|
| | | | Проблемы современной экономики, N 1 (29), 2009 | | | | ОРГАНИЗАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ: ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ | | | Киседобрев А. В.
доцент кафедры прикладной информатики Санкт-Петербургской академии управления и экономики
Киседобрев В. П.
профессор кафедры экономики туризма Санкт-Петербургского государственного университета сервиса и экономики
| |
| | | | | В статье раскрывается современный подход к разработке и внедрению автоматизированной системой управления организацией. С позиций автора такой с использованием математической модели подход требует системности и этапности в ходе реализации. Цель состоит в содействии принятия качественных управленческих решений с учетом функционального предназначения органов управления организацией и других факторов | | Ключевые слова: управление, организация, математическое моделирование, автоматизированная система управления |
От состава и структуры задач специального математического обеспечения (СМО) во многом зависит эффективность функционирования автоматизированной системы управления организацией в целом. Существующие методы оценки влияния СМО на эффективность функционирования органа управления организации основаны, как правило, на вероятно-временных характеристиках.
На практике задача выбора СМО на ранних этапах проектирования решается слабо формализованными методами, учитывающими, прежде всего, простоту и удобство проектирования, наличие разработанных алгоритмов и программ, времени и других субъективных факторов.
Таким образом, современный подход к разработке и внедрению автоматизированной системы управления организацией требует системности с одной стороны, а с другой, характеризуется определенной этапностью внедрения разрабатываемых проектов. Соответствующие этому подходу формализованные методы обоснования СМО в настоящее время проработаны недостаточно полно.
Подход к созданию (проектированию) СМО должен базироваться на общесистемных принципах, учитывающих конкретное функциональное предназначение различных органов управления, должностных лиц организации и другие факторы.
Главное назначение специального математического обеспечения автоматизированной системы управления организацией — содействовать принятию качественных решений за приемлемое время, повышению обоснованности планов операций и оперативности их подготовки.
Важнейшим условием выполнения специальным математическим обеспечением своего главного назначения является своевременность его разработки и внедрения.
В настоящее время возникло противоречие в быстром росте возможностей технических средств автоматизации (ТСА) и недостаточной оперативностью разработки СМО автоматизированной системы управления организацией. Вследствие этого разработанные задачи (модели) из состава СМО к моменту внедрения являются непригодными, например, ввиду морального старения ТСА.
Главной причиной возникновения данного противоречия является недостаточная проработка вопросов методического обеспечения разработки СМО автоматизированной системы управления организацией и, в частности, обоснования состава, структуры СМО и технологии его проектирования.
При решении задачи обоснования состава и структуры СМО автоматизированной системы управления организацией уделялось мало вопросов повышения эффективности разработки СМО. При определении состава и структуры оценивались лишь показатели функционирования СМО (оперативность, качество, надежность, устойчивость и т.д.).
Недостатки существующего методического аппарата построения СМО обусловлены прежде всего слабым учетом технологических аспектов его создания. При обосновании состава и структуры СМО не в полной мере учитываются такие принципы, как типизация, модульность и унификация его элементов.
Чтобы устранить эти недостатки, необходимо разработать математические модели и методики построения СМО автоматизированной системы управления организацией на основе реализации изложенных выше фактов. Так, необходимо разработать математическую модель и методику анализа функциональных задач органов управления организации.
Предположим, что каждая функциональная задача fn, , присущая органам управления организации, рассматривается как точка трехмерного евклидового пространства Е3 с координатами: | | |  |
которых принимают функциональное значение, образуют d-поверхность минимального радиуса. Тогда функциональные задачи, находящиеся в пределах g-слоя, обладают уровнем типовости в интервале (d–g, d+g). При фиксированных значениях d0, g1, g2, ..., gs множество функциональных задач F разбивается на (s+1) подмножеств — классов эквивалентности относительно уровня типовости. Данные классы эквивалентности характеризуются, согласно определениям, радиусом технологического шара d0’ и шириной технологического слоя g0’ , .
Согласно введенной метрике в пространстве Е3 величины ds’ и gs’ определяются через значения d0, g1, g2, ..., gs следующим образом: | | |  |
Полученные численные оценки близости функциональных задач по составу процедур и информационных элементов позволяют сформулировать задачу кластер-анализа — разбиение множества F на классы по их «типовости» (общности): | | |  |
Величины d0k и Sk, соответствующие в выражении (7) величинам d0 и S, определяются исходя из возможностей коллективов-разработчиков комплексов задач.
Очередность реализации n-той функциональной задачи в составе k-того комплекса определяется следующим образом. В первую очередь разрабатываются задачи с максимальным уровнем типовости: | | |  |
Согласно (16), каждый модуль из Rk относится к одному из классов эквивалентности, то есть для любого Rjk определяется очередность его разработки. Кроме того, при разработке алгоритмов модулей учитываются особенности функциональных задач fmk, m>n, в которых данный модуль используется.
Предлагаемый подход позволит значительно снизить трудозатраты на разработку комплекса задач — разработка каждой последующей задачи из последовательности (19) будет заключаться лишь в разработке ее специфических частей (модулей). |
| |
|
|
