CC BY
0УДК 338.364 DOI: 10.24412/2308-264X-2024-3-201-209
ТИХАНЫЧЕВ О.В. ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ЭТАПЕ ФОРМИРОВАНИЯ ОБЛИКА СИСТЕМЫ
УПРАВЛЕНИЯ
Ключевые слова: автоматизация управления, поддержка принятия решений, теория автоматического управления, аванпроект, математическое моделирование.
В практике автоматизации процесса управления производством в настоящее время существует ряд проблем, часть которых, возникающая на начальном этапе разработки, при выполнении поисковых исследований, определяется возможностями инструментария оценки ожидаемой эффективности от внедрения средств автоматизации. Как показывает практика, данный инструментарий не в полной мере обеспечивает получение оценки предлагаемых решений на этапе, когда структура системы управления сформулирована в самом общем виде. В настоящее время, в ходе разработки автоматизированных систем используется широкий спектр средств оценки эффективности функционирования средств автоматизации, но ни одно из применяемых средств не обеспечивает получения обоснованной оценки качества автоматизированной системы управления на этапе предпроектных исследований. Сложившаяся ситуация снижает эффективность разработки и внедрения в практику средств автоматизированного управления, особенно учитывая, что ошибки планирования, совершенные на начальном этапе разработки, требуют больших затрат на их устранение. В статье предложено применить для оценки эффективности автоматизации управления на этапе формирования технического облика системы методологию, использующую математический аппарат теории автоматического управления. Приведён пример оценки эффективности типовой автоматизированной системы управления. Анализ данного примера подтверждает возможность применения предложенного подхода. Реализация предлагаемого математического аппарата обеспечит проведение экспресс-оценки при сравнении различных вариантов обеспечения автоматизации управления на этапах проведения предпроектных исследований и аванпроектов
TIKHANYCHEV, O.V.
ASSESSMENT OF THE EFFECTIVENESS OF AUTOMATED DECISION MAKING SUPPORT AT THE STAGE OF
FORMING THE MANAGEMENT SYSTEM STRUCTURE
Key words: control automation, decision support, automatic control theory, preliminary design, mathematical modeling
In the practice of automating the management process, there are currently a number of problems, some of which arise at the initial stage of development, when performing exploratory research, and are determined by the capabilities of the tools for assessing the expected effectiveness of the implementation of automation tools. As practice shows, this toolkit does not fully provide an assessment of the proposed solutions at the stage when the structure of the system is formulated in the most general form. Currently, during the development of automated systems, a wide range of tools is used to assess the effectiveness of the functioning of automation tools, but none of the tools used provides a reasonable assessment of the quality of the automated control system at the stage of pre-design research. The current situation reduces the efficiency of the development and implementation of automated control tools, especially considering that planning errors made at the initial stage of development require large costs to eliminate them. The article proposes to apply a methodology using the mathematical apparatus of the theory of automatic control to evaluate the effectiveness of control automation at the stage of forming the technical appearance of the system. An example of assessing the effectiveness of a typical automated control system is given. Analysis of this example confirms the possibility of using the proposed approach. The implementation of the proposed mathematical apparatus will ensure an express assessment when comparing various options for ensuring control automation at the stages of pre-design studies and preliminary projects
Общепризнанной тенденцией в сфере деятельности по повышению эффективности управления сложными человеко-машинными системами является автоматизация этого процесса. В то же время, автоматизация должна быть экономически обоснованной, повышать эффективность управления без превышения затрат на автоматизацию потенциальной прибыльности автоматизируемого процесса.
Начальным этапом разработки любой системы автоматизированного управления, на котором определяется эффективность автоматизации, являются предпроектные исследования, или этап аванпроекта. Именно на этом этапе формируются требования к системе и разрабатывается концепция её создания, определяющая облик системы, структуру и содержание дальнейших работ [1]. Важнейшим этапом выполнения аванпроекта, в свою очередь, является разработка функциональной модели систем, на основе которой формируется перечень автоматизируемых органов и функций управления, определяющих облик системы автоматизированного управления, то есть проводится структурный и функциональный анализ будущей системы. Эти этапы выполняются тогда, когда системы ещё не существует, но в ходе их выполнения возникает важнейшая задача оценки последствий принимаемых решений, ожидаемых результатов внедрения разрабатываемой системы; как в части выбора функций, подлежащих автоматизации, так и определения основных параметров автоматизированной системы.
