задані показники системи (пропускна здатність вулиць, якість води у річці тощо).

Налагодивши чітку відповідність між інформаційними моделями ГІС та структурою математичних моделей, які описують зміну таких показників під дією різних факторів, можна у разі вибору та ідентифікації тієї чи іншої структури інформаційних моделей ГІС автоматизовано (а то і автоматично) ідентифікувати структуру та параметри відповідної математичної моделі. А це, у свою чергу, дозволить швидше моделювати різні сценарії пошуку оптимальних рішень зі зміни параметрів геометричної мережі у ГІС для покращення її основних характеристик. Наведено приклади формування бази знань про шари ГІС з ГМ.

Третій розділ присвячено розробці геоінформаційної технології обробки параметрів шарів геометричних мереж у ГІС. Запропоновано узагальнений алгоритм застосування технології на прикладі транспортної системи (ТС). На основі проведеного аналізу наявних математичних можливостей у розв’язанні задач з управління транспортними потоками у місті, можливостей геоінформаційних технологій (ГІС-технологій) та специфіки задачі в цілому, запропоновано концепцію створення геоінформаційної системи обробки параметрів ГІС для управління транспортною системою міста, яку пропонується запроваджувати поетапно.

Етап 1. Збирання вхідних даних, вибір основних елементів ТС та варіантів структури інформаційних моделей їх елементів.

Етап 2. Ідентифікація інформаційних моделей елементів ТС міста.

Етап 3. Оптимізація параметрів ТС міста.

Дістала подальший розвиток формалізація геоінформаційних моделей на прикладі елементів транспортної мережі шляхом урахування, поряд із просторовими відношеннями, атрибутивних відношень параметрів різних об’єктів ГІС. Запропоновано метод ідентифікації геоінформаційної моделі транспортної системи (ТС) з відбором елементів мережі за ступенем впливу на параметри та топологію ГІС-моделі мережі шляхом порівняння значень ваги цих елементів із певним граничним значенням.

Розроблено програмний комплекс із застосуванням запропонованої технології для розв’язання задачі оптимізації параметрів руху міського громадського транспорту. Формалізовано інформаційну модель шару ГІС „Міський громадський транспорт”. Визначено вплив параметрів між собою. Розроблено алгоритм ідентифікації параметрів руху для окремого маршруту міського громадського транспорту. Описано методи визначення необхідної кількості розривних випусків, які потрібно буде випустити на маршрут для покращення його якісних характеристик, та метод розстановки їх на маршруті. Наведено алгоритм реалізації методу розстановки.

Розроблено типовий програмний інструментарій для реалізації запропонованої інформаційної технології на прикладі транспортної системи (ТС), в якому враховані такі особливості ТС та прийоми роботи з ГІС:

1. Під час побудови ГІС-моделей елементів ТС та формалізації у базі знань використовуються уніфіковані умовні позначення та назви параметрів (атрибутів), щоб легше було потім їх обробляти.

2. У базі знань закладено множину типових ГІС-моделей, які адаптуються під конкретні елементи ТС, наприклад: «Вулиця із двобічним рухом», «Т-подібне перехрестя», «Забороняючий знак», «Трикольоровий світлофор», «Розмітка – суцільна лінія», «Місце тяжіння – Школа», «Ямковість дороги».

3. Перед застосуванням програмного забезпечення максимально наповнити бази атрибутивних даних та шари ГІС актуальною інформацією, яка може бути в подальшому використана у математичних моделях процесів на окремих ділянках чи об’єктах, що утворюють геометричну мережу.

Проведено порівняльний аналіз тривалості розв’язання задачі ідентифікації параметрів математичних моделей з використанням запропонованої технології та за традиційними підходами на прикладі дорожнього руху у місті та річкової системи. Проведений аналіз показав, що при застосуванні запропонованої інформаційної технології для транспортної мережі у порівнянні з традиційними технологіями та підходами тривалість зменшилась у майже 10 разів, а для річкової мережі – у майже 18 разів. У разі збільшення параметрів, які враховуються, та кількості елементів геометричної мережі, тривалість розрахунку буде зменшуватись.

У четвертому розділі наведено практичне апробування запропонованої технології.Розроблено структуру та частково наповнено базу знань ГІС транспортної системи мікрорайону Вишенька міста Вінниці, впроваджену у комунальному підприємстві «Вінницька спеціалізована монтажно-експлуатаційна дільниця з організації дорожнього руху». Розроблено ГІС громадського маршрутного транспорту міста Вінниці, що дозволило іншим фахівцям виконати їх оптимізацію та візуалізувати її результати на цій же ГІС. Результатом стала Концепція розвитку пасажирського автомобільного транспорту у місті Вінниці з метою оптимізації маршрутної мережі. Удосконалено ГІС басейну р. Південний Буг, що дозволяє проводити більш комплексний аналіз впливу водокористування на якість природних поверхневих вод. Результати впроваджено у Басейновому управлінні водними ресурсами річки Південний Буг.

Моделювання різних ситуацій за допомогою цієї програми дозволяє більш чітко та набагато швидше виявити проблемні місця, які потребують розташування додаткових постів моніторингу якості та кількості поверхневих вод та вжиття певних управлінських заходів на зниження антропогенного впливу. Вчасне усунення в майбутньому цих проблемних місць, наприклад, шляхом урахування відповідних рекомендацій під час розробки нових нормативів на гранично допустимі скиди підприємств, дасть значний соціально-екологічний та економічний (для водокористувачів) ефект.

ЗВІТ

 

з дисципліни

ЗРАЗКИ ЗВІТУ

ПО ПРОВЕДЕНОМУ НАУКОВОМУ ДОСЛІДЖЕННЮ

 

 

Зразок 1: Технологія інформаційної підтримки виробничих замовлень промислових підприємств. 2

Зразок 2: Методи та засоби підвищення ефективності обслуговування запитів в інформаційній мережі 11

Зразок 3: ІНФОРМАЦІЙНА ТЕХНОЛОГІЯ АВТОМАТИЗАЦІЇ ОБРОБКИ ПАРАМЕТРІВ ГЕОІНФОРМАЦІЙНИХ СИСТЕМ З ГЕОМЕТРИЧНИМИ МЕРЕЖАМИ.. 20

Зразок оформлення титульної сторінки.. 28