CC BY
41
ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS
_ /Том 10. № 6 (60). 2015 /
М. И. Дли, докт. техн. наук, профессор, заведующий кафедрой менеджмента и информационных технологий филиала Национального исследовательского университета «МЭИ» в Смоленске, midli@mail.ru О. В. Стоянова, докт. техн., наук, доцент кафедры менеджмента и информационных технологий филиала Национального
исследовательского университета «МЭИ» в Смоленске, ovstoyanova@list.ru А. Ю. Белозерский, докт. экон. наук, профессор кафедры логистики и экономической информатики Российского химико-технологического университета им. Д. И. Менделеева, г. Москва, activ-invest@mail.ru
Модель оценки траекторий для управления проектами в сфере
w W ,
наукоемкой промышленной продукции1
Проект по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции включает комплекс взаимосвязанных задач по проектированию и подготовке выпуска. Такие проекты имеют ряд особенностей, обусловливающих необходимость модификации существующих методов и моделей проектного управления. Использование предлагаемой модели проекта даст возможность оценки его траекторий в различные моменты времени. В результате управление проектом становится устойчивым в условиях информационной неопределенности.
Ключевые слова: управление проектами, комплексный проект, модель проекта, траектория проекта, целевое состояние.
Введение
Управление проектами является на сегодняшний день одной из активно развивающихся областей знаний, о чем свидетельствует большое число работ, посвященных развитию как общих управленческих концепций, так и формализованных методов и моделей управления. Накопленные знания обобщаются в разнообразных стандартах управления проектами (табл. 1).1
Как видно из таблицы, большинство стандартов активно развиваются и дорабатываются. В первую очередь это относится к стандарту PMBOK, на котором основан международный стандарт ISO 21500, и отечественные ГОСТР54869 и недавно принятый ГОСТ Р ИСО 21500.
1 Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ, проект № 15-07-02935 А.
Помимо основополагающих, также разработан ряд стандартов, содержащих рекомендации по решению отдельных задач проектного управления (построение иерархической структуры работ, управление рисками, управление командой проекта и др.), а также стандарты для проектов определенных типов (строительные, государственные, программные). Проведенный анализ основных стандартов управления проектами показал, что сфера применения предлагаемых в них формализованных методов ограничена проектами, относящимися к числу простых и умеренно сложных, но не охватывает так называемые комплексные проекты (по классификации РЫБОК).
Объектом исследования в данной работе является класс комплексных проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции. Предмет исследования — формализованные модели, которые могут служить основой управления
[ 105 ]
Таблица 1. Стандарты управления проектами Table 1. Projectmanagementstandarts
Наименование стандарта Тип Разработчик Год создания Текущая версия Год
A Guide to the Project Management Body of Knowledge (PMBOK® Guide) Международный Project Management Institute 1986 5 2013
ISO 10006 Quality management — Guidelines to quality in project management Международный International Standardization Organization (ISO) 1997 2 2003
ISO 21500:2012 Guidance on project management Международный International Standardization Organization (ISO) 2012 1 2012
ICB — IPMACompetence Baseline Международный International Project Management Association (IPMA) 1999 3 2006
Organizational Project Management Maturity Model (OPM3®) Национальный Project Management Institute 2003 2 2008
PRINCE2 — PRojects IN Controlled Environments Национальный The Office of Government Commerce (OGC) 1989 5 2009
The APM Body of Knowledge Национальный Association for Project Management 1972 6 2012
The Guidebook for Project and Program Management for Enterprise Innovation (P2M) Национальный Project Management Association of Japan 2001 3 2005
ГОСТ Р54869-2011 «Проектный менеджмент. Требования к управлению проектом» Национальный АНО «Центр стандартизации управления проектами» 2011 1 2012
ГОСТ Р ИСО 21500-2014 «Руководство по проектному менеджменту» Национальный Идентичен ISO 21500 2014 1 2015
проектами данного класса. Цель работы — разработка модели, которая, с одной стороны, максимально учитывает особенности рассматриваемых проектов, с другой, является достаточно удобной в построении, модификации и применении.
Для достижения указанной цели в работе были поставлены и решены следующие задачи.
