Учредитель журнала

Сопоставление и синтез вариантов информационных инфраструктур поддержки принятия управленческих решений

УДК 004.9, 658.5

DOI 10.52815/0204-3653_2022_04188_4
EDN: OHHJCO

Мыльников Леонид
Доцент кафедры Микропроцессорных средств автоматизации, Пермский национальный исследовательский политехнический университет, к. т. н.
E-mail: Leonid.Mylnikov@pstu.ru

В настоящее время существуют подходы, позволяющие упростить разработку новых устройств и изделий, такие как ТРИЗ [1], метод морфологического анализа [2], операции Колера [3]. При этом разработка технологий все еще остается не автоматизированной областью деятельности. Информационная инфраструктура представляет собой технологию обработки и передачи информации. Для повышения эффективности информационной инфраструктуры применяются практики использования хорошо зарекомендовавших себя решений (базы решений ITIL и COBIT), типовых паттернов [4], обратного инжиниринга протекающих в системах процессов на основе собираемых логов [5] (процесс майнинг для поиска несоответствий между закладываемыми процессами и фактическими действиями) и семантической информации для структурного анализа процессов [6]. Развитие этих подходов некоторые авторы видят в стандартизации бизнес-­процессов по принципу снизу вверх или сверху вниз [7].
Вопрос генерации вариантов структуры следует рассматривать как вопрос, связанный с фиксацией входа, выхода и окружения, так как информационная система и система поддержки принятия решений имеют цель и условия своего функционирования (рис. 1).

Рис. 1. Обобщенное структурно-­функциональное представление работы информационной инфраструктуры (S – блок субъекта управления (команда на запуск, которая может быть разовой/периодической/носить стохастический характер), V – блок действия, R – результат, NV – контекст, в котором происходит действие)

Для решения задач повышения эффективности уже существующей информационной инфраструктуры сложилась практика проведения AS-IS и TO-BE анализа информационных процессов, протекающих в организациях. Такой анализ связан с детализацией и/или изменением порядка использования действий/операций/алгоритмов/методов. Если представить всю информационную инфраструктуру одним блоком V, соответствующим всем необходимым действиям, приводящим к результату R и использующим для этого данные NV, то процесс генерации возможных вариантов может быть представлен в виде процедурной модели, представленной на рис. 2.

Рис. 2. Процедурная модель выбора
эффективной структурной организации информационной инфраструктуры

Генерация решений связана с множеством возможных последовательностей действий, исходя из вариантов окружения и результатов, которые они создают. Например, при необходимом составе окружения детализация модели может происходить параллельным или последовательным образом (рис. 3).

Рис. 3. Структурно-­функциональное представление детализации информационной инфраструктуры: а) последовательная детализация, б) параллельная детализация

Если для каждой операции сопоставить некоторую метрику (алгоритмическую сложность, время работы и т. п.), то задача выбора может быть осуществлена методом динамического программирования [8] или, при использовании группы метрик, отобрана одним из методов многокритериального ранжирования [9].
Такое сравнение корректно, если выбор осуществляется на основе технических показателей операций (алгоритмов их реализующих). Однако на практике информационная инфраструктура ориентирована на обеспечение основной деятельности рассматриваемой производственно-­организационной системы и повышение её эффективности. Например, при рассмотрении задачи формирования производственного/продуктового портфеля можно рассматривать такие подходы как ABC-анализ, формирование портфеля на основе анализа рисков [10] и многоэтапные подходы [11]. Каждый из подходов требует разных затрат на реализацию и даёт различную эффективность. Таким образом необходима оценка каждого из вариантов путем моделирования его работы с последующим анализом влияния на эффективность рассматриваемой производственно-­организационной системы. При этом работа может зависеть от предметной области и случайных факторов. При использовании комплекса взаимосвязанных операций эффективность последующих операций будет зависеть от результатов, полученных на предыдущих шагах.
В результате получаем задачу многокритериального выбора, состоящего из комплекса технических показателей и показателей, отражающих основную деятельность рассматриваемой системы [9] (таблица 1).

Таблица 1

Наличие строго заданной последовательности этапов и шагов позволяет получать детализированные до разной степени структурно-­функциональные модели и соответствующие им математические описания. При этом объединение группы элементов операции (V) в рамках единого блока (группы последовательно соединённых элементов или соединённых последовательно-­параллельно) позволяет вводить типовые решения для регулярно встречающихся операций. В некоторых случаях на основе этих решений можно формировать дополнительные требования к данным. Кроме этого, такая детализация может рассматриваться как некоторая иерархия уровней или набора способов реализаций по подобию того, как это реализовано в IDEF0 нотации.
Если рассматривать структурно-­функцио­нальную модель как модель, на основе которой будут осуществляться оценочные расчеты, то при расчетах большего числа итераций, чем одна, очевидно, что результаты принимаемых решений будут оказывать влияние на состояние внешней среды (NV0). Таким образом необходимо введение обратных связей, тогда последовательная детализация систем, ориентированных на внедрение новых проектов, может быть описана структурно-­функциональной моделью, детализированной как приведено на рис. 4.

