Создание Слов

<< Нажмите чтобы открыть меню справки >>

Навигация:  Введение > Как работать с Cyfertalk? >

Создание Слов

2. Идентификационная сущность Слов

 

Удобство Слов Cyfertalk

 

Каждое Слово - это идентификатор одного или нескольких(в зависимости от количества ед. измерения) числовых потоков, отражающих реальные процессы, будь то отгрузка товара, поступление материала, выпуск продукта и т.д.

 

Например: нам нужно запланировать цепочку по выпуску и последующей продаже товара - пакета полиэтиленового шириной 24 см, длиной 37 см, толщиной 6,5 микрон по 500 штук в рулоне, выпуском в четыре смены.

Для этого примера возьмём отрезок тех процесса начиная с точки выпуска готовой продукции.

 

Допустим, требуется спланировать три операции:


1 - процесс выпуска,
2 - процесс формирования юнитов,
3 - процесс отгрузки товара со склада.

 

Создаются Слова:

 

1) План прихода продукта в цех, - то есть "План производства".

 

2) План расхода продукта из цеха, - то есть "План поступления товара на склад".

 

3) План расхода продукта со склада, то есть "План отгрузок".

 

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

План выпуска продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в первой смене

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

План выпуска продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa во второй смене

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

План выпуска продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в третьей смене

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

План выпуска продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в четвёртой смене

 

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

План поступления на склад продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в первой смене

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

План поступления на склад продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa во второй смене

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

План поступления на склад продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в третьей смене

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

План поступления на склад продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в цех для компании Billa в четвёртой смене

 

Плн|Расх|Прд|Склд|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

План отгрузки продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в адрес компании Billa в первой смене

Плн|Расх|Прд|Склд|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

План отгрузки продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в адрес компании Billa во второй смене

Плн|Расх|Прд|Склд|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

План отгрузки продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в адрес компании Billa в третьей смене

Плн|Расх|Прд|Склд|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

План отгрузки продукта пакет полиэтиленовый размером 24 см на 37 см толщиной 6,5 мкм по 500 штук в упаковке в адрес компании Billa в четвёртой смене

 

На примере видно насколько сильно различается описание бизнес-процессов текстом и Словом Cyfertalk.

На предприятии в аналитике вы регулярно сталкиваетесь с этими процессами, но они разбиты на единичные числа и даты и разбросаны по разным документам, что порождает огромное количество работы по их поиску и сведению в таблицы планов, отчётов и прочих аналитических формуляров.

Cyfertalk позволяет работать с данными этих процессов в одном месте, где они всегда доступны в пару кликов, и описывать их компактными Словами вместо длинных предложений.

 

Каждое Слово уникально идентифицирует конкретный процесс, причём для его распознавания не требуется дополнительных расшифровок, вы можете буквально прочитать Слово:

 

Плн | - План

Прих| - Прихода

Прд| - Продукта

Цх| - в Цех

Bil_㏇| - Клиент Billa

СМ1| - Первая смена

24| - Ширина 24

37| - Длина 37

6,5| - Толщина 6,5

500| - В рулоне 500 штук.

шт - штук

кг - килограмм

плт - палет

руб -рублей

 

 

В этом примере, размерности в виде штук, килограммов, палет и рублей рождают по четыре числовых потока на каждое Слово, отражающих всю суть процесса выпуска продукции.

 

Заполняя значения в модели, появляется чёткое понимание как равномерно распределять нагрузку между сменами, и какие при этом доступны сроки выполнения заказа, и в соответствии с ними - даты и объёмы отгрузок.

Вместе с тем вы можете добавить Слова, обозначающие процессы прихода и расхода сырья и материалов, и заложить алгоритмы автоматического расчёта потребности в них.

 

Таким образом, можно с достаточной точностью спрогнозировать сколько и когда потребуется средств, составить подробный план поставок сырья и материалов, спланировать окна поступления, определится с необходимыми крайними сроками оплат от клиентов, одним словом - построить полностью прозрачную бизнес-модель.

 

 

 

Как составлять Слова?

 

Чтобы Слово точно отражало происходящий процесс - оно должно быть составлено из тщательно подобранных Букв, поэтому чем понятней и одновременно точней состав Слова - тем проще с ним работать в дальнейшем.

 

Чем подробнее составляются Слова - тем подробнее получается аналитическая структура.

 

Чем точнее построена модель и полнее внесены данные, - тем больше результатов вы сможете получить и больше пользы извлечь из вашего аналитического исследования.

Также не стоит создавать Буквы, которые вы не планируете использовать.

 

Например: создание Букв на каждого сотрудника завода, при планировании загрузки цехов ни к чему.

Однако в исследовании продуктивности сотрудников, такие Буквы придутся кстати.

 

Проще говоря, работайте только с теми параметрами которые вам действительно нужны в рамках текущей аналитической задачи и тщательно контроллируйте состав Слов.

 

В процессе обработки данных, вы можете открыть для себя новые возможности в виде сокращения издержек на определённых ступенях тех. процессов, определить узкие места, или наоборот неиспользуемые мощности, незаметные с первого взгляда.

