CC BY
28
5. Федасюк Д.В. Пiдходи до стандартизаци електронних дисциплин у Вipтуальному навча-льному сеpедовищi Львшсько!' полiтехнiки / Д.В. Федасюк, Л.Д. Озipковський, Т.В. Чайкшськнй // Вiсник Нацiонального унiвеpситету "Львшська полiтехнiка". - Сер.: 1нформатнзащя вищого навчального закладу. - Львш : Вид-во НУ "Львшська полггехнжа". - 2013. - № 77S. - С. 2S-29.
6. Павлиш В.А. Положення про електронш навчальнi видання Львiвськоï полiтехнiки / В.А. Павлиш, Д.В. Федасюк, А.Г. Загороднш [та ш.]. - Львш : Вид-во НУ "Львшська полиехш-ка". - 2010. - 20 с.
Соколовский Я.И., Сторожук А.Л., Крошный И.Н. Применение современных информационно-коммуникационных технологий для организации дистанционного обучения
Приведена гибридная модель коммуникаций в облачной среде, на основе которой создается Виртуальная учебная среда Национального лесотехнического университета Украины. Предложенная гибридная модель позволяет применять информационные технологии в учебном процессе любой формы обучения. Основой данной модели является синтез Learning Management System (Moodle) с пакетом облачных сервисов Google Apps. С целью стандартизации электронных учебных курсов приведена структура типовой дисциплины. Стандартизация электронных учебных курсов ускорит развитие информационно-коммуникационных технологий в образовании и будет способствовать сотрудничеству между высшими учебными заведениями.
Ключевые слова : дистанционное образование, облачные технологии, система дистанционного обучения, службы Google Apps, LMS Moodle.
Sokolovskyy Ya. I., Storozhuk O.L., Kroshnyy I.M. The Use of Modern Information and Communication Technologies for Developing Distance Learning System
A hybrid communicational model in the cloud service that is a basis for creating virtual learning environment of the Ukrainian National Forestry University is proposed. The hybrid model allows applying information technology system in the educational process for any mode of study. The basis of this model is the integration of the Learning Management System (Moodle) with a package of Google Apps cloud services. In order to standardize the electronic disciplines, the structure of a typical discipline is described. Standardization of electronic disciplines will accelerate the development of information and communication technologies in education system and would promote cooperation between higher education institutions.
Keywords: distance education, cloud technologies, distance learning system, Google Apps services, LMS Moodle.
УДК 658.562 Проф. Т.Г. Бойко, д-р техн. наук; астр. В.В. Мельник -
НУ "Львiвська полтехшка"
ЗАСТОСУВАННЯ НЕЧ1ТКО1 ЛОПКИ ДЛЯ АНАЛ1ЗУ ВИМОГ ЗАМОВНИКА ДО ПЕРСПЕКТИВНОГО ОБ'бКТА
Розглянуто метод формування показниюв властивостей продукдн на осж^ бен-чмарюнгу. Осюльки бенчмаркшг забезпечуе тшьки певний iнформацiйний, але необ-хiдний ресурс, то використовуючи отриману iнформадiю можна побудувати певний ло-гiчний ланцюжок вiд показниюв властивостей та якостей аж до матерiалiв. Ц1е1 струк-тури можна досягнути шляхом використання зворотного шженерного аналiзу та фун-кди розгортання якостi. Завдяки використанню нечетко! логшн полегшуеться робота ек-спертiв з дослщжуваними об'ектами. Така побудова дае змогу приймати ршення на ра-хунок покращення певного контрольованого показника, що, своею чергою, дасть певш позитивнi змiни i покращення бажано! сторони продукдн.
Ключовi слова: бенчмаркшг, алгоритм, методика, нечетка логiка, фуншдя розгортання якостi.
