<<
>>

ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА: СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ

Интегрированные автоматизированные системы управления (ИАСУ) производством включают две основные группы компонентов — управляющие и информационные. Рассмотренные ранее концепции, методы и модели управ ления реализуются в виде управляющих компонентов.
Причем информацион ная поддержка принятия решений при управлении и интеграции всех уровней управления становится определяющим фактором для эффективного функцио-нирования сложных производственных систем. Проблемы построения ИАСУ охватывают широкий спектр исследований. В данном приложении будут рас-смотрены информационные технологии, получившие наиболее широкое при менение в современной практике построения ИАСУ, а именно, технологии управления знаниями (knowledge management, ontology management). В качестве информационной основы для данных технологий выступают интегрированные информационные системы у правления ресурсами предприятия (enterprise re-source planning, ERF).

1. Требования к современным бизнес-системам

И УРОВНИ ИХ ИНТЕГРАЦИИ

В современных условиях меняется стратегия экономической деятельно сти организаций, в частности, ее суть — развитие конкурентоспособности ор ганизации.

В настоящее время на смену традиционному, ценовому пониманию конкурентоспособности продукции пришло понятие неценовой конкурентоспо собности, определяемое качеством продукции, быстротой выполнения заказов, готовностью к быстрому перепрофилированию предприятий в зависимости от рыночных условий. Наиболее конкурентоспособные бизнес-системы имеют следующие характеристики:

небольшие подразделения, укомплектованные меньшим числом, но бо лее высококвалифицированными специалистами;

малое число уровней управления;

структура, основанная на группах (командах) специалистов;

графики и процедуры работы, ориентированные на потребителей;

возможности для гибкой комплектации;

минимальный объем запасов;

быстрая реакция на изменения;

высокая производительность и низкие затраты;

высокое качество продукции и ориентация на прочные связи с потреби телями.

Таким образом, в последние годы в производственной и управленческой деятельности произошел ряд принципиальных изменений, связанных с усиле

нием конкуренции на рынке товаров и услуг, а именно:

возросла доступность товаров и услуг из любой точки мира;

возросли требования потребителей к качеству товаров и услуг;

уменьшился жизненный цикл товара или услуги на рынке.

ТЛ »-> »->

В сложившейся экономической ситуации рассчитывать на капиталоемкие способы повышения конкурентоспособности не приходится, да это, как пока зывает мировой опыт, и не всегда так необходимо, как кажется на первый взгляд.

Известно, например, что наибольшую отдачу дают так называемые «мягкие» методы увеличения производительности и повышения качества, ори ентированные прежде всего на усовершенствование организации жизненного цикла изделия на базе технологий управления производством, основанных на использовании современных достижений информатики. Кроме того, стало ясно, что иерархические организационные структуры компаний, организованных по функциональному принципу, в настоящее время не являются эффективными.

В последние годы широкое распространение приобрела практика созда ния предприятий со следующими характеристиками организационной структу ры, получившей название адхократической (adhoc):

небольшое число подразделений;

небольшое число уровней управления;

формирование специализированных проблемно-ориентированных групп (команд) высококвалифицированных специалистов.

Именно появление новых информационных технологий (распределенных баз данных и знаний, телекоммуникационных сетей, экспертных систем, систем поддержки принятия решений и т. п.) сделало возможным реализацию подоб ной организации предприятий на практике. К этому подталкивает и наметив шаяся тенденция к бизнес-интеграции предприятий на основе информационных технологий (примером новых форм интеграции предприятий является концеп ция виртуального предприятия).

Действительно, следуя одному из определений бизнеса, что «бизнес это прежде всего взаимодействие людей», справедливым является следующее ут верждение: «Люди, работающие сообща, должны связываться друг с другом, принимать решения, распределять ресурсы и получать товары и услуги в нуж ном месте и в нужное время»; другими словами, они должны координировать свою деятельность. Благодаря резкому снижению затрат на координацию и од-новременному повышению ее скорости и качества, новые информационные технологии (сетевые технологии и технологии групповой поддержки принятия решений) призваны обеспечить эффективную координацию работы людей и сформировать новые хорошо скоординированные структуры бизнеса.

