Методическое и информационное обеспечение поддержки принятия групповых решений в полиструктурной процессно-ориентированной системе предприятия

Во Введении раскрыта постановка задачи и обоснована актуальность её решения. Выполнен анализ ранее проведённых исследований по решению
6
аналогичных задач, определены цель и задачи исследования, сформулированы основные научные, методические и практические результаты.
Первая глава «Теоретическая, организационно-методологическая и инструментальная основа принятия решений» включает описание теоретических и организационно-методологических аспектов принятия решений, в которых представлена эволюция и основные направления развития теории принятия решений, обозначены отечественные и зарубежные исследователи, внёсшие вклад в её развитие. Рассмотрены концепции принятия решений, их преимущества и недостатки. Описаны виды принимаемых решений и признаки, отражающие их различные аспекты. Указано, что наиболее прогрессивным методом принятия решений является переход к динамическим организационным системам. Рассмотрена особенность принятия решений в гетерогенной среде. Дан обзор исследований в области принятия групповых решений, представлены их классификации и показатели измерения групповой задачи. Показана модель принятия группового решения. Рассмотрено развитие теории и практической реализации СППР. Представлены классификации СППР. Описаны особенности архитектурного построения СППР. Показано, что современная тенденция развития СППР связана с обработкой разнородных данных из различных гетерогенных источников, что требует использования специальных средств добычи и очистки данных.
Вторая глава «Разработка метрической подсистемы оценки деятельности предприятия как интегрирующего элемента в системе поддержки принятия решений» раскрывает понятие «полиструктурная система». Показано, что интеграция данных, поступающих из подсистем полиструктурной организационно- технической системы и её внешнего окружения может осуществляться одним из четырёх способов: на уровне брокеров, на уровне данных, на уровне сервисов, на уровне интерпретирования метаинформации.
Для совершенствования функций исполнения задач полиструктурной системы разработана СППР и предложено ввести метрическую подсистему (МП) оценки деятельности предприятия, осуществляющую интеграцию данных, поступающих из отдельных подсистем (технических, технологических, экономических, финансовых, логистических, организационных и т.д.) полиструктурной организационно- технической системы предприятия, каждая из которых имеет своё информационное и программное обеспечение, свои базы данных и набор измеряемых показателей. Структура СППР приведена на рис.1,
7

Рис. 1. Структура СППР с интегрирующим блоком – метрической подсистемой
где: БВД1 … БВДn – блок ввода данных в подсистему 1…n; БПД1 … БПДn – блок поиска данных в сети Internet для подсистемы 1…n; БСПД1 … БСПДn – блок сбора первичных данных по результатам исполнения этапов процессов в подсистеме 1…n; БПрД1 … БПрДn – блок преобразования данных в подсистеме 1…n; Валидатор Подсистемы 1 … n – блок поиска и очистки данных в подсистеме 1… n; ХД подсистемы 1…n – хранилище данных подсистемы 1…n; БЗ1…n – база знаний подсистемы 1…n; Валидатор системы – блок поиска и очистки данных в полиструктурной системе, выполняющий: соотнесение данных согласно классификационному справочнику представления данных в подсистемах полиструктурной системы; преобразование данных (формулы преобразования, группировки значений и т.д.); определение разности форматов представления данных в подсистеме и МП (единицы измерения, тип данных, периодичность данных); синхронизация потоков данных в подсистеме и МП; фильтрация данных согласно заданным запросам и форматам представления данных.
Введённая метрическая подсистема оценки деятельности предприятия содержит ХД МП (хранилище данных МП), а также модули и блоки (рис.1). Предложена процедурная модель настройки валидатора полиструктурной системы для передачи данных в хранилище данных метрической подсистемы, включающая в
себя пять шагов – от формирования массива показателей до наполнения ХД МП данными. Процедура настройки параметров данных, поступающих в ХД МП, представлена на рис.2.
Рисунок 2 – Процедура настройки параметров данных, поступающих в ХД МП
При изменении дерева целей настройки МП меняются, что находит отражение в таблице соответствия показателей подсистем полиструктурной системы и показателей МП, которая включает метаданные о системе используемых показателей и ХД, содержащих информацию о состоянии подсистем предприятия и их изменениях во времени. Таким образом, МП является надстройкой в полиструктурной системе.