1. Выявление особенностей проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции.
2. Формулировка требований к формализованной модели проекта рассматриваемого класса.
3. Разработка модели проекта по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции, удовлетворяющей заданным требованиям.
Особенности проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции
В связи с недостаточной четкостью описанных в РМВОК критериев ранжирования проектов по степени сложности [1] рассмотрим собственную классификацию, основанную на анализе характеристик проекта, влияющих на выбор метода управления. Отличия
Таблица 2. Классификация проектов по степени сложности Table 2. Projects classification by complication degree
Тип проекта Характеристика Простой Умеренно сложный Комплексный
Особенности структуры проекта Структурные элементы являются относительно независимыми объектами управления Можно выделить относительно независимые подсистемы взаимосвязанных структурных элементов Структурные элементы сильно связаны, и их поведение определяется имеющимися связями
Степень информационной неопределенности Невысокая, используются достоверные статистические данные Средняя, используются статистические и экспертные данные Высокая, используются только экспертные данные
Число контролируемых параметров Заранее известно, как правило, невелико Существенно зависит от влияния на проект внешних факторов Велико, зависит от влияния на проект внешних факторов и числа внутренних связей
между проектами различной сложности представлены в табл. 2.
Значительная часть проектов, связанных с созданием и производством наукоемкой продукции, относится к комплексным. Для обоснования данного утверждения проведен анализ соответствия указанных проектов представленным в табл. 2 критериям.
Критерий 1. Структурные элементы проектов сильно связаны, и их поведение определяется имеющимися связями.
Типовая структура жизненного цикла наукоемкой промышленной продукции представлена на рис. 1.
С учетом структуры жизненного цикла наукоемкой промышленной продукции взаимосвязь основных бизнес-процессов в проекте по созданию и организации производства такой продукции можно представить в виде IDEF0 диаграммы, изображенной на рис. 2.
Из рисунка видно, что результаты анализа показателей качества продукции, произведенной ранее, полученных в процессе технического сопровождения изделий, следует использовать на стадии научно-исследовательских работ (НИР) для выбора направлений исследований с целью улучшения технических и эксплуатационных характеристик вновь соз-
Рис. 1. Диаграмма жизненного цикла наукоемкой машиностроительной продукции в нотации IDEF0 Fig. 1. The high-technology industrial products lifecycle diagram (IDEF0 notation)
о
00
ш
О"
о
о
■3
П) (Я П)
ш
3 ta о
о п П) (Л (Л П) (Л
ш
3
О.
^
(Л г+
П)
3
(Л
Рис. 2. Взаимосвязь основных бизнес-процессов проекта по созданию и организации производства
наукоемкой промышленной продукции Fig. 2. The project to create and organize the high-technology industrial products production basic business processes interrelation
"D S
3C >
la
IE >
2Û
e
о
"О
зс >
о cz
TO
z >
I-
о
n >
"D "D
О TO
о сл
даваемой продукции. При этом применимость данных результатов определяется степенью преемственности новых изделий по отношению к выпущенным ранее. Очевидно, что чем выше наукоемкость производимой продукции, тем сложнее использование результатов.
На диаграмме показаны две обратных связи типа «выход — управление». Первая обратная связь «оценка технологичности конструкций и деталей» с выхода стадии технологической подготовки производства используется для управления конструкторской подготовкой. Ее наличие в проекте приводит к нежелательному увеличению его длительности и является фактором неопределенности, который следует учитывать в процессе управления.
Вторая обратная связь «результаты контроля качества в процессе изготовления опытных образцов и их испытаний» (на рисунке и далее используется сокращенное обозначение «результаты контроля качества и испытаний») с выхода стадии изготовления и испытания опытного образца используется в качестве управления в процессе конструкторской и технологической подготовки производства. Ее наличие также приводит к увеличению длительности проекта. В условиях жестких требований к срокам проектов на многих предприятиях стремятся к сокращению переходов по этой связи до минимума, что негативно сказывается на качестве продукции.
Дальнейшая декомпозиция рассматриваемых процессов подтверждает наличие сильных взаимосвязей между элементами проекта по созданию и организации производства наукоемкой продукции, что свидетельствует о возможности отнесения проектов данного класса к комплексным по критерию особенности структуры.
