автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Поддержка принятия решений в информационно-управляющей системе деловыми процессами планирования

ВВЕДЕНИЕ

1. ПРОЕКТНЫЙ МЕНЕДЖМЕНТ И ЕГО МЕСТО ПРИ РАЗРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩИХ СИСТЕМ

1.1. Применение методов исследования операций в проектном менеджменте

1.2. Применение методов системного моделирования в проектном менеджменте

1.3. Применение CASE-технологии при системном моделировании процессов управления

1.4. Применение технологии экспертных систем в проектном менеджменте

1.5. Комплексная технология проектного менеджмента

1.6. Применение концепции CALS-технологии в проектном менеджменте 30 Выводы по 1 главе

2. СИСТЕМНАЯ МОДЕЛЬ ПЛАНИРОВАНИЯ НА ОСНОВЕ ЗАДАЧИ АНАЛИЗА ОБРАТНОГО ДЕЙСТВИЯ

2.1. Постановка задачи анализа обратного действия на основе системной модели прямой задачи

2.2. Системная модель планирования на основе обратной модели

2.3. Оптимизация параметров плана на основе системной модели 41 Выводы по 2 главе

3. МЕТОД РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПЛАНИРОВАНИЯ ДЕЛОВЫХ ПРОЦЕССОВ

3.1. Модель планирования в системе управления деловым процессом

3.2. Методика согласования экспертных оценок в распределенных процессах принятия решений на основе метода иерархий Саати

3.3. Алгоритм коррекции весовых коэффициентов внутренних критериев и понижающих коэффициентов 59 Выводы по 3 главе

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА

ПЛАНИРОВАНИЯ И ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ПРОЦЕССАХ ФАКТОРИНГА

4Л. Системный анализ деловых процессов факторинговых операций

4.2. Разработка системной модели деловых процессов операций факторинга в информационной среде банка

4.3. Обоснование и формализация исходного набора коэффициентов значимости в соответствии с методом анализа иерархий Саати 83 Выводы по 4 главе 95 КАЧЕСТВЕННЫЙ И КОЛИЧЕСТВЕННЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ МОДЕЛИРОВАНИЯ ПРОЦЕССОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ОПЕРАЦИЙ ФАКТОРИНГА

5.1. Анализ поведения весовых и понижающих экспертных коэффициентов в деловых процессах планирования и принятия решений

5.2. Анализ сходимости экспертных показателей к оптимальным значениям

АКТУАЛЬНОСТЬ

Накопленный опыт в управлении российской экономикой на макроуровне указывает, что одним из возможных выходов из сложившейся, неблагоприятной для экономического роста, ситуации является создание финансово-промышленных групп (ФПГ) вокруг крупных системообразующих региональных банков, всецело поддерживаемых государством, основная деятельность которых была бы направлена на оптимизацию процесса распределения ресурсов между участниками группы.

В качестве таких системообразующих финансовых институтов могут выступить региональные банки, подконтрольные государству, которые всегда тяготели к реальному сектору экономики. Некоторые из них нашли прочные экономические ниши, замкнув на себя важнейшие финансовые операции в регионах. Такие банки являются опорными для целых территорий. Большинство из них существует далеко не первый год. Ими накоплен немалый опыт работы [4, 29, 45, 79], они научились оптимально функционировать при любых условиях, а это значит, что выполняемые ими функции являются необходимыми для регионов.

Координация действий участников ФПГ является необходимой составляющей ее эффективной деятельности [55, 100]. Неотъемлемой частью этого процесса выступают взаимные расчеты [35], в которых могут принимать участие не только члены ФПГ, но и другие, внешние по отношению к группе, хозяйствующие субъекты. Одним из перспективных направлений в этом аспекте рассматривается факторинг [1,8, 19].

