ES2208393T3 - Procedimiento y disposicion para el procesamiento previo. - Google Patents
Procedimiento y disposicion para el procesamiento previo.Info
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Abstract
Procedimiento para la optimización de un modelo de proceso a) en el que se determinan las repercusiones (WE) de componentes de un modelo de proceso sobre otros componentes, donde los componentes son resultados (E1...E5) y actividades (Ta, Tb, Tc), y b) en el que con la ayuda de las repercusiones se lleva a cabo la optimización, donde la optimización comprende al menos una posibilidad de verificación de la realización de la colocación en paralelo de componentes a través de la distribución en resultados parciales colocados en paralelo con menores influencias, una eliminación de un componente o una introducción de un componente intermedio verificado a través de la distribución en resultados consecutivos con una actividad de verificación intermedia, que se verifica a través del resultado.
Description
Procedimiento y disposición para el procesamiento
previo.
La invención se refiere a un procedimiento y a
una disposición para la optimización de un modelo de proceso.
En el marco de un procesamiento previo se
determina de una manera conveniente en una etapa de la ingeniería
del sistema un modelo de proceso para un sistema técnico. Un modelo
de proceso de este tipo se vuelve rápidamente confuso a medida que
aumenta la complejidad del sistema técnico. Con ello van unidas
fuentes de error en el caso demodificación, adaptación y conversión
del modelo de proceso. También se puede determinar un modelo de
proceso para un sistema técnico ya existente con el objetivo de una
mejora. Precisamente cuando el sistema técnico real sirve como
propuesta para el modelo de proceso, se vuelve rápidamente confuso
el modelo propiamente dicho; sólo es posible una optimización con
dificultad, con enorme gasto y elevada tendencia a fallos.
Se conoce por el documento EWP 98/24010 un
procedimiento para la modelación neuronal de las dependencias de
variables de influencia de un sistema técnico, con lo que se puede
prescindir, por ejemplo, de determinados sensores de medición.
Se conoce por el documento DE 43 19 926 A1 un
procedimiento para la regulación de un proceso continuo con una
fase de optimización de un modelo, que es representativo para el
comportamiento del proceso.
Se conoce por el documento EP 0 877 329 A1 un
procedimiento para la generación y utilización de varios modelos
lógicos, que presentan dependencias mutuas, en el que se evitan las
contradicciones entre los modelos lógicos.
El cometido de la invención consiste en indicar
un procedimiento y una disposición para la optimización de un
modelo de proceso, en los que la optimización se puede realizar de
la manera más sistemática posible y tolerante al fallo.
El cometido se soluciona según la invención con
respecto al procedimiento a través de las características de la
reivindicación 1 de la patente y con respecto a la disposición a
través de las características de la reivindicación 3 de la patente.
Un desarrollo del procedimiento según la invención resulta a partir
de la reivindicación dependiente 3 de la patente.
La invención se refiere esencialmente a un
procedimiento y a una disposición para la optimización de un modelo
de proceso, en los que se determinan las repercusiones de
componentes de un modelo de proceso sobre otros componentes, donde
los componentes son resultados y actividades, y en los que con la
ayuda de la actuación se realiza la optimización, realizándose la
optimización al menos a través de una colocación en paralelo de
componentes y/o la eliminación de un componentes y/o de la
introducción de un componente intermedio verificado.
Los ejemplos de realización de la invención se
representan y se explican a continuación con la ayuda de los
dibujos.
En este caso:
La figura 1 muestra un grafo, que representa
actuaciones (influencias) de resultados y actividades.
La figura 2 muestra un sistema de coordenadas
para la clasificación de resultados.
La figura 3 muestra un esbozo con formas
alternativas para el sistema de coordenadas de la figura 2.
La figura 4 muestra un sistema de coordenadas,
que ilustra los significados de las regiones individuales para la
clasificación de resultados.
La figura 5 muestra una distribución en
resultados paralelos (en resultados de alimentación).
La figura 6 muestra una distribución en un
resultado verificado (en resultados de alimentación).
