CC BY
29
Сведения об авторах
Анвер Касимович Еналеев
к.т.н., ведущий научный сотрудник Институт проблем транспорта имени Н. С. Со-ломенко РАН Росссия, Москва Эл. почта: anver.en@gmail.com Владимир Викторович Цыганов д.т.н., профессор, зав. отделом Институт проблем транспорта имени Н. С. Со-ломенко РАН Росссия, Москва Эл. почта: v188958@akado.ru Александр Иннокентьевич Искоростинский Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Росссия, Москва Эл. почта: bbc@ipu.ru
Information about authors
Anver Kasimovich Enaleev
Ph.D, Leading researcher Institute of Transport Problems named after N.S. Solomenko RAS Russia, Moscow E-mail: anver.en@gmail.com Vladimir Victorovich Tsyganov Doctor of Technical Sciences, Professor, Head. department
Institute of Transport Problems named after N.S. Solomenko RAS, Russia, Moscow E-mail: v188958@akado.ru Alexandr Inokkentievich Iskorostinsky
Institute of Management Problems V.A. Trapeznikova RAS
Russia, Moscow E-mail: bbc@ipu.ru
УДК 658.314.7:330.115 С.А. Савушкин1, В.В. Цыганов1, В.Г. Горбунов2
Институт проблем транспорта им. Н.С. Соломенко РАН Экспериментальный завод научного приборостроения РАН
ИНТЕЛЛЕКТ В ЦИФРОВОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЕ
Переход к цифровой экономике означает активное использование программных интеллектуальных систем, однако они не могут решить все вопросы управления. Необходимо обеспечить гармоничное взаимодействие естественного и искусственного интеллектов при осуществлении когнитивного управления транспортной системой.
Ключевые слова: система, автоматизация, услуга, каталог, цифровое управление, информация, искусственный интеллект
S.A. Savushkin1, V.V. Tsyganov1, V.G. Gorbunov2
institute of Transport Problems N.S. Solomenko RAS Experimental Plant of Scientific Instrument Engineering of the
Russian Academy of Sciences
INTELLIGENCE IN THE DIGITAL TRANSPORT SYSTEM
The transition to a digital economy means the active use of software intellectual systems, but they can't solve all management issues. It is necessary to ensure a harmonious interaction of natural and artificial intelligence in the implementation of cognitive management of the transport system. Keywords: system, automation, service, catalog, digital control, information, artificial intelligence
Введение
Данная статья выполнена в направлении разработки информационной теории управления большими транспортными системами [1,2], связана с вопросами цифрового когнитивного управления [3-5] большими транспортными компаниями, т.е. управления на основе компьютерных технологий и знаний о различных сферах деятельности компании и методах управления. Например, это могут быть знания об оказываемых компанией транспортных услугах, которые собраны в каталоге услуг [6-13], являющемся разделом компьютерной базы знаний. Цель работы - исследовать вопросы взаимодействия естественного и искусственного интеллектов в когнитивном управлении и процессе перехода к цифровой экономике. В статье использованы результаты работ выполненных по заказу ОАО «РЖД» [14].
Основой транспортной системы России является железнодорожный транспорт. Концепция INDUSTRIE 4.0 создает предпосылки для появления современных транспортных систем с элементами искусственного интеллекта и когнитивного управления. В частности, такие системы обеспечивают решение задач планирования и маршрутизации, а также когнитивной адаптации к изменяющимся условиям внешней среды и требованиям клиента [15].
Цифровое предприятие — организация, которая использует информационные технологии в качестве конкурентного преимущества во всех сферах своей деятельности: производстве, бизнес-процессах, взаимодействии с клиентами. Традиционная компания превращается в компанию с «цифровым мышлением», проходя путь цифровой трансформации [3].
Современные подходы к управлению предприятием основываются на использовании сетевых информационных технологий. Они предоставляют менеджерам удаленный оперативный доступ к информационным базам предприятия, а также к прямым и косвенным участникам производственного процесса. Система управления предприятием всегда является интеллектуальной, хотя бы потому, что управленческие решения и их реализация основываются на знаниях сотрудников предприятия [4]. Использование сетевых информационных технологий на предприятии должно и дает возможность обеспечивать оперативный обмен знаниями между сотрудниками, получение необходимых знаний из базы знаний, а также обеспечивать стратегию постоянного пополнения базы знаний.
Цифровая трансформация - это процесс последовательной передачи функций управления всеми видами деятельности предприятия от человека (естественный интеллект) компьютеру (искусственный интеллект). Этот процесс, по-видимому, не может окончательно завершен. Поэтому основной целью цифровой трансформации следует считать совершенствование форм взаимодействия естественного и искусственного интеллектов. Цифровая трансформация инициируется и происходит под действием внешних факторов, среди которых главным является положительный клиентский опыт. Обеспечить данный уровень пользовательского опыта возможно, проводя политику клиентоориентированности и при использовании технологий, способных агрегировать и обрабатывать данные с их последующим предоставлением клиентам и партнерам [3].
