CC BY
31Б01 10.52170/1815-9262_2021_56_20 УДК 658.014
П. М. Тихонов
Цифровизация и автоматизация управления движением ресурсных потоков в организационных сетях (на примере холдинга «РЖД»)
Поступила 14.09.2020
Рецензирование 24.11.2020 Принята к печати 13.01.2021
В статье рассмотрены проблемы организации ресурсного обеспечения при осуществлении производственных процессов на примере холдинга «РЖД». Для их решения выделены составляющие ресурсных потоков и показана актуальность автоматизации и гармонизации исполнения обязательств сторон всех субъектов сетевой организационной структуры, образованной холдингом «РЖД».
Для улучшения качества принятия управленческих решений предложены механизмы автоматизации и цифровизации при управлении движением ресурсных потоков. С целью автоматизации бизнес-процессов внутрихолдингового ресурсного обеспечения рекомендовано использовать смарт-контракты и технологию хранения данных в виде корпоративного распределенного реестра на основе блокчейна. Указанные механизмы позволяют купировать субъективность и фаворитизм при принятии окончательных управленческих решений, автоматизировать действия всех субъектов рассматриваемой сетевой структуры, рассчитывать приемлемый уровень входящих ресурсных потоков для сетевого интегратора и загрузку производственных мощностей в виде показателей входящих и исходящих ресурсных потоков всех субъектов сетевой структуры.
С целью дальнейшей разработки единой имитационной модели движения ресурсных потоков предложен функционал смарт-контрактов и логические блок-схемы выполнения автоматизированных действий. Они представлены единым консолидированным алгоритмом ресурсного обеспечения, позволяющим запускать процессы «самонастройки» сетевой структуры в зависимости от потребностей сетевого интегратора.
Рассмотренный в статье функционал позволяет увязать процессы закупок и реализации при организации движения ресурсных потоков, снизить транзакционные издержки, повысить обоснованность принятий организационных и управленческих решений, а также оценить в дальнейшем устойчивость сетевого интегратора и качество ресурсного обеспечения.
Ключевые слова: холдинг «РЖД», сетевые структуры, закупки, ресурсное обеспечение, управление ресурсными потоками, исполнение обязательств, математическое моделирование, смарт-контракты, блокчейн.
Введение
Развитие цифровизации и автоматизации управленческих решений является одним из основных условий эффективного функционирования холдинга «РЖД» в современных рыночных условиях [1-3].
Применительно к организации внутрихолдингового движения ресурсных потоков управление на основе автоматизации позволяет снизить транзакционные издержки, а также повысить эффективность производственных процессов отдельных предприятий путем гармонизации и согласованности действий в общей цепочке ресурсного обеспечения.
Для организации процессов согласованности действий в настоящей статье предложены механизмы использования смарт-контрактов, которые увязывают закупочные процессы и реализацию ресурсных потоков внутри сетевой организационной структуры.
Проблемы организации внутрихолдингового ресурсного обеспечения
Организация производственных процессов холдинга «РЖД» направлена в первую очередь на обеспечение непрерывности перевозочного процесса с сохранением заданного уровня сервиса.
Таким образом, первоочередной задачей предприятий холдинга является выполнение функции по ресурсному обеспечению работы сетевого интегратора - ОАО «РЖД». Под ресурсным обеспечением в настоящем исследовании будем понимать поток материальных ресурсов и услуг [2, 4].
При движении ресурсных потоков производственные и экономико-правовые взаимоотношения внутри холдинга «РЖД» представляют собой сетевую архитектуру многоагент-ной организационной структуры [2, 4-6].
Внутрисетевая организация ресурсного обеспечения построена на вещном и договорном праве [4-6].
Каждый агент (субъект права) рассматриваемой сети осуществляет реактивные действия (алгоритмические процессы), связанные с закупочной деятельностью и процессами реализации ресурсов [6]. Реактивные действия являются следствием внешних воздействий на агентов в виде законодательного и внутрихол-дингового регулирования [4, 5].
В исследованиях [3, 6, 7] предложены методы и имитационные модели ресурсных потоков, осуществляемых агентами сетевой структуры.
