ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ
←
→
Транскрипция содержимого страницы
Если ваш браузер не отображает страницу правильно, пожалуйста, читайте содержимое страницы ниже
Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 23, № 2, 2021
УДК 65.014 : 65.011.5 : 658.5: 004.5
ЦИФРОВИЗАЦИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СТРУКТУРЫ
УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВЕННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ
© 2021 А.В. Иващенко, Т.В. Никифорова
Самарский государственный технический университет, Самара, Россия
Статья поступила в редакцию 15.04.2021
В статье рассматривается проблема поиска рациональной доли искусственного интеллекта в
организационной системе производственного предприятия. Предложена оригинальная фор-
мально-логическая модель смешанной интегрированной информационной среды цифрового
предприятия, отличающаяся от аналогов возможностью онтологического описания процессов
взаимодействия персонала и систем искусственного интеллекта. На основе предложенной мо-
дели разработана методика оптимального замещения кадрового обеспечения киберфизических
систем компонентами искусственного интеллекта, позволяющая реализовать балансировку за-
грузки человеческих ресурсов и интеллектуальных систем. Предложенные разработки могут
быть применены в организации производственного процесса предприятий для планирования и
управления, а также внедрения новых технологий и искусственного интеллекта. Результаты рабо-
ты рекомендуются в рамках реализации концепции Индустрии 4.0 на научно-производственных
предприятиях машиностроения.
Ключевые слова: цифровая экономика, Индустрия 4.0, искусственный интеллект, организация
производства.
DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-2-46-50
ВВЕДЕНИЕ труда в условиях взаимодействия персонала и
автономных активных программ в едином ин-
Современные тенденции цифровой транс- формационном пространстве в режиме реаль-
формации производственного предприятия с ного времени. Существующие исследования
целью повышения его конкурентоспособности в данном направлении проводятся в рамках
предполагают активное внедрение в производ- разработки коллаборативных промышленных
ство киберфизических систем и технологий ис- роботов (коботов) и организации кооператив-
кусственного интеллекта. Согласно программе ного дизайна (ко-дизайна), а также интеграции
«Цифровая экономика Российской Федерации», информационных ресурсов и реализации чело-
утвержденной распоряжением Правительства веко-компьютерного взаимодействия в маши-
РФ № 1632-р от 28 июля 2017 года, данные в ностроении. Однако методика, позволяющая
цифровой форме являются ключевым фактором определять рациональную пропорцию есте-
производства во всех сферах социально-эконо- ственного и искусственного интеллекта на про-
мической деятельности. Согласно концепции изводственных предприятиях, отсутствует.
Индустрии 4.0 процессы разработки продуктов, В данной статье предлагается решить эту
производства, структурирования и обслужи- проблему в ходе моделирования и оптими-
вания должны быть оцифрованы и интегриро- зации организационных структур производ-
ваны на основе взаимного проникновения ин- ственных процессов на цифровом предприятии
формационных технологий и промышленности. путем управления рациональным соотноше-
Ожидаемые последствия включают значитель- нием искусственного интеллекта и кадрового
ное сокращение персонала и переориентацию обеспечения.
кадрового обеспечения на выполнение новых
должностных обязанностей. ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РАЗРАБОТОК
При этом актуальной является научно-тех-
ническая проблема определения оптимального Цифровая трансформация [1, 2] предпола-
замещения человеческих ресурсов компьютер- гает применение новых практик управления
ными и интеллектуальными системами, а также на уровне предприятия: цифровые продукты,
реализация эффективных форм организации цифровые бизнес-процессы, новые форматы
коллективной работы, производственная среда
Иващенко Антон Владимирович, доктор технических
наук, профессор, заведующий кафедрой «Вычислительная и организационная структура. Цифровые пред-
техника». E-mail: anton-ivashenko@yandex.ru приятия требуют иного подхода к управлению и
Никифорова Татьяна Вячеславовна, аспирант. организации производства. Характерные черты
E-mail: kolesnikova.t.v.163@gmail.com цифровой трансформации – вытеснение чело-
46Машиностроение и машиноведение
веческого труда и замена его роботами с искус- МОДЕЛЬ СМЕШАННОЙ ИНТЕГРИРОВАННОЙ
ственным интеллектом [3, 4]. Внедрение и ис- ИНФОРМАЦИОННОЙ СРЕДЫ
пользование искусственного интеллекта ведет ЦИФРОВОГО ПРЕДПРИЯТИЯ
к сокращению расходов, повышению произво-
дительности труда, минимизации сроков при- Предложим формально-логическая модель,
нятия решений. которая основана на онтологическом подхо-
Цифровая трансформация являются частью де, позволяющем определять семантику любо-
концепции «Индустрия 4.0» [5, 6]. Данная кон- го объекта с помощью дескриптора знаний
цепция предполагает переход на полностью можно представить в следующем виде (1):
автоматизированное цифровое производство, , (1)
управляемое интеллектуальными системами в
режиме реального времени в постоянном взаи- где – тег (ключевое слово),
модействии с внешней средой. – его вес,
Технологии Индустрии 4.0 порождают ак-
туальные вопросы организации совместного – определяет отношение к другому
функционирования интеллектуальных робо- дескриптору ,
тов и персонала предприятия [7, 8]. Приме- – время использования дескриптора.
