Software & Systems

Кризисные явления в мировой экономике привели к ужесточению конкуренции на рынке и обострили проблему сохранения конкурентоспособности отечественных предприятий и объединений. Чтобы удержать и усилить свои позиции, предприятиям необходим резерв в производственно-экономической сфере и безопасности промышленного производства.

Значительную роль в сохранении конкурентоспособности промышленных предприятий играет внедрение информационных технологий (ИТ).  ИТ-подразделения стали полноценным структурным элементом системы управления, влияющим на конкурентные преимущества и прибыль предприятия.

Однако специфика промышленного производства заключается в том, что при подготовке информационного сопровождения производственных бизнес-процессов должны использоваться весьма разнородные модели, методы и алгоритмы обработки информации. Для этого необходимо иметь очень большое количество узкоспециализированных программных продуктов и связующих программных компонентов либо сложную ИТ-систему, охватывающую все информационные аспекты производственной жизни предприятия.    В чистом виде эти варианты практически не встречаются. Причиной являются изначально функционально ограниченные программы, расширяющие сферы своего действия на смежные участки производственного предприятия, или крайняя сложность проектирования, настройки и обслуживания такой системы.

Существующее состояние ИТ-систем и программных продуктов не может обеспечить эффективное развитие промышленного предприятия. Это обстоятельство предопределило необходимость разработки инновационного подхода к созданию оптимальной структуры информационных технологий, учитывающих специфические особенности бизнес-процессов промышленного предприятия.

В данной работе предложена методика создания оптимальной структуры информационных технологий, интегрируемых в производственные бизнес-процессы предприятия, апробация которой проводилась в угольной компании ОАО «Гуковуголь» (Ростовская обл.). Методика состоит из пяти основных этапов.

1. Формирование множеств проектов программы развития горного предприятия, бизнес-про­цессов горного предприятия и информационных технологий.

2. Факторный анализ взаимосвязей показателей эффективности бизнес-процессов и параметров интеграции информационных технологий.

3. Формирование множества показателей эффективности и оптимизационных критериев функционирования бизнес-процессов предприя­тия.

4. Обоснование выбора информационных технологий для внедрения в бизнес-процессы горнопромышленного предприятия.

5. Определение оптимальной структуры информационных технологий, интегрируемых в  бизнес-процессы промышленного предприятия.

На первом этапе сформирован информационный базис, позволяющий установить соответствие проектов программы развития определенным бизнес-процессам горного предприятия на основе свойств информационных технологий и возможности внедрения каждой информационной технологии в конкретный бизнес-процесс.

Информационный базис проектов программы развития промышленного предприятия: {PRi}= ={PR1}È{PR2}È{PR3}, i=1, 2, 3 (где {PR1} – множество проектов, обеспечивающих выпуск товарной продукции; {PR2} – множество проектов, обеспечивающих повышение эффективности предприятия; {PR3} – множество проектов для удовлетворения требований государственных органов управления); бизнес-процессов промышленного предприятия: {Bpj}={Bp1}È{Bp2}, i=1, 2 (где {Bp1} – множество основных бизнес-про­цессов; {Bp2} – множество вспомогательных бизнес-процессов) и информационных технологий: {Itk}={It1}È{It2}È{It3}, i=1, 2, 3 (где {It1} – множество модулей TECHBASE Professional Mining; {It2} – множество модулей систем диспетчеризации; {It3} – множество модулей Data Mining).

На втором этапе с помощью методов системного факторного и корреляционного анализа были определены бизнес-процессы горного предприятия, наиболее чувствительные к внедрению информационных технологий [1].

Третий этап методики направлен на формирование множеств оценочных критериев и показателей эффективности бизнес-процессов. На основе методов корреляционного анализа выявлены зависимости показателей эффективности бизнес-процессов и показателей эффективности функционирования промышленного предприятия.