Однако создание и функционирование ФПГ представляет собой довольно сложную систему, от качества управления которой зависит очень многое: начиная от изменения финансово-экономического положения самой ФПГ и оптимального распределения ресурсов между ее участниками и заканчивая состоянием региона в целом.

В настоящее время наиболее эффективным способом управления процессами в экономике является подход, основанный на создании и управлении проектами сложных мероприятий. Формализация решений той или иной экономической проблемы в форме проекта позволяет наиболее эффективно использовать информационные технологии для их создания и управления. Системное представление дает возможность путем кластеризации [31-33], классификации [22, 23, 34] и формализации построить систему управления к проектам, которые являются адекватным представлением управляемых реальных процессов.

Наличие системной модели позволяет путем решения задачи анализа обратного действия [50, 51] формировать план управленческих мероприятий, соответствующий заданным показателям, с учетом модельных и фактических ограничений, а далее контролировать его исполнение в реальной системе. Решение задачи анализа обратного действия дает возможность по задаваемым желаемым значениям результирующих показателей определить входные параметры.

Следует отметить, что задачи анализа обратного действия на примере технических объектов решают проблему обработки данных в обратном направлении [37]. В организационных системах сложность данной задачи усугубляется тем, что, кроме алгоритма обратных операций с данными, возникает проблема обратной маршрутизации информации (в том числе и через функции принятия решений) [24, 25].

Одним из примеров задачи анализа обратного действия является задача планирования. Планирование является неотъемлемой составляющей процесса функционирования любого процесса. Планирование невозможно осуществить, пока не разработана системная модель решения выбранной задачи. Только на ее основе можно в разных аспектах получить решение для обратного процесса. В рамках настоящей диссертационной работы планирование рассматривается в аспекте прогнозирования.

Задача планирования делового процесса решается постоянно и представляет собой модель, обратную к самому деловому процессу. При этом для решения задачи планирования необходимо оперировать типовым набором функциональных моделей обращений в рамках конкретной предметной области.

Создание современных информационных систем основано на результатах работ известных ученых в области системного моделирования Мамиконова А.Г. [6, 70-77], Советова Б .Я. [97-99], Виттих В. А. [17], в области теории банковского дела - Лаврушина О.И. [63], Ямпольского М.М. [112], Долана Э.Дж. [29]. Определенный вклад в развитие методов системного моделирования внесли ученые УГАТУ Бакусов Л.М. [5], Васильев В.И. [1315], Ильясов Б.Г. [62, 108], Исмагилова Л.А. [39], Куликов Г.Г. [47-60], Миронов В.В. [82], Нигматуллин Р.Г. [86], Юсупов И.Ю. [110]. Их исследования послужили методологической базой настоящей диссертационной работы.

Вследствие высокой степени интеграции банковских и информационных технологий, в процессе автоматизации управления банковской деятельностью требуется организация тесного взаимодействия всех участников данного проекта: экономистов, менеджеров, бизнес-аналитиков и системных аналитиков, администраторов БД, разработчиков и т.д. Так как использующиеся на разных этапах и различными специалистами средства моделирования и разработки должны быть объединены общим методом согласования совместной работы, необходима организация одновременного совместного проектирования разнопрофильными разработчиками разнородных блоков для одной системной модели. Подход, основанный на концепции проектного менеджмента, позволяет определить оптимальный набор входных управляющих параметров по заданному плану, оптимальную структуру процессов, и, в конечном итоге, саму последовательность осуществления мероприятия.

В связи с вышеизложенным разработка методологии для построения информационно-управляющей системы процессов планирования, основанных на анализе исполнения плановых показателей как в прямом, так и в обратном направлении, является своевременной и актуальной. ЦЕЛЬ И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ

Целью диссертационной работы является научное обоснование принципов и методических рекомендаций для построения ИУС процесса факторинга ФПГ с целью повышения эффективности принятия решений с учетом уменьшения рисков за счет разработанной методики организации поддержки принятия решения.

