CC BY
42
И. А. Абдуллин, Е. Л. Матухин, А. И. Туюшева,
Г. И. Сафина
МНОГОАГЕНТНАЯ ТЕХНОЛОГИЯ КОРПОРАТИВНОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ
Ключевые слова: качество продукции, профессиональная подготовка специалистов, многоагентная технология.
Повышение качества изготавливаемой продукции предприятия невозможно без повышения качества профессиональной подготовки специалистов. В статье рассмотрена инновационная проектная корпоративновузовская многоагентная модель подготовки специалистов - одна из стратегических моделей взаимодействия науки, образования и производства. Показана её структура, отдельные и совместные функции каждого её составляющего агента - высшего учебного заведения, научно-производственного предприятия, отраслевого научно-исследовательского (проектного) института, академического института и научной школы по профилю деятельности предприятия, обучающейся личности. Определены цель совместной деятельности, предмет деятельности, продукт деятельности, условия и формы осуществления совместной деятельности и средства достижения совместной деятельности.
Keywords: quality ofproducts, vocational training of specialists, multyagents technology.
Improving the quality of manufactured products the company is impossible without improving the quality of professional training. The article describes the innovative design of corporate and high school multi-agent model of training -one of the strategic models of interaction between science, education and production. It is shown that its structure, individual and joint roles of each of its constituent agent - the higher educational institutions, scientific-production enterprise, industry research (project) Institute, an academic institution and the school of the profile of the company, learning the individual. Defined goal of the joint activity, the object of activity, the product of the conditions and modalities for joint action and means to achieve synergies.
Основные проблемы профессиональной подготовки специалистов в области менеджмента качества продукции для наукоемких производств определяются:
- необходимостью перестройки экономики на инновационный характер развития;
- отсутствием активного перехода на высокотехнологичные и наукоемкие ресурсосберегающие производства;
- негативным синергетическим наложением процессов устаревания производств, применяемых технологий и кадрового обеспечения в стратегических отраслях промышленности и экономики, образовании;
- отсутствием синхронизированного изменения системы подготовки и переподготовки высококвалифицированных конкурентоспособных специалистов различных специальностей, введения в практику новых образовательных технологий и модернизации производства;
- обострением существующих и возникновение новых проблем в условиях ограниченных ресурсов кризисной ситуации и др.
Процессы обучения и подготовки профессиональных специалистов должны быть не столь согласованы с изменяющимися рыночными потребностями, а сколько в высокой степени отвечать приоритетным инновационным программам развития высокотехнологичных и наукоемких отраслей современной экономики. Должен быть разработан и обеспечен действенный механизм встраивания образовательного процесса в инновационные процессы обновления, модернизации и развития отечественных предприятий. Формируемые программно-
целевые инновационные проекты развития производственных предприятий, прежде всего высокотехнологического и наукоемкого сектора экономики, должны в качестве одного из компонента содержать согласованную подпрограмму подготовки профессиональных специалистов для реализации проекта или программы развития.
Например, производственно-
образовательный проект по строительству «нового завода» должен предусматривать создание новых производственных мощностей на основе новейших технологий изготовления нового конкурентоспособного продукта и одновременную подготовку специалистов с новыми компетенциями корпоративной направленности.
Методологическая основа многоагентной технологии - системный подход и системный анализ, реализующие представление сложного динамично развивающегося объекта в виде сетевой системы множества взаимосвязанных активных подсистем и элементов - мультиагентов с развивающимся интеллектом, органически встроенной в окружающее пространство.
Интеллектуальные мультиагентные системы являются одним из новых перспективных направлений исследований, которое сформировалось на основе последних научных результатов в области распределенных компьютерных систем, сетевых технологий и параллельных вычислений.
Основы теории многоагентных систем были созданы в конце 1950-х годов в научной школе М.Л. Цетлина по результатам исследования коллективного поведения автоматов и моделированию биологических систем. Модели искусственных
мультиагентных систем начали широко распространяться на практике в 1960- годах и в качестве научной и теоретической основы были использованы последние достижения Систем искусственного Интеллекта (Artificial Intelligence), Параллельных Вычислений (Parallel Computing), Распределенного Решения Задач (Distributed Problem) .
В настоящее время происходит совершенствование организации работ на основе спиральной многоагентной модели. Появляются новейшие технологии мультиагентных систем распределенного интеллекта с методическим обеспечением на основе теории мультиагентных систем и с привлечением в качестве программного обеспечения мультиинструментальной метасреды. Кроме того, появляется возможность пользователю непосредственно самому создавать, так называемые, «программы без программирования» и системы с использованием личностного знания и опыта, что существенно активизирует интеллектуальный процесс извлечения новых знаний при проектировании систем, различной сложности.
