Situasjonsmodellering i prosjektledelse. Situasjonsmodellering. Utgang av opplæringen

1. Uttalelse av problemet med situasjonsbestemt ledelse (filosofien om den situasjonelle tilnærmingen)

Situasjonsmodellering– en gren av systemanalytisk aktivitet som opplever en gjenfødelse i den moderne verden.

Den første inkarnasjonen - rent vitenskapelig - fant sted for flere tiår siden i forhold til objekter og oppgaver som var mer "romantiske" enn praktiske: modelleringstenkning, spillstrategier, modelleringsvekst eller multifaktoriell atferd. Objekter ble definert som «komplekse», dvs. slike i forhold til hvilke en streng funksjonell eller uttømmende "matrise" (ved å oppgi alle parameterverdier) beskrivelse er umulig, og bringer dem inn under klassen "kartesiske" objekter med lineær årsakssammenheng. Indikasjonen på "hekking" av systemer i hverandre (dekomponering) hadde en mer filosofisk (epistemologisk) betydning enn en formell, matematisk. Imidlertid fikk alt dette gradvis en streng vitenskapelig begrunnelse i form av kybernetikk, settteori, matematiske teorier om å representere ikke-lineære prosesser og teorien om katastrofer.

Situasjonsmodellering er avhengig av strengheten til teoretiske tilnærminger, men inneholder i tillegg midler for forskjellige forhold "til tross for" formelle restriksjoner. Fra et rent teknisk synspunkt dukket det siste tilskuddet som modelleringsverktøy opp nettopp i de siste årene takket være utviklingen av dataapplikasjoner (objektorientert programmering, case-teknologier, grafisk grensesnitt og andre visualiseringsverktøy). Som svar på utviklingen av disse mulighetene trekkes et eller annet teoretisk formulert apparat opp: sannsynlighetsmodellering, fuzzy logic... Så situasjonsmodellering, med all dens innledende "drømmelighet" (erklært som et forsøk på å presentere komplekse prosesser i kategorier av normalt menneskelig språk, situasjonsspråket, i motsetning til det ubetinget respekterte, men integro-differensialregningens språk er vanskelig å knytte til spesifikke situasjoner) - situasjonsmodellering blir både mer mulig og mer korrekt sett fra et synspunkt streng teoretisk gyldighet.

Til slutt, den siste bemerkningen i forhold til oppgaven med helhetlig representasjon av objekter er at den bevisst fastsatte oppgaven med situasjonsmodellering tar modellens forbruker (i en kommersiell applikasjon - lederen av et foretak) inn i "virtuell virkelighet": det foreslås å "spille ut" situasjonen. De spilte scenariene trenger ikke å gå i oppfyllelse, men de kan advare – og dette er deres ubetingede nytte.

Metode for implementering av situasjonsmodellering – – et sett med intelligent organiserte arbeidsstasjoner med automatiserte operasjoner for nedlasting og påfyll av informasjon (inkludert datakonverterere), prosedyrer for å bygge modeller, analysere situasjonen, kjøre modeller og grafisk representasjon av spilte scenarier.

Situasjonsmodellering er en tilnærming til modellering. I tillegg til situasjonsmodellering finnes det også .

Modelleringsprosessen kan deles inn i to komponenter: systemdesign (modellering) og modellsimulering (simuler). Begrepet imitasjon er ikke bevisst brukt, siden det vanligvis forbindes med. Resultatet av designet er en modell presentert på passende språk for å beskrive (representere) kunnskap, hvor hovedelementet er konseptet .

Behovet for å bruke en situasjonsbestemt tilnærming for modellering og kontroll bestemmes av følgende egenskaper ved komplekse systemer: [Pospelov, 1986; Klykov, 1980]

1. Unikhet.Hvert objekt har en slik struktur og fungerer på en slik måte at dets styringssystem må bygges med hensyn til alle dets kvaliteter og ingen standard standard styringsprosedyre kan brukes på det.
2. Mangel på et formalisert formål med eksistensen. Ikke alle objekter kan tydelig formulere hensikten med deres eksistens.
3. Mangel på optimalitet. En konsekvens av de første punktene er inkompetansen ved å sette opp et klassisk optimaliseringsproblem.På grunn av mangelen på et eksistensmål (innenfor rammen av kontrollteori), er det umulig å konstruere et objektivt kontrollkriterium for objektene som vurderes. Styringskriteriet blir subjektivt, helt avhengig av beslutningstaker (DM).
4. Dynamisme. Over tid endres strukturen og funksjonen til objekter.
5. Ufullstendig beskrivelse. Som regel er ikke et team av eksperter som kjenner forvaltningsobjektet i stand til umiddelbart å generere slik informasjon, noe som absolutt vil være tilstrekkelig til å lage et system for administrasjon av objektet.
6. Et betydelig antall fag. I mange forvaltningsobjekter er mennesker elementer i deres struktur. Deres individuelle oppførsel er nesten umulig å ta hensyn til når du oppretter et kontrollsystem, og det kreves spesielle teknikker for å nøytralisere deres innvirkning på funksjonen til kontrollobjektet.
7. Stor dimensjon. Et komplekst system er preget av en stor dimensjon, som ikke lar simuleringen utføres på kort tid.
8. Uformalisert informasjon. Ofte må dårlig formaliserte konsepter tas i betraktning for å ta en beslutning.

2. Metoder for situasjonsmodellering

Semiotiske (situasjonsbestemte) språk og modeller brukes til å beskrive situasjoner, blant annet kan følgende hovedtilnærminger skilles:

• diskrete situasjonelle nettverk (DSN);
• RX-koder;
• predikatlogikk;
• universell semantisk kode.

Situasjonsnettverket er et komplekst semantisk nettverk. Hver situasjon er beskrevet av en rettet graf (nettverk), og hypergrafer brukes til å representere nesting («situasjoner med situasjoner»), dvs. et fragment av det semantiske nettverket som definerer situasjonen kan betraktes som ett toppunkt i nettverket. I de tidlige dagene ble ikke konseptet med en hypergraf brukt; i stedet introduserte hver forfatter erstatningsnotasjoner.

RX-koder er et språk for binære relasjoner og har følgende form som en kjernestruktur: x 1 = x 2 r 2 x 3 , hvor x i er et objekt eller ; r i - forhold.

Den universelle semantiske koden bruker trippel SAO som en kjernekonstruksjon, som tilsvarer at subjektet S utfører handling A på objektet O.

For å implementere semiotiske språk i datamaskiner, brukes kunnskapsrepresentasjonsspråk. Den nærmeste tilnærmingen til å beskrive semiotiske konstruksjoner er det semantiske nettverket. Nettverk er imidlertid veldig trege når man bruker søkeoperasjoner, så konstruksjoner er ofte representert ved hjelp av logikken til predikatene [Devyatkov, 2001], rammer [Pospelov, 1990] og produksjoner [Gavrilova, 2001].

