CC BY
14
Королева Елена Игоревна экономические
МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ... науки
УДК 065
МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ В УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ ИНТЕГРИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СТРУКТУР
© 2016
Королева Елена Игоревна, маркетолог ОАО «ТЯЖМАШ», соискатель
Волжский университет им. В.Н. Татищева, Тольятти (Россия) Аннотация. В статье рассматриваются вопросы развития информационного обеспечения при решении задач управления интегрированной производственной структурой (ИПС) и повышения качества производимой продукции, при этом основным направлением является исследование и развитие моделей управления интегрированными производственными структурами на основе требований стандартизации. В рамках данного направления предлагается формировать системы критериев или показателей эффективности интегрируемой производственной структуры (или отдельных производств) с выстраиванием рейтингов структурных элементов. Предлагаемая система позволит проводить мониторинг, оценку соответствия и решать задачу распределения ресурсов между элементами интегрируемой производственной структуры, тем самым совершенствуя информационное обеспечение системы управления. Автором рассматриваются направления качественного развития системы управления интегрированной производственной структуры. Формулируются цели и задачи экономико-математического моделирования в рамках совершенствовании качества управления интегрированной производственной структурой и предлагаются модели распределения ресурсов между элементами интегрируемой структуры, которые можно применять в рамках развития информационного обеспечения системы управления ИПС. Разработанные модели могут быть расширены и уточнены в деятельности конкретного интегрированного производства с учетом показателей и нормативов действующих стандартов, при формировании оценочных систем и проведении мониторинга.
Ключевые слова: стандартизация, интеграция, информационное обеспечение, интегрированная производственная структура, моделирование, распределение ресурсов, качество управления производственной структурой, система управления.
MODELS OF INFORMATION SECURITY THE QUALITY MANAGEMENT INTEGRATED
PRODUCTION STRUCTURES
© 2016
Koroleva Elena Igorevna, marketeer of JSC «TYAZHMASH», applicant
Volzhsky University named after V.N.Tatishchev, Togliatti (Russia) Abstract. The article deals with the development of information support in dealing with management tasks integrated production structure (IPA) and to improve the quality of products, with the main focus is the research and development of integrated management models of production structures on the basis of standardization requirements. In this area it is proposed to form a system of criteria and indicators of the effectiveness of the production structure of an integrable (or individual plants) with the alignment of the ratings of the structural elements. The proposed system will monitor, evaluate compliance with and solve the problem of resource allocation between the elements integrable production structure, thereby improving the provision of information management systems. The author considers the qualitative development of the direction of an integrated production structure management system. Formulated goals and objectives of economic and mathematical modeling in the framework of improving the quality of integrated production management structure and proposed resource allocation patterns between the elements of the integrals structures that can be used in the development of information management systems to ensure the IPA. The developed model can be expanded and clarified in a specific activity of integrated production, taking into account the indicators and standards applicable standards, the formation of evaluation and monitoring systems.
Keywords: standardization, integration, information security, integrated production structure, modeling, resource allocation, quality control production structure, control system.
Постановка проблемы в общем виде и ее связь с важными научными и практическими задачами.
Разработка систем управления интегрированной производственной структурой (ИПС) является сложной задачей [1, 3, 4, 5, 6]. При этом необходимо учитывать требования международных, национальных, отраслевых и локальных стандартов, а также ограниченность финансовых, информационных и других ресурсов.
Нельзя не отметить сложность формализации больших организационных систем управления, к которым относится система управления ИПС [7, 13, 15]. При этом, процесс принятия решений должен быть основан на результатах применения моделирования, в том числе и экономико-математическом [1, 2, 3, 4, 5]. В качестве результатов экономико-математического моделирования могут быть приняты количественные или критериальные показатели эффективности [3, 5]. В рамках повышения качества управления ИПС на основе требований стандартизации, на наш взгляд, необходимо формирование системы критериев или показателей эффективности ИПС (или структурных элементов), а также построение рейтингов структурных элементов. Формируемая система позволит проводить мониторинг, оценку соответствия и решать задачу распределения ресурсов между структурными подразделениями ИПС, тем самым совершенствуя информационное обеспечение интегрируемой информационной системы.
Анализ последних исследований и публикаций, в ко-126
торых рассматривались аспекты этой проблемы, показал, что существует достаточно большое количество научных работ, в которых стандартизация и информационное обеспечение, а также экономико-математическое моделирование рассматриваются как необходимый компонент развития систем управления интегрированными производственными структурами [1-10].
