авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |
-- [ Страница 1 ] --

Федеральное агентство по образованию

Московский государственный университет экономики,

статистики и информатики (МЭСИ)

Институт компьютерных технологий

Учебно-методическое объединение

Научно-практическая конференция

7BXII

«РЕИНЖИНИРИНГ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ НА

ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ

ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ.

СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ»

21-24 апреля 2009 г.

Сборник научных трудов ПОСВЯЩАЕТСЯ 60-ЛЕТИЮ ИКТ Москва, 2009 УДК – 004:378 ББК – 32.973.202 C – 411 XII Научно-практическая конференция «РЕИНЖИНИРИНГ БИЗНЕС ПРОЦЕССОВ НА ОСНОВЕ СОВРЕМЕННЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ»

(РБП-СУЗ-2009) : Сборник научных трудов / Московский государственный университет экономики, статистики и информатики – М., 2009.

Цели научно-практической конференции: анализ и развитие подходов, связанных с реинжинирингом и управлением предприятиями, организациями и учебными заведениями на основе современных концепций управления знаниями и интеллектуальными информационно коммуникационными технологиями.

Конференция организована Московским государственным университетом экономики, статистики и информатики (МЭСИ), Институтом компьютерных технологий, Российской ассоциацией искусственного интеллекта, Учебно-методическим объединением, при поддержке Научно Технологического Парка «ДУБНА», Фонда ФОСТАС, ФГУП «НИИ ВОСХОД» и компаний: 1С, АйТи, холдинг «ЛАНИТ», ЗАО «ЕС-Лизинг», Oracle, SAP, Информационные спонсоры: «Новости искусственного интеллекта», «Открытое образование». «Экономика и жизнь», «Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО»

В сборнике научных трудов конференции представлены доклады ученых государственных научно-исследовательских институтов и высших учебных заведений, ведущих специалистов-практиков, работающих в области информационных технологий и консалтинга.

© Московский государственный университет экономики, статистики и информатики, 2009.

ISBN 978-5-7764-0574- ОГЛАВЛЕНИЕ 1. Агеносов А.В., Минеева Т.А. Принципы системы управления при организации производства уникальной продукции 2. Алтухова Н.Ф. Управление знаниями на службе развития операционных процессов 3. Бараношников А.Ю., Рубец Е.В. Новые технологии разработки, издания и распространения электронных учебных курсов 4. Батьковский М.А., Булава И.В., Макаров М.Г. Моделирование инновационной стратегии предприятия: научные основы и формализация 5. Баяндин Н.И. Технологии управления знаниями в информационной безопасности 6. Бегутова С.В., Фдоров Б.М. Особенности построения BPM-систем с использованием SOA 7. Бедрина С.Л. Реинжиниринг в системе управления инновационных процессов вуза 8. Бережной Е.А. Комплексное моделирование «коробочных» ERP-систем для малого бизнеса 9. Блинов А.О., Рудакова О.С. Использование творческого потенциала персонала в процессе реинжиниринга бизнес-структур 10. Божко В.П., Батьковский М А., Булава И.В. Реинжиниринг процесса формирования инновационного портфеля предприятия 11. Божко И.В., Мингалиев К.Н. Общая характеристика основных методов и моделей управления финансовой устойчивостью предприятия 12. Бойченко А.В., Ипатова Э.Р. Вопросы функциональной стандартизации информационно образовательной среды 13. Вайтекунене Е.Л., Ковалева Е.В. Информационные технологии в бухгалтерском учете.





Приакладной аспект 14. Вайтекунене Е.Л., Остриков А.В. Процессно-ориентированное внедрение решений SAP c использованием методологии ARIS 15. Власов Д.В. Использование метафоризации при образования новых понятий в сфере компьютерных технологий 16. Власов Д.В., Вдовцов А.А., Макаров М.Г., Мингалиев К.Н. Реинжиниринг системы информационного обеспечения кредитной деятельности коммерческого банка 17. Волков О.И. Практика преподавания дисциплины «Управление проектами» в условиях гуманитарного вуза 18. Габалин А.В., Разбегин В.П. Описание системы имитационного моделирования дискретных систем 19. Давыдова Т.С. Обучение летного состава с использованием модели компетенции 20. Дедова Л.В, Пашков П.М., Цынков Д.В., Хакимов А.И. Контроль процессов управления информационными технологиями в системе среднего образования г. Новосибирска 21. Емельянова И.И., Палюх Б.В. Вопросы качества в логистических информационных системах 22. Ермоленко В.В., Савченко А.П. Нейросетевые базы знаний как инструмент управления знаниями корпорации 23. Ждановских Е.В., Рузакова О.В. Управления знаниями организации на примере электронных розничных финансовых услуг 24. Железко Б.А., Подгорная Г.Н. Бизнес-моделирование процесса рейтингового оценивания знаний, умений и навыков студентов 25. Зиндер Е.З. Новый виток развития стандартов ИТ-менеджмента. Разрыв между мировой и российской практикой применения стандартов.

О приоритетах в обучении стандартам 26. Иванова А. В., Погонина Н.В. Когнитивные технологии в системах поддержки принятия управленческих решений 27. Иглина Е.И. Проблемы и особенности реализации компетентностного подхода в региональном вузе 28. Каменева Н.А. Инновационный менеджмент. Вопросы использования патентной информации 29. Качала В.В. Выделение систем в организации при реинжиниринге 30. Келейникова В.А., Романова Е.В. Реинжиниринг бизнес-процессов департамента образования региона РФ 31. Клюшин А.Ю., Кузнецов В.Н., Палюх Б.В. Система принятия решений IT-бизнес-инкубатора 32. Кожевников А.Г. Подход к определению базового профиля грид-сервисов 33. Кориков А.М. Организация научной и образовательной деятельности на основе метода проектов 34. Кофонова О.Ю. Этапы работы аналитика по раскрытию бизнес-процесса 35. Кригер А.Б. Информационные модели и технологии оценки экономических рисков 36. Куйбида Н.А. Интеграция информационных систем с использованием онтологического подхода 37. Куликова Л.Л. Энтропия как метрика для оценки косвенного эффекта от внедрения ИТ–проектов 38. Курышев К.С. Разработка единой исполняемой модели бизнес-процесса 39. Лукинова О.В. Формирование модели угроз безопасности компьютерной сети при бизнес-процессном подходе 40. Лури С.А. Оптимизация затрат аквакультурных хозяйств на приготовление кормовых смесей 41. Люблинская Н.Н., Гаврилин И.В. Клиент-серверная архитектура web-системы анализа инфляции на основе кассовых выгрузок 42. Макарова Н.В., Титова Ю.Ф. Учет потребностей рынка труда при формировании компетенций IT-специалиста 43. Микрюков А.А., Федосеев С.В. Актуальные вопросы повышения эффективности управления вузом на основе ситуационного управления 44. Микрюков А.А., Федосеев С.В. Вопросы повышения эффективности управления вузом на основе ситуационного управления 45. Мишин А.А., Ефремов Г.А. Автоматизация технологии управления эксплуатационной работой направления 46. Назарова Е.В., Барышникова Е.О. Научные и образовательные инициативы академии АйТи 47. Овсянников М.В, Буханов С.А. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ОНТОЛОГИИ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ КОНСТРУКТОРСКИХ ЗАДАЧ 48. Овсянников М.В., Зобнин С.А. Компьютерная система автоматизации реинжиниринга бизнес процессов для производственных предприятий.