Пусть , " i=1, …, 13, j=1, …, 10, k=1, 2 – показатели эффективности бизнес-процессов, тогда множество  , i=1, 2, …, 13, j=1, …, 10, позволяет определить следующие показатели эффективности функционирования промышленного предприятия: длительность полного производственного цикла  ; производительность готовой продукции промышленного предприятия ; себестоимость готовой продукции .

Явный вид этих функций находится методом группового учета аргументов. Качество получаемых зависимостей целевых функций от показателей эффективности бизнес-процессов, входящих в информационный базис, определяется коэффициентом детерминации (R2), средним квадратом ошибки и F-критерием [2].

На четвертом этапе определялись информационные технологии, влияющие на показатели эффективности бизнес-процессов. Реализация этого этапа предполагает использование методов принятия решений в условиях неопределенности [3].

На заключительном этапе методики определяется оптимальная структура информационных технологий, интегрируемых в бизнес-процессы промышленного предприятия.

Проектирование структуры программно-аппа­ратных средств {S} можно представить в виде совокупности некоторых программных решений множества {G}Î{Itk} и взаимосвязей между этими программными продуктами из множества {Q}.

Отсутствие связей между программными продуктами говорит о невозможности влияния на функционирование программного решения множества {G} этого же решения. Взаимозаменяемость программных средств при создании структуры программно-аппаратных средств означает, что из подмножества {Gi} можно применить любое из решений, а из подмножества {Qij} любую реализуемую на практике связь. При этом любое из  решений  множества  {G},  как  и  любая  связь из  множества  {Q},  может  отсутствовать  в  проектируемой структуре программно-аппаратных средств {S} [2].

Математические модели Mi функционирования структуры программно-аппаратных средств {S} в разных условиях эксплуатации, их сложность, инвариантность, полнота и адекватность во многом определяются свойствами множеств {G} и {Q}:

Mi=Mi(G1, …, Gn; Q12, ..., Q1n; ...; Q1k, ..., Qnk; ...; Q1n, ..., Qnn-1).

Для решения задачи структурно-параметричес­кой оптимизации в целом предлагается принцип дискретного изменения программных решений структуры программно-аппаратных средств {S} из множества {G} и связей из множества {Q}, то есть принцип перебора различных структурных схем и определение оптимального параметрического решения для каждого возможного исполнения структуры программно-аппаратных средств. Дальнейший анализ оптимальных решений для всех возможных конструктивных исполнений структуры {S} позволяет окончательно принять научно обоснованное решение, которое на практике можно реализовать с помощью динамического программирования [3].

Для выбора оптимальной структуры программно-аппаратных средств {S}=yN(x) из N вариантов ИТ с показателями эффективности бизнес-процессов {x1, x2, …, xN}, которые после внедрения ИТ соответственно {S1(x1), S2(x2), …, SN(xN)}, можно записать:

{S}=yN(x)=f(x1, x2,…, xN)=

=S1(x1)+S2(x2)+…+SN(xN).

Сначала согласно принципу оптимальности следует установить оптимальные параметры N-го программно-аппаратного средства, затем (N-1)-го и т.д.

Пусть fN(x) выражает оптимальную эффективность бизнес-процесса, образующуюся на N-й структуре программно-аппаратных средств. Очевидно, что fN(0)=0, f1(x1)=S1(x1) для x>0 [4]. Тогда основное функциональное уравнение динамического программирования записывается в виде

{S}=yN(x)=fN(x)=opt[SN(xN)+SN-1(xN-1)+…+S1(x1)]=

=opt[SN(xN)+fN-1(x-xN)] для N=2, 3, …

Предприятие, на котором апробировалась методика создания системы ИТ, из-за несовершенства учетной политики на ряде бизнес-процессов столкнулось с нерациональным использованием материальных и других производственных ресурсов, что сказалось на его финансово-экономиче-ском положении.

