Анализ технологий управления производственными потребностями сложной системы в условиях неопределенности

Юсуфова О.М.1, Шиболденков В.А.1, Пономарёва Е.И.1
1 Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, Россия, Москва

Статья в журнале

Креативная экономика (РИНЦ, ВАК)
опубликовать статью | оформить подписку

Том 14, Номер 5 (Май 2020)

Цитировать:
Юсуфова О.М., Шиболденков В.А., Пономарёва Е.И. Анализ технологий управления производственными потребностями сложной системы в условиях неопределенности // Креативная экономика. – 2020. – Том 14. – № 5. – С. 847-868. – doi: 10.18334/ce.14.5.100961.

Эта статья проиндексирована РИНЦ, см. https://elibrary.ru/item.asp?id=43057201
Цитирований: 6 по состоянию на 30.01.2024

Аннотация:
В статье произведен обзор актуальных подходов к описанию и цифровизации бизнес-процессов потребностей сложных систем в условиях неопределенности. Произведен обзор и сравнительный анализ инструментов цифровизации бизнес-процессов сложных систем. Выявлены основные проблемы при принятии решений управления производственными потребностями в условиях неопределенности. Изложены предложения по решению проблем управления потребностью сложных систем в условиях неопределенности

Ключевые слова: неопределенность, управление, сложные системы, производственные потребности, информационные системы

JEL-классификация: M21, D81, M11



Введение

В современном мире традиционная производственная система становится неактуальной, так как не способна обеспечить устойчивое и стабильное развитие производства. Появление сложных производственных систем обусловлено постоянным развитием новейших информационных технологий и производством высокотехнологичной продукции. Сложная система характеризуется как сеть подчиненных подсистем, составляющих единую систему, где подсистема является подразделением первого порядка. Структура сложных систем включает в себя подразделения второго, третьего и последующих порядков. При управлении сложной системой возникает проблема экономической определенности. Неопределенность в экономике характеризуется как ситуация, в которой полностью или частично отсутствует точная информация о рассматриваемом объекте. Возникновение сложной системы обуславливается расширением производственных потребностей. Производственные потребности вытекают из требований к нормальному функционированию всего процесса производства. К производственным потребностям относится необходимость на производстве сырья, электроэнергии, оборудования и материалов. Технологии управления производственными потребностями сложной системы в условиях неопределенности позволяют решить большое количество задач по улучшению функционирования предприятия на всех стадиях его жизненного цикла, так как такие технологии позволяют спланировать необходимое количество производства, спрогнозировать спрос, построить основные бизнес-процессы, на которых и будет строиться структура деятельности компании.

Повышение эффективности управления производством как сложной системой становится актуальной проблемой в настоящее время, которая включает в себя как смену модели производства, так и среды функционирования самого производства. Следует выделить основные отличительные черты современного производства:

- жизненный цикл продукции сокращается в результате сроков на НИОКР, производство и вывода на рынок за счет систем автоматизации;

- потребности рынка быстро изменяются, поэтому часто приходится менять вид выпускаемой продукции, а это, в свою очередь, становится возможно за счет научно-технологического прогресса;

- сложность структуры выпускаемой продукции с использованием инновационных технологий приводит к усовершенствованию технологической, информационной, а также организационной структуры производства.

Рыночное производство осложняет функционирование предприятия из-за постоянной нестабильности, а также беспрерывной разработки стратегии противодействия конкуренции. При этом предприятие должно выпускать высококачественную и конкурентоспособную продукцию, а главное, суметь определить рыночную актуальность выпускаемой продукции. Сложные производственные системы находятся под постоянным влиянием внешней среды и внутренних потребностей, что обусловлено несогласованными действиями в технологиях и производстве. Влияние человеческого фактора на производственный механизм также снижает общую эффективность процессов.

В связи с этим поднимается вопрос о совершенствовании существующих систем и методов управления сложных производственных систем в условиях неопределенности, то есть наличии нескольких вариантов по производству и организации сбыта продукции. Сложные системы также играют важную роль в контроле ограничения ресурсов предприятия. Становится очевидно, что усовершенствование моделей управления на предприятии становится возможно за счет внедрения и интеграции более высококачественных информационных технологий принятия решений, которые, в свою очередь, будут функционировать на базе инструментов интеллектуального управления.

