CC BY
73
УДК 004.048
И.Ю. Квятковская, В.Ф. Шуршев, К.И. Квятковский
ИНТЕГРИРОВАННЫЕ МЕХАНИЗМЫ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ КРУПНОМАСШТАБНОЙ ТЕРРИТОРИАЛЬНО-РАСПРЕДЕЛЕННОЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
Рассматриваются перспективы создания информационного пространства коллективного пользования для субъектов регионального кластера, вовлеченных в поддержку основного бизнес-процесса. Разработана информационная модель кластера с использованием трех доменов. Предложены механизмы сопровождения процессов аккумуляции знаний жизненного цикла регионального кластера. Дана оценка адекватности информационной модели современным объектноориентированным моделям знаний.
Кластер, домен, семантическая модель, информационный объект
I.J. Kvyatkovskaya, V.F. Shurshev. K.I. Kvyatkovskiy
THE INTEGRATED MECHANISMS OF INFORMATION SUPPORT OF DECISIONMAKING OF THE LARGE-SCALE TERRITORIALLY-DISTRIBUTED
ECONOMIC SYSTEM
Prospects of creation of information field of collective using for subjects of regional claster, involved in support of the basic business process are considered. The information model of claster with use of three domains is developed. Mechanisms of support of processes of accumulation of knowledge along life cycle of regional claster are offered. The estimation of adequacy of information model is given modern object-oriented models of knowledge.
Claster, the domain, semantic model, information object
В настоящее время широко используется кластерный подход к сегментированию региональной экономики в целях достижения глобальной цели - получения максимальной прибыли, способствующей развитию региона в целом. Формирование и развитие кластеров как общероссийских, так и региональных, отвечает как макропотребностям общенациональной экономики, так и микропотребностям предпринимательских кругов. Создание кластеров необходимо для организации взаимодействия в обслуживании одного или нескольких бизнес-процессов (БП), объединенных горизонтальной иерархией внутренних и зависимых между собой функциональных действий.
Для управления кластером характерна дивизиональная структура [1], обеспечивающая наибольшую демократизацию управления, отличающаяся от жесткого управления в структурах, подобных кластерам: холдингам, корпорациям и т.п. Она основана на соответствии крупных самостоятельных производственно - хозяйственных подразделений отдельным уровням управления, и передаче этим уровням ответственности за получение прибыли. Недостатком такой структуры является дублирование функций, выполняемых каждым подразделением. Формирование кластера происходит на базе одного или нескольких крупных предприятий одной отрасли, конкурирующих на глобальном рынке, вокруг которых кооперируются предприятия сферы услуг, поставщиков сырья, финансовые институты и организации, научно-исследовательские
организации, учебные заведения, администрации регионов, профессиональные и общественные организации. Важнейшую роль в кластерах играют сетевые институты, организующие взаимодействие субъектов кластера между собой, способствующие формальному и неформальному обмену знаниями, сотрудничеству между организациями с взаимодополняющими активами и профессиональными навыками. Укрепление связей внутри кластера с использованием современных логистических и информационных технологий способствует появлению новых способов производства продукции или услуг, основанных на взаимодополняющих навыках по поддержке основного и сопутствующих бизнес-процессов. Стратегия развития кластера связана с созданием условий для его функционирования, одним из которых является создание мощной инфраструктуры, как производственной, так и инфокоммуникационной. Конкурентоспособность кластера достигается синергетическим эффектом от внедрения унифицированного подхода в сфере качества, логистики, инжиниринга, информационных технологий.
Однако сегодня недостаточно исследований по созданию информационно-управляющих систем для кластера, процесс информатизации которого сводится к технологическому обеспечению единого информационного окна, поддерживающего логистическую координацию основного бизнес-процесса. Наличие
слабоструктурированных связей экономического характера, увеличение сложности и новизны задач управления в условиях недостаточности информации, стохастичность воздействия окружающей среды увеличивают фактор неопределенности в принятии управленческих решений.
Целью данной статьи является разработка интегрированных механизмов информационной поддержки процессов принятия решений, способствующих повышению эффективности функционирования крупномасштабной территориально-распределенной экономической системы.
