Учебное пособие 800628

По приведенным графикам видно, что наличие памяти препятствует движению системы к большим значениям намагниченности и энергии. Характерно. что даже на низких значениях Â (высоких температурах) память не способствует росту намагниченности и энергии.

Граф Барабаши-Альберт (БА)

На приведенных графиках видно характерное отличие этой модели от всех предыдущих, в данном случае, наличие у вершин памяти оказывает противоположное влияние, на более высоких Â. Графы с памятью достигают больших значений намагниченности и энергии, чем без неё. Можно это интерпретировать так что, память способствует распространению и установлению единого мнения в социальной сети.

Заключение

На построенных графиках видно качественное отличие моделей по поведению при уменьшении температуры. По результатам, в области низких температур, из рассмотренных моделей можно выделить 2 класса: модели, в которых память замедляет рост намагниченности и энергии, и модели, в которых память действует противоположным

171

образом и позволяет системе быстрее переходить в состояния с большей намагниченностью и энергией. Ко второму классу относится модель Барабаши-Альберт, а к первому остальные 4 рассмотренные модели. Отметим, что графы Барабаши-Альберт, демонстрируя степенную зависимость с «тяжелым хвостом», из рассмотренных графов, наиболее близки к реальным сетям по этому показателю.

Библиографический список

1.Durlauf S.N. A Theory of Persistent Income Inequality // Journal of Economic Growth. March, 1996. с. 75-93.

2.A.C. Case, L.F. Katz The Company You Keep: The Effects of Family and Neighborhood on Disadvantaged Youths. May 1991.

3.R.H. Haveman, I. Garfinkel Earnings Capacity, Poverty, and Inequality ACADEMIC PRESS, INC. London 1977 с.118.

4.E. L. Glaeser, B. Sacerdote, J. A. Scheinkman Crime and Social Interactions //The Quarterly Journal of Economics, Vol. 111, No. 2 May, 1996. pp. 507-548 Published by: Oxford University Press URL: http://www.jstor.org/stable/2946686 .

5.L. Blume S. Durlauf EQUILIBRIUM CONCEPTS FOR SOCIAL INTERACTION MODELS // International Game Theory Review, Vol. 5, No. 3. World Scientific Publishing Company. 2003. p. 193–209

6.W A Brock, S N Durlauf Interactions-based models// Handbook of Econometrics, Volume 5, Chapter 54, Edited by JJ Heckman and E Leader. 2001.

7.M. Perc, J.J.Jordan ,D.G.Rand ,Z. Wang S. Boccaletti ,A. Szolnoki Statistical physics of human cooperation // PhysicsReports 687. 2017. c.1–51.

8.A. P. Kirmanl, N. J. Vriend Learning to Be Loyal. A Study of the Marseille Fish Market // Lecture Notes in Economics and Mathematical Systems 484 Interaction and Market Structure Essays on Heterogeneity in Economics Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2000 c 33-57.

9.F Caccioli1,2, S Franz3 and M Marsili Ising model with memory: coarsening and persistence properties // Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment. IOP Publishing Ltd. 4 July 2008.

10.Р.Бэкстер Точно решаемые модели в статистической механике М.: Мир, 1985. 488 с.

11.М. М. Берновский, Н.Н. Кузюрин Случайные графы, модели и генераторы

безмасштабных графов. // Труды ИСП РАН, 2012, т. 22, с.с. 419-432, http://www.ispras.ru/proceedings/docs/2012/22/isp_22_2012_419.pdf

12.J-P Bouchaud Crises and Collective Socio-Economic Phenomena: Simple Models and Challenges// Springer Science+Business Media. New York 2013.

172

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В УПРАВЛЕНИИ

УДК 004.056

ФОРМИРОВАНИЕ ЕДИНОГО ИНФОРМАЦИОННОГО ИНТЕРНЕТПРОСТРАНСТВА ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ ОТРАСЛЕЙ

С.А. Баркалов Воронежский государственный технический университет

К.А. Гайдаш Международный научно-исследовательский институт проблем управления

Ф.И. Ерешко Вычислительный центр им. А.А. Дородницына ФИЦ «Информатика и управление»

РАН В.И. Меденников В.И.

