Технологическая трудоемкость формула: Ваш браузер не поддерживается

Как рассчитать трудоемкость: формула проста :: SYL.ru

Трудоемкость (формула которой позволяет рассчитать, сколько труда будет вложено в тот или иной комплекс работ) помогает выявить структуру затрат времени и сил. Также она дает возможность определить, насколько может вырасти производительность работы, чтобы обеспечить наиболее рациональное использование человеческих ресурсов и сил.

Как рассчитать трудоемкость?

Чаще всего она представляется как показатель, который указывает на сумму затрат труда (за некоторый период времени), что были потрачены на производство одной единицы товара или проведения одной рабочей операции.

Трудоемкость, формула расчета которой помогает установить прямую зависимость между трудовыми затратами и объемом производимой продукции, рассчитывается таким образом:

Как расшифровать расчет трудоемкости?

В вышеприведенной формуле основную задачу берет на себя Q. Эта переменная и является тем количеством затрат на единицу, которую производят за час. При этом следует понимать, что расчет трудоемкости — дело достаточно сложное и требующее особого внимания. Дело в том, что на сегодняшний день существуют различные ее виды, которые рассчитываются с помощью разных формул.

Виды трудоемкости

В современном мире существует восемь ее отдельных видов, расчет каждой из которых отличается использованием совершенно другой формулы. При этом большинство людей, которые сталкиваются с данной проблемой, стараются прежде всего определить, какой вид им необходимо рассчитать.

Трудоемкость делится на:

1. Технологическую.
2. Обслуживания.
3. Производственную.
4. Управления.
5. Полную.
6. Нормативную.
7. Фактическую.
8. Плановую.

Технологическая, производственная и полная трудоемкости

Технологический вид, формула которого лишь в некоторой степени отличается от классической, может быть определен теми затратами труда, которые были произведены и повременщиками, и сдельщиками. Кроме этого, величину можно без проблем рассчитать с помощью производственных операций, готовых изделий, отдельных деталей и узлов.

Производственная трудоемкость, формула которой определяется с помощью расчета труда вспомогательных и основных рабочих, представляет собой совокупность технологического ее вида с обслуживанием.

Полная трудоемкость, формула которой выглядит следующим образом:

• Q полн. = T вспом.раб. + T осн.раб. + T раб.упр. = Q упр. + Q произв.,

позволяет отразить в себе все затраты труда для изготовления одной единицы продукции. Она является наиболее серьезной.

Трудоемкости обслуживания и управления

В трудоемкость обслуживания можно внести все те затраты труда, которые были произведены вспомогательными рабочими. При этом все сотрудники должны быть занятыми в сферах обслуживания производства целиком. Расчет такой емкости труда производится с помощью всех операций, изделий и услуг.

В трудоемкость управления внесены затраты труда охраны, специалистов и руководителей. При этом труды каждого из них будут рассчитываться по-разному. Те затраты труда, которые непосредственно связаны с изготовлением изделия, будут относиться именно к этим изделиям, та же часть, которая не связана с ними, будет относиться к пропорциональной производительности.

Нормативная, фактическая и плановая трудоемкости

Нормативная трудоемкость, формула которой рассчитывается при помощи главных норм труда (времени обслуживания, времени выработки, численности и т. д.), позволяет определить общую величину затрат времени и сил, которые необходимы для создания какого-либо изделия или же всей программы полностью.

Под фактической трудоемкостью понимается такая, формула которой вносит в себя все те затраты труда, что уже были произведены. При этом принимается во внимание объем работы или выпуск продукции.

Плановая трудоемкость немного ниже, чем нормативная. Но при этом в нее входят запланированные затраты, которые всегда должны иметь место, когда что-то вырабатывается.

Трудоемкость работ (формула которой каждый раз определяется с помощью расчета потраченного времени на производство одной единицы) позволяет измерить производительность и тем самым выявить резервы возможного роста.

Что такое производительность труда?

Трудоемкость (формула расчета которой была рассмотрена выше) часто влияет на изготовление товара или проведение операции. Понятие производительности труда включает в себя показатели плодотворности деятельности всех работников предприятия. Ее при этом можно измерить с помощью количества выполненной работы (изготовленных изделий или предоставленных услуг), которая была проделана за некоторое определенное время. При этом с помощью данного понятия можно определить, насколько хорошо работник справляется с необходимостью создавать при помощи своего труда товары, услуги и другую продукцию за час, неделю, месяц, год и т. д. В современном мире то количество работы, которое было произведено одним работником, принято называть отдельным понятием — «выработка». С помощью показателей выработки владелец предприятия может измерить ту работу, которую провел каждый сотрудник в определенный период времени. При этом нет особой разницы, было ли это оказание услуг или производство товара.

Измерители производительности труда

Среди самых главных измерителей стоит выделить такие:

• Стоимостные — в этом случае используется так называемый индексный метод, когда сопоставляется производительность за разные периоды времени.
• Натуральные — они могут применяться только в том случае, если предприятие длительный период времени изготавливает всего лишь один вид продукции.
• Условно-натуральные — могут быть применимы даже в том случае, если на предприятии изготавливается различная продукция. Но в этом случае один ее вид будет выбран в качестве условного, и вся остальная продукция будет сводится к этому коэффициенту.
• Трудовые — они применимы в том случае, если необходимо рассчитать производительность труда в разных подразделениях одного предприятия.

Производительность труда можно без проблем рассчитать с помощью специальной формулы:

где «О» означает объем выполненной работы одним сотрудником за определенное количество времени, а «Ч» является общим числом всех работников, которые работают на данном предприятии.

Чтобы производительность труда можно было определить с максимально возможной точностью, специалисты рекомендуют обратить внимание на некоторое важные требования. Среди них следует выделить такие:

1. Учитывайте весь труд, затраченный на один определенный вид работ.
2. Следует обязательно устранять возможные искажения, которые могут быть связаны с некоторыми различиями в емкости труда.
3. Исключите возможность подсчета затрат труда повторно, когда учитывается прошлый труд.
4. Соизмеряйте возможные изменения в производительности труда в связи с увеличением или уменьшением средней заработной платы сотрудника.

Иногда в зарубежной практике, кроме производительности труда, используют термин «показатель производительности». Чтобы рассчитать его, следует принимать во внимание не только затраты труда на изготовление той или иной продукции, но и те ресурсы, которые были использованы в процессе изготовления (это может быть земля, оборотный и основной капиталы).

Трудоемкость производственной программы

Примечание. Текст задачи взят с форума.

Сначала «пройдусь» по моему любимому коэффициенту переработки норм. Суть термина описана в статье «коэффициент переработки норм». Исходя из сути термина, планирование производственной программы по определению НЕ МОЖЕТ его учитывать! То есть планировать с учетом того, что нормы, которые мы применяем, изначально неправильные — полный нонсенс! Это аналогично планированию прогулов.

Теперь о терминологии. 366 дней — это календарный фонд времени, который никак не может называться фондом времени одного рабочего (!). См. календарный фонд рабочего времени. Автор задачи, видимо,  хотел, чтобы на основании календаря (високосный год) мы вычислили эффективный фонд рабочего времени. Только есть одна тонкость — коэффициент переработки норм не должен при этом учитываться (!). 

Поэтому для задачи привожу, как всегда, два решения. Одно — как хотел преподаватель, второе — правильное.

Еще один практический момент. Когда мы перейдем от календарного к нормативному фонду рабочего времени (366-94=272 дня), то обнаружим что коэффициент эффективности использования фонда рабочего времени составляет ( 1 — ( 24 + 4 ) / 272 = 0,897 ). Несколько «жестковато» — условно нормальное значение примерно 0,88 . В реальной жизни стоит свериться со статистикой за прошлый год.

Решение.
Определим эффективный фонд рабочего времени для одного рабочего.
( 366 — 94 — 24 — 4 ) * 8 = 1952 часа.

Таким образом, для выполнения производственной программы в отчетном году требуется:

(решение как хотел преподаватель)
153 000 / 1952 / 1,05 = 74,65 ≈ 75 человек

с учетом снижения трудоемкости
( 153 000 — 1310 ) / 1952 / 1,05 = 74,009 ≈ 74 человека

То есть будет высвобожден 75 — 74 = 1 рабочий

(решение как правильно)
153 000 / 1952  = 78,38 ≈ 78 человек (я здесь не округлил в большую сторону, поскольку требуемая переработка минимальна. Но можно смело брать 79, если технологический процесс имеет глубокую автоматизацию)

с учетом снижения трудоемкости
( 153 000 — 1310 ) / 1952  = 77,71 ≈ 77 человек

То есть будет высвобожден 78 — 77 = 1 рабочий

По большому счету, учет трудоемкости производственной программы нужен лишь для случая, когда изначальная трудоемкость предполагает, например, 78,51 человека, а конечная, скажем, 76,4 человека, тогда можно было бы теоретически говорить о высвобождении двух рабочих при сокращении трудоемкости, например, на 1960 часов с небольшим (чуть больше, чем эффективный фонд времени одного рабочего). Поэтому данный способ решения приведен «для чистоты эксперимента». На самом деле, достаточно было сравнить 1952 часа (эффективный фонд времени одного рабочего) со снижением трудоемкости — 1310 часов и сразу сказать ответ.

Ответ: будет высвобожден 1 человек.

Использование структурного разнообразия для измерения сложности технологий

Образец цитирования: Broekel T (2019) Использование структурного разнообразия для измерения сложности технологий. PLoS ONE 14 (5): e0216856. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0216856

Редактор: Хеджин Ён, Северо-Западный университет, США

Поступила: 04.06.2018; Дата принятия: 30 апреля 2019 г .; Опубликовано: 21 мая 2019 г.

Авторские права: © 2019 Tom Broekel.Это статья в открытом доступе, распространяемая в соответствии с условиями лицензии Creative Commons Attribution License, которая разрешает неограниченное использование, распространение и воспроизведение на любом носителе при условии указания автора и источника.

Доступность данных: Все соответствующие данные находятся в документе и его файлах с вспомогательной информацией.

Финансирование: Автор не получал специального финансирования на эту работу.

Конкурирующие интересы: Автор заявил, что конкурирующих интересов не существует.

1 Введение

1.1 Измерение сложности знаний

Сложность знаний рассматривается как решающий фактор, объясняющий технологическое развитие и экономический успех [1–5]. Утверждается, что более высокая сложность изобретения и изучения сложных знаний требует больших экономических усилий для проникновения в эти области. Это препятствует распространению таких знаний среди экономических агентов [6, 7]. Следовательно, можно ожидать, что комплексные знания будут более эксклюзивными и, следовательно, будут иметь большую экономическую ценность [8, 9].

Однако эмпирические исследования, анализирующие технологические и инновационные процессы, часто полагаются на простой подсчет входных или выходных данных (например, патентов, количества новых продуктов) и, таким образом, не могут охватить этот аспект знаний [5]. Этот недостаток, по-видимому, связан не столько с осознанием важности измерения, сколько с отсутствием убедительного (количественного) показателя сложности знания [5]. В разных дисциплинах было много попыток измерить сложность знаний [5, 10–15].Однако для большинства из них до сих пор неизвестно, применимы ли они к реальным данным, а также позволяют ли они дифференцировать области знаний по степеням сложности.

Двумя заметными исключениями в этом отношении являются работы Флеминга и Соренсона [13] и Балланда и Ригби [5]. Основываясь на модели N / K, Fleming и Sorenson количественно определяют степень взаимозависимости, присущую подкомпонентам области знаний, которую эти авторы интерпретируют как приближение сложности знаний.Применимость этого подхода к патентным данным продемонстрирована множеством эмпирических исследований [7, 16]. Однако, насколько известно автору, показатель Fleming и Sorenson не использовался для оценки сложности на уровне технологий. Тем не менее, в принципе, его значения сложности, зависящие от патента, могут быть легко агрегированы до уровня технологий. Напротив, Балланд и Ригби [5] применяют Идальго и Хаусмманн индекс экономической сложности , который первоначально был разработан для оценки сложности страновой структуры экспорта и занятости, к патентным данным и, таким образом, для получения индекса знаний. сложность [4, 5].

Однако оба подхода основаны на сильных предположениях. Мера сложности Флеминга и Соренсона основана на идее, что подкомпоненты сложных изобретений трудно комбинировать, что приводит к тому, что такие комбинации относительно нечасты [13]. Тем не менее, экономические причины, не связанные с трудностями в изобретательском процессе, могут влиять на частоту сочетания знаний. Например, отсутствие рыночного потенциала некоторых комбинаций может привести к минимальному вниманию исследователей.В качестве альтернативы, как отмечено в других работах этих авторов, это может быть диапазон приложений, формирующих комбинаторную частоту, которая может отражать, а может и не отражать сложность [7].

