Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка
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, принима...
Saved in:
| Date: | 2014 |
|---|---|
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2014
|
| Series: | Математичні машини і системи |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84386 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 2. — 84-96. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
irk-123456789-84386 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
irk-123456789-843862015-07-07T03:01:55Z Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка Ильина, Е.П. Моделювання і управління 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. Запропонована система моделей знань щодо корпоративних організаційних рішень. Розвинута формальна модель 6-етапного процесу прийняття рішення. Розроблені моделі продуктної та процесної якості організаційних рішень і механізми їх використання для підвищення ефективності діяльності осіб, що приймають рішення. The system of the knowledge models for corporative organization decisions is proposed. The 6-stage decision 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. 2. Качество организационных решений и его поддержка / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 2. — 84-96. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84386 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. 2. Качество организационных решений и его поддержка Математичні машини і системи |
| description |
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. |
| 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. 2. Качество организационных решений и его поддержка |
| title_short |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка |
| title_full |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка |
| title_fullStr |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка |
| title_full_unstemmed |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка |
| title_sort |
управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. ч. 2. качество организационных решений и его поддержка |
| publisher |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| publishDate |
2014 |
| topic_facet |
Моделювання і управління |
| url |
http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/84386 |
| citation_txt |
Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного знания. Ч. 2. Качество организационных решений и его поддержка / Е.П. Ильина // Математичні машини і системи. — 2014. — № 2. — 84-96. — Бібліогр.: 9 назв. — рос. |
| series |
Математичні машини і системи |
| work_keys_str_mv |
AT ilʹinaep upravleniekačestvomorganizacionnyhrešenijnaosnoveformalizovannogokorporativnogoznaniâč2kačestvoorganizacionnyhrešenijiegopodderžka |
| first_indexed |
2025-07-06T11:22:42Z |
| last_indexed |
2025-07-06T11:22:42Z |
| _version_ |
1836896446479073280 |
| fulltext |
84 © Ильина Е.П., 2014
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
МОДЕЛЮВАННЯ І УПРАВЛІННЯ
УДК 681.3, 004.4
Е.П. ИЛЬИНА
УПРАВЛЕНИЕ КАЧЕСТВОМ ОРГАНИЗАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ
ФОРМАЛИЗОВАННОГО КОРПОРАТИВНОГО ЗНАНИЯ. Ч. 2. КАЧЕСТВО
ОРГАНИЗАЦИОННЫХ РЕШЕНИЙ И ЕГО ПОДДЕРЖКА
*
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
та процесної якості організаційних рішень і 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 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, decision quality model, quality
management.
1. Введение
В первой части работы [1] была рассмотрена система новых вызовов, ответ на которые
должны предоставить современные корпоративные средства поддержки принятия органи-
зационных решений (СППР). Эта система обусловливает необходимость работы лиц, при-
нимающих решения (ЛПР) в среде общего поля решений, образованного концептуальными
и фактуальными знаниями о всех решениях организации, этапах их принятия, практиках
реализации и взаимосвязях как потенциальных, так и выявленных. В качестве формальной
основы реализации интеллектуальных функций, создаваемых СППР, были предложены
модель онтологии решений и связанная с ней модель процесса принятия решения.
Акцент поддержки принятия организационных решений на управлении их качест-
вом является одним из важнейших для таких СППР. Он соответствует современным при-
оритетам менеджмента [2] и принципам построения организаций со структурами, базиро-
ванными на сетях решений [3].
Таким образом, формирование моделей качества организационных решений, ис-
пользующих возможности корпоративной онтологии решений, является актуальной зада-
чей. С другой стороны, рассмотрение метрик таких моделей в контексте поддержки функ-
ций деятельности ЛПР, использующего СППР, создает дополнительное преимущество.
Оно позволяет проанализировать необходимость введения в модель онтологии организа-
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 85
ционных решений знаний о проблемной ситуации, осуществленных компромиссах, побоч-
ных влияниях, результатах выполнения решения. Эти знания не предусмотрены в моделях,
разрабатывавшихся в качестве предпосылки будущего стандарта представления решений в
SEMANTIC WEB [4], что может привести к его неэффективности для поддержки распре-
деленных задач менеджмента.
