协同信息行为

协同信息行为（精选7篇）

协同信息行为 篇1

一、协同信息检索行为研究概述及分类

在此类相关的研究中, 学者们使用的表达术语不尽相同, 有协同web搜索、协同信息查寻、协同信息检索、协同过滤、协同浏览等等。其中, 协同信息查询的应用最广泛, 使用频率最高。协同web搜索是针对web进行的协同信息检索, 主要以搜索引擎为接口为用户提供其所需获取的信息, 是最方便快捷的方式, 且检索结果全面具体。协同信息检索与协同搜索含义相近, 涵盖了协同查询、过滤和浏览。为了避免概念间的混淆, 本文将统一采用“协同信息检索”这一术语。在虚拟社群环境中, 根据检索方式的不同, 将用户协同信息检索行为分为显性协同信息检索行为和隐性协同信息检索行为, 如图1和图2所示。

(一) 显性协同信息检索行为

显性的协同信息检索行为指两个或两个以上的用户共同合作完成同一个搜索任务的搜索方式。在特定的工作环境下, 用户通过直接或间接的方式与其他用户实时交互, 就某一问题涉及的信息获取任务进行搜索, 这更多地强调用户间的沟通交流、用户的细分和搜索任务的分配等。

(二) 隐性协同信息检索行为

与显性协同信息检索不同, 隐性的协同信息检索主要是指利用其他用户的搜索经验、历史以及与搜索有关的其他信息来完成搜索任务或优化自身的查询结果 (即网页排名) 的搜索方式。其中, 搜索引擎首先对用户输入的检索式通过分词来捕获查询词, 接着通过词匹配在数据库中找到与某一个或某一组用户有关的其他用户的相关搜索信息, 这些用户之间往往具有相似的兴趣或查询, 最后将搜索结果推荐给用户或利用它们优化用户的搜索结果。

二、隐性协同信息检索行为的影响因素分析

与显性协同协同信息检索行为相比, 隐性协同信息检索行为更多地强调利用其他相关联用户的检索历史和经验, 从而大大提高用户的检索效率, 满足检索需求。在虚拟社群环境中, 用户在检索过程中往往不会跟其他用户进行实时地交互和沟通, 表面上看是单用户进行的活动, 用户先根据自身对问题的认知在搜索引擎中检索、查寻, 再通过观察检索结果来反复调整检索式, 利用之前用户的检索历史和经验, 从而获取到满意的检索结果。所以, 本文接下来重在研究隐性协同信息检索行为相关的影响因素。

(一) 协同能力不同对隐性协同信息检索行为的影响

用户协同能力的差异主要表现在用户的认知能力, 技术能力、态度的不同, 用户这些能力会间接地对检索结果产生一定的影响。

(1) 认知的复杂性。由于用户所受教育程度、知识结构都各不相同, 其思维模式、专业知识、期望、偏好和评价等也不尽相同, 不同用户在进行隐性协同信息检索时在认知上具有很大的差异性。用户的知识背景直接或是间接地影响用户的信息需求内容, 用户的知识结构决定了其对信息需求的认识和表达, 用户需求的信息只有与其知识结构相匹配时, 才能被理解和吸收。不同用户有不同的信息需求, 即便是完成同一任务, 也会由于每个用户对任务的理解不同而导致协同检索时信息需求的差异性, 从而影响到是否能提高检索结果的查全率和查准率。

(2) 用户的技术能力。协同信息检索行为也会受到用户的检索技术能力的影响, 对于一个掌握了部分检索技巧和学习修读了一些检索课程的用户来说, 他们往往能够根据自身的检索需求来构造出更加正确、精简、全面的检索式, 从而得到更加满意的检索结果, 而且检索效率往往也会更高。

(3) 态度的好坏性。能否在限定的时间内较好地完成某一项检索任务, 往往还需要考验用户的做事态度和耐心。因为用户在进行隐性协同协同信息检索时, 往往不能通过一次检索就能获得精准的结果, 而是要根据浏览阅读已经查到的检索结果来反复调整之前的检索式, 检索式的用词、连接符号、检索式的构造等都有一定的讲究, 需要耐心地不断完善、修正检索式最后才能满意的检索结果。

(二) 检索任务类型对隐性协同信息检索行为的影响

任务类型不同对用户的浏览网页、检索和使用图片行为的影响较大, 需要用户收集大量的信息, 所以用户浏览页面较多, 收集的信息较多。本文主要分析了三类不同的任务类型对隐性协同信息检索行为的影响, 包括列举类任务、信息类任务和分析类任务。

(1) 列举类任务, 其主要特点是信息的全面性、完整性、具体性, 因此, 考察结果与问题的完整度、匹配程度。比如类似题目为:写出两种电影类型, 各列出10部此类型的典型电影, 并写出每部电影的导演和编剧。完成这类任务不需要用户很多专业知识的积累, 通过检索查寻和页面中根据输入的信息推出的个性化推荐链接获取结果, 只需要要求在规定的限制时间内搜索到足够全面、正确的信息就能够顺利完成, 难度比较小, 但是过程比较繁琐。

(2) 事务类任务, 其主要特点是实施方案的可行性, 考察点是给出方案的可操作性、唯一性。比如这类题型:通过查阅资料, 拟定一份百货超市为迎接即将到来的六一儿童节开展的促销方案。对于这类任务, 解决的是实践问题, 用户在检索过程中思考、探索的时间较多, 而浏览页面和检索次数都较少, 需要用户有一定的关于市场调研、网络营销等方面的基础知识的积累, 从而具备分析、思考事务类问题的能力, 同时又要求不失创意, 再者在百度贴吧、微博、百度经验等虚拟社区中查寻一些达人们的经验分析, 从而撰写出一份较满意的促销方案。

(3) 分析类任务, 是高等难度的题目类型, 其主要特点是准确性、真实性, 考察了答案中正确信息量的多少及其准确度, 涉及专业知识, 用户需要输入更多的检索式以便对其有一个全面的认识, 并且对于专业性任务, 许多专业人士已经做了一些总结和分析可供借鉴。如分析朱自清的《背影》和龙应台的《目送》二者的异同, 可从写作背景、写作特色、语言风格等方面谈谈。这类任务的答案很开放, 可参考的点很多, 因人而异, 主观性较强, 只需要用户言之有理即可, 检索者可在web2.0网站中, 如豆瓣网、wiki-pedia、百度文库等, 查阅跟本需求有相似兴趣的专业用户分享的相关书评分享来获得一些启发和提示, 也可能一个图片、一张表格就包含了大量用户需要的有用信息, 用户可以根据这些内容总结归纳出自己满意的分析结果。

三、结语

在虚拟社群环境中, 用户的隐性协同信息检索行为受到协同能力强弱和检索任务难度的影响。协同能力较强的用户由于凭借自身的优势往往能获得更好的检索效果, 但是, 这需要用户在虚拟社群环境中积极主动地共享自身的知识资源, 使得数据库中保存的信息足够全面精准, 因此, 协同检索系统更适合由协同能力较强的用户通过合作来完成复杂的高难度的任务。

摘要：在虚拟社群环境中, 用户的隐性协同信息检索行为受到包括用户自身及外部环境等诸多因素的影响。文章主要探讨了用户的协同能力和其所接受任务的类型对用户隐性协同信息检索行为的影响, 协同能力不同的用户在“推荐”行为上存在显著差异;任务类型的不同也会对用户的隐性协同信息检索行为影响较大。

关键词：隐性协同信息检索,协同能力,任务类型

参考文献

[1]张薇薇.社群环境下用户协同信息行为研究述评[J].中国图书馆学报, 2010, 36 (4) :90-100.

[2]吴丹, 邱瑾.国外协同信息检索行为研究述评[J].中国图书馆学报, 2012, 38 (6) :100-110.

[3]邱瑾, 吴丹.用户协同信息检索行为与系统评价研究——以任务类型和协同能力为视角[J].现代图书情报技术, 2012 (9) :62-68.

[4]吴丹, 邱瑾.协同信息检索行为中的认知研究[J].情报学报, 2013, 32 (2) :125-137.

[5]邱瑾, 吴丹.协同信息检索行为中的情感研究[J].图书与情报, 2013 (2) :105-110.

协同信息行为 篇2

1 创新资源协同主体行为研究述评

1.1 创新资源协同主体

国家创新资源协同,创新技术优势转化的重要方法是加强国家实验室的作用和提升对国家实验室的有效管理[1],国家各个产业对协同的需求与国家实验室的供应之间的关系,为制定协同政策提供依据[2]。Dianne等指出企业必须加大对高校及科研院所资源投入,才能更好地促进高校及科研院所的科研成果转化,从而给自身带来更多收益[3]。如果能够实现创新资源的协调同步,企业在技术领域就会逐步走向成熟,商业化能力也会变得越来越强,将科研成果进行市场化就会越容易取得进展和成功[4],影响企业从高校获取知识资源的协同能力主要取决于企业的规模等7方面因素[5]。无独有偶,Harrison等研究也发现高校和科研院所为其当地的企业提供各方面科研人才、创新科技技术和科研成果等创新资源,使得企业在创新发展中形成协同创新的显著优势,对技术和知识的扩散,高新技术产业区的形成具有重要意义[6]。对于企业、高校及科研院所之所以能够协同的原因,Brostrom发现企业对改进产品、工艺的需求是寻求协同的主要动机[7]。Ankrah等则认为,二者之间寻求稳定的协同是为了组织个体利益,而不是寻求社会的利益[8]。2004年,Renaud Bellais指出,政府为达到广泛形成科技投入机制的目的,需制定相应政策,这样企业就可以投入较少的基础研究[9]。Minna Halme根据北欧中小企业的经验数据,探讨中小企业的环境和社会负责的创新资源问题,研究结果表明,中小企业可以创造负责任的创新具有非常不同的资源组合[10]。对于中介机构在创新资源协同中的作用,Ankrah认为中介在促进企业、高校及科研院所协同方面是成功的[8]。可见政府下设的中介机构作为资源整合的一种存在模式,所发挥的重要作用同样不可小觑。

国外学者强调突破创新路径依赖最重要的因素是创新主体的作用,在创新资源协同整合中,要突破路径限制,充分调动各个创新主体的作用,实现创新资源的高效利用[11],在政府建立创新资源协同的服务平台,制定相关协同的政策法规之后,放宽对企业、高校及科研院所的监管,培育科技中介机构,使得其与创新资源研用者之间可以通过高效协同,创造更多收益[12]。国内学者郑长江同样支持这种观点,认为创新资源协同的实质是采用适当的方式共享创新资源使用权,是将协同风险分配至不同主体之间,进而实现协同收益共享的全新合作方式[13]。

