Технические науки / 12.Автоматизированные системы управления на
производстве.
Проф., д.т.н., В.Н.
Богатиков
Институт информатики и математического моделирования
Кольского НЦ РАН
Халиуллина Д.Н.
Институт информатики и математического моделирования
Кольского НЦ РАН
Когнитивная модель развития инновационного
предприятия как сложной динамической системы
Введение
Социально-экономические
системы представляют собой сложные динамические системы, которые
характеризуются многочисленностью изменяемых параметров и переменных.
Функционируя в условиях рыночных отношений, эти системы находятся под влиянием
различных внешних и внутренних факторов, и это необходимо учитывать при
принятии управленческих решений.
Анализ развития инновационных
предприятий, показывает, что на сегодняшний день все больше таких предприятий
стараются успешно функционировать в плохо предсказуемых, быстро изменяющихся
условиях с элементами неопределенности [1].
Сложности анализа процессов и
принятия управленческих решений в таких областях обусловлены рядом особенностей:
·
многоаспектностью
происходящих в них процессов (экономических, социальных и т.п.) и их
взаимосвязанностью; в силу этого невозможно вычленение и детальное исследование
отдельных явлений - все происходящие в них явления должны рассматриваться в
совокупности;
·
отсутствием достаточной
количественной информации о динамике процессов, что вынуждает переходить к
качественному анализу таких процессов;
·
изменчивостью характера
процессов во времени и т.д.
В силу указанных особенностей
такие системы называются слабоструктурированными. Под текущей ситуацией
понимается состояние слабоструктурированной системы в рассматриваемый момент
времени. Количество факторов может быть очень большим, и все они находятся в тесной взаимосвязи причин и следствий. Увидеть
и осознать логику развития событий в такой ситуации крайне трудно [2].
Все более распространенным
приемом исследования слабоструктурированных проблем в динамично изменяющейся
внешней среде становятся средства познавательного или когнитивного моделирования
ситуаций. Специфика применения средств когнитивного моделирования - в их
ориентированности на конкретные условия развития ситуации. Когнитивный подход в
поддержке принятия решений ориентирован на то, чтобы активизировать
интеллектуальные процессы субъекта и помочь ему зафиксировать свое
представление проблемы в виде формальной модели. В качестве такой модели обычно
используется когнитивная карта ситуации, которая представляет известные
субъекту основные законы и закономерности наблюдаемой ситуации в виде
ориентированного знакового графа, в котором вершины графа – это факторы, а дуги
между факторами – причинно-следственные связи между ними [3].
Когнитивное моделирование сложных динамических систем
В когнитивном анализе и
моделировании исследование сложной системы начинается с решения задачи ее
идентификации в виде когнитивной модели [4]. В когнитивном моделировании одним
из основных инструментов являются когнитивные карты, которые можно понимать как
схематичное, упрощенное описание картины мира индивида, относящегося к данной
проблемной ситуации.
Одна из общих форм когнитивной
модели – параметрический векторный функциональный граф – это кортеж [5]
, в котором:
1)
,
, где
·
– ориентированный граф (когнитивная карта).
·
– множество вершин, вершины («концепты»), где 
являются элементами
изучаемой системы.
·
– множество дуг. Дуги
отражают взаимосвязь
между вершинами 
и 
. Причем влияние 
на 
в изучаемой ситуации
может быть положительным ((знак «+» над дугой), если увеличение (уменьшение)
одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого), отрицательным
((знак «-» над дугой), если увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к
уменьшению (увеличению) другого) или отсутствовать.
2) 
,
где
·
– множество
параметров вершин, 
, 
, 
, 
– 
-параметр вершины 
. Если 
, то 
.
·
- пространство
параметров вершин, т.е. каждой вершине ставится в соответствие вектор
независимых переменных.
3) 
– функционал преобразования дуг. 
. Он ставит в соответствие каждой дуге либо знак (
), либо весовой коэффициент 
, либо функцию 
. Зависимость 
может быть не только
функциональной, но и стохастической 
в виде уравнений
регрессий. Определение параметров характеристики 
включает в себя
определение шкалы, показателей, метода, точности, единицы измерения.
Когнитивная карта помимо
графического изображения (рис.1) может быть представлена матрицей отношения 
– это
квадратная матрица, строки и столбцы которой помечены вершинами графа, а на
пересечении 
-строки, 
- столбца стоят (или
нет) единицы, если существует (не существует) отношение между элементами 
и 
, т.е.
, где
Отношение 
может принимать
значение «+1» или «-1». Отношение между переменными (взаимодействие факторов) –
это количественное описание влияния изменения одной переменной на другие.
