Экономико-математические и инструментальные методы управления знаниями в научно-производственных предприятиях тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Рахманова, Марина Сергеевна

• Рахманова, Марина Сергеевна
• кандидат экономических наук
• 2012

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Рахманова, Марина Сергеевна

Введение.

1. Анализ современных подходов к управлению знаниями в организации.

1.1 Сущность современного знаниевого подхода к управлению организацией.

1.1.1. Эволюция подходов к управлению знаниями в организациях.

1.1.2. Знания как информационный ресурс в процедурах принятия управленческих решений

1.1.3. Задачи, функции и процессы управления знаниями в организациях.

1.2 Технологические аспекты управления знаниями в организациях.

1.2.1. Понятие системы управления знаниями и этапы внедрения.

1.2.2. Инструменты организации системы управления знаниями.

1.2.3. Специфика управления знаниями в научно-промышленных комплексах

1.3 Специфика НПП как центра генерирования новых знаний.

1.3.1. НПП как инновационно активное предприятие.

1.3.2. Эволюция систем управления сложными производственными объектами

1.4 Выводы по главе.

2. Место и роль системы управления знаниями в единой системе управления НПП.

2.1 Системное моделирование научно-промышленного предприятия.

2.1.1. Системная модель НПП как сложного объекта материального мира.

2.1.2. Системная модель управления НПП.

2.1.3. Архитектура системы управления НПП.

2.1.4. Архитектура корпоративной сети принятия решений и поддерживающей ее сети знаний.

2.2 Свойства корпоративной сети принятия решений.

2.2.1. Графовая модель корпоративной сети принятия решений.

2.2.2. Особенности процедур принятия решений в сложных предметных областях

2.2.3. Информационная модель ЛПР в рамках корпоративной сети принятия решений

2.2.4. Информационная модель предприятия-контрагента.

2.2.5. Взаимосвязь корпоративной сети принятия решений с бизнес-процессами НПП

2.3 Система управления знаниями как основа корпоративной сети принятия решений.

2.3.1. Бизнес-процесс управления информационно-знаниевыми ресурсами в рамках КСПР.

2.3.2. Основные факторы, влияющие на выбор архитектуры СУЗ.

2.3.3. Обобщенная структурная схема программной среды СУЗ.

2.4 Выводы по главе.

3. Разработка архитектуры системы управления знаниями.

3.1 Формальная модель предметной области СУЗ.

3.1.1. Выбор формальной модели представления знаний.

3.1.2. Разработка онтологической модели НПП.

3.1.3. Онтологические модели пользователей СУЗ.

3.1.4. Взаимосвязь онтологических моделей НПП и пользователей СУЗ.

3.2 Служба запросов как средство динамического конфигурирования сети знаний 108 3.2.1. Онтологическая интерпретация запросов пользователя СУЗ.

3.2.2. Алгоритм анализа запросов пользователей к онтологии предметной области.

3.2.3. Алгоритм группирования запросов пользователей.

3.3 Архитектура многоагентной программной среды СУЗ.

3.3.1. Основные понятия многоагентной информационной среды.

3.3.2. Взаимодействие агентов СУЗ в процессе формирования экспертной группы

3.3.3. Взаимодействие агентов СУЗ в процессе работы экспертной группы.

3.3.4. Взаимодействие агентов СУЗ в процессе поиска ресурсов.

3.3.5. Организация системы сбора статистики и анализа работы СУЗ.

3.4 Выводы по главе.

4. Применение разработанных моделей при построении СУЗ НПП.

4.1 Методика реализации СУЗ в условиях НПП.

4.1.1. Фазовая модель проектирования архитектуры системы управления знаниями в НПП.

4.1.2. Этапы реализации СУЗ в НПП.

4.2 Пример реализации методики построения СУЗ в ОАО «Невский Завод».

4.2.1. Экспертиза научно-исследовательских проектов ОАО «Невский завод».

4.2.2. Теоретико-игровая модель управления знаниями на примере экспертизы научно-исследовательских проектов.

