Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений
Запропонована система моделей знань щодо корпоративних організаційних рішень. Розвинута формальна модель 6-етапного процесу прийняття рішення. Розроблені моделі продуктної й процесної якості організаційних рішень та механізми їх використання для підвищення ефективності діяльності осіб, що приймають...
Збережено в:
| Дата: | 2014 |
|---|---|
| Автор: | |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | Russian |
| Опубліковано: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2014
|
| Назва видання: | Математичні машини і системи |
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84340 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Цитувати: | Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 1. — С. 129-142. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
Репозитарії
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-84340 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-843402015-07-07T03:02:07Z Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений Ильина, Е.П. Моделювання і управління Запропонована система моделей знань щодо корпоративних організаційних рішень. Розвинута формальна модель 6-етапного процесу прийняття рішення. Розроблені моделі продуктної й процесної якості організаційних рішень та механізми їх використання для підвищення ефективності діяльності осіб, що приймають рішення. Предложена система моделей знаний о корпоративных организационных решениях. Развита формальная модель 6-этапного процесса принятия решений. Разработаны модели продуктного и процессного качества организационных решений и механизмы их использования для повышения эффективности деятельности лиц, принимающих решения. The system of the knowledge models for corporative organization decisions is proposed. The 6-stage decision making process model is developed. The models of both product-based and process-based quality for organization decisions are worked out together with the mechanism of their using to intensify decision makers activity effectiveness. 2014 Article Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 1. — С. 129-142. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84340 681.3, 004.4 ru Математичні машини і системи Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| institution |
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| collection |
DSpace DC |
| language |
Russian |
| topic |
Моделювання і управління Моделювання і управління |
| spellingShingle |
Моделювання і управління Моделювання і управління Ильина, Е.П. Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений Математичні машини і системи |
| description |
Запропонована система моделей знань щодо корпоративних організаційних рішень. Розвинута формальна модель 6-етапного процесу прийняття рішення. Розроблені моделі продуктної й процесної якості організаційних рішень та механізми їх використання для підвищення ефективності діяльності осіб, що приймають рішення. |
| format |
Article |
| author |
Ильина, Е.П. |
| author_facet |
Ильина, Е.П. |
| author_sort |
Ильина, Е.П. |
| title |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений |
| title_short |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений |
| title_full |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений |
| title_fullStr |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений |
| title_full_unstemmed |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений |
| title_sort |
управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. ч.1. онтология организационных решений |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| publishDate |
2014 |
| topic_facet |
Моделювання і управління |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84340 |
| citation_txt |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч.1. Онтология организационных решений / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 1. — С. 129-142. — Бібліогр.: 13 назв. — рос. |
| series |
Математичні машини і системи |
| work_keys_str_mv |
AT ilʹinaep upravleniekačestvomorganizacionnyhrešenijnaosnoveformalizovannogokorporativnogoznaniâč1ontologiâorganizacionnyhrešenij |
| first_indexed |
2025-07-06T11:19:58Z |
| last_indexed |
2025-07-06T11:19:58Z |
| _version_ |
1836896274962448384 |
| fulltext |
© Ильина Е.П., 2014 129
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
УДК 681.3, 004.4
Е.П. ИЛЬИНА*
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ
ФОРМАЛИЗОВАННОГО КОРПОРАТИВНОГО ЗНАНИЯ. Ч 1. ОНТОЛОГИЯ
ОРГАНИЗАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ
*
Институт программных систем НАН Украины, Киев, Украина
Анотація. Запропонована система моделей знань щодо корпоративних організаційних рішень. Ро-
звинута формальна модель 6-етапного процесу прийняття рішення. Розроблені моделі продуктної
й процесної якості організаційних рішень та механізми їх використання для підвищення ефектив-
ності діяльності осіб, що приймають рішення.
Ключові слова: організаційне рішення, підтримка прийняття рішень, онтологія рішень, модель
якості рішень, управління якістю.
Аннотация. Предложена система моделей знаний о корпоративных организационных решениях.
Развита формальная модель 6-этапного процесса принятия решений. Разработаны модели про-
дуктного и процессного качества организационных решений и механизмы их использования для
повышения эффективности деятельности лиц, принимающих решения.
Ключевые слова: организационное решение, поддержка принятия решений, онтология решений,
модель качества решения, управление качеством.
Abstract. The system of the knowledge models for corporative organization decisions is proposed. The 6-
stage decision making process model is developed. The models of both product-based and process-based
quality for organization decisions are worked out together with the mechanism of their using to intensify
decision makers activity effectiveness.
Keywords: organization decision, decision support, decision ontology, model of decision quality, quality
management.
1. Введение. Постановка вопроса
Автоматизация деятельности систем организационного управления (СОУ) тесно связана с
проблемами поддержки решений, поскольку для руководителей всех уровней и звеньев
наиболее критической и специализированной деятельностью является функционирование
в качестве лиц, принимающих решения (ЛПР) [1]. Различные виды систем и средств под-
держки принятия решений (СППР) акцентируются на разных аспектах соответствующих
процессов [2].
На основе анализа открытых проблем и новых тенденций современного менедж-
мента, а также практики создания автоматизированных систем [3], можно выделить ряд
актуальных вызовов для развития СППР. К ним относятся следующие.
Вызов 1. В изменившихся экономических условиях процессы управления приобре-
тают ряд новых акцентов, проецирующихся на требования к аналитической поддержке
принятия решений. Выявленные акценты и их проекции представлены в табл. 1.
Вызов 2. В рамках быстро меняющихся внешних условий деятельности и внутрен-
них приоритетов, обеспечивающих эффективность деятельности, концепт Решение стано-
вится центральным системообразующим концептом для построения моделей управления в
организациях.