Обзор подходов к описанию бизнес-процессов сложных систем

При управлении сложной производственной системой управляющий менеджмент сталкивается со следующими видами неопределенности: внешняя, внутренняя, объективная, субъективная [1] (Fedoseev, Gitman, Stolbov, 2010). Возникновение субъективной внутренней неопределенности обычно связывают с ограниченным объемом информации о целях необходимости внедрения системы. Недостаточное количество информации о конкурентной среде связывают с объективной внешней неопределенностью. Актуальность описания бизнес-процессов подтверждает их использование для устранения описанных выше видов неопределенности [2] (Byatets, 2011).

Информатизация сложных производственных систем чаще всего начинается с описания бизнес-процессов, существующих внутри предприятия. В настоящее время существует большое количество методологий описания бизнес-процессов, в таблице 1 рассмотрены наиболее актуальные методологии.

Для описания бизнес-процессов существуют три типа методологий:

- методология создания моделей структурного типа;

- методология моделей потоковых работ;

- методология описания потоков данных [8] (Marka, MakGouen, 1993).

В таблице 1 представлены методологии описания бизнес-процессов.

Таблица 1

Методологии описания бизнес-процессов

Методология
Пояснение
Источник
SADT
Методология функционального моделирования систем как множество взаимозависимых действий или функций
Ведомственный стандарт Министерства обороны США [3] (Novikov, 2007)
DFD
Методология диаграмм потоковых данных, предназначенная для проектирования информационных систем
Гейн-Сарсон и Йордон-Де
Марко
IDEF0
Методология функционального моделирования информационных и любых других систем для анализа функций существующих систем и выработки решений по их улучшению
Национальный институт по стандартам и технологиям США (National Institute Standards and Technology, NIST) [4]
IDEF3
Методология функционального описания потоковых данных по принципу последовательного выполнения по времени работ
Ведомственный стандарт Министерства обороны США
eEPC/ARIS
Методология функционального моделирования, анализа и реорганизации бизнес-процессов, используется для моделирования поведения отдельных частей системы при реализации функций
Software AG [5]
BPMN/ARIS
Методология моделирования, анализа и реорганизации бизнес-процессов. Используется для моделирования объектно-ориентированных систем
Software AG [5]
Методология М. Портера
Методология, основанная на анализе создания цепочки ценностей, где процессы разделены на три группы: этапы цепочек создания ценности, обеспечивающие процессы, процессы управления
М. Портер
BPR
Методология реинжиниринга бизнес-процессов состоит в полной реструктуризации всей деятельности компании путем постоянного преобразования существующих процессов
М. Хаммер
TQM
Методология управления менеджментом качества продукции, основанная на теоретических принципах и практических методах
Э. Деминг
ISO
Методология и стандарты создания и описания бизнес-процессов управления качеством продукции согласно международным стандартам и сертификатам качества
Международная организация по стандартизации, ISO [6]
ITSM
Методология описания бизнес-процессов, направленная на организацию деятельности ИТ-подразделений компании как конечных ИТ-сервисов, предоставляемых бизнес-пользователям
Часть методологии ITIL принадлежит компании AXELOS Ltd [7] (Capita Plc и Кабинет министров Великобритании)
Источник: составлено автором.

SADT. Одной из моделей структурного подхода является методология функционального моделирования SADT. Характеризуется как совокупность разных методов и правил, которые предназначены для построения функциональной модели различных объектов. Ключевой целью модели является получение ответов на группу вопросов, если модель не может ответить на все вопросы сразу, то считается, что модель не достигла своей цели. Методология SADT подразумевает определение субъекта, цель проекта и его точку зрения [9] (Kovalev, Kovalev, 2006). В данном случае при построении методологии субъект самостоятельно определяет составляющие модели, при этом цель будет считаться выполненной, когда подтверждено выполнение всех ключевых критериев моделирования, точка зрения, в свою очередь, определяет необходимую информацию для того, чтобы цель была завершена. В состав модели входят следующие объекты: диаграмма SADT-модели, текстовое описание состава диаграммы и алгоритма ее работы, функциональный блок. Методология SADT предполагает несколько видов взаимосвязей между функциональными блоками, к ним относятся: связь по управлению, связь по входу, обратная связь по управлению и входу, связь по выходу. Продолжением методологии SADT является IDEF0.

