CC BY
26
УДК 338.24
МЕТОДИКА СОЗДАНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРЕДПРИЯТИЯМИ ОБОРОННО-ПРОМЫШЛЕННОГО КОМПЛЕКСА
йЛ
Кохно Павел Антонович
профессор Аспирантуры ФГУП "ЦНИИ "Центр", доктор экономических наук, профессор
Прокопова Татьяна Владимировна
ведущий специалист Центра статистических наблюдений и аналитических исследований промышленности ФГУП "ЦНИИ "Центр"
Предложены модели создания систем управления поддержки принятия решений предприятиями оборонно-промышленного комплекса. Они позволяют предприятиям произвести оптимизацию в целях снижения себестоимости производимой продукции гражданского и военного предназначения и достижения максимизации прибыли. При этом системы позволяют планировать необходимое количество материалов и комплектующих, сроки и объёмы поставок для выполнения плана производства продукции; регулировать количество продукции и управлять издержками на хранение; регулировать
процесс производства, ориентируясь на изменение спроса; оптимизировать бизнес-процессы из-за сокращения материальных и временных затрат; контролировать поставки комплектующих и уровень сервиса для клиентов.
Ключевые слова:
• оборонно-промышленный комплекс,
• предприятие,
• модели,
• системы управления,
• технологии разработки информационных систем,
• алгоритм принятия решений.
Kokhno Pavel Antonovich, professor of Postgraduate studies Central Shipbuilding Research Institute "Centre", doctor of economics, professor, Moscow, Russian Federation.
Prokopova Tatyana Vladimirovna, leading specialist for Center of statistical and analytical observations in industry Central Shipbuilding Research Institute "Centre", Moscow, Russian Federation.
Techniques of creation of control systems of decision-making support systems of defense industry complex by the enterprises
The proposed models of creation of control systems of support of decisionmaking by the enterprises of defense industry complex. They allow enterprises to make optimization for decrease in prime cost of the made production of civil and military mission and achievement of maximizing profit are offered. Thus systems allow to plan necessary amount of materials and accessories, terms and volumes of deliveries for implementation of the plan of production; to regulate quantity of production and to operate costs for storage; to regulate process of production being guided by demand change; to optimize business processes because of reduction of material and time expenditure; to control deliveries of accessories and the level of service for clients.
Keywords:
• defense industry complex,
• enterprise,
• models,
• control systems,
• technologies of development of
information systems,
• algorithm of decision-making.
Актуальным становится поиск и внедрение в практику предприятий оборонно-промышленного комплекса таких инструментов, форм, методов управления их инновационным развитием, использование которых позволяет поддерживать показатели их эффективности и устойчивости на должном уровне в условиях рецессии российской экономики, действия международных санкций и экономической неопределенности. Актуальность разработки системы для поддержки принятия решения по предприятиям ОПК подтверждена необходимостью создания единого информационного пространства по сведениям о предприятиях этого комплекса. Несмотря на наличие разнообразных инструментов управления инновационным развитием промышленных предприятий, предлагаемых западными и отечественными учёными, в настоящее время ещё не сформирована система технико-экономических инструментов, обеспечивающая стратегическую устойчивость, эффективность и конкурентоспособность промышленных предприятий. Все это подтверждает необходимость формирования информационных систем принятия решений предприятиями оборонно-промышленного комплекса. Высокая значимость повышения эффективности управления предприятиями ОПК на основе информационных технологий принятия решений в условиях динамичной рыночной конъюнктуры предопределяет выбор темы работы.
Постановка задачи и основные этапы её решения. В самой общей постановке задача обоснования потребностей какой-либо социально-экономической системы является неопределенной, ибо может существовать множество возможных ее решений. Учет возможностей по реализации решений позволяет ограничить множество решений и вы-
делить из них предпочтительные. Задача обоснования потребностей предприятий ОПК связана с необходимостью преодоления противоречий между необходимостью достижения заданной цели по выпуску конкурентоспособного вооружения, военной и специальной техники (ВВСТ) и контролю за качеством продукции и возможностями реализации решения поставленных перед предприятиями ОПК задач в условиях ограниченности различного рода ресурсов, которые могут быть выделены для этого. Ситуации, характеризующиеся наличием подобных противоречий, принято в системном анализе называть проблемами, а отыскание приемлемого компромисса между противоречивыми требованиями — решением проблемы. Наилучший в определенном смысле компромисс называется при этом оптимальным решением проблемы.
В дальнейшем под определением потребностей будем понимать определение оптимальных потребностей в материальных, трудовых, финансовых и иных ресурсах, включая наличие распределённых систем на платформе интернет-технологий для поддержки принятия решений для предприятий и корпораций оборонно-промышленного комплекса в силу их ограниченности, обусловленных возможностями экономики страны. Следствием объединения подмножеств различного рода ресурсов является то, что оптимальный производственный план предприятия ОПК является аддитивной функцией. В этих условиях проблема обоснования потребностей предприятий ОПК в ресурсах сводится к проблеме определения потребностей в каждом его структурном подразделении, т. е. к определению оптимальных составов соответствующих подсистем (цехов и служб).