Системный анализ объекта исследования позволяет охарактеризовать его как класс объектов управления со следующими признаками:
1. Наличие большого количества взаимосвязанных элементов, взаимодействующих между собой. Если для системы элементом является простейшей неделимая ее часть, то для кластера может существовать множество вариантов декомпозиции по определенному признаку.
2. Сложность выполняемой функции для достижения цели функционирования, основанной на достижении группы промежуточных целей. Наличие двух типов целей, первая из которых связана с повышением эффективности сквозного бизнес-процесса, вторая - с повышением эффективности работы кластера, как целостной системы элементов.
3 Наличие множества целевых задач, построенных на единой инвариантной модели предметной области (ПрО). К подобным задачам могут относиться задачи тактического, стратегического и суперстратегического управления регионального кластера (РК).
4. Наличие дивизиональной структуры управления, качество которого во многом зависит от степени централизации, изменяемой в зависимости от сложности, вида, объема решаемых задач. Для кластера не характерна иерархичность в управлении.
5. Наличие большого числа информационных потоков, обрабатываемых гетерогенными информационными системами, в большинстве своем не взаимодействующими между собой, позволяющими получать и обрабатывать информацию как от внешней среды, так и от элементов кластера, на основании которой можно выработать управляющее решение. При обслуживании сквозного БП наблюдается увеличение мощности информационных потоков, проявляющееся при обмене данными с вышестоящими органами, когда происходит передача сводных отчетов, которые формируются низовым органом на основании первичной информации.
6. Функционирование под воздействием большого числа случайных факторов, взаимодействие с внешней средой, в процессе которого могут происходить отклонения от
нормального режима работы вследствие возмущающих факторов, возникающих как внутри системы, так и за ее пределами. Подобная ситуация не выводит из строя систему целиком, но существенно снижает эффективность ее функционирования. Для РК характерно включение внешней среды в систему.
7. Наличие топологически сложной организационной структуры, возможность деления на подсистемы. Для кластера деление на подсистемы может являться условным -например, в агропромышленном кластере можно выделить производителей овощей, мясомолочной продукции, рыбы и т.д., в транспортном - грузоотправителей, грузополучателей, перевозчиков и т.д. Главное требование - чтобы цели функционирования подсистем не противоречили главной цели функционирования кластера - системы. Особенностями РК является несколько способов структуризации.
8. Изменение состава кластера в процессе его функционирования.
Жизненный цикл РК включает следующие этапы [2]: 1) формирования, на котором происходит вовлечение участников в состав кластера. Формирование происходит централизованно, сверху вниз; 2) становления, на котором определяются
производственные циклы, идентифицируются совместные бизнес-процессы, ресурсы, мощности, взаимосвязи. Предполагает централизованное управление сверху; 3) стабильного функционирования, на котором достигается договорной компромисс среди участников. Формирование согласованной стратегии развития кластера на базе объектных стратегий; 4) развитого функционирования, связанного с созданием внутренней среды. Характеризуется формированием формальных и неформальных норм, правил, традиций, регламентирующих поведение и взаимоотношение участников кластера.
Современные способы управления предприятиями широко используют в
организационных процессах информационные системы, обеспечивающие либо
информационное взаимодействие между структурными подразделениями, либо
сопровождающие бизнес-процессы предприятия. Одним из модулей подобных систем является модуль поддержки принятия решения, позволяющий оценить результативность деятельности организации под различными углами зрения. Использование подобных систем в типовом варианте для интеграции деятельности субъектов кластера и построения механизмов принятия решения вызывает ряд проблем:
1) семантическая неопределенность, возникающая вследствие отсутствия системы соглашений о ПрО, обеспечивающей одинаковое понимание всеми субъектами кластера применяемых для решения задач управления терминов, их спецификаций, атрибутов и отношений между ними;
2) гетерогенность информационной среды, вызванная тем, что в кластеры объединены предприятия как основной производственной отрасли, так и сопутствующих отраслей, имеющие различные предпочтения в выборе прикладного программного обеспечения и тезаурусе описания бизнес-процессов, что порождает и затрудняет создание единого информационного пространства, поддерживающего деятельность кластера;
3) географическая распределенность субъектов кластера, для которых необходимо обеспечение логистического обслуживания технологических цепочек производства товаров и услуг с учетом их территориальных признаков и особенностей, пространственных характеристик;
4) отсутствие количественных критериев, не позволяющих оценить в комплексе результативность деятельности кластера по таким показателям, как административная, информационная, научная и технологическая инфраструктура; отсутствие единого подхода к формированию комплексного показателя оценки деятельности кластера;
5) несовершенство организационно-правовой формы деятельности субъектов кластера, отсутствие иерархической соподчиненности, и, как следствие, построение принципов управления кластером на основе механизмов кооперативного принятия решений.
