Инфографическое моделирование многокомпонентных систем

Теория многоточечных логик как аппарат моделирования функций разного рода систем в инфографии позволяет рассматривать исследуемые сущности на разных уровнях их сложности [2]. Первым (начальным, единичным) уровнем сложности является монадный17, когда объект изучения анализируют как самодостаточный, существующий стр. 219 из 233 «сам по себе», без учета его контекста (окружающего организационно-деятельностного пространства), воздействий на этот контекст самого объекта и обратных воздействий контекста на объект. В этом случае модель монады имеет свой собственный оригинальный набор атрибутов18. Большинство функционирующих с участием человека современных систем деятельности имеют своими компонентами три разновидности монад: сам человек, техника (совокупность продуктов мыследеятельности человека, реализованных в его производительной деятельности) и среда обитания (естественная природная и искусственная техногенная). Каждую разновидность монад изучают отдельно, вне связи с остальными.

Вторым уровнем сложности исследуемых сущностей является диадный¹⁹ , когда две из трёх названных выше разновидностей монад анализируют не только сами по себе, но и во взаимосвязи (то есть считая одну из двух монад контекстом для другой, и наоборот). При этом воздействие одной монады на другую (например, воздействие человека на технику Ч→Т, рис. 1) приводит к вполне явному результату Р Ч→Т . В равной степени и воздействие техники на человека Т→Ч определяется Р Т→Ч . Оба таких результата в диаде «Человек-Техника» в свою очередь взаимосвязаны.

Рис. 1. Взаимосвязи монад Ч и Т, а также результатов их взаимных воздействий Р Ч→Т и Р Т→Ч в диадной инфографической модели функциональной системы «Человек-Техника»

Третьим уровнем сложности исследуемых сущностей является триадный, когда все три разновидности монад (человек, техника и среда) взаимосвязаны и образуют единую функциональную

(рис.                2).

систему

ЧТС

Рис.2. Инфографическая модель триады (системы «Человек-Техника-Среда, ЧТС») с возможными взаимодействиями монад, нагружениями диад и двумя разновидностями результатов взаимодействий и нагружений, взаимосвязанных между собой

Взаимодействия монад образуют результаты (по два на каждой монаде триады), которые методологи называют «ушами». В триаде можно выделить три похожих конфигурации (рис. 3), когда взаимодействие двух монад нагружено управляющим воздействием третьей монады. Нагружающие управляющие воздействия также результативны (это Р ₍ |. о.ч и Р [( Р т ^ с ) ~ (Р с ^ т )] ; [Р (Т ^ С) ; ч ] на рис. 3) [2].

Рис. 3. Инфографическая модель одной из трёх нагруженных диад в составе триады ЧТС

Важным элементом нагруженной системы (рис. 3) является обратная связь с нагружающей монадой. На рисунках 1–3 показаны некоторые инфографические модели функциональных систем деятельности, где различают следующие атрибуты: досье; идентификация модели; функциональный модуль; прикладные реализации функционального модуля [9].

Важным аспектом использования инфографических моделей в управлении является квалиметрическая оценка качества функционирования разнообразных систем²⁰. Важной проблемой в этом направлении представляется обоснованный выбор и методологически оправданное применение разных шкал, используемых для определения численных текущих значений параметров по каждому из атрибутов инфографической модели [4; 5].

Шкалирование (англ. Scaling, нем. Skalierung) – метод моделирования реальных процессов при помощи шкал присвоением числовых значений отдельным атрибутам

^{20 ♦} Квалиметрия (от лат. qualis – какой по качеству и греч. метрео – мерить, измерять) изучает методологию и проблематику комплексной количественной оценки качества объектов любой природы. Конечной целью квалиметрии являются разработка и совершенствование методик, с помощью которых качество конкретного оцениваемого объекта может быть выражено одним числом, характеризующим степень удовлетворения данным объектом общественной или личной потребности.

стр. 222 из 233 системы, что позволяет разбить описание сложного процесса по отдельным шкалам. Таким образом, вводится совокупность методов измерения, посредством которых эмпирическую систему отношений трансформируют в соответствующую ей числовую систему. В результате можно исследовать важность каждой шкалы.

Известны разные традиции использования термина «шкалирование». Так, шкалированием считают процедуру субъективной оценки объекта по какому-то признаку с использованием шкал, образованных с помощью числовых или словесных градаций, или заданных графически. Более корректным (академическим) считают применение известной психометрической (измерительной) модели, позволяющей формировать системы количественных оценок конкретных свойств и параметров объектов (предметов и процессов), а также их образов. Это свойственно сенсорной психофизике (например, измерение порогов абсолютной и разностной чувствительности, установления «психометрической кривой» соответствия стимулов и ощущений и т. д.). От единичного измерения (локальной диагностики) метод отличается тем, что позволяет по отдельным наблюдениям воссоздать целостное отображение (функциональную или корреляционную зависимость) свойств стимула на свойства ощущений. На основании такой шкалы можно по величине стимула предсказать интенсивность ощущения (субъективной реакции на стимул).