Критерий 2. Степень информационной неопределенности высокая, используются экспертные данные.
Объем управленческих задач, которые возникают и решаются в процессе подготовки промышленного производства, велик. Когда же речь идет о производстве наукоем-
кой продукции, то количество таких задач возрастает. Кроме того, существенно увеличивается их сложность, вызванная отсутствием данных, необходимых для принятия управленческих решений, и слабой структурированностью ряда этапов. В таких условиях многие решения принимаются в условиях неопределенности, под которой будем понимать «неполноту знаний и возможность ошибок и противоречий при моделировании свойств и поведения системы» [2]. Замена статистических данных экспертной информацией снижает обоснованность решений, общую управляемость проектов по созданию новой наукоемкой продукции и, как следствие, возможность получения запланированных результатов.
В отношении информации, используемой для принятия решений, можно выделить следующие классы задач:
• прогнозирование показателей деятельности;
• выбор альтернатив;
• оценка параметров объектов или процессов;
• оптимизация.
Результаты классификации задач, решаемых в процессе управления проектами по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции, по данному критерию представлены на рис. 3.
В зависимости от наличия основы решения в виде математической модели или другого формализованного представления можно разделить все задачи по степени структурированности:
• структурированные;
• неструктурированные;
• частично структурированные.
Классификация задач управления проектами рассматриваемого типа по данному критерию представлена на рис. 4.
На основании анализа представленных классификаций можно сделать следующие выводы:
• значительное число задач управления проектами по созданию и организации про-
[ 109 ]
Задачи управления производственными проектами по типу информации, необходимой для принятия решений
Задачи прогнозирования деятельности
i ~
- Анализ идей
- Анализ результатов научных исследований и возможностей их практической реализации -Разработка плановых калькуляций и цен на новую продукцию, определение ее экономической эффективности
- Определение потребности в материалах, оборудовании, аппаратуре и приборах для проведения работ
Задачи выбора альтернатив
I
- Выбор идей
- Планирование, организация и проведение научных исследований
- Планирование, организация и проведение проектно-конструкторских работ
- Планирование, организация и проведение опытно-экспериментальных работ по созданию образцов новой продукции
- Разработка системы оперативно-производственного планирования и управления производством
Задачи оценки параметров объектов и процессов
i -
-Проверка патентной чистоты идеи
- Контроль качества конструкторской документации
- Контроль качества опытных образцов
- Контроль качества технологической документации
Задачи оптимизации
х
- Расчет необходимых материальных, трудовых и финансовых ресурсов
- Календарное планирование
- Проектирование размещения оборудования
- Проектирование производственных маршрутных карт
- Планирование технического обслуживания оборудования
- Планирование снабжения
Рис. 3. Классификация задач управления производственными проектами по типу информации,
необходимой для принятия решений
Fig. 3. The industrial projects management tasks classification by necessary to decision making information type
"D S
3C
Í3 >
Ез
IE >
2Û
e
о
"О
зс >
о cz
TO
z >
I-
о
n >
"D "D
О TO
о
СЛ
Задачи управления производственными проектами по степени структурированности
Структурированные
задачи
|
-Разработка плановых калькуляций и цен на новую продукцию,определение ее экономической эффективности
- Определение потребности
в материалах, оборудовании, аппаратуре и приборах для проведения работ
- Расчет необходимых материальных, трудовых, финансовых ресурсов
- Календарное планирование
- Планирование технического обслуживания оборудования
- Планирование снабжения
- Проектирование размещения оборудования
Частично структурированные
задачи
| _
-Планирование, организация и проведение проектно -конструкторских работ
- Планирование, организация и проведение проектно -экспериментальных работ по созданию образцов новой продукции
- Проектирование производственных маршрутных карт
- Контроль качества конструкторской документации
- Контроль качества опытных образцов
- Контроль качества технологической документации
- Разработка системы оперативно-производственного планирования и управления производством
Неструктурированные
задачи
| _
-Анализ и выбор идеи
- Планирование, организация и проведение научных исследований
- Анализ результатов научных исследований и возможностей их практической реализации
Рис. 4. Классификация задач управления производственными проектами по степени
структурированности Fig. 4. The industrial projects management tasks classification by structured degree
изводства наукоемкой промышленной продукции являются неструктурированными и частично структурированными, т. е. характеризуются информационной неопределенностью, обусловленной методами решения;
• ряд структурированных задач требует использования прогнозных оценок, достоверность которых для рассматриваемых проектов не может быть гарантирована, т. е. имеет место информационная неопределенность, обусловленная исходными данными.
