Концептуальная структура системы управления предприятием на основе интегрированных моделей (на примере грузового порта)

Таким образом, предложенный алгоритм управления качеством окружающей среды, состоящий из методик оценки влияния антропогенного воздействия на природную среду урбанизированных территорий, научно-методических принципов создания и использования средств поддержки принятия решений и методики расчета эколого-экономической эффективности природоохранных мероприятий, основанных на анализе системных

связей, закономерностях функционирования сложных эколого-экономических систем, отличающихся интегральностью, составом учитываемых показателей, методами их расчета и свертки, обоснованным применением генетических алгоритмов, учетом социального эффекта, позволяет детерминировать зоны повышенной экологической напряженности и осуществлять решение природоохранных оптимизационных задач в 2-9 раз быстрее.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Рыбак, В.А. Антропогенная нагрузка на окружающую среду: количественная оценка, анализ, нормирование: Монография [Текст] / В.А. Рыбак. -Минск: РИВШ, 2010. -334 с.

2. Куприянов, М.С. Генетические алгоритмы и их реализация в системах реального времени [Текст] / М.С. Куприянов, Н.И. Матвиенко // Информационные технологии. -2001. -№ 1. -С. 17-21.

3. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы [Текст] / Д. Рутковская,

М. Пилиньский, Л. Рутковский; Пер. с польск. -М.: Горячая линия - Телеком, 2006. -452 с.

4. Рыбак, В.А. Влияние загрязнения окружающей среды на здоровье населения [Текст] / В.А. Рыбак. -Минск: РИВШ, 2008. -368 с.

5. Рахманин, Ю.А. Научно-методические и экономические аспекты решения региональных проблем в области медицины окружающей среды [Текст] / Ю.А.Рахманин [и др.] // Санитария и гигиена. -2005. -№ 6. -С. 6-9.

УДК:004.9:[656.625.078.89.004.12:658.012]

А.А. Ханова

концептуальная структура системы управления предприятием на основе интегрированных моделей

Важная задача повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия - определение долгосрочных стратегических целей деятельности и построение системы управления, обеспечивающей полное согласование стратегических целей и текущих задач, решаемых подразделениями на всех уровнях управления [1].

Анализ существующей системы управления по стратегическим целям предполагает решение задач на нескольких уровнях: разработку стратегии; сбалансированной системы показателей (ССП); системы функционально-стоимостного управления; разработку системы бюджетирования (рис. 1). Цикл управления (0), включающий последовательно блоки 1 ^2 ^3 ^4 ^5 ^6 ^ 7^8, соединенные белыми стрелками, предполагает «движение» информации сверху вниз и снизу вверх [2] и позволяет осуществлять мониторинг состояния предприятия (грузового порта) с учетом

внедрения всех мероприятий, включающих блоки 2-4, исполнения этих мероприятий в блоке 5 и анализ уже полученных на практике результатов в блоках 6-8. Однако такой подход не позволяет оценить возможности и угрозы выбранной стратегии заранее (до ее реализации), сгенерировать вариант ССП в зависимости от стратегии, оценить степень влияния различных факторов на функционирование грузового порта (ГП) при реализации той или иной стратегии, выявить взаи-мовлияющие показатели и сформировать управленческие решения. В связи с этим актуальна задача совершенствования структуры управления предприятием на основе мультиаспектных интегрированных моделей предметной области.

Двойной цикл управления грузовым портом

Для устранения этой проблемы предлагается модифицировать представленный цикл управле-

ния эффективностью путем добавления контура управления, позволяющего, предварительно сформировав ССП, оценить реализацию стратегии в тех или иных условиях за счет введения в контур управления репозитария мультиаспект-ных интегрированных моделей предметной области ^СГРЕО-моделей).

