Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania
|
|
- Zuzanna Tomaszewska
- 8 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Rozdział 27 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania Streszczenie. W rozdziale przedstawiono strukturę danych o jednostkach organizacyjnych w systemach zarządzania, o wykonywanych w nich operacjach i procesach, o produktach przetwarzanych w tych procesach i o używanych w nich zasobach. Struktura tych danych stanowi ramę dla struktury modelu informacyjno-decyzyjnego systemów zarządzania (MIDSZ), ponieważ ich atrybuty kluczowe występują także w raportach, prognozach, planach, zleceniach i zamówieniach, a zatem we wszystkich informacjach i decyzjach przetwarzanych w systemach zarządzania. Związki między danymi o obiektach zarządzania przedstawiono za pomocą schematów relacji w środowisku MS Access. 1 Model informacyjno-decyzyjny systemów zarządzania Każdy system zarządzania jest systemem informacyjno-decyzyjnym, w którym informacje (raporty i prognozy) o zarządzanej organizacji są przetwarzane na dotyczące jej decyzje (plany, zlecenia i zamówienia). Obiektem zarządzania, czyli tym, na co się oddziałuje poprzez decyzje i o czym zbiera się informacje, są procesy przebiegające w zarządzanej organizacji. Są to: procesy produkcyjne, czyli procesy przetwarzania produktów i zmian stanu zasobów, procesy organizacyjne, czyli procesy zmian organizacyjnych, procesy administracyjne, czyli procesy przetwarzania danych dla potrzeb zarządzania organizacją. Stan procesów w danej chwili definiujemy ogólnie jako zbiór tych wszystkich informacji o procesach, które w systemie zarządzania są w tej chwili potrzebne do podjęcia decyzji. Ściślej, stan procesów jest zbiorem stanów jego stadiów. Stan ten zmienia się w wyniku transakcji. W transakcyjnych sieciach Petriego, opracowanych przez autora jako narzędzie modelowania systemów zarządzania [7], graficznym obrazem stanu stadiów i zmieniających go transakcji są odpowiednio stadia i tranzycje. Sieci transakcyjne zdefiniowano jako określoną klasę kolorowanych sieci Petriego (CPN) [2], a do ich symulacji można używać powszechnie znanego i nieodpłatnie dostępnego symulatora CPN Tools [8], opartego na języku symulacyjnym CPN ML [2]. Mirosław Zaborowski: Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk, ul. Bałtycka 5, Gliwice, Polska mzaborowski@iitis.gliwice.pl
2 M. Zaborowski Transakcja jest konkretnym zadziałaniem tranzycji. O transakcjach zakładamy, że zaczynają się i kończą w tej samej chwili czasu. Dlatego stan danego stadium jest opisywany przez co najmniej dwie zmienne stadialne o różnych nazwach. Dzięki temu można rozróżnić stan przed transakcją od stanu po transakcji. Zmienna stadialna może mieć wiele składowych. W CPN ML jej wartość w danej chwili czasu jest krotką. Niektóre składowe zmiennej stadialnej mogą być listami krotek bardziej szczegółowych danych, czyli tabelami. Także wiersze tych tabel są krotkami, których niektóre składowe mogą być tabelami. Dla przykładu na rysunku 1 pokazano strukturę zmiennej stadialnej zapasu skrzynek o aktualnej wartości (17, skrzynka, magazyn, 4, lista egzemplarzy). Struktura zmiennych stadialnych, wzorowana na strukturze wierszy w tabelach baz danych nie jest przypadkowa, gdyż współczesne systemy zarządzania są systemami informatycznymi zbudowanymi w oparciu o bazy danych. W relacyjnych bazach danych zagnieżdżonym listom krotek z języka CPN ML odpowiadają tabele o związkach wiele do jeden z tabelami macierzystymi. W dalszej części rozdziału strukturę danych w MIDSZ przedstawia się nie poprzez definicje typów danych w języku CPN ML [4, 5], ale jako wykazy atrybutów zbiorów encji oraz schematy związków encji relacyjnej bazy danych. W programie MS Access, który wykorzystano do sporządzenia schematów, są to wykazy nazw kolumn w tabelach oraz diagramy relacji. Rys. 1. Struktura przykładowej zmiennej stadialnej 2 Atrybuty kluczowe danych stałych o obiektach zarządzania Atrybutami kluczowymi zmiennych stadialnych w MIDSZ są między innymi atrybuty kluczowe danych stałych o obiektach zarządzania, a mianowicie danych o jednostkach 264
3 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania organizacyjnych, o wykonywanych w nich operacjach i procesach, o produktach przetwarzanych w tych procesach i o używanych w nich zasobach. Z dotychczasowych prac nad MIDSZ wynika, że są to: c d e g h i j k l m o p q r u numer cech (parametrów) przedmiotów i operacji numer (seryjny) egzemplarza produktu numer egzemplarzy zasobów numer wariantu gotowości jednostki organizacyjnej numer szczebla organizacyjnego numer indywidualnego wykonania operacji numer jednostek organizacyjnych numer ról jednostek organizacyjnych numer ról zasobów numer magazynów produktów i miejsc spoczynku zasobów numer operacji i procesów numer rodzajów przedmiotów, czyli produktów i zasobów (numer pozycji indeksu materiałowego) numer rodzajów jednostek organizacyjnych numer rodzajów zasobów (numer pozycji indeksu materiałowego) numer formuł do obliczania zmiennych parametrów procesów Atrybuty e, g, h, j, k, l, m, o, p, q, r występują w kluczach głównych i obcych tabel omawianych w dalszej części niniejszego rozdziału. Szersze komentarze na temat pojęć reprezentowanych przez nazwy tabel zamieszczono w [7]. Parametry przedmiotów i operacji oraz numeracja egzemplarzy produktów i indywidualnych wykonań operacji jest przedmiotem następnego rozdziału. Tu warto tylko zwrócić uwagę, że w ogólnym przypadku indywidualne wykonanie operacji nie jest kolejnym wykonaniem operacji. Na przykład w n-tym wykonaniu operacji transportu kosza z dokumentami indywidualne wykonania o numerach i= oraz i= mogą dotyczyć odpowiednio 60-u egzemplarzy formularza typu A o numerach d= i 40- u egzemplarzy formularza typu B o numerach d= Numery indywidualne d, i omawiane są wraz z danymi stałymi, bo pełnią tylko funkcję porządkującą, podczas gdy numer wykonania operacji n, w praktyce równy numerowi zlecenia stadialnego, jest numerem pewnego rodzaju decyzji podejmowanych w systemie zarządzania i nie należy do jego danych stałych [5]. 3 Struktura schematu przepływu produktów i zasobów Wszelkie dane o strukturze obiektów zarządzania w MIDSZ dzielą się na: 1) dane o strukturze sieci transakcyjnej, której schemat obrazuje przepływ produktów i zasobów, 2) dane o strukturze zmiennych stadialnych, 3) dane stałe wykorzystywane do opisu struktury danych dwu pierwszych grup. Dlatego w pierwszej kolejności zostaną przedstawione dane, których znajomość umożliwia odtworzenie schematu przepływu produktów i zasobów. Są to wykazy przedmiotów umiejscowionych PM i operacji umiejscowionych OJ oraz zestawienia operacji umiejscowionych z ich umiejscowionymi przedmiotami wejściowymi WEO i wyjściowymi WYO. Te dane są niżej poprzedzone prostszymi wykazami danych strukturalnych i 265
