CC BY
48
вопросы инновационной экономики
>
Том 8 • Номер 1 • Январь-март 2018
ISSN 2222-0372 Russian Journal of Innovation Economics
Креативная экономика
издательство
информатизация производственной деятельности как инструмент повышения достоверности принимаемых управленческих решений
Баранова И.В.1, Майоров С.В. 2
1 Московский государственный технологический университет «Станкин», Москва, Россия
2 Машиностроительный кластер Республики Татарстан, Набережные Челны, Россия
АННОТАЦИЯ:_
В статье рассмотрены предпосылки формирования системы поддержки принятия решений, использующейся в качестве инструмента повышения достоверности этих решений. Выявлена специфика формирования системы поддержки принятия решений применительно к условиям деятельности предприятия нефтегазового комплекса. Рассмотрена динамика взаимодействия основных составляющих системы. Сформулированы основные направления развития систем поддержки принятия решений в новых экономических условиях деятельности предприятий нефтегазового комплекса.
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: нефтегазовый комплекс, система поддержки принятия решений, хранилище данных, оперативный анализ данных, интеллектуальный анализ данных
Informatization of production activities as a tool to improve the reliability of managerial decisions adopted
Baranova I.V.1, MayorovS.V. 2
1 Moscow State Technological University STANKIN, Russia
2 Machine building cluster of the Republic of Tatarstan, Russia
введение
В статье на примере структур нефтегазового комплекса России рассмотрены вопросы повышения достоверности принимаемых управленческих решений путем информатизации различных бизнес-процессов, протекающих в производственной сфере деятельности.
В ходе реализации Энергетической стратегии - 2020 [1] в Российской Федерации были созданы эффективные методы разведки полезных ископаемых, включая разведку месторождений на континентальном шельфе, заложены технологические основы развития систем транзита энергоресурсов в сложных климатических и лан-дшафтно-географических условиях. Дальнейшую модернизацию оте-
чественного нефтегазового комплекса и придания ему инновационного характера должна обеспечить принятая в настоящее время в России Государственная энергетическая политика [2].
Предполагается, что инновационное обновление нефтегазового комплекса будет обеспечено как за счет перехода на отечественные технологии, материалы и оборудование, так и за счет широкого использования информационных систем и технологий. Формирование в российском нефтегазовом комплексе инфраструктуры, отвечающей требованиям цифровой экономики, позволит осуществить реализацию инновационных и капиталоемких энергетических проектов в Восточной Сибири, на Дальнем Востоке, континентальном шельфе арктических морей и полуострове Ямал [3] (Утвкитву, 2004).
1. система поддержки принятия решения как составляющая системы управления предприятием нефтегазового комплекса
В этой связи для предприятий нефтегазового комплекса становится актуальным формирование такой системы управления, которая бы обеспечивала существенное повышение эффективности функционирования предприятия. Для достижения этой цели контуры подобной системы должны охватывать управление ключевыми инструментами, формирующими эффективность. Это касается ресурсов, активов и капитала, включая их финансовую, материальную и интеллектуальную составляющие. Поэтому система управления предприятием нефтегазового комплекса, являясь многоконтур-
ABSTRACT:
The article considers the prerequisites for the formation of a decision-making support system used as a tool to improve the reliability of these decisions. We reveal the specificity of formation of a decisionmaking support system with regard to the operating conditions of oil and gas industry enterprise. We consider the dynamics of interaction between the main system components. We formulate the main development directions of decision-making support systems in the new economic conditions of activity of oil and gas industry enterprises. KEYWORDS: oil and gas complex, decision support system, data store, operational data analysis, intelligent data analysis.
