Когнитивное моделирование оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятия

М.Ю. Денисов, А.И. Долженко, Е.Н. Ефимов

КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛЕКТРОННЫХ БИЗНЕС-ОТНОШЕНИЙ ПРЕДПРИЯТИЯ Аннотация

Рассматриваются особенности оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятий. Выполнены обобщения возможных внутренних (корпоративные) и внешних (глобальные) эффектов предприятия при ведении бизнеса в сетевой электронной среде. Предложена когнитивная модель оценки эффективности электронных бизнес-отношений, которая позволяет объединить элементы внутренней и внешней экономической среды предприятия в единую систему, проанализировать систему в целом и отдельные ее компоненты, не теряя взаимосвязей между ними, учесть в модели прямые и косвенные факторы эффективности.

Annotation

They are considered particularities of the estimation to efficiency electronic business-

2012 № 1

Вестник Ростовского государственного экономического университета

relations enterprise. The executed generalization possible internal (corporative) and external (global) effect enterprises at conduct of the business in network electronic ambience. It Is Offered cognitive model of the estimation to efficiency electronic business-relations, which allows to unite the elements internal and external economic ambience of the enterprise in united system, analyze the system as a whole and separate her(its) components, not losing intercoupling between them, take into account in models direct and indirect factors to efficiency.

Ключевые слова

Эффективность, электронные бизнес-отношения, когнитивное моделирование

Keywords

Efficiency, electronic business-relations,

Постановка проблемы. Расцвет идеологии создания корпоративных информационных систем (КИС) пришелся на 1980-е годы. Тогда же исследователи экономической эффективности обнаружили так называемый "парадокс производительности": в результате внедрения сетевых информационных технологий на предприятиях, не связанных с информационным и компьютерным бизнесом, рост производительности труда не соответствовал ожиданиям. Новые исследования дали объяснение этому парадоксу: эффект от внедрения информационных систем (ИС) проявляется в большей степени в другом качестве, на-пример,в ускорении экономического роста, увеличении потребительской ценности производимого продукта, качестве принимаемых решений. Фактически значительная доля эффекта образуется от опосредованного влияния автоматизации и информатизации экономического управления на предприятии.

Экономическим информационным системам (ЭИС) присущ ряд особенностей: в системах соединяются довольно разнородные компоненты (средства вычислительной техники и связи, программное и информационное обеспечение, пользователи);количество параметров систем и факторов, влияющих на их выбор, проектирование и эксплуатацию ЭИС, достаточно велико;значительная

cognitive modeling

доля факторов имеют качественную характеристику, в результате чего, при построении традиционных численных моделей, данные факторы, как правило, выпадают из рассмотрения; имеет место многоаспектность влияний различных факторов на происходящие в ЭИС процессы и их взаимосвязанность[1].

Внедрение сетевых информационных технологий в практику экономической деятельности затрагивает самые разные аспекты ведения хозяйства. В силу новизны использования Internet-технологий в практике хозяйственной деятельности предприятий не существует единой методологии определения эффективности Internet-проектов предприятий. Решение принимается в каждом конкретном случае в зависимости от реальных обстоятельств. Например, доход от оборота электронного магазина превышает расходы на его создание и поддержание, или размещение коммерческого предложения на сайте, стоимостью 5 тыс. дол. приносит заказ на 50 тыс. дол., или, благодаря верно разработанной стратегии продвижения предприятия в Internet, появляются клиенты в новых, перспективных регионах.

Обобщения возможных внутренних (корпоративные) и внешних (глобальные) эффектовпредприятия при ведении бизнеса в сетевой электронной среде приведены в табл.1. [2, 3].