Важность данной задачи определяется тем, что решения, принимаемые на этапе аванпроекта, определяют направление дальнейшего развития системы, а совершенные при их принятии ошибки исправлять сложно, это требует больших затрат времени и финансов. Проблема осложняется тем, что в настоящее время практически нет точных методов, позволяющих оценить последствия принимаемых на этапе аванпроекта решений, прогнозы приходится формировать, преимущественно, с использованием методов экспертных оценок [2-4]. В результате, при создании систем управления, например, производством, таких, как ERP (Enterprise Resource Planning) и CSRP (Customer Synchronized Resources Planning), оценка потребностей пользователя и задание характеристик систем производится на основе метода аналогий, по характеристикам более ранних версий этих автоматизированных систем поддержки принятия решений (АСППР), с дальнейшим уточнением задаваемых характеристик и требований в ходе эксплуатации. Данный подход представляется не вполне рациональным, его применение приводит к повышению временных и ресурсных затрат на разработку. В то же время, как показывает практика, для решения аналогичных проблем в других областях вполне успешно применяются методы математического моделирования процессов и систем. Использование модельных технологий может оказаться актуальным и в рассматриваемой ситуации. При такой постановке проблемы, возникает задача выбора или разработки математической модели, обеспечивающей достаточную адекватность исследуемому процессу. В сформулированной постановке такая задача ранее не ставилась, но она является актуальной и требует решения.
1. Используемые материалы и методы.
В качестве методологической основы исследования был избран системный подход и принципы теории подобия, методы технико-экономического анализа и обобщения. Использование системного подхода, метода сравнительного анализа, дало возможность рассматривать в комплексе вопросы оценки технико-экономических показателей разрабатываемых систем автоматизированного управления. Источниковую базу исследования составили нормативно-технические документы, находящиеся в открытом доступе.
2. Об оценке технико-экономической эффективности автоматизированных систем управления на начальных этапах их разработки
Анализ требований к средствам моделирования процесса автоматизации управления показывает, что они должны обеспечивать сравнительную оценку при описании автоматизируемой системы на этапе аванпроекта в максимально общем виде, без детализации структуры системы и без знания её точных характеристик. То есть получение сравнительных оценок должно реализовываться с минимально возможной детализацией, которая обеспечивает требуемую достоверность результатов технико-экономического анализа разрабатываемых вариантов АСППР.
Существуют различные подходы к решению указанной проблемы, которые можно свести к двум большим группам методов: экспертные методы и методы на основе расчётов и математического моделирования.
Практика показывает, что первые достаточно субъективны и плохо работают при анализе больших систем со сложной структурой связей. Проблема применения вторых - сложность описания моделируемой системы: при низком уровне детализации модель слабо соответствует описываемому объекту, при высоком - становится сложной к применению и интерпретации результатов. В то же время, как показывает практика, именно математическое моделирование является наиболее адекватным аппаратом исследования систем на всех этапах их функционирования. А подход с использованием предписывающих (оптимизационных) моделей, позволяет не только оценивать предлагаемые варианты построения системы, но и формировать её структуру по заданным параметрам. Для реализации указанных возможностей необходимо разработать подход, обеспечивающий применение модельных технологий для оценки эффективности на этапе выработки облика автоматизированной системы управления. Данный подход должен обеспечивать рациональную детализацию процесса, достаточную для получения требуемых характеристик или формирования структуры системы по заданным требованиям, но без чрезмерного усложнения модели.
