Матрица структуры проектирования: анализ и применение.
Design structure matrix
Матрица структуры проектирования (DSM): визуальный инструмент для анализа сложных систем и управления проектами. Моделирование зависимостей, планирование, оптимизация.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Содержание
Введение
Матрица структуры проектирования (DSM; также известная как матрица структуры зависимостей, метод структуры зависимостей, матрица источников зависимостей, матрица решения задач (PSM), матрица инцидентности, матрица N2, матрица взаимодействий, карта зависимостей или матрица приоритетов проектирования) – это простое, компактное и наглядное представление системы или проекта в виде квадратной матрицы. Она эквивалентна матрице смежности в теории графов и используется в системной инженерии и управлении проектами для моделирования структуры сложных систем или процессов с целью проведения системного анализа, планирования проектов и организации структуры. Дон Стюард ввёл термин «матрица структуры проектирования» в 1960-х годах, используя эти матрицы для решения математических систем уравнений.
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.
Обзор
Матрица структуры проектирования (DSM) содержит перечень всех составляющих подсистем/видов деятельности и соответствующую информацию об обмене данными, взаимодействиях и зависимостях. Например, если элементы матрицы представляют собой виды деятельности, то в матрице подробно описывается, какая информация необходима для начала конкретного вида деятельности, и показывается, к чему приводит информация, генерируемая этой деятельностью. Таким образом, можно быстро определить, какие другие виды деятельности зависят от выходных данных, создаваемых каждым видом деятельности. Использование DSM в научных исследованиях и промышленной практике значительно возросло в 1990-х годах. DSM применяются в строительстве зданий, развитии недвижимости, полупроводниковой, автомобильной, аэрокосмической, телекоммуникационной, мелкосерийной промышленности, производстве заводского оборудования и в электронной промышленности, а также во многих государственных учреждениях. Анализ DSM также может использоваться для управления последствиями изменений. Например, если спецификацию компонента необходимо изменить, можно быстро определить все процессы или виды деятельности, которые зависели от этой спецификации, снижая риск продолжения работы на основе устаревшей информации. Предложено две основные категории DSM: статические и временные. Статические DSM представляют системы, в которых все элементы существуют одновременно, например, компоненты машины или группы в организации. Статический DSM эквивалентен диаграмме N2 или матрице смежности. Маркировка в ячейках вне главной диагонали часто в значительной степени симметрична диагонали (например, в организационном DSM, показывающем взаимодействие между командами, есть отметка от команды C к команде E и от команды E к команде C, что указывает на взаимное взаимодействие). Статические DSM обычно анализируются с помощью алгоритмов кластеризации. Временная DSM аналогична диаграмме предшествования или матричному представлению ориентированного графа. Временные DSM отражают порядок строк и столбцов, указывающий на последовательность во времени: более ранние виды деятельности в процессе располагаются в верхнем левом углу DSM, а более поздние – в нижнем правом. Термины «прямая связь» и «обратная связь» приобретают смысл применительно к интерфейсам. Отметка обратной связи – это отметка выше диагонали (когда строки представляют выходные данные). Временные DSM обычно анализируются с использованием алгоритмов секвенирования, которые переупорядочивают элементы матрицы для минимизации количества отметок обратной связи и приближения их к диагонали. Методы секвенирования стремятся упорядочить элементы матрицы таким образом, чтобы исключить отметки обратной связи. После разделения алгоритм повторно применяется. Минимизация циклов обратной связи дает наилучшие результаты для бинарных DSM, но не всегда для числовых DSM или вероятностных DSM. Алгоритмы секвенирования (с использованием оптимизации, генетических алгоритмов) обычно стремятся минимизировать количество циклов обратной связи, а также переупорядочить связанные виды деятельности (имеющие циклические зависимости), стремясь расположить отметки обратной связи ближе к диагонали. Однако иногда алгоритм просто пытается минимизировать критерий (где минимальное количество итераций не обязательно является оптимальным результатом).
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).
Использование и расширения
Взаимодействие между различными аспектами (людьми, деятельностью и компонентами) осуществляется с использованием дополнительных (неквадратных) матриц связей. Матрица множественных доменов (MDM) является расширением базовой структуры DSM. MDM включает в себя несколько DSM (упорядоченных в виде блочно-диагональных матриц), которые представляют отношения между элементами в пределах одной и той же области, и соответствующие матрицы сопоставления доменов (DMM), представляющие отношения между элементами разных областей. Использование DSM было расширено для визуализации и оптимизации невидимого потока информации и взаимодействий, связанных с офисной работой. Такая визуализация с помощью DSM позволяет применять принципы Lean Body of Knowledge к офисным и информационно-интенсивным процессам.
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.
Дополнительные ссылки
Веб-портал сообщества DSM: http://www.dsmweb.org
Международная конференция по матрице структурного проектирования: http://www.dsmconference.org
Web Portal of DSM Community: http://www. dsmweb. org
International Design Structure Matrix Conference: http://www. dsm conference. org