Preview

Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей»

Расширенный поиск

Методология выбора корпоративных информационных систем в условиях цифровой трансформации организации оборонно-промышленного комплекса

https://doi.org/10.38013/2542-0542-2021-4-7-24

Полный текст:

Аннотация

Предлагается методология экспертного анализа рынка альтернативных корпоративных информационных систем (КИС), позволяющая выбрать платформу для создания КИС, максимально полно учитывающую требования конкретной организации оборонно-промышленного комплекса (ОПК). Методология базируется на совокупности адаптированных методов теории поддержки принятия решений, применяемых в задачах многокритериального коллективного выбора альтернатив.

Для цитирования:


Щеглов Д.К. Методология выбора корпоративных информационных систем в условиях цифровой трансформации организации оборонно-промышленного комплекса. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2021;(4):7-24. https://doi.org/10.38013/2542-0542-2021-4-7-24

For citation:


Shcheglov D.K. Methodology for selecting corporate information systems in the conditions of digital transformation of a defence company. Journal of «Almaz – Antey» Air and Space Defence Corporation. 2021;(4):7-24. (In Russ.) https://doi.org/10.38013/2542-0542-2021-4-7-24

Введение

В современных экономических и геополитических условиях внедрение цифровых технологий и инструментов цифровой трансформации становится обязательным условием устойчивого развития российских организаций ОПК.

Неуклонно уменьшаются объемы государственного финансирования исследований и разработок, прежде всего в рамках оборонного заказа. Одновременно с этим растут запросы со стороны потребителей и требования к качеству продукции, меняются стандарты взаимодействия с покупателем, который сегодня хочет иметь уникальный продукт, разработанный конкретно под его нужды и интересы. Рынок диктует жесткие ограничения по срокам разработки и производства новых образцов техники. Сегодня организации (предприятия, компании), представившие свою продукцию позже конкурентов, почти не имеет шансов на ее успешную реализацию. Более того, передовые организации (предприятия, компании) пытаются предугадывать будущие запросы потребителей и даже самостоятельно формировать рынки сбыта своей перспективной продукции и услуг. Все это требует системного внедрения в организациях высокотехнологичной промышленности, в том числе ОПК, передовых цифровых технологий для перехода к новой конкурентоспособной бизнес-модели, получившей название «цифровая трансформация» [1].

Цифровая трансформация организации (предприятия, компании) - процесс, направленный на смену технологических укладов -создание и использование кибернетических производственных систем, построенных на технологиях Индустрии 4.0 (в том числе цифровые двойники, большие данные и искусственный интеллект, промышленный интернет вещей и т.д.) [1],[2]. Внедрение такого рода технологий в ОПК, как правило, требует решения множества организационно-управленческих вопросов, связанных с преодолением консервативности восприятия нововведений.

Цифровая трансформация подразумевает постепенный переход от традиционных способов разработки и производства изделий на основе чертежей к более современным технологиям работы с информационными ресурсами, включая информационные ресурсы нового типа - цифровые прототипы изделий, цифровые двойники изделий и объектов производства. При этом создание и поддержание таких информационных ресурсов в актуальном состоянии осуществляется различными информационными системами.

В современной научной литературе предлагается множество определений понятий «информационный ресурс» и «информационная система». Их семантический анализ проведен автором в работе [3]. В рамках настоящей работы в качестве постулата примем, что информационная система организации (предприятия, компании) - это совокупность информационных ресурсов (вне зависимости от формы их представления), программных и аппаратных средств, каналов связи, регламентов взаимодействия, предназначенных для удовлетворения информационных потребностей работника при выполнении им трудовой производственной функции. Под корпоративной информационной системой (КИС) будем понимать информационную систему уровня организации (предприятия, компании) или интегрированной структуры, в которую она входит, обеспечивающей информационную поддержку, как правило, одной из сфер операционной деятельности организации (проектно-конструкторскую, производственно-технологическую, эксплуатационно-техническую, финансово-экономическую, информационно-аналитическую и др. [1],[2]). Все применяемые в организации КИС по сути являются функционально-логическими компонентами ее информационного пространства. При таком подходе в рамках организации (предприятия, компании) можно выделить несколько классов КИС, например ERP (Enterprise Resource Planning - планирование ресурсов предприятия), PDM (Product Data Management - управления данными об изделии), CRM (Customer Relationship Management - управление отношениями с клиентами) и другие.

Решение вопросов цифровой трансформации организации ОПК тесно связано с концепцией его инновационного развития и маркетинговой стратегией, программами и проектами повышения операционной эффективности и внедрения принципов бережливого производства, планами по импортозамеще-нию материалов, покупных комплектующих изделий, применяемых аппаратно-программных средств, стратегией кадрового обеспечения и повышения квалификации персонала и т.д. [1],[2]. Все это предъявляет особые требования к выбору и внедрению КИС в организациях ОПК.

Важно отметить, что проекты внедрения КИС в некоторых российских организациях ОПК порой не приносят ожидаемого целевого результата [4]. В большинстве случаев это связано с отсутствием в организации ОПК:
- внятной стратегии цифровой трансформации и единой концепция автоматизации операционной деятельности, что приводит к оснащению различных структурных подразделений организации ОПК разнородными программными средствами. Интеграция этих программных средств обычно обеспечена не в полном объеме, что приводит, в свою очередь, к снижению результативности сбора, обработки и анализа информации. Кроме того, различия в форматах представления данных могут привести к сбоям и ошибкам в работе, искажению и потере критически важной информации;
- системного подхода к выбору программных и аппаратных средств КИС, что приводит к несоответствию функциональных возможностей введенных в эксплуатацию средств автоматизации реальным потребностям организации ОПК [3],[5]. В частности, при выборе программных средств КИС далеко не всегда учитывают особенности их интеграции в существующую информационную среду организации (предприятия, компании), цели автоматизации, специфику операционной деятельности организации и перспективы развития.

В организациях ОПК можно встретить два принципиально противоположных подхода к выбору, внедрению и использованию программных средств КИС [4]:
- попытка быстрого необоснованного внедрения КИС «тяжелого» класса, функциональные возможности которых значительно выходят за рамки решаемых организацией ОПК задач. Вместе с тем на внедрение КИС затрачиваются большие финансовые и интеллектуальные ресурсы, а организация (предприятие, компания) впоследствии использует только малую часть возможностей внедренной КИС (по оценкам автора, не более 15 % базовых функциональных возможностей);
- задержка внедрения КИС необходимого класса или внедрение недорогой, но недостаточно функциональной КИС с точки зрения производственных задач конкретной организации (предприятия, компании). Это связано, как правило, с опасением руководства организации инвестировать средства в технологии, эффективность которых заранее трудно оценить неспециалисту. В то же время организация (предприятия, компании) уже обладает достаточно высоким уровнем автоматизации производственных процессов, квалифицированными работниками и нуждается во внедрении прорывных информационно-коммуникационных технологий.

