Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models

Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models

The paper is devoted to the formal representation of the organization decision by providing of the special kind of the organization knowledge models. Being employed in the organization information system these models give an ability for reusing of organization experience. Moreover they help to suppo...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2018
Автор: Ilina, E.P.
Формат: Стаття
Мова:Russian
Опубліковано: PROBLEMS IN PROGRAMMING 2018
Теми:
organization decision
ontology of decision making
decision field of organization
ontological concepts category
partial definition of concept
conceptually incomplete knowledge
UDC 004.822,681.3,519.81
Онлайн доступ:https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/170
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Problems in programming
Завантажити файл: Pdf

Репозитарії

Problems in programming
id pp_isofts_kiev_ua-article-170
record_format ojs
resource_txt_mv ppisoftskievua/9c/1c2665fc8d585e6035d7199165e7039c.pdf
spelling pp_isofts_kiev_ua-article-1702025-11-16T14:46:27Z Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models Методы и модели использования экспертно-аналитического знания для поддерж-ки принятия решений в организации. Часть 1. Модели знания о решениях Методи та моделі використання експертно-аналітичного знання для підтримки прийняття рішень в організації. Частина 1. Моделі знань про рішення Ilina, E.P. organization decision; ontology of decision making; decision field of organization; ontological concepts category; partial definition of concept; conceptually incomplete knowledge UDC 004.822,681.3,519.81 организационное решение; онтология сферы принятия решений; поле решений организации; категория концептов онтологии; частичное определение концепта; концептуально неполное знание УДК 004.822, 681.3, 519.81 організаційне рішення; онтологія сфери прийняття рішень; поле рішень організації; категорія концептів онтології; часткове означення концепту; концептуально неповне знання УДК 004.822, 681.3, 519.81 The paper is devoted to the formal representation of the organization decision by providing of the special kind of the organization knowledge models. Being employed in the organization information system these models give an ability for reusing of organization experience. Moreover they help to support analytical operations for quality man-agement of organization decisions and decision making processes. The main components of the proposed knowledge models system are the Ontological Model for Decisions Support and the Decision Field of Organization. First of them includes such the categories of concepts as Gall, Gall Tree, Operation, Problem Situation, Side Influence, Decision, Package of Decisions, Value, Value tree. Their models are represented as the systems of the partial definitions for the concept that belong to the certain category and the set of rules for interpretation of each role position in such partial definition. Incomplete conceptual knowledge may be also represented in these models. Models proposed may be used for representation of the Organization Decisions Field and for constructing the mechanism of its analysis that is a subject of the next part of this article.Prombles in programming 2016; 1: 89-101 В работе представлен аппарат моделей корпоративного знания организации для экспертно-аналитической поддержки принятия ее решений. Формализован концепт Организационное решение с учетом всех стадий жизненного цикла последнего: от постановки проблемы до анализа результатов. Описаны модели категорий концептов из состава онтологии поддержки принятия решений и модель поля решений организации. Система отношений между концептами онтологии составляет предмет рассмотрения следующей части статьи, наряду с формализмом гармонизации поля решений.Prombles in programming 2016; 1: 89-101 В роботі надано апарат моделей корпоративного знання організації для експертно-аналітичної підтримки прийняття її рішень. Формалізовано концепт Організаційне рішення з урахуванням усіх стадій життєвого циклу останнього від постановки проблеми до аналізу результатів. Описано моделі категорій концептів зі складу онтології підтримки прийняття рішень та модель поля рішень організації. Систем відношень між концептами онтології становить предмет розгляду наступної частини статті, як і формалізм гармонізації рішень.Prombles in programming 2016; 1: 89-101 PROBLEMS IN PROGRAMMING ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ 2018-11-21 Article Article application/pdf https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/170 10.15407/pp2016.01.089 PROBLEMS IN PROGRAMMING; No 1 (2016); 89-101 ПРОБЛЕМЫ ПРОГРАММИРОВАНИЯ; No 1 (2016); 89-101 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ; No 1 (2016); 89-101 1727-4907 10.15407/pp2016.01 ru https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/170/165 Copyright (c) 2017 ПРОБЛЕМИ ПРОГРАМУВАННЯ
institution Problems in programming
baseUrl_str https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/oai
datestamp_date 2025-11-16T14:46:27Z
collection OJS
language Russian
topic organization decision
ontology of decision making
decision field of organization
ontological concepts category
partial definition of concept
conceptually incomplete knowledge
UDC 004.822,681.3,519.81
spellingShingle organization decision
ontology of decision making
decision field of organization
ontological concepts category
partial definition of concept
conceptually incomplete knowledge
UDC 004.822,681.3,519.81
Ilina, E.P.
Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
topic_facet organization decision
ontology of decision making
decision field of organization
ontological concepts category
partial definition of concept
conceptually incomplete knowledge
UDC 004.822,681.3,519.81
организационное решение
онтология сферы принятия решений
поле решений организации
категория концептов онтологии
частичное определение концепта
концептуально неполное знание
УДК 004.822
681.3
519.81
організаційне рішення
онтологія сфери прийняття рішень
поле рішень організації
категорія концептів онтології
часткове означення концепту
концептуально неповне знання
УДК 004.822
681.3
519.81
format Article
author Ilina, E.P.
author_facet Ilina, E.P.
author_sort Ilina, E.P.
title Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
title_short Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
title_full Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
title_fullStr Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
title_full_unstemmed Methods and Models for Employment of the Expert Analytical Knowledge in Organization Decision Making. Part I. Decisions Knowledge Models
title_sort methods and models for employment of the expert analytical knowledge in organization decision making. part i. decisions knowledge models
title_alt Методы и модели использования экспертно-аналитического знания для поддерж-ки принятия решений в организации. Часть 1. Модели знания о решениях
Методи та моделі використання експертно-аналітичного знання для підтримки прийняття рішень в організації. Частина 1. Моделі знань про рішення
description The paper is devoted to the formal representation of the organization decision by providing of the special kind of the organization knowledge models. Being employed in the organization information system these models give an ability for reusing of organization experience. Moreover they help to support analytical operations for quality man-agement of organization decisions and decision making processes. The main components of the proposed knowledge models system are the Ontological Model for Decisions Support and the Decision Field of Organization. First of them includes such the categories of concepts as Gall, Gall Tree, Operation, Problem Situation, Side Influence, Decision, Package of Decisions, Value, Value tree. Their models are represented as the systems of the partial definitions for the concept that belong to the certain category and the set of rules for interpretation of each role position in such partial definition. Incomplete conceptual knowledge may be also represented in these models. Models proposed may be used for representation of the Organization Decisions Field and for constructing the mechanism of its analysis that is a subject of the next part of this article.Prombles in programming 2016; 1: 89-101
publisher PROBLEMS IN PROGRAMMING
publishDate 2018
url https://pp.isofts.kiev.ua/index.php/ojs1/article/view/170
work_keys_str_mv AT ilinaep methodsandmodelsforemploymentoftheexpertanalyticalknowledgeinorganizationdecisionmakingpartidecisionsknowledgemodels
AT ilinaep metodyimodeliispolʹzovaniâékspertnoanalitičeskogoznaniâdlâpodderžkiprinâtiârešenijvorganizaciičastʹ1modeliznaniâorešeniâh
AT ilinaep metoditamodelívikoristannâekspertnoanalítičnogoznannâdlâpídtrimkiprijnâttâríšenʹvorganízacííčastina1modelíznanʹproríšennâ
first_indexed 2025-07-17T09:44:00Z
last_indexed 2025-11-17T02:17:32Z
_version_ 1850410209454850048
fulltext Експертні та інтелектуальні інформаційні системи © Е.П. Ильина, 2016 ISSN 1727-4907. Проблеми програмування. 2016. № 1 89 УДК 004.822, 681.3, 519.81 Е.П. Ильина МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЭКСПЕРТНО-АНАЛИТИЧЕСКОГО ЗНАНИЯ ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ОРГАНИЗАЦИИ. ЧАСТЬ 1. МОДЕЛИ ЗНАНИЯ О РЕШЕНИЯХ В работе представлен аппарат моделей корпоративного знания организации для экспертно- аналитической поддержки принятия ее решений. Формализован концепт Организационное решение с учетом всех стадий жизненного цикла последнего: от постановки проблемы до анализа результатов. Описаны модели категорий концептов из состава онтологии поддержки принятия решений и модель поля решений организации. Система отношений между концептами онтологии составляет предмет рас- смотрения следующей части статьи, наряду с формализмом гармонизации поля решений. Ключевые слова: организационное решение, онтология сферы принятия решений, поле решений орга- низации, категория концептов онтологии, частичное определение концепта, концептуально неполное знание. Постановка задачи Менеджмент организации при сего- дняшних экономических реалиях должен искать нестандартные ответы на вызовы, которые не возникали или, по крайней ме- ре, не доминировали ранее. В условиях долгосрочного глобального кризиса миро- вой экономики эти вызовы приобретают системный характер [1]. Одним из таких ответов стало со- здание и внедрение моделей управления, центрированных на системе решений ор- ганизации [2, 3]. Следствием предложен- ного подхода является ряд специальных требований, адресованных самой системе организационных решений и средствам их поддержки. Требования к