Процесс решения проблем включает ряд последовательных этапов. Ими яв-
ляются постановка проблемы, нахождение (получение) решения, принятие решения и его реализация. Вследствие разделения функциональных обязанностей различным этапам соответствуют, как правило, различные исполнители. Так, постановка проблемы и принятие решения являются преимущественно прерогативой руководства Минпром-торга России. В то же время нахождение решения в виде рекомендаций для принятия решения и реализация принятого решения возлагаются на руководство предприятия ОПК, в первую очередь на сотрудников подведомственного НИИ. Это приводит к возникновению специфических трудностей организационного и методологического характера, обусловленных необходимостью организации согласованной работы больших коллективов людей, достижения единства понимания проблемы, методологического подхода и терминологии.
В свою очередь на этапе нахождения решения проблем, связанных с оценкой состояния и определения путей развития производственных систем, необходимо участие как специалистов в области организации сложных производственных систем, теоретиков и практиков в области производства вооружения, военного контроля за качеством производства продукции, которые в дальнейшем будут обозначаться условно единым термином операторы, так и специалистов в области экономики, математики, исследования операций и системного анализа и инженеров. Получить обоснованное решение можно лишь согласованными усилиями всех указанных специалистов в рамках единого подхода, единой методологии - методологии системного анализа. Достижение такого согласования усилий встречает трудности, аналогичные указанным ранее, но вместе с тем является насущно необходимым.
В данной статье рассматриваются преимущественно вопросы, связанные с математическими аспектами получения решения указанных ранее проблем и их экономическим обоснованием. При этом полагается, что имеют место в первую очередь необходимые экономические предпосылки получения решения. Содержание и объем задач, которые должны быть для этого решены специалистами-операторами, будут определены (конкретизированы) в ходе дальнейшего изложения. В соответствии с методологией системного анализа получение решения рассматриваемых проблем предполагает такую последовательность действий: постановка задачи, построение математической модели исследуемого процесса, нахождение решения задачи, проверка модели и полученного решения и подстройка модели, экономическая интерпретация полученного решения.
Рассмотрим краткую характеристику каждого из этих этапов, в том числе и отношение каждого этапа к предмету данной работы. Под постановкой задачи (ПЗ) будет пониматься процесс формирования проблемы в терминах, используемых для решения методологии. Различия в подходе к проблеме и методам её решения и в терминологии у лиц, формулирующих (ставящих) проблему и принимающих решение, и у лиц, ее решающих, зачастую приводит к тому, что первоначальная формулировка проблемы допускает ее неоднозначное толкование. Такого рода проблемы называются не полностью определенными, а слабоструктурированными. В таких случаях, прежде чем находить решение, проблему необходимо доопределить, для чего может потребоваться проведение дополнительных для рассматриваемого в работе класса проблем преимущественно экономического характера исследований и (или) принятия некото-
рой системы допущений, т.е. формулирования ряда отправных гипотез. Полученная в результате этого постановка задачи будет в дальнейшем называться постановкой исследовательской задачи.
Если на этапе проверки модели и полученного решения результаты решения исследовательской задачи будут признаны неудовлетворительными, то ее постановка корректируется, а затем решается уже откорректированная задача. Такая процедура может повторяться несколько раз, т. е. процесс решения проблемы приобретает в этом случае итеративный характер, а окончательная формулировка проблемы (постановка задачи) будет при этом являться одним из результатов ее решения. Причины, влияющие на ход и результаты исследования, будут называться факторами. По отношению к рассматриваемой системе факторы подразделяются на внутренние (внутрисистемные) и внешние. Внутрисистемные факторы определяются структурой, ее составом, характеристиками входящих в нее элементов. Внешние факторы являются следствием того, что система есть обособленная часть некоего целого, и включают условия ее функционирования, принуждающие связи (цель системы) и ограничения.
С точки зрения решаемой проблемы (исследуемой задачи) факторы подразделяют на фиксированные (заданные) и варьируемые (управляемые, изменяемые в процессе решения задачи). Те факторы, через которые выражаются результаты наших исследований и которые являются количественно измеримыми, будут называться параметрами, а принимаемые ими конкретные числовые значения — данными. Результатом постановки исследуемой задачи является условие задачи. Оно должно обеспечивать однозначную идентификацию из множества всевозможных исследуемых
задач той из них, которая подлежит решению. Для этого условие задачи должно включать для каждой из рассмотренных или подлежащих рассмотрению систем следующие моменты.