4 M. Zaborowski uzupełnione o zestawienia obrazujące hierarchię organizacyjną operacji i procesów oraz ich wejść i wyjść. Związki między nimi przedstawiono schematycznie na rysunku 2. J wykaz jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego j atrybuty kluczy obcych q nazwa nazwa jednostki organizacyjnej s numer nadrzędnego systemu organizacyjnego, s J typ typ jednostki organizacyjnej (B system biznesowy, P system produkcyjny, D dostawca, K klient, N środowisko naturalne) Nadrzędny system organizacyjny jest jednostką organizacyjną szczebla wyższego. O wykaz operacji i procesów atrybuty klucza głównego o atrybuty kluczy obcych k nazwa nazwa operacji lub procesu pg główny produkt operacji lub procesu typ typ operacji lub procesu (B proces biznesowy, P proces lub operacja produkcyjna, G operacja lub proces organizacyjny, D dostawa zaopatrzenia, K odbiór produktu przez klientów, N zrzut odpadów do środowiska naturalnego) k K jest numerem roli, w której jednostka organizacyjna może wykonać daną operację. Operacje elementarne są wykonywane w elementarnych jednostkach organizacyjnych. Inne operacje są procesami niższych szczebli. P wykaz rodzajów przedmiotów (produktów i zasobów) atrybuty klucza głównego p nazwa nazwa przedmiotu typ typ przedmiotu (P produkt, D zasób nieodnawialny, Z zasób odnawialny) R wykaz rodzajów zasobów atrybuty klucza głównego r liczba liczba egzemplarzy zasobu danego rodzaju typ typ zasobu (M mobilny, S swobodny, W wymienny) Wykaz R jest podzbiorem wykazu przedmiotów P. M wykaz miejsc przedmiotów (produktów i zasobów) atrybuty klucza głównego m nazwa nazwa miejsca typ typ przedmiotu (jak dla tabeli P) PM wykaz przedmiotów umiejscowionych (produktów i zasobów) atrybuty klucza głównego p, m 266
5 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania Rys. 2. Związki między danymi o strukturze schematu przepływu produktów i zasobów 267
6 M. Zaborowski RM wykaz zasobów umiejscowionych atrybuty klucza głównego r, m liczba liczba egzemplarzy zasobu danego rodzaju o danym miejscu spoczynku E wykaz egzemplarzy zasobów atrybuty klucza głównego e atrybuty kluczy obcych r, m nazwa nazwa egzemplarza zasobu OJ wykaz operacji i procesów umiejscowionych atrybuty klucza głównego o, j atrybuty kluczy obcych pg, mg nazwa nazwa operacji lub procesu pg P, mg M są odpowiednio numerami głównych produktów operacji i ich miejsc. WEO wykaz biernych stadiów wejściowych operacji umiejscowionych atrybuty klucza głównego o, j, p, m atrybuty kluczy obcych pg, mg zuz współczynnik zużycia lub poboru przedmiotu (p, m) w jednym wykonaniu operacji (o, j) WYO wykaz biernych stadiów wyjściowych operacji umiejscowionych atrybuty klucza głównego o, j, p, m prod współczynnik produkcji lub zwrotu przedmiotu (p, m) w jednym wykonaniu operacji (o, j) ST wykaz stadiów czynnych procesów atrybuty klucza głównego pr, o pr O jest numerem procesu w wykazie operacji i procesów, natomiast o O jest numerem operacji wykonywanej w jednym ze stadiów czynnych procesu pr STA wykaz stadiów czynnych procesów umiejscowionych atrybuty klucza głównego pr, s, o, j (pr, s) OJ jest identyfikatorem procesu pr O umiejscowionego w systemie organizacyjnym s J, natomiast (o, j) OJ jest identyfikatorem operacji umiejscowionej w jednym z jego stadiów czynnych. STP wykaz stadiów biernych procesów umiejscowionych atrybuty klucza głównego pr, s, p, m (pr, s) OJ jest identyfikatorem procesu umiejscowionego, natomiast (p, m) PM jest identyfikatorem przedmiotu umiejscowionego w jednym z jego stadiów biernych. WEP wykaz biernych stadiów wejściowych do stadiów czynnych procesów umiejscowionych atrybuty klucza głównego pr, s, o, j, p, m 268
7 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania WYP wykaz biernych stadiów wyjściowych ze stadiów czynnych procesów umiejscowionych atrybuty klucza głównego pr, s, o, j, p, m 4 Wejścia i wyjścia operacji oraz zestawienia materiałowe Do zarządzania zmianami parametrów procesów, co jest przedmiotem następnych dwu rozdziałów, potrzebne są wejścia WE i wyjścia WY operacji, które można wyprowadzić z wejść WEO i wyjść WYO operacji umiejscowionych (rys. 3): WE wykaz produktów wejściowych operacji atrybuty klucza głównego o, p zuz współczynnik zużycia produktu p w operacji o WY wykaz produktów wyjściowych operacji atrybuty klucza głównego o, p prod współczynnik produkcji produktu p w operacji o Ponadto, ze znajomości produktów głównych (pg, mg) operacji umiejscowionych OJ oraz ich wejść WEO można wyprowadzić zestawienie materiałowe BOM, znane ze standardu MRP II [3] i ze wszystkich praktycznych realizacji współczesnych systemów ERP. Odpowiednie odwzorowania funkcyjne widać na diagramie z rysunku 3 jako związki jeden do jeden i wiele do jeden. Oczywiście, jak w standardzie MRP II, przy konstrukcji drzew struktury wyrobów finalnych pomija się produkty uboczne. Jest to jeden Rys. 3. Związki między wejściami i wyjściami operacji oraz zestawieniami materiałowymi 269