рациональной эффективности и качеству решений долж- ны быть выявляемы и исследуемы на фор- мальном уровне, а средства автоматизиро- ванной поддержки – ориентированы на их удовлетворение [4]. Одним из важнейших аспектов до- стижения качества решений организации в среде актуальных вызовов [1–3] является гармонизация разноаспектных противоре- чий. Их возникновение неизбежно сопут- ствует необходимой для менеджмента ин- теграции интеллектуальных ресурсов – концептуальных, целеопределяющих, за- дачных, информационных, методических. Кроме того, распределенность процессов принятия решений и динамичность по- требности в их принятии выводят на пер- вый план проблему гармонизации целост- ной системы решений, действующих в ор- ганизации, при появлении нового решения. Этот аспект становится одним из основных при осуществлении выбора ва- риантов воздействия на объекты управле- ния, особенно, если речь идет о суще- ственном характере влияний и существен- ных рисках, связанных с потерей эффек- тивности. Необходимыми для решения данной проблемы являются формализация представления организационных решений, построение модели корпоративного поля решений, аксиоматизация критериев его гармоничности, а также предоставление их метризованной оценки. Создаваемый ап- парат должен оперировать знаниями с раз- ным уровнем определенности и знаниями, отражающими разные концептуальные взгляды, формируемые деятельностью их носителей. Данная работа посвящена решению этих задач на основе использования специ- ального аппарата онтологических моделей корпоративного решения, развивающего соответствующий формализм, предложен- ный ранее в [4, 5]. Первая часть включает рассмотре- ние структуры системы знаний организа- ции и моделей концептов, составляющих онтологическую основу поля решений. Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 90 Поставленной задачей является предо- ставление формализма, который исполь- зован далее в данной работе для создания средств анализа решений организации. Он также может использоваться для распро- странения идей онтологизации решений проекта [6] на такой специфический объект как организационное решение. В следующей части будут рассмотрены си- стема отношений между концептами, мо- дели анализа гармоничности системы ре- шений организации, а также аппарат ин- теграции концептуально различных точек зрения. Концептуальный взгляд на организационное решение Классические представления о ре- шении могут быть сведены к его опреде- лению в виде     SAKMAC ,,: , (1) где C – функция выбора,  A – множество альтернатив, M – модель предпочтений, K – массив используемых знаний об аль- тернативах,  ASA – выбранная альтер- натива. Собственно организационное реше- ние D , которое является базовым концеп- том управления современной организации, соответствует композиции последователь- ного применения ряда операций, осу- ществляемых ЛПР и привлекаемыми экс- пертами 54321 ECEEEED  , (2) где 1E – формализация проблемной ситу- ации; 2E – целеполагание по поводу про- блемной ситуации; 3E – генерация мно- жества альтернатив; 4E – определение множества проектов выбора, произведен- ного разными носителями экспертных зна- ний; C – выбор (см. (1)), включающий интеграцию проектов и ее обоснование; 5E – анализ результатов выполнения ре- шения. Помимо введения дополнительных отображений, по сравнению с (1), которые должны быть реализованы процессом при- нятия решения, в (2) производится фикса- ция вида альтернативы A как целевого воздействия GA на объект управления     OBSTPAROBSTGA 21 ,:  , (3) где    OBSTOBST 21 , – начальное и ко- нечное состояния объекта управления OB ; PAR – параметры воздействия  RIFTSsMPAR ,,,,Re, , включающие реализующее мероприятие ,M ресурсы sRe , субъекты с их полномочиями ,S срок выполнения ,T факторы ,F влияю- щие на успешность, а также нежелатель- ные побочные влияния .RI Для того, чтобы организационное решение рассматривалось в контексте со- временных требований к его качеству, на смену (2) должна прийти композиция, реа- лизующая следующее преобразование         ., ,,: 22 11 ACASTOBST PARACASTOBSTDA   (4) Здесь ACA – актуальная среда управленческой модели организации со- става ,,,  ODFZIOGACA (5) где OG – система целей организации, ZI – система интересов стейкхолдеров, ODF – система решений. При таком подходе появляется воз- можность преодоления следующих угроз качеству организационного решения: ло- кальности критериев выбора (не учитыва- ющих побочных влияний, оказываемых решением); предвзятости (игнорирования интересов, взглядов и мнений отдельных бизнес-ролей); отсутствия обратной связи (невозможности коррекции воздействия по результатам выполнения). Далее предлагается формализм представления и анализа знаний органи- заций, поддерживающий процессы при- нятия решений, рассматриваемых в трак- товке (4). Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 91 Модели знаний для экспертно-аналитического сопровождения системы организационных решений Для обеспечения качества корпора- тивных организационных решений, си- стемные и оценочные аспекты которого рассматривались в [4], необходимо созда- ние экспертно-аналитической методоло- гии, поддерживаемой средствами автома- тизации. Такое эффективное экспертно- аналитическое сопровождение должно рекомендовать и предоставлять средства поддержки каждого из этапов [7, 8], соот- ветствующих операциям из (2). Среди этих средств должны быть представлены ком- поненты:  интеллектуального формирова- ния информационных контекстов;  выбор протокола процесса и участников для всех его ролей;  поиск и построение эффектив- ных моделей оценки вариантов;  получение и обобщение экс- пертных мнений;  выдача рекомендаций по аспек- там и форматам аргументирования экс- пертных мнений;  прогноз перспектив достижения компромисса и оценки его характеристик. Функции и задачи интеллектуаль- ной информационной технологии эксперт- но-аналитической поддержки организаци- онных решений были рассмотрены в [9], вместе с описанием рамочного состава структур знаний этой технологии. Рассмотрим формальный аппарат моделей знаний организации, обеспечива- ющий конструктивное оперирование ими для поддержки операций из (2) в заданной системе требований гармоничности отно- сительно систем из (5). Определим про- странство знаний организации о выраба- тываемых и выполняемых решениях ,, ,,,,,   AUSFMASF SFMPDOSDMOMTOSPKS (6) где OSP  онтология стандартных профи- лей организации; OMT  онтология име- ющихся средств информирования и анали- за; OADM  онтология сферы принятия решений; MPD  множество моделей про- токолов принятия решений, ассоциирован- ное с правилами их применения; SF  поле решений; MASF  модели анализа состояния ;SF AUSF  результаты вы- полнения аудитов состояния .SF Онтология стандартных профилей организации опирается на состав и струк- туру подонтологий, выделявшихся ранее в онтологических проектах представления структуры и деятельности организации [10], а также отражает опыт описания ор- ганизаций в системе SAP [11]. В ее состав с необходимостью входят подонтологии: Организационная структура, Кадры, Ре- сурсы, Функции, Продукция, Внешние контакты и влияния. В качестве связующе- го механизма между ними используется механизм Проекций, разработанный в про- екте OrgMaster [12]. Онтология средств информирова- ния и анализа включает сведения о мето- дологиях, программных компонентах и информационных компонентах, доступных для использования в организации [8]. Онтология сферы принятия реше- ний имеет состав: ,,,,,, MVPVPCHCCCATCCOSDM ownst ,REL (7) где stCC  множество заимствованных концептов OSPC ; CAT  множество категорий собственных концептов; ownCC  множество собственных концептов; CH  множество характеристик; VP  множе- ство бизнес-обусловленных концептуаль- ных точек зрения на предметную область решений организации; MVP  модели точек зрения; REL  множество отноше- ний между концептами онтологии, пред- ставленных своими предикатами и метри- ками. Множество характеристик CH подразделяется на следующие типы: ID  идентификационные, используемые для идентификации объекта; PAR  парамет- рические, задающие тип или неизменный Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 92 параметр объекта; IND  индикаторные, которые являются признаком состояния объекта, актуальным для функциональных нужд; EV  оценочные; REP  репрезен- тирующие, которые определяют актуаль- ные для OSDM свойства объекта из stCC . Элемент CHH  описывается своей мо- делью:   ,,,  ARAZTCHHMCH (8) где TCH  один из вышеперечисленных типов; AZ  область значений; AR  множество категорий концептов, для кото- рых характеристика актуальна. Любая категория концептов CATCat определяется обобщенной мо- делью своих концептов:   , ,...,1 miiMDPMGCat   (9) где iMDP  модель i-го частичного опре- деления, m  количество частичных опре- делений.   ,, ,...,1 mdiiji ArMDP   (10) где jr  имя j -й роли ( j -го слота фрейма iMDP ); jA  модель интерпретации роли )( jrINT в модели концепта данной кате- гории. ,,,,  MZSMAINTSFORMAj (11) где SFORM  синтаксический формат; AINT  область интерпретации  ;CHAINTCCAINTCAIN ownst  SM  параметризация модели формата; MODMZ   модальности допустимого использования роли в определениях кон- цептов.  UNUOENAFMOD ,,, , (12) где AF  полностью определенное зна- ние; EN  пустое  из-за неактуальности роли; UO  неполное, открытое для по- полнения; UN  неполное, но требующее достижения определенности для формиро- вания экземпляра концепта. Синтаксический формат GSFORMSFORM  (13)   5,...,1  iiSGSFORM , где 1S  одноэлементный,  CrSM j : ; 2S  множественный,   nj CCrSM ...,1 ; 3S  кортеж,   njnljlj CrCrrSM :...,:: ; 4S  множество кортежей  ..,,:...,,:: 1 1 1 111  njnjj CrCrrSM   m njnm m mj CrCr :...,,: 11 ; 5S  задание процедуры оценки значения указанного параметра   PPROCXXrSM nij ...,,: , где iX  входной параметр процедуры PROC ; P  оцениваемый параметр. Модель концепта C категории  CMCcat задает интерпретацию модели категории      , ...,1 mii CMDPCMC   (14) где      mdjji rINTCMDP ...,,1  ,    jjjj MEMWrINT ,, . При этом  jj EtW  выражение, формат которого соответствует параметри- зации (13), а   mkkjkj EtEt ,...,1  множество термов, следующих в ( ) за знаком ":" , причем jkj AINTet  (см.