ром такого функционирования могут служить Понятия относятся к объектам, взвешенные
киберфизические системы [9, 10], которые теги соответствуют атрибутам, а их зависимости
представляют собой гибрид технологий и описываются отношениями. Основное правило,
физических процессов. Главная идея кибер- требуемое в этом контексте, определяет крите-
физических систем – максимальная автома- рий близости. Условия онтологической близости
тизация, частичное или полное исключение объектов и можно определить как (2):
человека из производственных и бизнес-про-
цессов. Другим примером совместной работы
человека и роботов являются коллаборатив-
ные роботы или коботы, которые имеют упро-
щенный интерфейс управления, безопасен
для человека, быстро переключается на другие
процессы и не требует специальных знаний
для взаимодействия.
(2)
Концепция «Индустрия 4.0» направлена на
сближение людей и роботов, предполагает фор-
мирование смешанной интегрированной ин- где – допустимый уровень семантического
формационной среды, синхронизацию и актив- отклонения,
ное взаимодействие компьютерных агентов и
персонала [11, 12]. Для эффективного принятия
управленческих решений необходимо учиты- Рассмотрена смешанная интегрирован-
вать не только нюансы организации человече- ная информационная среда цифрового пред-
ского труда, но особенности цифровых процес- приятия, которая включает в себя как людей
сов и смешанный тип взаимодействия человека , так и искусственный интеллект,
с искусственным интеллектом. роботов, киберфизичекие системы, которых
Несмотря на высокоразвитые технологии вместе определим как компьютерных агентов
искусственного интеллекта и цифровых тех- . и – количество акторов и
нологий, предприятия не могут полностью агентов, участвующих в производственном про-
отказаться от участия человека в процессах цессе. Акторы и агенты имеют соответствующие
производства. Внедрение элементов искус-
дескрипторы знаний: и .
ственного интеллекта в производственные
Организация производства включает в себя стан-
процессы предполагает расширение человече-
дартизированные процессы, согласно которым акто-
ских возможностей, а эффективное взаимодей-
ры и агенты должны выполнять определенные задачи
ствие повышает необходимость и способствует
или действия в определенные моменты времени.
формированию цифровых навыков и повы-
Рабочий процесс можно определить сценарием (3):
шению квалификации кадрового обеспечения
(3)
предприятия. При замещении искусственным
интеллектом высвободившиеся ресурсы не- где – требование к исполнителю,
обходимо переключать на новые задачи, про- – время начала работы над задачей,
водить обучение, возникает необходимость – время создания задачи, ,
формирования стратегии развития кадрового – нормативная продолжительность ра-
обеспечения. бочего процесса.
47Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 23, № 2, 2021
Для аналогичных операций могут исполь- тивной обработки потока поступающих задач. В
зоваться заданные шаблонные сценарии гене- случае низкой осведомленности о реальном ко-
рации новых состояний каждой новой задачи. личестве и типах задач моделируются потоки со-
Для запуска задачи должен быть доступен и на- бытий. Оптимизационная задача решается гра-
значен соответствующий исполнитель. Событие диентным методом. В качестве отправной точки
назначения для актора определяется как (4): мы рассматриваем вариант с количеством участ-
, (4) ников = 1 и долей ,
что соответствует полному выполнению задач
где последовательность дескрипторов людьми без использования автоматизирован-
описывает изменение фокуса со временем. Со- ных роботизированных систем.
ответственно указывается событие назначения Далее рассмотрим вариант, при котором ко-
для агента: личество агентов = 1. Он соответствует полно-
, (5) стью автоматической обработке поступающих
Процесс распределения потока поступаю- задач. При таком распределении время ожида-
щих задач между агентами и акторами в ре- ния задач в очереди сокращается, но количество
альном времени характеризуется следующими сбоев может возрасти, поскольку агенты могут
средними показателями эффективности: время выполнять плохо формализованные задачи.