В [4] представлена парадигма Организации, основанной на решениях, и показана
эффективность базирования информационных потоков организации на сетях решений, за-
дающих правила координации последних.
130 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
Таблица 1. Современные акценты аналитических функций
Базовые акценты новых
процессов управления
Аспекты аналитической поддержки
принятия решений
Сокращение временных
горизонтов
Распространение на более низкие уровни принятия управленческих
решений процедур оценки свойств и влияний решения.
Обеспечение обратных связей между всеми этапами процесса при-
нятия решений
Гибкость и адаптивность
управления
Формирование актуального контекста.
Построение и использование адаптивных моделей.
Оценка инновационных возможностей и предложений в связи с при-
нимаемым решением.
Поддержка распределенного участия в целевой деятельности
Обеспечение качества,
фокусируемого на инте-
ресах внешних и внут-
ренних потребителей и
вкладчиков
Выявление интересов, затрагиваемых решением.
Моделирование внецелевых свойств результата.
Оценка и обеспечение качества процесса принятия решения.
Оценка приемлемости решения для заинтересованных сторон
Управление
безопасностью решений
Выявление и анализ сетей сопряженных решений.
Оценка побочных влияний и возможностей, теряемых при сделан-
ном выборе.
Формирование и оценка мероприятий по нейтрализации негативных
последствий
Современные Европейские стандарты [5] вводят ракурс решений в деятельности ор-
ганизации, представленный моделью центров решений [6] как один из базовых для анализа
деятельности наряду с ракурсом рабочих процессов.
Вызов 3. Обеспечение качества решений, реализуемое на уровне современных кон-
цепций управления качеством, должно быть приоритетной задачей эффективного управле-
ния.
Всеобъемлющий характер такой парадигмы как Total Quality Management [7], выяв-
ление достаточно четких представлений практиков о признаках качественного решения
[8], а также опыт создания и применения моделей качества разработки программных сис-
тем [9] указывают основания и пути разработки моделей качества организационных реше-
ний и функциональных схем их использования автоматизированными средствами под-
держки принятия решений.
Вызов 4. Распределенность процессов принятия решений, а также потребность в
распределенном использовании опыта такой деятельности, требуют реализации менедж-
мента корпоративного знания, модели которого включают все актуальные характеристики
и связи концепта Организационное решение.
Общие функциональные схемы использования комплекса взаимосвязанных онтоло-
гических моделей при автоматизированной поддержке деятельности организации были
предложены и рассмотрены в [10], а также реализованы в системе ORGMASTER [11], не
выделяющей, однако, концепта Решение при описании деятельности.
Наиболее универсальная онтологическая модель для поддержки деятельности пред-
приятия была разработана в международном проекте ENTERPRIZE ONTOLOGY [12].
Включая разделы Деятельность и процессы, Организация, Стратегия, Рынок, Время, пред-
ложенная онтология также не содержит концепт Решение, но детально разрабатывает та-
кие важные для его определения концепты, как Цель, Стейкхолдеры, Полномочия, Эф-
фект, Воздействие и др.
Назревшая необходимость создания онтологической модели решений была декла-
рирована рабочей группой WЗС, организовавшей проект по созданию семантического
формата представления решений [13]. В цели проекта входила онтологическая поддержка
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 131
обмена решениями, анализа эффективности принятия решений и поиска релевантной ин-
формации.
Решение рассматривалось в самом общем виде, поэтому целый ряд характеристик
организационного решения и процесса его выработки не был принят во внимание. Вопрос
о том, насколько это влияет на достижение поставленных проектом целей применительно
к предметной области (ПрО) организационного управления, остается открытым и актуаль-
ным в связи с тем, что в будущем планируется разработка соответствующих стандартов
для Semantic Web.
Таким образом, для развития средств поддержки принятия организационных реше-
ний в направлении, определенном рассмотренными выше вызовами, актуальными являют-
ся задачи:
• разработки функционально эффективных моделей качества организационных ре-
шений;
• создания модели специализированной онтологии организационных решений, ко-
торая должна служить концептуальной средой для оценки и поддержки качества решений,
принимаемых в организации, с использованием онтологически специфицированных
средств автоматизированной поддержки.
2. Онтологические модели для поддержки принятия организационных решений
Менеджмент корпоративных знаний является важной частью системной поддержки про-
цессов управления организациями и отраслями [10]. В рамках этого направления особое
значение имеет создание так называемой Онтологии организации. Она представляет собой
модель понятий и взаимосвязей между ними, которая играет роль интеллектуально разви-
того тезауруса ПрО, обеспечивая:
• универсальность постановок задач;
• гармонизованность различных компонент средств автоматизации при заимствова-
нии и наследовании информации по ходу аналитических процедур;
• эффективную коммуникацию между представителями разных профессиональных
и ведомственных групп;
• возможность интеллектуального мониторинга положения дел в организации, бази-
рующегося на комплексных моделях, включающих объекты, принадлежащие разным
функциональным областям и рассматриваемые одновременно в разных функциональных
ракурсах.
С учетом рассмотренных выше функциональных требований и вызовов по отноше-
нию к средствам поддержки принятия решений может быть использован следующий под-
ход к формированию структур знаний, основанный на опыте предыдущих исследований.
Основу менеджмента знаний составляет комплексная онтологическая модель:
>=< VBOM , , (1)
где BO – множество базовых онтологий;
V – множество корпоративных точек зрения, обусловленных участием их носителей в
деловых процессах.