Международный научно-исследовательский институт проблем управления

В работе рассматриваются проблемы, основы и результаты создания единого информационного Интернет-пространства взаимодействия страны на основе интеграции референтных моделей знаний различных отраслей. Показаны пути их интеграции на идеях А.И. Китова и В.М. Глушкова об Общегосударственной автоматизированной системе (ОГАС).

THE FORMATION OF UNIFORM INFORMATION INTERNET SPACE OF INTERACTION OF BRANCHES

S.A. Barkalov

Voronezh State Technical University

K.A.Gaidash K.A.

International research institute of problems of management F.I. Ereshko

Institution of Russian Academy of Sciences Dorodnicyn Computing Centre

V.I. Medennikov

International research institute of problems of management

In work problems, basics and results of creation of uniform information Internet space of interaction of the country on the basis of integration of reference models of knowledge of various branches are covered. Ways of their integration at A.I. Kitov and V.M. Glushkov's ideas about the Nation-wide automated system (OGAS) are shown.

Введение

В настоящее время в мире осуществляется переход к цифровой экономике, который, в свою очередь, требует интеграции, как информационных ресурсов (ИР), так и информационных систем (ИС). Это достигается путем формирования стандартов на представление ИР, функции управления, а также путем комплексного подхода к проектированию, разработке и внедрению ИС, подготовке соответствующих специалистов.

Пока же в Российской Федерации доминирует «позадачный» метод разработки и внедрения программного обеспечения, когда приобретаются отдельные задачи у различных производителей, не

© Баркалов С.А., Гайдаш К.А. Ерешко Ф.И , Меденников В.И., 2018

173

связанные ни функционально, ни информационно.В связи с этим в стране обостряются проблемы цифровой трансформации, обусловленные, с одной стороны, необходимостью интеграции информационных ресурсов и информационных систем при переходе к цифровой экономике, и, с другой стороны, дезинтеграционными процессами, продиктованными рыночной стихией, устаревшими технологиями, более привычными для многих руководителей IT-подразделений, при проектировании, разработке и внедрении программных систем. В результате большинство отраслей оказалось на разных уровнях интеграции информационных систем, что будет сдерживать объединение их в единую систему с целью выполнения Программы цифровой экономики.

В данной работе рассматриваются подходы по интеграции знаний отраслевых бизнес-моделей, так называемых референтных моделей, объединяющих и систематизирующих эти знания. Показаны пути их интеграции на идеях А.И. Китова и В.М. Глушкова об Общегосударственной автоматизированной системе (ОГАС) [1, 2].

1.Референтные модели в АПК

Внастоящем разделе рассмотрим опыт реализации Всероссийским научно-исследовательским

институтом кибернетики АПК (ВНИИК) системы управления на идеях ОГАС эталонным объектом – агрокомбинатом «Кубань» в рамках задания «Электронизация сельского хозяйства» Комплексной программы НТП стран-членов СЭВ, а также предложения по совершенствованию ее в современных условиях. ВНИИК был организован в 1985г., как институт системного анализа АПК, в котором была собрана большая команда выпускников МФТИ (около 50). За созданием ВНИИК стояли выдающиеся ученые, такие как академики Н.Н. Моисеев и А.А. Никонов. Возглавлял ВНИИК ученик Н.Н. Моисеева Ф.И. Ерешко.

В результате чего по развитию информатизации АПК вышел на передовые рубежи среди других отраслей в конце существования СССР. Фактически в АПК произошел качественный скачок от оригинального, позадачного подхода к индустриальному проектированию, разработке и внедрению информационных систем.

Были получены общие для всех сельскохозяйственных предприятий России типовые логические структуры технологических БД и функциональные задачи (так называемые референтные модели) в результате интеграции на основе онтологического моделирования соответствующих БД в растениеводстве, животноводстве, механизации и т.д.

Например, на рис. 1 приведена укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства на основе онтологического моделирования информационных ресурсов в растениеводстве, общая для всех растениеводческих предприятий России. В скобках указано количество атрибутов в соответствующем информационном блоке.

