Содержание 

Введение…………………………………………………..…………………....3

Индивидуальное  задание…………………………………………..……….…4

Дневник практики…………………………………………………………….…6

1. Основная часть …………………………………..…...…………….……...8

1.1 Общая  характеристика предприятия ………………..…………………...8

1.2 Организационная структура предприятия……………..………………...9 

1.3Анализ  информационных потоков ……………………………………...10

2. Анализ  аналоговых средств автоматизации………………….....….11

3. Обоснование  выбора среды разработки приложения……………………....12

3.1 Выбор  и обоснование математического метода для анализа данных….13

.

4. Техническое  задание на разработку ПП…………………………………..26

1.Введение……………………………………………………………………..26

2. Основание  для разработки……………………….…………………………26

3. Назначение……………………………………..………………………….....26

4. Требования к программе или программному изделию……………………27

5.Требования  к программной документации………………………………..27

6.Этапы  разработки……………………………………………………………28

Заключение……………………………………………………………………..29

Отзыв руководителя……………………………………………………………30 

Список  использованных  источников………………………………………..31 

Введение 

     Одна  из сложнейших целей системы автоматизации  заключается в повышении эффективности  работы компании, учреждения или организации. С увеличением степени сложности  любой создаваемой человеком  системы, ее нормальное функционирование становиться немыслимым без автоматизации. Использование систем автоматизации сегодня во многом определяет уровень развития предприятия. Развитая система автоматизации предприятия позволяет легко приспосабливаться к изменениям  в законодательстве и налоговой политике РФ, изменения внутри предприятия. Отсутствие автоматизации приводит к задержкам в развитии предприятия, убыткам и потери времени.

     Среди задач прохождения практики были ознакомление с подразделением, с  организационной структурой подразделения, анализ закупочной деятельности предприятия и оборотом вычислительной техники.

     Задачей прохождения преддипломной практики также являлось сбор необходимого материала, в том числе первичной информации, для написания выпускной квалификационной работы.

     В ходе прохождения преддипломной  практики для написания выпускной  квалификационной работы проводился сбор данных о деятельности рабочих бригад в ООО «СМУ» Оренбургской области  г.Бузулука, о предоставляемых им услугах, в результате был проведен анализ структуры управления предприятием, анализ объемов техники. По окончанию преддипломной практики был собран первичный теоретический материал для своей выпускной квалификационной работы. 
 
 
 

       Индивидуальное  задание 

     Создание  автоматизации процесса формирование рабочих бригад в ООО «СМУ» Оренбургской области г.Бузулук.

     Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие инженерные задачи:

• Анализ предметной области;
• Анализ аналогов программного  средства;

Выбор и обоснование  математического аппарата. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Дневник практики 

      На  время прохождения производственной практики был разработан план, согласно которому производилось выполнение индивидуального задания.

Таблица 1 –  Дневник практики

 
 
 
 

Продолжение таблицы 1

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Руководитель  практики от предприятия:

______________                ___________________                  Шаров В.И.

        дата                                        подпись                                   Ф.И.О.

     1 Основная часть 

      1.1 Общая характеристика предприятия 

      Общество  с ограниченной ответственность  «Строительно-монтажное управление» (далее по тексту – Общество), является частным  лицом – коммерческой организацией, уставный капитал которого разделен на доли, определенных учредительными документами размеров, созданных в целях извлечения прибыли.

      Общество  имеет в собственности обособленное имущество и отвечает по своим  обязательствам всем принадлежащим  ему имуществом, может от своего имени совершать сделки, приобретать  и осуществлять имущественные или личные имущественные права.

      Общество  имеет самостоятельный баланс, расчетный  и иные счета. Общество имеет круглую  печать, содержащую его полное фирменное  наименование на русском языке и  указание на его место нахождение. 

      Основные  виды деятельности предприятия:

1. Монтаж и демонтаж металлических конструкций
2. Установка металлических дверей
3. Производство общестроительных работ
4. Техническое обслуживание и ремонт квартир
5. Предоставление прочих услуг по техническому обслуживанию отоплений
6. Кладка и укладка кирпичей
7. Сварочная работа
8. Штукатур моляр

      1.2 Организационная  структура предприятия 

      Организационная структура предприятия представлена  на рисунке 1. 