4.3 Выводы по главе.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Экономико-математические и инструментальные методы управления знаниями в научно-производственных предприятиях»

Актуальность

Управление знаниями является общепризнанной необходимостью в современных условиях экономики знаний. Завершив автоматизацию бизнес-процессов организаций на уровне материальных ресурсов, специалисты-управленцы осознали необходимость управления нематериальными ресурсами.

Актуальность применения концепции управления знаниями на практике присуща организациям, действующим в различных предметных областях - от производства до консалтинга.

Являясь естественной реакцией на объективные процессы расширения масштабов научной и инновационной деятельности, системы управления знаниями органично ориентированы на использование их в компаниях, интегрирующих научную, техническую и производственную функции, каковыми являются научно-производственные предприятия (НПП).

Научно-производственное предприятие (научно-промышленный комплекс) - это предприятие, в рамках которого реализуется весь жизненный цикл изделия - от выявления и прогнозирования потребностей рынка до поставки потребителю нужной ему продукции, а также специфические бизнес-процессы, направленные на активную диффузию полученных новых знаний.

Как известно, основным результатом инновационной деятельности НПП являются новые или усовершенствованные продукты или услуги, новые или усовершенствованные технологические процессы или способы производства, новые знания как продукт.

Система управления знаниями, таким образом, выступает в качестве инструментальной основы для успешной реализации бизнес-процессов в НПП, повышения оперативности принятия управленческих решений, направленных на осуществление инновационно-ориентированных стратегий развития.

Однако исследование наиболее крупных и развивающихся НПП Санкт-Петербурга (ЗАО «Невский завод» и ОАО «Завод Электропульт» в составе ЗАО «Росэлектропром Холдинг», ОАО «Электросила» в составе ОАО «Силовые машины», ОАО «Арсенал») показало отсутствие действующих элементов управления знаниями на фоне готовности высшего руководства внедрять комплексные решения по управлению знаниями.

Анализ литературы по проблематике управления знаниями позволил выявить отправные положения управления знаниями: связь управления знаниями с бизнес-процессами, человеческими ресурсами, инновациями, информационными технологиями. Однако существующие концепции управления знаниями не в полной мере отвечают на вопрос, как обосновывается и реализуется данная взаимосвязь на практике.

Наиболее плодотворным, таким образом, представляется подход к проблемам управления знаниями с позиций бизнес-информатики, что предполагает интеграцию экономических и технологических аспектов с привязкой к существующей системе управления предприятием.

Таким образом, все вышеперечисленное обуславливает актуальность разработки модели, архитектуры и методики реализации системы управления знаниями в НГТП.

Цель работы и задачи исследования

Цель исследования - разработка системы моделей различной степени формализации, адекватно отражающих процессы управления знаниями в научно-производственных предприятиях, и методов их интеграции в систему управления научно-производственного предприятия.

Достижение данной цели позволит перевести интуитивно понятные процедуры управления знаниями в явное операционное представление и сформулировать научно-обоснованные рекомендации реализации системы управления знаниями в рамках специфического экономического объекта -научно-производственного предприятия.

Достижение цели потребовало решения следующих задач:

1. Определить место системы управления знаниями (СУЗ) в системе управления НЛП.

2. Предложить модель представления знаний о предметной области и проиллюстрировать применение ее формализмов.

3. Разработать математическую модель системы управления знаниями.

4. Разработать алгоритм функционирования системы управления знаниями в Hi 111.

5. В рамках выбранного подхода бизнес-информатики разработать компетентностно-ориентированную архитектуру системы управления знаниями и предложить технологию и инструменты ее реализации.

6. Разработать методику внедрения системы управления знаниями в нпп.

7. Разработать систему экономической оценки результативности системы управления знаниями в НПП.

Методологические основы исследования

1. Системный подход к управлению сложными объектами.

2. Теория принятия решений в сложных предметных областях.

3. Теория управления человеческими ресурсами.

4. Методы представления знаний (семантических моделей - онтологий) на основе формализма объектно-ориентированных сетей ограничений.

