Использование нечетких когнитивных карт при разработке экспериментальной модели автоматизации производственного учета материальных потоков

Рассмотрено построение экспериментальной модели автоматизации производственного учета материальных потоков на основе использования нечетких когнитивных карт. Представлен алгоритм когнитивного моделирования. Отмечены основные достоинства когнитивных инструментов: 1) возможность исследовать тонкую структуру управленческих решений (необходимая последовательность включения управленческих воздействий, необходимая степень активности этих воздействий, исследование динамической устойчивости стратегий и др.); 2) возможность исследовать динамику управленческих решений на качественном уровне, не привлекая для этой цели труднодоступную и не всегда достоверную количественную информацию, что крайне важно в условиях быстроменяющейся бизнес-среды и растущих темпов технологических инноваций. Подчеркивается то, что вышеперечисленными возможностями не обладает ни одно из известных средств поддержки менеджмента. Когнитивный динамический анализ существенно расширяет инструментальную базу менеджмента, базирующуюся сегодня преимущественно на средствах статического ситуационного анализа и рецептурных схемах принятия решений. При построении экспериментальной модели определены целевые факторы когнитивной карты, проведен анализ связанности и изучен процесс распространения возмущений на графе. Проведенный анализ показал, что предложенная модель вполне работоспособна и может быть использована для прогнозирования хозяйственной деятельности и определения ожидаемых значений ряда параметров, которые необходимо контролировать для диагностики тенденций развития промышленного предприятия. Результаты работы следует рассматривать как решение ряда задач управления.

1. Анисимов Ю.П., Журавлев Ю.В., Куксова И.В., Куклинов В.А. Условия развития инновационного потенциала. Воронеж: ВГУИТ, 2011. 450 с.

2. Бармашов К.С., Бармашова Л.В., Викторова Т.С. Формирование экономического механизма инновационно-инвестиционного процесса в условиях устойчивого развития предприятия. Вязьма: филиал ФГБОУ ВПО «МГИУ» в г. Вязьме, 2013. 120 с.

3. Туккель И.Л. Управление инновационными проектами. СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 416 с.

4. Шипович Л.Ю. Инновации как инструмент преодоления кризиса и основа экономического развития // Вестник Челябинского государственного университета. 2011. № 32. С. 15–21.

5. Алпеева Е.А, Рябцева И.Ф. Прогресс и инновации: анализ системной обусловленности // Экономический анализ: теория и практика. 2012. № 18(273). С. 37–41.

6. Артемов Р.В., Колмыкова Т.С., Широкова Л.В., Харченко Е.В. Управление развитием малого и среднего бизнеса в регионе в условиях секторальной дивергенции. Курск: Юго-Западный государственный университет, 2015. 151 с.

7. Автоматизация процессов управления: повышаем эффективность компании. URL: https://www. gd.ru/articles/9757-avtomatizatsiya-protsessovupravleniya (дата обращения: 22.12.2018).

8. Дильман А. Мифы и реальность внедрения MES-систем // Директор информационной службы. 2012. № 1.

9. Загидуллин Р.Р. Управление машиностроительным производством с помощью систем MES, APS, ERP. Старый Оскол: ТНТ, 2011. 372 с.

10. Маренко В.А., Мальцева М.И. Применение когнитивного моделирования для анализа проблем малого бизнеса // Известия Иркутской государственной экономической академии. 2015. Т. 25. № 6. С. 1014–1024.

11. Караев Р.А., Микаилова РН., Сафарли И.И., Садыхова Н.Ю., Имамвердиева Х.Ф. Когнитивные инструменты для динамического анализа бизнесстратегий предприятий // Бизнес-информатика. 2018. № 1(43). С. 7–16. DOI: 10.17323/19980663.2018.1.7.16

12. Савчук О.В., Ладанюк А.П., Герасименко Т.М. Нечеткое когнитивное моделирование в системах управления технологическим процессом молокоперерабатывающего предприятия // Новый Университет. Серия: технические науки. 2015. № 1-2(35-36). С. 13–19. DOI: 10.15350/2221-9552.2015.1-2

13. Кулинич А.А. Система когнитивного моделирования «Канва» URL: http://www.raai.org/about/ persons/kulinich/pages/kanva2003.html (дата обращения: 21.01.2019).

14. Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В. Когнитивные технологии для поддержки принятия управленческих решений URL: http://www.iis. ru/events/19981130/maximov.ru (дата обращения: 05.01.2019).

15. Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО – РЕС, 1995. 228 с.

16. Широкова Л.Ю., Алпеева Е.А. Совершенствование инструментов и механизмов инновационного развития корпоративных форм бизнеса в регионе. // Социальноэкономические явления и процессы. 2014. Т. 9. № 11. С. 185–193.

17. Макаренко Д.И. Модели и методы стратегического управления оборонно-промышленным комплексом: Автореф. дис. ... канд. экон. наук. М., 2006. 24 с.

18. Василенко Т.Г. О. Генри и когнитивные карты. Образовательный портал ООО «Организация Времени. URL: http://www.improvement.ru/zametki/ cognitive/ (дата обращения 22.12.2018).

19. Строкова Л.А. Использование нечетких когнитивных карт при разработке расчетных моделей оснований // Известия Томского политехнического университета. 2009. Т. 314. № 5. С. 95–100.

20. Маренко В.А., Мальцева М.И. Применение когнитивного моделирования для анализа проблем малого бизнеса // Известия Байкальского Государственного Университета. 2015. Т. 25. № 6. С. 1014–1024. DOI: 10.17150/1993-3541.2015.25(6).1014-1024

21. ГОСТ Р 51705.1-2001 «Системы качества. Управление качеством пищевых продуктов на основе принципов ХАССП. Общие требования». М.: Стандартинформ, 2013.

22. ГОСТ Р ИСО 22000-2007 «Системы менеджмента безопасности пищевых продуктов. Требования к организациям, участвующим в цепи создания пищевой продукции». М.: Стандартинформ, 2013.