Вступ. Основи нечггко1 логiки були закладено наприкшщ 60-х рокiв у працях вщомого американського математика Латфi Заде. Найважливтим зас-тосуванням теорií нечiтких множин е контролери нечiткоí логiки. 1х функщону-вання дещо вiдрiзняеться ввд роботи звичайних контролерiв; для опису системи замкть диференцiйних рiвнянь використовуються знания експертiв. Цi знания можуть бути вираженi за допомогою лшгвктичних змшних, якi описано нечи-кими множинами. Коротко зазначимо вiдзначнi переваги 1и22у-систем порiвия-но з iншими:
• можливiсть оперувати вхiдними даними, заданими нечiтко: наприклад, що бе-зупинно змiнюються в часi значения (дииашчт задачi), значения, що неможли-во задати однозначно (результати статистичних опитувань, рекламш компанп та т. ш.);
• можливiсть нечiткоí форматзацп критерпв оцiнки i порiвияния: оперування критер1ями "бiльшiсть", "можливе", переважно" i т. iн.;
• можливiсть проведення якiсних оцiнок як вхiдних даних, так i виведених ре-зультапв: можна оперувати не тiльки власне значеннями даних, але 1хтм сту-пенем вiрогiдностi (не плутати з iмовiрнiстю!) та 11 розподiлом;
• можливють проведення швидкого моделюваиия складних динамiчниx систем i 'íxнiй порiвняльний аиалiз iз заданим ступенем точноси: оперуючи принципами поведiнки системи, описаними й^у-методами, по-перше, не потрiбно витрача-ти багато часу на з'ясування точних значень змiнниx i складання рiвиянь, що 1х описують, по-друге, можна ощнити рiзнi варiанти вихщних значень. Актуальнiсть. Взявши за основу шформацшний ресурс, отриманий за
допомогою бенчмаркшгу, за допомогою зворотного iиженерного аналiзу та фу-нкцп розгортання якостi, поеднаною з нечiткою лопкою, можна побудувати ме-тодологда формування показникш якостi продукцп, íхиi коефщкнти вагомостi, залежностi мiж матерiалом i конкретними характеристиками.
Мета дослiдження - розроблення методологií формування показникiв якосп продукцií з використанням беичмаркiнгу, зворотного iнженерного аналь зу та розгортання функцп якостi з нечiткими множинами.
Завдання дослiдження. Об'еднання маркетингово1 даяльносп, бенчмар-кiнгу, зворотного iнженерного аналiзу, розгортання функцií якостi продукцií та нечику логiку в единий процес; розроблення алгоритму, який забезпечуватиме поршняння продукцií рiзних виробникiв у рiзних площинах та поеднання влас-них прiоритетiв виробника з прiоритетами i вимогами системи техиiчного регу-лювання.
Опис використання матриць у бенчмаркшгу. Якщо проаналiзувати процес беичмаркiнгу продукцп, то, зазвичай, вiн мiстить три фази [1]. Видшимо тi аспекти, що стосуються оиiнювания якостi продукцп. Перша фаза характери-зуеться типовими маркетинговими дослiджениями, що реалiзуються шляхом опитування иiльових груп та збирання iншоí доступно1 iнформаиií, з метою виз-начення важливих для споживачiв параметрiв. На другiй фазi реалiзуеться ос-новне завдання бенчмаркiнгу - виконання порiвияния параметрiв. Метою по-рiвияния е визначення основних "сильних" та "слабких" сторiн продукцп з ура-хуванням прiоритетiв споживача, що е третьою фазою беичмаркiнгу.
На основi зiбраноí iнформацГí формуеться спецiальна матриця даних, елементи яко'1 пiддаються порiвнянню за спецiально встановленими окремими критеркми чи врахуванням ступеня важливостi кожного параметра (рис. 1). Зь ставлення споживчих характеристик продукцй конкуруючих фiрм дае змогу, керуючись вимогами ринку, визначити завдання вдосконалення виробiв за кож-ним параметром. Однак застосування самого по собi вiдособленого методу приводить до висновку про його шформацшну обмежешсть. Наприклад, у процесi реалiзацií бенчмаркiнгу виникае необхщшсть оцiнювання важливостi споживчих параме^в виробу для споживача. Очевидно, що самого опитування для цього недостатньо, оскшьки окремi параметри можуть вносити вклад у задово-лення кшькох вимог споживача. Окрiм цього, невiдомi причини можливого вщ-ставання власних виробiв порiвняно з конкуруючою продукщею.
СПОЖИВ1П характеристики виробу вироби, що конкурують
А В С D
показник 1
показник 2
показник 3
Рис. 1. Типова матриця даних nid часреалЬаци бенчмаркшгу supodis
Обгрунтування дощльност та опис використання розгортання фун-кц11 якостi, будиночки якость В основу розгортання функцй якостi - QFD (англ. quality function deployment) або, як його ще називають, методу синхронного iнжинiрингу, покладено використання серй дво- або нав^ь тривимiрних таблиць-матриць, т. зв. "будиночюв якостiм (англ. houses of quality) [2]. Таю матриц дають змогу пов'язати вимоги споживачiв до рiвня якостi з показниками виробу, показники виробу з iнженерними характеристиками компонент, характеристики компонент з виробничими операщями, а виробничi операцй з вимогами виробництва. Вщповщно, переважно застосовують чотири таблицьматри-цi (рис. 2).
