CC BY
12
УДК 681.3.06
А.А. Харин
ВЗАИМОДЕЙСТВИЕ ВУЗОВ И ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА ОСНОВЕ ПРИМЕНЕНИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ
ИНФОРМАЦИИ
Развитие государства зависит от уровня инновационности его экономики, который характеризуют степень успешности применения нововведений в деятельности хозяйствующих субъектов и доля инновационной продукции в валовом внутреннем продукте [1,2]. Основная задача государства заключается в осуществлении системного развития отраслей народного хозяйства с целью обеспечения национальной безопасности страны и конкурентоспособности предприятий на международных рынках, в связи с этим особенное значение приобретает управление взаимодействием основных субъектов инновационного развития: высших учебных заведений и бизнеса.
Одной из наиболее эффективных форм кооперации вузов и промышленных предприятий являются интегрированные структуры, в рамках которых субъекты хозяйственной деятельности имеют возможность осуществлять взаимодействие на высоком уровне. Интегрированные структуры следует относить к структурам проектного органического типа [3], при внедрении которых не требуется изменения текущей организации деятельности взаимодействующих субъектов. Ключевым аспектом обеспечения эффективной деятельности таких структур являются автоматизированные системы обработки информации [4].
Бурное развитие средств вычислительной техники во второй половине XX века привело к созданию промышленных автоматизированных систем обработки информации различного назначения - управления (АСУ), автоматизированных систем проектирования (САПР), технологической подготовки производства (АСТПП) и других. В соответствии со спецификой выполняемых функций в автоматизированных системах обработки информации (АСОИ) выделялись средства обеспечения, которые регламентировались отечественными и междуна-
родными стандартами и другими нормативными документами [5].
Следует иметь ввиду, что состав и содержание средств обеспечения АСОИ, входящих в CALS (технологии по обеспечению непрерывности поставок продукции и поддержки ее жизненного цикла), в зарубежных и отечественных исследованиях и нормативных материалах существенно различны. Зарубежные системы АСОИ изначально создавались в рыночной среде и разработчики этих систем стремились скрыть от потребителя действительную структуру средств обеспечения, предлагая покупателю лишь конечный продукт -программные средства с пользовательским методическим обеспечением и техническое обеспечение. В отечественной науке и практике применения средств вычислительной техники в АСОИ открыто назывались и анализировались все функционально специфические средства обеспечения, а состав и назначение таких средств изначально регламентировался нормативными документами. В научно-технической и учебной литературе, в соответствии с нормативными документами и отечественными стандартами, выделялись следующие средства обеспечения:
- математическое обеспечение - объединяет методы, модели и алгоритмы обработки информации;
- лингвистическое обеспечение - содержит терминологию, языки общения между пользователями и вычислительной техникой, языки программирования и обмена данными между техническими средствами системы;
- информационное обеспечение - включает базы данных (БД), СУБД и другие данные на электронных носителях, содержащие информацию, необходимую для функционирования системы;
- программное обеспечение - содержит
компьютерные программы, применяемые в системе, и программную документацию;
- техническое обеспечение - включает различные аппаратные средства (вычислительная техника, периферийные устройства, системное коммуникационное оборудование, линии связи, измерительные средства);
- методическое обеспечение - включает документы, отражающие взаимодействие пользователей с комплексом средств системы при её создании и дальнейшей эксплуатации;
- организационное обеспечение - представляет штатные расписания, должностные инструкции и другие документы, регламентирующие работу в организации, использующей систему [5].
Эффективность АСОИ в значительной мере зависит от совершенства математического обеспечения системы. В разработке средств математического обеспечения АСОИ изначально наметились две тенденции. В части разработок, главным образом в США, преобладает чисто прагматический подход, обеспечивающий создание специализированных средств, автоматизирующих рутинные процедуры проектирования и управления, оставляя решение трудно формализуемых задач специалисту в данной предметной области [6]. В большей части европейских исследований, и особенно в нашей стране, внимание сосредоточено на глубоком теоретическом анализе проблемы и поиске математического аппарата, обеспечивающего создание формализованных средств автоматизирования проектирования и управления.