 

                     

 

 
 

 

 
 

 Рисунок  1 – Организационная структура  предприятия 

      Руководителем организации является директор. Директор имеет заместителя. Юристы занимаются правовыми и юридическими вопросами  предприятия. Программисты отвечают за программное и аппаратное обеспечение  компьютеров.

  

Отдел снабжения  – занимаются закупкой деталей и комплектующих, Гл.инженер – занимаются обслуживанием клиентов и предоставлением огромного ряда услуг. Производственно- технический отдел занимается (составлением сметы, контроль производства). Линейный персонал (начальники участков, прорабы, мастера) – обслуживают рабочих дополнительными проборами.

      Бухгалтерия предприятия ведет финансовые дела предприятия. Отдел кадров  занимается персоналом предприятия. Рабочие осуществляет  работу представленную бригадиром.

      1.3 Анализ информационных  потоков 

      Структура информационных потоков предприятия ООО «СМУ» представлена на рисунке 2.

 

   

                    

   
 

 

                     

      

        

    
 
 
 
 

Рисунок 2 – Информационные потоки предприятия 
 
 

1. Договор
2. Приказ, распоряжение
3. Оформляют информацию о выполненной работе
4. Сведения о выполненной работе
5. Оформляет документы
6. Оформленные документы передают клиенту (акт выполненных работ, заказ наряд, акт приема - сдачи, счета фактуры)
7. Подпись
8. Отчёт за месяц

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      2 Анализ аналоговых  средств автоматизации

    

На сегодняшний  день существует достаточно небольшой  круг программных систем, отвечающих за автоматизацию процесса. В качестве примера можно привести  программное средство «Гранд-Смета»,  которая является универсальной системой автоматизации деятельности предприятия.

    

Анализ  функции «Гранд-Смета»:

    1. Составление локальных смет всеми  существующими методами расчета  (базисно-индексный, ресурсный и  т. д.).

    2. Учет выполненных работ: формирование актов приемки выполненных работ по форме КС-2, накопительных ведомостей по форме КС-6, списание материалов по форме М-29.

    3 .Формирование ведомостей потребности  в ресурсах на стройку, объект, локальную смету.

    4. Составление объектных смет и  сводных сметных расчетов с автоматическим переносом и группировкой данных из локальных смет.

    5. Удобный контекстный поиск расценок  в сметно-нормативной базе по  обоснованию, наименованию, составу  работ и наименованию ресурсов. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 3.Обоснование  выбора среды разработки приложения 

       Было  проведено сравнение двух инструментальных средств для проектирования АИС: NET 2008 и Borland C++ Builder 6. Их сравнительные характеристики представлены в таблице 2: 

 

Таблица 2- Сравнительные характеристики инструментальных средств. 

      По  результатам сравнения выбор  был сделан в пользу Borland C++ Builder 6. Это инструментальное средство отличается простотой использования, богатым функциональным набором, полной поддержкой СУБД InterBase, невысокими требованиями к аппаратным ресурсам ПК. 

    3.1 Выбор и обоснование  математического  метода для анализа  данных 

 Методика множественного корреляционно-регрессионного анализа 

      Регрессионный анализ — это статистический метод исследования зависимости случайной величины -отклик от переменной ( ) или переменных ( ) – предикторы.

         рассматриваются в регрессионном анализе как неслучайные величины, независимо от истинного закона их распределения. В выходе регрессионного анализа при помощи выбранного метода: строится математическая модель, описывающая форму связи переменных – уравнение регрессии.

      Как правило, регрессионному анализу предшествует анализ корреляционной зависимости переменных, который позволяет установить наличие связи между анализируемыми переменными, оценить ее тесноту и определить направление (прямая или обратная связь). Кроме того, в ходе корреляционного анализа происходит отбор существенных факторов, включаемых в уравнение регрессии.

      Наиболее  простой формой корреляционного анализа является парная корреляция – анализируется связь между парой признаков – откликом и одним предиктором . В этом случае уравнение регрессии принимает вид у =f(x).