Учитывая сходство структуры и функционала систем автоматизированного управления и автоматических систем управления, можно обратиться к теории подобия, применив её
наработанные подходы к области анализа АСППР [5-7]. Предлагаемый подход предполагает представление структуры автоматизированной системы управления (АСУ, АСППР) в виде модели динамической системы, реализуемой как набор разнородных передаточных звеньев, что потенциально обеспечит возможность анализа её основных характеристик в процессе формирования облика АСППР.
В терминах ТАУ, модель автоматизированной системы управления может быть представлена в виде нелинейного контура управления с обратной связью. Для обеспечения анализа её характеристик, разрабатываемая система, с некоторой степенью допущения, может быть описана связанным набором интегрирующих, дифференцирующих и апериодичных звеньев, характеризующихся передаточными функциями Щ-(р).
В терминах описания АСППР, эти звенья в модели могут быть охарактеризованы следующим образом (рис. 1):
• комплексы средств автоматизации и должностные лица органов управления (менеджеры) с функционалом формирования управляющих воздействий Жоу(р);
• средства сбора информации об обстановке и анализа её состояния Жссд(р);
• исполнительные органы управляемого объекта Жуо(р);
• средства автоматизированного сбора данных о состоянии управляемых объектов, реализующие обратную связь с ними Жос(р).
Рис. 1. Интерпретация процесса автоматизированного управленияэ
Таким образом, формальная модель АСППР на основе ТАУ потенциально позволит решить следующие задачи формирования технического облика разрабатываемой автоматизированной системы:
1) формировать в общем виде структуру АСППР путём итерационного достижения требуемых характеристик за счёт выбора типов компонентов и связей между ними, включая обратные связи;
2) проводить экспресс-оценку путей повышения эффективности управления, оценивая несколько вариантов построения АСППР и сравнивая их через достигаемые параметры качества элементов системы регулирования;
3) формировать требования к элементам системы автоматизированного управления, оценивая влияние характеристик отдельных элементов модели на общие параметры процесса управления.
Входной информацией модели, в зависимости от варианта применения, служит либо структура оцениваемой АСУ, либо требуемые параметры управления - время реакции на изменения и устойчивость системы к ним.
В первом варианте применения предлагаемой методики, наиболее простым подходов является реализация итерационного алгоритма:
• сначала формируется опорный, самый простой вариант построения системы;
• методом последовательной коррекции он модифицируется до структуры, обеспечивающей заданные характеристики управления.
Таким образом, последовательно решается обратная задача оценки качества регулирования, обеспечивающая синтез структурной схемы.
Впрочем, для относительно простых замкнутых систем могут быть использованы и методы прямых вычислений требуемых параметров: классические частотные расчёты, корневые методы и ряд других.
Примером применения подобной методики может служить выбор параметров обратной связи разрабатываемой системы. Не только внешней отрицательной, которая в рамках применения автоматизированных систем управления (АСУ) являет собой подсистему сбора данных об управляемых объектах, но и так называемой внутренней, реализующей контроль состояния самой системы управления. Последний вариант на практике представляет из себя подсистему контроля функционирования АСУ, а в модели может быть описан как наличие внутренних обратных связей (ВОС). Варианты построения модели разрабатываемой системы управления с различными типами организации обратной связи приведены на рисунке 2.
а) б)
Рис. 2. Структурная схема замкнутой системы регулирования с местной обратной связью: а) исходная, б) расчётная
На рисунке 2, исходная (нескорректированная) замкнутая система регулирования образована звеньями Woy и Wyo с передаточными функциями Woy(p) и Woy(p) (см. рис. 2а). Эти звенья включены в прямой канал и охвачены отрицательной обратной связью. Дополнительно охватив звено Woy внутренней обратной связью, можно аппроксимировать свойства звена Woy звеном Woe, а исходную схему с малой величиной погрешности приближенно заменить упрощенной (см. рис. 2б), где местный (внутренний) контур заменен одним звеном с передаточной функцией 1/Woc. Далее, придавая звену ВОС желаемые характеристики, можно последовательно улучшать показатели регулирования в основном контуре и рассчитать требуемое значение передаточной характеристики ВОС - Wtp(p).