8 M. Zaborowski z wielu przykładów na zawieranie się referencyjnych modeli systemów zarządzania w metamodelu MIDSZ. W odwzorowaniach biorą udział tabele: WEOWY wykaz wejściowych produktów umiejscowionych tych operacji umiejscowionych, które mają produkty wyjściowe atrybuty klucza głównego o, j, p, m atrybuty kluczy obcych pg, mg zuz współczynnik zużycia produktu (p, m) w jednym wykonaniu operacji (o, j) BOMM umiejscowione zestawienie materiałowe atrybuty klucza głównego pn, mn, p, m zuz współczynnik zużycia produktu umiejscowionego (p, m) na jednostkę umiejscowionego produktu wyjściowego (pn, mn) BOM zestawienie materiałowe atrybuty klucza głównego pn, p zuz współczynnik zużycia produktu p na jednostkę produktu wyjściowego pn 5 Warianty gotowości, typy i role jednostek organizacyjnych oraz role zasobów W przeciwieństwie do innych modeli systemów zarządzania, MIDSZ zawiera formalny opis operacji zmian organizacyjnych, których celem są zmiany stanów gotowości jednostek organizacyjnych [7]. Decyzje o inicjacji operacji organizacyjnych na podstawie koordynacyjnych planów produkcyjnych są podejmowane w warstwach zarządzania organizacyjnego systemami produkcyjnymi [6], które w MIDSZ występują dodatkowo, obok spotykanych w innych modelach warstw zarządzania koordynacyjnego i wykonawczego. Co więcej, pojęcia jednostki organizacyjnej i zasobu są w MIDSZ interpretowane inaczej niż w innych modelach. W [1] zasób jest synonimem aktywnego uczestnika procesu. W standardach BPMI i WFMC [9], [10] zasób jest szczególnym przypadkiem uczestnika, którym może być człowiek, zasób innego rodzaju lub jednostka organizacyjna. W MIDSZ operacje są wykonywane tylko przez jednostki organizacyjne, a nie przez zasoby, które są przedmiotami w stadiach biernych, podobnie jak produkty. Zatem zamiast o rolach zasobu (uczestnika), w MIDSZ mówi się o rolach jednostek organizacyjnych. Są to rozłączne podzbiory zbioru wszystkich operacji wykonywanych w danej organizacji. Zasoby nie wykonują operacji, ale są w nich używane w określonych rolach. Jednostki organizacyjne, ich warianty gotowości oraz role zasobów są w MIDSZ interpretowane podobnie jak role jednostek organizacyjnych, czyli jako odpowiednie podzbiory zbioru wszystkich dopuszczalnych operacji. Role jednostek organizacyjnych są jednakowe dla różnych jednostek tego samego rodzaju. Wzajemne związki między tymi pojęciami przedstawiono schematycznie na rysunkach 4 i 5. Schematy te odnoszą się do omawianych już tabel J, O, R, OJ oraz do tabel przedstawionych niżej: 270
9 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania Rys. 4. Związki między wariantami gotowości jednostek organizacyjnych i operacjami oraz zasobami w określonych rolach Rys. 5. Związki między wariantami gotowości jednostek organizacyjnych i rolami dopuszczalnymi dla ich rodzajów oraz rolami używanych w nich zasobów 271
10 M. Zaborowski K wykaz ról jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego k nazwa nazwa roli jednostek organizacyjnych L wykaz ról zasobów atrybuty klucza głównego l nazwa nazwa roli zasobów Q wykaz rodzajów jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego q nazwa nazwa rodzaju jednostki organizacyjnej typ typ jednostki organizacyjnej (jak dla tabeli J) RL wykaz dopuszczalnych ról zasobów atrybuty klucza głównego r, l ORL wykaz ról zasobów potrzebnych w operacjach i procesach atrybuty klucza głównego o, r, l atrybuty kluczy obcych k QK wykaz ról dla określonych rodzajów jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego q, k QKRL zestawienie ról zasobów potrzebnych do operacji wykonywanych w określonych rolach jednostek organizacyjnych określonego typu atrybuty klucza głównego q, k, r, l KRL zestawienie ról zasobów potrzebnych do operacji wykonywanych w określonych rolach jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego k, r, l JG wykaz wariantów gotowości jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego j, g atrybuty kluczy obcych q OJG przydział operacji i procesów do wariantów gotowości jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego o, j, g atrybuty kluczy obcych k, q OJGRL wykaz ról zasobów używanych w operacjach dopuszczalnych w wariantach gotowości jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego o, j, g, r, l atrybuty kluczy obcych k, q liczba liczba egzemplarzy zasobu używanych w danej roli do operacji w jednostce organizacyjnej 272
11 Model informacyjno-decyzyjny struktury danych o obiektach zarządzania JGRL wykaz ról zasobów używanych w operacjach jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego j, g, r, l atrybuty kluczy obcych q liczba liczba egzemplarzy zasobu używanych w danej roli w danej jednostce organizacyjnej JGR wykaz rodzajów zasobów używanych w operacjach jednostek organizacyjnych atrybuty klucza głównego j, g, r atrybuty kluczy obcych q liczba liczba egzemplarzy zasobu używanych w jednostce organizacyjnej 6 Wnioski W MIDSZ struktura wszelkich danych o dowolnym obiekcie zarządzania może być opisana za pomocą tylko 14 atrybutów kluczowych i związków między nimi. Do rozróżniania klas informacji i decyzji dotyczących omawianych tu jednostek organizacyjnych, operacji, procesów, produktów i zasobów wystarczy niewielka liczba dodatkowych atrybutów kluczowych. Dzięki temu, przy całej ogólności MIDSZ, jego struktura jest stosunkowo prosta. Literatura 1. van der Aalst W., van Hee K.: Workflow Management. Models, Methods and Systems. MIT Press, Jensen K.: Coloured Petri Nets. Springer-Verlag. Berlin Landvater D.V., Gray C.D.: MRP II Standard System, Oliver Wight Publications, Zaborowski M.: Zarys struktury danych modelu informacyjno-decyzyjnego systemów zarządzania. W: Kozielski St. i inni (red.) Bazy danych. Modele, technologie, narzędzia. Analiza danych i wybrane zastosowania, WKŁ 2005, str Zaborowski M.: Modele elementarnych operacji biznesowych. Rozdział 1.5 w A. Kwiecień, K. Wódz (red.) Techniczne i społeczne problemy zastosowania internetu, WKŁ 2005, str Zaborowski M.: Model informacyjno-decyzyjny struktury funkcjonalnej systemów produkcyjnych. W: Knosala R. (red.) Komputerowo Zintegrowane Zarządzanie, Oficyna Wyd. Polskiego Towarzystwa Zarządzania Produkcją, Opole 2006, tom II, str Zaborowski M.: Model informacyjno-decyzyjny zarządzania zasobami. Rozdział 5 w M. Gruz, M. Lisiński (red.), P. Markiewicz, H. Walica, M. Zaborowski Zarządzanie zasobami w przedsiębiorstwie. Preprint
12
STRUKTURA SYSTEMÓW STEROWANIA ZASOBAMI PRZEDSIĘBIORSTWA
STRUKTURA SYSTEMÓW STEROWANIA ZASOBAMI PRZEDSIĘBIORSTWA Mirosław ZABOROWSKI Streszczenie: Informacje opisujące strukturę organizacyjną i funkcjonalną systemów sterowania zasobami przedsiębiorstwa (ERC)
Bardziej szczegółowoProjektowanie bazy danych przykład
Projektowanie bazy danych przykład Pierwszą fazą tworzenia projektu bazy danych jest postawienie definicji celu, założeń wstępnych i określenie podstawowych funkcji aplikacji. Każda baza danych jest projektowana
Bardziej szczegółowoPROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA
PROGRAM STUDIÓW ZINTEGROWANE SYSTEMY ZARZĄDZANIA SAP ERP PRZEDMIOT GODZ. ZAGADNIENIA Zarządzanie zintegrowane Zintegrowane systemy informatyczne klasy ERP Zintegrowany system zarządzania wprowadzenia System,
Bardziej szczegółowoNormalizacja baz danych
Wrocławska Wyższa Szkoła Informatyki Stosowanej Normalizacja baz danych Dr hab. inż. Krzysztof Pieczarka Email: krzysztof.pieczarka@gmail.com Normalizacja relacji ma na celu takie jej przekształcenie,
Bardziej szczegółowoPodstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem. dr Jakub Boratyński. pok. A38
Podstawowe pakiety komputerowe wykorzystywane w zarządzaniu przedsiębiorstwem zajęcia 1 dr Jakub Boratyński pok. A38 Program zajęć Bazy danych jako podstawowy element systemów informatycznych wykorzystywanych
Bardziej szczegółowoRelacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje
Relacyjny model baz danych, model związków encji, normalizacje Wyklad 3 mgr inż. Maciej Lasota mgr inż. Karol Wieczorek Politechnika Świętokrzyska Katedra Informatyki Kielce, 2009 Definicje Operacje na
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Komputerowe Systemy Zarządzania Management Computer Systems A. USYTUOWANIE
Bardziej szczegółowoPodrozdziały te powinny zawierać informacje istotne z punktu widzenia przyjętego celu pracy
Uwaga: 1. Praca powinna być napisana z użyciem formy bezosobowej np. wykonano. Nazwa rozdziału Zawartość Liczba stron 1. Wstęp Rozdział ten powinien zawierać zarys najważniejszych elementów pracy Krótki
Bardziej szczegółowoWydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej. Kierunek: Informatyka Specjalność: InŜynieria Systemów Informatycznych
Wydział Elektroniki Politechniki Wrocławskiej Kierunek: Informatyka Specjalność: InŜynieria Systemów Informatycznych Projekt z przedmiotu Komputerowe Systemy Zarządzania (INE3608) pt. System. Opracowanie:
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI Ogólne umiejętności posługiwania się komputerem
WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA Zał. nr 4 do ZW 33/01 KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Nazwa w języku angielskim: Kierunek studiów (jeśli dotyczy): Specjalność (jeśli dotyczy): Stopień studiów
Bardziej szczegółowoBaza danych. Modele danych
Rola baz danych Systemy informatyczne stosowane w obsłudze działalności gospodarczej pełnią funkcję polegającą na gromadzeniu i przetwarzaniu danych. Typowe operacje wykonywane na danych w systemach ewidencyjno-sprawozdawczych
Bardziej szczegółowoPROCESY I TECHNOLOGIE INFORMACYJNE Dane i informacje w zarządzaniu przedsiębiorstwem
1 PROCESY I TECHNOLOGIE INFORMACYJNE Dane i informacje w zarządzaniu przedsiębiorstwem DANE I INFORMACJE 2 Planowanie przepływów jest ciągłym procesem podejmowania decyzji, które decydują o efektywnym
Bardziej szczegółowoZaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych
Zaawansowane Modelowanie I Analiza Systemów Informatycznych Wprowadzenie mgr. inż. Tomasz Pieciukiewicz tomasz.pieciukiewicz@gmail.com Agenda ZMA jako przedmiot Wprowadzenie do Object Role Modeling ZMA
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Informatyczne systemy zarządzania Management Information Systems A. USYTUOWANIE
Bardziej szczegółowoModel logiczny SZBD. Model fizyczny. Systemy klientserwer. Systemy rozproszone BD. No SQL
Podstawy baz danych: Rysunek 1. Tradycyjne systemy danych 1- Obsługa wejścia 2- Przechowywanie danych 3- Funkcje użytkowe 4- Obsługa wyjścia Ewolucja baz danych: Fragment świata rzeczywistego System przetwarzania
Bardziej szczegółowoInstytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej. Polskiej Akademii Nauk
Instytut Informatyki Teoretycznej i Stosowanej Polskiej Akademii Nauk Mgr inż. Paweł Buchwald Symulacja informacyjno decyzyjnych systemów zarządzania Autoreferat rozprawy doktorskiej Promotor Dr hab. inż.
Bardziej szczegółowoPlanowanie potrzeb materiałowych. prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik
Planowanie potrzeb materiałowych prof. PŁ dr hab. inż. A. Szymonik www.gen-prof.pl Łódź 2017/2018 Planowanie zapotrzebowania materiałowego (MRP): zbiór technik, które pomagają w zarządzaniu procesem produkcji
Bardziej szczegółowoModelowanie KONCEPCJA. przedstawiana przez INDYWIDUALNOŚĆ GHJ 6
Modelowanie KONCEPCJA staje się zrozumiała wyrażona za pomocą INDYWIDUALNOŚĆ przedstawiana przez SYMBOL GHJ 6 Podejścia w modelowaniu Pełny zakres WSTĘPUJĄCE Opuszczone szczegóły ZSTĘPUJĄCE Niepotrzebne
Bardziej szczegółowoDefinicja bazy danych TECHNOLOGIE BAZ DANYCH. System zarządzania bazą danych (SZBD) Oczekiwania wobec SZBD. Oczekiwania wobec SZBD c.d.
TECHNOLOGIE BAZ DANYCH WYKŁAD 1 Wprowadzenie do baz danych. Normalizacja. (Wybrane materiały) Dr inż. E. Busłowska Definicja bazy danych Uporządkowany zbiór informacji, posiadający własną strukturę i wartość.
Bardziej szczegółowoLaboratorium Technologii Informacyjnych. Projektowanie Baz Danych
Laboratorium Technologii Informacyjnych Projektowanie Baz Danych Komputerowe bazy danych są obecne podstawowym narzędziem służącym przechowywaniu, przetwarzaniu i analizie danych. Gromadzone są dane w
Bardziej szczegółowoDiagramy obiegu dokumentów a UML w modelowaniu procesów biznesowych. Stanisław Niepostyn, Ilona Bluemke Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska
Diagramy obiegu dokumentów a UML w modelowaniu procesów biznesowych Stanisław Niepostyn, Ilona Bluemke Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska Wprowadzenie Modelowanie biznesowe jest stykiem między
Bardziej szczegółowoBazy danych. Algebra relacji
azy danych lgebra relacji Model danych Model danych to spójny zestaw pojęć służący do opisywania danych i związków między nimi oraz do manipulowania danymi i ich związkami, a także do wyrażania więzów
Bardziej szczegółowoInformatyka Ćwiczenie 10. Bazy danych. Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. atrybuty
Informatyka Ćwiczenie 10 Bazy danych Baza danych jest zbiór informacji (zbiór danych). Strukturę bazy danych można określić w formie jak na rysunku 1. Pracownik(ID pracownika, imie, nazwisko, pensja) Klient(ID
Bardziej szczegółowoZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż. ADAM KOLIŃSKI ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI. Zakres projektu. dr inż.