Первый контур двойного цикла управления (рис. 1) включает в себя выполнение блоков ^ 7 ^

1 ^ 2 ^ 3 ^ 9 8 ^ 1, соединенных

^11^10^

черной стрелкой 1. Первый контур начинается с определения стратегии развития ГП (блок 1). Базовое стратегическое направление конкретизируется путем построения стратегической карты ССП в виде целей и ключевых показателей эффективности, объединенных причинно-следственными связями (блок 2).

Процессно-ориентированное планирование (блок 3) начинается с разработки процессной модели грузового порта, отражающей основные бизнес-процессы ГП, с детализацией каждого процесса [3]. Однако формирование ССП, функционально-стоимостный анализ (ФСА), верификация и валидация ССП будут осуществляться не по результатам фактической работы ГП,

а по результатам прогонов имитационной модели, а также за счет накопленной эмпирической информации в результате действия других SCIPEO-моделей (блок 9). Это позволяет в сжатые сроки в режиме реального времени осуществить проверку выбранной стратегии, пересмотреть направления развития, сделать выводы о возможностях и угрозах с учетом неопределенности воздействия случайных экзо- и эндогенных факторов, изучить влияние этих факторов

Блок 7 «Функционально-стоимостной анализ» предназначен для учета и анализа стоимости продуктов (услуг, в случае ГП). В результате проведения общего функционально-стоимостного анализа (ФСА) разрабатывается оптимальная структура бизнес-процесса с оптимальным множеством параметров - времени и стоимости. При этом оптимальное или желаемое множество параметров задается стратегическими целями компании [4].

В блоке 8 «Контроль ССП» происходит представление фактических результатов деятельности в сжатом, агрегированном виде, необходимом для сравнения запланированных, целевых значений показателей ССП с реально достигнутыми.

Блок 10 «Реестр рисков» содержит перечень выявленных рисков, реализация которых создает

Рис. 1. Концептуальная структура системы управления ГП

угрозу для достижения соответствующих целей и показателей ССП. В блоке 11 «Управленческие решения (инициативы)» реагирования на риски содержится база управленческих решений для реагирования на выявленные риски. Эти управленческие решения можно реализовать на имитационной модели, осуществлять корректировку бюджета и, в конечном итоге, формировать варианты реализации стратегии и принимать решения

0 реализации выбранной стратегии на практике. Блоки 10 и 11 представляют собой по сути обратную связь в управлении ГП.

Второй контур двойного цикла управления (см. рис. 1) включает в себя выполнение блоков

1 ^ 4 ^

^ 5 ^ 6 ^ 7 ^ 8 ^ 1, соединенных серой стрелкой (2), и в целом соответствует известной

структуре управления, но с учетом внедрения в деятельность ГП управленческих решений, выявленных в блоке 11.

Таким образом, двойной цикл управления представляет собой управление процессами ГП на основе SCIPEO-моделей (1 контур) и реализацию управления непосредственно в ГП (2 контур). Механизмы управления можно рассматривать по трем уровням: стратегическое управление (основано на ССП), тактическое управление (основано на функционально-стоимостном управлении) и оперативное управление (основано на бюджетировании). Центральное место в предложенной структуре управления занимает репо-зитарий SCIPEO-моделей, предоставляющий возможность мультиаспектного интегрированного моделирования предметной области. Рассмотрим систему SCIPEO-моделей.

Рис. 2. Комплексная интеграция и конвергенция 8С!РБО-моделей предметной области

Мультиаспектное интегрированное моделирование предметной области

Для таких сложных систем, как ГП, требуется консолидация и визуализация многочисленных разнородных исходных данных с помощью аппаратно-программных комплексов, для которых используются различные модели Data Mining, средства бизнес-аналитики, методы индикационного анализа (ФСА, ССП), интерпретация, анализ и прогнозирование ситуаций на основе имеющихся данных и возможных вариантах их изменения, а также специализированные технические решения. Поэтому за основу берутся сложные модели динамического ситуационного, имитационного, экспертного и др. представлений [5].