В совокупности перечисленные проблемы делают кластер одним из сложнейших объектов информатизации. Выходом из создавшегося положения является создание единого информационного пространства регионального кластера, построенного на следующих принципах:
Принцип системной интеграции, позволяющий оценить кластер как единый комплекс взаимосвязанных компонентов, представляющий собой подсистему макросистемы более высокого порядка, взаимодействующий с внешней средой под действием объективных экономических законов. Следствием данного принципа является необходимость интеграции информационных систем (ИС), имеющая программнотехнический, функциональный и информационные аспекты.
Когнитивный принцип приобретения, создания, аккумуляции и хранения знаний о процессах жизненного цикла кластера, включающий семантический принцип консолидации знаний о предметной области, связанной с деятельностью кластера, выраженной как на естественном, так и на искусственном языке, использующий онтологический подход.
Пространственный принцип в решении задачах управления составляющими кластера, реализуемый геоинформационными системами.
Принцип консолидации решений в различных задачах управления кластером, основанный на кооперативном и процессном подходе к принятию решения. Разрабатываемый формальный аппарат, используемый для концептуализации ПрО, должен быть использован для решения любых задач управления. Показателем эффективности работы кластера должен стать обобщенный показатель, учитывающий степень приспособленности кластера к выполнению поставленных перед ними задач.
Принцип масштабирования информации, сохраняющий мощности
информационных потоков при обмене информации внутри кластера как между горизонтально, так и вертикально ориентированными уровнями, одновременно сохраняющий объем информационных баз и мощностей вычислительных средств различных уровней системы.
Концепция создания информационной системы управления региональным кластером с учетом жизненного цикла должна включать этапы, сопровождаемые эволюцией экономического, информационного и когнитивного уровней (рис. 1):
Этап 1. Инвентаризация существующих знаний о бизнес-системах и сквозных БП кластера. Назначение главного сквозного бизнес-процесса, обслуживание которого потребовало создание кластера. Аудит существующих БП, ИС и информационных ресурсов (ИР), принадлежащих участникам, типовых регламентов взаимодействия, измерения направления и интенсивности информационных потоков.
Этап 2. Создание базы знаний об объектах, процессах и средах РК с использованием онтологического и пространственного принципов. Создание моделей данных о бизнес-процессах РК, его участниках, бизнес-системах. Онтологический инжиниринг позволит построить всевозможные таксономии, включая таксономии участников и контрагентов, создать унифицированные классификаторы и справочники, отвечающие классификационным требованиям в этой задаче. Семантические модели позволят точнее интерпретировать смысл терминов, присутствующих в поисковых запросах, сокращая возможную неполноту ответа на него. Принцип обработки данных обеспечит семантическую интероперабельность информационных ресурсов, необходимую для выполнения последующих этапов. Обязательным условием поддержки атрибутивной онтологии является внедрение пространственных принципов обработки данных на базе геоинформационных систем.
Этап 3. Формирование единого семантически операбельного информационного пространства РК. Создание информационного пространства коллективного пользования, для которого на остальных этапах происходит наращивание его функциональности, расширение набора интерактивных сервисов и их возможностей, масштабирование транзакционности процесса обработки информации.
Рис. 1. Жизненный цикл РК
Этап 4. Организация информационного взаимодействия между субъектами кластера: 1) интеграция участников в рамках типовых схем организации БП;
2) интеграция участников для достижения конкурентоспособности кластера.
Этап необходим для информационной поддержки основной технологической цепочки выпуска продукции. На этапах формирования и становления кластера информационная поддержка горизонтального взаимодействия участников технологического процесса сопровождает типовые технологические схемы, логистические цепочки. Для развитого, стабильно функционирующего кластера, информационная поддержка необходима для объединения интересов участников для достижения глобальной цели.