1 ZARZĄDZANIE PROCESAMI I PROJEKTAMI 2 ZAKRES PROJEKTU 1. Ogólna specyfika procesów zachodzących w przedsiębiorstwie 2. Opracowanie ogólnego schematu procesów zachodzących w przedsiębiorstwie za pomocą
Bardziej szczegółowoProjektowanie relacyjnych baz danych
Mam nadzieję, że do tej pory przyzwyczaiłeś się do tabelarycznego układu danych i poznałeś sposoby odczytywania i modyfikowania tak zapisanych danych. W tym odcinku poznasz nieco teorii relacyjnych baz
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych. mgr inż. Sylwia Glińska
Systemy baz danych Wykład 1 mgr inż. Sylwia Glińska Baza danych Baza danych to uporządkowany zbiór danych z określonej dziedziny tematycznej, zorganizowany w sposób ułatwiający do nich dostęp. System zarządzania
Bardziej szczegółowoTypy systemów informacyjnych
Typy systemów informacyjnych Information Systems Systemy Informacyjne Operations Support Systems Systemy Wsparcia Operacyjnego Management Support Systems Systemy Wspomagania Zarzadzania Transaction Processing
Bardziej szczegółowoTechnologia informacyjna
Technologia informacyjna Pracownia nr 9 (studia stacjonarne) - 05.12.2008 - Rok akademicki 2008/2009 2/16 Bazy danych - Plan zajęć Podstawowe pojęcia: baza danych, system zarządzania bazą danych tabela,
Bardziej szczegółowoIFS Applications 2003 - Instrukcja II Magazyny, pozycje magazynowe i struktury produktowe
IFS Applications 2003 - Instrukcja II Magazyny, pozycje magazynowe i struktury produktowe NALEŻY URUCHOMIĆ PROGRAM IFS APPLICATIONS 2003 DYSTRYBUCJA WYDZIAŁY I MAGAZYNY 29. GRUPY LOKALIZACJI Magazyn Lokalizacje
Bardziej szczegółowoSystemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem. W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi
Systemy baz danych w zarządzaniu przedsiębiorstwem W poszukiwaniu rozwiązania problemu, najbardziej pomocna jest znajomość odpowiedzi Proces zarządzania danymi Zarządzanie danymi obejmuje czynności: gromadzenie
Bardziej szczegółowoLOGISTYKA PRODUKCJI. dr inż. Andrzej KIJ
LOGISTYKA PRODUKCJI dr inż. Andrzej KIJ TEMAT ĆWICZENIA: PLANOWANIE POTRZEB MATERIAŁOWYCH METODA MRP Opracowane na podstawie: Praca zbiorowa pod redakcją, A. Kosieradzkiej, Podstawy zarządzania produkcją
Bardziej szczegółowoPlanowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock)
Planowanie produkcji w systemie SAP ERP w oparciu o strategię MTS (Make To Stock) Patrycja Sobka 1 1 Politechnika Rzeszowska im. I. Łukasiewicza, Wydział Budowy Maszyn i Lotnictwa, Koło Naukowe Nowoczesnych
Bardziej szczegółowoPodstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych. mgr inż. Krzysztof Szałajko
Podstawowe pojęcia dotyczące relacyjnych baz danych mgr inż. Krzysztof Szałajko Czym jest baza danych? Co rozumiemy przez dane? Czym jest system zarządzania bazą danych? 2 / 25 Baza danych Baza danych
Bardziej szczegółowoProgram wykładu. zastosowanie w aplikacjach i PL/SQL;
Program wykładu 1 Model relacyjny (10 godz.): podstawowe pojęcia, języki zapytań (algebra relacji, relacyjny rachunek krotek, relacyjny rachunek dziedzin), zależności funkcyjne i postaci normalne (BCNF,
Bardziej szczegółowoWykład I. Wprowadzenie do baz danych
Wykład I Wprowadzenie do baz danych Trochę historii Pierwsze znane użycie terminu baza danych miało miejsce w listopadzie w 1963 roku. W latach sześcdziesątych XX wieku został opracowany przez Charles
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
UNIWERSYTET ZIELONOGÓRSKI INSTYTUT INFORMATYKI I ELEKTROTECHNIKI ZAKŁAD INŻYNIERII KOMPUTEROWEJ Przygotowali: mgr inż. Arkadiusz Bukowiec mgr inż. Remigiusz Wiśniewski LABORATORIUM 8,9: BAZA DANYCH MS-ACCESS
Bardziej szczegółowoSIMPLE.APS optymalizacja w planowaniu produkcji
SIMPLE.APS optymalizacja w planowaniu produkcji 23 czerwca 2010 Agenda: 1. Umiejscowienie SIMPLE.APS 2. Funkcjonalność 3. Tworzenie modelu: Definiowanie wydziałów produkcyjnych Definiowanie umiejętnosci
Bardziej szczegółowoINFORMATYCZNE SYSTEMY ZARZĄDZANIA
Dyspozycje do sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych do przedmiotu INFORMATYCZNE SYSTEMY ZARZĄDZANIA Str. 1 Wydział Informatyki i Zarządzania Wrocław, dnia 18/02/2013 r. 2012/2013 Dyspozycje do sprawozdania
Bardziej szczegółowoDiagramy związków encji. Laboratorium. Akademia Morska w Gdyni
Akademia Morska w Gdyni Gdynia 2004 1. Podstawowe definicje Baza danych to uporządkowany zbiór danych umożliwiający łatwe przeszukiwanie i aktualizację. System zarządzania bazą danych (DBMS) to oprogramowanie
Bardziej szczegółowoZARYS STRUKTURY ZINTEGROWANEGO SYSTEMU ENERGETYKI PROSUMENCKIEJ
Mirosław Zaborowski ZARYS STRUKTURY ZINTEGROWANEGO SYSTEMU ZARZĄDZANIA I STEROWANIA PROCESAMI ENERGETYKI PROSUMENCKIEJ zaborowski.miroslaw@gmail.com 204 02 25 Plan prezentacji. Struktura oprogramowania
Bardziej szczegółowoBazy danych 1. Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych. (projektowanie logiczne)
Bazy danych 1 Wykład 5 Metodologia projektowania baz danych (projektowanie logiczne) Projektowanie logiczne przegląd krok po kroku 1. Usuń własności niekompatybilne z modelem relacyjnym 2. Wyznacz relacje
Bardziej szczegółowoPojęcie systemu informacyjnego i informatycznego
BAZY DANYCH Pojęcie systemu informacyjnego i informatycznego DANE wszelkie liczby, fakty, pojęcia zarejestrowane w celu uzyskania wiedzy o realnym świecie. INFORMACJA - znaczenie przypisywane danym. SYSTEM
Bardziej szczegółowoEgzamin / zaliczenie na ocenę* 0,5 0,5
Zał. nr 4 do ZW 33/01 WYDZIAŁ INFORMATYKI I ZARZĄDZANIA KARTA PRZEDMIOTU Nazwa w języku polskim: Technologia przetwarzania danych Nazwa w języku angielskim: Data processing technology Kierunek studiów