В качестве научно-методической базы для комплексной интеграции и конвергенции систем моделирования предлагается использовать ситуационно-когнитивно-имитационно-процес-сно-экспертно-онтологическое (SCIPEO) моделирование, являющееся развитием концепции ситуационно-имитационно-экспертного (SIE) моделирования [5].

Основополагающим принципом SCIPEO-моделирования является гипотеза о возможности представления мыслительной деятельности лица, принимающего решение (ЛПР), с помощью шести типов моделей (аспектов) представления предметной области (рис. 2).

Онтологическая модель в репозитарии моделей является средством структурирования, формализации и унификации представления знаний с целью их многократного и гибкого использования. Онтология выполняет функции концептуальной модели для непроцедурного синтеза динамических моделей с использованием предложенных методов и технологий [6].

Для конструирования онтологии предложено использовать двухуровневые конфайнмент-модели (КМ), имеющие фиксированную структуру на верхнем уровне и налагающие специфическую семантическую нагрузку на каждый свой элемент. Онтологию верхнего уровня предложено представлять в виде концептуальной КМ, основанной на «классической» ограниченной 9-элементной конфайнмент-модели, предложенной Т.В. Гагиным [7]. Онтологию второго уровня нами предложено представить в виде совокупности иерархических КМ: гиперонимической КМ. Элементы модели которой связаны иерархиче-

ским родовидовым отношением «ЯВЛЯЕТСЯ» (рис. 3). Одна из разновидностей онтологических моделей - процессная КМ.

Процессная модель представляет собой статическую архитектуру системы, где все имеющиеся «сквозные» процессы (для ГП это перегрузочные, складские, подъемно-транспортные и вспомогательные процессы), определяются как целенаправленные последовательности операций, приводящих к заданному конечному результату [8]. Для описания процессной модели используются методики класса Work Flow, наиболее распространенные из которых - eEPC и IDEF3 [8]. Процессная модель является инструментарием для анализа внутренней среды ГП.

Процессное управление основывается на циклической реализации информационно-технологической цепочки: модель текущего состояния (AS-IS) ^ идеальная модель желаемого состояния (TO-BE) ^ реальная модель желаемого состояния (Improved TO-BE). Важнейшую роль при этом играет имитационное моделирование, обеспечивающее наиболее обоснованное формирование модели Improved TO-BE, являющейся основным ориентиром развития организации.

Имитационная модель позволит [9] избежать дорогостоящих ошибок, вызываемых реализацией исключительно интуитивных решений; создавать модели, ориентированные на учет неопределенности и случайности как внешних условий, так и самой моделируемой системы; обнаруживать скрытые резервы и устранять факторы, негативно влияющие на внутренние процессы системы. Имитационная модель представляет собой инструментарий детализации решения, распределения полномочий и ресурсов путем применения методов логистического управления, а также разнообразных методик для анализа основных фондов, качества обслуживания, логистических затрат ГП и др. [10]. Следует отметить, что имитационная модель позволяет обеспечить эффективное принятие решения в тех случаях, когда возникают новые ситуации и накопленного опыта недостаточно. ЛПР, используя знание предметной области, ее структуры и взаимосвязи, оценивает с помощью мысленного, натурного или компьютерного моделирования возможные варианты решений и их последствия. Полученные таким образом знания проверяются и апробируются, после чего переходят в разряд экспертного опыта.

Экспертная модель содержит формализован-

ное описание накопленного экспертом опыта по решению различных задач в предметной области и позволяет моделировать его рассуждения [11]. Мнения экспертов при формировании структуры

целей ССП в зависимости от стратегии, а также подбор показателей для каждой цели помещаются в базу знаний (БЗ). На базе экспертной информации, с применением методов искусственного

Рис. 3. Схема РУР во взаимосвязи этапов, условий и применяемого инструментария в виде совокупности 8СГРЕО-моделей

интеллекта на основе нейронных сетей Кохоне-на формируется стратегическая карта ССП [12]. Кроме того, в каждой модели SCIPEO используется экспертная информация.