2. Принципы построения модели качества решений
Модели качества решений должны учитывать различные аспекты и типы концепта Качест-
во, развитые в современной квалиметрии, и гибко использовать их преимущества при под-
держке процессов принятия решений.
Основные позиции разработки моделей качества организационных решений, сфор-
мированные по результатам рассмотрения моделей и принципов, описанных в [2, 5, 6],
сводятся к следующему.
1) Для поддержки различных функций менеджмента целесообразно прибегать к
разным парадигмам качества: ориентирующейся на рассмотрение конечного продукта ли-
бо ориентированной на процесс его получения.
2) Взгляды на продукт могут также различаться, включая:
• продуктно-базированный (измеряемые значения характеристик или атрибутов
продукта);
• пользовательски-ориентированный (удовлетворение предпочтений пользователя);
• производственно-ориентированный (соответствие требованиям стандартов).
3) Измеримость характеристик качества является обязательным требованием, но
может достигаться двумя разными путями:
• наличием метрик для характеристик продукта или процесса;
• определением уровней, каждый из которых задается набором требований к от-
дельным свойствам или функциям, что позволяет оценивать степень зрелости процесса
или состояния объекта.
4) Разделение носителей учитываемых интересов на внешних и внутренних по от-
ношению к рассматриваемым процессам позволяет разделять пользовательски-
ориентированное качество на внешнее и внутреннее.
5) Опыт создания моделей качества в области разработки программных средств по-
казывает, что реальные модели качества имеют гибридный характер, объединяя разные
аспекты. Кроме того, для поддержки широкого спектра функций управления качеством
предпочтительным может быть использование нескольких моделей.
Сама по себе проблема формализации качества решений является открытой и не
тривиальной.
В число необходимых свойств решения, которые позволили бы считать его качест-
венным, разные источники включают разные характеристики. Обобщение результата оп-
роса успешных команд менеджеров показало [7] важность таких условий: полнота привле-
чения всех носителей знаний и лучшей информации; учтенность всех рисков; выполняе-
мость; выигрышность для заинтересованных сторон; отсутствие циклов в процессе приня-
тия; разумная детализированность; четкость множества альтернатив; учтенность баланса
между конфликтными преимуществами; легкость внедрения.
Стенфордская модель внутреннего качества решения [8] рассматривает шестерку
артефактов, которые служат объектами обеспечения качества. К ним относятся:
– модель проблемной ситуации;
– конкретное определение целевого результата;
– креативность и выполнимость альтернатив;
– полнота информации, в том числе касающаяся неопределенностей выбора;
– выводы о последствиях;
86 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
– обязательства по выполнению решения.
Таким образом, анализу подвергается каждое из шести звеньев, и общее качество
определяется по самому слабому звену. Оценки предполагаются экспертами на основе
предложенной авторами модели вербально-числовых шкал, выработанной путем анализа
лучших практик.
Включенная в состав Стенфордской модели совокупность артефактов определяет
сферу необходимых условий для достижения решением и средствами его поддержки соот-
ветствия тем вызовам, которые рассматривались в первой части работы. Однако для по-
строения формального аппарата, конструктивного для управления качеством организаци-
онных решений, нужна детализация каждого из звеньев в терминах элементов и связей
корпоративного поля решений. Кроме того, наряду с внутренним качеством должен иссле-
доваться и аспект продуктного качества. Использование онтологии решений позволяет по-
строить модели с соответствующими метриками и шкалами.
3. Модель продуктного качества решения
Модель продуктного качества, приведенная на рис. 1, представляет собой иерархическую
модель характеристик решения как продукта деятельности по его выработке, актуальных
для ЛПР и тех элементов организации, в интересах которых ЛПР действует.
Рис. 1. Модель продуктного качества решения
Аналогично известной модели COQUAMO [5], модель включает:
• характеристики, определяющие наиболее важные аспекты решения как инстру-
мента управления;
• подхарактеристики, раскрывающие проявления аспектов и поддающиеся измере-
нию;
• метрики подхарактеристик и классы средств оценки, которые могут использовать-
ся при автоматизации деятельности СОУ.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 87
Подхарактеристики осуществляют детализацию характеристик с учетом требова-
ний, порождаемых задачами управления СОУ в современной экономической ситуации.