Передача функций управления от естественного интеллекта к искусственному предполагает: передачу соответствующих знаний; передачу возможностей реализации полученных знаний; обеспечение возможностей искусственного интеллекта самому добывать новые знания. Передача знаний, пополнение базы знаний, расширение возможностей искусственного интеллекта - это процесс стратегический, идущий постоянно на фоне текущей деятельности предприятия, в ходе которой требуется оперативное взаимодействие и обмен знаниями между сотрудниками и компьютерной сетью предприятия. Эти процессы инициализируются и поддерживаются организационной системой.
Организационная система (естественный интеллект). Организационная система цифрового управления предприятием в основном управляет подразделениями через корпоративную компьютерную сеть. Сохраняется возможность прямого обращения к подразделениям. В частности, организационная подсистема управления развитием через компьютерную сеть или напрямую воздействует на объект управления с целью улучшения показателей его работы. Компьютерная сеть предоставляет возможности использования программного обеспечения и информации, необходимой для управления, в том числе, базы знаний. Организационная система управления знаниями через программную систему получает доступ к базе знаний. Управление знаниями заключается в дополнении базы новыми знаниями, в поиске противоречий и в их устранении. Экспертные рекомендации по знаниям формируются организационной системой управления предприятием или в функциональных подразделениях. Управление на основе знаний осуществляется организационной системой предприятия через соответствующую программную систему.
Создание организационной системы предполагает учет следующих факторов: организационные цели и задачи; организационные структуры; организационные механизмы; роли и функции организационных элементов. Организационные системы включают структуры, объединяющие участников, в которых каждый участник выполняет свою функцию. Выполнение участниками своих функций приводит в действие организационные механизмы, которые направлены на решение задач и достижение конечных целей. Участниками организационной системы являются: органы управления компании, подразделение, ответственное за данный сектор работ.
Примерами организационных подсистем являются подсистема каталога услуг, подсистема контроля качества. Методикой [10] установлен порядок разработки, согласования, утверждения и последующего сопровождения каталога услуг, содержание описаний, порядок проведения контрольных мероприятий. Каталог услуг содержит информацию о внешних и внутренних услугах, оказываемых предприятием. На его основе обеспечивается основной канал связи с клиентом, по которому клиент имеет возможность выбрать нужную услугу и сообщить о своем намерении её приобрести. Система контроля качества анализирует и сопоставляет информацию, полученную из каталога услуг, от клиентов и от подразделений, вырабатывают рекомендации по изменению
технологий. Это позволяет осуществлять на практике когнитивную адаптацию и оптимизацию технологических процессов к меняющимся условиям и требованиям потребителей.
Формализованная технология идентификации услуг предусматривает: классификацию услуг в соответствии с утвержденным классификатором; определение условий включения и исключения услуги из каталога; составление описаний услуг по разработанным типовым шаблонам; выявление уникальности услуги на основе утвержденного комплекса характеристик; определение и организацию поддержки параметров качества оказываемых услуг.
Для определения главных направлений развития, анализируется информация по каждой услуге в динамике, которая имеется в информационных базах, например: общее количество обращений за услугой, количество отказов в ходе переговоров, количество претензий к качеству, отзывы о качестве услуги, количество успешных прецедентов, финансово-экономические показатели услуги. Показатели анализируются участниками организационной системы с применением имеющихся компьютерных программ
Компьютерная система (искусственный интеллект). В теории искусственного интеллекта сложилось понятие «знание», которое традиционно противопоставлялось понятию «данные». Предполагалось, что знания - это информация, представленная в специальном формате логическом, сетевом, продукционном и др. Интеллектуальными в отличии от прочих считались алгоритмы: имеющие дело с одним из таких специальных представлений; обеспечивающие дружественный интерфейс с пользователем; по запросу пользователя самостоятельно составляющие план решения задачи.
На данном этапе, в условиях кратно возросшего объема доступной информации предлагается программу (алгоритм) считать тем более интеллектуальной, чем больший объем информации она использует в своей работе, независимо от формы представления этой информации. Соответственно, любая информация, независимо от формы представления может считаться данными или знаниями в зависимости от характера ее использования.