Предложенные имитационные модели представляют собой математические алгоритмы, позволяющие многократно проигрывать производственные процессы, осуществляя вариантные расчеты. Результат расчетов - количественная информация, на основании которой возможно принятие управленческих решений. Данные решения являются основой для административно-распорядительных и/или договорных взаимоотношений. Появление данных взаимоотношений служит источником возникновения обязательств сторон при осуществлении движения ресурсных потоков [6].
С учетом сложности сетевой структуры холдинга «РЖД» ресурсное обеспечение должно быть экономически целесообразным и количественно обоснованным. В качестве критерия эффективности внутрихолдингового обеспечения и реализации производственных программ, согласно исследованиям [7-11], целесообразно использовать интегральный коэффициент устойчивости сетевого интегратора:
Кинт = f (Kink, Kpr, Kout), (1)
где Kink - интегральный показатель устойчивости ресурсного обеспечения сетевого интегратора; Kpr - интегральный показатель собственной устойчивости сетевого интегратора, характеризующий внутренние производственные бизнес -процессы; Kout - интегральный показатель устойчивости реализации интегратором исходящих ресурсных потоков.
Математическую формализацию коэффициентов устойчивости можно выразить частным от деления фактических результатов на плановые показатели. Таким образом, коэффициенты показывают величину достижения плановых показателей.
Коэффициент Kink является одним из критериев эффективности движения ресурсных
потоков в сетевой структуре. Для обеспечения достижения заданного уровня устойчивости каждый агент сети должен экономически эффективно, согласованно и гармонично осуществлять входящие и исходящие ресурсные потоки, учитывая собственные производственные мощности и внешнее воздействие.
В целях концентрации исследований на внутрихолдинговом обеспечении коэффициенты Kpr и Kout для сетевого интегратора приняты как вероятностные значения, зависящие от производственных возможностей компании, вероятностей сбоя при принятии управленческих решений, рыночной конъюнктуры рассматриваемых секторов экономики, маркетинговой и сбытовой политики.
Зависимость устойчивости ресурсного обеспечения Kink от интегрального показателя собственной устойчивости элемента сети и устойчивости исходящих ресурсных потоков Kpr, Kout при математической формализации управления движением ресурсных потоков в организационных сетях показана рис. 1.
Рис. 1. Зависимость устойчивости ресурсного обеспечения от интегрированного показателя собственной устойчивости и устойчивости исходящих ресурсных потоков
Так как коэффициент устойчивости ресурсного обеспечения сетевого интегратора зависит от результатов работы всей сетевой структуры, необходимо формализовать и автоматизировать действия задействованных в производственном процессе субъектов.
Использование смарт-контрактов и распределенного реестра при организации движения ресурсных потоков
Одним из способов эффективной организации ресурсного обеспечения внутри сетевой структуры является использование смарт-кон-трактов [1, 12-15].
Смарт-контракт («умный», или сетевой, договор) является программным клоном (протоколом) классических административно-распорядительных и договорных взаимоотношений между субъектами права. Все существенные обязательства сторон преобразуются в набор триггеров и следующих за ними автоматизированных действий [14, 15].
Таким образом, в зависимости от триггеров, установленных правил и уровня автоматизации, смарт-контракты могут запускать самоисполняемые процессы, выдавать задания для исполнителей в виде срочной и количественной информации, а также контролировать исполнение обязательств сторон.
Для купирования субъективизма и фаворитизма [16, 17], а также ошибочных и недобросовестных вмешательств в заложенные программные алгоритмы смарт-контрактов в исследованиях [15, 18, 19] предложено использовать механизмы записи и хранения договорной информации в распределенных реестрах с принятой системой хеширования (преобразование данных произвольной длины в битовую строку фиксированной длины [15, 20, 21]) и шифрования данных.
Распределенный реестр представляет собой децентрализованную платформу хранения и воспроизводства данных [14, 15, 18, 19] (рис. 2). Информация распределена по всем
узлам сети по заданным правилам и алгоритмам с отсутствующим централизованным администратором [14].
Каждый узел сети вносит новые записи в виде изменений условий смарт-контрактов и отчетов по исполнению обязательств только при наличии акцепта всех участников и/или соответствия заложенным в рассматриваемую сеть правилам. Новые записи хешируются, шифруются и автоматически распределяются между всеми узлами. Самопроизвольное изменение заложенного в смарт-контракте программного кода без соответствующей записи невозможно [14].