Индекс Balland и Rigby основан на предположении, что комплексные знания относительно редки с географической точки зрения и что они имеют тенденцию концентрироваться вместе с другими сложными знаниями в космосе [5]. Однако пространственное распределение знаний может иметь несколько объяснений, включая сложность.Например, распространение знаний в пространстве и, следовательно, их географическое распространение зависят от степени их зрелости, популярности, природных условий, географической удаленности, места происхождения и (опять же), что особенно важно, экономического потенциала [17–20] . С эмпирической точки зрения построение индекса сложности на основе пространственного распределения знаний поднимает две дополнительные проблемы: он представляет собой потенциально эндогенную переменную во многих условиях пространственных исследований, и его значения зависят от определения используемых пространственных единиц.

Не имея объективного критерия сложности знаний, трудно оценить серьезность этих предположений. Следовательно, неясно, в какой степени эти меры фактически охватывают то, что они предназначены.

Настоящая статья дополняет литературу новым подходом к этому вопросу. Основываясь на концепции технологий как комбинаций (знаний) компонентов [13, 21], он использует понимание сложности и сетевой науки, чтобы ввести структурное разнообразие как новую меру технологической сложности.Он представляет собой разнообразие топологий (подсетей) в комбинаторных сетях технологий. В документе также утверждается, что оценка сетевого разнообразия, разработанная Эммертом-Стрейбом и Демером [22] для количественной оценки сложности сетей, может служить эмпирическим приближением этой меры.

Используя этот подход, сложность 655 технологий количественно оценивается на основе патентных данных ЕС с 1980 по 2015 годы. Результаты соответствуют ряду стилизованных фактов, которые, как предполагается в литературе, характеризуют технологическую сложность: сложность со временем увеличивается , это требует больше НИОКР и требует большего сотрудничества.Напротив, стилизованный факт концентрации сложных технологий в космосе подтверждается только при учете размера технологий.

1.2 Технологии как комбинаторные сети

В управленческой науке и технике технологии описываются как системы взаимосвязанных компонентов [21, 23, 24]. Компоненты — это все « части технологии или этапы промышленного процесса » (стр. 9009) [24], и два компонента связаны между собой, если изменения в одном из них влияют на соответствующий другой.Аналогичное концептуальное представление можно найти в исследованиях инноваций. В этой литературе технологии описаны как наборы взаимосвязанных компонентов, причем последние являются «частями» знаний, а отношения — их комбинациями [16]. Например, « можно представить себе автомобиль как комбинацию велосипеда, конной повозки и двигателя внутреннего сгорания » (стр. 1020) [13]. В то время как концептуализация в инженерии вместо этого сосредоточена на технологических системах, с набором отношений между компонентами, известными как матрица структуры проекта [25], исследования инноваций сосредоточены на измерении знаний технологий.В этой литературе технология описывается как рецепт , который включает информацию о составляющих компонентах знаний и их комбинациях [16]. Важно отметить, что оба представления применяют сетевую перспективу с узлами, представляющими компоненты, и связями, представляющими их отношения / комбинации. В этих сетях одни компоненты связаны напрямую, а другие — косвенно. Например, что касается самолетных технологий, конструкция крыльев компонентов и обработка алюминия напрямую связаны, в то время как электронная навигация связана только косвенно, поскольку другие компоненты (например,ж., электронные системы управления, мехатронные интерфейсы) действуют как мосты.

Сетевая перспектива позволяет оценивать сложность технологий на основе комбинации их компонентов [13, 16, 24]. Мера структурного разнообразия расширяет этот подход за счет идей сетевой науки. В таких исследованиях был предложен широкий спектр мер, позволяющих количественно оценить структурную сложность сетей [26, 27]. Важно отметить, что некоторые меры оценивают сложность сетей с точки зрения теории информации [28, 29].По сути, информационные теоретические меры сложности сети определяют количество информации, содержащейся в сетях, то есть количество информации, необходимое для описания всей сети или, альтернативно, для описания ее наиболее важных структурных характеристик (например, их распределения по степеням). В любом случае утверждается, что сложность сети увеличивается с увеличением количества информации, необходимой для ее описания [30].

Предположим, что комбинаторная сеть технологии имеет звездообразную структуру (рис. 1а).Эту сеть и, следовательно, технологию можно легко описать, если известна эта структура и центральный компонент знаний. В этом случае технология состоит только из этого центрального компонента знаний и его непосредственной комбинации со всеми другими компонентами. С теоретической точки зрения информации, описание этой технологии требует минимума информации, потому что существует только одна (простая) сетевая структура, доминирующая над ее комбинаторной сетью. Низкое содержание информации делает вероятным, что эту технологию можно легко изобрести, скопировать и кодифицировать.Примером (упрощенным) такой технологии со звездообразной комбинаторной сетью является таблица. Обычно он состоит из пяти компонентов (четырех полюсов и одной настольной доски). Каждый полюс напрямую и исключительно связан с доской стола, которая, следовательно, составляет центральный компонент. С теоретической точки зрения информации комбинаторная сеть таблицы указывает на то, что это простая технология.

Аналогичным образом, для описания решетчатой ​​сети требуется лишь ограниченный объем информации (рис. 1b), поскольку ее распределение по степеням уже содержит большинство ее структурных характеристик.Больше информации содержится в древовидной сети (рис. 1c). Здесь для описания необходимы идентичность нескольких центральных узлов и глубина их иерархии. Объем информации для представления сети маленького мира (рис. 1d) еще больше. Фактически, структуры малого мира обычно используются в качестве примеров для сложных сетей [22].

Простые сети отличает от более сложных наличие определенных организационных принципов, лежащих в основе их структур.Эти принципы позволяют собирать информацию, необходимую для описания сети. Обычно эти принципы структурирования являются результатом конкретных механизмов формирования сети, таких как предпочтительное присоединение или транзитивность. Существование организационных принципов имеет тенденцию трансформироваться в определенные (под) сетевые структуры (например, звезды, решетки, клики, иерархии), которые появляются в сети. В оставшейся части документа они называются сетевыми топологиями , и они являются основой предлагаемого подхода к измерению технологической сложности.

В соответствии с теоретическим представлением информации о сложности сети, я утверждаю, что чем больше информации требуется для описания топологии комбинаторной сети технологии, тем она сложнее. Более того, для описания структуры комбинаторной сети обычно требуется несколько топологий, поскольку эти сети могут состоять из подсетей, каждая из которых имеет разную топологию. Другими словами, маловероятно, что компоненты технологии будут соединяться одним способом (например, звездообразным).Альтернативно, топологии также могут быть смешаны. Например, сеть малого мира сочетает древовидную и кликоподобную топологии. Поскольку описание каждой топологии подразумевает дополнительную информацию, общая информация, необходимая для описания всей сети, будет увеличиваться по мере наличия более различных топологий. По мере увеличения информации сложность комбинаторной сети растет вместе со сложностью соответствующей технологии. Следовательно, количественную оценку этого разнообразия топологий можно рассматривать как меру технологической сложности, которая далее будет называться структурным разнообразием .Примечательно, что согласно этой точке зрения, случайная сеть (рис. 1f) теоретически является наиболее сложной, поскольку она состоит из наибольшего числа различных топологий.

2 Метод

2.1 Мера структурного разнообразия

Не существует общепринятого метода оценки сложности сетей или разнообразия их подструктур и топологий. Обзор или обсуждение плюсов и минусов многих существующих подходов выходит за рамки данной статьи, поскольку это можно найти в других источниках [22, 26, 27].

Недавно был введен показатель разнесения сети (NDS), который сравнивается с другими распространенными показателями сложности сети [22]. В отличие от этих мер, только NDS может последовательно разделять упорядоченные, сложные и случайные сети. Сети считаются упорядоченными как , когда многие узлы демонстрируют аналогичные свойства (например, степень), что соответствует одной или нескольким доминирующим топологиям. Согласно предыдущему обсуждению, упорядоченные комбинаторные сети представляют собой относительно простые технологии из-за их сравнительно более однородной топологии. Сложные сети представляют собой смеси упорядоченных и случайных структур. Поэтому они характеризуются большей топологической неоднородностью по сравнению с упорядоченными сетями . Например, сеть малого мира обычно рассматривается как сложная [22], потому что она включает в себя несколько топологий, таких как звезды и треугольники разных размеров (рис. 1d). Случайные сети являются наиболее структурно разнообразными, поскольку они включают самую большую неоднородность топологий. Несмотря на различия в конкретных топологиях сети, используемых в его определении, NDS не измеряет напрямую структурное разнообразие сетей.Тем не менее, он ранжирует сети по шкале от упорядоченных до сложных и до случайных сетей, что эмпирически представляет идею структурного разнообразия . Что особенно важно, это не означает, что технологии со случайными комбинаторными сетями действительно существуют или даже возможны. В конечном итоге кумулятивный характер технологического развития и актуальность лежащих в его основе социальных процессов обеспечат наличие систематических структур.

NDS во многом отличается от традиционных методов измерения сложности сети.Во-первых, это результат научных численных экспериментов. Точнее, основанный на некоторых общих теоретических идеях о том, что характеризует простые и сложные сети, эта мера эмпирически оптимизирована для значительного различия между искусственно созданными случайными, упорядоченными и сложными сетями [22]. Во-вторых, эта мера объединяет несколько характеристик сети в одну: она учитывает долю модулей (), где M — количество модулей, а n — количество узлов.Модули — это плотно связанные подграфы в сети. Разница в размерах модулей м и также включена. Случайные сети, вероятно, покажут низкую изменчивость и низкий средний размер модулей. Кроме того, переменная V _λ фиксирует изменчивость матрицы Лапласа ( L ), определяемую как. Наконец, учитывается соотношение мотивов третьего и четвертого размеров. Наблюдается, что эта переменная самая высокая в упорядоченных сетях, средняя в сложных сетях и самая низкая в случайных сетях [22].Подсчет количества мотивов в сетях обычно подразумевает концентрацию внимания на тех сетевых трех- и четырехузловых структурах, которые чрезмерно представлены в эмпирической сети по сравнению со случайной сетью [31]. Из-за значительной вычислительной нагрузки, связанной с рандомизацией всех выборочных сетей, я адаптирую эту часть меры NDS и заменяю отношения на основе мотивов соотношением графлетов размера три и четыре. Следовательно, я оцениваю соотношение r _{графлет} между всеми эмпирически наблюдаемыми сетевыми структурами на основе трех узлов (графлеты размера три, N _{графлет} (3)) и тех, которые включают четыре узла (графлеты размер четыре, N _{графлет} (4)) как.

Четыре переменные объединены в индивидуальной оценке сетевого разнообразия ( iNDS ) сети ( G _T ): (1)

Сети могут показывать свойства сложной или упорядоченной сети просто случайно и тем самым вводить в заблуждение меры сложности. Следовательно, iNDS оценивается для совокупности сетей G _M , к которым принадлежит G _T [22]. На практике это достигается путем извлечения случайных выборок S из сети G _T и оценки iNDS для каждой сети выборок.Окончательный показатель сетевого разнесения ( NDS ) получается следующим образом: (2)

Чтобы упростить интерпретацию, я преобразую меру таким образом, что большие значения сигнализируют о случайных сетях (сложные технологии), средние значения указывают на сложные сети (средне-сложные технологии), а низкие значения представляют упорядоченные сети (простые технологии). Это делается путем взятия NDS в журналы и последующего умножения его на -1. Полученное значение представляет структурное разнообразие комбинаторной сети технологии и будет обозначено как структурное разнообразие в оставшейся части документа.Примечательно, что его значения могут несколько отличаться при повторной оценке для одной и той же технологии из-за процедуры случайного выбора выборки.

2.2 Данные

С помощью меры структурного разнообразия Я оцениваю сложность технологий на основе патентных данных. Несмотря на известные проблемы [32], патенты содержат подробную и беспрецедентную информацию о технологиях и их инновационных процессах. Я использую базу данных OECD REGPAT (версия 2018), охватывающую патентные заявки в Европейское патентное ведомство.Поскольку существует временной лаг между датой приоритета и доступностью патентной информации, эти данные за последние годы ненадежны. Таким образом, анализ ограничен периодом с 1980 по 2015 год. Он использует информацию о 3 137 881 заявках на патенты. Они присваиваются странам и регионам посредством резиденций изобретателей (многократный учет). Технологии определены на основе Корпоративной патентной классификации (CPC). CPC иерархически организован в девять классов на самом высоком уровне и более чем на 230 300 подклассов на самом низком уровне.Я использую четырехзначный уровень CPC для определения 655 различных технологий. Хотя для этого уровня нет объективных причин, он предлагает хороший компромисс между технологической дезагрегацией и управляемым количеством технологий. Кроме того, он использовался в связанных исследованиях [33, 34].

Номера патентов значительно различаются в разные годы, а некоторые технологии имеют мало патентов. Поэтому для расчета годовых показателей сложности используется подход скользящего окна. Другими словами, я объединяю патентную информацию за три года таким образом, что показатель сложности технологии в год t основан на патентах, выданных между t и t — 2.Выбор трех лет, по общему признанию, довольно произвольный. Однако он представляет собой хороший компромисс между плавностью развития и временной дисперсией меры.