JEL classification: D81, M11, Q35 Received: 22.03.2018 / published: 31.03.2018
© Author(s) / Publication: CREATIVE ECONOMY Publishers For correspondence: Baranova I.V. (yar.baranow0gmai[.com)
CITATION:
Baranova I.V., Mayorov S.V. (2018) Informatizatsiya proizvodstvennoy deyatelnosti kak instrument povysheniya dostovernosti prinimaemyh upravlencheskikh resheniy [Informatization of production activities as a tool to improve the reliability of managerial decisions adopted]. Voprosy innovatsionnoy ekonomiki. 8. (1). - 15-24. doi: 10.18334/vinec.8.1.38909
ной, будет относиться к классу сложных систем. Процессы, протекающие в такой системе, характеризуются не только высоким уровнем неопределенности, но и являются генератором риска, проявление которого может привести к неполучению результатов, отвечающих идеологии принятых управленческих решений. Кроме того, принятие решений, основанных только на опыте и интуиции менеджмента предприятия, в условиях неопределенности может оказать негативное влияние на процессы реализации предприятием нефтегазового комплекса сформированной стратегии управления [4] (Larichev, Moshkovich, 2013).
Поэтому в этой ситуации актуализируется задача интеграции в систему управления предприятиями нефтегазового комплекса автоматизированных систем поддержки принятия решения (Decision Support System - DSS). Подобные системы представляют собой компьютерные системы [5, 6] (Trakhtengerts, 2015), которые, реализуя процессы сбора и анализа больших объемов информации, повышают объективность принимаемых решений. Это обеспечивается за счет использования формальных процедур и методов, включая математические и вербальные модели [4] (Larichev, Moshkovich, 2013). Последняя разновидность представляет собой информационные модели, описанные средствами естественного языка.
Система поддержки принятия решений может явиться результатом различных действий предприятия нефтегазового комплекса. Во-первых, подобная система может быть разработана предприятием самостоятельно. В этом случае она интегрируется в структуру имущественного потенциала предприятия как результат выполненных НИОКР. Во-вторых, система поддержки принятия решений может быть получена в рамках лицензионных соглашений. Тогда интеграция системы в структуру имущественного потенциала предприятия нефтегазового комплекса будет охватывать приобретение системы и адаптацию полученных по лицензии программных продуктов под решение конкретных бизнес-задач предприятия.
Применение в системах поддержки принятия решения компьютерных методов обработки информации дает возможность не только сокращать затраты времени на принятие решения, но и анализировать различные ситуации, генерируя множество потенциальных решений и конкретных сценариев их реализации [6] (Trakhtengerts, 2015). Выбор наилучшего варианта основан на многокритериальной оценке сгенери-
ОБ АВТОРАХ:_
Баранова Ирина Вячеславовна, кандидат экономических наук, доцент, кафедра управления и информатики в технических системах (yar.baranow0gmai1.com)
Майоров Сергей Васильевич, доктор делового администрирования, Председатель Правления
ЦИТИРОВАТЬ СТАТЬЮ:_
Баранова И.В., Майоров С.В. Информатизация производственной деятельности как инструмент повышения достоверности принимаемых управленческих решений // Вопросы инновационной экономики. - 2018. - Том 8. - № 1. - С. 15-24. doi: 10.18334/vinec.8.1.38909
рованных системой сценариев по заранее заданной совокупности показателей и критериев. Кроме того, система позволяет проводить компьютерный анализ последствий принимаемых решений. Для этого осуществляется моделирование возможных ситуаций путем изменения факторов внешней и внутренней среды предприятия нефтегазового комплекса.
В то же время применение предприятиями нефтегазового комплекса систем поддержки принятия решений не отрицает возможности использования знаний и опыта менеджмента предприятия. Напротив, сочетание возможностей информационных систем и интеллектуально-креативного потенциала менеджмента позволяет наилучшим образом реализовать на предприятии совокупность управленческих функций. Однако системы поддержки принятия решений, являясь разновидностью автоматизированных человеко-машинных систем управления, не позволяют полностью исключить человека из процесса принятия управленческого решения. Эти системы лишь минимизируют затраты временных и других ресурсов на решение текущих и инвестиционных проблем, возникающих в процессе функционирования предприятия нефтегазового комплекса.