Показано, что несмотря на ряд ключевых преимуществ процессно- ориентированного подхода по сравнению с функциональным подходом, он нашёл незначительное применение. В соответствии с общепринятым мнением, функции,
как и процессы, являются взаимодополняющими и взаимозаменяющими, характеризующими признаки, что позволяет рассматривать их в качестве элементов единой системы. Это даёт возможность сформировать матрицы соответствия функций и процессов (снимаемых с датчиков, получаемых расчётным путём, вводимых вручную), которые обрабатываются ИС и записываются в базы данных (например, табл.1).
Кортеж информации: матрица соответствия показателей по функциональному и процессному признаку
Таблица 1

Выборка информации на основе матриц соответствия данных позволяет определять: кто, когда и на каком основании может провести анализ состояния объекта исследования или отдельных его характеристик; является основанием создания МП оценки результатов принимаемых решений и выполняемых на их основе действий. Показано, что сложность и точность МП определяется: степенью детализации входящих в неё показателей, качеством собираемых данных; особенностью встроенных в неё механизмов обработки данных, периодом и способом сбора, обработки и хранения данных; настройкой уровня доступа к первичным или структурированным данным в разных центрах ответственности.
Приведены принципы создания «метрической система оценок» и «системы метрик», указано на неоднородность их структуры, предметной области и целевого назначения. Дана авторская классификация метрик (рис.3).
Рисунок 3 – Классификация метрик по назначению
Описаны правила и методика построения МП. Уточнён набор характеристик, описывающих каждую метрику МП. Даны графическое и табличное представление данных, поставляемых на рабочие места специалистов и руководителей разных
рангов, в соответствии с выбранными метриками для принятия решений.
Третья глава «Методическое обеспечение поддержки принятия групповых решений в полиструктурной процессно-ориентированной организационно- технической системе предприятия» описывает виды проблемных ситуаций, решаемых лицами, принимающими решение (ЛПР), в зависимости от зоны их возникновения и количества лиц. Показаны схемы взаимодействия ЛПР в процессе выработки коллективного решения (рис.4).
Рисунок 4 – Схема принятия решения на основе групповой подготовки данных
Описана структура данных выполняемых процессов, включающая: наименование и id ЛПР, принимающего решение (L = {l1, ln}, где n – количество ЛПР); наименование и id применяемого метода оценки эффективности принимаемого решения (M = {m1, ma}, где a – количество альтернативных методов проведения экспертизы); наименование и id процессов сбора и обработки данных для принятия решения (Bs = {bs1, bsk}, где k – количество процессов сбора и обработки данных); наименование и id процессов проведения экспертизы и согласования результатов принимаемого решения (Be = {be1, ber}, где r –количество процессов экспертизы); наименование и id этапов задействованных процессов (bsi = {qs1, qsv}, bei = {qe1, qew}, где q – этап процесса, si – номер процесса сбора и обработки данных, ei – номер процесса проведения экспертизы и согласования принимаемого решения, v – количество этапов процессов сбора и обработки данных, w – количество этапов процессов проведения экспертизы и согласования принимаемого решения); наименование и id центров ответственности исполнения этапов процессов; каждый процесс содержит как минимум один этап; каждый этап (q) прикреплён к одному центру ответственности (g). Каждый центр ответственности прикреплён к одному исполнителю (rg)) (bs = {(qs1, gs1, rgs1), (qsv, gsv, rgsv)}, be = {(qe1, ge1, rge1), (qew, gew, rgew)}; наименование и id объекта (на каждом этапе исполнения процессов можно воздействовать на один или более объект управления или собирать данные о показателях их состояния) (qsi = {o1, of}, где oi – объект управления, f – количество объектов управления, i = 1, f; наименование и id показателей (основных и вспомогательных), используемых для принятия решений на каждом этапе процессов (qs = {p1, pz}, qe = {p1, py}, где z – количество показателей, применяемых для выработки решения, y – количество показателей, применяемых
для проведения экспертизы и согласования принимаемого решения); наименование и id критериев оценки эффективности значений анализируемых показателей (Ka = {ka1, kay}).