Ряд таких подхарактеристик требует не только разработки специфических метрик, но и
реализации функций менеджмента корпоративных знаний, на основе которых может про-
изводиться оценка. Помимо онтологических моделей, рассмотренных выше, к числу моде-
лей таких знаний относятся:
• модели ценностей [9], на основе которых выполняется экспертное оценивание;
• модели экспертных групп, определяющие систему актуальных точек зрения V из
онтологии решений.
В табл. 1 представлена метризация экспертных оценок подхарактеристик моделей
продуктного качества организационного решения, в ряде случаев использующих дополни-
тельный уровень детализации. Она осуществлена заданием множества вербальных града-
ций, каждой из которых ставится в соответствие центр отрезка из равномерного деления
интервала (0,1) на число подынтервалов, равное числу градаций. При этом указаны анали-
тические действия, реализуемые на этапах процесса принятия решения, описанных в пер-
вой части и обозначенных как Э1-Э6. Соответствующее действие оказывает наибольшее
влияние на достижение уровня градации, значение которого обретает подхарактеристика.
Соответственно, результаты этих действий, размещенные в ядерных объектах онтологии
решений, соответствующих данному решению, составляют контекст для экспертного оце-
нивания.
Особенностью моделей качества является параллельное использование оценок
уровня подхарактеристики, предопределенного способом формирования решения, и уров-
ня, достигнутого фактически при его реализации.
Таблица 1. Подхарактеристики модели внешнего качества решения
Характе-
ристика
Подхарактеристика Градации
Наиболее влияющие
аналитические
действия и этапы
их выполнения
1. Функ-
циональ-
ность
1.1. Влияние на
проблемную
ситуацию.
1.1.1. Планируемый
тип влияния
Устранение. Снижение уровня влия-
ния на деятельность. Диагностика и
мониторинг. Влияние не определено
Моделирование в ПрО
для анализа влияний и
управляемости. Анализ
ретроспективы (Э2,Э3)
1.1.2. Способ оказания
влияния
Непосредственный самодостаточ-
ный. Вспомогательный по отноше-
нию к другим воздействиям. Косвен-
ный. Влияние не определено
Пакетирование целей и
проблем (Э3).
Экспертный анализ
воздействий (Э5)
1.1.3. Достигнутый
эффект влияния
Превышает плановый. Соответствует
плановому. Слабый. Отсутствующий
Анализ результатов
(Э6)
1.2. Вклад в достиже-
ние поставленных
целей.
1.2.1. По отношению к
целям СОУ.
1.2.1.1. Планируемый
вклад
Реализует цель. Способствует реали-
зации. Частичная реализация цели.
Реализация подцели. Влияние не
запланировано
Анализ деревьев целей
(Э3,Э4). Оценка воз-
действий (Э5)
1.2.1.2. Достигнутый
вклад
Удовлетворительный.
Неудовлетворительный
Анализ результатов
(Э6)
88 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
Продолж. табл. 1
1.2.2. По отношению к
целям подразделений.
1.2.2.1. Планируемый
вклад
Реализует цель. Способствует реали-
зации. Частичная реализация цели.
Реализация подцели. Влияние не за-
планировано
Каскадирование целей
и показателей (Э4),
оценка влияний (Э5)
1.2.2.2. Достигнутый
вклад
Удовлетворительный.
Неудовлетворительный
Анализ результатов
(Э6)
1.3. Обеспечение ин-
тересов.
1.3.1. Рациональное
определение
ключевых интересов
Обоснованно определены.
Слабо изучены. Не учтены
Анализ системы целей
(Э3). Анализ стейкхол-
деров (Э4)
1.3.2. Планируемое
влияние
Достижение требуемого уровня.
Приоритетное обеспечение.
Недопущение негативного влияния.
Отсутствие контроля
Оценка воздействий
(Э5)
1.3.3. Достигнутое
влияние
Соответствует плановому. Ниже
планового. Негативно
Анализ результатов
(Э6)
2. Ста-
биль-
ность
эффекта
2.1. Важность
решаемой проблемы
Управляющее воздействие нейтрали-
зует проблемную ситуацию в долго-
срочной перспективе. Позитивное
влияние решения на ситуацию дли-
тельно сохраняется. Влияние кратко-
срочно. Воздействие не обосновано
Моделирование в ПрО
для анализа воздейст-
вий (Э2). Экспертная
оценка и диагностика
воздействий (Э4,Э5)
2.2. Стойкость
результатов к угрозам
Независимость от внешних факторов.