2. Факторы, влияющие на выбор конфигурации системы поддержки принятия решений
На практике конфигурация системы поддержки принятия решений зависит от категории и сущности проблем, решаемых предприятием нефтегазового комплекса. Поэтому выбор той или иной конфигурации системы определяется рядом обстоятельств. Во-первых, следует учитывать возможности предприятия в сфере доступа к современным аппаратным и программным средствам, во-вторых, имеющийся у предприятия опыт использования математических методов описания ранее возникавших проблем, формализации задач, сформулированных в рамках ее решения, зависимостей между факторами и показателями эффективности.
Выбирая для предприятия нефтегазового комплекса конфигурацию системы поддержки принятия решений, следует учитывать, что степень структуризации возникающих у предприятия проблем, а также уровень количественного описания проблемных факторов могут быть различными. Например, часть проблем, возникающих в процессе деятельности предприятия нефтегазового комплекса, может быть достаточно легко структурирована, а количественные зависимости между показателями и факторами эффективности функционирования предприятия определены однозначно. В этом случае функции используемой предприятием нефтегазового комплекса системы поддержки принятия решений минимальны, т.к. в основе принятия управленческого решения лежат количественные расчеты показателей эффективности и оценки этих показателей по заранее выбранным критериям.
Однако большинство проблем, возникающих в процессе функционирования предприятия нефтегазового комплекса, являются сложными проблемами и, как правило,
слабо структурированы, а зачастую структуризация проблемы полностью отсутствует. В этом случае управленческие решения, принимаемые в рамках подобных проблем, могут базироваться на использовании как количественных, так и качественных оценок. Последние содержат лишь неформально описанные признаки проблемы, не имеющие количественной оценки. При возникновении у предприятия нефтегазового комплекса слабо структурированных или полностью неструктурированных проблем функциональные зависимости между факторами и показателями эффективности неизвестны. Здесь качество принимаемого управленческого решения в значительной степени зависит от функциональных возможностей системы поддержки принятия решений.
При реализации конкурентной стратегии предприятие нефтегазового комплекса должно организовать эффективный процесс взаимодействия прикладных систем. Такой процесс целесообразно формировать на основе стандартных интерфейсов, объединяя их в соответствующие группы. В качестве таких интерфейсов можно использовать:
• функциональные стандарты (например, стандарт описания процессов IDEF0), которые дают возможность сформировать организационные процедуры взаимодействия компьютерных систем;
• информационные стандарты (например, стандарт ISO 10303 STEP), обеспечивающие унифицированное представление моделей данных;
• стандарты на программную архитектуру (включая такие архитектурные решения, как CORBA, COM, SOAP и ряд других), определяющие механизмы интеграции программных систем;
• коммуникационные стандарты (например, стандарты сети Internet), формирующие способ передачи данных по глобальным сетям, а также локальным сетям, существующим на предприятии нефтегазового комплекса.
Функциональные модели процессов, например, модели IDEF0, лежат в основе технологии построения подсистемы информационного обеспечения предприятия нефтегазового комплекса. На основе моделей IDEF0 строятся информационные модели IDEF1X, которые поддерживаются рядом программных средств функционального моделирования и анализа бизнес-процессов, в частности программным продуктом Workflow modeler 4.2.
Методология IDEF1X может быть использована для построения информационной модели, отражающей структуру информации, которая необходима для поддержки функций производственной системы. Подобная методология может выступать в качестве основы для построения SQL-файлов (structured query language), которые являются формальным непроцедурным языком программирования (языком структурированных запросов) и используются для создания, модификации и управления данными в произвольной базе данных.
При разработке функциональной модели предприятие нефтегазового комплекса должно учесть все информационные потоки (входные, выходные и управляющие
потоки), а также все виды используемых ресурсов. Полученная база данных, становясь ядром информационной системы предприятия нефтегазового комплекса, дает возможность вводить, хранить и обрабатывать информацию на всех этапах производственного цикла. Эффективность функционирования информационной системы обеспечивается за счет перенесения мест ввода первичной информации к местам ее появления. При этом обработка данных осуществляется на следующем иерархическом уровне системы управления предприятием нефтегазового комплекса (например, отделом маркетинга).