Математическое обеспечение АСОИ является основным средством, определяющим состав и содержание лингвистического, информационного и программного обеспечения, а также - в конечном счете - эффективность CALS в науке, образовании и производстве. Предметно-ориентированная подготовка инженерных кадров в нашей стране позволяла создавать высокоэффективные средства математического обеспечения CALS c учетом особенностей и отраслевой специфики машиностроительного производства.
Эффективной системой моделирования для управления информационными и материальными ресурсами интегрированных структур, учитывая особенности математического обес-
печения CALS, может быть иерархическая система математического моделирования объектов на различных уровнях абстрагирования [7].
Математическое обеспечение автоматизированных систем обработки информации на основе этой системы представляет собой иерархическую систему, основными уровнями которой являются (рис.1):
- вербальный уровень моделирования MW;
- теоретико - множественный уровень моделирования MS;
- логический уровень моделирования ML;
- количественный уровень моделирования
Рис.1. Схема представления информации о моделях объекта на различных уровнях абстрагирования
Взаимосвязь моделей различного уровня обеспечивается формализованными отношениями [8]. Степень абстрагирования в представлении объекта моделирования при переходе с нижележащего уровня на вышележащий уровень повышается; при обратном переходе степень абстрагирования уменьшается, и представление объекта моделирования становится более детализированным. Переход к другому уровню описания осуществляется регламентированными способами с помощью межуровне-вых отношений ЯЖЗ, ЯЖЬ, ЯШЫ, ЯЗЬ, с указанием границ и условий перехода одних вели-
чин в другие. Такие переходы возможны и на одном и том же уровне абстрагирования (ЯЖ, Я8, ЯЬ, ЯН) при описании объекта с различной степенью детализации.
Переход от одного к другому уровню абстрагирования при описании объекта осуществляется регламентированными способами с помощью межуровневых отношений (рис.2), с указанием границ и условий перехода одних величин в другие. Переход от количественной величины агН к логической величине агЬ определяется межуровневым отношением ЯНЬ вида:
a.
где:
1, если aN = RN (Ф.N ),
i у г J\ (1)
0 - в противном случае.
ФП - величина или функция, определяющая предельные значения а1К ;
ЯН - количественное отношение. Обратный переход от агЬ определяется отношением ЯЬН вида:
Li N nN^ N ч
аг =1 ^ at = rN (фг )
(2)
Переход от количественной величины а1К к элементу а18 множества А определяется отношением вида:
s а е A, если atN = RN ф), (3)
а =] S (3)
I ai £ A - в противном случае,
а обратный переход отношением RSN вида:
aS е A ^ aN = RN Ф ) (4)
Переход от логической величины а1Ь к элементу аiS и обратно определяется отношениями RLS и RSL.
где: RSL, RLS - отношения переходов между теоретико-множественными и логическими величинами;
RSN, RNS - отношения переходов между теоретико-множественными и количественны-
ми величинами;
ЯНЬ, ЯЬН - отношения переходов между логическими и количественными величинами.
Математические модели иерархической системы моделирования на основе теории полихроматических множеств и графов инвариантны к смысловой интерпретации представляемых величин; конкретное смысловое содержание получаемых решений определяется информационным обеспечением системы моделирования.
Рис. 2. Схема взаимных переходов теоретико-множественных, логических и количественных величин
Это позволяет использовать унифицированные математические и программные средства для решения различных задач. На разных этапах конструкторской и технологической подготовки производства сложного изделия принимаемые решения различаются степенью полноты и точности используемых данных, что приводит к применению разных средств теории полихроматических множеств и графов.
Регламентация способов описания переходов одних величин в другие обеспечивает системную связность описаний вербальных, теоретико-множественных, логических и количественных свойств и отношений при моделировании объекта. Система моделирования обеспечивает возможность представления в одной математической модели разнородных объектов
L
при переходе к более абстрактным уровням описания, так как некоторые свойства и отно-
шения на более абстрактном уровне представления оказываются изоморфными.
