ФОРМИРОВАНИЕ ПОДХОДОВ К СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

Формирование подходов к совершенствованию информационных систем поддержки принятия решений

см о см

о

О!

о ш т

X

<

т О X X

Ерошин Сергей Евгеньевич,

кандидат технических наук, заместитель директора по научной и учебной работе Научно-образовательного центра воздушно-космической обороны "Алмаз-Антей" имени академика В.П. Ефремова, S.eroshin@nocvko

Внедрение информационных технологий на всех стадиях жизненного цикла изделий стало необходимым условием обеспечения конкурентоспособности высокотехнологичных предприятий. Автоматизированные системы, используемые на этапах научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, освоения и выпуска продукции, в реальном времени генерируют массивы данных, характеризующих деятельность предприятия в научном, техническом, организационно-экономическом и социальном отношении. В этой связи стоит задача своевременной обработки информации с целью повышения эффективности вырабатываемых управленческих воздействий. Решение данной задачи напрямую связано с необходимостью разработки моделей, методов, алгоритмов программных приложений для сбора, обработки, хранения и анализа многомерных массивов разрозненных данных, а также формирования и представления сводных информационных материалов. Данная статья посвящена вопросам развития теории и практики разработки программных комплексов, повышающих эффективность деятельности высокотехнологичных компаний оборонно-промышленного комплекса (ОПК) и позволяющих осуществлять мониторинг предприятий оборонно-промышленных объединений. Сформулированы направления развития корпоративных систем управления в части выявления ключевых показателей деятельности компаний. Предложен инструментарий расчета факторных нагрузок для различных параметров, входящих в комплексную оценку. Выявлен действенный метод сочетания экспертных знаний и количественных данных при отборе значимых индикаторов деятельности предприятий ОПК. Предложены подход к визуализации состояний дочерних организаций объединения ОПК, а также модель выработки управляющих воздействий в корпоративном контуре управления.

Ключевые слова: оборонно-промышленный комплекс, корпоративные информационные системы, комплексные показатели, факторные нагрузки, эффективность, рейтинг, ранговая статистика.

Внедрение информационных технологий на всех стадиях жизненного цикла изделий стало необходимым условием обеспечения конкурентоспособности высокотехнологичных предприятий. Автоматизированные системы, используемые на этапах научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, освоения и выпуска продукции, в реальном времени генерируют массивы данных, характеризующих деятельность предприятия в научном, техническом, организационно-экономическом и социальном отношении. В этой связи стоит задача своевременной обработки информации с целью повышения эффективности вырабатываемых управленческих воздействий. Решение данной задачи напрямую связано с необходимостью разработки моделей, методов, алгоритмов программных приложений для сбора, обработки, хранения и анализа многомерных массивов разрозненных данных, а также формирования и представления сводных информационных материалов.

Данная статья посвящена вопросам развития теории и практики разработки программных комплексов, повышающих эффективность деятельности высокотехнологичных компаний оборонно-промышленного комплекса (ОПК) и позволяющих осуществлять мониторинг предприятий оборонно-промышленных объединений,а именно:

- идентифицировать существенные параметры деятельности предприятий, реализующих научно-исследовательские и проектно-конструкторские работы, освоение и выпуск вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ), сервисное обслуживание и утилизацию техники;

- осуществлять в реальном времени анализ состояния предприятий оборонно-промышленных объединений по заданным критериям;

- моделировать последствия предлагаемых управленческих решений и корректировать их с учетом поставленных задач и ограничений;

- выполнять сравнительный анализ результатов деятельности предприятий различных холдинговых структур одноименной отраслевой принадлежности;

- минимизировать роль субъективных факторов, искажающих оценку эффективности деятельности предприятий на основе параметрических и непараметрических методов статистики и снижающих эффективность принятых управленческих решений.

Анализ статистики деятельности предприятий ОПК, а также исследование системы сбора, обработки данных с предприятий позволяет сделать вывод о необходимости разработки инструментария, позволяющего существенно снизить количество наблюдаемых показателей без потери в информированности об объекте рассмотрения [1-4].