На основе технологии синтеза оптимальных информационных систем [3] была проведена интеграция всей первичной учетной информации. Оказалось, что вся первичная учетная информация может быть сформирована в виде универсальной структуры (кортежа): вид операции, объект

операции, место проведения, кто проводил, дата, интервал времени, задействованные средства труда, объем операции, вид потребленного ресурса, объем потребленного ресурса. Учитывая современные возможности облачного хранения информации на основе мощных систем управления БД (СУБД), первичная учетная информация всех предприятий может храниться в единой облачной БД (ЕБД) в виде указанного кортежа [4].

Из ЕБД могут получать информацию для расчетов непосредственно, как бухгалтера, так и остальные специалисты в оперативном режиме, в отличие от бухгалтерских систем. Кроме того можно проводить анализ информации не только на уровне предприятий, но и на всех других уровнях, вплоть до федерального.

При этом ЕБД первичного учета может заполняться учетчиком с любого мобильного устройства, а также с различных датчиков и приборов, размещаемых как стационарно, так и на различных летательных устройствах.

Интеграция в некотором облаке ЕБД первичного учета и технологических БД представляет собой единое информационное Интернет-пространство взаимодействия (ЕИИП) всех предприятий и организаций сельского хозяйства. По аналогии с сельским хозяйством ЕИИП [5] страны связано с созданием единой системы сбора, хранения и анализа первичной учетной, статистической информации, интегрированной как между собой, так и с единой системой классификаторов, справочников, нормативов, представляющих реестры практически всех материальных,

174

интеллектуальных и человеческих ресурсов страны на основе онтологического моделирования данных видов информационных ресурсов.

КОНЦЕПТУАЛЬНАЯ МОДЕЛЬ РАСТЕНИЕВОДСТВА

Рисунок. Укрупненная концептуальная информационная модель растениеводства

Данная структура ЕИИП, основанная на облачном хранении информации, иначе, цифровая платформа:

-позволит осуществить разработку унифицированных производственных типовых ИУС, информационно-вычислительных систем в науке и образовании;

-стать основой системы оперативного управления, планирования, инструментом для экономического анализа производства на основе математического моделирования, big data, нейросетей в различных срезах от конкретных земельного участка, головы скота, средства производства, работника на каждом уровне вплоть до федерального уровня. Позволяет отслеживать все перемещения животных, техники, материальных ресурсов, людей и т.д. даже из хозяйства в хозяйство на протяжении всего жизненного цикла их использования, деятельности;

-позволит существенно упростить бухгалтерский учет, при введении стандартов на функции управления расчеты будут вести программы-роботы;

-при обязательности отражения в общем «облаке» статистической информации позволит также существенно упроститься Росстату. Расчеты также могли бы делать некие программы-роботы;

-позволит сводить напрямую продавцов и покупателей с расчетом транспортного плеча и оптимизацией издержек на основе ТРР;

-позволит проводить целенаправленную миграцию трудовых ресурсов;

-сделает экономику страны прозрачной.

Анализ основных тенденций в развитии информатизации различных отраслей позволил сделать

175

предположение, что предложенная выше структура ЕБД первичного учета является общей для многих отраслей, как и концепция ЕИИП. Рассмотрим такой подход на примере ряда отраслей.

2. Референтные модели в логистике

В числе первых отраслей, осознавших необходимость комплексного, системного подхода к управлению своей деятельностью, была логистика. Период с 1980-х до середины 1990-х годов характеризуется стремительным развитием логистики в индустриальных странах Запада. Факторы этого развития: революция в информационных технологиях и внедрение ПК, глобализация рынка, распространение философии всеобщего управления качеством, рост партнерства и стратегических союзов и т.д. Продвижению логистики в бизнесе способствовал быстро развивающийся рынок электронных коммуникаций. Определяющую роль в утверждении интегральной концепции логистики сыграла возможность постоянного контроля за материальными потоками в реальном масштабе времени в режимах удаленного доступа через информационные системы связи (например, через спутниковые телекоммуникационные системы). В этом случае управление цепями поставок потребовало создания комплексной системы взаимодействия предприятий, включающего в себя организацию кооперационных отношений, интегрированное управление цепями поставок, создание единого информационного пространства для координации и коммуникации участников цепями поставок.