Необходимо учитывать, что в настоящее время термин «агент» относится к нечетким системным понятиям. Агент можно представить в виде активных подсистемы или элемента, имеющих важные ролевые функции и ключевые компетенции в системе, активно воздействующего на ближайшее окружение в системе и взаимодействующего с внешней средой. В частности, «под «агентом» может пониматься любая нетравиальная часть некоторой более широкой среды, ситуативно адаптированная к ней и проявляющая какие-либо другие признаки интеллектуального поведения, например, способность к ответам на вопросы и другим формам взаимодействия. Это может быть программа вычислений, компьютер в сети, мобильный робот, виртуальные агенты, организация и конечно же, живой организм. Для интеллектуальных мультиагентных систем, реализующих агентно-ориентированный подход, под агентом подразумевают автономный объект, включая искусственный, например, компьютерную программу, обладающий активным мотивированным поведением и способный к взаимодействию с другими объектами в динамически развивающихся системах, включая виртуальные.
В качестве методической основы моделирования многоагентной системы, например, в случае геополитических процессов предложено использовать базовую модель конкурентной борьбы в системе, состоящих из активных элементов, которых в этом случае определяют как «акторы» от английского слова «act» - действовать. Предлагается модель, описывающую изменение соотношения различных акторов - объединений элементов одного типа: dui / д t = Gi (ui, x, y) - Ai (ui, x, y ) - Bi j (ui, uj ) + Di
(ui, x, y), i, j = 1,2,3,..., N, где t - временная координата;
x, y - пространственные координаты;
ui - показатель, характеризующий «силу», т.е. степень влияния, относительную концентрацию, доминирование i-актора (элемента i- того типа) в
момент времени t в точке пространства ^, у);
Gi (^, x, у) - описывает воспроизводство (возобновление, авторепродукцию) I - го актора;
Ai (^, x, у ) - описывает снижение «силы» ь актора вследствие естественных процессов (выбытия) и внутривидовой борьбы (конкуренции среди элементов 1-того типа);
BIj (^, ц) - антагонистическое взаимодействие элементов различного типа, отрицательный знак которого означает подавление элементов разного типа друг другом;
DI (^, x, у) - отображает возможность миграции (или диффузии) элементов в пространстве.
Д.С. Черняковский и др. указывают, что подобного типа базовые модели широко используются в биологии для описания возникновения асимметрии и единого биологического кода, для описания взаимодействия нескольких биологических видов, находящихся в одной экологической нише, и приводят примеры моделирования этнополитической динамики, моделирования межгосударственного силового противоборства и др.
С точки зрения системного подхода научнообразовательный и производственный комплекс можно описать следующей системной формализованной аналитической моделью, модифицированной под рассматриваемую проблему, в виде кортежа:
Sdef = SR, COND, А t >,
A = ^}- совокупность образовательных учреждений;
B= {Ь|} - совокупность научно-
производственных предприятий;
C= ^}- совокупность научных организаций;
L= {!;}- личность и контингент;
R= {П}- связи и отношения;
Z = {^} - цель или предназначение, совокупность или структура целей;
SR -внешняя среда, включая государственные структуры;
COND = {^п^} - условия функционирования системы;
Аt - интервал времени, в который функционирует рассматривается система.
В качестве отдельных подцелей для подсистем А,В и С могут быть приняты стратегические направления инновационного их развития как в индивидуальном, так и в коллективном плане в условиях современной экономики, основанной на знаниях. Активным агентом в рассматриваемых подсистемах выступает личность или непосредственно коллектив (контингент), обеспечивающий связь, отношения и обмен ресурсами между подсистемами-агентами.
Следует отметить на освоение или приобретение смежных функций каждой подсистемой, прежде не в полной мере ей свойственной. Так, промышленные предприятия вынуждены в большей степени развивать внутрифирменное обучение, превращаясь в самообразовательные организации, более широко представлять услуги в практической и теоретической специальной подготовке, открывать у себя филиалы вузов, кафедр, представительства на-
учно-исследовательских и академических институтов. Создание широкой многоагентной сети научнотехнических и инновационных центров на предприятиях с привлечением специалистов высшей квалификации (докторов, кандидатов наук) позволяет оказывать услуги по проведению специальных НИР и ОКР. В особенности последнее становится востребованным со стороны академической, вузовской и отраслевой науки в части проведения опытнопромышленных испытаний, проверки и доведения результатов исследований до практической реализации. С другой стороны Вузы вынуждены значительную часть практической подготовки, НИС, преддипломной и проектной работы, стажировки проводить непосредственно на производственных площадках предприятий. Другая особенность состоит в расширении сети инновационных и опытнопроизводственных центров непосредственно в условиях образовательного учреждения, включая технопарки, химграды и др. В определенной степени этому способствует создание сети исследовательских университетов.