1.2 创新资源协同主体的行为策略

近年来,博弈论方兴未艾,同时也为国内学者对于创新资源协同主体行为的研究提供了一种全新的视角:谢科范等运用博弈模型,分析了企业向高校及科研院所投入的研发费用对其总体研发费用的影响过程[14];李强等创建一个博弈论模型,并且讨论了在协同模式下,企业、高校及科研院所之间的利益合理分配情况[15];李江通过构造博弈模型,首先着重分析了在完全信息的条件下,企业、高校及科研院所对于协同合作模式会做出如何选择,接下来分别考虑当信息不对称时,对于技术交易模式、技术购买模式以及商业化协作模式会造成什么样的影响,最后应用信号博弈对协同合作模式的选择问题进行了扩展[16];薛克雷,潘郁等应用演化博弈模型对企业、高校及科研院所在协同创新过程中,信任、不信任两种行为的动态演变进行了深入的研究[17];陈劲等舍弃了以往两两博弈的方式,依据3种博弈策略,成功构建出了三维演化博弈模型,并依托Netlogo仿真平台进行模拟仿真[18];曹武军等利用演化博弈模型建立政府与企业、企业与高校及科研机构、政府与高校及科研机构3对博弈主体,找出了影响各方长期稳定协同的因素[19]。

上述研究对于探索创新资源协同创新这一课题具有深远的意义和影响。但是,从总体的角度来说,当前对于创新资源协同主体的绝大部分研究仍然集中在政府、企业、高校及科研院所,对科技中介机构的研究甚少,对科技中介机构在整个创新资源的协同过程中所起的关键作用更是鲜有深入研究。因此,本文在借鉴已有研究成果的基础上,对包括科技中介机构在内的所有创新资源协同主体的行为进行了深入研究。

2 创新资源协同的主体与行为

创新资源协同是一个复杂的系统,不能单对某个或某几个主体进行研究,而应将其看作一个整体进行研究。

2.1 创新资源协同的主体

创新资源协同主体分为3类:(1)以政府为主的监管主体;(2)以企业、高校及科研院所为主的研用主体;(3)以科技中介机构为主的辅助主体。政府、企业、高校及科研院所、科技中介机构之间形成的创新资源协同网络体系,如图1所示。

政府,作为创新资源协同最有力的部门,负责对创新资源的参与主体进行监督与管理,可以采用政策引导、信息提供等手段有效推动促进创新资源协同活动的深入开展和有效实施。在区域创新资源协同过程中,政府要做好总体规划和宏观调控政策等方面的工作,营造各个参与者共同寻求协同的良好氛围,搭建创新资源协同的先进优势平台,对成功进行协同的主体进行奖励,对中途毁约等不利协同的主体进行相应惩罚。

技术创新的根本主体是企业,在整个创新资源的协同过程中,各类创新资源最终要被企业应用从而创造出市场价值。企业需要通过整合内部创新资源促进发展,但仅仅依靠自身内部的那些资源,企业是很难有所作为的,这就要求企业向外部寻求更为前沿的科研与技术成果,然后才能实现把获得的技术、成果等创新资源转化为能够提高整体水平的现实生产力。

创新资源中重要的一项是知识创新,而它的源头在于高校及各类科研院所,这些机构在取得先进科研成果的同时,其更需要做的是寻找能够将这些科研成果转化为生产力的外部组织,在政府的引导下,力争为企业发展提供丰富的创新人才、创新成果等,进一步提高企业的创新能力。

科技中介机构是一种连接的桥梁,它可以为企业提供咨询服务,提供技术支持,投资金融等;可以为高校及科研院所寻求协同对象,前沿科技成果的推介等服务,使政府、企业、高校及科研院所等真正成为一个系统,彼此联系。

2.2 创新资源协同主体的行为策略

作为一个开放的系统,以企业、高校及科研院所为核心的创新资源协同,政府、科技中介机构等为创新资源协同提供政策扶持和各类辅助性服务,为各行为主体施加良性的行为策略,本文称为协同的行为策略。反之称为不协同的行为策略。

3 创新资源研用主体的演化博弈模型

本文采用复制动态演化博弈方法[20],从有限理性出发,以参与人为研究对象,在演化博弈的动态过程中,演化的初始条件及演化路径决定了演化稳定策略的最终状态。具体到本项研究,作为创新资源的研用者,企业不断调整自己的行为方式,直到没有其他方式可以比其带来更多收益,这种行为方式被不断模仿复制,直到采取此行为方式的比例趋向稳定[21]。

3.1 假设条件与支付矩阵

(1)假定在只有创新资源研用者的情况下进行博弈。(2)假定企业在与科研院所的协同过程中,会表现出两种行为方式:①协同;②不坚持协同。(3)假定高校及科研院所在与企业的实际协同过程中也会有以上这两种行为方式。(4)假设企业方在集群中有占比为m的企业选择协同策略,则在集群中有占比例为1-m的企业选择不协同策略;高校及科研院所在集群中有比例为n的群体成员选择协同策略,则占比例为1-n的高校及科研院所选择不协同策略。

另外有如下假设:

A方代表企业方,B方代表高校及科研院所;iA为A方采取不协同策略时的预期收益;WA为A方采取协同策略时的额外收益;CA为A方采取协同策略时的额外成本;同理,iB为B方采取不协同策略时的预期收益;WB为B方采取协同策略时的额外收益;CB为B方采取协同策略时的额外成本。根据以上假设A方与B方博弈的支付矩阵如表1所示。

3.2 演化博弈模型构建

A方择协同策略的收益为:

A方选择不协同的策略收益为:

则A方的平均收益为:

同理可得,B方的平均收益为:

分别构造A、B方的复制动态方程组为:

在式(5)中,分别令dm/dt=0,dn/dt=0。由此可得,当m=0、1或时,A方集群中具有稳定比例的一部分群体采取协同策略,当n=0、1或时,B方集群中具有稳定比例的一部分群体采取协同策略,基于上述分析可得,A、B方演化博弈模型的均衡点为(0,0)、(1,0)、(0,1)、(m',n')。其中。

方程组(5)的雅克比矩阵为:

矩阵J的迹为:

3.3 演化博弈模型分析

A、B双方演化博弈演化的稳定性情况可分以下两种情况来讨论:

(1)当WA<CA,WB<CB或WA<CA,WB>CB或WA>CA,WB<CB时,即A、B方至少有一方的协同预期收益小于其协同额外成本时,在式(7)中,矩阵的稳定性如表2所示。

然后,分别通过相位图如图2、图3和图4将A、B方群体比例变化复制的动态关系表示出来,从各个相位图可知,无论任何初始状态如何,系统都将收敛于O(0,0)点。也即在A、B集群中内至少一方采取创新资源协同策略的成本大于其收益的情况下,演化的稳定策略是集群成员均采取不协同的策略。

(2)当WA>CA,WB>CB时,即当集群内A、B方采取协同策略时的预期收益大于其成本时,在式(7)中,矩阵的稳定性分析如表3所示。

进一步将两个群体类型比例变化复制的动态关系用相位图如图5表示出来。

从相位图不难看出,初始状态处在由A(1,0)和C(0,1)与鞍点D(m',n')分别与O(0,0)、B(1,1)连成的两个区域OADC、CDAB时,系统将收敛于不同状态,初始状态在CDAB区域时,系统将收敛于B(1,1)点;初始状态在OADC时,系统将收敛于O(0,0)点。即当只有创新资源研用者参与的演化博弈时,演化的最终状态是(协同,协同)、(不协同,不协同)共存的状态。为进一步打破彼此不协调的局面,需要加入创新资源协同的其他主体的作用。

4 各主体参与下创新资源使用主体的演化博弈模型

各主体参与下的博弈主体依然是企业、高校及科研院所,双方都是有限理性的经济人。双方的策略选择均是协同策略与不协同策略。

4.1 假设条件与支付矩阵

对博弈影响要素进行如下假设:

A方代表企业方,B方代表高校及科研院所;iA为A方采取不协同策略时的预期收益;WA为A方采取协同策略时,除交与中介机构的费用(为研究中介机构对演化博弈的影响,单独研究)外的纯收益(收益与成本的差值);同理,iB为B方采取不协同策略时的预期收益;WB为B方采取协同策略时的纯收益;ΔC为A、B方进行协同时,需要交付中介机构的费用,用r代表A方的成本分摊比例,则B方的分担比例为(1-r),r∈[0,1]。F为政府作用下对A、B方不进行协同的一方规定的罚金,也即一方不再进行协同时交给另一方的罚金;G为政府作为创新资源的监管主体,通过扶持机制引导激励A、B方协同时给予的政府补贴。

假设企业方在集群中有占比为m的企业选择协同策略,则在集群中有占比例为1-m的企业选择不协同策略;高校及科研院所在集群中有比例为n的群体成员选择协同策略,则剩下占比例为1-n的高校及科研院所选择不协同策略。

根据以上假设,A、B方进行博弈的矩阵如表4所示。

4.2 演化博弈模型构建

A方选择协同策略的收益为:

A方选择不协同策略时的收益为:

则A方的平均收益为:

同理可得,B方的平均收益为:

分别构造A、B方的复制动态方程组:

在式(13)中,分别令dm/dt=0,dn/dt=0。由此可得,当m=0、1或时,A方集群中采取协同策略的比例是稳定的,当n=0、1或时,B方集群中采取协同策略的比例是稳定的,基于上述分析可得,A、B方演化博弈模型的均衡点为(0,0)、(1,0)、(0,1)、(m*,n*)。其中

方程组(13)的雅克比矩阵为:

则

矩阵J的迹为:

4.3 演化博弈模型分析

A、B双方演化博弈的稳定性情况同样可分以下两种情况来讨论:

(1)当rΔC<0且(1-r)ΔC-F<0,即违约方罚金大于A、B方需支付的中介费用时,在式(15)中,矩阵的稳定性如表5所示。

由表5可以看出,当双方投入中介费用小于违约罚金时,O点为不稳定点,A点、C点为鞍点,B点为(协同,协同)策略稳定点,也就意味着当违约罚金远远高于双方投入中介费用时,双方演化博弈策略必然是“协同”,这充分说明了在A、B方协同构建中建立惩罚机制的重要性。系统相位图如图6所示。

当rΔC-F>0且(1-r)ΔC-F>0,即当罚金小于A、B方需支付的中介费用时,在式(15)中,矩阵的稳定性如表6所示。

从表6可以看出,当A、B双方投入中介费用大于违约罚金时,O点和B点两个是稳定点,它们分别对应于(不协同,不协同)、(协同,协同)两种帕累托最优结果。A点与C点为博弈不稳定源点,D点为鞍点,当初始状态处在由A(1,0)和C(0,1)与鞍点D(m*,n*)分别与O(0,0)、B(1,1)连成的两个区域OADC、CDAB时,系统将收敛于不同状态,当初始状态处在CDAB区域时,系统将向B点(1,1)收敛,双方关系将向“协同”状态演进;当处在OADC区域时,系统将向O点(0,0)收敛,双方关系将向“不协同”状态演进。系统相位图如图7所示。

由演化相位图可知,稳定状态为(协同,协同),(不协同,不协同)两种。演化将向哪一个方向发展,取决于CDAB区域面积与OADC区域面积的大小比较,OADC区域面积越小,(协同,协同)策略的概率越高,CDAB区域面积越小,双方实施(不协同,不协同)策略的概率越高。其中CDAB区域面积为:

4.4 对影响CDAB区域面积变化的主要因素

4.4.1 违约罚金

由面积公式S对F求导可得,,可知,S为F的减函数,当政府对双方的违约行为实施强制严厉处罚制度时,即违约罚金F提高时,CDAB区域面积将减小,双方“协同”的概率提高,向(协同,协同)稳定状态演进可能性增大。因此,在双方协同中适当地提高违约罚金F,有利于向(协同,协同)稳定状态演进。

4.4.2 政府补贴

由面积公式S对G求导可得,,可知,S为G的减函数,当政府补贴G提高时,CDAB区域面积将减小,双方“协同”的概率提高,向(协同,协同)稳定状态演进可能性增大,此时政府应加大对协同双方的补贴,才能起到更好的促进作用。因此,为推动创新资源协同的深入发展,政府应实施诸如财政补贴、税收减免等策略。

4.4.3 中介费用

当中介费用增加时,CDAB区域面积将不断增大,双方“不协同”的概率将增大,向(不协同,不协同)的稳定状态演进的可能性提高;当双方中介费用降低时,CDAB区域面积将不断减少,双方“协同”的概率将增大,向(协同,协同)的稳定状态演进的可能性提高。因此,要向(协同,协同)稳定状态演进,中介机构必须有效控制对双方收取的中介费用,以降低双方协同风险。

4.4.4 中介费用分摊系数

由面积公式S对r求导可得,,分两种情况讨论:

一方面,,即,B方的中介费用分摊系数r越大,S面积越小,则向(协同,协同)状态演进的可能性越大。这就意味着高校及科研院所获取的收益越大,其中介成本分摊比例越高时,向(协同,协同)稳定状态演进概率越大。

另一方面,,即B方所获取收益越小,成本分摊越小,S面积越小,则向(协同,协同)状态演进的可能性越大。由S面积公式对r求导分析,不难看出双方协同的良性发展,离不开公平合理的费用分配机制。

5 结论及对策建议

本文在对政府、企业、高校及科研院所、科技中介机构之间的关系和各个主体协同方式进行分析的基础上,运用演化博弈理论,分析了企业、高校及科研院所作为博弈主体在有无其他协同主体作用情况下的动态演化过程,并找出在各个主体参与下影响两方长期协同稳定的因素。对此作者提出以下几点对策建议。

5.1 政府部门

一方面作为创新资源协同的引路人,为更好的鼓励促进企业、高校及科研院所的创新资源协同,政府在协同项目的审批过程中优化流程、精简手续,使项目立项更便捷;同时,应投入更多的协同项目基金,对进行协同的主体给予更多资金上的支持,对成功完成协同企业获得的收益免征收或少征收相应税费;引导社会资金、金融机构对协同项目的投入,资助企业、高校及科研院所协同创办的各类项目,通过建立此类激励制度,充分调动双方积极性,提高创新资源协同的成功率。另一方面作为创新资源协同的监管者,在协同过程中政府应制定与创新资源协同配套的法律规范和管理办法,如为企业、高校及科研院所建立信用记录。对违反协议的任一方给予不良信用记录,向社会外界披露违约方在协同过程中的不良行为,同时给予其适当的经济处罚,对于博弈双方中途不协同的行为具有很好的预警作用。

5.2 创新资源的研用者

企业、高校及科研院所在一项创新资源协同活动开始之前,双方均应对是否开展此类协同进行充分调研论证工作,应积极寻求科技中介机构、政府等方面的支持。因为协同工作一旦展开,双方在对预期抱有希望的同时,也会承担相应风险。在双方达成协同后,并不是一劳永逸,随着创新资源协同进一步深入,由于协同动机、产权归属等方面双方会产生分歧,从而阻碍了创新资源协同的顺利实施,此时,双方应建立相互依赖和相互理解的有效沟通,加强双方的信任关系,使协同实现各自预期的收益。

5.3 科技中介机构

协同信息行为 篇3

加强节能减排,实现低碳经济发展,是我国经济提质增效的必由之路,为此“十二五”规划纲要明确提出了单位国内生产总值能耗和二氧化碳以及主要污染物排放总量减少的约束性目标,但2012 ~ 2013年部分指标完成落后于预定目标。当前,主要发达国家、巨型国际企业正在积极探索利用信息通信技术 ( Information CommunicationTechnology,ICT) 促进节能减排之路[1]。中国政府也已经充分认识到ICT对电力、煤炭、制造等工业企业效率提升,和节能减排的潜力,实现低碳式经济发展目前已成为政府和业界的共识[2,3,4,5]。但是由于诸如智能物流、智能电网和智能建筑等许多ICT低碳解决方案尚处于“初期试验”阶段,高能耗工业企业对于ICT如何帮助实现减排并不十分清楚,加上ICT低碳解决方案先期投资巨大,节能减排效应不易立即体现,一方面,使得高能耗工业企业为规避风险而缺乏应用ICT技术节能的积极性; 另一方面,ICT低碳方案提供商也面临研发技术风险、成本、市场销售不确定等问题和障碍,而缺乏研发积极性。因此,如何协调ICT低碳方案提供商、高能耗工业企业共同努力,将ICT减排方案从高能耗工业企业的运作绩效提升到国家战略绩效,是当前利用ICT低碳方案促进节能减排的关键问题。

现有关于ICT与低碳节能减排的研究主要围绕ICT具有的节能减排潜力和减排机理展开。Schandl和Turner通过对建筑、交通和食品等领域的非实物化技术在实现节能减排的效果研究,指出澳大利亚可以借助ICT的非实物化技术解决其环境和能源危机[1]。Takahashi和Tatemichi等研究了ICT在节能减 排过程中 的碳排放 反弹效应[1]。杨天剑等中国学者主要以通信产品为例对ICT的减排潜力进行了定量分析[2,3,4,5],以及用定性分析的方法对ICT推动低碳经济发展的贡献和对策进行了阐述[8,9,10,11]。现有研究主要集中于验证ICT技术对降低碳排放和能源消耗具有的巨大潜力,但对于影响ICT低碳方案成功实施和推广中,高能耗工业企业和ICT低碳方案提供商面临的风险和不确定性未进行考虑。然而,要降低或消除这种风险和不确定性,不仅需要高能耗工业企业和ICT低碳方案提供商的共同努力,还需要政府的政策引导和资金资助作为重要的保障。本质上ICT低碳方案的研发和推广属于高能耗企业、ICT低碳方案提供商和政府协同创新问题。国务院办公厅于2014年5月15日印发的《2014 ~ 2015年节能减排低碳发展行动方案》亦指出要在高能耗等重点领域鼓励建立以企业为主体、市场为导向、多种形式的产学研战略联盟,将强化技术支撑作为下一阶段的工作重点。

因此本文基于博弈论分析高能耗工业企业与ICT低碳方案提供商之间采取收入利益分享合作方式时,二者在协同创新过程中的利益博弈行为,以及政府激励政策对高能耗工业企业、ICT低碳提供商的努力程度的影响,确定ICT低碳方案提供商和高能耗工业企业的博弈均衡点,并在此结果的基础上设计政府推动ICT促进其他行业节能减排的激励政策和推进路径。

1 ICT 低碳方案协同创新博弈模型

1. 1 问题描述及模型假设

在ICT低碳方案协同创新过程中,高能耗工业企业与ICT低碳方案提供商之间采取收入共享的方式进行合作。ICT低碳方案的研发由ICT低碳方案提供商负责,研发投入为Cr,研发成功的概率为P( Cr) ; 研发成果的实施推广由高能耗工业企业负责,实施投入为Ce,收到的节能减排收益函数为E( Ce) 。政府给予高能耗工业企业税收优惠政策,税率为T,免税比例为λ ( 0≤λ≤1) ;为ICT低碳方案提供商研发提供经费资助为Gsr,且该经费分两阶段发放,研发初期拨付比例为α,研发成功后拨付剩余部分。由于政府与ICT低碳提供商间属于委托代理关系,为防范ICT低碳提供商的道德风险,当ICT低碳方案提供商因投机未达到契约目标时,政府对其进行惩罚为Gpr。

根据文献 [12] 的研究,ICT低碳方案研发成功的概率满足下列条件:

1. 2 基本模型

在收入分享合作模式下,高能耗工业企业和ICT低碳方案提供商通过商谈的方式确定各自在市场收入分享中所占的比例,分别为ψ ( 0 < ψ <1) 和1 - ψ,则ICT低碳提供商和高能耗工业企业的期望利润分别为:

双方均以自身利益最大化为目标决定各自的投入,求解可得二者的最优研发投入C*r1和最优实施投入C*e1分别为:

2 模型分析

2. 1 协同创新博弈行为分析

由于P'- 1( Cr) 和E'- 1( C*e1) 均单调递减,因此当ψ减小时,C*r1增大,而C*e1减小,当ψ减小到使得C*e1≤0,即ψ∈{ ψE'- 1( 1 /[1 - ( 1 - λ)T]ψ) ≤0} 时,高能耗工业企业将不与ICT低碳方案提供商合作。同理,当ψ增大到使得C*r1≤0,即ψ∈{ ψP'- 1( 1 /( 1 - ψ) E( C*e1) + ( 1 - α) GSr+GPr) ≤0} 时,ICT低碳方案提供商将不与高能耗工业企业合作。因此,有如下结论。

结论1高能耗工业企业的收入分享比例与其最优实施投入正相关,而与ICT低碳方案提供商的最优研发投入负相关。

结论2当收入分享比例双方合作失败。

由结论1和结论2可知,在收入分享合作方式下,高能耗工业企业与ICT低碳方案提供商之间的收入分享比例对二者的合作与否起着关键作用。

2. 2 政府对最优博弈行为的协调

要分析政府对高能耗工业企业与ICT低碳提供商协同创新的协调作用,可通过比较政府在参与和不参与协同创新两种情况下高能耗工业企业和ICT低碳方案提供商的最优投入。当政府不参与协同创新时,Gsr= 0, Gpr= 0, λ = 0, 由式子( 3) 和 ( 4) 得到ICT低碳方案提供商和高能耗工业企业的最优投入分别为:

E'- 1( Ce) 是关于λ单调递增的,由式子 ( 4)和 ( 6) ,显然有C*e1> C*e2,所以政府增大免税比例λ,将促进高能耗工业企业提高其最优实施投入。且由式子 ( 4) 知,当λ增大到使得C*e1> 0,政府的免税政策能够协调高能耗工业企业与ICT低碳方案提供商间因收入分享比例而导致的利益冲突,进而促成双方的合作。

同理,由式子 ( 3) 和 ( 5) 知C*r1> C*r2,所以政府增加对经费资助Gsr和惩罚Gpr额度,将促进ICT低碳方案提供商的最优研发投入。且由式子 ( 3) 知,当( GSr,GPr) 增大到使得C*r1> 0,即政府的经费资助和惩罚能够协调ICT低碳方案提供商与高能耗工业企业因收入分享比例而导致的利益冲突。因此有如下结论。