Каждая из базовых онтологий описывает один из аспектов СОУ аналогично тому,
как предусмотрено в разработанных в мировой практике моделях [12].
В этом качестве могут быть использованы такие базовые онтологии: DO – Реше-
ния, SO – Оргструктура, AO – Деятельность, EO – Внешняя среда, PO – Персонал, DIO
– Документация, MMO – Методическая модельная поддержка, ISO – Информационная и
программная поддержка, RES – Ресурсы.
Каждая из базовых онтологий BOboi ∈ представляет собой кортеж:
132 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
>=< RULPRCboi ,, , (2)
где C – множество концептов;
RUL – множество правил, задающих предметную аксиоматику онтологии, делая ее
конструктивной для выполнения необходимых операций;
PR – множество проекций между базовыми онтологиями с элементами
),,,,( Rcbcbpr jjii ,
где ji bb , – базовые онтологии;
ji cc , – их концепты, между которыми устанавливаются связи;
R – отношение, задающее один из двух типов связи – отождествление концептов либо
наследование значений параметров и характеристик, являющихся их непосредственными
свойствами.
Посредством механизма проекций устанавливаются связи между различными базо-
выми онтологиями, используемые впоследствии операциями, которые реализуют функции
комплексного использования знаний.
Каждый концепт X характеризуется своим статусом )(Xst в онтологии. К таким
статусам относятся следующие:
corexst =)( – ядерный статус, определяющий комплексный концепт, представлен-
ный деревом, составленным другими концептами, в котором X является корнем. Осталь-
ные элементы дерева связаны отношениями Вид/Подвид или Целое/Часть;
obXst =)( обозначает объект управления, относительно которого принимаются
решения;
ordxst =)( – ординарный объект.
Статус act имеет концепт – воздействие на объект, меняющее состояние этого объ-
екта.
Статус ch идентифицирует характеристику объекта или воздействия.
Статус par определяет априорный параметр, единственное свойство которого есть
непосредственно заданное значение.
Статус gr сопровождает либо обоснование воздействия, либо оценку значения
концепта chCstC =)( .
Статус sth соответствует субъекту, концептуализированному в ibo , возможно, по-
средством проекции, и оказывающему влияние на объекты ibo .
Статус clast определяет одноуровневое дерево с вершиной X :
{ } >><< lk xrtRtX ,),(,, ,
где Tt ∈ – тип кластера из множества T , зафиксированных в онтологии;
)(tR – множество ролей в кластере типа t ;
ilr box ∈ – концепт из состава базовой онтологии, в общем случае отличной от той, ко-
торая включает X;
)(tRrk ∈ – роль концепта.
Точки зрения iV на систему базовых онтологий представляют собой модель
{ } >∈∀=< BbbMdfSTHBVi )(,, ,
где BOB ⊇ – подмножество множества базовых онтологий, отраженное в точке зрения на
ПрО принятия решений;
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 133
)})(()({ sthSstbCSSSTH =∧∈= – множество стейкхолдеров, разделяющих точку зре-
ния;
)(bMdf – результат операции модификации исходной базовой онтологии b , удовле-
творяющий следующим ограничениям на различия b и )(1 bMdfb = :
1) )).)(().(()).)(((.( 11 corebMcstbCccorebMcstbCcc =∈∧∈→=∈∧∈∀ ;
2) },{)(),()())(().().(( 212112
1
2121 grchcstcstcccMdfcbCcbCccc ∈→≠∧=∧∈∧∈∀∀ ,
где bC. обозначает множество концептов онтологии b , bM . – модель онтологии b вида
(2);
)(cMdf – образ концепта c в модифицированной онтологии.
Онтология решений, которая может рассматриваться как один из элементов множе-
ства базовых онтологий BO , выполняет специфические функции для мониторинга эффек-
тивности поддержки принятия критических решений. К ним принадлежат функции орга-
низации структурированного сохранения ретроспективы принимавшихся решений, а также
интеллектуального выявления решений-аналогов и решений, требующих взаимной гармо-
низации.
Поэтому, в отличие от других базовых онтологий, которые для введения и под-
держки могут быть определены фрагментарно и не замкнуто по структуре с позиций (2) на
начальных этапах становления, модель онтологии решений DO требует подробного рас-
смотрения.
Однако для ее описания необходимо рассмотреть модель организационного реше-
ния, на которой предлагаемая онтология основывается.
3. Модель организационного решения
Модель MD решения D рассматривает D в формате тройки:
>=< DRDIDOD ,, , (3)
где DO – внешний образ решения, описывающий его как результат выполненного акта
деятельности ЛПР;
DI – внутренний образ, определяющий априорную схему процесса принятия решения
и соответствующий правилам и рекомендациям;
DR – реализованный процесс принятия решения, схема которого может отличаться от
DI в силу проблем, возникших при выполнении этапов, и возникновения особых условий.
>=< CRTSRGFCLCDCCHOBDO ,,,,,,,,, , (4)
где OB – онтологически идентифицированный объект целевого воздействия;
CH – целевые характеристики объекта;
DC – характер и направленность целевого воздействия на характеристики;
LC – уровень управления, на котором осуществляется принятие решения;
FC – способ воздействия онтологически фиксированного вида;
G – цели (из числа зафиксированных в онтологии), в поддержку которых осуществля-
ется воздействие;
R – ресурсы, используемые воздействием;
S – субъекты решения (инициаторы принятия, ЛПР, ответственные за выполнение, и
т.д.);
T – установленные сроки выполнения;
CR – критерий выполненности.
Значение уровня управления LC в (2) есть элемент упорядоченного множества.