      В ходе множественного корреляционного  анализа рассчитываются следующие  характеристики:

      - парные коэффициенты корреляции – оценки тесноты линейной корреляционной связи между всеми парами анализируемых признаков с учетом их взаимного влияния и взаимодействия. Совокупность парных коэффициентов корреляции, относящихся ко всем исследуемым признакам, может быть представлена в виде корреляционной матрицы R, которая рассчитывается по формуле 

      

, (2.1) 

      где – матрица стандартизованных значений исходных переменных. Ее элементы рассчитываются по формуле

. 

      На  главной диагонали матрицы R стоят единицы, т.е. дисперсии стандартизованных переменных, а все другие элементы — парные коэффициенты корреляции ; 

      -множественный  коэффициент корреляции  характеризует степень тесноты связи между результативным признаком (откликом) и всеми факторными признаками (предикторами – ); 

      В множественном регрессионном анализе  исследуется связь между несколькими  независимыми переменными (предикторами) и результативным признаком (откликом) . Следовательно, 

. 

      Обычно  предполагается, что случайная величина ( ) имеет нормальный закон распределения с условным математическим ожиданием и постоянной, не зависящей от аргументов дисперсией . В анализе чаще всего используются уравнения регрессии линейного вида 

 

      Коэффициенты  регрессии  показывают, на какую величину в среднем изменяется результативный признак , если независимая переменная , изменяется на единицу ее измерения.

      В матричной форме регрессионная  модель имеет вид 

, 

      где – случайный вектор-столбец размерности ( ) наблюдаемых значений результативного признака ( ); X – матрица размерности ( ) наблюдаемых значений аргументов. Элемент матрицы рассматривается как неслучайная величина ( ; ; ); А – вектор-столбец размерности ( ) неизвестных параметров, подлежащих оценке в ходе регрессионного анализа (вектор коэффициентов регрессии); - случайный вектор-столбец размерности ( ) – вектор остатков, которые являются независимыми нормально распределенными случайными величинами с нулевым математическим ожиданием ( ) и неизвестной дисперсией .

      На  практике рекомендуется, чтобы число  наблюдений (n) превышало число анализируемых признаков (m) не менее, чем в пять-шесть раз.

      Для расчета вектора оценок коэффициентов  регрессии  по методу наименьших квадратов используется формула 

       ,                                      (2.4) 

      где

;  ;  ; 

   

      где

        – транспонированная матрица X;

        – матрица, обратная матрице .

      Значимость  уравнения регрессии в целом, т.е. нулевая гипотеза , проверяется по F-критерию Фишера. Его наблюдаемое значение определяется по формуле 

,                                               (2.8) 

      где ,

       . 

      По  таблице распределения значений F-критерия Фишера, при заданных , , ,находят . Гипотеза отклоняется с вероятностью , если . Из этого следует, что уравнение является значимым, т.е. хотя бы один из коэффициентов регрессии существенно отличен от нуля.

      Для проверки значимости отдельных коэффициентов  регрессии, т.е. гипотез  , где , используют t-критерий Стьюдента, фактическое значение которого вычисляют следующим образом: 

;  ;  , (2.9) 

      где – средняя ошибка коэффициента регрессии , – оценка среднего квадрата ошибки; – соответствующие коэффициенту диагональные элементы матрицы .

      По  таблице значений t-критерия Стьюдента  для заданного уровня значимости и числа степеней свободы ( ) находят . Значимость проверяемого коэффициента подтверждается, если . В противном случае коэффициент регрессии незначим, и соответствующая ему переменная не должна входить в модель.

      Аналогичным образом осуществляется проверка значимости парных и частных коэффициентов  корреляции. При этом табличное значение определяется для числа степеней свободы, равного ( ), а расчетное значение критерия начисляется по формуле 

       .                                    (2.10) 

      Значимость  множественного коэффициента детерминации ( ) и соответственно множественного коэффициента корреляции ( ) оценивается по F- критерию Фишера. Расчетное значение этого критерия определяется по формуле 

.                                        (2.11) 

      Гипотеза  о значимости множественного коэффициента детерминации принимается в том случае, если для заданного уровня значимости и числа степеней свободы , и .