Жүйелерді талдау және жобалау үшін "Дизайн құрылымдық матрицасы"
Design structure matrix
Жүйелерді талдау, жобалау және басқару үшін қолданылатын дизайн құрылымдық матрицасы (DSM) туралы біліңіз. Күрделі жүйелерді визуализациялауға көмектеседі.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Жобалау құрылымы матрицасы (ЖҚМ; сонымен қатар тәуелділік құрылымы матрицасы, тәуелділік құрылымы әдісі, тәуелділік көзі матрицасы, проблеманы шешу матрицасы (PSM), инциденттік матрица, N2 матрицасы, өзара әрекеттесу матрицасы, тәуелділік картасы немесе жобалау басымдығы матрицасы) – жүйе немесе жобаның қарапайым, ықшам және визуальды бейнелеу түріндегі шаршы матрицасы. Бұл график теориясындағы тұтас матрицаға баламалы және жүйелік инженерия мен жобалық басқаруда күрделі жүйелердің немесе процестердің құрылымын модельдеу, жүйелік талдау, жобалау жоспарлау және ұйымдық дизайнды жүзеге асыру үшін қолданылады. Дон Стюард 1960 жылдары математикалық теңдеулер жүйесін шешу үшін матрицаларды пайдалана отырып, "жобалау құрылымы матрицасы" терминін енгізді.
The design structure matrix (DSM; also referred to as dependency structure matrix, dependency structure method, dependency source matrix, problem solving matrix (PSM), incidence matrix, N2 matrix, interaction matrix, dependency map or design precedence matrix) is a simple, compact and visual representation of a system or project in the form of a square matrix. It is the equivalent of an adjacency matrix in graph theory, and is used in systems engineering and project management to model the structure of complex systems or processes, in order to perform system analysis, project planning and organization design. Don Steward coined the term "design structure matrix" in the 1960s, using the matrices to solve mathematical systems of equations.
Шолу
Жобалау құрылымы матрицасы барлық құрамдас жүйелер/әрекеттерді және оларға сәйкес келетін ақпарат алмасу, өзара әрекеттесу және тәуелділік үлгілерін тізімдейді. Мысалы, егер матрица элементтері әрекеттерді көрсететін болса, матрица белгілі бір әрекетті бастау үшін қандай ақпарат қажет екенін және осы әрекеттен туындаған ақпараттың қайда бағытталатынын көрсетеді. Осылайша, әрбір әрекеттен алынған ақпаратқа қандай басқа әрекеттер тәуелді екенін жылдам анықтауға болады. 1990 жылдары зерттеу және өндіріс салаларында ДСМ-нің қолданылуы күрт өсті. ДСМ құрылыс, жылжымайтын мүлік, жартылай өткізгіш, автомобиль, фотосурет, аэроғарыш, телекоммуникация, шағын өндіріс, зауыттық жабдықтар және электроника сияқты салаларда, сондай-ақ көптеген мемлекеттік мекемелерде қолданылды. ДСМ талдау өзгерістердің салдарларын басқару үшін де пайдаланылуы мүмкін. Мысалы, егер компоненттің техникалық талаптары өзгертілсе, осы талаптарға байланысты барлық процестер мен әрекеттерді жылдам анықтауға болады, бұл ескірген ақпарат негізінде жұмыс жалғасу қаупін азайтады. ДСМ-нің екі негізгі түрі ұсынылған: статикалық және уақытқа негізделген. Статикалық ДСМ жүйенің барлық элементтері бір уақытта болатын жағдайларды көрсетеді, мысалы машинаның құрамдас бөліктері немесе ұйымдағы топтар. Статикалық ДСМ N2 диаграммасына немесе жанындас матрицаға тең. Диагональдан тыс жасушалардағы белгілер көбінесе диагональға симметриялы болады (мысалы, ұйымдық ДСМ-де командалар арасындағы өзара әрекеттесуді көрсететін жағдайда, C командасынан E командасына және E командасынан C командасына белгілер қойылады, бұл өзара әрекеттесудің екітаралы екенін көрсетеді). Статикалық ДСМ әдетте кластерлеу алгоритмдерімен талданады. Уақытқа негізделген ДСМ прецеденция диаграммасына немесе бағытталған графтың матрицалық бейнесіне ұқсас. Уақытқа негізделген ДСМ-де қатарлар мен бағандардың реті уақыт бойынша ағынды көрсетеді: процестегі ертерек әрекеттер ДСМ-нің жоғарғы сол жағында, ал кейінгі әрекеттер төменгі оң жағында көрсетіледі. «Feedforward» және «feedback» сияқты терминдер интерфейстерге қатысты мағыналы болады. «Feedback» белгісі – диагональдан жоғары белгі (қатарлар шығысты көрсететін болса). Уақытқа негізделген ДСМ әдетте матрица элементтерін кері байланыс белгілерінің санын азайту және оларды диагональға мүмкіндігінше жақын орналастыру үшін қайта реттейтін реттілік алгоритмдерін пайдалану арқылы талданады. Реттеу әдістері матрица элементтерін кері байланыс белгілері болмайынша реттеуге тырысады. Бөлшектеу алгоритмі жарылғаннан кейін қайта қолданылады. Кері байланыс циклдарын азайту екілік ДСМ үшін ең жақсы нәтижелер береді, бірақ әрқашан сандық немесе ықтималдық ДСМ үшін емес. Реттеу алгоритмдері (оптимизация, генетикалық алгоритмдерді қолдану) кері байланыс циклдарын азайтуға және жұптастырылған әрекеттерді (циклдік циклға ие) кері байланыс белгілері диагоналға жақын болуын қамтамасыз ету үшін қайта реттеуге тырысады. Дегенмен, кейде алгоритм тек белгілі бір критерийді азайтуға тырысады (ең аз итерациялар оңтайлы нәтиже емес).