La figura 7 muestra una distribución en
resultados paralelos (en resultados acumulativos).
La figura 8 muestra una distribución en un
resultado verificado (en resultados acumulativos).
La figura 9 muestra un esbozo con una disposición
en paralelo en el caso de resultados de acción intermedia.
La figura 10 muestra un esbozo con una
eliminación de un resultado en el caso de resultados de acción
intermedia.
La figura 11 muestra una distribución en
resultados paralelos (en el caso de resultados críticos).
La figura 12 muestra una distribución en un
resultado verificado (en el caso de resultados críticos).
La figura 13 muestra una tabla con ejemplos para
una influencia B_{E} de un resultado a través de resultados y
actividades anteriores.
La figura 14 muestra una unidad de
procesador.
Un resultado E en un proceso (técnico) y, por lo
tanto, en un modelo de proceso, es influenciado en una medida
determinada por todos los resultados inmediatamente precedentes.
Por otra parte, un resultado actúa sobre todos los resultados
inmediatamente siguientes. En la figura 1 se representan estas
influencias en un fragmento de un modelo de proceso, donde se
identifica cada resultado con e_{ik}. En este caso, se emplean
los siguientes elementos de modelos para la representación:
- a)
- casillas = resultado,
- b)
- flecha = actividad,
- c)
- flecha subrayada = flujo de información.
Existe una influencia de un resultado sobre un
resultado siguiente cuando entre estos resultados está presente al
menos una unión a través de actividades o flujos de
información.
La influencia del resultado i sobre el resultado
k se determina como e_{ik} con
(1)0 \leq e_{ik}\leq 1 \ \
\ i,k \in N.
En este caso, el valor 1 significa la "máxima
influencia posible", el valor 0 significa "ninguna
influencia".
La influencia del resultado I sobre la actividad
n se define como t_{in} con
(2)0 \leq t_{in}\leq 1 \ \ \
i \in N; \ n \in [a, b, c,
...].
De una manera similar se define la influencia de
la actividad m sobre el resultado k como t_{mk} con
(3)0 \leq t_{mk}\leq 1 \ \ \
m \in [a, b, c, ...]; \ k \in
N.
En este caso, el valor 1 significa la
"influencia máxima posible", el valor 0 significa "ninguna
influencia".
Por ejemplo, en la figura 1 designan:
- -
- t_{2a} : influencia del resultado E_{2} sobre la actividad T_{a};
- -
- e_{23} : influencia del resultado E_{2} sobre el resultado E_{3};
- -
- t_{a3} : influencia de la actividad T_{a} sobre el resultado E_{3}.
Con B_{E} se designa la influencia de un
resultado a través de resultados y/o actividades precedentes. La
influencia del resultado k se define como suma de las influencias
e_{ik} de todos los resultados inmediatamente precedentes más la
suma de las influencias de todas las actividades inmediatamente
precedentes.
(4)B_{Ek} = \Sigma_{i} \
e_{ik} + \Sigma_{m} \ t_{mk} \ \ \ i,k \in N; \ m \in [a, b, c,
...]
Con W_{E} se designa la repercusión de un
resultado sobre resultados y actividades siguientes. La repercusión
del resultado i se define como suma de las influencias e_{ik}
sobre todos los resultados inmediatamente siguientes más la suma de
las influencias sobre todas las actividades inmediatamente
siguientes.
(5)W_{Ei} = \Sigma_{i} \
e_{ik} + \Sigma_{n} \ t_{in} \ \ \ i,k \in N; \ n \in [a, b,
c, ...].
De una manera similar se designa con B_{T} la
influencia de una actividad a través de resultados precedentes. La
influencia de la actividad n se define como la suma de las
influencias t_{in} de todos los resultados inmediatamente
precedentes.
(6)B_{Tn} = \Sigma_{i} \
t_{in} \ \ \ i \in N; \ n \in [a, b, c,
...].