1. Описание предмета исследования с помощью интернет-технологий, т. е. производственной системы ОПК, предусматривающее рассмотрение ее структуры (взаимосвязи элементов, подсистем), состава (перечня сил и средств системы, номенклатуры типов средств), принципов (способов) использования средств, порядка сбора, обработки и доведения информации и т. п.
2. Цель решения задачи, определяющая величины, значения которых необходимо получить в результате решения, и вид этих величин. Формулировка цели решения должна обеспечивать однозначное выделение множества управляемых параметров (показателей, факторов). В данной работе таковыми являются количество технических средств контроля (ТСК) и средств (аппаратуры) получения, обработки и передачи информации с помощью интернет-технологий.
3. Цель рассматриваемой системы в форме, позволяющей количественно оценивать степень ее достижения, т. е. формализованная цель наших исследований.
4. Перечень внешних факторов, характеризующих условия функционирования интернет-системы доведения информации до руководства предприятий ОПК и, соответственно, системы принятия решений. К ним относятся: условия производства и контроля продукции военного и гражданского предназначения; наличие аналогов образцов вооружения за рубежом; состояние военно-политической обстановки и т. д. Эти факторы определяются исходя из прогнозов развития народного хозяйства, отраслей, объединений (предприятий), военно-политической обстановки
и других причин таким образом, чтобы обеспечить представительность результатов решения задачи.
5. Совокупность исходных данных, характеризующих возможности перечисленных в п. 1 сил и средств интернет-системы по производству продукции военного и гражданского предназначения и получению, сбору и обработке данных, заданных в п. 4 условиях функционирования предприятия ОПК. Исходные данные определяются специалистами по отдельным видам и типам продукции. Для существующей продукции исходные данные определяются по характеристикам этой продукции, а для перспективных (гипотетических) видов и типов вооружения - по тактико-техническим требованиям к ним и с помощью методов прогнозирования.
6. Ограничения, определяющие пределы, в которых допускается варьирование управляемых параметров.
Конкретизация содержания условия задачи, равно как и смысла входящих в ее состав исходных данных, может быть осуществлена лишь в ходе формализации процесса обоснования производственной программы предприятий ОПК. Практика показывает, что основные трудности при формулировке условия задачи связаны с необходимостью решения ряда вопросов для получения материалов по пунктам 1, 3, 4. Частично они обусловлены отсутствием опыта схематизированного обоснования производственной программы предприятий ОПК с помощью современных интернет-технологий как сложной иерархической системы получения, обработки информации и ее использования в рамках АСУ предприятием, корпорацией ОПК и смежных отраслей промышленности. Но во многом указанные трудности являются трудностями организационного характера. В то же время от качества ре-
шения этих вопросов во многом зависит как корректность постановки задачи, так и обоснованность получаемых в результате ее решения результатов.
Разрешение этих трудностей, особенно в части, касающейся организационной стороны дела, не входит в задачу данной статьи, в которой полагается, что при решении задачи имеет место необходимое ресурсное и организационное обеспечение и взаимодействие, а исследовательская задача поставлена в полном объеме.
Современный уровень автоматизации систем принятия решений. Системы принятия решений обрабатывают большие объемы информации. Для этого применяют системы с интеллектуальным анализом данных (ИАД). В этих системах используются хорошо известные методы математической статистики и машинного обучения. Для решения задач конкретного пользователя по анализу информации в конкретных областях системы ИАД требуют создания специализированных средств. Поскольку эти средства используются в составе сложных многофункциональных систем поддержки принятия решений, то они должны легко интегрироваться в подобные системы. Business Intelligence (BI) системы считаются информационно- аналитическими системами. Основные возможности BI-систем (систем бизнес-анализа) развиваются по четырем основным направлениям: хранение данных, интеграция данных, анализ данных и представление данных. Многомерные OLAP-механизмы или серверы, а также реляционные OLAP-механизмы являются BI-инструментами и инфраструктурой для BI-платформ.
OLAP позволяет организовать измерения в виде иерархии1,2,3. Данные представлены в виде гиперкубов — логических и физических моделей показателей, в которых используются измерения, а
также иерархии в этих измерениях. Некоторые данные предварительно агрегированы в БД, другие рассчитываются в динамике. Для поддержки МБД используются OLAP-серверы, предназначенные для многомерного анализа и поставляемые с аналитическими возможностями. При выборе BI-платформ нужно учитывать следующие характеристики: модульность, распределенную архитектуру, поддержку стандартов XML, OLE DB for OLAP, LDAP, CORBA, COM/DCOM и обеспечение работы в Web. Они должны также обеспечивать функциональность, специфическую для бизнес-интеллекта, а именно: доступ к БД (SQL), манипулирование многомерными данными, функции моделирования, статистический анализ и деловую графику. Эту категорию продуктов представляют фирмы Microsoft, SAS Institute, Oracle, SAP и другие.