Перша матриця в рядках мютитиме вимоги до продукцй зi зазначенням ступеня 1хньо1 важливостi для споживача, а в стовпцях характеристики - влас-тивостей виробу. У клiтинках для кожно'1 характеристики записують ступiнь взаемозв'язку мiж нею та вимогами споживачiв, який визначають експертним шляхом. Якщо кореляцiя вiдсутня, клiтинку залишають порожньою [3].
Стовпцi та клiтинки матриц можуть доповнюватися даними, що вщоб-ражають рiвень задоволення вимог споживачiв проектованим виробом в порiв-няно з виробами конкурентiв, планованi показники, прюритети виробника то-що. Шсля проведення ряду перетворень в крайньому правому стовпщ отриму-ють необхщний коефЩент, що вказуе на стутнь важливостi вимоги з погляду споживача та шших врахованих впливових факторiв. Розрахунок iнтегрального коефщента важливостi кожно'1 характеристики виробу виконуеться шляхом су-мування добуткiв коефшдентш вагомостi i вiдповiдних ступенiв кореляцй характеристик виробу з кожною вимогою споживача. Для того щоб з'ясувати, як iнженернi характеристики властивостей компонент е визначальними для виробу загалом, будуеться така матриця, яку можна доповнити порiвнянням конку-
руючих виробш за !х характеристиками 1 визначити необхвдшсть полшшення, як це було зроблено в першш матриц для вимог споживачш. Для встановлення ступеня важливосп кожно! характеристики можна використати штегральш ко-ефщенти важливосп, отримаш з першо! матриц [4].
в ажпив ¿с тъ характеристики виробу
вимоги сложив ачш
Е-кое фщ1ент в ажпив осп характеристики виробу
в ажпив 1С ть характеристики компонента;
характеристики
виробу
2-коефщ1ент важливосп характеристики компонента
в ажпив 1С ть вироЬниш оперши
характеристики
компонента
2-ко е фщ1ент в ажпив о ста виробничо! операци
в ажпив 1С ть вимоги виробництва
вироЬнича операци
Е-ко е фщ1ент в ажпив осп вимоги виробництва
Рис. 2. Схема типових матриць реалЬаци методу ОРВ Результатом побудови друго! матриц будуть штегральш коефщенти важливосп характеристик компонент виробу. Пот1м будують матрицю взаемо-дп характеристик компонент з виробничими операциями, дал1 - м1ж виробничи-ми операщями та вимогами виробництва. Цим самим забезпечуеться взаемо-зв'язок вс1х матриць, кожна з яких дае сво! штегральш коефщенти важливосп [5]. Внаслвдок цього можна стверджувати, що метод QFD забезпечуе:
• зв'язок мiж вимогами споживачiв, технiчними характеристиками виробу, параметрами його функцюнальних пiдсистем i !х компонент на всiх етапах розроб-лення;
• шлях перенесения споживчих вимог у сукуптсть контрольованих характеристик (проведения саме ще! операци вимагае бенчмаркiнг) i вимог до технологи виготовлення виробу.
Окр1м цього, метод ктотно ушверсальшший пор1вняно з попередньо описаними шструментами 1 може використовуватися для об'еднання метод1в опрацювання маркетингово! шформацп, бенчмарюнгу та шженерного анал1зу в единий неперервний шформацшний потш.
Поеднання нечггко! логiки та функцп розгортання якост для аналь зу вимог замовника. Базовим у моделюваннi алгоритму е метод QFD, завдяки якого забезпечуеться неперервний зв'язок мiж структурою вимог споживачiв i структурою технiчних вимог до виробу. Оскiльки побажання споживачiв пере-важно отримуються за результатами опитування i вираженi побутовою, нетех-нiчною мовою, то для 1х перетворення у структуру вимог потрiбно застосовува-ти ранжування. Розглянемо процес формування ПЯ та встановлення !'х коефь цiентiв вагомостi для проектовано!' виробником А продукцií, яка вже випус-каеться конкурентами В i С (рис. 3). Передбачаеться, що у виробника А е наявш дослiднi зразки продукцп, якi потребують вдосконалення. Перша матриця в рядках мктитиме вимоги до продукцп зi зазначенням в першому стовпщ ступеня 1хньо1 важливостi для споживача. Решта стовпщв роздiленi на три частини: у ль вiй - показники якосп виробу, у середшй - вироби конкуруючих виробникш, у правш - додатковi коефiцiенти, що характеризують специфiку виробника А.
