Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта

УДК 004.82:004.89 Научная статья Б01: 10.18287/2223-9537-2024-14-1-119-133

Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта

© 2024, И.О. Бондарева

Астраханский государственный технический университет, Астрахань, Россия Аннотация

Предприятия любой сферы, в том числе в транспортно-логистическом секторе, сталкиваются с необходимостью получения конкурентного преимущества за счёт применения инновационных методов управления. К ним можно отнести комплексное использование методов управления организационными системами наряду с применением прогрессивных средств и технологий. Особое внимание уделяется управлению рисками с целью недопущений нежелательных ситуаций. В данной работе впервые представлено описание логико-онтологической модели комплексного применения многоуровневого целеполагания на основе сбалансированной системы показателей и логико-вероятностного моделирования для поддержки принятия решений по управлению рисками грузового порта. В качестве рисков рассматриваются ситуации недостижения целей деятельности грузового порта, включая недостижения нормативных значений показателей. Комплексное использование технологий сбалансированной системы показателей и логико-вероятностного моделирования позволило построить общую концепцию многоуровневого целеполагания. Её основное преимущество заключается в детальной проработке целей компании, подчинённых основной стратегической цели. Это позволяет оказывать влияние на операционные события и получать положительный результат в тактическом и стратегическом планах. Онтологическая модель содержит всю информацию о взаимодействии элементов, влияющих на наступление рисковых событий, и позволяет осуществлять выборку вариантов выхода из рисковой ситуации в соответствии с заданными условиями. Результаты запросов к риск-ориентированной онтологической модели являются вариантами управленческих решений, направленных на снижение рисков в работе грузового порта.

Ключевые слова: логико-онтологическое моделирование, управление рисками, сбалансированная система показателей, многоуровневое целеполагание, принятие решений, грузовой порт.

Цитирование: Бондарева И.О. Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта // Онтология проектирования. 2024. Т.14, №1(51). С.119-133. DOЫ0Л8287/2223-9537-2024-14-1-119-133.

Конфликт интересов: автор заявляет об отсутствии конфликта интересов.

Введение

Наличие большого числа внешних факторов и связей предприятий транспорта, в т.ч. грузовые порты (ГП), приводят к необходимости изыскивать актуальные средства поддержки управленческих решений с целью их эффективной деятельности на рынке. Наличие в данном процессе рисковых ситуаций представляется естественным и крайне нежелательным барьером для планомерного развития [1, 2]. В связи с этим компании заинтересованы в получении инструментария, позволяющего заблаговременно предвидеть подобные ситуации и посредством выработки оптимального управленческого решения ликвидировать риски, не давая им возможность перерасти в глобальные проблемы для целостной организационной системы.

1 Управление рисками ГП на основе многоуровневого целеполагания

Оценивать риски ГП предлагается с использованием концепции многоуровневого целеполагания [3]. В основе данной концепции лежит идея исследования целей ГП путём форму-

лирования генеральной (стратегической) цели с последующей декомпозицией её на детализированные. Высокая степень детализации целей позволяет при необходимости корректировать операционные события с целью получения положительного результата в тактическом и стратегическом планах в долгосрочной перспективе. Многоуровневость целеполагания присутствует в известном методе стратегического управления - сбалансированная система показателей (ССП) [4] и в данной работе - построенной многоуровневой логико-вероятностной (ЛВ) модели рисков ГП. Все цели, поставленные ГП, а также показатели оценки их достижения отражены в построенной ССП [5]. Под рисковыми подразумеваются ситуации, связанные с недостижением сформулированных целей ГП и установленных нормативных значений показателей оценки деятельности ГП. Логические и вероятностные связи между целями различных уровней целеполагания, показателями их оценки, а также связанными с ними рисками отражены в построенной ЛВ модели [6]. Составленные в рамках данной модели сценарии риска в комплексе с логическими и вероятностными моделями риска, связанными с каждой отдельной целью и оценивающими её показателями, могут быть использованы для нахождения явных и неявных причинно-следственных связей, а также выявления степени влияния отдельных составляющих на возможность наступления рисковой ситуации [7]. Устранение потенциального риска на более детализированном уровне позволяет исключить влияние стратегического риска на деятельность ГП [8]. Для связи воедино компонентов концепции управления рисками предлагается в качестве инструмента поддержки принятия решений использовать логико-онтологическую модель, включающую наряду с описанием элементов онтологии логическую интерпретацию взаимосвязей между структурными единицами онтологической модели (ОМ).

2 Логико-онтологическая модель управления рисками ГП

Использование выявленных причинно-следственных связей, обозначенных в построенной ЛВ модели [9, 10], позволило разработать ОМ управления рисками ГП. ОМ позволяет осуществить выборку вариантов выхода из предполагаемой ситуации риска в условиях влияния различных факторов. На основе запросов по конкретным ситуациям с помощью онтологии можно получить рекомендации для принятия управленческих решений.

Созданная ОМ отражает традиционный набор концептов-классов, утверждений, объектных свойств, свойств данных и продукционных правил [11]. Все элементы онтологии связаны на основе знаний о взаимосвязях между рисками, целями, показателями и элементами, входящими в расчёт показателей оценки деятельности ГП.

Онтологию Oqppm «Управление рисками ГП» можно представить в виде следующего упорядоченного набора элементов: Ocprm=<S, Ind>, где S -утверждения, соответствующие уровню схемы онтологии Ocprm, а Ind - множество утверждений, соответствующих индивидам онтологии. Множество S может быть определено кортежем, состоящим из следующих взаимосвязанных элементов: S={SC, S0, S°, S4}, где 5e - множество утверждений, характеризующих классы (концепты) онтологии; - множество утверждений, описывающих объектные свойства, объявленные и используемые в онтологии для формирования связей между концептами; S° - множество утверждений, описывающих свойства данных и S4 - множество аксиом, представляющих основные ограничения для элементов множеств SC, S0, S° [12].

2.1 Описание структурных элементов ОМ

В ОМ Ocprm представлены три независимых родительских класса

SC: SC={SCG, Sci, Scr},

где S'a - родительский класс «Цели», содержащий сведения о целях, выявленных в ГП, SCI -родительский класс «Показатели», содержащий сведения о показателях оценки достижения

цели; я - родительский класс «Риски», содержащий сведения о рисках, с которыми может столкнуться ГП при достижении поставленных целей.

На рисунке 1 показана иерархическая структура классов ОМ. В качестве примеров на рисунке 2 представлены экземпляры классов «Цели» и «Показатели».