Enterprise Resource Planning (ERP перевод «управление ресурсами предприятия») - набор интегрированных приложений, единые условия для автоматизации учета, планирования, анализа и контроля главных бизнес-процессов компании. Это информационная система для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-процессов и решения бизнес задач в масштабе предприятия (организации). ERP-система помогает интегрировать все отделы и функции компании, все департаменты работают с единой базой данных. Данные системы являются наиболее современными решениями в сфере систем автоматизированного управления деятельностью предприятия. В их основу положены системы MRPII или Manufacture Resource Planning, позволяющие планировать необходимые для производственных процессов мощностные, финансовые и материальные ресурсы.
Цель систем класса ERP - оптими-
зация предприятия в целях управления изменениями себестоимости товара и достижения выгоды. Система класса ERP дает следующие возможности4,5: планировать необходимое количество материалов и комплектующих, сроки и объёмы поставок для выполнения плана производства продукции; регулировать количество продукции и управлять издержками на хранение; регулировать процесс производства, ориентируясь на изменение спроса; оптимизировать бизнес-процессы из-за сокращения материальных и временных затрат; контролировать поставки комплектующих и уровень сервиса для клиентов. Положительные стороны внедрения ERP: сокращение уровня страховых запасов; своевременность пополнения МТР (материально-технических ресурсов); повышение оборачиваемости оборотных средств; уменьшение неликвидных запасов и объема неплановых закупок; увеличение объемов производства и повышение эффективности; эффективное управление материалами; улучшение
ценообразования; снижение трудозатрат на операции бухгалтерии.
Предлагается авторская архитектура реализации корпоративной информационной системы для предприятия ОПК (Рисунок 1).
Корпоративная информационная система (КИС) — это выбранный путь развития компании в области информатизации, которая объединяет стратегию развития бизнеса предприятия и перспективные информационные системы6,7,8. Основная роль при этом у принятой или планируемой структуры управления. Информационные системы и автоматизация процессов предприятия исполняют инструментальную роль, которая уходит на второй план. Предложенная в работе архитектура КИС состоит из многочисленного числа информационных систем. Нами дано краткое описание для каждой системы, а также описана возможная вариативность для каждой системы в зависимости от представленных на рынке производителей.
Предприятие ОПК может выбрать
Корпоративная информационная система
Корпоративный портал (В2В, В2С, В2Е)
Стратегичес кое
планирова ние (SCM) Постав ки.
EPM-
Управле
ние
эффекти вностью бизнеса
TMS-
Управл
ение
транспо
ртом
CRM-управле
ние клиента ми
ERP-
Управл
ение
эконом
икой
BI
данные, аналити ка
Система управления PLM-Управление
тестовым комплексом жизненным
циклом продукта
PPM-Управление портфелем проектов
Рисунок 1. Архитектура КИС для предприятия ОПК
любое из предложенных в статье решений. Выбор комплекса решения или отдельных систем будет зависеть от выбранной ИТ-стратегии компании и имеющегося ИТ-ландшафта компании. Например, корпоративный портал - (англ. Enterprise portal) веб-интерфейс для доступа сотрудника к корпоративным данным и приложениям. Существует различная классификация портальных решений. В работе приведены два вида. Различают корпоративные порталы по функциям и по назначению. Были изучены различные портальные решения, представленные на российском рынке.
SCM-системы охватывают весь товарный цикл: закупку сырья, производство, распространение товара. Системы данного класса можно использовать для стратегического планирования развития деятельности предприятия. Данные системы позволяют построить и просчитать показатели для стратегического плана развития предприятия, исходя из прогнозируемого спроса. Возможно решение задач по стратегическому и тактическому планированию.
Project and Portfolio Management (PPM) - это комплексное централизованное решение, позволяющее создавать бизнес-процессы и анализировать результаты работы, управлять проектами, при этом управляя ресурсами и финансами в рамках всей компании. Данные могут быть доступны в режиме реального времени. Чаще всего решение имеет модульную структуру. Система гибко настраивается в соответствии с требованиями организации. Решение класса PPM должно поддерживать пять областей знаний: стратегическое управление Портфелем проектов; тактическое управление портфелем проектов; управление производительности портфеля проектов; управление связью между портфелями проектов; управление ри-
сками портфеля проекта.
Enterprise Resource Planning (ERP перевод «управление ресурсами предприятия») - набор интегрированных приложений, единые условия для автоматизации учета, планирования, анализа и контроля главных бизнес-процессов компании. Это информационная система для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-процессов и решения бизнес задач в масштабе предприятия (организации). ERP -система помогает интегрировать все отделы и функции компании, все департаменты работают с единой базой данных. Данные системы являются наиболее современными решениями в сфере систем автоматизированного управления деятельностью предприятия. В их основу положены системы MRPII или Manufacture Resource Planning, позволяющие планировать необходимые для производственных процессов мощностные, финансовые и материальные ресурсы.