DFD. Один из важнейших способов описания бизнес-процессов, а также один из основоположников описания бизнес-процессов. Диаграмма содержит два типа объектов: четырехугольники и стрелки. DFD предназначена для описания моделей потоковых данных, позволяет отразить последовательность работ в ходе выполнения работы, а также информацию, которая необходима для успешного выполнения процессов [10]. С помощью DFD также возможно описание потоков документов разных структур. Практика компаний говорит о том, что использование методологии DFD актуально при внедрении подходного процесса в организацию, так как с помощью данной методологии достаточно просто описать существующие бизнес-процессы. Методологию DFD можно назвать начальной точкой на пути к информатизации, так как она позволяет выявить основные потоки данных в организации, что поможет в последующем разработать требования к информационной системе.

IDEF0. Методология структурного типа описания бизнес-процессов; подход разработан на базе методологии SADT еще в 1963 г. Известно, что с момента создания содержание методологии не изменялось, в современном мире развитие данной модели обуславливается развитием для проектирования бизнес-процессов, таких как Business Studio. Методология IDEF0 идеально подходит для верхнеуровневого описания бизнес-процессов организации, так как позволяет отражать как прямые, так и обратные связи по различным типам данных. Считается целесообразным применять модель IDEF0, когда бизнес-процессы описываются в небольших проектах, где решения принимают специалисты определенной области, а не руководящий менеджмент [11] (Tsukanova, 2015).

IDEF3. Данная методология является одной из первых в методологии моделей потоковых работ WFM, где определяется последовательность работ и начинается проектирование маршрута выполнения бизнес-процессов. IDEF3 обычно применяется для описания бизнес-процессов нижнего уровня, так как можно четко проложить детализацию бизнес-процессов и создать алгоритм выполнения работ. Методология описания IDEF3 является синонимичной по отношению к алгоритмическим методам построения схем процессов и стандартным средствам построения блок-схем. Существуют два типа диаграмм IDEF3: Process Flow Description Diagrams, PFDD и Object State Transition Network, OSTN [12] (Lantsev, Dorrer, 2013).

eEPC. Расширенная нотация описания цепочки процесса ARIS, управляемого событиями, предназначенная для полноценного и детального описания бизнес-процессов, также отражает логику выполнения процесса [13] (Fedorova, Mamaeva, Yakunina, 2018). Структура eEPC представляет последовательность выполняемых процессов, которые располагаются в соответствии с выполнением необходимых работ, для функционирования бизнес-процесса. Модель бизнес-процесса eEPC содержит элементы логики (если, то, иначе), это означает, что возможны разные исходы событий. В нотации предусмотрено два ключевых понятия: функция и событие, причем функция должна следовать всегда после события, иначе нарушается структура. Событие всегда отражает какое-либо совершенное действие, а функция способствует совершению этого действия. Для большей наглядности нотация содержит еще несколько элементов: должность, информация, документ, приложение. При использовании элемента «Должность» указывается исполнитель функции. Элемент «Информация» используется для отображения необходимой информации при выполнении процесса. Документ отвечает за представление информации в определенном виде (бумажный, электронный). Приложение – используемое ПО для выполнения процесса.

BPMN. Является достаточно новой методологией архитектуры ARIS, была разработана в 2004 году. Ее основная функция также состоит в описании бизнес-процессов с целью автоматизации операционных процессов, которые поддерживаются в BPM (Business Process Management). В модели процесса ключевыми являются элементы визуализации потока. События в методологии BPMN используются для определения исходной и конечной точки процесса [14] (Kozlova, Kukartsev, 2012). К промежуточным событиям относятся действия Intermediate. Событие всегда имеет причину или определенное воздействие и отображается на диаграмме BPMN как пустой круг. В круге всегда отображаются те события, которые тем или иным образом окажут воздействие и могут изменить ход событий в процессе («Сообщение», «Ошибка», «Отмена», «Правило», «Связь», «Завершение»). Для каждого события существует определенная визуализация.