Сказанное обусловливает использование большого объема экспертной информации и подтверждает принадлежность проектов рассматриваемого класса к категории комплексных по критерию информационной неопределенности.
Анализ проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции по критерию, определяемому чис-
лом контролируемых параметров, будет представлен далее.
Требования к модели проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции
Существуют различные подходы к управлению сложными системами. Для комплексных проектов рационально использовать подход, называемый «управление с моделью». Процесс управления проектом в соответствии с данным подходом иллюстрируется UML-диаграммой деятельности, представленной на рис. 5. Исходный набор моделей формирует основу для множества планов проекта, которые содержат целевые значения контролируемых на каждой стадии показателей проекта. Отклонения от целевых значе-
[ 111 ]
Рис. 5. Процесс управления комплексным проектом Fig. 5. The integrated project management process
ний определяются в процессе оценки на основании результатов мониторинга. Эти отклонения используются как основа для выработки управляющих воздействий.
Описанный подход имеет ряд недостатков. Среди них самый существенный — наличие временных задержек. Рисунок 5 иллюстрирует два различных типа таких задержек.
Первый тип — это отсроченная реакция на управляющие воздействия т. Существование данных задержек вызвано объективными причинами, связанными с инерционностью сложных проектов как объектов управления, и их нельзя отнести к недостаткам организации исследуемого процесса.
Второй тип задержек — временные лаги (р между моментом принятия решения о пересмотре планов проекта и его реализации в соответствии со скорректированными планами. Их наличие — результат неоптимальной организации процесса управления, и может быть устранено путем использования модели, позволяющей оценить траекторию развития проекта. [ 112 ]
Траектория проекта определяется целевыми значениями контролируемых показателей в заданные моменты времени (множество К).
Для комплексных проектов по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции такая модель должна удовлетворять ряду требований, обусловленных особенностями данных проектов.
Требование 1. Учет сильных взаимосвязей между структурными элементами проекта.
В процессе управления необходим комплексный учет взаимосвязей всех элементов проекта на уровне объектных и информационных потоков, потоков управления и используемых механизмов, а также влияния данных взаимосвязей на результаты каждого элемента. При этом следует учитывать высокий приоритет задачи повышения качества данных результатов.
Комплексная модель, учитывающая взаимосвязи между различными элементами проекта, позволит отслеживать развитие проекта внутри целевого пространства в отличие
от моделей, ориентированных на поиск локального оптимума.
Требование 2. Учет нестабильности среды, в которой реализуется проект.
Очевидно, что учет возмущений среды необходим для обеспечения адекватности модели проекта реальным условиям его реализации. Вместе с тем доработка модели с учетом изменений требует определенных временных и ресурсных затрат. Для снижения указанных затрат необходимо использовать методы моделирования, обеспечивающие высокую трансформируемость моделей в быстро изменяющихся условиях.
Требование 3. Возможность использования модели в условиях информационной неопределенности.
Рассматривая системное противоречие между точностью и устойчивостью модели применительно к комплексным проектам, характеризующимся высокой степенью информационной неопределенности, следует отдать предпочтение требованию устойчивости. Управление должно быть устойчивым к изменениям внешней и внутренней среды проекта. При этом в силу многомерности целевого пространства обеспечивается гибкость требований к ошибкам модели по отдельным измерениям (элементам множества К).
Модель целей проекта по созданию и организации производства наукоемкой промышленной продукции
Построение модели, удовлетворяющей перечисленным ранее требованиям, включает следующие этапы.
1. Декомпозиция проекта на подпроекты по функциональному признаку:
Р = {Р, Р2,..., Рт },
где Р — проект; Р1, Р2,..., Рт — подпроекты; т — количество выделенных подпроектов.