Det skal bemerkes at metoder for å representere kunnskap i situasjonelle systemer og simuleringsmodellering. Situasjoner fungerer som toppene i nettverket. Hvis vi bruker Petri-nett, vil toppunktene (posisjonene) være situasjoner, og overgangene vil være hendelser.

Spesiell oppmerksomhet kan vies til metoder for å visualisere situasjoner. De er rettet mot å løse problemer med optimal visning av informasjon på monitorer (scenariometoder [Bogatyrev, 2002], abstrakt kartmetode) og dekomponering av bilder til deler av situasjonsmodellen. Verket [Isaev, 1994] presenterer et adaptivt visualiseringsspråk.

Linker: :

En av egenskapene til moderne ledelsesvitenskap er bruken av modeller. Som M. Mescon, M. Albert og F. Khedouri bemerker, er det mest synlige og kanskje det viktigste bidraget til den vitenskapelige ledelsesskolen utviklingen av modeller som gjør det mulig å ta objektive beslutninger i situasjoner som er for komplekse for en enkel sak. -og-effektvurdering av alternativer.

Som definert av R. E. Shannon, "er en modell en representasjon av et objekt, et system eller en idé i en annen form enn helheten i seg selv." I denne forstand er alle ledelsesteorier faktisk modeller for driften av en organisasjon eller noen av dens undersystemer. Hovedkarakteristikken til en modell er dens forenkling av den virkelige situasjonen den brukes på. Etter at modellen er laget, får variablene kvantitative verdier. Dette gjør at hver variabel og relasjonene mellom dem kan sammenlignes og beskrives objektivt.

Årsaker til aktiv bruk av modelleringsmetoden:

Den naturlige kompleksiteten til mange organisatoriske situasjoner;

Manglende evne til å utføre eksperimenter i det virkelige liv, selv når de er nødvendige;

Ledelsens orientering mot fremtiden.

Dermed er situasjonsmodellering et kraftig analytisk verktøy som lar en overvinne mange av problemene knyttet til beslutningstaking i komplekse situasjoner.

Hovedstadier i å bygge en modell:

1. Avklaring av problemstilling.

2. Formulering av lover som forbinder hovedparametrene til objektet.

3. Registrere de formulerte mønstrene i matematiske uttrykk.

4. Studie av modellen basert på en sammenligning av faktiske ytelsesindikatorer med de som er beregnet av modellen (teoretisk og/eller eksperimentell analyse).

5. Akkumulering av data om objektet som studeres og justering av modellen for å innføre ytterligere faktorer, begrensninger og kriterier.

6. Anvendelse av modellen for å løse objekthåndteringsproblemer.

7. Utvikling og forbedring av modellen.

Ved modellering av en ledelsessituasjon kan tre grunnleggende typer modeller brukes: fysiske, analoge og matematiske modeller.

Fysisk modell lar deg utforske noe ved å bruke en forstørret eller redusert beskrivelse av et objekt eller system. For eksempel, en designers tegning redusert til en viss skala.

Analog modell representerer objektet som studeres som en analog som oppfører seg som et ekte objekt, men som ikke ser ut som en. For eksempel en graf som illustrerer forholdet mellom produksjonsvolum og kostnader, eller et organisasjonskart for en bedrift.

En matematisk (symbolsk) modell bruker symboler for å beskrive egenskapene eller egenskapene til et objekt eller en hendelse. Denne typen modell brukes sannsynligvis oftest i organisatoriske beslutninger.

På 1930-tallet XX århundre I skjæringspunktet mellom matematikk, statistikk og økonomisk teori oppsto en ny gren av økonomisk vitenskap - økonometri. Metoder for økonometrisk analyse ble raskt etterspurt i ledelsesteori.

Økonometri– en vitenskapelig disiplin, hvis emne er studiet av den kvantitative siden av økonomiske fenomener og prosesser ved hjelp av matematisk og statistisk analyse.

Hovedverktøyet for økonometri er den økonometriske modellen, hvis oppgave er å teste økonomiske teorier på faktamateriale ved å bruke metodene for matematisk statistikk. Blant dens ultimate anvendte oppgaver innen ledelse, skilles to ut: å forutsi utviklingen av ledelsessituasjonen og simulere ulike mulige scenarier for utviklingen.

Ved konstruksjon av en økonometrisk modell benyttes analysemetoder som regresjonsanalyse, tidsserieanalyse, systemer med simultane ligninger, samt andre metoder og verktøy innen sannsynlighetsteori og økonomisk statistikk.

I sin mest generelle form kan enhver økonometrisk modell konstruert i form av et system med lineære ligninger skrives som følger:

hvor y er vektoren for gjeldende verdier av endogene variabler i modellen;

A er matrisen av interaksjonskoeffisienter mellom de nåværende verdiene til de endogene variablene i modellen;

Z - matrise av koeffisienter for påvirkning av etterslepende (lag) variabler av modellen på gjeldende verdier av endogene og modellerte indikatorer;

C - matrise av ytre påvirkningskoeffisienter;

x - vektor av verdier av eksogene indikatorer for modellen;

t – tidsperiodeindeks;

I – forsinkelsesindeks (etterslep);

p – varigheten av maksimal etterslep.

Antallet ulike spesifikke modeller som brukes i ledelsen er like stort som antallet problemer de ble utviklet for. De vanligste modellene som brukes i analyse, løsningsutvikling og prognoser for ledelsesprosessutvikling er: Spillteori, køteorimodell, lagerstyringsmodell, lineær programmeringsmodell og simuleringsmodellering.

Spill teori er en metode for å modellere vurderingen av virkningen av en beslutning på konkurrenter. Dette er en matematisk metode for å studere optimale strategier i spill, eller analysere optimal beslutningstaking i konfliktforhold. I dette tilfellet er konflikt og spill en slags matematiske synonymer. Et spill er en prosess der to eller flere parter deltar og kjemper for å realisere sine interesser.

Amerikansk matematiker ga et stort bidrag til utviklingen av spillteori John Nash. Før J. Nash jobbet matematikere med såkalte nullsum-spill, der den ene sidens gevinst er lik den andres tap. J. Nash utviklet en metodikk for å analysere ikke-nullsum-spill – en klasse spill der vinnersummen til de vinnende deltakerne ikke er lik tapssummen til de tapende deltakerne. Et eksempel på et ikke-nullsumspill vil være forhandlinger om lønnsøkning mellom fagforening og bedriftsledelse. En slik konfliktsituasjon kan ende enten i en lang streik der begge parter vil lide, eller i oppnåelse av en gjensidig fordelaktig avtale. J. Nash modellerte også matematisk en situasjon der begge parter bruker en ideell strategi, som fører til skapelsen av en stabil likevekt.

