Содержание к диссертации
Введение
Глава 1 Аналитический обзор 15
1.1 Характеристика объекта исследования 15
1.2 Бизнес-процессы 19
1.3 Формирование управленческих решений. 21
1.3.1 Классификация управленческих решений 22
1.3.2 Классификация факторов'. '...' 24
1.3.3 Критерии эффективности" систем управления 26
1.3.4 Анализ подходов к формированию цели 27
1.4 Управление бизнес-процессами 33
1.4.1 Оценка качества услуг и товаров 34
1.5 Системы поддержки принятиярешений 37
1.5.1 Инженерия знаний 38
1.5.2 Онтология предметной области 39
Глава 2 Региональный кластер и его свойства 42
2.1 Региональный кластер как сложная система 44
2.2 Бизнес-процессы регионального кластера 50
2.3 Оценка эффективности бизнес-систем кластера 52
2.4 Онтологический подход к описанию регионального кластера 57
2.5 Семантическая неопределенность 65
2.5.1 Неопределенность, возникающая, в информационном домене 65
2.5.2 Неопределенность, возникающая в когнитивном домене 69
Глава 3 Информационное пространство регионального кластера .. 72
3.1 Концептуальная' информационная модель регионального кластера 72
3.1.1 Виртуальный кластер 73
3.1.2 Физический домен 76
3.1.3 Информационный домен 79
3.1.4 Когнитивный домен 84
3.1.5 Оценка адекватности информационной модели в соответствии со стандартами MDA, ODP 88
3.2 Формирование управленческих решений в виртуальном кластере 90
3.2.1 Оценка неопределенности в процессах жизненного цикла 94
3.3 Процедуры и алгоритмы принятия решений 99
3.3.1 Алгоритм кооперативного ранжирования альтернатив 102
3.3.2 Выбор рационального состава для обеспечения сквозного бизнес-процесса в виртуальном кластере 103
3.3.3 Нечеткая рейтинговая оценка альтернатив 106
3.3.4 Алгоритмы классификации альтернатив 110
Глава 4 Проблемно-ориентированная методология поддержки принятия управленческих решений для слабоструктурированных проблем 115
4.1 Этапы проблемно-ориентированнойметодологии 118
4.2 Агрегирование показателей 124
4.2.1 Методика формирования интегральных показателей при сетевом представлении проблемы 125
4.2.2 Методика анализа когнитивной карты 126
4.2.3 Алгоритм агрегирования данных в направлении дуг графа древовидной иерархии 130
4.3 Устранение информационной избыточности показателей 133
4.3.1 Методика анализа информационного содержания системы показателей 134
4.312 Устранение иерархической избыточности 137
Глава 5 Модель мониторинга качества функционирования бизнес- систем регионального кластер А 140
5.1 Семантический анализ проблемы- '. 143
5.2 Построение теоретико-множественной модели 148
5.3 Определение уровней теоретико-множественной модели для. Конкретной предметной области. 152
5.3.1 Определение объектов оценивания для мониторинга качества 154
5.3.2 Определение структуры показателей 155
5.4 Алгоритм проведения мониторинга 157
5.5 Определение набора измеряемых показателей 158
5.6 Мониторинг показателей качества нижнего уровня 164
5.7 Агрегирование показателей качества 168
5.8 Анализ полученных данных на,основе технологии обратных Вычислений. 172
5.9 Оценка адекватности модели 175
Глава 6- Формирование управленческих решений в задачах Регулирования взаимодействия кластера с внешней средой 177
6.1 Модели взаимодействия с внешней средой 178
6.1.1 Оценка качества событий 184
6.1.2 Представление знаний и правила вывода 187
6.1.3 Фреймовая модель представления знаний 189
6.2 Модель взаимодействия с рынком ценных бумаг 190
6.3 Регулирование взаимодействия с внешней средой путем интеграции информационных систем 204
Глава 7 Концепция информационно-коммуникационной Архитектуры регионального транспортного кластера 214
7.1 Предпосылки формирования транспортного кластера в астраханском регионе 214
7.2 Структура программно-технического комплекса 219
7.3 Координационный центр 223
7.4 Система управления знаниями транспортного кластера 225
7.5 Функциональные модули 229
7.5.1 Функциональный модуль «мониторинг» 230
7.5.2 Функциональный модуль «организация и управление цепями поставою)...233
7.5.3 Функциональный модуль «электронный документооборот» 236
7.5.4 Функциональный модуль управления финансово-страховыми операциями 237
7.5.5 Функциональный модуль взаимодействия с государственными контролирующими органами 238
7.6 обеспечивающие подсистемы 239
7.7 организация информационного взаимодействия 241
7.7.1 интеграция пользователей 244
7.8 геоинформационная система транспортного кластера 246
7.9 этапы реализации проекта 256
7.9.1 создание мегаоператора 256
7.9.2 создание оператора связи для работы с государственными контролирующими органами 258
7.9.3 подключение к корпоративным, региональным и международным макросистемам 259'
7.10 изменение информационной неопределенности! 260
7.11 выводы 264
Заключение 265
Список литературы 267
Приложение 1
- Бизнес-процессы
- Бизнес-процессы регионального кластера
- Формирование управленческих решений в виртуальном кластере
- Агрегирование показателей
Введение к работе
Функционирование различных элементов систем управления социально-экономическими системами во многом зависит от степени их интеграции путем создания эффективной инфокоммуникационной среды. Стратегия развития информационного общества в Российской Федерации, утвержденная 7.02.2008 Президентом РФ, говорит о том, что «Увеличение добавленной стоимости в экономике происходит сегодня в значительной мере за счет интеллектуальной деятельности, повышения технологического уровня производства и распространения современных информационных и телекоммуникационных технологий. Существующие хозяйственные системы интегрируются в экономику знаний. Переход от индустриального к постиндустриальному обществу существенно усиливает роль интеллектуальных факторов производства».