Разработанность и рациональность
мер преодоления влияний. Необеспе-
ченность устойчивости
Анализ процессов ПрО
(Э3). Экспертное фор-
мирование деревьев
ценности (Э4)
и оценивание (Э5)
2.3. Приемлемость
рисков негативных
влияний.
2.3.1. Негативные
влияния в других
областях.
деятельности.
2.3.1.1. Возможные
влияния
Отсутствие существенных влияний.
Наличие мер противодействия.
Непроработанность вопроса
Моделирование (Э2).
Анализ ретроспективы
(Э3). Формирование
моделей воздействий
(Э4). Оценка влияний
(Э5)
2.3.1.2. Оказанные
влияния
Отсутствие проявлений. Успешное
предотвращение. Успешная компен-
сация. Негативные последствия
Анализ результатов
(Э6). Экспертный ана-
лиз последствий (Э5)
2.3.2. Влияние на ре-
зультаты ранее приня-
тых решений.
2.3.2.1. Возможные
влияния
Отсутствие существенных влияний.
Наличие мер противодействия.
Непроработанность вопроса
Анализ поля решений
(Э4,Э5)
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 89
Продолж. табл. 1
2.3.2.2. Оказанные
влияния
Отсутствие проявлений. Успешное
предотвращение. Успешная компен-
сация. Негативные последствия
Анализ результатов
(Э6)
2.3.3. Влияние на объ-
екты и процессы
внешней среды.
2.3.3.1. Возможные
влияния
Отсутствие существенных влияний.
Наличие мер противодействия.
Диагностическая экс-
пертиза (Э4,Э5)
Непроработанность вопроса
2.3.3.2. Оказанные
влияния
Отсутствие проявлений. Успешное
предотвращение. Успешная компен-
сация. Негативные последствия
Анализ результатов
(Э6). Экспертиза выяв-
ленных узких мест (Э5)
3. Вы-
пол-
нимость
3.1. Ресурсная выпол-
нимость.
3.1.1. Ожидаемая
ресурсная
выполнимость
Достаточность ресурсов. Разработан-
ность мер по обеспечению ресурса-
ми. Непроработанность вопроса
Обоснование предло-
жений по воздействиям
(Э4). Пороговый отбор
(Э4)
3.1.2. Достигнутый
результат
Достаточность ресурсов. Трудности
при выполнении. Невыполненность
Анализ результатов
(Э6)
3.2. Координационная
выполнимость.
3.2.1. Ожидаемая ко-
ординация действий
Обеспеченность имеющимися схе-
мами взаимодействий в СОУ. Реали-
зация специально разработанных
схем. Непроработанность вопроса
Моделирование и ана-
лиз схем взаимодейст-
вия (Э2,Э3). Эксперт-
ное формирование мо-
делей воздействий (Э4)
3.2.2. Фактическая
скоординированность
Отсутствие проблем. Потребность в
дополнительных мерах. Невыпол-
ненность
Анализ результатов
(Э6)
3.3. Нормативно-пра-
вовая выполнимость
Отсутствие противоречий с норма-
тивно-правовой базой. Разработан-
ность мер. Наличие открытых про-
блем
Формирование контек-
ста решения проблемы
(Э3). Разработка и пер-
вичная оценка воздей-
ствий (Э4)
4. Це-
лост-
ность
системы
4.1. Целостность
системы целей
организации
Отсутствие конфликтов. Наличие
устранимых конфликтов и мер уст-
ранения. Непроработанность вопроса
Анализ системы целей
(Э3), целей воздейст-
вий (Э4) и их влияний
(Э5)
4.2. Сохранение
баланса интересов
Отсутствие вовлеченности дополни-
тельных конфликтных интересов.
