Содержание к диссертации
Введение
1. Анализ современных тенденций в сфере поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием
1.1. Характеристика и особенности процесса проектного управления промышленным предприятием 9
1.2. Методы, используемые для поддержки принятия решений при проектном управлении 19
1.3. Анализ возможностей использования аппарата темпоральных логик для поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием 32
1.4 Выводы к главе 38
2. Метод поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием при реализации проектов со стационарной структурой
2.1 Общая характеристика предлагаемого метода поддержки принятия решений, базирующегося на темпорально-логической модели проекта 40
2.2 Алгоритмы, используемые на этапах построения, расчета и анализа темпорально-логической модели проекта 52
2.3 Оценка эффективности предложенного метода и реализующих его алгоритмов на основе имитационных вычислительных экспериментов 62
2.4 Выводы к главе 68
3 Метод поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием в условиях нестационарности внешней и внутренней среды 157
3.1 Виды нестационарности, характерные для задач проектного управления промышленным предприятием, и возможности их учета в темпорально-логической модели проекта 69
3.2 Метод учета нестационарности в темпорально-логических моделях, используемых в качестве инструментов поддержки принятия решений при реализации проектного управления промышленным предприятием 77
3.3 Оценка эффективности предложенного метода учета нестационарности на примере практического использования 85
3.4 Выводы к главе 96
4 Результаты практической реализации предложенных методов и алгоритмов поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием
4.1 Общая характеристика информационно-аналитической системы поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием 98
4.2 Результаты использования разработанной информационно аналитической системы в ООО "Висом" при управлении проектами в стационарных условиях 105
4.3. Результаты использования разработанной информационно аналитической системы в ООО "Висом" в нестационарных
условиях 120
4.4. Выводы к главе 134
Заключение 135
Список используемых источников
- Анализ возможностей использования аппарата темпоральных логик для поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием
- Алгоритмы, используемые на этапах построения, расчета и анализа темпорально-логической модели проекта
- Метод учета нестационарности в темпорально-логических моделях, используемых в качестве инструментов поддержки принятия решений при реализации проектного управления промышленным предприятием
- Результаты использования разработанной информационно аналитической системы в ООО "Висом" при управлении проектами в стационарных условиях
Введение к работе
Актуальность темы исследования.
Проектное управление все активнее внедряется в практику управления промышленными предприятиями, поскольку позволяет оперативно реагировать на динамичное изменение внешних и внутренних условий их функционирования, характерное для нашего времени. Очевидно, что эффективная реализация такого подхода в условиях сложности и нестационарности объекта управления требует использования современных методов интеллектуальной поддержки принятия решений.
Центральным понятием проектного управления является проект как целенаправленная деятельность, органичная определенными временными рамками и направленная на преобразование ресурсов в результат. Проблемы управления проектами рассматриваются в работах В.С. Анфилатова, В.Е. Баумана, Ф.В. Веденеева, В.И. Воропаева, А.А. Емельянова, В.С. Ефремова, А.Н. Мисютина, А.Д. Никифорова, Б.В. Палюха, Н.А. Семенова, Н.С. Фомина и др. Методы поддержки принятия решений по управлению проектами освещены в трудах В.Н. Буркова, И.В. Бурковой, П.С. Баркалова, А.В. Глаголева, Г.Я. Горбовцова, В.Н. Колпачева, И.И. Мазура, А.Д. Новикова, А.И. Орлова, А.В. Цветкова, В.Д. Шапиро и др. В основе большинства методов поддержки принятия решений по проектному управлению, рассматриваемых перечисленными авторами, лежит использование модели проекта, представляющей его формализованное описание с точки зрения логики трактовки понятия проект.
Особенности проектного управления промышленным предприятием обуславливают требования к моделям проектов, используемым в качестве инструментов поддержки принятия решений. Во-первых, модель должна описывать проект как систему взаимосвязанных и взаимодействующих элементов с учетом воздействия на неё внешнего и внутреннего окружения проекта. Необходимо осуществлять декомпозицию проекта на элементы таким образом, чтобы динамика их состава была минимальной. Во-вторых, модель должна позволять рассматривать строгие и нестрогие отношения между элементами проекта, используя одни и те же формальные средства. При этом желательно, чтобы она была легко интерпретируема. В-третьих, следует обеспечивать удобство и высокую скорость приведения расчетов при решении задачи поддержки принятия решений. При этом необходимо предусмотреть алгоритмы, позволяющие решать указанные задачи при различной степени неопределенности и неполноты исходных данных.
