Logo Международный форум «Евразийская экономическая перспектива»
На главную страницу
Новости
Информация о журнале
О главном редакторе
Подписка
Контакты
ЕВРАЗИЙСКИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНО-АНАЛИТИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ English
Тематика журнала
Текущий номер
Анонс
Список номеров
Найти
Редакционный совет
Редакционная коллегия
Представи- тельства журнала
Правила направления, рецензирования и опубликования
Научные дискуссии
Семинары, конференции
 
 
 
Проблемы современной экономики, N 2 (82), 2022
ПРОБЛЕМЫ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ
Бездудная А. Г.
зав. кафедрой менеджмента и инноваций
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук, профессор

Растова Ю. И.
профессор кафедры менеджмента и инноваций
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук


Нарративы экспертной деятельности в области инжиниринга
В статье рассматривается роль экспертов в решении задачи междисциплинарной оптимизации производственного проектирования, описаны особенности нарративов, регулирующих их участие в процессе проектирования, основанного на знаниях, способы формирования нарративов экспертной деятельности в области инжиниринга
Ключевые слова: инжиниринг, менеджмент знаний, экспертная деятельность, нарратив
УДК 658   Стр: 189 - 191

Улучшение управления инженерными решениями для повышения производительности, надежности, экологичности и удешевления продукции является необходимостью.
В эпоху цифровизации эта задача наиболее эффективно решается посредством распространения инженерии, основанной на знаниях (knowledge-based engineering, KBE), когда инженерные знания сохранялись с помощью удобных для пользователя средств и использовались в формальном, хорошо документированном, воспроизводимом и отслеживаемом процессе.
Появляются методологии и программные средства, ориентированные на инженерные приложения, основанные на знаниях, — KEE (Knowledge Environment Engineering), Simkit, CATIA, MOKA (Methodology and tools Oriented to Knowledge based Applications), Rational Unified Process, Agile, FMEA.
В России, как известно, приняты стандарты, регламентирующие использование менеджмента знаний в области инжиниринга и проектирования на основе баз знаний [1; 2]. В первую очередь, внедрение КВЕ в отечественную практику призвано решить проблемы регистрации, формализации и интеграции знаний, генерируемых при проектировании в CAD-системах как основной рабочей среде проектировщика.
Поскольку в рамках KBE реализуется принцип междисциплинарной оптимизацией проектирования (Multi-disciplinary design optimization, MDO), и используемые системные технологии, основанные на знаниях, ориентированы на управление жизненным циклом продукта, в разработке продукта в качестве экспертов, выдвигающих гипотезы и поддерживающих истинность решений, участвуют разные специалисты, в том числе в области структурного анализа, управления, экономики, коммерции. Это обстоятельство принципиально отличает KBE от традиционной практики технологической или, к примеру, строительной экспертизы, которая являлась завершающим этапом разработки проекта [3; 4].
Вовлеченные в процесс междисциплинарной оптимизации проектирования эксперты могут быть как специалистами разных подразделений самой организации, так и привлечены со стороны. Первостепенной становится задача обеспечения «конгруэнтности» участников совместной работы, непротиворечивости их представлений, убеждений, ценностей, компетенций.
Целью настоящего исследования является обоснование значения и описание использования нарративов в работе экспертов для успешного решения задач проектирования на основе баз знаний.
Методы и данные. Такие сложные области как инжиниринг теория систем описывает в форме динамических математических моделей, где «поведение системы представляется как траектории ее движения в фазовом пространстве», где выделяются «два фундаментальных процесса — режим, порождающий рост разнообразия, и режим, снижающий (размывающий, рассеивающий) разнообразие в системе» [5]. При этом первый режим реализуется преимущественно при «слабых сигналах», либо в силу неопределенности, либо в силу недостатка времени на реакцию [6]. Осмысление этих процессов происходит в условиях дефицита количественных данных и требует привлечения экспертов.
Эксперту приходится заниматься оценкой явлений, прибегая к условным рассуждениям в многоцелевых областях, когда у сформулированной задачи нет единственно верного решения, а данные изменяются во времени. Существенными требованиями к деятельности экспертов являются скорость принятия решений, уровень агрегирования и абстракции описания явления, которое распознается экспертом или с которым ведется сопоставление, использование рациональных правил, уменьшающих область поиска [4].
Важной характеристикой специалиста-эксперта является способность использовать собственные метазнания — знания о знаниях или «знания о результатах», и метасознание — способность размышлять над своим процессом мышления или «знания о выполнении» [7].
Способом выявления экспертных знаний является формулировка вопросов, которые мы определяем как нарративы экспертной деятельности.
Сегодняшний интерес к нарративам, в частности, в институциональной и поведенческой экономике, объясняется тем, что «для понимания ситуаций и логического вывода следствий, т.е. увязывания действий и их результатов» важно понимание ее причин [8]. Нарративы для экономистов прежде всего важны как источники новых данных об идеях и правилах, используемых акторами, а также проблемных ситуациях, связанные с распространением релевантных нарративов [9; 10; 11].
В целях нашего исследования важно привести определение нарратива, данное Й. Брокмейером и Р. Харре: «...нарратив — это слово для обозначения специального набора инструкций и норм, предписывающих, что следует и чего не следует делать...» [12].
Согласно концепции основателя герменевтики французского философа Поля Рикёра, нарратив является способом и необходимым условием осмысления человеческого опыта [13].
