3 курс производс. менедж. / Учебники / Монография Мизюн В.А._2012

Такая принципиальность в отношении использования информационных технологий управления заключается не в консервативном отношением к техническим новшествам, а в более глубоком понимании восточными народами духовного состава человеческого естества (структуры интеллекта и механизма взаимодействия сознания и подсознания). Представители западной цивилизации преимущественно полагаются на сознание (рассудок) и поддерживающие его аналитическую деятельность инструменты, например персональные ЭВМ и различные программные комплексы, которые помогают анализировать и сравнивать (оценивать) разрозненные эмпирические данные без учета контекста текущей ситуации (подобно анализу букв и слов вне контекста словосочетаний, которые они составляют). Тонкость «восточного» понимания данного вопроса состоит в том, что различные индикаторы сложного (многогранного) процесса являются лишь опосредованным отражением его отдельных сторон. Поскольку каждый отдельно взятый индикатор не способен достаточно полно и точно отразить все грани процесса, то анализ/синтез таких индикаторов вне смыслового контекста процесса не способен адекватно отразить его реальное состояние. Исследования в области нейропсихологии опытно подтверждают, что семантический контекст пространственновременной ситуации формируется в подсознании человека в наглядно-образной форме и оказывает непосредственное (доминирующее) влияние на восприятие и осознание (анализ/синтез) разрозненной эмпирической информации об окружающей действительности (индикаторов). Именно по этой причине главный инженер (в последующем - в 1970-х г.г. - исполнительный директор) компании Toyota Motors Тайити Óно подолгу (часами) находился в производственных цехах компании, пытаясь интуитивно (на уровне подсознания) вникнуть в контекст реального хода процесса производства и обнаружить в нем организационно-технические проблемы системного характера, скрытые от обыденного сознания (Taiichi Оhnо,1988). Психотехника интуитивного проникновения в суть явлений и процессов объективной реальности нашла свое отражение в принципе TPS – генти генбуцу или гемба (в переводе с япон. «местоположение материалов и изделий»), который интерпретируется как «пойти на место и увидеть реальную ситуацию, чтобы понять ее» (Masaaki Imai, 1997). Данный принцип является важным инструментом системы непрерывного совершенствования процесса (япон. «кайдзен») его непосредственными исполнителями – рабочими и инженерами. Основу процесса самосовершенствования (самоорганизации) составляет внутреннее движение человеческой личности, ее природная потребность в совершенствовании [43].

Подобного рода конкурентные вызовы выдвигают актуальную научнотехническую проблему формирования новой модели конкурентоспособного производства, в основе которой лежит процесс интеграции производственнотехнологических цепочек создания ценностей на основе самоорганизации и оптимального регулирования деятельности (саморегулирования) производственных единиц в составе предприятия [76]. Ключевым фактором конкурентоспособности и эффективности промышленного производства становится интеллектуальная поддержка процессов кооперации и координации людей-операторов, осуществляющих совместную предметную деятельность в

91

группе. Эффективность технологии (идеи и принципов) гибкого поточного производства, физической моделью которой является поток единичных изделий, заключается в гармонизации мышления и совместной трудовой работников в пространстве и времени для достижения общесистемного (конечного) результата работы всего предприятия. Осознание этого важного следствия является весомой альтернативой непродуктивным подходам к реинжинирингу отечественных предприятий, в основе которых лежит «слепое копирование» передовых методов и специфических инструментов эффективной организации производства и управления зарубежных компаний. Интеллектуальное направление исследований в области организационного проектирования предоставляет разработчикам производственных систем, руководителям и специалистам предприятий базовые знания относительно фундаментальных процессов организации и саморегулирования социотехнической среды в промышленном производстве. На их основе можно успешно разрабатывать и внедрять в практику собственные отечественные разработки/модели конкурентоспособных производственных систем с учетом отраслевых особенностей российских предприятий и национальной экономики56.