Важной задачей также представляется совершенствование системы отбора показателей, на основе которых строят комплексные оценки (рис. 1), принимая во внимание изменение во времени влияния тех или иных факторов на комплексную оценку. Одним из ярких примеров в данном вопросе может служить показатель рентабельности производства.

Рис. 1. Структура методов оценки деятельности подразделений (предприятий)

В начале 2000-х годов большинство предприятий ОПК, решая задачи экзистенциального характера, уделяло вопросам получения прибыли не первоочередное внимание. На примере предприятий АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей» видно, что комплексная оценка финансово-экономического состояния дочерних предприятий в 2005 г. незначительно коррелировала с рентабельностью производства (рис. 2).

В то же время показатели, имеющие косвенное отношение к оценке по финансово-экономическому критерию (рис. 3, 4), в значительно большей степени, чем рентабельность, ликвидность, отражают реальное состояние предприятия. Одним из таких показателей является средний возраст инженерно-технических работников (ИТР) на предприятиях — разработчиках ВВСТ. Так, данный показатель имеет наибольшее по модулю значение корреляции с генеральным ранжированием организаций АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей».

Таким образом, решение задач отбора показателей для комплексной оценки предприятий, к которым не всегда применимы исключительно рыночные метрики эффективности, а также определение вклада этих параметров в итоговые аддитивные индикаторы представляют особую важность для формирующихся и действующих холдинговых структур ОПК.

Одной из ключевых задач мониторинга предприятий ОПК является организация логистики информационных потоков. В основе сбора, обработки, анализа производственной, финансовой, ведомственной, отраслевой отчетности организаций, сводных и аналитических материалов должен лежать прозрачный, объективный и действенный математический аппарат, необходимы средства визуализации и представления сводной информации на определенных уровнях управления холдинговых структур.

X X

о

го А с.

X

го т

о

м о м

Рис. 2. Сопоставление экспертного ранжирования предпритий АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей» по критерию финансово-экономического состояния предприятий с ранжированием по показателю рентабельности производства

<

т о х

X

В последние два десятилетия автоматизация предприятий машиностроительного профиля, исследовательских институтов идет ускоренными темпами. Практически на каждом этапе жизненного цикла изделий (ЖЦИ) внедрены программные комплексы, существенно повышающие производительность рабочей силы, сокращающие время разработки и производства сложной техники. Именно внедрение автоматизированных систем позволило получить доступ к оперативной информации на всех этапах ЖЦИ искать пути совершенствования систем управления предприятием в целом, используя индикативные подходы [2, 5, 6].

Рис. 3. Сопоставление экспертного ранжирования предпритий АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей» по критерию финансово-экономического состояния предприятий с ранжированием по показателю среднего возраста ИТР

Рис. 4. Сопоставление экспертного ранжирования предпритий АО «Концерн ВКО «Алмаз - Антей» по критерию финансово-экономического состояния предприятий с ранжированием по доле руководящего состава в общей численности персонала

В связи с тем, что система управления объединениями ОПК выходит за рамки конкретных предприятий, характер и логика управленческих решений, вырабатываемых на уровне головных компаний, советов директоров, собраний акционеров организаций, не так детерминированы и алгоритмизированы, как на производственном или проектном уровне. Поэтому в корпоративном контуре управления объединений ОПК имеет место существенная вариативность в принятии решений. Во многом это связано с недостаточным уровнем теоретической проработки вопросов принятия решений стратегического характера на основе оперативной информации [7, 8, 10, 11].

В данной работе сформулированы подходы к разработке и организации нового класса информационных систем поддержки принятия решений (computer-aided decision-making process — CADMP), ориентированных на решение задач выработки управляющих воздействий на уровне головных компаний оборонно-промышленных объединений различной отраслевой принадлежности.