В своем развитии бизнес-системы прошли различные уровни интеграции (рис.

I) — от интеграции на уровне данных (системная интеграция) к интегра ции на уровне ресурсов данных и программ (интеграция приложений) и затем к интеграции на уровне знаний и бизнес-решений (бизнес-интеграция). При этом интеграция бизнес-систем эволюционировала от интеграции на уровне обмена данными до уровня согласованного управления совместным бизнесом.

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятия предназначены для информационной интеграции компонентов предприятия и позволяют обеспечить движение информации в различных ком понентах производственной системы и между ними. Пример информационного взаимодействия системы с внешней средой приведен на рис. II (данный пример в силу возможного многообразия взаимодействий не претендует на полноту).

Интегрированные информационные системы управления ресурсами предприятий прошли в своем развитии известную эволюцию. В 1960-70-е гг. корпорации имели вертикальную организационную структуру и оптимизация деятельности была сфокусирована на функции планирования потребностей в компонентах изделий (materials requirements planning, MRP). Отношения с про давцами (поставщиками) имели характер «выиграл - проиграл», т. е. были в большинстве случаев конкурентными. В 1980-90-е гг. корпорации были все еще вертикально-ориентированными. Получили развитие интеграция таких функ ций, как проектирование изделий и производство, инициативы по повышению качества (всеобщее управление качеством, стандарты ISO для управления каче ством). Производственные системы на этом этапе развития были сфокусирова ны на MRPII.

В последние годы корпорации всего мира столкнулись с усилением на циональной и международной конкуренции. Возрастает число стратегических альянсов между организациями, структуры организаций подстраиваются под структуру бизнес-процессов, производственные системы организаций совер шенствуются с использованием таких информационных средств, как система ERP, электронный бизнес (electronic commerce, business-to-consumer — В2С, business-to-business — B2B) и т.

д. Наметился переход от массового производст ва к производству «под запрос покупателя», когда особую значимость приобре тают организационная и производственная гибкость и координация бизнес- процессов. Широкое распространение получили системы поддержки принятия решений в реальном времени.

В настоящее время наметилась также тенденция к планированию ресур сов, синхронизированному с потребителем (customer synchro-nized resource planning, CSRP). Системы CSRP рассматривают не только внутренние, но и внешние бизнес-процессы организации, например, регламентируют взаимодей ствие с клиентом, субподрядчиком, поставщиком и т. д.

2. Информационное окружение бизнеса

И НОВЫЕ ПРАВИЛА ЕГО РАБОТЫ

Одним из примеров бизнес-интеграции является совместная деятельность компаний на основе так называемых электронных технологий. Согласно оцен кам, оборот электронной коммерции компаний вырастет с $ 131 млрд в 2000 г. до $ 1,3 трлн в 2003 г. Стратегия электронного бизнеса сфокусирована на по вышении эффективности производственного процесса и снижении затрат. Это достигается посредством интеграции цепи поставок, компьютеризованного снабжения и аукционов. Элементы модели бизнеса с низкими затратами вклю чают конфигурирование продуктов под заказ, прямые поставки, производство, сборку и обслуживание сторонними компаниями, электронную коммерцию и электронные рынки. Электронный рынок на промышленном уровне — это сво его рода форма массового изготовления изделий по требованиям заказчика (mass customization).

Современные тенденции экономики, характеризующейся доминирующей ролью информации (данных и знаний), включают переход от капиталоемкой среды бизнеса к информационной среде и от стратегии продвижения продукции на рынок к стратегии привлечения покупателя. Эти тенденции, касающиеся всех пользователей глобальной информационной среды бизнеса — инфосферы (рис. III), включая компании, государственные агентства и т. д., приобретают все большую значимость.

Основные подходы и технологии, используемые в инфосфере бизнеса, представлены на рис. IV. Информационные технологии обусловили глобальные изменения в правилах ведения бизнеса.