обработки задач; время простоя или ожидания Чтобы определить точку, в которой обе це-
(время ожидания – время между временем на- левые функции минимальны, мы используем
значения и запуска задачи); количество отказов метод градиентного спуска с разбиением по
выполнения задачи. шагам. Геометрическая интерпретация метода
Используя введенные индикаторы, процесс заключается в том, что на каждом шаге мы дви-
определения оптимальной доли соотношения жемся по вектору антиградиента, уменьшен-
интеллектуальных агентов и акторов в органи- ному в раз, определяя направление оптими-
зационной структуре цифрового предприятия зации. На основе этих данных строится график
сводится к решению оптимизационной задачи баланса, который отображает точку пересечения
дискретного программирования, включающей двух функций, что соответствует оптимальному
целевые функции (6,7). процентному соотношению агентов и акторов.
Минимальное время ожидания (простоя): На втором этапе проводится анализ соот-
ветствия для повышения качества согласования
поступающих задач с наиболее подходящими
исполнителями. Чтобы обеспечить своевремен-
(6) ную обработку поступающих задач, необходимо
Минимальное количество отказов: назначить агентов и акторов соответственно.
. (7) Учитывая их автономное поведение и самоор-
ганизацию, это следует делать косвенно, при-
влекая их внимание в нужные моменты.
Организационная структура цифрового
Такой подход обеспечивает оптимальное за-
предприятия отличается наличием смешен-
мещение кадрового обеспечения киберфизиче-
ной интегрированной информационной сре-
ских систем компонентами искусственного ин-
ды, где агент и актор находятся в постоянном
теллекта, позволяющее реализовать балансировку
взаимодействии друг с другом, выполняя про-
загрузки человеческих ресурсов и интеллектуаль-
изводственные задачи. При этом на цифровом
ных систем в смешанной интегрированной ин-
предприятии может остаться часть процессов,
формационной среде цифрового предприятия.
которая не будет трансформирована или будут
Акторы оказываются более предпочтительными
внедрены процессы, которые будут полностью
для обработки непредсказуемых событий в реаль-
покрыты интеллектуальными агентами, а за че-
ном времени, в то время как интеллектуальные
ловеком будет закреплена роль эксперта и кон-
агенты лучше моделируют несколько версий воз-
тролера процесса.
можных ситуаций для прогнозирования, анализа,
МЕТОДИКА ОПТИМАЛЬНОГО сравнения и оптимизации.
ЗАМЕЩЕНИЯ КАДРОВОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ На третьем этапе производится назначение за-
КИБЕРФИЗИЧЕСКИХ СИСТЕМ дач исполнителям. Задачи не назначаются декла-
КОМПОНЕНТАМИ ИСКУССТВЕННОГО ративно, а заблаговременно извлекаются из общей
ИНТЕЛЛЕКТА очереди агентами и акторами в соответствии с их
предпочтениями. Акторы сами выбирают задачи для
Предлагаемая методика решения постав- выполнения, а агенты назначаются автоматически.
ленной задачи состоит из трех основных этапов. Обобщенная схема методики представлена
Первый этап – определение количественно- на рисунке 1. Эта методика может быть реализо-
го соотношения агентов и акторов для эффек- вана либо с использованием стандартного про-
48Машиностроение и машиноведение
граммного обеспечения для моделирования и экспертной системы оптимального замещения
анализа, либо специально разработанного про- кадрового обеспечения искусственным интел-
граммного решения. лектом (см. рисунок 2).
Под воздействием цифровой трансформации
РЕЗУЛЬТАТЫ РЕАЛИЗАЦИИ и технологий Индустрия 4.0 на предприятии про-
исходит разработка планов и стратегии разви-
На основе сформулированных методик и тия, производится анализ, подготовка, разработ-
алгоритмов разработана концептуальная схема ка производственных процессов, а также оценка
Рис. 1. Методика оптимизации рациональной пропорции применения интеллектуальных технологий
Рис. 2. Концептуальная схема внедрения экспертной системы оптимального замещения
кадрового обеспечения искусственным интеллектом
49Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 23, № 2, 2021
кадрового обеспечения. Данная информация тивности и эффективности. - Москва: Издатель-
собирается экспертом и формализуется в виде ский дом «Дело», РАНХиГС, 2021. - 234 с.
онтологий. На этом этапе также формулируются 2. Норвиг П., Стюарт Р. Искусственный интеллект.
Современный подход. М.: Вильямс, 2007. - 1408 с.