Den praktiske anvendelsen av spillteori gjør det mulig på den ene siden å forutsi handlingene til en organisasjons konkurrenter, og på den andre siden gjør det det mulig å overvinne intra-organisatoriske konflikter ved å modellere dem under hensyntagen til alle komponenter. Fordi virkelige ledelsessituasjoner er svært komplekse og endrer seg raskt, brukes ikke spillteori like ofte som andre beskrevne modeller. Det er likevel nødvendig når det er nødvendig å fastslå de viktigste faktorene som krever hensyn i en beslutningssituasjon i et konkurransemiljø.

Køteorimodell, eller optimal servicemodell, brukes til å bestemme det optimale antallet tjenestekanaler i forhold til etterspørselen etter dem. Kømodeller er et verktøy for å bestemme det optimale antallet tjenestekanaler å ha for å balansere kostnadene ved for få og for mange tjenestekanaler. Situasjoner der denne modellen er anvendelig inkluderer for eksempel bankkunder som venter på en gratis teller, venter i kø for maskindatabehandling, utstyrsreparasjonsteknikere, etc.

Lagerstyringsmodell brukes til å bestemme tidspunktet for bestilling av ressurser og deres mengder, samt massen av ferdige produkter i varehus. Hensikten med denne modellen er å minimere de negative konsekvensene av lagring, uttrykt i visse kostnader. Disse kostnadene kommer i tre hovedtyper: bestilling, lagring og tap forbundet med utilstrekkelige lagernivåer.

Lineær programmeringsmodell brukes til å bestemme den optimale måten å allokere knappe ressurser i nærvær av konkurrerende behov. Lineær programmering brukes vanligvis av hovedkvarterets spesialister for å løse produksjonsproblemer.

Ifølge undersøkelser er de mest populære modellene blant praktiserende ledere lineær programmering og lagerstyring.

Siden alle modellene som er diskutert er «virkelighetserstatninger», innebærer de bruk av imitasjon. Men imitasjon som metode modellering betegner prosessen med å lage en modell og dens eksperimentelle anvendelse for å bestemme endringer i en reell situasjon. Som regel brukes simulering i situasjoner som er for komplekse for matematiske metoder som lineær programmering. Dette skyldes et stort antall variabler, vanskeligheten med å matematisk analysere visse sammenhenger mellom variabler, eller høy grad av usikkerhet.

En form for modellbygging er økonomisk analyse. En typisk "økonomisk modell" anses å være en break-even analyse.

En spesifikk modelleringsmetode er nevro-lingvistisk modellering. Samtidig er NLP ikke helt en kvantitativ metode. Den er basert på mekanismer og måter å modellere menneskers subjektive opplevelse på. Hovedoppgavene til NLP er å modellere spesifikke eller eksepsjonelle evner for deres påfølgende assimilering av andre mennesker. NLP-modellering brukes ganske ofte i personalledelse, for eksempel når man bygger effektiv kommunikasjon.

Beslutningsmetoder. Beslutningsteori tar sikte på å forbedre rasjonaliteten i ledelsesbeslutninger. Denne teorien kan betraktes som en videreutvikling av operasjonsforskning. Temaet for teorien om ledelsesbeslutninger er selve beslutningsprosessen, dannelsen av utvelgelsesprinsipper, utvikling av evalueringskriterier og metoder for å velge beslutninger som er mest konsistente med de mål som er satt.

Nesten enhver beslutningsmetode som brukes i ledelsen kan teknisk sett betraktes som en type modellering. Imidlertid refererer begrepet "modell" tradisjonelt bare til metoder av generell karakter. I tillegg til modellering finnes det en rekke metoder for å ta objektivt informerte beslutninger om å velge blant flere alternativer.

den som i størst grad bidrar til å nå organisasjonens mål. I denne forstand er hovedmetodene for beslutningstaking betalingsmatrisen og beslutningstreet.
Betalingsmatrise er en av metodene for statistisk beslutningsteori. Denne metoden hjelper lederen med å velge ett av flere løsningsalternativer. For eksempel ved å velge en strategi som er mest gunstig for å nå mål.

Et beslutningstre er en metode som brukes til å velge den beste handlingen fra tilgjengelige alternativer. Et beslutningstre er en diagrammatisk representasjon av et beslutningsproblem. I likhet med utbetalingsmatrisen lar beslutningstreet lederen "vurdere forskjellige handlingsmåter, relatere økonomiske resultater til dem, justere dem i henhold til sannsynligheten som er tildelt dem, og deretter sammenligne alternativer." Fra dette perspektivet er en integrert del av beslutningstremetoden konseptet forventet verdi. Dette verktøyet er mest anvendelig for å ta sekvensielle beslutninger.

Det må understrekes at metodene som presenteres i dette kapittelet ikke representerer en fullstendig liste over kvantitative forskningsmetoder brukt innenfor rammen av moderne ledelsesvitenskap. Imidlertid gir de en generell ide om de forskjellige klassene (typene) av forskning og beslutningsmetoder.

Dermed består den kvantitative tilnærmingen til ledelse av anvendelse av statistiske metoder, optimaliseringsmodeller, informasjonsmodeller og datamodelleringsmetoder. Bruk av ulike metoder utviklet innenfor rammen av en kvantitativ tilnærming kan i betydelig grad forbedre kvaliteten på beslutninger som tas basert på bruk av vitenskapelig tilnærming, situasjonsmodellering og systemisk orientering av forskning.

______________________________________________________________________________________________________________________

Meskon M., Albert M., Khedouri F. Fundamentals of management: trans. fra engelsk Moskva: Delo, 2005. S. 226.

Ayvazyan S. A. Fundamentals of econometrics. Moskva: UNITY, 2001. s. 19–20.

Meskon M., Albert M., Khedouri F. Fundamentals of management: trans. fra engelsk Moskva: Delo, 2005. S. 236.

Meskon M., Albert M., Khedouri F. Fundamentals of management: trans. fra engelsk Moskva: Delo, 2005. s. 241–242.

Utdata fra opplæringen:

Ledelseshistorie: lærebok / E. P. Kostenko, E. V. Mikhalkina; South Federal University. - Rostov-on-Don: Southern Federal University Publishing House, 2014. - 606 s.