Методология М. Портера. Согласно методологии М. Портера, разработанной в 1985 году, все бизнес-процессы внутри компании должны создаваться в три этапа. Этап создания цепочек ценностей является первым этапом создания архитектуры бизнес-процессов в компании, данный этап характеризуется определением бизнес-процессов, которые формируют стоимость продукции [15] (Ivanov, 2017). В процессе второго этапа по М. Портеру формируются обеспечивающие бизнес-процессы, то есть процессы, которые определяют основные статьи расходов компании. На третьем этапе формируются процессы управления для осуществления контроля над двумя предыдущими группами. М. Портер считал, что для клиента важна ценность, которую формирует компания, если ценности компании и клиента совпадают, то клиент отдает свое предпочтение именно этой компании, повышая этим ее прибыль [16] (Nodelman, 2004). Методология М. Портера позволяет в полной мере изучить деятельность и структуру компании, определить ее дальнейшее развитие и проанализировать недостатки текущей деятельности с целью ее оптимизации. Стоит отметить, что данный подход подойдет не каждой организации, так как является достаточно абстрактным. Для использования методологии М. Портера управляющий менеджмент должен обладать достаточно высокой квалификацией.

TQM и ISO. Системы управлением качества продукции на предприятиях TQM и ISO являются достаточно популярным методом контроля качества продукции. Сразу стоит сказать о том, что данные методы способствуют высокому качеству продукции, но не способны усовершенствовать систему в целом. Одной из отличительных черт данных систем является то, что они не учитывают требования потребителей. Главными требованиями выступают наивысшие требования к производству той или иной продукции, требования к дизайну и упаковке товара, а также ее эргономичность [17] (Abdikeev, Danko, Ildemenov, Kiselev, 2005). Еще одной важной отличительной особенностью TQM является особая вовлеченность высшего менеджмента в процессы производства продукции. Руководство должно не только контролировать процесс производства, а также выстраивать стратегический план развития продукта и содействовать вовлеченности персонала.

BPR. Методология реинжиниринга бизнес-процессов является основоположником всего процессного подхода управления. Этот подход значительным образом отличается от подходов, разработанных за последние 20–30 лет, так как реинжиниринг не предполагает постоянных, но незначительных изменений, его суть в максимально глубоких изменениях в управлении компанией, которые будут влиять на компанию всесторонним образом. Результатом реинжиниринга бизнес-процессов станет радикальный скачок в осуществлении деятельности фирмы. Специфика данной технологии заключается в том, что компания должна отказаться от устаревших правил и подходов, то есть коренным образом перестроить собственный менеджмент, начать сначала [18] (Ivanov, Mikhaylenko, 2008). Реинжиниринг необходимо осуществлять, когда компания находится в состоянии глубокого кризиса, например, сократился поток клиентов до минимума или издержки гораздо выше итоговой прибыли. При этом реинжиниринг будет актуален для благополучных и быстроразвивающихся организаций, так как для них важно нарастить отрыв от конкурентов и создать уникальную продукцию.

ITSM. Данная методология подразумевает управление информационными технологиями как набором услуг. Метод ITSM базируется на лучших мировых практиках библиотеки ITIL, что позволяет описать бизнес-процессы так, чтобы они могли удовлетворять требованиям бизнеса с наименьшими затратами. ITSM решает такие задачи, как воссоздание связи между различными подразделениями, расставление различных задач по приоритетности, определение необходимых к внедрению технологий [19] (Repin, Eliferov, 2013). С помощью ITSM появились платформы для оценки уровня ИТ-обслуживания, поэтому переход к процессному подходу позволяет ответить на стратегические вопросы относительно рентабельности содержания отдела или передачи некоторых его функций на аутсорсинг, а также сократить возможные сбои в работе систем.

Этапы цифровизации бизнес-процессов сложных систем

Построение цифровых организаций на основе внедрения информационных технологий является актуальным направлением развития компаний. Топ-менеджмент компаний старается использовать инструменты цифровизации для своей компании, чтобы расширить бизнес и улучшить состояние инфраструктуры внутри компании. Цифровая трансформация полностью меняет бизнес-модель компании, начиная от корпоративной культуры и заканчивая цифровизацией производственных процессов. Среди этапов цифровизации бизнес-процессов сложных систем можно выделить пять ключевых этапов: преобразование текущих бизнес-процессов, внедрение элементов цифровизации, планирование стратегии и целей, цифровая конвергенция, адаптация и внедрение инноваций [20] (Lantsev, 2012).

