Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Модели и алгоритмы модуля распределения финансов ERP-системы предприятия

Работа №119556

Тип работы

Магистерская диссертация

Предмет

информатика

Объем работы72
Год сдачи2021
Стоимость4780 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
42
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Глава 1 Анализ проблемы повышения эффективности использования модулей управления финансами ERP-систем предприятия 8
1.1 Архитектурные и функциональные особенности модуля управления
финансами предприятия 8
1.2 Базовые ERP модели и алгоритмы управления финансовыми потоками
предприятия 13
1.3 Методы и модели оценки эффективности использования финансового
модуля ERP-системы 20
Глава 2 Анализ и выбор методологий разработки математического и алгоритмического обеспечения модуля распределения финансов ERP- системы предприятия 24
2.1 Обзор и анализ ИТ-решений модуля распределения финансов ERP-
системы предприятия 24
2.1.1 1С: ERP Управление предприятием. Модуль «Управление
финансами и бюджетирование» 24
2.1.2 Галактика ERP. Модуль «Финансовый анализ» 27
2.1.3 ERP SAP. Модуль управления финансами 28
2.2 Методологические основы разработки математического и
алгоритмического обеспечения модуля распределения финансов ERP- системы предприятия 31
2.2.1 REA-онтология 31
2.2.2 Интеллектуальный анализ данных 33
2.2.3 Искусственные нейронные сети 42
Глава 3 Разработка моделей и алгоритмов модуля распределения финансов
ERP-системы предприятия 48
3.1 Модель и алгоритмы искусственной нейронной сети для прогнозного финансового анализа 48
3.2 Реализация искусственной нейронной сети для прогнозного
финансового анализа предприятия 53
3.3 Оценка эффективности использования предлагаемого ИТ-решения .... 61
Заключение 66
Список используемой литературы и используемых источников 68