При моделировании необходимо также учесть, что, чтобы данный способ коррекции оказался эффективным, необходимо выполнить ряд условий: частота среза шм внутреннего контура, образованного звеном Wyo и внутренней обратной связью, должна быть выше частоты среза шс основного (настраиваемого) контура регулирования.
На практике достаточно иметь:
шм> (2...4) шс;
Для обеспечения эффективного функционирования разрабатываемой системы, внутренний контур должен обладать свойством устойчивости. Так как в реальных системах звенья Woy и Wyo обычно инерционного типа, то число инерционностей в звене Woy меньше, чем в Woy и Wyo вместе взятых, поэтому условия устойчивости внутреннего контура выполнимы при любом построении системы.
Выбор структуры и параметров звена Woc разрабатываемой системы можно обеспечить, используя модель, описанную на рисунке 2б.
Для неё передаточная функция разомкнутого прямого канала Wop может быть вычислена
как:
IV (Р) « ^
В районе рабочих частот системы, прилегающих к частоте среза шс основного контура, она должна совпадать с требуемой величиной передаточной функции Wtp(p) :
Wop(p) = Wtp(p).
На практике, чаще всего Wtp(p) реализуется наиболее простыми звеньями первого или второго порядка. Из приведенных выражений можно определить требования по характеристикам местной обратной связи:
Р) * —
В статье приведён только один из примеров реализации предлагаемого подхода, вариантов построения и исследования моделей АСППР на принципах ТАУ, может быть достаточно много.
При реализации второго или третьего варианта применения модели, а именно -проведения сравнительной оценки вариантов разрабатываемых структур и выработки требований к их элементам, рассчитываются оценки качества конкретных вариантов построения АСППР, то есть проводится прямая оценка качества регулирования. Которая, впоследствии, интерпретируется от показателей ТАУ в описание характеристик реальных систем автоматизированного управления.
В качестве примера подобных расчётов можно привести экспресс-оценку характеристик подсистемы формирования управляющих воздействий в модели АСУ, которая может быть описана в форме интегрирующего звена с запаздыванием, передаточная функция которого выглядит как w( ) _ к . Взаимодействующая с ней подсистема оценки текущего состояния (p) _ p(i+ад
управляемой системы (рис. 2а), в свою очередь, описывается дифференцирующим звеном с запаздыванием, передаточная функция которого:
w (p) _ T+f- ■
1 + T p
где к — коэффициент передачи;
р — оператор дифференцирования p _ ;
dt
Ti и Т2 — постоянные времени.
Используя любой из известных критериев устойчивости, на предложенной модели можно оценить границы устойчивости моделируемой системы. Для получения численных параметров, характеризующих показатели вариантов построения системы управления, просто приравнивается к нулю знаменатель W(p) и формируется характеристическое уравнение. Анализ матрицы коэффициентов характеристического уравнения для различных вариантов построения системы управления позволит сделать выводы о качестве управления и влияния на него различных факторов [8,9,10].
Предложенный во втором и третьем вариантах применения ТАУ подход позволяет проводить обобщенную оценку путей повышения эффективности автоматизированного управления для каждого конкретного случая организации автоматизированной системы поддержки принятия решений. При этом могут оцениваться различные методы повышения надежности управления и эффективности реализации решений, предусмотренные в ТАУ: увеличение коэффициента передачи разомкнутой системы, повышение порядка астатизма системы, применение управления по производным от ошибки.
В предлагаемой методике эти методы должны интерпретироваться относительно параметров и компонентов модели анализируемой системы.
Для входной информации модели интерпретация является достаточно очевидной:
• структура модели, функциональные блоки и связи между ними - это элементы и связи моделируемой системы управления;
• величина входного сигнала g(p) определяется уровнем изменения параметров управляемой системы, а его частота - динамикой этих изменений.
В некоторых вариантах применения, структура модели является выходными данными, но смысл её интерпретации при этом не меняется.
В части остальной выходной информации модели, подобная интерпретация может быть осуществлена на основе простейших логических правил.