Формирование целей статьи (постановка задания).
Исходя из вышеизложенного, основной целью статьи является исследование и развитие моделей управления интегрированными производственными структурами на основе требований стандартизации в целях повышения качества производимой продукции.
Задачами исследования являются:
- определение направлений качественного развития системы управления ИПС;
- постановка задач экономико-математического моделирования в совершенствовании качества управления ИПС;
- разработка моделей распределения ресурсов между элементами ИПС, которые можно применять в рамках развития информационного обеспечения системы управления ИПС.
Изложение основного материала исследования с полным обоснованием полученных научных результатов.
Управление интегрированной производственной структурой является сложной многокритериальной динамической задачей [3, 5, 13], необходимо найти такие АНИ: экономика и управление. 2016. Т. 5. № 2(15)
Королева Елена Игоревна МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ...
оптимальные управляющие воздействия, которые бы обеспечивали качество выпускаемой продукции и соответствие требованиям международных, национальных, отраслевых и локальных стандартов. При этом необходимо учитывать ограниченность финансовых, информационных и других ресурсов, решая задачу распределения общих ресурсов ИПС между структурными элементами.
Далее рассмотрим экономико-математические задачи совершенствования качества управления ИПС. Опираясь на утверждения таких авторов, как Васильев В.Н., Чернецкий В.И. и др. [3, 4, 5], а также требования стандартизации, принимаем за показатель эффективности число, по которому можно судить о какой-то стороне эффективности системы, а за критерий - способ или правило этого суждения.
В качестве показателей эффективности результатов деятельности интегрированной производственной структуры могут рассматриваться либо абсолютные значения экономических, финансовых, научных, информационных, производственных показателей, либо их относительные величины. При разработке моделей, описывающих эффективность управления как всей ИПС, так и отдельных ее элементов, можно применять финансовый критерий в виде объема расходов на тот или иной вид деятельности [3,4].
Рассмотрим совокупность контролируемых показателей - X^ ,/ = 1, 2,..., Ы; k = 1, 2,..., п, характеризующих
потенциальные возможности или виды деятельности (результативности) элементов ИПС. Частный рейтинг объекта А ■ по показателю X ^ можно определить по
формуле 1:
Як =
тах х,.
(1)
Учитывая тот факт, что значения показателей х^ неотрицательны (х^ > 0), то все объекты можно расположить в порядке уменьшения значения Я^ для каждого фиксированного «к» при / = 1, 2,
..., N Япк > Я ■ 2к > ... > Ят . Используем множитель
1000 [4, 5] в формуле 1 для удобства обсуждения разности рейтингов различных объектов интегрированной производственной структуры. Отсюда следует, что 0 < Я^ < 1000 У(/ = 1,2,...,N; к = 1,2,...,п)
В качестве рейтинговой единицы превосходства принимается разность рейтингов, равная единице, то есть если А = Я ^ — Як = 1, то говорят, что по показателю «к»
объект «/» превосходит объект «I» на одну единицу превосходства. Величины а(9) такие, что
„(9)
> 0, ¿а.® = 1, (2)
называются показателями важности (весовыми множителями, или просто весами) частных рейтингов Я(
для совокупности показателей X, 5 = 1, 2,..., пд.
Общим рейтингом Я/9 объекта «/» по совокупности показателей 5 = 1, 2, ..., п9 называется величина
где Я^ - частный рейтинг объекта «/» по совокупности контролируемых показателей 5 = 1, 2, ..., пд .
На основании формул 2 и 3 следует, что выполнено неравенство
0 < < 1000 У(/ = 1,2,..., Ы). (4)
то есть общие рейтинги измеряются в шкале [0; 1000].
Аналогично можно определить генеральные рейтинги потенциала и результативности объекта с номером «/», если в качестве исходных показателей принять общие рейтинги по группам показателей, разделив их предварительно на потенциальные и результативные. Основную трудность при реализации рассматриваемой модели расчета рейтингов представляет выбор показателей важности а 59), удовлетворяющих условию формулы 2.
Далее рассмотрим экономико-математическую модель распределения ресурсов между элементами ИПС, которую можно применять в рамках развития информационного обеспечения системы управления ИПС. В общем виде модель выстраивается следующим образом:
- минимизировать (или максимизировать) целевую функцшд
(5)
г = 1 с/ * х /
тт(тах)
/=1
при вероятностных ограничениях
1 где / = 1... п, , = 1... т, УХ. > 0, а.