Факторный анализ показателей эффективности бизнес-процессов позволил выделить бизнес-процессы горнопромышленного предприятия, наиболее чувствительные к внедрению ИТ, – добычные работы и транспортировка горной массы.

Для формирования исходного информационного базиса было выбрано более 100 сходных показателей бизнес-процессов, наиболее чувствительных к внедрению ИТ.

В исходный информационный базис вошли показатели, коэффициент корреляции между которыми меньше 0,3, то есть взаимосвязь незначительная [4].

Таким образом, в ходе прикладного исследования системных связей и полученных закономерностей был построен исходный информационный базис значимых показателей эффективности бизнес-процессов, наиболее чувствительных к интеграции ИТ, что позволяет описать влияние этих показателей на эффективность функционирования горнопромышленного предприятия в целом.

Показатели эффективности бизнес-процессов, входящие в информационный базис:

·, i=1, 2, …, m, для добычных работ:  – объем добычи (факт.),  – фактические потери при добыче,  – объем добычи (план.),  – плановые потери при добыче,  – плановое разубоживание,  – фактические показатели разубоживания,  – себестоимость по добыче (руб.),   – удельная себестоимость по добыче (руб./т),  – численность промышленно-производствен­ного персонала,  – производительность по добыче (т/смену),  – объем подготовительных выработок (п.м),  – объем нарезных выработок,  – глубина залегания;

·, j=1, 2, …, k, для транспортировки горной массы:  – списочная численность автотранспортных средств (а/с),  – загрузка кузова,  – коэффициент выхода на линию,  – количество а/с в работе,  – плановое количество рабочих смен,  – коэффициент использования самосвалов,  – время в движении а/с,  – количество рейсов в смену на 1 а/с,  – объем транспортировки,  – индекс выполнения планового задания.

Методом группового учета аргументов определяется зависимость между показателями эффективности функционирования предприятия (см. табл.). В таблице представлены следующие регрессионные модели:

модель 1: fC(X)=356341,7–3307,9×+12,32×()2–  –0,102()2 + 194,6× – 6,83×10-3×()2 – 0,29××–        –0,84××;

модель 2: fQ(X)=3958,78+103,05×+0,57× –        –392,32+5,18× + 0,95×– 1,37×10-3×× –    –0,0179××;

модель 3: =25711–96,58×–14,45×+ +3,02× +88,47+0,79+1,43×10-3×.

Зависимость целевых функций от показателей эффективности бизнес-процессов, входящих в информационный базис

Методом динамического программирования была определена структура информационных технологий, оказывающих влияние на показатели эффективности бизнес-процессов [5] на четырех шахтах горного предприятия.

Сравнительно-сопоставительный анализ результатов интеграции ИТ показал значительное изменение показателей эффективности функционирования как отдельно взятой шахты, так и горного предприятия в целом.

Реализация данной методики позволила улучшить основные показатели эффективности функционирования горнопромышленного предприятия, такие как время производственного цикла, производительность горнопромышленного предприятия, себестоимость руды, численность персонала.

Литература

1. Гончаренко А.Н. Разработка методики комплексной оценки ИТ-проектов на промышленном предприятии: Методы управления потоками в транспортных системах // Сб. науч. тр. МАДИ (ГТУ). М., 2009. С. 83–94.

2. Федунец Н.И., Гончаренко С.Н. Проблемы повышения производственного потенциала горнорудных предприятий по добыче медно-никелевых руд // Горный информ.-аналит. бюлл. 2006. № 9. С. 189–196.

3. Васильев Ф.П. Численные методы решения экстремальных задач. М.: Наука, 2008.

4. Федунец Н.И., Гончаренко С.Н. Оценка возможности управления производственными параметрами основных технологических циклов горнодобывающего предприятия // Горный информ.-аналит. бюлл. 2007. № 9.

5. Исследование операций в экономике; [под ред. Н.Ш. Кремера]. М.: ЮНИТИ, 2009.

height=