Каждый из подпроектов должен удовлетворять следующим требованиям:
• принадлежность к одной из функциональных областей управления (финансы, персонал, материалы и комплектующие, технология, оборудование, проектирование изделия и др.);
• наличие собственных целей, связанных как с целями текущего проекта, так и с целями всего предприятия;
• наличие системы показателей, позволяющих оценить ход реализации подпроекта на различных этапах проекта.
К системе подпроектов также предъявляется требование полноты. Система подпроектов считается полной, если множество целей подпроектов составляет систему целей проекта.
Состав выделенных подпроектов определяется типом и масштабом конкретного проекта. Ниже представлен примерный состав подпроектов в проекте по освоению новой высокотехнологичной продукции:
• замена устаревшего оборудования;
• повышение квалификации персонала;
• освоение новой технологии проектирования (например, с использованием систем управления данными о продукте, PDM-систем);
• снижение энергоемкости производства;
• импортозамещение поставок материалов и комплектующих;
• обеспечение патентной чистоты и защищенности проектируемых изделий;
• организация производственных процессов в соответствии с требованиями системы менеджмента качества.
2. Построение сетевых моделей подпро-ектов
Для проекта в целом и для отдельных подпроектов можно построить сетевые модели, описывающие логико-временные связи между задачами. При этом для рассматриваемого проекта характерно, как это показано в табл. 2, наличие связей между задачами отдельных подпроектов (рис. 6).
[ 113 ]
Проект-Р
Ал
Аг
An
Рл
Wi I №
-►
LJ*
Wj
Ws
Pi
Wi
IT
Ws
-П I—J Ws
i
W4
We
Рис. 6. Логико-временная модель комплексного проекта Fig. 6. The integrated project logical-temporal model
Как видно из рис. 6, эти взаимосвязи могут быть двух типов:
• связь задачи по входу имеет место, если для ее выполнения требуются результаты, полученные при выполнении задач другого подпроекта (связанными по входу на рис. 6 являются задачи Ж4, Ж5, Ж7, Ж8);
• связь задачи по выходу имеет место, если результаты ее выполнения используются задачами другого подпроекта (связанными по выходу на рис. 6 являются задачи Ж2, Г* ^ Ж6).
Задача в рассмотренном примере связана одновременно по входу и по выходу.
3. Построение сетевой модели проекта
Связанные задачи образуют сетевую модель, которую в дальнейшем предлагается использовать в качестве основы управления проектом. Достоинство предлагаемого решения в том, что использование подобной модели повышает устойчивость управления за счет сокращения числа контролируемых параметров (контролируются только показатели, характеризующие связанные задачи) по сравнению с исходным набором (включает показатели всех задач подпроектов). [ 114 ]
Заметим, что исходный набор контролируемых параметров позволяет отнести проект к комплексным по третьему критерию.
4. Модель оценки траектории развития проекта
Процесс мониторинга рассматриваемых показателей описывается последовательностью временных вех (контрольных точек), с каждой из которых связано определенное целевое состояние проекта (рис. 6). Множество целевых состояний {А,}, где , = 1,...,п образует целевую траекторию развития проекта в многомерном пространстве показателей.
Каждое целевое состояние Ai проекта характеризуется набором показателей К с К. При этом выполняется условие
П К, *0,
i=1..n
смысл которого в том, что существуют отдельные показатели, которые могут использоваться для характеристики различных состояний, при этом их целевые значения в разных состояниях должны отличаться.
Для обозначения интегрального показателя, характеризующего целевое состояние
проекта, введем понятие «потенциал проекта». Смысл данного показателя в том, что его значение в выбранный момент времени определяет возможность выполнения проекта в соответствии с заданным планом в будущем. Значения «потенциала проекта» в целевых состояниях образуют траекторию проекта.
Для идентификации количественного значения показателя «потенциал проекта» в состоянии А используются следующие величины:
V = V ) - фактическое значение показателя в момент наблюдения
V — плановое значение показателя, задаваемое системой управления;
V — прогнозное значение показателя, полученное с помощью предлагаемых моделей.
