Поддержка взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия

УДК 681.3

А. В. Иващенко

ПОДДЕРЖКА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ ПРЕДПРИЯТИЯ

Аннотация. Рассматриваются вопросы повышения эффективности поддержки принятия согласованных решений на основе данных единого информационного пространства промышленного предприятия путем применения опыта организации виртуальных сообществ.

Ключевые слова: единое информационное пространство, виртуальное сообщество, поддержка принятия решений.

Abstract. This paper describes an approach to increase an efficiency of cooperative decision making support on the basis of solid information space data based on reuse of the experience of virtual communities’ automotive management.

Keywords: solid information space, virtual community, decision making support.

Введение

Автоматизация современного промышленного предприятия в соответствии с современными тенденциями [1] включает создание единого информационного пространства (ЕИП), обеспечивающего знаниями всех участников процессов проектирования и производства. При этом создается гетерогенная интегрированная информационная среда, которая обеспечивает поддержку принятия решений по управлению предприятием. Таким образом, изменяется роль единого информационного пространства, которое становится источником управляющих воздействий, обусловленных имеющимися знаниями.

Эта роль может быть определена в виде виртуального круглого стола [2] предприятия, объединяющего всех лиц, принимающих решение, и влияющего как на оперативность и своевременность этих решений, так и их содержание. Это обусловлено, в частности, высокой динамикой процесса принятия решений, которые зависят от порядка рассмотрения и согласования различных вариантов, наличия или отсутствия информации о происходящих событиях и различий точек зрения и стратегий лиц, принимающих решения.

Данный подход приводит к переосмыслению известных задач организации информационного обеспечения конструкторской и технологической подготовки производства, планирования производственных процессов и обеспечения безопасности предприятия.

В связи с этим актуальной является задача организации эффективного взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия - лиц, принимающих решения по управлению основными и вспомогательными процессами.

В данной статье предлагается использование опыта организации виртуальных сообществ пользователей телекоммуникационных технологий [3] для решения поставленной задачи. В первом разделе кратко упоминаются существующие направления ее решения и приводится обоснование возможности использования виртуального круглого стола для обеспечения взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия.

Во втором разделе описывается модель отслеживания поведения пользователей интегрированной информационной среды на основе тегирования, а третий раздел содержит описание практических результатов.

1. Обеспечение согласованного принятия решений на основе данных единого информационного пространства

Классическое представление структуры единого информационного пространства предусматривает традиционную схему декомпозиции его на интегрированные друг с другом составляющие, обеспечивающие информационную поддержку разных этапов жизненного цикла изделия. На каждом этапе структурно содержимое ЕИП обычно представляется в виде графа, вершинами которого являются некоторые информационные объекты (элементы конструкторской и технологической документации, ресурсов и заказов), а ребрами - семантические отношения между ними. Такое представление хорошо показало себя на практике, а развитие его позволило строить сложные базы знаний в виде онтологий [4, 5].

Однако стоит отметить, что наряду с универсальностью и эффективностью этого механизма представления знаний на практике его использование затруднено в связи с двумя аспектами: базовые онтологии, описывающие основные знания о предметной области и бизнес-процессах, требуют хорошей подготовки конструкторов онтологий, а частные представления знаний, получившие названия «сцен», обычно строятся автоматически, в связи с чем человеку отследить и произвести анализ всех взаимосвязей довольно сложно.

Такая тенденция вполне закономерна и наблюдалась многими при развитии телекоммуникационных технологий сети Интернет. Множественная взаимосвязь элементов базы знаний - информационных объектов, представленных в виде сайтов, позволила, с одной стороны, обеспечить описание различных вопросов, а с другой стороны, привела к сложности получения адекватных ответов на создаваемые информационные запросы.

На наш взгляд, аналогичная ситуация складывается и на крупных производственных предприятиях - большой объем распределенной базы знаний, призванной изначально облегчить работу с информацией, приведет к затруднениям поиска и анализа требуемых сведений. Решением этой проблемы может стать совершенствование бизнес-процессов в части согласования и организации согласованного поиска и утверждения актуальных сведений, однако это может снизить весь эффект, полученный от построения ЕИП.

Согласно основным принципам концепции CALS [1] единое информационное пространство предприятия должно содержать актуальную и достоверную информацию обо всех этапах жизненного цикла изделия. На основе анализа изменения этой информации принимаются решения, которые также отражаются в информационном пространстве. Таким образом, интегрированная информационная среда предприятия постоянно развивается под воздействием событий, данные о которых поступают извне с учетом накопленных знаний о производственных процессах.