3. Оценка результатов применения предлагаемого подхода
Применение предлагаемого подхода теоретически позволит, на основе экспресс-анализа, сформулировать мероприятия, обеспечивающие как формирование общей структуры разрабатываемой системы, так и совместное улучшение показателей её передаточной функции, оптимизацию по выбранным критериям для вновь разрабатываемых или модернизируемых автоматизированных систем управления. Практика показывает, что задача в такой постановке может иметь достаточно большую размерность, что затрудняет описание и анализ модели даже с использованием математического аппарата ТАУ.
Для упрощения процесса создания моделей и анализа результатов моделирования представляется целесообразным применять предлагаемый подход с поэтапным изменением детализации модели в соответствии с требованиями каждого конкретного этапа исследования. С точки зрения детализации необходимо учесть, что в состав модели, кроме элементов системы управления, обязательно должны входить блоки описания управляемых объектов, как исполнительных механизмов системы. Это позволит сформировать характеристики системы управления с учётом потребностей управляемых процессов и систем, в первую очередь - их инерционности.
Подход на основе поэтапной детализации модели может быть обеспечен за счёт разбиения выполняемых задач по уровням:
• формирование, на основе функционального анализа, общей модели процесса управления, включающей в качестве одного из объектов органы управления как элементы системы;
• разработка, с использованием методов структурного анализа, модели каждого узла, состоящей из функциональных групп внутри органа управления;
• разработка моделей функциональных групп, обеспечивающих компонентный анализ системы на основе описывания взаимодействия специалистов внутри них.
Такой алгоритм позволит решать задачу поэтапно, детализируя информацию по мере необходимости.
Но, даже при обеспечении приемлемой размерности моделей, для практического использования предлагаемого метода необходимо реализовать, как минимум, два условия:
• наличие инструментария для описания моделей АСУ;
• разработка набора правил интерпретации результатов моделирования для получения технико-экономических оценок.
В части выполнения первого условия можно отметить, что при оценке качества или выработке требований к АСУ могут быть использованы следующие подходы:
• прямых вычислений параметров на основе моделирования;
• подбора требуемых параметров методом итераций;
• построение оптимального по некоторому критерию закона управления или выбор закона управления таким образом, чтобы моделируемая система обладала заданными динамическими свойствами.
Первые два варианта расчётов достаточно тривиальны, для реализации последнего в части замкнутых систем, как отмечено ранее, имеются определённые наработки - классические частотные, корневые методы и другие [11,12].
В части практической реализации указанных методов - в свободном доступе имеется довольно большое количество программ, позволяющих описать модели систем автоматического управления и провести математическое моделирование в интересах получения их характеристик при использовании любого из предложенных подходов. Одним из примеров такой программы может служить библиотека Simulink из состава программного средства МА^АВ, позволяющая описать систему автоматического управления практически любой сложности и уровней вложенности (рис. 3).
Simulink Library Browser
• • •
File Id* Vm Help
□ >> Enter search term
M ш
Libraries
I - Ü
Commonly Used Blocks Continuous Discontinuities Discrete
Logic and Sit Operations Lookup Tables Math Operations Model Verification Model Wide Utilities Ports 4 Subsystems Signal Attributes Signal Routing -Sinks Sources
User-Defined Functions Additional Math & Discrete Aemsnao; Blocksel _
Library: Simulink Search Results: (nono) | Most Frequently Used Blocks
Math Operations
41/
Sinks
Commonly Used Blocks
О
Continuous Discontinuity
m
m
Its
Discrete
Logic and Bit Operations
Model Verification
Model-Wide
Utitihes
Ports & Subsystems
Signal
Attiibutes
m
Sources
User-Defined Additional M-Functions ath & Discr...
a
Lookup Tables
+ -+ * ®0 1 s J Л f <кс К
Signal
Routing
Showing: Simulink
Рис. 3. Рабочая форма библиотеки Simulink Имеющиеся в этой системе средства агрегирования и отображения результатов моделирования LTI Viewer из состава встроенного пакета Control System Toolbox, позволяют оперативно провести сравнительный анализ различных вариантов построения моделируемых
систем,
рассчитать параметры их компонентов (рис. 4).