Влияние информационных технологий на переход к новым правилам работы компаний

(1} Процессы

ҐІІ) Виртуальна^ сеть

Время вывода товара на рынок

Затраты на разработку

Эффективность

Эффективное управление проектуй

Ин<1 )рмациоиная инфраструктура

Обоюдовыгодней подход

Общ^Р З-і.і'-.^! — С.' ¦¦:

Глобальный доступ я рынку ¦ Гибкость (динамическое

партнерство) (IV) Ринок

Лю^и и орг^мітїїцкя

Законодательные ограничения Окружающая среда Предпочтении потребителей Коммерческие факторы

3. Системы поддержки принятия решений и модели

ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

Традиционно системы поддержки принятия решений (СППР) включают две информационные компоненты — базу данных и базу знаний. Общая ин формационная база (база данных + база знаний) используется для интеграции и координации действий менеджеров и составляющих производственной систе мы, например цепей поставок. При этом в основу организации информацион ной базы положена идея интеграции знаний об объекте и процессе управления (рис. V), которая связывает весь комплекс знаний в одно целое.

Основными составляющими СППР являются модели предметной и про блемной областей. Эти две компоненты тесно связаны с интенсиональным и экстенсиональным представлениями. В экстенсиональную часть входят кон кретные факты, касающиеся предметной области, а в интенсиональную — схе мы связей между атрибутами. Экстенсиональные представления описывают конкретные объекты из предметной области, конкретные события, происходя щие в ней, или конкретные явления и процессы, а интенсиональные фиксируют те закономерности и связи, которым описываемые компоненты предметной об ласти обязаны удовлетворять в рамках данной проблемной области. Интенсио нальные представления знаний в искусственном интеллекте рассматриваются как знания о проблемной области (ПрО). Все предметы и события, которые со ставляют основу общего понимания необходимой для решения задачи инфор мации называются предметной областью. Также предметная область может быть определена как система, состоящая из последовательности состояний, где состояние — это выделенная совокупность объектов и ситуаций.

В случае ИАСУ производством модель ПрО содержит информацию о предметной области (о структуре объекта управления) и задачах, решаемых в проблемной области (о структуре процесса управления). Выделяют следующие виды знаний:

• предметное знание — количественные и качественные характеристики объектов предметной области;

процедурные знания — методы, алгоритмы и программы выполнения действий в процессе функционирования системы;

понятийные знания — структура предметной области на уровне поня тий;

конструктивные знания — знания о возможной структуре и взаимодей ствии объектов предметной области.

Для комплексного описания модели информационной базы создают функциональные, процессные и структурные модели. Функциональная модель описывает главную функцию и далее ее детализацию по уровням. Процессная модель описывает процессы, протекающие в СППР, и куда какие данные пере даются, где хранятся и т. д. Структурная модель описывает иерархии объектов, соответствующие классам объектов — операции, атрибуты, отношения и пред ставители объектов.

Для решения задач управления традиционно использовались оптимиза-ционные модели, однако они не всегда эффективны, так как данные, необходи-мые для оптимизации, не всегда доступны, область применения методов опти-мизации может быть ограничена, требуются знания экспертов, которые не дос-тупны в заданный момент времени или в данном месте. В результате такие мо-дели управления часто не могут обеспечить решения задач управления за при-емлемое время (время необходимое для принятия управленческого решения) из-за их сложности.

С другой стороны, СППР, основанные на знаниях, преимущественно ис пользовались для решения задач, которые или слишком сложны для математи ческой формализации или трудны для решения с использованием оптимизаци онных моделей. Традиционно эксперт решал задачи управления с помощью оп тимизационных моделей. Системы, основанные на знаниях, используются та ким способом, чтобы заменялся эксперт, а не оптимизационные модели. Выде ляют два класса таких СППР, различающихся по механизму комплексирования знаний и моделей решения задач, — независимые и взаимодействующие. Неза висимые системы используют только данные и ограничения задачи и решают ее, используя модели подобно тому, как их использует эксперт. Они не исполь зуют оптимизационный подход, при котором привлекается моделирование за дачи и решается модельная задача с использованием оптимизационных алго-ритмов.