Отдельный узел распределенного реестра может дешифровать информацию по внесенным записям в соответствии с уровнем допуска и установленными правилами.
Для унификации хеширования и шифрования данных смарт-контрактов в работах [18, 19] предложен и описан принцип записи в виде зашифрованного блока данных, последовательно записанных в среде распределенного реестра, технологически образующих блок-чейн-систему (рис. 3).
Каждый блок записи содержит информацию о предыдущих блоках сети. В случае попытки несанкционированного изменения блоков информации система не будет учитывать полученные данные [14].
Рис. 2. Пример децентрализованного реестра хранения данных
Рис. 3. Алгоритм записи блоков данных в смарт-контрактах
Описанная среда для исполнения смарт-контрактов может иметь публичный или частный характер [14]. Частные распределительные реестры с блокчейн-технологией функционируют в соответствии с заданными корпоративными правилами.
Смарт-контракты при организации движения ресурсных потоков в холдинге «РЖД»
В целях исследования и организации ресурсного обеспечения, в качестве корпоративного распределенного реестра предлагается использовать сетевую многоагентную сеть,
образованную холдингом «РЖД» [4-7, 9-11] (рис. 4).
Более подробно представленная много-агентная сеть на примере холдинга «РЖД» исследована автором в [4, 5].
В качестве узлов сети распределенного корпоративного реестра предлагается использовать представленные субъекты права (агенты) сетевой структуры, для децентрализованного распределения информации - существующие сетевые взаимоотношения.
Рис. 4. Многоагентная сетевая структура холдинговой компании: I - интегратор сетевой структуры (ОАО «РЖД» и структурные подразделения); D - орбита дочерних и зависимых обществ ОАО «РЖД»; Eg - орбита генеральных исполнителей (юридических лиц / ИП) по договорам с интегратором и ДЗО; Es и Esi - орбиты субподрядных исполнителей; Ink и Out - соответствующие входящие и исходящие ресурсные потоки; Pi - отчетность и публичность деятельности в соответствии с законодательным и нормативным воздействием на субъект; Oi - соблюдение соответствия требованиям нормативов и законодательства; Ci - нормативное и законодательное воздействие; Ii - воздействие и контроль со стороны интегратора
Образованную систему блоков информации в сети предлагается рассматривать как единый и независимый от субъективных вмешательств алгоритм исполнения обязательств всех сторон при осуществлении движения ресурсных потоков.
Увязка блоков информации происходит в гармонизации триггеров принятий решений и
преобразовании всех протоколов в единый программный код. Программный код представляет собой систему с условиями и следующими за ними действиями.
Для того чтобы сложность технологической поддержки предложенной системы не превышала эффективность результатов, следует ввести правила, ограничивающие количество
Рис. 5. Алгоритм записи информации в корпоративный распределенный реестр
участников распределенного реестра, а также механизмы, которые вовремя исключают из нее неактуальную информацию и участников.
Алгоритм записи блоков информации в образованный корпоративный распределенный реестр представлен на рис. 5. Логические действия при увязке блоков информации показаны на рис. 6.
Предложенная система позволяет увязывать обязательства сторон и рассчитывать наиболее эффективные алгоритмы решения
поставленных задач. Таким образом, у сетевого интегратора (ОАО «РЖД») повышается устойчивость ресурсного обеспечения и возникают автоматизированные механизмы влияния на внутрисетевые ресурсные потоки.
Внешнее воздействие на отдельных агентов сети в части выдачи заданий для осуществления реактивных действий по закупке и/или реализации ресурсов запускает рассмотренные в исследованиях [2-7] процессы. Воздействие в виде запуска самоисполняемых
Рис. 6. Единый алгоритм ресурсного обеспечения в сетевых структурах
процессов основано на заложенных в заключенные договоры алгоритмах и автоматизации принятия соответствующих управленческих решений. Для автоматизации предлагается применять цифровизацию промежуточных и рутинных операций [2] в части использования интернет-вещей, радиометок при перемещении товарно-материальных ценностей, видеоконтроля с системой распознавания [15, 22] и т. п.