Когнитивная модель позволяет устанавливать взаимовлияния отклонений от нормы показателей на основе функциональных когнитивных карт [13]. Использование когнитивной модели необходимо для оценки синергии показателей ССП.

Ситуационная модель основана на использовании специальных элементов, описывающих микроситуации конкретных объектов и процессов, применении экспертных систем и инструментов Data Mining для определения макроситуаций. ЛПР производит обобщение, классификацию, выявляет зависимости в исходных данных, уменьшает их размерность и тем самым обеспечивает эффективную работу. Для моделирования процесса получения информации о параметрах ГП, анализа данных, информирования ответственных лиц и инициализации управленческого решения с учетом параллельности и асинхронности принимаемых решений, а также их вероятностного характера, нами предложено использовать сети Петри [14].

Важно отметить, что представление мыслительной деятельности ЛПР в виде мультиаспект-ной интегрированной SCIPEO-модели является полным, т. к. позволяет смоделировать предметную область: объекты, связи между ними, процессы, явления и ситуации.

Схема принятия управленческих решений на основе SCIPEO-моделей

Схема цикла разработки управленческих решений (РУР) [15] на основе мультиаспектной интегрированной модели предметной области представлена на рис. 3. Циклический характер РУР заключается в том, что если в результате реализации решения эффективность его оказалась низкой, то принятое решение необходимо пересмотреть, усовершенствовать или разработать вновь.

Одни проблемы (выход из строя оборудования) можно решить полностью, другие - частично (снизить текучесть кадров). Некоторые проблемы вообще не решаются, а лишь снимается их острота (конфликт целей собственников и управленческого персонала или конфликт между интересами (целями) ГП и конкурентов).

Несмотря на то, что проблему можно решить корректировкой и согласованием целей, приори-

тетными все же считаются решения, направленные на изменение конкретной ситуации. Если ситуация изменяется незначительно или меняется не в соответствии с целью ГП, то это означает, что либо не были учтены какие-либо факторы, влияющие на процесс реализации решения, либо появились новые факторы как результат постоянно изменяющихся условий внешней среды.

В практике управления ГП в большинстве случаев ситуация полной определенности встречается редко. Нередко при РУР необходимо определять цели, критерии, альтернативы и их исходы. Эти ситуации называются ситуациями полной или частичной неопределенности. Цели ГП могут быть детерминированы обстоятельствами или ранее разработанной стратегией. В таком случае проблема заключается в рассогласовании целей и текущего состояния ГП, т. е. в конфликте состояний (несоответствие существующего и желаемого или необходимого). Критерии - это количественно выраженные цели ССП. Решающее правило определяется выявлением корреляционных зависимостей между показателями ССП ГП. Альтернативы могут быть определены и ограничены имеющимися ресурсами или состоянием внешней среды. Каждый этап цикла представляет собой логически обособленную целями этапа процедуру, требующую своего инструментария БСГРЕО-моделей.

Предложена концептуальная структура системы управления грузовым портом, отличающаяся наличием методов индикационного анализа (ФСА, ССП), двойного контура управления на основе мультиаспектных интегрированных БСГРЕО-моделей. Описан подход к интеграции и конвергенции ситуационной, когнитивной, имитационной, процессной, экспертной, онтологической моделей, позволяющий оценить возможности и угрозы стратегии развития ГП, сгенерировать вариант ССП, оценить степень влияния различных факторов на функционирование ГП при реализации той или иной стратегии, выявить взаимовлия-ющие показатели и сформировать управленческие решения. Разработана схема принятия управленческих решений в различных условиях; показано место БСГРЕО-моделей на этапах РУР. Результаты работы представляют определенный интерес, поскольку концептуальная структура управления на основе БСГРЕО-моделей в перспективе применима на предприятиях любой отрасли.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Духонин, Е.Ю. Управление эффективностью бизнеса. Концепция Business Performance Management [Текст] / Е.Ю. Духонин, Д.В. Исаев, Е.Л. Мостовой [и др.]; Под ред. Г.В. Генса. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. -269 с.

