Создать PDF Рекомендовать Распечатать

Использование информационных технологий при создании системы управления бизнес-процессами

Теория управления | (55) УЭкС, 7/2013 Прочитано: 19477 раз
(2 Голосов:)
  • Автор (авторы):
    Никитина Наталья Владиславовна, Чаадаева Виктория Витальевна
  • Дата публикации:
    05.07.13
  • ВУЗ ИЛИ ОРГАНИЗАЦИЯ:
    ФГБОУ ВПО «Самарский государственный экономический университет»

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ПРИ СОЗДАНИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ

USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES AT CREATION OF THE CONTROL SYSTEM BY BUSINESS-PROCESSES

Никитина Наталья Владиславовна

Кандидат экономических наук, профессор

ФГБОУ ВПО «Самарский государственный экономический университет»

nikitina_nv@mail.ru 

Чаадаева Виктория Витальевна

Студентка 4 курса

ФГБОУ ВПО «Самарский государственный экономический университет»

chvk@gk-start.ru

Современные предприятия функционируют в условиях высокой сложности, неопределенности и динамичности окружающей социально-экономической среды. Возрастание объемов информации, усложнение задач управления, необходимость учета большого числа взаимосвязанных экзогенных и эндогенных факторов приводят к необходимости использования современных информационных технологий и экономико-математических моделей в процессах принятия решений, создания и развития системы управления бизнес-процессами.

The modern enterprises function in the conditions of high complexity, uncertainty and dynamism of the surrounding social and economic environment. Increase of volumes of information, complication of problems of management, need of the accounting of a large number of the interconnected exogenous and endogenous factors result in need of use of modern information technologies and economic-mathematical models for decision-making processes, creations and developments of a control system by business processes.

Ключевые слова

Алгоритм, бизнес-процессы, инновации, интеллект, информационные технологии, управление, модель, система, эффективность.

Keywords

Algorithm, business- processes, efficiency, innovations, intelligence, information technologies, management, model, system.

Управление предприятиями в условиях современного постиндустриального общества невозможно без использования экономико-математических моделей и информационных технологий для обоснования и многовариантного анализа принимаемых стратегических, тактических и оперативных решений.

Необходимость поддержки решений обусловлена сложностью процесса управления. Система поддержки решений (далее – СПР) в явном или неявном виде существует на любом предприятии и включает комплекс процедур и методов, предназначенных для информационного обеспечения процесса принятия управленческих решений и контроля за их выполнением.

Руководитель каждого звена использует свою систему поддержки, которая включает в себя, прежде всего, распределенные в организационной среде источники и каналы информации, и средства выработки решений, к которым он прибегает по мере необходимости. Источниками информации служат учетно-отчетные данные, директивы и распоряжения вышестоящих органов, научно-техническая и экономическая литература, устная неформальная информация и т.д. Средства выработки решений отражены в сложившихся организационных процедурах (например, деловых совещаниях), положениях об организационной структуре, должностных правах и обязанностях.

Лавинообразное увеличение потоков информации, качественное усложнение задач управления, потребность учета значительного количества взаимосвязанных экзогенных и эндогенных факторов, приводят к необходимости использования компьютерных информационных технологий в процессе принятия решений.

Существует довольно много определений информационных систем поддержки решений (СПР). По мнению авторов, наиболее емким является следующее: «Системы принятия решений являются человеко-машинными объектами, которые позволяют лицам, принимающим решения (ЛПР), использовать данные, данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных и неструктурированных проблем» [9].

Слабоструктурированные проблемы содержат как количественные, так и качественные переменные, причем качественные аспекты доминируют, неструктурированные проблемы имеют лишь качественное описание [18].

Объективно существовавшие причины обусловили применение различных подходов к построению информационных систем.

В 50-х годах прошлого века господствующим был подход, ориентированный на рационализацию информационных потоков, при котором предприятие рассматривалось как стабильная система с четко выраженными функциями отдельных подразделений.

