CC BY
91
Россошанская О.В. Качественная основа количественного аспекта компетентностной методологии в управлении проектами / О.В. Россошанская // Управління проектами та розвиток виробництва: Зб.наук.пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2009. - № 1(29). - С. 75-81._______________________________________________________________
УДК 005.8:005.22:005.336.2 О.В. Россошанская КАЧЕСТВЕННАЯ ОСНОВА КОЛИЧЕСТВЕННОГО АСПЕКТА КОМПЕТЕНТНОСТНОЙ МЕТОДОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ ПРОЕКТАМИ
Доказана целесообразность применения теории нечетких множеств в качестве единого подхода для разработки математических моделей управления проектами на всех этапах его жизненного цикла. Табл. 2, ист. 15.
Ключевые слова: компетентность, математический аппарат, теория нечетких множеств, проектная деятельность.
О.В. Россошанська
ЯКІСНА ОСНОВА КІЛЬКІСНОГО АСПЕКТУ КОМПЕТЕНТНІСНОЇ МЕТОДОЛОГІЇ В УПРАВЛІННІ ПРОЕКТАМИ
Доведено доцільність застосування теорії нечітких множин в якості єдиного підходу для розробки математичних моделей управління проектами на всіх етапах його життєвого циклу
O.V. Rossoshanskaya
THE QUALITY BASE FOR QUANTITATIVE ASPECT OF THE COMPETENCE METHODOLOGY IN PROJECT MANAGEMENT
Expediency to use the fuzzy sets theory as common approach to creating the project management mathematical models in the course of its life circle is proved.
Постановка проблемы в общем виде. Известны высказывания И. Канта и К. Маркса о том, что любая отрасль знания может тем с большим основанием именоваться наукой, чем в большей степени в ней используется математика. К одной из характерных особенностей современного этапа развития методологии управления проектами можно отнести расширение спектра математических методов и подходов, которые используется на всех этапах жизненного цикла проекта. Вера в мощь математики приводит к тому, что ее пытаются внедрить туда, где без нее вполне можно обойтись.
Современная структура научного знания не мыслима без математики. Условно ее можно представить в виде четырех областей [1]. Центральную область составляют фундаментальные знания (науки), которые дают понимание сущности окружающего нас мира. Ее окружают знания философии, практических наук и математики. Роль философии - формирование системы взглядов на мир. Практические науки обеспечивают прикладную деятельность. Поэтому их также называют деятельностными или технологическими науками. А математика
призвана заниматься построением формальных моделей явлений и процессов, изучаемых всеми остальными науками. Однако, известно, что неадекватное, инерционное применение той или иной модели, математического метода является источником ошибок и приводит к получению заведомо неверного результата. Это наблюдается и в управлении проектами. При этом специалист, который неадекватно применил метод, искренне верит, что он уточнил или углубил знания в конкретной области управления проектами.
Анализ последних достижений. В работе [2] описаны основные источники ошибок, связанные с применением математического аппарата. Причины возникновения ошибок кроются в сущности математического подхода и не связанны с конкретной предметной областью знаний, для которой он используется. Это в первую очередь ошибки обусловленные выбором модели и (или) выбором метода исследования (решения) [2, с. 205-216]. Кроме того, выделяют ошибки, причинами которых являются ошибки исходных данных и ошибки чисто математического характера. Однако, основной источник ошибок кроется на мировоззренческом уровне и связан с несформированностью специфических математических подходов, которые позволили б наиболее полно и с достаточной точностью описывать интересующий круг явлений, выводить следствия и использовать полученные результаты для практической деятельности. Этот пробел за частую, заменяется локальным использованием «модных» математических методов и результатов без достаточного обоснования и проверке их применимости. В управлении проектами косвенным подтверждением этому может служить учебное пособие «Математические основы управления проектами» [3] и содержание статей, которые представлены в профессиональных журналах «Управление проектами и программами» (например [4]) и «Управління проектами та розвиток виробництва» (например [5]).