2.3 Расчет структурного разнообразия

При применении меры структурного разнообразия к патентным данным необходимо определить компоненты технологий (знаний) и их комбинации. Я рассматриваю самый низкий уровень классов CPC (10-значные подклассы) как приблизительные значения компонентов и их совместное присутствие в патентах как комбинации [13, 16].Оценка выполняется на этой основе следующим образом для каждого года t (скользящее окно в три года): Во-первых, для каждой из 655 технологий T все патенты извлекаются по крайней мере с одним из их 10-значных подклассов CPC. относится к четырехзначному классу фокальной техники ( Pats _T ). Во-вторых, матрица M _T создается из всех совпадений (десятизначных) подклассов CPC, присвоенных патентам Pats _T . M _T разделен на дихотомию со всеми положительными записями, установленными в единицу. Дихотомизация необходима, потому что мера NDS (пока) не определена для оцененных сетей. Хотя дихотомизация сохраняет большую часть исходной (оцененной) структурной информации сети, она по-прежнему подразумевает существенное упрощение, которое необходимо решить в будущей работе.

M _t — матрица смежности, представляющая сеть G _T всех способов, которыми технология T компоненты были объединены между собой, как они были объединены с другими технологиями ‘компоненты, и как компоненты других технологий комбинируются, когда задействован хотя бы один компонент технологии T .Следовательно, он суммирует все комбинации (знаний), относящиеся к технологии T , то есть комбинаторной сети технологии. В качестве альтернативы сеть может быть ограничена комбинациями компонентов исключительно с использованием технологии T . Однако я воздерживаюсь от этого, потому что такое ограничение игнорирует потенциальные функции сопряжения смежных технологий и то, как технология T встроена в общее технологическое пространство.

Структурное разнообразие технологии T получается путем применения меры NDS к сети G _T .Однако, поскольку для NDS требуются подключенные сети [22], оценка ограничивается основным компонентом сети G _T . В то время как в первые годы (<1985 г.) наибольший компонент представлял менее 50% узлов комбинаторных сетей, его размер быстро увеличивается и в среднем составляет более 75% узлов к 1997 г. (см. S2 Рис. Во вспомогательной информации). . Для каждого G _T (основной компонент) случайным образом выбирается набор из S узлов.Для каждого узла c ( c ϵ S ) сеть G _{T , c} извлекается из G _T с помощью случайного обхода n шагов, начиная с с . В случае, если в сети меньше узлов S , S было присвоено ее количеству узлов. Выбор S и n представляет собой компромисс между надежностью и вычислительной нагрузкой. Предыдущая работа показала, что размер выборки S = 10 и n = 120 является достаточно надежным для сопоставимых реальных сетей [22].Вдохновленный этим, S установлен на 50 и n на 150 в этой статье. Затем вычисляется iNDS (уравнение 1) для всех выборочных сетей G _{T , c} и затем усредняется (уравнение 2). Результаты обозначены как NDS _T и представляют собой эмпирическую меру структурного разнообразия комбинаторной сети технологий T . Этот показатель рассчитывается отдельно для каждой технологии за каждый год т , что дает год и значение сложности для конкретной технологии.То есть многоступенчатая процедура вычисления NDS _T повторяется 655 × 38 (технологий × лет) раз.

3 Эмпирический анализ

Представление эмпирических результатов сосредоточено на четырех стилизованных фактах технологической сложности, с которыми, похоже, согласны большинство ученых в данной области: технологическая сложность со временем увеличивается, сложные технологии требуют больше исследований и разработок и требуют большего сотрудничества. Более того, сложные технологии имеют тенденцию концентрироваться в космосе.

3.1 Технологическая сложность со временем увеличивается

На рис. 2 представлено распределение структурного разнообразия из 655 технологий за каждый год в период с 1980 по 2015 год. Наблюдаемый минимум равен нулю, а максимум — 14,98. Между ними распределение является бимодальным с пиком при нуле и максимальной плотностью при умеренных значениях. Пик на нуле отражает многие технологии, у которых нет или слишком мало патентов для расчета структурного разнообразия , потому что основной компонент комбинаторных потребностей должен быть по крайней мере второго размера для расчета NDS.Из-за общего роста числа патентов этот пик с годами становится менее выраженным. При абстрагировании от пика на нуле распределение имеет форму колокола с короткими правыми и несколько более длинными, а также со временем растущими левыми хвостами. В остальном общая форма остается относительно неизменной с течением времени. Относительная стабильность рейтингов технологий подтверждается временной (ранговой) корреляцией показателя (рис. S1 в вспомогательной информации). За некоторыми исключениями, медиана увеличивается с годами, что дает первое впечатление о временном развитии структурных разнообразия.Утверждается, что технологическая сложность со временем возрастает из-за кумулятивного характера знаний и технологий, таким образом подразумевая, что каждое поколение опирается на технологическую среду, созданную его предшественниками [35–38]. Технологии также становятся более сложными из-за расширяющегося набора функций. Например, «[d] цифровые системы управления [авиационных двигателей] взаимодействуют и управляют большим (и увеличивающимся) количеством компонентов двигателя, чем [предыдущие] гидромеханические компоненты » [стр.904] [39]. Другой пример — операционная система Microsoft Windows, которая выросла с 3-4 миллионов строк кода (Windows 3.1) до более чем 40 миллионов (Windows Vista) [40]. Более того, технологии достигли более высокого уровня взаимодополняемости, что требует более многотехнологической деятельности, что усложняет их разработку и применение [41]. Подводя итог, «[t] он результатом является постоянно увеличивающаяся изощренность и богатство технологического мира » (стр. 773) [37].

Коробчатые диаграммы на рис. 3 показывают, что среднее структурное разнообразие из 655 технологий растет с течением времени, что согласуется с аргументом в пользу возрастающей технологической сложности (для распределения точек для максимальной наглядности использовался алгоритм дрожания).Примечательно, что дисперсия структурного разнообразия остается высокой, при этом самые низкие значения, наблюдавшиеся в 2015 году, намного ниже медианы в 1980 году. Более того, набор технологий уже достигает значений в начале 1980-х годов, превышающих самые высокие значения за последние годы. Однако эти технологии характеризуются очень низким количеством патентов, что делает оценку их технологической сложности на основе патентов менее надежной.

Еще один способ изучить эволюцию сложности во времени — сравнить молодые и старые технологии.Для этого сравнения возраст всех патентов был рассчитан путем вычитания их приоритетного года из самого последнего года в данных (2015). Возраст технологии в году t тогда представлен медианным возрастом всех патентов (по крайней мере, один из их подкласса CPC принадлежит этой технологии), которые были выданы в t или ранее. Коэффициент ранговой корреляции значения структурного разнообразия технологий и средний возраст их патентов для каждого года показаны на рис.За исключением 1980-1983 годов, корреляция значительно отрицательна, что свидетельствует о том, что более молодые технологии получают более высокие значения структурного разнообразия . Начиная с 1992 года, эта корреляция очень сильна, коэффициент колеблется в районе r = -0,47. Вывод предполагает, что рост технологической сложности с течением времени частично объясняется тем, что новые технологии более сложны, чем старые.

3.2 Сложные технологии требуют больших усилий в области НИОКР

Технологии развиваются путем создания новых комбинаций знаний посредством действий по поиску потенциально подходящих частей и последующего тестирования этих комбинаций, что часто выполняется методом проб и ошибок [42].«Труднее найти», то есть более сложные / сложные решения, предполагающие больше проб и ошибок, которые потребляют ресурсы. Сложные технологии основаны на большем разнообразии знаний и на сочетании менее распространенных знаний, чем простые технологии [13], что еще больше увеличивает усилия, необходимые в процессах разработки. Кроме того, усвоение сложных знаний требует больших ресурсов, поскольку требуется большая способность к усвоению [43], а пассивных режимов обучения недостаточно [14]. Эти особенности сложных технологий приводят к увеличению времени разработки сложных продуктов [44].В соответствии с этим, организации с большей вероятностью потерпят неудачу, если будут заниматься разработкой сложных технологий [45]. Более того, на национальном уровне наблюдается, что интенсивность НИОКР превышает экономические результаты и доходы из-за возрастающей сложности и разнообразия развития [14, 46]. В общем, разработка сложных технологий требует больше усилий в области НИОКР, чем более простые технологии.

К сожалению, вряд ли имеется какая-либо доступная информация об усилиях в области НИОКР, которая могла бы быть сопоставлена ​​с используемыми патентными данными.Поэтому я использую два альтернативных приближения, ни одно из которых не является идеальным: патенты и классификация как высокотехнологичные. Патенты и усилия в области НИОКР положительно коррелируют на организационном и региональном уровнях [32, 47], что позволяет предположить, что общие усилия в области НИОКР больше в технологиях с большим количеством патентных заявок. Однако существуют также значительные различия в патентной склонности отраслей [48], которые могут исказить это соотношение.

На рис. 5 показаны коэффициенты ранговой корреляции за период с 1980 по 2015 год для структурного разнообразия и количества патентов, присвоенных технологии.Коэффициент корреляции сильно положителен и значим во все периоды времени в диапазоне от r = 0,45 (1980) до r = 0,69 (2015). В той степени, в которой номера патентов отражают интенсивность НИОКР, это подтверждает положительную связь между сложностью и интенсивностью НИОКР. Положительная тенденция в развитии коэффициента говорит о том, что эта взаимосвязь со временем усиливается, т. Е. достижение более высоких уровней сложности в большей степени зависит от инвестиций в НИОКР, чем в прошлом.Потенциально эта тенденция отражает гипотезу об уменьшении отдачи от НИОКР, согласно которой инновации все больше распределяются по большему количеству продуктов, что приводит к снижению отдачи от НИОКР с течением времени [49].

В качестве альтернативного средства измерения усилий в области НИОКР я сравниваю высокотехнологичные и не высокотехнологичные технологии. Исследования в области высоких технологий характеризуются (и часто определяются) большими усилиями и интенсивностью НИОКР [50]. Это также напрямую связано со сложными технологиями [51, 52].Соответственно, ожидается, что технологии, считающиеся высокотехнологичными, получат более высокие значения структурного разнообразия , чем другие технологии.

Трехсторонний статистический отчет патентных ведомств Европы, Японии и США идентифицирует 31 четырехзначный подкласс патента как высокотехнологичный [53]. Высокие технологии включают области компьютерного и автоматизированного бизнес-оборудования, авиации, микроорганизмов и генной инженерии, лазеров, полупроводников и связи.

Рис. 6 сравнивает структурного разнообразия высоких технологий со всеми другими технологиями.За исключением одного года (1981), высокие технологии показывают в среднем более высокие значения структурного разнообразия . Разница становится статистически значимой в конце 1980-х годов. Следовательно, показатель структурного разнообразия также определяет высокие технологии как более сложные, что дополнительно подтверждает аргумент о том, что сложные технологии требуют больших усилий в области НИОКР. Тем не менее, эти результаты не следует интерпретировать чрезмерно, потому что количество патентов и принадлежность к высоким технологиям далеки от точного приближения к интенсивности НИОКР.

3.3 Сложные технологии требуют большего сотрудничества

Другая особенность, обычно связанная со сложными технологиями, — их большая потребность в сотрудничестве в области исследований и разработок [4, 5, 38]. В частности, большее разнообразие знаний, присущее сложным технологиям, требует более разнообразных, но специализированных экспертов [54]; эксперты, которые должны работать вместе для решения сложных проблем [42].

На рис. 7 показана ранговая корреляция между структурным разнообразием технологий и средним числом изобретателей на один патент.Последнее свидетельствует о том, насколько патент основан на совместной работе. Положительный значимый коэффициент за все годы подчеркивает важность совместной работы в более сложных технологиях. Хотя в начале 1980-х годов корреляция была относительно низкой, она сильно растет, достигнув значения примерно 0,4 в конце 1980-х годов. В последующие годы он остается несколько выше или близко к этому уровню. Открытие явно поддерживает сложные технологии, предполагающие более тесное сотрудничество в области исследований и разработок.

3.4 Сложные технологии концентрируются в космосе

В экономической географии и региональной науке уже давно утверждается, что разработка сложных технологий требует специальных навыков, существующих знаний, инфраструктуры и институтов, которые не встречаются повсюду [55–57]. Пространственная близость между экспертами важна для личного общения, что улучшает работу над сложными проектами [42]. Местная специфика благоприятных условий для (комплексных) инноваций также подчеркивается в таких концепциях, как обучающихся регионов , инновационная среда и региональные инновационные системы [58–60].Такие условия позволяют преодолевать когнитивные дистанции и комбинировать разнородные знания, которые в других местах остались бы несвязанными. Эти особенности места зависят от пути и относительно редки. Следовательно, утверждается, что сложные технологии концентрируются в космосе, что подтверждается эмпирическими данными для США [3, 5].