Проведенный анализ показал, что получить модели проектов, отвечающие перечисленным требованиям, позволяет аппарат темпоральных логик, основанный на описании различных структур времени с использованием разнообразных инструментов. Различные аспекты темпорально-логического моделирования рассматриваются в работах Дж. Аллена, Д. МакДермотта, А.П. Еремеева, А.К. Заиди, Э.Ф. Караваева, Е.И. Куриленко, Д.А. Поспелова, А.Н. Прайора, И.В. Абраменковой и др. Они охватывают исследования в области теоретических основ темпоральных логик, подходов к их использованию, применение в системах реального времени. Вместе с тем, вопросы, посвященные использованию темпорально-логических моделей в качестве основы поддержки приятия решений по управлению промышленным предприятием как сложной организационно-экономической системой, рассмотрены в указанных работах не в полной мере.
В связи с этим возникает актуальная научная задача разработки методов и инструментов поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием, основанных на использовании темпорально-логических моделей, в условиях неопределенности и нестабильности внешней и внутренней среды, разнородности характеристик проектов и решаемых управленческих задач, имеющая существенное значение для развития методического аппарата интеллектуальной поддержки принятия решений в промышленности.
Цель работы: разработка метода и алгоритмов, основанных на использовании формализованного описания сложных проектов в виде темпрольно-логических моделей различного вида, для интеллектуальной поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием в условиях неполноты и неопределенности исходных данных и возможной нестационарности реализуемых проектов.
Для реализации цели были поставлены и решены следующие задачи.
-
Анализ современных концепций проектного управления промышленным предприятием.
-
Системный анализ структуры и содержания процесса проектного управления и возможностей использования методов интеллектуальной поддержки при принятии управленческих решений в этой сфере.
-
Анализ возможностей использования темпорально-логических моделей различных типов для решения задач поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием и разработка инструментов выбора вида модели в зависимости от особенностей реализуемого проекта.
-
Разработка метода и алгоритмов поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием, основанных на использовании темпорально-логических моделей проектов со сложной стационарной структурой.
-
Разработка метода и алгоритмов поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием в условиях реализации проектов со сложной нестационарной структурой.
-
Разработка процедуры мониторинга проектов и алгоритма поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием на основе анализа альтернатив в процессе реализации.
-
Разработка программных средств, реализующих предложенные алгоритмы поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием.
-
Практическое применение разработанных методов, алгоритмов и программных средств для решения различных задач проектного управления на промышленных предприятиях г. Смоленска.
Объектом исследования является промышленное предприятие как сложная организационно-экономическая система.
Предметом исследования является процесс проектного управления промышленным предприятием.
Теоретической и методологической базой исследования являются базовые положения теории систем и системного анализа, теории управления и принятия решений, методы математического моделирования, в том числе методы теории графов, искусственного интеллекта, математической логики, методы поддержки принятия решений по управлению сложными системами, известные методологии проектного управления, научные положения, сформулированные в трудах отечественных и зарубежных ученых в области темпоральных логик и их использования в задачах моделирования процессов и систем.
Информационной базой исследования являются данные Росстата, стандарты управления проектами, отчетные данные о результатах деятельности промышленных предприятий г. Смоленска.
Наиболее существенные научные результаты, полученные автором.
-
Результаты системного анализа процессов проектного управления промышленным предприятием в условиях структурной сложности и нестационарности проектов, а механизмов влияния характеристик реализуемых проектов на показатели эффективности функционирования предприятия, перспектив использования современных методов математического моделирования проектов, позволившие выделить основные подходы к совершенствованию методов и алгоритмов поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием.
-
Результаты классификации методов получения формализованного описания темпоральной структуры проектов, анализа возможностей их использования в качестве основы поддержки принятия решений по проектному управлению в зависимости от особенностей решаемой задачи, характеристик проектов, полноты и точности исходной информации, послужившие теоретической базой для разработки инструментов выбора вида темпорально- логических моделей, имеющих максимальный потенциал использования в той или иной задаче проектного управления.
