Программные продукты и системы

Разработчики ПО достаточно много внимания уделяют проблеме автоматизации документооборота, в частности, давно существуют системы, реализующие широкий спектр возможностей по управлению электронными документами организации. Однако в основном эти системы ориентированы на процессы, свойственные бумажному документообороту. С появлением новых информационных технологий, а также новых принципов управления организациями [1] проблема автоматизации документооборота снова становится актуальной.

Рассмотрим одну из перспективных концепций организации поддержки принятия решений по принципу P2P, которая может быть реализована в современной инновационной системе электронного документооборота «Тезис», разработанной в международной компании «Хоулмонт», специализирующейся на разработке, внедрении и сопровождении автоматизированных систем, предназначенных для управления деятельностью предприятий.

За счет использования гибкого конструктора бизнес-процессов и функциональности, реализующей выдачу и контроль исполнения задач, система «Тезис» позволяет осуществлять электронный документооборот с возможностью управления выполнением заданий исполнителями.

Рассмотрим матричную структуру управления организацией, согласно которой решения принимаются сотрудниками совместно, по результатам согласованного взаимодействия. Современные принципы такой организации базируются на построении распределенной гетерогенной интегрированной информационной среды с топологией P2P-сети [2], содержащей активные программные компоненты, способные обмениваться сообщениями по принципу «каждый с каждым» [3]. Взаимодействие персонала такой организации может быть формализовано с помощью модели многоакторной интегрированной информационной среды [4, 5], позволяющей обеспечивать требуемую ритмичность обмена информацией между сотрудниками предприятия.

В такой среде необходимо обеспечить высокую эффективность работы персонала, заключающуюся в максимизации количества и качества выполняемой работы. В существующих системах документооборота основное внимание уделяется количественным показателям [6], которые высчитываются по результату выполнения поставленных задач. Обратная связь, позволяющая учитывать опыт, навыки, компетенции и предпочтения сотрудников, отсутствует. Принятие решений полностью остается за руководителем, располагающим данными для анализа, но не имеющим автоматизированных средств поддержки принятия решений.

Исправить сложившуюся ситуацию предлагается за счет введения онтологии компетенций специалиста. Компетенция позволяет определять, какой класс задач способен решать специалист. Для расширения и улучшения качества решаемых задач в большинстве компаний в рамках проектов по управлению эффективностью персонала для каждого сотрудника определяется индивидуальный план развития на заданный период, призванный развить текущие компетенции и приобрести новые.

Онтология компетенций специалистов дает возможность вести учет данных компетенций, определяя наиболее приоритетные. В свою очередь, задачи, которые ставятся перед специалистами, имеют требуемый список компетенций, что позволяет определить сотрудников, способных лучше справиться с ними.

Для выполнения индивидуального плана развития специалисты предприятий прежде всего заинтересованы в решении задач, направленных на повышение их ключевых компетенций. Так, можно представить ситуацию, когда специалисты соревнуются между собой за право выполнить ту или иную задачу, а руководитель получает возможность повысить качество ее выполнения, выбрав более компетентный, но в то же время, вероятно, более дорогой ресурс (специалиста).

Технически реализовать такое взаимодействие можно при автоматизации выдачи заданий сотрудникам организации при условии, что у них есть возможность выбора задачи из некоторого списка. Список формируется автоматически, путем определения соответствующих текущей задаче компетенций и содержит объем работы, суммарно превосходящий текущие возможности специалиста. При этом часть заданий в представлениях разным сотрудникам дублируется для обеспечения полного выполнения всей работы.

Для исследования данного подхода была разработана специальная виртуальная среда, содержащая P2P-сеть активных программ, моделирующих поведение специалистов и руководителей. В качестве одной из моделей описанного распределения задач между специалистами рассмотрим модель аукциона, где каждая задача выступает как лот, а специалисты – как участники аукциона. Стратегической целью аукциона является построение максимально загруженного расписания специалистов с учетом человеческого фактора.