LTI Viewer: Linearization Quick Plot
Edit Window Help
n a I Ч 4 I id
i Diagram
From: Step To: колебатепьн
: ; : : ; ! !
------------------- 1 Г 1 Т ГТ [А --------; ï
i ; : ; : : / \ _______
i ! i i i/i \
¡ : Г'Х^Т": 4 ; ;
1 I
Pk>t type changed.
Frequency (Hz)
Рис. 4. Форма отображения результатов моделирования
Учитывая, что, кроме MATLAB имеется достаточно широкий перечень средств описания систем (Julia, R, S и SPlus, APL, IDL, ряд современных языков программирования, обладающих набором специализированных математических библиотек, например, Python), можно сделать вывод, что существующий инструментарий разработки моделей ТАУ надёжно обеспечивает использование предлагаемого подхода к оценке АСППР. Выбор конкретного инструмента определяется возможностями и потребностями разработчиков моделей.
В части интерпретации результатов моделирования можно отметить, что сама физическая сущность предлагаемых моделей позволяет интерпретировать ряд характеристик в количественно-качественные показатели управления или в экономическую форму, например, в затраты на содержание и подготовку нужного количества управленческого и технического персонала (табл. 1). Последнее позволит дополнительно оценивать варианты построения АСППР по критерию «эффективность-стоимость» [13,14,15], а не так, как это в ряде случаев делается сейчас - по затратам на закупки средств автоматизации и на разработку программного обеспечения, необоснованно принимая остальные затраты на управление за «условно бесплатные».
Таблица 1.
Интерпретация характеристик модели АСУ в технико-экономические показатели (вариант)
Показатель Техническая и организационная интерпретация Технико-экономическая интерпретация
Коэффициенты передачи к 1. Доля автоматизируемых функций управления. 2. Точность решения оптимизационных задач и прогнозных моделей из состава прикладного программного обеспечения Количество закупаемых технических средств управления, количество разрабатываемых прикладных программ. Затраты на разработку и внедрение прикладного программного обеспечения поддержки принятия решений, обучение персонала его использованию
Время Ti 1 .Характеристики производительности автоматизированных рабочих мест 2. Пропускная способность сетей передачи данных Затраты на закупку оборудования с заданными характеристиками, эргономические требования. Рациональные параметры сетей передачи и средств обработки данных.
Время Т2 1. Пропускная способность сетей передачи данных 2. Эффективность программного обеспечения сбора и обработки больших данных. Рациональные параметры и топология сетей передачи и средств обработки данных. Необходимое количество управленческого и технического персонала АСУ, затраты на содержание
С учётом предложенных вариантов интерпретации, проблема обработки результатов моделирования может быть решена использованием логических правил по сопоставлению элементов и характеристик модели компонентам реальной моделируемой системы, формируемых по принципам теории подобия. Предлагаемый подход позволяет не останавливаться на уровне структурного и функционального анализа, расширяя исследования до параметрического анализа разрабатываемой системы.
В сформулированном в статье подходе впервые предложено использовать теорию автоматического управления для анализа структуры и технико-экономических характеристик систем автоматизированного управления сложными человеко-машинными системами. Предлагаемые: этапность разработки, методы получения количественных оценок и принципы интерпретации результатов исследования обеспечивают как объективность выработки требований к разрабатываемым АСУ и получение сравнительных оценок предлагаемых вариантов их исполнения, так и формирование структуры АСППР по задаваемым характеристикам.
Литература и источники
1. Tikhanychev O. V. Evaluating the automated organizational decision support effectiveness // Journal of Physics: Conference Seriesthis. - 2021. № 1889(2). // 022019 https://doi.org/10.1088/1742-6596/1889/2/022019
2. Harrison J., Freeman E., CavalcantiM. Stakeholder Theory As an Ethical Approach to Effective Management: applying the theory to multiple contexts // RBGN. 2015. №17(55). // https://doi.org/10.7819/rbgn.v17i55.2647
3. Гурман В.И., PacuHaa И.В., Феськов О.В., Гусева И.С. Некоторые подходы к оптимизации процессов управления // Автоматика и телемеханика. - 2016. - № 8. - С.66-84.