Class hierarchy: Thing

Цели

ФПодцели

фУровень_целеполагания

€ 1_уровень_целеполагания € 2_уровень_целеполагания • 3_уровень_целеполагания € 4_уровень_целеполагания Показатели

ФДетализированные_показатели Ф Индикаторы

M По_видам_грузов Ф По_видам_успуг M По_структурным_подразделениям ФРиски

Ф Опера ционные_риски Ф Стратегические_риски Ф Та кти чески е_ри ски

Individuals Individuals

Direct instances: ООеспеч._стабильность_Ш[Е0

♦♦ St]

For: I Цели

Обесп еч ,_ста бн л ьн ость_сбытовой_ра боты

> Оптнмизир._кол-во_рес._порта

> Повы с,_доходн ,_и_п л атежеспособн,

* Повыс._кач-во_погруз.-разгруз._работ » Повыс._квалифик._сотрудннков

> Повыс._ур-нь_взаимод._с_местной_властыо

> П овы с._ур-н ь_ответств._п еред_п отребнтелем

> Повыс,_ур-нь_содействня_охране_окруж._среды

> П овы с._ур-н ь_соц._за щи щ._п е рсон ал а

> Повыс,_ур-нь_соц,_ответственностн_бизнеса

> П овы сить_кон ку рентн осп особн ость

> Повысить_эффект,_исп,_ресурсов

> Своевр._выполн._погруз.-разгруз,_работ

> Сократить_за ви с,_от_вн еш ._за й м ов

Рог: ф Показатели ф Безотказн._погрузкн

♦ Доля_судов_отв._ста н да рта м_эколог.

♦ Затраты_на_обуч._сотрудников ф Кол -во_недов._кл иентов

ф Кол -во_н овы х_кл и ентов ф Кол -во_пост._кл нентов ф Кол-во_утер._при_погрузке_ груза ф Коэф _абсол ютн ой_л иквидности ф Коэф._интенсивного_исп.^оборудования ф Коэф._рентабелыюсти_собственного_ка пит. ф Коэф._фин._независ. ф Коэф._экстенснвного_нсп._о6орудовання ф Обеспеченность_заказамн_в_днях ф Объем_нал ог._отч исл ,_за_п ери од ф О6ъем_соц._отчнсл&ннй_за_пернод ф Проц._погруз._ра6от_выполн._в_срок ф Проц._сотрудннков_квал._кот_соотв._заним._должностн ф Процент_кл._обрат._повторно ф Соотнош._мнн._ЗП_к_прож._миним. ф Соотнош._мин._ЗП_к_средн. ф С редн ее_в ре мя _п о грузки ф Фондоотдача

Рисунок 1 - Иерархическая структура Рисунок 2 - Экземпляры классов «Цели» и «Показатели»

классов онтологической модели

2.1.1 Класс «Цели»

Множество может быть представлено совокупностью: ={GN, Sdg, S2lgs}, т.е. родительский класс «Цели» включает экземпляр GN, соответствующий генеральной цели ГП (повышение конкурентоспособности), а также два дочерних класса: SCDG - «Подцели», содержащий сведения о детализированных целях, а также SCLGS - «Уровень целеполагания», содержащий сведения об уровнях целеполагания, к которым относятся каждая из детализированных целей. Таких уровней выделено четыре: Sclgs={Sc1lgs, Sc2lgs, S°3lgs, S 4lgs}, где S0 ilgs, S0 2LGS, S0 3LGS и S2 4LGS включают детализированные цели с первого по четвёртый уровни целеполагания.

Цель является детализированной тогда и только тогда, когда существует уровень целепо-лагания, к которому данная цель относится: sDg = SG лSLGS или, если класс любого из четырёх

уровней целеполагания содержит в себе данную цель sDg = SG л (SfLGS v SCLGS v SCLGS v SCLGS ), или SCG = (SG л SfLGS ) v (SG л SCLGS ) v (SC л SCLGS ) v (SC л Sc4LOS ). GN находится вне четырёх выделенных уровней целеполагания.

В связи с представлением целей в виде древовидной (многоуровневой) структуры, на вершине которой находится GN, необходимая к достижению и далее декомпозируемая на подцели, которые её поддерживают и обеспечивают, были созданы следующие взаимообратные связи: S°DbG - «подразделяется_на_цель» - связь, представляющая собой разделение цели на подцели, и S°ctG - «объединяется_в_цель» - связь, представляющая собой объединение подцелей в более крупную цель.

В случае, если любая цель может быть уточнена другой целью на более низком уровне, то цель нижнего уровня является подцелью S2Dg для цели верхнего уровня. Таким образом множество целей имеет подмножество подцелей, которые также являются целями, но подцелями их делает наличие отношений S°DbG и SOCtG для соответствующих уровней целеполагания. Справедливы следующие соотношения: SDG = SG л S(°bG ; SG = SDG л SCG. С использованием инструмента Protégé построено дерево целей ГП, представленное на рисунке 3.

Рисунок 3 - Дерево целей грузового порта

Множество элементов класса ^цсз можно представить следующим образом

^Иоз={ОМ1, ОМ2, ОМ3, ОМ4}, где цели: ОМ1 - сократить зависимости от внешних займов, ОМ2 - повысить эффективность использования ресурсов, ОМ3 - повысить уровень социальной ответственности бизнеса, ОМ4 - повысить доходность и платёжеспособность.

Для цели ОМ1 детализирующими целями следующего (второго) уровня являются: ОМ11 -повысить квалификацию сотрудников и ОМ12 - повысить уровень ответственности перед потребителями. Для цели ОМ2 детализирующими целями второго уровня целеполагания являются: ОМ11 и ОМ21 - оптимизировать количество ресурсов ГП. Для ОМ3. ОМ12 и ОМ31 - повысить уровень социальной защищённости персонала. Для ОМ4. ОМ12 и ОМ41 - обеспечить стабильность сбытовой работы. Второй уровень целеполагания представлен следующими экземплярами: ^с21Оз={ОЫц, ОМ12, ОМ21, ОМ31, ОМ41 }.

Третий уровень целеполагания представляет декомпозиция цели ОМ12 на следующие: ОМ11, ОМ121 - повысить уровень содействия охране окружающей среды, ОМ122 - повысить уровень взаимодействия с местной властью, ОМ123 - повысить качество погрузочно-разгрузочных работ. ^3ьоз={ОМп, ОЫш, ОМш, ОМш }.

Четвёртый уровень целеполагания представляет декомпозиция цели ОМ123. Достижение данной цели зависит от подцелей: ОМ11, ОМ121, ОМ21, ОМ122, ОМ1231 - своевременное выполнение погрузочно-разгрузочных работ и ОМ41. &с4ю5={ОЫ11, ОМ121, ОМ21, ОМ122 , ОМ1231 }.