Обеспечение сохранности приорите-
тов и паритетов. Риск эскалации
конфликтов
Анализ влияний (Э5) в
контексте моделей
стейкхолдеров (Э4)
4.3. Обеспечение
рациональности поля
решений
Гармонизованность с решениями,
входящими в кластеры вместе с при-
нимаемыми. Предотвращенность
противоречий в управлении объекта-
ми. Риск противоречивости. Игнори-
рование имеющихся (проявленных)
противоречий
Анализ поля решений
(Э4). Экспертный ана-
лиз воздействий (Э5)
90 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
Продолж. табл. 1
4.4. Влияние на спектр
перспектив развития
СОУ
Формирует новые перспективы раз-
вития и (или) способствует имею-
щимся. Не оказывает негативного
влияния. Требует принятия предла-
гаемых мер. Вопрос не проработан
Моделирование изме-
нений (Э2). Эксперт-
ный анализ влияний
управляющих воздей-
ствий (Э5)
5. Эф-
фекти-
вность
5.1. По критерию
«Эффект/затраты».
5.1.1. Прогнозный
уровень
Приемлемый. Компенсируемый
косвенными выгодами.
Неопределенный
Аналитическое обос-
нование выдвигаемых
проектов воздействий
(Э4,Э5)
5.1.2. Фактический
уровень
Приемлемый. Неприемлемый Анализ результатов
(Э6)
5.2. По вкладу в пока-
затели эффективности
СОУ.
5.2.1. Ожидаемый
вклад
Существенный. Позитивный. Неис-
следованный
Моделирование и ана-
лиз эффективности
(Э2). Экспертная оцен-
ка (Э5)
5.2.2. Фактический
вклад
Существенный позитивный. Пози-
тивный. Отсутствующий. Негатив-
ный
Анализ результатов
(Э6). Экспертный ана-
лиз (Э5)
5.3. По соотношению
«Ожидаемый эффект/
достигнутый эффект»
Удовлетворительный уровень. Не-
удовлетворительный уровень
Анализ результатов
(Э6)
6. Обос-
нован-
ность
6.1. Широта охвата
проблемы.
6.1.1. Соответствие
уровню принимаемого
решения и предысто-
рии деятельности
Удовлетворительно. Неудовлетвори-
тельно
Типизация решения
(Э1). Анализ целей и
контекста выработки
решения (Э2,Э3)
6.1.2. Учтенность раз-
личных точек зрения и
вовлеченность в про-
цесс их
представителей
Специальный подбор. Следование
опыту лучших практик. Игнорирова-
ние аспекта
Анализ стейкхолдеров
(Э3,Э4). Формирование
моделей экспертных
групп (Э4)
6.1.3. Учет ретроспек-
тивного опыта
Удовлетворительно.
Неудовлетворительно
Формирование контек-
ста принятия решений
(Э3,Э4)
6.1.4. Рассмотрение
косвенных и отдален-
ных последствий
решения
Удовлетворительно.
Неудовлетворительно
Моделирование разви-
тия ситуации (Э2). По-
строение моделей цен-
ности (Э4,Э5)
6.2. Адекватность
средств поддержки.
6.2.1. Адекватность
методического аппа-
рата и его программ-
ной реализации
Удовлетворительно. Неудовлетвори-
тельно
Формирование схемы
процесса принятия ре-
шения (Э1). Эксперт-
ная оценка схемы (Э6)
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 91
Продолж. табл. 1
6.2.2. Полнота и по-
лезность предостав-
ляемой информации
Удовлетворительно.
Неудовлетворительно
Анализ полезности ин-
формации (Э1,Э6)
6.2.3. Обеспеченность
информационной
безопасности
Удовлетворительно.
Неудовлетворительно
Анализ рисков инфор-
мационной безопасно-
сти (Э1,Э6)
6.3. Аргументирован-
ность решения
Наличие и доступность структурно-
унифицированного обоснования.
Доступ участников процесса и стейк-
холдеров к ключевым характеристи-
кам процесса принятия решения. На-
личие ограниченного обоснования.
Формирование схемы
процесса (Э1). Форми-
рование моделей цен-
ности и достижения
компромисса (Э4)
Отсутствие обоснования
6.4. Свойства резуль-
татов
Позитивная оценка характеристик
результатов выполнения решения со
стороны ЛПР и стейкхолдеров. На-
личие конструктивных рекомендаций
по преодолению недостатков.