Opprinnelseshistorie. Situasjonsstyringsmetode
oppstått i forbindelse med behov for å modellere prosesser under
ta beslutninger i systemer med et aktivt element (menneske). I
den er basert på tre hovedpremisser.
Det første premisset er psykologi, som begynte å studere
begynne prinsippene og modellene for menneskelig beslutningstaking i opera
tive situasjoner. Arbeidene til sovjetiske psykologer på dette området er godt kjent.
region - V.N. Pushkin, B.F. Lomova, V.P. Zinchenko et al. V.N. Pushkin formulerte den såkalte modellteorien
riya av å tenke. Han viste at den psykologiske mekanismen
661 regulering av handlinger av menneskelig atferd er nært knyttet til konstruksjonen
i hjernestrukturene til informasjonsmodellen til objektet og
ytre verden, der ledelsesprosessen utføres
ledelse basert på menneskelig oppfatning av informasjon utenfra og
eksisterende erfaring og kunnskap. Grunnlaget for å konstruere modellen
er konseptuelle representasjoner av objekter og relasjoner
mellom dem, noe som gjenspeiler semantikken til den valgte aktivitetssfæren
menneskelig identitet (fagområde). Objektmodellen har
struktur på flere nivåer og bestemmer denne informasjonen
konteksten som ledelsesprosesser foregår mot. Hvordan
en slik informasjonsmodell av et objekt er rikere og mer kapabel
evne til å manipulere kunnskap, jo høyere er kvaliteten på aksept
beslutninger, er menneskelig atferd mer mangfoldig. V.N. Pushkin
først identifiserte tre viktige trekk ved adopsjonsprosessen
løsninger: evnen til å klassifisere situasjoner iht
samsvar med standard administrasjonsløsninger; rektor
høy åpenhet av store systemer; betydelig begrensning
språk for å beskrive rommet til tilstander og løsninger til et enhetlig objekt
ledelse.
Den andre forutsetningen for den situasjonelle styringsmetoden
ideene oppnådd i forskning på semio
tic-vitenskap om tegnsystemer. Dette er verkene til Yu.A. Schrade-
ra, Yu.D. Apresyan. En tredelt struktur ble definert
tegn i et hvilket som helst tegnsystem: navnet på tegnet, som gjenspeiler dets syn
taxi aspekt; innholdet i et tegn som uttrykker dets semantikk
tic aspekt; hensikten med et tegn, som bestemmer dets pragmati
isk aspekt (Frege-trekant). I anvendt semiotikk
tegn, varianter av disse er ord, setninger, tekst
sts, begynte å bli sett på som systemer som erstatter ekte
objekter, prosesser, hendelser i den ytre verden. Aggregater
skilt med forhold mellom dem har dermed blitt mote
ledende pseudofysiske analoger av virkelige funksjonssystemer
rasjonering og forvaltning. Det er derfor situasjonsstyring
ledelse ble også kalt semiotisk modellering,
siden tegnspråk er tilstrekkelig til å beskrive prosesser
funksjon av objektet med nødvendig grad av tilnærming.
Den tredje forutsetningen er knyttet til utviklingen på informasjonsfeltet
matasjonssøkesystemer og forsøk på å lage en formell
språk for å beskrive og representere tekniske vitenskaper med det formål å auto-
662 matisering av verk om abstrahering av vitenskapelige publikasjoner og organisasjoner
effektivisering av prosessene med å søke, lagre og presentere informasjon
matasjon. Som en del av disse studiene har E.F. Det ble en rask tur en gang
et språk ble utviklet og studert, som senere fikk navnet på språket
gh-koder. Dette språket fant sin implementering i informasjon
men BIT-søkemotoren, som vellykket og i ganske lang tid
ble operert ved Institute of Cybernetics ved det ukrainske SSR Academy of Sciences.
Basert på modellteorien om tenkning av V.N. Pushkin, språk
ka gH "Kodo E.F. Skorokhodko og semiotikk D.A. Pospelov, og for
de Yu.I. Klykov formulerte et nytt cybernet i 1965
konseptuelt konsept for å administrere store systemer i form
metode for situasjonsstyring.
Essensen av metoden
Situasjonsbegrepet som grunnlag legges til grunn for ledelsen
et nytt objekt for beskrivelse, analyse og beslutningstaking. Etterforsker
men, passende midler er nødvendig - beskrivelser, klasser
fikasjon, læring og transformasjon av situasjoner iht
beslutninger tatt.
Klassifiseringen av situasjoner ble begrunnet med eksistensen
basert på analysen av strukturen til kontrolloppgaver i store systemer
maks, på hvert kontrollnivå for en rekke situasjoner, antall
som er uforholdsmessig store sammenlignet med mengden av vogner
mulige styringsløsninger. Lastebilbeslutningsproblem
ble tenkt som problemet med å finne en slik oppdeling av settet av situasjoner
deles inn i klasser, der hver klasse korresponderte
den løsningen som er mest hensiktsmessig ut fra de gitte kriteriene
ev fungerer. I nærvær av en slik partisjon vil søket etter re
løsning i en spesifikk situasjon kom ned til å søke etter en klasse og korrelere
gi ham ledelsesbeslutninger. Imidlertid en slik uttalelse
problemet er gyldig for kontrollsystemer der antall
potensielt mulige situasjoner (PVS) overskrider betydelig
(noen ganger flere størrelsesordener) antall mulige løsninger
på ledelse. Denne saken tilsvarer kontekstuavhengighet
til min metode for å utlede løsninger, når hele settet med PVAer er delt
er delt inn i klasser på en slik måte at hver klasse har en tilsvarende
Ledelsens beslutninger ble tatt i betraktning. Saken når
sett med situasjoner og beslutninger var enten sammenlignbare i kraft
eller nok mer til at dette faktum kan forstås
tanovat, ble vurdert og utviklet senere i verkene til L.S. Bak-
Gadskaya og skolen hennes.
663 Språket for å beskrive hele settet av situasjoner var basert på
ideer fra språk av g-dg-koder og syntagmatiske kjeder er hentet. Rollen er mange
mange domeneobjekter spilte sine signerte ekvivalenter
valenser i naturlig språk, dvs. ord er navn, og i rollen som relasjon
det var ord-navn som tilsvarte virkelige sammenhenger
mellom objekter eller prosesser. Som en grammatikk av språket
situasjonskontroll (SCM) var reglene som genererte
utvikling av nye konsepter og relasjoner, deres transformasjon og klassifisering
fikasjon (se Språk for situasjonsstyring).
Den viktigste ideen med metoden er dannelsen av semiotisk
objektmodeller ved å lære å ta beslutninger. Hvori
to treningsformer ble vurdert: ekspert, kunnskapsrik
kunnskap om fagområdet som studeres, eller basert på analyse
for mange spesifikke situasjoner og ledelsesbeslutninger.
Åpenbart er det siste tilfellet lengre, garanterer ikke
fullstendigheten av beskrivelsen, krever tilstedeværelse av statistikk over situasjoner og når
beslutninger tatt i dem, noe som ikke alltid er mulig. Derfor
det har blitt vanlig praksis å hovedsakelig bruke den første
tilnærming til læring. Ikke desto mindre tilstedeværelsen av kommunikasjonsmidler i kjernekraftforsyningssystemet
forståelse og klassifisering av situasjoner gir grunnleggende
evnen til å lage modeller som kan forbedres
utvikling av beslutningsfunksjoner i endrede miljøforhold
kontrollere objektroboter. Det skaper med andre ord muligheten
vanskeligheten med å "dyrke" en objektmodell for gitte forhold