Данный подход базировался на предположении, что информационные потоки на предприятии представляют собой отражение объективных требований, возникающих в процессе управления и делался упор на анализ информационных потребностей лиц, принимающих решения, а также существующих потоков документооборота и формальных информационных связей. СПР, построенные в соответствии с рекомендациями подхода, чаще всего оказывались недостаточно эффективными [11].

В систематизированном виде основные недостатки информационного подхода изложены в статье «Управленческие дезинформационные системы» [17]:

- руководители страдают от недостатка необходимой информации и избытка не относящихся к делу данных;

- менеджер не может определить без посторонней помощи, какая информация ему нужна;

- менеджер не может использовать данные, предоставляемые ЭВМ, без дополнительной их обработки;

- улучшение связей между менеджерами не приводит к принятию более эффективных решений.

Анализируя сложившуюся ситуацию, можно сделать вывод, что правильный подход состоит в анализе системы принятия решений в организации, разработке рекомендаций по улучшению порядка принятия решений и построению на этой основе сетей, где узловыми очками являются центры принятия решений.

Современная ситуация характеризуется наличием высокопроизводительного вычислительного и серверного оборудования и, соответственно, хорошо структурированным программным обеспечением, что позволяет производить обработку практически любых объемов информации в реальном масштабе времени. Это дает возможность менеджеру самому инициировать разработку интересующих его моделей, в процессе построения которых он может непосредственно участвовать. Такой подход носит название «моделирование изнутри». Характерной чертой такого моделирования является то, что первоначально строятся более простые модели, обеспечивающие поддержку принятия решений в конкретных ситуациях. По мере накопления опыта происходит нарастание сложности создаваемых моделей, расширяется сфера их применения в управлении предприятиями.

Главной отличительной особенностью современного этапа применения экономико-математического моделирования в управлении является тенденция к включению моделей в распределенные компьютерные информационные системы на базе локальных вычислительных сетей. В связанных между собой узлах вычислительной сети располагаются пользователи системы - руководители различного уровня. Каждый пользователь может независимо решать свои частные задачи, используя для этого те информационно-вычислительные возможности системы, к которым он имеет доступ. Решения проблем общего характера требует привлечения знаний, информации и ресурсов (или некоторых из этих составляющих), подведомственных ряду пользователей. Общую проблему они могут решать только совместно, объединяя свои локальные возможности и согласовывая принятые решения [15].

Для целей укрупненного анализа применяются методы аналитического моделирования, включая системный анализ, математическое программирование, сетевые модели, вероятностные модели [2, 3, 12, 13, 14].

Большинство методов аналитического моделирования, исключая
модели массового обслуживания и сети Петри [8], характеризуется
отсутствием однозначного соответствия (подобия) элементов и связей
исследуемой системы и построенной модели (формальной конструкции). Модель формируется в терминах конкретного математического аппарата, с предположениями, которые, как правило, значительно упрощают реальную систему и обуславливают приближенность получаемых выводов.

Аналитическая модель имеет ряд обязательных составляющих, к которым относятся:

- критерии (целевые функции, характеристики);

- переменные, которые могут быть дискретными или непрерывными;

- набор математических преобразований (теории, правила);

- ограничения;

- перечень исходных данных.

Проведенный анализ используемых математических (аналитических) моделей для исследования экономических систем [1, 4, 5, 6, 7, 8, 10, 16] позволяет сделать следующие выводы:

- аналитические модели позволяют проводить исследования основных закономерностей развития предприятия и определять среднестатистические характеристики для стационарных, установившихся режимов;

- получение и разработка сложных аналитических моделей для конкретных производств требует привлечения опытных специалистов-аналитиков (математиков), а также трудоемких исследований;

- требуется дополнительная интерпретация результатов аналитических расчетов, выполненных в терминах математического аппарата в реальные характеристики проектируемых и исследуемых предприятий.

