CC BY
23
32
КОНФЕРЕНЦИЯ В ЯГТУ О ЦИФРОВОЙ ЭКОНОМИКЕ
СОЗДАНИЕ СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ ФОРМИРОВАНИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ИНФОРМАЦИОННО-ПРОГРАММНЫХ КОМПЛЕКСОВ ЦИФРОВЫХ ПРОИЗВОДСТВ
Баранов Вячеслав Викторович
доктор экономических наук, профессор,
ФГБОУ ВО «Московский государственный технологический университет», заведующий кафедрой «Управление и информатика в технических системах» г. Москва, Российская Федерация. E-mail: yar.baranow@gmail.com
Баранова Ирина Вячеславовна
кандидат экономических наук, доцент,
ФГБОУ ВО «Московский государственный технологический университет», кафедра «Управление и информатика в технических системах» г. Москва, Российская Федерация. E-mail: baranowa@icloud.com
Чжао Кай (Китайская народная Республика)
аспирант,
ФГБОУ ВО «Московский государственный технологический университет», кафедра «Управление и информатика в технических системах» г. Москва, Российская Федерация. E-mail: zhaokaikimi@ gmail.com
Аннотация: Актуальность тематики исследования обусловлена тем, что цифровизация является ключевым направлением развития российских предприятий. Для обеспечения эффективности цифровой трансформации предприятию необходимо кардинальным образом усовершенствовать свою производственную среду. Для этого предприятие разрабатывает и реализует модернизационную стратегию, принимая совокупность управленческих решений. Целью данного исследования является создание системы поддержки принятия решений и ее интеграция в создаваемые цифровые производства. Предложена экономико-математическая модель, отражающая особенности модернизационной стратегии, сопряженной с цифровой трансформацией предприятия. Разработано программное обеспечение системы поддержки принятия решений при создании и реализации модернизационной стратегии. Архитектура программного обеспечения охватывает модель формирования классов предметной области, контроллер, связывающий модель и представление, которое обеспечивает удобный пользовательский интерфейс
Ключевые слова: тцифровое производство; информационно-программный комплекс; система поддержки принятия решений; модернизационная стратегия; экономико-математическое моделирование; интеллектуальный анализ данных; кроссплатформенность программного обеспечения.
JEL: М11
CREATION OF A SYSTEM OF SUPPORTING DECISION-MAKING IN THE FORMATION OF INTEGRATED INFORMATION AND SOFTWARE COMPLEXES OF DIGITAL PRODUCTIONS
Baranov Vyacheslav Viktorovich, Doctor of Economics, Full Professor
Head of the Department of Management and Informatics in Technical Systems, Moscow State Technological University Moscow, Russian Federation
Baranova Irina Vyacheslavovna, Candidate of Economic Sciences, Docent
Associate Professor of the Department of Management and Informatics in Technical Systems, Moscow State Technological University
Moscow, Russian Federation Zhao Kai (People's Republic of China)
Postgraduate Student, Department of Management and Computer Science in Technical Systems, Moscow State Technological University
Moscow, Russian Federation
Abstract: The relevance of the research topic is due to the fact that digitalization is a key direction in the development of Russian enterprises. To ensure the effectiveness of digital transformation, an enterprise needs to radically improve its production environment. To do this, the company develops and implements a modernization strategy, taking a set of management decisions. The purpose of this study is to create a decision support system and its integration into the digital production created. An economic-mathematical model is proposed that reflects the features of the modernization strategy associated with the digital transformation of an enterprise. The software of the decision support system for the creation and implementation of the modernization strategy has been developed. The software architecture encompasses the model of the formation of classes of the domain, the controller connecting the model and the view that provides a convenient user interface.
Keywords: digital production; information and software complex; decision support system; modernization strategy; economic and mathematical modeling; data mining; cross-platform software.
Одним из важнейших инструментов цифровой трансформации российских предприятий выступает их модернизация. В результате модернизации качественным образом изменяется структура производственной среды предприятия. Замена элементов существующей среды и интеграция в единую системуавтоматизированногооборудования,робототехники, информационныхсистем,инновационных технологий, интеллектуальных активов переводит предприятие в разряд высокотехнологичных производственных структур. Таким образом, модернизация, как элемент конкурентной стратегии предприятия, становится инструментом повышения его конкурентоспособности.
Однако модернизация, сопряженная с цифровой трансформацией предприятия является сложным процессом, охватывающим совокупность бизнес-процессов, протекающих в сферах конструкторско-технологической, организационной подготовки производства. Поэтому проведение модернизации, интегрированной в стратегию формирования цифровых производств, требует существенных затрат времени и ресурсов. Осуществлению этих затрат предшествует подготовка и принятие совокупности управленческих решений, от качества которых существенным образом зависит эффективность, как процесса модернизации, так и процесса цифровизации предприятия в целом.