-
Метод интеллектуальной поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием в условиях реализации проектов со стационарной структурой, отличающийся от известных использованием в качестве математической основы принятия решений темпорально-логической модели проекта овеществленного типа с интервальной линейной структурой времени. Алгоритмы, реализующие отдельные этапы предложенного метода и обеспечивающие поддержку принятия решений в условиях неполноты и неточности исходных данных.
-
Метод поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием, позволяющие учитывать нестационарность структуры проектов и наличие точечных событий, изменяющих условия их реализации, путем построения и оценки различных сценариев проекта на основе точечно-интервальной темпорально-логической модели, базирующейся на отдельных положениях логики ветвящегося времени. Алгоритмы, обеспечивающие реализацию предложенного метода поддержки принятия решений на этапе планирования проектов.
-
Процедура мониторинга проектов, позволяющая оперативно оценивать эффективность реализации проекта с точки зрения временного аспекта, осуществлять интеллектуальную поддержку принятия решений по выбору альтернативных вариантов при обнаружении отклонений в процессе реализации на основании оценки сценариев, проводимой на основе темпорально-логических моделей проекта с помощью предложенных алгоритмов.
Достоверность и обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций диссертации определяются корректным применением законов и положений теории управления и принятия решений, математического моделирования, методов и моделей аппарата темпоральных логик, известных вариантов моделей проектов. Выводы и предложения диссертационного исследования не противоречат известным теоретическим и практическим результатам, сформулированным в трудах отечественных и зарубежных ученых по теории поддержки принятия решений и управления сложными проектами.
Научная новизна работы заключается в разработке методов и алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений, базирующихся на темпорально-логических моделях различных типов, и используемых в рамках проектного управления промышленным предприятием в условиях, характеризующихся тем или иным уровнем неопределенности и неполноты информации и структурной нестационарности проектов, а также процедур их использования на различных этапах управления проектами.
Значение полученных результатов для теории и практики.
Разработанные в рамках диссертационного исследования методы поддержки принятия решений по управлению сложными стационарными и нестационарными проектами, алгоритмы построения и использования темпорально-логических моделей проектов, процедуры планирования и мониторинга, вносят вклад в теорию и практику применения методов и алгоритмов решения задач системного анализа, управления, принятия решений и обработки информации в промышленности.
Сведения о реализации и целесообразности практического использования результатов.
Разработанные в диссертации методы и программные средства практически использовались в ОАО «Смоленский технопарк», что позволило повысить скорость принятия решений по проектному управлению и увеличить их обоснованность, что обеспечило повышение эффективности управления проектами на данных предприятиях.
Методические и теоретические результаты диссертационного исследования используются в учебном процессе филиала Московского энергетического института (технического университета) в г. Смоленске.
Примеры практического использования полученных теоретических и практических результатов диссертационной работы свидетельствуют о целесообразности их использования в практике проектного управления промышленными предприятиями в качестве методического, алгоритмического и программного обеспечения систем поддержки принятия решений по управлению проектами.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на XXIII межд. нучн. конф. «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2010), XV межд. науч.-практ. конф. «Системный анализ в проектировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2011), всеросс. науч.-практ. конф. «Инновационность и многоуровневый менеджмент в современном Российском обществе» (Волгоград, 2011), межд. науч.-техн. конф. «Энергетика, информатика, инновации-2011»(Смоленск, 2011), а также на научных семинарах филиала МЭИ (ТУ) в г. Смоленске.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работ общим объемом: 10 п.л., в том числе лично автору принадлежит 8,2 п.л.
Структура и объем работы.
Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 120 наименований и 4 приложений. Диссертация, включая приложения, содержит 145 страниц машинописного текста, 23 рисунка и 10 таблиц в основном тексте.
Анализ возможностей использования аппарата темпоральных логик для поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием
Детерминированные сетевые модели чрезмерно абстрактны, поскольку в реальной действительности имеет место неопределенность как в структуре графа (события или работы могут присутствовать или же нет), так и во временных параметрах — времена выполнения работ, моменты наступления событий, резервы и прочее. В случае технически сложных проектов однозначное определение продолжительностей работ, их взаимосвязей становится практически невозможным. Поэтому необходимо использовать вероятностные (или стохастические) сетевые методы, применение которых приводит, с одной стороны, к усложнению расчетов, однако получаемые результаты являются более адекватными реальным условиям.