5. Математические методы: теории множеств, теории графов, теории игр, математической логики, нечисловой математики, формализмы теории систем

6. Методы экономической оценки результативности хозяйственной деятельности субъекта на основе сбалансированной системы показателей

7. Методы структурно-функционального анализа и проектирования сложных систем в совокупности с инструментами визуального представления моделей.

8. Методологические основы инжиниринга бизнес-процессов на основе информационных технологий

9. Методологические основы объектно-ориентированной парадигмы реализации информационно-управляющих систем

Технологические основы разработки

1. Принципы построения единого информационного пространства организации.

2. Типология архитектур интегрированных информационных систем предприятия.

3. Технологии многоагентных систем и технологии интеграции знаний из распределенных источников (knowledge fusion).

Научная новизна. В диссертации разработан комплекс моделей для последовательного построения системы управления знаниями в НПП.

1. Предложена системная модель НПП как специфического сложного управляемого объекта, реализующего инновационно-ориентированные стратегии на основе концепции управления знаниями.

2. Определено понятие корпоративной сети принятия решений (КСПР) как системы управления НПП и разработана ее графовая модель, узлами которой являются лица, принимающие решения (ЛПР), и связанные с ними неявные (компетенции) и явные (данные, документы) знания.

3. Разработан основной бизнес-процесс СУЗ и метод конфигурирования КСПР на основе алгоритма обслуживания запросов ЛПР к онтологической модели предметной области.

4. Разработаны информационные модели ЛПР и предприятия-контрагента как пользователей системы управления знаниями (СУЗ).

5. Разработаны онтологические модели НПП и пользователей СУЗ на основе формализма объектно-ориентированных сетей ограничений.

6. Разработана компетентностно-ориентированная архитектура многоагентной программной среды, включающая информационные модели агентов и сценарные модели их взаимодействия в рамках основного бизнес-процесса СУЗ.

7. Разработана фазовая модель проектирования СУЗ и методика ее реализации.

8. Разработана теоретико-игровая модель функционирования СУЗ в рамках отдела научно-исследовательских разработок в НПП.

9. Разработана система показателей экономической оценки результативности СУЗ в НПП.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Концептуальная модель системы управления НПП как сложного социально-экономического объекта, ориентированная на управление знаниями как нематериальным ресурсом предприятия.

2. Концепция системы управления знаниями как технологической основы корпоративной сети принятия решений НПП.

3. Онтологическая модель предметной области в нотации объектно-ориентированных сетей ограничений. Информационные и онтологические модели НПП и пользователей СУЗ.

4. Метод конфигурирования корпоративной сети принятия решений на основе алгоритма обслуживания запросов пользователей к онтологической модели предметной области.

5. Компетентностно-ориентированная архитектура многоагентной программной среды СУЗ в НПП и структура двухуровневого рабочего пространства пользователей СУЗ.

6. Сценарные модели взаимодействия агентов программной среды в рамках основного бизнес-процесса СУЗ.

7. Методика реализации СУЗ на основе разработанного комплекса моделей.

8. Теоретико-игровая модель функционирования СУЗ в рамках отдела научно-исследовательских разработок НПП.

Обоснованность и достоверность научных результатов обеспечены с одной стороны - проведенным всесторонним анализом состояния проблемной области на основании библиографических источников и реальных данных конкретных предприятий Санкт-Петербурга, позволившим выявить нерешенные задачи данного направления экономической науки. С другой стороны - проведением научных исследований на основе системного подхода с контролем логической целостности, непротиворечивости и согласованности получаемых промежуточных результатов с опорой на подтвержденные успешные разработки в области алгоритмизации и информационных технологий. Кроме того, основные теоретические положения апробированы в печатных трудах и докладах на российских и международных научных конференциях. Практическая ценность работы

Модели, разработанные в рамках диссертационной работы, направлены на повышение оперативности принятия управленческих решений и персонифицированную поддержку взаимодействия участников при реализации основного бизнес-процесса НПП, связанного с созданием инноваций различного вида, а следовательно, с постоянной работой с актуальными знаниями, полученными из распределенных внешних и внутренних источников.