49. Офицеров В.П., Офицеров М.В. Алгоритмы исследования необходимого количества педагогов в школах Москвы 50. Пашков П.М., Федорчук С.В., Дмитриев Д.М. Шугуров П.В. Архитектурный подход к созданию информационных систем в муниципальной системе образования 51. Пиминов Д, Большешапова А., Касьянова Ю., Куклин Г. MediaWiKi как система управления знаниями в вузе 52. Плаунов С. Управление бизнес-процессами и корпоративной информацией на платформах Intalio и Alfresco 53. Позин Б.А. Процессы управления разработкой и внедрением автоматизированных систем в практике компаний 54. Пятковский О.И., Томашев М.В., Пятковский И.О. Мониторинг деятельности университета 55. Радионова Л.К. Задачи модернизации подготовки ИТ–специалистов при переходе на ФГОС 56. Рузаков И.В., Шориков А.Ф. Использование моделей семантических сетей в процессе реализации доступа к знаниям 57. Рыбина Г.В. Особенности создания инструментальной среды для построения динамических интегрированных экспертных систем 58. Смирнов А.И. О методах прогнозирования бизнес-процессов, основанных на решении задач распознавания образов 59. Соловов А.В. Интеллектуальный анализ данных (data mining) 60. Ступина А. А., Зубова Е.И. Корпоративные информационные системы 61. Ступина А. А., Разгулина Е.С. Информационные технологии в управлении 62. Суркова Е.В. Бизнес-сайт как инстртумент коммуникационной политики предприятия 63. Тарасов В.Б. Экономический кризис и синергетические организации 64. Таратухин В. В., Асеева Н. В., Фомин А.В., Печорина Т.А. Построение комплексного решения анализа и оптимизации бизнес-процессов на базе средства моделированиябизнес процессов ARIS и платформы SAP SOLUTION MANAGER 65. Тельнов Ю.Ф. Организационное обучение на основе управления компетенциями 66. Титаренко С.П. Использование корпоративной информационной системы мотив в учебном процессе 67. Трамова A.M. Исследование и возможности проведения реинжиниринга бизнес-процессов в туркомпаниях КБР 68. Трембач В.М. Построение и использование моделей компетенций на основе эволюционирующих знаний 69. Тульчинский Б.М. Моделирование процессов сбора первичных статистических данных на региональном уровне 70. Федосеев С.В., Микрюков А.А. Актуальные вопросы подготовки кадров в сфере информационных технологий 71. Фролов Ю.В. Контент автоматизированной системы оценки педагогического персонала образовательных учреждений 72. Цай Е.А. Роль человеческого капитала в формировании системы управления знаниями организации 73. Цыбин А.П. О роли технологий управления взаимодействиями и поддержки групповой работы для создания самообучающейся организации 74. Черноусова Н.А. Технологии организации поиска, извлечения и анализа знаний на примере интернет 75. Пыж В.В., Шишкин В.С. Управление знаниями и инновации в вузе 76. Элькина Л.В. Инновационный менеджмент. Отбор информации в периодических изданиях и профессиональных базах данных для создания нового знания ДОКЛАДЫ УЧАСТНИКОВ ОТКРЫТОГО КОНКУРСА НАУЧНЫХ СТУДЕНЧЕСКИХ РАБОТ 77. Алексеева А.Ю. Автоматизация финансовой отчетности планово-экономического отдела автобазы УС 30 г. Межгорье 78. Андрианова А.Е. Моделирование процесса разработки мультимедийной обучающей системы с использованием методологии структурного анализа и проектирования ARIS 79. Арбузова О.А. Разработка проекта внедрения системы элктронного документооборота на предприятии ООО «Огнеупор»

80. Бузова Е.А. Применение технологии реинжиниринга бизнес-процессов для повышения эффективности функционирования научно исследовательского института 81. Ворежникова А.В. Реинжиниринг бизнес-процессов в ООО «СФЕРА-1» на основе гармонизации моделей управления 82. Дрягин С.В. Разработка модуля оформления европриложений к диплому о высшем образовании для АИС «Деканат» ГОУ ВПО «Магнитогорский государственный университет»

83. Еферов М.Н., Авдеев В.Ю. Разработка интеллектуальной экспертной системы оценки профессиональных компетенций IT-специалистов с использованием средств логического программирования VISUAL PROLOG 84. Разинкин Е.О. Преимущества системы резервного копирования и восстановления данных факультета информатики 85. Зиганшина Л.А. Использование балансовых моделей в финансовом аудите предприятий 86. Каваджи Л.А. Разработка автоматизированного рабочего места по формированию производственной программы МП трест «Электротранспорт»

87. Корякин Е.А. Повышение качества учебного процесса на основе оптимизации информационной инфраструктуры ГОУ ВПО «Магнитогорского государственного университета»

88. Красуцкий П.Г. Анализ бизнес-процессов ЗАО «УРАЛСПЕЦЭНЕРГОРЕМОНТ ЕКАТЕРИНБУРГ»

89. Кукушина А.И. Реинжиниринг бизнес-процессов товарной биржи 90. Кусова Н.С. Концепция реинжиниринга бизнес-процессов агту на основе внедрения геоинформационной системы 91. Лазарева Е.С. Реинжиниринг процессов учета и хранения информационных материалов в средствах массовой информации 92. Мацепула А.В. Проект локальной вычислительной сети для отделения № УФМС РФ В г. Магнитогорске 93. Миниханова Д.А. Проектирование системы управления профессиональными рисками 94. Михайлец Н.В. Разработка приложения по формированию отчтности для отдела мультимедийных обучающих систем ООО «Корпоративные системы»

95. Попова С.С. Анализ бизнес-процессов ООО «Мегалит-Мастер»

96. Прокопьева М.С. Имитационное моделирование бизнес-процессов планово экономического отдела ОАО «МРСК УРАЛА»

97. Сарбаева А.И. Внедрение информационной системы электронной оплаты проезда и диспетчеризации электротранспорта на основе GPS навигации 98. Ткач В.К. Реинжиниринг бизнес-процессов на НОУ «Уральский межрегиональный колледж безопасности»

99. Хорошенко Д.И. Оптимизация бизнес-процесса «мониторинг состояния оборудования мультисервисной сети» ЗАО «МАГИНФО» г.Магнитогорска 100. Черкасова Е.А. Проект системы учета договоров на предприятии ОАО «ЧЕЛЯБЭНЕРГОСБЫТ»

101. Чертова С.О. Анализ бизнес-процессов ОАО «Второе свердловское авиапредприятие»

ПРИНЦИПЫ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА УНИКАЛЬНОЙ ПРОДУКЦИИ Агеносов А.В. (к.т.н., доцент), Минеева Т.А.(ст.преподаватель) НОУ ВПО Гуманитарный университет, (343)3747261, infava@gu.epn.ru При организации управления на современном предприятии особое внимание уделяют направленности на клиента, то есть производство индивидуального заказа, в основе которого находится понятие «уникальная продукция». Данное понятие является часто используемым для акцентирования внимания на уникальных свойствах продукции или технологиях ее изготовления [1;

2;

3;

4].

Термин «уникальная продукция» подразумевает:

1. Уникальность требований к продукции или условий его использования со стороны клиента.

2. Единственность и новизна товара относительно его производства.

3. Постоянное изменение технологий и условий производства вследствие динамичного развития потребностей рынка.

Система управления производства машиностроительной продукции базируется на стандартных задачах. Исследователи выделяют следующий список [1;

2]:

снижение трудоемкости и себестоимости изготовления и монтажа изделия;

снижение трудоемкости, стоимости и продолжительности технического обслуживания и ремонта изделия;

снижение составляющих материалоемкости изделия – расход металлов, топливно-энергетических ресурсов при изготовлении, монтаже, техобслуживании и ремонте.

Однако данные задачи предполагают существование первого прототипа, или точки отсчета для снижения относительно чего-либо. Если продукция создается совершенствованием, постепенным приближением к необходимому виду изделия, то список задач действительно может не рассматривать первоначального создания. При разработке уникальной продукции данный блок не может быть игнорирован, так как от него зависит, насколько долго, затратно и результативно будет проходить процесс.

Далее задачи подразумевают работы или действия, которые необходимо реализовывать предприятию при разработке и производстве продукции.

Разбивка на работы по названиям одинаковая. Однако описание отличается [1;

2].

Большая часть исследователей делают следующие предположения:

создание проекта состоит в совершенствовании выпускаемой продукции;

освоение производства – это переход к серийному или массовому производству;

главная составляющая работ – разработка документации.

Основным недостатком исследований является кусочное описание, ориентированное на устранение проблем массового и серийного производства. Для уникальной продукции данный подход необходимо корректировать.

Для процесса создания уникальной продукции предлагаются следующие принципы системы управления:

1) Принцип внутренней регламентации - Существует технология разработки и создания продукции. Каждая функция имеет свое место и значимость с позиции всего процесса. Все действия описываются данными и документами, которые описаны в регламенте процесса.

2) Принцип единства функциональной и процессной организации Предприятие можно представить в виде набора функций, объединенных в подразделения. В этом случае система управления представлена функциональной структурой. При разработке уникальной продукции процесс распределяется по подразделениям, каждое отвечает за свою часть технологии реализации заказа. Поэтому необходимо сочетание функциональной структуры предприятия и процессной структуры создания уникальной продукции.

3) Принцип унификации и стандартизации отдельных составляющих уникальной продукции - Предприятие, занимающееся производством уникальной продукции, не может с нуля создавать все его составляющие, так как стоимость и продолжительность процесса продукции будет слишком высока. Поэтому предприятие должно иметь набор элементов технологий (типовых процессов) и деталей (стандартных деталей и узлов), на основании которых формируется продукция. При необходимости – уникальности условий использования продукции и назначения производства потребителя, дополнительно разрабатываются составляющие (оригинальные детали и узлы).

4) Принцип направленности на клиента процесса создания уникальной продукции - При заключении договора с клиентом формулируются цели и параметры использования уникальной продукции. Каждое действие контролируется. В процессе создания уникальной продукции возможно уточнение и корректировка конструкции и технологии изделия.

5) Принцип целостности - Уникальная продукция состоит из набора стандартных и оригинальных деталей. Уникальность выражается в следующем:

в конструкции деталей и продукции;

в технологии процессов изготовления;

в сочетании типовых и уникальных процессов, стандартных и оригинальных деталей.

Целостность определяет соответствие целей и функций продукции необходимости и достаточности используемых деталей и технологий.