Цель систем класса ERP - оптимизация предприятия в целях управления изменениями себестоимости товара и достижения выгоды. Система класса ERP дает следующие возможности: планировать необходимое количество материалов и комплектующих, сроки и объёмы поставок для выполнения плана производства продукции; регулировать количество продукции и управлять издержками на хранение; регулировать процесс производства, ориентируясь на изменение спроса; оптимизировать бизнес-процессы из-за сокращения материальных и временных затрат; контролировать поставки комплектующих и уровень сервиса для клиентов.
Положительные стороны внедрения ERP: сокращение уровня страховых запасов; своевременность пополнения МТР (материально-технических ресур-
сов); повышение оборачиваемости оборотных средств; уменьшение неликвидных запасов и объема неплановых закупок; увеличение объемов производства и повышение эффективности; эффективное управление материалами; улучшение ценообразования; снижение трудозатрат на операции бухгалтерии.
При создании КИС на платформе web-технологий возникают задачи соединения с многомерными хранилищами данных в виде OLAP. При создании WEB-страниц, обеспечивающих работу с OLAP хранилищами, применяют северные технологии на основе ASP, PHPJSP. Для формирования запросов к OLAP хранилищам применяют язык манипуляции данными MDX. В результате исследований функциональных возможностей серверных технологий и возможностей MDX была разработана Методика синтеза WEB-страниц на основе серверных кодов при работе с OLAP-кубами, состоящая из следующих этапов: формирование HTML шаблона; формирование клиентской части страницы (динамическое меню) на основе возможностей модели DOM технологии разработки на JavaScript; прием и обработка данных от пользовательских форм с помощью серверных кодов на ASP+VBScript; создание объектов соединения, считывания записей, формирование строковых переменных для выполнения MDX запросов на основе компонентов ADOMD; формирование и выполнение MDX запросов с помощью строковых переменных, созданных для формирования множеств данных по строкам и столбцам формы запроса, с подключением требуемых для выполнения функциональных ограничений фильтров и условий выборки данных из кубов; получение данных в объекты записи из источников OLAP;выделение из сформированного объекта считанных записей из OLAP ,
формирование циклов вывода выбранных из каждой записи данных в потоки требуемого для отображения формата на выбранном серверном языке; визуализация полученных массивов данных с помощью кодов реализации объектов на ASP +серверный язык сценария.
Методика синтеза WEB-страниц на основе серверных кодов при работе с OLAP кубами состоит из следующих этапов:
1. Формирование HTML-шаблона.
2. Формирование клиентской части страницы (динамическое меню) на основе возможностей модели DOM технологии разработки на JavaScript.
3. Прием и обработка данных от пользовательских форм с помощью серверных кодов на ASP+VBScript.
4. Создание объектов соединения, считывания записей, формирование строковых переменных для выполнения MDX запросов на основе компонентов ADOMD.
5. Формирование и выполнение MDX запросов с помощью строковых переменных, созданных для формирования множества данных по строкам и столбцам формы запроса, с подключением требуемых для выполнения функциональных ограничений фильтров и условий выборки данных из кубов.
6. Получение данных в объекты записи из источников OLAP.
7. Выделение из сформированного объекта считанных записей из OLAP , формирование циклов вывода выбранных из каждой записи данных в потоки требуемого для отображения формата на выбранном серверном языке.
8. Визуализация полученных массивов данных с помощью кодов реализации объектов на ASP +серверный язык сценария.
Таким образом, входной поток данных поступает на п. 3, выходной на п. 8.
Построение математической модели процесса функционирования системы. В сфере управления «система управления» определяется как совокупность взаимосвязанных элементов-объектов и целей управления, функций, организационных структур, методов и алгоритмов управления. Система управления характеризуется целостностью, упорядоченностью, управляемостью и другими свойствами элементов и подсистем, отражающих особенности объекта управления и управляющего устройства. Для анализа и исследования систем управления используются методы системного анализа и теории принятия решений. Методы системного анализа и принятия решений базируются на комплексе математических методов, которые используются в условиях полной и неполной определенности об объекте управления. В условиях полной определенности используются методы математического программирования в конечномерных и бесконечномерных пространствах, линейного программирования, симплекс метод, аналитические методы линейных функционалов на компактных множествах, методы нелинейного программирования для безусловной и условной минимизации. Математическое программирование используется для принятия решений в условиях полной определенности о структуре и параметрах математической модели. При отсутствии полной информации используются методы теории принятия решений на основе метода системных (решающих) матриц для различных стратегий и методы минимизации риска на базе вероятностно-стохастических моделей.