Bardziej szczegółowoMicrosoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1
Microsoft Access materiały pomocnicze do ćwiczeń cz. 1 I. Tworzenie bazy danych za pomocą kreatora Celem ćwiczenia jest utworzenie przykładowej bazy danych firmy TEST, zawierającej informacje o pracownikach
Bardziej szczegółowoZasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych
Zasady transformacji modelu DOZ do projektu tabel bazy danych A. Obiekty proste B. Obiekty z podtypami C. Związki rozłączne GHJ 1 A. Projektowanie - obiekty proste TRASA # * numer POZYCJA o planowana godzina
Bardziej szczegółowoProgram BEST_RE. Pakiet zawiera następujące skoroszyty: BEST_RE.xls główny skoroszyt symulacji RES_VIEW.xls skoroszyt wizualizacji wyników obliczeń
Program BEST_RE jest wynikiem prac prowadzonych w ramach Etapu nr 15 strategicznego programu badawczego pt. Zintegrowany system zmniejszenia eksploatacyjnej energochłonności budynków. Zakres prac obejmował
Bardziej szczegółowoLABORATORIUM 5 / 6 1. ZAŁOŻENIE KONTA
LABORATORIUM 5 / 6 Systemy informatyczne w zarządzaniu produkcją Qcadoo MES Qcadoo MES - internetowa aplikacja do zarządzania produkcją dla Małych i Średnich Firm. Pozwala na zarządzanie i monitorowanie
Bardziej szczegółowoFaza Określania Wymagań
Faza Określania Wymagań Celem tej fazy jest dokładne określenie wymagań klienta wobec tworzonego systemu. W tej fazie dokonywana jest zamiana celów klienta na konkretne wymagania zapewniające osiągnięcie
Bardziej szczegółowoCechy systemu MRP II: modułowa budowa, pozwalająca na etapowe wdrażanie, funkcjonalność obejmująca swym zakresem obszary technicznoekonomiczne
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) jest systemem informatycznym należącym do klasy ERP, który ma na celu nadzorowanie wszystkich procesów zachodzących w działalności głównie średnich i dużych przedsiębiorstw,
Bardziej szczegółowoBazy danych Wykład zerowy. P. F. Góra
Bazy danych Wykład zerowy P. F. Góra http://th-www.if.uj.edu.pl/zfs/gora/ 2012 Patron? Św. Izydor z Sewilli (VI wiek), biskup, patron Internetu (sic!), stworzył pierwszy katalog Copyright c 2011-12 P.
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE PRZEPŁYWU DANYCH
MODELOWANIE PRZEPŁYWU DANYCH 1. Diagram przepływu danych (DFD) 2. Weryfikacja modelu strukturalnego za pomocą DFD Modelowanie SI - GHJ 1 Definicja i struktura DFD Model części organizacji rozważany z punktu
Bardziej szczegółowoPrzepływy danych. Oracle Designer: Modelowanie przepływów danych. Diagramy przepływów danych (1) Diagramy przepływów danych (2)
Przepływy danych Oracle Designer: Modelowanie przepływów danych Cele: zobrazowanie funkcji zachodzących w organizacji, identyfikacja szczegółowych informacji, przetwarzanych przez funkcje, pokazanie wymiany
Bardziej szczegółowoZagadnienia (1/3) Data-flow diagramy przepływów danych ERD diagramy związków encji Diagramy obiektowe w UML (ang. Unified Modeling Language)
Zagadnienia (1/3) Rola modelu systemu w procesie analizy wymagań (inżynierii wymagań) Prezentacja różnego rodzaju informacji o systemie w zależności od rodzaju modelu. Budowanie pełnego obrazu systemu
Bardziej szczegółowoDział Temat lekcji Ilość lekcji. godz. 1 Organizacja zajęć Omówienie programu nauczania 3
rzedmiot : Systemy baz Rok szkolny : 2015/2016 Klasa : INF godz. x 0 = 90 godz. Zawód : technik informatyk; symbol 5120 rowadzący : Jacek Herbut, Henryk Kuczmierczyk Henryk Kuczmierczyk Numer Dział Temat
Bardziej szczegółowoBazy Danych. C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000
Bazy Danych LITERATURA C. J. Date, Wprowadzenie do systemów baz danych, WNT - W-wa, (seria: Klasyka Informatyki), 2000 J. D. Ullman, Systemy baz danych, WNT - W-wa, 1998 J. D. Ullman, J. Widom, Podstawowy
Bardziej szczegółowoProjektowanie Systemów Informacyjnych
Projektowanie Systemów Informacyjnych Wykład II Encje, Związki, Diagramy związków encji, Opracowano na podstawie: Podstawowy Wykład z Systemów Baz Danych, J.D.Ullman, J.Widom Copyrights by Arkadiusz Rzucidło
Bardziej szczegółowoI. KARTA PRZEDMIOTU CEL PRZEDMIOTU
I. KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: Bda 3. Jednostka prowadząca: Wydział Mechaniczno-Elektryczny 4. Kierunek: Automatyka i Robotyka 5. Specjalność: Informatyka Stosowana
Bardziej szczegółowoWYMAGANIA EDUKACYJNE
z przedmiotu specjalizacja dla klasy IV mechatroniczna z działu Wstęp do sterowników PLC bardzo WYMAGANIA Uczeń potrafi scharakteryzować sterowniki PLC, budowę sterownika PLC oraz określić rodzaje języków
Bardziej szczegółowoTransformacja modelu ER do modelu relacyjnego
Transformacja modelu ER do modelu relacyjnego Wykład przygotował: Robert Wrembel BD wykład 4 (1) 1 Plan wykładu Transformacja encji Transformacja związków Transformacja hierarchii encji BD wykład 4 (2)
Bardziej szczegółowoWymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3
Wymagania edukacyjne na ocenę z informatyki klasa 3 0. Logo [6 godz.] PODSTAWA PROGRAMOWA: Rozwiązywanie problemów i podejmowanie decyzji z wykorzystaniem komputera, stosowanie podejścia algorytmicznego.
Bardziej szczegółowoNowości oraz trendy w obszarze BPM nurty i kierunki rozwoju. Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów
Nowości oraz trendy w obszarze BPM nurty i kierunki rozwoju Jarosław Żeliński analityk biznesowy, projektant systemów O mnie qod 1991 roku w branży IT i zarządzania jako analityk projektant rozwiązań qod
Bardziej szczegółowo1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny.