Р Ц а/Х} < Ь |> а,, 1 ''
- заданный уровень вероятности, 0 < а1 <1. Подходов к
решению данной модели в научных исследованиях приведено достаточно много [2-6]. Предлагается строить модель учетом того, что а и ь - случайные величины,
а С, - детерминированные величины. Отметим также,
что в рассматриваемой выше постановке задачи: п - число видов ресурсов, а~ - расход /-го вида ресурса на еди-
ницу продукции /-го вида производства,
С, -
доход
(расход) на единицу /-го вида продукции. В конкретной постановке, применительно к конкретному промышленному предприятию и интегрированной производственной структуре, задача, естественно, будет иметь свои особенности. В частности, в укрупненном виде элементами деятельности ИПС можно считать: качество выпускаемой продукции, результаты НИОКР, информационное обеспечение; материальное оснащение ИПС и элементов и др.
В соответствии с положениями в исследованиях [3-5] выразим целевую функцию:
, (6)
I Я/
Я =
/=1
Я
=1 я
/=1
где — Я /
Я =- 1
относительный рейтинг _]-го эле-
Я
Я/9) = I а(Я
(?) £>(9)
(3)
мента ИПС, Я0 - суммарный рейтинг ИПС (или максимальный рейтинг элемента ИПС).
8 = 1
I = 1
Королева Елена Игоревна
МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ .
Тогда величина Я] характеризует вклад элемента в где На) - значение нормальной случайшй шр-
общий рейтинг ИПС. Опуская в дальнейшем черту, будем под Я ■ иметь в виду относительный рейтинг элемента ИПС. Величина Я - вычисляется следующим об-
разом:
^ = + и2] Кс ] + и3-Кп-Кр-
где
и1 ] ,и2] ,и3] - коэффициенты, учитывающие важность
того или иного рейтинга в текущий момент; т я Я
т] ^ тГ ] > тр]
Я_, Я„, „, Я„„,. - потенциалы деятельности по стандарти-
зации, информационному обеспечению, материально-техническому оснащению j-го элемента ИПС.
Требуется найти распределение ресурсов, при котором целевая функция Я0 принимает максимальное зна-
чение и выполнены ограничения:
аЯг]*Rj <ъ'}>,5=!'2'3;
I ]=1
0 < Я <1,
ответствующего потенциала в]-т элементе;
(Яа/ Яп).
ничений (8) можно записать:
] я
* I Я,
А
-т.
> -
I с* ]=1
Я —
>а.
(9)
Если предполагать, что величина, стоящая в левой части неравенства (9) под знаком операции «вероятности», имеет нормальный закон распределения, что частично оправдывается многократным применением операции усреднения и суммирования при получении этих величин, то неравенство (9) может выполняться
лишь при условии:
11 Т> I Я* т,"!
]= У Яп )*] , ч
---<г(а)
(10)
мально распределенной величины (квантиля), для которой:
% {у(а! ))=а* (11)
где %(...) - интегральная функция нормального распределения.
Тогда неравенство (10) сводится к обычному линейному ограничению:
^ ~ (я Л . (12)
(Я |Я <мь, + г(а)-
]=1
(7)
(8)
где * = 1,2, 3 - индекс видов деятельности (стандартизации, информационное обеспечение, материально-техническое оснащение); А - вероятность того, что ресурсы, отпущенные на повышение потенциалов рейтингов, не превышают суммарных по интегрированной структуре; N. — удаленная стоимость повышения со-
- коэффициенты активности использования потенциала по данному виду деятельности в]-т элементе; Ъ* - суммарная величина средств (ресурса), отпускаемых ИПС на повышение того или иного потенциала; а* - вероятность поступления средств для обеспечения деятельности вида «*».
Пусть Ъ* - нормально распределенная случайная величина с математическим ожиданием ть и средним квадратическим отклонением . Тогда любое из огра-
В этом случае задача сводится к максимизации Я0
при условии (12).
Рассмотренный вариант постановки экономико-математической модели распределения ресурсов между элементами ИПС предполагает возможность управления общими ресурсами ИПС по видам деятельности.
Представленная экономико-математическая модель является одним из вариантов решения задачи распределения ресурсов между элементами интегрированной структуры, учитывая иерархичность организационного построения системы. Зная количество элементов ИПС можно более детально построить уравнения ограничения, можно более подробно рассмотреть имеющиеся ресурсы и виды деятельности в зависимости от сложившихся внешних и внутренних условий функционирования интегрированной производственной структуры.
Выводы исследования и перспективы дальнейших изысканий данного направления.