Взаимодействующие системы, наоборот, объединяют оптимизационный подход с подходом, основанном на знаниях для решения задач. Суть этого под хода: подходящая модель или выбирается, или строится для данной задачи. Выделяют четыре класса таких систем: 1) модифицирующие данные; 2) осно ванные на существующей модели; 3) создающие модель; 4) создающие алго ритм. Основной подход для этих классов одинаков — интеграция знаний и оп тимизационных моделей решения задач. Однако реальная реализация подхода имеет свои отличия. Главная функция СППР первого класса состоит в модифи кации (генерации или преобразовании) данных в соответствии с моделью, вы бираемой системой, СППР второго класса — подходящая модель и алгоритм выбираются для данной задачи, третьего класса — подходящая модель конст руируется или модифицируется выбранная (например, добавить или исключить ограничения), четвертого класса — система создает алгоритм.

Первый класс систем используется, если модели требуются дополнитель ные данные или какое-то подмножество данных необходимо исключить. Вто рой класс систем годится для задач, формулируемых путем задания набора мо делей, каждая из которых соответствует определенной ситуации. Для каждой конкретной задачи система выбирает соответствующую модель и алгоритм ее решения, а затем оценивает полученное решение. Если это решение приемлемо, то система принимает его. Например, в случае задачи планировки (размещения оборудования) решение приемлемо, если удовлетворяются пространственные ограничения и требованиям совместимости. Если решение неприемлемо, то система может предпринять одно из следующих действий:

модифицировать некоторые параметры в алгоритме (если это возможно) и применить алгоритм снова, чтобы получить новое решение, проверить при емлемо ли оно и повторить выше изложенную процедуру;

модифицировать решение, чтобы сделать его приемлемым.

Системы третьего класса более трудны для создания, чем системы пер вых двух классов, так как задача создания или модификации модели является сложной даже для эксперта, ибо необходимо исследовать большое число ис пользуемых данных, применяемых алгоритмов, ограничений и т. п. Подход, ис пользуемый такими системами, состоит из двух шагов. На первом шаге система или создает подходящую модель, или выбирает ее из имеющегося множества моделей. На втором шаге она определяет, имеется ли подходящий алгоритм для работы с моделью. Если подходящего алгоритма не находится, то система или модифицирует выбранную модель так, чтобы к ней подходил один из имею щихся алгоритмов, или конструирует другую модель. Если система не способна сделать ни того, ни другого, то она рассматривает возможность модификации алгоритма или его параметров так, чтобы задача могла быть решена. В преды дущих двух классах организации СППР модели выбираются из информацион ной базы и не модифицируются. Поэтому их представление значения не имеет.

ТЛ с с

В случае рассматриваемой системы моделям представления знаний должно быть уделено большое внимание. Системы четвертого класса имеют способ ность строить алгоритм для решения задачи, в процессе решения которой алго ритм и система, основанная на знаниях, тесно взаимодействуют. При этом по следняя может, например, генерировать направление поиска для алгоритма.

В случае интегрированного управления цепями поставок наиболее при емлемой организацией процесса управления является построение ИАСУ произ водством на основе СППР третьего класса. Такая организация процесса управ ления (рис. VI), основанная на выборе и конфигурировании (комплексирова- нии) типовых решений, требует использования в процессе выбора и конфигу рирования соответствующих знаний.

Одной из важнейших составляющих ИАСУ производством является ин формационная поддержка принятия решений, основанная, в частности, на ис пользовании знаний. В качестве моделей представления знаний в настоящее время используются семантические сети, фреймы (вычислительные фреймы и вычислительные модели), продукционные правила, логические модели, аксио матические модели и т. д. В связи с тем, что в СППР используются и хранятся разнородные знания, для их формализации используют интегрированную мо дель, включающую интенсиональную, экстенсиональную и процедурную со ставляющие. Интенсиональная составляющая модели содержит: описания ие рархий, заданных на классах объектов; описания классов отношений; описания атрибутов, аксиом и правил, обеспечивающих контроль полноты и непротиво речивости знаний. Эктенсиональная составляющая модели содержит конкрет ные объекты и отношения между ними, здесь возможно наличие иерархии типа «часть—целое» (part-of). Процедурная составляющая модели содержит вычис лительные модели определения количественных атрибутов и вывода других типов атрибутов, процедуры определения экстенсионалов отношений, процеду ры реализации операций на классах и процедуры принятия решений. Ниже приведены примеры некоторых наиболее популярных моделей представления знаний.