Этап 5. Создание систем мониторинга сквозных бизнес-процессов, мониторинга качества работы бизнес-систем. Унификация показателей и формирование количественной и качественной оценки эффективности технологического процесса, реализуемого в зоне кластера, на основе данных, полученных путем мониторинга систем горизонтального и вертикального взаимодействия. При создании систем мониторинга актуальны не только индикаторы состояния составляющих этого процесса - жесткие факторы, но и мнение конечного потребителя, общества, получаемое путем социологического опроса, - т.н. мягкие факторы.
Этап 6. Формирование организационно- технической иерархии для мониторинга деятельности кластера в целом. Построение оптимальной структуры управления, использующей ситуационные принципы. Ситуационное управление позволит определить уровни дерева, определяющие соподчиненность нижестоящих уровней.
Этап 7. Формирование стратегии управления кластером с использованием средств программно-алгоритмической поддержки. Появление унифицированных индикаторов, алгоритмов, методов и процедур, позволяющих выполнять поддержку формирования управленческих решений как для отдельных бизнес-систем, так и для всего кластера в целом.
Этап 8. Создание корпоративного знания о РК на базе метаонтологии. Формирование т.н. институциональной среды РК, включающее создание электронных архивов, электронных хранилищ документов, электронных коллекций. Метаонтология
должна быть ядром системы знаний, основанной на хранении базовых структур, используемых при автоматическом анализе и индексации текстов документов. Ориентация метаонтологии на предметно-ориентированную лексику позволит эффективно применять семантически-ориентированные методы поиска информации.
К основным субъектам, функционирующим в едином информационном
пространстве, отнесены, наряду с хозяйствующими субъектами, организации
политической, финансовой, социальной инфраструктуры. К ним также относятся организации, обслуживающие информационную инфраструктуру кластера, а также обеспечивающие его связь с внешней средой: провайдеров, операторов связи,
логистические центры и т.п. Одной из форм, способствующих объединению этих предприятий в единую хозяйствующую систему, является сетевая организация или виртуальный кластер - информационная модель реального кластера, содержащая информацию обо всех его составляющих и связей между ними, необходимую для организации бизнес-процессов внутри кластера [3, 4].
Виртуальный кластер содержит три уровня - домена: физический,
информационный, когнитивный. Особенностью представления доменной модели виртуального кластера является циклический процесс обмена информацией и знаниями между доменами для формирования управленческих решений.
В физическом домене реально существуют и функционируют реальные физические объекты, продуктом жизнедеятельности которых являются материальные, финансовые и энергетические потоки, формализуемые путем представления в виде бизнес-процессов. В зоне физического домена определены субъекты, имеющие отношения к процедурам формирования управленческих решений: лицо принимающее решение (ЛИР), владельцы проблемы, инженеры по знаниям (когнитологи), эксперты в отдельных ПрО. Практика показывает, что в процессе принятия решений их функции могут объединяться: ЛПР может являться одновременно владельцем проблемы; ЛПР, выступая одновременно как эксперт, становится менеджером-экспертом.
В информационном домене действуют информационные аналоги объектов и процессов, существующие в информационных ресурсах, системах, хранилищах данных в виде структурированных данных или сообщений, - информационные объекты (ИО). Их характеризуют свойства-характеристики и свойства-связи: первые описывают объект, принимая в качестве значений данные определенных типов, вторые ассоциируют объекты друг с другом, принимая в качестве своих значений сами объекты. Свойства ИО представимы в структурированном и неструктурированном виде, для них характерны глобальные и локальные ограничения.
В когнитивном домене происходит анализ, мониторинг и систематизация знаний, аккумулирующихся в информационном домене с целью выработки управленческого решения для передачи его в физический домен. Источниками информации для него являются агрегированные данные и сообщения, передаваемые из информационного домена, и когнитивные знания о процессах, явлениях и способах управления из физического домена.
