CC BY
33
УДК 330.47, 519.86
Моделирование системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием
Modelling of knowledge accumulation system for management of
the agro-industrial entity
Омельченко Татьяна Валентиновна, Omelchenko Tatyana,
кандидат экономических наук, старший преподаватель кафедры прикладной
информатики в экономике и управлении, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
E-mail: omelchenkotv@mail.ru Омельченко Петр Николаевич, Omelchenko Petr,
кандидат сельскохозяйственных наук, старший преподаватель кафедры
прикладной информатики в экономике и управлении, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
E-mail: omelchenkopn@mail.ru Горюнова Анна Михайловна, Goryunova Anna,
ассистент кафедры прикладной информатики в экономике и управлении, ФГБОУ ВО «Оренбургский государственный университет»
E-mail: gorjynv@yandex.ru
Аннотация
В статье описаны результаты исследований в области моделирования систем аккумуляции знаний для повышения эффективности управления агропромышленными предприятиями в рамках следования стратегии инновационного развития экономики. Цель данной статьи заключается в описании системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием, которая предоставит руководителям информационную поддержку принятия решений на основе комплекса баз знаний об объекте
управления, процессах приятий решений, бизнес-процессах и внешней среде. В статье для представленной системы аккумуляции знаний приведены структурная схема, описание компонентов, результаты реализации и внедрения на предприятиях агропромышленного комплекса Оренбургской области. Результаты показали, что внедрение системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием является целесообразным с точки зрения улучшения показателей деятельности предприятия, а также усиления роли взаимодействия предприятий в рамках управления бизнес-процессами внутри агропромышленного комплекса региона.
Abstract
In the article results of research in the field of modeling of knowledge accumulation system for increase in effective management of the agro-industrial entities within following strategy of innovative development of economy are described. The purpose of this article consists in the description of knowledge accumulation system for management of the agro-industrial entity which will provide heads with the information support of making decision on the basis of a complex of knowledge bases about object of management, decision-making processes, business processes and the external environment. In the article for the provided knowledge accumulation system the block diagram, the description of components, results of realization and implementation in entities of agro-industrial complex of the Orenburg region are given. Results showed that implementation of knowledge accumulation system for management of the agro-industrial entity is reasonable from the point of view of improvement of indicators of the entity activities, and also strengthening of a role of interaction of the entities within management of business processes in agro-industrial complex of the region.
Ключевые слова: знания, аккумуляция знаний, базы знаний, аграрный сектор, агропромышленный комплекс.
Keywords: knowledge, accumulation of knowledge, knowledge bases, agrarian sector, agro-industrial complex.
Введение
В настоящее время происходит реструктуризация отраслей экономики,
направленная на стимулирование наиболее перспективных направлений экономического развития страны. В таких условиях государственная политика направлена, прежде всего, на поиск и разработку инновационных стратегий развития экономики, которые сконцентрированы на эффективном использовании научно-технического потенциала, повышении конкурентоспособности продукции на внутреннем и внешнем рынке и усилении роли применения информационно-коммуникационных технологий при реализации процессов управления.
Основной раздел
Оренбургская область - регион индустриально-аграрный. Агропромышленный комплекс (АПК) региона представлен предприятиями таких сфер как растениеводство и животноводство. АПК региона нуждается в финансовой поддержке государства, так как вложения необходимы для развития предприятий, создания новых продуктов и услуг, погашения текущих кредитов, осуществления страхования и т.д. Однако государство требует от предприятий эффективного использования этих средств в рамках следования стратегии инновационного развития региона.
Сдерживающими факторами инновационного развития агропромышленного комплекса являются:
- отсутствие слаженной работы науки и бизнеса, направленной на создание, разработку и внедрение инноваций;
- неготовность агропромышленных предприятий повышать уровень своей инновационной привлекательности для получения средств поддержки от инвесторов и государства;
- деиндустриализация производства, которую не могут преодолеть агропромышленные предприятия [12];
- недостаточный уровень использования информационно-коммуникационных технологий в деятельности предприятий;
- старая материально-техническая база, повышающая технологическую зависимость от импортных поставок;
- низкая скорость внедрения инноваций из-за неразвитой
инфраструктуры рынка аграрного сектора, особенно в зерновом производстве [3, 4].