Существуют методы, применяемые на этапе диагностики проблемы и формулировки критериев и ограничений: метод ситуационного анализа, метод модели-
рования. На этапе определения альтернатив применяют следующие методы: морфологический анализ, методы ассоциаций и аналогий, методы контрольных вопросов и коллективного блокнота, метод матриц открытия, метод «мозговой атаки»; синектику. Для сравнения решений используют методы многокритериальной оценки и экспертной оценки. На этапе оценки и анализа результатов могут применяться следующие методы анализа управленческих решений: метод функционально-стоимостного анализа; метод цепных подстановок; метод причинно-следственного анализа и др.
В модель принятия решений входит множество альтернатив, выбор из которых определяется степенью полезности или результативности. Информированность субъекта на момент принятия решений является решающим фактором при выборе альтернатив. При рассмотрении математических моделей динамических, активных систем различают неопределенности следующих типов относительно ЛПР (лицо, принимающее решение): текущая неопределенность и неопределённость будущего. Каждая из этих неопределенностей подразделяется на объективную неопределенность (неполная информированность относительно внешних и/или внутренних параметров ЛПР или других субъектов) и субъективную неопределенность (неполную информированность ЛПР о поведении других субъектов, входящих в рассматриваемую систему). На выбор методов управления оказывают такие факторы, как объем информации (полная или неполная) и достоверность информации.
Функционирование производственной системы предприятий ОПК может трактоваться как протекающий во времени ( в пространстве) процесс, т. е. особый вид отношений, заключающийся в количественном и качественном
преобразовании процессором (в данном случае им является система интернет-технологий - серверных технологий на основе ASP совместно со скриптовыми (Jscript, VBScript) языками или PHP) одного состояния, называемого входом процесса, в другое — в его выход.
При решении задачи обоснования состава и структуры производственной программы предприятий ОПК целесообразно строить математическую модель, последовательно осуществляя этапы: исследование теоретических подходов обоснования показателей управляемых процессов; построение системы моделей расчета показателей обоснования состава и структур производственной программы предприятий ОПК; разработка моделей определения оптимальной производственной программы предприятия ОПК по выпуску перспективных образцов военной и гражданской продукции в мирное и военное время; разработка моделей обоснования организационной структуры самого предприятия ОПК в мирное и военное время; разработка методологии определения основных направлений удовлетворения потребности предприятия ОПК в информационном обмене.
Система моделей расчета показателей обоснования управляемых процессов в ОПК, модели обоснования состава и структуры производственной программы предприятия ОПК, модели, составляющие основу методологии информационного взаимодействия подразделений предприятия ОПК, представляют самостоятельный интерес, а потому их построение выделено в отдельные этапы. Построение оставшихся моделей отнесено к этапам нахождения решения задачи. При этом построение моделей должно базироваться на требованиях научности управления, умении правильно определять перспективу и очередность выполняемых задач, ориентации на но-
вейшие достижения науки и техники, на передовой опыт, на требованиях гибкости, способности быстро и четко реагировать на изменяющиеся условия.
Ход и результаты процесса функционирования системы (процесса функционирования ОПК) зависят от большого числа факторов, имеющих зачастую случайный характер. Поэтому данный процесс естественно рассматривать как случайный процесс. С точки зрения оценки результатов единичная реализация такого процесса дает недостаточную для получения обоснованных выводов информацию, ибо параметры различных единичных реализаций могут существенно отличаться друг от друга. Поэтому результаты должны оцениваться по множеству реализаций процесса, протекающего в заданных типовых условиях производства продукции, т. е. результаты должны иметь вид статистической оценки. Для этого необходимо, чтобы учитываемые в модели закономерности имели статистически устойчивый характер.
Модель такого рода может быть реализована как в виде стохастической, так и в виде аналитической модели. Оба вида моделей требуют при прочих равных условиях практически одинакового числа исходных данных. Однако для получения представительных результатов стохастические модели требуют получения большего количества реализаций, что связано, как правило, с проведением довольно громоздких вычислений. Этот недостаток стохастических моделей еще в большей степени проявляется при решении задач, связанных с оптимизацией значений управляемых параметров системы, когда необходимо оценить влияние их изменения на полученные результаты. Эти обстоятельства обусловили выбор в качестве математической модели процесса функционирования предприятий и корпораций ОПК системы мо-
делей и выбор на основе этой системы аналитических моделей функционирования отдельных подсистем. Собственно построение отдельной модели процесса включает следующие этапы: построение модели входа; формализация процессора; получение модели выхода.
Нахождение решения задачи. С методологической точки зрения этот этап в соответствии с указанным ранее порядком построения моделей целесообразно представить в виде нахождения решения последовательных элементарных задач: задачи определения оптимальной производственной программы предприятия ОПК, т. е. задачи оценки эффективности системы; задачи оптимизации управляемых параметров системы. Эффективность моделирования характеризует достижение целей моделирования. Эффективность характеризуется результативностью, ресурсоем-костью, оперативностью9.