Чтобы исследовать связь между структурным разнообразием и пространственным распределением технологий, используется информация о частных изобретателях.Точнее, для каждого региона и технологии NUTS2 я подсчитываю количество патентов, при этом хотя бы один из адресов изобретателей присваивается этому региону. Затем рассчитываются коэффициенты Джини для региональных распределений количества патентов по конкретным технологиям (270 регионов и 1 557 416 патентов). Эти расчеты сделаны для европейских регионов NUTS2. Следовательно, рассматриваются только патенты, по крайней мере, на одного изобретателя из Европы. Коэффициент получает значения, близкие к единице, если изобретатели концентрируются в нескольких регионах, и сходится к нулю, когда они равномерно распределены в пространстве.На рис. 8 показана корреляция между пространственными коэффициентами Джини технологий и их значениями структурного разнообразия . Поскольку технологии с небольшим количеством патентов имеют меньший потенциал для равномерного распределения по регионам, корреляция также представлена ​​для технологий, имеющих не менее 1000 патентов.

При рассмотрении всех технологий (синие полосы погрешностей) корреляции сильно отрицательно значимы и предполагают, что сложные технологии распределены более равномерно, чем простые технологии.Однако картина меняется, если сосредоточиться на технологиях, на которые есть много патентов (красные полосы ошибок). Из-за небольшого количества технологий, на которые выдано более 1000 патентов, корреляция остается незначительной до середины 1990-х годов. Начиная с этого года, корреляции колеблются между положительной значимостью и незначительностью. Примечательно, что с 2009 года коэффициент постоянно растет и остается значительным с 2012 года, что свидетельствует о том, что более крупные и сложные технологии все больше концентрируются в космосе.Однако аналогичная тенденция наблюдалась в 1990-х годах, которая изменилась в 1999 году. Поэтому неясно, указывает ли она на систематические изменения в основных процессах или просто на эмпирические колебания. Следовательно, доказательства довольно неубедительны: только самые крупные и наиболее патентованные технологии демонстрируют некоторую пространственную концентрацию в последние годы.

3.5 Многомерный анализ

До сих пор эмпирический анализ анализировал различия между простыми и сложными технологиями двумерным способом.Это не дает представления об относительной важности некоторых из этих различий или степени их взаимосвязи. В таблице 1 представлены результаты линейной (в пределах оценки с фиксированными во времени эффектами) панельной регрессии с значениями структурного разнообразия 646 технологий (тех, которые имеют не менее пяти патентов в течение двух последующих лет) за 36 лет (1980-2015 гг.). ) как зависимая переменная. Все не фиктивные независимые переменные учитываются в журналах, и используются устойчивые кластеризованные стандартные ошибки.В качестве проверки устойчивости я повторяю анализ, ограничивая выборку последними 15 годами. Эти результаты представлены во вспомогательной информации (таблица S3). Существенных различий между двумя анализами не наблюдается. Поэтому я концентрируюсь на результатах анализа, основанного на всех последующих годах. Вспомогательная информация также включает обзор описаний переменных (таблица S1) и их корреляций (таблица S2).

Многомерный анализ подтверждает предыдущие двумерные результаты.Более сложные технологии, как правило, имеют больше патентов, что подтверждается значительным положительным коэффициентом Патентов . Следовательно, они, вероятно, потребуют больших усилий в области НИОКР. Более сложные технологии также моложе, так как коэффициент Медиана возраста значительно отрицательный. Значительно положительный коэффициент изобретателей на патент подтверждает, что НИОКР в сложных технологиях проводятся в большей степени совместными усилиями, чем в простых технологиях.Соответственно, эти характеристики технологической сложности оказываются верными даже при учете соответствующих других. Таким образом, в значительной степени они характеризуют сложные независимые друг от друга технологии. Этого нельзя сказать о высоких технологиях и их пространственном распространении. Макет для высоких технологий ( High-tech ) сильно коррелирован с другими объясняющими переменными, в частности с Median age и Patents , что объясняет его незначительность для большинства моделей.Слабо значимые отрицательные коэффициенты High-tech в моделях (4) и (5) указывают на то, что высокие технологии имеют относительно более низкие значения структурного разнообразия при учете среднего возраста их патентов, интенсивности сотрудничества и количества патентов. При исключении этих переменных коэффициент показывает ожидаемый значимый положительный знак. Соответственно, большая сложность высоких технологий, по-видимому, в первую очередь объясняется этими другими особенностями.

Мера пространственной концентрации ( Spatial Gini ) также очень сильно связана с другими объясняющими переменными в целом и (отрицательно) с количеством патентов в частности (см. Таблицу S2 во вспомогательной информации).При контроле количества патентов оно становится значительно положительным (Модель 7). Однако его значимость несколько снижается при включении других объясняющих переменных (Модель 5). Следовательно, номера патентов в значительной степени объясняют наблюдаемую отрицательную двумерную связь между структурным разнообразием и пространственной концентрацией технологий. Больше патентов способствует более равномерному распределению технологий в космосе. Если это учесть, обнаруживается, что технологии с большими значениями структурного разнообразия (сложные технологии) концентрируются в космосе.

Наконец, чтобы контролировать возможные изменения в классификации патентов по классам CPC, к модели добавляется количество подклассов CPC (10-значное) на патент ( CPC на патент ). Переменная становится положительной и значимой в модели и в первую очередь, кажется, снижает объяснительную силу возраста патентов и технологий. Хотя количество подклассов, присвоенных патентам, имеет тенденцию положительно коррелировать со структурным разнообразием , все остальные результаты существенно не меняются.

3,6 Сравнение с двумя альтернативными мерами технологической сложности

Чтобы представить эти результаты для измерения структурного разнообразия в перспективе, я повторяю многомерный анализ двух альтернативных подходов к количественной оценке технологической сложности, которые использовались или могут быть использованы в аналогичных условиях. Первый — это мера сложности модульной сложности ( FS . modular ), введенная Флемингом и Соренсоном [13].В настоящей статье оценивается частота одновременного появления подклассов патентов (10-значные классы CPC) для патентов в конкретный год (скользящее окно в три года) в сравнении с совокупной частотой их одновременного появления во всех предшествующих периодах. (к движущемуся окну) лет. Индивидуальные оценки патентов усредняются (медиана) на четырехзначном уровне CPC. Во-вторых, я следую Balland и Rigby [5] при вычислении индекса технологической сложности ( KCI ) на основе пространственного распределения технологий в год с по .Для этого рассчитывается региональное технологическое преимущество (RTA) для всех европейских регионов (NUTS 2 и альтернативно NUTS 3) и технологий (четырехзначный CPC). На этой основе строится двухрежимная сеть между регионами и технологиями T с бинарным каналом, если регион r имеет RTA _{r , T , t} > 1, т. Е. Когда она выше среднего специализируется на технологиях T . В противном случае ссылки нет. К этой сети применяется метод отражения с 20 итерациями, генерирующий индекс сложности KCI для года t .Чтобы напоминать построение меры структурного разнообразия , при построении годовых патентных данных используется подход трехлетнего скользящего окна. KCI — это индекс по построению, который требует использования фиксированных за год эффектов в регрессии, чтобы сделать его сопоставимым по годам. Более того, рекомендуется преобразовать его в ряды, чтобы контролировать годовые изменения его дисперсии. Я оцениваю регрессию для обеих версий, в результате чего логарифмическое преобразование KCI на основе рангов существенно улучшает соответствие модели.Однако результаты регрессии, полученные для исходной и ранжированной версии KCI , идентичны с точки зрения знаков коэффициентов и значимости.

Анализ (таблица 2) выявляет отрицательную связь с усилиями НИОКР (приблизительно выраженными патентами и принадлежащими к сфере высоких технологий) и совместными НИОКР при приближении сложности технологий с помощью KCI . Более старые (, средний возраст ) и менее совместные технологии ( изобретателей на патент ) также получают более высокие баллы по этому индексу сложности.Значительно положительная связь наблюдается с пространственной концентрацией ( Spatial Gini ). За исключением последнего, результаты показывают, что этот индекс ведет себя скорее противоположно стилизованным фактам, обычно связанным с технологической сложностью. Этот вывод не зависит от выбранной пространственной единицы (NUTS 2 или NUTS 3), что, по-видимому, не имеет большого значения в данном контексте.

В случае FS . Modular , результаты несколько больше соответствуют этим фактам.Установлено, что эта мера положительно связана с усилиями в области НИОКР ( патента , Высокие технологии ), с совместными исследованиями и разработками ( изобретателя на патент ) и с пространственной концентрацией патентной деятельности ( Spatial Gini ). Однако, как и KCI , более старые технологии (, средний возраст ) связаны с более высокими уровнями сложности, что контрастирует с соответствующим стилизованным фактом.

Это упражнение не предназначено и, конечно, не может рассматриваться как полностью разработанное сравнение различных подходов.Однако он подчеркивает непроизвольный характер выбора показателя технологической сложности. Контекст имеет значение, и в некоторых ситуациях определенные особенности подхода желательны, в то время как в других они могут вводить в заблуждение. Если важно иметь меру, отражающую четыре стилизованных факта, описанных выше; из этих трех структурного разнообразия , кажется, наиболее точно отражает их.

4 Резюме и заключение

Измерению сложности технологий уделяется большое внимание со стороны различных дисциплин.Например, в инженерии утверждается, что технологическая сложность влияет на затраты и управление технологическими системами [24]. Ученые используют концепции и меры технологической сложности, чтобы лучше понять комбинаторные процессы НИОКР в исследованиях инноваций [13, 16]. Более того, в экономике и экономической географии технологическая сложность рассматривается как важный фактор, определяющий неравномерность экономического развития в космосе [4, 5]. Однако количественная оценка сложности технологий — это буквально сложная задача , и общепринятого способа ее выполнения не существует.

В данной статье предлагается новая мера технологической сложности, называемая структурным разнообразием , которая приблизительно соответствует разнообразию в том, как подкомпоненты технологий (знаний) соотносятся друг с другом. Также утверждалось, что слегка адаптированная версия Emmert-Streib and Dehmer Network Diversity Score [22] напоминает этот показатель в эмпирических условиях. Используя этот подход, исследование оценило сложность 655 патентных классов (технологий) за 36 лет.Совместное появление подклассов CPC в патентах использовалось для создания комбинаторных сетей для конкретных технологий, которые, в свою очередь, послужили основой для расчета структурного разнообразия . Таблица S4 во вспомогательной информации содержит полный список этих технологий и их соответствующие значения сложности в 2014 году. Результаты за дополнительные годы представлены в приложениях.

Впоследствии было показано, что полученные значения отражают четыре стилизованных факта, обычно ассоциируемых с технологической сложностью: рост сложности с течением времени, при этом сложные технологии в среднем моложе.Эти технологии также более интенсивны для НИОКР, и их научно-исследовательская деятельность носит более совместный характер. При учете технологий с большим количеством патентов, более широко распространенных в космосе, более того, было показано, что сложные технологии концентрируются географически.

Настоящее исследование сосредоточено на введении новой меры технологической сложности и эмпирически исследует ее свойства. Хотя полученные результаты обнадеживают, эмпирическое измерение структурного разнообразия требует дополнительных исследований в будущем.Применение шкалы Network Diversity Score является приблизительной мерой разнообразия сетевых топологий. Кроме того, это относительно интенсивно с точки зрения вычислений и требует дихотомизации комбинаторных сетей технологий. Последний аспект, в частности, дает направление для будущих исследований, поскольку подразумевает значительную потерю информации, содержащейся в патентных данных.

Кроме того, представленный эмпирический анализ является лишь первым шагом к лучшему пониманию развития технологической сложности во времени и пространстве, а также ее связи с социально-экономическим развитием.Например, при использовании этого показателя в будущих исследованиях будет интересно изучить значимость технологической сложности для экономического роста фирм, регионов и стран. Точно так же оценка вклада политических и общественных исследований в развитие простых и сложных технологий позволит по-новому взглянуть на их общую роль в технологическом прогрессе.

Технологический прогресс — определение, фазы, как измерить

Что такое технологический прогресс?

Технологический прогресс означает открытие новых и улучшенных методов производства товаров.Изменения в технологии приводят к увеличению производительности труда, capitalCapitalCapital — это все, что увеличивает способность человека создавать стоимость. Его можно использовать для увеличения стоимости в широком диапазоне категорий, таких как финансовый, социальный, физический, интеллектуальный и т. Д. В бизнесе и экономике двумя наиболее распространенными типами капитала являются финансовый и человеческий, а также другие факторы производства. Технология относится к процессу, посредством которого входы преобразуются в выходы.

Технологические изменения включают в себя изобретение технологий и их выпуск в виде открытого исходного кода посредством исследований и разработок Исследования и разработки (R&D) Исследования и разработки (R&D) — это процесс, с помощью которого компания получает новые знания и использует их для улучшения существующих продуктов и внедрения, постоянного улучшения технологий и распространения технологий в отрасли или обществе.

Этапы технологического прогресса

1. Изобретение

Изобретение — это акт создания новой технологии. Он включает в себя новую научную или техническую идею, а также средства ее воплощения или реализации. Чтобы быть патентоспособным, изобретение должно быть новым и иметь полезность.