Для преодоления степени влияния сдерживающих факторов агропромышленные предприятия должны иметь развитую информационно -телекоммуникационную среду, позволяющую вести не только учёт хозяйственной деятельности предприятий, но и оказывать информационную поддержку принятия решений, позволяющую принимать управленческие решения для повышения эффективности, как использования средств государственной поддержки, так и для развития и увеличения прибыли самих предприятий [5, 6].
Информационную поддержку для руководителей агропромышленных предприятий целесообразно осуществлять на основе современных интеллектуальных информационных технологий, ключевым элементом которых являются базы знаний [8, 10]. Знания постоянно пополняются, обновляются и используются при принятии решений, что неразрывно связано с процессом аккумуляции знаний, основанном на извлечении, структуризации, хранении и использовании знаний в процессе решения задач соответствующей предметной области [1].
Процессы аккумуляции знаний должны интегрироваться в систему управления предприятием таким образом, чтобы повысить эффективность работы в целом, при этом не затруднять процессы эксплуатации информационно-коммуникационных технологий [11]. В связи с этим возникает необходимость проектирования системы аккумуляции знаний, которая будет интегрироваться с используемой информационной системой управления агропромышленным предприятием.
Система аккумуляции знаний первостепенно выполняет функции накопления знаний и использования их в процессе принятия управленческих решений. Ядром системы аккумуляции знаний является база знаний и механизмы, связанные с организацией хранения, управления и использования знаний. Структурная схема системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием представлена на рисунке 1.
Рисунок 1 - Структурная схема системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием
Комплекс баз системы аккумуляции знаний представлен следующими базами знаний: об агропромышленном предприятии как объекте управления, о бизнес-процессах, процессах принятия решений и внешней среде. Целесообразность данного разделения заключается в том, что каждая база
знаний хранит некоторое подмножество знаний, используемое для решения определенного круга задач. Во-вторых, в предложенных базах знаний используются механизмы аккумуляции, основанные на различных моделях представления знаний и методах поиска решений. В-третьих, первоначально заполненная база знаний учитывает специфические особенности агропромышленных предприятий, а разделение в свою очередь позволит сузить предметную область и провести её более глубокий анализ.
База знаний об агропромышленном предприятии в своей основе имеет фреймово-продукционную модель, в которой отражаются прототипы и экземпляры сущностей: направлений деятельности, подразделений и т.д. В данной модели объекты управления распределены по уровням (оперативный, тактический и стратегический), что позволяет рассматривать объект управления в различной степени детализации в зависимости от конкретной задачи управления.
База знаний о бизнес-процессах построена на основе фреймовой модели, которая позволяет хранить знания об «идеальных» бизнес-процессах с указанием видов затрачиваемых ресурсов, предполагаемых результатов и управленческих решений, повышающих эффективность реализации бизнес-процессов. Бизнес-процессы характерны для различных отраслей сельского хозяйства (растениеводство, животноводство и т.д.), которые подлежат детализации, например, птицеводство, свиноводство.
База знаний о процессах принятия решений по управлению агропромышленным предприятием построена на основе принципов ситуационного управления с применением динамических фреймов-сценариев. За основу взята структура фрейма-сценария, описанная в работе [9]. Динамические фреймы позволяют формализовать процесс принятия решений и использовать полученные знания как средство информационной поддержки принятия решений.
База знаний о внешней среде организована как гибридная система, построенная на онтологиях в совокупности с когнитивными фреймами. Онтологический подход к управлению знаниями описан в работе
Т.А. Гавриловой [2]. Один из вариантов применения когнитивных фреймов представлен в работе [7]. С помощью гибридизации онтологий и когнитивных фреймов проводится формализованное описание внешней среды предприятий, которое интегрируется с системой мониторинга отраслевых показателей.