Формализованное представление цели моделирования:
G: Y(n)={Y(n)J(n2)J(n3)}, (1)
где { } область допустимых значений качества результатов моделирования; Y(n)-результат моделирования; Y(n1)-векторный показатель результативности моделирования; Y(n2)- векторный показатель ресурсоемкости моделирования; Y(n3) - векторный показатель оперативности моделирования.
Оценка эффективности системы -это определение количественной меры степени соответствия системы и результатов ее функционирования заданным требованиям, которые определяются целью системы. Иными словами, оценка эффективности системы — это оценка количества и качества производства продукции гражданского и военного предназначения, т. е. выхода модели процесса
функционирования предприятия ОПК.
Может оказаться целесообразным проводить оценку качества отдельных параметров выхода модели, а во многих разработанных моделях исследования сложных систем так и делается, в самой модели процесса обоснования оптимальной производственной программы предприятия ОПК. Поэтому специфика оценки эффективности в данном случае заключается в том, что она проводится обычно в условиях несопоставимости различных параметров выхода модели процесса и неопределенности типовых ситуаций, в которых будет применяться военная и гражданская продукция ОПК. Преодоление обусловленных этими обстоятельствами трудностей на содержательном уровне возможно лишь в результате проведения соответствующих исследований испытательного характера. Что же касается формальных методов решения, позволяющих придать содержательным результатам математическую форму, то они будут рассмотрены дальше.
Конечным результатом оценки эффективности является скалярная функция У множества параметров системы:
У = У (П), (2)
которая представляет собой символическое выражение количественной зависимости степени достижения рассматриваемой системой (подсистемой) поставленной перед ней (и формализованной) цели от значений параметров.
Задачи оптимизации управляемых параметров системы характеризуются тем, что область допустимых значений управляемых параметров, называемая обычно областью допустимых решений, ограничена. Ограничения могут иметь вид как функциональных уравнений, так и неравенств. Задача заключается в
отыскании в области допустимых решений таких значений управляемых параметров, при которых некоторая целевая функция достигает экстремального (или достаточно близкого к нему) значения.
При оптимизации состава системы множество управляемых параметров системы есть
Пу = { щ } с П
(3)
где пк - численность промышленно-производственного персонала предприятия ОПК к-й служебной функции; к—общее количество служебных функций ВП (к=1,2, ...,К).
В качестве целевой функции может быть взят критерий эффективности системы ?(П) = Y(n1,n2,...,nk ). Ограничения при этом имеют вид очевидных граничных условий пк> 0 (к =1,2,...,К) и так называемых балансовых условий Пт (П)< 0(т = 1,2,...,М), отображающих ограниченность ресурсов некоторого т-го вида, которые могут быть израсходованы на создание (формирование, оснащение) рассматриваемой системы. В настоящее время принято считать, что определяющими являются ограничения на уровень возможных ассигнований:
П = П (пьщ,...,пк) < П
доп
(4)
Оптимальным решением будет точка (п10, п20,...,пк0) из пространства допустимых решений такая, что
Y (Щ°, П2°,...,Пк°) = К
(5)
Возможна и иная постановка задачи (двойственная задача), при которой в качестве целевой функции рассматривается, например, функция П = П(п1,п2,...,пк), а балансовым условием является У(п1,п2,...,пк) > У0 . При этом оптимальным решением будет считаться уже точ-
ка(п1 , п2
\ )из области допустимых ре-
шений, в которой П (п10, п20,...,пк0) =Птт. Доказано, что при выполнении некоторых необременительных условий обе рассмотренные постановки задач являются эквивалентными в том смысле, что если Птп = Пдоп , то ?тах = У0. И наоборот, при этом п к0 = п к 0(к = 1,2,..., К).
Проверка модели и полученного решения и подстройка модели. Применительно к рассматриваемым задачам основным способом проверки помимо методов, основанных на ретроспективных подходах, и методов прогнозирования является метод экспертных оценок. Анализ выявленных расхождений может позволить определить изменения, которые следует ввести в модель, в исходные данные или (и) в ход решения. Модели проверяются также на устойчивость, т. е. на критичность результатов к значениям отдельных параметров. Существенную помощь на этом этапе может оказать применение корреляционно-регрессионного анализа, функций с гибкой структурой и методов исследования операций. Все эти вопросы достаточно освещены в специальной литературе и не имеют существенных особенностей при моделировании и оптимизации систем. Поэтому в работе они рассматриваются только применительно к предмету исследования.
Экономическая интерпретация полученного решения. Правильность полученного решения можно подтвердить описанием его экономического содержания. Экономическая интерпретация того или иного решения позволяет осмыслить его с точки зрения здравого смысла и соответствия решения реальному процессу функционирования экономической, технической или любой другой системы.
Создание математических моделей в информационных технологиях. Математическая модель — приближенное описание объекта моделирования, выраженное с помощью математической
символики. Это знаковая модель. Модель - это объект любой природы, который, отображая или воспроизводя исследуемый объект, способен замещать его так, что изучение исследуемого объекта позволяет получить новую информацию о замещаемом объекте. Структурно - функциональное моделирование является промежуточным этапом моделирования. Процесс моделирования с использованием ПК можно отобразить следующим алгоритмом (Рисунок 2).