Таблица 1. Внутренние и внешние эффекты сетевого бизнеса предприятий

Виды эффекта Корпоративные Глобальные

1. Совершенствование информационноэкономического пространства (ИЭП) предприятия (информационно-маркетинговый эффект) Уменьшается ограничивающий фактор географического распределения участников совместной деятельности. Для устранения информационного переполнения создаются специальные системы оперативной информации. Возникают более широкие возможности проведения разнообразных маркетинговых исследований. Новые преимущества для международных корпораций с широкой географией отделений, для фирм с гибкой структурой и для виртуальных корпораций. ИЭП предприятия имеет свойство “управляемой прозрачности” - извне доступны только разрешенные информационные ресурсы предприятия. а доступ к внешним ресурсам практически не ограничивается.

2. Совместное формирование ресурсов (сетевой эффект) Внутренние корпоративные сети дают возможность сотрудникам оперативно влиять на оценку ситуации, вносить свой вклад в ее обсуждение и принятие решений. Формируется единое ИЭП поставщиков, производителей и потребителей, предприятие (или фирма) получает возможность управлять спросом.

3. Действенная координация (синергический эффект) Увеличение экономической отдачи от деятельности предприятия в сети. Повышение качества координации работ для различных производственных конфигура-ций.Изменение структуры внутрифирменных затрат. Становится дешевле передавать часть работы на исполнение временным сотрудникам или внешним компаниям. Организация связей позволяет имитировать в реальном времени экономические решения с большим количеством участников. В результате повышается точность решений и улучшается координация в процессе их реализации.

4. Экономия операционных расходов и на перемещениях (логистический эффект) Сетевые технологии снижают затраты на формирование и поддержание внутренней информационной среды предприятия. Повышение эффективности взаимодействия с потенциальными покупателями и потребителями продукции или услуг. Формирование нового имиджа предприятия.

Анализвозможных эффектов электронных бизнес-отношений показывает, что имеются как количественные, так и качественные показатели деятельности исследуемых процессов. Возникает необходимость учетапрямого

влияния факторов на показатели, выбранные для оценки эффективности.

Если прямой эффект электронных бизнес-отношений достаточно просто может быть оценен, то косвенный эффект определяется в основном на основе экспертных оценок, что существенно снижает его качество и достоверность.

Вариант решения. Когнитивные

модели оценки эффективности электронных бизнес-отношений позволяю-тобъединить элементы внутренней и внешней экономической среды предприятия в единую систему, а также проанализировать систему в целом и отдельные ее компоненты, не теряя взаимосвязей между ними.

Обычно применяется следующая последовательность когнитивного моделирования:

определение начальных условий, тенденций, характеризующих развитие ситуации на данном этапе, что необходимо для адекватности модельного сценария реальной ситуации;

задание целевых желаемых направлений (увеличение, уменьшение) и силы (слабо, сильно) изменения тенденций процессов в ситуации;

выбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной или желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию;

выбор комплекса возможных воздействий (мероприятий, факторов) на ситуацию, силу и направленность которых необходимо определить;

выбор наблюдаемых факторов (индикаторов), характеризующих развитие ситуации, осуществляется в зависимости от целей анализа и желания пользователя.

Простейшей когнитивной моделью является знаковый ориентированный граф - когнитивная карта:

О = <¥, Е>

где: V - множество вершин,

вершины VieV, /=1, 2,..., к являются

элементами изучаемой системы - факторами эффективности электронных бизнес-отношений; Е - множество дуг, дуги е^єЕ, і]= 1, 2, ..., N отражают взаимосвязь между вершинами ^и V] (положительная связь - при увеличении значения одного фактора увеличивается значение другого, отрицательная связь -при увеличении значения одного фактора уменьшается значение другого и наоборот).

Когнитивная карта является результатом познавательно-целевой

структуризации знаний о факторах эффективности электронных бизнес-отношений предприятия и внешней среде, позволяющей выявить и систематизировать внутренние и внешние факторы, которые имеют количественную и качественную определенность, (вершины V), а также установить причинноследственные связи (дуги Є]) между ними.