Моделирование механизмов аккумуляции знаний позволит:
- учитывать особенности агропромышленного комплекса, его отраслевой структуры и целевых показателей отрасли, которые будут использоваться при выработке управленческих решений на всех уровнях управления предприятием;
- формализовать процессы жизненного цикла инновации от зарождения инновационной идеи до внедрения её в деятельность агропромышленного предприятия с помощью механизмов аккумуляции знаний о бизнес-процессах;
- расширить возможности по проведению анализа результатов управления для определения причинно-следственных связей, которые в дальнейшем смогут быть занесены в базу знаний для последующего анализа и принятия управленческих решений;
- обеспечить процесс аккумуляции знаний для обмена опытом успешного управления бизнесом, внедрения инноваций, экономического развития в целом.
Реализация системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием выполнена на базе системы «1С: Предприятие 8.3» в виде прикладного решения (конфигурации). Разработанная конфигурация представлена множеством объектов, которые позволяют хранить информацию и знания для реализации всех компонентов системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием.
В конфигурации реализованы программные модули, позволяющие организовать интерфейс пользователя, алгоритмы интеграции компонентов системы, механизмы аккумуляции знаний и другие функции системы.
Разработанный интерфейс позволяет пользователю работать с системой аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием, интегрированной с информационной системой управления предприятием, системой поддержки принятия решений и информационной системой мониторинга отраслевых показателей.
Отдельные компоненты системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием внедрены в деятельность ООО «Научно-производственное предприятие ОренАгроКонсалт» и ЗАО «Уральский бройлер». Результаты внедрения показали эффективность использования системы аккумуляции знаний в деятельности средних и крупных агропромышленных предприятий, что выражается в улучшении показателей деятельности предприятий и ускорении выполнения бизнес-процессов.
Заключение
Таким образом, можно сделать вывод, что внедрение представленной системы аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием является целесообразным с точки зрения улучшения показателей деятельности предприятия, а также усиления роли взаимодействия предприятий в рамках управления бизнес-процессами внутри агропромышленного комплекса региона, что в совокупности будет положительно влиять на динамику валового регионального продукта.
В перспективе систему аккумуляции знаний для управления агропромышленным предприятием следует дополнить за счет введения механизмов прогнозирования, позволяющих путем перераспределения ресурсов осуществлять стратегическое и оперативное планирование деятельности предприятия. Дальнейшим развитием системы представляется расширение комплекса баз знаний для управления агропромышленным предприятием.
Библиографический список
1. Аккумуляция знаний в информационном пространстве предприятий региона : монография / В. П. Ковалевский [и др.]. - М. :
Финансы и статистика, 2011. - 351 с.
2. Гаврилова, Т.А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем / Т.А. Гаврилова // Новости искусственного интеллекта. - 2003. - № 2 - С. 24-30.
3. Долгушкин, Н.К. Совершенствование размещения производственных сил в АПК - важнейший фактор устойчивого развития сельских территорий / Н.К. Долгушкин // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. - 2015. - № 4 - С. 8-11.
4. Долгушкин, Н.К. Технико-технологическое отставание как тормоз устойчивого развития зернового производства / Н.К. Долгушкин // Экономика, труд, управление в сельском хозяйстве. - 2012. - № 2 - С. 11-14.
5. Жук, М.А. Моделирование процесса аккумуляции знаний о рынке труда на базе фреймового представления / М.А. Жук, Т.В. Омельченко // Вестник ОГУ. - 2010. - № 13. - С. 266-272.
6. Квятковская, И.Ю. Интегрированные механизмы информационной поддержки принятия решений крупномасштабной территориально-распределенной экономической системы / И.Ю. Квятковская, В.Ф. Шуршев, К.И. Квятковский // Вестник Саратовского государственного технического университета. - 2010. - Т. 4, № 2. - С. 181189.
