Потенциал методов моделирования организационных систем с матричной структурой и возможности расширения их информационной базы

Насыщение экономического пространства все большим числом взаимосвязей, глобализация экономики делают максимально востребованными методы моделирования сложных организационных систем с матричной структурой. Наукометрические исследования показали, что с начала 90-х годов число публикаций, содержащихся в библиографической базе Scopus по тематике применения указанных методов, выросло почти в 20 раз. При этом значительная часть (до 28 %) этих публикаций содержит упоминание о совместном использовании, минимум, двух альтернативных методов. В работе рассмотрены преимущества и ограничения методов моделирования организационных систем с матричной структурой. Основным ограничением указанных методов выявлено малое число видов источников исходной информации, привлекаемой для моделирования сложных систем. Предложено расширение информационной базы моделирования матричных организационных структур (производственных компаний, управляемых ими предприятий и т. д.) осуществлять за счет дополнительного привлечения ресурсов корпоративной прессы. Исследования показали, что извлечение требуемой информации из публикаций, содержащихся в корпоративных периодических изданиях, методом контент-анализа дает возможность получить достаточный объем данных для проверки адекватности строения систем, которые выявляли с использованием других методических подходов, например, процедур коллективной экспертизы. В то же время более полную информацию о структурных особенностях моделируемых систем целесообразно привлекать по результатам обработки первичной опубликованной информации технологиями Text Mining.

1. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике. М.: Финансы и статистика, 2007. 509 с.

2. Hritonenko N., Yatsenko Y. Mathematical Modeling in Economics, Ecology and the Environmen. New York ; Heidelberg ; Dordrecht ; London: Springer, 2013. 296 p. DOI: 10.1007/978-1-4614-9311-2

3. Advanced Dynamic Modeling of Economic and Social Systems // ed. A. N. Proto, M. Squillante, J. Kacprzyk. Berlin ; Heidelberg: Springer-Verlag, 2013. 448 p. DOI: 10.1007/978--642-32903-6

4. Economic models: Methods, Theory and Applications / ed. by Dipak Basu. Singapore. World Scientific Publishing Co Pte. Ltd., 2009. 248 p.

5. Бринза В.В. Менеджмент качества металлургической компании как объект прогностического моделирования // Качество в обработке материалов. 2014. № 1. С. 9–20.

6. Бринза В.В., Коровин А.В., Лосицкий А.Ф., Рождественский В.В., Филиппов В.Б. Технический комплекс металлургического завода: моделирование перспектив развития // Национальная металлургия. 2003. № 1. С. 87–94.

7. Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивная структуризация знаний о развитии транснациональной корпорации // В сб. тр. 3-й Международной конференции CASC’2003 «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций». М., 2003. С. 51–90.

8. Макаренко Д.И. Хрусталев Е.Ю. Концептуальное моделирование военной безопасности государства. М.: Наука, 2008. 303 с.

9. Капулин Д.В., Кузнецов А.С., Носкова Е.Е. Информационная структура предприятия. Красноярск: Изд-во СФУ, 2014. 186 с.

10. Шатихин Л.Г. Структурные матрицы и их применение для исследования систем. М.: Машиностроение, 1991. 254 с.

11. Джефферс Дж. Введение в системный анализ: применение в экологии. М.: Мир, 1981. 256 с.

12. Экологические системы. Адаптивная оценка и управление / под ред. К.С. Холинга. М.: Мир, 1981. 398 с.

13. Martin F.F. Computer modeling and simulation. New York: John Wiley & Sons, Inc., 1968. 344 p.

14. Shannon R.E. Systems simulation. The art and science. Englewood Cliffs (NJ, USA): Prentice-Hall Inc., 1975. 387 p.

15. Максимей И.В. Имитационное моделирование на ЭВМ. М.: Радио и связь, 1988. 232 с.