Сформировать единый, специфический математический подход на методологическом уровне, а вмести с ним и формальный аппарат, возможно только выделив особенности того вида деятельности для которого он будет разрабатываться. В области управления проектами для этого необходимо определить те основные отличия, которые характеризуют современную проектную деятельность от той, которой она была еще 10-15 лет тому назад. Т.е. необходимо рассмотреть качественную сторону деятельности. В работах [6, 7] показано, что в современных условиях глобализации и экономики знаний наиболее приемлемым в управлении проектами можно считать компетентностный подход. Поэтому целью данной статьи является выявление отличительных особенностей современного компетентностного подхода к управлению проектами, которые могут стать количественной основой разработки специфического математического подхода.
Изложение результатов исследования. Классический качественный подход направлен на выявление совокупности признаков, свойств, особенностей изучаемого явления, процесса, определяющих его своеобразие и принадлежность самому себе, а также принадлежность к классу однотипных с ним явлений, процессов. А количественный - на выявление характеристик различных явлений, процессов по степени развития или интенсивности присущих им свойств, выражаемых в величинах и числах [1]. Применительно к поставленной задачи исследования выявленная совокупность, которая отражает особенности компетентного управления проектами, должна помочь определить специфический математический подход и формальный аппарат его реализации.
Проектная деятельность базируется на планировании, мониторинге и контроле отдельных работ и пакетов работ. Компетентностный подход
рассматривает планируемые работы и пакеты работ как ситуации, которые невозможно в точности предвидеть [6]. Поэтому в управлении проектами возникает задача умения анализировать такие ситуации. Их необходимо рассчитывать в условиях нечетко заданных параметров и неточной и неполной информации о технологии реализации планируемых работ. Последнее часто связано с инновационной компонентой создаваемого продукта проекта и (или) результатов его эксплуатации [8]. Сегодня использование традиционных детерминированных методов планирования вносит определенность в те ситуации, где ее фактически не существует. Это приводит к тому, что при реализации проекта возникают несоответствия фактически складывающихся ситуаций с запланированными ситуациями. И как результат, необходимость постоянного варьирования текущими параметрами проекта для того, чтобы максимально удовлетворить параметрам проекта при его завершении, а также получить приемлемый продукт проекта.
У заказчика и будущего потребителя значительная часть информации о продукте проекта существует в форме образов, представлений, пожеланий [9]. Это является основным источником невозможности четкого задания параметров продукта проекта и результатов его использования на стадии проектирования. Поэтому в большинстве проектов, особенно сложных, длительных и с высокой степенью инновационности, такие характеристики как точность и практический смысл становятся почти взаимно исключающими. И как следствие, стремление к точному планированию не имеет требуемой практической потребности и обоснованности. К такому выводу с других позиций уже приходили другие исследователи [10].
Сегодня в управлении проектами складывается парадоксальная ситуация. Существует требование, согласно которого цель проекта, цели промежуточных этапов, пакетов работ и т.д. должны быть точно и четко прописаны [11]. В реальных условиях их точно сделать невозможно. Поэтому, естественно, возникающие отклонения и принимаемые на их основании проектные управленческие решения требуют длительного итерационного процесса согласования решения. Это касается управленческих решений всех уровней, начиная от операциональных и завершая стратегическими. На практике выход с такой ситуации чаще всего находится в бессознательном (а иногда в сознательном) игнорировании наличия неопределенности. Принятие решения проводится как в условиях полной определенности. Иногда, по мнению руководителя проекта, выбирается наиболее существенный вид неопределенности. Его пытаются количественно учесть при просчете различных вариантов управленческих решений. В идеале, необходимо провести дополнительные исследования состояния проекта с целью получения дополнительной информации. Но это автоматически повышает затраты на мониторинг, увеличивает время подготовки и принятия решений по управлению проектами. Проблема представления неопределенности в проекте, является сегодня одной из ключевых, но в тоже время наименее изученной.
В описанных выше ситуациях по сути рассматривалось два подхода. Первый традиционный. Его можно определить как квалификационный [6]. А второй компетентностный. Поэтому целесообразно отличительные особенности компетентностного подхода выявить путем сравнения отдельных элементов деятельности этих двух подходов. В таблице 1 приведены основные показатели элементов деятельности, которые дают на методологическом уровне достаточно полную картину отличия.