3. Оперативный и интеллектуальный анализ данных в системе поддержки принятия решений
Важным структурным элементом создаваемых информационных систем поддержки принятия решений выступает хранилище данных. Подобное хранилище представляет собой информационную базу данных, которая необходима для хранения данных и их интеллектуального анализа [7] (Baтsegyan et al., 2004). В зарубежной и отечественной практике для повышения достоверности принимаемых решений используются многоуровневые решения построения системы поддержки принятия решений.
Подобная тенденция может быть применена и при проектировании системы поддержки принятия решений предприятия нефтегазового комплекса. Например, если первый уровень охватывает совокупность детализированных данных, сформированных для предприятия нефтегазового комплекса в целом, то второй уровень будет содержать совокупность агрегированных данных, включенных в базы структурных подразделений предприятия. Реализация данного уровня целесообразна путем использования многомерной системы управления базами данных, являющейся одной из моделей организации системы управления базами данных.
Третий уровень представляет собой компьютеризированные рабочие места пользователей. В качестве пользователей могут выступать менеджеры предприятия нефтегазового комплекса, участники проектной деятельности и т.д. На персональных компьютерах пользователей устанавливается соответствующий аналитический инструментарий, позволяющий в автоматизированном режиме анализировать различные сценарии и на основе установленных критериев оценки вариантов принимать управленческие решения. Эти решения могут иметь точный оптимум, тогда они будут оптимальными. Точного оптимума не всегда удается достичь, поэтому большинство принятых решений будут квазиоптимальными.
Основой принятия управленческих решений с высоким уровнем достоверности выступает анализ информации. В процессе проведения анализа используются различные способы обработки исходных данных. Это может быть оперативный и интеллектуальный анализ. В основе оперативного анализа данных лежит многомерное представление данных. Подобное представление предполагает, что данные упорядо-
чиваются в рамках так называемого гиперкуба, являющегося обобщением куба для случая с произвольным числом измерений.
В качестве вершин гиперкуба выступают значения, описывающие деятельность предприятия нефтегазового комплекса или отдельные бизнес-процессы. Результаты измерения факторов, влияющих на изменение характеристик объекта исследования, трактуются как ребра куба. В свою очередь, каждое измерение фактора может быть представлено в виде нескольких уровней агрегирования данных. Наличие подобных уровней дает возможность использовать в системе поддержки принятия решений информацию с нужной степенью детализации, что повышает уровень достоверности принимаемых управленческих решений.
В настоящее время широко используются технологии, позволяющие эффективно выполнять оперативный анализ данных. Например, технология аналитической обработки данных в реальном времени (online analytical processing - OLAP) охватывает подготовку агрегированной информации на основе больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Используя OLAP-технологию, лицо, принимающее управленческое решение, осуществляя гибкий просмотр информации, может получать произвольные срезы данных, выполняя сравнение их во времени.
В подобных случаях интерпретация данных осуществляется с помощью таблиц фактов и измерений. Количественные значения показателей, описывающие объект исследования, отражаются в таблице фактов. В таблицу измерений включаются характеристики исследуемого объекта, например, применяемые материалы, технологии, используемое оборудование, величины отклонений фактических значений параметров от их нормативных значений и т.д.
Интеллектуальный анализ данных, разновидностями которого являются проверка гипотез и поиск закономерностей, представляет собой процесс поиска в данных скрытых закономерностей, которые должна учитывать система поддержки принятия решений. Таким образом, интеллектуальный анализ предполагает выявление новой, ранее недоступной информации. Этот вид анализа объединяет совокупность методов обнаружения в данных нетривиальных зависимостей, новой интерпретации знаний, т.е. всех тех факторов, учет которых повышает достоверность принимаемых управленческих решений. Для этого исследуются большие объемы данных, накопленных предприятием нефтегазового комплекса.