2. Ханова, А.А. Организация принятия решений в виде цикла управления эффективностью организации [Текст] / А.А. Ханова, А.С. Пономарева // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. -2011. -№ 2. -С. 171-177.

3. Ганюкова, Н.П. Процессное управление системами корпоративного типа [Текст] / Н.П. Ганюкова, А.А. Ханова // Вестник Саратовского государственного технического университета. -2011. - № 1. -Вып. 3. -С. 235-241.

4. Ханова, А.А. Функционально-стоимостной анализ затрат предприятия на основе имитационного моделирования [Текст] / А.А. Ханова, А.С. Пономарева // Св. об офиц. рег. прогр. для ЭВМ № 2010616551. от 01.10.2010.

5. Филиппович, А.Ю. Интегрированное SIE-моделирование [Текст] / А.Ю. Филиппович // Тр. XVII Всерос. научно-метод. конф. Телематика-2010. -СПб., 21-24 июня 2010. -С. 324-327.

6. Мухачева, Н.Н. Онтологические модели и методы для управления информационно-интеллектуальными ресурсами организации [Текст] / Н.Н. Мухачева, Д.В. Попов // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. -2010. -Т. 14. -№ 1. -С. 123-135.

7. Гагин, Т.В. Как выделить главное: принципы конфайнмент-моделирования [Электронный ресурс] / Т.В. Гагин, С.С. Бородина. -Режим доступа: http://www. gagin.org

8. Абдикеев, Н.М. Реинжинириринг бизнес-

процессов: Учебник [Текст] / Н.М. Абдикеев, Т.П. Данько, С.В. Ильдеменов [и др.]; 2-е изд., испр. -М.: Эксмо, 2007. -592 с.

9. Проталинский, О.М. Имитационная модель технологических процессов грузового порта [Текст] / О.М. Проталинский, А.А. Ханова, И.О. Бондарева // Вестник Саратовского государственного технического университета. -2010. -№ 4 (50). -Вып. 2. -С. 134-144.

10. Ханова, А.А. Аналитическая система поддержки управленческих решений в грузовом порту на основе BALANCED SCORECARD [Текст] / А.А. Ханова, Е.С. Потапова // Св. об офиц. рег прогр. для ЭВМ № 2009614926 от 10.09.2009.

11. Ханова, А.А. Формирование сбалансированной системы показателей предприятия на основе искусственных нейронных сетей (на примере грузового порта) [Текст] / А.А. Ханова, О.В. Шубина // Вестник Астраханского государственного технического университета. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. -2011. -№ 1.-С. 187-194.

12. Ханова, А.А. Интеллектуальная информационная система формирования сбалансированной системы показателей предприятия на основе нейронных сетей [Текст] / А.А. Ханова, О.В. Шубина // Св. об офиц. рег прогр. для ЭВМ № 2010616551 от 01.10.2010.

13. Юдицкий, С.А. Триадный подход к моделированию систем сетецентрического управления [Текст] / С.А. Юдицкий, П.Н. Владиславлев, Д.С. Точ // Управление большими системами: Сб. трудов. -2010. -№ 28. -С. 24-39.

14. Зубова, Т.Н. Использование сетей Петри для моделирования процесса принятия управленческих решений [Текст] / Т.Н. Зубова, Б.Ф. Мельников // Вектор науки ТГУ -2011. -№ 3 (17). -C. 33-37.

15. Лапыгин, Ю.Н. Управленческие решения: Учеб. пособие [Текст] / Ю.Н. Лапыгин, Д.Ю. Лапыгин. -М.: ЭКСМО, 2009. -448 с.