Необходимо отметить также, что существуют объективные причины, ограничивающие применение аналитических моделей в управлении предприятиями:

- многоцелевой характер стратегических решений предопределяет
множественность критериев оценки и значительные трудности формирования достаточно обоснованного единственного критерия для выбора оптимальных решений в сферах, жизненно важных для выживаемости компаний;

- в условиях постоянно изменяющейся внешней среды планы, полученных с помощью аналитических моделей, являются недостаточно гибкими и быстро теряют актуальность;

- разработанные планы не учитывают опыта, суждений и интуиции управ­ляющих и экспертов;

- полученные решения игнорируют интересы сотрудников и не являются убедительными для руководителей, незнакомых с весьма специфическим математическим аппаратом построения этих решений.

В тех случаях, когда невозможно сформулировать решение задачи в традиционных математических терминах, используются системы, основанные на методах и средствах искусственного интеллекта. Число применений этих методов и средств для решения выдвигаемых практикой задач быстро возрастает. Традиционно СПР, построенная на принципах искусственного интеллекта, включает три основных компонента: языковый процессор, процессор проблем и подсистему знаний, представлена на рис. 1. [13].

cha1

Рис. 1. Структура интеллектуальной СПР

Языковый процессор представляет собой совокупность всех лингвистических средств, предоставляемых системой, а также языки графических образов (диаграмм, карт, чертежей и др.).

Знания в соответствующей подсистеме могут быть представлены в виде семантических сетей, на основе логических подходов, в виде фреймов и как система продукций. Система продукций является одной из наиболее популярных форм и образуется множеством правил, состоящих в том, что если выполняется некоторое условие, то можно произвести определенное действие. Поскольку одновременно могут выполняться несколько условий, должны быть определены правила выбора, предписывающие, какое из действий должно быть произведено.

Базовая функция процессора проблем заключается в получении от языкового процессора сообщений, описывающих проблемную ситуацию, извлечении из подсистемы знаний информацию о предметной области и получения выводов, имеющих вид рекомендаций по решению проблем.

Несмотря на значительный прогресс интеллектуальных систем, окончательные решения формируются и принимаются человеком. Несомненно, за интеллектуальными СПР - будущее, однако в обозримом периоде времени наибольшее практическое значение будут иметь компьютерные СПР, обеспечивающие информационно-вычислительную поддержку управленческих решений.

Имитационное моделирование представляет собой универсальный инструмент, предназначенный как для исследования деятельности предприятий, так и для эффективной вычислительной поддержки решений в процессе управления. В настоящее время наблюдается тенденция к созданию компьютерных систем, обеспечивающих комплексную информационно-вычислительную поддержку решений.

Все интегрированные информационные системы условно можно разделить на две группы: финансово-управленческие и производственные.

Финансово-управленческие системы относятся к классу малых систем. Такие системы предназначены для ведения учета по одному или нескольким направлениям (бухгалтерии, сбыту, складу, учету кадров и т.д.). Финансово-управленческие системы значительно более гибкие в адаптации к нуждам конкретного предприятия, поэтому могут быть применены практически на любом предприятии, которому необходимы управление финансовыми потоками и автоматизация учетных функций.

Производственные системы включают в себя подклассы средних и крупных интегрированных систем. Они предназначены в первую очередь для планирования производственного процесса и управления им. Учетные функции, хотя и глубоко проработаны, выполняют вспомогательную роль.

Производственные системы значительно дороже, сложнее в установке, требуют серьезных совместных усилий сотрудников предприятия и поставщиков программного обеспечения. Системы такого класса ориентированы на одну или несколько секторов экономики и/или типов производства: серийное (машиностроение, электроника), мелкосерийное и опытное (авиация, машиностроение), дискретное (металлургия, химия), непрерывное (телекоммуникации).

Отличает производственные системы друг от друга наличие встроенных моделей, по модульному принципу, для определенных типов производства. С точки зрения систем данного класса на предприятии должны, прежде всего, быть формализованы и отлажены основные и вспомогательные бизнес-процессы. Эффекты от внедрения подобных систем ощущается на всех административных и бизнес-уровнях управления предприятием, когда видна вся взаимосвязанная картина производства, включающая планирование, закупки, производство, запасы, финансовые потоки и многие другие аспекты.