Преобразование текущих бизнес-процессов. На первом этапе цифровизации менеджмент компании выявляет процессы внутри компании, которые устарели. Определяет технологии, которые не отвечают текущим требованиям компании и мешают ее дальнейшему развитию. Изучаются слабые точки существующих решений и разрабатываются пути их исключения [21] (Zemlyakova, 2019).

Внедрение элементов цифровизации. На втором этапе определяется, насколько сотрудники компании готовы к внедрению новых технологий и бизнес-процессов, то есть оценивается их уровень квалификации. В случае недостаточного уровня квалификации разрабатывается план по обучению сотрудников новым бизнес-процессам [22] (Shiboldenkov, Popovich, Lukashenko, Sigorskiy, 2018). Когда персонал готов к внедрению бизнес-процессов, начинают формировать рабочие команды, которые внедряют бизнес-процессы во всю инфраструктуру организации. На данном этапе рекомендуют внедрить бизнес-процессы в форме пилотного проекта в одном из подразделений.

Планирование стратегии и целей. На третьем этапе формируют стратегические задачи и цели цифровизации на долговременный период. Теперь изменения коснутся не только отдельных бизнес-процессов или подразделений, но и компании в целом. Руководители оценивают работу, проделанную командами по цифровизации, оценивается их продуктивность. Определяются источники инвестирования для дальнейшего развития.

Цифровая конвергенция. На четвертом этапе команды разрабатывают операционные модели цифровой трансформации, где учитывается будущая стратегия с учетом внедренных бизнес-процессов и новой инфраструктуры компании.

Адаптация и внедрение инноваций. Пятый (завершающий) этап нацелен на постоянное и непрерывное развитие предприятия с целью внедрения новых и инновационных технологических продуктов. Также подразумевается постоянная модернизация существующих бизнес-процессов, чтобы исключить их возможность устаревания.

На рисунке 1 рассмотрены сильные и слабые стороны внедрения цифровизации бизнес-процессов на предприятии.

Рисунок 1. Преимущества и недостатки цифровизации

Источник: составлено автором.

Цифровизация бизнес-процессов требует достаточно сложного процесса полного реинжиниринга компании, который требует большое количество расходов и больших временных затрат [23] (Kashevarova, Shiboldenkov, 2020). Но преимущества цифровизации гораздо масштабнее и более значимы, они позволяют уменьшить издержки, автоматизировать рабочие процессы и управлять запасами. Инфраструктура компании полностью перестраивается под современные требования, компания становится более конкурентоспособной, а значит, и более прибыльной.

Обзор инструментов цифровизации бизнес-процессов сложных систем

Следующим этапом информатизации предприятия после выбора подхода описания бизнес-процессов является автоматизация описания выбранных организацией бизнес-процессов. Данную задачу решает ERP-система, с помощью нее осуществляется управление техническими процессами. Среди современных ERP-систем актуальными считаются SAP Business Suite, Oracle E-Business Suite, 1C: Предприятие. ERP-системы в первую очередь используются для структуризации, хранения и обработки информации для внутренних подразделений компании, к ключевым направлениям деятельности таких систем относится управление производством, снабжением и запасами. Вспомогательными направлениями считаются управление финансами и персоналом.

Рисунок 2. Информационные системы производственного планирования

Источник: составлено автором.

В таблице 2 произведен сравнительный анализ актуальных ERP-систем: считаются SAP Business Suite, Oracle E-Business Suite, Microsoft Dynamics AX, 1C: Предприятие. Оценка производилась экспертным методом с помощью оценивания по шкале от 0 до 3, где 3 – «система полностью соответствует заявленному критерию», а 0, соответственно, – «система полностью не соответствует заявленному критерию». В исследовании приняли участие компании, у которых в настоящее время есть представительство в России, компании имеют высокую осведомленность об этих представителях ERP-систем, а значит, и выше вероятность внедрения.