fungerer.
Utvikling av situasjonsmodellering. I 1973 ble L.S. Gåte-
Skaya (Bolotova) utviklet en annen, ny type system
emner for situasjonsstyring, som vurderte klassen av systemer
kontroll der kreftene til settene av mulige situasjoner
og ledelsesbeslutninger er sammenlignbare eller ukjente. Forrige
det var nødvendig å dele opp hele settet med situasjoner i klasser på en slik måte
på en gang, slik at hver klasse blir tildelt en struktur
runde av en standardløsning. På neste trinn av å løse dette
strukturen ble videre bestemt i prosessen med tolkning og spesifikk
tisering av løsningen og ta hensyn til eksisterende ressursbegrensninger
sy. Dermed hver typiske administrasjonsløsning
Og. dens M-struktur blir satt i samsvar, og følgelig,
i tillegg til settet С/ = (t/p U2,...UJ, er det konstruert et sett med strukturer
runde med standardløsninger M = (Mp M2,...M^).
664 Deretter, for hver struktur, den nødvendige kon
tekst-lag av kunnskap som har en rammestruktur og inkluderer
definere reglene for tolkning av situasjoner innenfor en gitt struktur
turer og mange prosedyrer for deres transformasjon og imitasjon.
En logisk-semiotisk modell for slutning ble også utviklet
beslutninger om hierarkiet av beslutningsstrukturer.
Åpenbart, i det andre tilfellet blir det betydelig mer komplisert
problem med å konstruere en domenemodell (DDM). Tid
MPO-arbeid er fortsatt en kunst og krever søknad
høyt kvalifiserte systemanalytikere. Nødvendig
la oss svare på en rekke spørsmål:
Hvordan settes grensene for det valgte fagområdet?
områder?
Hvordan dannes et konsekvent opiarspråk?
kunnskap om alle sett av situasjoner og prosesser for MPO med kompleksitet
ny, hierarkisk og distribuert struktur?
Hvordan er kunnskapssystemet om IGOer dannet?
egnet for å nå dine mål?
Hvordan "manifiserer" nødvendige interaksjoner?
interaksjoner mellom deltakere i ledelse og beslutningsprosesser
ideer, hvordan beskrives de?
Hvordan tas avgjørelser i forhold til ufullstendige
notater, usikkerhet og tvetydighet?
Som et resultat av forskning og utvikling av applikasjonssystemer
situasjonsbestemt styring ble det laget en ende-til-ende-metodikk
og teknologi for utforming av situasjonelle kontrollsystemer
store systemer, inkludert nødvendige instrumentelle
verktøy og systemer basert på REFAL og LISP språk.
Som følger av beskrivelsen av det situasjonelle styringsspråket (se) og
organisering av en situasjonsbestemt styringsmodell, allerede da, på 70-tallet.
XX århundre hadde situasjonskontrollsystemer (SCS) alt
tegn på moderne ekspertsystemer (ES) i det minste
2. generasjon, dvs. dynamisk ES. Dette og tilstedeværelsen av semioti
logisk modell av kontrollobjektet og dets funksjonsprosesser
dannelse i form av et system av produksjonstype regler, og naturlig
men-språklig grensesnitt med utviklere og brukere, og
tilstedeværelse av innebygd tidslogikk som sikrer drift
SSU i sanntid og simulering. Dette og inst
Rumental programvareverktøy for implementering av SSU basert på
språkene LISP og REFAL. Dessuten innenlandske spesialister
665 du laget store systemer og til og med implementert dem i praksis
som en del av industrielle automatiserte kontrollsystemer.
Eksempler.
Situasjonskontrollsystem "Luftreparasjon", utført
utgitt av Odessa-grenen til Institutt for økonomi ved Vitenskapsakademiet i den ukrainske SSR as
del av det automatiserte kontrollsystemet "Aircraft repair" for Central Research Institute of Aircraft Control (Riga).
Situasjonsbestemt ekspedisjonskontrollsystem nær
volum og landing av fly, utviklet for VNIIRA (Lenin
hagl).
Planleggingssystem for satellittkommunikasjon.
En rekke spesialsystemer mv.
I Vesten, og deretter i vårt land, utviklet heuristikk seg
noe programmering (60-tallet av XX århundre), kunstig intelligens
(se) - AI (70-tallet av XX-tallet), men i vårt land, bak gardinen, er det dårlig
forestilte seg hva som skjedde i utlandet. De som hadde tilgang til ama
Rikanske og vestlige kilder forsto ikke denne retningen
lenia og mente at AI er noe helt annet og nei
har ingenting med situasjonsstyring å gjøre. Endre alt
elg i 1975, da IV International
konferanse om AI, som ble deltatt av nesten alle store
verdens ledende forskere innen kunstig intelligens. Her er den ene
Ja, det ble klart at både våre spesialister og utenlandske praktiske
ki gjør det samme, men fra forskjellige synspunkter.
Innenlandske eksperter kom ovenfra og prøvde å løse
problemer som er metodisk og konseptuelt klare, men ikke ennå
forsynt med grunnleggende virkemidler - verken teoretiske eller i
instrumental. Konferansen hjalp mange til å realisere og
å definere sin plass i den internasjonale prosessen med bevegelse mot IP
kunstig intelligens. På etterfølgende skoler, seminarer,
all-Union symposier om situasjonsbestemt ledelse allerede i
I 1975 ble det tydelig formulert problemer som bremset opp
utvikling av situasjonsstyring. Dette er først og fremst
Bunn av og instrumentelle systemer
emner for programvarestøtte for SSU.
I 1980 var det dusinvis av SSU-er med ulik grad av utvikling.
tannosti. De fleste av dem er demonstrasjon og forskning
kroppsprøver. Det var ingen kommersielle prøver i det hele tatt. Før
Få industrielle design har blitt utviklet av en rekke årsaker:
mangel på instrumentelle programvaresystemer utviklet
opp til stadiet av kommersielle prøver; mangel på kultur brakt
666 utvikling av programvaren deres til det kommersielle stadiet; fraværende
mangel på forståelse av det nye paradigmet i det bredere utviklingsmiljøet
kov ACS; underfinansiering av muligheter og fordeler med
bygninger av kommersielle instrumenteringsskallsystemer.
Vestlige forskere nærmet seg AI "nedenfra", fra spill med kuber, kryss
Flått og tær osv. De var interessert i intelligente roboter og
planlegger sin oppførsel. Derfor er disse oppgavene fortsatt i dag
er klassiske når de lærer det teoretiske grunnlaget for AI.
Det var på dem alle hovedmodellene for representasjon ble utviklet.
kunnskapsledelse: produksjon, semantiske nettverk, rammer.
Siden 1977 begynte stratifiseringen i rekkene til «situasjonistene».
Skoler D.A. Pospelova, V.A. Vagina, L.T. Fetter og noen
andre, som var nærmere teoretisk forskning av denne typen
deres stilling (USSR Academy of Sciences, universiteter), raskt tilpasset seg
utenlandsk terminologi og mestret prestasjoner fra Vesten. Dette
var lett å gjøre siden forskjellen hovedsakelig var vilkår
nologisk.
På begynnelsen av 80-tallet. ekspertsystemer dukket opp (se), og deretter
det viste seg at de i hovedsak ser ut til å falle sammen med SSU,
slik vi forestilte oss dem. Og dette begrepet virket mer vellykket
nym, ble raskt mote. Som et resultat, på begynnelsen av 90-tallet.
XX århundre nesten alle "situasjonsspesialister" var engasjert i ES.
Dermed viste det seg at situasjonskontroll
spilte i vårt land rollen som grunnlaget for et stort antall krydder
alistov om kunstig intelligens (se).