De una manera similar, con W_{T} se designa la
repercusión de una actividad sobre resultados siguientes. La
repercusión de la actividad m se define como suma de las
influencias t_{mk} sobre todos los resultados inmediatamente
siguientes:
(7)W_{Tm} = \Sigma_{k} \
t_{mk} \ \ \ k \in N; \ m \in [a, b, c, ...].
Para un análisis puramente estructural de la
constitución de modelos de procesos no se tiene en cuenta
especialmente la medida de las influencias de resultados y
actividades; solamente es importante si existe o no una influencia.
En las ecuaciones (1) a (7), los valores e_{ik}, ti_{n} y
t_{mk} adoptan, por lo tanto, el valor 1, en el caso de que
exista una influencia.
De una manera alternativa se puede contar con
diferentes influencias; entonces los valores están con preferencia
en un intervalo entre 0 y 1 (ver las definiciones anteriores).
De acuerdo con ello, en la figura 1 resulta para
el resultado E_{3}:
- -
- Influencia:
B_{E3} = 2 + 1 =
3
(dos resultados precedentes y una actividad
precedente)
- -
- Repercusión
W_{E3} = 2 + 2 =
4
(dos resultados siguientes y dos actividades
siguientes)
y para la actividad T_{a} se sigue:
- -
- influencia: B_{Ta} = 2
(dos resultados precedentes)
- -
- repercusión: W_{Ta} = 1
(un resultado siguiente)
En la figura 13 se indican otros ejemplos.
A continuación se consideran los resultados de un
modelo del proceso. Las consideraciones se pueden indicar de una
manera similar para actividades.
Para cada resultado de un modelo del proceso se
determinan la influencia B_{E} y la repercusión W_{E} de
acuerdo con las ecuaciones (4) y (5). Adicionalmente se forma para
cada una de estas variables el valor medio aritmético sobre todos
los resultados y la desviación estándar \sigma con respecto al
valor medio.
El valor medio aritmético N_{BE} de las
influencias se obtiene según:
(8a)M_{BE} =
\frac{1}{a}\cdot \sum\limits_{k=1}^{a}
B_{Ek},
donde a designa el número de los resultados. La
desviación estándar \sigma_{BE}respecto del valor medio de las
influencias se obtiene
según
(8b)\sigma_{BE} =
\sqrt{\frac{1}{a-1}\sum\limits_{k=1}^{a} \ (B_{Ek} -
M_{BE})^{2}}
El valor medio aritmético de las repercusiones se
obtiene con:
(9a)M_{WE} = \frac{1}{a}
\cdot \sum\limits_{i=1}^{a}
w_{Ei}
La desviación estándar \sigma_{BE} respecto
del valor medio de las influencias se obtiene según:
(9b)\sigma_{WE} =
\sqrt{\frac{1}{a-1} \sum\limits_{k=1}^{a} \ (E_{Ei}
-
M_{WE})^{2}}
Con la ayuda de las variables características
"influencia" y "repercusión" así como de los valores
medios respectivos y de las desviaciones estándar se puede realizar
ahora una clasificación de los resultados. A tal fin, se determina
un sistema de coordenadas, sobre cuya abscisa se registra la
influencia y sobre cuya ordenada se registra la repercusión (ver la
figura 2).
En este sistema de coordenadas se registran las
rectas
(10)B_{E}=
M_{BE}
y
(11)W_{E}=
M_{WE}
De esta manera se obtienen en el primer cuadrante
del sistema de coordenadas en primer lugar cuatro regiones.
Se define una quinta región entorno al punto de
intersección
(12)X \ (M_{BE}; \
M_{WE})
de las dos rectas según la ecuación (10) y la
ecuación (11). A tal fin se determinan en primer lugar los
siguientes puntos en el sistema de
coordenadas:
(13)A \ (M_{BE}- f_{B}
\sigma_{BE}; \
M_{WE}),
(14)B \ (M_{BE}; \ M_{WE}+
f_{W}\sigma_{WE}),
(15)C \ (M_{BE}+ f_{B}
\sigma_{BE}; \
M_{WE}),
(16)D \ (M_{BE}; \ M_{WE}-
f_{W}\sigma_{WE}).