Таким образом, успешность реализации проектов цифровой трансформации организаций ОПК в значительной степени зависит от выбора КИС и рациональной стратегии ее внедрения. Это делает актуальной разработку методологии выбора платформы для создания КИС с учетом особенностей конкретных организаций ОПК.

1. Место этапа выбора КИС в общем процессе ее внедрения

Место этапа выбора КИС в процессе ее внедрения показано посредством графической нотации IDEF (Integrated Definitions -комплексное описание), разработанной в начале 80-х годов прошлого века департаментом Военно-воздушных сил США в рамках программы ICAM (Integrated Computer Aided Manufacturing - интегрированная компьютеризация производства) [6]. Впоследствии модели нотации IDEF стали важным инструментом CALS-технологий (Continuous Acquisition and Life cycle Suppor - непрерывная информационная поддержка жизненного цикла изделий), а ее последняя редакция была издана Национальным институтом США по стандартам и технологиям в декабре 1993 г. В России применение моделей нотации IDEF регламентируется действующими рекомендациями по стандартизации Р 50.1.028-2001 [7].

На рисунке 1 представлено формализованное описание эталонного процесса внедрения КИС в организации ОПК в виде контекстной функциональной модели IDEF0 (диаграммы уровня A1) с «точки зрения» руководителя высшего звена, отвечающего за внедрение информационных технологий в организации ОПК.

 

Рис. 1. Формализованное описание эталонного процесса внедрения КИС в организации ОПК

 

На рисунке 1 представлены типовые этапы (в рамках процессного подхода) внедрения КИС в организации ОПК, прямые и обратные взаимосвязи между ними, ресурсы, задействованные на каждом этапе, управляющие воздействия, влияющие на процессы внедрения КИС. Показаны входные данные, управляющие воздействия, потребные ресурсы и результаты выполнения процессов. Например, входными данными для процесса выбора КИС являются цель и задачи внедрения, перечень требований к системе, варианты альтернативных КИС; управляющим воздействием - стратегия автоматизации организации (предприятия, компании); ресурсами - экспертная группа, а результатом -обоснованный вариант КИС. Рассмотрим этапы внедрения КИС более подробно.

Анализ деятельности организации ОПК [P1]. Под анализом деятельности организации ОПК понимается сбор, систематизация и представление информации о ее деятельности «как есть» в формализованном виде, необходимом для выбора платформы для создания КИС [4]. Всемирно признанным стандартом в области проведения анализа деятельности различных организаций (предприятий, компаний) является руководство BABOK (Business Analysis Body of Knowledge), которое регламентирует основные термины и состав работ в области бизнес-анализа, содержит рекомендации по лучшим практикам, а также выбору методов и средств исследования [8]. Также важно отметить, что для разработки формализованного описания производственных процессов (бизнес-процессов) в организациях ОПК традиционно используются нотации IDEFx, UML, BPMN, FlowChart, eEPC и соответствующие им CASE-средства BPWin, ELMA BPM, BizAgi BPMS, Business Studio, ARIS Tolset и другие.

Разработка стратегии автоматизации организации ОПК [P2]. Понятие «стратегия автоматизации» подразумевает постановку задач, определение объектов, способов и этапов автоматизации на основе действующих в организации нормативно-технических документов, объективных ограничений (временных, финансовых и прочих) и принятой системы планирования работ.

Общая стратегия автоматизации организации (предприятия, компании), как правило, включает в себя частные стратегии создания и внедрения КИС по направлениям автоматизации. Например, каждая конкретная КИС может внедряться как с первоначальным ее концептуальным проектированием, так и без него.

Внедрение с первоначальным концептуальным проектированием подразумевает возможность проведения отдельных этапов работ (таких как запуск модулей, оптимизация производственных процессов) параллельно, основываясь на принятой концептуальной модели будущей КИС. Концептуальный подход используется, если: в результате проекта планируется внедрить несколько программных модулей; производственные процессы и организационная структура организации ОПК достаточно стабильны и поддаются формализации; в ближайшее время (1-2 года) не планируется реорганизация или реинжиниринг организации; существуют жесткие ограничения (требуется обоснование) на сроки и бюджет всего проекта.

К достоинствам концептуального подхода относится прогнозируемость результатов всего проекта внедрения, высокая гарантия достижения задекларированных результатов, точная смета и план-график работ, снижение рисков проекта в целом, снижение объема работ по корректировке уже внедренных на предыдущих этапах проекта программных модулей.

Недостатками данного подхода являются увеличение начальных расходов на выполнение проекта и задержка запуска первых функциональных модулей (за счет затрат времени на разработку концепции системы).

Внедрение без первоначального концептуального проектирования подразумевает ввод в эксплуатацию функциональных модулей после обследования участка автоматизации, без анализа состава и структуры КИС в целом, учета взаимосвязей между модулями и последовательности их внедрения.

Данный подход применяется, если: имеется нестабильность/неформализованность производственных процессов или организационной структуры предприятия; планируется реорганизация или реинжиниринг организации ОПК; требуется быстрый результат на локальном участке автоматизации; отсутствует возможность/необходимость заранее определить круг функциональных задач КИС; на проект не могут стабильно выделяться ресурсы (персонал, финансовые средства).

Основное достоинство подхода - быстрый локальный результат.
К недостатку данного подхода относится невозможность определения четких сроков, стоимости и функциональных возможностей будущей КИС.

Выбор одного из двух рассмотренных концептуальных подходов предопределяет методологию управления и модель жизненного цикла проекта по созданию будущей КИС.

Выбор системы [P3]. Выбор платформы для создания КИС является ключевым этапом процесса ее внедрения. Практика автоматизации организаций (предприятий) промышленности показывает, что рациональный выбор программного продукта способствует значительному сокращению временных и финансовых ресурсов, затрачиваемых на внедрение КИС [4]. При том под рациональным выбором будем понимать применение научно обоснованной методики, позволяющей при заданных финансовых и временных затратах на выбор определить наилучшую для конкретной организации ОПК платформу для создания конкретного класса КИС и обосновать ее применение. Отличительными особенностями крупных организаций ОПК являются сложная организационная структура, наличие территориально удаленных подразделений, большие информационные потоки. В этих условиях финансовые потери, связанные с нерациональным выбором программных и аппаратных средств КИС, экспоненциально увеличиваются на каждой стадии ее жизненного цикла [4],[5].