Фактическое значение потенциала проекта в точке сопряжения определяется значениями выделенных характеристик проекта в данной точке с учетом типа показателей, используемых для определения данных характеристик и уровня достоверности данных показателей.
В отношении способа задания целевых значений показателей можно выделить следующие классы: К^ и К<р.
Кп составляют показатели, для которых целевое значение задано единственным количественным значением в натуральных или относительных единицах — к . К классу Кт4 относятся показатели, для которых целевое значение задано интервально —
[кшт; ктах ].
Класс К образован показателями, для которых целевое значение задано качественно. В общем случае в качестве мер таких показателей могут быть использованы балльные оценки или нечеткие переменные. Второй подход упрощает процедуру учета достоверности показателей, для оценки которой предназначен разработанный метод расчета достоверности, рассмотренный в работе [3].
В процессе реализации проекта значения его потенциала в целевых состояниях изме-
няются в соответствии с текущими значениями контролируемых показателей. Выражение для скорректированной оценки потенциала в момент времени Тх имеет вид
1
vi,=— е
n,nt 1=1
1K
int
X max
K int
X min
- +
1 nm 2 • Kqn | -Kqn ® (KqV |t )
+Е + ®=i ю hxj
n=i
Kqn
где К^П ^ — фактическое значение п-го точечного количественного показателя в момент Тх, К'п \Т - фактическое значение Х-го интервального показателя в момент Тх, К^ \Т — фактическое значение ю-го качественного показателя в момент Тх, пп — взвешенное число
взвешенное число интервальных показателей, п — взвешенное число качественных показателей. Взвешенное число показателей определяется как произведение числа показателей на весовой коэффициент (уровень значимости), задаваемый экспертно.
Для выполнения свертки ® качественных показателей последние целесообразно представить в виде нечетких переменных. В этом случае можно использовать процедуры нечеткого логического вывода в соответствии с одним из известных алгоритмов [4], предусмотрев необходимость преобразования конечного результата к шкале от -1 до 1 на этапе приведения к четкости.
Отличительная особенность предлагаемой модели — возможность прогнозирования последствий отклонения потенциала проекта Vi от планового значения V* в состоянии Ai на оценки данного показателя в остальных точках траектории проекта. Для этого проводится свертка показателей на основе структуры сетевой модели, представленной на рис. 6. Для свертки применяется разработанный алгоритм, развивающий идеи теории факторов уверенности, предложенной
п
точечных количественных показателей, п
' 1 пТ
в работе [5]. Данный алгоритм будет рассмотрен в следующих публикациях.
Заключение
В работе показано, что проекты по управлению созданием и организацией производства наукоемкой промышленной продукции по степени сложности относятся к числу комплексных. В таких проектах наблюдаются сильные взаимосвязи между структурными элементами, приводящие к необходимости оценки влияния последствий локальных управляющих воздействий на проект в целом.
В силу существенной информационной неопределенности использование статистических методов для прогнозирования показателей проектов рассматриваемого класса приводит к неустойчивости системы управления. В связи с этим предложено осуществлять управление проектом с моделью анализа траекторий. Траектория проекта определяется значениями интегрального показателя «потенциал проекта» в целевых состояниях.
Целевые состояния проекта определяются в результате анализа его сетевой модели, полученной в результате исследования структурных взаимосвязей сетевых моделей его подпроектов. Для каждого целевого состояния задается множество показателей, включающее точечные количественные, интервальные и качественные показатели. Значения данных показателей в выбранный момент времени служат основой для расчета «потенциала проекта» с использованием предложенного выражения.
Разработанная модель удовлетворяет всем требованиям, сформулированным в работе и учитывающим особенности проектов рассматриваемого класса, а также позволяет сократить число управляемых параметров проекта, что приводит к повышению устойчивости управления. Отслеживание траектории развития проектов с помощью предложенной модели позволит снизить инерционность [ 116 ]
системы управления и, следовательно, обеспечит оптимальное использование ресурсов проекта.
Возможность трансформации модели проекта — необходимое условие ее практического использования, так как в случае высоких затрат на поддержание модели в актуальном состоянии ее применение становится экономически нецелесообразным.