16. Brinza V.V., Ilyichev I.P., Loginova V.V., Ugarova O.A. Prognostic simulation of external economic activity for an industrial company // CIS Iron and Steel Review. 2015. N 1. P. 27–39. DOI: 10.17580/cisisr.2015.01.06

17. Бринза В.В., Головкина В.Б., Мокрецова Л.О., Перк О.Н. Структурный потенциал системы «Кафедра базовых дисциплин – вуз – внешняя среда» // Качество. Инновации. Образование. 2009. № 11(54). С. 22–31.

18. Бринза В.В., Логинова В.В., Хилько А.И. Определение эффективных вариантов декомпозиции моделируемых сложных систем со значительной долей социальных составляющих // Экономика в промышленности. 2009. № 3. С. 41–46. DOI: 10.17073/2072-1633-2009-3-41-46

19. Бринза В.В., Шляхов М.Ю., Зернов С.М., Лыткин Н.А., Абрамушин К.М. Первое в России промышленное производство сверхпроводящих материалов: прогнозирование потенциала развития // Экономика в промышленности. 2011. № 4. С. 33–37.DOI: 10.17073/2072-1633-2011-4-33-47

20. Бринза В.В., Логинова В.В., Перк О.Н. Ресурсный потенциал металлургических предприятий инновационной специализации: системные оценки влияния на качество продукции // Качество в обработке материалов. 2015. № 2(4). С. 5–11.

21. Рождественский В.В., Бринза В.В., Котрехов В.А. Оптимизация последовательности этапов реконструкции многостадийного производства // Цветные металлы. 2007. № 10. С. 14–23.

22. Gordon Th.J. Cross-Impact Method. Technical report. United Nations University Millennium Project, 1994. 21 p. URL: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download? doi=10.1.1.202.7337&rep=rep1&type=pdf (дата обращения: 16.01.2017)

23. Nanus B. QUEST – Quick Environmental Scanning Technique // Long Range Planning. 1982. V. 15. N 2. P. 39–45.

24. Forrester J.W. Industrial Dynamics. Cambridge (MA, USA): The M.I.T. Press, 1961. 464 p.

25. Sterman J.D. Business Dynamic. Systems Thinking for a Complex World. Boston (USA): Irwin McGraw-Hill, 2000. 982 p.

26. Kane J. A Primer for a New-Cross-Impact Language – KSIM // Technological Forecasting and Social Change. 1972. V. 4. N 2. P. 129–142.

27. Gallopin G.C. Modeling Incompletely Specified Complex Systems / Third International Symposium on Trends in Mathematical Modeling (1976). UNESCOFundacion. Bariloche, 1977. P. 360–379.

28. Schwenker B., Wulf T. Scenario-Based, Strategic planning. Developing Strategies in an Uncertain World. Wiesbaden: Springer Gabler, 2013. 229 p.

29. Bradfield R., Burt G., Cairns G., Van der Heijden K. The origins and evolution of scenario techniques in long range business planning // Futures. 2005. N 37. P. 795– 812.

30. Smith N., Ramil J.F. Qualitative simulation of models of software evolution // Software Process. 2002. V. 7. Iss. 3–4. P. 95–112.

31. Leontief W., Carter A. P., Petri P. The Future of the World Economy: A United Nations Study. New York: Oxford University Press, 1977. 110 p.

32. Miller R.E., Blair P.D. Input – Output Analysis. Foundations and Extensions. New York: Cambridge University Press, 2009. 784 p.

33. Howard R.A. Dynamic probabilistic Systems. V. 1: Мarkov models. Stanford (CA, USA): John Wiley & Sons Ins., 1971. 605 p.

34. Wolf J., Egelhoff W.G. An empirical evaluation of conflict in MNC matrix structure firms // International Business Review. 2013. V. 22 N 3. P. 591–601. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.ibusrev.2012.08.005

35. Brown T.A., Roberts F.S., Spencer J. Pulse Processes on Signed Digraphs: A Toll for Analyzing Energy Demand. R-926-NSF. Santa Monica (CA, USA), Rand Corp., 1972. 83 p.

36. Максимов В.И. Структурно-целевой анализ развития социально-экономических ситуаций / В сб. тр. 3-й Международной конференции CASC’2003 «Когнитивный анализ и управление развитием ситуаций». М., 2003. С. 4–27.

37. Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем. Ростов- на-Дону: Изд-во Ростовского Университета, 2005. 288 с.

38. Rajesh R., Ravi V., Rao R.V. Selection of risk mitigation strategy in electronic supply chains using grey theory and digraph-matrix approaches // International Journal of Production Research. 2015. V. 53. N 1. P. 238–257. DOI: 10.1080/00207543.2014.948579

39. Mahdi Mahdiloo, Reza Farzipoor Saen, Ki-Hoon Lee. Technical, environmental and eco- efficiency measurement for supplier selection: An extension and application of data envelopment analysis // Int. J. Production Economics. 2015. V. 168. P. 279–289. DOI: 10.1016/j.ijpe.2015.07.010

40. Бринза В.В., Костюхин Ю.Ю., Суслова М.А., Перк О.Н. От будущего к настоящему: использование методологии прогностического моделирования в ценностно- ориентированном менеджменте // Экономика в промышленности. 2014. № 2. С. 63–73. DOI: 10.17073/2072-1633-2014-2-63-73

41. Fuzzy Cognitive Maps. Advances in Theory, Methodologies, Tools and Applications. V. 247 / ed. M. Glykas. Berlin ; Heidelberg: Springer-Verlag, 2010. 436 p. DOI: 10.1007/978-3- 642-03220-2

42. Saaty T.L. The Analytic Hierarchy Process. New York: McGraw Hill, 1980. P. 1–17.

43. Newman M.E.J. Networks. An Introduction. Oxford ; New York: Oxford University Press, 2010. 784 p.

44. Glattfelder J.B. Decoding Complexity. Uncovering Patterns in Economic Networks / Springer Theses. Berlin ; Heidelberg: Springer-Verlag, 2013. 234 p. DOI: 10.1007/978-3-642- 33424-5

45. Analysis of Complex Networks: From Biology to Linguistics / ed. by M. Dehmer, F. Emmert-Streiss. Weinheim: Wiley-Verlag GmbH&Co. KGaA., 2009. 480 p.

46. Arcade J., Godet M., Meunier F., Roubelat F. Structural analysis with the MICMAC method and actors’ strategy with MACTOR method / J.C. Glenn, T.J. Gordon (Eds.) AC/UNU Millennium Project: Futures Research Methodology. Paris, 2000. 70 p.

47. Bector C.R., Chandra S. Fuzzy Mathematical Programming and Fuzzy Matrix Games. Berlin ; Heidelberg ; New York: Springer, 2005. 250 p.

48. Кружкова Г.В., Костюхин Ю.Ю. Теория игр и стратегия ценообразования на вторичное сырье // Цветные металлы. 2012. № 8. C. 6–9.

49. Saaty T.L. Decision Making with Dependence and Feedback: Analytic Network Process. Pittsburgh: RWS Publications, 2001. 370 p.

50. Mescon M.H., Albert M., Khedoury F. Management. New York: Harper & Row, 1988. 777 p.

51. Porter M.E. Competitive Strategy. Techniques for Analyzing Industries and Competitive. New York: The Free press, 1980. 422 p.

52. Рыжикова Л.Н. Функции корпоративных изданий // Вестник ЮУрГУ. Серия Социально- гуманитарные науки. 2006. № 8(63). С. 39–43.

53. Мурзин Д.А. Феномен корпоративной прессы. М.: Издательский дом «Хроникер», 2005. 192 с.

54. Чемякин Ю.В. Корпоративные СМИ. Секреты эффективности. Екатеринбург: Дискурс Пи, 2006. 120 с.

55. Мясников И.Ю. Экспериментальное применение методики проблемно- ориентированного моделирования корпоративного издания // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2010. № 4(12). С. 118–125.

56. Himmelblau D.M. Process analysis by statistical methods. New York: John Wiley & Sons Inc., 1970. 463 p.

57. Feldman R., Sanger J. The Text Mining Handbook: Advanced Approaches in Analyzing Unstructured Data. New York: Cambridge University Press, 2007. 422 p.