Главная стратегическая цель «Повысить конкурентоспособность», находящаяся на самом верхнем уровне, состоит из подцелей, расположенных на нижних уровнях. Выстраивание чёткой иерархии целей достигается за счёт присвоения связи $°оъо свойства транзитивности. Если имеются произвольные экземпляры ОМ, ОМ1 и ОМ11 класса ^о, и они связаны каким-то свойством оьо класса и если $°оьо обладает характеристикой транзитивности, то из того, что ОМ связана с ОМ1 свойством вт и ОМ1 связана с ОМ11 тем же свойством вт, следует, что ОМ также связана сОМ11 свойством &°оъо'.

-+GN, and GN,

^GN then GN -

GN

I/ ОМ—

Аналогично можно описать взаимосвязи всех остальных детализированных целей с ОМ ГП.

if

if if if

GN -GN -GN -GN -

GN

GN

GN

GN

апЛ апЛ апЛ апЛ

GN1 GN

GN

GN

GN

GN

GN

then then then

GN -GN -GN -

GN

GN

GN

then GN -DbG > GN„

if if if if

GN -GN -GN -GN -

GN

GN

GN

GN

and and and and

GNn GNn

gn123

GN

GN

GN

GN

GN

then GN -

then GN -

then GN -then GN -

GN

GN

GN

GN

В большинстве случаев эти взаимосвязи представляют собой более глубокие соотношения (включают более трёх элементов детализации), например, в ряде случаев связь ОЫ явно определяется через несколько уровней детализации:

if if if

GN-GN -GN -

GN

so

S DbG

GN

if GN-if GN-

and and

S DbG >GN\ and GN and GN-

GN GNl -GN

GN

SDbG

GN

GN

and and and

GN

SO

SDbG

+GN, and GN

SDbG

GN

SDbG

GNn-GNn -gn12 -

-*gnU3

GN

-ая- GN„ then GN SDbG > GN„

SDbG

GN

GN

and GN12 and GNa

На основе разработанной структуры связей и определения их характера осуществлена проверка правильности построения данных связей с помощью машины логического вывода Reasoner. Полученные логические выводы свидетельствуют о корректности ввода данных. На рисунке 4 представлены логические выводы для взаимосвязи стратегической цели со всеми детализирующими. Логические выводы Reasoner показаны в Protégé записями на сером фоне, записи на белом фоне - знания, заложенные в редактор вручную.

2.1.2 Класс «Показатели»

Родительский класс «Показатели» SCI включает факторы оценки достижения целей ГП, каждый из которых соединён с соответствующей целью (целями) отношением SoEg «оценивает_цель», и означает, что фактор оценивает цель: S/ = SG л SEog.

Цель имеет обратную связь SOsbi «оценивает-ся_показателем», которая означает, что цель оценивается указанным фактором: SG = Sf л SSObI.

and GN123-and GN...

122

SO

Sn

then GN-then GN-

SO

S n

GN

SO

S DbG

GN

-GNa3l then GN-

-*GN„ then GN-

- GN

GN

Property assertions: Повысить_конкурентноспособность USUI

Object property assertions

п одра зд ел я ется_н а_цел ь П овы с_доходн_и_п л атежесп особн

подразделяется_на_цель Повыс.ур-ньсоц. ..ответствен ности_бизн еса

подразделиется_на_цель Повыснть_эффект. _исп,_ресурсов

ш подразделяется_на_цель Сократнть_завис. _от_вн еш ._за ймов

подразделяется_на_цель Повыс._ур-нь_соц._защ| _персонала

подразделяется_на_цель Повыс._ур-нь_взаимод. _с_местн ой_вл асгью

подразделяется_на_цель Повыс._квалифик. _сотрудников

подразделяется_на_цель Оптимизир._кол-во_рес._порта

©ООО

оооо оооо оооо

ОО

о

подразделяется_на_цель Своевр._выполн._погруз,-разгруз._работ

подразделяется_на_цель Обеспеч. _стаб ил ьно сть_сб ыто во й_раб оты

подразделяется_на_цель Повыс._ур-нь_ответств. _п еред_п отре б итеп е м

подразделяется_на_цель Повыс._ур-н ь_соде й ствия_охран е_о круж._сре ды

подразделяется_на_цель Повыс._кач-во_погруз.-разгруз.

работ

ОО ОО ОО

Рисунок 4 - Логические выводы инструмента Яеаь'впег (взаимосвязь стратегической цели со всеми детализирующими) Связи $°зы и являются взаимообратными и имеют область значения «Цели - Показатели» и «Показатели - Цели» соответственно. Данные связи имеют свойства асимметричности и иррефлексивности. Свойство асимметричности означает, что связь действует только «в одну сторону», т.е. цель оценивается показателем, но показатель целью оцениваться никогда не будет. Свойство иррефлексивности означает, что действие (связь) никогда не будет направлено на себя, т.е. показатель никогда не будет оценивать самого себя.

Класс «Показатели» имеет следующую структуру: I ={^с Ю1 }, где В1 - дочерний класс «Детализированные показатели», содержащий сведения о детализированных показателях оценки функционирования ГП, а Ю1 - дочерний класс «Индикаторы», на основе которых осуществляется детализация показателей.

Дочерний класс «Индикаторы» Зсю1 подразделяется на три подкласса, отражающих виды детализированных показателей оценки функционирования ГП Зсю1 ={ ^¡ст, Зяз , Зж}, где детализация показателя: З'ст - по видам грузов, Зяз - по видам предоставляемых услуг, З0'¡ж - по структурным подразделениям ГП. На рисунке 5 представлены подклассы и экземпляры класса «Индикаторы».

Индикаторы

По_видам_грузов

♦ Ас&ест

♦ Жел езо_л и сто во е

♦ Жел езо_ш вел л ер

♦ Песок По_видам_успуг

♦ Экспедирование_грузов

♦ Перевал ка_грузов

♦ Хранен и е_грузов П о_стру кту рн ы м_п од раздел ения м

♦ Техн и ч ески й_отдел

♦ Коммерческий_отдел

♦ Отдел_грузовых_операций

♦ Тал ьи а н ски й_отд ел

♦ Обеспечивающие_отделы

♦ Руководство_порта

♦ Складской комплекс_

Description: По_видам_грузов

ibClass Of { 4 Индикаторы

SubClass Of

О

♦ Асбест

♦ Жел езо_л истовое

♦ Железо_швеллер

♦ Песок

sjoint ШЬ п>}

♦ По_видам_услуг О По_структурным_подраздел ениям

Рисунок 5 - Подклассы и экземпляры класса «Индикаторы»

Индикаторы оценки соединены с показателями связью S^di «детализирует_показатель». Это означает, что показатель связью SOCtI «детализируется_ индикатором» (обратная связь SOCI) детализируется на перечисленные индикаторы. Индикатор позволяет детализировать показатель: SCDI = SC л S)I. Показатель связан с индикатором, детализирующим его: sC = sCDI л s)i. Детализированный показатель существует тогда и только тогда, когда есть

индикатор, детализирующий показатель: SCI = SC л S)I л SCDI.