В рамках деятельностного подхода может быть рассмотрена соответствующая структурная модель взаимодействия предприятий и образовательных учреждений, компонентами которой являются:
- цель совместной деятельности;
- предмет деятельности;
- продукт деятельности;
- условия и формы осуществления совместной деятельности;
-средства достижения совместной деятельности.
Учитывая многоплановость, многофакторность и повышение активности взаимодействия образовательных и производственных организации может быть спроектирована многоагентная или мультиагентная модель их взаимодействия в сетевой среде. Синергетическая сущность этого нового научно-производственного и образовательного комплекса и соответствующей среды, в которой он функционирует заключается, частично, в том, что «в таком образовательном пространстве управляющий субъект делокализован и неотделим от участников образовательного процесса» и процесса динамического развития системы в целом. Управляющий агент - администрация в этих условиях дополняет свою функцию главным - инициированием инноваций. Возникает инновационно-синергетическая многоагентная распределенная система управления наукой, производством и образованием. Управляющий агент, выполняющий «роль администрации, помимо гомеостатических функций, функций отклика на инициативу снизу, дополняется функцией превентивного, опережающего управления, осуществляемого за счет генерации параллельных, альтернативных полей возможных инициатив, предъявляемых любым субъектам образовательного пространства », или их исполнительным агентам для случая многоагентной системы.
Закономерности эволюции многоагентных
систем, позволяют сделать предположение, что в них возможно наблюдение микроуровневой активности отдельного агента на фоне высокодетермини-рованной программированной динамики на макроуровне всей системы, что приближает данную модель к закономерностям функционирования и эволюции всей Системы, делает «размытыми» ранее устойчивые структуры более нижнего порядка. Например, следует учитывать, что для современной научно-технической революции «классическое деление на фундаментальные и прикладные исследования «размывается»: традиционно принимаемая динамическая модель фундаментальных исследований, приводящих к исследованиям прикладным и (через Я&Б) к инновационным продуктам, становится устаревшей. Теперь уже ясно, что инновационный процесс является намного более сложным и интерактивным по сравнению с тем, каким он виделся в условиях простой линейной модели».
Методологические принципы системного многоагентного взаимодействия образования, науки и производства могут быть основаны на синергетическом и системных подходах и включать в себя следующее:
- гомеостатичность, как поддержание программы функционирования системы в некоторой области существования, обеспечивающей ей развитие в направлении цели-аттрактора;
- структурная иерархичность, выделяющая вышестоящие уровни по отношению к нижестоящим, обеспечивающая делегирование полномочий и ответственности (в условиях многоагентной сетевой системы она трансформируется в многоядерную многополярную динамическую модель);
- нелинейность, обусловленная нарушением принципа суперпозиции;
- незамкнутость (открытость), обеспечивающая развитие и усложнение системы за счет обмена веществом, энергией, информацией;
- неустойчивость, обеспечивающая возможность управления системой;
- эмерджентность или динамическая иерархичность, обеспечивающая смену доминант, инициативы и т.д.;
- наблюдаемость, характеризующая возможность оценки степени результативности системы, возможности получения ожидаемого результата;
- принцип многообразия, направленный на создание многообразия существующих связей в системе;
- принцип единства при наличии общей глобальной цели и согласовании операционных индивидуальных подцелей и др.
Многоагентная модель управляемого взаимодействия образования, науки производства направлена на решение следующих задач:
- обеспечение устойчивого взаимодействия образовательных, научных и производственных учреждений для повышения качества обучения, интеллектуального развития личности и создания условий инновационного развития экономики;
- обеспечить системного единство учебного,
научного и производственного процессов;
- создание условий непрерывной подготовки и переподготовки специалистов учреждений;
- обеспечение антикризисной адаптации научно-производственного и образовательного комплекса;
- самоконструирование и формирование многоагентной внешней среды взамен адаптации к изменяющимся внешним условиям.