7. Ломов, П.А. Визуализация с помощью когнитивных фреймов для передачи знаний / П.А. Ломов, М.Г. Шишаев, Е.Ю. Данилов // Информационные системы и технологии. - 2014. - №5 (24). - С.109-120.
8. Люгер, Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем / Дж. Люгер; пер. с англ. - М. : Вильямс, 2005. -864 с.
9. Омельченко, Т.В. Ситуационный подход к разработке фреймов-сценариев в системе управления знаниями о субъектах регионального рынка труда [Электронный ресурс] / Т.В. Омельченко // Управление экономическими системами. - 2012. - № 3 - Режим доступа: http://uecs.ru/instrumentalnii-metody-ekonomiki/ item/1204-2012-03-30-09-58-36
- (дата обращения: 11.06.2016).
10. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход / С. Рассел, П. Норвиг; пер. с англ. - М. : Вильямс, 2006. - 1 408 с.
11. Сербин, А.А. Структурно-ориентированное моделирования аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия: дис. ... канд. экон. наук : 08.00.13 / Сербин Андрей Александрович. - СПб, 2008. -193 с.
12. Формирование инновационной системы АПК: механизм трансферта инноваций / Под ред. И.Г. Ушачева [и др.] - М.: ФГБНУ ВНИИЭСХ, 2015. - 206 с.
Bibliography
1. Accumulation of knowledge in information space of the entities of the region: monograph / V. P. Kowalewski [, etc.]. - М. : Finance and statistics, 2011. - 351 p.
2. Gavrilova, T.A. Ontologic approach to knowledge management in case of development of corporate information systems / Т.А. Gavrilova // News of artificial intelligence. - 2003. - № 2 - P. 24-30.
3. Dolgushkin, N.K. Enhancement of placement of production forces in agrarian and industrial complex - the most important factor of sustainable development of the rural territories / N.K. Dolgushkin // Economy, labour, management in agriculture. - 2015. - № 4 - P. 8-11.
4. Dolgushkin, N.K. Technical lack in technology as brake of sustainable development of grain production / N.K. Dolgushkin // Economy, labour, management in agriculture. - 2012. - № 2 - P. 11-14.
5. Zhuk, M.A. Modeling of process of accumulation of knowledge of the labor market based on frame representation / М.А. Zhuk, T.V. Omelchenko // Vestnik of OSU. - 2010. - № 13. - P. 266-272.
6. Kvyatkovskaya, I.YU. The integrated mechanisms of information decision support of the large-scale territorial distributed economic system / I.YU. Kvyatkovskaya, V.F. Shurshev, K.I. Kvyatkovsky // Vestnik of Saratov state
technical university. - 2010. - T. 4, № 2. - P. 181-189.
7. Lomov, P.A. Visualization by means of cognitive frames for transfer of knowledge / P.A. Lomov, M.G. Shishayev, E.Yu. Danilov // Information systems and technologies. - 2014. - №5 (24). - P. 109-120.
8. Lugger, J. Artificial intelligence: strategy and methods of the solution of complex problems / J. Lugger; translation from English. - M. : Williams, 2005. - 864 p.
9. Omelchenko, T.V. Situational approach to development of frames scenarios in a knowledge management system about subjects of the regional labor market [Electronic resource] / T.V. Omelchenko // Management of economic systems. - 2012. - № 3 - Access: http://uecs.ru/instrumentalnii-metody-ekonomiki/ item/1204-2012-03-30-09-58-36 - (reference date: 11.06.2016).
10. Russell, S. Artificial intelligence: modern approach / S. Russell, P. Norvig; translation from English. - M. : Williams, 2006. - 1 408 p.
11. Serbin, A.A. Strukturno-oriented modeling of accumulation of corporate knowledge of industrial enterprise: dis. ... Candidate of Economic Sciences: 08.00.13 / Serbin Andrey Aleksandrovich. - SPb, 2008. - 193 p.
12. Forming of innovative system of agrarian and industrial complex: mechanism of a transfer of innovations / Under the editorship of I.G. Ushachev [, etc.]. - M.: FGBNU VNIIESH, 2015. - 206 p.