Укрупненная математическая модель распределенной системы для поддержки принятия решений как инструментария для процессов управления, представлена на Рисунке 3, где -Х{}- вектор входных данных, Y{}- вектор выходных наблюдаемых данных, У{}- вектор целевого воздействия, Z{}- вектор ответных данных по целевому воздействию,
Х{}=Х(Х)=| х^)|, 1=1.. .п - вектор входных данных -вектор управления, Y{}=Y(t)=| у^)|, 1=1.. .п - вектор выходных данных-вектор наблюдения, У{}=У^)=| vi(t)|, 1=1...п - вектор целевого воздействия, ¡=1...п - вектор ответных данных по целевому воздействию.
Управляющая система данной модели представлена "тонким клиентом" пользователя, реализуемым выбранным пользователем браузером и генерируемыми сервером web-страницы системы, которые формируются как ответная реакция системы на запросы клиента10. На Web-сервере размещаются коды системы взаимодействия с данными. После получения данных от пользователя формируются запросы к банку данных, производятся необходимые выборки данных, ведется их обработка для визуализации и передаются в выходной поток клиенту.
Исходный-объект*
Определение целен моделирования*"
€- 4
С о з д а нне- у кру пиекно н-ст ру кт у ры-
процесса*"
С 4
Поиск-математического- описания*"
и
г
Математическая модель«" >
г 1
Выб о р-мет о д о в-нсслед о в а ння*~
1 4
• Разработка-алгоритмов и программ*"
г А
Отладка, тестирование на-ПК4"
Конец моделирования*"
Рисунок 2. Этапы моделирования с помощью ПК
Рисунок 3. Математическая модель распределенной системы для поддержки принятия решений в управленческой деятельности
С помощью разработанной математической модели распределенных систем для поддержки принятия решений в управленческой деятельности, разработанной методики синтеза WEB-страниц на основе серверных кодов для работы с OLAP-кубами, исследованных технологий разработки информационных систем для реализации на базе WEB-протоколов была синтезирована Система мониторинга финансово-хозяйственной деятельности предприятий ОПК11.
Предложенная математическая модель может быть применена для разработки любой распределенной системы для управления предприятием в целом и в одном из секторов управления, выполненной на платформе серверных web-технологий.
Литература
1. Калянов Г.Н. CASE. Структурный системный анализ (автоматизация и применение). - М.: Лори, 1996.-280c.
2. Спенсер, П. XML. Проектирование и реализация. Программирование с помощью XML, ASP и IE5. -М: Лори, 2001.- 510 с.
3. Щавелёв, Л.В. Оперативная аналитическая обработка данных: концепции и технологии.-Ивановский государственный энергетический университет [Электронный ресурс].- Режим до-
ступа: www.olap.ru/basic/olap_and_ida.asp.
4. http://scn.sap.com/community/mining-and-mШ-products/Ыog/2014/02/22/gartner-rates-sap-transportation-management-visionary-in-the-magic-quadrant-for-transportatюn-management-systems-2016 (дата обращения 18.10.2016).
5. http://ru.wikipedia.org/wiki/PLM (дата обращения18.10.2016).
6. Прокопова Т.В. Развитие технологий в информационно-промышленных системах // Научный вестник оборонно-промышленного комплекса России.- 2016.- №3. -С. 61-68.
7. Кохно П.А., Прокопова Т.В., Ситников С.Е. Корпоративная информационная система управления бизнесом корпораций оборонно-промышленного комплекса // Вестник ФГУП «ЦНИИ «ЦЕНТР».- 2016 - №4.-С. 37-49.
8. Кохно П.А., Прокопова Т.В. Современный уровень автоматизации систем принятия решений предприятиями оборонно-промышленного комплекса // Научный вестник ОПК России.-2017.-№1. -С. 40-53.
9. Кохно П.А., Прокопова Т.В. Корпоративная информационная система принятия решений / Этюды ресурсной экономики: монография / Кохно П.А., Кохно А.П. - М.: ФГУП «ЦНИИ «ЦЕНТР», 2017. - 238 с. - С. 14-18.
10. Кохно П.А., Прокопова Т.В. Автоматизированные методы управления / Управление бизнесом: монография / Кохно П.А., Кохно А.П., Серов Н.В. - Армавир: РИО АЛСИ, 2017. - 456 с.- С. 18-23.
11. Кохно П.А., Прокопова Т.В. Современный уровень автоматизации систем принятия решений / Управление бизнесом: монография / Кохно П.А., Кохно А.П., Серов Н.В. - Армавир: РИО АЛСИ, 2017. - 456 с. - С. 24-36.