( )); jM  значе- ние модальности полноты знания, MZM j (см. (12)); ME (0,1)  модаль- ность обязательности определенности зна- чения. В случае CHHHASSFORM jij  ,,1 допустимо включение в определение iPD выражения   HzHWj , , в котором Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 93  Hz  значение характеристики .H Та- ким образом, значение отдельных пара- метров может быть зафиксировано непо- средственно в модели концепта. Для модели  CMC определены следующие структурные ограничения: 1) нецикличность  CMCC ; 2) ограничение сложности, согласно которому вложенность в определениях концептов не превышает фиксированного порядка по собственным концептам онто- логии сферы поддержки принятия реше- ний .OSDM Для последующего введения си- стемы отношений в онтологии OSDM определим понятие экземпляров ее кон- цептов. Будем называть экземпляром C концепта C , который может снабжаться идентификатором X , обозначаясь как ,CX  следующую конкретизацию  CMC (14).     , ...,,1 mii CMDPconCX          , ...,,1 mdjiji rINTconCMDPcon         , ...,,1 Kkijkij etconrINTcon   где K  число термов в ijW . Конкретизация  etcon принимает значения:  HAzz , если ,Het  11 CX  если 1Cet  , неопределенное зна- чение   (допустимо, если 0jME ). Множество интенсионально задан- ных отношений REL будет рассмотрено в следующей части статьи. Множество MPD в (6) включает элементы, каждый из которых описывает возможную организацию процесса приня- тия для регламентных и инновационных решений в ракурсах, рассмотренных ранее в [8, 9]. Поле решений SF представляет структуру знаний    TTSGPRDEC NTiiii ,,, ,1  , (15) где T  момент времени; iDEC  экзем- пляр решения, информация о котором имеется в момент T ; iPR  реализованный протокол его выработки;  TSGi  статус решения (принятое, принимаемое на этапе kE своего протокола, выполненное, вы- полняемое, отвергнутое, действующее). Элементы (6) MASF и AUSF определяют способы и результаты опери- рования знаниями, которые соответству- ют задачам ИИТ ППОР [9] будут подроб- нее рассматриваться в следующих частях. Категории концептов онтологии сферы поддержки принятия решений К категориям концептов, состав- ляющих онтологическую модель OSDM из (7), принадлежат Решение, Цель, Про- блемная ситуация, Воздействие, Побоч- ное влияние, Ценность, Модель ценности, Конгломерат целей, Конгломерат реше- ний. Такое выделение категорий связано с функциональными потребностями ана- литики системы организационных реше- ний и с поддерживаемыми протоколами их принятия. Состав их моделей учитывает результаты [8, 10, 13]. Описание моделей категорий, вы- полненное в аспекте их элементов, приве- денных в (14), представлено в табл. 1–9. Таблица 1. Модель категории G Цель  4321 ,,, PGPGPGPGMG Частичное определение Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допусти- мые мо- даль- ности PG1 Направленность R1 Целевой объект S1 Концепты-объекты управления AF Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 94 Частичное определение Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допусти- мые мо- даль- ности R2 Изменяемые свойства объекта S2 Характеристики AF R3 Направление изменения: сни- жение, повышение, стабили- зация, разрушение, приближе- ние, отклонение, минимиза- ция, максимизация, достиже- ние, недопущение S1 Параметр AF R4 Критерий достижения: вход- ные данные, метод оценки и индикатор S5:R41 → R42 → R43 R41 - Характеристики объектов R42 - Метод R43 - Параметр AF, UO, UN PG2 Характеризация R1 Владелец цели S1 Субъект AF R2 Тип условий актуализации S1 Параметр AF, EN R3 Уровень конкретности (Виде- ние, Миссия, Интерес, Цель- постановка, Конструктивная цель, Реализационная цель) S1 Параметр AF, EN, UN R4 Тип постановки (точечная, интервальная) S1 Параметр AF, UN R5 Класс периода актуальности S1 Параметр AF, UN R6 Временной горизонт достиже- ния цели или пересмотра S1 Параметр AF, UN PG3 Связи R1 Деревья целей, в состав кото- рых входит S2 Концепты категории Конгломерат целей AF, EN, UO PG4 Позиция в дея- тельности R1 Сфера действия S2 Элементы структуры организации, внешние объекты AF, UO R2 Тип стабильности (Постоян- ная, Ситуационная, Компро- миссно пересматриваемая) S1 Параметр AF, EN R3 Конструктивная поддержка S2 Воздействия, Решения AF, EN, UO, UN R4 Способы поддержки (создание и выполнение функций, ре- сурсное обеспечение, органи- зация взаимодействий) S1 AF, EN, UO Таблица 2. Модель категории CG Конгломерат целей Части- чное опреде- ление Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности PCG1 Состав R1 Источники формирования S2 Решение, Документ, Коммуникация AF R2 Способ формирования (инте- грация, раскрытие, обобщение версий) S1 Параметр AF R3 Корневая цель S1 Цель AF R4 Состав раскрывающих целей S2 Цели AF, UO, UN PCG2 Структура R1 Множество описаний положе- ния элементов в формате (R11: Цель, R12 : Предшественник, R13: Последователь, R14 : Тип (основная или обеспечивающая)) S4 Ri1, Ri2, Ri3 - Цель, Ri4 - Параметр AF, UN Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 95 Таблица 3. Модель категории CA Воздействие CA MCA = < PCA1, PCA2, PCA3 > Частичное определение Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности PCA1 Направленность и средства R1 Цель воздействия S1 Цель AF R2 Реализуемые мероприятия S2 Мероприятие AF, UN R3 Ресурсы S2 Объекты ресурсов за- данных видов AF, UO, UN R4 Время выполнения S1 Характеристика