134 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
L =<Обзор, Выработка стратегии, Программирование, Долгосрочное планирование,
Короткосрочное планирование, Оперативное планирование> (5)
Принадлежность решения заданному уровню определяет:
• характер онтологической позиции таких его ролевых элементов, как целевой объ-
ект, способ управления и ресурсы;
• степень определенности временных характеристик;
• требуемую глубину когнитивного вмешательства ЛПР в процесс формирования
решения, которая будет рассмотрена далее, при детализации структуры DI из (3).
В табл. 2 охарактеризована специфика ролевых элементов решений вышеперечис-
ленных уровней управления.
Компонент DI в (3) связан с 6-этапной схемой процесса принятия решения, фор-
мирует на каждом этапе специальную структуру знаний о решении, определяя тем самым
элементы для (4) и дальнейший ход процесса. К формируемым на этапах структурам зна-
ний )(KS относятся структуры из Онтологии Решений, которые будут далее описаны в ее
составе в качестве ядерных концептов.
Таблица 2. Содержание решений разных уровней управления
Уровень
управле-
ния
Целевой объект и
целевые
характеристики
Способ управления Ресурсы Временные
характеристики
Обзор Онтологический
элемент статуса.
Объект управления,
состояние которого
обусловливает удов-
летворительность
состояния СОУ
Диагностическая
классификация со-
стояния объекта.
Формирование реко-
мендаций по целесо-
образным мерам,
вмешательствам и
проблемным ситуа-
циям
Информационные
и программные
компоненты
средств автома-
тизации.
Экспертный ре-
сурс
Разбиение про-
анализированного
периода в связи с
удовлетворитель-
ностью показате-
лей
Выра-
ботка
стра-
тегии
Зафиксированные
цели относительно
объектов управле-
ния и системы в це-
лом.
Пакеты целей раз-
личных типов
Формирование паке-
тов целей.
Детализация целей
конкретизирующими
и обеспечивающими
подцелями.
Концептуализация
ресурсов, затраги-
ваемых интересов и
их носителей
Использование
ресурсов, анало-
гичных преды-
дущему уровню
Определение це-
левой очередно-
сти и временных
взаимозависи-
мостей
Програм-
мирова-
ние
Цели и пакеты це-
лей.
Программы.
Решения
Результат проециро-
вания целей в дейст-
вия.
Формирование соста-
ва основных и обес-
печивающих про-
грамм.
Рамочное задание
корневых решений в
составе программ.
Желательные значе-
ния характеристик
объектов управления
Виды ресурсов.
Ограничение на
ресурсы.
Диапазоны до-
пустимых значе-
ний
Этапность и пе-
риодичность.
Временные огра-
ничения
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 135
Продолж. табл. 2
Долгос-
рочное
планиро-
вание
Детализированные
целевые объекты
решений предыду-
щего уровня
Детализация объектов
и ролевых позиций
решений.
Определение содер-
жания ранее не опре-
деленных ролевых
позиций.
Плановые значения
характеристик объек-
тов управления
Уровни ресурсов
для выполнения
решений
Плановые сроки
для решений
Кратко-
срочное
плани-
рование
Целевые объекты
процедур выполне-
ния решений.
Плановые характе-
ристики процедур
Процедурные поша-
говые представления
решений
Ресурсы и участ-
ники выполнения
процедур
Временные огра-
ничения
Кален-
дарное
плани-
рование
Процедуры выпол-
нения решений
Связи и ограничения
для выполняемых
действий
Увязка ресурсов Временные связи
и ограничения
KS={Паспорт, Проблемная ситуация, Проблема, Выбранное воздействие, Результат}, (6)
>=< SLCRMeDI i ,},{ , (7)
где 6,...,1, =iMei – модели этапов процесса;
LCR – глубина когнитивного вмешательства ЛПР в процесс: минимальный из номеров
этапов, включаемых в схему процесса, не считая первого,
S – множество допустимых источников априорных значений для данных, не форми-
рующихся из-за пропуска этапа (результаты процесса предыдущего уровня управления,
собственное мнение ЛПР, справочные данные, нормативные данные).
),}}},,{,{,,.({ iiijksijksijksijijiji TrINDASCRolMetresINecZME ><<<= , (8)
где ecZ. – задача, рекомендованная в составе этапа;
IN – исходная информация, идентифицируемая в терминах элементов онтологии и их
характеристик;
res – выходная информация в терминах элементов структур знаний из (3);
Met – один из рекомендованных методов решения задачи (из состава онтологии);
Rol – одна из ролей данных в постановке задачи для метода;
ASC – допустимая для использования в данной роли семантическая категория инфор-
мации;
iIND – идентификатор успешности выполнения этапа;
iTr – номера этапов, на которые может быть осуществлен возврат при неудовлетвори-
тельном завершении.
Полный функциональный спектр процесса принятия решения реализует схема,
включающая последовательность всех этапов из множества SE :
=SE <Э1: Идентификация решения. Э2: Анализ проблемной ситуации. Э3: Поста-
новка проблемы. Э4: Генерация и первичный отсев альтернатив. Э5: Компромиссный вы-
бор решения и его обоснование. Э6: Анализ результатов выполнения>.
Этап 1 всегда включается в схему процесса, обеспечивая формирование (не полное
и, возможно, корректируемое впоследствии) структуры Паспорт решения.
136 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
В зависимости от того, насколько высокому уровню управления принадлежит ре-
шение и насколько глубоким предполагается непосредственное аналитическое вмешатель-
ство в процесс со стороны ЛПР, выстраивается поэтапная схема процесса.
