Подсистема обработки данных и поддержки принятия решений в управлении строительным производством

   Процесс управления производственной деятельностью строительных организаций, функционирующих в нестабильном окружении, сопровождается сбором и обработкой больших массивов данных. По этой причине управленческий аппарат на различных уровнях организационной системы управления строительным производством часто не способен своевременно обработать информацию, поступающую на вход системы управления, и принять на ее основе своевременные эффективные управленческие решения. Таким образом, возникает объективная необходимость в автоматизации процессов сбора и обработки данных в системе управления строительной организацией, функционирующей в нестабильной окружающей среде. Одним из подходов к решению этой проблемы является создание в организационной системе управления подсистемы обработки данных и поддержки принимаемых управленческих и хозяйственных решений. В статье предлагается вариант построения подсистемы обработки данных и поддержки принятия решений в процессе управления производственной деятельностью строительной организации, функционирующей в нестабильных условиях окружающей среды. Структурная схема данной подсистемы включает следующие основные модули: модуль мониторинга окружающей среды, предназначенный для сбора данных, отражающих текущее состояние строительной организации и ее внешнего окружения; модуль первичной обработки данных о состоянии окружающей среды строительной организации; база данных и база целей, соответственно предназначенные для хранения модели представления знаний, определяющей в общем виде прогнозируемые изменения внешнего окружения, и предполагаемых целей повышения эффективности функционирования и развития строительного производства в различных условиях функционирования; модуль логического вывода, в котором на основе информации, поступающей на вход подсистемы, и модели представления знаний автоматически формируются рекомендации лицу, принимающему решения; модуль синтеза и анализа текущей проблемной ситуации, предназначенный для построения формального описания проблемных ситуаций, возникающих на объекте управления; модуль выделения проблемы из окружающей среды и выбора наилучшей альтернативы действий; лингвистический процессор, служащий для организации диалогового режима общения лица, принимающего решения, и подсистемы обработки данных и поддержки принятия решений. Особое внимание в статье уделено способам решения различных задач модулем логического вывода, являющимся базовым элементом подсистемы поддержки принятия решений. В частности, определены основные проблемы, с которыми сталкивается лицо, принимающее решения, в условиях неопределенности и показаны эффективные пути их преодоления. В качестве примера на ситуационной основе построены типовые элементы представления знаний в базе целей, являющейся одним из основных модулей подсистемы обработки данных и поддержки принятия решений в процессе управления строительным производством в нестабильном окружении.

1. Олейник П. П. Организация строительного производства. М.: АСВ, 2010. 575 с.

2. Абрамов Л. И., Манаенкова Э. А. Организация и планирование строительного производства. Управление строительной организацией. М.: Стройиздат, 1990. 400 с.

3. Helpin D. W., Woodhead R. W. Construction Management. New York: Willey, 2016. 483 p.

4. Модера А. Г. Моделирование и принятие решений в менеджменте. Руководство для будущих топ-менеджеров. М.: ЛКИ, 2017. 688 с.

5. Филимонов А. Б., Филимонов Н. Б. Ситуационный подход в автоматизации управления техническими объектами // Мехатроника, автоматизация, управление. 2018. Т. 19, № 9. С. 563—578.

6. Вентцель Е. С. Исследование операций: Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1980. 208 с.

7. Фирсова А. И., Дашкова О. В., Карпова С. В. Управленческие решения. М.: Юрайт, 2012. 399 с.

8. Лучинин О. Е., Фомишина В. Н. Экономико-математические методы и модели. Теория и практика решения задач. Ростов-на-Дону: Феникс, 2009. 440 с.

9. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2000. 384 с.

10. Melekhin V. B., Khachumov M. V. Fuzzy semantic networks as an adaptive model of knowledge representation of autonomous intelligent systems // Scientific and Technical Information Processing. 2021. Vol. 48, N. 5. P. 333—341.

11. Васильев Ф. П. Методы оптимизации. М.: Факториал Пресс, 2002. 824 с.

12. Fletcher P. Practical Methods of Optimization. Chorister; New York: Willey, 1968. 445 p.

13. Hillier F. S., Lieberman G. J. Introduction to Operations Research. McGraw-Hill: Boston MA, 2001. 1237 p.

14. Мелехин В. Б., Айгумов Т. Г. Нечеткая модель представления знаний в ситуационной советующей подсистеме управления проектами // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. 2020. № 10. С. 41—48.