6) Принцип мобильности процесса управления - Процесс управления должен обеспечивать выпуск уникальной продукции с максимальной эффективностью. Дополнительно необходимо обеспечить следующими функциями управления предприятием:

планирование выполнения одного заказа, согласование работ по разным заказам;

организацию и распределение работ по функциональным подразделениям;

контроль операций создания продукции и анализ соответствия заказу (требованиям клиента).

На основании изложенных принципов была построена общая система управления. Данная система разбита на две составляющие:

проектная - описывает работу над конкретным заказом;

функциональная - агрегирует заказы в общую систему для обеспечения работы предприятия в целом.

В проектную составляющую входят функциональные подразделения:

сбыт, НИОКР и разработка продукции. Результатом работы сбыта является пакет заказов, НИОКР – концепция продукции, а разработки продукции – пакет документов для проекта.

Функциональная часть состоит из блоков закупки и производства. Для данных блоков вспомогательные функции планирование, финансы и персонал создают:

закупки: план закупок, бюджет закупок, производство: план выпуска, бюджет выпуска.

На основании разработанной модели для уникальной продукции предлагается следующий список функций: планирование, НИОКР, сбыт, разработка продукции, закупки, производство, финансы, персонал. Данные функции наиболее важны, поскольку:

работа с клиентом – индивидуальна и полученный заказ – разовый;

в общем цикле создания продукции значительное время отведено разработке конструкции и технологии;

закупки, финансы выступают как обеспечение сырьем, комплектующими и денежными средствами. Поводятся под данный заказ.

В таблице 1 представлено распределение задач между функциями.

Каждую задачу решает несколько функций и, следовательно, работа отделов предприятия пересекается. Поскольку в решении каждой задачи участвует несколько функциональных подразделений. Для каждой задачи предложен один ответственный и несколько исполнителей.

Таблица 1 – Распределение ответственности по функциям за выполняемые задачи Задачи Создание Разработка Расчет Расчет Функции прототипа технологии себестоимост цены и Сбыт О И О НИОКР И Разработка И О Закупки И И Производство И И И Планировани И И И е Финансы И И О И Персонал И И Обозначения:

О – ответственность за выполнение и результат решения задачи, И – исполнение задачи.

Предлагаемые принципы и структура системы управления были использованы при проектировании системы управления машиностроительного предприятия. В результате внедрения установилось соответствие между функциями управления и заказной организацией работ.

Литература 1. ГОСТ 14.201-83. Обеспечение технологичности конструкции изделий.

2. Новицкий Н.И., Пашуто В.П. Организация, планирование и управление производством: Учеб.-мет. пособие / Под ред. Н.И.Новицкого. - М.: Финансы и статистика, 2007. - 576 с.

3. Гончаров В.В. Руководство для высшего управленческого персонала в 2-х томах. Том 2. – М.: МНИИПУ, 1997. – 736 с.

4. Егорова Т.А. Организация производства на предприятиях машиностроения. – СПб.: Питер, 2004. – 304 с.

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ НА СЛУЖБЕ РАЗВИТИЯ ОПЕРАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ Алтухова Наталья Фаридовна, к.э.н., доцент, ГОУ ВПО «Государственный университет управления», 961-9690, факс 371-0528, altukhov@ultranet.ru Проект по управлению знаниями должен нести взвешенное решение, всесторонне охватывающее проблематику, связанную с введением в действие таких понятий, как стратегия, содержание, инструментарий, организация и культура. Опираясь на весь полезный опыт, приобретенный предприятиями, руководители подобных проектов отдают предпочтение интегрированности метода или инструмента, а не фокусировке на отдельно взятой проблеме. Действительно, чего стоят качество и технический прогресс одного инструмента, если процессы и механизмы сотрудничества, в которых он нуждается, идут вразрез с организацией и культурой распределения обязанностей, существующих на предприятии? И чего стоит качество введенных в действие процессов, если их содержание остается довольно неясным, а цели – размытыми? Рассмотрим вопросы организации в проекте по управлению знаниями.

Управление знаниями (УЗн), возросло ли оно по-настоящему на предприятиях, а если да, произвело ли оно тот эффект, который увеличивает успешность организации? Если обратиться к практикам, мы получим, несомненно, позитивный ответ на первую часть вопроса, но ответ на вторую часть будет более спорным и многосторонним. Решающим фактором в ответах, даваемых на такие вопросы является ускорение использования IT-технологий на предприятии. Подобное ускорение делалось параллельно с развитием УЗн, нередко приводя к смешению понятий knowledge worker и сomputer-enabled worker. Часто это проявляется не в том, чтобы ответить на вопрос «как изменить организацию предприятия, чтобы интегрировать там УЗн?, а в акценте на инструментальную часть аспекта «как использовать, в целях УЗн, инструменты, принадлежащие информационной системе, если система эта сама все время меняется?» Предприняв усилия по размещению информационной системы в зависимости от операционной организации, специалисты скорее всего предполагают найти способ обеспечить предприятие средствами коммуникации, обмена опытом и сотрудничества, совершенно не желая изучить организационную проблему фронтально.

Впрочем, такую же констатацию можно привести для любой части информационной системы и прийти к такому же выводу, что и фронтальный обзор не всегда может объяснить все детализированно.

Возникновение нового организационного измерения Проекты по управлению знаниями вплоть до настоящего времени часто были лишь «актами доброй воли» со стороны лиц, принимающих решения, которые осознавали всеобщую необходимость инвестирования в эту сферу.

Тем не менее, так как речь шла о новом предмете, не описанном еще в «профессиональном искусстве менеджера», его организация и применение рассматривались главным образом как принадлежность опыта специалиста.

Самые лучшие инициативы поэтому выражались простым вложением средств в начале процесса, официально вводя новые должности и действующих лиц в организации. Такие обязанности быстро структурировались и приобретали иерархическую структуру, превращаясь в организации типа «службы технической поддержки производства»;

они несли в себе немного и от контроля за качеством, и от информационных систем. Становилось необходимым, с учетом этой новой организационной композиции, дать определение целям УЗн в соответствии с операционными задачами, намеченными в глобальном масштабе и, независимо от этого, для самого предприятия.

Такой образ действий имел свое преимущество: он представлял и вводил УЗн как составную часть управлением предприятием. Однако осуществление проектов по УЗн выявило два больших препятствия:

отдаленность от стратегических перспектив предприятия и людей. Так как отношения между целями УЗн и бизнес-целями четко не установлены, рано или поздно мы столкнемся с трудностью: как реально определить материальную отдачу УЗн. Ведь работники операционного уровня не испытывают прямого влияния введения этой новой организационной составляющей на свои цеди и функции, и поэтому они не слишком стремятся уделять часть своего времени и сил на взаимодействие с ней;

отдаленность от работников-операционистов. За рамками желания побудить интерес к УЗн, дающего на вопрос: «для чего это надо выполнять?», вторая цель УЗн также состоит в том, чтобы успешно интегрироваться в процессы ежедневной работы предприятия и правильно отвечать на вопрос: «как же это практиковать?»

Опыт «успешно работающих организаций» позволяет нам предложить несколько руководящих принципов, чтобы определить организацию УЗн, способную обеспечить связь между глобальными стратегическими целями, операционными задачами на участках и ее ежедневное использование этой связи в организации.

Фрактальная логика организации, ориентированной на УЗн.

Для того чтобы говорить об организации, следует предварительно реально изучить и использовать функции управления знаниями на предприятии. В противовес тому, о чем мы часто слышим, речь не пойдет о новом процессе, а об осознании необходимой формализации процесса, стихийно и естественно возникающего в любом сообществе людей, стремящихся к общей цели. Если процесс управления знаниями базировать только лишь на людях, его осуществляющих, то своевременность процесса находится в опасной зависимости от непредвиденных изменений в сообществе: некоторые люди могут покинуть работу, и тогда весь потенциал группы будет нуждаться в пересмотре.

УЗн – ни что иное, как конкретное распознание способа поведения и прикладных методов и средств в сообществе, рассчитывающем обеспечить себе настоящие организационные способности и групповой интеллект, что поможет сообществу существовать независимо от конкретных индивидуумов, работающих в настоящий момент в данной группе.

Для того чтобы символически и очень просто представить себе основную функцию УЗн, мы используем каноническую системную модель J.-L. Le Moigne. Автор представляет систему в виде трех подсистем, специально ответственных за: поведение участников («операционная система»);

сбор, фиксирование и введение в текущую деятельность информационных потоков система»);

отбор («информационная информации в зависимости от контекста, принятие решения и координация действий («система принятия решений»).

В таком видении роль УЗн исполняет свою роль внутри «информационной» системы и отвечает трем задачам общей системы:

фиксировать производимый и получаемый опыт (знания и навыки) и внешнюю информацию, исходящую от любого рода деятельности;

консолидировать знания, переходить к их теоретизации и отдавать их в распоряжение работников для того, чтобы отобрать из них нужные в контексте каждого принятия решения;

оживить информационные потоки, способствуя прямым обменам опытом и знаниями между участниками (которые могут рассматриваться как подсистемы системы «действий»), распространяя между людьми, с позиций «участник-ответственный за решение» консолидированные и зафиксированные знания.