Фреймы. В целях снижения требований к объему памяти и повышения оперативности принятия решений в процессе управления для описания типовых решений, обладающих конечным и строго определенным набором структури рованных атрибутов, используют фреймы. Фрейм есть структурированное оп- рисание объекта, обладающее следующей формой записи: <имя фрейма>; <имя слота> <значение слота>;...; <имя слота> <значение слота>; |,

<имя слота>, ,;...; ,; |, где fi — имена атрибутов, описывающих объект (имена объектов совпадают с именами некоторых фреймов и атрибутов, называемых в данной нотации сло тами); i = 1,..., n;

vi - имена доменов, определяющих множество всех значений атрибутов fi; i = 1,...,n.

В структуре фрейма могут присутствовать как терминальные, так и не терминальные слоты. Для нетерминальных слотов их имена являются именами других фреймов, что обеспечивает возможность описания иерархических либо сетевых структур предметной области. Терминальные слоты содержат наборы атрибутов, характеризующих объекты, описываемые фреймами с указанными слотами. Приведенный способ описания фрагментов базы данных с использо ванием фреймов-прототипов является интенсиональной формой представления знаний о предметной области. Пример графической нотации представления фрейма «Основное технологическое оборудование» в этой

При переходе к экстенсиональному описанию предметной области имена фреймов и слотов будут образованы ключевыми атрибутами реальных объектов предметной области, а значения в терминальных слотах будут заменены на эк земпляры значений неключевых атрибутов этих объектов. Пример графической нотации такого фрейма представлен на рис. VIII.

Продукционные правила. В силу многовариантности организации про цесса управления целесообразно создать «гибкий» механизм на основе соответ ствующего описания процесса, позволяющий редактировать и развивать базу данных. Этим требованиям удовлетворяют продукционные правила. Продукци онное правило в общем случае можно представить в следующем виде:

П; Р; если А, то В; Н, где «если А, то В» — ядро продукции (А — пары «атрибут—значение», логи ческое выражение, имя выполненной процедуры;

В—имя выполняемой процедуры, пары «атрибут—значение» и т. п.);

Р—условне применения продукции (предикатное выражение); П— преду словие (имя подобласти знаний, к которой относится продукция); Н— посту словие (имена запрашиваемых к запуску правил или имена правил, с которых снят запрет на запуск).

Семантические сети. Взаимосвязь понятий (объектов) предметной об ласти в виде структуры, содержащей семантику отношений (связей) и понятий (вершин), называют семантическими сетями. Примером иерархических семан тических сетей являются фреймы.

<< | >>
Источник: В. А. Козловский. Производственный менеджмент. 2003

Еще по теме ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА ПРОИЗВОДСТВЕННОГО МЕНЕДЖМЕНТА: СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ:

  1. Глава 3. СОВРЕМЕННАЯ КОНЦЕПЦИЯ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА 3.1.
  2. Информационная поддержка предпринимательской деятельности
  3. 6.2.10.ТРЕБОВАНИЯ К ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКЕ УПРАВЛЕНЧЕСКИХ ЗАДАЧ
  4. ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА КОНТРОЛЛИНГА
  5. Статья 16. Поддержка субъектов малого предпринимательства в информационной сфере
  6. Статья 17. Производственно-технологическая поддержка субъектов малого предпринимательства
  7. 4.ИНФОРМАЦИОННАЯ ПОДДЕРЖКА КОНТРОЛЛИНГА
  8. 2.3.5. Функция 5. Информационная поддержка
  9. 4.8.3.РОССИЙСКИЙ ОПЫТ ИНФОРМАЦИОННОЙ ПОДДЕРЖКИ КОНТРОЛЛИНГА
  10. 4.5.3.МАТЕМАТИЧЕСКИЕ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ МЕТОДЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
  11. Информационная поддержка бизнеса. Интернет - виртуальная реальность сегодня
  12. ГЛАВА16.Информационная поддержка бизнеса. Интернет - виртуальная реальность сегодня
  13. Консалтинговая поддержка бизнеса. Консалтинг-менеджмент
  14. 26. КОНЦЕПЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЩЕСТВА
  15. 1.4. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ ФИНАНСОВОГО МЕНЕДЖМЕНТА