ERP-система - это набор интегрированных приложений, позволяющих создать интегрированное информационное пространство для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия.
Функциональная архитектура современной ERP-системы представляет собой комплекс взаимосвязанных модулей, обеспечивающих
автоматизированную поддержку задач управления хозяйственной и финансовой деятельностью предприятия.
Одной из ключевых задач автоматизированного управления финансовой деятельностью современного предприятия является эффективное распределение финансов последнего.
Следует отметить, что модуль распределения финансов ERP- системы дает любому бизнесу или корпорации инструменты для отслеживания движения финансовых потоков в рамках одной или нескольких компаний, транзакций и валют.
Как показывает практика, эффективность использования указанного модуля ERP- системы зависит от качества математического и алгоритмического обеспечения, положенного в его основу.
Таким образом, актуальность темы исследования обусловлена необходимостью разработки моделей и алгоритмов, позволяющих повысить эффективность использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия.
Объектом исследования магистерской диссертации является ERP- система предприятия.
Предметом исследования является математическое и алгоритмическое обеспечение модуля распределения финансов ERP-системы предприятия.
Целью работы является повышение эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия за счет применения специального математического и алгоритмического обеспечения при его построении.
Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
- проанализировать современное состояние проблемы повышения эффективности использования модулей управления финансами ERP- систем предприятия;
- проанализировать и выбрать методологию разработки моделей и алгоритмов управления финансами ERP-системы предприятия;
- разработать модели и алгоритмы модуля распределения финансов ERP-системы предприятия;
- оценить эффективность использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия, построенного на основе предлагаемых моделей и алгоритмов.
Гипотеза исследования: применение разработанных в рамках диссертационного исследования моделей и алгоритмов в качестве основы для построения модуля распределения финансов ERP-системы предприятия позволит повысить эффективность данного модуля.
Методы исследования. В процессе исследования использованы следующие положения и методы: методы оценки эффективности
использования информационных систем управления, REA-онтология, интеллектуальный анализ данных, нейронные сети.
Новизна исследования заключается в разработке новых моделей и алгоритмов, обеспечивающих высокую эффективность использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия.
Практическая значимость исследования заключается в возможности практического применения предлагаемых моделей и алгоритмов для повышения эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия.
Теоретической основой диссертационного исследования являются научные труды российских и зарубежных ученых, занимающихся проблемами проектирования информационных систем управления финансовой деятельностью предприятий социально-экономической сферы.
Основные этапы исследования: исследование проводилось с 2018 по 2021 год в несколько этапов:
На первом этапе (констатирующем этапе) - формулировалась тема исследования, выполнялся сбор информации по теме исследования из различных источников, проводилась формулировка гипотезы, определялись постановка цели, задач, предмета исследования, объекта исследования и выполнялось определение проблематики данного исследования.
Второй этап (поисковый этап) - в ходе проведения данного этапа осуществлялся анализ методологий проектирования математического и алгоритмического обеспечения ERP-систем, были разработаны модели и алгоритмы модуля распределения финансов ERP-системы предприятия, подготовлены и опубликованы научные статьи по теме исследования в научных журналах и сборниках.
Третий этап (оценка эффективности) - на данном этапе осуществлялась проверка адекватности предлагаемых моделей и алгоритмов и оценка эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия, построенного на их основе, были сформулированы выводы о полученных результатах по проведенному исследованию.
На защиту выносятся:
- модели и алгоритмы модуля распределения финансов ERP-системы предприятия, позволяющих повысить его эффективность;
- результаты оценки эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия, построенного на основе предлагаемого математического и алгоритмического обеспечения.
По теме исследования опубликована 1 статья:
Глеске Д.С. Возможности ERP-систем // Вестник научных конференций, 2021 (принята к публикации).
Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы.
Во введении обоснована актуальность темы исследования, представлены объект, предмет, цели и задачи и положения, выносимые на защиту диссертации.
В первой главе проанализированы проблемы повышения эффективности модулей управления финансами ERP-систем предприятия. Рассмотрены архитектурные и функциональные особенности модуля управления финансами предприятия. Описаны базовые ERP модели и алгоритмы управления финансовыми потоками предприятия. Рассмотрены методы и модели оценки эффективности использования финансового модуля ERP - системы.
Вторая глава посвящена анализу и выбору методологий разработки математического и алгоритмического обеспечения модуля распределения финансов ERP-системы предприятия. Даны обзор и анализ ИТ-решений модуля распределения финансов ERP-системы предприятия. Рассмотрены REA-онтология, интеллектуальный анализ данных и искусственные нейронные сети.
Третья глава посвящена разработке моделей и алгоритмов модуля распределения финансов ERP-системы предприятия. Реализована модель искусственной нейронной сети для прогнозного финансового анализа предприятия и выполнена оценка эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы, разработанного на ее основе.
В заключении приводятся результаты исследования.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Одной из ключевых задач управления финансовой деятельностью современного предприятия является эффективное распределение его финансов.
Следует отметить, что модуль распределения финансов ERP- системы дает любому бизнесу или корпорации инструменты для отслеживания движения финансовых потоков в рамках одной или нескольких компаний, транзакций и валют.
Как показывает практика, эффективность использования финансового модуля ERP- системы зависит от качества математического и алгоритмического обеспечения, положеного в его основу.
Магистерская диссертация посвящена актуальной проблеме разработки моделей и алгоритмов модуля распределения финансов ERP-системы предприятия.
Выполненные в работе научные исследования представлены следующими основными результатами:
- проанализировано современное состояние проблемы повышения эффективности модулей управления финансами ERP-систем предприятия. Как показал анализ, главным недостатком известных моделей и алгоритмов управления финансами, используемыми в ERP- системах, является относительно невысокая эффективность при решении задач финансового анализа и прогнозирования. На основании проведенного анализа, для финансового модуля в качестве показателя эффективности использования выбрана функциональная эффективность управления, обеспечивающая снижение рисков, связанных с человеческим фактором. Данный метод дает наиболее объективную оценку эффективности использования модулей ERP- системы предприятия;
- проанализированы методологии разработки моделей и алгоритмов распределения финансов ERP-системы предприятия. На основании анализа рассмотренных методологий разработки математического и алгоритмического обеспечения ERP-систем принято решение использовать для разработки математического и алгоритмического обеспечения модуля распределения финансов ERP-системы предприятия методы интеллектуального анализа данных. В качестве инструмента анализа и прогнозирования выбрана искусственная нейронная сеть;
- для решения задачи финансового прогнозирования предприятия
разработаны модель и алгоритм обучения линейного классификатора на основе однослойной ИНС прямого распространения с N-нейронами в скрытом слое для решения задачи. ИНС реализована в рамках конфигурации типового ИТ-решения «1С: ERP. Управление
финансами» с помощью встроенного языка программирования 1С8;
- выполнена оценка эффективности использования предлагаемого решения, которая подтвердила высокую функциональной эффективности управления модуля распределения финансов ERP- системы предприятия.
Таким образом, в работе решена актуальная научно-практическая проблема разработки моделей и алгоритмов модуля распределения финансов ERP-предприятия.
Гипотеза исследования подтверждена.
Значение диссертационной работы определяется тем, что в ее рамках исследованы возможности повышения эффективности использования модуля распределения финансов ERP-системы предприятия за счет применения специального математического и алгоритмического обеспечения при его построении.