Любая организация, занимающаяся УЗн, должна взять на себя две «интеллектуальных» роли: фиксировать в памяти и консолидировать информацию на службе как принятия решения, так и ведения деятельности системы. Принцип систематизации заставляет также задуматься о том, что УЗн составляет неотъемлемую часть функций информационной системы, каков бы ни был уровень нашего погружения.

Посмотрим на это под другим, более узким, углом: с точки зрения отдельного человека. Когнитивные процессы такой «системы», усваиваемые в ходе его работы по УЗн, позволяют ему решать и действовать в зависимости от получаемых сведений. Пройдемся вдоль классической организационной оси, отображающей рабочую деятельность, в которой увидим рабочие группы, проектные группы, различные службы, отделы. На каждом из этих уровней необходимо воспроизвести, сделать точную копию канонической модели, определяя процессы и организацию управления знаниями, способные отвечать коллективным требованиям по принятию решений и способствовать деятельности, соответствующей данному уровню.

Фрактальная логика организационной концепции характеризуется присутствием процессов и ролей, выполняемых людьми или инструментами в целях УЗн, каковы бы ни были раздробленность на подсистемы и размеры подсистем. Они характеризуется также необходимостью обеспечить неразрывную связь между организацией УЗн:

организация УЗн на конкретном уровне и организации УЗн подсистем, составляющих этот уровень.

Роли, процессы и пути количественной оценки Из предложенной модели вытекает то, что роли, процессы и способы численной оценки функций КМ на данном уровне организации должны быть определены по отношению к трем системам отношений, с которыми эта функция имеет связь: инстанции, принимающие решения на данном уровне, то есть ответственный сотрудник, который ориентирует работу УЗн на предметных задачах своего участка, операционные инстанции на этом уровне, организации УЗн на более высоких и более низких уровнях.

Следует хорошо помнить, что человек, в качестве единственного «двигателя процесса», способного обрабатывать знания, является частью взаимодействия с организацией УЗн, на каком бы уровне он ни находился.

УЗн никогда не переставало быть конкретным, предметным и никогда не сможет выполняться «виртуально», как процесс, осуществляемый только в силу установления слаженной, сплоченной организации.

Если не размышлять над когерентной связью средств, предназначенных для каждого из информационных или организационных уровней, это повлечет риск, в лучшем случае – чрезмерного количества малоэффективных средств, а в худшем – неиспользования одного или нескольких нужных инструментов.

НОВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ РАЗРАБОТКИ, ИЗДАНИЯ И РАСПРОСТРАНЕНИЯ ЭЛЕКТРОННЫХ УЧЕБНЫХ КУРСОВ А.Ю. Бараношников, к.э.н., Е.В. Рубец Фирма «1С»

Телефон: (495) 737-92- Факс: (495) 681-37- e2b@1c.ru В последние годы наблюдается бурное распространение и повсеместное использование информационных технологий. Одновременно с ростом числа людей, использующих компьютеры, резко увеличился объем информации, получаемой через компьютерные сети и Интернет.

Изменения, вызванные стремительным развитием информационных технологий, происходят практически во всех сферах деятельности, и сфера обучения не является исключением.

Основными тенденциями рынка обучения можно назвать его «интернетизацию» и высокую скорость устаревания знаний. Данные тенденции вызывают рост интереса к технологиям электронного обучения среди представителей корпоративного и академического секторов.

Российский рынок электронного обучения характеризуется следующими тенденциями:

1. Уровень насыщения рынка электронного обучения намного ниже, чем за рубежом.

2. Обмен знаниями между учащимися приобретает большое значение.

3. Важный показатель – скорость обучения.

4. Рост внимания к оценке эффективности обучения.

5. Многие организации признают необходимость управления знаниями.

6. Разрозненность рынка: определенные наработки в области электронного обучения имеются во многих вузах и коммерческих компаниях, но единые стандарты разработки, использования и приобретения курсов по обширному спектру дисциплин отсутствуют.

В условиях экономического спада многие организации стремятся сократить расходы на «обеспечивающие» функции, в том числе на обучение, что способствует повышению интереса к электронному обучению, т.к. его использование может снизить затраты на 50-70% без потерь в эффективности. Экономия в этом случае достигается несколькими способами:

1. Приобретение готовых электронных курсов, которые в большинстве случаев дешевле очных тренингов, в том числе благодаря возможности многократного использования 2. Экономия на перемещениях за счет снижения количества командировок с целью обучения 3. Разработка и адаптация учебных курсов сотрудниками организации более выгодна с точки зрения расходов, чем разработка курса под специфику компании внешними специалистами.

Однако разработка курсов внутри организации не всегда может удовлетворить все потребности из-за нехватки навыков работы с учебными материалами или опыта разработки курсов у сотрудников.

Именно из-за смещения акцентов в сторону «отчуждаемых» знаний, т.е.

использования методик различных авторов в отсутствии самого автора, тренинговые и консалтинговые компании стали обращать пристальное внимание на технологии электронного обучения.

Рыночные реалии способствовали рождению идеи создания универсального канала распределения электронных курсов, с помощью которого авторы смогут издавать и продавать созданные курсы, а потребители – выбирать и приобретать их.

В фирме «1С» данная идея получила воплощение в виде Единого Центра издания и продажи электронных учебных курсов. Концепция Единого Центра призвана способствовать развитию электронного обучения в России за счет предоставления клиентам возможности приобретения разнообразных качественных электронных курсов у одного поставщика, а авторам – возможности простого издания и распространения своих методик.

Данная концепция обладает рядом преимуществ, способствующих успешному функционированию и развитию Единого Центра издания и продаж электронных учебных курсов:

1. Наличие универсального инструмента разработки электронных курсов и проведения обучения.

В феврале 2009 года фирма «1С» выпустила универсальный программный продукт «1С:Бизнес-Школа 8», предназначенный для разработки электронных учебных курсов и проведения сетевого и дистанционного обучения.

Его универсальность заключается в том, что в отличие от большинства предложений на рынке электронного обучения, когда инструмент разработки курсов и система обучения разделены, в случае «1С:Бизнес Школы» этими функциями обладает один программный продукт. Такой подход позволил сделать решение доступным для самого широкого круга пользователей.

2. Многочисленная сеть партнеров, сотрудничающих с конечными пользователями.

Фирма «1С» работает с пользователями через самую разветвленную на рынке информационных технологий СНГ партнерскую сеть, которая включает более 10 000 постоянных партнеров в 600 городах бывшего СССР.

3. Налаженный процесс по изданию и продаже программных продуктов.

«1С» поставляет со своего склада широкий спектр программ для офиса и дома, насчитывающий в настоящее время более 10000 позиций. Фирма «1С» давно и успешно издает как домашний софт, так и продукты делового назначения.

4. Понятная взаимовыгодная программа сотрудничества издателя и авторов.

Авторам предложены простые и выгодные условия сотрудничества по изданию, продаже и продвижению курсов.

Для удобства авторов и пользователей выделено несколько статусов для готовых учебных материалов. Наличие у курса того или иного статуса означает, что он соответствует ряду требований, предъявляемых для учебных материалов такого типа. Доход автора курса формируется в зависимости от статуса курса и способа продажи.

Концепция Единого Центра издания и продажи электронных учебных курсов предоставляет авторам свободу действий и предполагает высокий уровень самоорганизации сообщества авторов. Например, авторам предлагается самостоятельно выбирать темы и планировать содержание, принимая решение о создании курса. Стремление авторов к созданию качественных курсов обусловлено их желанием получать доход и поддерживать собственный имидж.

5. Привлечение к разработке курсов широкого круга авторов с различными компетенциями.

Основой концепции Единого Центра издания и продажи электронных учебных курсов является компетентностный подход к формированию библиотеки курсов: предполагается, что авторы будут выбирать тематику создаваемых курсов, основываясь на своих ключевых знаниях, умениях и навыках. Суть концепции состоит в предоставлении авторам простой модели сотрудничества для выпуска тиражных учебных курсов. Таким образом, авторы закладывают в курсы свои методики, и получают канал их эффективного распространения.

На начальном этапе развития Единого Центра в числе первостепенно важных находятся следующие группы авторов:

1. Организации, занимающиеся очным обучением:

i. Тренинговые и консалтинговые компании ii. Вузы и учебные центры iii. Поставщики программного и аппаратного обеспечения, использующие авторизованное обучение 2. Организации, обладающие уникальными знаниями и методиками лидеры различных отраслей бизнеса 3. Независимые тренеры, преподаватели, консультанты, эксперты Разработка и издание электронных курсов может быть рекомендовано как новичкам в деле обучения, так и компаниям, уже проводящим эффективное очное обучение. В качестве показательного примера можно рассмотреть ИТ-отрасль, в которой активно используется авторизованное обучение. Качественные электронные курсы обладают рядом преимуществ, присущих авторизованным курсам:

Электронные курсы можно интегрировать в систему управления обучением, что позволит связать результаты обучения с формированием профессиональных компетенций;

Обучаемые получают учебный материал одинаково высокого качества, независимо от местонахождения;

Наличие готового содержания и рекомендаций по использованию курсов от лучших специалистов в предметных областях позволяет быстро внедрять их в практику обучения.