Отношения «детализирует показатель» и «детализируется индикатором» являются взаимообратными, т.е. появление одной из этих связей влечёт обязательное появление другой. В связи с этим справедлива следующая формулировка: детализированный показатель есть

результат детализации показателя индикатором: SC = SC л SC л SJ

DtI •

Помимо описанных простых связей (объектных свойств) в онтологии присутствуют три составные связи: З0 ш «имеет_индикатор», З0 Во1 «зависима_от_показателя» и З0 Воы «зависи-ма_от_индикатора», которые рассматриваются как объектные свойства и носят составной характер. Данные связи созданы для того, чтобы отразить межуровневую зависимость между целями, оценивающими их показателями и индикаторами, напрямую детализирующими эти показатели.

Связь «имеет_индикатор» состоит из цепочки связей «оценивает-

ся_показателем» и ва «детализируется_на_индикатор», объединёнными между собой оператором «о», с помощью которого задаются цепочки свойств; в о^/-терминологии:

З0 ш=< З0 ¿ы о З0 ва>, или в виде логического выражения: = ¿°ь1 а .

Связь З0 Во1 «зависима_от_показателя» означает, что, если цель подразделяется на цель, которая напрямую оценивается показателем, то эта цель будет зависима от показателя (оценивающего цель на нижнем уровне) и состоит из цепочки связей З°Вьо «подразделяет-ся_на_цель» и З0 ЗЬ1 «оценивается_показателем»; в о^/-терминологии: З0' вы=<£°0 ою о

SbI

>

O A SO

1 /\ <Jo>.r

или в виде логического выражения: 80о1 = 8оЬо,

Связь З0 Воы «зависима_от_индикатора» означает, что, если цель подразделяется на цель, которая напрямую оценивается показателем, который в свою очередь детализируется индикатором, то эта цель будет зависима от индикатора (детализирующего показатель на нижнем

о

уровне) и состоит из цепочки связей S°DbG «подразделяется_на_цель», S°sbI «оценивает-ся_показателем» и S0 DtI «детализируется_на_индикатор»; в терминологии owl:

S0 dgdi=<S) пьо o S0 sbi o Dti >, а также

в виде логического выражения

lO ПО , ПО , ПО

Description: имеет_индикатор

SuperProperiy Of

™ оцени ваетсяпоказателеы о дегализируегсянаиндикатор SubPropertyOf: мы еет_мндн кагор

ПО _ оО оО о

SSDoDI ~_SSDbGG *VSSSbI ^VSSDtI*

Цепочки свойств этих связей представлены на рисунке 6.

2.1.3 Класс « Риски»

Родительский класс «Риски» S'r включает в себя дочерние классы [Stsr, Sttr, Stor], где: S°sr - стратегические риски, являющиеся рисками недостижения поставленных целей; Sttr - тактические риски, являющиеся рисками недостижения показателями определённых нормативных значений; S^or - операционные риски, являющиеся рисками недостижения детализированными показателями определённых нормативных значений.

Множество рисков представляет собой либо наличие стратегического риска, либо тактического, либо операционного, т.е. наличие риска на любом из уровней управления является рисковой ситуацией для ГП: SR = SSr v STr v SCr .

Граф построенной онтологии представлен на рисунке 7.

Рисунок 6 - Представление цепочек свойств составных связей

ф Кол-во_уте р._пр М_ПО Грузке_гру3... + ф Объем=налог.._от числ,_ за_ пе р ио д

+ ф Проц._ по rpy3.jp абот=в ыпол н. .. __ + ф Коэф.^фин.=неза вис.

ф Своевр._выполн. _ по груз. - раз гр у...

ного_исп._обору...

ф Фондоотдача

ф Затраты=на=обуч сотрудников

+ ф Соотнош._мин._3 П_К_ЩрОЖ.= МИНИН!...

Риски

Детал изи рован н ы е^ показатели

У ро ве н ь_ це л е пол агания

ф Повью. аур-нь_вз аимод._с_местно...

+ ф Сократить_завис ._от_внеш._займ....

+ ф Повьюить^эффект .^исп.^ресурсов

F ф Повысить^конкур е нт носпосо бност...

ф Кол-во_новых_кл —

Показатели

+ ф Коэф._абсолютно й_ликвидности + ф Среднее=время=п о грузки

+ ф Кол-во=недов._к лиентов + ф Доля_судов_отв. _ ста нда р та м_ э ко...

Цели

Подцели

I_

Индикаторы

ф Повыс._ур~нь_от ветств. _пе ре д_ п..

+ ф Коэф._интенсивн О ГО_И СП -_обо руд..... + ф Объем_соц._отчи слений_за=перио... \\ \ + ф Безотказн._погр узки + ф Повью. _ур-нь_со ц. защищ. персо...

+ ф Ко эф._ рента бель ноет и_собствен н... + ф Кол-во_пост._кп иентов + ф Обеспеченность_ заказам в=днях + ф Повью=доходн=и_ пл атежесп особ н

ф Оптимизир.=кол-

во Jjec._ порта •-- —

ф Повью._ур-нь_со действия охране...

.

ф П0ВЬ»С._у|р-^1Ь_С0

ц._о тве тстве н но... ^ ^ —

ф Повью.=кач-во_п огруз.-разгруз....

ф Соотнош._мин._3 П_к_средн.

ф Проц._сотрудник о в квал. кот со....

ф Процент_кл._обр аТ._повторно

ф Обеспеч._стабил ьность сбытовой....

ф Повью. _к вал ифи сотрудников

Рисунок 7 - Граф онтологической модели управления рисками грузового порта

Дочерние классы «Стратегические риски», «Тактические риски» и «Операционные риски» связаны соответственно с классами «Цели», «Показатели» и «Детализированные показатели» связью - «недостижение». Справедливы следующие выражения:

S0R = SG Л SF ; STR = Sf Л SF ; S0R = SDI Л SF •

Таким образом, связь множества (класса) рисков для ГП непосредственно с классами целей, показателей оценки и детализированных показателей реализуется следующим образом:

S0 = (S0 Л SF) v (S0 Л SF) v (SCN Л SF).