2. Инновация

Инновация может использоваться как синоним «изобретения» или может относиться к открытию нового способа использования или применения существующей технологии.Эверетт Роджерс думал об инновациях как об идее, поведении или продукте, которые кажутся новыми для их потенциального последователя. У инновационной технологии есть пять основных атрибутов: относительное преимущество, совместимость, сложность, тестируемость и наблюдаемость.

• Относительное преимущество означает, что продукт или поведение воспринимается человеком, внедряющим нововведение, как лучший, чем альтернативы. Лучшее может означать много разных вещей. Это может быть устройство, которое может быстрее очистить картофель, что экономит время, или ремень безопасности, обеспечивающий большую безопасность.
• Совместимость указывает на то, как инновация согласуется с образом жизни пользователя.
• Сложность — насколько легко или сложно понять инновации. Чем проще нововведение понять и использовать, тем больше вероятность, что оно будет принято. Сложные инновации сталкиваются с дополнительными проблемами при массовом внедрении.
• Пробная версия относится к процессу тестирования инновации, чтобы увидеть, работает ли она и насколько хорошо она работает. Перед тем, как инновация будет принята или выпущена на рынок, обычно проводится тщательное тестирование.
• Наблюдаемость предполагает наблюдение за продуктом или поведением в действии. Он может продемонстрировать, как его можно использовать. Легче заставить потенциальных последователей просто наблюдать за дорогим продуктом, например, за автомобилем, чем собрать их всех вместе для тест-драйва. Кроме того, чем больше людей вокруг вас используют продукт, тем больше вероятность того, что вы захотите купить этот продукт.

3. Распространение

Распространение относится к распространению технологии в обществе или отрасли.Это процесс, с помощью которого рынок принимает новую идею, продукт или поведение. Распространение технологии означает распространение использования / применения новой технологии от текущего пользователя к другим.

Теория распространения инноваций, представленная Эвереттом Роджерсом, объясняет, как разные группы людей принимают инновации по-разному, чтобы наилучшим образом удовлетворить свои потребности или желания.

Как измерить технологический прогресс

Одним из наиболее распространенных методов, используемых для измерения технологического прогресса, является остаточная величина Solow.Метод Solow Residual работает при допущении, что все изменения в выпуске, которые нельзя объяснить изменениями основного капитала или изменениями числа рабочих, должны быть связаны с техническим прогрессом. Для оценки роста в этом методе используется простая линейная регрессия.

1. Выполните регрессию выпуска по капиталу и рабочей силе с помощью простой линейной регрессии.
2. Остатки регрессии — это рост TFP. (Общая факторная производительность — отношение совокупного выпуска (например, ВВП) к совокупным затратам)

Ссылки по теме

CFI предлагает аналитика финансового моделирования и оценки (FMVA) ® Сертификация FMVA® Присоединяйтесь к 850 000+ студентов, которые работают в компаниях как Amazon, J.П. Морган и программа сертификации Ferrari для тех, кто хочет вывести свою карьеру на новый уровень. Чтобы продолжить обучение и продвигаться по карьерной лестнице, вам будут полезны следующие ресурсы CFI:

• Анализ общих факторов
• Экономия масштабаЭкономия масштабаЭкономия масштаба относится к преимуществу затрат, которое получает фирма при увеличении уровня выпуска продукции.Преимущество возникает благодаря цепочке добавленной стоимости
• Цепочка стоимости Цепочка создания стоимости — это все виды деятельности и процессы внутри компании, которые помогают повысить ценность конечного продукта. В сегодняшнем бизнес-ландшафте компании, объединенные в
• Virtual TeamVirtual TeamВиртуальная команда, также известная как географически разнесенная команда или удаленная команда, представляет собой группу людей, которые взаимодействуют посредством электронных коммуникаций.

Понимание сложности времени и ее важности в технологии | Абдур Рэйфей Масуд

Если вы занимаетесь информатикой, вы, должно быть, так или иначе сталкивались с обозначениями временной сложности, потому что в противном случае вы, возможно, не на правильном пути, чтобы стать программистом.В мире нет ни одного технического собеседования, на котором вас не попросили бы определить временную сложность выполнения программы, чтобы вам лучше познакомиться с ней. Даже исключая этот факт, программисту необходимо знать, какой алгоритм имеет наименьшее время выполнения при написании кода, если, очевидно, он не хочет, чтобы его программа отставала до такой степени, что пользователь должен вздремнуть, прежде чем она действительно даст реакцию. к любой форме ввода.

Временная сложность алгоритма — это общее количество времени, необходимое алгоритму для завершения своего выполнения. Проще говоря, каждый фрагмент кода, который мы пишем, требует времени для выполнения. Время, затрачиваемое на выполнение любого фрагмента кода, называется временной сложностью этого кода. Чем меньше временная сложность, тем быстрее выполнение.

Если вы немного программировали раньше, вы, вероятно, задаетесь вопросом, как это может быть вам полезно, потому что ваша программа работала нормально, даже когда вы не знали всего этого материала сложности времени, верно? Я согласен с вами на 100%, но есть одна загвоздка. Время выполнения программы зависит не только от эффективности кода, но и от вычислительной мощности ПК.Поскольку временная сложность используется для измерения времени для алгоритмов, тип алгоритмов, которые вы бы использовали в небольшой программе, на самом деле не имеет значения, потому что процессор почти не выполняет никакой работы, хотя, когда мы пишем код в профессиональной жизни, код не состоит из 200 или 300 строк. Обычно он длиннее, чем диссертация профессора, и в подобных случаях используется много мощности процессора. Если ваш код неэффективен с точки зрения структур данных, вы можете оказаться в довольно сложной ситуации.

Время Сложность часто измеряется в терминах:

• Big Oh (O): время работы наихудшего случая

В алгоритме анализа Big Oh часто используется для описания наихудшего случая алгоритма, принимая наивысший порядок полиномиальной функции и игнорирование всех значений констант, поскольку они не слишком важны для достаточно больших входных данных. Итак, если алгоритм имеет время работы, например f (n) = 3n + 100, мы можем просто указать, что этот алгоритм имеет сложность O (n), что означает, что он всегда выполняет не более n процедур (игнорируя константу ‘100’ между и также постоянная «3», умноженная на n).Таким образом, мы можем гарантировать, что алгоритм будет не хуже худшего.

Пример : докажите, что f (n) = 5n² + 3n + 2 имеет Big Oh O (n²)

Поскольку мы знаем, что наивысший порядок f (n) равен 2, мы можем заключить, что f (n) не может иметь временную сложность больше, чем n², что означает наихудшее время работы.

• Big Omega (Ω): время работы в лучшем случае

Big Omega часто используется для описания времени работы алгоритма в лучшем случае, выбирая самый низкий порядок полиномиальной функции и игнорируя все константы.

Пример : докажите, что f (n) = 5n² + 3n имеет Big Ω (n)

Мы знаем, что самый низкий порядок полиномиальной функции f (n) (т.е. 1) меньше n², поэтому можно сделать вывод, что f (n) имеет большое Ω (n)

• Big Theta (Θ): время работы как в лучшем, так и в худшем случае

Big Theta описывает время работы алгоритма, которое является лучшим случаем и худший случай. Поначалу эта идея может быть сложной для понимания, но не волнуйтесь, она не сильно отличается от Big Oh или Big Omega, хотя, если вы не полностью понимаете концепцию Big Oh и Big Omega, возможно, вы захотите пойти. через это еще раз, прежде чем перейти к этому.У алгоритма есть время работы как в лучшем, так и в худшем случае. Что это обозначает? Это означает, что алгоритм одновременно является Big Oh и Big Omega. Проще говоря, если мы рассмотрим полиномиальную функцию f (n) = 3n³ + 4n, большая тета функции не будет ни больше, ни меньше, чем наивысший порядок функции. Оно будет в точности равно ему, которое в данном случае будет n³.

Пример : докажите, что f (n) = 3n имеет Big Θ (n)

Поскольку старший и самый низкий порядок полинома равен 1, большим Θ функции f (n) будет n.

Несмотря на то, что мы изучаем все вариации временной сложности, наиболее часто используемым является Big Oh.

Теперь, когда у нас есть основы, давайте погрузимся в понимание временных сложностей алгоритмов. Для этого нам нужно определить модель машины. Предположим, что машина имеет следующую конфигурацию:

1. Однопроцессорная машина
2. 32-разрядная машина с операционной системой
3. Выполняет последовательное выполнение
4. Требуется 1 единица времени для арифметических и логических операций
5. Требуется 1 единица времени для Присваивание и возвращаемое значение
6. Для операций чтения и записи требуется 1 единица времени.

Конфигурация, которую я определил выше, не является универсальной.Мы считаем, что машина, которую мы используем, имеет заданную конфигурацию. При анализе алгоритма есть несколько общих значений времени работы, о которых следует помнить:

1) O (1) — Постоянное время

Постоянное время означает, что время работы является постоянным, оно не зависит от размера ввода ( т.е. Основные операции (арифметика, сравнения, доступ к элементам массива, присвоение ))

Пример:

 чтение (x) // O (1) 
 a = 10; // O (1) 
 a = 1.000.000.000.000.000.000 // O (1) 

2) O (n) — Линейное время

Когда алгоритм принимает входной размер n, он также выполняет n операций.

Рассмотрим следующий пример, ниже я ищу элемент линейно, он имеет временную сложность O (n), потому что он проходит цикл n раз.

 int find = 66; 
 var numbers = new int [] {33, 435, 36, 37, 43, 45, 66, 656, 2232}; 
 for (int i = 0; i  if (find == numbers [i]) {
 return; 
} 
} 

3) O (log n) — логарифмическое время

Алгоритм с временем работы O (log n) немного быстрее, чем O (n).Обычно алгоритм разделяет проблему на подзадачи одинакового размера. Пример: алгоритм двоичного поиска, алгоритм двоичного преобразования.

4) O (n log n) — Линейное время

Это время работы часто встречается в «алгоритмах разделяй и властвуй», которые рекурсивно делят задачу на подзадачи, а затем объединяют их за n раз. Пример: алгоритм сортировки слиянием.

5) O (n²) — квадратичное время

Например, алгоритм пузырьковой сортировки, другими словами, цикл внутри цикла:

 for (i = 0; i  for (j = 0; j ; 
} 
} 

6) O (n³) — Кубическое время

Он имеет тот же принцип, что и O (n²).n) — Экспоненциальное время

Это очень медленно, поскольку ввод становится больше, если n = 1000.000, T (n) будет 21000.000. Алгоритм грубой силы имеет это время работы.

8) O (n!) —Factorial Time

Самый медленный из всех.

Стратегии преодоления сложности ИТ

Это называется недостатком Мура, оборотной стороной знаменитой аксиомы, которая на протяжении нескольких десятилетий определяла бешеный темп инноваций в сфере ИТ.

Закон Мура (в одной из его многочисленных формулировок) гласит, что вычислительные возможности увеличиваются на 1 процент в неделю.«Недостаток Мура» утверждает, что справляться с этой волной инноваций быстро становится слишком сложно (и слишком дорого) для любого человека.

Подробнее на CIO.com

Потребительские технологии: добавление новой сложности

Снижение сложности ИТ и затрат за счет консолидации

Управление сложностью ИТ: методы выживания

«Сложность ИТ является значительным налогом на стоимость ИТ, — говорит Боб Зукис, партнер PricewaterhouseCoopers. Именно те организации, которые «управляли сложностью своих сред, извлекают выгоду из своих ИТ-расходов.”

Что еще более важно, компании, которые успешно справляются со сложностями, могут быть более гибкими, потому что их системы не мешают изменению бизнес-процессов.

«Когда вы уменьшаете сложность, вы увеличиваете свои возможности по внедрению новых решений», — говорит Андре Мендес, директор по информационным технологиям Специальной Олимпиады.

«Сложность ведет к хрупкости и высокой стоимости», — отмечает Франк Модрузон, ИТ-директор Accenture. «Но если вы сделаете свою технологию чище, вы сможете легче обслуживать бизнес.”

Сегодня все ИТ-директора стоят на пути огромного количества сложностей, извергаемых пожарным шлангом.

И многие промокают.

сложность добавить

В ИТ факторы, увеличивающие сложность, включают управление аутсорсингом, внедрение веб-технологий и потребительских технологий, поддержку мобильных сотрудников, разработку и управление архитектурой технологий и управление этими сотрудниками, а также обеспечение безопасности в распределенной среде.

За пределами прямого контроля ИТ-отдела сложность увеличивается из-за требований соответствия, необходимости поддержки глобального бизнеса, а также скорости и глубины доступа к информации, необходимой вашим клиентам и вашим партнерам.

ИТ-директора могут — с трудом — решать эти задачи индивидуально, по одной. Но в реальном мире ИТ-директора сталкиваются со многими, если не всеми, этими проблемами, одновременно, снова и снова. «Вот почему вам нужна стратегия, позволяющая не допустить сложности в окружающей среде, а не просто рефлексировать», — говорит Модрузон.