 

Используя числовые потоки - вы видите живую картину ваших бизнес-процессов, а не статичную фотографию сборок из документов.

 

 

Очень внимательно отнеситесь к добавлению Букв измерений! После создания Слова вы не сможете добавить к нему измерения, поэтому тщательно продумывайте какие измерения могут вам понадобится в дальнейшем.

 


 

2.2. Процесс создания Слов 54335

 

Слова набираются из Букв в сборщике конструктора слов, когда состав набран - убедитесь, что он отражает сущность описываемого процесса, что вы добавили все необходимые Буквы, и что убрали все лишние, и только тогда добавляйте Слово в Словарь.

 

Старайтесь использовать читаемый порядок Букв, чтобы он соответствовал описанию процессов в естественном языке, например Слово

Расх|Склд|Плн|Прд|Bil_>㏇|СМ2|24|37|6,5|500|

уже не читается так же легко как Слово

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_㏇|СМ2|24|37|6,5|500|

Именно поэтому важно заранее выставить правильный порядок видов, ведь Буквы в Словах выставляются по порядку номеров их вида.

 


 

2.3. Клонирование

 

Если у вас уже есть Слово, и вам нужно создать похожее, но отличающееся только Буквами в пределах видов - вам пригодится форма клонирования. Просто откройте форму клонирования и выберите Буквы для замены.

 

Например, из Слова

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_㏇|СМ1|24|37|6,5|500|

создать Слово

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_㏇|СМ4|24|37|6,5|500|

можно заменив Буквы "Прих" и "СМ1".

 

Можно осуществить замену и стандартными средствами в наборщике конструктора, но форма клонирования позволяет делать это быстрее и удобнее.

 


 

2.4. Мутация  

 

Форма мутации позволяет смешивать Слова посредством замены не совпадающих Букв одного вида на Буквы другого Слова, и присоединяя недостающие. Мутация работает с выборками, позволяя создавать сразу несколько Слов на основе уже созданных.

 

 

2.4.1. Режим замены букв.

 

Например у вас есть выборка Слов:

 

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

 

И вам необходимо создать похожие Слова, но отличающиеся на одну Букву группы - "Прих" на "Расх".

 

Для этого вы выбираете в фильтре нужные Буквы и открываете форму мутации, меняете в режиме замены Букву "Прих" на "Расх" и запускаете процесс мутации. В результате вы получаете желаемую выборку:

 

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

Плн|Расх|Прд|Цх|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

Проверьте правильность получившихся в результате Слов, и если все Слова соответствуют вашей задумке, - добавляйте их в словарь.

 

 

2.4.2. Режим мутации.

 

Возьмём ту же выборку:

 

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ1|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ2|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ3|24|37|6,5|500|

Плн|Прих|Прд|Цх|Bil_|СМ4|24|37|6,5|500|

 

Но теперь не будем заменять Буквы, а применим Слово-мутаген.

 

Например, выберем Слово

Плн|Расх|Мат|Склд|ТХН_㏇|СМ1|Крб|40|20| план(Плн) расхода(Расх) материала(Мат) со склада(Склд) от компании ООО "ТехноНиколь"(ТХН_㏇).   первой смены(СМ1) коробки(Крб) 20 на 40(40|20|)

После процесса мутации получим четыре итоговых Слова:

 

Плн|Расх|Мат|Склд|ТХН_|СМ1|Крб|40|20|

Плн|Расх|Мат|Склд|ТХН_|СМ2|Крб|40|20|

Плн|Расх|Мат|Склд|ТХН_|СМ3|Крб|40|20|

Плн|Расх|Мат|Склд|ТХН_|СМ4|Крб|40|20|

 

Имея исходную выборку, и отличное по типу "Базы" Слово, можно достаточно быстро генерировать новые нужные Слова.

 

Однако стоит оговорится, что Буквы типа "Группа" будут заменятся только в случае одинакового номера их вида, - так в данном примере Буквы "Прих" и "Расх" имеют один номер вида, как и Буквы "Прд" и "Мат", "Цх" и "Склд", "Bil_㏇" и "ТХН_㏇".

 

Не совпадающие по видам Буквы выборки и одинаковые Буквы исходных Слов и Слова-мутагена - остаются неизменными, в данном примере есть - одинаковые Буквы обозначающие смену - "СМ1" и Буква "Плн", оставшиеся неизменными.

 

Также не всегда результат мутации может оправдывать ваши ожидания, так как использует предсказательный алгоритм, угадывающий структуру результирующего Слова, поэтому внимательно проверяйте результат, прежде чем добавлять в словарь.

 


 

2.5.Удаление Слов.

 

Чтобы удалить Слово, - достаточно выбрать его в словаре и нажать кнопку "удалить".

 

Если вы ещё не добавляли Слово в какой-либо Пресет, - то удаление не несёт никаких последствий, но если Слово уже участвует в Пресетах - стоит учитывать, что вместе с удаляемым Словом будут удалены и значения потоков им идентифицируемых, и, соответственно, эти значения исчезнут из Формул, их использующих.