В предлагаемой модели аукциона центром (руководителем) осуществляется публичная продажа лота (задачи) по установленным правилам. Центр в разные интервалы времени выставляет задачи (лоты), интересные акторам (специалистам). Интерес акторов к лоту определяется требуемым уровнем развития компетенций.

Получая возможность выполнить ту или иную задачу, акторы могут заработать определенное количество баллов для повышения уровня развития компетенции. При этом невыполнение поставленной задачи приведет к понижению уровней компетенции, характеризующих задачу. Стоимость лота определяется временем выполнения задачи.

Таким образом, целью центра является получение максимальной прибыли от реализации всех лотов, а целью актора – приобретение максимального количества наиболее интересных лотов при минимальных затратах. Победителем аукциона становится актор, выигравший аукцион в соответствии с его правилами.

Формы и виды аукционов могут различаться в зависимости от предметной области. Одной из наиболее подходящих форм для проведения аукционов по схеме P2P будет закрытый английский аукцион первой цены. Центр сообщает акторам текущую стоимость (максимальный срок выполнения задачи) и в течение определенного времени собирает предложения от акторов. Каждый актор может повысить цену, тем самым инициировав новую итерацию торгов. Когда предложения перестают поступать, аукцион завершается.

При этом центру предоставляется возможность управлять аукционом за счет изменения временных характеристик процесса сбора заявок и определения онтологических свойств лота. Такое поведение в реальности стимулирует информационное взаимодействие между акторами, побуждая их делать ставки как можно быстрее.

Модель P2P в основном используется для построения распределенных сетей взаимодействия. В P2P-сетях можно решать разные задачи – от обеспечения передачи информации до поиска требуемых ресурсов. В проводимых исследованиях использование модели P2P обусловлено возможностью гибкой адаптации поставленной задачи оптимального распределения задач на предприятиях с различной организационной структурой.

Рассмотрим организационную структуру, где постановка задач ведется сверху вниз. Руководитель, получая задачу от вышестоящего руководства, может либо сам ее выполнить, либо делегировать ее выполнение своим подчиненным. Во втором случае при использовании предложенного к проведению аукционов подхода будет проведено два аукциона: первый – между руководителями подразделений, второй – между специалистами подразделений выигравшего руководителя.

Таким образом, выставленный лот будет перепродан, при этом бонус в виде роста компетенции за выполнение задачи смогут получить и руководитель, и его подчиненный, являющийся конечным исполнителем. Логика распределения лота может быть изучена при помощи существующих алгоритмов поиска в P2P-сетях, таких как алгоритм «затопления» (Flooding algorithm) и алгоритм случайного блуждания (Random Walk Algorithm).

Проведенные исследования показали возможность использования модели аукциона при решении задач управления распределением ресурсов предприятия в интегрированной информационной среде с топологией P2P-сети. Применение данной модели может быть полезно при внедрении систем электронного документооборота с целью обеспечения распределения задач и поддержки принятия решений в режиме реального времени.

Литература

1.     Математические модели организаций / А.А. Воронин, М.В. Губко, С.П. Мишин [и др.]: учеб. пособие. М.: ЛЕНАНД, 2008. 360 с.

2.     Schoder D., Fischbach K. Peer-to-peer prospects // Communications of the ACM, 2003. Vol. 46. no. 2, pp. 27–29.

3.     Lednev A. Mobile P2P taxi service // MSc Dissertation, University of Surrey. 2010. 75 p.

4.  Иващенко А.В. Управление согласованным взаимодействием пользователей интегрированной информационной среды предприятия. Самара: СНЦ РАН, 2011. 100 с.

5.     Иващенко А.В. Интервально-корреляционный анализ ритмичности взаимодействия в интегрированной информационной среде предприятия // Системы управления и информационные технологии, 2010. № 1 (39). С. 32–36.

6.     Исаев Г.Н. Информационные системы в экономике: учеб. пособие. М.: Омега-Л, 2006. 462 с.