Управление таким развитием включает различные задачи: управление структурой ЕИП с целью обеспечения наиболее быстрой работы с информацией, выявление закономерностей, позволяющее находить «похожие» данные, и на основе их анализа формулировать логические выводы, воспроизведение новых знаний на основе существующих и т.п.

Одним из важных аспектов каждой из этих проблем является отслеживание деятельности пользователей по обработке этих знаний. Это достаточно сложная задача, в решении которой достигнуты существенные результаты [6]. Однако в новых условиях некоторые проблемы вновь приобретают актуальность [7].

В условиях постоянной изменчивости информационного пространства (как его структуры, так и содержимого) в реальном времени основным источником сведений о возникающих событиях являются различной квалификации сотрудники предприятия. На производственном предприятии это инженеры, руководители подразделений и даже рабочие, которые, будучи оснащенными современным оборудованием, могут сообщать о текущем состоянии производства с рабочего места. В логистике, отличающейся более высокой динамикой, эти данные поступают от складских рабочих, водителей, менеджеров и заказчиков.

В силу большого объема знаний и постоянных корректировок бизнес-процессов, координация такого взаимодействия представляется достаточно сложной. Для ее решения можно предложить алгоритмы, основанные на обобщенном представлении хранимых знаний, что соответствует современным принципам организации единого информационного пространства, однако семантические связи между различными информационными объектами следует расширить дополнительным описанием, совпадающим по форме с описанием поведения пользователей.

Данный подход реализуется, например, посредством технологии тегирования, суть которой заключается в описании информационных объектов с помощью меток (тегов). Метод крайне прост в реализации, широко распространен в сети Интернет, а в случае отсутствия разнообразий в трактовке терминов и лексических конструкций, что естественно на промышленном предприятии, позволяет обеспечить требуемую адекватность.

2. Поддержка информационного взаимодействия в ЕИП

Рассмотрим два основных объекта описания: информационные объекты - существенные по семантической нагрузке элементы единого информационного пространства; паттерны поведения - отражение действий пользователей, связанных единой целью. В ходе своей работы пользователи могут просматривать, дополнять и редактировать данные, хранящиеся в различных базах данных и базах знаний, как напрямую, так и через системы автоматизированного проектирования. При этом решение одной задачи отражается в виде некоторого коллективного следа, элементами которого являются произведенные изменения. Этот след представляет собой совокупность шаблонов поведения, характеризующих текущий интерес пользователя к содержимому информационного пространства.

Определим множество тегов:

T = {т} ,

где т - тег (произвольное слово или словосочетание); i = 1,...,M - порядковый номер тега; M - общее количество всех существующих тегов, упорядоченных по дате первого появления (это множество бесконечное и счетное).

Тогда облако тегов можно представить следующим образом:

тс={шТС},

где шТС - вес 7-го тега в облаке тегов ТС, целое неотрицательное число.

Облако тегов ТС может быть составлено для одного или нескольких информационных объектов, профиля пользователя или его текущей задачи. Вес тега определяет степень отношения его к данному объекту и может быть определен как экспертным способом, так и статистически, на основе анализа текстов, описывающих информационные объекты.

Вес тега в облаке тегов ТС.]. паттерна поведения пользователя и , оп-

‘1 ,‘2

ределяется за интервал времени (‘1, ‘2) на основе анализа совокупности информационных объектов, с которыми он работал:

тси3 К

ш “ = I шГ ,

к=1

где j = 1,..., N - номер пользователя; N - количество пользователей в системе; к = 1,..., К - номер информационного объекта (объекты упорядочены

в последовательности посещения); Рк - к-й объект; шТС - вес 7-го тега в

облаке тегов к-го объекта.

Индекс релевантности двух облаков тегов ТСк и ТС показывает, насколько они близки:

Як/ = Iт1п

7=1

Вес тега в облаке интереса виртуального сообщества и определяется за интервал времени ((1, ‘2):

ту* и / тСи1 тги$

ш- ‘1,‘2 Ш- Ч,‘2

Ш7 ‘1,‘2 = тт

V

где S - количество пользователей в сообществе.

Используя введенные обозначения, для интервала времени (‘1, ‘2) можно определить некоторые показатели степени близости пользователей. Высокий / низкий интерес характеризуется объемом и весами облака тегов пользователя за интервал времени (‘1, ‘2).

Стабильный интерес идентифицируется, когда в течение периода времени

Ук = 1,..., К, V/ = 1,..., К Як ,/ > яг,

где Я^ - пороговое значение релевантности последовательных информационных объектов.