Переход к цифровому управлению предполагает получение информации (информационного сырья) в цифровом виде. Сюда входит оцифровка документов, ввод в компьютер в виде, максимально пригодном для обработки и использования, всевозможные сопряжения с компьютером для процессов и устройств, установка датчиков, цифровых приводов на исполнительные механизмы для обеспечения выполнения элементарных действий в области деятельности. Реализовав этот процесс, мы получаем основу для постановки и решения задач цифрового управления, в том числе на основе алгоритмов искусственного интеллекта, разработки программно-информационных систем, включающих информационные базы различного назначения, в том числе - базы знаний. Одна из возможных стратегий заключается в постепенной детализации с учетом затрат и эффекта [11].
Интеллектуальность компьютерной системы может быть заключена в нескольких позициях: дружественный интерфейс с клиентом; планирование на основе знаний логистики исполнения услуги; подключение в нужные моменты естественного интеллекта человека.
Дружественный интерфейс является естественным следствием политики клиентоориенти-рованности. На практике клиент и исполнитель в своей профессиональной деятельности говорят на разных языках, а именно: используют разные наборы терминов и понятий, в схожие по названиям термины вкладывают различный смысл. Традиционно, клиент вынужден взаимодействовать на языке исполнителя. Дружественность интерфейса заключается в том, что система обязана понимать язык клиента.
Программная компонента каталога обслуживает основные операции с каталогом: подготовка описания; включение услуги в каталог; сопровождение каталога; исключение услуги из каталога; целевое применение каталога. Информационная компонента (базу знаний) каталога содержит блок описаний услуг, базу правил, кодификатор.
Формат кодификатора предусмотрен методикой [10]. В базе правил сконцентрированы продукционные и логические правила для настройки свойств и составляющих услуги в зависимости от параметров заявки на перевозку. Форма ввода описания услуги - это шаблон (типовая форма), формируемый на основе утвержденной методики [10], в которой разработаны и зафиксированы организационные механизмы каталогизации.
Программные средства системы, настраиваясь на введенные данные об описании груза, пунктах отправления и назначения, определяют маршрут движения и составляют логистическую схему исполнения услуги. Логистическая схема представляет собой последовательность шагов -настроенных базовых услуг, приводящая к исполнению запроса клиента. Для настройки шагов используются находящиеся в базе знаний правила. Программное обеспечение поддерживает вы-
вод вариантов базовых услуг на основе правил. Полученный набор шагов передается для контроля исполнителю и клиенту. Дополнительно передаются объяснения выбранных настроек в виде последовательности правил, примененных для их вывода. Формулировки условий в правилах могут быть формализованы методами математической логики. При отсутствии формализованной формулировки, она должна обрабатываться естественным интеллектом человека.
Взаимодействие естественного и искусственного интеллектов на примере каталога услуг. База знаний может содержать как структурированные знания в одном из возможных формальных представлений, так и копии документов, книг, неформальных инструкций и регламентов. Могут быть использованы нестрого определенные термины. Эти знания могут быть обработаны только естественным интеллектом человека. Роль организационной системы заключается в том, чтобы получить запрос и сформировать ответ на него с использованием неструктурированных знаний, а также параллельно управлять творческим процессом формализации знаний с целью автоматизации обработки подобных запросов.
Наличие систематизированного описания набора услуг должно помочь менеджерам определять новые перспективные услуги, отсутствующие в каталоге. Разработка, постоянное совершенствование структуры и углубление формализации описаний услуг в каталоге, поддерживаемые организационной системой, будут способствовать развитию цифрового управления и повышению эффективности работы предприятия.
Описания услуг содержат поле параметров услуги и поле процесса исполнения услуги. Поле параметров описывает языковые возможности клиента в данной комплексной услуге. Обязанности конструирования языка клиента ложатся на инициатора каталогизации данной услуги, который имеет для этого инструменты и прямо заинтересован в привлечении клиентов. Поле процесса исполнения услуги определяет порядок обработки исходных данных, полученных от клиента и порядок действий по оказанию услуги.
Детализация услуги может происходить постепенно, путем последовательных уточнений ее описания. На первом этапе интеллектуальный каталог просто передает управление естественному интеллекту исполнителя услуги, который будет ее выполнять, руководствуясь нормативными документами и своим опытом. Далее, детали исполнения услуги могут быть запомнены и обобщены искусственным интеллектом. Кроме того, по решению организационной системы может быть проведена в той или иной мере формализация услуги. Формализация будет приводить к постепенному переходу рутинных операций по исполнению услуги к автоматизированной системе. Аналогичное взаимодействие интеллектов может быть продуктивным при уточнении параметров качества выполнения услуги, расчете стоимости услуги для потребителя и других элементов деятельности предприятия.
Авторы считают, что в данной работе новыми являются следующие положения и результаты:
• процесс взаимодействия естественного и искусственного интеллектов является определяющим при переходе к цифровому управлению транспортными системами;
• для гармонизации этого процесса необходимо при разработке регламентных нормативных документов учитывать роль и возможности искусственного интеллекта, при разработке программных систем предусматривать обращения к естественному интеллекту там, где он на данном этапе более эффективен.