Неудовлетворительная оценка
Анализ результатов
(Э6)
7. Адап-
тивность
7.1. По отношению к
планируемым измене-
ниям
Учтенность влияний всех планируе-
мых и ожидаемых изменений СОУ
при выборе управляющего воздейст-
вия. Выявленность потенциальных
узких мест и оценка их влияний. От-
сутствие анализа
Анализ развития си-
туации (Э2). Анализ
влияний на решение
(Э4,Э5)
7.2. По отношению к
обстоятельствам, вы-
явленным в ходе про-
цесса принятия реше-
ния
Реализованность обратных связей
между этапами процесса при выяв-
лении негативных влияний. Проана-
лизированность обнаруженных узких
мест и рекомендации на будущее.
Отсутствие реакции
Формирование схемы
процесса (Э1). Анализ
результатов (Э6)
7.3. Обратимость кри-
тических влияний ре-
шения
Отсутствие критических влияний.
Наличие механизма выявления и
нейтрализации критических влияний.
Наличие вспомогательных решений
для возврата в исходное состояние в
случае критической ситуации. Отсут-
ствие аппарата нейтрализации при
существенном риске критических
влияний
Моделирование и ана-
лиз ситуаций (Э2).
Анализ поля решений
(Э3,Э4). Формирование
моделей влияний и
экспертное оценивание
(Э4,Э5)
Иерархия, описанная в табл. 1, может использоваться в качестве дерева ценности с
корневой вершиной Интегральный показатель продуктного качества. Пользуясь ранее раз-
работанной и поддержанной программно методологией Диагностическая экспертиза [9],
можно использовать различные предусмотренные в ней схемы для диагностирования рис-
ков решения на основе проявившихся несоответствий между ожидаемыми и фактическими
эффектами, а также соотношений между различными подхарактеристиками.
4. Модель процессного качества решения
Процессное качество решения представляет собой набор таких свойств, которые:
• формируются процессом выработки решения;
92 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
• являются востребованными со стороны участников процесса и заинтересованных
субъектов;
• служат основанием для характеристик, составляющих продуктное качество.
Поскольку процесс выработки решения можно реализовать как управляемый, ис-
пользование соответствующей модели качества дает возможность управлять качеством
решения. Особенно важно, что это можно сделать на ранних стадиях, когда будущий эф-
фект от недопущения негативных последствий многократно превышает затраты на осуще-
ствление управления.
Модель процессного качества решения, показанная на рис. 2, основана на структур-
ных принципах, воплощенных в моделях зрелости процесса разработки продукции, в част-
ности, в модели из стандарта [6].
Инструментом удовлетворения принципиальных требований является набор обоб-
щенных целей, которые конкретизируются для каждого из этапов процесса принятия ре-
шения.
Источником системы целей служит совокупность требований платформы Total Qali-
ty Management – одного из ведущих подходов к обеспечению качества продукции [2].
Рассмотрим модель зрелости процесса принятия организационного решения, соот-
ветствующую трактовке процессного качества, представленной на рис. 2.
Рис. 2. Модель процессного качества решения
Пусть SGF – множество функционально-направленных целей, соответствующих
элементам модели, отображенным на рис. 2.
NiiGFSGF ,1}{ == ;
MjjPFSPF ,1}{ == – множество практик для достижения целей GF ;
6,1}{ == kkeE – множество этапов процесса принятия решения;
MIjiji PFSSPF ,1=>=< (где Ni ≤≤1 – номер цели, MMI < – число всех практик для
достижения iGF ) – подмножество таких практик;
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 93
)( ki eSSPF – множество практик для iGF на этапе ke .
Тогда можно нормативно определить множество уровней зрелости как
SSssLSL ,1}{ == ,
где Nikk
s
i eASPFLs ,16,1 })}({ === ;
−⊂ )()( kik
s
i eSSPFeASPF необходимые на этапе ke практики для i -й цели.
Установление уровня зрелости )(DML для оцениваемого решения D должно осно-
вываться на множестве )(DE обобщенных экспертных оценок для схемы решения D , ин-
дикаторов принадлежности ей j -й практики для i -й цели на этапе ke .