Рассмотрим концепцию ЕИИП на примере управления транспортной внешней логистикой с описанием классификаторов и атрибутов первичной учетной информации.

1. Классификатор видов операций:

1.1.выбор поставщиков товаров (идентификация);

1.2.выбор транспортных компаний (идентификация);

1.3.выбор складов (идентификация).

2. Классификатор объектов операций:

2.1. список (план) заказов (регистрационный номер, объем потребностей потребителей в товарах, даты начала окончания исполнения заказа, описание других требований заказов);

3. Классификатор места проведения операций:

3.1. офис фокусной (логистической) компании (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование).

4. Классификатор субъектов операций:

4.1. поставщики товаров (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, перечень, объемы и качественные характеристики поставляемых товаров, место их складирования, данные бухгалтерской отчетности, и т.д., предыстория выполнение договоров поставки);

4.2.транспортные компании (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие, исправность, грузоподъемность, количественные и стоимостные характеристики транспортных средств, наличие свидетельств, лицензий на право осуществления видов деятельности, наличие прочих документов и условий для качественного выполнения работ и т.д., предыстория выполнение договоров);

4.3.потребители товаров (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие свидетельств, лицензий, прочих документов и т.д., предыстория выполнение (оплаты) договоров поставки;

4.4. склады (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие необходимых для данного вида деятельности документов, характеристики складских помещений);

4.5. фокусная (логистическая) компания (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие списка (плана) заказов и необходимых документов).

5.Классификаторы дат формируются на основе принятых в фокусной компании требований.

6.Классификаторы интервалов времени формируются на основе принятых в фокусной компании требований.

7.Классификатор задействованных средств труда:

7.1. транспортное средство (государственный номер, идентификация с реквизитами – марка, грузоподъемность, год выпуска);

8.Классификатор объема операции:

8.1.количество.

9.Классификатор видов потребленного ресурса:

176

9.1. деньги (код, вид).

3. Референтные модели в строительной отрасли

Рассмотрим строительную отрасль, референтные модели в которой при цифровой трансформации экономики должны существенно повысить эффективность ее деятельности. Поскольку уровень детализации характеристик (атрибутов) первичной учетной информации зависит от задач и целей, которые нужно решить и достичь в результате проектирования ЕИИП, в качестве примера приведем первичную учетную информацию с необходимыми классификаторами и атрибутами для решения задачи по выбору исполнителей работ: проектировщиков, подрядчиков, поставщиков материалов.

1.Классификатор видов операций:

1.1.выбор проектировщиков (идентификация);

1.2.выбор подрядчиков (идентификация);

1.3.выбор поставщиков материалов (идентификация).

2.Классификатор объектов операций:

2.1.инвестиционный проект (регистрационный номер, инвестор, дата начала, дата окончания, стоимость, (описание требований проекта));

2.2.строительный проект (регистрационный номер, инвестор, дата начала и окончания, стоимость, (описание требований проекта, в т.ч. состав и количество оборудования, машин и механизмов, перечень, объемы и качественные характеристики поставляемых материалов для проведения работ и т.д.)).

3. Классификатор места проведения операций:

3.1. офис заказчика (застройщика) работ (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование).

4. Классификатор субъектов операций:

4.1. поставщик материалов (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, перечень и объемы поставляемых материалов, качественные характеристики поставляемых материалов, место их складирования, данные бухгалтерской отчетности, и т.д., предыстория выполнение договоров поставки);

4.2.исполнитель работ - подрядчик (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие и исправность оборудования, машин и механизмов для проведения работ, наличие свидетельств, лицензий, предоставляющих право осуществления видов деятельности, и т.д., предыстория выполнение подрядных договоров);

4.3.исполнитель работ - проектировщик (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие свидетельств, лицензий, предоставляющих право осуществления видов деятельности и их качество и т.д., предыстория выполнение договоров проектирования дорог);

4.4.инвестор работ (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие инвестиционного проекта, финансовых средств и необходимых для инвестора документов);

4.5.заказчик (застройщик) работ (идентификация с реквизитами: регион, адрес, наименование, наличие строительного проекта и необходимых документов).