结论3当高能耗工业企业与ICT低碳提供商因收入分享比例而不能进行合作时,若提高政府免税比例至或提高经费资助和惩罚至则能够协调二者的利益冲突,促成双方的合作。

结论3表明政府给予免税优惠政策、经费资助和惩罚对高能耗工业企业实施ICT低碳方案以及ICT低碳方案提供商的研发具有激励作用,能够协调高能耗工业企业与ICT低碳方案提供商在协同创新合作中的收入分成分歧。

3 模型主要参数数值模拟

假设ICT低碳方案协同创新成功的概率函数和市场收益函数分别为:

( 1) 政府经费资助和惩罚额度对ICT低碳方案提供商最优投入水平的影响。

给定政府资助经费的首付比例为α = 0. 4,收入共享比例ψ = 0. 4,则政府的经费资助和监管强度对ICT低碳方案提供商最优投入的影响如图1所示。

( 2) 政府资助经费拨付比例和收入分享比例对ICT低碳方案提供商最优投入的影响。

给定Gsr= 1. 4,GPr= 0. 5。则政府资助经费拨付比例和收入分享比例对ICT低碳方案提供商最优投入的影响如图2所示。

( 3) 收入分享比例和免税比例对高能耗工业企业最优投入水平与的影响,分别如图3和图4所示。

通过算例数值模拟结果,可清楚看到:( 1)ICT低碳方案提供商的最优投入随着政府资助强度和监管力度的增大而提高,而随着政府资助首期拨付比例和收入分享比例的增加而降低。可见,在协同创新过程中,政府需要确定合理的资助经费首期拨付比例、高能耗工业企业需要确定合理的收入分享比例,才能对ICT低碳方案提供商的研发投入起到最大的激励作用。( 2) 高能耗工业企业的最优投入随着政府免税比例的提高而增加,随着收入分享比例的降低而降低,且当收入分享比例过低时,将不与ICT低碳方案提供商进行合作; 此时要使企业付出同等的投入则需要政府给予更高的免税比例。

4 研究结论与政策建议

从ICT低碳方案提供商与高能耗工业企业协同创新的博弈行为来看,要提高ICT低碳方案协同创新的效率和效果,提高合作各方在协同创新过程中的收益是关键。所以,政府作为ICT低碳方案协同创新的引导者和政策的制定者,不仅需要提供资金支持和政策支持,也需要实施监管支撑,为ICT低碳方案促进低碳经济发展配置良好的外部环境。

( 1) 增加政府对ICT低碳方案提供商的经费资助,但须合理安排经费的首期拨付比例。政府的经费资助对ICT低碳方案提供商增加最优投入具有激励作用,但首期拨付比例过高会诱发ICT低碳方案提供商的投机道德风险,因此需要根据项目自身的特点合理安排经费的先期拨付比例,使有限的经费发挥最大的激励效用。

( 2) 加强政府对ICT低碳方案提供商的监管。在ICT低碳方案协同创新过程中,政府是委托人,ICT低碳方案提供商是代理人。由于政府通过先期调查和评估对于ICT低碳方案提供商拥有的人才、设备、科研能力可获取较多的了解,但难以直接观察到其后期的真实努力程度和投入水平,因此为防范ICT低碳方案提供商可能会出现隐藏行动的道德风险问题,需要政府实施监管,依据其实际投入水平和研发成果的科研和市场价值制定合适的惩罚力度,形成由协同方一起共担合作风险的条约,最大限度的规避道德风险。

协同信息行为 篇4

在产品协同设计过程中,LCPT成员之间就产品结构问题存在紧密与广泛的协同信息交流,最终达成共识并设计出各方都认同的产品,以此指导各自本职工作的开展[1,2]。但在复杂的产品协同设计流程中,准确、合理地解决LCPT组成员之间的协同信息记录和传递问题成为产品协同设计工作能否顺利开展的关键所在[1]。

在产品协同设计过程中,协同信息往往是需要以图形符号与文字描述的方式表达。在当前以2D为主3D为辅的数字化技术状况下,3D模型不具备文字与符号表达能力,解决LCPT成员之间的协同信息记录与交流可通过二种方式:一种是将3D模型转化为2D工程图,并在其上表达这些协同定义信息;另一种是开发专用的图文信息记录与发放平台。前者在多个信息载体条件下,对协同工作的操作与控制具有很大的难度;后者则很难实现协同设计过程与产品数据的集成管理。同时,存在协同设计流程效率低及产品数据共享传递差的问题,将影响协同设计的整体效果。MBD技术的出现将为此提供了一种有效的解决方案。

1 MBD技术的内涵

MBD技术是一个用集成的三维实体模型来完整表达产品定义信息的方法体,它通过图形和文字表达的方式,直接地或通过引用间接地揭示了一个物料项的物理和功能需求,详细规定了三维实体模型中产品尺寸、公差、制造技术要求等产品非几何制造工艺信息的三维表达方法[3,4,5]。MBD建立的产品三维实体模型如图1所示。MBD将产品信息中的几何形状信息与尺寸、公差、工艺信息通过一个完整的三维实体模型来表达,改变了传统由三维实体模型来描述几何形状信息,而用二维工程图来定义尺寸、公差和工艺信息的分步产品数字化定义方法。同时,MBD使三维实体模型作为生产制造过程的唯一依据,改变了传统以工程图为主要制造依据,而三维实体模型仅为辅助参考依据的制造方法。MBD在2003年被ASME批准为机械产品工程模型的定义标准,是一个以三维实体模型作为唯一制造依据的标准体[3,4,5]。

2 MBD驱动的协同设计工作划分

保证以最短时间、最快效率、最低成本研制出新型产品,并保证产品具有符合设计要求的制造质量,是任何工程技术人员与管理人员的共同梦想。同时,也是开展与实施协同设计工作应该达到的总体目标与预期,而MBD技术将为推动这一目标的实现提供重要的保障。MBD技术以标注与属性表达的方法使产品非几何制造信息集成在三维实体模型中,使三维模型成为协同设计过程中产品信息表达的唯一载体。MBD驱动的协同设计工程的基本方式是以MBD模型为核心,通过组建跨部门的产品全生命周期集成开发团队(LCPT),并保证整个研制过程中团队内部成员对产品开发信息的完整记录与高度共享(Cooperated Information Record and Share,CIRS),以协同工作方式开展产品及其相关制造、服务过程的设计,使设计出来的产品不仅具有良好的性能,而且具有很好的可加工性、可装配性、可检测性和可维修性,从而达到并行协同设计的总体目标。LCPT组各成员根据职责分工,在企业信息管理平台的支持下,通过数字化产品定义DPD、数字化预装配DPA、数字化装配过程设计DAS、数字化工装设计DTD及质量保证计划SPC/AQS等工作步骤,得到产品设计及制造过程的完整数据。产品并行协同设计工作划分如图2所示。

3 MBD支持的协同设计流程

在产品协同设计过程中,设计人员与LCPT组中的其它专业人员一起进行产品结构设计,从不同专业角度提出改进产品结构的意见,使设计出来的产品具有更好的使用、制造与维护性能。同时,工艺与工装设计人员根据不同等级的结构设计信息同步开展工艺规划与工装设计等传统在研制下游完成的工作,形成了错综复杂的协同设计工作流程。在以2D为主、3D为辅的多信息载体的数字化技术条件下,实现不同阶段对不同载体信息的记录及其在不同LCPT组成员之间的准确传递、控制非常困难,给一体化研制流程定义与实施控制带来了不利影响。采用MBD制造技术后,MBD模型成为产品几何与非几何信息的唯一载体。因此,MBD模型不仅成为产品设计过程中同一零部件设计对象的唯一输出结果,也成为工艺、工装等部门直接开展工艺和工装设计工作的唯一数据源。同时,MBD模型为实现产品结构设计、工艺设计、工装设计工作的一体化管理创造了技术条件,从而真正形成可操作、可实施的产品协同设计过程,如图3所示。

在MBD技术支持下产品协同设计流程中,结构、工艺、工装设计工作在MBD模型的驱动下形成一个完整的整体。协同设计一方面强调产品及其工艺、工装设计同步进行,使工艺人员、工装人员全面参与产品结构设计,及时向设计部门提供反馈意见并加以修改,使产品结构满足制造工艺性要求,从而减少了设计返工;另一方面,在不同等级的产品结构数据支持下,工艺、工装人员预先开展设计工作,提出工艺、工装设计思路,反馈给结构设计人员,从而使MBD模型具有完整的工艺、工装设计信息,成为后继工艺、工装设计的工作依据。在MBD支持下的协同设计过程中,通过对设计任务的不断分解及各个任务的分布式并行处理,从而协作完成整个复杂的研制工作,结构设计与工艺、工装设计工作几乎同时开始又同时结束。同时,完备的结构数据与工艺工装信息几乎同时生成。

4 产品协同信息及其表达

4.1 产品协同信息

产品协同设计过程中,为了保证各类数据的准确性及协调性,必须在协同设计工作过程中保证LCPT组成员之间的信息交流与协调沟通,使LCPT每位成员在自己的工作成果数据中考虑并满足其它人的信息需求。在协同设计过程中,LCPT组成员之间需要协调的信息主要有结构分离面信息、关键特性信息、工装定位计划信息与测量计划信息。

4.1.1 结构分离面信息

结构分离面分设计分离面与工艺分离面。设计分离面是由设计人员根据使用功能、维护修理、运输方便等方面的需要,将产品划分为许多采用可拆卸连接的部件、段件和组件形成的;而工艺分离面是由工艺人员为了生产的需要将其划分为许多较小而简单的、采用不可拆卸连接的板件和组件形成的。工艺分离面的合理划分具有重要意义。通过合理的划分工艺分离面,可提高装配工作的开敞性,可以达到改善装配工作效率,缩短装配周期,并提高产品的装配质量。同时,由于增加了平行装配工作面,为提高装配工作的机械化和自动化程度创造了条件。在数字化技术条件下,产品结构的设计与工艺分离面通过产品数据管理平台PDM来表达和实现。结构设计人员从结构功能角度划分出设计分离面,并把产品结构数据组织成EBOM形式;而工艺人员从生产角度划分工艺分离面,并将产品结构从EBOM形式调整成PBOM,指导后继的工艺与工装设计工作。

4.1.2 关键特性

关键特性KC(Key Characteristics)是材料、零部件或制造过程的特征,它们的变化对产品的互换协调要求影响最大,进而影响到产品结构配合、性能、服务寿命或可制造性等。通过监控其波动情况可达到防止缺陷产生的目的。它的应用使得产品质量的控制从以检验为基础的质量控制体系转变为预防为基础的质量控制体系。在一个产品的众多协调特征中做出选择是十分困难的。因此,关键特性的定义和选择需由LCPT组共同研讨决定。选择和定义关键特性一般根据经验,包括两方面:一是依据关键特性概念及经验常识定义关键特性;二是依据历史数据资源定义关键特性。另外,可用比较复杂的数学分析方法进行关键特性定义,如损失函数法、相对损失函数法、风险分析法。为了保证高一级的关键特性如总体设计阶段给出的顶级关键特性,必须将这些关键特性沿产品制造树(或产品结构树)向下逐级传递分解,直到分解到零件级,形成树形结构—关键特性树。如果高一级的关键特性出现了波动过大的情况,其原因往往可追溯到低层零部件的波动上,直至关键过程参数。因此,上一层产品的关键特性应分解传递到下一层产品的关键特性上,以使制造者能追溯波动源。当零件级关键特性继续向下分解传递时,可继续找出对关键特性有较大影响的制造工艺参数。