Современные методы повышения конкурентоспособности региональной и отраслевой экономики вызывают необходимость структурирования производственного сектора новыми способами, одним из которых является создание региональных кластеров, основанных на межотраслевой коопера-ции предприятий различных сфер деятельности. Кластеры облегчают и стимулируют формирование нового бизнеса с учетом интересов регионального развития на основе укрепления социальных и других неформальных связей, совершенствования информационных потоков.
Укрепление связей внутри кластера с использованием современных логистических и информационных технологий способствует появлению новых способов производства продукции или услуг, основанных на взаимодополняющих навыках по поддержке основного и сопутствующих бизнес-процессов. Стратегия развития кластера связана с созданием условий для его функционирования, одним из которых является создание мощной.инфраструктуры, как производственной, так и инфокоммуникационной. Конкурентоспособность кластера достигается синергетическим эффектом от внедрения унифицированного подхода в сфере качества, логистики, инжиниринга, информационных технологий. В отечественной и зарубежной науке и практике широко представлены различные аспекты создания корпоративных информационных систем по обеспечению единого информационного поля промышленного предприятия, являющегося ключевым механизмом управления. Изучены механизмы управления распределенными информационными потоками, принципы взаимодействия открытых систем, разработаны стандарты проектирования автоматизированных систем, позволяющие также продуктивно декларировать и реализовывать процессы и функции, свойственные организационным системам. Современный рынок программного обеспечения, прогрессирует в создании проблемно-ориентированных информационных систем, информационных систем контроллинга, интеллектуального анализа данных, управления знаниями. Вопросам моделирования знаний в различных предметных облас- • тях посвящены труды Д.А. Поспелова, Т.А. Гавриловой, В.Ф. Хорошевского, А.И. Башмакова, М. Минского, С. Осуга, Г.С. Осипова, проблемам принятия-решений при нечеткой-информации -работы»Л. Заде, С.А. Орловского, В.Н. Вагина, А.Н. Борисова.
Однако отсутствуют исследования по созданию информационно-управляющих систем для кластера, процесс информатизации которого сводится к технологическому обеспечению единого информационного окна, поддерживающего логистическую координацию основного бизнес-процесса. Наличие слабоструктурированных связей экономического характера, увеличение сложности и новизны задач управления в условиях недостаточности информации, стохастичность воздействия окружающей среды увеличивают фактор неопределенности в принятии управленческих решений. Стратегии управления кластером требуют создания интегрированных механизмов информационной поддержки процессов принятия решений.
Недостаточная изученность научной проблемы формирования и поддержки принятия управленческих решений, реализующих стратегию развития регионального кластера на всех этапах жизненного цикла в едином семантически-операбельном информационном пространстве, интегрирующем знания об объектах, процессах, средах, процедурах принятия решений, обу словливает необходимость проведения научных исследований» в этом» направлении:
Основные разделы диссертации выполнялись в рамках тематики госбюджетных научно-исследовательских работ ФГОУ ВПО «Астраханский, государственный, технический университет» «Теоретический анализ и математическое моделирование информационных систем» в.2003 - 2008 гг. Их содержание соответствует «Стратегии развития информационного- общества в Российской Федерации», Федеральной целевой программе «Электронная Россия (2002 — 2010 гг.)», Перечню критических технологий, определяемых политикой РФ в области науки, технологией техники на период до 2010 г. -«Искусственный интеллект», «Компьютерное моделирование».
Целью диссертационной- работы является совершенствование механизмов поддержки принятия решений для регионального кластера на комплексной математической, алгоритмической, и инструментальной основе.