Выделенные особенности компетентностного подхода можно рассмотреть как качественную основу количественного аспекта управления проектами. Как
видно в качестве единого специфического математического подхода целесообразно выбрать аппарат теории нечетких множеств. Сегодня основные приложения данного подхода находятся в таких областях как искусственный интеллект, лингвистика, поиск информации, процессы принятия решений, психология, право, экономика [12, с.19-20]. Если сравнить приведенный перечень, то он сильно коррелируется с теми областями знаний, которые определяют компетентность современного специалиста по управлению проектами [11]. Это повышает вероятность того, что можно будет на единой математической основе описать круг явлений и процессов, которые связанны с управлением проектами на всех этапах его жизненного цикла.
Таблица 1
Сравнительный анализ элементов деятельности квалификационного и компетентностного подходов в управлении проектами
№ п/п Элементы деятельности Квалификационный подход Компетентностный подход
1 Точность моделей деятельности высокая Низкая по причине: -неверно проведенной декомпозиции работ; -излишней идеализации сложной деятельности; -разрыва существенных связей; -существенной нелинейностью; -трудностью формализации; -наличием субъективных критериев.
2 Модели деятельности детермини- рованные; вероятност- ные ситуационные в условиях неопределенности
3 Метод получения значительной части исходной информации прямой замер статистические данные представления и пожелания экспертов (нечеткость представления экспертов)
4 Параметры деятельности и ситуации, в которой реализуется деятельность четко заданны (известны и фиксированы) случайные величины с известными законами распределения неопределенны (хотя могут быть и неслучайными), и сильно влияют на результат деятельности; нечетко заданы
5 Элементы мышления специалиста числа, объект (четкое мышление) нечеткое множество, класс объектов (нечеткое мышление)
6 Принятие решений о деятельности единичный акт в начале деятельности на основе определенных сведений в виде программы на весь период деятельности непрерывный акт на протяжении всей деятельности на основе адаптивного и рекуррентного оценивания для устранения априорной параметрической неопределенности с использованием принципов управления с обратной связью
7 Степень точности решения заложена моделью согласуется с требованиями задачи и точностью имеющихся данных
S Четкость в процессе принятия решения высокая Низкая по причине: -многоуровневая иерархия с наличием четких (точных) целей и координирующих решений на каждом уровне; -длительный итерактивный харктер
согласования решений
9 Необходи-мость получения четкого оптимального решения в любой момент времени предусматривает не предусматривает
10 Точность оперативной информации высокая Низкая по причине: -большая погрешность замера (датчики, эксперты); -невысокая надежность; -отказ коммуникационных каналов; -запаздывание при передаче по уровням управления; -неточность начальных и граничных условий.
11 Примени-мость понятий «точность» и «практический смысл» возможность дать точные, и в то же время имеющие практическое значение, суждения о деятельности взаимоисключающие понятия
12 Переход от «преналеж-ности » к «непренадле-жности » скачкообразный (да, нет) не скачкообразный, непрерывный
13 Наличие моделей деятельности руководителя проекта и команды четкие, бесконтекстные алгоритмы деятельности координация на естественном опыте приводит к трудности представления знаний команды в виде алгоритмов
14 Поведение команды, которая сталкивается с неопределенностью игнорирует сознательно или бессознательно существование неопределенности, может выбирать одну по ее мнению наиболее существенную неопределенность и находит для нее наилучшее решение, может провести дополнительный мониторинг Признает ненадежность исходной информации от команды, недоопределенность понятий, неуверенность команд в своих решениях, нечеткость (неодначначность) естественного языка (лингвистическая неопределенность), нечеткость посылок при принятии решения, неопределенность как результат агрегации правил и моделей от разных источников знаний и уровней управления
Описание элементов математических аппаратов, которые наиболее полно подходят к выделенным качественным особенностям рассмотренных подходов, позволяет подтвердить правильность выбора теории нечетких множеств в качестве единого специфического математического подхода компетентностной методологии управления проектами (табл.2).
Таблица 2
Сравнительный анализ элементов математического аппарата квалификационного и
компетентностного подходов
№ п/п Элементы математического аппарата Квалификационный подход Компетентностный подход
1 Базовый математический аппарат аппарат теории вероятности аппарат теории нечетких множеств
2 Базовые понятия вероятность (вероятностная мера) функция принадлежности
3 Исходные данные случайные, нечетко известные величины неопределенны, нечетко заданны
4 Переменные числовые нечеткие величины и лингвистические переменные
5 Отношения между переменными описываются функциональными или регрессионными зависимостями описываются нечеткими высказываниями
6 Сложные отношения четкие алгоритмы нечеткие алгоритмы
Теория нечетких множеств сегодня находит достаточно широкое применение в управлении проектами [13-15]. Однако, это применение локально в основном для решения отдельных вопросов принятия решений.