Платформа для создания КИС должна выбираться на основе предъявляемых к ней требований, которые определяются исходя из поставленных целей и задач внедрения, особенностей и финансовых возможностей конкретной организации ОПК.

Рациональный выбор платформы для создания КИС - это достижение компромисса между предъявляемыми к ней противоречивыми требованиями. Рассматриваемая проблематика недостаточно полно раскрыта в научной литературе, что определяет актуальность разработки методов выбора и анализа альтернативных КИС, учитывающих особенности инфраструктуры и специфику деятельности конкретной организации ОПК. В этом случае при выборе КИС необходимо учитывать следующие сложности [4],[5]:
- определение системы требований, предъявляемых организацией ОПК к внедряемому на нем конкретному классу КИС;
- подбор достоверной информации (разработчиками и поставщиками КИС не всегда указывается точная и достоверная информация о том или ином программном продукте);
- формирование экспертной группы (сегодня вузы не готовят специалистов в области цифровой трансформации и можно рассчитывать только на практиков) [2].

Реорганизация деятельности организации ОПК и разработка проекта внедрения КИС [P4]. Реорганизация деятельности (реинжиниринг) проводится, как правило, с целью оптимизации операционных процессов (производственных бизнес-процессов) организации ОПК (например, повышения скорости реализации проектов, снижения затрат) и выполняется с учетом особенностей выбранной КИС [4],[9].

Из наиболее распространенных подходов к реорганизации деятельности организаций (предприятий, компаний) можно выделить:
- BSP (Business System Planning), предложенный компанией IBM для оптимизации операционных процессов организации (предприятия, компании), исключения дублирования функций баз данных, отдельных информационных объектов и документов. Это достигается посредством проведения анализа матриц пересечения бизнес-процессов функциональных подразделений организации и функций систем обработки данных. Важнейшими шагами BSP являются получение поддержки высшего руководства, описание действующих бизнес-процессов организации и классов данных, интервьюирование, организация и обработка результатов интервью;
- CPI (Continuous Process Improvement) и TQM (Total Quality Management), направленные на повышения качества продукции через обеспечение качества бизнес-процессов организации (предприятия, компании). В отличие от BSP, в них заложена идея «эволюционного реинжиниринга», то есть информационной поддержки всего жизненного цикла бизнес-процесса;
- BPR (Business Process Reingineering) по Хаммеру и Чампи [10], созданный для фундаментального переосмысления и радикального перепланирования существующих биз-нес-процессов организации с целью их дальнейшего совершенствования. BPR отличает то, что бизнес-процесс в нем не связан с организационной структурой организации (предприятия, компании). Следует отметить, что применение подхода BPR на практике в ряде случаев приводило к массовому сокращению численности работников. Возможно, по этой причине термин «реинжиниринг» часто отождествляют с термином «даун-сайзинг» [11].

Одновременно с реорганизацией деятельности организации ОПК, как правило, разрабатывается проект внедрения КИС. При этом необходимо учитывать особенности используемой при внедрении методологии управления жизненным циклом проекта. Чаще всего выделяют предиктивные (каскадные, «водопад»), адаптивные итеративные (спиральные, V-образные) и инкрементальные (Agile, Scrum), а также гибридные жизненные циклы [12]. Для выбора рационального варианта жизненного цикла проекта разработаны различные методы [13]. В любом случае специалисты организации (предприятия) будут вовлечены в процесс подготовки исходных данных для внедрения и само внедрение КИС.

Адаптация и установка системы [P5]. На этом этапе внедрении КИС традиционно используют следующие основные стратегии:
- Параллельная стратегия [s1] - это когда одновременно существует старая (ручная) и новая технология операционной деятельности организации ОПК (например, разработки, производства, сервисного облуживания изделий и т.д.);
- «Скачок» [s2] - подразумевает широкомасштабное внедрение КИС в рамках всех основных процессов операционной деятельности организации ОПК. Данная стратегия может использоваться преимущественно в «молодых» организациях, не имеющих обязательств по сопровождению большого числа изделий, разработанных с применением устаревших технологий, или на предприятиях с простыми (легко формализуемыми) процессами операционной деятельности [14];
- «Пилотный проект» [s3] - это тактика «скачка», но в рамках одного подразделения организации ОПК (отдела или сектора). Следует отметить, что это самая распространенная в настоящее время стратегия внедрения КИС в организациях высокотехнологичных отраслей промышленности [15];
- «Узкое место» [s4] - подразумевает автоматизацию малой части конкретного процесса операционной деятельности организации (предприятия, компании). План внедрения КИС направлен исключительно на то, чтобы «расшить узкое место».

Выбор стратегии преимущественно определяется постановкой задачи. В частности, он зависит от того, какие процессы организации ОПК должны быть автоматизированы, а уже выбранная стратегия предъявляет соответствующие требования к функциональным модулям будущей КИС.

Разумеется, каждый класс КИС имеет свои индивидуальные особенности внедрения, а принципиальным вопросом является выбор стратегии [s1, s2, s3, s4] ее адаптации к особенностям конкретной организации (предприятии, компании). Общий процесс внедрения КИС можно описать следующими правилами:
if (s1 or s2) do P1 and ((P2 and P3) or P3) and P4 and P5;
if s3 do P1 and P3 and P5;
if s4 do P1 and P2 and P3 and P4 and P5.

Эти правила можно представить в виде алгоритма. Пример такого алгоритма для системы управления инженерными данными (PDM-системы - Product Data Management) представлен в работе [4]. При этом важно отметить, что спецификой внедрения PDM-системы традиционно является выбор способа ее внедрения: от электронного архива долгосрочного хранения технической документации или от процессов ее разработки, согласования и утверждения.