В экономике знаний повышение достоверности и оперативности принимаемых решений обеспечивается за счет использования информационных систем поддержки принятия решений [1]. Подобные системы позволяют интегрировать программные средства, различные модели (экономико-математические, имитационные, статистические и т.д.) в структуру информационно-программных комплексов создаваемых цифровых производств. Системы поддержки принятия решений на основе современных технологий обработки информации обеспечивают сбор, передачу и хранение данных, их преобразование и использование в процессе решения различных функциональных задач, а также представление информации в форме, удобной для принятия решений. Заказчиком создания рассматриваемой в статье информационной системы, способствующей эффективной реализации стратегии модернизации производственных структур выступил Машиностроительный кластер Республики Татарстан.
В основу создаваемой информационной системы поддержки принятия решений был заложен интеллектуальный анализ данных [2]. Этот вид анализа объединяет совокупность методов, позволяющих выявить ранее неизвестные зависимости между данными. Затем интерпретировать эти зависимости и получить новые знания, необходимые для повышения качества принимаемых решений. Результаты интеллектуального анализа дают возможность сформировать совокупность экономико-математических моделей, характеризующих зависимости между входом и выходом системы управления модернизационной стратегией, а также отразить взаимосвязи между бизнес-процессами, реализуемые в рамках этой стратегии в контексте создания цифровых производств.
Создаваемые экономико-математические модели, как правило, содержат большое число переменных, как экзогенных (формируемых вне модели и являющихся независимыми величинами), так и эндогенных (формируемых внутри модели и являющихся зависимыми величинами). Поэтому для практического использования этих моделей требуются соответствующее программное обеспечение.
Используемые в настоящее время российскими предприятиями программные продукты класса ERP [3] (например, такие системы, как SAP, 1С, Галактика) не позволяют решать задачи автоматизированного выбора наилучшей модернизационной стратегии с учетом специфики инновационной деятельности конкретного предприятия. Поэтому возникла необходимость решения задачи выбора такой модернизационной стратегии, которая бы наилучшим образом учитывала инновационную специфику и перспективы цифровой трансформации предприятия.
Решению поставленной задачи предшествовала разработка экономико-математической модели формирования стратегии модернизации. Созданная модель имеет ряд особенностей. Во-первых, модель ориентирована на учет инновационных факторов в стратегии развития предприятия. Это достигается путем введения в модель переменных, детально описывающих спектр технологических инноваций, т.е. той составляющей инновационной подсистемы предприятия, которая в первую очередь формирует конкурентный потенциал модернизационной стратегии. Используемые в модели переменные, отражая ключевые характеристики, как продуктовых, так и процессных инноваций, увязывают эти элементы в единую систему.
Вторая особенность модели заключается в том, что модернизация рассматривается как стратегический инструмент, обеспечивающий обновление производственной инфраструктуры предприятия, и не только ее активной составляющей. Модель, отражая бизнес-процессы цифровой трансформации предприятия, характеризует процессы формирования нематериальных факторов эффективности. Так, например, на модельном уровне учтена возможность использования интеллектуальных информационных систем, объединяющих программный, лингвистический и математический инструментарий поддержки принимаемых решений в режиме человеко-машинного диалога на естественном языке.
Одной из экзогенных переменных экономико-математической модели, описывающей модернизационную стратегию предприятия, является уровень автоматизации выполняемых операций. Однако модель допускает изменение этого параметра, отражая тем самым перспективы научно-технического развития предприятия путем наращивания уровня автоматизации за счет привлечения высокоавтоматизированного оборудования и робототехники. При этом появляется возможность на модельном уровне в зависимости от выбранной целевой функции управления решать задачу оптимизации соотношения между гибкостью и производительностью формируемых в результате модернизации структур цифрового производства.
Третья особенность заключается в высоком уровне детализации переменных модели. В модели продуктовые инновации представлены отдельными деталями и сборочными единицами, а процессные инновации описываются переменными, характеризующими структуру технологических операций и уровень их автоматизации.
Экономико-математическая модель отражает динамику реализации модернизационной
стратегии в контексте цифровой трансформации предприятия. Это означает, что оценка стратегии ориентирована на использование динамических показателей эффективности, в частности, показателя чистого дисконтированного дохода. Для того чтобы рассмотреть переменные модели в динамике, необходимо было их изменение привязать к конкретному шагу жизненного цикла модернизационной стратегии.