4.1.3 工装定位计划

复杂产品装配过程的主要特点是为保证其形状和尺寸的协调准确度要求,必须用大量体现零件尺寸和形状的专用装配工艺装备来定位零部件空间位置并保证其形状。工装设计人员设计装配工艺装备时,不仅需要关于由工程设计人员设计的装配对象的几何形状与尺寸信息,而且还要关于由制造工艺技术人员制定的装配对象的装配过程及其零部件的具体定位方法,即工装定位计划TIP(Tool Index Plan)。在产品协同设计过程中,装配工装定位计划是在产品结构初步设计阶段,由LCPT组根据装配工作需要组织产品装配工艺结构树并制定出主要装配工艺流程后,进一步提出对装配工艺装备的需求及工装定位计划。工装定位计划制定的依据是产品结构构型,并在其中详细说明装配结构件的定位基准与定位方法,包括结构件基准面、装配配合表面、空间交点孔位、装配孔位置以及重要轮廓外缘等。

4.1.4 测量计划

在对关键特性的波动控制中,需要通过测量才能实现。因此,需要LCPT组对关键特性做出详细的测量计划,以便在制造过程中实施。测量计划包括对产品验收测量(对关键特性的控制点的测量)和工序验收测量(关键特性的检查点测量)。测量计划必须指出详细的测量基准与测量对象,同时包括测量指令并根据需要加上图解,有时需包括测量技巧。另外,应对测量结果绘制相应的统计过程控制图,使任何对过程进行审核的人都能以直观地方式看到这些信息。

4.2 MBD的产品协同定义模式

由于MBD模型独特的非几何信息三维表达能力,使它作为产品结构形状几何信息的载体外,也成为产品非几何制造信息的最好去处。因此,MBD模型具备了在飞机协同设计过程中记录LCPT组协同信息的能力,而且把产品设计信息与协同信息集成在同一个三维空间,LCPT组只需针对与依据同一个对象进行工作,减少了在不同信息环境下转换与操作的繁锁度,成为LCPT组的协同信息记录与交流的理想对象。LCPT组的工程设计人员可以用它来完成全部产品结构形状与制造工艺信息的设计表达工作;LCPT组的工艺计划与工装设计人员则可把工装定位需求信息以标注与属性的方式附加到MBD模型中。类似地,LCPT组也可将关键特性与测量计划信息通过MBD模型来表述。

由于MBD模型包含全部产品结构设计信息,是LCPT组工程设计人员的主要工作对象与设计成果。因此,在通过MBD模型记录协同信息时,需要由工程设计人员负责完成产品结构树调整及关键特性、定位计划、测量计划等相关信息的记录与操作过程,即LCPT组的其他成员根据产品结构与原始MBD模型,分析得出相关协同制造信息需求并传达给工程技术人员,由工程技术人员将这些信息表达在MBD模型中,然后LCPT组再依此MBD模型开展后继研制工作。如此反复,直到完成整个产品研制任务。MBD模型也在研制过程中不断更新、反映着最新产品定义(开发)状态,起到沟通不同工程部门(设计、制造、工艺、质量、服务支持等)意图的作用。LCPT组通过MBD模型实现协同信息定义的方式如图4所示。

4.3 协同信息在MBD模型中的表达

MBD模型强大的非几何信息描述能力为关键特性、定位计划、测量计划等协同信息的描述提供了全新的定义方法。这些协同信息一般由符号与文字说明信息两部分组成,传统只能通过二维工程图或图片并结合文字表达,而在MBD模型中将采用标注与属性联合表达的方式。为保证各类人员在全生命周期中对这些信息的理解一致性,需要制定它们在MBD模型中的统一表达方法与使用规范。

关键特性、定位计划、测量计划等协同信息都与零部件的特定结构几何特征相关。因此,既需要用符号标注的方式标识指出特定的几何结构特征及信息类别,又要对该标识用文本字符串属性进行详细描述说明。符号标注一般采用旗注标识符和包含一个参数的旗注定义联合说明。旗注标识符是用于描述所有零件特征的特殊工程标识符号,一般采用直角五边形。它被放在适当的标注平面中,并用一根导引线指向被描述的关联几何特征。旗注定义是对旗注的文本描述,放在旗注符号中,由信息类别标识与序号两部分组成。每个旗注都需要进行详细描述,这些详细的描述信息放在结构特征树上的有关结点中,并以旗注定义符号标识。如图5是基于CATIA的关键特性定义。关键特性的旗注定义由KC字符后面跟一个字母组成(如KC A),每个关键特性的描述信息都放在以“key characteristics”或“关键特性”标识的产品结构特征树主结点描述说明中。定位计划、测量计划等协同信息的定义与关键特性的定义方法一致。另外,为方便后继人员对这些特殊信息的查找索引,需建立单独的视图与捕获。

5 结论

在产品协同设计过程中,LCPT组成员之间就产品结构定义、加工、装配、检测等存在着大量复杂的协同信息交流与交换,形成复杂的产品协同设计工作流程,准确、快捷、方便地在中记录并传递这些协同信息成为协同设计成功的关键。MBD技术用标注与属性的方式解决了产品非几何制造信息在产品三维数字化实体模型中的表达问题,使三维模型成为了数字化产品定义的唯一载体,也成为产品协同设计过程中协同信息交流与交换的最好载体,有力地促进了产品协同设计技术的开发与应用。

参考文献

[1]周秋忠.MBD技术在大型飞机数字化装配中的应用研究[D].北京:北京航空航天大学,2009.

[2]卢鹄.大型飞机的并行数字化定义技术研究[D].北京:北京航空航天大学,2007.

[3]Y14.41-2003.Digital product de finition data practices[S].NewYork:ASME,2003.

[4]卢鹄,韩爽,范玉青.基于模型的数字化定义技术[J].航空制造技术,2008(3):78-81.

人口信息协同:一场技术革命 篇5

人口信息统筹化管理已经被有关国家部门重点关注。目前在我国共有涉及统计、公安、卫计委、人力资源和社会保障等多个部门对人口信息进行了采集、统计和使用,但是这些信息采集基本上都是以部门为主体各自分开进行的活动,很少能够实现共享和协同,有些数据库成为死库,无法为人所用。随着城镇化升级和人口迁移的浪潮涌来,建立全国统一的人口信息管理制度已经提上日程。

今年7月底,国务院印发《国务院关于进一步推进户籍制度改革的意见》,提出建立城乡统一的户口登记制度。在此基础上,《意见》还特别提出健全人口信息管理制度,加强和完善人口统计调查、全面准备掌握人口规模、人口结构、地区分布等情况,建设和完善覆盖全国人口,以公民身份证为唯一标识,以人口基础信息为基准的国家人口基础信息库,分类完善劳动就业、教育、收入、社保、地产、卫生计生、税务等信息系统,逐步实现跨区域、跨地区信息整合和共享,为制定人口发展战略和政策提供支持,为人口服务和管理提供支撑。

人口信息化与经济社会结构密切相关,掌握人口结构及其空间分布等方面的准确信息,对于调整经济结构、优化生产力布局、促进经济社会协调发展,具有重要意义。李克强总理在考察国家人口与发展研究中心时就谈到了要进一步加强人口信息化建设,努力实现人口信息资源共享,同时要更进一步加强人口战略研究,为科学决策和实际工作提供可靠依据。

我国电子政务“十二五”规划也提出要十分注重整合相关部门的人口信息资源,建立人口信息资源共享和交换的系统平台。全员人口统筹管理信息系统是国家卫计委信息化工程的二期项目(一期工程PADIS)通过相关业务系统标准化及统一人口代码,与教育、科技、公安、民政、人社、财政、文化、卫生、药监等部门共同协商人口信息共享,实现跨部门的资源共享和业务协同,有效支撑多部门合力解决共同面临的社会难题,提升了效率和效能。

在人口信息数据协同的要求下,现有的人口信息管理制度必将出现新的契机。比如流动人口信息如何与教育部门及卫生健康部门的信息实现共享和交互,同时人口领域的信息化越来越多采用了云计算、移动互联网和大数据技术。人口数据库作为政府的重要信息资源,也必将发挥其在各领域的创新性作用,利用人口大数据为社会行业提供数据分析和数据预测也正在成为一种新的尝试。

迎接全员人口大数据时代

自有人类以来,关于信息的记载就同时诞生。从最早的结绳记事到竹简书帛,以及近代的活字印刷及电子信息技术的发展,都为人类文明、繁衍及重要史实进行了记录和传承。随着信息化浪潮的到来,使用全新的数字技术来采集、管理和使用人口数据已经成为常态。

上个世纪80年代以来,很多地方开始有效的采用各种工具为人口统计、分析工作服务,GIS就是这样一种技术。作为国内最早开展人口信息化的省份之一,陕西省就在人口统计中加入了GIS信息,把人口信息和住房信息、地理位置信息结合在一起,为人口信息的集中化、全面化提供了方便。

个人计算机逐渐普及之后,人口信息统计也变得要容易得多。为了全面掌握人口信息数据,在国家电子政务建设过程中,就将人口基础数据库建设作为重要的数据库建设之一,为人口信息共享及应用夯实了基础。

2009年,作为当时的人口和卫生计划生育委员会的重要信息化项目,全国第一个人口宏观管理和决策信息系统(PADIS)通过验收。据国家卫计委人口信息化专家冯方回对记者介绍,这是一个“横到边,纵到底”的人口信息化工程,包括人口信息采集、决策支持、计划生育、人口服务系统等4个应用模块,涵盖了全国32个省市自治区,为流动人口计划生育、扶助资金发放等重点应用提供了支撑。

今天,国内各省大部分已建或者正在启动人口基础信息库(简称“人口库”)的建设,人口数据信息量较大,接入系统种类繁多,数据具有较高的权威性,但数据的应用仍然处于初期发展阶段。2011年国家“十二五”规划提出实施“全员人口统筹管理信息系统”工程,建立人口信息动态采集和更新机制以来,对人口信息数据库的统筹工作要求也越来越高了。

冯方回介绍,随着全员人口统筹信息系统的完善,人口信息的包含范围也越来越多,与人口相关的海量信息也在不断加入进来,但是这些信息必须做到标准化和准确化:人口数据必须要一致,数据要准确,信息要完整,要有相关的业务支撑系统和保障体系。之所以要求如此严格,就是不允许人口信息出现重复现象。同时这些数据信息量要比以前大大增加,有的甚至达到数百项指标,如今它们都已经被纳入到全员人口统筹信息系统建设规划中。

除了大力建设全员人口统筹信息系统,同时进行的还有个人电子病历库、居民健康档案库规划。通常情况下,那些记录了患者和医生大量数据信息的医疗档案,需要经常被调用,而当前医疗体系中各自为政的封闭性特点为这些个人健康信息的共享制造了困难,这也是今天医疗信息化需要突破的瓶颈之一。