Таким образом эксперт, имея запас явных и неявных знаний, может использовать их целесообразным способом под влиянием нарративов.
Содержащиеся в нарративах идеи — это отражение восприятия акторами правил, структурирующих повторяющиеся взаимодействия, задающих его дизайн [14].
Из множества существенных характеристик нарратива в экспертной деятельности, важно назвать причинно-следственную событийность, фактуальность (действительность), темпоральность, коммуникацию, адресность, т.е. направленность нарратива.
Наконец, следует сказать, что сегодня созданы и апробированы модели, опосредующие процедуры выявления релевантных каждому конкретному контексту нарративов, предполагающих получение экспертных мнений. Самым известным является фреймворк Cynefin («канэвин») Дейва Сноудена [15]. Созданный в его же компании программный метод оценки возникающих системных изменений в сложных средах для информирования адаптивного управления SenseMaker («сенсмейкер») также задает порядок осмысления и представления ситуации и проведения работ [16; 17].
Для решения нечетко определенных/неизвестных проблем (wicked problems), когда нужны экспертные знания, используется модель Design Thinking (дизайн-мышление), позволяющая переформулировать проблему с учетом запроса пользователя, результатов обсуждения предположений, проверки решений путем прототипирования и тестирования [18].
Результаты. Сбор экспертных знаний отдельных специалистов и ввод явных и неявных знаний экспертов и пользователей в KBE-приложение является важнейшей задачей инженера по знаниям, занятого в проекте [2]. Действия указанного специалиста подчиняются, как минимум, следующим императивам:
– описание знаний посредством их дифференциации с помощью структурных параметров — технической (тематической) области знаний, характера знаний (неявные, явные, индивидуальные, коллективные, внутренние, внешние и т.п.), локализации, формы представления и качества знаний;
– соблюдение общих правил формулировки вопросов о знаниях, предлагаемых экспертам в качестве нарративов;
– определение оптимального типа представления знаний для каждого конкретного экспертного заключения;
– реализация «процессно-ориентированного подхода» в менеджменте знаний.
В частности, к числу общих правил формулировки вопросов о знаниях относятся:
– новые проблемы изучаются с помощью простых вопросов;
– формулировки вопросов не должны содержать фиктивные факты или требовать выяснения дополнительной информации;
– целесообразно использовать серии вопросов на одну и ту же тему;
– при необходимости числового ответа используются открытые вопросы;
– качество результатов может быть обеспечено путем увеличения числа экспертов пока расходятся их заключения [19].
Следующие вопросы должны стать нарративами в работе инженера по знаниям:
«Как эксперты разрабатывают процедуры и методы для решения своих задач?
Как компании и отдельные эксперты приобретают новые знания?
Каким образом компания поощряет креативность сотрудников;
Как можно сформировать источники знаний?» [1].
При этом эксперты сами осмысливают и улучшают методы сбора и архивирования собственного опыта.
При этом инженер по знаниям должен максимально использовать возможности компьютерных средств, чтобы эксперт, вводя аналитические или графические данные с помощью пользовательского интерфейса и отвечая на задаваемые вопросы, представлял свои знания в одной из установленных форм:
– правила, в том числе продукционные, описывающие условия и определяемые ими действия, а также временные отношениях между состояниями объектов;
– геометрические и инженерные ограничения;
– прогностические модели (модели с предсказанием);
– фреймы [2].
Процессно-ориентированный подход предполагает:
– фокусирование на пяти основных элементах менеджмента знаний: идентификация (выявление), создание, хранение (документирование), распространение и применение;
– обеспечение взаимосвязи между ключевыми видами деятельности в области менеджмента знаний и моделью инженерных знаний [1].
Вопросы, определяющие логику участия экспертов в реализации KBE-проекта, процессно-ориентированы.
При планировании KBE-проекта экспертам задаются следующие вопросы, организующие как нарративы их работу:
– какие процедуры/методы актуальны для рассматриваемой области применения;
– какие задачи и проекты актуальны для рассматриваемой области применения;
– какие эксперты работают в рассматриваемой области знаний;
– в каких документах определены процедуры, методы, задачи, проекты и т.д.;
– как обеспечивается качество явных знаний?
При документировании инженерных знаний последовательно выясняются у экспертов стандарты и руководящие указания в отношении соответствующих явных знаний, способы фиксации и отражения при документировании задач и проектов знаний, в том числе касающихся процедур и методов, как следует защищать знания от несанкционированного доступа и применения.
На этапе распространения знаний в инженерии эксперт участвует в проверке KBE-приложения, в выборе технических ресурсов и разработке примеров для тестирования.
В ходе применения знаний нарративы, определяющие действия экспертов, касаются ввода новых знаний в базу знаний KBE-приложения, вовлеченности сотрудников в использование базы знаний, оценки эффективности применения знаний.
Перспективы. В качестве прогностической оценки следует указать на тот факт, что такая сквозная цифровая технология, как искусственный интеллект, позволяет инжиниринговым компаниям анализировать контент в конкретной предметной области, определять важные для себя темы и включать в свои стратегии цель зарекомендовать себя в качестве эксперта по выбранной теме. Таким образом, новым нарративом в инженерии может стать формирование конкурентного рынка услуг экспертов.
Заключение. Формирование нарративов, обеспечивающих получение из разнообразного экспертного знания новых решений, позволяет эффективнее использовать преимущества KBE-проектов для ускорения и удешевления инженерных работ, предотвращения технических проблем на протяжении всего жизненного цикла создаваемой продукции.