С появлением компьютерных технологий возникло многомерное шкалирование – одновременный учет множества параметров разных стимулов (внешних по отношению к субъекту объектов и событий). В инфографии многомерное шкалирование (multidimensional scaling, MDS) нашло отражение в использовании однослойных и многослойных полярных систем координат, позволяющих отображать и оценивать субъективные пространства потребительского восприятия и предпочтения свойств товаров [5]. В целях управления качеством деятельности в работе [11] получило развитие толкование использования сути некоторых ранее предложенных инфографических моделей (рис. 4, 5).

Рис. 4. Инфографическая модель количественных характеристик качества активной сущности при взаимодействии по группам её норм

Инфографическая модель процесса взаимодействия норм двух сущностей при постепенном сближении позиций показывает, что этот процесс можно разделить на фазы. В начале каждой из фаз (кроме нулевой, соответствующей точке начала контакта двух сущностей при их взаимодействии) состояние активной (воздействующей в данный момент) сущности характеризует звездчатая модель, отображающая количественные характеристики качества по четырем группам ее норм: маркетинговые, М; эксплуатационные, Э; производственно-технологические, Пт; проектные, П.

Каждая из групп норм представляет собой системоквант21 (модуль) функциональной системы нормотворчества в определенном виде деятельности. Это дискретные совокупности нормативной информации системных процессов от формирования любой потребности до ее удовлетворения. Оператор динамической деятельности функциональных производственно-технологических систем, в процессе которой субъект (потребитель норм) по принципу саморегуляции за счет промежуточных (этапных) и конечного результатов оценивается степень достижения поставленной цели.

Рис. 5. Композиционная инфографическая модель обеспечения качества конвергенции норм [2]

Наглядная композиционная инфографическая модель (рис. 5) отображает динамику изменения локальных состояний процесса конвергенции норм в конце каждой предыдущей (в начале каждой последующей) фазы процесса. Последовательность линий, соединяющих одноименные точки разных локальных звёздчатых моделей, представляет собой график («тренд») изменения интенсивности применения той или иной нормы в процессе её конвергенции при взаимодействии двух систем.

Рассмотрим практическое применение инфографических моделей на примере водочной продукции [4]. Качество продукта оценивают по 10-балльной шкале : внешний вид (прозрачность и цвет) – 2 балла; запах – 4 балла; вкус – 4 балла²². Поскольку эта система не позволяет оценить степень различия спиртов по отдельным характеристикам, применяют профильную, при 100-балльной шкале интенсивности отдельных характеристик продукции и графическом изображении результатов в виде профилограммы. Здесь добавляется показатель органолептического качества – послевкусие и оцениваются позитивные и негативные характеристики для каждого показателя продукта: запах, вкус, послевкусие (рис. 6):

	Профильная система
Аромат	Позитив		Приятный Характерный
	Негатив		Посторонний тон Резкий
Вкус	Позитив		Мягкий Легкий Сладкий Округлый Тело (полнота вкуса)
	Негатив		Обжигающий Горький Кислый Тяжелый
Послевкусие	Позитив		Сладкое Гармоничное Легкое
	Негатив		Обжигающее Горькое Терпкое Кислое

Рис. 6. Особенности профильной системы оценки качества продукции

Введены термины, описывающие отдельные позитивные и негативные органолептические характеристики (рис. 7 и 8).