Разработанный подход к построению системы управления знаниями позволяет системно вписать СУЗ в общую систему управления НПП, выявить корпоративную сеть принятия решений в ней и разработать архитектуру информационной среды управления знаниями.

Структура и объем работы. Диссертация объемом 157 машинописных страниц содержит введение, четыре главы, заключение, список литературы и приложение.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Рахманова, Марина Сергеевна

4.3 Выводы по главе

1. Представлена фазовая модель проектирования СУЗ В НПП, позволяющая интегрировать СУЗ в существующую ИИСП.

2. Разработанные модели систематизированы и представлены в виде этапов комплексной методики реализации СУЗ в НПП. В рамках данной методики выделены организационная и инструментальная составляющие.

3. Представлена оценка влияния внедрения СУЗ на основные показатели деятельности НПП (Приложение № 1)

4. На примере наиболее знаниевоемкого процесса научно-исследовательских разработок продемонстрирована реализация этапов методики в рамках ОАО «Невский завод». Основная задача, которую должна решить СУЗ в рамках НИР, - сконфигурировать сеть КСПР таким образом, чтобы все необходимые ЛПР и их ресурсы в виде знаний и опыта были сгруппированы и собраны для решения задач НИР. Представлено соотношение этапов НИР и функций СУЗ, позволяющей реализовать процессы НИР на качественно новом уровне.

5. Построена теоретико-игровая модель экспертизы научно-исследовательских проектов для иллюстрации эффекта применения СУЗ в НПП. Подобное моделирование позволило продемонстрировать пример оценки стоимости знаний, оценка ценности компетенций специалиста, выявление «ложного» (объективно необусловленного) спроса на компетенции.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В представленной к защите диссертационной работе по теме «Математические и инструментальные методы управления знаниями в нацчно-производственных предприятиях» поставлена цель разработать компетентностно-ориентированную архитектуру системы управления знаниями в научно-промышленном комплексе и методику ее реализации.

Для достижения цели поставлены и решены следующие задачи:

1. Проведен анализ подходов к решению проблемы управления знаниями на предмет выявления основополагающих положений и направлений научного поиска, выявления поставленных, но нерешенных задач, выявления положительного и отрицательного опыта реализации и внедрения систем управления знаниями. В результате выбран подход с позиций бизнес-информатики.

2. Проведен анализ реальных ШИ1 г. Санкт-Петербурга на предмет: организационной структуры, отражающей структуру системы управления предприятием; бизнес-процессов, обеспечивающих инновации продуктов, процессов и знаний; участников бизнес-процессов как лиц, принимающих решения в рамках своих компетенций; информационных ресурсов, необходимых участникам бизнес-процессов для принятия решений и исполнения своих должностных функций; инструментов автоматизации управления предприятием — интегрированных информационных систем, аккумулирующих информационные ресурсы предприятия. В результате анализа определено место системы управления знаниями в системе управления Hilli.

3. В рамках выбранного подхода бизнес-информатики разработана концепция системы управления знаниями как основы принятия решений по управлению НИИ. Введено понятие корпоративной сети принятия решений.

4. Предложена модель представления знаний о предметной области в формализме сетей ограничений, разработаны онтологические модели НИИ на макро-уровне, пользователей СУЗ и бизнес-процессов НИОКР. Предложены алгоритмы работы с онтологическими моделями.

5. Разработана архитектура СУЗ и предложена многоагентаная технология ее реализации;

6. Разработана теоретико-игровая модель управления знаниями на примере отдела НИР ОАО «Невский завод»;

7. Разработана методика реализации и внедрения СУЗ;

Полученная в результате исследования методика построения СУЗ в НИН позволяет соблюсти интересы двух основных сторон, задействованных в деятельности НПП. С точки зрения владельцев бизнеса, СУЗ дает преимущество, осуществляя и поддерживая процессы накопления, сохранения, актуализации знаний всех специалистов организации. Снижается, таким образом, вероятность потери ценных знаний при уходе ЛИР на другое предприятие. СУЗ, таким образом, становится стержнем организации, осуществляющей инновационно-ориентированные стратегии.