Таблица 1
Оборудование (типоразмер станка) Схема установки Размер партий деталей пдет>п Наибольший диаметр (1дет<0 Длина заготовки 1дет<1 Допустимая точность обработки
Револьверный 1П365 а1 Консольная пэк 300 400 4
Карусельный 1531 а2 1 1100 1000 3
Токарный 1К62 а3 1 220 200 3
а3 На двух опорах 1 200 640 3
а3 1 200 930 3
а3 На двух опорах и люнете 1 150 640 3
а3 1 150 930 3
Токарный 163 а4 Консольная 1 340 300 3
а4 На двух опорах 1 340 1400 3
а4 1 340 2300 3
а4 На двух опорах и люнете 1 200 1400 3
а4 1 200 2300 3
Таблица 2
Схема установки Размер партии Наибольший диаметр d де. ^ Б Длина заготовки 1де. й 1 Допустимая точность обработки
консольная на двух опорах на двух опорах в люнете д и Дп л> и дП о «ч о о 2 о <м 2 о о 3 о 3 1100 0 О 2 0 о 3 0 о 4 0 6 0 СП 9 1000 14000 2300 - <м СП
Б2 Б3 Б4 Б5 Б6 Б7 Б9 Б10 П1 Б12 Б13 Б14 Б15 Б16 Б17 Б18 Б19 Б20 Б21 Б22
а1 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а2 ■ ■
а3 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а3 ■ ■ ■ ■ ■
а1 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а1 ■ ■ ■ ■ (а)
а3 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а4 ■ ■
а4 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а4 ■ ■ ■ ■ ■
а4 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
■
а1 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а2 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ (б)
а3 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
а4 ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■ ■
Булевы матрицы: (а) - реляционной модели; (б) - аддитивного ПАБ множества
Модели изделия и производительных систем, создаваемые на основе других методов моделирования, легко адаптируются в рассмат-
риваемой системе моделирования. Например, реляционную модель (табл.1.) можно преобразовать в аддитивное ПvS -множество (табл.
2(б)).
Для этого реляционная таблица вначале преобразуется в булеву матрицу (табл.2. (а)), строки которой соответствуют конъюнктивно связанным вариантам атрибутов сущностей. В булевой матрице (5) каждой сущности соответствует элемент а1 е А, а значение атрибута Р](а1) представлено логической переменной с1(]) вида (6).
1Ы1=[[ х Р (а)]
(5)
В этой матрице с1(|) =1 , если ЦеР(а1), и с1(|) =0 - в противном случае
^ 1) ■
|1, если элемент а, обладает свойством [0 - в противном случае.
(6)
Поэтому булева матрица (табл.2.,а) преобразуется в стандартную булеву матрицу (5) вида (табл.2.,б), а взаимосвязь персональных цветов в раскраске Р(а1) каждого элемента а1 е А описывается уравнением вида (7) дизъюнктивной нормальной формы (ДНФ).
Р(а1) = ЯЬ(РДа,),Р2(а,), ..., ^ (а,),...,(а,)) (7)
В настоящее время система высшего образования в Российской Федерации перестраивается в соответствии с Болонским процессом. В новой системе вместо инженеров по специальностям оборонных и других отраслей промышленности осуществляется подготовка бакалавров и магистров общетехнического профиля. После прихода на предприятие такие специалисты нуждаются в повышении квалификации по конкретному профилю работ. Это делает необходимым введение в состав средств обеспечения АСОИ дополнительного кадрового обеспечения. Подготовка специалистов такого профиля может осуществляться соответст-
вующим вузом совместно с предприятием-заказчиком.
Есть и другая сторона проблемы кадрового обеспечения СЛЬ8, особенно в оборонных отраслях промышленности нашей страны. При частой смене объектов производства, из-за постоянной необходимости обеспечения текущей конкурентоспособности изделий, имеющиеся знания и умения специалистов быстро устаревают. Это вызывает необходимость непрерывной подготовки и переподготовки кадров с целью повышения квалификации и уровня знаний, соответствующих новым требованиям рынка [9,10].
Одним из путей решения возникших проблем может служить:
- создание научно - образовательных структур, в которых возможно наиболее рационально осуществлять интеграцию и совместное использование интеллектуальных, информационных и материальных ресурсов для обеспечения кадрового и учебно-научного сопровождения оборонных и международных программ и проектов;
- отраслевой системы непрерывного образования как основы кадрового сопровождения успешной деятельности предприятий оборонно-промышленного комплекса.