Таблица 2

Сравнительный анализ актуальных ERP-систем

Критерий оценивания
SAP Business Suite
Oracle E-Business Suite
Microsoft Dynamics AX
1C: Предприятие
Архитектура
3-уровневая, запуск нескольких серверов приложений
3-уровневая, запуск нескольких серверов приложений
3-уровневая, запуск нескольких серверов приложений
структура вида «клиент – сервер» и «файл – сервер»
Стоимость лицензии, EURO
6000
5000
3500
100–400
Скорость внедрения, мес.
12
12
6–15
3–9
СУБД
MS SQL, IBM DB2, My SQL
Oracle Databasr Server
MS SQL, Oracle
MS SQL, Oracle
Количество пользователей
до 1000
до 1000
до 500
до 140
Адаптация в России (локализация)
3
1
2
3
Гибкость системы
По параметрам
Программирование систем
Программирование систем
Программирование систем
Возможность интеграции приложений
2
1
1
3
Мультиязычность
2
2
1
0
Модуль интеграции
1
0
0
1
Визуализация и выгрузка отчетов
2
3
3
3
Управление закупками
3
2
3
3
Управление продажами
3
3
3
3
Управление персоналом
3
2
2
2
Управление проектами
1
0
0
2
Учет финансов
3
2
3
3
Складской учет
3
3
2
3
Производственный учет
1
2
2
3
Управление снабжением
3
2
1
1
CRM
2
2
2
3
Источник: составлено автором.

Исследование методом экспертной оценки показало, что высшую оценку разделили SAP Business Suite и 1С: Предприятие. Причем преимущества у систем совершенно различные. Например, 1С: Предприятие обладает наиболее адаптированным интерфейсом, а также прост в использовании, но при этом его использование актуально только в России, так как он не мультиязычен. SAP Business Suite обладает расширенным функционалом, но при этом сложной структурой и высокой стоимостью.

Проблематика управления потребностями сложной системы в условиях неопределенности

В современных условиях достаточно сложно прогнозировать спрос на продукты компании. Среди проблем процесса автоматизации можно выделить следующие:

- Отсутствие стандартных форматов. Данные, которые есть в компании, являются совершенно разнородными, их невозможно структурировать и собрать воедино.

- Отсутствуют единые базы данных. Часто бывает так, что процессы на предприятии, особенно на промышленном, ведутся в бумажном виде, необходимая информация обособлена и не находится в одном месте. Данные приходится собирать по кускам, что замедляет процесс автоматизации.

- Вовлечение руководителей и специалистов разных уровней. Чтобы оценить итоговый формат визуализации данных, нужно опросить большую часть персонала производства, что, в свою очередь, часто становится проблемой, так как мнения постоянно расходятся.

- Проблема прогнозирования. Все вышеперечисленные проблемы осложняются тем, что из-за нехватки качественных данных приходится пользоваться методом прогнозирования, так как при составлении стратегии производства нужны данные за несколько лет.

Для решения рассмотренных проблем авторы [24] (Yusufova, Maystrenko, 2018) используют методику управления производством с помощью деления задач на несколько уровней. Начальным уровнем является стратегический, в процессе его реализации решается задача по оптимизации планирования производства. Должен быть составлен срок производства продукции, ее количество, а также определен уровень спроса на продукцию. Устанавливается ценовая политика, анализируются действия конкурентов. На втором, тактическом уровне, решается проблема учета всех потребностей без нанесения вреда прибыльности продукции. Для этого должна быть разработана двухфакторная система календарного планирования, которая будет учитывать интересы сбыта и производства. В результате должен быть получен план-график с учетом интересов обеих групп. Последний уровень именуется оперативным, с помощью него определяется, как решить задачи производства максимально быстро, избегая непредвиденных издержек, при этом параллельно решаются задачи по размещению готовой продукции на складах, а также оптимизации складских помещений и задачи логистики.

Предложения по решению проблем управления потребностью сложных систем в условиях неопределенности

Как уже было выше замечено, при попытке внедрения автоматизированной системы управления сложной системой возникает ряд проблем. Исключить проблему прогнозирования позволит внедрение систем по оптимизации производственного планирования. В книге по практике применения ERP-систем [25] (Kravchenko, 2010) отмечается, что построение системы планирования с помощью MRP2 часто противоречит требованиям к скорости и точности выполнения процессов. Данный критерий становится важной проблемой, так как в рамках управления производством необходимо решать поступающие задачи в ограниченный по срокам период. Также необходимо учитывать ограничения на ресурсы, оборудование и сырье [26] (Sadovskiy, 2017).