Для достижения данной цели необходимо решить следующие задачи:
- выделить свойства нового класса социально-экономических системі-региональных кластеров, на основе жизненного цикла сформулировать взаимосвязанные стадии эволюции его экономического, информационного и когнитивного уровней;
- разработать информационные механизмы поддержки стратегических управленческих решений для развития кластера в корпоративном, эволюционном, институциональном и когнитивном аспектах;
- сформулировать концепцию информационного пространства регионального кластера, построенного на принципах семантического однообразия, как инструментальной среды поддержки принятия управленческих решений;
- построить интегрированную концептуальную информационную модель регионального кластера в форме виртуального кластера с учетом объектной, процессной, проектной, институциональной составляющих;
- разработать проблемно-ориентированную методологию поддержки принятия управленческих решений для слабоструктурированных и неструктурированных задач, основанную на моделях знаний; — произвести апробацию предложенных методов для конкретных бизнес систем регионального транспортного кластера.
Методы исследований. Для решения поставленных задач использовались методы системного анализа, теории принятия решений, теории корпоративного управления, искусственного интеллекта и математического моделирования, теории активных систем, информации, нечетких множеств.
Достоверность и обоснованность диссертационного исследования определяется корректным применением методов исследования и подтверждается результатами программного моделирования, успешным внедрением результатов работы в органах государственной власти, организациях и предприятиях.
На защиту выносятся:
— методологическая и технологическая концепция формирования-информационного пространства регионального кластера как комплексной среды поддержки принятия управленческих решений, имеющей междисциплинарный характер;
— интегрированная концептуальная информационная модель. регионального кластера, объединяющая на основе семантического» однообразия декларативные и процедурные знания, используемые для поддержки управленческих решений;
— проблемно-ориентированная методология поддержки формирования управленческих решений для слабоструктурированных и неструктурированных проблем, позволяющая решать множество целевых задач на инвариантном представлении проблемы в форме модели знаний;
— новая информационная- технология формирования управленческих решений в едином информационном пространстве кластера на основе кооперации информации, знаний, методов;
— результаты реализации концепции и методологии в виде проекта архитектуры информационно-коммуникационной системы регионального транспортного кластера и конкретных приложений по интеллектуальной поддержке принятия управленческих решений для бизнес-систем кластера. Научная, новизна. Сформулирована концепция поддержки принятия управленческих решений в информационном пространстве регионального кластера, в рамках которой:
— определены стадии генезиса регионального кластера, отражающие эволюцию его экономического, информационного, когнитивного уровней вдоль траектории жизненного цикла, позволяющие реализовать, комплексные стратегии управления кластером;
— сформулированы этапы создания информационного пространства кластера, включающие аспекты образования институциональной среды формирования и поддержки принятия управленческих решений;
— предложена концептуальная информационная доменная модель реального кластера в форме виртуального кластера, интегрирующего свойства составляющих его объектов, процессов, проектов, сред, отличающегося наличием когнитивного домена, представления декларативных и процедурных знаний;
— разработана информационная технология» формирования управленческих решений в виртуальном кластере, отличающаяся наличием принципов консолидации процедур принятия решения, информации, знаний различных предметных областей;
— обусловлены процедуры.принятия решений для задач классификации и ранжирования информационных объектов; использующие оценки отраслевых экспертов, выполненные в неоднородных метрических шкалах.
Разработана проблемно-ориентированная методология поддержки принятия управленческих решений для слабоструктурированных и неструктурированных проблем, возникающих в задачах управления! бизнес-процессами кластера, включающая:
— метод построения теоретико-множественных моделей проблемы в форме иерархии, сети, когнитивной карты;
— метод построения ситуационно-сценарных моделей взаимодействия с внешней средой;
— методику определения информационной избыточности системы показателей, описывающей проблему; — совокупность алгоритмов расчета и анализа интегрального показа теля.
Практическая значимость заключается в совершенствовании функционирования, интегрированных организационно-технических систем на основе механизмов поддержки принятия управленческих решений в едином информационном поле:
— разработанная концепция формирования информационного пространства как механизма поддержки принятия решений в задачах стратегического, тактического, оперативного управления транспортным кластером, реализована в госбюджетных научно-исследовательских работах;
— результаты исследования приняты к внедрение в органах исполнительной власти, стивидорных, судостроительных и транспортных предприятиях Астраханской области;
— разработанное программное обеспечение используется в вузах при обучении студентов по дисциплинам, связанным с исследованием систем управления, исследованием операций, теорией принятия решений, корпоративными информационными системами, компьютерным моделированием; интеллектуальными информационными системами.
На основе разработанной концепции и методологии поставлены и решены задачи:
— создания проекта единого информационного пространства регионального транспортного кластера;
— управления конкретными бизнес-системами в процессах мониторинга качества услуг, а также регулирования взаимодействия субъектов кластера с внешней средой - глобальными электронными рынками.
Реализация результатов работы. Результаты исследований использованы в работах ««Разработка технического задания на формирование информационно - коммуникационной структуры транспортного коридора «Север — Юг» (Астраханский транспортный узел и порт «Оля») и «Анализ и выработка рекомендаций по совершенствованию информационно-коммуникационной, технологической структуры Астраханского транспортного узла», выполненных по заказу Правительства Астраханской области по государственным контрактам; внедрены в Министерстве экономического развития, Министерстве строительствами дорожного хозяйства, Агентстве по-печати и информационным коммуникациям Астраханской области, государственном предприятии Астраханской области «Центр1 социально-экономического мониторинга и аналитики», ООО «Бузан-порт», ООО «ДАФ», ООО «Транспортно-экспедиционная судоходная компания «Алброс»».