При этом электронные курсы имеют свои уникальные достоинства:

Готовые курсы могут быть быстро адаптированы под нужды пользователей;

Обучение, не зависящее от физического расположения участников, может происходить по индивидуальному графику;

Отлично реализованный курс по одной теме может быть дидактической основой для других подобных курсов за счет возможности использования структуры и удачных решений;

Электронные курсы легко поддерживать в актуальном состоянии – пользователям необходимо только вовремя скачивать обновления со специального сайта, куда эти обновления помещаются автором, при этом нет необходимости переучивать преподавателей;

Курсы, разработанные ведущими в определенных областях специалистами, становятся своеобразным эталоном и могут использоваться другими организациями;

При понятном спектре необходимых для изучения тем, авторы могут разделить усилия для их качественной проработки. Коллективная работа над содержанием курсов может быть важным шагом к созданию единой базы знаний;

Электронные курсы практически всегда являются более доступными, чем очные аналоги – это позволяет предоставить возможность обучения большему количеству желающих.

В данный момент в процессе разработки находится около 15 курсов разных авторов. Практическая деятельность по созданию электронных курсов и проведению обучения основана на использовании программного продукта «1С:Бизнес-Школа 8».

Возможности «1С:Бизнес-Школа 8» для разработки учебных курсов:

Создание учебных материалов с использованием текста, графики, гиперссылок, аудио- и видеофайлов;

Разработка упражнений для практической отработки навыков;

Создание разнообразных тестов и проверочных заданий по готовым шаблонам;

Адаптация тиражных учебных курсов под задачи организации:

изменение имеющейся информации и добавление собственной с сохранением возможности обновления от разработчика;

Добавление комментариев к различным вариантам ответов;

Добавление подсказок к вопросам;

Формирование глоссариев терминов.

Рис. 1. Интерфейс программного продукта «1С:Бизнес-Школа 8»

Возможности «1С:Бизнес-Школа 8» для проведения обучения и контроля знаний:

Использование различных способов обучения: на индивидуальном компьютере, в локальной сети организации или через Интернет;

Проведение обучения с помощью собственных курсов или тиражных курсов серии «1С:Бизнес-Школа»;

Получение полной информации о результатах обучения в виде отчетов по заданным параметрам;

Обеспечение обратной связи по результатам выполнения заданий, упражнений, тестов;

Получение подробных текстовых ответов на открытые вопросы;

Поиск информации в учебном курсе;

Управление пользователями: назначение ролей, формирование групп, управление правами доступа.

Таблица Версии программного продукта «1С:Бизнес-Школа 8»

Функционал 1С:Бизнес- 1С:Бизнес Школа. Базовая Школа ПРОФ версия Многопользовательский режим + Адаптация учебных материалов + + Создание собственных курсов + + Обмен учебными материалами + + между авторами Проведение дистанционного + обучения с использованием веб клиента Изменение конфигурации + Рекомендованная розничная цена, 1500 руб.

В настоящий момент основные направления развития в области электронного обучения — выпуск специального программного продукта для управления обучением и формирование сообщества партнеров, обладающих компетенциями для эффективной работы на рынке e-learning.

Во многом, положительные результаты развития Единого Центра издания и продажи электронных учебных курсов будут обусловлены активностью авторов и потребителей курсов.

Конкурс авторов и авторских коллективов на разработку учебно методических комплексов (УМК) для системы высшего и среднего профессионального образования.

Учитывая интенсивное развитие информационных технологий, преподавателям ИТ-дисциплин трудоемко поддерживать содержание своих курсов в актуальном состоянии. Изложение значительной части материла невозможно без опоры на прикладные технологии.

Фирма «1С» уделяет значительное внимание данной проблеме, поэтому объявила открытый всероссийский конкурс авторов и авторских коллективов на разработку учебно-методических комплексов (УМК) для системы высшего и среднего профессионального образования. В рамках конкурса планируется создать ряд УМК по наиболее актуальным и перспективным направлениям как в ИТ-области так и в самых различных областях, где информационные технологии нашли широкое применение.

К участию в конкурсе приглашаются преподаватели вузов и колледжей, специалисты по системе «1С:Предприятие 8», технические писатели, студенты и аспиранты, учебные заведения и научные организации, а также любые физические и юридические лица, имеющие творческий потенциал для создания УМК или отдельных модулей УМК.

Оплата за разработку УМК или его части – от 40 до 400 тысяч рублей, зависит от объема и применяемых технологий. Прием заявок на участие в конкурсе продолжается до 31 мая 2009 г., подробную информацию можно получить на сайте конкурса www.umk.1c.ru МОДЕЛИРОВАНИЕ ИННОВАЦИОННОЙ СТРАТЕГИИ ПРЕДПРИЯТИЯ: НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ И ФОРМАЛИЗАЦИЯ Батьковский М.А., Булава И.В., Макаров М.Г.

Закономерности инновационной деятельности предприятия являются достаточно сложными и их содержательный анализ на основе эвристических методов затруднителен. Это предопределяет необходимость применения различных моделей и методов моделирования.

Под моделью принято понимать образ (описание, изображение, схему, график, план и т. п.) или образец какого-либо объекта (системы объектов) оригинала данной модели, который может использоваться в качестве его "заместителя". При моделировании инновационного развития предприятия для упрощенного формального описания экономических явлений должны использоваться экономико-математические модели. С их помощью можно выявлять существенные факторы, определяющие стратегию инновационного развития предприятия и абстрагироваться от деталей, несущественных для ее исследования. Они позволяют определять особенности функционирования предприятия и на этой основе прогнозировать его развитие. Без использования данных моделей в процессе прогнозирования велика вероятность неправильного определения важных взаимосвязей экономических показателей, влияющих на инновационное развитие предприятия.

Экономико-математическая модель (ЭММ) инновационной стратегии предприятия - это гомоморфное отображение ее в виде совокупности уравнений, неравенств, логических отношений, графиков. Она объединяет группы отношений элементов инновационной стратегии развития предприятия в аналогичные отношения элементов ее модели. Иными словами, данная модель - это условный образ стратегии, построенный для упрощения ее исследования и формирования. Экономико-математическая модель инновационной стратегии предприятия должна включать, с нашей точки зрения, описание предприятия, как субъекта инновационной деятельности, и механизма его инновационного развития. Предполагается, что использование экономико-математических моделей позволяет получить новые знания об инновационном развитии предприятия.

С понятием "модель" тесно связана категория "метод" - совокупность примов или операций практического или теоретического освоения действительности, подчиннных решению конкретной задачи. В качестве научных методов выступают примы исследования и изложения его результатов, т.е. отбора, обобщения и оценки полученных материалов с точки зрения различных критериев. Модели и методы, используемые для разработки ЭММ, называются в совокупности инструментарием моделирования. Сущность методов составляют научные теории, проверенные практикой и поэтому различие между методом и теорией имеет функциональный характер: формируясь как результат предыдущего исследования, метод является отправной точкой следующих исследований.

Научную основу математического моделирования инновационной стратегии предприятия составляет инструментарий, основными элементами которого являются:

1. Средства математического анализа, которые позволяют определить функциональные зависимости и оптимальные значения параметров деятельности предприятия. Методы математического анализа работают с известными детерминированными значениями переменных, между которыми существует математически вычисляемая зависимость.

2. Линейное программирование - используется для поиска комбинации изменяемых параметров - переменных, которая соответствует оптимальному значению искомого параметра - целевой функции. При этом она является линейной, значения коэффициентов известны и детерминированы, а на комбинации переменных накладываются ограничения, выражающие количество имеющихся в распоряжении ресурсов или минимальные требования по их использованию.

3. Динамическое программирование - применяется когда процесс принятия решения может быть разбит на n-шаговый процесс управления инновационным развитием предприятия.

4. Теория игр, которая использует методы решения задач с конфликтными ситуациями. Эти ситуации, в которых две или более стороны преследуют различные цели, а результаты любого действия каждой из сторон зависят от мероприятий партнера (потребителей, поставщиков и т.д.).

5. Теория массового обслуживания - позволяет построить математические модели, связывающие заданные условия работы предприятия с показателями ее эффективности, характеризующими его способность справляться с потоком заявок (потребностями потребителей и т.д.).

6. Теория вероятностей – позволяет построить модель для описания случайных явлений, т.е. тех, для которых невозможно точно предсказать, как явление будет происходить. Математический аппарат теории вероятностей используется в статистических исследованиях. Статистика изучает массовые социально-экономические явления и устанавливает количественные характеристики развития процессов, определяет соотношения между отдельными показателями, дает оценку закономерностям. Основополагающие методы статистики корреляционный анализ, регрессионный анализ, метод главных компонент, экстраполяция и др. позволяют строить модели реальных процессов, оценивать их параметры, проверять гипотезы о свойствах показателей и формах их связи, что в конечном счете служит для анализа и прогнозирования, создавая возможность для принятия обоснованных решений.