Рассмотренный единый консолидированный алгоритм ресурсного обеспечения позволяет запускать процессы самонастройки сетевой структуры в зависимости от потребностей сетевого интегратора. Таким образом, используя смарт-контракты и количественную информацию при осуществлении закупочной деятельности, процессов реализации и автоматизации исполнения обязательств, возможно автоматизировать движение ресурсных потоков с целью наиболее эффективной загрузки производственных мощностей всех субъектов сетевой структуры.
Предложенная автоматизация влияет на коэффициент устойчивости сетевого интегратора, выраженный в максимизации результатов ресурсного обеспечения и стремлении их к плановым показателям.
Выводы
1. В статье автором рассмотрена и предложена система автоматизации и цифровизации управленческих решений при движении ресурсных потоков с использованием смарт-контрак-тов, позволяющая увязывать обязательства сторон и рассчитывать наиболее эффективные алгоритмы решения поставленных задач.
2. Для купирования субъективизма и фаворитизма при организации записи протоколов цифровой информации смарт-контрактов предложена технология их хранения в виде распределенного реестра с использованием блокчейна.
3. С целью организации ресурсного обеспечения холдинга «РЖД» рекомендуется использовать в качестве корпоративного распределенного реестра хранения информации мно-гоагентную сетевую структуру и увязку всех протоколов цифровой информации в единый программный код.
4. Следующим этапом исследования станет разработка единой имитационной модели, увязывающей составляющие движения ресурсных потоков в смарт-контракте с использованием распределенного реестра хранения информации, основанной на технологии блок-чейн.
Библиографический список
1. Зайцев В. Е. Цифровая экономика как объект исследования : обзор публикаций // Вопросы государственного и муниципального управления. 2019. № 3. С. 107-122. ISSN 1999-5431.
2. Тихонов П. М. Развитие ресурсного обеспечения при регулируемой закупочной деятельности // Вестник УрГУПС. 2019. № 4 (44). С. 112-123. ISSN 2079-0392.
3. Сай В. М., Тихонов П. М. Моделирование действий агента-заказчика при закупочной процедуре // Вестник УрГУПС. 2020. № 2 (46). С. 51-68. ISSN 2079-0392.
4. Тихонов П. М. Графоаналитическая модель ресурсного обеспечения сетевой организационной структуры при регулируемом закупочном процессе (на примере холдинга «РЖД») // Вестник РГУПС. 2020. № 1. С. 129-136.ISSN0201-727X.
5. Сай В. М., Тихонов П. М. Графоаналитическая модель ресурсных потоков в сетевых организационных структурах (на примере холдинга «РЖД») // Збiрник статей науково-шформацшного центру «Знания» за матерiалами LXII мiжиародноl науково-практично! конференцп: «Развиток науки в XXI столгт». Харшв : Знання, 2020. С. 52-58. ISSN 5672-2605.
6. Сай В. М., Тихонов П. М. Моделирование ресурсных потоков в сетевых организационных структурах (на примере холдинга «РЖД») // Збiрник центру наукових публжацш «Велес» за матерiалами VI м1жнарод-но! науково-практично! конференцп: «Ыновацп в сучаснш наущ». Ки1в : Центр наукових публжацш, 2020. С. 30-35.ISSN 5836-4978.
7. Громов И. Д. Формирование и оценка организационных сетевых структур с разделенными интересами (на примере холдинга «РЖД») : дис. ... канд. техн. наук : 05.02.22. Екатеринбург, 2015. 127 с.
8. Горелова Д. Ю. Методологические подходы определения коэффициента устойчивости в сетевых организационных структурах // Вестник УрГУПС. 2020. № 2 (46). С. 110-119. ISSN 2079-0392.
9. Сизый С. В. Теория и методология формирования сетевого организационного взаимодействия на железнодорожном транспорте : дис. ... д-ра техн. наук : 05.02.22. Екатеринбург, 2011. 384 с.
10. Сай В. М., Сизый С. В. Образование, функционирование и распад организационных сетей. Екатеринбург : УрГУПС, 2011. 270 с. ISBN 978-5-94614-199-4.