Rafał Drozd 1. Mapowanie diagramu klas na model relacyjny. 1.1 Asocjacje Wpływ na sposób przedstawienia asocjacji w podejściu relacyjnym ma przede wszystkim jej liczność (jeden-do-jednego, jeden-do-wielu,
Bardziej szczegółowoRozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I
Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja I Rozkład zgodny
Bardziej szczegółowoOBIEG INFORMACJI I WSPOMAGANIE DECYZJI W SYTUACJACH KRYZYSOWYCH
OBIEG INFORMACJI I WSPOMAGANIE DECYZJI W SYTUACJACH KRYZYSOWYCH AGENDA Prezentacja firmy Tecna Informacja i jej przepływ Workflow i BPM Centralny portal informacyjny Wprowadzanie danych do systemu Interfejsy
Bardziej szczegółowo030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH. Prof. dr hab. Marek Wisła
030 PROJEKTOWANIE BAZ DANYCH Prof. dr hab. Marek Wisła Elementy procesu projektowania bazy danych Badanie zależności funkcyjnych Normalizacja Projektowanie bazy danych Model ER, diagramy ERD Encje, atrybuty,
Bardziej szczegółowoBazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl
Bazy Danych Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM, regulski@metal.agh.edu.pl Literatura i inne pomoce Silberschatz A., Korth H., S. Sudarshan: Database
Bardziej szczegółowoRachunek Kosztów (W1) Zespół Katedry Rachunkowości Menedżerskiej SGH 1. Marcin Pielaszek. Rachunek kosztów. Wykład nr 1. Roboczy plan zajęć
Wykład nr 1 Marcin Pielaszek Roboczy plan zajęć Wykład 1. Wprowadzenie, sprawozdawczy rachunek 2. normalnych, rachunek standardowych 3. standardowych, koszty produkcji pomocniczej 4. Przyczyny zmian w
Bardziej szczegółowoOGÓLNY OPIS I ZAKRES ZASTOSOWAŃ SZKIELETOWEGO SYSTEMU STEROWANIA PROCESAMI PRZEDSIĘBIORSTWA
OGÓLNY OPIS I ZAKRES ZASTOSOWAŃ SZKIELETOWEGO SYSTEMU STEROWANIA PROCESAMI PRZEDSIĘBIORSTWA Mirosław ZABOROWSKI Streszczenie: Szkieletowy system EPC (Enterprise Resource Control) jest uniwersalnym modelem
Bardziej szczegółowoBazy danych. Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI
Bazy danych Zenon Gniazdowski WWSI, ITE Andrzej Ptasznik WWSI Wszechnica Poranna Trzy tematy: 1. Bazy danych - jak je ugryźć? 2. Język SQL podstawy zapytań. 3. Mechanizmy wewnętrzne baz danych czyli co
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi
Wprowadzenie do zarządzania procesami biznesowymi Definicja procesu Proces jest jednostką pracy obejmującą wiele czynności, wykonywanych w ogólności przez różnych wykonawców i w sposób współbieżny. Proces
Bardziej szczegółowoProjektowanie systemów informatycznych. Roman Simiński siminskionline.pl. Modelowanie danych Diagramy ERD
Projektowanie systemów informatycznych Roman Simiński roman.siminski@us.edu.pl siminskionline.pl Modelowanie danych Diagramy ERD Modelowanie danych dlaczego? Od biznesowego gadania do magazynu na biznesowe
Bardziej szczegółowoLK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika
LK1: Wprowadzenie do MS Access Zakładanie bazy danych i tworzenie interfejsu użytkownika Prowadzący: Dr inż. Jacek Habel Instytut Technologii Maszyn i Automatyzacji Produkcji Zakład Projektowania Procesów
Bardziej szczegółowoZintegrowany System Informatyczny (ZSI)
Zintegrowany System Informatyczny (ZSI) ZSI MARKETING Modułowo zorganizowany system informatyczny, obsługujący wszystkie sfery działalności przedsiębiorstwa PLANOWANIE ZAOPATRZENIE TECHNICZNE PRZYGOTOWANIE
Bardziej szczegółowoSCENARIUSZ LEKCJI. TEMAT LEKCJI: Zastosowanie średnich w statystyce i matematyce. Podstawowe pojęcia statystyczne. Streszczenie.
SCENARIUSZ LEKCJI OPRACOWANY W RAMACH PROJEKTU: INFORMATYKA MÓJ SPOSÓB NA POZNANIE I OPISANIE ŚWIATA. PROGRAM NAUCZANIA INFORMATYKI Z ELEMENTAMI PRZEDMIOTÓW MATEMATYCZNO-PRZYRODNICZYCH Autorzy scenariusza:
Bardziej szczegółowoINFORMATYCZNE SYSTEMY ZARZĄDZANIA
Dyspozycje do sprawozdania z ćwiczeń laboratoryjnych do przedmiotu INFORMATYCZNE SYSTEMY ZARZĄDZANIA Str. 1 Wydział Informatyki i Zarządzania Wrocław, dnia 24/02/2014 r. Dyspozycje do sprawozdania z ćwiczeń
Bardziej szczegółowoOrganizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, Spis treści
Organizacja systemów produkcyjnych / Jerzy Lewandowski, Bożena Skołud, Dariusz Plinta. Warszawa, 2014 Spis treści Wstęp 11 Rozdział 1. Podstawowe pojęcia 15 1.1. Rodzaje produkcji 15 1.2. Formy organizacji
Bardziej szczegółowoMODELOWANIE SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH
MODELOWANIE SYSTEMÓW INFORMACYJNYCH Wykładowca: dr inż. Grażyna Hołodnik-Janczura Instytut Organizacji i Zarządzania Politechnika Wrocławska GHJ 1 LITERATURA 1. Barker R., Longman C., CASE*Method: Modelowanie
Bardziej szczegółowoWymagania klienta mogą być opisane na różnych poziomach abstrakcji: Podział wymagań: Wymagania funkcjonalne Wymagania niefunkcjonalne
Definiowanie wymagań Wymagania klienta mogą być opisane na różnych poziomach abstrakcji: 1. Definicja wymagań jest zapisana w języku naturalnym jako rezultat rozmów z przedstawiciela klienta 2. Specyfikacja
Bardziej szczegółowoWstęp... 9. Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania
Wstęp... 9 Część I. Podstawy teoretyczne zintegrowanych systemów zarządzania 1. Systemy informatyczne zarządzania... 13 1.1. System informacyjny, system informatyczny, system informatyczny zarządzania...
