СПОСОБ СОЗДАНИЯ, ХРАНЕНИЯ, РЕДАКТИРОВАНИЯ И АКТУАЛИЗАЦИИ МЕТАДАННЫХ, ОПИСЫВАЮЩИХ ИЗДЕЛИЯ КАБЕЛЬНО-ПРОВОДНИКОВОЙ ПРОДУКЦИИ
METHOD OF CREATING, STORING, EDITING AND UPDATING METADATA DESCRIBING PRODUCTS OF CABLE-CONDUCTOR PRODUCTS

Изобретение относится к области информационных технологий и может найти применение для обработки, хранения, анализа и представления данных об изделиях кабельно-проводниковой продукции.
Способ включает в себя методики, алгоритмы и структуры данных, предназначенные для создания, хранения, редактирования, поддержания в актуальном состоянии метаданных, исчерпывающе описывающих изделия кабельно-проводниковой продукции в соответствии с нормативно-технической документацией для кодирования таких изделий и внесения в иерархо-фасетный классификатор, а также сопоставления этих изделий кодам сторонних – в т.ч. государственных, отраслевых и прочих – классификаторов; формализованное описание таких структур данных для включения их в электронном виде во вновь разрабатываемые нормативные документы (ГОСТы и ТУ) в качестве электронного дубликата данных.
Известен способ поиска данных об объектах в различных базах данных, заключающийся в том, что формирование поисковых запросов производят динамически на основании метаданных, описывающих тип, состав, структуру и принадлежность баз данных, а также сведений, указанных в сформированном пакете данных пользовательского запроса, определяя необходимый набор действий, последовательность их выполнения, необходимый перечень устройств для выполнения, а также уровень доступа на выполнение. Непосредственно в базах данных последовательно выполняют сформированные запросы и составляют список идентификаторов найденных объектов, удовлетворяющих условиям поиска, а для получения и объединения информации также на основании метаданных, описывающих базы данных, динамически формируют последовательность запросов к базам данных для получения и трансформации в единый формат информации по найденным в разных базах данных объектам, используя принцип группировки по типам объектов (по патенту RU2396593, кл. G06F 17/00, опубл. 10.08.10).
Известный способ описывает только алгоритм поиска объектов на основании метаданных, но не описывает способы создания, хранения, редактирования и актуализации.
Известен способ классификации деталей по группам обрабатываемости по их геометрическим параметрам, который включает: анализ геометрии деталей, создание компьютерной модели и хранение компьютерной модели в системе как некоторое математическое описание и отображение на экране в виде пространственного объекта, при этом созданную или полученную компьютерную модель используют для распознавания геометрических составляющих детали: плоских, криволинейных поверхностей, отверстий, карманов и пазов, а на основе полученных данных производят классификацию модели по группам обрабатываемости (по патенту RU2540795, кл. G06G 7/48, G06F 17/00, опубл. 10.02.15).
Недостатком данного решения является то, что известный способ классифицирует нестандартные детали и непригоден для классификации стандартизованной продукции с проверкой её соответствия ГОСТ и ТУ.
Известен программно-технический комплекс автоматизации системы каталогизации предметов снабжения Вооруженных Сил Российской Федерации, состоящий из серверов, рабочих станций, криптошлюза и шлюза безопасности с локальной вычислительной сетью (ЛВС), по которым передается информация пользователей, что ПТК разделен на два сегмента, работающих самостоятельно, независимо друг от друга, - первый сегмент, предназначенный для обработки информации, не содержащей сведения, составляющие государственную тайну, и включающий серверы для формирования и ведения каталога предметов снабжения ВС РФ с анализом предметов снабжения ВС РФ, и второй сегмент, предназначенный для обработки информации, содержащей сведения, составляющие государственную тайну, и включающий серверы для формирования и ведения каталога предметов снабжения ВС РФ с анализом предметов снабжения ВС РФ, рабочие станции, МФУ, при этом взаимодействие в первом сегменте между рабочими станциями и серверами происходит посредством ЛВС, а второй сегмент находится в закрытом контуре и взаимодействие между серверами и рабочими станциями происходит только через ЛВС.