Характеристика		Описание
Аромат	Приятный	Определенные ароматические примеси вызывают положительные эмоции при восприятии запаха
	Характерный	Запах , присущий данному продукту, без несвойственных, посторонних ПАТЛКАААИ OLI^lLinOlZSI 1 IljtV АГГГМЛ1 ЮТАПи.141/1А ААА1ЛПЛ1А НрИмеиеИ. □□иЫоаЮЩИЛ [ЛЛЦа!alDMyреаКЦ1лЮ
Вкус	Мягкий	Dhsi** пнмлииьяадггла ifoif кяыцыидги— uaa иип1Л1ЛЛА atalh iatafti— uliv /•Алтопгтат! ■ илу qia/aa DUUI 1рИггММас?ЮЯ rqr MkirrklMcUlhHUc Мсиилчие рИЦяИ си IbrrblA UUL 1 аШ 1лгииЦ1лЛ оКуиа R КПМППМГГР D RUMIIJICRw™
	Легкий	1  11 А141ЛА //оллтя 111ЛАПТ1ЛЧ>  АПАи/АЛ7Г1Л ПА ЩГиЛА иаП1ЛТ1/а хЛ-ЦуиЦеггИе « ВОЦЦу LUMOGИ» И ивсЖети 1 И ВО оКуис Ма111Л1Ка
	Сладкий	Ощущение сладости в передней части языка
	Округлый (питкий)	Спокойное проглатывание образца, желание попробовать еще раз, ощутить вкус
	Тело (полнота вкуса)	Понятие полнотелое характеризует приятное ощущение плотности во рту. Рппанигтпя — ЛТПИ11ЯТАПк.м1/ю пря1Л11ЛЮ ня м^лпстятоимпА //трппй
Послевкусие	Сладкое	111А1Д1ЛА АНПГТААТ1Л О ПАА ПАО1А/А 1Л1Л «ищущсггие и11аДОи11л а 1 lUUj 1сакуи1лИ
	Гармоничное	Л11IVI11А14ИА ГЙДПИ 14Л1ЛПАПИ 1414АЛТЫ HlfVmOklV ЛАГТДППП1А11IWV УицуиЦсггИУ иОШ laMUIflpUBannUU 1 И DKyuUBblA UUU1 аШ 1ЯЮиЦИЛ
	Легкое	Характеризует длительность послевкусия, его свежесть и отсутствие ощущения привкуса

Рис. 7. Термины, описывающие позитивные характиристики

Расчёт индексов органолептического качества исходит из того, что характеристики оцениваются по интенсивности восприятия по шкале от 0 до 5 ( 0 – отсутствие, 1 – следы, 2 – слабый, 3 – средний, 4 – сильный, 5 – преобладающий). Принимают следующий порядок органолептического индекса. 1. Дегустируют образец и оценивают интенсивность восприятия каждой характеристики качества по шкале от 0 до 5. 2. В таблицу вносят данные каждого дегустатора. 3. Рассчитывают среднее значение оценок всех дегустаторов по каждой характеристике. 4. Рассчитывают индекс органолептического качества: Qi % = База + Позитив – Негатив.

Таблица 1

Пример расчёта органолептического индекса

Показатель		Характеристика	Среднее значение	Среднее значение	Дегустатор 1	Дегустатор 2	Дегустатор 3	Дегустатор 4	Дегустатор 5
Позитив	Аромат	Приятный		3.0	3	3	3	4	2
		Характерный		3.4	4	3	3	4	3
	Вкус	Мягкий		2.9	3	3	3	2.5	3
		Легкий		2.6	3	3	2	2.5	2.5
		Сладкий		2.1	1	2	3	2	2.5
		Округлый		2.9	3	3	3	3	2.5
		Тело		2.6	3	3	2	3	2
	Послевкусие	Сладкое		2.0	1	2	3	2	2
		Гармоничное		2.8	3	3	2	3	3
		Легкое		2.5	3	3	2	2.5	2
Сумма позитивных характеристик				+ 26.8
Негатив	Аромат	Посторонний тон	0.7		0.5	1	0.5	1	0.5
		Резкий	2.2		2	2	3	2	2
	Вкус	Обжигающий	2.5		3	2.5	2	2.5	2.5
		Горький	2.4		3	2.5	0.5	3	3
		Кислый	0.5		0	1	0	1	0.5
		Тяжелый	0.6		0	1	0	1	1
		Обжигающее	2.8		3	3	2	3.5	2.5
		Горькое	2.5		3	3	0.5	3	3
	Послевкусие	Терпкое	1.1		0	1	2	1.5	1
		Кислое	0.4		0	1	0	1	0
Сумма негативных характеристик Индекс органолептического качества =			-15.7 50 + 26.8-	15.7 = 61.1

Устанавливают допустимые пределы индекса органолептического качества для каждой из негативных характеристик, при привышении которых качество спирта и водки признают неудовлетворительным (минимально допустимый индекс органолептического качества спирта – 61, водки – 63).