Con el factor f_{B} se establece en este caso
la distancia de los puntos A y C con respecto al punto de
intersección X, con f_{w} se establece la distancia de los puntos
B y D con respecto al punto de intersección X. Con
(17)0 \leq f_{B} \leq
3
(18)0 \leq f_{W} \leq
3
se obtienen distancias en el intervalo entre 0 y
3\sigma,
Por medio de la unión de los puntos A con B, B
con C, C con D y finalmente D con A se obtiene un rombo 201, cuyo
área define la quinta región. En la figura 2 se representan el
sistema de coordenadas y la quinta región.
Para esta quinta región 201 son concebibles
también otras formas geométricas (rectángulo, elipse, etc.). En la
figura 3 se representan algunas de ellas. Estas formas se pueden
poner a disposición de forma opcional.
Cada elemento del modelo se dispone de acuerdo
con sus valores para la influencia y la repercusión en el sistema
de coordenadas y cae en este caso en una de las cinco regiones
mencionadas anteriormente o bien sobre la abscisa o la ordenada del
sistema de coordenadas. Esto se ilustra en la figura 4:
- -
- En una de las regiones centrales 401 se encuentran resultados "discretos" o neutros. En función del modelo del proceso investigado actualmente, los factores f_{B} y f_{W}, así como la forma geométrica de la región central 401 deben seleccionarse para que esta región contenga la mayor parte de los resultados. Como ajuste previo se selecciona para la forma de la región central 401, por ejemplo el rombo así como para los factores, por ejemplo f_{B} = 1 y f_{W} = 1.
En las cuatro regiones 402, 403, 404 y 405 fuera
de la región central 401 se encuentran los "resultados
sorprendentes".
- -
- En la región superior izquierda 402 se encuentran resultados que tienen una repercusión fuerte, que están ellos mismos poco influenciados. Por lo tanto, son resultados que tienen carácter predominantemente alimentador.
- -
- En la región inferior derecha 404 se encuentran resultados fuertemente influenciados, que desarrollan ellos mismos una repercusión sólo en una medida reducida (resultados con carácter acumulador).
- -
- En la región inferior izquierda 405 se encuentran resultados, que son poco influenciados y tienen una repercusión pequeña. Son resultados con carácter de acción intermedia.
- -
- En la región superior derecha 403 se encuentran resultados que tienen una repercusión fuerte, que ellos mismos están fuertemente influenciados. Se trata de resultados con carácter crítico.
- -
- Sobre la ordenada 407 del sistema de coordenadas se encuentran resultados, que actúan de forma exclusiva, los cuales no están influenciados. Se trata de resultados puramente de alimentación (por ejemplo, puntos de partida).
- -
- Sobre la abscisa 406 del sistema de coordenadas se encuentran resultados, que son influenciados de forma exclusiva y que ellos mismos no tienen ninguna repercusión. Éstos son resultados puramente acumuladores (por ejemplo, resultados finales).
A partir del análisis estructural se pueden
derivar las instrucciones indicadas a continuación para la
optimización del modelo del proceso.
Estos resultados son discretos con respecto al
análisis estructural y no tienen que ser considerados
adicionalmente en este contexto.
Estos resultados actúan sobre un número mayor de
resultados y actividades inmediatamente siguientes. Por lo tanto, se
pueden propagar muchas veces los errores y las deficiencias
presentes en tales resultados.
Tales resultados deben mantenerse visibles con
respecto a su repercusión y, por lo tanto, deben verificarse.
Por lo tanto, para una optimización deben
considerarse especialmente las siguientes posibilidades:
- \Rightarrow
- Distribución en resultados parciales que se encuentran en paralelo, que poseen, respectivamente, pocas repercusiones. La figura 5 muestra un resultado 501 con las cuatro repercusiones 502 a 505. A través de la distribución 506 del resultado 501 se obtienen un resultado parcial 507 con las repercusiones 509, 510 y un resultado parcial 508 con las repercusiones 511, 512.