Анализируя состояние дел с внедрением на российских предприятиях информационных систем управления можно отметить, что, несмотря на увеличение количества внедряемых систем и отдельные успехи в этой области, общая ситуация в сфере автоматизации процессов управления остается неутешительной и наше отставание от зарубежных компаний продолжает расти.

Среди основных причин сложившегося положения, необходимо выделить следующие:

1. Ограниченность финансовых ресурсов предприятий. Наиболее очевидное препятствие на пути широкого внедрения современных информационных технологий в реальную управленческую практику. Автоматизация управленческой деятельности требует значительных затрат не только на проектирование, приобретение, установку и внедрение системы, но и на ее эксплуатацию и развитие.

  1. Ориентация руководителей на решение локальных задач, как правило, учетного характера. Чаще всего автоматизируются в первую очередь бухгалтерский учет, работа с кадрами. Для предприятий же, где производственный процесс сложен, характеризуется большим количеством взаимосвязей, основным источником получения эффекта от внедрения информационных систем является упорядочение производства, приближение его к некой идеальной модели.
  2. Зацикленность на технической стороне процесса. Кадровые и организационные вопросы зачастую игнорируются полностью, или учитываются как задачи второго плана. Скорее всего, именно в этом и заключается главная причина низкой эффективности инвестиций в информационные технологии. Кадровая проблема состоит в дефиците и значительной стоимости услуг специалистов высокой квалификации, без которых эксплуатация интегрированных информационных систем не может дать должного эффекта. Включение в систему управления предприятием ИТ-контура автоматически влечет за собой серьезные изменения организационных структур, реструктуризацию документооборота и т.д. Поэтому вопросы организационного обеспечения автоматизации управления, одновременно с технологическими и кадровыми аспектами, должны прорабатываться самым тщательным образом.
  3. Исходя из изложенного, можно сформулировать ряд условий, выполнение которых необходимо для эффективного применения интегрированных информационных систем:
  1. Осознание руководством предприятия неизбежности проникновения в сферу управления новых информационных технологий, отнесение проектов в области автоматизации к числу наиболее приоритетных. Каждый такой проект предприятию следует рассматривать как стратегические инвестиции, которые должны окупиться благодаря улучшению управленческих процессов, повышению эффективности производства, сокращению издержек.
  2. Комплексный учет организационных и технических аспектов внедрения новой технологии. В частности, уже на этапе разработки системы в плановом порядке должна быть учтена реакция персонала на организационные изменения.
  3. Квалифицированное кадровое обеспечение. Разработку и эксплуатацию системы должны осуществлять высококвалифицированные специалисты в области информационных технологий, математических методов, организации производства. Без их участия внедрение системы вероятнее всего не принесет желаемого эффекта.
  4. Индивидуальность и четкая направленность на решение проблем конкретного предприятия. На современной стадии развития производства универсальные системы управления не могут дать такого же эффекта, как системы, разработанные с учетом специфики объекта управления. Поэтому уже на этапе проектирования системы желательно привлечение к работе над ней будущих пользователей.

Дальнейшее совершенствование, разработка алгоритмов и моделей управления производством, в любом случае, будет способствовать все более широкому распространению информационных технологий в сферу принятия решений. Предприятия, не сумевшие соответствующим образом перестроиться, в условиях рыночной конкуренции и динамичности внешней среды рискуют оказаться на вторых ролях.

Говоря же о перспективах развития самих интегрированных информационных систем управления предприятиями, можно выделить несколько наиболее существенных «точек роста» - потенциальных направлений повышения эффективности:

  1. Широкое применение инновационных технологий сбора, хранения и обработки данных.
  2. Дальнейшее повышение комплексности систем, расширение области их применения.

Проведенное исследование рынка современных информационных систем и технологий показывает, что в области автоматизации учетных операций могут быть использованы стандартные разработки, однако при построении систем поддержки решений на базе интегрированных информационных систем необходим индивидуальный подход. Таким образом, особую актуальность приобретает разработка концептуальной основы создания мультифункциональной системы информационной поддержки и моделирования управленческих решений.