Прежде всего, происходит начальная онтологическая идентификация целевого объ-
екта воздействия, его параметров или характеристик, которые нужно изменить, и направ-
ления изменения. К результату добавляется уровень управления, после чего проверяется,
есть ли регламент на схему принятия таких решений, включая состав актуальных этапов.
Если регламента нет, ЛПР самостоятельно выполняет типизацию процесса, определяя в
том числе:
• величину LCR – глубину вмешательства в процесс, задаваемую номером после-
дующего выполняемого этапа;
• источники данных, заменяющих в последующих этапах процесса элементы струк-
тур знаний, которые, при полном составе схемы процесса, формировались бы пропущен-
ными этапами.
В качестве таких источников могут выступать:
• результаты выполнения этапов процесса принятия решения, находящегося с дан-
ным в отношении Предшественник в цепи решений;
• элементы структур знаний о решениях-прототипах;
• нормативные значения.
Цепь решений )( lDCH , включающая решения kD , lk < , представляет собой упо-
рядоченное множество
liDDCH il ,...,1},{)( == ,
где индекс i пробегает номера уровней из множества L (5), а концепты, занимающие оди-
наковую ролевую позицию r в решении-предшественнике kD и его решении-
последователе 1+kD , онтологически соотносятся одним из трех способов:
))(())(()(.. 11111 kkkkkkkkkk CofpartCCisaCCCDrCDrC =∨=∨≡∈∀∈∀ +++++ ,
где isa и ofpart – отношения целое/часть и класс/подкласс.
Анализ аналогов рассматриваемого решения, задокументированных в предыстории
деятельности, позволяет выбрать прототип (если использованная в нем схема была успеш-
ной в применении) либо отклониться от схемы в сторону увеличения глубины вмешатель-
ства в процесс, а также введения новых задач и методов на этапах. Аналогичное углубле-
ние можно предусмотреть и на случай неудовлетворительности результатов формирования
текущего решения. Для этого в рамках паспорта должна указываться возможность реали-
зации более ранних этапов: в рамках текущего процесса либо с выходом из него для ини-
циирования нового.
На этом этапе осуществляется также первичный подбор программных и информа-
ционных компонент из числа доступных для ЛПР данной СОУ. Эти действия основывают-
ся на предварительной онтологически базированной паспортизации компонент, а также
моделях методов, используемых на этапах.
В случае, когда тип решения оказывается новым для онтологии, он должен быть
внесен в ее описание.
Рамочный состав последующих этапов для разных уровней управления представлен
в табл. 3.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 137
Таблица 3. Этапность процесса принятия решения на разных уровнях управления
Уровень управления
Актуальные
этапы
Особенности
Обзор 2 – 6 Этап 6 обобщает опыт выполнившихся аналитических
действий
Выработка стратегии 2 – 6 Этап 6 выполняется отложено, после принятия решений-
последователей на следующих уровнях управления
Программирование 2 – 6 Этап 6 выполняется отложено, после принятия решений-
последователей на следующих уровнях управления
Долгосрочное
планирование
4 – 6 Исходной информацией этапа 4 служат результаты, по-
лученные на предыдущих уровнях управления, соотне-
сение с которыми выполняется на этапе 1.
Этап 6 выполняется в отложенном режиме
Краткосрочное
планирование
4 – 6 Этапы 4, 5 не акцентированы, в отличие от предыдущих
уровней управления, на выработке компромисса.
В остальном сохраняются особенности предыдущего
уровня
Оперативное
планирование
4 – 6 Результаты этапа 4 касаются увязки предыдущих ре-
зультатов. Оценка и отсев вариантов выполняются в
рамках формальных схем.
Этап 6 поставляет основные данные о достигнутых ре-
зультатах для аналогичных этапов предыдущих уровней
В случаях, когда какие-либо из последующих этапов процесса принятия решения не
привели к удовлетворительному результату либо продемонстрировали несоответствие
природы принимаемого решения его типизации, принятой на этапе 1, этап 1 должен быть
повторен с учетом соответствующей информации.
Этап 2 служит анализу проблемной ситуации, наличие которой вызывает потреб-
ность в принятии решения. При его выполнении формируются элементы онтологического
объекта Проблемная ситуация, описанного далее при описании базовой онтологии DO .
При высоких степенях неопределенности, характерных для верхних уровней управ-
ления, такой анализ начинается с диагностики проблемной ситуации, основанной на экс-
пертных опросах, анализе узких мест процессов деятельности, анализе поля внешних
влияний, декларированных целей и достигнутых результатов.
При определенности по поводу содержания конфликта оно идентифицируется и
выполняется привязка ситуации к онтологическим координатам деятельности: функцио-
нальной области, которая затрагивается, и ее объектам; субъектам-участникам ситуации и
потенциальным агентам влияния. Объектный аспект включает анализ меры влияния и ус-
ловий наступления критических событий. Субъектный аспект включает выявление носи-
телей затрагиваемых интересов; агентов с полномочиями и уровнем осведомленности,
достаточными для вмешательства; критериев соблюдения интересов; имеющихся кон-
фликтов интересов (функциональных, ведомственных и др.).
Наконец, в результате проведенных исследований должны быть установлены ра-
циональные цели вмешательства: в диапазоне от контроля за развитием конфликта до уст-
ранения его причин.
Этап 3 осуществляет постановку проблемы, которая будет решаться относительно
диагностированной проблемной ситуации. При этом формируется онтологическая струк-
тура знаний Проблема.
Первой фазой является завершение анализа проблемной ситуации, устанавливаю-
щей причины, факторы и результаты ее проявления, а также уровень их управляемости.