Учебный вариант разработанного программного обеспечения исполь-зуетсяв Астраханском, и Саратовском государственных технических университетах для подготовки научных и инженерных кадров:
Апробация научных результатов: Результаты работы докладывались на Международных конференциях «Информационные технологии в образовании, технике и медицине» (Волгоград, 2004 - 2006), Х\ТШ- ХХІЬ Международных научных конференциях «Математические методы в технике и технологиях» (Казань, 2005; Воронеж, 2006; Ярославль, 2007; Саратов, 2008; Псков, 2009), Международной. научно-практической конференции «Проблемы развития менеджмента, логистики,и коммерции в условиях новой-экономики» (Астрахань, 2006); IV Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии и математическое моделирование» (Анжеро-Судженск, 2005), VIII Международной конференции из- серии «Нелинейный мир» «Образование. Экология Экономика. Информатика» (Астрахань, 2003), VII Международной; научно-практической конференции «Экономико-организационные проблемы проектирования и применения информационных систем» (Ростов-на-Дону, 2003), IV Всероссийской научно-практической конференции «Информационные технологии в экономике, науке и образовании» (Бийск, 2004), Международной научно-практической конференции «Электронный университет как условие устойчивого развития региона» (Астрахань, 2005), Всероссийской научной конференции «Инновационные технологии в управлении, образовании, промышленности» (Астрахань, 2007), Международной научно-практической конференции «Современные проблемы прикладной информатики» (Санкт-Петербург, 2007), Международной научно-практической конференции «Эволюция системы научных коммуникаций Ассоциации университетов Прикаспийских государств» (Астрахань, 2008), Международной научно-практической интернет-конференции «Информационные системы и технологии в социально-экономических и правовых процессах» (Ставрополь, 2008), на научных конференциях профессорско-преподавательского состава Астраханского государственного технического университета в 2000 - 2008 гг. и опубликованы в сборниках трудов и материалов научных конференций.
Публикации. Основные положения диссертации отражены в 71 публикации, в том числе в 2 монографиях, 14 статьях в периодических научных и научно-технических журналах, в которых ВАК рекомендует публикацию основных результатов докторской диссертации, 42 статьях в сборниках материалов международных, всероссийских научных конференций, 7 свидетельствах Роспатента на программы для ЭВМ. Без соавторов опубликовано 16 работ.
В работах, опубликованных в соавторстве, личный вклад автора состо- ит в формулировании проблемы, постановке задач, создании теоретических основ для их решения, а также р участии в процессе исследования на всех этапах.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 7 глав, заключения, библиографического списка и приложений. Основная часть диссертации излржена на 287 страницах.
Бизнес-процессы
Создание многих кластеров необходимо для организации взаимодействия в обслуживании одного или, нескольких бизнес-процессов (БП), объединенных горизонтальной иерархией внутренних- Иі зависимых между собой функциональных действий. Бизнес-система представляет собой связанное множество бизнес-процессов, конечной целью которых является выпуск продукции [62, 173, 188, 209]: товаров, услуг, документов (Рис. 1.1.). Среди них разделяют межфункциональные или сквозные БП, имеющие свойства [174, 228]: результат сквозного процесса получает клиент предприятия (например, продажа - производство — хранение - отгрузка - обслуживание...»); результат сквозного процесса используется всеми (или многими) подразделениями предприятия (например, процесс бюджетирования); сквозной процесс выполняется в нескольких структурных подразделениях.Аналитики выделяют несколько групп сквозных бизнес-процессов [177]. С позиции компании, организации или,корпорации это, BSпервую очередь, БП, связанные с управлением и обслуживанием внешних клиентов, процессы производства услуг и продукции; выполняемые как проекты, и, наконец, процессы, связанные с инноватикой организации: разработка новых товаров и услуг, развитие или реструктуризация организации.
С позиции клиента сквозной БП - это сопровождение клиента на всех этапах взаимодействия с организацией, оперативный документооборот и обработка заявок, своевременная доставка продукции, достоверное и своевременное информирование, качественное консультирование и сопровождение продукции.
Для формализации сквозных БП необходимо их наглядное представление, возможность интеграции неоднородных систем, единая информационная шина веб-сервисы, XML и многое другое. Рассматривая сквозной БП с позиции системного подхода, следует отметить, что его возможности ограничены возможностями его самого слабого звена. Повышение эффективности БП, построенное на высоком быстродействии отдельных его элементов, не дает таких результатов, как общая согласованность производительности его процессов.