7. Стохастическое программирование - представляет собой совокупность методов решения оптимизационных задач вероятностного (стохастического) характера.

8. Параметрическое программирование - рассматривает экстремальные задачи с целевыми функциями и ограничениями, зависящими от параметров, разрабатывает методы нахождения оптимальных решений для совокупностей значений параметров.

Специфические черты инновационного развития предприятия обуславливают дополнительные трудности моделирования его стратегии.

Это объясняет тот факт, что до настоящего времени не разработаны методические основы, позволяющие комплексно и системно решать данную задачу, учитывая специфику предприятия..

Анализ существующего научного инструментария моделирования инновационного развития различных экономических систем позволил сделать вывод, что для его применения при моделировании инновационной стратеги предприятия, необходима доработка (уточнение) указанного инструментария, основанная на учете специфики данного типа предприятий. При этом следует учитывать, что моделированию должен предшествовать этап анализа инновационной деятельности предприятия, в том числе не только текущей ситуации, но и возможностей ее трансформации в соответствии с целями функционирования предприятия.


Отмеченные обстоятельства затрудняют выявление основных тенденций инновационного развития предприятия и усложняют их экстраполяцию.

Важнейшей проблемой анализа инновационного развития предприятия является определение его эффективности. Абсолютная экономическая эффективность инновационного развития оценивается, как правило, по его вкладу в целевой функционал деятельности предприятия, характеризующий его миссию. Миссия предприятия, устанавливает лишь наиболее общие задачи, на решение которых ориентировано предприятие и поэтому является в значительной мере качественной категорией. При этом она является основой для формулирования конкретизированных целей путем ее разбиения на цели низшего уровня. Основными среди них являются максимизация прибыли и обеспечение конкурентных преимуществ в стратегической перспективе. Указанные цели в свою очередь также подвергаются дальнейшей конкретизации путем иерархического разбиения на более подробные, частные. Результатом этого является построение многоуровневой системы целей на основе использования методики дерева целей.

Цели каждого i -ого уровня иерархической системы целей являются, с одной стороны, средством достижения целей вышележащего, ( i 1 )-го уровня, с другой стороны, выступают целями для нижележащего ( i 1 )-гo уровня. Структуризация и разработка многоуровневой системы целей – сложная задача, так как их иерархия зависит от степени формализованности проблемы и структура целей может изменяться. При этом необходимо, чтобы цели были конкретными, ориентированными на определенный период, понятными и адресными.

При формировании многоуровневой иерархической системы целей инновационного развития предприятия целесообразно использовать коэффициенты значимости, которые определяют роль любой цели уровня i 1 в достижении цели уровня i. Данные коэффициенты применяются для количественной оценки различных инновационных стратегий, их сравнения и выбора из них оптимальной.

Конкретизируя цели, необходимо дойти до уровня задач, отличающихся возможностью количественных оценок степени их выполнения. При этом нужно учитывать, что отдельные локальные цели и задачи играют важную роль в оценке степени выполнения миссии предприятия. Следовательно, анализ целей является действенным инструментом формирования инновационной стратегии предприятия. Однако, при определении потенциальной эффективности инновационного развития предприятия необходимо использовать в качестве объекта исследования, в первую очередь, задачи, а не цели, так как любая инновация предназначена для решения определенных социально-экономических задач и подлежит количественной и качественной оценке.

Наиболее приемлемы для комплексного исследования инновационной стратегии предприятия методы динамического моделирования, так как они позволяют:

- описать возможную динамику процессов инновационной деятельности предприятия, определяемую реализацией принимаемых в рамках его инновационной стратегии решений, а также анализировать их влияние на показатели, характеризующие различные аспекты данной деятельности;

- учесть при разработке модели значительное число показателей, характеризующих инновационную деятельность предприятия;

- определить в процессе моделирования обратные связи, выражающие причинно-следственные взаимосвязи между переменными и константами, соответствующими показателям инновационной деятельности предприятия;

- выявить правила, позволяющие принимать инновационные решения с учетом всех основных условий инновационного развития;

- отражать взаимосвязь переменных модели в интервалах времени между решениями и при необходимости внесения дискретных изменений в решения.

Ключевую роль в качественном описании инновационного развития предприятия и при построении его модели играют понятия продуктов, ресурсов, производственных процессов, окружающей обстановки. Данные понятия также требуют первоочередного определения в процессе формализации и структуризации процесса инновационного развития предприятия.

Допустим, что в экономике имеется конечное число измеримых в соответствующих единицах измерения продуктов. Множество продуктов, учитываемых при разработке инновационной стратегии предприятия, тогда будет представлять собой пространство продуктов PN k1, k 2,, k N 0, n 1, N, а ресурсы, используемые k kn N предприятием - элемент пространства продуктов k P. Необходимо при этом учитывать, что существуют факторы (ценовой и др.), ограничивающие использование предприятием отдельных видов продуктов в качестве ресурсов. Это ограничение может быть формализовано N следующим образом: k K, где K P - множество доступных, применимых в качестве ресурсов предприятия наборов продуктов. Следует отметить, что границы данного множества могут со временем меняться, т.е.

K K (t ).

В то же время продукция предприятия, являющаяся результатом переработки исходных ресурсов, также является элементом пространства N продуктов: l P, а его положительные компоненты соответствуют объему выпуска предприятием определенного вида продукции. Тогда производственное множество предприятия, которое представляет собой совокупность всех наборов выпускаемой им продукции можно записать в P N. Структура и границы множества L определяются виде: L эндогенными (ресурсным множеством K, доступными предприятию технологиями и т.д.) и экзогенными (в первую очередь, спросом на определенные виды продукции) факторами. Как и ресурсное, производственное множество может со временем меняться: L L(t ).

Возможности предприятия по преобразованию имеющихся у него ресурсов в конечную продукцию характеризуются доступными ему m1, m2, mi, технологиями, которые образуют множество M каждый элемент m j которого соответствует одному из доступных предприятию технологических процессов и формально определяет отображение m j : K L.

Технологическое множество M может изменяться во времени аналогично ресурсному и производственному множествам: M M (t ).

При этом возможно изменение количества его элементов, так как любая технология может использоваться на предприятии с любой (в том числе нулевой) степенью интенсивности.

Исходные ресурсы, используемые для их переработки технологии, виды и объемы производимой предприятия продукции выбираются на основании управленческого решения d (t ), принимаемого в каждый момент времени, и определяющего производственную деятельность предприятия. При этом метанабор является идентификационным (t ) K (t ), L(t ), M (t ) модулем общей модели предприятия а элемент (t ) k (t ), l (t ), m(t ) задает его текущее состояние.

В соответствии с применяемыми управленческими решениями d (t ) динамическая модель инновационного развития предприятия определяет t конечную или бесконечную x(t ), y(t ), a(t ) x(t ), y(t ), a(t ) t1 t последовательность возможных состояний предприятия (в терминологии теории систем – траекторию развития).

В отличие от идентификационной модели, модель окружающей обстановки, содержит ряд внешних для предприятия величин, которые могут подвергаться анализу и прогнозированию, но не могут быть изменены самим предприятием. При этом можно выделить набор параметров e1 (t ), характеризующий инновационное развитие, и набор параметров e2 (t ), отображающий верхний уровень окружающей среды:

e(t ) e1 (t ), e2 (t ).

Параметры e1 (t ) поддаются влиянию со стороны предприятия (к примеру, предприятие может воздействовать на свое конкурентное окружение, выходя на новый для себя рынок или путем создания нового, не существовавшего ранее рынка в случае начала производства принципиально новой инновационной продукции).

Параметры e2 (t ) соответствуют факторам, на которые предприятие практически не может оказывать существенного влияния. При этом можно предположить, что предприятие в любой момент времени располагает полной и достоверной информацией о состоянии внешней среды и ограничиться описанием ее текущего состояния.

Поскольку прибыль предприятия в момент времени t зависит от параметров, характеризующих его внутреннее состояние и внешнюю среду, функцию прибыли можно записать следующим образом:

(t ) ( (t ), e(t )).

Управляя инновационным развитием предприятия необходимо не только концентрироваться на возможности получения прибыли в каждый момент времени, но и учитывать перспективы ее сохранения и увеличения в будущем, для чего необходимо осуществлять соответствующий анализ и прогнозирование наиболее целесообразных траекторий развития предприятия, определяющих возможные сценарии его развития и выявлять наиболее важные, переломные моменты, когда необходимо принятие принципиальных решений, позволяющих избегать кризисных ситуаций и обеспечивать устойчивое развитие предприятия.

Отмеченные обстоятельства определяют потребность в динамическом подходе к выбору критерия (критериев) оценки эффективности инновационной деятельности предприятия, в качестве которого, с нашей точки зрения, можно использовать показатели, характеризующие достижение максимального уровня прибыли за определенный период времени, устойчивость развития предприятия и др.