2. Формализованный подход к формированию требований, предъявляемых к КИС

Одной из наиболее сложных задач, возникающих на этапе выбора платформы для создания КИС, является формирование требований, предъявляемых к программному продукту, и обеспечение рационального управления этими требованиями в процессе разработки (кастомизации) и эксплуатации КИС. При этом под требованиями {Ti}n i=1, i = 1, n, (n - число элементов множества {Ti}) будем понимать совокупность утверждений относительно атрибутов, свойств или качеств будущей КИС [16]. Тогда управление требованиями будет представлять собой некий процесс, включающий идентификацию, формирование, документацию, анализ, отслеживание и ранжирование требований, достижение соглашения по требованиям, а при необходимости изменение требований и уведомление об этом соответствующих заинтересованных лиц [17].

Требования, предъявляемые к КИС, должны формироваться исходя из конкретных целей ее внедрения с учетом общей концепции цифровой трансформации промышленного производства, направленной на создание виртуального рабочего пространства (ВРП) организации ОПК. В общем случае ВРП представляет собой совокупность виртуальных сервисов и цифровых активов, технологий их создания и использования, а также информационно-телекоммуникационных систем и сетей. При этом функционально-логические компоненты ВРП организации (предприятия, компании) должны обеспечивать информационное взаимодействие всех ее работников друг с другом и с внешней средой на основе единых принципов и общих правил [1],[18]. В работе [19] архитектуру ВРП предлагается рассматривать в рамках четырех уровней, а именно: организационного уровня, аппаратного (физического) уровня, уровня операционных систем и системных приложений, уровня так называемых бизнес-приложений. Следует отметить, что при декомпозиции ВРП на подсистемы каждая подсистема всегда будет соответствовать одному из указанных уровней архитектуры.

Как уже отмечалось ранее, выбор и внедрение КИС в процессе цифровой трансформации организации ОПК подразумевает, в том числе, изменение структуры (реинжиниринг [10]) операционных процессов, как минимум, переход от бумажно-ориентированного бизнес-процесса к более эффективному - электронному (или цифровому) [20]. Под бизнес-процессом в данном контексте будем понимать некую совокупность взаимосвязанных действий, реализуемых с целью преобразования исходных операционных ресурсов в конечный продукт либо услугу, имеющие ценность для потребителя [18]. Функциональные требования, предъявляемые к конкретному классу КИС, формируются на основании системного анализа бизнес-процессов автоматизируемой сферы деятельности организации (предприятия, компании).

Известно, что общее количество ресурсов ζ, (интеллектуальных, информационных, материальных, финансовых, вычислительных и т.д.), требуемых для обеспечения реализации одного производственного цикла в рамках соответствующего бизнес-процесса, обратно пропорционально времени τ, которое нужно затратить на его реализацию. Следовательно, эффективность (комплексное свойство, включающее в себя результативность, оперативность и ресурсоемкость) бизнес-процесса можно описать некой производственной функцией Т(τ, ζ) [21]. Очевидно, что для получения максимального эффекта от автоматизации операционных бизнес-процессов, предъявляемые к будущей КИС требования {Ti} должны обеспечивать минимизацию этой функции.

В общем случае требования {Ti}, предъявляемые любой организацией, в том числе и организацией ОПК, к платформе для создания КИС, обусловлены тремя классами особенностей:
- отраслевыми особенностями либо особенностями интегрированной структуры, в которую организация ОПК входит (особенностями внешнего окружения организации);
- основными особенностями конкретной организации ОПК;
- особенностями автоматизируемых операционных процессов (бизнес-процессов).

В работе [4] показано, что разработка унифицированных требований, предъявляемых к платформе для создания КИС, затрудняется различным уровнем формализации особенностей выделенных классов. Первый класс особенностей соответствует высокому (100 %) уровню формализации, второй -среднему (70 %), а третий - низкому. По этой причине предлагается выделить две группы требований к КИС организации ОПК. Первую группу требований сформируем на основе особенностей первого класса. В нее войдут общие требования, позволяющие определить исходное множество альтернативных платформ для создания КИС (далее - альтернативных КИС), допустимых к внедрению в настоящее время в организации ОПК с точки рения внешнего окружения. Вторую группу требований сформируем на основе второго и третьего классов. В нее войдут детализированные требования, позволяющие провести углубленный анализ альтернативных КИС с точки зрения внутреннего окружения организации ОПК.

Требования первой группы достаточно очевидны. В большинстве случаев они формулируется извне - выбор КИС в организации ОПК осуществляется с учетом ограничительного перечня интегрированной структуры, в которую организация ОПК входит.

Более сложной задачей является формирование требований второй группы и управления этими требованиями в процессе жизненного цикла КИС. Специалистами в области промышленной автоматизации разработаны различные способы решения этой задачи. Например, одним из таких способов является применение метода консолидированных узлов [4],[18], предложенного Л. Даниловой и Д. Щегловым для повышения результативности процесса формирования функциональных требований к различным классам КИС.

С целью постановки и решения задачи многокритериального выбора альтернатив все сформулированные требования к КИС {Ti}n i=1  целесообразно определенным образом упорядочить и представить в виде дерева G(T, r) (графа, не имеющего циклов и содержащего v узлов и ν - 1 связей), где T - множество требований (T0 - корень дерева), а r - множество ребер.

В работе [4] набор требований дерева G(T, r), которые являются декомпозицией требования предыдущего уровня иерархии, предложено называть контентом требования. Требования, которые нельзя детализировать, предложено называть атомарными. При этом первый уровень дерева G(T, r) всегда будет содержать только один контент требований, а последующие уровни могут содержать произвольное количество контентов, входящих в состав определенных требований предыдущего уровня и являющихся их декомпозицией, а атомарные требования могут находиться на любом уровне в любом из контентов требований.

С целью обеспечения работы с деревом требований G(T, r) в процессе выбора платформы для создания КИС введено следующее обозначение требования Тφ,η μ,i, где φ - номер уровня иерархии, на котором находится рассматриваемое требование; η - номер контента, образованного этим требованием на следующем φ +1 уровне иерархии (η = 0 при отсутствии контента); μ - номер контента, в который рассматриваемое требование входит на φ-м уровне иерархии; i - порядковый номер требования в μ-м контенте.

При проведении декомпозиции дерева требований G(T, r) на подтребования целесообразно исключить когнитивное взаимодействие между ними [22]. Построение дерева G(T, r) является задачей классификации большой размерности, при решении которой эксперты разделяют множество требований на несколько групп, имеющих для них определенное смысловое значение. Очевидно, что группы, на которые разбиваются требования, могут быть в некотором смысле зависимыми друг от друга (когнитивными) или независимыми. В случае когда требования дерева G(T, r) не зависят друг от друга, решения, принимаемые экспертом в отношении каждого требования, не зависят от решений, принимаемых в отношении других требований. Таким образом, исключение когнитивного взаимодействия между требованиями усложняет процесс декомпозиции, зато значительно упрощает дальнейшую процедуру экспертного анализа.