2.1.4 Объектные свойства и свойства данных ОМ

Все перечисленные объектные свойства ОМ представлены на рисунке 8 и описаны сово-

сО_(сО сО сО сО сО сО сО сО сО <Ь ^ купностью О -{л DbG, О CtG, о EG, о Sbl, О DI, О Dtl, О F, О HI, О Dol, О DoDI )•

Построенная онтология не позволяет производить расчёты с числами. Любые числа, внесённые в онтологию, будут являться статичной информацией с типом данных «число». Поэтому изменение параметров, входящих в расчёт каждого из выбранных показателей оценки (включая те, что составляют формулы расчёта), отображается посредством выбора значений «увеличивается», «уменьшается», «без изменения».

Приведённые элементы Data properties используются для описания свойств SD экземпляров класса «Показатели». Основными составляющими данного множества являются следующие вложенные свойства-данные: SD={SDfi}, Sdfi={Sdi}, Sdi ={Sdsi}, где Sdfi представляет свойство данных «Формула показателя», включающее составные элементы (вспомогательные показатели) SDSi, входящие в формулу расчёта и оказывающие влияние на каждый конкретный показатель, соответствующий посредством свойства данных «Показатель» SDi одноимённому классу S i .

Например, свойство данных «общее количество осуществлённых работ» распространяется на элементы класса «Показатели», используется для расчёта показателя, соответствующего по наименованию свойству данных «Процент погрузочных работ, выполненных в срок», а также имеет стандартный тип свойства данных SD «Строка» и принимает одно из значений «увеличивается», «уменьшается», «без изменения». Аналогично свойство данных «общее число клиентов» распространяется на элементы класса «Показатели», используется для расчёта показателя, соответствующего по наименованию свойству данных «Процент клиентов, обратившихся повторно», имеет стандартный тип свойства данных SD «Строка» и принимает одно из значений «увеличивается», «уменьшается», «без изменения». Представление свойств данных показано на рисунке 9. Аналогичным образом определены все показатели онтологии.

topQbjectProperty -I детализирует_показатель I дета л из м р у етс я_н а_ин д и катор •зависима_от_индикатора

• з а в и с и н а_от_п оказателя

и м ерт_инди катор

-I недостижения

»о бъединя ется_в_цель

• оценивает_цель

оценива етс я_п о к а зате л ем

• подразделяеттся_на_цель

Рисунок 8 - Объектные свойства онтологической модели

Рисунок 9 - Представление свойств данных «общее количество осуществленных работ»

и «общее количество клиентов»

Иерархия всех имеющихся элементов Data Properties представлена на рисунке 10.

2.1.5 Ограничения для элементов ОМ

ОМ управления рисками ГП 0срям включает в себя ограничения З4, которые определяют связи между классами и экземплярами. Например, может быть установлено ограничение, гарантирующее, что каждая цель будет состоять из всех целей, находящихся на нижних уровнях, с которыми она связана. В построенной ОМ можно выделить следующие ограничения. 1. Одну цель может оценивать несколько

показателей (отношение «один ко мно-

Sc

гим»): G

sSbI

sc

2. Один показатель может оценивать не-

сколько целей: З

""^да Sc

3. Одна цель может быть подразделена на несколько детализированных целей. Или цель может быть соотнесена с другой целью (включая подцель) отношением «один ко многим» для объектного

свойства

S) : sc

<j DbG-

sDbG

sc

БЬО- 1 ' ~ '

4. Один индикатор может детализировать несколько показателей оценки достижения целей ГП, т.е. любой индикатор соотносится с показателем отношением «один ко многим» для объектного

З0 : С^ , ЗР1 Ч ЗС

З пг- 1-т-» о. .

свойства I

5.

Любой показатель может быть детализирован только по одному из трёх представленных индикаторов детализации, т.е. любой показатель соотносится с индикатором детализации отношением «один к одному» для объектного свойства Спи:

Sc

->« sc. Это же высказыва-

Data property hierarchy: topDataProperty

ь = m

etopDataProperty

t  Формул а_показателя

Безотказность_п огрузки

кол ич_посгупивших_заявок

кол ич_принятых_заявок Доля_судов_отвеч_стандартам_экологич

о6щее_колич_судов_воспольз_причалами_порта

общее_кол ич_судов_воспольз_причалами_порта_соотв_стаид_жологич Затраты_на_о6учение_сотрудников Колич_угерянного_испорчен_при_погрузке_груза

общее_кол им_груза_план

о6щее_кол ич_грузов_фактич_погруженных Кол и ч ество_недовол ьных_кл и ентов Кол и ч ество_новых_кл иентов Кол и ч ество_постоянных_кл иентов Коэффициент_абсолютной_ликвидности

ден ежные_средства теку щи е_обязател ьства финансовые_вложения_краткосрочные Коэффициент_рента6ельности_со6ственного_капитала при6ыль_чистая сред ства_со6ственн ы е Коэффициент_финансовой_независмости а кти вы_со во куп н ы е средства_со6ственн ы е Коэффициент_экстенсивного_использования_оборудования время_факт_фу и кцион и р_м аш и н_и_о6оруд режим иый_фонд_времени_работы_машин_и_о6оруд Коэффцииент_интенсивного_использования_оборудования технически_обосиов_производ_машин_и_о6оруд фа кти ческая_производ_осн_технолог_оборуд Обеспеченность_заказами_в_днях кол ич_за кл н>ч енных_д оговоров среди _дл ит_п ровед_ра 6от_по_одному_д оговору Объем_налоговых_отчислений_за_период Объем_социальных_отчислений_за_период П роц_кл и ентов_о6рати в ш_п о вторн о кл иен1ы_обративш_п овторн о общее_число_кл иентов П роц_п огруз_ра6от_вы п ол н_в_срок

колим_ра6от_выполн_6ез_наруш_сроков_реализ о6щее_кол ич_осущ_ра бот П роц_сотр_квал_кот_соотв_зани м_должн

кол и ч_сотр_ква л и ф_кот_соотв_за и и м_дол жн

о6щее_кол ичество_сотрудников Соотнош_ми н_зп_к_прожит_мин

офиц_размер_прожит_мин_регион а размер_мин_зп Соотнош_ми н_зп_к_средней

размер_мин_зп средний_размер_зп_сотрудиика_гп

Среднее_время_погрузки время_погрузки_о6щее о6щее_колич_выполн_заявок Фондоотдача

стоимость_осн_ср- в стоимость_услуг

Рисунок 10 - Элементы Data Properties

В1 ^ I

ние в логическом выражении для конкретного индикатора содержит строгую дизъюнкцию: ЗС = (з°ш лзсст)0 лзстз )0 л). 6. Каждый риск ГП может являться стратегическим, тактическим, либо операционным, т.е. отдельный экземпляр класса «Риски» может соотноситься только с одним из трёх вариантов: З^ = Зся 0 ЗС 0 ЗСя, З^ = (ЗС л З°Р) 0 (ЗС Л З0) 0 (ЗЩ л З0), где ЗС/ - экземпляр класса «Риски», / = 1,2,..,82 - идентификатор каждого из 82 рисков онтологии (14 стратегических рисков по количеству целей ГП, 22 тактических риска по количеству показателей и 46 операционных рисков по количеству детализированных показателей).