Для удобства анализа модернизационной стратегии все используемые в модели переменные в объединены в несколько групп. Первая группа переменных отражает характеристики технологических (продуктовых и процессных) инноваций. Продуктовые инновации в модели описаны количеством групп, ассортиментом и объемами выпуска продукции по каждой группе, а также верхней и нижней границей прогнозируемой цены реализации. Процессные инновации характеризуются количеством вариантов применяемых технологий; структурой технологического процесса и уровнем его автоматизации.
Вторая группа переменных охватывает характеристики составляющих создаваемых организационно-производственных структур цифрового производства. В первую очередь это касается оборудования, которое в модели разделено на два класса - основное и вспомогательное, информационных систем и производственных площадей. На модельном уровне в качестве вспомогательного оборудования рассматривается робототехника, используемая для обслуживания основного оборудования.
Каждый из классов оборудования в модели описан количеством групп и количеством элементов в каждой группе. Причем количество элементов на модельном уровне рассматривается в двух измерениях - количество оборудования, необходимое предприятию для выполнения производственной программы, и количество единиц оборудования, имеющееся у предприятия на момент начала модернизации производственных структур.
По каждой группе оборудования в модели учтены такие параметры, как уровень автоматизации, фонд времени, фондоемкость и себестоимость обработки. Последние два из перечисленных параметров в модели привязаны к группе продуктовых инноваций и уровню автоматизации используемого варианта процессной инновации. Модель предусматривает возможность финансового лизинга оборудования.
Производственные площади в модели отражаются через их физические и стоимостные характеристики. Физические характеристики - это размер площадей, имеющихся у предприятия, и площадей, необходимых предприятию для размещения создаваемых в результате модернизации структур цифрового производства. Стоимостные показатели производственных площадей связаны с затратами на аренду дополнительных помещений и содержанием имеющихся у предприятия площадей. Информационные системы, использующиеся для управления основным и вспомогательным оборудованием, в модели учтены на уровне инвестиционных затрат.
Третья группа переменных отражает характеристики инвестиций в разработку и реализацию модернизационной стратегии. В модели инвестиции характеризуются объемом и затратами на привлечение, которые, в свою очередь, формируют показатель стоимости инвестиционных ресурсов. На модельном уровне потребность в инвестиционных ресурсах учитывается в разрезе материальной и нематериальной составляющей активов.
Нематериальная составляющая трактуется в модели, как вложения в создание или приобретение технологических инноваций, а также формирование интеллектуальной составляющей потенциала модернизации. В модели интеллектуальная составляющая инвестиций отражает вложения капитала в информационно-интеллектуальные ресурсы, включая затраты на информационные технологии и привлечение высококвалифицированного персонала. Материальная составляющая формируется, как результат приобретения и продажи основных средств, включая оборудование, робототехнику, информационные системы, производственные площади.
Модель позволяет формировать несколько сценариев модернизационной стратегии и,
используя критерий оптимальности, выбирать наилучший вариант. Этим вариантом считается такой сценарий, который обеспечивает максимальное значение чистого дисконтированного дохода на всей совокупности сгенерированных сценариев модернизации (при условии, что все оцениваемые значения дохода неотрицательны).
Созданная модель будет неполной без учета реалий внешней и внутренней среды. Поэтому необходимо установить ряд ограничений на целевую функцию эффективности. В предлагаемой нами модели эти ограничения отражают объемы реализации продуктовых инноваций, предельно допустимые величины производственных площадей, фондов времени оборудования структур цифрового производства, а также объемов инвестиционных ресурсов, привлекаемых предприятием для реализации модернизационной стратегии.
Созданная модель является достаточно сложной. Поэтому в рамках создания системы поддержки принятия решений возникает задача разработки программного обеспечения, позволяющего сократить затраты времени на оценку сценариев модернизации и выбор оптимальной модернизационной стратегии. Заказчиком был сформулирован ряд требований к программному обеспечению системы поддержки принятия решений, включая его кроссплатформенность и наличие удобного пользовательского интерфейса. Эти требования были учтены, и программное обеспечение создавалось в многофункциональной интегрированной среде разработки на языке Java, на платформе JavaFX, позволяющей строить унифицированные приложения с графическим интерфейсом пользователя [4,
5].
При создании подсистемы управления данными требовалось обеспечить удобство доступа, обработки и передачи данных, реализовав в создаваемой системе аналитическую обработку данных в реальном времени (online analytical processing - OLAP-технологию обработки данных). Эта технология позволяет создавать агрегированную информацию на основе использования больших массивов данных, структурированных по многомерному принципу. Также требовалось организовать защиту данных от несанкционированного доступа, обеспечив интеграцию подсистемы управления данными с другими приложениями программного обеспечения системы поддержки принятия решений.