Рассмотрим пример дерева требований, построенного в соответствии с введенными обозначениями. Предположим, что одним из требований в составе структуры является низкая совокупная стоимость владения КИС. Декомпозиция этого требования представлена на рисунке 2.

 

Рис. 2. Дерево требований на примере декомпозиции совокупной стоимости владения КИС

 

Как видно из рисунка 2, совокупная стоимость владения КИС показана в виде древовидной структуры (в конкретном случае -стоимостных показателей), состоящей из трех уровней. Несложно заметить, что совокупную стоимость владения КИС можно вычислить как сумму пятнадцати стоимостей (обозначенных кружками с тенью).

3. Математико-алгоритмическое обеспечение выбора КИС

Рассмотрим задачу анализа и выбора платформы для создания КИС, учитывающей особенности конкретной организации ОПК, исходными данными для решения которой являются требования Тφ,η μ,i ∈ G(T, r). Набор требований, предъявляемых к конкретным классам КИС, является предметом отдельного рассмотрения.

Выбор платформы для создания КИС из имеющихся альтернативных вариантов (обозначим их множеством {Ak}mk=1) осуществляется лицом, принимающим решение (ЛПР), на основе мнений экспертной группы (обозначим ее множеством {Eh}lh=1).

В работе [23] существующие методы решения задач теории принятия решений предложено классифицировать по следующим основным признакам:
- индивидуальные и коллективные;
- со скалярным и с векторным критерием;
- в условиях определенности, риска, неопределенности и противодействия.

В соответствии с классификацией [23] задачу о выборе КИС можно отнести к коллективной, так как на решение оказывает влияние группа экспертов, с векторным критерием [24] и с той или иной степенью неопределенности [25] в зависимости от конкретной организации ОПК.

В работах [2],[26],[27] задачи принятия решения делятся на следующие три группы:
- задача упорядочения альтернатив;
- задача разделения альтернатив на упорядоченные по качеству группы;
- задача выбора наилучшей альтернативы.

В рассмотренной классификации задача о выборе КИС относится к третьему типу задач. В самом простом случае можно рассматривать две альтернативы, и если из них можно выбрать лучшую, то и из всего множества можно выбрать наилучшую, воспользовавшись методом перебора.

В работе О.И. Ларичева [23] в зависимости от априорной информации выделено 12 классов задач для 7 возможных ситуаций. Задачу о выборе КИС, наилучшим образом удовлетворяющей требованиям конкретной организации ОПК, следует отнести к классу I+KJ, когда:
- каждому требованию (критерию) можно приписать «вес» - числовую характеристику его важности по сравнению с другими критериями;
- для любых оценок различных шкал можно определить соотношение типа «лучше - хуже»;
- для интервалов между различными оценками различных шкал можно определить соотношение типа «лучше - хуже».

В теории принятия решений выделяют несколько подходов к решению задач выбора альтернатив [27]:
- экономико-математический;
- инженерно-экономический;
- компьютерное моделирование;
- психологический;
- их синтез.

Анализ достоинств и недостатков методов теории принятия решения, применяемых в рамках этих подходов, показывает, что рациональный метод решения задачи о выборе КИС, оптимальной для конкретной организации ОПК, находится в области пересечения рассматриваемых подходов [28].

Метод решения многокритериальной задачи в значительной степени определяется ее постановкой и исходными данными для проведения экспертного анализа.

Обзор специализированной литературы [28],[29],[30],[31],[32] показывает, что все многочисленные методы решения многокритериальных задач можно разделить на три группы:
- метод главного показателя (сведение многокритериальной задачи к однокритериальной за счет перевода остальных критериев в разряд ограничений);
- методы результирующего показателя (в том числе аддитивный показатель, мультипликативный и минимаксный);
- лексикографические методы (методы последовательных уступок).

В связи с тем что в рассматриваемой задаче можно определить «весовые» коэффициенты требований (показателей), для ее решения целесообразно использовать методы результирующего показателя. В работе [33] предлагается классифицировать методы определения относительной важности критериев в зависимости от вида их измерений, а именно:
- в первичных шкалах (шкала наименований, порядка, интервалов и т.д.);
- в производных шкалах (функций полезности и частот предпочтений).

С учетом создания информационной системы для автоматизации процесса работы экспертной группы целесообразно остановиться на методе попарных сравнений, относящемуся к методам обработки информации в первичных шкалах.

С учетом введенных положений и обозначений выбор КИС может осуществляться на основе алгоритма, представленного на рисунке 3.

 

Рис. 3. Алгоритм проведения экспертного анализа альтернативных платформ для создания КИС

 

Алгоритм проведения экспертного анализа альтернативных платформ для создания КИС состоит из этапов, задач и шагов.
Математический аппарат, разработанный автором и применяемый на втором, третьем, четвертом и пятом этапах алгоритма, достаточно подробно рассмотрен в работе [4] на примере выбора PDM-системы.

На первом этапе формируется структура исходных данных. Элементами этой структуры являются альтернативные платформы для создания КИС, предъявляемые к ним требования (см. раздел 2), а также интеллектуальные ресурсы: лицо, принимающее решение (ЛПР), и эксперты.

На втором этапе проводится экспертный анализ альтернативных КИС на основе требований первого уровня дерева требований G(T, r), который включает в себя последовательное решение следующих задач:
Задача 1. Определение коэффициентов относительной важности (приоритетов) требований, предъявляемых к альтернативным КИС, в том числе:
Шаг 1. Построение каждым экспертом Eh матриц парных сравнений требований [33],[34].
Шаг 2. Проверка всех матриц парных сравнений требований на согласованность [34].
Шаг 3. Формирование групповой матрицы парных сравнений требований с использованием метода медианы Кемени [35].
Шаг 4. Вычисление вектора групповых «весовых» коэффициентов требований с использованием метода наименьших квадратов.
Задача 2. Определение соответствия альтернативных КИС заданным требованиям (по аналогии с задачей 1 этапа 2).
Задача 3. Вычисление значений комплексных показателей качества альтернативных КИС методом аддитивной свертки.
Задача 4. Проведение анализа полученных результатов для сужения множества Парето с применением «табличного» метода [36, 37].