11. Сай В. М. Методология построения сетевых организационных структур на железнодорожном транспорте : дис. ... д-ра техн. наук : 05.02.22. Екатеринбург, 2003. 389 с.
12. Осмоловская А. С. Смарт-контракты: функции и применение // Бизнес-образование в экономике знаний. 2018. № 2 (10). С. 54-56. ISSN 2412-5318.
13. Аналитический обзор по теме «СМАРТ-КОНТРАКТЫ», октябрь 2018. URL: https://www.cbr.ru/Content/ Document/File/47862/SmartKontrakt_18-10.pdf/ (дата обращения: 29.06.2020).
14. Вашкевич А. М. Смарт-контракты: что, зачем и как. М. : Симплоер, 2018. 89 с.
15. Умный контейнер, умный порт, BIM, Интернет Вещей и блокчейн в цифровой системе мировой торговли / Ю. В. Куприяновская [и др.] // International Journal of Open Technologies. 2018. Т. 6, № 3. С. 49-94.ISSN 2307-8162.
16. ОстровнаяМ. В. Издержки участия и уровень конкуренции в государственных закупках в условиях фаворитизма : дис. ... канд. экон. наук : 08.00.01. М., 2016. 148 с.
17. Стандартизация и взаимодействие программных систем как инструменты оптимизации контрактной системы государственных закупок / С. К. Меретукова, Ш. Т. Меретуков, С. Ш. Гишева, С. К. Шихова // Вестник АГУ. 2019. № 1 (236). С. 103-110. ISSN 2410-3225.
18. Szabo N. Formalizing and Securing Relationships on Public Networks, 01.09.1997. URL: jour-nals.uic.edu/ojs/index.php/fm/article/view/548/ (дата обращения: 06.07.2020).
19. Szabo N. Bit gold, 27.12.2008. URL: unenumerated.blogspot.com/2005/12/bit-gold.html/ (дата обращения: 06.07.2020).
20. Person P. K. Fast hashing of variable-length text strings // Communications of the ACM. 1990. № 33 (6). URL: di.acm.org/doi/10.1145/78973.78978/ (дата обращения: 09.07.2020).
21. Hellerman H. Digital Computer System Principles. N. Y. : McGraw-Hill, 1967. 424 p.
22. ЕлизаровМ. А. Модели и алгоритмы информационного взаимодействия в сетях интернета вещей : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.01. СПб., 2017. 126 с.
P. M. Tikhonov
Digitalization and Automation for Control of Steams Resource in Organizational Networks (on the example of the Russian Railways holding)
Abstract. The article presents the problems of organizing resources provision in the implementation of production processes on the example of the Russian Railways holding. For solutions designated problems of organizing and production, the components of resource steams are highlighted and shown relevance of automation and harmonization of fulfillment of responsibility for all subjects of network organizational structure, formed by the Russian Railways holding.
For improve the quality of management decisions proposed to use the mechanism of automatization and digitalization for control of steams resource. For automate the business processes of inter-holding resources provision, proposed to use the mechanism of smart-contracts and the data storage technology of distributed ledger, which based on the block chain. The proposed mechanisms allow stopping subjectivity and favoritism of making management decisions, to automated activity of all subjects showed network structures, calculated normal level of incoming steams resources for network integrator and loading of capacity production as indicators of incoming and outgoing steams resources of all subjects of network structures.
In the order of future development of unified simulation model of steams resource movement the functional of smart-contracts and logical block-diagrams for performed automated actions proposed. The proposed automated actions presented by a single consolidated algorithm of resource provision, which turned on "self-tuning" processes of network structure depending on the needs of the network integrator.
Proposed in the article functionality allow to link procurement and implementations for organizing steams resources, reduce of transaction costs, improve the validity of organizational and management decisions, evaluate further sustainability of the network integrator and quality of resources provision.
Key words: Russian Railways holding; network structures; procurements; resource provision; management of steams resource; fulfillment of responsibility; mathematical modeling; smart-contracts; block chain.
Тихонов Павел Михайлович - аспирант кафедры «Путь и железнодорожное строительство» Уральского государственного университета путей сообщения. E-mail: tikhonov.p.m@gmail.com