Du ser på artikkelen (abstrakt): " SITUASJONSMODELLER ELLER SITUASJONSLEDELSE"fra disiplin" Systemteori og systemanalyse i administrerte organisasjoner»

Denne artikkelen er planlagt som den første publikasjonen i en serie artikler viet intelligent prosjektledelse.
Publikasjonen vil kort diskutere spørsmålene om simuleringsmodellering av prosjektledelse (PM) og PM-intellektualisering.

Det forutsettes at leseren er overfladisk kjent med teori om prosjektledelse og systemanalyse, samt eventuelt med utforming av informasjonssystemer. Inngående kjennskap til alle eller ett av områdene kan forårsake et uimotståelig ønske om å skrive en kommentar, som er velkommen!... eller kaste noe tungt på forfatteren...
Så la oss komme i gang.

1. Prosjektmodell

I henhold til PMBoK 5 (1) skilles det ut flere områder innen prosjektledelsekunnskap (vi skal ikke berøre alle). På hvert av områdene undersøkes prosjektet fra ulike vinkler, ulike enheter/objekter, styringsmetoder og deres innvirkning på prosjektet belyses, som en måte å organisere arbeidet for å nå et bestemt mål eller løse et problem. Her vil vi kun kort beskrive typiske objekter som kan identifiseres i prosjektledelse, deres egenskaper, relasjoner, samt den generelle mekanikken til simuleringsmodellering og dens samsvar med prosjektets livssyklus.

Typiske gjenstander og deres egenskaper
Prosjekt har følgende egenskaper: leder, navn, type, planlagt startdato, faktisk startdato, planlagt sluttdato, faktisk sluttdato, gjeldende livssyklusstatus, innledende prosjektbalanse, gjeldende prosjektbalanse.
Egenskaper beregnet eller fastsatt på grunnlag av andre objekter: prosjektgruppe, prosent av utført arbeid, etterslep eller lead i mengden utført arbeid, etterslep eller lead når det gjelder tidsfrister, planlagt kostnad.
Oppgave/Jobb– Her angis lignende kjennetegn ved prosjektet, hvortil følgende er lagt til: mottaker, ansvarlig utfører, type arbeid utført, prosjekt, plassering, fullføringsgrad.
Kjennetegn beregnet eller bestemt på grunnlag av andre objekter: rekkefølge av utførelse innenfor prosjektet, sammensetning av utøvere, historikk for tilstandsendringer, kostnad for å fullføre oppgaven/arbeidet.
Materiell ressurs(anleggsmidler): type objekt, registreringsdato, idriftsettelsesdato, navn, bokført verdi.
Beregnet eller fastsatt: avskrivning, nåværende tilstand, hvor den brukes i øyeblikket, tidsplan for bruk.
Forbruksressurs(råvarer, reservedeler): ressurstype, innledende beholdning, plassering, leveringsdato, utløpsdato.
Estimert eller bestemt: nåværende reserver, forbruksrate
Personale: Fullt navn, fast sted.
Estimert eller bestemt: tilgjengelighet for arbeid, kompatibilitet med andre ansatte, gjeldende plassering under arbeidets varighet, der det er involvert, arbeidsplan.
Fare: sannsynlighet for forekomst, skadekostnad, beskrivelse, varighet av påvirkning, risikoutløserindikator.
Beregnet eller fastsatt: tiltak for å eliminere konsekvenser, tiltak for å hindre forekomst eller unndragelse, kostnad, gjennomføringsfrister.

Relasjoner og avhengigheter
Prosjekt - oppgave– gjennomføres innenfor prosjekttidene.
Oppgave--oppgave– kan ha en hierarkisk sammenheng (vertikal), eller kan ha en sammenheng i form av en indikasjon på utførelsessekvensen (horisontal).
Materiell ressurs - oppgave– er koblet gjennom tidsplanforholdet til oppgaven som indikerer bruksplanen.
Forbruksressurs - oppgave– er knyttet gjennom tidsplanens forhold til oppgaven, og indikerer nødvendig reserve for implementeringen.
Personalet er en oppgave– kan brukes innenfor flere oppgaver, hvor arbeidsplanen og bruksprosenten i oppgaven er angitt.
Risiko -- [Objekt]– når det angis en relasjon med [Objekt], angis sannsynligheten for forekomst.
Dette er selvfølgelig ikke en fullstendig liste over objekter.

Mekanikk
Hver modelleringssyklus tilsvarer en fast tid - 1 dag/time av prosjektet som utføres. For å gjøre dette godtar vi alle frister og intervaller i prosjektet som multipler på 1 dag/time. Simuleringssyklusdiagrammet er vist nedenfor:


Modelleringssyklusen er som følger:

1. Angir startverdiene for prosjektet for simuleringen. Et prosjekt opprettes, en prosjektplan og et risikotre utarbeides. På dette stadiet er funksjonene til intellektuell støtte for prosjektledelse også tilgjengelig, men dette trinnet kan ikke fullføres uten beslutningstakeren.
2. Iterasjonen begynner med å bestemme de effektive verdiene.
3. Utfører en beat. Hver simuleringssyklus utfører følgende operasjoner:
   • ressurser brukes på oppgaver,
   • sannsynligheten for feil (risikoer) kontrolleres,
   • en viss mengde arbeid fra listen over arbeider for prosjektet utføres,
   • økonomiske transaksjoner for prosjektet gjennomføres.
4. Beregnede verdier for en bestemt syklus lagres
5. Kontroll av betingelsene for å gjennomføre simuleringen.
6. Fullføring av simulering og utdata av resultater (analytiske, aggregerte og detaljerte verdier ved simuleringstrinn). Når simuleringen avsluttes, lagres de siste (endelige) verdiene og årsakene til å stoppe simuleringen.
7. Gi informasjon til brukeren (eller beslutningstaker - beslutningstaker) om status for prosjektet uten å bruke optimaliseringer, analysemoduler og beslutningsstøtte. Brukeren må reagere på gjeldende tilstand (om nødvendig) eller fortsette simuleringen.
8. Evaluering av brukerens ledelsesbeslutninger basert på gjeldende verdier, samt en retrospektiv av deres endringer og ledelsesbeslutninger tatt av brukeren ved hjelp av optimaliseringsalgoritmer, analysemoduler og beslutningsstøtte.