Список использованных источников:
1. ГОСТ Р 57321.1–2016 «Менеджмент знаний. Менеджмент знаний в области инжиниринга. Часть 1. Общие положения, принципы и понятия».
2. ГОСТ Р 57321.2–2018 «Менеджмент знаний. Менеджмент знаний в области инжиниринга. Часть 2. Проектирование на основе баз знаний».
3. Растов М.А. Банк инновационных предложений как инструмент коммерциализации научных и научно-технических результатов // Вестник ИНЖЭКОНа. Серия: Экономика. — 2014. — № 7 (74). — С. 93–95.
4. Растова Ю. И. Концептуальные основы и методы инвестиционной экспертизы в реальном секторе экономики : дис... д-ра. экон. наук / Алтайский государственный университет. — Барнаул, 2004. — 355 с.
5. Ананьин В.И., Зимин К.В., Лугачев М.И., Гимранов Р.Д. Статистическая устойчивость цифровой организации // Бизнес-информатика. — 2021. — Т. 15. — № 1. — С. 47–58.
6. Управленческие проблемы модернизации : монография / А.Н. Цветков [и др.]. — СПб.: СПбГИЭУ, 2011. — 236 с.
7. Гиг Дж. Ван. Прикладная общая теория систем: Пер. с англ. Ч. 2. — М.: Мир, 1981. 733 с.
8. Тамбовцев В.Л. Идеи, нарративы и изменения в экономике // Terra Economicus. — 2019. 17(1). — С. 24–40. DOI: 10.23683/2073–6606–2019–17–1–24–40
9. Akerlof G.A., Snower D.J. Bread and bullets. Journal of Economic Behavior & Organization. 2016. Vol. 126. Р. 58–71. DOI: 10.1016/j.jebo.2015.10.021
10. Shiller R. J. Narrative Economics // American Economic Review. 2017. Vol. 107, № 4. P. 967–1004. DOI:10.1257/aer.107.4.967
11. Вольчик В.В. Нарративная и институциональная экономика // Journal of institutional studies (Журнал институциональных исследований). — 2017. Т. 9, — № 4. — С. 132–143.
12. Брокмейер Й., Харре Р. Нарратив: проблемы и обещания одной альтернативной парадигмы // Вопросы философии. — 2000. — № 3. — С. 29–42.
13. Рикёр П. Время и рассказ. Том 1. — М.; СПб.: ЦГНИИ ИНИОН РАН: Культурная инициатива; Университетская книга, 2000. — 311 с.
14. Вольчик В.В., Маскаев А.И. Нарративная экономика и качественные исследования российской инновационной системы // Журнал экономической теории. — 2021. Т.18. — № 4. — С. 570–583. DOI: 10.31063/2073–6517/2021.18–4.7
15. Snowden D. J. Complex Acts of Knowing: Paradox and Descriptive Self Awareness // Journal of Knowledge Management. 2002. Vol. 6(2). P. 100–111. DOI:10.1108/13673270210424639
16. Kurtz C. F., Snowden D. J. The new dynamics of strategy: Sense-making in a complex and complicated world // IBM Systems Journal. 2003. Vol. 42(3). P. 462–483. DOI:10.1147/sj.423.0462
17. Van der Merwe S. E., Biggs R., Preiser R. and etc. Making Sense of Complexity: Using SenseMaker as a Research Tool // Systems. 2019. Vol. 7 (25). P. DOI:10.3390/systems7020025
18. Brown Т. Design Thinking // Harvard Business Review. 2008, june. [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://readings.design/PDF/Tim%20Brown,%20Design%20Thinking.pdf
19. Садмен С., Бредберн Н. Как правильно задавать вопросы: введение в проектирование массовых обследований: Пер. с англ. — М.: Институт Фонда «Общественное мнение», 2002. — 382 с.

Вернуться к содержанию номера

Copyright © Проблемы современной экономики 2002 - 2022
ISSN 1818-3395 - печатная версия, ISSN 1818-3409 - электронная (онлайновая) версия