Основными компонентами - агентами корпоративной научно-производственной и образовательной системы многоагентной модели являются:
- высшее учебное заведение - образовательный агент;
- научно-производственное предприятие -производственный агент;
- отраслевой научно-исследовательский (проектный) институт - научно-прикладной агент;
- академические институты и научные школы по профилю деятельности предприятия - фундаментально-исследовательский агент;
- личность и обучающийся контингент -агент процесса обучения.
Агенты такой системы функционируют в едином научно-производственном и образовательном пространстве и выступают или выполняют ролевые функции «одновременно и как субъекты, и как объекты, и как условия и средства единого научно-производственного и образовательного процесса, реализуя принцип круговой причинности и коммуникации» и единого открытого информационного пространства. Кроме того, в условиях объединенных ресурсов в сетевом многоагентном поле на основе синергетических и системных принципах всей системой и каждым агентом выполняются следующие функции: организационная; мониторинговая; информационная; коммуникационная; аналитическая; образовательная; научно-исследовательская; научно-производственная и др.
Организационные корпоративные компетенции могут быть традиционно рассмотрены на уровне отдельного агента как элемента системы и на организационном уровне как компетенции всей многоагентной системы. При этом корпоративность рассматривается как формирование востребованных компетенций под решение конкретных проблем. Организационные компетенции включают в себя готовность организации как многоагентной системы создавать условия для непрерывного обучения и
повышения квалификации персонала, превращаясь с одной стороны в обучающуюся организацию, а с другой - в самообучающуюся развивающуюся инновационную организацию.
Литература
1. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Интеллектуальные информационные системы. Финансы и статистика, Москва, 2006. 424 с.
2. М.Л. Цетлин, Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем. Наука, Москва, 1969. 234с.
3. Б.М. Величевский, Когнитивная наука: Основы психологии познания. Издательский центр «Академия», Москва, 2006. Т.1. 447с.
4. А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова, Интеллектуальные информационные системы, Финансы и статистика, Москва, 2006. 424 с.
5. Г.В. Суходольский, Математические методы в психологии. Изд-во Гуманитарный Центр, Харьков, 2004. 284с.
6. Э. Рейнгольд, Ю. Нивергельт, Н. Део, Комбинаторные алгоритмы: Теория и практика. М.: Мир, 1980. 476 с.
7. Д.С. Черняковский, Н.М. Черняковская, А.С. Малков, С.Ю. Малков, Геополитические процессы как объект математического моделирования. КомКнига, Москва, 2005. 192 с.
8. Г. Саймон, Науки об искусственном. Едиториал УРСС, Москва, 2004. 144с.
9. А.В. Коротаев, А.С. Малков, Д.А. Халтурина, Компактная математическая макромодель техникоэкономического и демографического развития Мир-Системы. КомКнига, Москва, 2005. 192 с.
10. З. Тадмор, Вестник высшей школы, 2, 38-39 (2007).
11. А. Тодосийчук, ПТ и ПУ, 6, 101-106 (2004).
12. Ж. Алферов, Вестник высшей школы, 2, 49-56 (2007).
13. В. Меньшиков, Военный парад, 74, 2, 60-62 (2006).
14. Р. Вайбер, ПТ и ПУ, 4, 82-88 (2003).
15. С. Щенников, Вестник Высшей школы, 7, 21-28 (2002).
16. Е.С. Полат, М.Ю. Бухаркина, М.В. Моисеева, А.Е. Петров, Новые педагогические и информационные технологии в системе образования. Издательский центр «Академия», Москва, 2005.272 с.
17. Л.М. Перминова, Инновации в образовании, 5, 4-12 (2007). .
18. Г. Ильин, Вестник высшей школы, 11, 35 - 41 (2005).
19. Р. Кларк Бертон, Вестник высшей школы, 2, 35-37 (2007).
20. С.Г. Дьяконов, Л.С. Гребнев, Ю.В. Крупнов и др., Международная научно-техническая конференция «Современные проблемы специальной технической химии» (Казань, октябрь, 2006), КГТУ, Казань, 2006. С. 3-6.
© И. А. Абдуллин - д-р техн. наук, проф., зав. каф. химии и технологии гетерогенных систем КНИТУ, ilnur@kstu.ru; Е. Л. Матухин - д-р техн. наук, начальник НТО ФКП «КГ КПЗ», А. И. Туюшева - дир. по качеству ФКП «КГ КПЗ», Г. И. Сафина - асс. кафедры химии и технологии гетерогенных систем КНИТУ.