Все вероятностные сетевые модели подразделяются на два типа: неальтернативные и альтернативные.
Неальтернативные методы предполагают, что зафиксирована последовательность выполнения работ (то есть однозначно определены связи между работами), в то время как продолжительность всех или некоторых работ характеризуется функциями распределения вероятности. К данным методам относятся метод оценки и пересмотра планов (ПЕРТ, PERT) и метод статистических испытаний (метод Монте-Карло).
Особенность метода оценки и пересмотра планов PERT [15, 26] заключается в возможности учета вероятностного характера продолжительностей всех или некоторых проектных работ при расчете параметров времени на сетевой модели. Он позволяет определять вероятности окончания проекта в заданные периоды времени и к заданным срокам.
Вместо одной детерминированной величины продолжительности для работ проекта задаются (как правило, экспертным путем) три оценки длительности: оптимистическая; пессимистическая и наиболее вероятная. Затем вероятностная сетевая модель превращается в детерминированную путем замены трех оценок продолжительностей каждой из работ одной величиной, называемой ожидаемой продолжительностью и рассчитываемой как средневзвешенное арифметическое трех экспертных оценок длительностей данной работы.
Вместо одной величины продолжительности проекта метод PERT позволяет получить нормальное распределение вероятности продолжительности, мода которого соответствует ожидаемой продолжительности проекта. Для определения вероятности реализации проекта за время, отличное от ожидаемого, рассматривается величина стандартного (среднеквадратического) отклонения кривой нормального распределения, которая отражает степень неопределенности оценки продолжительности всего проекта.
Метод статистических испытаний (или методом Монте-Карло) [33 J заключается в рассмотрении сети в качестве вероятностной модели, на которой оценки продолжительностей отдельных работ могут принимать любые значения, лежащие в крайних (минимум и максимум) указанных экспертами пределах, и даже выходить за эти пределы в той степени, в которой это допускают законы теории вероятностей.
Сущность метода статистических испытаний состоит в получении на ЭВМ большого количества (порядка десятков тысяч) реализаций рассматриваемой сетевой модели, отличающихся друг от друга тем, что продолжительности работ во всех вариантах модели случайно выбираются по законам, характеризующим распределение каждой из отдельных оценок продолжительностей. Основными результатами метода являются: - функция плотности распределения вероятности общей продолжительности проекта; - функции плотности распределения вероятности ранних и поздних сроков начала и окончания отдельных работ.
При каждом «испытании» сетевой модели находится критический путь и вычисляются все необходимые параметры плана работ. Общая продолжительность проекта, а также сроки выполнения отдельных работ, определенные в результате применения метода, представляются в виде функций распределения вероятностей продолжительностей. На основании данных функций можно получить данные, аналогичные результатам метода PERT. Метод статистических испытаний является наиболее точным методом анализа неальтернативной вероятностной сетевой модели, при условии адекватности исходных данных [56].
Альтернативные методы основываются на предположении, что не только продолжительности всех или некоторых работ, но и связи между работами (а иногда и само выполнение работ) носит вероятностный характер.
Наиболее известным из числа альтернативных вероятностных методов сетевого планирования является разработанный в США в 1966 году метод графической оценки и анализа (метод GERT), который позволяет учесть риск изменения состава работ при наступлении определенных событий или по результатам выполнения предшествующих работ. В сетевой модели GERT могут создаваться точки ветвления или точки выбора, после которых планируются несколько независимых цепочек работ, не все из которых выполняются [46].
Основу применения .метода GERT составляет использование альтернативных сетей, называемых в терминах данного метода GERT-сетями. Они являются вариантом полумарковских моделей, но случайные величины в них характеризуется не только дисперсией, но и законом распределения. Для расчета выходных характеристик GERT-сетей используются производящие функции моментов случайных величин [46].
По своему существу GERT-сети позволяют более адекватно задавать сложные процессы производства особенно в тех случаях, когда затруднительно или невозможно однозначно определить какие именно работы и в какой последовательности должны быть выполнены для достижения намеченного результата рассматриваемого проект, то есть существует многовариантность реализации проекта.