1. 1С: ERP. Управление финансами [Электронный ресурс]. URL:
https://itrp.ru/produkty/upravlenie-finansami-v-1s-erp/ (дата обращения:
29.03.2021).
2. Вдовин В. М. Предметно-ориентированные экономические информационные системы / Вдовин В.М., Суркова Л.Е., Шурупов А.А., - 3-е изд. - Москва :Дашков и К, 2016. - 388 с. [Электронный ресурс]. URL: https://znanium.com/catalog/product/415090 (дата обращения: 31.03.2021).
3. Галактика ERP. Модуль «Финансовый анализ» [Электронный ресурс]. URL: https://topsoft.by/products/erp/finansy/upravlenie-finansami/modul- finansovyj-analiz/ (дата обращения: 29.03.2021).
4. ГОСТ 24.103-84. Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Автоматизированные системы управления. Основные положения.
5. ГОСТ 24.702-85. Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Эффективность автоматизированных систем управления. Основные положения.
6. Информационная система предприятия: эффекты или
эффективность? [Электронный ресурс]. URL:
https: //blo g. iteam. ru/informatsionnaya-sistema-predpriyatiya-effekty-ili- effektivnost/ (дата обращения: 29.03.2021).
7. Как работает нейронная сеть: алгоритмы, обучение, функции активации и потери [Электронный ресурс]. URL: https://neurohive.io/ru/osnovy- data-science/osnovy-nejronnyh-setej-algoritmy-obuchenie-funkcii-aktivacii-i- poteri/ (дата обращения: 29.03.2021).
8. Корпоративный мозг на 1С и Python [Электронный ресурс]. URL: https://infostart.ru/1 c/articles/1061729/ (дата обращения: 29.03.2021).
9. Крылов С. И. Финансовый анализ : учебное пособие / С. И. Крылов. — Екатеринбург : Уральский федеральный университет, ЭБС АСВ, 2016. —
160 c. URL: http://www.iprbookshop.ru/68507.html (дата обращения:
01.04.2021).
10. Линейные модели классификации и регрессии [Электронный ресурс]. URL: https://habr.com/ru/company/ods/blog/323890/ (дата обращения: 02.04.2021).
11. Оценка эффективности информационных систем [Электронный ресурс]. URL: https://bcoll.ru/1242-otsenka-effektivnosti-informatsionnyh-sistem/ (дата обращения: 29.03.2021).
12. Павлова А. И. Информационные технологии: основные положения
теории искусственных нейронных сетей : учебное пособие / А. И. Павлова. — Новосибирск : Новосибирский государственный университет экономики и управления «НИНХ», 2017. — 191 c. URL:
http://www.iprbookshop.ru/87110.html (дата обращения: 01.04.2021).
13. Применение нейронных сетей для задач классификации
[Электронный ресурс]. URL:
https://basegroup.ru/community/articles/classification (дата обращения:
01.04.2021).
14. Самуйлов С. В. Объектно-ориентированное моделирование на
основе UML : учебное пособие / С. В. Самуйлов. Саратов : Вузовское образование, 2016. - 37 c. [Электронный ресурс]. URL:
http://www.iprbookshop.ru/47277.html (дата обращения: 29.03.2021).
15. Типы нейронных сетей. Принцип их работы и сфера применения [Электронный ресурс]. URL: https://otus.ru/nest/post/1263/ (дата обращения: 02.04.2021).
16. Управление бизнесом в цифровой экономике: вызовы и решения :
монография / под ред. И. А. Аренкова, Т. А. Лезиной, М. К. Ценжарик, Е. Г. Черновой. - Санкт-Петербург : СПбГУ, 2019. - 360 с. [Электронный ресурс]. URL: https://znanium.com/catalog/product/1244177 (дата обращения:
03.04.2021).
17. Федин Ф. О. Анализ данных. Часть 2. Инструменты Data Mining : учебное пособие / Ф. О. Федин, Ф. Ф. Федин. — Москва : Московский городской педагогический университет, 2012. — 308 c. URL: http://www.iprbookshop.ru/26445.html (дата обращения: 01.04.2021).
18. Финансовое прогнозирование [Электронный ресурс]. URL:
http: //www. finansi24. ru/finansovprognozirovanie. htm (дата обращения:
29.03.2021).
19. Функции активации нейросети [Электронный ресурс]. URL:
https://neurohive. io/ru/osnovy-data-science/activation-functions/ (дата