138 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
В связи с результатами анализа определяются желательные цели воздействия в он-
тологизированном формате:
>=< CHPObG ,, ,
где Ob – объект целевого влияния;
P – параметры объекта, на которые направлено влияние;
CH – направление влияния и условия достижения.
Цели объединяются в пакет, который может включать как альтернативные, так и
кооперативные цели.
Далее (в случае потребности) осуществляется иерархическая декомпозиция целей с
получением деревьев детализации и деревьев обеспечения. Производятся анализ противо-
речивости пакета, гармонизация и выработка окончательного варианта.
Рассматривается система решений, относящихся к ранее принятым и оказывающих
влияние на достижение целей: как ограничения, как объекты возможных побочных влия-
ний, как конфликтующие воздействия на целевой объект. Вырабатывается окончательный
пакет целей.
Этап 4 осуществляет генерацию вариантов возможных воздействий, реализующих
каждую из непосредственно достижимых целей, и оценку вариантов с позиций отдельных
целей и их системы.
Для этого:
• выявляются точки зрения профессиональных групп и ведомств, которые должны
быть учтены, и способы их учета (экспертное представительство, использование локально
применяемых методик и критериев, привлечение соответствующих источников информа-
ции);
• формируется контекст генерации предложений (аналогичные решенные пробле-
мы; система затрагиваемых интересов; отвергнутые ранее, но перспективные варианты;
экспертные мнения);
• выбираются и актуализируются многокритериальные модели ценности альтерна-
тив со шкалами оценки критериев, порогами достигнутого уровня их значений и алгорит-
мом интеграционного выбора;
• формируются и аргументируются предложения;
• первично оцениваются предложения с целью отсева неприемлемых;
• формируются специальные рекомендации по их использованию.
Этап 5 выполняет формирование результата посредством:
• компромиссного доопределения моделей полезности;
• индивидуального экспертного и алгоритмического оценивания;
• многокритериальной интеграции оценок;
• достижения компромиссов между разными точками зрения;
• формирования взаимосвязей в пакетах, соответствующих пакетам целей;
• выбора варианта, наилучшего согласно принятым моделям;
• формирования обоснования, включающего свойства обобщенных оценок;
• составления портфеля резервных пакетов предложений для ситуаций последую-
щего изменения условий.
Этап 6 осуществляет анализ результатов выполнения принятых решений (структура
знаний Результат).
Основой для получения оценок служат:
• непосредственно документируемые ситуации и значения характеристик;
• результаты специального анкетирования исполнителей и носителей интересов;
• результаты анализа эффектов, запланированных на более высоких уровнях управ-
ления.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 139
Направлениями оценки являются:
• уровень удовлетворенности интересов;
• достигнутость поставленных целей;
• вклад результата в показатели эффективности деятельности;
• значимость побочных эффектов;
• причины низкой эффективности;
• узкие места процесса реализации;
• новое видение проблемной ситуации и целей;
• новые альтернативные предложения по осуществляемым воздействиям.
Важным элементом модели процесса принятия решения является входящий в мо-
дель i -го этапа переключатель iTr (8), который определяет возможные переходы при не-
удовлетворительном результате выполнения этапа. В табл. 4 описаны реализуемые возвра-
ты на более ранние этапы, формируемые посредством этого элемента.
Таблица 4. Точки возврата, целесообразные в процессе принятия решений в случае нере-
зультативного выполнения этапа
Этап, на
который проис-
ходит возврат
Цель возврата
Этапы,
инициирую-
щие возврат
1 Уточнение целевого объекта и параметров влияния 2, 3
1 Изменение схемы процесса 4, 5, 6
2 Пересмотр уровня вмешательства в проблемную ситуацию 5, 6
3 Изменение мишени воздействия 6
3 Изменение состава пакета целей или целевых декомпози-
ций
4, 5
4 Формирование новых версий моделей ценности с учетом
выявленных факторов
5, 6
4 Формирование новых вариантов управляющего воздейст-
вия в условиях расширенного контекста
5, 6
5 Повторное рассмотрение вариантов воздействия при рас-
ширенном представительстве точек зрения
6
4. Онтология решений
К концептам статуса clast в модели DO относятся концепты Цель, Интерес, Вызов. Эти
концепты позволяют выполнять задание всей иерархии актов целеполагания и их увязку с
актами целедостижения. Согласно описанию процесса принятия решения, такая иерархия
включает цели организации и ее подразделений, цели вмешательства в проблемную ситуа-
цию, цели реализации воздействий. Кроме того, используются пакеты целей, элементы ко-
торых связаны отношением Пакетирование, и локальные иерархии – деревья целей, эле-
менты которых связаны отношениями Конкретизация подцелью либо Обеспечение подце-
лью.
Концепты этой группы охарактеризованы в табл. 5.
Эти концепты, наряду с проекциями концептов других базовых онтологий и собст-
венными концептами DO , включаются в состав ядерных концептов DO : Паспорт реше-
ния, Решаемая проблема, Выбираемое управление, Поддержка решения, Результаты реали-
зации. Система ядерных концептов служит полным представлением модели DO и интег-
рирующей структурой для результатов выполнения этапов процесса принятия решения,
рассмотренных выше.
140 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
Таблица 5. Кластерные концепты онтологии DO
Концепт Роль
Ограничения на дета-
лизирующий концепт С
Использование
базовых
онтологий
Цель,
интерес
Целевой объект
Критерии состояния
Тип изменения состояния
Субъект-постановщик (для
цели)
Субъект достижения (для це-
ли)
Субъект-носитель (для инте-
реса)
Субъект-выразитель (для ин-
тереса)
ST(C)∈{Core, ob, act}
ST(C)∈{par, Ch}
ST(C)=par
ST(C)=sthr
ST(C)=sthr
ST(C)=sthr
ST(C)=sthr
DO, SO, AO, PO
DO, SO, AO, PO
Специальный пара-
метр из DO
SO, EO, PO
SO, PO, ISO
SO,PO, EO
SO,PO, EO
Вызов Объект-носитель требований.