Проблема сложности усугубляется тем фактом, что многие организации имеют технологические системы, которые были созданы с течением времени, приобретены путем приобретений или усложнены многими волнами консолидации поставщиков.Для этих компаний движение вперед требует почти археологических усилий, чтобы раскопать, понять и работать со всеми этими слоями осадочной технологии. «Эти раскопки вызывают задержки, которые разочаровывают руководителей бизнеса и ИТ-директоров всякий раз, когда требуются изменения или прогресс», — говорит Марк Макдональд, вице-президент группы Gartner по программам для руководителей.

Хуже того, фундаментальные изменения в бизнесе делают сложные задачи труднее, чем когда-либо. «Я не вижу конца сложности. Технологии продолжают меняться, и бизнес-спрос на услуги продолжает расти », — говорит ИТ-директор Wal-Mart Роллин Форд.Это означает, что даже ИТ-директора, которые хорошо справляются со сложностями, никогда не могут отдыхать. А те, у кого это не очень хорошо получается, рискуют позволить своей организации отставать.

Некоторые ИТ-директора придумали способы избежать ловушки сложности. По возможности они снижают сложность; они живут с тем, что осталось; они по-прежнему инвестируют в новые технологии, которые могут привести к успеху в бизнесе. Но серебряной пули нет. Простоту не купишь. И вы не можете передать проблему поставщику услуг.Никто не живет в пространстве сложности; ни у кого нет комплексного решения проблемы сложности. Правда в том, что вам нужна стратегия, которая снижает сложность, и вам нужны тактические способности для реализации этой стратегии вверх и вниз в вашей организации.

Хотя не существует единой формулы, подходящей для всех, ИТ-руководители и консультанты определили четыре основных принципа снижения сложности:

Первый , сделайте процесс центральным в подходе вашей ИТ-организации к технологиям.

Второй , вам необходимо превосходное управление как технологической инфраструктурой, так и взаимоотношениями между бизнесом и ИТ.

Третий , все, что вы делаете, должно иметь простоту, как ожидалось по умолчанию.

Четвертый , ваши усилия должны быть продолжены. От сложности нельзя избавиться раз и навсегда. Это битва, которую вы ведете каждый день.

Первое лекарство: архитектура, управляемая процессами

По словам ИТ-директора Motorola Патти Моррисон, архитектурный подход необходим для управления сложностью, и вам нужен подход, соответствующий бизнес-целям.

«Вам очень, очень нужно иметь архитектуру конечного состояния — описание того, куда вы движетесь», — говорит она. Эта архитектура не может быть просто для ИТ-инфраструктуры — сети, потока данных в системы ERP и из них, контрольных точек безопасности, мониторов приложений и так далее. ИТ-ориентированные архитектуры, как правило, не принимают во внимание гибкость, необходимую для поддержки меняющихся бизнес-процессов. Скорее, говорит Моррисон, архитектура ИТ-директора должна в первую очередь определяться ключевыми бизнес-процессами.

Представьте себе, какой провал был бы дизайн самолета, если бы его создатели не учли тот факт, что разные клиенты могут использовать самолеты по-разному — кто-то хочет иметь несколько классов, кто-то ищет другое соотношение груза и пассажиров, кто-то обслуживает дальние рейсы. направления и другие ближнемагистральные. Игнорирование этих факторов привело бы к тому, что самолет полетел, но не смог приспособиться к бизнес-потребностям своих клиентов. Сиденья могут быть подвижными, но не освещение — на первый взгляд мелочь, но она может помешать авиакомпаниям настроить сиденья, чтобы различать пассажиров первого класса и автобусов.Точно так же бизнес с технологической архитектурой, не созданной для удовлетворения текущих и ожидаемых бизнес-потребностей, будет ограничен в своих возможностях. Изменения потребуют дорогостоящего переоснащения технологий, чтобы справиться с тем, чего не ожидала архитектура.

В Motorola Моррисон гарантирует, что ее архитектура соответствует бизнес-целям и предвосхищает их, используя принципы управления бизнес-процессами (BPM) и эталонную архитектуру предприятия для определения общего языка для бизнеса и ИТ.Эталонная архитектура предприятия — это широкий набор схем, которые показывают уровни бизнеса, операций и системы.

Такой подход также гарантирует, что разговоры между бизнесом и ИТ-специалистами не перерастут в преувеличение требований — подход, который обычно усложняет работу двумя способами. Один из них заключается в том, что ИТ выполняет требования бизнеса за пределами общей архитектуры, что часто приводит к нескольким способам выполнения одного и того же. Затем эти процессы должны быть согласованы, что часто требует настраиваемых интерфейсов для других систем, которые, как понимает никто (конечно, не бизнес), не будут затронуты.Еще одна сложность связана с интерпретацией этих чрезмерных требований ИТ-специалистами. Обычно он что-то упускает, что приводит к множеству раундов доработок и исправлений, которые делают окончательную систему еще более сложной. В отличие от этого, архитектурный подход в Motorola «создает насыщенный, интерактивный, высококачественный диалог о реальных решениях, а не абстрактных требованиях», — говорит Моррисон.

Но, признает она, достичь этого состояния непросто. Это требует, чтобы бизнес-подразделения думали за пределами своих непосредственных потребностей и работали с другими подразделениями для выработки единого подхода.

«Самое сложное для ИТ-отдела — это заставить бизнес-подразделения согласовать общий способ что-либо делать», — говорит Моррисон. Это требует зрелости в работе разрозненно. Без этого бизнес-единицы в конечном итоге требуют своих собственных уникальных вариантов, скажем, информации о клиентах. А это добавляет сложности.

Создав архитектурный фундамент, Motorola сначала использует инструменты моделирования для разработки желаемых бизнес-процессов, а затем для моделирования и тестирования различных технологических подходов к их реализации.Например, Motorola использовала этот подход для сокращения времени цикла аттестации деталей — процесса оценки деталей поставщиков, отвечающих требованиям качества, стоимости и другим требованиям для запланированных продуктов Motorola — с 28 недель до семи недель в 2006 году, улучшая при этом прозрачность и контроль над процесс.

Наличие эталонной корпоративной архитектуры не означает, что у организации есть неизменный план. Поскольку меняются и бизнес, и технологии, у вас не всегда может быть многолетний план достижения определенного результата, — говорит Мак Мюррелл, вице-президент по информационным технологиям Dow Chemical.Например, вам не следует разрабатывать систему планирования работы техников по обслуживанию, которая зависит от конкретной беспроводной сети или ограничивается обслуживанием только тех продуктов, которые вы предлагаете в настоящее время. Вместо этого «вам нужен набор опций в рамках вашей цели», — говорит он.

Например, вы должны убедиться, что приложение не зависит от сети и поддерживает как постоянные, так и прерывистые подключения. Вы не станете жестко кодировать спецификации продукта, а вместо этого будете полагаться на подход с использованием метаданных, который поддерживает ряд возможных характеристик продукта и может поддерживать различные типы информации (например, видео и PDF), даже если они сегодня не нужны.

Для этого нужна архитектура, которая предвидит изменения и допускает их. Для этого Dow разбивает архитектуру своего предприятия на отдельные подмножества (например, закупки, техническое обслуживание оборудования и ценообразование) и уровни (такие как бизнес-система, технические характеристики и продукты). Dow использует методы структурированной архитектуры предприятия и подходы к сервис-ориентированной архитектуре для управления подмножествами и изменяющимися отношениями между ними в рамках общей архитектуры.

В Dow есть группа ИТ-специалистов и бизнес-сотрудников, чья работа заключается в отслеживании этих подмножеств и обеспечении их соответствия общей архитектуре или адаптации архитектуры, если это необходимо.

Второе лекарство: хорошее управление

По иронии судьбы, как отмечает директор по информационным технологиям Accenture Modruson, «сложные вещи легче проектировать и развертывать». Многие предприятия оправдывают системы типа Руба Голдберга, говоря, что они нужны им сейчас, и обещают себе, что они очистят технологию позже. Но «позже никогда не бывает», — печально говорит Модрузон. Сильное центральное управление может предотвратить этот менталитет «пусть будущее беспокоит об этом». «Организации, которые имеют эффективное управление ИТ в целом, имеют более низкий уровень сложности ИТ, — отмечает Макдональд из Gartner.

Вот почему ИТ-директора и их деловые партнеры должны иметь четкое руководство, «что действительно влияет на наших клиентов, с бизнесом как ключевой частью этой структуры принятия решений», — говорит Майкл Винсент, ИТ-директор глобального поставщика финансовых услуг ING.

Наличие этого фундаментального понимания бизнеса — и общего взгляда на него среди руководителей бизнеса и технологий — дает ИТ-директору возможность принимать решения, предотвращающие ненужную сложность, а также позволяет ему более точно оценивать затраты и преимущества любой желаемой технологии.По словам Винсента, это позволяет ему оценить влияние сложности не только на развертывание, но также на обслуживание и интеграцию, на которые уходит около 70% бюджета ИТ. Это также позволяет ему оценить, как технология повлияет на будущие изменения как в бизнесе, так и в ИТ-инфраструктуре. «Такая ориентация на клиента помогает показать, какие запросы слишком сложны для предоставляемой ценности», — говорит Винсент.

Конечно, ИТ-директора всегда вынуждены быстро реагировать на неотложные приоритеты бизнеса, и ИТ-лидеру неизбежно придется идти на компромисс с некоторыми сложностями для удовлетворения действительно критических требований.Но вы не можете позволить этому давлению подорвать принципы хорошего управления.

«Если мы живем в режиме« сделай это »в течение длительного времени, красный флаг поднимается вверх», — говорит Форд из Wal-Mart. Заняв место за столом исполнительного комитета, Форд может убедиться, что красный флаг не будет проигнорирован.

Этот совместный ИТ-бизнес-подход к принятию решений должен также распространяться на решения о том, какие технологические продукты и услуги приобретаются — даже для технологий, за управление которыми ИТ-директор не несет прямой ответственности, говорит Джон Петри, ИТ-директор поставщика финансовых услуг TD Banknorth.

«В некоторых случаях бизнес-подразделение может заключить договор на предоставление таких услуг, как Salesforce.com. Это начинается как разрозненная структура без обмена сообщениями или интеграции с существующими приложениями. Но позже этот обмен сообщениями или интеграция станут желательными, и тогда фактор сложности ИТ возрастет », — говорит Петри. То, что казалось изолированной технологией, в конечном итоге требует подключения к основным системам, что требует модернизации.

По словам Петри, участие ИТ-директора в этих решениях, не связанных с ИТ, может помочь обеспечить соответствие стандартам и архитектурам, уменьшив текущие или будущие проблемы сложности, которые могут повлиять на бизнес-подразделения, а не только на ИТ.«Вы хотите искать наиболее подходящие для бизнес-нужд и минимальные сложности в процессе управления», — говорит он.

По словам Винсента, при оценке последствий для сложности любого бизнеса или ИТ-усилий ИТ-директорам придется принять, в некоторых случаях, большую сложность, чем это было бы идеально, из-за преимуществ для бизнеса. Например, ING покупает различные системы транзакций для своих быстрорастущих азиатских предприятий, чтобы справиться с резким ростом спроса. И хотя ING реконструирует некоторые из своих глобальных систем для более общих процессов и технологий, азиатский бизнес не сможет расти, если ему придется топтать время, пока эта работа будет завершена.Винсент знает, что в конечном итоге ему придется переделать операции в Азии, но это будет стоить ING меньше, чем доходы, которые она могла бы упустить из-за ожидания.

Понимание этого компромисса заранее гарантирует, что цена за добавление сложности будет очевидна на раннем этапе, готовя почву для последующих инвестиций, которые потребуются для наведения порядка.

| Тайнер Блейн

Технические факторы — это первое, что вы оцениваете при анализе точки варианта использования.Технические факторы описывают ожидания пользователей от поставляемого программного обеспечения. Как правило, это оценка нефункциональных требований. Вам необходимо проанализировать 13 технических факторов.

Фон

Это вторая статья в серии, посвященной применению точек сценария использования для создания надежных оценок стоимости программного обеспечения. Что отличает точки прецедентов, так это то, что они позволяют провести оценку стоимости проекта намного раньше в процессе. Этот метод оценки затрат был разработан Густавом Карнером для Rational Software Corporation в середине 1990-х годов.

Введение в оценку стоимости программного обеспечения — правильное место для начала, если вы впервые прочитали эту статью.

Технические факторы

При применении любого общего метода оценки затрат необходимо учитывать множество переменных. Каждый программный проект индивидуален, и если вы не учитываете эти различия, ваша оценка не будет надежной. В методе точек варианта использования необходимо учитывать 13 факторов. Не все факторы имеют одинаковое потенциальное влияние на оценку стоимости проекта, поэтому каждый фактор имеет множитель, представляющий относительные веса факторов.

Вот 13 технических факторов оценки точек варианта использования. Каждый фактор указан как Имя (множитель) — Описание. Для каждого фактора вы присвоите относительную величину от 0 (неактуально) до 5 (критически важно).