4. Pavlov I.V., Razgyliaev S.V. Calculation of the Basic Reliability Parameters for the Model of a System with Dual Redundancy in Different Subsystems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. - 2020. - № 49(10). - рр. 829-835.
5. Тиханычев О.В. Один из подходов к оценке эффективности автоматизированной поддержки принятия решений // Прикладная информатика. - 2019. - № 1(79). - С. 104-112.
6. PavlovI.V. Estimating reliability of redundant system from the results of testing its elements // Automation and Remote Control. -2017. - № 3(78). - рр. 507-514.
7. Lifflander J., Shannon P. Analyzing Complex Appraisals for Business Professionals. - Publisher: McGraw-Hill Co, 2016.
8. Емельянов А.А., Шильникова О.В., Емельянова Н.З. Моделирование процесса поддержки работоспособности развивающейся АСУ // Прикладная информатика. - 2015. - № 5(10). - С. 93-108.
9. Schuller A. At the Crossroads of Control: The Intersection of Artificial Intelligence in Autonomous Weapon Systems with International Humanitarian Law Harvard // National Security Journal. - 2017. - No. 8. - pp.379-425.
10. Быков А.В., Щербаков П.С. Синтез разреженной обратной связи в линейных дискретных системах // Автоматика и телемеханика. - 2018. - № 7. - С. 3-21.
11. Tikhanychev O. V. On improving indicators for assessing the decision support systems' software quality // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. - 2020. 919(5) // 052009 https://doi.org/10.1088/1757-899x/919/5/052009
12. Nguyen H. N., Olaru S., Gutman P. O., HovdM. Constrained Interpolation-Based Control for Polytopic Uncertain Systems 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-Ecc). - 2011. Рр. 4961-4966.
13. Горнов А.Ю., Тятюшкин А.И., Финкельштейн Е.А. Численные методы решения прикладных задач оптимального управления // Журнал вычислительной математики и математической физики. - 2013. - № 12(53). - С. 2014-2028.
References and Sources
1. Tikhanychev O.V. Evaluating the automated organizational decision support effectiveness // Journal of Physics: Conference Seriesthis. 2021. №
1889(2). 022019 https://doi.org/10.1088/1742-6596/1889/2/022019
2. Harrison J., Freeman E., Cavalcanti M. Stakeholder Theory As an Ethical Approach to Effective Management: applying the theory to multiple contexts // RBGN. 2015. №17(55). https://doi.org/10.7819/rbgn.v17i55.2647
3. Gurman V.I., Rasinaa I.V., Fes'kov O.V., Guseva I.S. Nekotorye podhody k optimizacii processov upravleniya // Avtomatika i telemekhanika. 2016. № 8. S.66-84.
4. Pavlov I.V., Razgyliaev S.V. Calculation of the Basic Reliability Parameters for the Model of a System with Dual Redundancy in Different Subsystems // Journal of Machinery Manufacture and Reliability. 2020. № 49(10). rr. 829-835.
5. Tihanychev O.V. Odin iz podhodov k ocenke effektivnosti avtomatizirovannoj podderzhki prinyatiya reshenij // Prikladnaya informatika. 2019. № 1(79). S.104-112.
6. Pavlov I.V. Estimating reliability of redundant system from the results of testing its elements // Automation and Remote Control. 2017. № 3(78). rr. 507-514.
7. Lifflander J., Shannon P. Analyzing Complex Appraisals for Business Professionals. Publisher: McGraw-Hill Co, 2016.
8. Emel'yanov A.A., Shil'nikova O.V., Emel'yanova N.Z. Modelirovanie processa podderzhki rabotosposobnosti razvivayushchejsya ASU // Prikladnaya informatika. 2015. № 5(10). S.93-108.