2.4. Интеллектуальный подход к синхронизации производства

Появление интеллектуальной технологии распределенной параллельной обработки управляющей информации связано с новыми тенденциями развития научно-технической и управленческой мысли, которые наметились в 1980-90-х годах прошлого столетия и в полной мере проявляют себя сегодня [35, 86, 105, 106, 107]. Постепенное осознание того, что «реальная жизнь организаций протекает в умах людей, что объектом и субъектом управления хозяйственной деятельностью является человек», который непосредственно ее осуществляет (по Б.З. Мильнеру), потребовало пересмотра устоявшихся представлений о способах и технологиях манипулирования целенаправленным поведением людей в составе организаций, способных самостоятельно вырабатывать цели и координировать совместную деятельность, добиваясь высокой эффективности работы. Конструирование (представление) предприятий как открытых развивающихся систем, в которых процессы организации и регулирования непосредственно осуществляются активными элементами – людьми и/или

56 Апробация описанной в работе концепции интеллектуального управления производством была осуществлена на Опытном производстве технологического оборудования и оснастки (ПТОО) ОАО «АВТОВАЗ - уникального станкостроительного подразделения волжского автозавода, расположенного в городе Тольятти Самарской области, - основным назначением которого являются проектирование и изготовление промышленных роботов-манипуляторов, автоматических сварочных линий и оснастки, агрегатных станков, металлорежущего, окрасочного, термического, стендового, специального и нестандартного оборудования, пресс-форм и штампов, а также автомобильных деталей и узлов (http://www.robot.vaz.ru).

92

автоматическими системами машин, обладающими потенциалом естественного/искусственного интеллекта, способностью коммуникации и взаимодействия, обусловливает возникновение производственноэкономических систем с новыми синергетическими свойствами: высокой адаптивностью и быстродействием, которые являются производными внутрисистемных процессов самоорганизации и авторегуляции (W.R. Scott, 1998). Саморегуляция внутренней среды предприятия основано на организации информационном взаимодействии людей и систем машин посредством динамической модели бизнес-процесса, реализуемой в виртуальной внутрифирменной среде деловых/информационных коммуникаций с целью метакоординации их совместной/групповой деятельности57. Данный интеллектуальный подход к организации управления операциями создает предпосылки формирования новой концепции (парадигмы) управления, ключевым понятием которой является управляющее информационное пространство или виртуальная бизнес-среда (см.: «Computing field», Mario Tokoro, 1993) [176]. Такой подход к организации управления предопределяет использование в системе управления многоуровневой интегрированной модели распределенной параллельной обработки информации (рис.2.8).

Субъект

управления

Виртуальная бизнес-среда

Рис. 2.8. Интеллектуальная система глобального управления58

57 Как было отмечено ранее, в децентрализованных производственных системах типа TPS регулирование (управление) осуществляется только за счет локальных взаимодействий между активными элементами (в терминологии теоретической кибернетики/информатики - акторами), разнообразие поведения которых ограничено конечным набором реакций, представленных в виде локальных моделей работы участков производственно-технологической цепочки.

58 Многоуровневая интегрированная система управления включает: 1-й (высший) уровень управления, выполняющий задачу целеполагания; 2-й уровень управления, решающий задачу целеуказания и

93

В соответствии с ней задача перспективного планирования (целеполагание) выполняется, по аналогии с традиционными способами управления, централизованно высшим уровнем управления, который инициализирует работу операционной системы, задает ее направление и ритм. Однако в интеллектуальной системе управления это осуществляется не директивными командами, а путем формирования виртуальной бизнес-среды в которой реализуется инвариант динамической модели бизнес-процесса. С ее помощью автоматически формируются управляющие информационные воздействия, направляемые по каналам коммуникаций на производственные участки (исполнительные устройства, обладающие интеллектом) в виде релевантной информации о состоянии всех элементов операционной системы и ее окружающей среды. По сути, динамическая модель бизнес-процесса играет роль условно-автономного (независимого) управляющего устройства, формирующего дополнительный (второй) виртуальный уровень организационного управления, который непрерывно в режиме реального времени осуществляет целеуказание и общесистемную координацию (метакоординацию) работы интеллектуальных исполнительных устройств (производственных участков). Интеллект активных элементов операционной системы (развитое мышление людей-операторов и/или искусственный интеллект систем машин) позволяет им самостоятельно принимать управляющие решения относительно оптимального регулирования бизнеспроцесса на основании релевантной информации. Задача локальной координации (наиболее точного согласования) совместной работы сопряженных исполнительных устройств (производственных участков) осуществляется посредством горизонтальных (цепных/бинарных) информационных связей на нижнем (третьем) уровне оперативного регулирования бизнес-процесса59.