- \Rightarrow
- Inserción de una verificación, con cuya ayuda se asegura que se verifica un resultado, que ejerce una repercusión (múltiple). En la figura 6 se representa un resultado 601 con repercusiones 602 a 605. A través de la verificación (en inglés: Review) 607 del resultado 606 se obtiene un resultado verificado 608 con las repercusiones 609 a 612.
Estos resultados son influenciados por un número
mayor de resultados y actividades inmediatamente precedentes. En
virtud de las repercusiones múltiples, por ejemplo a través de
datos procedentes de diferentes resultados y a través de
actividades de muchos operadores diferentes, tales resultados pueden
conducir a dificultades. Especialmente se puede poner en peligro
una terminación en fecha de un producto o de un sistema técnico, se
pierde una visión de conjunto de las relaciones debido al carácter
acumulador muy marcado o se producen inconsistencias en los
datos.
Tales resultados son verificados con cuidado
especialmente con respecto a un plazo de terminación, se mantienen
visibles con respecto al contenido y se verifica la consistencia
después de la terminación.
Por lo tanto, para una optimización se contemplan
las siguientes posibilidades:
- \Rightarrow
- Se lleva a cabo una distribución en resultados parciales que se encuentran en paralelo. En este caso, los resultados parciales presentan menores influencias, lo que conduce a que sus contenido respectivo se pueda ver claramente y se pueda mantener una consistencia sencilla. En la figura 7 se representa un resultado 701 con influencias 702 a 705. La distribución se realiza de tal forma, que dos influencias 707 y 708 repercuten sobre un resultado 706 y dos influencias 710 y 711 repercuten sobre un resultado 709. A continuación son reunidos los resultados 706 y 709 (ver la repercusión 712).
- \Rightarrow
- Inserción de una verificación para verificar el resultado con respecto a la consistencia de los contenidos acumulados múltiples. En la figura 8, repercuten en primer lugar sobre un resultado 801 las influencias 802 a 805. Ahora se lleva a cabo la reconfiguración de tal forma que se verifica un resultado 806, sobre el que repercuten las influencias 807 a 810 (ver la verificación 812) y, por lo tanto, se acumula en un resultado verificado 811.
Estos resultados son poco influenciados y actúan
con efecto reducido. La creación de tales resultados puede tener
una acción de efecto retardado o bien puede ser totalmente
superflua. Típicamente son resultados que se encuentran en una
trayectoria secuencial, cuyas actividades se pueden colocar en
paralelo o se realizan, por ejemplo, conversiones de forma de los
datos contenidos (por ejemplo, debido a una interrupción del
medio).
Para una optimización se contemplan las
siguientes posibilidades:
\Rightarrow ¿Es posible una colocación en
paralelo?
La figura 9 muestra tres resultados 901, 902 y
903 colocados en serie, donde la actividad T_{a} 904 transfiere
el resultado 901 al resultado 902 y la actividad Tb 905 transfiere
el resultado 902 al resultado 903. La colocación en paralelo se
realiza ahora de tal forma que se establece si el resultado 903 es
independiente del resultado 902. Si es así, entonces se puede
transferir directamente en paralelo desde el resultado 901 al
resultado 902 y al resultado 903. Este hecho se muestra en la figura
9 en la disposición de los resultados 906, 907 y 908 unos debajo de
otros.
\Rightarrow ¿Se puede suprimir el
resultado?
En la figura 10 se representan los resultados
1001, 1002 y 1003 en una secuencia, donde una actividad T_{a}
1004 transfiere el resultado 1001 al resultado 1002 y una actividad
T_{b} transfiere el resultado 1002 al resultado 1003. Si el
resultado 1002 no es absolutamente necesario, se puede suprimir. Se
consigue una transición desde un resultado 1006 hacia un resultado
1008 con la ayuda de una actividad T_{c} 1007.