На третьем этапе проводится экспертный анализ альтернативных КИС на основе атомарных требований, который включает в себя последовательное решение следующих задач:
Задача 1. Определение соответствия альтернативных КИС атомарным требованиям (по аналогии с задачей 2 этапа 2).
Задача 2. Вычисление значений комплексных показателей качества альтернативных КИС методом аддитивной свертки (по аналогии с задачей 3 этапа 2). При том все атомарные требования считается равноценными.
Задача 3. Проведение анализа полученных результатов для сужения множества Парето (по аналогии с задачей 4 этапа 2).

На четвертом этапе проводится экспертный анализ альтернативных КИС на основе требований всех уровней построенного дерева требований, который включает в себя последовательное решение следующих задач:
Задача 1. Определение коэффициентов относительной важности требований (по аналогии с задачей 1 этапа 2).
Задача 2. Вычисление значений комплексных показателей качества альтернативных платформ для создания КИС (по аналогии с задачей 3 этапа 2 и задачей 2 этапа 3).
Задача 3. Проведение анализа результатов для сужения множества Парето (по аналогии с задачей 4 этапа 2 и задачей 3 этапа 3).

На пятом этапе выполняется апостериорная оценка результатов экспертного анализа и поддержка процесса принятия решения руководителем, которая включает в себя последовательное решение следующих задач:
Задача 1. Проведение дополнительной и альтернативной оценки КИС согласно методу комбинации свидетельств Демпстера -Шафера [38],[39]. При этом значению результирующей дополнительной оценки будет соответствовать альтернативная КИС, которая является наилучшей по нескольким критериям, а значению результирующей альтернативной оценки - альтернативная КИС, не имеющая ярко выраженных недостатков по совокупности рассматриваемых критериев.
Задача 2. Проведение анализа для поддержки принятия решения руководителем.

С целью обеспечения более обоснованного принятия решения ЛПР формирования апостериорной оценки альтернатив на основе ранее рассчитанных показателей (в результате решения задачи 3 этапа 2, задачи 2 этапа 3 и задачи 2 этапа 4) и байесовского подхода [40].

Результат апостериорной оценки при рассмотрении его совместно с результатами дополнительной и альтернативной оценки позволяют дать рекомендации по выбору рационального варианта КИС.

Важно отметить, что каждая задача выбора КИС индивидуальна и на практике в ряде случаев не требуется реализация всех этапов вышеописанного алгоритма (иногда решение может быть получено уже на этапе 2).

С целью принятии ЛПР решения о выборе КИС дополнительно может возникнуть потребность в оценке экономического эффекта от ее внедрения. Для решения этой задачи могут использоваться следующие методики: финансовые (ROI, TCO, CI, EVA); вероятностные (ROV, AIE, EVS); качественного анализа, также называемые эвристическими (AIE, BSC) [2].

4. Система поддержки принятия решения для выбора КИС

Очевидно, что проведение экспертного анализа по вышеописанному алгоритму (см. рис. 4) невозможно без применения системы поддержки принятия решения (СППР). В рассматриваемом случае СППР является программным продуктом, предназначенным для автоматизированной информационной поддержки коллективной работы экспертной группы в процессе выбора рационального варианта КИС для конкретной организации ОПК. Для этого СППР должна обладать следящими функциональными возможностями:
1) создание и управление структурой системных ролей (администратор СППР, члены экспертной группы Eh, ЛПР), участвующих в процессе принятия решения;
2) формирование и согласование с ЛПР и членами экспертной группы следующих информационных объектов:
- цель внедрения КИС в конкретной организации ОПК;
- задачи, которые должна решать КИС в организации ОПК для достижения поставленной цели;
- дерево требований G(T, r), предъявляемых к КИС организации ОПК, удовлетворяющих поставленным задачам;
- исходное множество КИС {Ak}mk=1 для проведения экспертизы на соответствие требованиям;
3) проведение экспертизы альтернативных КИС;
4) формирование отчета об экспертизе для ЛПР.

С учетом требуемых функциональных возможностей графическое представление структуры объектов СППР и связей между ним можно представить в виде диаграммы классов языка моделирования UML [41], приведенной на рисунке 4.

 

 

На рисунке 4 композиция - это тип связи, когда объект входит в состав другого объекта, но не является его составной частью, а агрегация - тип связи, когда объект является неотъемлемой частью другого объекта, в состав которого он входит [41].

Важно отметить, что в качестве программной среды (платформы) для создания СППР может быть использована практически любая современная система коллективного информационного взаимодействия, поддерживающая древовидную иерархическую структуру отображения объектов и имеющая интерфейс к какой-либо системе управления базами данных (например, система электронного документооборота или даже почтовая система).

Интерфейс пользователя СППР удобно представить в виде окон навигации, состава и атрибутов, например:
- в окне навигации целесообразно представить древовидную структуру объектов СППР. Назовем ее «деревом навигации». Через «дерево навигации» пользователь вызывает контекстное меню СППР, в котором он может выбрать требуемую функцию СППР с учетом своей системной роли. Все объекты СППР, создаваемые или удаляемые в результате выполнения каких-либо функций, добавляются в «дерево навигации» или удаляются из него;
- в окне состава удобно отображать наименования и статусы всех объектов, входящих в состав объекта, выделенного пользователем в «дереве навигации». В процессе проведения экспертизы они изменяются автоматически либо пользователем;
- в окне атрибутов отображаются значения атрибутов объектов СППР, выделенных пользователем в «дереве навигации». Значения реквизитов отображаемых атрибутов заполняются в результате выполнения связанных с ними функций СППР или имеют системные значения для анализа хода процесса реализации экспертизы.

Рабочая версия подобной СППР была разработана автором еще в 2007 году и применялась экспертным сообществом для автоматизации процессов анализа и выбора альтернатив в сфере информационных технологий, в частности при выборе PDM-системы для автоматизации проектно-конструкторских работ в АО «КБСМ» [42]. Однако в связи со сменой поколений средств вычислительной техники и операционных систем в настоящее время данная СППР может использоваться исключительно в качестве прототипа при разработке новой системы.

5. Интерпретация и анализ полученных результатов

Предлагаемый научно-методический инструментарий предназначен для применения в составе автоматизированной системы - СППР, что не позволяет привести краткого пошагового описания его работы. Поэтому с целью пояснения особенностей применения предлагаемого научно-методического инструментария приведем простой пример решения задачи выбора КИС. Пусть исходными данными для выбора варианта КИС являются множество требований {Ti}n i=1, i = (1, 2, ..., 5), где:
Т1 - совокупная стоимость владения КИС;
Т2 - интеграция с используемыми в организации системами автоматизированного проектирования (САПР);
Т3 - функциональная достаточность;
Т4 - качество сопровождения;
Т5 - интеграция с автоматизированными системами управления (АСУ) организации.