Описан свод правил, соблюдаемый в процессе принятия решений, согласно которым: а) каждый центр ответственности соответствует определённому процессу или его этапу и имеет признак выполнения заданного набора действий или признак принятия решений; б) каждому ЛПР или лицу, влияющему на принятие решения, соответствует свой набор этапов исполняемых процессов и центров ответственности в них; в) каждому ЛПР соответствует одно или более лиц, выполняющих набор действий по подготовке данных для принятия решения. ЛПР может соответствовать лицу, выполняющему набор действий по подготовке данных для принятия решения (например, две функции, выполняемые последовательно одним сотрудником); г) принятие групповых решений осуществляется двумя и более ЛПР, каждому из которых соответствует одно или более лиц, выполняющих набор действий по подготовке данных для принятия решения; д) для каждого принимаемого решения существует набор критериев, по которым производится выбор альтернатив; е) решение может быть принято и оценено разными методами. Дано теоретико- множественное описание представленной модели множества принимаемых решений: Wi ∈ (Lj, Mj, Rj, Pj, Dj, Cj, Pzj, Kaj), где: L – множество ЛПР, M – множество методов принятия решения; R – множество лиц, выполняющих набор действий по подготовке данных для принятия решения; P – множество центров ответственности; D – множество этапов процессов; С – множество объектов управления; Pz – множество показателей; Ka – множество критериев оценки альтернатив принимаемых решений.
Разработана методика выработки решения на основе значений показателей, представленных в ХД МП и ХД i-ых подсистем полиструктурной системы и проведения его экспертизы. Методика содержит 20 последовательных шагов: формализация проблемы (шаг 1); выбор названий или id элементов полиструктурной системы, интересы которых проблема затрагивает (2); выбор набора показателей, по которым будет оцениваться качество принимаемого решения, осуществляемый в автоматизированном или автоматическом режимах, зависящий от уровня формализации предметной области и таблицы сопряжённости показателей, в которой отражается степень, направленность и формула их взаимовлияния друг на друга (3); автоматическое формирование списка показателей, отражающих интересы подсистем (4); выбор уровня (стратегический, тактический и операционный) и направления целевого ориентира полиструктурной системы – для каждого уровня существуют направления (сценарии) целевых ориентиров, каждому направлению соответствует своё дерево целей, листья которых содержат нормативные значения показателей их достижения (5); ранжирование показателей, отражающих интересы подсистем в соответствии с обозначенным уровнем и направлением целевого ориентира полиструктурной системы, по степени их значимости в процессе принятия решения (6); установление весомости показателей на текущую задачу в рамках каждой подсистемы на основании коллективной экспертной оценки (табл.2) – весомость мнения каждого эксперта умножается на выставленную им весомость показателя, по каждому показателю рассчитывается средневзвешенное значение его оценки, затем
рассчитывая коэффициент конкордации, определяется согласованность мнений экспертов (7).
Пример формирования данных по показателям подсистемы
Таблица 2
Последующие шаги: автоматическое формирование полного списка показателей, которые могут быть использованы для проведения экспертизы принимаемого решения (8); ранжирование показателей, отражающих интересы полиструктурной системы в соответствии с обозначенным уровнем и направлением его целевого ориентира на основании коллективной экспертной оценки (9); определение весомости показателей, отражающих интересы полиструктурной системы в соответствии с обозначенным уровнем и направлением его целевого ориентира на основании коллективной экспертной оценки (10; табл.3).
Таблица 3 Пример формирования данных по показателям полиструктурной системы
для выработки решения
Следующие два шага формируют табл.4: определение метода проведения экспертизы (11); задание параметров формируемого минимального профиля проводимой экспертизы, т.е. максимальный набор показателей, по которым может быть произведено попарное сравнение выбранного количества альтернатив за заданный промежуток времени – расчёт времени проведения экспертизы производится с учётом количества попарных сравнений и затрат времени на проведение одного попарного сравнения (12).
Последующие шаги: формирование набора показателей, по которым можно производить минимальную экспертизу (определение профиля минимальной экспертизы) (13); автоматическое формирование набора комбинаций попарных сравнений для проведения минимальной экспертизы (14); автоматическое
формирование набора комбинаций попарных сравнений для проведения полной экспертизы (15); автоматическое формирование набора комбинаций попарных сравнений для проведения дополнительной экспертизы (разница между полным набором комбинаций и минимальным набором комбинаций) (16).