“三个数据库之间是相互独立,但是又互相关联”,冯方回介绍,全员人口统筹信息系统将包含有流动人口、计划生育方面的基本信息,实现国家、省级两级集中,覆盖全国13亿人口。电子病历和健康档案目前也计划在北京、上海、浙江等19个省市进行试点,涉及到3700多家医院,其中一期6个省份建立了全省电子病例数据库。

目前全员人口统筹信息系统项目还在调研过程中,正式启动后,未来两年内就会实现,到时候中国有可能成为世界上最大最全的人口数据库拥有者,同时也会在数据使用方面走向共享,和公安、社保、金融等领域实现无缝对接,实现跨地区、跨业务的合作。一旦项目建成,国家级人口数据中心将成为全员人口数据库的枢纽,实现各地区和各领域的互联互通,同时为升级人口数据库提供基础,其他地县级数据库则主要为承载业务提供服务。

加强人口信息共享设计

近年来我国出台了有关政策和文件,针对卫生健康领域的数据信息共享进行了顶层设计。根据“十二五”规划,在“全民健康保障工程”中首次提出了大数据的概念,通过信息整合,实现健康保障大数据;按照国务院推进信息消费的相关文件,在全国试点居民健康卡,通过与社保、医疗、交通及金融领域的IC卡融合,使百姓在持卡就医、报销、支付等方面获得了便利;远程惠民医疗工程目前已经在全国800多家医院试点,在消除医疗信息资源不公平,将优质医疗资源向乡村转移等方面进行了尝试,初步构建起了全国统一的远程医疗体系,并通过医疗云、视联网等技术,为医生和患者提供便利。

自SARS爆发以来,目前全国已经建起3级卫生应急指挥系统,为医疗应急事件的处理提供了支撑;同时中医药信息化平台的建设为中西医信息化发挥了重要作用,具备检监测中心、数据库、中西医电子共享平台等功能,为患者就诊、电话挂号提供帮助。

以上海市为代表的区域人口健康共享工程试点,以集约化、科学化、规范化的原则和方法,实现了上下级医院之间的信息联通,经过在医疗、公共服务、防控体系领域的合作,实现了信息的内外共享,加强了医疗体系的监督和评估。

据数字统计,每年荷兰约有3万人在医院遭遇到本可避免的伤害,其中1700人最终死亡,而在美国一家医疗机构的调查中,每年约有9万人死于医疗事故。专家们认为,这些意外伤害,如果有了电子病历就会得到很好地解决。目前在中国上海,这里也是区域人口健康信息共享的试点城市,同时也是电子病历和居民健康档案做得比较完善的地区之一。

精细化人口管理

随着我国城镇化升级步伐的加快,农村人口向城市转移的趋势越来越明显。据统计,目前我国流动人口数量已经超过2亿人,他们的就业、住房、教育和医疗等情况都会对现有的人口管理制度形成影响。

我国流动人口信息化建设和管理主要由公安等部门来推动,这主要与当前的户籍制度和身份证使用情况相关。随着新型工业化、信息化的发展,已经进入到使用信息技术来实现流动人口精细化管理的新阶段。

深圳是全国流动人口占比例最高的城市,目前实际管理人口已达1800万,而户籍人口只有三百多万,流动人口比例那么高使得城市管理十分困难,不同部门的人口统计数据有时竟然能够相差二、三百万。没有准确的人口信息很多事情很难有效服务和管理,如公安、社保、计生、医疗、教育等,准确的人口信息成为改善城市服务和管理的关键,也是促使市领导下决心推动“织网工程”的一个引爆点。作为综合性电子政务平台,“织网工程”首先是将数据采集工作与城市的网格化管理结合起来,全市共划分了1.6万个网格,按照“一格一员”的模式统一了基层数据采集队伍,总人数远少于各部门分别采集时所需要的人数。采集队伍按规定的周期动态采集网格内的人口、法人、房屋、城市部件以及矛盾纠纷、问题隐患等数据,提高了数据的准确度。

从流动人口信息采集到管理、分析过程中,深圳有关部门采用了最新的移动互联网和数据整合、分析技术,实现了端到端的精确化管理,这在全国至今仍是一个典范。从流动人口管理开始,“织网工程”的第一步是规范整合数据收集渠道,利用手持设备终端尽可能地实现集中的统一地采集,集中采集不仅能减少重复劳动降低调查成本,更重要的是集中采集本身就是一项有效的数据整合措施。“织网工程”将能够统一采集的数据如人口、就业、住址、家庭等相关数据尽量地集中采集,显著提升了数据的整合度。

一直以来由于卫计委主要负责流动人口的计划生育工作,在卫计委主导的全员人口统筹信息系统规划中,也包含了流动人口基本情况、计划生育等方面的指标信息。据了解,目前卫计委已经与公安部全国公民身份证号码查询服务中心合作,积极推动人口信息的相互查询、校验、补充和更新,通过多种形式推进了信息共享工作。

这种共享的趋势在越来越多的领域已经非常明显。比如身份证作为流动人口管理的一个重要证件,也可以作为实现人口卫生健康信息共享的标准代码而广泛推广,这个已经是大家的一种共识。

“如果我们信息化工作可以像身份证那样通过25年的演变成为社会公共的信息源,在各方面得到充分的共享和运用,那么我国的信息化水平就会达到一个新的台阶。”冯方回这样肯定身份证在人口信息化建设中发挥的重要作用。

IT商机

在7月举办的2014年卫生信息技术交流大会上,国家卫计委信息中心主任孟群对外公布了医疗信息化的“46312”架构。其中,“4”代表4级卫生信息平台,分别是:国家级人口健康管理平台,省级人口健康信息平台、地市级人口健康区域信息平台及区县级人口健康区域信息平台;“6”代表6项业务应用,分别是:公共卫生、医疗服务、医疗保障、药品管理、计划生育、综合管理;“3”代表3个基础数据库,分别是:电子健康档案数据库、电子病历数据库和全员人口个案数据库;“1”代表1个融合网络,即人口健康统一网络;最后一个“2”是人口健康信息标准体系和信息安全防护体系。

“随着新一轮全员人口统筹信息系统以及电子病历等系统的推进,国家层面和各地方城市必将迎来新一轮信息化高潮。”冯方回表示,政府部门对人口信息共享和标准化的统一推进,同时海量的人口数据将带来大数据应用的先机,必将为IT产业带来新的商机。

拿居民健康卡来说,目前各地各领域的应用标准不一,无法与金融社保卡功能快速整合,数据支撑能力不足。其中,提升数据支撑能力成为当务之急,由于居民健康卡的应用涉及众多医疗信息的采集、跨区域应用和跨部门信息的整合,传统的IT平台显然无法满足其需求,迫切需要一个更强有力的IT信息平台。

作为全国健康卡试点,今年以,来辽宁省卫生云中心先后部署了四台UIS云计算一体机刀片机箱,每台刀片服务器满配置16台两路CPU服务器,通过H3Cloud云计算平台,实现软硬件一机结合,以构建强大的IT计算资源池,高效灵活的承载了辽宁省各种医疗卫生应用,包括新建的居民健康系统,以及区域卫生相关业务系统,如应急、药采、新农合、综合管理等。

随着云计算和大数据技术的普及,医疗健康行业信息化面临巨大的发展机遇。国内外的IT企业也都在不断探索:苹果发布了healthkit平台;百度打造出Baidudulife平台;中软国际拟携手阿里云为中信21世纪构建医疗信息共享云。同时,海虹控股则与支付宝签署合作协议,重建医疗服务流程,改善就医体验;构建个人医疗费用支付体系;提供健康领域专业理财服务。除此之外,电信于2014年1月27日与Life Watch宣布签署MOU,在未来五年订购价值4亿美元的LifeWatch手机及其他相关服务。4月9日,中国移动累计投入不低于5亿元人民币,打造“移动医疗”大数据应用。

信息资源规划的协同策略与方法 篇6

信息资源规划 (Information Resource Planning, IRP) 是对信息资源的采集、处理、传输和使用, 也就是对信息资源生产消费的产品和过程进行全面的规划, 其核心是运用先进的信息工程和数据管理理论及方法, 建立优化的业务模型、系统功能和数据模型, 形成部门或领域的信息资源管理基础标准, 支持信息共享和业务协同, 为整合信息资源、优化信息流程、重构数据环境、加快信息资源开发利用奠定基础。

信息资源规划是一项战略性、基础性工程。它既可以应用于系统级别的顶层设计, 也可用于整合信息资源、实现信息共享的总体设计。搞好信息资源规划, 是实现一体化综合集成和发挥信息资源作用的重要保障。

一个部门内部的信息资源规划的方法在文献[1]中有很详细的描述, 但在政府机关及大型企业在进行信息资源规划过程中, 往往会遇到这样的问题, 即信息资源规划不单单是一个独立部门的信息资源规划, 往往会涉及不同行政级别不同业务范畴的多个部门 (多级多部门) , 这些部门的业务工作和管理相对独立, 但又互相联系, 因此需要这些部门相互协调、相互配合、共同规划, 并需要将这些部门的信息资源规划成果进行有机组合、共同管理。因此有必要研究一种有效机制和技术方法支持多级多部门协同进行信息资源规划工作, 也就是建立一种协同信息资源规划的方法体系。

2 协同规划的组织策略

2.1 协同组织方式

协同规划的第一步是要确定规划的组织方式, 即明确参与规划的组织结构, 包括确定参与规划的单位以及如何将这些单位有机组织起来进行规划活动。规划组织机构的组成如图2所示, 一般是根据现行的组织机构形式来确定。

组织的基本思路是将参与规划的单位进行分组管理, 一个组就是一个规划组织, 每个组由一个汇总部门和多个相对分支部门组成, 组与组之间、组内的部门与部门之间进行协同规划, 以此构成大的协同网络。其中:

(1) 分支部门, 是进行信息资源规划的最小单位, 一般是规划组织内部的一个实际的业务主管部门, 具有相对独立的管理职权和业务职能, 主要工作是进行本部门的信息资源规划工作, 同时辅助汇总部门进行协同规划。

(2) 汇总部门, 是建立在分支部门之上规划单位, 是分支部门规划成果的汇总单位, 一般对应于一个虚设的业务管理部门, 对于一个实际的业务部门可以既是分支部门, 也是汇总部门, 但在这两种角色中所作的工作是不同的, 汇总部门与所属的分支部门之间是同级汇总关系。

(3) 规划组织, 是指参照实际的机构设置和业务管理范围, 具有独立管理职权和业务职能的, 进行信息资源规划的同级相关的规划单位集合, 一般由一个汇总部门加上其下属的参加规划的分支部门组成, 通常对应实际组织节点树上的一个节点, 既可以包含分支部门和汇总部门, 也可以是一个独立的规划单位, 规划组织的名称一般与汇总部门的名称一致。