Характе	зистика	Описание
Аромат	Посторонний тон	Наличие неприятных ароматических примесей, отдушки
	Резкий	Аплилят Rh-nwHsmi г или гггп1анятапк1-1у/ю пая!л илю чд гчрт нпчпАйстшла с пи пт пых ripUIVlQ D DI-JDI Dq Fv иЦи И V1 рИЦа!ЮПу IV рСЖ1\Ц1лГи -ла GHCL   J^eHG IDKIM GlinpiUDDIA пяплн я тяижа чя гидт ыяп1ли1ля MAnnLtCTTMkiY п rv*Tn ГУЛ И 1-ИЛ Y ГТ ЛЫК Л АЛ АЙ
Вкус	Обжигающий	Ощущение жжения во рту, вызывающее отрицательную реакцию. При этом следует учитывать свойственный спиртам положительный согревающий эффект и им i     мие ощущение leiuia
	Горький	1IVI11АШЛА mnAUU ПЫЧ1-.1НЯЮ111ГГГПИ1 ISTAnGUX/in ПА2НГ1 1ИЮ ЧУЦЦ у ЩСН 1ЛС 1 UpiP-rrl, DDlDDlDCtГи1Щее VI [Uri Ца 1  1 Qriy IV реаКЦИЮ.
	Кислый	Ощущение кислоты. Сложная реакция на органические кислоты, обусловленная качеством спирта и рецептурными особенностями
	Тяжелый	кущуицем1ле Mei ipin>TiMuiu прлокуиа, iiuli upuriMeiu. MeGtiuinGi веммиш luMa ни и ку Ge
Послевкусие	Обжигающее	WI aIILNrrue ОЩу ШспИС ytvneMlnzr HU pi у , НЬмЫВагищее UI рИЦеИеИНМуЮ реаКЦИЮ
	Горькое	Остаточное ощущение горечи, вызывающее отрицательную реакцию
	Терпкое	Набор тактильных ощущений, включающий ощущения сухости, вязкости и «пыли во рту»
	Кислое	Остаточное ощущение кислоты

Рис. 8. Термины описывающие негатитивные характеристики

На основании подобных расчётов строят инфографические модели (профильные диаграммы) для спирта и для водки (рис. 8 и 9). Принят также дополнительный метод оценки качества продукции на основании описательных характеристик, который позволяет более глубоко оценить качественные различия продукции на основе интенсивности проявления тех или иных тонов, присущих аромату, вкусу и послевкусию.

Рис. 8. Инфографическая модель качества (профильных диаграм) спирта.

Используя этот метод, строят инфографические модели профилей аромата, вкуса и послевкусия.

Рис. 9. Инфографическая модель качества (профильных диаграм) водки

Еще одним примером использования инфографического моделирования в управлении конкурентоспособностью многокомпанентных систем является работа [9] и предложенные в ней модели для оценки параметров очистки сточных вод в ЖКХ (рис. 10, 11, 12).

Рис. 10. Модель цикла жизни услуг переработки сточных вод и производства композиционных материалов

Предложенная авторами инновационная инфографическая модель (рис. 10) учитывает модель цикла жизни услуги жилищно-коммунального хозяйства, которая обеспечивает постоянное повышение ее конкурентоспособности и представляет собой повторяющийся замкнутый набор процедур преобразования жилищно-коммунальных услуг по переработке сточных вод в неразрывном взаимодействии с повторяющимся стр. 229 из 233 замкнутым набором процедур производства композиционных материалов, широко используемых в экономике, например, для строительства автомобильных дорог.

Предлагается следующая классификация показателей конкурентоспособности услуг очистки сточных вод ЖКХ.

• 1.    Социально-экологические: технологические показатели качества очистки вод (С1); уменьшение площади полигонов (С2); устранение неприятных запахов (С3).

• 2.    Экономические: приведенные капитальные затраты на строительство, приобретение и монтаж оборудования (Э1); затраты на эксплуатацию и сервисное сопровождение оборудования (обслуживание, ремонт, восстановление) (Э2); срок реализации проекта (Э3); срок окупаемости проекта (Э4); производительность по очистке сточных вод (Э5); использование побочных продуктов переработки сточных вод (композиты, биогаз, удобрения и т.д.) (Э6).

• 3.    Инновационность: высокотехнологичность (И1); соответствие парадигме устойчивого развития (И2).

Перечисленные показатели конкурентоспособности услуг переработки сточных вод ЖКХ позволяют построить инфографическую модель (рис. 11) и оценивать в режиме реального времени интегральный показатель конкурентоспособности.

Рис. 11. Инфографическая модель показателей конкурентоспособности услуг переработки сточных вод ЖКХ

Результаты реализации процессов рассмотренных в инфографической модели цикла жизни услуг по переработке осадков сточных вод ЖКХ при каждом их повторном преобразовании позволяют строить звездчатые модели и анализировать тренды изменений названных показателей в динамике (рис. 12).

Рис. 12. Инфографическая модель изменения во времени показателей конкурентоспособности услуг по переработке сточных вод ЖКХ

Модели, предложенные в работах [1] и [5], получили дальнейшее развитие как инструменты управления конкурентоспособностью благодаря разработке специального програмного обеспечения, которое позволяет автоматизировать процесс их построения и анализа динамики происходящих изменений контролируемых параметров. Такой же подход может быть реализован и при решении задач [10], которые относятся к вопросам медицинского обслуживания населения с примением методик [7], позволяющим использовать вышепредставленный аппарат.