Учет рисков, влияющих на продолжительность работ, осуществляется так же, как и в методе PERT, по результатам вычисления средневзвешенной оценки продолжительности на базе трех оценок, выданных экспертами. Результатом моделирования по методу GERT явятся графики, учитывающие вероятность различной продолжительности и неопределенность состава работ проекта.
Следует отметить, что «ручной» расчет GERT-сетей, моделирующих реальные процессы, является чрезвычайно сложным. Основная причина этого заключается в использовании топологического уравнения Мейсона (что характерно для классической теории GERT-сетей), число слагаемых в котором пропорционально числу всевозможных комбинаций петель первого порядка, не имеющих общих вершин. В тоже время программное обеспечение для реализации вычисления сетевых моделей такого типа в настоящее время не распространено.
Самыми известными из методов последнего класса являются диаграммы Ганта и диаграммы деятельности в методологии UML. Данные методы позволяют получить наглядную и легко интерпретируемую временную модель проекта. Вместе с тем, они оперируют лишь строгими отношениями между работами и требуют точного задания временных параметров работ или их производительностей.
По результатам проведенного анализа можно сделать вывод о том, из рассмотренных выше методов, относящихся к различным классам, ни один в полной мере не удовлетворяет сформулированным ранее требованиям. Следовательно, решение указанной задачи требует использования новых подходов к получению формализованного описания временной структуры проектов.
Алгоритмы, используемые на этапах построения, расчета и анализа темпорально-логической модели проекта
В ходе исследования разработаны два варианта алгоритмов свертки на точечно-ориентированной интервальной модели: для ситуации наличия множественных потомков у одного узла и для случая, когда один и тот же узел является потомком у нескольких узлов-источников. Проиллюстрированный на блок-схеме алгоритм направлен на обработку ситуации наличия множественных потомков у одного узла. Для случая, когда один и тот же узел является потомком у нескольких узлов-источников, алгоритм аналогичен.
Для чисто интервальной модели свертке подлежат дуги, поэтому свертка для этой модели осуществляется с целью проверки противоречий в структуре и циклов. Для корректного графического представления, а также с целью снижения сложности алгоритмов расчета основных параметров, граф необходимо упорядочить. Граф является упорядоченным, если в нем порядковый номер «узла-предка» всегда меньше порядкового номера «узла-потомка». Графическое упорядочение графа реализуется на основе модифицированного алгоритма Фалкерсона [116]. Исходный алгоритм имеет следующий вид: 1-ый шаг - выделяются вершины, не имеющие «предков», и последовательно нумеруются в произвольном порядке; 2-ый шаг — мысленно вычеркиваются из графа все вершины, имеющие номера и дуги из них выходящие; 3-ый шаг - в получившемся графе повторяем процедуры 1-го и 2-го шагов до тех пор, пока все вершины не будут пронумерованы. Суть модификации заключается в том, что в данном случае упорядочиванию подлежат не только узлы графа, но и связи между ними. Это обусловлено тем, что алгоритмы расчета раннего и поздних (с учетом свободного и общего резерва) времен наступления событий в процессе поиска применяемого варианта расчета оперируют именно понятием связи.
Модифицированный алгоритм Фалкерсона представлен на рисунке 2.9. pomatia-массив вершин графа svyaz-исходный массив связей графа mas-упорядоченный массив связей графа п-количество элементов в массиве вершин poniatia, i-0, m-количество элементов в массиве связей svyaz, schet=0 Удаіясм из массива poniatia элемент poniatia[i],!=0 п-количество элементов в массиве доniatia Блок-схема модифицированного алгоритма Фалкерсона В результате работы всех рассмотренных алгоритмов получаем темпорально-логическую модель проекта, представленную в виде упорядоченного точечного графа. Рисунок 2.10 иллюстрирует процесс расчета данной модели.