1. Распределенная система Требуется (2) — Архитектура решения может быть централизованной или однопользовательской, или она может быть распределенной (например, n-уровневое решение) или мультитенантной. Более высокие числа представляют более сложную архитектуру.
2. Время отклика важно (1) — Скорость отклика для пользователей является важным (и нетривиальным) фактором. Например, если ожидается, что нагрузка на сервер будет очень низкой, это может быть тривиальным фактором. Более высокие числа представляют возрастающую важность времени ответа (поисковая система будет иметь большое число, агрегатор ежедневных новостей будет иметь меньшее число).
3. Эффективность конечного пользователя (1) — Разрабатывается ли приложение для оптимизации эффективности пользователя или просто возможностей? Более высокие числа представляют проекты, которые в большей степени полагаются на приложение для повышения эффективности пользователей.
4. Требуется сложная внутренняя обработка (1) — Есть ли много сложной алгоритмической работы, которую нужно выполнить и проверить? Сложные алгоритмы (выравнивание ресурсов, анализ систем во временной области, кубы OLAP) имеют более высокие числа. Простые запросы к базе данных будут иметь небольшие числа.
5. Многоразовый код должен быть в центре внимания (1) — Является ли повторное использование тяжелого кода целью или целью? Повторное использование кода снижает количество усилий, необходимых для развертывания проекта. Это также сокращает время, необходимое для отладки проекта.Функцию общей библиотеки можно повторно использовать несколько раз, а исправление кода в одном месте может решить несколько ошибок. Чем выше уровень повторного использования, тем меньше число.
6. Простота установки (0.5) — Является ли простота установки ключевым фактором для конечных пользователей? Чем выше уровень компетенции пользователей, тем меньше цифра.
7. Удобство использования (0,5) — Является ли простота использования основным критерием приемлемости? Чем выше важность удобства использования, тем выше число.
8. Межплатформенная поддержка (2) — Требуется ли многоплатформенная поддержка? Чем больше платформ должно поддерживаться (это могут быть версии браузеров, мобильные устройства и т. Д. Или Windows / OSX / Unix), тем выше значение.
9. Easy To Change (1) — Требуется ли клиенту возможность изменять или настраивать приложение в будущем? Чем больше изменений / настроек потребуется в будущем, тем выше значение.
10. Highly Concurrent (1) — Придется ли вам решать проблемы блокировки базы данных и другие проблемы параллелизма? Чем больше внимания вы уделяете разрешению конфликтов в данных или приложении, тем выше ценность.
11. Custom Security (1) — Можно ли использовать существующие решения безопасности или необходимо разработать собственный код? Чем больше настраиваемой работы по обеспечению безопасности вам нужно выполнить (например, на уровне поля, на уровне страницы или на основе ролей), тем выше значение.
12. Зависимость от стороннего кода (1) — Будет ли приложение требовать использования сторонних элементов управления или библиотек? Подобно повторно используемому коду, сторонний код может сократить усилия, необходимые для развертывания решения. Чем больше стороннего кода (и чем надежнее сторонний код), тем меньше число.
13. Обучение пользователей (1) — Сколько требуется обучения пользователей? Является ли приложение сложным или поддерживает сложные действия? Чем дольше пользователи преодолевают порог «отстой» (достигают уровня владения продуктом), тем выше значение.

Примечание. Как для повторного использования кода (№ 5), так и для стороннего кода (№ 12) в прочитанных мною статьях не разъяснялось, приведет ли увеличение кредитного плеча к увеличению технических факторов или к их снижению. На мой взгляд, чем больше кода вы задействуете, тем меньше работы вам в конечном итоге придется проделать.Это зависит от осмотрительных решений об использовании чужого кода — является ли он качественным, стабильным, зрелым и тщательно протестированным? Отрегулируйте свои ответы с учетом этих субъективных факторов.

Присвоение значений техническим факторам

Для каждого из тринадцати технических факторов вы должны присвоить относительную величину от 0 до 5. Эта относительная величина отражает то, что решения не являются бинарными. Они представляют собой континуум усилий / трудностей. Эти (0-5) значения затем умножаются на множитель для каждого фактора.Например, относительная величина из 3 для кроссплатформенной поддержки приведет к 6 баллам, потому что кроссплатформенная поддержка в два раза сильнее влияет на объем работы, чем на время отклика.

Фактор технической сложности

Заключительный этап анализа технической сложности — определение фактора технической сложности (TCF). Вам нужно помнить TCF только при разговоре с другими людьми о точках использования. Акроним имеет значение только в этом контексте.

TCF рассчитывается сначала путем суммирования относительных величин (умноженных на множители для каждого фактора). Эта сумма делится на 100 и прибавляется к 0,6, чтобы получить TCF.

Например, если относительная величина каждого технического фактора равна 2, скорректированная сумма будет 28. TCF тогда будет TCF = 0,6 + 0,28 = 0,88.

Следующий шаг

Следующим шагом является расчет Сложность окружающей среды , представляющего возможности команды и среду, в которой разрабатывается программное обеспечение.

Большая сложная система — обзор

Проблемы исследования когнитивной инженерии

Как следствие нынешнего быстрого технологического развития, можно выделить ряд фундаментальных исследовательских тем. Будет дано несколько репрезентативных примеров.

Ряд крупных промышленных аварий продемонстрировали трудности, с которыми сталкивается обслуживающий персонал при управлении нарушениями в больших сложных системах. Для поддержки диагностики и вмешательства оператора используются современные информационные технологии для эффективного кодирования и представления заводской информации.Этому подходу препятствует недостаток знаний и моделей, касающихся базовых когнитивных способностей человека и ограничений, таких как:

•

Какие ментальные модели эффективны для различных задач и должны быть приняты за основу для дизайн дисплея? В чем разница между ментальными моделями, поддерживающими рутинную работу, и эффективностью во время редких и рискованных событий? В чем разница между экспертами и новичками?

•

Каковы основные психологические механизмы человеческих ошибок и какая информация необходима для обеспечения обнаружения и устранения ошибок во время рутинной работы, а также в редких и опасных рабочих условиях?

•

Ошибки оператора, допущенные во время диагностики, оценки и планирования управления нарушенными системами, являются типичными составляющими большинства крупных аварий, и необходимы системы поддержки принятия решений операторами в таких ситуациях.Для проектирования совместной деятельности человека и компьютера при решении задач крайне необходимы модели стратегий решения человеческих проблем и ограничений. Кроме того, нам нужно знать гораздо больше о том, как операторы понимают и принимают советы экспертов. Когда вводятся «экспертные системы» для поддержки работы в ситуациях повышенного риска, каковы же тогда требования к системе, чтобы завоевать доверие пользователей?

Экспертные системы широко обсуждаются как средство предоставления ноу-хау экспертов менее опытным лицам, принимающим решения.Одной из отличительных черт экспертов является то, что у них есть обширный репертуар процедурных правил, который позволяет использовать эвристические правила действий без тщательного анализа наблюдаемых сигналов. У компьютеров нет проблем с тем, что они теряются во время сложной обработки информации или им надоедают повторяющиеся действия. Следовательно, возникает вопрос, следует ли поддерживать лицо, принимающее решения (например, оператор процесса), эвристикой других более квалифицированных лиц, принимающих решения (возможно, коллег-операторов), или же следует оказывать поддержку с точки зрения количественного анализа.Следовательно, нам необходимо исследование правильного сочетания эвристических ноу-хау и концептуального анализа и их передачи людям и компьютерам при совместном принятии решений.

В результате автоматизации рабочих процессов на фабриках и в офисах наблюдается тенденция к диверсификации работы. Это приводит к ситуации, когда пользователи или лица, принимающие решения, сотрудничают и общаются с «интегрированных рабочих станций», обмениваются базами данных и источниками информации. Для продвинутых систем возникает несколько основных проблем когнитивного моделирования.

Принятие решений в социальных группах изучается с экономической, управленческой (нормативной) точки зрения, а также с точки зрения социальных наук (т.е. качества трудовой жизни). Срочно необходим когнитивный подход к моделям распределенного принятия решений в реальных сложных условиях работы. Такие модели должны отражать потребности в информации и коммуникации вместе с моделями обработки информации и стратегиями различных лиц, принимающих решения, которые сотрудничают в управлении слабосвязанной областью работы.Кроме того, необходимы модели когнитивных процессов, находящихся под влиянием различных организационных структур и их типичных «коммуникационных протоколов». Инструменты искусственного интеллекта легко доступны для экспериментальных исследований. Однако также необходимы полевые исследования и теоретические разработки.

Еще одним важным аспектом распределенного принятия решений является передача преднамеренной информации и структур ценностей. Они необходимы не только для постановки целей и планирования, но и для понимания неоднозначных сообщений и для исправления ошибок в совместной работе.В настоящее время развитие информационных систем сосредоточено на сборе, передаче и хранении фактической информации о состоянии дел в рабочей области. Необходима работа по представлению и передаче неявного или неявного знания намерений, ценностей и мотивов. Ранние попытки изучить потенциал компьютеров для интегрированных информационных систем управления потерпели неудачу, вероятно, потому, что разработчики ошибочно предположили, что исполнительные менеджеры принимают решение на основе фактической информации в отчетах и ​​статистике, тогда как на самом деле они тратят большую часть своего времени на изучение ценностей и намерений других руководителей в сфере управления. прямой контакт по телефону, на встречах и на коктейльных вечеринках (Минцберг, 1973).

Основная проблема в системах связи и крупных организациях связана с временными аспектами и стабильностью. Что произойдет, если на смену встречам, почте и социальным мероприятиям придут высокоскоростные электронные средства? Потери и задержки — фундаментальные инструменты стабилизации технических систем. Необходимы ли сейчас аналогичные меры в социальных системах? Французской революции потребовалось полвека, чтобы инициировать изменения в Дании, тогда как для введения новой конституции потребовалось всего несколько встреч.Напротив, студенческое восстание в Беркли последовало на следующее утро в Копенгагене. Мелкомасштабные эксперименты и корректировка подходов на обратимом уровне могут быть трудными в больших, тесно связанных и быстрых системах. Это означает, что проблемы когнитивной науки присутствуют и на уровне социальных наук.

Из этих примеров видно, что когнитивная инженерия — это действительно междисциплинарная деятельность, связанная с изучением взаимодействия между людьми и сложной окружающей средой.Поскольку в основе подхода лежит проблема, типичной особенностью является представление возможных эффективных функций и взаимосвязей расширенного взаимодействия человека с машиной и определение их пределов. Такие когнитивные науки, по терминологии Герберта Саймона, являются наукой об искусственном, и объекты исследования постоянно меняются — в результате самой науки. Поэтому характерной чертой этой области является то, что фундаментальные исследования и приложения очень тесно связаны, как это было в случае с другими техническими науками.

В общем, новый артефакт — это результат изобретения, за которым последовала искусная инженерия. После этого исследование принимает его в качестве темы для исследования, чтобы сформулировать основные законы природы и определить пределы уточнения. За паровой машиной Ватта последовали обширные исследования в области термодинамики, чтобы понять процесс и оптимизировать его эффективность, а «регулятор» двигателя привел к исследованию Максвеллом устойчивости контуров управления. Областью исследования и источником данных, конечно же, были реально существующие миры, но результатом в обоих случаях были абстракции, представляющие возможные миры и их пределы.

Точно так же изобретение гибких инструментов обработки информации привело к появлению когнитивных наук, цель которых — исследовать законы, лежащие в основе сложных систем обработки информации, и определять пределы возможных миров на основе анализа реальных операционные системы. В таких системах агент-человек будет контролировать рабочую среду через посредника, компьютер, который будет служить для сбора, предварительной обработки и интеграции информации для принятия окончательного человеческого решения.Как и в случае с регулятором вращающегося веса Ватта, фактическую производительность и ее теоретические пределы с точки зрения стабильности и точности можно изучить, только приняв во внимание свойства всей системы.

Человеческие способности и ограничения в отношении поведения обработки информации тесно связаны с символическими информационными характеристиками окружающей среды, и поэтому когнитивная наука должна быть сродни брунсвикской экологической психологии, уделяя одинаково и одновременно внимание человеческим свойствам и причинной структуре. окружающей среды.

Следовательно, когнитивная инженерия должна будет охватывать все профессии, которые традиционно занимаются изучением людей, индивидуально и социально, а также анализом технологий и механизмов, составляющих их среду. Кроме того, задействованные системы настолько сложны, что необходимая структура моделирования будет представлять собой не одну глобальную модель, а сложный набор моделей деталей, разработанных с разных точек зрения, предоставляемых вовлеченными профессиями. Крайне важно, чтобы эти модели были совместимы и дополняли понимание системы в целом, и в то же время, чтобы модели включали последние результаты, полученные в отдельных исследовательских дисциплинах.

Неадаптированные точки сценария использования UUCP, коэффициент технической сложности TCF

Значение для UUCP, или нескорректированных точек варианта использования, рассчитывается как сумма UAW и UUCW:

UUCP = UAW 1 UUCW В текущем примере UUCP = 14 1220 = 234.