>

да

7. Каждый стратегический риск представляет собой недостижение одной конкретной цели, т.е. любой стратегический риск может соотноситься с конкретной целью отношением

«один к одному» для объектного свойства 8СЗК \--—> \ .

8. Каждый тактический риск представляет собой недостижение одним конкретным показателем нормативного значения, т.е. любой тактический риск может соотноситься с конкретным показателем отношением «один к одному» для объектного свойства

8\ — ^ 1 81 .

9. Каждый операционный риск представляет собой недостижение одним конкретным детализированным показателем нормативного значения, т.е. любой операционный риск может соотноситься с конкретным детализированным показателем отношением «один к

одному» для объектного свойства \--—> \ .

10. Цель, не являющаяся GN, т.е. любая подцель, может принадлежать только одному из четырёх уровней целеполагания: Б1^ \->\ . Логическое выражение описания экземпляра класса и связанное с ним ограничение имеют вид:

Бстк = 8 л Бсшав)  8 л Бсла&)  8 л )  8 л ), где - экземпляр класса «Подцели», т.е. конкретная подцель, к = 1,2,..,13 - идентификатор каждой из 13 детализированных целей (подцелей) онтологии.

3 Средства поддержки принятия решений по управлению рисками ГП

В разработанной ОМ учитываются и дублируются причинно-следственные связи между элементами многоуровневого целеполагания, особое внимание уделено процессу управления рисками. ОМ включает классы, отношения и ограничения, которые определяют предметную область, тем самым устанавливает единую терминологию для совместного использования в задаче «Управление рисками ГП». ОМ реализована в редакторе онтологий Protégé, использующем язык OWL (англ. Web Ontology Language) [13, 14].

Посредством запроса Query (class expression), представленного на рисунке 11, можно выяснить, на какие цели может повлиять возможное к реализации решение «Увеличить затраты на обучение сотрудников тальманского отдела» [15].

Рисунок 11 - Запрос DL Query и результат работы выборки

Первая часть запроса позволяет осуществить выборку по всем целям, зависимым от индикатора со значением «Тальманский отдел», и в то же время зависимым от показателя со значением «Затраты на обучение сотрудников». Вторая часть запроса обеспечивает отбор по всем целям, которые непосредственно могут быть оценены показателем «Затраты на обучение сотрудников» и имеют индикатор «Тальманский отдел». Обе части запроса объединяет логический оператор «ИЛИ». Таким образом, данный запрос позволяет отобрать все цели, которые были бы зависимы от параметров «Затраты на обучение сотрудников» и «Тальманский отдел». Каждый из представленных результатов имеет объяснение, на основе каких логических суждений этот результат попал в выборку. Например, объяснения для цели «Сократить зависимость от внешних результатов», предоставленные инструментом Кеа&опет, показаны на рисунке 12.

I Explanation for Сократить_завис,_от_внеш._займов Туре ((зависима_от_индикатора value Тальманский_отдел) and (зависима_от_показателя value Затраты_на_о6уч._сотрудников]) or ((имеет_индикато...

Show regular justifications • All justifications С Show laconic justifications О Limit justifications to

оОъединяется_в_цель inverseoi подразделяется_на_цель

подразделяется_на_цель о оценивается_показателем о детализируется_на_индикатор SubPropertyOf: зависима_от_индикатора

6) Transitive: объединяется_в_цепь

7) п од разд ел я ется_н а_цел ь о оценивается_показателем SubPropertyOf: зависима_от_показателя Затраты_на_обуч._сотрудников оценивает_цель Повыс._квапифик._сотрудников

Повыс._ур-нь_ответств._перед_потре6ителем подразделяется_на_цель Повыс._кач-во_погруз.-разгруз._работ Затраты_н а_обуч._сотрудни ков детапизи руется_на_и иди като р Тал ь м анский_отдеп

In 3 Other jLIStifir:Litiuns

In ALL other justifications _

In 3 other justifications ^^

In ALL other justifications ^^

In ALL other justifications ^^

In 3 other j u stificatiо n s Ф

In 4 other justifications Q

? I

Explanation 10 П Display laconic explanation

Explanation for: Сократить_завис._от_внеш._эаймов Туре (Сзависима_от_индикатора value Тальманский_отдел) and (зависима_от_показателя value Затраты_на_обуч .сотрудников)) or ((имеет_индикатор value Тал

1) оценивает_цель InverseOf оценивается_показателем In ALL other justifications в

2) Повыс._кач-во_погруз.-разгруз._работподразделяется_на_цель Повыс._квапифик._сотрудников In 3 other justifications О

3) Сократить_завис._от_внеш._займовподразделяется_на_цель Повыс._ур-нь_ответств._перед_потребителем In 7 other justifications ©

4) объединяется_в_цель InverseOf подраздепяется_на_цепь In 3 other justifications о

5) подразделяется_на_цель о оценивается_показателем о детализируется_на_индикатор SubPropertyOf: зависима_от_индикатора In ALL other justifications ©

6) Transitive: объединяется_в_цель In 3 other justifications о

7) Проц._сотрудников_квал._кот_соотв._заним._должности оценивает_цепь Повыс._квалифик._сотрудников In 4 other justifications о

8) Проц._сотрудников_квал ._кот_соотв._зан им _должности детапизи руется_на_инди като р Тал ь м анский_отдеп In 4 otherjustifications о

9) подразделяется_на_цель о оценивается_показателем SubPropertyOf: зависима_от_показателя In ALL otherjustifications о

10) Затраты_на_обуч._сотрудников оценивает_цель Повыс._квалифик._сотрудников In ALL otherjustifications 0

11) Повыс._ур-нь_ответств._перед_потребителем подразделяется_на_цель Повыс._кач-во_погруз.-разгруз._работ In 3 otherjustifications •

Рисунок 12 - Инструмент Reasoner. Объяснение полученного результата выборки

В случаях, когда не известно каким образом необходимо повлиять на тот или иной показатель, можно воспользоваться функцией «SPARQL Query» [16], которая позволяет делать запросы к RDF файлу. В данном случае SPARQL Query используется для выборки по показателям Data properties, показанным на рисунке 10, и их значениям.