Разработка и исследование механизмов, управлениям организациями привели к: созданию теории управлениям организационными системами; значительный вклад в развитие; которой внес наш современник - Д А., Новиков [22, 23; 31, 124, 149; 150; 151]. Им методологически? рассмотрена структура управления социально-экономическими системами; к которым также: относится объект исследования данной работы; выделены типы и методы управт лений [148]:- управление в «динамике» — проектное управление социально экономической; системой; в,т.ч. ситуационное и опережающее управление;— управление в\«статике» — процессноеіуправлениеу:
К методам? управления относятся: управление составом с и структурой, институциональное, мотивационное, информационное управление.Д.А. Новиков выделяет категорию организации?в,управлении как главенствующую; причем с одной стороны; организация - это свойство появляющееся результате управления; ас другойїстороньї - объект управления-сам являющийся организационношсистемойіД.А. Поспеловым [166]; определены т.н. нетрадиционные объекты управления, к которым может быть отнесен РК.Им присущи свойства: уникальность, отсутствие формализуемой цели существования, отсутствие оптимальности, динамичность, неполнота описания; наличие свободы! воли лица принимающего решение (ЛИР).-Для бизнес-систем, относящихся к систет мам управления, присущи ограниченность в управляемости к наблюдаемости, порождающие информационную неопределенность [146]. В;большинстве своем она вызвана тем, что в основном заключения?о состоянии; бизнес-системы делает человек, высказываясь на естественном.языке, не задумываясь о соответствии между качественными и количественными оценками. Впервые термин был введен профессором F.H.Knight [245]; смысл его заключался в неспособности ЛИР оценки вероятности состоянии окружающей среды и оценки результатов. Различают следующие виды неопределенности [145]: неопределенность, связанная с неполнотой знаний о проблеме; неопределенность, связанная с невозможностью полноценного учета факторов влияния внешней среды; неточное понимание целей ЛПР.
Управленческие решения для РК должны приниматься в соответствии с четко выверенными критериями, на основании достоверной и всесторонней информации об исследуемом объекте, тенденциях развития1 экономических явлений и процессов.в нем. Различают несколько видов возможных решений: решения; обеспечивающие нормальный баланс в функционировании кластера (статические);- решения; направленные на совершенствование экономической системы, ее качественное развитие (инновационные); решения, направленные на решение значительных проблем, глобальные инновационные изменения (исследовательские).
Формирование и принятие управленческих решений в РК в методологическом плане связано с тремятипами проблем принятия решений [127]:1. Структурированными проблемами, имеющих количественные оценки факторов, четко определенную цель, связанную с достижением наилучшего эффекта от функционирования, наличием структурно выраженных зависимостей.
Бизнес-процессы регионального кластера
Определяя бизнес-процесс как «совокупность различных действий, в рамках которой на входе используется один или более ресурсов, а на выходе создается продукт, представляющий ценность для потребителя» [210], будем различать БП РК по следующему ряду свойств:
1. По масштабу: включающим деятельность нескольких кластеров (межорганизаци онный сквозноюБП); включающим! деятельность нескольких организаций кластера (межорганизационный сквозной БП); включающим деятельность одной организации или нескольких ее подразделений (межфункциональный сквозной БП); включающим деятельность одного подразделения (простой БП). 2. По длине, определяющей количество включений простых БП в сквозной БП (свойству сквозного БП). 3. По степени детализации, определяющей для каждого БИ вид простейшего неделимого элемента, будь то подразделение, организация или сам кластер, являющийсяэлементом-макросистемы более высокого уровня. Поскольку кластер, во многих случаях, является вновь, созданным проектом обслуживания единого сквозного бизнес-процесса, будем считать, что такой бизнес - процесс связан с производственной, технологической линией производства продукции или услуг, вдоль которой происходит изменение материального потока, а проекцией материального потока будет являться сопровождающий его информационный поток. Выделены три группы бизнес-процессов, характерные для РК: первую группу составляет один (иногда несколько) главный бизнес-процесс, явившийся причиной создания кластера, имеющий межотраслевой межфункциональный характер. Он является интеграцией бизнес-процессов инфраструктуры, включающих управление режимами, технологиями.и подразделениями и бизнес-процессов взаимодействия с внешней средой, включающими, взаимодействие с государственными организациями и контрагентами. Вторую группу представляют процессы сопровождения главного БП: управления инфраструктурой, регулирования взаимодействия1 с внешней средой. Третью группу составляют процессы внешней среды, оказывающее управляющее или регулирующее воздействие на деятельность кластера (Рис. 2.2.). В первую группу в основном входят БП, относящиеся к классу структурированных задач, решение которых построено на хорошо разработанных аналитических моделях с использованием логистических концепций (например; Just in time - точно в срок). При детализации сквозного БП используют ся процессные потоковые модели, использующие описание логики взаимодействия участников процесса параллельно с его технологическим описанием. Бизнес-процессы второй и третьей группы слабо формализованы, но главной проблемой является отсутствие формального аппарата механизмов структурирования проблемы как средства ее решения. В процессе анализа сформулированы причины, приводящие к появлению слабоструктурированных и неструктурированных проблем при формировании управленческих решений для РК: - отсутствие информации о возможности декомпозиции