Estos resultados son influenciados por un número
mayor de resultados y actividades inmediatamente precedente. Por
otra parte, repercuten en gran medida sobre un número mayor de
resultados y actividades inmediatamente siguientes. En virtud de
las repercusiones múltiples, por ejemplo a través de datos
procedentes de diferentes resultados y a través de actividades de
muchos operadores diferentes, tales resultados pueden ser
problemáticos. Especialmente puede estar amenazada la terminación
en fecha de un sistema, se puede perder una visión de conjunto
debido al carácter fuertemente acumulador y pueden aparecer
inconsistencias de los datos contenidos. Estos problemas son
especialmente críticos, puesto que se pueden propagar muchas veces
debido a la amplia repercusión de errores y deficiencias contenidos
en tales resultados.
Los resultados son verificados con cuidado, por
ejemplo, con respecto a la fecha de terminación, con respecto a la
influencia, al mantenimiento de la visión de conjunto del contenido
y de la repercusión y se verifican inmediatamente después de la
terminación.
Por lo tanto, para una optimización se contemplan
las siguientes posibilidades:
- \Rightarrow
- Distribución en resultados parciales que se encuentran en paralelo, con menores influencias y repercusiones, respectivamente (ver la figura 11).
- \Rightarrow
- Distribución en resultados consecutivos con una actividad de verificación intermedia, a través de la cual se verifica el resultado (ver la figura 12).
En el marco de un análisis de un modelo de
proceso y, por lo tanto, de un sistema técnico asociado con el
modelo de proceso se emplea con preferencia una reproducción según
la figura 4. Con la ayuda de las ecuaciones (17) y (18) se
determina la forma de la región neutral. A tal fin estas ecuaciones
pueden estar configuradas como partes de una modelación o de una
superficie de pantalla, por ejemplo como superficies de
conmutación.
Como ajuste previo se prevé para la región neutra
la forma de rombo y para los factores de las ecuaciones (17) y (18)
se prevé el valor "1". Las modificaciones de estos ajustes
previos se representan con preferencia en el sistema de coordenadas
de la figura 4.
Después de la selección de una superficie de
conmutación "Análisis" se inicia un algoritmo de análisis.
Este algoritmo determina para cada resultado los valores para
influencia y repercusión de una manera automática a partir de la
estructura gráfica, es decir, a partir de los enlaces de los
elementos de modelos individuales en el modelo del proceso. Los
valores determinados son asociados a los resultados individuales en
el modelo del proceso. Esto se realiza de una manera conveniente
por medio de atributos del sistema previstos para ello.
Adicionalmente, se calculan los valores medios para la influencia y
repercusión de todos los resultados y las desviaciones estándar
respectivas.
El resultado de los análisis se representa
especialmente en el sistema de coordenadas:
- 1.
- Posición y magnitud seleccionada de las regiones de análisis "neutra", "alimentadora", "acumuladora", "de acción intermedia", "crítica";
- 2.
- Posición de los valores medios para influencia (influencia y repercusión);
- 3.
- Número de los resultados en cada una de las cinco regiones de análisis ("neutra", "alimentadora", "acumuladora", "de acción intermedia", "crítica") así como sobre la ordenada resultados "puramente alimentadores") o bien sobre la abscisa (resultados "puramente acumuladores");
- 4.
- Distribución de la frecuencia: ¿Cuántos resultados se encuentran en un lugar determinado en el sistema de coordenadas). A tal fin, se subdivide el sistema de coordenadas en forma de un tablero de ajedrez. A cada una de las coordenadas con números enteros se asocia un campo de este tablero de ajedrez. A través de la numeración de los campos del tablero de ajedrez se indica, cuántos resultados se encuentran en cada caso en una coordenadas determinada.
- 5.
- Listado de todos los resultados (por ejemplo, según su designación), que se encuentran en una región determinada del análisis o bien sobren un campo determinado del "tablero de ajedrez"; ajuste de un resultado deseado.
Después de que ha sido representado el resultado
del análisis, se pueden modificar los factores (ver las ecuaciones
(17) y (18)) y se puede modificar la forma de la región neutra. Las
modificaciones se representan de forma continua en el sistema de
coordenadas. Especialmente se actualizan en este caso los puntos 1,
3 y 5 de la representación de los resultados.