Библиографический список

  1. Басакер Р. Конечные графы и сети/ Р. Басакер, Т. Саати / Пер. с англ. - М.: Наука, 1974. - 366 с.
  2. Бурков В.Н. Введение в теорию активных систем/ В.Н. Бурков, В.А. Но­виков. - М.: ИЛУ, 1996. - 212 с.
  3. Бурков В.Н. Механизмы функционирования социально-экономических систем с сообщением информации/ В.Н. Бурков, А.К. Елисеев, В.А. Но­виков // Автоматика и телемеханика. - 1996. - №3. - С.3-25.
  4. Вопросы анализа и процедуры принятия решений. Сборник переводов / Под ред. И.Ф. Шахнова. - М.: Мир, 1976. - 230 с.
  5. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций/ Ю.Б. Гермейер. – М.: Наука, 1971. - 383 с.
  6. Дубов Ю.А. Многокритериальные модели формирования и выбора вари­антов систем/ Ю.А. Дубов, СИ. Травкин, В.Н. Якимец. - М.: Наука, 1986. - 296 с.
  7. Клейнрок Л. Теория массового обслуживания: пер. с англ./ Л. Клейнрок. - М.: Машиностроение , 1979. - 432 с.
  8. Котов В.Е. Сети Петри/ В.Е. Котов. - М.: Наука, 1984. - 160 с.
  9. Ларичев О.И. Качественные методы принятия решений/ О.И. Ларичев, Е.М. Мошкович. - М.: Наука, 1996. - 227 с.
  10. Месарович М. Общая теория систем: Математические основы: пер. с англ. / М. Месарович, И. Такахара. - М.: Мир, 1978. - 312 с.
  11. Новое в теории и практике управления в США: пер. с англ. - М.: Про­гресс, 1971.-313 с.
  12. Попов Э.В. Статические и динамические экспертные системы/ Попов Э.В., Фоминых И.Б., Кисель Е.Б., Шапот М.Д. - М.: Финансы и статисти­ка, 1996.-318 с.
  13. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика/ Д.А. По­спелов. - М.: Наука, 1986. - 288 с.
  14. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий/ Т. Саати. - М.: Радио и связь, 1993. - 327 с.
  15. Трахтенгерц Э.А. Методы генерации, оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений/ Э.А Трахтен­герц // Автоматика и телемеханика. - 1995. - №4. - С.3-52.
  16. Финансовое управление компанией / Смит Дж. В., Кузнецова Е.В., Курочкин С.В., Уолтерс К. Дж.. - М.: Бест Фонд «Правовая культура», 1995. - 455 с.
  17. Ackoff R. I. Management misinformation systems // Management Sci. -1967.-N14.-P.147-156.
  18. Simon H.A. The new science of management decision. - N. J.: Prentice-Hall Inc., 1975.-275 p.

  vakperechen

ОБНОВЛЕННЫЙ СПИСОК ВАК 2016 г.
ОТ 19.04.2016  >> ПРОСМОТРЕТЬ
tass
 
ПО ВОПРОСАМ ПУБЛИКАЦИИ СТАТЕЙ И СОТРУДНИЧЕСТВА ОБРАЩАЙТЕСЬ:
skype SKYPE: vak-uecs
e-mail
MAIL: info@uecs.ru
phone
+7 (928) 340 99 00
 