Выбор будем осуществлять из 13 альтернативных КИС.

С целью упрощения описания и обеспечения наглядной демонстрации работы научно-методического инструментария ряд этапов и вычислений будут исключены из дальнейшего описания.

Согласно ранее описанной процедуре (см. задачу 1 этапа 2 алгоритма проведения экспертного анализа) проводится опрос экспертов Eh и вычисляется вектор W относительных весов (или приоритетов) требований. Результаты расчета вектора относительных весов после нормировки на максимальное значение того вектора приведены в таблице 1.

 

Таблицв 1

Результаты расчета вектора относительных весов требований

Определяется степень соответствия КИС требованиям (см. задачу 1 этапа 2).

Рассчитаем массы свидетельств согласно теории Демпстера - Шафера [38],[39] (см. задачу 1 этапа 5 алгоритма проведения экспертного анализа). Результаты расчета представим в табличном виде (табл. 2).

 

Таблица 2

Результат расчета масс свидетельств

Для наглядности все результаты, полученные в процессе проведения экспертного анализа альтернативных КИС, сведем в таблицу 3.

 

Таблица 3

Итоговые результаты экспертного анализа альтернативных КИС

Как видно из таблицы 3, лицу, принимающему решение, для окончательного выбора следует предоставить пять КИС, значения комплексных показателей качества которых приведены на диаграмме (рис. 5).

Согласно проведенным расчетам (см. табл. 3 и рис. 5) наилучшим в среднем для заданных требований является вариант КИС № 12. В качестве альтернативных можно рассматривать варианты КИС № 2, 7 и 10. По дополнительной оценке лидируют варианты КИС № 2, 3 и 4.

Из таблицы 3 и рисунка 5 видно, что наивысший балл по суммарной оценке занимает вариант КИС № 12. Однако он имеет ярко выраженный недостаток - низкая степень соответствия требованию Т2. Таким образом, наиболее рациональным, с точки зрения автора, представляется выбор варианта КИС № 2.

Следует отметить, что при отсутствии методики анализа и выбора альтернатив подобные решения принимаются, как правило, либо методом голосования, либо единолично ЛПР исходя из опыта и рекомендаций организаций, уже использующих какой-либо из альтернативных вариантов КИС. В случае голосования выбор обычно осуществляется большинством голосов заинтересованных лиц. В рамках приведенного примера с учетом упорядочения требований по приоритетам, вероятнее всего, голоса разделились бы между вариантами КИС № 2, 3 и 4, не имеющими ярко выраженных недостатков. А в случае, когда выбор необходимо было осуществить на основе дерева требований, событие выбора какого-либо варианта КИС было бы равновероятным.

Заключение

Отмечается важность задачи формирования требований, предъявляемых к КИС современной организации (предприятия) промышленности, и обеспечения оптимального управления этими требованиями в процессе разработки и эксплуатации системы.

Подробно рассмотрены этапы внедрения КИС, наиболее распространенные подходы и методы, применяемые на каждом из рассматриваемых этапов.

Предложена методология, позволяющая максимально полно учесть требования конкретного промышленного производства на этапе выбора платформы для создания КИС. В основе предлагаемой методологии лежат понятия «контент требования» и «атомарное требование», а также совокупность методов, применяемых в теории поддержки принятия решений («табличный» метод, метод анализа иерархий, метод несуммируемых весов (или метод Демпстера - Шафера) и метод медианы Кемени).

 

Список литературы

1. Щеглов Д.К., Пиликов Н.А., Тимофеев В.И. Концептуальные основы цифровой трансформации организаций оборонно-промышленного комплекса // Автоматизация в промышленности. 2021. № 2. С. 13-23.

2. Бородавкин В.А., Щеглов Д.К. Введение в цифровую трансформацию предприятий высокотехнологичных отраслей промышленности: новые подходы // Инновации. 2020. № 12(266). С. 23-32.

3. Щеглов Д.К., Сайбель А.Г., Баушев С.В. Объективизированный показатель защищенности электронных информационных ресурсов инновационного предприятия // Инновации. 2021. № 3(269). С. 85-91.

4. Щеглов Д.К. Методика выбора PDM-системы для предприятия ракетно-космической отрасли // Инновации. 2011. № 5(151). С. 6-13.

5. Погорелов В.И., Щеглов Д.К. Методические основы выбора системы поддержки жизненного цикла наукоемких изделий // В сб.: Актуальные вопросы ракетостроения. Вып. 4. СПб.: Балт. гос. тех. ун-т, 2007. С.102-106.

6. Shumaker G.C. Overview of the U.S.A.F. integrated computer aided manufacturing (ICAM PROGRAM) Computer Integrated Manufacturing Branch, Air Force Materials Laboratory, Wright-Patterson AFB, Ohio 45433 URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1474667017653400 (Access mode: 21.08.2021).

7. Р 50.1.028-2001 Рекомендации по стандартизации. Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования.

8. A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide) URL: https://www.iiba.org/career-resources/a-business-analysis-professionals-foundation-for-success/babok/ (Access mode: 23.10.2021).

9. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов. Пер. с англ. под ред. Н.Д. Эриашвили. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 224 с.

10. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе. Пер. с англ. СПб.: Изд-во СПб ун-та, 1997. 332 с.

11. Лёвкин Н.В. Реинжиниринг и даунсайзинг: сравнительный анализ с позиции организационной культуры компании // Менеджмент в России и за рубежом. 2006. № 4. С. 96-104.

12. Марков Е.П. Управление проектами и оборонно-промышленный комплекс: учебное пособие. СПб: СЗРЦ Концерна ВКО Алмаз - Антей, 2020. 164 с.

13. Котруца Я. Жизненный цикл проекта: выбрать и не пожалеть URL: https://www.wrike.com/ru/blog/jiznenniy-tsikl-proyecta-vibrat-i-ne-pojalet/ (Режим доступа: 03.11.2021).

14. Суханова А. Выполнить проект в срок // CAD/CAM/CAE Observer. 2008. № 3(39). С. 8-17.