Después de que ha sido realizado el análisis, se
puede seleccionar una superficie de conmutación con la designación
"Colorear los elementos del modelo". De esta manera se abre
con preferencia una ventana de diálogo, que ofrece para cada una de
las cinco regiones de análisis ("neutra", "alimentadora",
"acumuladora", "de acción intermedia", "crítica") así
como para los resultados que se encuentran sobre la ordenada
("puramente alimentadora") o bien sobre la abscisa
("puramente acumuladora"), la manera en que deben resaltarse.
Con preferencia existe una dama de colores a tal fin para cada
región, estando preajustado ya un color diferente para cada región.
Por lo tanto, por ejemplo, negro para resultados en la región
"neutra", rojo para resultados "críticos", etc. Pinchando
en la superficie de conmutación "colorear" se pueden marcar
los resultados en color en el modelo de proceso.
La figura 13 muestra una tabla con ejemplos para
una influencia BE sobre un resultado a través de resultados y
actividades precedentes. En el marco de las explicaciones
anteriores, se comprende fácilmente la figura 13.
En la figura 14 se representa una unidad de
procesador PRZE. La unidad de procesador PRZE comprende un
procesador CPU, una memoria SPE y un interfaz de entrada / salida
IOS, que se utiliza a través de un interfaz IFC de diferente
manera: a través de un interfaz gráfico se puede representan una
salida sobre un monitor MON y/o sobre una impresora PRT. Se lleva a
cabo una entrada a través de un ratón MAS o de un teclado TAST. La
unidad de procesador PRZE dispone también de un bus de datos BUS,
que garantiza la conexión desde una memoria MEM, desde el
procesador CPU y desde el interfaz de entrada/salida IOS. Además, en
el bus de datos BUS se pueden conectar componentes adicionales, por
ejemplo memorias, memorias de datos (disco duro) o escáneres
adicionales.
Claims (3)
1. Procedimiento para la optimización de un
modelo de proceso
- a)
- en el que se determinan las repercusiones (W_{E}) de componentes de un modelo de proceso sobre otros componentes, donde los componentes son resultados (E_{1}...E_{5}) y actividades (T_{a}, T_{b}, T_{c}), y
- b)
- en el que con la ayuda de las repercusiones se lleva a cabo la optimización, donde la optimización comprende al menos una posibilidad de verificación de la realización de la colocación en paralelo de componentes a través de la distribución en resultados parciales colocados en paralelo con menores influencias, una eliminación de un componente o una introducción de un componente intermedio verificado a través de la distribución en resultados consecutivos con una actividad de verificación intermedia, que se verifica a través del resultado.
2. Procedimiento según la reivindicación 1, en el
que se determina al menos una de las repercusiones siguientes:
- a)
- influencia (e_{ik}) de al menos un resultado, que precede a una actividad;
- b)
- influencia (t_{mk}) de una actividad sobre al menos un resultado siguiente;
- c)
- influencia de al menos una actividad, que precede a un resultado;
- d)
- influencia de un resultado sobre al menos una actividad siguiente.
3. Disposición para la optimización de un modelo
de proceso, en el que está prevista una unidad de procesador
(PRZE), que está ajustada de tal forma que
- a)
- se pueden determinar repercusiones (W_{E}) de componentes de un modelo de proceso sobre otros componentes, siendo los componentes resultados (E_{1}...E_{5}) y actividades (T_{a}, T_{b}, T_{c}), y
- b)
- con la ayuda de las repercusiones se puede realizar la optimización de tal manera que se lleva a cabo una verificación de la factibilidad de una colocación en paralelo de componentes a través de la distribución en resultados parciales colocados en paralelo con influencias menores, una eliminación de un componente o una introducción de un componente intermedio verificado a través de la distribución en resultados sucesivos con una actividad de verificación intermedia, que se verifica a través del resultado.
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