Таблица 4 Параметры формируемого минимального профиля проводимой экспертизы
эффективности принимаемого управленческого решения
Завершающие шаги: проведение экспертизы выбранным методом, определение лидирующей альтернативы, которая должна опережать ближайшую на величину заданного порога Δ, количество повторяющихся попарных сравнений у экспертов позволяет провести частичный или полный анализ согласованности их мнений (17); если заданный порог не достигнут, то экспертиза продолжается за счёт включения в опрос экспертов дополнительных парных сравнений, комбинации которых не встречались в минимальном профиле проводимой экспертизы, но присутствуют в полном наборе возможных комбинаций попарных сравнений (18); по результатам проведённой дополнительной экспертизы осуществляется автоматический перерасчёт Δ – если условие не соблюдено, то возвращение к шагу 17, а если соблюдено, то проведение экспертизы заканчивается автоматическим оформлением протокола проведения экспертизы и записи его в ХД МП (19); если по результатам выполнения всех комбинаций попарных сравнений не достигается заданный порог отрыва лидирующей альтернативы от следующей за ней, принимается решение о продолжении экспертизы, в ходе которой уточняются условия и метод проведения новой экспертизы (20).
Минимальное количество попарных сравнений, которые выполняет эксперт, равно log2(n!) + nlog2(m!), где n – количество показателей, m – количество альтернатив, n,mєN. Количество возможных дополнительных вопросов при ранжировании n показателей равно: n(n–1)/2 –log2(n!). Определены признаки отнесения показателей к интегрирующему модулю полиструктурной системы, являющихся основой наполнения метрической подсистемы и принятия решений в стратегическом, тактическом и оперативном информационно-управляющих контурах полиструктурной системы. Показана структура связи элементов полиструктурной системы (рис.5).
На основе теоретико-множественного представления разработана формальная модель описания МП оценки деятельности предприятия, которое рассматривается
как полиструктурная гетерогенная система, имеющая множество компонентов, часть из которых взаимодействуют друг с другом, образуя сложные линейные, сетевые и иерархические связи. Цель полиструктурной системы определяет деревья целей её компонентов. Дерево целей может иметь несколько проекций – индикаторов текущего состояния компонента системы в различных аспектах, в которых, наряду с нормативными значениями показателей, содержатся их фактические значения, величина отклонения и степень значимости отклонения.
Рисунок 5 – Структура связи элементов полиструктурной системы
Четвертая глава «Практическая реализация информационной системы поддержки принятия групповых решений в процессно-ориентированной СУБД «COBRA++». На основе предложенных процедурных моделей разработана методика создания информационного обеспечения метрической подсистемы оценки деятельности предприятия в инструментальной среде процессно-ориентированного СУБД «COBRA++». Рассмотрена классификация процессов и формируемых на этапах их исполнения показателей (табл.5).
Таблица 5 Виды встречаемых комбинаций процессов и получаемых с них данных
Циклически повторяющийся Пхсц
Вид процесса:
Сквозной процесс Пхсо Пхсп
Однократно Повторяющийся выполняемый по условию
15

(затрагивает объекты и данные Пусо Пусп Пусц о них нескольких подсистем) Пzсо Пzсп Пzсц Пrсо Пrсп Пrсц Пхпо Пхпп Пхпц Процесс, протекающий в рамках Пупо Пупп Пупц одной подсистемы Пzпо Пzпп Пzпц Пrпо Пrпп Пrпц
Здесь: Пх – показатели, которые используются для мониторинга ситуации и принятия решения только в рамках одной подсистемы; Пу – показатели, которые передаются в одну другую подсистему, где используются для мониторинга ситуации и принятия решения; Пz – показатели, которые могут использоваться для мониторинга ситуации и принятия решения в разных подсистемах вне зависимости от места их формирования; Пr – показатели, которые используются для мониторинга ситуации и принятия решения в системе в целом; со – формируются при выполнении сквозного однократно выполняемого процесса; сп – сквозного периодически повторяемого процесса; сц – сквозного циклически повторяемого процесса; по – однократно выполняемого процесса внутри конкретной подсистемы; пп – периодически повторяемого процесса внутри конкретной подсистемы; пц – циклически повторяемого процесса внутри конкретной подсистемы.
Применение данной классификации позволяет структурировать показатели и их значения, убирая избыточность (дублирование) данных в хранилищах данных разных подсистем предприятия.
Схемы передачи данных в хранилища данных показаны на рис.6.