2.2 协同方式

在确定规划单位后, 需要确定规划单位之间的关系。规划单位之间除了汇总部门和分支部门的同级汇总关系外, 还存在着一定的隶属关系, 也就是上下级之间的从属关系。规划单位之间的隶属关系遵循实际的业务管理部门之间业务管理的隶属关系。隶属关系包括上级、下级。为了避免隶属关系过于复杂, 隶属关系通过汇总部门来建立, 如汇总部门甲是汇总部门乙的上级, 则表示汇总部门甲所属的各分支部门也是汇总部门乙所属各分支部门的上级, 原则上一个汇总部门只有一个上级部门。对于分支部门的下级单位则通过定义下级单位的方式确定其下属的规划单位。

综上所述, 规划部门可根据现行管理机制, 采取“二横三纵”的协同规划方式 (参见图2) 进行规划。“二横”指两种横向的协同:一是指对同一级规划组织内部各分支部门之间的横向协同, 二是指规划单位与其他规划组织或部门之间的横向协同。“三纵”指3种纵向的协同:一是指同一级规划组织内部各分支部门与汇总部门的纵向协同, 二是指上下级之间两个规划组织之间的纵向协同, 三是指上下级之间纵向业务口即两个分支部门之间的纵向协同。

通过“二横三纵”的协同方式将不同级别不同业务范畴的规划单位有机地协同起来, 共同完成多级多部门的信息资源规划工作, 达到上下统一、横向贯通、成果共享, 形成完整统一的信息资源规划成果体系。

3 规划组织内部的协同规划方法

3.1 规划内容和步骤

规划组织内部的协同规划指一个规划组织内部各规划单位的协同规划, 其基本思路是:分支部门是最小的规划单位, 其规划流程属于单个部门的信息资源规划过程;汇总部门的信息资源规划是建立在分支部门之上的, 其工作主要是协调各分支部门的信息资源规划, 建立各分支部门间共享数据模型和共享基础标准, 其信息资源规划的成果是这些模型和标准与各分支部门的信息资源规划成果的有机组合。其组织级信息资源规划工作流程如图3所示。

下面介绍规划组织内部进行信息资源规划的主要步骤和方法:

3.1.1 确定总体目标和实施计划

首先由汇总部门确定信息资源规划的总体目标, 设置信息资源规划单位, 制定工作进度, 布置规划任务。制定工作进度的目的是设定规划的同步关键点, 在此关键点位检查和同步各分支部门的规划进度, 便于协调各分支部门的规划工作。

3.1.2 分支部门的业务需求分析

接受规划任务后, 各分支部门便可分头进行业务需求分析工作。业务需求分析的基本过程和方法类同单个部门的信息资源规划 (参见文献[1]的相关章节) , 但在以下几方面有所不同:

(1) 规划单位。规划单位是特殊的外单位, 规划单位的来源是汇总部门, 每一个规划单位 (除本单位外) 都可作为一个特殊的外单位出现在分析过程中。

(2) 部门级对外交换用户视图。在进行用户视图分析时需要将各部门之间进行信息交换的用户视图区分开来, 我们将这些视图称为部门级对外交换用户视图。对于每一个分支部门, 部门级对外交换用户视图分为本部门产生的视图和由其他部门产生的视图两大类。对于这两类用户视图需要进行视图提供单位和视图接收单位的对接过程。这种对接过程可由视图提供单位或视图接收单位发起, 一个用户视图可以进行多次对接。

由视图提供单位发起的对接过程: (1) 建立输出给其他规划单位的用户视图; (2) 绘制数据流图, 明确用户视图输出给哪些规划单位, 向这些单位发出一个对接请求; (3) 各接收单位接到请求后, 如确认则接收该用户视图, 绘制有关数据流图, 并将确认信息反馈到提供单位;否则将意见反馈到提供单位。

由视图接收单位发起的对接过程: (1) 建立需要其他规划单位输入的用户视图; (2) 绘制数据流图, 明确用户视图由哪个规划单位输入, 向该规划单位发出一个对接请求; (3) 视图输出规划单位接到请求后, 如确认则接收该用户视图, 绘制有关数据流图, 并将确认信息反馈到提供单位;否则将意见反馈到提供单位。

3.1.3 需求分析成果汇总

在各分支部门业务分析与建模工作基本完成后, 汇集需求分析的成果, 主要工作包括:

(1) 成果汇集, 将各分支部门的业务模型汇集起来;

(2) 部门级对外交换用户视图核查, 对规划单位间交换的用户视图进行核查, 核对对接情况, 发现问题反馈到有关规划单位;

(3) 绘制规划单位间数据流图, 根据各规划单位的数据流图, 为每个规划单位绘制一张该规划单位与其他规划单位之间的输入输出数据流图;

(4) 成果确认, 上述各项工作完成后, 标志需求分析阶段工作的完成。

3.1.4 分支部门的系统建模

需求分析阶段工作完成后, 各分支部门便可分头进行系统建模和信息资源管理基础标准制定工作, 其基本过程和方法同单个部门的信息资源规划 (参见文献[1]的相关章节) , 但在建立本部门数据模型的同时需要建立与其他部门的共享交换模型。由于共享交换模型的建立比较复杂, 将在下一节进行单独描述。

3.1.5 系统建模成果汇总

在各分支部门系统建模工作基本完成后, 汇总部门进行系统建模成果汇总, 形成组织级信息资源规划成果, 主要工作包括:

(1) 组织级共享数据模型建立。根据各分支部门上报的成果, 产生组织级共享信息交换模型、共享信息数据模型。对有问题的部分反馈给各分支部门或与各分支部门协商共同修改绘制。

(2) 组织级基础管理标准制定。组织级信息资源管理基础标准包含基本词标准、类属元素标准、信息分类代码标准和数据元素标准, 汇总部门在上级下发的组织级基础标准的基础上, 从各分支部门上报规划成果中分析、整理、扩充形成组织级信息资源管理基础标准, 本级及下级各分支部门都必须遵守。

3.2 建立共享交换模型

共享交换模型是协同规划的重点, 是指规划部门需要提供给其他部门的信息资源以及需要从其他部门获取的信息资源的交换模型, 也就是用于交换的信息资源的交换模型, 实质上可以理解为信息资源的生产消费过程。因此, 用来交换的信息都存在着生产者和消费者, 通过建立交换信息的生产和消费的链接, 便可体现交换信息资源的生产和消费关系, 我们将这种信息资源生产消费模型作为各规划单位的共享交换模型。

信息资源生产消费模型需要汇总部门和各分支部门共同完成, 首先各分支部门绘制实体生产图, 其目的是说明本部门能提供哪些共享实体, 这些共享实体与部门级实体的关系以及这些共享实体可提供给哪些部门使用, 如图4所示。

另外各分支部门还需绘制实体消费图, 其目的是说明本部门需要哪些部门提供哪些共享实体, 如图5所示。

最后由汇总部门协同各分支部门共同绘制组织级共享实体数据生产消费关系图 (参见图6) , 其体现了一种生产实体、共享实体、消费实体之间的关系, 它是在实体生产图和实体消费图的基础上, 通过生产实体和消费实体的对接, 并形成组织级共享实体而形成的。

4 规划组织之间的协同规划方法

规划组织之间的协同规划指规划单位与本单位所在规划组织之外的规划单位之间的协同规划。这些规划单位之间有的是上下级关系, 有的并没有直接的隶属关系, 需要针对规划单位之间存在的关系来确定如何进行协同规划。

4.1 规划成果的继承和引用

考虑到现实的管理方式, 规划组织之间的协同采取的是一种比较松散的协同方式, 本文借鉴了面向对象方法 (Object-Oriented Method) 的思想和方法, 将规划成果作为“对象”, 成果内容作为“类”, 采取“继承”和“引用”两种方式体现规划组织之间规划成果的相互关系。

(1) 规划成果。规划成果是指规划单位在信息资源规划过程中所产生的各种成果, 其具体形式可归结为各种模型, 这些模型包括业务功能模型、业务数据模型、数据元素模型、信息分类代码模型、系统功能模型、系统数据模型等, 可以将这些模型看成是一个个的“类”, 各规划单位的规划成果就是这些模型的实例, 也就是“对象”。

(2) 继承。面向对象中的继承性是子类自动共享父类之间数据和方法的机制。它由类的派生功能体现。一个类直接继承其他类的全部描述, 同时可修改和扩充。协同规划中的“继承”是指对规划成果的继承, 是对“对象”的继承, 当一个规划单位继承另一单位的规划成果时, 则表明它只能在所继承成果基础上进行扩充, 不能对其进行修改或删除。当所继承的成果发生改变时也应随之改变所继承的部分, 但并不影响其扩充部分。

(3) 引用。协同规划中的“引用”其实是一种拷贝的方式, 当一个规划单位引用另一单位的规划成果时, 只是将所引用的成果复制到本单位的成果中, 然后便脱离了关系, 可以任意修改、扩充和删除。当所继承的成果发生改变时也不影响本单位的成果, 除非再次通过引用替代现有成果。

4.2 上下级规划单位之间的协同规划

有些规划单位之间存在上下级的关系, 上下级之间的信息资源规划成果需要遵循以下原则:

(1) 顶层部门的信息资源管理基础标准是全范围适用的管理标准, 各级各部门的信息资源规划均需遵循该标准。

(2) 各部门的信息资源管理基础标准的适用范围为本部门和隶属部门。

(3) 对于上级部门的信息资源管理基础标准, 采取继承方式加以利用。即必须遵循上级部门的信息资源管理基础标准, 但可根据本部门的管理特点进行扩充。

(4) 上下级之间的数据交换模型, 由上级部门确定, 下级部门必须遵循。

(5) 对于上级部门非强制标准的信息资源规划成果, 可采取引用方式加以利用。即直接将所需的成果复制过来, 根据本部门具体情况进行修改完善, 以适用本部门的需求。

(6) 为了遵循上面所确定的基本原则, 上级规划单位的信息资源规划工作必须先于下级规划单位的信息资源规划工作, 否则无法遵循这些原则。因此, 信息资源规划工作应该是从上到下逐级进行, 这样才能形成一个上下一致、标准规划的信息资源规划成果。

从以上原则可以看出, 上下级单位之间的协同规划重点是明确哪些是下属单位需要遵循的强制标准, 对于这部分内容下级单位必须采取继承的方式以贯彻执行上级的成果, 并与上级成果紧密联系在一起。

4.3 某类业务部门纵向协同规划

对有些具有相同业务的不同级别部门之间的协同规划, 如各级财务部门之间的协同规划, 可以归为规划组织内部的协同规划过程, 具体做法为将某一级的规划发起者作为汇总部门, 其余作为分支部门来进行协同规划。

例如:某个规划部门 (简称部门A) 可以使用协同规划工具进行纵向的协同规划, 在此过程中, 该部门既是规划部门, 也是纵向汇总部门。纵向协同规划产生的成果有3部分:部门A作为纵向汇总部门的汇总成果, 部门A作为规划部门的规划成果, 以及下级规划部门的成果。