общесистемной координации (метокоординации) работы всех элементов операционной системы; 3-й уровень управления, осуществляющий локальную (наиболее точную) координацию работы сопряженных исполнительных устройств.

59 В данном случае постулируется наличие единого органа опосредованного управления (уровня метакогнитивной координации) в виде динамической концептуальной модели бизнес-процесса, которая является эффективным инструментом авторегуляции (дополнительным уровнем управления), обеспечивающим автоматическое регулирование работы (координацию) элементов в штатных (стабильных) условиях, и выработку управляющих решений (воздействий) в конфликтных и критических ситуациях. Идея распределенного параллельного решения интеллектуальных (информационных) задач организационного управления предполагает главным образом пространственно-временное распределение промежуточных целей и ресурсов, необходимых для их достижения, между активными элементами (интеллектуальными агентами) системы и, в меньшей степени, разграничение властных полномочий (целеполагания), уменьшающих степень свободы элементов системы для обеспечения ее целостности. Данный концептуальный (методологический) подход к конструированию организаций и процессов позволяет перенести в область организационного проектирования и управления системотехнические принципы и методы, хорошо известные в практике инженерной разработки сложных технических систем. Это также позволяет придать решению организационных задач характер объективной исследовательской и опытно-конструкторской деятельности, основанной на концепции предприятия как самоорганизующейся системы, состоящей из активных элементов –

94

Выделение в качестве основного ресурса управления распределенного интеллекта активных элементов операционной системы (людей/исполнительных устройств) и его использование для эффективного решения задачи координации совместной деятельности параллельно работающих исполнительных устройств (производственных участков, процессоров и т.д.) существенно упрощают структуру СУ, повышают быстродействие, надежность и производительность работы операционной системы. При этом технология метакогнитивной координации, объединяющая в одно органическое целое распределенный интеллект исполнительных устройств, позволяет осуществлять более тесное сопряжение отдельных технологических операций в пространстве и времени, чем традиционные способы управления. Преимущество данного подхода заключается в парадоксальной комбинации (симбиозе) противоположных свойств централизованной и децентрализованной моделей управления, что дает возможность интеллектуальным системам управления компенсировать недостатки и обладать преимуществами традиционных управленческих моделей. Так, например, в медленно меняющейся (спокойной) среде активные элементы производственной/операционной системы координируют свою деятельность в децентрализованном режиме управления на основе компромисса локальных целей (интересов), и при этом успешно справляются с задачами адаптации системы к среде и достижения цели с наименьшими затратами. В быстро меняющейся (хаотичной) внешней среде интеллектуальная система управления посредством динамической модели обеспечивает общесистемную координацию активных элементов операционной системы. Функция общесистемной координации автоматически поддерживает режим централизованного управления операционной системой в целях мобилизации (повышения управляемости) элементов системы, которая необходима при экстренном переводе бизнес-процесса в новое состояние в режиме реального времени без ущерба его оптимальности (экономической эффективности).

Традиционно теоретические положения, методологические принципы, методы и средства решения это непростой научно-практической задачи разрабатывались в рамках специального раздела теории принятия решений,

изучающего проблемы многокритериального выбора на конечном множестве альтернатив [85, 133]. Однако отсутствие ощутимого технологического продвижения в этом направлении объясняется централизованным подходом к организации информационных процессов и

людей, взаимодействующих в процессе предметной деятельности посредством развитого интеллекта, и системы межличностных коммуникаций, которая представляет собой распределенную управляющую информационную среду (G.Dessler, 1994).

95

каналов коммуникаций в человеко-машинных системах, который базируется на модели сосредоточенной последовательной обработки/анализа большого объема плохо структурированной информации и проектировании рациональных управляющих решений в условиях неопределенности с использованием аппарата классической математики (исследование операций, математическое программирование, многокритериальная оптимизация, сложная экспертиза, распознавание образов/ситуаций с применением аппарата алгебры логики и элементов теории нечетких множеств/«мягкие» вычисления и т.д.).