проблемы на составляющие; - отсутствие системы индикаторов для количественного оценивания проблемы - неструктурированные терминологические базы свободного толкования - отсутствие лаконичной системы показателей, комплексно оценивающей проблему. Среди задач оценивания эффективности бизнес-систем кластера возможно выделить структурированные и слабоструктурированные задачи. К первым относятся: оценка эффективности финансово — хозяйственной деятельности участников кластера; оценка эффективности проектов участников кластера (бизнес-проектов, инвестиционных проектов); оценка логистических характеристик бизнес-процессов. Структурированные задачи имеют достаточно хорошо проработанные механизмы решения таких задач. Особый интерес представляют слабоструктурированные задачи оценки эффективности отдельных бизнес-систем, кластера, среди которых: оценка эффективности отдельных элементов- кластера (например, оценка уровня информатизации для всех участников); оценка эффективности объектов, одного класса, сегментируемых в кластере (например, качества обслуживания экспедиторскими компаниями транспортного кластера); оценка эффективности лодпроцессов сквозного бизнес-процесса; оценка эффективности альтернативных подпроцессов одного функционального действия. Отличительной особенностью данных задач является: наличие экспертных оценок; использование неоднородных шкал для оценивания; отсутствие методик формирования комплексного показателя. Кластер, как большая система, должен быть охарактеризован множеством показателей, которые не приводятся к единому интегральному показателю вследствие проблемы измерений частных показателей в различных шкалах, исключающих дальнейшую алгебру операций над ними. Частные показатели, определяемые экспертными группами или отдельными экспертами, в свою очередь могут содержать избыточность или неполноту в представлении, вызывающую отсутствие синергетического эффекта в оценке системы в целом.
В частности X. Боссель, изучавший город как большую систему, ус тойчивость системы отождествлял с ееустойчивым развитием [163], определяя показатели функционирования системы в соответствие с двумя-требованиями: отражать информацию1 о текущем состоянии жизнеспособности этой системы; І характеризовать вклад данной системы в поддержание функционирования других систем, зависящих от нее. На основании процессного подхода к принятию решения» потребуем, чтобы результирующий показатель оценивал конечную эффективность бизнес-процесса или бизнес-системы, кооперируя- эффект при. достижении глобальной цели. Для этого могут быть использованы.два подхода: 1. Оценка эффективности функционированиям сквозного бизнес процесса кластера в целом, когда вводится результирующий показатель R, зависящий от двух групп факторов — п параметров внутренней среды класте ра (эндогенных параметров) FX\, FX2, ..., FXn, и т параметров внешней сре ды (экзогенных параметров) FYU FY2, ..., FYm\ R(FXh FX2, ..., FXn, FYU FY2, ;FYm). 2. Оценка эффективности отдельных бизнес-процессов и» агрегирова ние результата в форме комплексной1 оценки. В, этом случае сквозной- БП Ргос представляется в виде множества из п связанных БТІїРгі, Рг2, ... Ргп, на значением которых является оказание услуги, выпуск-, продукции или отдель ных ее элементов: когда к реализации z -ro БП Рг1 приглашаются альтернативные участники ОЬ/ь...,ОЬ/ю. И в первом и втором случае, агрегированный показатель может быть отождествлен с достижением качественной цели (например: изделие прошло весь технологический цикл и выпущено), для которойюпределяется критерий эффективности бинарного типа: Обозначим ЛРг,) - функцию достижения цели функционирования/-го функционального действия вида (2.3). При количественном измерении цели1 в качестве критерия эффективности принято принимать, либо единый, результирующий показатель, либо множество частных критериев-эффективности, либо общие критерии эффективности с ограничениями. При5 определении-общего критерия эффективности его можно представить либо в векторном виде, либо обобщить в виде суммарного критерия. К элементарным способам свертывания критериев эффективности, применимым для» оценки БП, относятся: 1. Аддитивная (линейная) свертка. где Я, — значимость частного подпроцесса Рг,. 2. Способ последовательного-достижения частных целей. Данный- способ применяется, если подпроцессы возможно упорядочить, например, по времени или порядку появления (например, необходимо оценить результативность технологической цепочки, состоящей из последовательных операций). Если к началу выполнения последующей операции должны быть достигнуты оптимумы (максимумы или минимумы) предыдущих локальных операций, обобщенный критерий определяется как: где sup Рг; - верхняя грань возможных значений критерия эффективности APrJ 3. Логическое объединение целей, когда общий и частный критерии могут принимать значения 0 и 1, отождествляемые с бинарными признаками. Для цели, противоположной данной, критерий вычисляется по формуле Общая цель состоит в обязательном выполнении всех частных целей: 1=1 Общая цель состоит в выполнении хотя бы одной из частных целей: »=i Определяемая таким образом система булевых операций согласно теореме Поста является полной и может быть использована для записи любой булевой операции над /(Ргос)=(/(Ргх),/(Рг2),...,/(Ргп)). Для случая (2.2) оценка эффективности f(Prt) может быть связана с функцией выбора оптимальных участников исполнения альтернативных субпроцессов по различным критериям: - по функциям выбора f{Prt) Ct(pbf), f(Proc) = C(Cf(Obf))- пред ставляет собой произведение функций выбора, когда выбор осуществляется сначала в соответствии с функциями С„ а затем из полученного множества { Сх(Obj1),..., Сп(Obj")} осуществляют выбор в соответствие с функцией С. Например, функция выбора С, отбирает исполнителей г-го БП из исходного множества по одному или нескольким критериям, а функция выбора С из полученного подмножества осуществляет вторичный выбор.