С позиций сотрудника НИИ следует отметить, что СУЗ дает возможность постоянного пополнения личного профиля компетенций сотрудника, постоянно сохраняет профессиональный опыт, делает его доступным для поисковых процессов в рамках многоагентной среды. На основе статистики, предоставляемой СУЗ, высшее руководство может делать вывод об актуальности знаний конкретного ЛИР, о востребованности ЛИР, что может служить дополнительным мотивационным механизмом на предприятии.

Таким образом, подход к управлению знаниями с позиций бизнес-информатики позволяет выделить помимо технологического, мощный гуманистический аспект.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Рахманова, Марина Сергеевна, 2012 год

1. Brooking A., Motta E. A taxonomy of intellectual capital and a methodology for auditing it // 17th Annual National Business Conference, McMaster University, Hamilton, Ontario.- 1996. January 24-26

2. Davenport T.H., Klahr P. Managing customer knowledge // California Management Review.- 1998,- Vol. 40, No.3. pp. 195-208.

3. Dzinkowski R. The measurement and management of intellectual capital: an introduction // Management Accounting (UK), February.- Vol.78, No.2, 2000. -pp 32-36

4. Economics of knowledge : theory, models and measurments / Âke E. Andersson and Martin J. Beckmann. Cheltenham, UK ; Northampton, MA : Edward Elgar, 2009. - XIII, 267 p. : il. - Bibliogr.: p. 247-258. - Index: p. 259-267

5. Eisenhardt K.M., Santos F.M. Knowledge-based view: A new theory of strategy? /In: Pettigrew A., Thomas H., Whittington R. (eds.). Handbook of Strategy and Management.: Sage Publications: London. 2002. - pp. 139-164.

6. Evans P.B., Wurster T.S. Strategy and the new economics of information// Harvard Business Review. 1997. - pp.71-82.

7. Grant R. The knowledge-based view of the firm: implications for management practice// Long Range Planning. 1997. - Vol. 30, No.3. - pp.450-455.

8. Grant R. Toward a knowledge based theory of the firm// Strategic Management Journal. 1996.-Vol. 17.-pp. 109-23.

9. Intellectual capital and knowledge management: strategic management of knowledge resources / Federica Ricceri. Abingdon, UK ; New York : Routledge, 2008. - XVII, 3., 204 p.

10. Knowledge cartography : software tools and mapping techniques / Alexandra Okada et al. (eds). London : Springer, 2008. - XXIII, 400 p.

11. Kogut B. The network as knowledge: Generative rules and the emergence of structure. Strategic Management Journal. 2000. - Vol. 21, No3. - pp. 405-421.

12. Kogut B., Zander U. What firms do? Coordination, identity, and learning // Organization Science. 1996. - Vol. 7, No 5. - pp. 502-518.

13. Leonard-Barton D. Wellsprings of Knowledge// Harvard Business School Press, Boston, MA. 1995

14. Managing knowledge work and innovation / Sue Newell et al.. 2nd ed. -Basingstoke, UK ; New York : Palgrave Macmillan, 2009. - X, 277 p.

15. Methodology for creating business knowledge / Ingeman Arbnor & Björn Bjerke. 3rd ed. - Los Angeles, CA ; London ; New Dehli : SAGE, 2009. - XXV, 433 p.

16. Minsky M. L. The society of mind. New York: Simon and Schuster, 1986.- 339

17. Nelson R. The evolution of comparative or competitive advantage: A preliminary report on a study// Industrial and Corporate Change. 1996. - Vol. 5, No 2. - pp. 597-617.

18. Nonaka I., Teece D. J. Managing industrial knowledge: creation, transfer and utilization. London, Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 2001. - 344 p.

19. Polanyi M. The Tacit Dimension. Routledge & Kegan Paul.: London, 1996

20. Roos G., Pike S., Fernstrom L. Managing Intellectual Capital in Practice. -Butterworth-Heinemann.: Amsterdam, 200521.