Для достижения поставленной цели в работе решаются следующие задачи:

• Разработка принципов формализованного представления процессов параллельной обработки информации при принятии решения в соответствии с концепцией проектного менеджмента и CALS-технологий.

• Определение подходов к построению моделей процесса исполнения плановых показателей деятельности ФПГ операций факторинга с учетом необходимости решения задачи планирования.

• Формирование алгоритмического подхода к созданию автоматизированной системы поддержки принятия решения для прогнозирования исходов задач банковского факторинга.

• Оценка экономической эффективности от применения предлагаемых методологических рекомендаций.

МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ

Результаты исследований, выполненных в работе, базируются на основных положениях системного подхода, концепции проектного менеджмента, принципах структурного моделирования, теории банковских операций, теории принятия решений, методе анализа иерархий Саати, методах автоматизированного проектирования информационных систем.

НА ЗАЩИТУ ВЫНОСЯТСЯ:

• Метод согласования принятия решения в процессе планирования деятельности ФПГ на примере операций факторинга, основанный на принципах формализованного представления процессов параллельной обработки информации, базирующийся на принципах проектного менеджмента и CALS-технологий.

• Способ решения задачи анализа обратного действия, основанный на предложенных условиях обратимости системной модели и реализуемый за счет расширения логической структуры базы данных и коррекции набора планируемых показателей.

• Способ решения задачи планирования как задачи анализа обратного действия в разрезе проблем прогнозирования, на основе построенных моделей процесса исполнения плановых показателей деятельности ФПГ на примере операций факторинга.

• Алгоритмическое представление системы поддержки принятия решения для прогнозирования исходов и коррекции прогнозируемых составляющих величин плановых значений для операций факторинга.

НАУЧНАЯ НОВИЗНА

В отличие от существующего последовательного процесса согласования решений при осуществлении операций факторинга разработан метод согласования принятия решения в процессе планирования, базирующийся на параллельном количественном и семантическом моделировании распределенных функций управления, что впервые позволило осуществить постановку и решение задачи анализа обратного действия для операций факторинга за счет обратимости системной модели, расширения логической структуры базы данных и коррекции набора планируемых показателей.

В отличие от существующего процесса планирования деятельности ФПГ, описываемого должностными инструкциями, сформирован комплекс методических рекомендаций к формализованному их представлению и использованию в виде системной модели планирования деятельности ФПГ и системной модели реализации и коррекции заданного плана, новизна заключается в применении концепции проектного менеджмента и реализации задачи планирования как задачи анализа обратного действия.

Впервые предложен алгоритмический подход к автоматизации информационной поддержки процесса планирования, реализации и коррекции плана на основе формирования автоматизированной системы проектного менеджмента процесса планирования операций факторинга, позволяющий организовать базу данных прецедентов и на ее основе повысить точность принимаемых решений. ПРАКТИЧЕСКУЮ ЗНАЧИМОСТЬ РЕЗУЛЬТАТОВ ПРЕДСТАВЛЯЮТ:

Метод согласования процесса принятия решения для задачи планирования деятельности ФПГ, позволяющий выбирать оптимальную стратегию управления при осуществлении операций факторинга для достижения лучших экономических показателей при заданных ограничениях, что подтверждается проведенными расчетами экономической эффективности.

Способ решения задачи планирования как задачи анализа обратного действия в организационном управлении деятельностью ФПГ на примере операций факторинга, позволяющий повысить точность принимаемых решений, а также сократить временные и материальные затраты на подготовку и обработку информации, необходимой для принятия решения.

Структура, а также способ ведения и использования предложенных баз данных, являющихся основой для организации автоматизированной системы принятия решений в качестве базы прецедентов.

Алгоритм коррекции прогнозируемых составляющих величин плановых значений для операций факторинга, позволяющий сократить количество итераций при разработке оптимального плана.

Практическая значимость работы заключается в том, что она может служить методической основой разрабатываемых информационноуправляющих систем для процесса принятия решения в различных областях экономики.