Модель инновационной стратегии предприятия должна быть содержательно емкой, но, в то же время, максимально простой и независимой от конкретных вариантов планируемых инноваций. Таким образом, модель должна отражать только важнейшие свойства инновационного процесса.

Для выявления наиболее благоприятного момента времени внедрения очередной инновации и оценки ее эффективности модель инновационной стратегии предприятия должна учитывать фазы инновационного процесса.

Принятие решения о включении инновации в инновационную стратегию предприятия должно осуществляться после ее оценки по нескольким критериям с учетом определения в динамике стоимости, эффективности и рисков реализации инновации (инновационного проекта).


Разработка инновационной стратегии предприятия включает также анализ текущего и возможного состояния его инновационного потенциала на некотором отрезке времени – периоде, на который разрабатывается инновационная стратегия. Основой такого анализа является расчет технико-экономических показателей применительно к определенным точкам прогнозирования (конец каждого года, всего периода прогнозирования и т.д.) на основе различных методов и моделей, применяемых в прогнозировании. В первую очередь, по нашему мнению, необходимо использовать имитационные модели, позволяющие адекватно отражать состояние инновационного развития предприятия на основе анализа его хода и представления с помощью набора управляющих параметров и технико-экономических показателей. Имитационные модели, как правило, не только являются динамическими, но и достаточно точно соответствуют объекту моделирования, и поэтому их можно широко применять при разработке инновационной стратегии предприятия.

Серьезным достоинством имитационного моделирования является также его соответствие требованиям адаптивности управления, что позволяет объективно оценивать меняющиеся внешние и внутренние условия инновационного развития и дает возможность прогнозировать развитие инновационного потенциала предприятия.

В модели инновационной стратегии предприятия должны учитываться спросовые ограничения согласно имеющимся или прогнозируемым контрактам (договорам), а также оценкам перспектив развития рынка.

Реализуемость «инновационного портфеля», в который должны быть включены все инновации, планируемые к реализации в стратегии инновационного развития предприятия, определяется его сбалансированностью с инновационным потенциалом, а также с объемами финансирования инновационной деятельности.

Оценка инновационного потенциала предприятия должна включать определение основных влияющих на него факторов, а также расчет технико-экономических показателей, характеризующих динамику развития предприятия с учетом прогноза траектории его функционирования в прогнозном периоде. При этом целесообразно детализировать показатели по годам прогнозного периода. На базе данных показателей осуществляется оценка прогнозируемых траекторий развития предприятия, которые отражают различные возможные варианты его инновационной стратегии. Каждый конкретный вариант инновационной стратегии должен, с нашей точки зрения, включать прогноз развития инновационного потенциала предприятия, т.е. определенную последовательность его состояний через определенные промежутки времени. Получаемые варианты должны подвергаться сравнительному анализу для выбора оптимального.

Разрабатываемые варианты инновационной стратегии предприятия должны включать расчеты всех основных технико-экономических показателей, сравнение которых позволяет количественно и качественно оценить альтернативы инновационного развития на базе общих методологических основ (принципов, правил и т.д.).

Варианты инновационной стратегии предприятия должны охватывать длительный временной период (от нескольких до 10 и более лет) и включать мероприятия, направленные на обеспечение его инновационного развития.

Инновационная стратегия развития предприятия должна учитывать:

- организационно-технические мероприятия по поддержанию производственных мощностей и техническому перевооружению предприятия;

- строительство, ввод и освоение отдельных производственных мощностей (в том числе и так называемых типовых производственно технологических модулей определенной мощности), обусловленные необходимостью увеличения выпуска продукции;

- выбытие мощностей вследствие сокращения или перепрофилирования производства;

- развитие профильных для данного предприятия технологий;

- необходимость обеспечения устойчивости развития предприятия;

- разработку и внедрение инноваций и т.д.

Для моделирования инновационной стратегии предприятия необходимо выбрать систему показателей, которая не только характеризует различные варианты инновационного развития предприятия, но и содержит возможность своего расширения, то есть ее показатели должны рассчитываться в динамике и зависеть от управляющих параметров.

При разработке указанной системы показателей необходимо учитывать, что инновационная стратегия предприятия определяется совокупностью многочисленных характеристик. Поэтому при моделировании данной стратегии необходимо включать лишь те показатели, которые являются измеримыми и рассматриваются как основные, что позволяет обеспечить допустимую размерность модели. В противном случае работа с моделью будет сопряжена с большими вычислительными трудностями, что негативно отразится на точности результатов моделирования.

Процесс моделирования инновационной стратегии развития предприятия, как и любой другой процесс человеческой деятельности, является целенаправленным. Основными его этапами являются следующие:

- определение цели моделирования;

- постановка задачи моделирования;

- выбор типа модели;

- построение теоретической модели;

- выбор переменных;

- выбор форм зависимостей между переменными;

- подбор информационной базы для ее параметризации;

- выбор метода нахождения параметров модели;

- проверка на содержательном теоретическом уровне соответствия модели поставленной задачи.

Разработка модели инновационной стратегии предприятия должна завершаться ее идентификацией для оценки степени ее соответствия реальному объекту моделирования.

Статья подготовлена при финансовой поддержке РГНФ (проект № 09 02-00016а).

Литература 1. Булава И.В. Методы государственной поддержки инновационной деятельности предприятий. Развитие российской экономики: проблемы и задачи. Материалы научного симпозиума. Часть 3./ Под редакцией Божко В.П. – М.: «Воениздат», 2009. - С. 21-23.

2. Булава И.В. Проблемы конкурентоспособности российской экономики. Проблемы инновационного развития предприятий оборонно промышленного комплекса России: Сборник научных трудов. Часть 1.

Методология управления инновационным развитием предприятий в условиях трансформации российской экономики / Под редакцией Белова Е.И. – М.: «Воениздат», 2007. - 70 с.

3. Кузык Б. Н., Яковец Ю. В. Россия-2050: стратегия инновационного прорыва – М.: Экономика, 2004. - 632 с.

4. Медынский В.Г. Инновационный менеджмент. - М.: ИНФРА-М, 2005.

– 295 с.

Справка об авторах 1. Батьковский М.А., к.э.н., менеджер, ООО «Саргон-Н».

2. Булава Игорь Вячеславович, к.э.н., доцент, Финансовая академия при Правительстве РФ.

3. Макаров Максим Геннадьевич, к.э.н., доцент, МЭСИ.

ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ В ИНФОРМАЦИОННОЙ БЕЗОПАСНОСТИ.

Баяндин Н.И. –заведующий кафедрой КОИБАС МЭСИ, e-mail: NByandin@mesi.ru.

По данным компании Gartner Group, проблема обеспечения информационной безопасности становится одной из приоритетных проблем развития информационного общества. Важным инструментом обеспечения эффективного развития систем информационной безопасности могут стать новые информационные технологии. Можно отметить, что в настоящее время наблюдается бурный рост технологий автоматического анализа данных. Это связано главным образом с потоком идей, исходящих из новой области компьютерных наук, обозначаемой как KDD (knowledge discovery in databases – обнаружение знаний в базах данных). Элементы автоматической обработки и анализа данных становятся неотъемлемой частью технологий получивших название data mining (извлечение знаний).

Аналитические системы на базе этих технологий пытаются найти решения на основе анализа исторических данных, описывающих поведение изучаемого объекта, принятые в прошлом решения, их результаты и т.д.

Все эти данные могут включать, например, результаты аудита информационной безопасности предприятия, статистику инцидентов в компьютерных сетях, статистические данные по компьютерным вирусам и др.

Технологии извлечения и анализа информации, содержащейся в источниках различной природы, получили широкое распространение при создании единого безопасного информационного пространства организации. Предлагаемые технологии должны обеспечивать доступ к данным, как в структурированном, так и неструктурированном виде, давая возможность пользователю «раскрыть знания» из полученной информации.

Аналитические системы, реализующие технологии data mining, обеспечивают поиск и классификацию любых данных (текст, изображение, видео, аудио) вне зависимости от способа и места их хранения, производят анализ и выделение информации с использованием семантических сетей и классификаторов, настроенных на предметную область пользователей.

В качестве примера, можно привести использование для решения задач информационной безопасности крупнейшим Банком Швейцарии (Swiss Bank) системы извлечения знаний, разработанной компанией Convera, для выявления подозрительных финансовых операций. Благодаря наличию алгоритма нечеткого поиска эта система оказалась способной сопоставлять информацию о финансовых операциях с фамилиями и именами международных террористов, которые имеют десятки вариантов написания. Банк также использует систему для выявления операций, проводимых в целях отмывания доходов, полученных преступным путем, а также банкротами и лицами, подозреваемыми в мошенничестве.

Представляет практический интерес для задач информационной безопасности система мониторинга электронной почты, разработанная на основе технологий data mining. Эта система обеспечивает постоянный автоматический анализ содержания почтовых сообщений и вложений и немедленную их маршрутизацию в почтовый ящик администратора информационной безопасности, тем самым решая задачу фильтрации конфиденциальной исходящей информации или фильтрацию входящего спама.

