Software & Systems

Построение единого информационного пространства предприятия само по себе не является достаточным условием повышения эффективности бизнес-процессов – необходимо обеспечить взаимодействие пользователей, обмен знаниями и распределенный характер принятия решений.

Многие современные технологии позволяют построить такого рода системы, однако их применение требует не только хороших знаний бизнес-процессов предприятия и особенностей применяемой технологии, но и выработки на основе этих знаний некоторой логики взаимодействия пользователей. Часто эта логика имеет скрытый характер, ее сложно формализовать и описать, а при построении единого информационного пространства нужные решения по ее формированию часто находят лишь опытным путем.

Вместе с тем можно предложить модели и алгоритмы, использование которых показывает хорошие результаты при обработке сигналов и больших массивов данных, для облегчения анализа и определения наилучших вариантов логики взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды. В частности, эффективным оказалось применение средств интервально-корреляционного анализа в задачах построения интеллектуальных систем управления распределением ресурсов, что позволило снизить время на разработку и внедрение систем и повысить адаптивность разработанных программных комплексов к внешним изменениям.

Задача обеспечения согласованного взаимодействия пользователей

При построении единого информационного пространства предприятия необходимо не только интегрировать различные информационные ресурсы, но и обеспечить согласованное взаимодействие пользователей. Современные системы управления жизненным циклом изделия [1] в достаточно полной мере позволяют решить задачу информационной поддержки бизнес-процессов предприятия. Наряду с этим от такого рода систем в настоящее время требуется интеллектуальная поддержка принятия решений на основе обработки имеющейся информации, часто в режиме реального времени.

Например, при автоматизации распределения производственных ресурсов на промышленном предприятии обеспечивается взаимодействие его сотрудников на разных уровнях для согласованного решения возникающих проблем. В транспортной логистике планирование и обработка заказов производятся в тесном контакте диспетчеров и водителей с помощью сотовой связи [2]. Существует и много других практически важных задач автоматизированного управления предприятием, при решении которых необходимо не только накапливать информацию о происходящих событиях, но и своевременно использовать ее для анализа и выработки правильных управляющих решений.

Объединяет эти примеры одна особенность используемого в них программного и информационного обеспечения: автоматизированная система управления предприятием не только применяется для поддержки принятия решений, но и становится аналитическим центром по обработке хранимой информации и генерации управляющих воздействий. И все чаще сходит на нет роль пользователя, владеющего всей информацией в системе и отслеживающего ее обработку.

Это наглядно прослеживается в системах управления распределенными мобильными ресурсами: диспетчеры принимают заказы и контролируют их распределение, водители сообщают в систему о своих перемещениях и статусе выполнения заказов, руководство компании наблюдает за динамикой ключевых показателей эффективности в целом по компании.

Таким образом, принятие решений носит распределенный характер. Каждый пользователь может лишь косвенно участвовать в процессе управления, сообщая о своих целях и ограничениях. В этом случае можно говорить о том, что пользователи такой интегрированной информационной среды образуют виртуальное сообщество, взаимодействие в котором происходит непрерывно (с применением современных информационно-коммуникационных технологий) и имеет в результате согласованное решение, которое, несмотря на количество вовлеченных лиц, часто с противоречивыми интересами, должно быть принято в ограниченный срок.

Таким образом, всякий раз при разработке и внедрении подобной системы необходимо решать задачу не только интеграции гетерогенных составляющих единого информационного пространства предприятия, но и обеспечения своевременного поступления информации и ее аналитической обработки в процессе согласованного взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды.

Модели интервально-корреляционных функций

Для решения поставленной задачи можно предложить использование аппарата интервально-корреляционного анализа, доказавшего свою эффективность при исследовании неэквидистантных временных рядов.

Оценку взаимной интервальной корреляционной функции [3] для потоков событий, соответствующих действиям разных пользователей,  и , можно представить в виде

,

где ,

.                          (1)

Для анализа типичных временных интервалов между взаимосвязанными событиями (например, в случае поиска задержек при обработке данных и принятии решений) можно использовать следующую интервально-корреляционную функцию:

,

где ,

.                            (2)

Приведенная оценка представляет собой несимметричную функцию (имеет правую и левую ветви) и позволяет оценить локальные задержки одного потока относительно другого. В случае, когда эти задержки вносятся в связи с неточностью фиксации событий потоков и их не нужно принимать во внимание или когда они вызваны несущественными колебаниями в принятии решения, можно использовать следующую оценку  и :

,

.                   (3)

Представленные оценки целесообразно нормировать в целях сравнения разных реализаций потоков, а в качестве нормирующего значения можно выбрать максимальное или среднее количество событий на интервале Dt.