Недостатком данного решения является его сложность, связанная с необходимостью дополнительной защиты данных, а также отсутствие формализованных представлений структур метаданных и алгоритмов их обработки.
Технический результат, на достижение которого направлено предлагаемое изобретение, заключается в повышении точности классификатора и сокращении трудоемкости при его разработке, поддержанию и внедрению.
Указанный технический результат достигается тем, что реализован способ создания, хранения, редактирования и актуализации метаданных, описывающих изделия кабельно-проводниковой промышленности, который заключается в структурировании метаданных по следующим группам:
- группы продукции, представляющие собой совокупность позиций, обладающих сходными классификационными свойствами, в том числе группы продукции, входящий в один нормативный документ;
- фасеты, представляющие собой перечень свойств, исчерпывающе описывающий классификационные признаки каждой единицы продукции с детализацией, соответствующей детализации описания в регламентирующем данную продукцию нормативном документе;
- значения фасетов, представляющие собой полный перечень конкретных значений свойств, предусмотренных для данных свойств в регламентирующем данную продукцию нормативном документе
- допустимые сочетания значений фасетов, представляющие собой только те сочетания, которые предусмотрены в регламентирующем данную продукцию нормативном документе;
- структура кода классификатора, представляющая собой правила формирования кода по метаданным;
- структура условного обозначения продукции, привязанного к фасетам и их значениям;
- структуры групп сторонних классификаторов и привязка к ним всех вышеперечисленных структур также в виде метаданных – т.е. перечня групп, свойств групп, конкретных значений и допустимых их сочетаний, определяющие позиции продукции, которые относятся к соответствующей группе стороннего классификатора;
методика заключается в определении правил:
- выделения одноуровневого перечня групп в соответствии с нормативном документом;
- разделения всех свойств, описывающих изделия кабельно-проводниковой продукции в регламентирующем данную продукцию нормативном документе – на классификационные (фасеты) и прочие - на основании анализа указанных в документе примеров формирования условного обозначения;
- определения всех указанных в регламентирующем данную продукцию нормативном документе значений свойств;
- формирования полной исчерпывающей матрицы взаимосвязей всех значений всех классификационных свойств.
структурирование происходит за счет выполнения следующих алгоритмов:
- алгоритм формирования кодов и условных обозначений по метаданным, позволяющий преобразовать перечисленные выше метаданные в перечень кодов продукции, обеспечивая гарантированное однозначное соответствие описанных в метаданных свойств и их конкретных значений, условного обозначения продукции, в соответствии с нормативным документом и сформированным кодом;алгоритмы проверки метаданных, обеспечивающие формальные проверки метаданных на взаимонепротиворечивость, и также на соответствие выбранным метаданным прочих групп;
- алгоритм привязки позиций продукции к группам сторонних классификаторов по метаданным, позволяющий установить по вышеперечисленным метаданным соответствие конкретных позиций продукции конкретной группе стороннего классификатора.
Создание структур данных и алгоритмов их обработки согласно предложенному изобретению позволяет добиться следующих результатов:
- гарантировать формирование полного и однозначного перечня всех единиц продукции, описанных в регламентирующем данную продукцию нормативном документе (ГОСТе , ТУ, ТТ и т.п.), при этом гарантированно исключить попадание в этот перечень продукции, не подходящей под параметры нормативного документа;
- гарантировать полноту и непротиворечивость описания этой продукции;
- гарантировать полное соответствие условного наименования продукции в строгом соответствии с нормативным документом, и сформированного кода;
- обеспечить внесение в перечень и/или описания позиций продукции изменения, вносимые разработчиками в соответствующие нормативные документы – обеспечивая при этом в отношении изменений все вышеперечисленные гарантии;
- установить соответствие каждой единице закодированной продукции группам сторонних классификаторов (межгосударственных, государственных, отраслевых и прочих).