Одной из серьезных проблем в работе Службы информационной безопасности является предотвращение попыток использования сотрудниками интернет-ресурсов компании в личных целях (скачивание фильмов, музыкальных произведений и т.д.). Для организации защиты корпоративной сети от нежелательных потоков информации, а также для контроля за работой сотрудников предприятия в Сети Интернет могут быть использованы системы мониторинга на основе технологий data mining.

Для решения задач кадровой безопасности в организации может использоваться Система мониторинга кадров. Данная система позволяет решать задачу постоянного отслеживания обоснованности изменений в учетных записях сотрудников и других свойств безопасности путем непрерывного автоматического сопоставления содержания Баз данных Службы безопасности с текущими данными сотрудников предприятия, что позволяет избежать ситуаций, когда, например, сотрудник уволился из организации более месяца назад, а учетная запись для него существует и он имеет возможность удаленного доступа к информационным ресурсам компании.

Еще важной областью информационной безопасности организации, где могут найти применение аналитические системы, является проверка контрагентов и партнеров на предмет выполнения договорных обязательств. Проблема невыполнения договорных обязательств в настоящее время в условиях кризиса приобретает важнейшее значение.

Если предприятие работает с сотнями партнеров, то существует высокая вероятность случаев мошенничества или непредвиденных обстоятельств.

На надежность партнера влияет огромное количество самых разнообразных факторов (начиная от личности руководителя предприятия и кончая загруженностью автомобильных дорог). Поэтому учет этих факторов и принятие оптимального управленческого решения возможно только при условии непрерывного мониторинга ситуации и автоматического анализа.

Однако технология data mining может таить в себе и потенциальные угрозы информационной безопасности. Это связано, в первую очередь, с возможностью накопления сведений персонального характера. Например, анализ покупок товаров, сделанных посетителями магазина (с оплатой по карточке) позволит прогнозировать будущие запросы на основании фактов покупок, а также делать выводы об их назначении. Таким образом, может быть получено большое количество информации о клиенте, в том числе и частного характера.

Российский рынок аналитических систем достаточно разнообразен.

Можно отметить ряд отечественных разработок, таких как система Арион, компании система Семантический Архив, компании SyTech, Аналитические Бизнес-решения и др.

Аналитические системы на основе технологий data mining находят широкое применение не только в информационной безопасности, но и в смежных родственных сферах, таких как в конкурентной разведке, противодействии черному PR, стратегическом планировании. Вместе с тем технология data mining не является универсальной для решения всех задач безопасности бизнеса. Data mining не может заменить аналитика.

Технология не может дать ответы на те вопросы, которые не были заданы.

Она всего лишь дает мощный инструмент аналитику для облегчения и улучшения его работы.

ОСОБЕННОСТИ ПОСТРОЕНИЯ BPM-СИСТЕМ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ SOA Бегутова С.В., МЭСИ, sbegutova@gmail.com Фдоров Б. М.,МЭСИ, borismaksimovich@mail.ru В современных экономических отношениях сложилась определенная тенденция, что для выживания и поддержания конкурентоспособности на рынке, организация должна постоянно вносить изменения в свою деятельность. Особенно остро это ощущается в условиях глобального экономического кризиса. Поэтому перед компаниями стоят задачи повышения эффективности управления. Этого можно добиться с помощью непрерывного совершенствования бизнес-процессов и смене их направления для достижения требуемых показателей. Но из-за избыточной сложности предлагаемых подходов к реинжинирингу, обычно предписывающих полную и одномоментную перестройку процессов из состояния «как есть» в состояние «как должно быть» останавливает в решении ключевой задачи по переходу к более эффективной организации бизнеса. Но существует еще один подход – использование BPM-систем.

Основное их отличие от реинжиниринга, что они ориентированы не на однократное радикальное преобразование бизнес-процессов компании, а на непрерывные усовершенствования.

Методика процессного управления привлекает многие предприятия своей гибкостью. Подход BPM, основанный на моделировании процессов, позволяет быстро вносить в них изменения и тем самым открывает организации возможность оперативно адаптироваться к изменениям внешних условий. Значимость процессного подхода для современной бизнес-среды подчеркивается тем фактом, что понятия процесса и процессного подхода включены в стандарт качества ISO 9000:2000.[1] В BPM предлагается эволюционный подход — постоянное совершенствование бизнес-процессов, охватывающих различные функциональные единицы в организации вплоть до включения операций партнеров и клиентов. Согласно идеологии BPM, бизнес-процесс моделируется как последовательность операций, приводящая к получению определенного результата для бизнеса. Выполнение этой последовательности в соответствии с заданной моделью и бизнес правилами автоматизируется с помощью соответствующей технологической платформы. BPM-система строится на базе хранилища данных и предоставляет пользователям единую информационную среду для эффективного решения прикладных аналитических и управленческих задач. Типовая архитектура BPM-системы реализуется на четырех уровнях:

стратегического управления, тактического управления, оперативного управления и уровня технологической поддержки.[1] Для успешной реализации управленческой методологии BPM требуется ее автоматизированная поддержка с помощью соответствующего программного инструментария. Одним из таких инструментов является сервисно-ориентированная архитектура (Service-Oriented Architecture, SOA), которая представляет собой концепцию построения распределенной информационной среды, связывающей между собой различные программные модули и приложения на основе четко определенных интерфейсов и соглашений между ними.[2] Управление бизнес-процессами является оптимальным приложением SOA, что станет основным стимулом для адаптации этой архитектуры, а SOA, в свою очередь, представляет собой инфраструктуру для развертывания BPM.(рис.1) Уровень приложений BPM (Бизнес-сервисы) Взаимодействие данных/обработка сложных данных Сервисы данных/Служба сообщений Мониторинг/Управление событиями Уровень Процесс/Оркестрация сервисов сервисов Абстракция данных Сервисы Источники данных Рис.1. Сервисно-ориентированная архитектура (SOA) Главный принцип SOA заключается в том, что элементы бизнес процессов и элементы ИТ-инфраструктуры, лежащие в их основе, рассматриваются в качестве компонентов, которые комбинируются и многократно используются для реализации корпоративных процессов.

Информационные системы компании представляются в виде набора независимых компонент, называемых сервисами, каждый из которых предоставляет доступ к своей функциональности через набор программных интерфейсов. В роли сервисов могут выступать как корпоративные приложения, так и пользовательские задачи, поэтому системам BPM на базе SOA проще реализовать полноценный, кроссфункциональный процесс, охватывающий как полностью автоматизированные этапы, так и операции, требующие непосредственного участия сотрудников организации. Кроме того, SOA подразумевает возможность многократного использования одинаковых сервисов в разных композитных приложениях, что способствует оптимизации бизнес-процессов — одинаковые шаги разных процессов не требуется реализовывать каждый раз заново, достаточно обратиться к одному и тому же сервису. Также в SOA используется уровень приложений, который может искать и использовать сервисы непосредственно из реестра сервисов или для большей гибкости может пройти через платформу управления бизнес-процессами. В то время как платформа BPM дает один набор сервисов для приложений, уровень внешних сервисов может одновременно отмечать сервисы для поиска и использования клиентами.[3] Идеология SOA предлагает вместо монолитной системы блочную, в которой можно собирать из блоков-сервисов требуемое комплексное ИТ решение, соединяя их между собой с помощью систем класса BPM.

Автоматизируя новые бизнес-процессы, можно использовать набор уже существующих сервисов, поэтому процессы, автоматизированные с помощью SOA, легко настраиваются или перестраиваются в соответствии со специфичными потребностями компании или в ответ на изменения внешней среды. При этом BPM-система обеспечивает адаптивность и поддержку SOA и фактически выступает в качестве «нервной системы» в SOA-архитектуре, управляя вызовом сервисов и потоком работ. Сквозные бизнес-процессы, автоматизированные при помощи BPM-системы, могут объединять как процессы, поддержанные набором сервисов, так и процессы-сервисы в существующих монолитных системах.[4] В связи с этим нужно отметить, что понятие «сервис» и «процесс»

взаимозависимы, и их можно использовать на разных уровнях обобщения.

Например, небольшой процесс может быть организован в виде отдельного сервиса, в том случае, если его можно типизировать. В то же время процесс может быть разбит на отдельные сервисы, взаимодействующие между собой в рамках процесса. Стандартные блоки-сервисы создаются для последующего многократного использования в разных процессах, и чем больше будет доступных сервисов, тем быстрее и проще будет происходить внедрение новых автоматизированных процессов и оптимизация существующих, а это залог конкурентного преимущества компании.

В целом, сервис-ориентированная архитектура позволяют поддерживать бизнес-процессы для повышения оперативности бизнеса. Если рассматривать с технической точки зрения, SOA является интеграцией и архитектуры базы, которая поддерживает слабосвязанные процессы и обеспечивает взаимодействие между новыми и существующими системами.



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 11 |
 



Похожие работы:





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.