6,1,1,1 }}}{{{)( ==== kMIjNiijkINDDE , }1,0{∈ijkIND .
При этом sLDML =)( , если и только если 1))((,, =→∈∀ ijkk
s
iij INDeASPFPFkji .
5. Использование моделей знаний о решениях в деятельности ЛПР
Рассмотренные выше модели знаний о решениях составляют систематизирующий и спе-
цифицирующий каркас базовой онтологии решений. Они образуют основу для мониторин-
га корпоративного знания ЛПР в организации, поддержки распределенных процессов при-
нятия решений, использования лучших практик и получения обоснований решений, кото-
рые могут быть восприняты всеми заинтересованными сторонами.
За пределами организации все эти возможности сохраняются, если внешние участ-
ники распределенных процессов используют те же стандартные онтологии деятельности
организации и, по крайней мере, могут использовать форматы предложенной онтологии
решений для освоения накопленного опыта. Таким образом, встает вопрос о создании
стандарта информации о решениях, учитывающего, в отличие от [4], целевые связи, онто-
логическую область проблемной ситуации, позицию в общем поле решений, использован-
ные методы и средства поддержки, а также результаты выполнения – аспекты, существен-
но вовлеченные в рассмотренные выше модели качества.
Важной целью использования рассмотренных представлений является формирова-
ние функциональных требований к корпоративным СППР и анализ удовлетворительности
оказываемой поддержки.
Частой ситуацией в корпорациях, а тем более в ведомствах или виртуальных орга-
низациях, является одновременное функционирование различных программных и инфор-
мационных компонент, которые созданы или приобретены в разное время в интересах
структурных подразделений, однако потенциально полезны для поддержки принятия ре-
шений в совершенно иных сферах компетенции. В этом случае можно говорить не о сис-
теме поддержки принятия решений, а о комплексе автоматизированных средств, которому
может быть придана концептуальная организация, основанная на корпоративной онтоло-
гии решений.
Для создания такого комплекса необходимо построение системы моделей знания,
представленной на рис. 3.
Входящие в систему онтологическая модель и модель процесса решения рассмот-
рены в [1], а модели качества решения описаны выше.
Они являются концептуальной схемой, на основе которой структурируется Поле
решений – банк данных о конкретных решениях, включающий:
• ретроспективу, разделенную в свою очередь на Пассив – решения, принятые ранее
и не действующие на данный момент, и Актив – решения, по-прежнему действующие в
организации;
94 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
• рабочую зону – решения, вырабатываемые в данное время;
• будущее – решения, актуальные в будущем.
Другим информационным банком является Банк доступных компонент поддержки,
объединяющий программные и информационные средства, перспективные для поддержки
принятия решений.
Все компоненты паспортизированы в формате Модели паспорта компоненты, обес-
печивающем их онтологическую спецификацию в аспектах, ключевых для Модели про-
цесса принятия решения.
Еще одна пара моделей – это рамочная модель функциональных требований, предъ-
являемых к средствам поддержки принятия решений, и ее конкретизация для класса реше-
ний, выполняемая при его введении в онтологию.
Представленная на рисунке Модель критичности решения обеспечивает выделение
в онтологии решений (и Поле решений) подмножества, элементы которого составляют яд-
ро особо важных для деятельности организации (по влияниям и по следствиям). Для тако-
го ядра должен, в первую очередь, проводиться аудит достаточности уровня предостав-
ляемой автоматизированной поддержки.
На рис. 4 показана схема такого аудита в виде его этапов, их результатов и моделей
знаний о решении, используемых на этапах.
Рис. 3. Система моделей знания Рис. 4. Аудит уровня поддержки решений
Рассмотрим принципы поддержки с помощью базовых структур знаний деятельно-
сти ЛПР, инициализирующего и координирующего процесс принятия решения.
Пусть осуществляется принятие решения, концептуальная модель которого вклю-
чена в онтологию вместе со схемой процесса его принятия.
В зависимости от уровня управления, которому решение принадлежит, вместо про-
ведения первых этапов могут быть использованы структуры, сформированные в рамках
решений вышестоящих уровней и отыскиваемые в Поле решений в соответствии с иден-
тификацией, образованной по правилам из Паспорта решения.