Как упоминалось ранее, веса участников могут быть исключены из вычисления UUCP, , и в этом случае UUCP сразу станет равным UUCW, , то есть UUCP = UUCW = 220 в примере.

Методика анализа точек варианта использования предполагает, что UUCP должен быть скорректирован по двум критериям: технических факторов, (которые связаны с проектом) и факторов окружающей среды, (которые связаны с командой).

Каждому фактору присваивается рейтинг от 0 до 5, где 0 означает отсутствие влияния на проект, 3 — номинальное влияние, а 5 — максимальное влияние на проект.

Удивительно, но это единственная информация, обычно приводимая в литературе о технических факторах анализа точек прецедентов, что делает оценку этих факторов очень субъективной и даже иногда противоречивой. ^[1]

e12 ГЛАВА e4 Планирование проектов на основе сценариев использования

Таблица e4.3 Технические факторы для корректировки точек варианта использования

Существует 13 технических факторов, каждый из которых имеет определенный вес, как показано в таблице e4.3. Таким образом, каждый технический коэффициент имеет коэффициент от 0 до 5, умноженный на его вес. Сумма этих продуктов соответствует значению TFactor , то есть влиянию технических факторов, которое находится в диапазоне от 0 до 70.

TCF (коэффициент технической сложности) может быть рассчитан путем корректировки TFactor в диапазоне от 0,6 до 1,3 по следующей формуле:

Для лучшего понимания значения оценок от 0 до 5 рекомендуется использовать приведенные ниже указания, адаптированные из метода анализа функциональных точек (Albrecht & Gaffney Jr., 1983).

T1 — Распределенная система: централизованная или распределенная архитектура системы?

• 0. Приложение игнорирует любые аспекты, связанные с распределенной обработкой.
• 1. Приложение генерирует данные, которые будут обрабатываться другими компьютерами с вмешательством человека (например, электронные таблицы или предварительно отформатированные файлы, отправленные по средствам массовой информации или по электронной почте).
• 2. Данные приложения подготавливаются и автоматически передаются для обработки на другие компьютеры.
• 3. Обработка приложений распределена, и данные передаются только в одном направлении.
• 4. Обработка приложения распределена, данные передаются в обоих направлениях.
• 5. Прикладные процессы должны выполняться в наиболее подходящем ядре обработки или компьютере, который определяется динамически.

T2 — Время отклика / целевые показатели производительности: каково значение времени отклика приложения для пользователей?

• 0.Заказчик не предъявлял никаких особых требований к производительности.
• 1. Требования к характеристикам были установлены и пересмотрены, но никаких специальных действий предпринимать не нужно.

• 2. Время отклика и скорость передачи данных имеют решающее значение в часы пик. Никакой специальной конструкции для использования ядра процессора не требуется. Крайний срок для большинства процессов — следующий день.
• 3. Время отклика и скорость передачи данных имеют решающее значение в рабочее время. Никакой специальной конструкции для использования ядра процессора не требуется.Требования относительно сроков связи с сопряженными системами носят ограничительный характер.
• 4. В дополнение к 3 требования к производительности являются достаточно строгими для выполнения задач анализа производительности во время проектирования.
• 5. В дополнение к 4 инструменты анализа производительности должны использоваться во время проектирования, разработки и / или внедрения, чтобы удовлетворить требования клиента к производительности.

T3 — Эффективность для конечных пользователей: разработано ли приложение для того, чтобы конечные пользователи могли просто выполнять свою работу, или оно предназначено для повышения их эффективности?

• 0.Приложению не нужен ни один из перечисленных ниже пунктов.
• 1. Приложению требуется от одного до трех из перечисленных ниже элементов.
• 2. Приложению необходимо от четырех до пяти из перечисленных ниже элементов.
• 3. Приложению требуется шесть или более пунктов, перечисленных ниже, но нет требований, связанных с эффективностью пользователя.
• 4. Приложению требуется шесть или более из перечисленных ниже элементов, а требования к эффективности для пользователей настолько высоки, что дизайн должен включать функции, позволяющие минимизировать набор текста, максимизировать значения по умолчанию, использовать шаблоны и т. Д.
• 5. Приложению необходимо шесть или более из перечисленных ниже элементов, а требования к эффективности для пользователей настолько высоки, что действия по проектированию должны включать инструменты и специальные процессы, чтобы продемонстрировать достижение целей производительности.

При оценке показателя эффективности конечного пользователя необходимо учитывать следующие элементы: ^[2]

• • Навигационная помощь (например, динамически генерируемые меню, адаптивная гипермедиа и т. Д.).
• • Интерактивная справка и документация.
• • Автоматическое перемещение курсора.
• • Предварительно определенные функциональные клавиши.
• • Пакетные задачи, отправленные из онлайн-транзакций.
• • Высокое использование цветов и визуальных выделений на экранах.
• • Минимизация количества экранов для достижения бизнес-целей.
• • Двуязычная поддержка (считается за четыре пункта).
• • Многоязычная поддержка (считается за шесть пунктов).

T4 — Сложность внутренней обработки: нужны ли приложению сложные алгоритмы?

• 0.Ни один из вариантов ниже.
• 1. Один из вариантов ниже.
• 2. Два варианта ниже.

• 3. Три варианта ниже.
• 4. Четыре варианта ниже.
• 5. Все пять вариантов ниже.

Для оценки сложности внутренней обработки необходимо рассмотреть следующие варианты:

• • Тщательный контроль (например, специальная аудиторская обработка) и / или безопасная обработка, специфичная для приложения.
• • Расширенная логическая обработка.
• • Обширная математическая обработка.
• • Обработка большого количества исключений в результате неполных транзакций, которые необходимо повторно обработать, например, неполных транзакций банкомата, вызванных прерыванием связи, отсутствием значений данных или неудачным изменением данных.
• • Сложная обработка для управления несколькими входами и возможностями вывода, такими как независимость от мультимедиа или устройства.

T5 — Дизайн, ориентированный на возможность повторного использования кода: разработано ли приложение таким образом, чтобы его код и артефакты можно было многократно использовать?

• 0.Нет никакого беспокойства по поводу создания повторно используемого кода.
• 1. Создан код многократного использования для использования в одном проекте.
• 2. Менее 10% приложения должны учитывать больше, чем нужно пользователю.
• 3. 10% или более приложений должны учитывать больше, чем нужно пользователю.
• 4. Приложение должно быть специально упаковано и / или задокументировано для облегчения повторного использования, и приложение должно настраиваться пользователем на уровне исходного кода.
• 5.Приложение должно быть специально упаковано и / или задокументировано для облегчения повторного использования, и приложение должно настраиваться пользователем с использованием параметров.

T6 — Простота установки: будет ли приложение спроектировано таким образом, чтобы его установка была автоматической (например, в случае пользователей с низкими или неизвестными техническими возможностями), или это не вызывает особого беспокойства?

• 0. Клиент не устанавливал никаких особых требований, и никакой специальной настройки для установки не требуется.
• 1. Клиент не устанавливал особого внимания, но для установки требуется специальная настройка.
• 2. Установленные клиентом требования к преобразованию данных и установке, а также руководства по преобразованию и установке должны быть предоставлены и протестированы. Влияние конверсии на проект не считается важным.
• 3. Установленные клиентом требования к преобразованию данных и установке, а также руководства по преобразованию и установке должны быть предоставлены и протестированы.Влияние конверсии на проект значительно.
• 4. В дополнение к 2 должны быть предоставлены и протестированы инструменты для автоматического преобразования и установки.
• 5. В дополнение к 3 должны быть предоставлены и протестированы инструменты для автоматического преобразования и установки.

T7 — ​​Простота эксплуатации: ¹⁰ Существуют ли особые требования к работе системы?

• 0. Никаких особых соображений по поводу работы системы, кроме обычных процедур резервного копирования, пользователем не было.
• 1. К системе относится один из следующих пунктов.
• 2. К системе относятся два из перечисленных ниже пунктов.
• 3. Три пункта ниже относятся к системе.
• 4. Четыре пункта ниже относятся к системе.
• 5. Приложение предназначено для неконтролируемой работы. «Без контроля» означает, что вмешательство человека не требуется для поддержания системы в рабочем состоянии, даже если происходят сбои, за исключением, возможно, первого запуска и окончательного выключения.Одна из функций приложения — автоматическое исправление ошибок.

Для оценки коэффициента простоты эксплуатации необходимо учитывать следующие элементы:

• • Должны быть предусмотрены эффективные процессы инициализации, резервного копирования и восстановления, но вмешательство оператора по-прежнему необходимо.
• • Должны быть обеспечены эффективные процессы инициализации, резервного копирования и восстановления, и вмешательство оператора не требуется (считается как два элемента).
• • Приложение должно минимизировать потребность в хранении данных на автономных носителях (например, на магнитных лентах).
• • Приложение должно минимизировать необходимость работы с бумагой.

T8 — Переносимость: разработано ли приложение или его части для работы на нескольких платформах?

• 0. Пользователь не обязан учитывать необходимость установки приложения более чем на одной платформе.
• 1. При проектировании необходимо учитывать необходимость работы системы на разных платформах, но приложение должно быть спроектировано для работы только в идентичных аппаратных и программных средах .
• 2. При проектировании необходимо учитывать необходимость работы системы на разных платформах, но приложение должно быть разработано для работы только в аналогичных аппаратных и программных средах.
• 3. При проектировании необходимо учитывать необходимость работы системы на разных платформах, но приложение должно быть спроектировано для работы в разнородных аппаратных и программных средах.
• 4. В дополнение к 1 или 2 необходимо разработать и протестировать документацию и план обслуживания для поддержки работы на нескольких платформах.
• 5. В дополнение к 3 необходимо разработать и протестировать документацию и план обслуживания для поддержки работы на нескольких платформах.

T9 — Дизайн, ориентированный на простоту обслуживания: Требует ли клиент, чтобы приложение легко изменялось в будущем?

• 0. Ни один из перечисленных ниже пунктов.
• 1. Один из пунктов ниже.
• 2. Два из перечисленных ниже элементов.
• 3. Три из перечисленных ниже элементов. ^[3]

• 4.Четыре пункта ниже.
• 5. Пять или более из перечисленных ниже элементов.

Для оценки этого фактора учитываются следующие позиции:

• • Должна быть предусмотрена гибкая структура отчета для работы с простыми запросами, такими как логические бинарные операторы, применяемые только к одному логическому архиву (считается как один элемент).
• • Должна быть предусмотрена гибкая структура отчета для обработки запросов средней сложности, таких как логические бинарные операторы, применяемые к более чем одному логическому архиву (учитываются как два элемента).
• • Должна быть предусмотрена гибкая структура отчета для работы с запросами высокой сложности, такими как комбинации логических бинарных операторов, применяемые к одному или нескольким логическим архивам (считаются за три элемента).
• • Данные бизнес-контроля хранятся в таблицах, управляемых пользователем с интерактивным онлайн-доступом, но изменения должны вступать в силу только на следующий день (учитываются как один элемент).
• • Данные бизнес-контроля хранятся в таблицах, управляемых пользователем с интерактивным онлайн-доступом, и изменения вступают в силу немедленно (учитываются как два элемента).

T10 — Параллельная / параллельная обработка: должно ли приложение быть разработано для решения проблем, связанных с параллелизмом, таких как, например, совместное использование данных и ресурсов?

• 0. Одновременный доступ к данным не ожидается.
• 1. Иногда ожидается одновременный доступ к данным.
• 2. Часто ожидается одновременный доступ к данным.
• 3. Одновременный доступ к данным ожидается постоянно.
• 4. В дополнение к 3, пользователь указывает, что произойдет много множественных обращений, что вызовет выполнение задач анализа производительности и разрешения тупиковых ситуаций во время проектирования.
• 5. Помимо 4, конструкция требует использования специальных инструментов для контроля доступа.

T11 — Безопасность: требования к безопасности являются номинальными или требуются особый дизайн и дополнительные спецификации?

• 0. Особых требований по безопасности нет.
• 1. При проектировании необходимо учитывать необходимость обеспечения безопасности.
• 2. В дополнение к 1 приложение должно быть спроектировано так, чтобы к нему могли получить доступ только авторизованные пользователи.
• 3. В дополнение к 2, доступ к системе будет контролироваться и проверяться.
• 4. В дополнение к пункту 3 необходимо разработать и протестировать план безопасности для поддержки управления доступом к приложению.
• 5. В дополнение к 4, план безопасности должен быть разработан и протестирован для поддержки слуха.

T12 — Доступ к стороннему коду и к нему: будет ли приложение использовать уже разработанный код, например готовые коммерческие компоненты (COTS), фреймворки или библиотеки? Многократное повторное использование программного обеспечения хорошего качества снижает ценность этого элемента, поскольку требует меньших усилий при разработке.

• 0. Высоконадежный ранее существующий код будет широко использоваться для разработки приложения.
• 1. В небольших частях приложения будет использоваться высоконадежный ранее существовавший код.
• 2. Существующий ранее код, который в конечном итоге должен быть изменен, будет широко использоваться для разработки приложения.