В результате расчета по представленному алгоритму может возникнуть ситуация, когда полученное значение противоречит заявленной продолжительности работ. В данном случае возможны два варианта решения. Если продолжительность работы не может быть увеличена до значения, устраняющего возникшее противоречие (например, ограничения на протекания производственных процессов), то принимается решение о перерасчете раннего времени наступления по алгоритму, представленному на рисунке 2.12. Начало
Для начального события, обозначаемого на графе раннее время наступления события Ev(Vin)=0, k=Vin, i=0, Ev=0 n -количество элементов массива svyaz Рисунок 2.11 - Алгоритм расчета раннего времени наступления событий Рисунок 2.12 - Алгоритм перерасчет раннего времени наступления Алгоритмы расчета позднего срока (а учетом свободного и общего резерва) наступления событий аналогичны, только расчеты осуществляются от конца к началу (от последнего узла к первому). 2.3 Оценка эффективности предложенного метода и реализующих его алгоритмов на основе имитационных вычислительных экспериментов
Для проведения вычислительных экспериментов был разработан программный продукт, реализующий рассмотренные алгоритмы. Вычислительные эксперименты проводились на основании составленных тестовых сценариев, позволяющих оценить работоспособность метода и выявить узкие места реализованных алгоритмов.
«Позитивные» тестовые сценарии.
1. Создание нового проекта, состоящего из 4 этапов, описывающегося следующими временными отношениями: A meets В, С starts D, С precedes В. Графовая модель проекта показана на рисунке 2.13. В процессе построения модели ошибок не возникло.
2. Загрузка созданного в предыдущем сценарии проекта и редактирование его временных отношений следующим образом: замена A meets В на A overlaps В (пересечение), а также С starts D на С during D. Добавление новой работы Е: еЕ precedes eD. Модель отредактированного проекта представлена на рисунке 2.14, ошибок в ее построении не выявлено. Рисунок 2.14- Модифицированная модель проекта
3. Использование графического режима для редактирования временных отношений системы: удаление узлов sD и еЕ, добавление виртуальных связей к узлам sC и еА и изменение названий последних соответственно на sC, sD и еА, еВ. На рисунке 2.15 представлена модель проекта и список временных отношений.
Результат новой модификации проекта Как видно из представленного рисунка, система правильно идентифицировала полученные в результате редактирования отношения: А finishes В, С starts D.
4. Проведение расчетов модели рассматриваемого проекта и вывод результатов. На рисунке 2.16 показана форма вывода результатов расчета параметров модели.
Планируемая дата начала проекта 2010-Q&-02 Планируемся дцтл завершение проекта 2010-06 Номер Работа Продолжительность Ранний срок наступления Поздний срокзавершении Критическая Общийрезерв Свободныйрааерв
Далее рассмотрим негативные сценарии. Основной целью «негативного» тестирования является проверка устойчивости алгоритмов к воздействиям различного рода, валидация неверного набора данных, проверка обработки исключительных ситуаций. Наибольший интерес с точки зрения работоспособности алгоритмов вызывают ситуации построения противоречивых и несогласованных временных отношений. В связи с этим возникает необходимость написания соответствующих тестовых сценариев.
Метод учета нестационарности в темпорально-логических моделях, используемых в качестве инструментов поддержки принятия решений при реализации проектного управления промышленным предприятием
На этапе планирования проекта при формировании его команды строится матрица распределения ответственности [44]. Она позволяет оптимальным образом распределить полномочия между членами команды. Существует несколько возможных вариантов такой матрицы. Матрица распределения ответственности по целям, позволяет в дальнейшем осуществлять мониторинг эффективности работы персонала [55]. Другой вариант - распределение ответственности по работам. Он удобен с точки зрения организации взаимосвязи с временной моделью проекта, но не очень удобен для решения задачи оценки деятельности членов команды.
Состав команды, исполняющей проект, может претерпевать изменения. Как правило, данные изменения влияют на структуру проекта опосредованно, чаще всего через нестационарность целей. Поэтому, представляется целесообразным, используя матрицу ответственности первого типа, усовершенствовать модель, представленную на рисунке 3.2, добавив для каждой цели информацию об ответственном исполнителе. Использование такой модели позволит учесть-влияние нестационарности ответственности на структуру проекта.
Приведенное выше описание нестационарностей проекта основано на представлении проекта в виде системы взаимосвязанных компонентов. Если же рассматривать управление проектом как процесс, то можно выделить следующие виды нестационарности по источникам возникновения: - со стороны входных данных; - со стороны управления; - со стороны механизмов.