Построенный ориентированный граф отражает влияние факторов с учетом установленных экспертами весов дуг ^(например, из интервала от -10 до +10). Веса дуг могут быть установлены на основании функциональной зависимости (при ее наличии), а также как коэффициент Ь] из линейной регрессионной зависимости факторов типа у] = а+ Ьхі.

В результате проведенного выше анализа факторов эффективности создания системы электронных бизнес-отношений экспертным методом были определены концепты и связи между ними (табл. 2 и 3).

Таблица 2.Концепты модели

Обозначения Краткое описание

VI Информационно-маркетинговый и сетевой эффект

У2 Синергический эффект

V3 Логистический эффект

Продолжение таблицы 2

V4 Количество агентов сетевого взаимодействия

У5 Число заказов, получаемых через Internet

V6 Сервисное обслуживание и поддержка потребителей через сеть

V7 Целевая аудитория

V8 Инвестиционная привлекательность предприятия

V.9 Качество менеджмента (принятия решений) на предприятии

VI0 Конкурентное преимущество предприятия

VII Масштаб ведения бизнеса

У’12 Затраты на приобретение и реализацию товаров и услуг

V13 Рекламные возможности

V14 Инвестиции в создание сетевой архитектуры информационных технологий

V15 Текущие расходы на поддержку сетевой ИТ-архитектуры

V16 Трансакционные издержки

v17 Риски ведения бизнеса в Internetе

В модели определены три ключевых показателя эффективности бизнес-отношений: информационно-

маркетинговый и сетевой эффект (как ИЭП предприятия); синергический эффект (как экономический результат дея-

тельности); логистический эффект (как издержки предприятия).

Ниже на рис. 1 приведена когнитивная модель для оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятия.

Таблица 3. Когнитивная карта модели

Vl + + + - + -

V2

Vз

V4 +

V5 +

V6 +

V7 +

V8 +

V9 + +

Vl0 +

Vl1 + + + + + + +

v12 +

Vl3 + +

Vl4 + -

Vl5 + -

Vl6 +

v17 - - +

Следующим этапом является моделирование возможных импульсных процессов в вершинах V построенной

карты при внесении возмущающих воздействий (импульсов д= ±1) и вариациях функционала преобразования дуг

когнитивной карты/х х, elj).Для построения и анализа когнитивной модели использован программный комплекс CogMap.

Импульсный процесс на графе может быть описан формулой, предложенной Ф.С. Робертсом [4]:

х (п +1) = х (п) + '£/(х., X., ^ )Р (п)+01 (п+1),

VJe=elJе

где х.(п), х(п+1) - значение параметра х. в вершине V. в моменты моделирования пи п+1 соответственно; Дх.,

х, eiJ) - функционал преобразования дуг когнитивной карты (в частном случае это может быть функцией /,или весовым коэффициентом wij), где х., - пара-метрывершин vi,xJ, - параметрывершин V,, вершины ViJGV,ІJ = 1, 2,., к , elJ - дуга, отражающая взаимосвязь между вершинами vi и Vj, дуги е^еЕ, i,j= 1, 2, ., Ы; Pj - значение импульса в вершине V/; 0.(п) - возмущающие воздействия, поступающие в вершины V.

Ме нел:*не HT.VS, О

Рис. 1. Когнитивная модель для оценки эффективности электронных бизнес-отношений предприятия

Реализация данного этапа осуществляется путем определения перечня возможных управляющих воздействий

на внутренние источники факторов и последующего анализа сценариев возможного развития ситуаций под воздей-

ствием моделируемых возмущений.

Импульсное моделирование при внесении возмущающих воздействий qi в вершины когнитивной карты (V-) позволяет получить достаточное количество реализаций случайных процессов. Наличие таких реализаций позволяет поставить и решить задачу оптимума номинала, предложенную Д.В. Свечар-ником для анализа экономических ситуаций, по выбору «лучшего» импульсного процесса, который в дальнейшем может быть принят в качестве желаемой стратегии развития исследуемого объекта.