ЕаЖЛИЕ1СТЬ кореляцш з показниками ЯКи СП задоволення виробником планований ревень задоволення вимог пршритет виробника Еиефщ1снт вагомосп
ПЯ1 ПЯ2 ПЯЗ А В С
вимоги споживащв до виробу
Е-коефппент в ажпивосп покращення показ ниыв якосл
важл 1Е1СТЬ корепящя з властив остями матер1агпв задоволення виробником планований ревень пршритет виробника Еиефщишт вагомосп
1 М1 М2 МЗ А В с
показники ЯК0С11 виробу 1
Ц-коефщ1Ент важпивост1
за потреби алгоритм може розвиватися 1 поштрюватися на ещ)оош 141 операцц та вимоги виробннцтва
-1 1 1
111 Ц I
ЕЙЖ1ШБ1СТЬ
Рис. 3. Система матриць, що реалЬують алгоритм формування ПЯ продукцп та ¡х коефщгентгв вагомостг
Шд час проведения розрахунюв кореляцш з показниками якосп доцшь-но використати нечггкий мiкроконтролер. Його застосування значно полегшить експертну оцiнку внаслвдок використання лiнгвiстичних змiнних i бази знань, дають змогу поеднувати рiзнi характеристики у безрозмiрних одиницях. Це та-кож частково автоматизуе процес ощнки. Розрахунки можна проводити в прог-рамi ММаЬ [6]. М^окотролер може мати такий умовний вигляд на прикладi характеристик ендотрахеальних трубок, як представлено на рис. 4.
На рис. 4 видно, що на вхвд подаеться три рiзнотиповi характеристики iз своши заданими межами значень та множинами, на виходi ж отримуемо прог-нозовану оцiнку задоволення вимог замовника (споживача). Для коректно!' ро-боти контролера потрiбно скласти правила, за якими вiн буде працювати. Для цього необидно скласти систему правил, де перебиратимуться вс можливi по-
еднання множин та ixm результати. Такий cnoci6 оцiнки на 0CH0Bi нечикого Mi-кроконтролера е доволi зручним i гнучким.
Назва змшно! Гнучюсть, Н/мм2
xl Терм-множина {ннзька, середня, внсока}
Moid значень [0, 250]
Назва змшно'1 Просв1т
X х2 Терм-множина {низький, серед нш, внсокнй}
Me>Ki значень [0,1]
Назва змшно1 Гнучюсть, Н/мм2
хЗ Терм-множина {ннзька, середня, внсока}
Moid значень [0, 500]
Назва змшно'1 Гнучюсть, Н/мм
Y Терм-множина {дуже ннзька, ннзька, середня, внсока, дуже внсока}
Moid значень [1,5]
Рис. 4. Приклад нечШкого мжроконтролера
Шсля проведення ряду перетворень у крайньому правому стовпщ отри-мують необхщний коефщ1ент вагомосл вимоги, що характеризуе стушнь 11 ва-жливосл з1 врахуванням погляду споживача, конкурентного стану виробу, пла-нованого р1вня задоволення вимог та прюритет1в тдприемства.
Дал1 розраховують штегральний коефщ1ент важливост1 кожно'1 групи характеристик 1 метод1в 'х визначення для проектованого виробу шляхом суму-вання добутмв коефщ1ент1в вагомост1 та в1дпов1дних ступешв кореляци показ-нишв якост1 з кожною вимогою споживача. Наступна матриця будуеться щоб з'ясувати, який з матер1ал1в забезпечуватиме найкращу корелящю з показника-ми якост1 проектованого виробу. У клггинках л1во! частини матриц записують стутнь взаемозв'язку м1ж показниками якост1 та матер1алами, який визначають експертним шляхом. У середнш частит виконують пор1вняння продукци кон-куруючих виробнимв за ступенем вщповщносл 'х вироб1в окремим показникам якосп, зокрема за тим ПЯ, який е найважлившим з погляду високо'' кореляци з вимогами споживач1в.