Сфера требований
ST(C)∈{Core, ob}
ST(C)=core
EO
EO, AO
Ниже дается описание иерархических структур, определяющих эти концепты. Но-
тация включает элементарные выражения формата
).,...,1.(: >→<>→< имяnIkимяIkIk ,
где идентификаторы Ik …, Ik.n присваиваются элементам подмодели при первом упомина-
нии, <имя> представляет собой содержательную характеризацию соответствующего кон-
цепта. В ряде случаев дается указание множества возможных значений (для классифици-
рующих концептов) либо проецируемый концепт из другой базовой онтологии.
Паспорт решения
I.PD: (I.PD.1 → Инициированность, I.PD.2 → Ответственность, I.PD.3 → На-
правленность, I.P.D.4 → Класс).
I.PD.1: (I.PD.1.1 → Временной регламент, I.PD.1.2 → Регламентирующее событие,
I.PD.1.3 → Неудовлетворенность, I.PD.1.4 → Потребность развития).
I.PD.2: (I.PD.2.1 → Функциональная область, I.PD.2.2 → Уровень, I.PD.2.3 → Срок
действия, I.PD.2.4 → Срок пересмотра, I.PD.2.5 → ЛПР).
I.PD.3: (I.PD.3.1 → Целевой интерес, I.PD.3.2 → Роль в достижении интереса,
I.PD.3.3 → Предположительный целевой объект, I.PD.3.4 → Предположительный пара-
метр управления).
I.PD.4: (I.PD.4.1 → Уровень управления, I.PD.4.2 → Глубина вмешательства ЛПР).
Решаемая проблема
I.PS: (I.PS.1 → Проблемная ситуация, I.PS.2 → Локализация проблемы, I.PS.3 →
Цель вмешательства).
I.PS.1: (I.PS.1.1 → Временные характеристики неудовлетворенности, I.PS.1.2 →
Концептуальные сферы конфликтов, I.PS.1.3 → Проявление в деятельности).
I.PS.1.1: (I.PS.1.1.1 → Время появления, I.PS.1.1.2 → Время выявления, I.PS.1.1.3 →
Прогноз).
I.PS.1.2: (I.PS.1.2.1 → Конфликт между целями, I.PS.1.2.2 → Конфликт между це-
лями и возможностями, I.PS.1.2.3 → Конфликт целей с результатами, I.PS.1.2.4 → Кон-
фликт прогнозных последствий с фактическими).
I.PS.1.3: (I.PS.1.3.1 → Субъект в оргструктуре, I.PS.1.3.2 → Бизнес-процесс,
I.PS.1.3.3 → Действие, I.PS.1.3.4 → Критический фактор).
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1 141
I.PS.2: (I.PS.2.1 → Функциональная область, I.PS.2.2 → Бизнес-процесс, I.PS.2.3 →
Внешняя среда).
I.PS.2.1: (I.PS.2.1.1 → Субъекты-носители, I.PS.2.1.2 → Объекты-носители).
I.PS.2.2: (I.PS.2.2.1 → Объекты, I.PS.2.2.2 → Действия, I.PS.2.2.3 → Ресурсы).
I.PS.2.3: (I.PS.2.3.1 → Вызовы, I.PS.2.3.2 → Интересы, I.PS.2.3.3 → Условия функ-
ционирования организации).
I.PS.3: (I.PS.3.1 → Тип цели и атрибуты, I.PS.3.2 → Детализация).
I.PS.3.1: (I.PS.3.1.1 → <Внешняя, Вызов>, I.PS.3.1.2 → <Внешняя, Продукт>,
I.PS.3.1.3 → <Внешняя, Интерес>, I.PS.3.1.4 → <Внутренняя, Интерес>, I.PS.3.1.5 →
<Системообразующая, Свойство системы>).
I.PS.3.2: (I.PS.3.2.1 → Модель, I.PS.3.2.2 → Подцели, I.PS.3.2.3 → Обеспечивающие
цели).
Выбираемое управление
I.PC: (I.PC.1 → Реализуемая цель, I.PC.2 → Перспективные воздействия, I.PC.3 →
Выбранное воздействие, I.PC.4 → Позиция в поле решений).
I.PC.1: (I.PC.1.1 → Объект, I.PC1.2 → Свойство, I.PC.1.3 → Характер влияния,
I.PC.1.4 → Критерий достижения).
I.PC.2: (I.PC.2.1 → Мероприятие, I.PC.2.2 → Прямое управление параметрами).
I.PC.2.1: (I.PC.2.1.1 → Тип, I.PC.2.1.2 → Ресурсы, I.PC.2.1.3 → Исполнители,
I.PC.2.1.4 → Сроки, I.PC.2.1.5 → Ожидаемый результат, I.PC.2.1.6 → Плановый доку-
мент).
I.PC.2.2: (I.PC.2.2.1 → Непосредственное придание значений, I.PC.2.2.2 → Форми-
рование управляющего процесса).
I.PC.3: (I.PC.3.1 → Основания выбора, I.PC.3.2 → Результат, I.PC.3.3 → Характе-
ристики выбора).
I.PC.3.1: (I.PC.3.1.1 → Модель, I.PC.3.1.2 → Субъекты).