Рисунок 6 – Передача данных в хранилища данных подсистем I и J, хранилище
16

данных метрической подсистемы оценок по факту исполнения сквозного процесса
Разработанная процедурная модель сбора и передачи данных в метрическую подсистему оценки деятельности предприятия, включает следующие 6 этапов: выбор процесса в репозитарии формализованных процессов информационной системы предприятия (этап 1); просмотр показателей исполнения этапов выбранного процесса в проекции структур достижения целевых ориентиров предприятия и их одновременного использования в разных подсистемах предприятия (2); автоматическая или автоматизированная (в зависимости от выбранного режима работы) фильтрация показателей по возможности отнесения их к метрической подсистеме оценки деятельности предприятия, формирование списка показателей, которые могут быть отнесены к данной группе (3); автоматическое или автоматизированное (в зависимости от выбранного режима работы) присвоение выбранным показателям статуса принадлежности к метрической подсистеме оценки деятельности предприятия (4); автоматическое или автоматизированное (в зависимости от выбранного режима работы) назначение параметров передачи данных в ХД МП, в числе которых: условия загрузки данных в ХД МП; периодичность загрузки данных в ХД МП; наименование слота ХД МП, в который осуществляется загрузка данных по каждому выбранному показателю; требования к полноте загружаемых данных; требования к проверке достоверности загружаемых данных (5); загрузка данных в ХД МП (6).
Приведённая процедурная модель сбора и передачи в ХД МП описывает процедуру записи данных, получаемых непосредственно с этапов выполняемых процессов. Однако для принятия взвешенных решений часто имеется необходимость в дополнительной информации, которая может быть получена из различных внешних источников. При этом удовлетворение потребности в такой информации может осуществляться по оригинальному или типовому запросу к внешним источникам данных.
Процедурная модель формирования запросов и извлечения данных включает четыре действия: поиск запрашиваемых данных в ХД МП (1); автоматический или автоматизированный переход к расширенному поиску данных в ХД i-ых подсистем предприятия (2); автоматический или автоматизированный переход к расширенному поиску данных во внешних базах данных, подключённых к процессно- ориентированной СУБД «COBRA++» (3); автоматический или автоматизированный переход к расширенному поиску данных в информационных ресурсах Internet (4).
Для каждой группы решаемых задач выбираются свои методы и регламенты поиска и структурирования данных, записанные в репозитарий механизма извлечения данных. Кроме того, предусмотрена возможность составить маршрут поиска данных, необходимых для принятия решений или проведения анализа, вручную, и запустить процесс поиска информации. Показана особенность реализации в процессно-ориентированной СУБД «COBRA++» принципов организации процедуры коллективного принятия решений. Представлена процедурная модель проведения электронного совещания/экспертизы по межфункциональной проблеме предприятия и выработки коллективного экспертного суждения.
ОБЩИЕ ВЫВОДЫ ПО РАБОТЕ
1. Описана структура метрической подсистемы оценки деятельности предприятия и дана классификация обрабатываемых в ней данных, приведены общие принципы её создания. Дана классификация метрик в зависимости от их назначения. Описаны правила и методика построения метрической подсистемы оценки деятельности предприятия, основу которой формирует информация об информационных контурах сборки, анализа и преобразования данных, используемых для принятия решений в разных центрах ответственности.
2. В структуре СППР предложен интегрирующий блок – метрическая подсистема оценки деятельности предприятия, осуществляющая интеграцию данных, поступающих из отдельных подсистем полиструктурной организационно- технической системы. Определены признаки отнесения показателей к интегрирующему модулю полиструктурной системы, являющихся основой наполнения метрической подсистемы оценки деятельности предприятия.
3. Разработана формальная модель описания метрической подсистемы оценки деятельности предприятия на основе теоретико-множественного представления, рассматриваемая как полиструктурная гетерогенная система, имеющая множество компонентов, часть из которых взаимодействуют друг с другом, образуя сложные линейные, сетевые и иерархические связи.
4. Описаны правила построения процедурной модели принятия групповых решений и дано их формальное описание на основе предикатов первого уровня. Предложена обобщённая модель выбора попарных сравнений, обеспечивающий поиск альтернативы и проверку ответов экспертов на согласованность. Разработана процедурная модель сбора и передачи данных в метрическую подсистему оценки деятельности предприятия.
5. Разработана процедура реализации информационного обеспечения метрической подсистемы оценки деятельности предприятия в процессно- ориентированной СУБД «COBRA++».
В диссертационном исследовании решена научная задача: разработано методическое и организационное обеспечение поддержки принятия групповых решений в полиструктурной процессно-ориентированной системе предприятия.