Формирование управленческих решений в виртуальном кластере
Использование информационного пространства кластера, построенного на доменном представлении участников и процессов, позволяет по-новому организовать процесс поддержки принятия решения: Для характеристики потенциала информационного взаимодействия ИС (п. 1.6), поддерживающих внутри кластера обслуживание сквозного БП, путем передачи информации в виде последовательной цепочки «источник» -«получатель», предлагается следующий алгоритм: 1. Определение множества информационных систем ИСь участвующих в поддержке работы отдельных звеньев сквозного БП. 3.2.1 Оценка неопределенности в процессах жизненного цикла В качестве понятия, характеризующего неопределенность РК, выберем метрику упорядоченности системы в целом. Ее шкала имеет два оппозиционных категории - «хаос» и «определенность». Увеличение неопределенности экономической системы усложняет систему управления РК. Будем считать, что до образования кластера присутствовал хаос, а движение кластера по траектории жизненного цикла в конечном итоге приводит всю систему в состояние определенности. Рассмотрим причины появления семантической неопределенности в информационном и когнитивном доменах виртуального кластера и способы ее устранения. Для устранения неопределенности на этапе стабильного функциониро вания кластера, связанного с единым информационным полем, образ объекта в различных тезаурусах а-, (3, у должен удовлетворять условиям: аг\/3глу:0, где TezlD — единый тезаурус информационного домена. Например, до объединения участников кластера их информационные образы, были представимы в-виде (Objl)a,(pbj2)g,...,(Objn)c. Определим тезаурусы, характерные для сущностей: Представление объекта Obj в информационном домене кластера-путем использования тезаурусов трех типові тождественно представлению его образу с использованием тезауруса пользователя. Тогда для, организации информационного- взаимодействия объектов в зоне сквозного бизнес-процесса ProjM необходимо, определение тезауруса процесса т(Ргосм) и образов объектов «в данном тезаурусе: Характерным примером является наличие на этапе формирования кла-стера множества информационных ресурсов, участников, в которых их информационный портрет представлен с точки зрения? всех имеющихся- компе-тенций. Например, высшее учебное заведение представляет свои образовательные-программы, научные школы, кадровый потенциал, условия приема, студенческую жизнь и пр. Включение этого участника в состав транспортного кластера потребует отделения частных компетенций: - образовательных программ подготовки и переподготовки специалистов в области транспортных перевозок, логистики, грузоперевалки; - научных школ соответствующего профиля; - инновационных разработок и предложений в сфере транспорта; - банка кадрового резерва подготовки специалистов и пр. В ситуации «как есть» m вузов и п сузов - элементов транспортного кластера - представимы в виде совокупности информационных объектов {bJ\)m (0bJ2}a (Oty m+n) , представленных посредством т+п тезауру сов. В ситуации «как будет» учебные заведения могут быть представлены как элементы профессионального сообщества — внутренней среды кластера, составленного из подобных объектов, что потребует использования одного тезауруса среды 5{SpaceVuz) и одного тезауруса среды o(SpaceSuz) из множества тезаурусов G(Space), соответствующих понятию «среда»:{a(SpaceVuz), o(SpaceSUz)} =o(Space).