Как было отмечено ранее, прагматический подход дает удовлетворительные результаты в случае моделирования относительно простых, хорошо организованных/детерминированных систем (технические средства и процессы их функционирования), когда исследователи опираются на уже известные формализованные законы их организации и функционирования, объективность которых подтверждена практикой и/или опытным экспериментом. Ранее полученная абстрактная/формальная модель (математическая и/или статистическая зависимость между величинами в виде формулы, система уравнений и т.п.) рекомендуется к использованию в качестве готового инструмента для решения аналитических задач соответствующего класса. Применительно к анализу сложных, развивающихся/слабо структурированных динамических систем (социально-экономических объектов и процессов), использование ранее полученных формализованных знаний и способов решения аналитических задач становится неэффективным, так как с их помощью невозможно найти оптимальное решение вновь возникающих проблем. Последнее объясняется известной теоремой Гёделя о неполноте, из которой следует, что в рамках любой формальной системы знаний, сколь бы полной и непротиворечивой она ни казалась, есть положения (соотношения, высказывания), истинность или ложность которых нельзя доказать формальными средствами этой системы. Поэтому для преодоления проблемы, неразрешимой известными средствами (способами и моделями) необходимо расширять формальную систему знаний, опираясь на содержательный, качественный анализ исследуемого объекта, основным инструментом которого, как известно, является интуитивный процесс познания объективной реальности, требующий инструментальной наглядно-образной поддержки мышления (см.: диалектика).

С этой целью учеными и математиками стали развиваться средства решения трудноформализуемых и неформализуемых задач, предполагающих работу с семантикой (смыслом), которая исключается формальным анализом как объект рассмотрения. Аналитический аппарат классической математики,

96

широко применявшийся ранее для формализованной оценки экономических систем, постепенно стал дополняться инструментарием так называемой дискретной математики (морфологический анализ, теория множеств, математическая логика и теория графов), позволяющим поддерживать образное мышление и активизировать познавательные способности (интуицию) человека. Сегодня в научной среде не возникает сомнений относительно того, что познавательный процесс осуществляется в основном с помощью зрительных образов. Данный феномен психики человека основан на том, что образное мышление является базовой компонентой интеллекта, которая оперирует целостным представлением изучаемого явления или объекта (на уровне понимания его свойств и закономерностей поведения) и, как правило, опирается на подсознательную составляющую психики исследователя - интуицию при порождении им новых идей и/или принятии решений. Естественный язык и буквенно-цифровая информация как вербальные процессы последовательно взаимосвязанные с интуитивным образным мышлением передают уже готовый формализованный результат [18, 55, 84, 92, 150]. Последнее подтверждается психологическими исследованиями процесса творчества А. Пуанкаре (1854-1912) и Ж. Адамара (1865-1963), изучавшими методы работы известных ученых и инженеров-изобретателей своего времени. В своих трудах исследователи приводят наглядные примеры, показывающие, насколько эффективней могли бы стать изыскания математиков прошлого столетия даже в такой абстрактной области, как теория чисел, если бы ими использовалась графоаналитическая развертка и фиксация результатов собственных размышлений на бумаге, которая, как показывают эксперименты в области когнитивной психологии, помогает уточнять возникающие идеи и порождает новые ментальные ассоциации [18, 60, 100, 177, 178].

Поскольку процессы представления (формализации) результатов мыследеятельности (говорения и написания) и собственно мышления неразрывны, то режим интерактивной логико-смысловой графики априори облегчает процесс обработки информации аналитиком посредством создания семантического образа в каждом конкретном случае. Логико-смысловое моделирование (ЛСМ) позволяет, с одной стороны, правильно интерпретировать полученные эмпирические данные об исследуемом объекте, с другой - осуществлять их формализованное количественное описание для принятия обоснованных управленческих решений. Это открывает возможности недостижимые при обычном расчете и аналитическом сравнении переменных системы, абстрактно отображаемой с помощью формализованного аппарата классической математики. ЛСМ как метод представления знаний, используемых для анализа сложных динамических объектов и процессов как