AF, UN, EN PCA2 Субъекты R1 Основные исполнители S2 Субъект, элемент орг- структуры AF, UN, EN R2 Привлекаемые исполнители S2 Субъект, элемент орг- структуры, внешний объект AF, UN, EN R3 Инициатор S1 Субъект, элемент орг- структуры AF R4 Инстанция контроля и оцен- ки S2 Субъект, элемент орг- структуры AF, EN, UN PCA3 Влияния R1 Факторы, определяющие выполнимость S2 Факторы среды, Харак- теристики объектов управления AF, EN, UO R2 Факторы, влияющие на эф- фективность S2 Факторы среды, Харак- теристики объектов управления AF, EN, UO R3 Возможные последствия S2 Побочное влияние AF, UO, UN Таблица 4. Модель категории PS Проблемная ситуация  21,PPSPPSMPS Части- чное опре- деление Роль Обоз- на- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допустимые модальности PPS1 Проявление R1 Источник знаний S2 Решение, Документ, Коммуникация AF R2 Тип неудовлетворительности положения дел (потеря эффек- тивности в новых условиях, неиспользуемость новых воз- можностей, появление угроз, исчерпанность целей, потеря актуальности целей) S1 Параметр AF R3 Сфера, в которой проявлена S2 Сфера деятельности AF, UO, UN R4 Показатели и условия деятель- ности, на основе которых диа- гностирована ситуация S2 Характеристики, Внеш- ние факторы AF, UO PPS2 Влияние R1 Конфликтующие элементы в формате {<элемент исходного или прогнозного положения дел, элемент фактического положения дел>} S4 Цели, Функции, Харак- теристики, Факторы, Субъекты, Ресурсы AF, UO Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 96 Части- чное опре- деление Роль Обоз- на- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допустимые модальности R2 Затрагиваемые интересы S2 Цели, Субъекты AF, UO Таблица 5. Модель категории UI Побочное влияние  21, PUIPUIMUI Частичное определение Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сиче- ский формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности PUI1 Эффект R1 Источник влияния S1 Воздействие AF R2 Объект, испытывающий влия- ние S1 Объект управления, Объект внешней среды AF R3 Изменяемая характеристика объекта S2 Характеристики, Отно- шения, Параметр AF R4 Характер влияния (рост, сни- жение, разбалансирование, деструктурирование) S1 Параметр AF R5 Существенность влияния S1 Характеристика AF, EN PUI2 Меры устранения R1 Пакет воздействий для нейтрализации S2 Воздействие AF, EN, UO, UN R2 Оценка экономической прием- лемости нейтрализации S1 Характеристика AF, EN, UO R3 Приемлемость нейтрализации для стейкхолдеров S1 Характеристика AF, EN, UO Таблица 6. Модель категории D Решение  76543210 ,,,,,,, PDPDPDPDPDPDPDPDMD Частичное определе- ние Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности PD0 Паспорт R1 Начало и конец процесса вы- работки S3: R11 – дата нача- ла, R12 – дата конца Характеристика AF R2 Лицо, принимающее решение S1 Субъект AF R3 Индекс критичности (да/нет) S1 Параметр AF, UN, UO R4 Функциональная область S1 Сфера деятельности AF, UN R5 Уровень управления S1 Параметр AF, UN R6 Объект непосредственного воздействия S1 Объект управления UN PD1 Проблема R1 Разрешаемая проблемная си- туация S1 Проблемная ситуация AF Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 97 Частичное определе- ние Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности R2 Учитываемые проблемные ситуации S2 Проблемная ситуация AF, EN, UO PD2 Решаемая задача R1 Степень вмешательства (мо- ниторинг, ослабление, разре- шение) S1 Параметр AF R2 Тип воздействия (прямое, косвенное) S1 Параметр AF R3 Альтернативные цели S3: R31 – цель, R32 – оценка перспек- тивности Цель, Характеристика AF, UN R4 Модель оценивания S1 Модель ценности AF PD3 Перспек- тивные воздейс- твия R1 Цель воздействия на проблем- ную ситуацию S1 Цель AF R2 Пакет реализующих воздей- ствий S2 Воздействие AF, UN R3 Пакет приемлемых воздей- ствий S2 Воздействие AF, UN R4 Модель приемлемости S1 Модель ценности AF, UN PD4 Выбор R1 Модель выбора воздействия S1 Модель ценности AF, UN R2 Учитываемые точки зрения S2 Бизнес-перспектива онтологии AF, UN R3 Выбранное воздействие S1 Воздействие AF, UN R4 Оценка качества выбора S3 Характеристика AF, UN PD5 Результаты выполнения R1 Удовлетворительность вы- полнения S1 Характеристика AF R2 Удовлетворительность воз- действия на проблемную си- туацию S1 Характеристика AF, EN R3 Проявившиеся побочные вли- яния S2 Побочные влияния AF, EN PD6 Методы и средства R1 Рекомендованные методы S2 Метод AF R2 Рекомендованные средства автоматизированной под- держки S2 Программное сред- ство, Информацион- ный объект AF R3 Использованные методы S2 Метод EN, UN R4 Использованные средства S2 Программное сред- ство, Информацион- ный объект EN, UN R5 Оценка удовлетворительности поддержки S1 Характеристика UN PD7 Позиция по преемствен- ностии R1 Система решений, в которую целенаправленно включено данное S1 Конгломерат решений AF, EN R2 Решение-предшественник S1 Решение AF, EN R3 Развиваемые частичные опре- деления S2 Параметры AF, EN Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 98 Частичное определе- ние Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпретации Допусти- мые мо- дальности R4 Роли с дополняемым содер- жанием S2 Параметры AF, EN R5 Роли с конкретизируемым содержанием S2 