Расширим определенные ранее множества участников- когнитивного домена: 3,,/ = 19J - эксперты, инженеры по знаниям, когнитологи; 91 .,у = 1,1? - ЛПР, в отдельных случаях отождествляемые с владельцами проблемы; рк, k = l,S - субъекты, владельцы проблемы физического домена Основой когнитивного домена являются: — образы физических объектов \Obfj в тезаурусе ПрО а(ПрО), ис пользуемые для принятия решения Decision: (Dec(pbj)\ (декларативные знания); -образы информационных объектов (Obj)a0 в тезаурусе информационной системы ИС, используемые для принятия решения: (Decfpbj) в (декларативные знания); - образы физических объектов (Obj) в тезаурусе z -ro эксперта 3,-, ис пользуемые для принятия решения: (Decipbj) ) (процедурные знания). Алгоритм преобразования информации от физического к когнитивному домену можно в этом случае описать следующим образом: 1. Представление физического объекта ві тезаурусе Пр а(Пр0):
Агрегирование показателей
В предложенной проблемно-ориентированной методологии определен этап, на котором происходит агрегирование показателей по алгоритму, выбор которого зависит от структуры ТММ и характера данных. В основе решения данной задачи использованы методы многокритериального анализа решений [9, 179]. Рассмотрим подробнее каждый из случаев. 4.2.1 Методика формирования интегральньіх.показателейіпри сетевом представлении» проблемы При сетевом представлении, проблемы ее структура, согласно (4.6), представима в виде: StrH= {Н, h, В, ВК} . 1. Представление сетевой структуры проблемы в виде ориентированного графа, состоящего из кластеров//;с элементами /,-. 2. Построение бинарной матрицы влияний дляполученной.сети: 1, если h; зависит om hj, где -Чл О, в противном случае. Для В выполняется транзитивное замыкание путем» возведения в степень матрицы Е + В%, где Е— единичнаяматрица: Представление проблемы и ее структурам этом случае меняются, поскольку сеть становится транзитивно однородна. 3. Построение вектора приоритетов кластеров , путем исследования взаимовлияния их друг на друга методом парных сравнений. Для этого заполняются МПС оценки влияния, каждого кластера на остальные, в направлении связи, описываемой транзитивно Однородной-сетью. Находится главный собственный.вектор для каждой МПС приоритетов кластеров. 4. Проверка однородности суждений; т.к. при-заполнении МПС экспертом возникает проблема субъективного характера связанная нарушени ем транзитивной однородности: Д = , где Л - максимальное соб ственное значение МПС, п - порядок МПС. Если А Адоп, то дляМПС отношение однородности выполняется и, полученные суждения являются логичными. В противном случае МПС требует составленштвновь. 5. Построение матриц парных сравнений элементов кластеров ВК пу тем попарного сравнения элементов одного кластера относительно каждого элемента влияющего на него кластера с учетом возможности дублирования элементов в кластерах. Проверка экспертных суждений на однородность. Определение векторов приоритетов, являющихся главными собственными векторами МПС. Подготовка субматриц SMtJ, составленных из векторов приоритетов /-го кластера по отношению к5 элементам у -го кластера Сведение субматриц, каждый столбец» которых отображает вектор приоритетов! МПС, в блочную KL,KL J 6. Формирование нормированного вектора»интегральных показателей SM = (SM )tr -Р, построение для. элементов вектора, отношения линейного порядка и последующий анализ линейно упорядоченного множества с помощью методики устранения информационной избыточности. 7. Сегментация показателей, определение приоритетов? влияния- на глобальную цель кластерами, определение приоритетов элементов кластеров. Реструктуризация проблемы (с возможностью перехода от сетевого представления к иерархическому).
Для» анализа системы показателей нижних уровней иерархии предлагается построить нечеткие когнитивные карты, для которых определяется не только наличие или отсутствие отношения причинности между концептами, но и степень данного влияния, выражаемая с помощью лингвистических переменных. Степень влияния определяется в диапазоне от -1 (обратное влияние) до 1 (при увеличении влияющего показателя качества увеличивается за висимый показатель). Для каждой когнитивной карты проводится анализ вектора оценок концептов на основе рассчитанных системных показателей (диссонанс, консонанс, интегральные показатели и пр.). Анализ включает: вычисление численных характеристик избыточности системы концептов; построение на заданном множестве концептов РБАЗ отношения линейного порядка; анализ линейно упорядоченного множества концептов в целях отбора множества меньшей мощности Рши путем решения задачи сегментации концептов; реструктуризацию когнитивной карты. Методика включает следующие этапы: 1. Формирование когнитивной карты для элементов уровня формирования показателей. Когнитивная карта содержит следующие элементы: объ ектов оценивания ап_Хцж базовый набор показателей pnj , для которого формируется этот набор (Рис. 4.3.). Направление причинно следственных отношений между концептами указывают стрелки между концептами (элементами) когнитивной карты. 1.1. Определим множество концептов когнитивной карты из m элементов на основе объединения множества показателей с объектом оценивания: 1.2. Занумеруем концепты е.,/ = 1,/и, определим степень влияния концептов друг на друга и построим когнитивную карту (Рис. 4.4.). 127 Согласование отношений взаимовлияния концептов на основе процедуры транзитивного 3. Расчет группы системных показателей для когнитивной карты: консонанс влияния концепта еі на концепт е : Вектор P содержит множество линейно упорядоченных концептов, имеющих оценки в интервале [0, 1]. 4. Формирование на полученном множестве концептов РБАЗ отношения линейного порядка. Анализ линейно упорядоченного множества концептов в целях отбора множества меньшей мощности рмш с помощью методики устранения информационной избыточности. 5. Анализ когнитивной карты по выявленным системным показателям. Сегментация концептов, реструктуризация когнитивной карты, в результате получен набор концептов когнитивной карты меньшей мощности, являющийся достаточным для проведения мониторинга выделенного объекта оценивания (Рис. 4.5.). воздействия концептов на систему (Р), консонанс влияния (С), диссонанс влияния (D) (Рис. 4.6.).