Управляемый интерес идентифицируется в случае, когда он меняется с течением времени, однако сохраняет преемственность:

Если диагностируется управляемый интерес, это означает, что система может корректировать интерес пользователя. Это может производиться для поддержки активности такого сообщества, снижения итераций по согласованию решений и снижения неопределенности. Такое управление может производиться комбинированно путем усиления и ослабления соответствующих составляющих интереса пользователя.

Для этого в состав тегов пользователя необходимо включить новые теги, сформулированные ранее аналогичными по интересу пользователями для описания других или новых информационных объектов. При этом рекомендуется формировать облако тегов путем выбора наиболее релевантных тегов за некоторый период времени, в течение которого эта релевантность не была ниже заданного значения:

где 0,..., К - упорядоченные индексы страниц в порядке посещения пользователем.

Далее необходимо убрать наиболее релевантные теги (так как они ничтожны в смысле новизны).

Количество и веса новых тегов характеризуют силу управления. Новые теги должны иметь достаточно высокий вес, равный весу наиболее крупных тегов в облаке тегов текущего интереса пользователя. Связано это с тем, что необходимо обратить внимание пользователя на появление новых тегов и стимулировать его новый интерес, а также нивелировать случайность расположения новых тегов в облаке.

Применение описанного подхода на практике состоит во включении в единое информационное пространство предприятия подсистем поддержки принятия коллективных решений. В дополнение к основным формам пользовательского интерфейса предлагается отображать облако тегов, описывающих отображаемое представление - документы, чертежи и другие информационные объекты.

Теги могут присваиваться как автоматически, на основе анализа содержимого информационных объектов, так и вручную пользователем - в этом случае вес тега в облаке будет зависеть от количества пользователей, применивших этот тег при описании данного объекта. Отметим, что в общем случае тегирование носит субъективный характер, и пользователи могут формулировать теги в свободной форме. В связи с этим для снижения этой субъективности необходимо, во-первых, рекомендовать использование только рабочих терминов; во-вторых, предусматривать ведение словаря уже использованных терминов (что поддерживается многими современными инструментальными средствами редактирования онтологий) и, наконец, обеспе-

Ук = 1..., К, V/ = 1,..., К Як ,/ > Я/, % < я/,

3. Применение тегирования при разработке систем поддержки принятия согласованных решений

чивать статистическую достоверность описания (теги должны присваиваться достаточно большим количеством специалистов).

Организация взаимодействия пользователей на этапе конструкторско-технологической подготовки производства обычно производится путем внедрения систем управления жизненным циклом изделия (PDM/PLM), интегрированных с системами автоматизированного проектирования. В данных системах знания представляются пользователю в объектно-ориентированном виде в форме деревьев изделия. При этом переход между представлениями и составление отчетов (например, маршрутно-материальных спецификаций) бывает затруднен в связи с большим объемом данных.

Основная проблема в данной области лежит в организации хранения данных с учетом вариантов исполнений, заделов, архива и пр. Кроме этого, требуется обеспечить согласованное взаимодействие конструкторов и технологов при подготовке комплектов документации. Использование реализации предлагаемого алгоритма в виде надстройки (plug-in) клиентского рабочего места PDM/PLM системы может существенно облегчить работу с деревом документов, а получение дерева тегов просто организовать на основе анализа действий пользователя, отслеживаемых в PDM/PLM системе, и отбора атрибутов, описывающих изделия.

На этапе организации производства наиболее сложной является задача планирования. Современные тенденции заключаются в обеспечении адаптивного планирования в режиме реального времени, когда информация о текущем состоянии производственного процесса, в частности результатах выполнения заданий, приходит с рабочих мест, оснащенных терминалами. При этом все чаще используются интеллектуальные системы планирования, которые на основе обработки этой информации позволяют автоматически корректировать производственное расписание.

При реализации такой системы достаточно высокую эффективность показали мультиагентные технологии, основанные на решении задачи планирования в процессе переговоров программных агентов. Данные агенты представляют как заказы, так и ресурсы (рабочих, оборудование, инструменты), которые описываются в онтологии - части единого информационного пространства. Также из онтологии агенты загружают стратегии принятия решений, логику переговоров, критерии микроэкономики и другие сведения, необходимые для принятия решений.

В такой системе применение тегирования весьма органично - теги соответствуют основным понятиям онтологии и могут использоваться при выборе оборудования, определении соответствия между требованиями, согласовании планов и т. п. Первые шаги в этом направлении показали достаточно хорошие результаты.