Созданное для разрабатываемой системы поддержки принятия решений стратегии модернизации программное обеспечение охватывает ряд структурных элементов. Это модель формирования классов предметной области, контроллер, связывающий модель и представление, которое в свою очередь обеспечивает удобный пользовательский интерфейс. В подобных системах пользовательский интерфейс должен быть настраиваемым и обеспечивать удобство доступа к данным. Созданный нами интерфейс, обладая широкими графическими возможностями и используя стандартные шаблоны и представления экрана, имеет возможность оказывать контексную помощь пользователю.
При создании программного обеспечения и его интерфейса каждый сценарий стратегии рассматривался как проект, в рамках которого выполнялось описание классов модели. Этими классами являлись сами проекты (сценарии реализации модернизационной стратегии), продуктовые и процессные инновации, группы элементов и т.д. Применительно к каждому классу создавались и редактировались списки проектов, инноваций (продуктовых и процессных) и т.д.
После создания списков путем нажатия кнопки «Рассчитать» в главном окне программы по каждому сценарию вычислялись значения критерия оптимальности, и выбирался наилучший вариант модернизационной стратегии. Интерфейс построен таким образом, что если по каким-либо причинам расчёт не был выполнен, то автоматически открывается окно с подробной информацией о возникших ошибках.
Эффективность совместной работы различных подсистем в системе поддержки принятия решений обеспечивается за счет использования совокупности Web-приложений и применения при построении системы клиент-серверной архитектуры. Кроме того, фактором эффективности системы возможность предоставления удаленным пользователям доступа к данным.
Созданная система поддержки принятия решений прошла апробацию и по ее результатам получено Свидетельство Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам о государственной регистрации программы для ЭВМ. Продукт зарегистрирован как «Программное средство для автоматизации выбора наилучшей стратегии модернизации производства» [6].
Разработанное программное обеспечение системы поддержки принятия решений имеет возможность изменения функциональности путем добавления новых сущностей (новых задач). В настоящее время в качестве одной из таких задач нами рассматривается задача формирования эффективной системы межоперационной логистики в роботизированных организационно-производственных структурах [7]. Актуальность решения подобной задачи обусловлена тем, что при обслуживании роботом нескольких параллельно работающих единиц технологического оборудования существует вероятность возникновения простоя элементов производственной системы либо робота, либо технологического оборудования.
Нами выдвинута гипотеза, что расширение экономико-математической модели, созданной для рассмотренной в статье системы поддержки принятия решений, позволит определить оптимальное соотношение между количеством единиц основного (технологического) и вспомогательного (робототехники) оборудования. Для решения вновь возникшей задачи предполагается модифицировать целевую функцию эффективности, введя в модель новые переменные. Во-первых, структурировать затраты времени на выполнение технологических операций и привязать эти затраты к функциональным возможностям основного оборудования и робототехники. Во-вторых, ввести переменные, характеризующие коэффициенты загрузки (планируемые и фактические) элементов организационно-производственной структуры. При этом критерий оптимальности не изменится, и по-прежнему будет отражать эффективность функционирования структур цифрового производства.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Терелянский П.В. Системы поддержки принятия решений. Опыт проектирования / П.В. Терелянский. - Волгоград: изд. ВолгГТУ, 2009. - 127 с.
2. Барсегян А.А. Методы и модели анализа данных: оперативный и интеллектуальный анализ /
A.А. Барсегян, М.С. Куприянов, В.В. Степаненко и др. - СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.
3. Информационные технологии в экономике и управлении /( А.Г. Ивасенко,А.Ю. Гридасов,
B.А. Павленко): учебное пособие. - М.: КноРус, 2017. - 154 с.
4. Эванс Б. Новое поколение разработки/Б.Эванс, М. Вербург, Java. - СПб.: Питер, 2016. - 1168 с.
5. Эккель Б. Философия Java. / Пер. с англ. Спб.: Питер, 2016. - 1168 с.
6. Баранов В.В., Баранова И.В., Руденок П.Б. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ «Программное средство для автоматизации выбора наилучшей стратегии модернизации производства» // Федеральная служба по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам, № 201861878 от 20.07.2018 г.
7. Баранов В.В., Баранова И.В., Чжао К. Информационная система поддержки принятия решений при создании роботизированных производственных структур // В кн.: Инжиниринг предприятий и управление знаниями (ИП&УЗ-2018) / Сборник научных трудов XXI Российской научной конференции. М.: ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г.В. Плеханова», 2018. - с. 261 - 266.