Литература
1. Цыганов В.В., Малыгин И.Г., Еналеев А.К., Савушкин С.А. Большие транспортные системы: теория, методология, разработка и экспертиза - СПб: ИПТ РАН, 2016. - 216с
2. Белый О.В., Малыгин И.Г., Еналеев А.К., Савушкин С.А., Цыганов В.В. Экспертиза и разработка крупномасштабных железнодорожных проектов / Ренессанс железных дорог: фундаментальные научные исследования и прорывные инновации: колл. моногр. объединенного ученого совета РЖД. -Ногинск: Аналитика Родис, 2015. С. 165-182.
3. 19.05.2016, Что такое «Цифровое предприятие» и как им стать?, http://www.docflow.ru/news/analytics/detail.php?ID=32175
4. Данилов А. Д., Вебер А.В., Шифрин С.И. Управление знаниями или управление на основе знаний?, http://bigspb.ru/publications/other/km/upr_knowlg_or_osn_knowlg.php
5. Тенденции развития теории управления на основе проблемных знаний, Электронное общество, Информационно-коммуникационные технологий в жизни человека и общества, http://osoznanie.blogspot.com/2008/08/blog-post_09.html
6. Аветикян М.А., Цыганов В.В., Савушкин С.А. Единый каталог услуг холдинга «РЖД» как ключевой элемент цифровой железной дороги // Железнодорожный транспорт. 2017. № 8. С. 7-11.
7. Цыганов В. В., Савушкин С. А. Каталог услуг в адаптивном организационном управлении транспортными структурами // Транспорт: наука, техника, управление. №12. 2017. С. З-10.
8. Цыганов В.В., Бородин В.А., Савушкин С.А. Адаптивное управление транспортной компанией на основе клиентоориентированности // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № З (З). С. З-10.
9. Савушкин С.А., Искоростинский А.И., Лемешкова А.В. Организация клиентоориентиро-ванного управления транспортными предприятиями // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 2 (2). С. 86-94.
10.Цыганов В.В., Савушкин С.А. Методика каталогизации, стандартизации и контроля услуг холдинга РЖД // Транспорт России: проблемы и перспективы: Материалы межд. конф. СПб.: ИПТ РАН, 2016. Т. 1. С. 102-106.
11.Tsyganov V. and Savushkin S. Optimization of the Service Catalog of a Large-Scale Corporation / Proceedings of 2017 Tenth Conference "Management of Large-Scale System Development". Moscow: IEEE, 2017. p.1-5. http://ieeexplore.ieee.org/document/8109699/
12.Цыганов В.В., Савушкин С.А., Горбунов В.Г. Контроль качества услуг в клиентоориен-тированном управлении компанией // ИТНОУ: Информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № З (З). С. 10-19.
13. Савушкин С.А., Лемешкова А.В., Горбунов В.Г. Принципы построения автоматизированного каталога услуг // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении. 2017. № 4 (4). С. 27-З2.
14.Шаров В.А. Разработка единого каталога услуг, оказываемых холдингом «РЖД» // Железнодорожный транспорт. № 6. 2016. С. 9-15.
15.Malygin I., Komashinsky V., and Tsyganov V. "International Experience and Multimodal Intelligent Transportation System of Russia". Proceedings of the 2017 Tenth Conference "Management of Large-Scale System Development". Moscow: IEEE, 2017. pp. 1-5.
Сведения об авторах Information about authors
Сергей Александрович Савушкин
к. ф-мат наук, с.н.с., ведущий научный сотрудник Институт проблем транспорта им. Н. С. Соломенко РАН Росссия, Москва Эл. почта: ssavushkin@mail.ru Владимир Викторович Цыганов Д-р. технических наук, профессор, зав. отделом Институт проблем транспорта им. Н.С Соломенко РАН Росссия, Москва Эл. почта: v188958@akado.ru Владимир Григорьевич Горбунов нач. СКБ
Экспериментальный завод научного приборостроения РАН, Росссия, Москва Эл. почта: gorbunov@ezan.ac.ru,
Sergey Alexandrovich Savushkin
Candidate of Physics and Mathematics, Senior Researcher Institute of Transport Problems named after N.S. Solomenko RAS
Russia, Moscow
E-mail: ssavushkin@mail.ru
Vladimir Victorovich Tsyganov
Doctor of Technical Sciences, Professor, Head. Department
Institute of Transport Problems named
after N.S. Solomenko RAS
Russia, Moscow
E-mail: v188958@akado.ru
Vladimir Grigorievich Gorbunov
Head of SCB
Experimental Plant Scientific Instrument RAS
Russia, Moscow
E-mail: gorbunov@ezan.ac.ru