В качестве входных данных выступает система целевых установок проекта. Управление регламентируется некоторыми нормативными актами (устав предприятия, требования законодательства и др.), правилами и техническим заданием, которые могут меняться, что требует постоянного отслеживания и реагирования. В качестве механизмов выступают участники команды проекта, а также менеджеры, осуществляющие общее руководство деятельностью предприятия. Нестационарность может исходить как из одного из перечисленных источников, так и из нескольких, причем степень влияния различных источников на нестационарность структуры варьируется в зависимости от вида проекта. Особую сложность с точки зрения учета нестационарности имеют инновационные проекты, где все три источника могут влиять в значительной степени.
Есть разные подходы к учету нестационарности проектов [33, 38]: введение в план проекта буферов, позволяющих сгладить влияние возмущающих воздействий; разработка нескольких альтернативных планов реализации проекта, учитывающих вероятность появления тех или иных возмущений; - управление изменениями в ходе протекания (реализации) проекта.
Наиболее простым решением представляется планирование проекта па основе модели с фиксированной структурой. При этом предусматривается пересчет параметров модели каждый раз, когда наблюдается существенное отклонение наблюдаемых показателей проекта от целевых. При этом наличие соответствующих ресурсных и временных буферов позволяет сохранять структуру модели неизменной.
Данный подход обладает целым рядом недостатков. Во-первых, введение буферов, требует привлечения дополнительных ресурсов, т.е. введения в проект избыточности, приводящей к увеличению стоимости его реализации. Кроме того, следует учитывать, что любой проект обладает инерционностью и процедуры пересчета параметров должны учитывать время инерции системы.
В случае, когда настройка модели производится достаточно редко, параметры и соответствующие им итоговые показатели отвечают не текущей ситуации, а некоторой усредненной ситуации за большой период, другими словами, полученная модель не адекватна моделируемому проекту. Очевидно, что использование подобной модели для целей поддержки принятия решений в сфере проектного управления является неэффективным.
Другой вариант - это настройка параметров проекта чаще, чем ее время инерции. При такой настройке итоговые результаты оказываются смещенными и дальнейшая реализация проекта не оптимальной. Отсюда следует вывод о том, что настройка параметров проекта должна производиться регулярно, но не слишком часто.
Следует отметить, что определение времени инерции системы возможно либо экспертным путем, либо на основе анализа статистики по аналогичным проектам. С учетом сложности и нестационарности внешней среды проектов, реализуемых на промышленных предприятиях, получение достоверной и точной оценки данного показателя затруднено.
Второй подход, заключающийся в нахождении вероятностных оценок различных сценариев проекта [46], представляется более гибким и экономичным, т.к. не требует введения ресурсных буферов. Вместе с тем, оценки вероятностей требуют, как правило, наличия статистики, характеризующей аналогичные проекты, которая по упомянутым ранее причинам в большинстве случаев отсутствует, либо является нерепрезентативной. Один из возможных вариантов решения данной проблемы - замена вероятностных характеристик их экспертными оценками. Введение таких оценок позволяет оценить возможность развития ситуации по каждому из сценариев и выбрать наиболее вероятный, который и следует принять в качестве основы базовой модели системы.
Наиболее гибким представляется третий подход. В соответствии с ним проект следует постоянно анализировать и выявлять изменения его модели - как по структуре, так и в части ее параметров. По результатам оценки изменений алгоритм реализации проекта должен переключаться на новый сценарий. Недостатком указанного подхода является сложность формализации диагностики изменений и сопоставления найденному типу поведения конкретной модели проекта. Если даже найден такой способ, то достоверное выявление указанных изменений - процесс инерционный и требует большого времени наблюдения. Для минимизации влияния инерционности, переход на тот или иной сценарий следует осуществлять с учетом оценки возможных направлений развития ситуации, т.е. комбинируя рассматриваемый подход с предыдущим.
Результаты использования разработанной информационно аналитической системы в ООО "Висом" при управлении проектами в стационарных условиях
Далее проведен анализ влияния нестационарности на структуру проекта, выявлены точки ветвления и описаны альтернативные варианты реализации отдельных этапов.. Охарактеризуем связи типа before-precedes («до и предшествует»), моделируемого проекта.