АРХИВ НОМЕРОВ

(01) УЭкС, 1/2005
(02) УЭкС, 2/2005
(03) УЭкС, 3/2005
(04) УЭкС, 4/2005
(05) УЭкС, 1/2006
(06) УЭкС, 2/2006
(07) УЭкС, 3/2006
(08) УЭкС, 4/2006
(09) УЭкС, 1/2007
(10) УЭкС, 2/2007
(11) УЭкС, 3/2007
(12) УЭкС, 4/2007
(13) УЭкС, 1/2008
(14) УЭкС, 2/2008
(15) УЭкС, 3/2008
(16) УЭкС, 4/2008
(17) УЭкС, 1/2009
(18) УЭкС, 2/2009
(19) УЭкС, 3/2009
(20) УЭкС, 4/2009
(21) УЭкС, 1/2010
(22) УЭкС, 2/2010
(23) УЭкС, 3/2010
(24) УЭкС, 4/2010
(25) УЭкС, 1/2011
(26) УЭкС, 2/2011
(27) УЭкС, 3/2011
(28) УЭкС, 4/2011
(29) УЭкС, 5/2011
(30) УЭкС, 6/2011
(31) УЭкС, 7/2011
(32) УЭкС, 8/2011
(33) УЭкС, 9/2011
(34) УЭкС, 10/2011
(35) УЭкС, 11/2011
(36) УЭкС, 12/2011
(37) УЭкС, 1/2012
(38) УЭкС, 2/2012
(39) УЭкС, 3/2012
(40) УЭкС, 4/2012
(41) УЭкС, 5/2012
(42) УЭкС, 6/2012
(43) УЭкС, 7/2012
(44) УЭкС, 8/2012
(45) УЭкС, 9/2012
(46) УЭкС, 10/2012
(47) УЭкС, 11/2012
(48) УЭкС, 12/2012
(49) УЭкС, 1/2013
(50) УЭкС, 2/2013
(51) УЭкС, 3/2013
(52) УЭкС, 4/2013
(53) УЭкС, 5/2013
(54) УЭкС, 6/2013
(55) УЭкС, 7/2013
(56) УЭкС, 8/2013
(57) УЭкС, 9/2013
(58) УЭкС, 10/2013
(59) УЭкС, 11/2013
(60) УЭкС, 12/2013
(61) УЭкС, 1/2014
(62) УЭкС, 2/2014
(63) УЭкС, 3/2014
(64) УЭкС, 4/2014
(65) УЭкС, 5/2014
(66) УЭкС, 6/2014
(67) УЭкС, 7/2014
(68) УЭкС, 8/2014
(69) УЭкС, 9/2014
(70) УЭкС, 10/2014
(71) УЭкС, 11/2014
(72) УЭкС, 12/2014
(73) УЭкС, 1/2015
(74) УЭкС, 2/2015
(75) УЭкС, 3/2015
(76) УЭкС, 4/2015
(77) УЭкС, 5/2015
(78) УЭкС, 6/2015
(79) УЭкС, 7/2015
(80) УЭкС, 8/2015
(81) УЭкС, 9/2015
(82) УЭкС, 10/2015
(83) УЭкС, 11/2015
(84) УЭкС, 11(2)/2015
(85) УЭкС,3/2016
(86) УЭкС, 4/2016
(87) УЭкС, 5/2016
(88) УЭкС, 6/2016
(89) УЭкС, 7/2016
(90) УЭкС, 8/2016
(91) УЭкС, 9/2016
(92) УЭкС, 10/2016
(93) УЭкС, 11/2016
(94) УЭкС, 12/2016
(95) УЭкС, 1/2017
(96) УЭкС, 2/2017
(97) УЭкС, 3/2017
(98) УЭкС, 4/2017
(99) УЭкС, 5/2017
(100) УЭкС, 6/2017
(101) УЭкС, 7/2017
(102) УЭкС, 8/2017
(103) УЭкС, 9/2017
(104) УЭкС, 10/2017
(105) УЭкС, 11/2017
(106) УЭкС, 12/2017
(107) УЭкС, 1/2018
(108) УЭкС, 2/2018
(109) УЭкС, 3/2018
(110) УЭкС, 4/2018
(111) УЭкС, 5/2018
(112) УЭкС, 6/2018

 Федеральная служба по надзору в сфере связи и массовых коммуникаций

№ регистрации СМИ ЭЛ №ФС77-35217 от 06.02.2009 г.       ISSN: 1999-4516