9. Schuller A. At the Crossroads of Control: The Intersection of Artificial Intelligence in Autonomous Weapon Systems with International Humanitarian Law Harvard // National Security Journal. 2017. No. 8. pp.379-425.
10. Bykov A.V., Shcherbakov P.S. Sintez razrezhennoj obratnoj svyazi v linejnyh diskretnyh sistemah // Avtomatika i telemekhanika. 2018. № 7. S.3-21.
11. Tikhanychev O.V. On improving indicators for assessing the decision support systems' software quality // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering 2020, 919(5), 052009 https://doi.org/10.1088/1757-899x/919/5/052009
12. Nguyen H. N., Olaru S., Gutman P. O., Hovd M. Constrained Interpolation-Based Control for Polytopic Uncertain Systems 50th IEEE Conference on Decision and Control and European Control Conference (CDC-Ecc). 2011. Rr. 4961-4966.
13. Gornov A.Yu., Tyatyushkin A.I., Finkel'shtejn E.A. Chislennye metody resheniya prikladnyh zadach optimal'nogo upravleniya // Zhurnal vychislitel'noj matematiki i matematicheskoj fiziki. 2013. № 12(53). S. 2014-2028.
ТИХАНЫЧЕВ ОЛЕГ ВАСИЛЬЕВИЧ - кандидат технических наук, профессор, ГК «Техносерв», заместитель начальника отдела (to.technoserv@gmail.com).
TIKHANYCHEV, OLEG V. - Ph.D. in Technical Sciences, Professor, Technoserv Group of Companies, Deputy Head of Department
УДК 338(510+470)«210/220» DOI: 10.24412/2308-264X-2024-3-209-216
ЛЮ СЮНЬ
РОССИЙСКО-КИТАЙСКАЯ ТРАНСГРАНИЧНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ ТОРГОВЛЯ: СОСТОЯНИЕ, ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ1
Ключевые слова: Россия, Китай, трансграничная электронная торговля, потенциал развития.
В статье анализируются достижения российско-китайской трансграничной электронной торговли в последние годы, выделяются проблемы в развитии трансграничной электронной торговли между Россией и Китаем. Сегодняшний уровень российско-китайской трансграничной электронной торговли не соответствует реальному потенциалу развития электронной коммерции двух стран. В будущем российско-китайская трансграничная электронная торговля выйдет на новый этап развития под влиянием ускоренного развития Интернета и цифровой экономики, новых тенденций в потребительских расходах, политики трансграничной электронной коммерции и других факторов.
LIU XUN
RUSSIA-CHINA CROSS-BORDER E-COMMERCE: CURRENT SITUATION, PROBLEMS AND PROSPECTS
Кey words: Russia, China, cross-border e-commerce, development potential
The article analyzes the achievements in the development of Russia-China cross-border e-commerce in recent years, and at the same time points out the problems in the development of cross-border e-commerce between Russia and China. The current level of Russia-China cross-border e-commerce does not match the actual development potential of e-commerce in both countries. In the future, Russia-China cross-border e-commerce will enter a new developmental stage under the accelerated development of the Internet and digital economy, new trends in residents' consumption, cross-border e-commerce policies and other driving factors.
Ускоренное развитие информационных технологий Интернета стало важной гарантией для российской и китайской трансграничной электронной коммерции, способствуя ускоренному развитию цифровизации моделей потребления двух стран, стимулируя трансформацию потребительского спроса на онлайн. Уровень проникновения электронной коммерции продолжает расти, вливая новую кинетическую энергию в развитие российско-китайской трансграничной электронной торговли, которая демонстрирует высокую скорость развития и становится полезным дополнением и позитивным приращением к традиционной торговле между Россией и Китаем. 1. Состояние российско-китайской трансграничной электронной торговли. В последние годы российско-китайская трансграничная электронная торговля стремительно развивается, становясь новой изюминкой торгово-экономического сотрудничества между Россией и Китаем.
1 Статья подготовлена при поддержке Проекта планирования исследований в области философии и социальных наук провинции Хэйлунцзян (№ 211УБ398).