I samsvar med prosjektets livssyklus vil vi skille mellom:

• initialisering og planlegging av prosjektet - trinn 1
• prosjektgjennomføring – 2-5, 7 og 8 trinn i syklusen
• fullføring av prosjektet - trinn 6

Generelle bemerkninger
Alle data fra mellomliggende simuleringstrinn lagres og akkumuleres innenfor gjeldende simulering. Under videre drift av optimaliseringsalgoritmer (i trinn 8 i simuleringssyklusen), kan data fra både nåværende og tidligere fullførte simuleringer brukes (justert for resultatet av fullføringen av simuleringen).
Når det er flere samtidig utførte arbeider av et prosjekt, utføres simuleringen for dem som om de var parallelt (dvs. simultan utførelse simuleres), i fravær av uenighet om ressursene som brukes.
Når det er flere ansatte/ressurstyper, utføres simuleringen for hver av dem parallelt (dvs. forbrukes samtidig), med mindre det er uenighet om ressursene som brukes.

2. Implementeringsteknologier

Viktige problemer som ble tatt opp:

• lagring av prosjektdatastrukturen i databasen
• grensesnitt for brukerinteraksjon med databasestrukturen
• verktøy for å implementere en simulatorserver
• grensesnitt for interaksjon mellom databasen og simulatorserveren
• lagring av det nevrale nettverket og mellomtrinn i simulatoriterasjonen
• interaksjon mellom applikasjonsgrensesnittet og det nevrale nettverket

Det er lett å legge merke til at prosjektobjekter og sammenhengene mellom dem lett kan representeres som relasjoner i en relasjonsdatabase og lagres i denne formen er heller ikke vanskelig, dvs. En relasjonsdatabase vil være tilstrekkelig - MySQL, for eksempel.
For å utvikle grensesnittet vil vi velge Yii 2-rammeverket (og den tilsvarende teknologistabelen - PHP, HTML, etc.).
Simuleringsserverimplementering – Node.js
Implementering av et nevralt nettverk for Node.js, for eksempel -
Interoperabilitet med frontend (Yii2) og Node.js - github.com/oncesk/yii-node-socket
Spørsmålet forblir åpent om lagringsformatet til selve det nevrale nettverket, som er underlagt følgende krav:

1. Refleksjon av egenskapene til et nevralt nettverk (sammenhenger, vekter av forbindelser, etc.)
2. Sikker tilgang (for å utelukke direkte brukerinnflytelse på nettverket)
3. Mulighet for nettverkstrening.

3. Kontrolllogikk

For hvert område av kunnskap om prosjektledelse er det problemformuleringer og beskrevne matematiske metoder for å løse dem, som forfatteren er overfladisk kjent med. Avhengig av kontrollmodellen bør kunnskap om disse reglene og metodene for å løse problemer omfordeles mellom systemet og brukeren. Følgende styringsmodeller er identifisert: (1)

1. ledelse med varsler– systemet påvirker ikke objektet (prosjektet), men viser varsler om endringer i indikatorer og evnen til å utføre handlinger (beslutningstaking og maksimal kunnskap kreves fra beslutningstakeren).
2. interaktiv kontroll– systemet tilbyr kontrollhandlinger, men beslutningen forblir hos beslutningstakeren (beslutningstakingen forblir hos beslutningstakeren).
3. heuristisk kontroll– systemet tar beslutninger og utfører enkelte handlinger uavhengig (beslutningstakeren er ekskludert fra ledelsesprosessen).

Gjennomføringen av ledelsen i seg selv består i å overvåke og analysere helheten av prosjektkarakteristikker og vurdere deres avvik fra "normal" for en gitt tid, under hensyntagen til dynamikken i endringene deres. Kontrollhandlinger velges basert på dataene som er oppnådd (dvs. hvis det er samsvar med en slik kombinasjon av kjennetegn ved noen påvirkning), og lignende prosjekter med lignende situasjoner og beslutningene som er tatt i dem, analyseres også. I samsvar med graden eller nivået av avvik, kan visse metoder for påvirkning brukes:

1. Omfordeling av ressurser mellom oppgaver;
2. Omfordeling av arbeidsressurser mellom oppgaver;
3. Endring av oppgavegjennomføringsplanen;
4. Planlegging av anskaffelser;
5. Unngå eller iverksette tiltak for å eliminere konsekvensene av risiko.

For påvirkningsmetoder er følgende egenskaper viktige: grad av samsvar med situasjonen, varighet av implementering, kostnad for implementering, mulig starttidspunkt for implementering. For å bestemme gjeldende eksponeringsmetode er det viktig:

1. Egenskaper spesifisert av eksperter.
2. Tilgjengelighet av informasjon i den akkumulerte databasen over gjennomførte prosjekter.

Det er logisk å bygge disse mekanismene ved hjelp av nevrale nettverk og uklar logikk. Disse algoritmene kan brukes både på initialiserings- og planleggingsstadiet av prosjektet, og på implementeringsstadiet. Det er mulig å utføre en analyse av hvordan egenskapene endres etter å ha tatt i bruk en kontrollhandling.

4. Intellektualisering av imitasjon

At. På trinnutførelsesstadiet er det mulig å ekskludere beslutningstakeren fullstendig fra kontrollprosessen. Hva trengs for dette? For å modellere hendelser må noen karakteristikker avklares (omtrent). For å utføre kontrollhandlinger, må systemet "kjenne" litt tilleggsinformasjon om fagområdet, for eksempel:
1. Omfordeling av ressurser mellom oppgaver.

• utskiftbarhet av ressurser - kan spesifiseres av korrespondansetabeller-matriser;
• sannsynlighet for ressurssvikt - sannsynligheten er angitt i området fra Xmin til Xmax;
• muligheten for parallell bruk av flere utførere - som en logisk egenskap ved oppgaven.

2. Omfordeling av arbeidsressurser mellom oppgaver.

• utskiftbarhet og inkompatibilitet av personell - kan spesifiseres av korrespondansetabeller-matriser;
• produktivitet av arbeidsressurser - som en beregnet verdi basert på data om: arbeidserfaring, alder, avansert opplæring, etc.
• forholdet mellom typen arbeid som utføres og ferdighetene som kreves for å utføre det, løses på samme måte av matriser;
• sannsynlighet for fravær av arbeidsressurser (sannsynlighet for sykdom) - sannsynligheten er angitt i området fra Xmin til Xmax;
• muligheten for parallell utførelse av en jobb av flere utførere - som en logisk egenskap ved oppgaven.

3. Endre tidsplanen for oppgaveutførelse.

• er det mulig å suspendere oppgaven, eller bør utførelsen være kontinuerlig - som en logisk egenskap ved oppgaven;
• hvorvidt en oppgave er inkludert i den "kritiske banen" (dvs. tidspunktet for fullføringen påvirker direkte tidspunktet for fullføringen av prosjektet) bestemmes av systemet "on the fly".

4. Planlegging av innkjøp.

• intensiteten på ressursforbruket bestemmes av systemet "on the fly".
• muligheten for å kjøpe nødvendig utstyr - som en logisk egenskap ved oppgaven.