Висновки. Отже, детально розглянуто метод бенчмаркшгу та обгрунту-вання його використання тд час оцшювання якосп продукци. Користуючись базою, яку надае бенчмаркшг, за допомогою реверсивного шжишрингу та фун-кци розгортання якосп можна побудувати методологто формування показниюв якосп продукци, гхш коефщенти вагомосп, залежносп м1ж матер1алом 1 кон-кретними характеристиками. Розглянуто загальний вигляд нечпкого мжрокон-тролера, його переваги у використанш та штегращя у функцш розгортання якосп. В1дпов1дно, описана вище методолопя дае змогу:
• пор1внювати вироби р1зних виробник1в, причому в двох або навпъ чотирьох площинах - стосовно задоволення вимог споживач1в, досягнення 1хньою про-дукц1ею високих значень показник1в якост1, використання передових матер1ал1в
i компонент, а також досягнення високих значень характеристик виробничих процеив;
• враховувати плановаш перспективнi значения, що стосуються piBn^ задоволен-ня вимог споживачiв, полiпшення самого виробу та досягнення ним необхщно-го якiсного рiвия;
• поеднувати власнi прiоритети виробника з прюритетами i вимогами системи техтчного регулювання;
• чiтко визначати шлях перенесення споживчих вимог у сукуптсть показникiв якостi виробу, ПЯ в сукупнiсть властивостей матерiалiв, а сукуптсть власти-востей матерiалiв у вимоги виробництва виробу.
• тд час ощнювання чи прогнозування вимог споживачiв можна використовува-ти лшгшстичт змiннi, що полегшее роботу експерпв. Також розрахунок е до-волi гнучким завдяки рiзноманiтностi математичного апарату нечико! логiки.
Лiтература
1. Ашуев А.М. Бенчмаркнг та шформацшне забезпечення процесу нововведень / А.М. Ашуев // Зб1рник наук. праць Донецького державного ушверситету. - Сер.: Економша. - 2004. -Т.5; Вип. 34: Економша та маркетинг падприемства i територи. - С. 140-146.
2. Козак Н. Беичмаркшг як инструмент п1двищення конкурентоспроможност компаии / Н. Козак // Управление компанией : сб. науч. тр. - 2000. - № 1-2.
3. Camp, R.C. (1989), "Benchmarking: the search for best practices that lead to superior performance", Quality Progress, January. - Pp. 62-82.
4. Vaziri, H.K. (1992), " Using competitive benchmarking to set goals", Quality Progress, October. - Pp. 81-85.
5. Тибшь А.М. Ефектившсть використання бенчмаркшгу для шдвищення дшово! доскона-лост тдприемства / А.М. Тибшь, О.В. Мисик. - Тернопшь : Вид-во Тернопшь. ДЕУ. - 238 с.
6. Леоненков А.В. JI47 Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. - СПб. : Изд-во "БХВ-Петербург", 2005. - 736 с.
Бойко Т.Г., Мельник В.В. Применение нечеткой логики для анализа требований заказчика к перспективному объекту
Рассмотрен метод формирования показателей свойств продукции на основе бен-чмаркинга. Поскольку бенчмаркинг обеспечивает только определенный информационный, но необходимый ресурс, то используя полученную информацию можно построить определенную логическую цепочку от показателей свойств и качеств до материалов. Этой структуры можно достичь путем использования обратного инженерного анализа и функции развертывания качества. Благодаря использованию нечеткой логики облегчается работа экспертов с исследуемыми объектами. Такое построение позволяет принимать решения на счет улучшения определенного контролируемого показателя, что, в свою очередь, даст определенные положительные изменения и улучшения желаемой стороны продукции.
Ключевые слова: бенчмаркинг, алгоритм, методика, нечеткая логика, функция развертывания качества.
Boiko T. G., Melnyk V. V. Application of Fuzzy Logic to Analyze Customer Requirements to Promising Enterprises
The method of forming the performance properties of products based on benchmarking is described. Since benchmarking provides only some information, but the necessary information, we can use data obtained to build a logical chain of performance properties and qualities up to the material. This structure can be achieved by using the reverse engineering analysis and quality deployment function. Due to the use of fuzzy logic facilitates the work of the experts is easier. This structure allows making decisions by improving a controlled rate, which in turn will give some positive changes and improvements of desired part of products.
Keywords: benchmarking, methodology, fuzzy logic, algorithm, quality deployment function.