В когнитивной модели выделяют
два типа причинно-следственных связей: положительные и отрицательные. При
положительной связи увеличение значения фактора-причины приводит к увеличению
значения фактора-следствия, а при отрицательной связи увеличение значения
фактора-причины приводит к уменьшению значения фактора-следствия. Упрощенная
когнитивная карта научно-инновационного предприятия представлена на рис.1.
Рис.1 – Упрощенная когнитивная карта
научно-инновационного предприятия
Описание основных связей
факторов представлено в таблице 1.
Таблица 1. Влияние факторов
|
Влияние факторов |
Комментарии |
Знак связи |
|
|
Расходы предприятия на
разработку, проектирование и производство продукции увеличивают количество
произведенного товара. |
+ |
|
|
Увеличение продаж ведет к
увеличению доходов предприятия. |
+ |
|
|
Доходы от продажи произведенной
продукции увеличивают бюджет предприятия и в дальнейшем могут выделяться на
развитие. |
+ |
|
|
Если продукция предприятия
попадает в тот сегмент рынка, где она востребована, то увеличение
производства ведет к увеличению продаж. |
+ |
|
|
Введение среднего (или
высшего) звена управления положительно сказывается на производстве продукции,
если оно введено вовремя и отрицательно – в противном случае. |
+ |
|
|
Не вовремя введенное
управление негативно влияет на желание людей работать на предприятии, что
может привести к увольнению работников. |
- |
|
|
Персонал предприятия может
двояко влиять на производство продукции. С одной стороны, чем больше людей
задействовано в производстве, тем больше продукции предприятие может
выпустить, с другой – увеличение персонала увеличивает расходы, а это
приводит к снижению объема производства. |
+/- |
|
|
Чем больше становится
работников на предприятии, тем больше должно быть менеджеров, чтобы
эффективно управлять персоналом. |
+ |
Более подробная когнитивная
карта инновационного предприятия представлена на рис.2.
Рис.2 – Когнитивная карта инновационного предприятия
При когнитивном моделировании
определяются основные тенденции и стратегические сценарии развития системы, при
этом учитывают: набор факторов, влияющих на развитие системы и когнитивные
карты, отображающие взаимовлияние факторов.
От когнитивной карты мы
переходим к потоковому моделированию, которое связано с исследованием динамики
финансовых, информационных, материальных и иных потоков, циркулирующих в
активной системе и между системой и внешней средой.
Для моделирования динамики изменения персонала в
модели были созданы потоки увольняемых и принимаемых на работу. Общее
количество сотрудников представлено уровнем Staff (персонал),
интенсивность наполнения которого задается параметром StaffChoice (отбор персонала), а
исчерпывается он потоком Discharge (увольнение).
d(Staff)/dt
=StaffChoice-Discharge
В данной модели уровень баланс предприятия EnterpBalance строится из
потока доходов Income, поступающих от
продажи и сопровождения научно-инновационной продукции, и потока расходов TotalExpend
– затрат на выпуск новых изделий, заработной платы персоналу и фиксированных
расходов на амортизацию, а также учитывается стартовый капитал учредителей.
d(EnterpBalance)/dt
=Income-TotalExpend+Fond
Уровень
SREDW (НИОКР) отражает отчисления на научные разработки инновационного
предприятия, его ступенчатое накопление задает поток ChangeSREDW (изменение НИОКР).
d(SREDW)/dt = ChangeSREDW
Уровень SaleIncome отражает
доход, полученный от продажи изделий, интенсивность его наполнения задается Sold:
d(SaleIncome)/dt =Sold
Ниже приводится вариант
реализации когнитивной карты в среде AnyLogic
5.4. Когнитивная системно-динамическая модель научно-инновационного предприятия
представлена на рис.3.
Рис.3 - Системно-динамическая модель
научно-инновационного предприятия в среде AnyLogic 5.4
Применение данного подхода к
управлению финансовым механизмом предприятия дает возможность планировать и
контролировать “движение” финансовых и материальных ресурсов, возникающих в
процессе функционирования предприятия [6].
Результаты моделирования
Функционирование модели
начинается с ввода значений различных параметров: внешних условий (таких как
характеристики рынка, географическое расположение предприятия); значений
параметров предприятия (объем производства, потребление ресурсов, финансовые
условия); а также управляющих параметров. По имеющимся данным проводится
многократная имитация модели, в результате чего получаем варианты развития
предприятия.
В качестве управляющих
параметров были выбраны следующие факторы (ф):
1. Затраты на 1изделие (ф1).
2. Зарплата (ф2).
3. Показатель попадания в нужный сегмент рынка (ф3).