这些成果均需要报到部门A所属规划组织的汇总部门, 汇总部门接收部门A上报的成果数据后, 将每一个分支部门的成果加入到自己的成果树的相应节点中 (如本级分支部门、下级规划部门成果, 必要时, 可增加规划组织单位节点) , 对于纵向汇总成果, 则采用加一个与规划部门平级的虚拟节点方式来存放, 以便汇总部门对这些数据进行汇总。部门A及其他纵向协同规划部门的规划成果处理方式同一般规划成果处理过程, 只保留最新的规划成果。

4.4 其他规划组织之间的协同规划

有些规划组织之间虽然没有直接的隶属关系, 但其业务有许多共同之处。如不同城市的城管单位的业务管理模式和内容基本类同。因此在一个部门的信息资源规划工作完成后, 另一个同类型的业务部门可以在其成果的基础上按照本部门的具体实际进行修改, 这样可以极大提高工作效率。

所以, 没有直接隶属关系的规划单位间的协同规划可以存在一个引用的关系, 即规划成果可以互相利用, 直接将所需的成果复制过来, 根据本部门具体情况进行修改完善, 以适用本部门的需求。

5 结束语

本文对多级多部门协同信息资源规划策略和方法进行了深入的研究, 对规划组织、协同方式、具体的方法步骤、协同策略等方面都进行了详细的论述, 并提出了部门间共享交换模型的建立过程和设计方法。这些方法紧贴现行管理体制下信息资源规划的需要, 对政府部门或大型企业开展信息资源规划和信息资源整合工作有一定的指导和借鉴作用。

摘要：政府部门及大型企业的信息资源规划会涉及不同级别不同业务范畴的部门间的协同问题, 本文提出了一种基于“二横三纵”协同方式的信息资源协同规划方法, 能有效支持多级多部门信息资源的总体规划, 为部门和企业信息系统集成和信息资源整合提供有力支撑。

关键词：协同规划,信息资源规划,数据交换

参考文献

[1]高复先.信息资源规划——信息化建设基础工程[M].北京:清华大学出版社, 2002:88-149.

[2][美]马克·普里斯特 (Mark Priestley) .面向对象设计UML实践[M].第2版.北京:清华大学出版社, 2005:146-154.

[3]肖明.信息资源管理[M].北京:电子工业出版社, 2002:95-180.

[4]国家质量监督检验检疫总局.政务信息资源交换体系第1～4部分 (GB/T21062.1～4) [S].2005.

电信信息协同数据仓库结构的研究 篇7

电信行业是较早普遍应用计算机的行业, 多年来积累了大量的客户服务数据。在信息社会的今天, 这些大量的历史数据, 无疑是一笔宝贵的财富。尤其对于电信行业市场竞争日益剧烈的今天, 电信运营企业由原来的中国电信一家, 变成了现在的电信、联通、移动、网通、吉通、铁通等。在各个业务领域内己初步形成多元化的竞争局面。同时, 随着中国加入WTO, 中国的电信运营商将直面全球的电信巨头。在这样的形势下, 正确、及时的做出决策将是企业生存与发展最重要的环节。因此, 电信企业要想在竞争中取胜, 获得更大的效益, 就要更好地利用网络技术、DW技术以及基于此技术的商业智能, 深层次、多角度地挖掘、分析当前和历史的生产业务数据、客户信息、竞争对手的信息等相关环境的多种数据, 发现其内在的规律, 从而得到宝贵的决策支持信息, 以便快速、准确地分析商业问题, 对企业未来的生产计划和长远规划提供理论指导[1]。因此本文研究的重点就是从电信工程作业的全局出发, 建立电信信息协同数据仓库以满足协同式远程电信系统对信息共享和信息管理的需求。

2 电信信息协同数据仓库的体系结构

2.1 电信信息的协同工作模型

电信信息协同工作模式图见图1所示。

在此图中分析了两个电信子公司A和B的综合业务系统协同设计, 此图体现出了电信信息的信息协同。在子公司A和子公司B同时进行电信综合业务设计的时候, 子公司A服务器中的的电信业务数据如果没有满足此设计过程中的需求, 需要通过协同工作服务器发出共享子公司B相关电信业务数据的请求, 协同工作服务器从子公司B中提取子公司A所需要的数据, 并传送给子公司A服务器, 这样通过子公司B信息的共享实现了电信子公司A的的综合业务设计, 两者通过协同工作服务器实现了电信信息的协同;如果在子公司B的电信业务数据设计过程中, 子公司B本身的软件处理不了电信业务数据设计中的数据, 此时需要共享子公司A中的软件来实现子公司B中的电信业务数据设计。

2.2 分布式数据仓库体系结构

分布式数据仓库的形式有许多种, 一种典型结构如图2所示。其中主要包括局部数据仓库和全局数据仓库[2]。

●局部数据仓库

局部数据仓库包含局部站点上历史的和集成的数据, 来源于各自实际运作系统。

●全局数据仓库

全局数据仓库包含的数据范围涉及整个企业或组织, 是整个企业内部公共的、历史的和集成的数据。与局部数据仓库的数据源不同, 全局数据仓库的数据除了来自实际运作系统外, 主要来自局部数据仓库和外部数据源, 不是对局部数据源的简单堆积, 而是对局部数据仓库中的数据的重组、综合和集成后的信息。

2.3 电信信息协同数据仓库的体系结构

根据上面所研究分析的电信信息协同工作模式, 结合分布式数据仓库技术, 建立了对电信信息管理和组织的分布式数据仓库, 提出电信信息协同数据仓库的体系结构, 将其主要分为用户层、应用层、协同工作层、通信层与数据层5个部分, 其基本体系结构见图3所示。

其中:

应用层是整个系统上所有电信信息资源的统筹管理者, 对全局资源进行统一的管理和分配。

协同工作层主要提供文档管理Agent、应用程序共享Agent、协作管理Agent和用户管理Agent;其中应用程序共享Agent负责协调、管理和分布各个多方专家之间的应用共享的信息, 在传输时, 此类信息具有最高的优先级;文档管理Agent主要负责对系统中所有文档进行统一组织和规范化管理。文档由各个协作活动小组来产生, 在电信管理层, 主要是对数据仓库中的所有文档从全局的角度出发进行档案管理, 并统一指定相应的使用权限级别, 包括浏览权、修改权和写权, 以便有效地共享文档资源;协作管理Agent主要负责为所有成员提供通信资源的分配和服务质量的管理等。在传输时, 此类信息有最高的优先级;用户管理Agent主要负责用户组及其权限管理, 针对每一个具体的成员, 由管理层用户建立协作人员帐户及其相关信息。除了常规成员帐户的增、删、修改以及查询之外, 更重要的是需要仔细安排各个成员的角色。电信信息协同数据仓库通过几个Agent之间的通信完成各个成员的协同工作。

数据层是电信信息协同数据仓库的数据源, 它是提供系统运作的底层分布式数据仓库系统。

通信层是根据信息的重要程度, 在有限的网络带宽中采用不同的控制策略来建立全面交流的电信专用多功能研讨厅, 本系统主要采用基于TCP/IP协议的面向连接的具有可靠性的数据信息传输通道。

在此系统中, 每个局部数据仓库的地位是平等的, 系统内任何一个局部数据仓库出现问题也不会影响整个系统的运作, 对于系统的局部数据仓库节点, 它们必须首先向系统管理员提出加入资源提供方的申请, 获得系统管理员的确认后, 才能成为此系统的一个节点 (局部数据仓库) 。

2.4 电信信息协同数据仓库的协同工作模型

电信信息协同数据仓库是由多个Agent和多个人员相互协作完成电信数据的存储和访问。根据上述电信信息协同数据仓库的体系结构模型, 我们可以得到一个多用户多Agent电信信息协同数据仓库系统的协同工作模型, 其具体协同工作模式图如图4所示。

具体工作过程是:用户把操作请求发送给系统Agent后, 系统Agent根据全局Agent派发出多个移动Agent到各个局部数据仓库Agent, 然后移动Agent把操作请求执行的结果通过全局Agent返回给系统Agent, 最后系统Agent把操作结果显示给用户, 实现多用户之间的信息共享。Agent之间通过交互服务器实现彼此之间的消息交换, 多个用户协作完成对分布式数据仓库的操作, 并在结果输出时实现了你见即我见 (WYSIWIS) 。

3 电信信息协同数据仓库的数据模型

3.1 电信信息局部数据仓库数据模型

目前较常用的多维逻辑数据模型有两种:星型模式 (the Star Schema) 和雪花模式 (The Snowflake Schema) [4,5]。我们选择星型模型作为电信经营数据仓库的逻辑模型。针对电信运营对查询和分析要求从业务数据中选择与分析主题相关的事实表。电信信息数据仓库的客户分析是通过分析用户的消费行为而得到的。

对于运营商来说一般不会关心用户的通话细节, 而是关心用户通话的汇总情况, 并且对客户有无呼叫转移到竞争对手的号段以及呼叫转移的次数特别感兴趣。为了提高系统的执行效率只选择某些有需要的对象建立维表。因此在生成面向主题的事实表, 可以将那些与主题无关的内容去掉。例如在用户每月的通话记录中详细地记录了用户的每个呼叫被叫通话时间和单位分钟数等信息。在设计时可以将细节信息汇总成呼叫转移字段。支付年月可以是年、月的层次结构, 这样可以分别按年汇总和按月汇总。可以建立如图5所示的电信信息数据仓库客户消费分析主题模型。

3.2 电信信息全局数据仓库数据模型

全局数据仓库在逻辑上是一个整体, 看不到数据的分布性。在物理上是分布的, 由多个局部数据仓库组成, 全局数据仓库只是对局部数据仓库数据的轻度综合, 其细节数据通过源数据表对应着数据来源。

各子公司的局部数据仓库存储的是对局部决策有意义的数据, 它是从局部的操作型处理中提取数据, 并为局部决策提供支持。总部数据仓库存储的是对全局有意义的数据, 它是从局部数据仓库、自身的局部操作型处理和总公司的操作型环境中提取数据。全局数据仓库和局部数据仓库之间的对应关系通过全局数据仓库中的源数据表来实现。其源数据表 (YSJB) 如表1所示。

这样, 全局数据仓库很容易综合局部数据仓库中的细节数据得到汇总信息, 例如, 总公司的全局数据仓库可以在各个局部数据仓库使用固定通信业务的基础上进行固定通信业务分析, 可通过源数据表中的信息来查看其具体的信息。

5 结束语

数据仓库和CSCW作为新兴的技术, 将其应用在电信工程中, 既可以把各个学科的专家、工程师们的最新技术方法在各个生产现场及时实施, 甚至能接受发明者本人的场外实时指导。这样, 把远在不同地点的任何相关技术与管理专家或软件系统聚集在网上一起协同工作, 就可以花费最少的成本和代价、最快最直接地采用最新电信技术、最安全准确作出决策。

参考文献

[1]某电信运营商.电信业务综合营业帐务系统总体方案.2001年11月

[2]王春花, 黄厚宽.分布式数据仓库技术[J].计算机应用.1999, 19 (10) :100~101

[3]某电信运营商.统一客户资料子系统信息模型.2002年3月

[4]杨燕燕, 梅宏等.数据仓库技术和可复用构件库系统[J].计算机科学, 1999, 5:56~60