Одной из ключевых задач теории и практики комплексных оценок сложных систем служит учет в оценочной формуле показателей различной размерности. Также существенным аспектом, влияющим на математику метода, является широкий интервал значений, которые может принимать определенный параметр на разных предприятиях. Решение перечисленных задач отчасти может быть достигнуто нормированием числовых значений показателей деятельности предприятий. Более широкие возможности для исследования открывают непараметрические методы статистики.

В отличие от параметрических методов, в которых предполагается, что генеральное распределение известно с точностью до конечного числа параметров, непараметрические методы статистики помогают проводить оценку, когда функции распределений найти сложно или не представляется возможным.

Применительно к предприятиям определенной отраслевой принадлежности можно говорить, что каждый из рассматриваемых объектов обладает двумя видами признаков: количественными (значения конкретных параметров) и качественными (положение данного объекта относительно других). В этом случае рассматриваемые объекты могут быть упорядочены по качественному признаку.

Поскольку установление строгой функциональной зависимости между параметрами деятельности предприятий не всегда представляется возможным, в качестве основной ранговой статистики в представленной работе используется коэффициент корреляции. Экспериментальные расчеты показали, что значения коэффициентов, рассчитанные по формулам Кендалла, Спирмена и Пирсона, различаются незначительно.

После формирования ранговых векторов по параметрам в качестве первого приближения строят систему аддитивных уравнений для расчета весовых множителей всех используемых параметров.

Задачу представляют в виде

ап х + ai2 x2 + ... + аыхп =Ti л;

а21 X1 + a22X2 + ■■■ + a2nXn =T2y2 ;

а + а + ... + а х =т у ,

т1 1 т 2 2 тп п тУт?

где а у — ранг /'-го предприятия по у-му параметру; х- — коэффициент корреляции ранжирования предприятий по у-му параметру и генерального

ранжирования У; — некоторый числовой параметр, корректирующий ранг итогового ранжирования в равенствах; у- — итоговая комплексная

ранговая оценка состояния предприятия по рассматриваемому критерию.

Затем рассчитывают коэффициенты корреляции ранговых векторов элементов системы по каждому отдельному параметру с генеральным ранжированием элементов системы первого приближения, которое формируется в соответствии с суммой рангов элементов системы по каждому отдельному параметру. Во втором приближении рейтинговую систему рассчитывают с учетом весовых множителей, роль которых выполняют полученные коэффициенты корреляции. Затем вновь рассчитывают корреляционные коэффициенты и строят рейтинговую систему следующего приближения, и так далее до тех пор, пока значения корреляционных коэффициентов не станут устойчивыми.

Практика использования данного подхода в рамках диссертационного исследования показала, что в результате нескольких итераций коэффициенты значимости параметров фиксируются (рис. 5) и определяется рангов вектор комплексных оценок предприятий.

-Доля руководящего состава -Средний возраст ИТР

-Коэффициент изменения кадрового состава

-Средняя заработная плата

-Выработка

-Рентабельность

-Текущая ликвидность.

-Финансовая независимость

X X

о

го А с.

X

го m

о

Рис. 5. Изменение коэффициентов ранговой корреляции в итерационной схеме определения значимости параметров деятельности предприятий по заданному критерию

м о м

Начало

1. Выработка критерия оценки состояния предприятий в 1-й момент времени. Формирование выборки т предприятий, входящих в холдинговую структуру,

для проведения оценки

2. Сбор данных о параметрах деятельности выбранных предприятий, определяющих оценку по заданному критерию. Исследование взаимной зависимости выбранных параметров. Исключение дублирования. Формирование векторов наблюдений вида X где X — значение некоторого параметра Xна г-м предприятии.