Исследования были выполнены частично по программе «Модели системного анализа деятельности предприятий Республики Башкортостан с целью их реформирования на новой экономической и технологической основе», в рамках исследований по Федеральной целевой программе «Интеграции науки и высшего образования Российской Федерации на 20022006 г.г.» по проекту П0039 «Фундаментальные исследования и новые технологии проектирования сложных технических систем», в соответствии с распоряжением ОАО «УралСиб» № 134 от 16.02.01 «О внедрении в банке процедуры оказания услуг факторинга».

Результаты диссертационной работы внедрены также в учебный процесс на кафедре АСУ в виде лабораторных работ по предмету «АСПР в экономических системах» для студентов направления 071900 «Информационные системы в экономике».

Практическая значимость результатов подтверждается полученными данными при внедрении и опытной эксплуатации системы поддержки принятия решения для задачи факторинга в учебном центре ОАО «УралСиб».

АПРОБАЦИЯ РАБОТЫ

Основные результаты работы докладывались и обсуждались на следующих конференциях и семинарах: Всероссийской молодежной научно-технической конференции (Уфа, УГАТУ, 1996); 3-м Международном семинаре «Информатика и информационные технологии» (CSIT 2001).

ПУБЛИКАЦИИ

Основные результаты исследований по теме диссертации опубликованы в 7 работах, в том числе в 4 статьях, 2 тезисов докладов и 1 методических указаниях к лабораторному практикуму. и

СТРУКТУРА И ОБЪЕМ РАБОТЫ

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, изложенных на 133 страницах машинописного текста, списка использованных литературных источников из 116 наименований и 1 приложения.

ВЫВОДЫ ПО ГЛАВЕ 5

1. На рассмотренной серии примеров проиллюстрировано, что предложенная в главе 3 настоящей диссертационной работы методика поддержки принятия решения задачи планирования, в том числе процедуры заполнения, обновления баз данных и правила их взаимосвязи являются корректными и необходимыми, что подтверждается реальной статистической информацией, собранной в результате реализации операций факторинга.

2. Показано, что результаты являются более универсальными, т.к. постановка решения задачи анализа обратного действия осуществляется в математических терминах безотносительно к предметной области. В данном случае операции факторинга играют роль когнитивного примера.

3. Приведены оценочные расчеты, согласно которым при внедрении предлагаемых методических рекомендаций возможно улучшить финансово-экономические показатели подразделения банка, оказывающего услугу факторинга, что подтверждается полученными результатами экономической эффективности:

- сокращение временных и финансовых затрат при принятии решения на 75%;

- повышение точности принимаемых решений в 3,2 раза.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В целом можно сделать вывод, что решение задачи обратного действия в аспекте проектного менеджмента позволит сократить временные затраты на проведение факторинговых операций, снизить расходы банка, оптимизировать управленческие решения, суть которых сводится к обеспечению выполнения мероприятий в срок при определенном бюджете.

1. Предложены принципы формализованного, непротиворечивого представления процессов параллельной обработки информации при принятии решения, базирующиеся на концепции проектного менеджмента и CALS-технологий: технологическая декомпозиция исследуемого процесса; декомпозиция функций в соответствии с иерархией целей; соответствие технологии обработки информации выбранной цели; учет иерархии ответственности исполнителей; оперативное корректирование планируемых значений; представление и информационная поддержка всего цикла делового процесса.

Научная новизна заключается в постановке и решении задачи анализа обратного действия для операций факторинга в аспекте планирования за счет обратимости системной модели, расширения логической структуры базы данных и коррекции набора планируемых показателей.

Предложен способ организации процесса коллективного обсуждения, выработки общего решения и внесения корректировок на основе слабоструктурированной информации.