Выводы по данному исследованию. Показана роль математики как инструмента построения формальных моделей явлений и процессов управления проектами. Отмечено отсутствие единого, специфического математического подхода на методологическом уровне, а вмести с ним и формального аппарата, который соответствовал современному уровню и условиям управления проектами.
Приведены основные показатели элементов деятельности по управлению проектами для квалификационного и компетентностного подходов, которые дают на методологическом уровне достаточно полную картину отличия между ними.
Доведено, что в качестве единого специфического математического подхода для описания инструментов управления проектами целесообразно выбрать аппарат теории нечетких множеств.
Перспектива дальнейшего развития. Выделенный подход позволяет с единых позиций теории нечетких множеств подойти к разработке методов и математических моделей управления проектами на всех фазах его жизненного цикла.
ЛИТЕРАТУРА
1. Новиков А. М. Методология [Электронный ресурс] / А. М. Новиков, Д. А. Новиков. - М.: СИНТЕГ, 2007. - 668 с.
2. Блехман И.И. Прикладная математика: предмет, логика, особенности подходов / И.И. Блехман, А.Д. Мышкис, Я.Г. Пановко.- К.: Издательство «Наукова думка»,1976.- 272с.
3. Математические основы управления проектами: Учебное пособие С.А.Баркалов,
В.И.Воропаев, Г.И. Секлетова и др. Под ред. В.Н. Буркова. - М.: Высшая школа, 2005. - 423 с.
4. Воропаев В.И. Обобщенные стохастические сетевые модели для управления комплексными проектами / В.И. Воропаев, Я.Д. Гельруд // Управление проектами и программами. - М.: 2008. - № 2(14). - С. 92-104.
5. Цюцюра С.В. Математична постановка задачі оптимізації складу множини робіт проекту при плануванні проектів модернізації / С.В.Цюцюра, М.І. Цюцюра // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2008. - №1 (25). - С. 36-41.
6. Россошанская О.В. Компетентностный подход к управлению проектами: базовые определения / О. В. Россошанская // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2007. - № 3 (23). - С.142-148.
7. Россошанская О.В. Формализация путей повышения компетентности проектных менеджеров с позиции требований профессиональной системы сертификации /
О.В. Россошанская // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. -Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2008. - №2 (26). - С. 91-101.
8. Калюжний В.В. Причини провалів інноваційних проектів: визначення та діагностування проблеми // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2007. - №1 (22). - С. 130-139.
9. Рач В.А. Категорийний аппарат проектів девелопменту нерухомості / В.А.Рач, О.С.Шарова // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. -Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2008. - №2 (26). - С. 40-50.
10. Рач Д.В. Компетенція в управлінні ризиками проектів Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. -Луганськ, 2002. - №2 (5). - С. 54-59.
11. Бушуев С.Д. Управление проектами: Основы профессиональных знаний и система оценки компетентности проектных менеджеров (National Competence Baseline, NCB UA Version 3.0) / С.Д., Бушуев, Н.С. Бушуева. - К.: ІРІДІУМ, 2006. - 208 с.
12. Алтунин А.Е.Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях:
монография / А.Е.Алтунин, М.В.Семухин. - Тюмень: Изд-во Тюменского
государственного университета, 2000. - 352 с.
13. Бушуева Н.С. Системная динамика управления программами организационного развития // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2007. - №4 (24). - С. 5-9.
14. Рач В.А. Разработка инструментальных методов определения важности элементов знаний при управлении проектами / В.А.Рач, В.А. Запорожченко // Управління проектами та розвиток виробництва: зб. наук. пр. - Луганськ: вид-во СНУ ім. В.Даля, 2006. - №4 (20). - С. 102-116.
15. Гельруд Я.Д. Оптимизация развития холдинговой структуры с использованием нечеткой логики // Управление проектами и программами. - М., 2007. - № 3 (11). -
С. 182-192.
Стаття надійшла до редакції 25.01.2009 р.