5. Классификаторы дат формируются на основе принятых в компании застройщика требований. 6. Классификаторы интервалов времени формируются на основе принятых в компании

застройщика требований.

7. Классификатор задействованных средств труда:

7.1.погрузчик (государственный номер, идентификация с реквизитами – марка, грузоподъемность, год выпуска);

7.2.самосвал (государственный номер, идентификация с реквизитами – марка, грузоподъемность, год выпуска);

7.3.каток (государственный номер, идентификация с реквизитами – марка, грузоподъемность, год выпуска);

7.4.виброплита (государственный номер, идентификация с реквизитами – марка, грузоподъемность, год выпуска).

8. Классификатор объема операции:

8.1.количество (проектов); 9. Классификатор видов потребленного ресурса:

177

9.1.деньги (код, вид);

9.2.песок (код, вид (коэффициент фильтрации, насыпная плотность, влажность, модуль крупности), место нахождения, цена);

9.3.щебень (код, вид (класс, фракция, порода, лещадность), место нахождения, цена);

9.4.бетон (код, вид (марка бетона), место нахождения, цена);

9.5.асфальтобетонная смесь (код, вид (горячий асфальт, холодный асфальт), место нахождения,

цена);

9.6органические вяжущие материалы (код, вид, (марка, класс), место нахождения, цена).

4. Референтные модели в фармацевтической отрасли

В фармацевтической отрасли потребность в комплексном, системном подходе к управлению связана с требованиями рынка, требованиями регулирующих органов и недавно появившимися требованиями третьих – заинтересованных лиц. Рынок предъявляет требования к медицинскому сообществу точнее идентифицировать заболевания и создавать целевые пакеты решений по защите здоровья населения, требует перехода от производства так называемых “безразмерных лекарств” к “целенаправленным терапевтическим решениям”.

Это с одной стороны. С другой – мировые тенденции в области нормирования и регулирования производства лекарственных средств (ЛС) ориентированы на глобальную гармонизацию требований к производству ЛС на протяжении всего жизненного цикла препарата от разработки до получения терапевтического эффекта.

Таким образом, налицо ярко выражены два основных направления:

-увеличивающаяся социальная ответственность производителя ЛС, навязываемая государством и обществом в целом;

-акцент на обеспечение выпуска продукции надлежащего качества посредством организационно-управленческих мер по всем этапам – от разработки нового препарата до реализации готового продукта.

Что касается третьих лиц, то в последнее время востребована концепция, по которой каждый покупатель в онлайн-режиме может проверить сведения о качестве, безопасности и легальности продукции, а контролирующие органы получать доступ к полному спектру сведений о продукте. Учитывая вышесказанное, компании, не сумевшие отреагировать на требования рынка, регулирующих органов и третьих лиц, столкнутся со снижением привлекательности своего бизнеса. Для этого фармацевтическим компаниям необходимо инвестировать в самые современные новые цифровые технологии, способные стать двигателем роста и выживания на конкурентном рынке [6].

Поэтому стимулирующим посылом к проведению дальнейших работ по информатизации фармацевтической отрасли явилась методология нормативных референтных моделей, предназначенных для аккумулирования «рабочих» знаний и опыта по технологиям производства продукции [6]. Данная методология по сути отражает концепцию ЕИИП и будет способствовать систематизации существующих и созданию новых знаний.

Заключение

Переход на цифровую платформу в виде рассмотренных референтных моделей на основе ЕИИП позволит сократить затраты на выполнение Программы цифровой экономики в десятки-сотни раз. Иные пути, особенно, рыночный, построения цифровой экономики страны предполагают долгий и мучительный процесс формирования и интеграции отраслевых цифровых платформ в единую цифровую платформу страны.

Библиографический список

1.Benjamin Peters. How Not to Network a Nation: The Uneasy History of the Soviet Internet.

—MIT Press, 2016.