На основе анализа вида интервально-корре­ляционных функций можно делать выводы о согласованности принятия решений пользователей интегрированной информационной среды.

В частности, на рисунке приведен пример оценки взаимной интервальной корреляционной функции для случая взаимодействия сотрудников в транспортной компании. В качестве исходных данных использованы потоки действий диспетчера (по обработке и назначению заказов) и водителя (по принятию или отказу от исполнения заказа). Взаимодействие водителей и диспетчеров, как и планирование заказов, производилось под управлением автоматизированной системы, а связь с водителем поддерживалась с помощью специализированного программного обеспечения, установленного на сотовом телефоне. Информация о моментах наступления этих событий накапливалась в логах системы в процессе ее опытной эксплуатации.

Слева на рисунке (случай а) приведена оценка взаимной интервально-корреляционной функции на этапе опытной эксплуатации. Причины недостаточной корреляции были определены в результате имитационного моделирования, при котором учитывались следующие параметры: начало взаимодействия (совпадает с началом смены/рабочего дня), интервал между назначением заказов (используется модель «с дрожанием»), вероятность отклонения заказа водителем и время отклика водителя (также используется модель «с дрожанием»). В результате были определены пути улучшения синхронизации терминальной и серверной компонент автоматизированной системы, связанные с неправильной периодичностью опроса терминала в случае отмены заказа на стороне сервера. Оценка взаимной интервальной корреляционной функции после изменений приведена на рисунке справа (случай б).

Аспекты применения интервально-корреляционного анализа

Интервально-корреляционный анализ может применяться при обработке накопленной статистики взаимодействия пользователей для поиска возможных проблем обработки данных. Это прежде всего поиск ошибок функционирования системы (в исходном коде или конфигурации ролей и бизнес-процессов) на этапе опытной эксплуатации. Кроме того, при использовании интеллектуальных систем часто требуется тонкая настройка алгоритмов: определение весов, штрафов и бонусов, критериев и ограничений, что в самом начале внедрения системы можно сделать лишь экспертным путем. По истечении некоторого времени эксплуатации системы часто требуется произвести корректировку этих настроек, для чего целесообразно использовать интервально-корреляционный анализ.

Определение интервальных корреляционных функций возможно также автоматически в процессе функционирования системы в случае, когда логика обработки информации может изменяться в зависимости от ее актуальности. Так, при организации виртуального круглого стола пользователей системы, когда очередность действия жестко не определена и зависит от доступности пользователя, его активности, вовлеченности в данный процесс, оценка интервально-корреляционных функций позволяет определить эффективный с точки зрения временных затрат и достижения целей порядок взаимодействия.

Кроме этого, интервально-корреляционный анализ может быть полезен при обработке отчетов для выявления случаев неправильного функционирования пользователей системы. Например, по виду функции, описывающей взаимодействие диспетчеров и водителей в транспортной компании, можно определить потенциальные угрозы сговора между водителями и диспетчерами, приводящие к несправедливому планированию заказов.

Предлагаемый подход к применению интервально-корреляционного анализа в задачах создания и развития единого информационного пространства позволяет расширить инструментарий современного программиста по анализу вариантов использования создаваемых автоматизированных систем. В частности, на его основе могут решаться достаточно важные задачи подстройки интеллектуальных алгоритмов обработки информации и управления в случае, когда общая связность и прозрачность бизнес-процессов теряется в связи с неоднозначностью взаимодействия пользователей интегрированной информационной среды предприятия.

Литература

1.   Колчин А.Ф., Овсянников М.В., Сумароков С.В. Интеграция данных об изделии на основе ИПИ/CALS-технологий. Ч. 1. Введение в ИПИ/CALS-технологии. М.: Янус-К, 2004. 29 с.

2.   Glaschenko A., Ivaschenko A., Rzevski G., Skobelev P. Multi-agent real time scheduling system for taxi companies AAMAS 2009. Budapest, Hungary, 2009, pp. 29–36.

3.   Прохоров С.А. Прикладной анализ случайных процессов. Самара, СНЦ РАН, 2007. 582 с.