Например, для того, чтобы узнать, какие цели зависят от показателей «Коэффициент абсолютной ликвидности» и «Коэффициент интенсивного использования оборудования» и что можно сделать с показателями расчёта коэффициентов, в DL Query делается выборка по нескольким показателям. Пример запроса в DL Query и его результат, представленные на рисунке 13, показывают, что совместное изменение этих двух коэффициентов повлияет на такие цели, как «Повысить доходность и платёжеспособность» и «Повысить конкурентоспособность».

С помощью SPARQL Query можно сделать запрос о значениях показателей (см. рисунок 14). В результате получено, что для увеличения показателя «Коэффициент интенсивного использования оборудования» необходимо сократить значение параметра «Технически обоснованная производительность машин и оборудования» и увеличить значение параметра «Фактическая производительность основного технологического оборудования».

Query

[| Execute] Add to ontology]

Query results

Instances

♦ noBbi c_flo xoflH_H_n n a rewecn ocoBh

♦ I! O 8bl CHTb_K OH KypeHTHOCnOCObHOCTb

Рисунок 13 - Результат работы выборки

Аналогично был сформирован запрос о показателе «Коэффициент абсолютной ликвидности». Результат запроса позволил сделать вывод о том, что для того, чтобы «Коэффициент абсолютной ликвидности» увеличился, необходимо увеличить «Денежные средства» и «Финансовые краткосрочные вложения» и погасить «Текущие обязательства». Исходя из результатов запросов следует, что, увеличив, например, показатель «Фактическое производительность основного технологического оборудования ГП» и уменьшив «Текущие обязательства», можно повысить «Доходность и платежеспособность ГП», тем самым повлиять на ОМ компании - повышение конкурентоспособности.

Рисунок 14 - Результат запроса в SPARQL Query

Для принятия решений по управлению рисками ГП ОМ позволяет получить конкретные рекомендации по корректировке значения показателя путём изменения значений индикаторов, детализирующих данный показатель, корректировки количества используемых ресурсов, осуществляющих бизнес-процесс в ГП и т.п.

Заключение

В статье представлено описание взаимосвязей между элементами разработанной ОМ, в основе которой лежит многоуровневое целеполагание. Управление рисками ГП осуществляется с позиции рассмотрения в качестве рисковых событий ситуации недостижения поставленных целей и недостижения показателями оценки деятельности ГП нормативных значений. Особое внимание уделено описанию входящих в состав ОМ концептов-классов, объектных свойств, свойств данных, связей, логическим ограничениям, а также технологии реализации запросов к ОМ. На основе запросов к разработанной риск-ориентированной ОМ можно осуществлять выборку возможных решений для выхода из прогнозируемых рисковых ситуаций в соответствии с изменяющимися условиями функционирования ГП.

Список источников

[1] Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Управление корпоративными рисками и шансами. СПб., 2010. 125 с.

[2] Ho M.W., Ho (David) K.H. Risk management in large physical infrastructure investments: the context of seaport infrastructure development and investment. Maritime Econom. Log., 2006, no. 8 (2), p.140-168. D01:10.1057/PALGRAVE.MEL.9100153.

[3] Пригожин А.И. Цели и ценности: Новые методы работы с будущим: Философия и теория построения целей предпринимателей, организаций, социумов и новейшие методы поиска и формулирования целей разного масштаба. Руководителям. Консультантам. Коучам. Изд. 2, испр. и доп. URSS. 2023. 440 с.

[4] Чернышева К.С., Колетвинова Е.Ю. Каскадирование целей в стратегическом управлении: опыт группы компаний Black Star // Вестник университета правительства Москвы. 2020. № 4 (50). С.36-40.

[5] Protalinsky O., Khanova A., Bondareva I., Averianova K., Khanova Y. Cognitive Model of the Balanced Score-card of Manufacturing Systems. Recent Research in Control Engineering and Decision Making. ICIT 2020. Studies in Systems, Decision and Control. Springer, Cham., 2021, vol. 337. D0I:10.1007/978-3-030-65283-8_47.

[6] Solozhentsev E. Logic and probabilistic risk models for management of innovations system of country. International Journal of Risk Assessment and Management, 2015, vol. 18, iss. 3-4, p.237-255. D0I:10.1504/IJRAM.2015.071211.

[7] Соложенцев Е.Д. Технологии управления риском в структурно-сложных системах. СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т аэрокосм. приборостроения, 2013. 435 с.

[8] Solozhentsev E., Karasev V. Hybrid logical and probabilistic models for management of socioeconomic safety. International Journal of Risk Assessment and Management, 2018. Vol. 21, Issue 1-2: P.89-110. DOI: 10.1504/IJRAM.2018.090258.

[9] Бондарева И.О. Комплексный анализ рисков грузового порта на основе логико-вероятностного и имитационного моделирования // Известия Юго-Западного государственного университета. 2020. Т.24. № 4. С.91-106.

[10] Bondareva, I., Khanova, A.A. Multi-level Management of Organizational Systems on the Basis of Risk Cascading, Logical-Probabilistic Modeling and Simulation. Studies in Systems, Decision and Control, vol 416. Springer, Cham. 2022. P. 157-166. DOI: 10.1007/978-3-030-95112-_13.

[11] Анисимов О.В., Коробко В.А., Догадов А.С., Зюзина А.Д. Способ формирования дескриптивной модели процесса оперативного восстановления изделий ВВТ группировки ПВО на основе онтологий // Наукоёмкие технологии в космических исследованиях Земли. 2020. Т. 12. № 3. C.30-46. DOI: 10.36724/2409-54192020-12-3-30-46.

[12] Uschold M., Gruninger M. Ontologies: Principles, methods and applications. Knowledge Engineering Review, 1996. 11(2), Р.93-136.

[13] Noy N.F., McGuinness D.L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Technical Report. Stanford Knowledge Systems Laboratory, 2001. 25 p.

[14] Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. СПб: Изд-во СПб ГУ ИТМО, 2007. 62 с.

[15] Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. 222 с.

[16] Gomez-Perez A., Fernandez-Lopez M., Concho O. Ontological engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-commerce and the semantic web. Springer-Verlag London Limited, 2004. 404 p.

Сведения об авторе

Бондарева Ирина Олеговна, 1984 г. рождения. Окончила Астраханский государственный технический университет в 2007 г., к.т.н. (2010). Заведующая кафедрой «Прикладная информатика», доцент кафедры «Прикладная информатика» Астраханского государственного технического университета. В списке научных трудов более 70 работ в области компьютерного моделирования и поддержки принятия решений по управлению организационными системами. Author ID (РИНЦ): 763592; Author ID (Scopus): 57220203960. i.o.bondareva@mail.ru.