Представленные теоретические модели могут быть расширены и уточнены в деятельности конкретного интегрированного производства в рамках совершенствования информационного обеспечения системы управления с учетом показателей и нормативов действующих стандартов, при формировании оценочных систем и проведении мониторинга.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Проблемы моделирования систем управления и разработки информационных технологий в промышленности, науке и образовании: Монография / Под ред. О. М. Горелик [Текст]. - Спб.: Изд-во «Инфо-да», 2009. -524 с.
2. Системный анализ и принятие решений: Словарь-справочник [Текст] : Учеб.пособие для вузов / Под ред. В. Н. Волковой, В. Н. Козлова. - М. : Высш.шк., 2004. - 616 с.: ил.
3. Васильев В. Н. Модели управления вузом на основе информационных технологий. - Петрозаводск : Изд-во ПетрГУ, 2000. - 164 с.
4. Васильев В. Н. О математических моделях оптимального управления системой подготовки специалистов // Труды ПетГУ. Сер. «Прикладная математика и информатика». - Вып. 6. - Петрозаводск : Изд-во ПетрГУ, 1997.
5. Чернецкий В. И. Математическое моделирование динамических систем. - Петрозаводск : Изд-во ПетрГУ, 1996.
6. Немцев А.Д. Моделирование - инструмент управления качеством / В.Н. Козловский, А.Д. Немцев // Автомобильная промышленность. - 2003. - №10. - С. 1-3.
7. Митрофанова Я. С. Управление информационной системой предприятия на основе модели ITIL/ITSM // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия Экономика. №3(17). - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2011. - С. 134-138.
8. Осипов К. А. Информационные аспекты повы-
Королева Елена Игоревна МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ...
шения качества управления на промышленных предприятиях [Текст] / К.А. Осипов // Проблемы совершенствования организации производства и управления промышленными предприятиями: межвуз. сб. науч. тр. - Вып. 1.
- Ч. 2. - Самара: Изд-во Самар. гос. экон. ун-та, 2008.
9. Промышленное производство [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.gks.ru/wps/ wcm/connect/rosstat_main/rosstat/ru/statistics /enterprise/ industrial/. - Загл. с экрана.
10. Hilas, C., Rekanos, I., Mastorocostas, P. Change Point Detection in Time Series Using Higher Order Statistics: A Heuristic Approach, Mathematical Problems in Engineering, DOI: 10.1155/2013/317613, June 2013.
11. Глухова Л.В. Управление инновационной деятельностью предприятий с использованием методов структурного анализа и синтеза. Монография /Л.В. Глухова.-М.: Изд-во ИКиП, 2010- 164 с.
12. Филиппова О.А. Применение информационных систем для развития и поддержания бизнеса // Информационные системы и технологии: управление и безопасность. - 2012. - № 1. - С. 274-283. - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2012.
13. Немцев А.Д., Глухова Л.В. Управление изменениями и нововведениями: концептуальный подход к применению инструментов менеджмента качества//Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. 2013. № 1 (27). С. 227-234.
14. Митрофанова Я. С. Разработка и использование моделей в управлении информационным развитием вуза // Сборник статей 1 международной научно-практической конференции «Экономика и управление: новые вызовы и перспективы». - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2010.
- С. 296-300.
15. Глухова Л.В. Разработка систем управления инновационной деятельностью предприятий региона // вестник Казанского технологического университета, № 4.2009, с.289-294
16. Митрофанова Я. С. Совершенствование управления информационным развитием вуза на основе системы количественно-качественных показателей // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия Экономика. - №2 (22). - Тольятти: Изд-во ПВГУС, 2012. - С. 116-121.
17. Глухова Л.В., Губанова С.Е. Некоторые аспекты менеджмента информационной безопасности промышленных комплексов //Вестник волжского университета им. В.н. Татищева. 2015. № 3 (34), с. 135-144.
18. Сыротюк С.Д. Математическое обоснование перехода организации на более высокий уровень развития // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. Серия: Педагогика, психология. 2016. №1(24). С. 57-62.
19. Немцев А.Д. Моделирование - инструмент управления качеством / В.Н. Козловский, А.Д. Немцев // Автомобильная промышленность. - 2003. - №10. - С. 1-3.
20. Глухова Л.В., Ярыгин О.Н., Сыротюк С.Д. Квалиметрический подход к оценке уровня приращения знаний на основе инструмента булевой алгебры // Балтийский гуманитарный журнал. 2016. Т. 5. № 1 (14). С. 158-161.