и собираются показатели производительности и
3. Трофимов В.В. Искусственный интеллект в циф-
эффективности производственного процесса, ко- ровой экономике // Известия СПбГЭУ, 2019. - № 4
торые являются входными параметрами имита- (118). – С. 105 – 109
ционного моделирования экспертной системы. 4. Lasi H., Kemper H.-G., Fettke P., Feld T., Hoffmann
Онтология является источником знаний о пред- M. Industry 4.0 // Business & Information Systems
метной области, на основании которой произво- Engineering, 2014. -Kagermann H., Wahlster W.,
дятся расчеты процентного соотношения кадро- Helbig J. Recommendations for implementing the
вого обеспечения и компонентов искусственного strategic initiative Industrie 4.0: Final report of the
интеллекта и стратегии развития. Industrie 4.0 Working Group, 2013. -Борзова Е.П.
Проблема соотношения человеческого фактора и
алгоритмов искусственного интеллекта в эконо-
ЗАКЛЮЧЕНИЕ мике и финансовой сфере // Московский эконо-
мический журнал. - 2018. - №5 (2). - C. 63 – 69
Таким образом, решена задача рационально- 5. Иващенко А.В., Диязитдинова А.Р., Кривошеев А.В.,
го замещения кадрового обеспечения киберфи- Никифорова Т.В. Поиск пропорции естественного
зических систем компонентами искусственного и искусственного интеллекта в прикладных зада-
интеллекта, которая обеспечивает оптимальное чах цифровой экономики // Инфокоммуникаци-
распределение нагрузки и исполнителей произ- онные технологии. - Том 18, № 1. - 2020. – С. 68 – 76.
водственных задач путем определения баланса за- 6. Kragic D., Gustafson J., Karaoguz H., Jensfelt P., Krug
R. Interactive, collaborative robots: challenges
грузки человеческих ресурсов и интеллектуальных
and opportunities // Proceedings of the Twenty-
систем. Практическое применение предложенной Seventh International Joint Conference on Artificial
разработки позволяет произвести оптимизацию Intelligence (IJCAI-18), 2018 – pp. 18 – 25
организационных структур и производственных 7. Wilson H.J., Daugherty P.R. Collaborative intelligence:
процессов, вспомогательных и обслуживающих humans and AI are joining forces // Harvard Business
производств на основе широкого использования Review, July–August 2018, 11 p.
новых информационных технологий. 8. Иманов Р.А., Пономарева С.В., Серебрянский Д.И.
Развитие цифровой экономики: искусственный
интеллект в отечественном промышленном про-
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ изводстве // Региональные проблемы преобразо-
вания экономики. – 2018. – № 6 (92). – С. 5 – 11
1. Digital Russia. New Reality. [Online] / Digital 9. Khaimovich I.N., Ramzaev V.M. Development of
McKinsey, July 2017, -Добролюбова Е.И., Южаков data model for the functioning of production active
В.Н., Старостина А.Н. Цифровая трансформация elements based on information interaction // CEUR
государственного управления: оценка результа- Workshop Proceedings. - 2018. - Vol. 2212. - pp. 38 – 45.
DIGITAL TRANSFORMATION OF THE MANAGEMENT
ORGANIZATIONAL STRUCTURE OF A PRODUCTION ENTERPRISE
© 2021 A.V. Ivaschenko, T.V. Nikiforova
Samara State Technical University, Samara, Russia
The article discusses the problem of finding a rational share of artificial intelligence in the organizational
system of a manufacturing enterprise. An original formal-logical model of a mixed integrated information
environment of a digital enterprise is proposed, which differs from analogues in the possibility of an
ontological description of the processes of interaction between personnel and artificial intelligence systems.
On the basis of the proposed model, a technique has been developed for the optimal replacement of staffing
for cyber-physical systems with artificial intelligence components, which allows balancing the load of
human resources and intelligent systems. The proposed developments can be applied in the organization
of the production process of enterprises for planning and management, as well as the introduction of
new technologies and artificial intelligence. Research results are recommended under the framework of
implementation of the concept of Industry 4.0 for modern enterprises of industrial engineering.
Keywords: digital economy, Industry 4.0, Artificial Intelligence, industrial engineering.
DOI: 10.37313/1990-5378-2021-23-2-46-50
Anton Ivaschenko, Dr.Tech.Sc., Professor, Chair of “Computer
Science” Department. E-mail: anton-ivashenko@yandex.ru
Tatiyana Nikiforova, PhD Student.
E-mail: kolesnikova.t.v.163@gmail.com
50Вы также можете почитать