15. Воробьёв А.М., Пивоваров В.М., Щеглов Д.К. и др. Концепция создания единой среды проектирования как первый этап обеспечения жизненного цикла изделий. Опыт ОАО «КБСМ» // CADmaster. 2008. № 2. С. 16-20.

16. Электронная энциклопедия Википедия. Требования к программному обеспечению. URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/Требования_к_программному_обеспечению (Режим доступа: 11.09.2021).

17. Leffingwell D., Widrig D. Managing software requirements approach. 2nd ed. Boston: Addison Wesley, 2003.

18. Данилова Л.Г., Щеглов Д.К. Методология создания единого информационного пространства ракетно-космической отрасли // Rational Enterprise Management. 2010. № 6. С. 12-15.

19. Щеглов Д.К., Данилова Л.Г., Охочинский М.Н. Методология построения системы защиты данных в едином информационном пространстве корпорации // В сб. трудов XV Всероссийской НПК «Актуальные проблемы защиты и безопасности» Технические средства противодействия терроризму. Т. 2 СПб., 2012. С. 70-75.

20. Щеглов Д.К., Никитин В.А. Основы информатизации и автоматизации предприятий ракетно-космической промышленности // Четвертые Уткинские чтения: Международная научн.-технич. конф. Труды первой научн.-технич. конф. молодых специалистов. / Балт. гос. техн. ун-т, ОАО «КБСМ». СПб.; 2009. (Библиотека журнала «Военмех. Вестник БГТУ», № 7). С. 116-118.

21. Петухов Г.Б., Якунин В.И. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных процессов и целеустремленных систем. М.: АСТ, 2006. 504 с.

22. Денисов В.Г., Ларичев О.И., Фуремс Е.М. Когнитивное моделирование как средство построения больших баз экспертных знаний // Вестник Российского общества информатики и вычислительной техники. 1991. Вып. 1. С. 26-32.

23. Ларичев О.И. Человеко-машинные процедуры принятия решений (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1971. № 12. С. 130-142.

24. Вентцель Е.С. Введение в исследование операций. М.: «Советское радио», 1964. 384 с.

25. Канеман Д., Словик П., Тверски А. Принятие решений в неопределенности: Правила и предубеждения. Харьков: Изд-во Института прикладной психологии «Гуманитарный Центр», 2005. 632 с.

26. Ларичев О.И., Петровский А.Б. Системы поддержки принятия решений: современное состояние и перспективы развития // Итоги науки и техники. Техн. кибернетика. 1987. Т. 21. С.131-165.

27. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. Вербальный анализ решений. М.: Наука, Физматлит, 1996. 208 с.

28. Щеглов Д.К. Обзор математических методов поддержки принятия решения о выборе рационального варианта PDM-системы // CALS-технологии в образовании, науке и производстве: материалы второй научн.-метод. конф. / Балт. гос. тех. ун-т. СПб: 2008. С. 155-158.

29. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений: учеб. пособие. М.: Логос, 2000. 296 с.

30. Орлов А.И. Высокие статистические технологии: экспертные оценки. Учебник. М.: ИВСТЭ, 2002. 372 с.

31. Озерной В.М. Принятие решений (обзор) // Автоматика и телемеханика. 1971. № 11. С. 106-121.

32. Руа Б. Классификация и выбор при наличии нескольких критериев (метод ЭЛЕКТРА). Пер. с франц. // Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1976. С. 80-107.

33. Анохин А.М., Глотов В.А., Павельев В.В., Черкашин А.М. Методы определения коэффициентов важности критериев // Автоматика и телемеханика. 1997. № 8. С. 3-35.

34. Saaty T.L. The Analytical hierarchy Process. N.Y.; 1980.

35. Кемени Дж., Снелл Дж. Кибернетическое моделирование. Некоторые приложения. Пер. с англ. / Под ред. И.Б. Гутчина. М.: Советское радио, 1972. 192 с.

36. Абакаров А.Ш., Сушков Ю.А. Двухэтапная процедура отбора перспективных альтернатив на базе табличного метода и метода анализа иерархий // Наука в образовании: Электронное научное издание. 2008. № 7. URL:technomag.edu.ru/index.html (Режим доступа: 11.09.2021).

37. Ногин В.Д. Принятие решений в многокритериальной среде: количественный подход. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2002. 144 с.

38. Dempster A.P. A generalization of Bayesian inference (with discussion) // Journal of the Royal Statistical Society Series B. 1968. № 30. P. 205-224.

39. Прикладные нечеткие системы: Пер. с япон. / К. Асаи, Д. Ватада, С. Иваи и др.; под редакцией Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. М.: Мир, 1993. 368 с.

40. Севастьянов Б.А. Курс теории вероятностей и математической статистики. Москва-Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2004. 272 с.

41. OMG Unified Modeling Language, Version 2.5.1, formal/2017-12-05, December 2017. URL: https://www.omg.org/spec/UML/2.5.1/PDF (Access mode: 11.09.2021).

42. Щеглов Д.К. Система автоматизированной информационной поддержки процесса принятия решения о выборе системы управления проектно-конструкторскими данными для предприятия ракетно-космической отрасли // Синергия образования, науки, промышленности: труды международной научн.-практ. конф. / Балт. гос. тех. ун-т. СПб: 2008. (Библиотека журнала «Военмех, Вестник БГТУ», № 2). С. 140-146.


Об авторе

Д. К. Щеглов
АО «Конструкторское бюро специального машиностроения»; Балтийский государственный технический университет «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова
Россия

Щеглов Дмитрий Константинович - кандидат технических наук, доцент, начальник расчетно-исследовательского отделения АО «Конструкторское бюро специального машиностроения»; заведующий базовой кафедрой «Средства ВКО и ПВО» федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования БГТУ «ВОЕНМЕХ» им. Д.Ф. Устинова.

Санкт-Петербург.



Рецензия

Для цитирования:


Щеглов Д.К. Методология выбора корпоративных информационных систем в условиях цифровой трансформации организации оборонно-промышленного комплекса. Вестник Концерна ВКО «Алмаз – Антей». 2021;(4):7-24. https://doi.org/10.38013/2542-0542-2021-4-7-24

For citation:


Shcheglov D.K. Methodology for selecting corporate information systems in the conditions of digital transformation of a defence company. Journal of «Almaz – Antey» Air and Space Defence Corporation. 2021;(4):7-24. (In Russ.) https://doi.org/10.38013/2542-0542-2021-4-7-24

Просмотров: 78


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2542-0542 (Print)