Предлагается механизм хранения знаний, сочетающий онтологии, продукционные правила и фреймовые структуры, использующий предложения профессора А.А. Большаковым по синтезу интеллектуальных организационно-технических систем [5]. В когнитивном домене аккумулируется информация о следующих основных категориях знаний: 0 - знания о совокупности объектов кластера (ПрО), характере их поведения в процессе управления и смене состояний; х - знания о процедурах принятия управленческих решений как совокупности формализованных методов и эвристик; Ф -знания о целях управления, целевых функциях и критериях. В общем виде структура знаний о РК представляет собой фрейм F = (0, х, Ф) с тремя субфреймами, при этом знания о ПрО представляются с помощью семантических или фреймовых моделей представления знаний, широко используемых в последнее время, так как наиболее
адекватно отражают реальный мыслительный процесс человека. Знания относительно процедур принятия решений представимы в виде продукционных моделей или присоединенных процедур фреймов.
В общем виде субфреймы когнитивного домена содержат следующую информацию: знания о совокупности объектов кластера 0 = {ОМап, OPR, FrT}; знания о процедурах принятия управленческих решений х = {ОРгос, Ог, FrK, FrProd}; знания о целях управления, целевых функциях и критериях Ф = (О^, FrStr}.
Структуру фреймовых моделей [6] образуют: FrT - фрейм технологии, необходимый для описания процедурных знаний о протекании процессов в РК, включающий описание ролей (обязанностей и регламентов) и сценариев (поведения объекта) (например, для транспортного кластера - знания о технологических режимах грузоперевалки, механизмах оценки качества, алгоритмах прохождения таможенного досмотра и т.п.); FrK - фрейм конфликтности, описывающий ситуации отклонения от нормальных режимов: причины, приводящие к их появлению, способы обнаружения нетипичных ситуаций и способы их локализации; FrProd - фрейм продукции, описывающий причинно-следственные связи, необходимые для достижения конечного результата - цели управления; FrStr - фрейм структуры, описывающий структуру тех понятий и показателей, которыми описывается данный процесс в объекте управления и конечный результат воздействия на него самой системой.
Структуру онтологий образуют [7]: Омш - метаонтология кластера, инвариантная относительно составляющих ПрО, синхронизирующая общую структуру понятий когнитивного домена: объект, показатель, свойство и др. (интенсиональный аспект); От - совокупность предметных онтологий, определяющих понятия, характерные для одной ПрО: типы отношений, декларативные и процедурные интерпретации понятий и отношений; Ог - онтологии задач, определяющие процедуры, имеющие структуру, подобную структуре понятий в предметной онтологии (в т. ч. декомпозиция задач на подзадачи при помощи декларативных интерпретаций); ОРгос - онтология методов решения задач, слотами которой могут быть фрагменты базы знаний, выражающие любым формальным способом порядок переноса и агрегирования информации, структурированное представление входной информации, тип входных данных, множество алгоритмов, процедур, способов анализа, агрегирования, категоризации индикаторов, расчета интегрального показателя. Концепты или понятия ПрО формируются из информационного или физического домена и представляют собой набор однородных групп, будь то ИО или их характеристики, а также события, факты, явления. Концепты могут использоваться в уникальном виде, либо являться классами, абстрагирующимися от конкретных объектов.
Для каждого из трех доменов характерны следующие свойства (таблица):
Виртуальный кластер
Объекты Процессы
Физический домен Реальный объект, функционирующий в материальном пространстве Материальные, финансовые, энергетические потоки между участниками кластера
Информационный домен Информационный объект, имеющий свойства-связи или свойства-характеристики Информационные системы, реализующие модели бизнес-процессов
Когнитивный домен Знания об объектах и их свойствах в форме предметных онтологий Знания о процессах в виде фреймов и продукций
Знания о прямых и обратных задачах принятия решения Знания о методах решения прямых и обратных задач
Предложенная концепция информационной модели РК не противоречит структуре объектно-ориентированной модели знаний, имеющей широкое применение в проектировании корпоративных информационных систем. Для оценки адекватности модели виртуального кластера со стандартом модели MDA консорциума OMG [8] сравним концептуальные уровни типовой модели и информационной модели виртуального кластера (рис. 2):
Уровень 4L-M0 - данные об объектах моделируемой ПрО, образующие универсум объектный классификатор: данный уровень отождествляется с универсумом, содержащим полный перечень сведений об объектах, процессах, средах физического домена, в котором объединяются данные об объектах, принадлежащих отраслевым группам кластера, либо объединенных единым БП.