В качестве направления дальнейших исследований можно выделить разработку алгоритмов, формализующих процесс трансформации предложенной модели в зависимости от типа изменений во внешней и внутренней среде проекта.
Список литературы
1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge: fifth Edition. PennsylvaniaUSA: Project Management Institute Inc, 2013. — 241 p.
2. Нариньяни А. С. Недоопределенность в системах представления и обработки знаний // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1986. № 5. С. 3-28.
3. Стоянова О. В., Дружинина Н. А. Оценка качества показателей, используемых в процессе подготовки производства в машиностроении // Научное обозрение. 2014. № 3. С. 287-293.
4. Борисов В. В., Зернов М. М. Определение совокупности нечетких моделей для решения комплексной задачи поддержки принятия решений // Вестник МЭИ. 2011. № 1. С. 74 - 85.
5. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project / edited by Bruce G. Buchanan and Edward H. Short-liffe. Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company, 1984. — 754 p.
References
1. A Guide to the Project Management Body of Knowledge: fifth Edition. Pennsylvania USA: Project Management Institute Inc, 2013. 241 p.
2. Narin'yani A. S. Nedoopredelennost' v sistemakh predstavleniya i obrabotki znanii [Indeterminacy in knowledge representation and processing systems]. Izvestiya AN SSSR. Tekhnicheskaya kibernetika, 1986, no. 5, pp. 3-28.
3. Narin'jani A. S. Nedoopredelennost' v sistemah predstavlenija i obrabotki znanij [Indeterminacy in knowledge representation and processing systems].
Izvestija ANSSSR. Tehnicheskaja Kibernetika, 1986, no. 5, pp. 3-28.
4. Stoyanova O. V., Druzhinina N. A. Otsenkakachest-vapokazatelei, ispol'zuemykh v protsessepodgotovkip-roizvodstva v mashinostroenii [Estimation of the indexes used in engineering industry production preparation quality]. NauchnoeObozrenie, 2014, no. 3, pp. 287-293.
5. Borisov V. V., Zernov M. M. Opredelenie sovokup-nosti nechetkikh modelei dlya resheniya kompleks-
noi zadachi podderzhki prinyatiya reshenii [Determination of the fuzzy models totality used in integrated decision support tasks]. Vestnik MEI, 2011, no. 1, pp. 74 - 85.
6. Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Edited by Bruce G. Buchanan and Edward H. Short-liffe. Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company, 1984. 754 p.
M. Dli, National Research University Branch in Smolensk, Russia, midli@mail.ru
O. Stoyanova, National Research University Branch in Smolensk, Russia, ovstoyanova@list.ru
A. Belozersky, D. Mendeleyev University of Chemical Technology of Russia, Moscow, Russia, activ-invest@mail.ru
The trajectory estimation model for project management in creation and organization of high-technology industrial products production
The projects of creation and organization the high-technology industrial products production include interrelated tasks (activities) of envisioning, planning, design and developing. Such projects have several specifics, such as different structural relationships between activities, high level of information uncertainty and large amount of controlled parameters. The quantity of these parameters depends on external factors and internal connections of the project. The described peculiarities determine the necessity of modifying of widely practiced project management formal methods and models. The article describes requirements to project models, on which the proposed method of model creation is based. The method includes the following stages: the decomposition of the project to subprojects; the creation of network models of the subprojects; the creation of the model that consists of activities belonging to different subprojects and having common input/output connections; the identification of the project goals with the help of indicators. The indicators may be of different types: quantitative (point ant interval estimations) and qualitative. The indicators for each goal-oriented project state are integrated with the use of proposed algorithm and form the project trajectory. The considered model makes possible to estimate the project trajectory in various time points. As a result the project management becomes stable under uncertainty.
Keywords: project management, integrated project, project model, project trajectory, target state. About authors:
M. Dli, Dr of Technique, Professor
O. Stoyanova, Dr of Technique, Associate Professor
A. Belozersky, Dr of Economics, Professor
For citation: Dli M., Stoyanova O., Belozersky A. The trajectory estimation model for project management in creation and organization of high-technology industrial products production. PMadnaya Informatika — Journal of Applied Informatics, 2015, vol. 10, no. 6 (60), pp. 105-117 (in Russian).