Третий пример апробации данной технологии - построение системы обеспечения комплексной безопасности предприятия. Развитие единого информационного пространства невозможно без удовлетворения требований служб безопасности в части охраны сведений, подлежащих защите. При этом необходимо отслеживать основные информационные потоки, прецеденты обращения к знаниям единого информационного пространства и их изменения. Для этого было предложено автоматизировать учет рисков и планирование мероприятий по их устранению с привязкой к данным предприятия.

Использование концепции тегирования при решении этой задачи позволяет обеспечить единство терминологии и построить эффективную систему отслеживания поведения пользователей. Информационные объекты, подлежащие защите, описываются с помощью специальных тегов, и в случае обнаружения этих тегов в интересе пользователя, автоматически инициируется проверка.

В целом, данная технология имеет достаточно широкие перспективы по применению на промышленных предприятиях разного профиля.

Следует отметить также основные отличия применения данного подхода на предприятии в сравнении с задачей организации виртуальных сообществ сети Интернет. В сети действия пользователей в основном базируются на краткосрочном или долгосрочном интересе, который быстро меняется и зависит от оформления сайтов. При этом обычно решается задача организации виртуальных сообществ или проведения контекстной рекламы на основе анализа выявленного интереса пользователей.

При организации единого информационного пространства решается несколько другая задача - оптимизация поиска нужной информации и лиц, которые могут ее предоставить, и повышение эффективности взаимодействия между сотрудниками. В этом случае интерес более детерминирован: пока задача не решена, пользователи вряд ли будут прекращать работу. Однако так же, как и в случае виртуальных сообществ Интернет, процессы взаимодействия на современном предприятии сохраняют высокую динамику, пользователи часто переключаются между разными задачами и меняют стратегию взаимодействия.

Заключение

Применение технологий, хорошо зарекомендовавших себя в сети Интернет, при разработке автоматизированных систем на промышленных предприятиях может быть весьма эффективно не только в области программирования, но и при организации взаимодействия пользователей. В качестве одной из таких технологий можно предложить тегирование - достаточно мощный и простой инструмент описания знаний.

Некоторые полученные результаты апробации данного подхода на предприятиях показали применимость тегирования как инструмента описания и выявления пользовательского интереса и перспективы его использования при организации согласованного взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия.

Список литературы

1. Колчин, А. Ф. Интеграция данных об изделии на основе ИПИ/СЛЬ8-техноло-гий. Ч. 1. Введение в ИПИ/СЛЬ8-технологии / А. Ф. Колчин, М. В. Овсянников, С. В. Сумароков. - М. : Янус-К, 2004. - 29 с.

2. Диязитдинова, А. Р. Автоматизированная поддержка принятия коллективных решений на основе организации виртуального круглого стола / А. Р. Диязитдинова, А. В. Иващенко, П. О. Скобелев // Инфокоммуникационные технологии. -2008. - № 4. - С. 67-75.

3. Орлов, А. Ю. Организация виртуального сообщества в сети Интернет / А. Ю. Орлов, А. В. Иващенко // Информационные технологии. - 2008. - № 8. -С. 15-19.

4. Андреев, В. В. Конструктор онтологий для разработки мультиагентных систем / В. В. Андреев, К. В. Ивкушкин, И. А. Минаков, Г. А. Ржевский, П. О. Скобелев // Труды Третьей Международной конференции по проблемам управления и моделированию сложных систем. - Самара : СНЦ РАН, 2001. - С. 480-488.

5. Виттих, В. А. Мультиагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах / В. А. Виттих, П. О. Скобелев // Автоматика и телемеханика. - 2003. - № 1. - С. 177-185.

6. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка переговоров при согласовании управленческих решений / Э. А. Трахтенгерц. - М. : Синтег, 2003. - 284 с.

7. Лессер, Р. Как превратить знания в стоимость: Решения от IBM Institute of Business Value / Э. Лессер, Л. Прусак. - М. : Альпина, 2006. - 248 с.

Иващенко Антон Владимирович

кандидат технических наук, доцент, кафедра информационных систем и технологий, Самарский государственный аэрокосмический университет

E-mail: anton.ivashenko@gmail.com

Ivashchenko Anton Vladimirovich Candidate of engineering sciences, associate professor, sub-department of informational systems and technologies. Samara State Aerospace University

УДК 681.3 Иващенко, А. В.

Поддержка взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия / А. В. Иващенко // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2010. -№ 2 (14). - С. 13-20.