Формирование набора] параметров, на основе которых будет проводиться оценка

3. Ранжирование предприятий по значениям выбранных параметров. Статистика строится по вектору наблюдений

^ , [1, V > О,

где

Нет

4. Построение разностной системы для определения вклада каждого параметра в итоговую оценку: Хк+1 = САТ¥к — К, где х*+1 — элемент столбца коэффициентов (факторных нагрузок) при ранговых векторах

5. Исследование сходимости построенной разностной системы

Да

6. Определение итоговой оценки состояния предприятия по заданному критерию и вклада отдельных параметров в итоговую оценку помощью итерационного метода. Расчет коэффициентов значимости, учитывая ранговую шкалу величин

7. Выработка управляющих воздействий на период [¿; I + 1]

<

т о х х

Конец

Рис. 6. Алгоритм оценки состояния дочерних предприятий одноименной отраслевой принадлежности по комплексным показателям деятельности на основе итерационного метода расчета весовых коэффициентов с использованием ранговой статистики

Начало

I

7. Анализ последствий выработанных управляющих воздействий на основе вычисленных разностей состояний

С

Конец

1. Фиксация значений ключевых параметров, характеризующих изучаемый аспект деятельности предприятий <4—

1

2. Формализация описания состояний предприятий до начала процесса управления для моментов ? е Т в виде множеств /У. 1У~2, ,.. г где П* — вектор рангов, описывающий состояние объектов управления

1

3. Создание базы прецедентов: описание проблемы или ситуации в совокупности с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации или для решения данной проблемы. Формирование ограниченного множества доступных управляющих воздействий. Состояние объекта управления представляется в виде Ц*> + где Ц* е Я1— вектор управления; V — вектор переменных во времени параметров, для которого задана его априорная оценка; Е( ) — т-мерная функция, линейная по параметрам; 2— возмущение, для которого задана его априорная оценка

*

4. Ретроспективный анализ принятых управленческих решений с помощью вычисленных разностей состояний предприятий

1

5. Моделирование перспективных состояний объектов управления в зависимости от изменения функции управляющих воздействий АЦ*

1

6. Выработка управляющих воздействий. Описание воздействия (формализация, классификация управляющих воздействий). Определение такого которое удовлетворяет исходной цели управления

Рис. 7. Схема модели выработки оперативных управляющих воздействий на основе метода оценки состояния дочерних структур оборонно-промышленного объединения по комплексным показателям деятельности

Аналогичный результат, демонстрирующий получен и теоретически путем сведения задачи к сходимость построенной разностной системы, был общему неявному методу простой итерации.

м о м

см о см

0

01

о ш т

X

<

т О X X

В результате расчета показателей, отражающих аспекты производственных процессов, организационного развития, финансового состояния предприятий, по представленному алгоритму (рис. 6) можно получить обобщающие выводы о результатах деятельности производственного объекта на основе выявления качественных и количественных отличий от базы сравнения (плана, нормативов, предшествующих периодов, достижений на других аналогичных объектах).

Разработанный метод применительно к рассмотрению финансово-экономического аспекта деятельности предприятий ОПК обеспечивает решение следующих задач:

- оперативный мониторинг эффективности деятельности предприятий и моделирование перспективных состояний разрабатывающих и производственных объектов;

- определение предпочтений анализируемого ряда предприятий по финансово-экономическому состоянию в интересах конкурсного отбора при размещении заказов на производство или перепрофилировании производственных мощностей;

- выявление значимых факторов, оказывающих влияние на финансово-экономическое состояние предприятий;

- оценка соответствия фактического финансово-экономического состояния требованиям (заданному уровню, среднеотраслевому уровню и др.) и корректировка направлений реструктуризации (реформирования);

- оценка рисков при размещении заказов;

- обоснование целесообразности инвестирования средств в реализацию технологических инновационных проектов и др.

Представленная модель выработки управляющих воздействий на основе комплексных показателей и ранговых статистик (рис. 9) обеспечивает решение следующих задач:

- ретроспективный анализ принятых управленческих решений;

- определение влияния входных параметров и управляющих воздействий на перевод объектов управления в различные состояния;

- моделирование поведения объектов управления при различных вариантах управляющих воздействий.

Применение разработанного метода и алгоритма мониторинга внутренней среды оборонно-промышленных объединений в оценке финансово-экономичес- кого состояния дочерних предприятий холдинговых структур ОПК позволило существенно сократить количество контролируемых параметров при незначительной погрешности итоговых оценок (рис. 8, 9).