Параметры AF, EN R6 Роли с пересматриваемым содержанием S2 Параметры AF, EN Таблица 7. Модель категории DC Конгломерат решений  21,PDCPDCMDC Части- чное опреде- ление Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпрета- ции Допусти- мые мо- дальности PDC1 Характе- ризация R1 Формат возникновения (плано- вый, инновационный уникаль- ный, инновационный тиражи- руемый) S1 Параметр AF R2 Инициирующий фактор (ре- гламентирующий документ, решение, коммуникация) S1 Документ, Решение, Коммуникация AF R3 Уровень планирования S1 Параметр AF R4 Интервал выполнения S3: R41 – начало, R42 – конец Характеристика AF, UN PDC2 Струк- тура R1 Начальное решение S1 Решение AF R2 Состав конгломерата S2 Решение AF, UO, UN Таблица 8. Модель категории VAL Ценность  21,PVALPVALMVAL Части- чное опреде- ление Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпрета- ции Допусти- мые мо- дальности PVAL1 Содер- жание R1 Цель, которой соответствует ценность S1 Цель AF R2 Объекты, для которых актуаль- на ценность как характеристика S2 Объект управления AF, UO, UN R3 Модели ценности S2 Модель ценности AF, UO, UN PVAL 2 Сфера R1 Субъекты интересов, основан- ных на ценности S2 Стейкхолдер AF, UO, UN R2 Субъекты, руководствующиеся ценностью в своей деятельно- сти S2 Элемент оргструктуры AF, UO, UN R3 Информационные источники S2 Документ, Информа- ционный объект, Ком- муникация AF, UO, UN Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 99 Таблица 9. Модель категории MV Модель ценности  321 ,, PMVPMVPMVMV Части- чное опреде- ление Роль Обозна- чение Семантика Синтак- сический формат Область интерпрета- ции Допусти- мые мо- дальности PMV1 Генезис R1 Источник знаний о модели S1 Документ, Решение AF R2 Дерево целей, соотнесенное с моделью S1 Конгломерат целей AF, UN R3 Базовая ценность, раскрытие которой осуществляется S1 Ценность AF R4 Объем дерева N S1 Параметр AF PMV2 Струк- тура R1 Характеристика каждой ценно- сти из состава модели ее пози- цией (оконечная, функциональ- ный узел, вспомогательный узел), шкалой и информацион- ным контекстом S4: R1i1 – ценность, R1i2 – пози- ция, R1i3 – шкала, R1i4 – ис- точник, i1,n Ценность, Параметр, Информационный объект AF, UO, UN PMV3 Аргу- мента- ция R1 Характеризация каждой ценно- сти весовым коэффициентом, ценностью-предшественником, методом оценивания, конкрети- зируемым элементом цели- предшественника, аргументом актуальности S4: R1i1 – ценность, R1i2 – пред- шественник, R1i3 – метод, R1i4 – роль в цели, R1i5 – кон- цепт, под- твержда- ющий акту- альность Ценность, Метод, Па- раметр, Цель, Доку- мент, Воздействие, Побочное влияние AF, UN Модели категорий, представленные в табл. 1–9, служат основой описания он- тологии OSDM (7) конкретной организа- ции, формирования поля ее решений и оперирования ими при создании интеллек- туальной информационной технологии [9] для этой организации. Язык оперирования знаниями из со- става OSDM и SF будет рассмотрен в сле- дующей части статьи, как и формализм анализируемых отношений и свойств. Заключение В работе рассмотрено представле- ние организационного решения как фор- мального объекта, ориентированного на сохранение опыта организации и на вы- полнение аналитических операций для повышения качества ее деятельности. Акцент сделан, прежде всего, на отображение аспектов и характеристик решений, выделяемых и активно использу- емых в современной теории менеджмента и в передовых технологиях управления проектами. Это отражено в предложенных структурах знаний, которые осуществля- ют:  позиционирование решения в си- стеме целей, интересов и ценностей орга- низации;  поддержку накопления и исполь- зования информации, позволяющей осу- ществлять мониторинг его качества на всех этапах жизненного цикла;  сосуществование структур непол- ного и противоречивого экспертного зна- ния о предметной области для его ситуа- тивной компромиссной интеграции; Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 100  оперирование полем решений ор- ганизации как целостной системой, анализ состояния которой обеспечивает эффек- тивный выбор вариантов управляющих воздействий и аудит качества управления в организации. Во второй части статьи будут пред- ставлены аналитические механизмы, осно- ванные на использовании предложенных моделей. 1. Ананьин В. Бережливая информатизация. Ч.1 [Электронный ресурс] // Intelligent Enterprise. – 2009. – № 12. – Режим доступа: http://www.management.com.ua/ ims/ims155.html. 2. Mc Carty I., Menicou M. A Classification Schema of Manufacturing Decisions for the GRAI Enterprise Modelling technique // Computers in Industry. – 2002. – 47. – P. 339–355. 3. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Man- agement: A Primer for Effective Decision- Based Management. New York: – Springer, 2008. – 110 p. 4. Ильина Е.П. Управление качеством организационных решений на основе формализованного корпоративного зна- ния. Ч 2. Качество организационных решений и его поддержка // Математиче- ские машины и системы. – 2014. – № 2. – С. 84–96. 5. Ильина Е.П. Методы автоматизированного управления экспертизами при концепту- альной неоднородности экспертных взглядов // Проблеми програмування. – 2007. – № 4. – С. 35–46. 