Уровень 4^^1 - модели, следующие описанию объектов ПрО на уровня 4^^, соответствующие определенной точке зрения на ПрО: информационная модель РК содержит на данном уровне модели объектов и процессов п предметных областей, составленные т экспертами по знаниям. Область представления - информационные системы, информационные ресурсы, базы данных, базы знаний.
Уровень 4L-M2 - метамодели, определяющие способы описания моделей уровня 4L-M1: метамодели объектов в виде информационного и когнитивного доменов: данному уровню соответствует метамодель информационного домена, описывающая структуру информационной среды и способы интеграции информационных систем, и метамодель когнитивного домена - интегрированные знания экспертов различных ПрО.
Уровень 4L-M3 - метаметамодель, не зависящая от области интересов,
определяющая способы построения метамоделей уровня 4L-M2: в нашем случае это уровень, на котором построена модель управления информационным и когнитивным доменами, использующая метаонтологию кластера, являющуюся ядром системы знаний, фиксирующую базовые структуры, используемые при автоматическом анализе и индексации текстов документов.
•Множества моделей ПрО^'йнформациЪнных объектов
Уровень
4Ь-М3
Уровень
4І--М2
Рис. 2. Структура информационной модели виртуального кластера, выполненная в соответствии со стандартом МйА
Расширением данной модели может быть класс специальных моделей знаний объединяющий модели, отражающие особенности представления знаний и решения задач в отдельных, относительно узких ПрО.
В заключение предлагаются следующие выводы.
Системный анализ объекта информатизации - регионального кластера - обозначил проблемы и барьеры, возникающие при создании комплексных средств программноалгоритмической поддержки основного бизнес-процесса.
В целях их устранения предложена информационная модель, выражающая объект регионального экономического пространства в форме трехуровневой доменной модели. Проведена оценка адекватности информационной модели типовой объектноориентированной модели знаний.
Детализовано представление когнитивного домена информационной модели, управляющего знаниями об основном бизнес-процессе кластера, повышающего эффективность горизонтального и вертикального взаимодействия субъектов информационного пространства РК.
Полученные результаты могут быть применены для проектирования информационных моделей сетевых организаций, обеспечивающих предоставление электронных услуг.
ЛИТЕРАТУРА
1. Математические модели организаций : учеб. пособие / А. А. Воронин,
М.В. Губко, С.П. Мишин, Д. А. Новиков. М.: ЛЕНАНД, 2008. 360 с.
2. Клейнер Г.Б. Синтез стратегии кластера на основе системно-интеграционной теории / Г.Б. Клейнер, Р.М. Качалов, Н.Б. Нагрудная // Отраслевые рынки. 2008. №5-6(18) (Сентябрь-Декабрь).
3. Квятковская И.Ю. Концептуальная информационная модель регионального кластера / И.Ю. Квятковская // Вестник АГТУ. Сер. Управление, вычислительная техника и информатика. 2009. № 1. С. 55-59.
4. Рикарда, Б. Б. Строение организационного знания на виртуальных предприятиях / Рикарда Б. Боукен // Проблемы теории и практики управления. 2004. № 6. С. 80.
5. Большаков, А.А. Синтез интеллектуальных организационно-технических систем управления / А. А. Большаков // Вестник ТГТУ. 2004. Т.10. № 4а. С. 954-959.
6. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. 268 с.
7. Квятковская, И.Ю. Использование онтологий для создания баз общих знаний при классификации информации о предметной области / И.Ю. Квятковская // Вестник АГТУ. 2007. № 4(39) (июль-август). С. 225-227.
8. Башмаков, А.И. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие / А.И. Башмаков, И. А. Башмаков. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. 304 с.
Квятковская Ирина Юрьевна -
доктор технических наук, директор института информационных технологий и коммуникаций Астраханского государственного технического университета
Шуршев Валерий Федорович -
доктор технических наук, профессор кафедры «Информационные системы» Астраханского государственного технического университета
Квятковский Кирилл Игоревич -
аспирант кафедры «Информационные системы» Астраханского государственного технического университета
Статья поступила в редакцию 04.10.10, принята к опубликованию 19.10.10