Указанные проблемы кадрового обеспечения СЛЬ8-технологий делают актуальным развитие механизмов интеграции научной, образовательной и производственной деятельности, и создание интегрированных научно-образовательных структур. Такие структуры могут быть созданы на базе предприятий оборонно-промышленного комплекса и вузов, имеющих опыт выполнения научных и практических работ в области СЛЬ8-технологий. Основой для создания математического обеспечения таких систем может служить теория полихроматических множеств и графов в соответствии с положениями системы моделирования, рассмотренной в данной статье.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Пути развития научно-инновационного потенциала высших учебных заведений: Монография / Под редакцией Балашова В.В. // ГУУ. -М.: ЗАО «Издательство «Экономическое образование», 2007.
- 292 с.
2. Симонов В.Б., Олейник Е.Г. Компетенции и коммуникации как ведущие факторы обеспечения конкурентоспособности профессионального обра-
зования. Вестник университета (ГУУ). - 2010. - №13 - с.190-195
3. Теория менеджмента: учебник / под ред. Лялина А.М. // ГУУ. - СпБ.: Питер, 2010. - 464 с.
4. Хохлова О. С. Управление контролем знаний и автоматизация конструирования тестовых заданий. Вестник ГУУ - 2010. - №13 - с.196-201.
5. Норенков И.П. Основы автоматизированного проектирования. - М.:Изд. МГТУ им. Н. Э.Баумана,2002.-336 с.
6. Codd E. F. A relational model for large shared data banks /Comm.ACM, 13:6 (1970), p. 377-387
7. Павлов В.В Структурное моделирование в САЬ8 -технологиях.-М.: Наука, 2006.-307с.
8. Карпов А.С. Простомолотов А.С. Модели управления высшим учебным заведением с учетом стратегических приоритетов развития. Вестник ГУУ. - 2010. - №22
9. Соколов В.П., Алифанов О.М., Крымов В.В. Подготовка и переподготовка кадров для авиакосмической промышленности. / Российская энциклопедия CALS. Авиационно-космическое машиностроение./ Гл.ред. А.Г. Братухин. М.: ОАО «НИЦ АСК», 2008 г. с. 296-303.
10. Алифанов О.М. Определить стратегию развития. Журнал «Военно-промышленный курьер». №47(64), 8-14 декабря 2004 г.
УДК 681.3.06
О.В. Колосова, О.В. Леонова
УПРАВЛЕНИЕ ИЗМЕНЕНИЯМИ В ОРГАНИЗАЦИЯХ НА БАЗЕ ПРОЦЕССНОГО ПОДХОДА С УЧЕТОМ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ФАКТОРА
С точки зрения современной теории и практики управления организациями не достаточно проработанными остаются вопросы эффективного управления изменениями в организации. Актуальность активизации изменений как для малых и средних предприятий, так и для крупных промышленных предприятий обусловлена необходимостью соответствия современных российских организаций международным стандартам и их стремлением обеспечить достойный уровень конкурентоспособности на рынке. В российской практике, как правило «управление изменениями» не выделяется в обособленную подсистему управления, в результате чего отечественные организации, проводя изменения, руководствуются не научно - обоснованными подходами и рекомендациями, а используют метод «проб и ошибок», что вызывает дополнительные финансовые затраты. Отечественные организации в особой степени нуждаются в формировании системы управления изменениями, которая должна обеспечить
должное качество принятия решений, сократить время внедрения изменений и снизить их стоимость реализации. Значимость такой системы и необходимость разработки подходов к управлению изменениями усиливается в период кризиса и постризисного развития.
Как показывает проведенное исследование, процесс управления изменениями является разновидностью процесса разработки и принятия управленческих решений в отношении деятельности организации, при этом установлено, что наиболее перспективным в современных условиях функционирования и развития организации является интегрированный подход, позволяющий создать новую агрегированную модель системы управления изменениями.
Разработанная авторами статьи агрегированная модель системы управления изменениями (СУИ) в организации позволяет учитывать затраты по рабочим процессам, готовность сотрудников принять изменения и идентифицировать актуальные процессы изменений.