6. Towards a Semantic Decision Repre- sentation Format // W3C Incubator Group Report 17 April 2012 http:// www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR- decision/. 7. Мазур И.И., Шапиро В.Д., Ольдерогге Н.Г. и др. Корпоративный менеджмент. Спра- вочник для профессионалов / Иван Ивано- вич Мазур (ред.) – М.: Высшая школа, 2003. – 1076 с. 8. Ильина Е.П. Управление качеством орга- низационных решений на основе формали- зованного корпоративного знания. Ч 1. Он- тология организационных решений // Ма- тематические машины и системы. – 2014. – № 1. – С. 129 – 142. 9. Ильина Е.П., Синицын И.П., Яблокова Т.Л. Принципы построения интеллектуальной информационной технологии поддержки решений в организации // Проблемы про- граммирования. – 2015. – № 2. – С. 63–75. 10. Uschold M. et al.The Enterprise Ontology. – AIAI_TR-1998. – 61 p. – Available at http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ent erprise/ontology.html. 11. SAP NetWeaver Master Data Management. Режим доступа: http://www.sap.com/pc/tech/enterprise- information-management/software/master- data/index.html 12. Гаврилова Т.А., Кудрявцев Д.В. Информа- ционные технологии управления знаниями // В: Мильнер Б.З. Инновационное разви- тие: экономика, интеллектуальное разви- тие, управление знаниями. – М.: – Инфра- М, 2009. Гл. 25. 13. Popova V., Sharpanskykch A. Formal modelling of organizational goals based on performance indicators // In: Data & Knowledge Engineering. – 2011.– Vol. 70. – P. 335–364. References 1. Ananin V. "Economical informatisation". [In Russian] In: [Electronic Resource] // Intelligent Enterprise. – 2009. – N 12. – Mode of access to text: http://www.management.com.ua/ ims/ims155.html. 2. Mc Carty I., Menicou M. A Classification Schema of Manufacturing Decisions for the GRAI Enterprise Modelling technique // Computers in Industry. – 2002. – 47. – P. 339–355. 3. Frankel E.G. Quality Decision Management – The Heart of Effective Futures-Oriented Man- agement: A Primer for Effective Decision- Based Management, New York: – Springer, 2008 – 110 p. 4. Ilina E.P. Management of quality of organiza- tion decisions grounded on formalized corpo- ration knowledge. P2. Quality of organization decisions and its support [In Russian] In: Mathematic machines and Systems.–2014. – N 2. – P. 84–96. http://www.management.com.ua/%20ims/ims155.html http://www.management.com.ua/%20ims/ims155.html http://www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-decision/ http://www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-decision/ http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html http://www.management.com.ua/%20ims/ims155.html http://www.management.com.ua/%20ims/ims155.html Експертні та інтелектуальні інформаційні системи 101 5. Ilina E.P. Methods for automated management of expert decision making under conceptual heterogeneity of expert views [In Russian] In: Problems in Programming. – 2007. – N 4. – P. 35–46. 6. Towards a Semantic Decision Representation Format // W3C Incubator Group Report 17 April 2012 In: [Electronic Resource] http:// www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR- decision/. 7. Mazur I.I., Shapiro V.D., Olderogge N.G. Corporative management. Handbook for Pro- fessionals [In Russian]. – Moscow: High School, 2003. – 1076 p. 8. Ilina E.P. Management of quality of organiza- tion decisions grounded on formalized corpo- ration knowledge. P1. Ontology of organization decisions [In Russian] In: Mathematic machines and Systems. – 2014. – N 1. – P. 129–142. 9. Ilina E.P., Sinitsyn I.P., Yablokova T.L. Designing principles of the Intelligent information technology for organization decisions [In Russian] In: Problems in Programming. – 2015. – N 2. – P. 63–75. 10. Uschold M. et al. The Enterprise Ontology. – AIAI_TR-1998. – In: [Electronic Resource] 61 p. – Mode of access to text: http://www.aiai.ed.ac.uk/project/enterprise/ent erprise/ontology.html. 11. SAP NetWeaver Master Data Management. In: [Electronic Resource] Mode of access to text: http://www.sap.com/pc/tech/enterprise- information-management/software/master- data/index.html. 12. Gavrilova T.A., Kudriavtsev D.V. Information technologies for knowledge management. [In Russian] In: Innovative development and knowledge management". – Moscow: Infra – M, 2009. Chap.25. 13. Popova V., Sharpanskykch A. Formal model- ling of organizational goals based on perfor- mance indicators // In: Data & Knowledge Engineering. – 2011.– Vol. 70. – P. 335–364. Получено 01.12.2015 Об авторе: Ильина Елена Павловна, кандидат физико-математических наук, старший научный сотрудник, ведущий научный сотрудник. Количество научных публикаций в украинских изданиях – более 50. http://orcid.org/0000-0002-1528-366X Место работы автора: Институт программных систем НАН Украины, 03187, Киев-187, Проспект Академика Глушкова, 40. Тел.: 526 4188. E-mail: sec_kiev@ukr.net http://www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-decision/ http://www.w3.org/2005/Incubator/decision/XGR-decision/ http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html http://www.sap.com/pc/tech/enterprise-information-management/software/master-data/index.html

Схожі ресурси