Рис. 4. Структурно-­функциональная модель информационной поддержки формирования портфеля проектов (S – запуск работы с проектами (действие субъекта); V1 – фильтрация или отбор проектов; V2 – организационное и календарное планирование; V3 – производство; V4 – сбыт готовой продукции; R1 – отобранные проекты; R2 – объемно-­календарные планы; R3 – готовая продукция; R – прибыль, статистика спроса на продукцию; NV0– стратегия развития предприятия и спрос на рынке; NV2 –производственная корзина; NV3– планы производства; NV4 – тренды и тенденции на рынке)

Дальнейшая детализация информационной инфраструктуры состоит в повторном применении методики для раскрытия блоков V1, V2, V3, V4. Такая детализация может быть представлена структурно-­функциональной моделью, приведенной на рис. 5.

Рис. 5. Возможная детализация структурно-­функциональной модели, приведенной на рис. 3 (S – старт работы; V11 – формирование множества внешних проектов (предложения заказчиков, проекты с конкурсов стартапов и т. п.); V12 – формирование множества внутренних проектов (рац. предложения и разработки); V13 – экспертиза проектов (совещания, экспертная оценка); V14 – корректировка проектов потенциальным заказчиком; V15 – внесение не отобранных проектов в архив; V21 – составление вариантов производства (тех. карт); V22 – объемно-­календарное планирование; V31 – производство; V32 – тестирование; V4 – сбыт готовой продукции; NV0 – данные о спросе, продажах, перечень перспективных проектов; NV12 – множество архивных и внутренних проектов; R12 и NV13 – множество проектов для экспертизы; R13 и NV14 – множество размеченных проектов (отобранных и нет); R15 – архив не отобранных проектов; R1 – отобранные для реализации проекты; NV2 – производственная корзина; R21 – варианты производственной реализации проектов; NV3 – планы производства; R2 – объемно-­календарные планы; R31 и NV32 – вся произведенная продукция (для тестирования); R3 – готовая продукция (размеченная, неисправная/бракованная); R – прибыль, статистика спроса на продукцию; NV4 – тренды и тенденции на рынке)

Для оценки технических характеристик, например, согласованности действий будем задавать в элементах S периоды срабатывания и оценивать с учетом сложности алгоритмов запаздывание и согласованность действий.
Оценка работы такой модели (вычислить значение показателя d) для каждой интересующей точки анализируемого процесса осуществляется путем вызова последовательности процедурных моделей, а графическая форма представления может быть заменена символьным представлением. Например, для модели, приведенной на рис. 4, такое символьное соответствие будет выглядеть как последовательность процедурных вызовов: T_R12 = max(V11(NV0, S), V12(NV12, S)); T_R13 = V13(NV13); T_R15 = V15(NV15); T_R1 = V14(NV14); T_R21 = V21(NV2); T_R2 = V22(NV22); T_R31 = V31(NV3); T_R3 = V32(NV32); T_R = V4(NV4), где V выдает время работы алгоритма/выполнения операции/действия, S – время начала работы/или функция, принимающее значения =1 в периоды срабатывания (задает периодичность перепланирования/изменения производственных процессов). Из приведённой формы путем элементарных преобразований выражаются любые интересующие переменные. Например, d = T_R12+T_R13+T_R1+T_21+T_R2+T_R31+T_R3+T_R. При этом могут накладываться дополнительные ограничения, характеризующие исследуемый процесс (для согласованной работы рассмотренного примера должно выполняться неравенство T_R12+T_R13+T_R15 < период S).
Если работа V зависит от контекста NV, то необходимо проводить множественные расчеты. Количество экспериментов при этом будем определять, опираясь на центральную предельную теорему [12], из которой следует, что среднее случайных величин есть величина неслучайная.
Оценка эффективности принимаемых решений требует наличия данных для формирования контекста NV0 и реализованных алгоритмически принципов работы блоков V для имитации работы модели, что позволяет получать результаты, которые могут быть сопоставлены с ретроспективными данными [13].
При рассмотрении различных вариантов информационной инфраструктуры, получение оценок d и e позволяет сравнивать их между собой и ретроспективными данными существующей информационной инфраструктуры, что помогает принимать решение о выборе того или иного варианта возможной реализации.
Представленная модель дает возможность определять характеристики работы информационной инфраструктуры организационных систем, что позволяет в концепцию AS IS – TO BE вводить формальные измеримые показатели, характеризующие эффективность исследуемых структур. Это открывает возможность объективной оценки информационных инфраструктур, а также исследовать на модели работу информационной инфраструктуры в рамках концепции Process Mining [14].
Методология структурно-­функционального моделирования и формирования множества решений открывает возможности конструирования поведения субъекта управления и стохастических факторов, влияющих на запуск процессов путем генерации событий (S). Таким образом, модель открывает возможности, с одной стороны, к имитационному и статистическому подходам в исследовании информационной инфраструктуры, а с другой стороны, к усложнению методов выбора приоритетных процессов и действий в конфликтных ситуациях при ограниченных ресурсах, что позволяет вводить в элементы S логику работы, свой­ственную мультиагентному подходу [15]. Это даёт новые возможности по исследованию работы информационной инфраструктуры и рассмотрению производственно-­экономических задач, связанных с определением стратегии поведения [16]. Такой подход дает возможности повышения эффективности работы организационных систем за счет их внутренних ресурсов.

Исследование выполнено при финансовой поддержке правительства Пермского края в рамках научного проекта № С‑26/692.