Рис. 8. Визуализация комплексной оценки эффективности деятельности производственного предприятия относительно других предприятий схожей отраслевой принадлежности в ранговой шкале (ГОЗ — государственный оборонный заказ; ПГН — продукция граж- данского назначения; ВТС — военно-техническое сотрудничество)

Рис. 9. Визуализация комплексной оценки эффективности деятельности производственного предприятия ПП № 1 относительно других предприятий схожей отраслевой принадлежности в нормированных значениях и сравнение со средними по оборонно-промышленному объединению

На современном этапе развития информационных систем создание эффективных методов мониторинга и корпоративного управления деятельностью дочерних предприятий холдингов ОПК является актуальной задачей. Представленные в работе алгоритмы, модели и методы организации мониторинга оборонно-промышленных предприятий могут служить основой для осуществления комплексного подхода к оценке финансово-экономического состояния, мобилизационной готовности, уровня научно-технического развития. Совокупный инструментарий представленного подхода к мониторингу организаций ОПК позволяет значительно повысить системность и обоснованность вырабатываемых управленческих решений.

Каждое производственное предприятие имеет свою специфику в зависимости от характера производственных процессов. В настоящее время наблюдается появление значительного числа различных показателей, которые всесторонне, а зачастую и слишком пространно характеризуют происходящие явления [9]. Такая ситуация часто затрудняет управление производственными объектами, поскольку фактическая картина состояния объектов затемняется избытком второстепенной информации. В этой связи вполне обоснованной представляется попытка

отсеять ненужные показатели и оставить только те, которые содержат необходимый объем информации, достаточный для отображения специфики деятельности предприятия.

Вырабатываемая системой параметрического мониторинга информация должна различаться по содержанию в зависимости от ее назначения и применения в процессе управления. Более детальные сведения нужно использовать на низших и средних уровнях системы управления, тогда как в более высокие звенья существующей иерархии управления следует передавать информацию в наиболее сжатой форме. Очевидно, что наличие механизмов для получения такого рода информации в серьезной степени способствует совершенствованию процесса управления, особенно если речь идет о процессах, происходящих в подразделениях крупных предприятий и дочерних организациях холдинговых структур.

Наличие комплексных оценок состояний предприятий позволяет осуществлять сравнительный многомерный анализ деятельности предприятий крупных оборонно-промышленных объединений, выполнять оценку соответствия динамики развития дочерних структур требованиям, оперативно корректировать процессы реструктуризации и реформирования.

X X

о

го А с.

X

го т

о

м о м

Литература

1. Агеев А. И. и др. Методика оценки стратегического потенциала образовательных учреждений. — М.: Институт экономических с тратегий, 2005. — 32 с.

2. Беляцкая Т.Н. Анализ интеллектуальных информационных систем на примере ^RM и ERP.

— М.: Синергия, 2015. — 106 с.

3. Глазьев С.Ю., Львов Д.С., Фетисов Г.Г. Эволюция технико-экономичес- ких систем: возможности и границы централизованного регулирования.

— М.: Наука, 1992. — 207 с.

4. Ерошин С.Е., Козлов Г.В. Оценка эффективности деятельности исследователей в различных секторах науки // Экономические стратегии. - 2016.

— Т. 18, № 2 (136). - С. 116-123.

5. Ерошин С.Е., Козлов Г.В. Анализ системы управления научными исследованиями // Инновации. - 2020. - № 6 (260). - С. 42-45/

6. Ерошин С.Е., Климентов Г.А. Формирование системы показателей эффективности НИОКР // Инновации. - 2020. - № 11 (265). - С. 26-29.

7. Когаловский М.Р. Перспективные технологии информационных систем. — М.: ДМК Пресс; Компания АйТи, 2003. — 288 с.

8. Козлов Г.В., Ерошин С.Е. Проблемные звенья и точки роста в российской системе науки и образования // Экономические стратегии. - 2016. - Т. 18, № 8 (142). - С. 84-91.