Точечное событие Р1 - поступление заказа покупателя инициирует проект, после этого начинается интервал (sA;eA), характеризующий проведение анализа потребностей покупателя. Начало данного интервала инициализирует НИОКР (в рамках данного проекта) и формирование заказа покупателя. В тоже время между началом проведением НИОКР и проведением опытного производства (в рамках данного проекта) существует связь precedes т.к. опытное производство может начаться «до» или возникнуть во время НИОКР.
Окончание интервала (sB;eB) - формирование заказа покупателя имеет двойную связь precedes с началом процесса проверки остатков на складе и наличия в заказах и завершением анализа потребностей покупателей. После завершения анализа покупателя завершается и опытное производство (eY), а затем и ЫИОКР (еХ). еХ имеет параллельную связь precedes с началом процесса проверки остатков на складе и наличия в заказах (sEl) и сопоставлением результатов, формированием списка (sE2). Между sEl, и sE2 также существует , связь precedes это обусловлено возможностью параллельного выполнения этих операций, либо инициализации «второй до первой», но их завершение происходит после начала интервалов.
Точечное событие Р2 - поступление комплектующих от поставщика инициализирует два альтернативных этапа связями precedes - начало формирования заказа nocTaBiuincy(sG) и пересмотр производственного процесса (анализ потребностей покупателя (sA)). Употребление такой связи обусловлено тем, что проект может быть пересмотрен исходя из поступивших комплектующих (в наличии) или заказа дополнительного количества комплектующих при принятии решения о недохватке комплектующих.
После завершения формирования заказа поставщику, начинается процесс отгрузки комплектующих (sH), связанный связью before с точечным событием РЗ-поступление заказных полуфабрикатов. Данная метка инициализирует три альтернативных этапа: заказ на изготовление, пересмотр процесса производства (анализ потребностей покупателя (sA)), изготовление собственными силами подкомплектующих (sK). Последний этап связан с меткой посредством связи precedes, которая объясняет возможность начала собственного производства подкомплектующих раньше, чем поступят заказные полуфабрикаты, например в случае наличия необходимых полуфабрикатов на складе.
При выполнении сценария, закупки у поставщика, после отгрузки полуфабрикатов начинается процесс производства (sG). Этот узел связан двумя параллельными связями типа precedes с узлами: начало производства подкомплектующих (sK) и производство элементов подрядчиками (sL) -параллельное ответвление. Тип связи позволяет не только вести эти процессы параллельно, но и начать их одновременно. Начало производства элементов подрядчиками также связано связью precedes с инициализацией процесса сборки плат (sM), это объясняется возможностью начать сборку при наличии основных элементов и комплектующих, чтобы сэкономить время на этапе производства. Связь before связывает (sM) и окончание процесса сборки плат.
После сборки плат начинается сборка изделия (sN), необходимо отметить что входной связью before соединен узел (eL) - окончание производства элементов подрядчиками и (sN).
После окончания сборки изделия (sN), одновременно завершается процесс производства, это реализовано объединением двух событий в один узел (eN; eJ), этот узел соединён связью precedes с началом ОТК (sP).
После окончания ОТК - (еР) вводиться точечное событие Р5, которая обозначает обнаружение брака и инициализирует две альтернативы: разбор изделия (бракованный СУ разбирается, что дает возможность вторично использовать комплектующие (sQ)) со связью before и упаковка изделия в коробки (sR), что означает успешное прохождение ОТК и соответствие нормативным документам. Окончание разбора изделия (eQ) также связано связью «до» с упаковкой изделия в коробки, это допускает последовательное выполнение операций на этапах после ОТК.
Упаковка изделия в коробки соединена связью precedes с узлом (eR; sS), что означает возможность параллельного ведения процесса упаковки в коробки и формирования документов «Отгрузка покупателю», а также выполнение работы с документами, «предшествуя» упаковки. Точечное событие Р4 — отгрузка изделий покупателю соединена с пуско-наладкой (sU) связью «предшествует», так как допускается ведение гарантийной поддержки сразу после формирования документов «Отгрузка покупателю». Завершение процесса пуско-наладки (eU) символизирует окончание моделируемых этапов бизнес-процесса, рассматриваемого в рамках проекта.