Очередной этап выполняется согласно Модели процесса – с заданным составом за-
дач и методов их решения. Средства поддержки могут быть определены в схеме, но могут
подбираться динамически из Банка доступных компонент поддержки на основе их паспор-
тов.
После выполнения этапа производится оценка тех показателей Модели продуктного
качества решения, которые идентифицированы в ней как испытывающие наибольшее
влияние от результатов решения задач этапа.
Оценивается достигнутость того уровня, который был заявлен в требуемом профиле
качества по процессной модели для практик данного этапа.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2 95
Если результаты проверки качества не удовлетворяют ЛПР, он может повторить
этап, имитируя возврат на предыдущие этапы посредством замены тех структур данных,
которые были ими сформированы, на альтернативные.
Если ЛПР выдвигает гипотезу о том, что причина неудачи в изменившейся обста-
новке, то имеет смысл просмотреть соответствующие структуры в протоколах решений –
онтологических аналогах данного, принимавшихся в ближайшее время (на основе Поля
решений). Целесообразно также ознакомиться с лучшими практиками в данном классе ре-
шений (согласно показателям качества). Возможно, в этих случаях имели место удачные
модификации схемы процесса.
Альтернативными гипотезами, на которые указывают характеристики качества, яв-
ляются:
• особые свойства целевого объекта (требует онтологического анализа его актуаль-
ных отличий от родового объекта, которому соответствует типовая модель процесса);
• наличие неучтенных интересов, требующее дополнительного анализа стейкхолде-
ров и, возможно, пересмотра моделей экспертных групп;
• влияние со стороны других решений, требующее анализа положения в Поле реше-
ний и, возможно, пересмотра состава моделей ценности для вариантов.
В случае, когда ЛПР работает над принятием решения, не отраженного в онтоло-
гии, он должен проработать все этапы процесса. При этом корпоративные знания могут
помочь:
• рассмотреть опыт решений-аналогов (по проблемной ситуации, по целевым объ-
ектам воздействия, по видам управляющих воздействий);
• подобрать средства поддержки на основе лучших практик;
• определить круг экспертов и состав моделей ценности.
Модели качества решения, используемые на каждом из этапов, выполняют те же
функции, что и в предыдущем рассмотренном случае.
6. Выводы
1. Разработаны модели продуктного и процессного качества организационного решения,
оперирующие онтологически организованным корпоративным знанием.
2. Показана актуальность ракурсов, предложенных в онтологии организационных реше-
ний, для выполнения функций управления качеством последних.
3. Предложена методология деятельности ЛПР, обеспечивающая ведение полного спектра
моделей знаний и концептуально структурированных банков информации о принятых ре-
шениях и средствах поддержки их принятия. Она направлена на повышение качества ре-
шений и эффективности деятельности ЛПР.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Ильина Е.П. 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.
2. ГОСТ Р ISO 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.
3. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Management: A
Primer for Effective Decision-Based Management / Frankel E.G. – N-York: Springer, 2008. – 110 p.
4. Towards a Semantic Decision Representation Format [Електронний ресурс] // W3C Incubator Group
Report. – 2012. – 17 April. – Режим доступу: http:// www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-
decision.
5. Основы инженерии качества программных систем / Ф.И. Андон, Г.И. Коваль, Т.М. Коротун [и
др.]. – [2-е изд.]. – К.: Академпериодика, 2007. – 672 с.
96 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2014, № 2
6. ISO/IEC 15504 – 1:2004 Information technology – Process assessment. – Part1: Concepts and
vocabulary.
7. Raush E. Enhancing decisions with criteria for quality / E. Raush, Ch. Anderson // Management deci-
sions. – 2011. – Vol. 49. – Р. 722 – 733.
8. Girard K. Carl Spetzler: The Six Elements of a Good Decision / К. Girard // Moneywatch. – 2009. –
May 4. – Р. 3.
9. Ильина Е.П. Автоматизированная поддержка принятия решений по управлению программами
фундаментальных научных исследований с использованием экспертной методологии / Ильина
Е.П., Слабоспицкая О.А., Синицын И.П., Яблокова Т.Л. – Киев, 2010. – 94 с. (Препринт / Институт
программных систем НАН Украины, 2010).
Стаття надійшла до редакції 08.01.2014
|