97

многофакторных вероятностных систем, получило развитие в нашей стране в 1970-80-х годах ХХ в. (Р.С. Гиляревский, 1968; М.М. Субботин, 1976; Д.А.Поспелов, 1981). С его помощью между разрозненными фрагментами эмпирической информации об исследуемом объекте устанавливаются логические соответствия или несоответствия, отражающие смысловые связи (семантику отношений) между его составными частями и их элементами, которые, в свою очередь, представляют собой качественных характеристики основных свойств анализируемого объекта или новые знания. Семантические связи-отношения между элементами объекта фиксируются в виде связного графа, образующего концептуальную (логико-смысловую/семиотическую) модель, параметры которой используются для содержательного (качественного) и сравнительного (количественного) анализа объекта и окружающей его внешней среды (предметной области). Анализ графоаналитических разверток позволяет выявлять семантическую структуру моделируемого объекта, определять неполноту модели средствами формальной и неформальной логики, обнаруживать и вносить недостающие когнитивные элементы и связи (новые знания). В конечном итоге, это позволяет осуществлять наиболее адекватное отображение реального объекта или процесса в формализованном виде, рассматривать анализируемую проблему во всей полноте и комплексности, а также существенно снизить трудоемкость анализа и подготовки решений на его основе. Специфика данного методологического подхода к анализу/моделированию систем состоит в том, что его теоретический и инструментальный аппарат позволяет отражать информацию об объекте в концептуальной графической форме, которая вовлекает в когнитивный процесс познания объекта мощную интеллектуальную составляющую психики человека, отражающую объективную реальность наиболее адекватно, с точки зрения целостности, отсутствия логических ошибок и смысловых противоречий.

Привлекательность применения графоаналитических методов отображения реальности привела к тому, что для отображения производственных процессов и ситуаций стала широко использоваться (в том числе и в нашей стране) сетевая парадигма, возникшая в 60-е гг. ХХ в. как одно из прикладных направлений развития теории графов. Автоматизация процесса формирования и обновления сетевой модели на основе сочетания графических представлений и методов машинной имитации послужила основой для возникновения и развития новых направлений - структурно-лингвистического и графо-семиотического моделирования топологии и динамики функционирования процесса производства, практическая реализация которого представлена ниже на примере модифицированных Сетей Петри [99].

98

Информационные технологии поддержки управления

Повышение эффективности производства требует переосмысления существующих и формирования новых принципов организации управления предприятиями на основе применения передовых инфокогнитивных технологий (см.: NBIC-конвергенция), в соответствии с которыми, предпочтение в проектировании методов и систем управления должно отдаваться логико-смысловой обработке данных, а также адаптации каналов коммуникаций и информационного взаимодействия человека и ЭВМ. В этом случае акцент автоматизации управления смещается с задачи накопления, систематизации и хранения разрозненной эмпирической информации об управляемом объекте на процесс обобщения знаний о нем для усиления интеллектуальных способностей и организации эффективного взаимодействия людей-операторов человеко-машинной системы, принимающих управленческие решения.

Отказ от модели сосредоточенной (централизованной) обработки плановоучетной информации и выработке на ее основе управляющих воздействий с использованием ограниченного машинного интеллекта предполагает переход производственного/операционного менеджмента на принципиально новый/инновационный формат интеллектуального/ассоциативного управления, в котором естественный интеллект работников предприятия интегрируется в распределенную информационную среду человеко-машинной системы управления60. На практике это осуществляется посредством организации групповой работы людей-операторов производственной системы в интерактивном режиме АСУП/САПР (ЭВМ) и специально разработанной для этого информационной системы коммуникаций, состоящей из специфической совокупности смысловых сигналов-образов (алфавита), представленной в форме логико-смысловой динамической когнитивной модели производства, наглядно отражающей его состояние; автоматизированных средств идентификации/учета деталеопераций/изделий и электронной связи. Технологически это осуществляется посредством организации групповой работы участников ценностной цепочки в интерактивном режиме информационно-управляющей системы (ЭВМ) и специально разработанных для этого локальных/персональных устройств электронной связи, средств визуализации деловых коммуникаций и интерактивных планарных карт бизнеспроцессов и/или внутрифирменных технологических процессов

60 По сути, такая человеко-машинная система представляет собой особого рода информационную (на начальном этапе видеоакустическую) среду, стимулирующую процесс интуитивного поиска и синтеза релевантной информации, посредством мульти и автодиалога на языке семантических образов и концептуальных моделей (Григорьев Э.П., Гусаков А.А. и др., 1986, 1993). В настоящее время данная область активно изучается инженерной психологией в рамках ее отдельного направления - когнитивной эргономики.

99

100