В рамках интеллектуального анализа решаются такие задачи, как кластеризация данных, построение различных цепочек событий, наступление которых происходит с некоторым интервалом времени, прогнозирование развития ситуации [6, 7] (Trakhtengerts, 2015; Barsegyan et al., 2004). Кластеризация охватывает создание соответствующих классов данных и установление иерархии между ними. Построение цепочек событий предполагает выявление ситуаций и определение вероятности их появления, в которых наступление одного события в цепочке влечет наступление другого события или их совокупности.
Задачи прогнозирования основаны на использовании ретроспективных данных и, как правило, решаются с применением математической статистики, корреляционно-регрессионного анализа или нейронных сетей. В системах поддержки принятия решений подобные задачи важны, т.к. использование выявленных закономерностей дает возможность определять значения исследуемого параметра в будущих временных интервалах. Полученные прогнозные оценки, во-первых, повышают уровень достоверности принимаемых управленческих решений, а во-вторых, с течением времени эти оценки можно постоянно корректировать, проводя мониторинг реализации принятого решения.
заключение
Таким образом, информационное обеспечение бизнес-процессов, являясь ключевым рычагом появления у предприятия нефтегазового комплекса новых компетенций, приводит к нелинейному увеличению его фундаментальной стоимости. Это происходит вследствие возникновения эффекта синергии. Подобный эффект проявляется при объединении отдельных информационных элементов в единую подсистему. В свою очередь, эта подсистема становится доминирующим контуром в рамках единой системы управления предприятием нефтегазового комплекса.
В статье доказана необходимость применения на предприятиях нефтегазового комплекса систем поддержки принятия решений. Исследована структура подобных систем. Выявлена необходимость использования оперативного и интеллектуального анализа данных, проведение которых повышает уровень достоверности принимаемых предприятием нефтегазового комплекса управленческих решений. Исследованы факторы, влияющие на выбор конфигурации системы поддержки принятия решений.
ИСТОЧНИКИ:
1. Распоряжение Правительства РФ от 28.08.2003 г. № 1234-р «Энергетическая страте-
гия России на период до 2020 года».
2. Энергетическая стратегия России на период до 2035года. Официальный сайт Министерства энергетики Российской Федерации. [Электронный ресурс]. URL: http://minenergo.gov.ru.
3. Винокуров М.А. Роль государства в корректировке модели экономического роста
России. - СПб.: Питер, 2004. - 192 с.
4. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений: Вербальный анализ решений. / изд. 2-е доп. и перераб. - М.: Наука, 2013. - 208 с.
5. Архитектуры систем поддержки принятия решений. Lissianski. [Электронный ре-
сурс]. URL: http://lissianski.narod.ru/dwarch/dwarch.html.
6. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. /
Монография. - М.: СИНТЕГ, 2015. - 224 с.
7. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. Методы и модели ана-
лиза данных: оперативный и интеллектуальный анализ. - СПб.: БХВ-Петербург,
2004. - 336 с.
REFERENCES:
Barsegyan A.A., Kupriyanov M.S., Stepanenko V.V., Kholod I.I. (2004). Metody i modeli analiza dannyh: operativnyy i intellektualnyy analiz [Methods and models for data analysis: operational and intellectual analysis] SPb.: BKhV-Peterburg. (in Russian).
Larichev O.I., Moshkovich E.M. (2013). Kachestvennye metody prinyatiya resheniy: Verbalnyy analiz resheniy[Qualitative decision-making methods: Verbal analysis of decisions] M.: Nauka. (in Russian).
Trakhtengerts E.A. (2015). Kompyuternaya podderzhka formirovaniya tseley i strategiy [Computer support for the formation of goals and strategies] M.: SINTEG. (in Russian).
Vinokurov M.A. (2004). Rol gosudarstva v korrektirovke modeli ekonomicheskogo rosta Rossii [The role of the state in adjusting Russia's economic growth model] SPb.: Piter. (in Russian).