9. Коновальчик А.П., Ерошин С.Е. Образовательный аспект цифровизации // Инновации. -2021. - № 2 (268). - С. 11-15.

10. Меньщиков В.В., Козлов Г.В., Ерошин С.Е. Оценка эффективности деятельности предприятий оборонного концерна // Электронная промышленность. - 2005. - № 3. - С. 66-73.

11. Меньщиков В.В., Козлов Г.В., Ерошин С.Е. Метод построения рейтинговой системы оценок // Вестник машиностроения. - 2007. - № 9. - С. 7376.

CS

о

CS

0

01

Developing approaches to improvement of decision support information systems

Eroshin S.E.

Scientific and educational center of aerospace defense "Almaz-Antey" named after academician V.P. Efremova

The introduction of information technologies at all stages of the product life cycle has become a prerequisite for ensuring the competitiveness of high-tech enterprises. Automated systems used at the stages of research and development, development and production of products, in real time generate data arrays that characterize the activities of the enterprise in scientific, technical, organizational, economic and social terms. In this regard, the task is to process information in a timely manner in order to increase the efficiency of the generated management influences. The solution to this problem is directly related to the need to develop models, methods, algorithms for software applications for collecting, processing, storing and analyzing multidimensional arrays of disparate data, as well as the formation and presentation of consolidated information materials.

This article is devoted to the development of the theory and practice of developing software systems that increase the efficiency of high-tech companies in the military-industrial complex (MIC) and allow monitoring of enterprises of military-industrial associations. The directions of development of corporate management systems in terms of identification of key indicators of companies activity are formulated. A tool for calculating factor weghts for various parameters included in the complex evaluation is proposed. An effective method of combining expertise and quantitative data for the selection of significant indicators of the activities of defense industry enterprises was identified. The approach to visualization of states of subsidiaries included in defense industry holdings, as well as the model of generation of control actions on the corporate level are proposed.

Keywords: military-industrial complex, corporate information systems, complex indicators, factor loads, efficiency, rating, rank statistics.

References

1. Ageev A.I. and others. Methodology for assessing the strategic potential of educational institutions. - M.: Institute of Economic Strategies, 2005. — 32 pages.

2. Belyatskaya T.N. Analysis of intelligent information systems using the example of cCRM and ERP. - M.: Synergy, 2015. — 106 c.

3. Glazyev S.Yu., Lvov D.S., Fetisov G.G. Evolution of techno-economic systems: possibilities and boundaries of centralized regulation. - M.: Science, 1992. — 207 pages.

4. Eroshin S.E., Kozlov G.V. Assessment of the effectiveness of researchers in various sectors of science//Economic strategies. - 2016. - T. 18, No. 2 (136). - Page 116-123.

5. Eroshin S.E., Klimentov G.A. Designing a system of R&D performance indicators//Innovations. - 2020. - № 11 (265). - Page 26-29.

6. Eroshin S.E., Kozlov G.V. Analysis of the scientific research management system//Innovations. - 2020. - № 6 (260). - Page 42-45.

7. Kogalovsky M.R. Promising technologies of information systems. - M.: DMK Press; IT Company, 2003. — 288 pages.

8. Kozlov G.V., Eroshin S.E. Problem links and growth points in the Russian system of science and education//Economic strategies. - 2016. - T. 18, No. 8 (142). - Page 84-91.

9. Konovalchik A.P., Eroshin S.E. Educational aspect of digitalization//Inno-vation. - 2021. - № 2 (268). - Page 11-15.

10. Menshchikov V.V., Kozlov G.V., Eroshin S.E. Assessment of the effectiveness of defense concern enterprises//Electronic industry. - 2005. -№ 3. - Page 66-73.

11. Menshchikov V.V., Kozlov G.V., Eroshin S.E. Method of constructing a rating system for assessment//Bulletin of Mechanical Engineering. -2007. - № 9. - Page 73-76.

О Ш

m

X

<

m

о

X X