обращения: 02.04.2021).
20. Что такое дерево решений и где его используют? [Электронный ресурс]. URL: https://vc.ru/life/152868-chto-takoe-derevo-resheniy-i-gde-ego- ispolzuyut (дата обращения: 02.04.2021).
21. BPM with ARIS [Электронный ресурс]. URL:
http: //cdn.ariscommunity.com/community2/documents/urelation/BPM- ARIS_Part2.pdf (дата обращения: 29.03.2021).
22. Carlton R. 3 ways ERP can increase data mining efficiency [Электронный ресурс]. URL: https://www.erpfocus.com/three-ways-erp-can- increase-data-mining-efficiency-3931.html (дата обращения: 29.03.2021).
23. Classification [Электронный ресурс]. URL:
https://docs.oracle.com/cd/B28359_01/datamine.111/b28129/classify.htm#DMCO N004 (дата обращения: 01.04.2021).
24. Deli Yin. Study on the Simulative Financial Management System in ERP Education, IERI Procedia, Volume 2, 2012, P. 642-648.
25. Elyacoubi A., Attariuas H., Aknin N. (2018) An Intelligent Model for Enterprise Resource Planning Selection Based on BP Neural Network. In: Ben Ahmed M., Boudhir A. (eds) Innovations in Smart Cities and Applications. SCAMS 2017. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 37. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-319-74500-8 19.
26. Farhata J., Owayjan M. ERP Neural Network Inventory Control, Complex Adaptive Systems Conference with Theme: Engineering Cyber Physical Systems,
CAS October 30 - November 1, 2017, Chicago, Illinois, USA.
27. Finance module in ERP software - key features and components [Электронный ресурс]. URL: https://diceus.com/what-does-erp-stand-for-in- finance/ (дата обращения: 29.03.2021).
28. Financial Management Software with SAP Business One [Электронный
ресурс]. URL: https://www.seidor.us/content/seidor-us/en/blog/financial-
management-software-with-SAP-Business-One.html (дата обращения:
29.03.2021).
29. Geerts G., McCarthy W.E.: Policy Level Specification in REA Enterprise Information Systems. Journal of Information Systems 20(2), 37-63 (2006).
30. Maozhu Jin, Hua Wang, Qian Zhang, Cheng Lo, Financial Management and Decision Based on Decision Tree Algorithm, Wireless Pers Commun (2018) 102:2869-2884.
31. McCarthy W.: The REA Accounting Model - A Generalized Framework for Accounting Systems in a Shared Data Environment. The Accounting Review LVII(3), 554-578 (1982).
32. Neural Networks [Электронный ресурс]. URL:
https://www.ibm.com/cloud/learn/neural-networks (дата обращения: 29.03.2021).
33. Nine Key Features of ERP Financial Management Systems [Электронный ресурс]. URL: https://www.selecthub.com/enterprise-resource- planning/erp-financial-management-functions/ (дата обращения: 29.03.2021).
34. Olteanu A., Pop F., Dobre C., Cristea V. A dynamic rescheduling algorithm for resource management in large scale dependable distributed systems, Computers & Mathematics with Applications, Vol. 63, Issue 9, 2012, P. 1409-1423.
35. Rahul Katarya, A Study on different data mining classifiers, Conference Proceedings: 2018 International Conference on Computer Communication and Informatics (ICCCI), 2018.
36. S. Rouhani, Ahad Zare Ravasan, ERP success prediction: An artificial neural network approach, Scientia Iranica, Volume 20, Issue 3, 2013,P. 992-1001.
37. Schwaiger Walter S.A. REA Business Management Ontology: Conceptual Modeling of Accounting, Finance and Management Control [Электронный ресурс]. URL: http://ceur-ws.org/Vol-1612/paper6.pdf (дата обращения: 29.03.2021).
38. Wei Li, Qiling Zhou, Junying Ren, Samantha Spector. Data mining optimization model for financial management information system based on improved genetic algorithm/ Information Systems and e-Business Management (2020), P. 748-765.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