Если имеется достаточное количество статистических или экспертных данных о возможных количественных значениях воздействий (например, объем инвестиции, объем производства), тогда при интерпретации результатов можно говорить о конкретном количественном изменении параметров вершины графа. В данном случае, импульсное моделирование или сценарный анализ производится для анализа возможной динамики развития исследуемого процесса. Веса дуг графа при качественном моделировании сценариев

развития объекта не задаются, а импульсы полагают равными +1 или -1; в этом случае результаты импульсного моделирования отражают лишь возможные тенденции развития процесса.

Таким образом, под влиянием различных возмущений значения переменных в вершинах графа могут изменяться; сигнал, поступивший в одну из вершин, распространяется по цепочке на остальные, усиливаясь или затухая.

В результате импульсного моделирования (7 этапов) получен следующий сценарий развития процесса (график на рис. 2).

На графике видно, что вначале для получения экономического результата (у2) необходимо произвести определенные затраты (^) для создания и поддержания сетевой инфраструктуры (у1), которые в последующем (для поддержания деятельности предприятия в условиях сетевой среды) остаются на относительно низком уровне, даже несколько снижаются в зависимости от анализируемых факторов. Все это подтверждает интуитивные соображения об эффективности создания ИЭП предприятия в сетевой среде.

Рис.2. Динамика показателей v1, v2иv3 моделируемого процесса

Некоторые выводы.

Применение системы когнитивного моделирования значительно расширяет аналитические возможности проектировщиков ^¿-ориентированных

ИС, позволяет генерировать решения в запутанной ситуации. Когнитивная модель при этом позволяет выполнить сценарий (прогноз) развития ситуации и синтезировать комплекс мероприятий для достижения необходимого изменения состояния проблемной ситуации.

Основноедостоинство когнитивного моделирования оценок эффектив-ностизаключается в том, что появляется возможность учесть как количественные, так и качественные показатели деятельности исследуемых процессов. Таким образом, учитываются прямое (количественное) и косвенное (качественное) влияние факторов на показатели, выбранные для оценки эффективности. Это позволяет существенно более полно описать проблемную область и получаемый при этом эффект от реализации тех или иных мероприятий или проектов. До этого эффективность ЭИС на предприятиях практически всегда оценивалась в прямом (количественном) измерении.

Библиографический список

1.Ефимов Е.Н. Когнитивное моделирование в решении проблем создания и эксплуатации экономических информационных систем //Информационные системы, экономика, управление трудом и производством /Уч.записки/РГЭУ, Вып.9. - Ростов-на-Дону: РГЭУ

«РИНХ», 2005. - с. 78-83.

2.Ефимов Е.Н., Фоменко Н.М. Интегра-

ция предприятий в электронный сетевой бизнес: экономико-математический

анализ: Монография. - Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ», 2009.

3.Петропавлов И. А. Развитие сетевых форм организации экономики в современных хозяйственных системах. Авто-реф. дисс. ... д.э.н.: 08.00.05 - Москва, 2006.

4.Робертс Ф.С., Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. Пер. с англ. М.: Наука, 1986.

Bibliographic list

1.Efimov E.N. Cognitive modeling in decision of the problems of the creation and usages of the economic information systems //Information systems, economy, labour management and production / Scientist of the note /RSEU, Issue 9. - Rostov-on-Don: RSEU "RIPF", 2005. - s. 78-83.

2.Efimov E.N., Fomenko N.M. The Inte-

gration enterprise in electronic network business: economic and mathematical

analysis: Monograph - Rostov-on-Don: RSEU " RIPF", 2009.

3.Petropavlov I.A. The Development of the network forms to organizations of the economy in modern economic system. Av-toref. diss. d.e.n.: 08.00.05 - Moscow, 2006.

4. Roberts F.S., Discrete mathematical models with exhibits to social, biological and ecological problem. Translation with english M.: Science, 1986.