Подготовка метаданных выполняется в матричной (N-разрядной, N-мерной) структуре, что позволяет сократить количество обрабатываемых данных по сравнению с построением линейных перечней продукции в тысячи раз. Также это позволяет осуществлять подготовку данных в максимально удобной для восприятия человеком табличной структуре, в том числе в виде электронных таблиц (в частности, формата MS Excel) с последующей загрузкой этих таблиц в базу данных. Благодаря вышеперечисленному, становится возможным осуществлять независимую подготовку и/или перепроверку данных разными экспертами, что позволяет полностью исключить «человеческий фактор». Все это позволяет повысить точность классификатора кабельно-проводниковой продукции (КПП) и снизить трудоемкость его разработки поддержки и внедрения.
Мета-классификатор это:
- методология,
- продуманная форма ввода и визуализации данных (многомерная матрица),
- алгоритмы обработки введенной информации.
Методология заключается в выделении отдельного, самого важного,  процесса ввода и верификации данных по КПП из ГОСТов и ТУ. Ввод производится технологами (исполнителями) в интуитивно понятной форме. При этом контроль правильности ввода происходит до генерации полного списка маркоразмеров.
Форма для ввода представляет из себя многомерную матрицу, в ячейках которой на пересечении строк-групп марок и столбцов-классификационных свойств находятся не значения, а массивы допустимых значений. При этом значения вводятся в привычном технологам виде – строками, цифрами, обозначениями и т.п.
Алгоритмы позволяют обрабатывать эту матрицу динамически, при этом число свойств, то есть число столбцов, не ограничено. Результатом обработки является полный список допустимых маркоразмеров КПП с нормализованным наименованием в соответствии с требованиями НТД. Кроме того, возможно использование дублирующего ввода с автоматическим сравнением результатов и выделением расхождений.
В основе изобретения находится сама идея использования матрицы (формы для ввода) в виде информационного кластера («облака», «пучка»), который содержит массив допустимых значений. На основе этой матрицы присваивается уникальный код, позволяющий обрабатывать эту информацию в «облаке» / «пучке» динамически. Результатом такой обработки является полный список допустимых макроразмеров кабельно-проводниковой продукции, соответствующих нормативно-технической документации.
Если в настоящее время поиск необходимого к закупке кабеля осуществляется на основании ТУ и ГОСТ, при этом у каждого производителя КПП своя номенклатура и потенциальному заказчику трудно определить что необходимо, равно как и производителям КПП сложно участвовать в тендерах на поставку КПП, т.к. приходится каждый раз сопоставлять требования НТД, с имеющейся номенклатурой и со свойствами кабеля (сечение и количество жил, температурные требования, экран, напряжение и проч.), то при вводе данных в разработанную инновационную матрицу такой поиск осуществляется автоматически и за гораздо меньшее время.
Эффект от применения способа возникает за счёт сжатия информации в десятки раз. При этом обратное выведение данных при необходимости автоматически осуществляется в форме нормального, не сокращённого текста.
В качестве вспомогательных, поясняющих материалов, иллюстрирующих изобретение, предлагаются фигуры 1 и 2.
На фигуре 1 приведён условный пример заполненной матричной таблицы; на фигуре 2 – визуальное  представление N-мерной матрицы.
Решение может быть реализовано в виде программно-аппаратного  комплекса, построенного по клиент-серверной технологии. Серверная часть представляет собой сервер баз данных, работающий на СУБД Oracle плюс сервер приложений, работающий под управлением ОС Linux, развернутые на компьютере  Dell  PowerEdge R730 2xIntel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v3 @ 2.50GHz RAM 384GB. Клиентская часть реализована в виде «тонкого клиента», что позволяет ей работать на ПК под управлением ОС Windows (версий XP и выше); также имеется Web-интерфейс, который позволяет работать также при помощи мобильных устройств (планшетов, смартфонов) на ОС Win CE, Android, iOS.
Таким образом, решения, используемые в изобретении, обеспечивают достижение технического результата.