Поступила в редакцию 26.12.2023, после рецензирования 10.01.2024. Принята к публикации 2.02.2024.

Scientific article DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-1-119-133

Logical ontological modeling of cargo port risk management

© 2024, I.O. Bondareva

Astrakhan State Technical University, Astrakhan, Russia Abstract

Enterprises in any field, including those in the transport and logistics sector, are faced with the need to gain a competitive advantage through the use of innovative management methods. These include the integrated use of methods for managing organizational systems along with the use of advanced tools and technologies. Particular attention is paid to risk management in order to prevent undesirable situations. This paper is the first to present a description of a logical ontological model for the integrated application of multi-level goal setting based on a balanced scorecard (BSC) and logical probabilistic (LP) modeling to support decision-making on cargo port risk management. Situations of failure to achieve the goals of the cargo port, including failure to achieve standard values of indicators, are considered as risks. The integrated use of BSC and LP modeling technologies made it possible to build a general concept of multi-level goal setting. Its main advantage lies in the detailed elaboration of the company's goals, which are subordinated to the main strategic goal. This makes it possible to influence operational events and obtain positive results in tactical and strategic plans. The ontological model contains all the information about the components interaction that influence the risk events and makes it possible to select options for exiting a risk situation in accordance with specified conditions. The results of queries to a risk-oriented ontological model are options for management decisions aimed at reducing risks in the operation of a cargo port.

Keywords: logical ontological modeling, risk management, balanced scorecard, multi-level goal setting, decision making, cargo port.

For citation: Bondareva IO. Logical ontological modeling of cargo port risk management [In Russian]. Ontology of designing. 2024;14(1): 119-133. DOI:10.18287/2223-9537-2024-14-1-119-133.

Conflict of interest: The author declares no conflict of interest.

List of figures

Figure 1 - Hierarchical structure of ontological model classes Figure 2 - Instances of the "Goals" and "Indicators" classes Figure 3 - Tree of the cargo port objectives

Figure 4 - Logical conclusions of the Reasoner tool

Figure 5 - Subclasses and instances of the "Indicators" class

Figure 6 - Representation of compound link property chains

Figure 7 - Graph of the ontological model of cargo port risk management

Figure 8 - Object properties of the ontological model

Figure 9 - Data property view of the "total number of completed works" and "total number of clients"

Figure 10 - Data properties elements

Figure 11 - DL Query and the result of the selection

Figure 12 - Reasoner tool. Explanation of the resulting sample result

Figure 13 - Result of sampling

Figure 14 - Query result in SPARQL Query

References

[1] Nedosekin AO, Abdulaeva ZI. Management of corporate risks and chances: training course [In Russian]. St. Petersburg, 2010. 125 p.

[2] Ho MW, Ho (David) KH. Risk management in large physical infrastructure investments: the context of seaport infrastructure development and investment. Maritime Econom. Log., 2006; 8(2): 140-168. D01:10.1057/palgrave.mel.9100153.

[3] Prigozhin AI. Goals and values: New methods of working with the future: Philosophy and theory of building goals for entrepreneurs, organizations, societies and the latest methods of searching and formulating goals of different scales. To managers. Consultants. For coaches. Ed. 2, rev. and additional URSS. 2023. 440 p.

[4] Chernysheva KS, Koletvinova EYu. Cascading goals in strategic management: the experience of the Black Star group of companies [In Russian]. Bulletin of the Moscow Government University. 2020; 4(50): 36-40.

[5] Protalinsky O, Khanova A., Bondareva I, Averianova K, Khanova Y. Cognitive Model of the Balanced Scorecard of Manufacturing Systems. Recent Research in Control Engineering and Decision Making. ICIT 2020. Studies in Systems, Decision and Control. Springer, Cham., 2021, vol. 337. D0I:10.1007/978-3-030-65283-8_47.

[6] Solozhentsev E. Logic and probabilistic risk models for management of innovations system of country. International Journal of Risk Assessment and Management, 2015, vol. 18, iss. 3-4, pp. 237-255. D0I:10.1504/IJRAM.2015.071211.

[7] Solozhentsev ED. Risk management technologies in structurally complex systems: textbook [In Russian]. St. Petersburg: GUAP, 2013. 435 p.

[8] Solozhentsev E, Karasev V. Hybrid logical and probabilistic models for management of socioeconomic safety. International Journal of Risk Assessment and Management, 2018; 21(1-2): 89-110. DOI: 10.1504/IJRAM.2018.090258.

[9] Bondareva IO. Comprehensive risk analysis of a cargo port based on logical probabilistic and simulation modeling [In Russian]. In: News of the South-West State University. 2020; 24(4): 91-106.

[10] Bondareva, I., Khanova, A.A. Multi-level Management of Organizational Systems on the Basis of Risk Cascading, Logical Probabilistic Modeling and Simulation. Studies in Systems, Decision and Control, vol 416. Springer, Cham. 2022. P. 157-166. DOI: 10.1007/978-3-030-95112-_13

[11] Anisimov OV, Korobko VA, Dogadov AS, Zyuzina AD. A method for forming a descriptive model of the process of operational restoration of weapons and military equipment of an air defense group based on ontologies [In Russian]. In: Science-intensive technologies in space research of the Earth. 2020; 12(3): 30-46. D0I:10.36724/2409-5419-2020-12-3-30-46.

[12] Uschold M, Gruninger M. Ontologies: Principles, methods and applications. Knowledge Engineering Review, 1996; 11(2): 93-136.

[13] Noy NF, McGuinness DL. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Technical Report. Stanford Knowledge Systems Laboratory, 2001. 25p.

[14] Muromtsev DI. Ontological knowledge engineering in the Protégé system [In Russian]. St. Petersburg: Publishing house of St. Petersburg State University of ITMO, 2007. 62 p.

[15] Lapshin VA. Ontologies in computer systems [In Russian]. M.: Scientific world, 2010. 222 p.

[16] Gomez-Perez A, Fernandez-Lopez M, Concho O. Ontological engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-commerce and the semantic web. Springer-Verlag London Limited, 2004. 404 p.

About the author

Irina Olegovna Bondareva (b. 1984) graduated from the Astrakhan State Technical University in 2007, PhD (2010). She is the Head of the Department of Applied Informatics and an Associate Professor of the Department of Applied Informatics at the Astrakhan State Technical University. The list of scientific papers includes more than 70 works in the field of computer modeling and decision support for managing organizational systems. Author ID (RSCI): 763592; Author ID (Scopus): 57220203960. i.o.bondareva@mail.ru.

Received December 26, 2023. Revised January 10, 2024. Accepted February 2, 2024.