A design structure matrix lists all constituent subsystems/activities and the corresponding information exchange, interactions, and dependency patterns. For example, where the matrix elements represent activities, the matrix details what pieces of information are needed to start a particular activity, and shows where the information generated by that activity leads. In this way, one can quickly recognize which other activities are reliant upon information outputs generated by each activity. The use of DSMs in both research and industrial practice increased greatly in the 1990s. DSMs have been applied in the building construction, real estate development, semiconductor, automotive, photographic, aerospace, telecom, small scale manufacturing, factory equipment, and electronics industries, to name a few, as well as in many government agencies. DSM analysis can also be used to manage the effects of a change. For example, if the specification for a component had to be changed, it would be possible to quickly identify all processes or activities which had been dependent on that specification, reducing the risk that work continues based on out of date information. Two main categories of DSMs have been proposed: static and time based. Static DSMs represent systems where all of the elements exist simultaneously, such as components of a machine or groups in an organization. A static DSM is equivalent to an N2 chart or an adjacency matrix. The marking in the off diagonal cells is often largely symmetrical to the diagonal (e. g., in an organizational DSM indicating interactions between teams, there are both a mark from team C to team E and a mark from team E to team C, thus indicating that interactions are mutual). Static DSMs are usually analyzed with clustering algorithms. A time based DSM is akin to a precedence diagram or the matrix representation of a directed graph. In time based DSMs, the ordering of the rows and columns indicates a flow through time: earlier activities in a process appear in the upper left of the DSM and later activities appear in the lower right. Terms like “feedforward” and “feedback” become meaningful when referring to interfaces. A feedback mark is an above diagonal mark (when rows represent output). Time based DSMs are typically analyzed using sequencing algorithms, that reorder the matrix elements to minimize the amount of feedback marks, and make them as close as possible to the diagonal. Sequencing methods try to order the matrix elements such that no feedback marks remain. After tearing a partitioning algorithm is reapplied. Minimizing feedback loops gets the best results for Binary DSM, but not always for Numeric DSM or Probability DSM. Sequencing algorithms (using optimization, genetic algorithms) are typically trying to minimize the number of feedback loops and also to reorder coupled activities (having cyclic loop) trying to have the feedback marks close to the diagonal. Yet, sometimes the algorithm just tries to minimize a criterion (where minimum iterations is not the optimal results).
Пайдалану және кеңейтулер
Әр түрлі аспектілердің (адамдар, іс-шаралар және компоненттер) арасындағы өзара әрекеттесулер қосымша (төртбұрыш емес) байланыс матрицаларын қолдану арқылы жүзеге асырылады. Көп доменді матрица (MDM) – негізгі DSM құрылымының кеңейтілген түрі. MDM бірнеше DSM-ді қамтиды (блоктық диагональдық матрицалар түрінде реттелген), олар бір домендегі элементтер арасындағы қатынастарды көрсетеді; сондай-ақ, әртүрлі домендердегі элементтер арасындағы қатынастарды көрсететін сәйкес Domain Mapping Matrices (DMM) матрицаларын қамтиды. DSM-нің қолданылуы кеңсе жұмысына қатысты көрінбейтін ақпарат ағыны мен өзара әрекеттесуді визуализациялау және оңтайландыру үшін кеңейтілді. DSM арқылы жасалған бұл визуализация, Lean Body of Knowledge-ті кеңсе және ақпаратты көп пайдаланатын процестерге қолдануға мүмкіндік береді.
Interactions between various aspects (people, activities, and components) is done using additional (non square) linkage matrices. The Multiple Domain Matrix (MDM) is an extension of the basic DSM structure. A MDM includes several DSMs (ordered as block diagonal matrices) that represent the relations between elements of the same domain; and corresponding Domain Mapping Matrices (DMM) that represent relations between elements of different domains. The use of DSM has been extended to visualize and optimize the otherwise invisible information flow and interactions associated with office work. This visualization via DSM allows the Lean Body of Knowledge to be applied to office and information intensive flows.
Қосымша сілтемелер
DSM қауымдастығының веб-порталы: http://www.dsmweb.org
Халықаралық дизайндық құрылым матрицасы конференциясы: http://www.dsmconference.org
Web Portal of DSM Community: http://www. dsmweb. org
International Design Structure Matrix Conference: http://www. dsm conference. org