I.PC.3.3: (I.PC.3.3.1 → Рейтинг предпочтительности, I.PC.3.3.2 → Компромисс-
ность, I.PC.3.3.3 → Риск побочных последствий).
I.PC.4: (I.PC.4.1 → Влияющие решения, I.PC.4.2 → Решения под влиянием).
I.PC.4.1: (I.PC.4.1.1 → Форма отношения, I.PC.4.1.2 → Влияющий компонент).
I.PC.4.2: (I.PC.4.2.1 → Форма отношения, I.PC.4.2.2 → Характер влияния).
Поддержка решения
I.DS: (I.DS.1 → Априорная схема процесса, I.DS.2 → Реальная схема процесса,
I.DS.3 → Использованные ресурсы).
I.DS.1: (I.DS.1.1 → Этапы, I.DS.1.2 → Задачи).
I.DS.2: (I.DS.2.1 → Этапы, I.DS.2.2 → Задачи, I.DS.2.3 → Результаты, I.DS.2.4 →
Обратные связи).
I.DS.3: (I.DS.3.1 → Информационные компоненты, I.DS.3.2 → Программные ком-
поненты, I.DS.3.3 → Оценки полезности, I.DS.3.4 → Оценки успешности).
I.DS.3.3: (I.DS.3.3.1 → Семантическая категория информации, I.DS.3.3.2 → Пока-
затели полезности).
Результаты реализации
I.RR: (I.RR.1 → Эффективность достижения цели воздействия, I.RR.2 → Соот-
ветствие достигнутых результатов ожидаемым, I.RR.3 → Вклад решения в основные
показатели эффективности СОУ, I.RR.4 → Побочные эффекты).
I.RR.1: (I.RR.1.1 → Уровень достигнутости, I.RR.1.2 → Стабильность результа-
та).
I.RR.2: (I.RR.2.1 → Степень соответствия, I.RR.2.2 → Причины несоответствия)
I.RR.3: (I.RR.3.1 → Показатель, I.RR.3.2 → Влияние).
142 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 1
I.RR.4: (I.RR.4.1 → Сфера влияния, I.RR.4.2 → Затронутые интересы, I.RR.4.3 →
Степень влияния).
5. Выводы
1. Анализ современных вызовов по отношению к интеллектуальной поддержке менедж-
мента показывает необходимость использования корпоративных онтологий, включающих
в свой состав такой базовый компонент, как Онтология решений организаций.
2. Построение онтологии решений должно учитывать ориентацию на знания обо всех ста-
диях процессов их выработки; субъектный и объектный аспекты рассмотрения; сосущест-
вование разных точек зрения; наличие взаимовлияний между решениями.
3. Предложена онтологическая модель решения, удовлетворяющая перечисленным усло-
виям и служащая аналитическому сопровождению системы процессов принятия решений.
4. Формально определены структуры знаний, определяющих выбор, настройку и реализа-
цию моделей этих этапов: Цели, Интересы, Паспорт решения, Решаемая проблема, Выби-
раемое управление, Поддержка решения, Результаты реализации.
5. Модели качества организационного решения, основанные на концептах предложенной
онтологии, и механизмы их использования для оценки уровня поддержки решений средст-
вами СППР будут рассмотрены во второй части работы.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Корпоративный менеджмент: Справочник для профессионалов / И.И. Мазур, В.Д. Шапиро,
Н.Г. Ольдерогге [и др.]. – М.: Высшая школа, 2003. – 1076 с.
2. Power D.J. Decision support system: concepts and resources for managers / Power D.J. – Westport,
Conn.: Quorum Books, 2002. – 272 p.
3. Ананьин В. Бережливая информатизация. Ч. 1 [Электронный ресурс] / В. Ананьин // Intelligent
Enterprise. – 2009. – № 12. – Режим доступа: http://www.management.com.ua/ ims/ims155.html.
4. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Management: A
Primer for Effective Decision-Based Management / Frankel E.G. – Springer, 2008. – 110 p.
5. Industrial automation systems (ISO 15704:2000). – Requierments for enterprise – reference
architectures and methodologies. – Amendment1. – 2005. – N 8. – 15 p.
6. McCarthy I. A classification schema of manufacturing decisions for the GRAI enterprise modelling
technique / I. McCarthy, M. Menicou // Computers in Industry. – 2002. – N 47. – P. 339 – 355.
7. ГОСТ Р ISO 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. – Фе-
деральное агентство по техническому регулированию и метрологии, 2008. – 70 с.
8. Raush E. Enhancing decisions with criteria for quality / E. Raush, Ch. Anderson // Management deci-
sions. – 2011. – Vol. 49. – P. 722 – 733.
9. Основы инженерии качества программных систем / Ф.И. Андон, Г.И. Коваль, Т.М. Коротун
[и др.]. – [2-е изд.]. – К.: Академпериодика, 2007. – 672 с.
10. Гаврилова Т. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных
систем автоматизации [Электронный ресурс] / Т. Гаврилова. – Режим доступа: http://bigc.ru/theory/
km/ontol_podhod_to_uz.php.
11. Using Org-Master for knowledge based organizational change / D. Kudryavtsev, L. Grigoriev,
V. Kislova [et al.] // Int. J.Information Theories & Applications. – 2006. – Vol. 13, N 2. – P. 20 – 43.
12. Uschold M. The Enterprise Ontology. – AIAI_TR-1998. – 61 p. – [Електронний ресурс]. – Режим
доступу: http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/enterprise/ontology.html.
13. Towards a Semantic Decision Representation Format / W3C Incubator Group Report 17 April 2012. –
[Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-decision.
Стаття надійшла до редакції 08.01.2014
|