2.Баркалов С.А., Бурков В.Н. Минимизация упущенной выгоды в задачах управления проектами : препринт. – М.: Ин-т проблем управления РАН, 2001. – 56 с.

178

3.Баркалов С.А., Сенюшкин А.В., Янин А.Г. Построение календарного плана при рекомендательных зависимостях между работами // Известия КГАСУ. – 2011. - № 3(17).

–С. 252-256.

4.Глушков В.М. Макроэкономические модели и принципы построения ОГАС. - М.: «Статистика». 1975.

5.Меденников В.И. Теоретические аспекты синтеза структур компьютерного управления агропромышленным производством. // Аграрная наука, 1993, N 2.

6.Ерешко Ф.И., Меденников В.И., Сальников С.Г. Проектирование единого информационного Интернет-пространства страны. Бизнес в законе. Экономико-юридический журнал. Выпуск №6 2016 г., стр. 184-187.

7.Ерешко Ф.И., Кульба В.В., Меденников В.И. Реализация цифровой платформы АПК на основе идей А.И. Китова и В.М. Глушкова об ОГАС. [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://digital-economy.ru/stati/realizatsiya-tsifrovoj-platformy-apk-na-osnove-idej-a-i-kitova-i-v-m- glushkova-ob-ogas (дата обращения: 22.05.2018).

8.Колышкин В.М., Маковский Е.В., Богатиков С.А., Марченков С.Н., Мизюк В.Д. Практический опыт формирования базы знаний организации в соответствии с требованиями стандартов серии ISO 9000. Биотехнология. 2016 г., № 1. С. 79-89.

179

УДК 004.056.53

ИЗВЕСТНЫЕ МЕТОДЫ КЛАССИФИКАЦИИ ИНФОРМАЦИОННЫХ РИСКОВ КАК ОБОБЩЕНИЕ ОПЫТА В ЭТОЙ ОБЛАСТИ

Т.В. Киселева, Е.В. Маслова

Сибирский государственный индустриальный университет

Даны определения информационных рисков и понятия риск-менеджмента, а также сделан обзор существующих классификаций информационных рисков по различным признакам. На основе анализа специализированной литературы и с учетом опыта работы специалистов по ИТ представлена классификация рисков ИТ-сервисов с учетом стадий их жизненного цикла, на которых они чаще возникают.

KNOWN METHODS OF CLASSIFICATION OF INFORMATION RISKS AS A SYNTHESIS OF EXPERIENCE IN THIS FIELD

Kiseleva T. V., Maslova E. V.

Siberian state industrial University

The definition of information risks and the notion of risk management are given, and a review of existing classifications of information risks on different principles is given. Based on the analysis of specialized literature and taking into account the experience of IT specialists, the classification of risks of IT services is presented taking into account the stages of their life cycle, on which they often arise.

Сегодняшний уровень развития науки, техники, технологии вообще и информационных технологий в частности диктует новые стандарты качества производимых товаров и услуг. Это позволяет в свою очередь создавать более качественный продукт бизнес-деятельности, а значит достигать конкурентного преимущества и получать более высокую прибыль.

Современный рынок отличается большой степенью неопределенности, а значит, любая деятельность предприятия подвержена различным рискам. Для того, чтобы снизить возможные негативные последствия от реализации рисков, для обеспечения экономического успеха предприятия этими рисками нужно управлять. В связи с этим в 20 веке возникает новая область знаний: риск-менеджмент. Риск-менеджмент – процесс принятия и выполнения управленческих решений, направленных на снижение вероятности возникновения неблагоприятного результата и минимизацию возможных потерь проекта, вызванных его реализацией.

В современном обществе, где для решения любых задач, от простых повседневных до сложных и комплексных, применяются информационные технологии, возникает понятие информационного риска. Информационный риск – это опасность возникновения убытков в результате применения в организации информационных технологий, то есть эти риски связаны с созданием, хранением, передачей и обработкой информации [1]. Такими рисками, конечно, тоже нужно управлять.

Управление информационными рисками – это комплекс мероприятий по идентификации, анализу и устранению выявленных в структуре информационной

© Киселева Т.В., Маслова Е.В., 2018

180