Bardziej szczegółowoBAZY DANYCH LABORATORIUM. Studia niestacjonarne I stopnia
BAZY DANYCH LABORATORIUM Studia niestacjonarne I stopnia Gdańsk, 2011 1. Cel zajęć Celem zajęć laboratoryjnych jest wyrobienie praktycznej umiejętności tworzenia modelu logicznego danych a nastepnie implementacji
Bardziej szczegółowoKARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU
KARTA MODUŁU / KARTA PRZEDMIOTU Kod modułu Nazwa modułu Nazwa modułu w języku angielskim Obowiązuje od roku akademickiego 2012/2013 Elastyczne systemy produkcji Flexible Manufacturing Systems A. USYTUOWANIE
Bardziej szczegółowoUniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt. Zasady przygotowania i oceny projektów
Uniwersytet Zielonogórski Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych Bazy Danych - Projekt Zasady przygotowania i oceny projektów 1 Cel projektu Celem niniejszego projektu jest zaprojektowanie i implementacja
Bardziej szczegółowoAlicja Marszałek Różne rodzaje baz danych
Alicja Marszałek Różne rodzaje baz danych Rodzaje baz danych Bazy danych można podzielić wg struktur organizacji danych, których używają. Można podzielić je na: Bazy proste Bazy złożone Bazy proste Bazy
Bardziej szczegółowoRozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II
Zespół TI Instytut Informatyki Uniwersytet Wrocławski ti@ii.uni.wroc.pl http://www.wsip.com.pl/serwisy/ti/ Rozkład materiału do nauczania informatyki w liceum ogólnokształcącym Wersja II Rozkład wymagający
Bardziej szczegółowoIFS Applications Instrukcja VI PRODUKCJA na ZAMÓWIENIE Zlecenia produkcyjne, wysyłka
IFS Applications 2003 - Instrukcja VI PRODUKCJA na ZAMÓWIENIE Zlecenia produkcyjne, wysyłka PRODUKCJA NA ZAMÓWIENIE FABRYKA CZĘŚCI ROWEROWYCH Produkcja na zamówienie - ogólny model procesu Planowanie potrzeb
Bardziej szczegółowoWsparcie koncepcji Lean Manufacturing w przemyśle przez systemy IT/ERP
Wsparcie koncepcji Lean Manufacturing w przemyśle przez systemy IT/ERP Konrad Opala 27 kwiecień 2010 Zasady Lean Manufacturing Dokładnie ustalić wartość dla każdego produktu Zidentyfikować strumień wartości
Bardziej szczegółowo2. Tabele w bazach danych
1. Uczeń: Uczeń: 2. Tabele w bazach danych a. 1. Cele lekcji i. a) Wiadomości zna sposób wstawiania tabeli do bazy danych, wie, w jaki sposób rozplanować położenie pól i tabel w tworzonej bazie, zna pojęcia
Bardziej szczegółowoOPRACOWANIE: SŁAWOMIR APANOWICZ
PROJEKTOWANIE RELACYJNEJ BAZY DANYCH OPRACOWANIE: SŁAWOMIR APANOWICZ 1. Ogólne informacje o projektowaniu bazy danych Przystępując do projektowania bazy danych należy określić jej cel oraz zadania, jakie
Bardziej szczegółowoPaweł Kurzawa, Delfina Kongo
Paweł Kurzawa, Delfina Kongo Pierwsze prace nad standaryzacją Obiektowych baz danych zaczęły się w roku 1991. Stworzona została grupa do prac nad standardem, została ona nazwana Object Database Management
Bardziej szczegółowoKARTA PRZEDMIOTU. 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA. 2) Kod przedmiotu: ROZ-L3-20
Z1-PU7 WYDANIE N2 Strona: 1 z 5 (pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1) Nazwa przedmiotu: INŻYNIERIA SYSTEMÓW I ANALIZA SYSTEMOWA 3) Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 2) Kod przedmiotu:
Bardziej szczegółowoBazy danych - wykład wstępny
Bazy danych - wykład wstępny Wykład: baza danych, modele, hierarchiczny, sieciowy, relacyjny, obiektowy, schemat logiczny, tabela, kwerenda, SQL, rekord, krotka, pole, atrybut, klucz podstawowy, relacja,
Bardziej szczegółowoPaweł Gołębiewski. Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl
Paweł Gołębiewski Softmaks.pl Sp. z o.o. ul. Kraszewskiego 1 85-240 Bydgoszcz www.softmaks.pl kontakt@softmaks.pl Droga na szczyt Narzędzie Business Intelligence. Czyli kiedy podjąć decyzję o wdrożeniu?
Bardziej szczegółowoPLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II. Uczeń umie: Świadomie stosować się do zasad regulaminów (P).
PLAN REALIZACJI MATERIAŁU NAUCZANIA Z INFORMATYKI II DZIAŁ I: KOMPUTER W ŻYCIU CZŁOWIEKA. 1. Lekcja organizacyjna. Zapoznanie uczniów z wymaganiami edukacyjnymi i PSP. 2. Przykłady zastosowań komputerów
Bardziej szczegółowo2. Ogólne narzędzia controllingowe
Kluge et al.: Arbeitsmaterial Controlling w zintegrowanych systemach zarzadzania 1 Prof. dr hab. Paul-Dieter Kluge Dr inż. Krzysztof Witkowski Mgr. inż. Paweł Orzeszko Controlling w zintegrowanych systemach
Bardziej szczegółowotechnologii informacyjnych kształtowanie , procesów informacyjnych kreowanie metod dostosowania odpowiednich do tego celu środków technicznych.
Informatyka Coraz częściej informatykę utoŝsamia się z pojęciem technologii informacyjnych. Za naukową podstawę informatyki uwaŝa się teorię informacji i jej związki z naukami technicznymi, np. elektroniką,
Bardziej szczegółowoPLAN WYKŁADU BAZY DANYCH GŁÓWNE ETAPY PROJEKTOWANIA BAZY MODELOWANIE LOGICZNE
PLAN WYKŁADU Modelowanie logiczne Transformacja ERD w model relacyjny Odwzorowanie encji Odwzorowanie związków Odwzorowanie specjalizacji i generalizacji BAZY DANYCH Wykład 7 dr inż. Agnieszka Bołtuć GŁÓWNE
Bardziej szczegółowoK1A_W11, K1A_W18. Egzamin. wykonanie ćwiczenia lab., sprawdzian po zakończeniu ćwiczeń, egzamin, K1A_W11, K1A_W18 KARTA PRZEDMIOTU
(pieczęć wydziału) KARTA PRZEDMIOTU 1. Nazwa przedmiotu: BAZY DANYCH 2. Kod przedmiotu: 3. Karta przedmiotu ważna od roku akademickiego: 2014/2015 4. Forma kształcenia: studia pierwszego stopnia 5. Forma
Bardziej szczegółowoPriorytetyzacja przypadków testowych za pomocą macierzy
Priorytetyzacja przypadków testowych za pomocą macierzy W niniejszym artykule przedstawiony został problem przyporządkowania priorytetów do przypadków testowych przed rozpoczęciem testów oprogramowania.
Bardziej szczegółowo2010-10-21 PLAN WYKŁADU BAZY DANYCH MODEL DANYCH. Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna HISTORIA
PLAN WYKŁADU Relacyjny model danych Struktury danych Operacje Integralność danych Algebra relacyjna BAZY DANYCH Wykład 2 dr inż. Agnieszka Bołtuć MODEL DANYCH Model danych jest zbiorem ogólnych zasad posługiwania
Bardziej szczegółowo