2. Определены подходы к построению моделей процесса исполнения плановых показателей деятельности ФПГ на примере операций факторинга с учетом необходимости решения задачи планирования как задачи анализа обратного действия, адекватно отражающие информационную среду, правила принятия (согласования) решения на основе постановки задачи анализа обратного действия.

Предложен подход к построению функциональных моделей в соответствии с иерархией технологических целей и целей, связанных с принятием решения, который позволяет осуществлять проектирование системы поддержки процесса принятия решения в едином информационном пространстве с использованием кластеризации и классификации функциональных элементов предметной области.

3. Сформирован алгоритмический подход к созданию автоматизированной системы поддержки принятия решения для прогнозирования исходов операций факторинга с учетом мотивационных факторов на основе системного анализа и разработанного комплекса формализованных моделей предметной области.

Показано, что данные экспертных оценок представляют собой реляционную базу данных, где каждый кортеж соответствующей иерархии представляет собой экземпляр модели поддержки принятия решения.

Предложено организовать хранение экспертных оценок и результатов сделок в системе баз данных в виде наборов весовых коэффициентов с указанием планируемого и фактического значения планового показателя, уровня чувствительности и коэффициента уверенности. При этом используются две шкалы оценок - шкала парных сравнений (относительная) и шкала понижающих коэффициентов (абсолютная).

4. На серии примеров корректирования оптимальных наборов весовых коэффициентов для наиболее типичных ситуаций несоответствия планируемых значений фактическим осуществлен расчет и оценка экономической эффективности от применения разработанной методологии поддержки принятия решения задачи планирования.

5. Проведена комплексная предварительная оценка эффекта от внедрения предполагаемого ПО, которое может быть разработано на основе методических рекомендаций, предложенных в работе, согласно которым возможно улучшить финансово-экономические показатели фактор-службы

122 банка, что подтверждается полученными результатами расчетов экономической эффективности:

- сокращение на 30% временных и финансовых затрат на обработку исходной информации;

- сокращение на 75% временных и финансовых затрат при принятии решения;

- улучшение в целом качества портфеля активных операций банка, что влечет снижение сумм, отвлекаемых в обязательные резервные фонды (как минимум на 25%);

- быстрая окупаемость ПО.

1. Абалкин Л.И., Аболихина Г. Д., Адибеков М.Г. Лизинговые, факторинговые, форфейтинговые операции банков. - Москва: ДеКА, 1995г.-263с.

2. Адамар Ж. Задача Коши для линейных уравнений с частными производными гиперболического типа. М.: Наука, 1978. - 351 с.

3. Айвазян С.А., Бухштабер В. М., Юнюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. - 174с.

4. Бабичева Ю.А. Банковское дело. Москва: Экономика, 1993г. - 204с.

5. Бакусов Л.М., Нигматуллин Р.Г., Зонов В.М., Математические модели информационных процессов и управления АСУ: Учеб. пособие / Уфимск. авиац. ин-т. Уфа, 1991. - 63 с.

6. Бахвалов Л.А., Мамиконов А.Г., Попов В.В. Автоматизированные системы управления. М: Высшая школа, 1985. - 96с.: ил.

7. Бир Ст. Кибернетика и управление производством. М., 1961. - 342с.

8. Букато В.И. Финансово кредитный механизм и банковские операции. -Москва: Финансы и статистика, 1991г. - 183с.

9. Букатова И.Л. Эволюционное моделирование и его приложения. М.: Наука, 1979. - 231 с.

10. Бусленко Н.П., Голенко Д.Н., Соболь И.М., Срагович В.Г., Шрейдер Ю.А. Метод статистических испытаний (метод Монте-Карло). М.,1962. - 192с.

11. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 384 с.

12. Важоньи. Научное программирование в промышленности и торговле. -М: Издательство иностранной литературы, 1963. 185с.

13. Васильев В.И., Ильясов Б.Г. Интеллектуальные системы управления с использованием генетических алгоритмов. Уфа: Уфимск. гос. авиац.14.17,18,19,20