В настоящий момент на рынке существуют программные продукты [27, 28] (Drobkova, 2020; Yusufova, Nevredinov, 2019), которые позволяют решить эти задачи, а также решают проблему составления производственных расписаний, такие системы именуются APS-системами (Advanced Planning & Scheduling). С помощью APS-системы осуществляется поддержка принятий решений с помощью имитационного моделирования, в APS-системе появилась возможность реализации получения обратных данных с производства для выявления проблем и недостатка данных. Для большей автоматизации процессов и улучшения деятельности компании рекомендуется использовать ERP- и APS-системы одновременно, так как APS-система может функционировать автономно, но большое количество данных получает из других систем автоматизации производства (ERP, MES, WMS, PLM, EAM). Стоит отметить основной недостаток APS-системы – достаточно высокие требования к точности данных из интегрированных систем.

Для решения проблемы недостатка и полноты данных предлагается использование экспертной системы поддержки принятия решений (ЭСППР). Результатом внедрения ЭСППР является создание инструмента, с помощью которого повышается эффективность принимаемых решений. Преимущество такого инструмента для топ-менеджмента – полный контроль. Система не пытается определить цели для компании или навязать свое решение. ЭСППР содержит базы данных, которые содержат информацию в привычном формате и терминологии для ЛПР. Для обоснования решений, которые предлагает система, составляются экономико-математические модели. Преимуществом такой системы считается, что она исключает лишних участников в процессе принятия управленческого решения, так как именно ЛПР является конечным пользователем ЭСППР. К функционалу ЭСППР относится следующее :

- при принятии решений учитываются возможность возникновения неопределенности и риска, моделируется исход с учетом данных проблем;

- OLAP-сервер позволяет формировать аналитические отчеты и формировать многомерные модели исхода;

- реляционная база данных позволяет автоматизировать отчетность;

- нет необходимости настраивать под определенную предметную область, система обладает возможностью адаптироваться под любую предметную область;

- производит расчеты для обоснования альтернативных решений (экономико-математическая модель);

- обеспечивает коллегиальность в принятии решений, так как обеспечивает консолидацию решений экспертов.

Таким образом, ЭСППР позволяет спрогнозировать исход событий в условиях неопределенности и риска. Путем консолидации мнений экспертов собрать «идеальные» решения существующей на производстве потребности и проблемы.

Заключение

В результате исследования были рассмотрены актуальные методологии описания бизнес-процессов сложных систем в условиях неопределенности. Определены основные этапы цифровизации бизнес-процессов сложных систем, а также преимущества и недостатки процесса цифровизации.

В ходе исследования была определена основная проблематика управления потребностями сложной системы в условиях неопределенности. Основными проблемами стали:

- отсутствие стандартных форматов и единых баз данных,

- необходимость вовлечения руководителей разного уровня,

- проблема прогнозирования.

Для решения вышеупомянутых проблем было предложено внедрение APS-системы (Advanced Planning & Scheduling), которая позволит произвести оптимизацию планирования, а также детализировать и повысить точность модели производства. Для решения проблемы прогнозирования предлагается внедрить экспертную систему поддержки принятия решений (ЭСППР). На основе консолидации мнений экспертов прогнозируется и моделируется решение существующей проблемы на предприятии, даже в условиях неопределенности и риска.


Источники:

1. Федосеев С. А., Гитман М.Б., Столбов В. Ю. Современные механизмы и инструменты управления большими производственными системами // Управление большими системами: сборник трудов. – 2010. – № 31. – c. 323-352.
2. Бятец И. В. Причины возникновения и измерение неопределенности и риска в экономике // Вестник Удмуртского университета. – 2011. – № 4.
3. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. / 2-е изд. - М.: Издательство физико-математической литературы, 2007. – 584 c.
4. Официальный сайт Национальный институт по стандартам и технологиям США (National Institute Standards and Technology, NIST. [Электронный ресурс]. URL: https://www.nist.gov.
5. Официальный сайт компании Software OG. [Электронный ресурс]. URL: https://www.softwareag.com/corporate/default.html.
6. Официальный сайт организации по международной стандартизации ISO. [Электронный ресурс]. URL: https://www.iso.org/ru/home.html.
7. Официальный сайт компании Alexos LTD. [Электронный ресурс]. URL: https://www.axelos.com.
8. Дэвид А. Марка, Клемент МакГоуэн Методология структурного анализа и проектирования SADT. - М.: Изд. Мета Технология, 1993. – 240 c.
9. Ковалев С.М., Ковалев В.М. Современные методологии и стандарты описания бизнес-процессов: преимущества, недостатки и области применения // Справочник экономиста. – 2006. – № 11. – c. 19.
10. INTEGRATION DEFINITION FOR FUNCTION MODELING (IDEF0). Draft Federal Information Processing Standards Publication 183, 1993
11. Цуканова О. А. Методология и инструментарий моделирования бизнеспроцессов. / учеб. пособие. - СПб.: Университет ИТМО, 2015. – 100 c.
12. Ланцев Е. А., Доррер М. Г. Агентное имитационное моделирование бизнес-процессов в нотации еEPC // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2013. – № 3.
13. Федорова О.В., Мамаева А.А., Якунина Е.А. Применение методологий SADT и ARIS для моделирования и управления бизнес-процессами информационных систем // Вестник ВГУИТ. – 2018. – № 1.
14. Козлова И.А., Кукарцев А.В. Цепочки создания ценности как инструмент управления бизнес-процессами на предприятии // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. – 2012. – № 8.
15. Иванов П.Д. Инструменты оценки экономического развития промышленных кластеров в условиях цифрового производства // Аудит и финансовый анализ. – 2017. – № 1. – c. 86-94.
16. Нодельман В.А. Развитие теории управления комплексным качеством (TQM) // Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент. – 2004. – № 2.
17. Абдикеев Н.М., Данько Т.П., Ильдеменов С.В., Киселев А.Д. Реинжиниринг бизнес-процессов. - М.: Изд-во Эксмо, 2005. – 592 c.
18. Иванов Р.В., Михайленко А.В. ITSM в ITIL - структурно-образующий подход к проектированию, внедрению и управлению ИТ-системами класса help (Service) Desk // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. – 2008. – № 48.
19. Репин В.В., Елиферов В.Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процессов. - Манн, Иванов и Фебер, 2013. – 69 c.
20. Ланцев Е.А. Сравнительный анализ имитационного моделирования бизнес-процессов при помощи агентного и процессного подходов // Хвойные бореальной зоны. – 2012. – № 5-6. – c. 49-56.
21. Землякова С.Н. Методические аспекты цифровизации бизнес-процессов организаций в условиях перехода на цифровую экономику // Вестник Алтайской академии экономики и права. – 2019. – № 4-2. – c. 186-189.
22. Шиболденков В.А., Попович Л.Г., Лукашенко И.И., Сигорский И.И. Разработка модели оперативного антикризисного управления промышленным предприятием при помощи цифровых финансовых инструментов // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 12. – c. 1243-1247.
23. Kashevarova N.A., Shiboldenkov V.A. Production ecosystems and platforms development in the industry digital transformation conditions // IX Czarnowski Readings. MATEC Web of Conferences. – 2020.
24. Юсуфова О.М., Майстренко Т.В. Перспективы перехода предприятий к цифровому корпоративному управлению // Экономика и предпринимательство. – 2018. – № 1. – c. 874-880.
25. Кравченко Т. К. Экспертная система поддержки принятия решений // Открытое образование. – 2010. – № 6.
26. Садовский Г.Л. Анализ современных тенденций цифровой трансформации промышленности // Молодой ученый. – 2017. – № 14. – c. 427-430.
27. Drobkova O.S. Application of ERP-systems for increase of efficiency organization of high-tech production // IX Czarnowski Readings. MATEC Web of Conferences. – 2020. – № 02019.
28. Юсуфова О.М., Неврединов А.Р. Интеллектуальные системы на основе нечетких вычислений и нейронных сетей в управлении проектами // Экономика и предпринимательство. – 2019. – № 8. – c. 828-833.

Страница обновлена: 30.01.2024 в 17:55:52