5. Unngå eller iverksette tiltak for å eliminere konsekvensene av risiko.

• sannsynlighet for utstyrsfeil – sannsynligheten er angitt i området fra Xmin til Xmax;
• mulige alternativer for unndragelse og eliminering av konsekvenser - løses av matriser eller lister over samsvar (som indikerer graden av samsvar).

Dette er ikke en uttømmende liste over oppgaver. Her er det også nødvendig å merke seg at det ikke kan finnes en universell løsning for noe prosjekt, og det som er bra for ett prosjekt er døden for et annet. At. visse nøkkelegenskaper er nødvendige, deres kombinasjoner og deres verdier, som vil tillate skriving og klassifisering, velge lignende prosjekter for opplæring av systemet, for eksempel:

• typer ressurser involvert;
• typer oppgaver tildelt;
• kvalifikasjoner og ferdigheter til det involverte personellet;
• budsjettstørrelse;
• varigheten av prosjektet;
• prosjekt suksess;
• antall deltakere osv.

Ikke den minste rolle vil spilles av usikkerhetsfaktoren til både egenskapene beskrevet ovenfor og egenskapene til selve prosjektet.

5. Multibyrå

Som nevnt ovenfor kan det oppstå uenighet om ressursbruk både innenfor et prosjekt mellom oppgaver, og mellom ulike prosjekter som bruker de samme ressursene. For å forenkle arbeidet med ressurser, vil vi velge en agent, som vi vil kalle "Resource Arbiter". Det er til ham at "Prosjekter"-agentene vil henvende seg for de nødvendige ressursene, noe som vil gjøre det mulig å omfordele selv reserverte ressurser avhengig av viktigheten (kritikken) av oppgavene eller prosjektene som utføres.

Konklusjon

Hva vil en slik simulering eller prosjektledelsessimulering gi? Svaret er enkelt:

1. ledelse med varsler- kan brukes som opplæring eller testing av beslutningstakere for kunnskap om visse prinsipper eller evne til å løse problemer knyttet til prosjektledelse.
2. interaktiv kontroll- praktisere noen praksiser og teste dem på en modell. Dette vil gjøre det mulig å endre modellen for å passe situasjonen eller omvendt å vurdere mestring av metoder for å løse PM-problemer av beslutningstakeren selv (selvtest).
3. heuristisk kontroll- muligheten for et stort antall simuleringskjøringer og akkumulering av visse erfaringer (data) om disse simuleringene for videre analyse.

Imidlertid er ikke imitasjon og simulering i seg selv det endelige målet. Som et resultat av akkumulering av tilstrekkelig nøyaktige enkle og komplekse modeller i simuleringsbasen, utvikling og feilsøking av oppførselen til simuleringsmodellen og moduler som utfører interaktiv interaksjon og heuristisk kontroll (uten beslutningstakere), er det mulig å bruke de akkumulerte reglene og algoritmene for å administrere (eller intelligent støtte ledelsen) virkelige prosjekter ( 3).
Implementering av et slikt system i form av en SaaS-løsning, med involvering av et visst antall deltakere, vil gi tilgang til (upersonlig) arbeidserfaring til andre deltakere (med mulighet for opplæring av systemet).

Grunnleggende definisjoner i prosjektledelse. Overvåke fremdriften i prosjektet. Organisasjonsstrukturer. Nettverksdiagram. Midlertidige modeller. Ressursforvaltning. Prosjektfremdriftssporing. Gangt Chart. Tidsplaner for tidlig start/sen start. Matriseprosjekt. Critical Path Method (CPM). Metode for evaluering og gjennomgang av programmer (Program Evaluation and Report Technique - PERT). Tidskostnadsmodell. Eget prosjekt (Pure Project). Project Work Breakdown Structure (WBDS). Prosjektledelse. Funksjonelt prosjekt. Modellering av produktutvikling og prosessvalg i produksjonssektoren Produktdesign. Design av produksjonsflyt. Prosessanalyse. Kriterier for perfeksjon av produktskapingsprosessen. Break-even analyse. Virtual Factory Process kart. (PROSESSFLØTSDIAGRAM). Matrise "House of Quality". Kontinuerlig flyt. Produksjon vist (Job Shop). Produkt-prosess matrise. Funksjons- og kostnadsanalyse (Verdianalyse/Verditeknikk). Teknologier i produksjon. Integrerte produksjonssystemer. Teknologier i tjenestesektoren. Måle avkastningen på investeringen i teknologi. Automatiserte produksjonsplanleggings- og kontrollsystemer (MP&CS). Automatiserte materialhåndteringssystemer (AMN). Fleksible produksjonssystemer (FMS). Integrerte produksjonssystemer (Computer-Integrated Manufacturing - CIM). Kontorautomatisering. Datastøttet design (CAD). Klient-/serversystemer. Beslutningsstøtte og ekspertsystemer. Bildegjenkjenningssystemer (Image Processing Systems. Electronic Data Interchange - EDI). MODUL 3 "SERVICEDESIGNMODELLER OG UTVALG AV SERVICEPROSESS" Essensen av tjenester. Operasjonell klassifisering av tjenester. Design av serviceorganisasjoner. Strukturere servicekontakter. Tre typer servicesystemer. Tjeneste i klientmiljøet (Feltbaserte tjenester). Fasilitetsbaserte tjenester. Servicepakke. Servicegarantier. Service Blueprint. Service-System Design Matrix. Servicefokus. Simulering av køhåndtering Den økonomiske essensen av køproblematikken. Køsystem. Kømodeller. Datasimulering av køer. Ankomstrate. Tjenestepris. Begrenset kø. Flerkanal, flerfasestruktur (Flerkanal, flerfase). Enkanals, enfasestruktur (Single Channel, Single Phase). Kø. Poisondistribusjon. Køsystem. Eksponentiell distribusjon. Kvalitetsstyringsmodellering Kvalitetskrav og kostnader ved kvalitetssikring. Kontinuerlig forbedring. Shinto system. Total Quality Management (TQM). Kvalitetskostnad (COQ). Designkvalitet. Kvalitet ved kilden. Kontinuerlig forbedring (CI). "Null defekter" Definisjon av standarden (Benchmarking). Kvalitetsdimensjoner. Poka-Yoke-prosedyre. Samsvarskvalitet. ISO 9000-standarder Plan-Do-Check-Act Cycle (PDCA Cycle - Plan-Do-Check-Act). MODUL 4 "MODELLERING AV PRODUKSJONSKAPASITET OG ARBEIDSPROSESS" Strategisk kapasitetsplanlegging. Kapasitet Fleksibilitet. Beslutningstre. Kapasitetsutnyttelsesgrad. Produksjonskapasitet (Capacity). Kapasitetspute. Strategisk kapasitetsplanlegging. Kapasitetsfokus. Produksjonsskalafordeler (Economies of Scope). Just-in-time (JIT) produksjonssystemer JIT logikk. Den japanske tilnærmingen til produktivitet. Nordamerikanske JIT-varianter. Krav til JIT-systemet. JIT i tjenestesektoren. Automatisert inspeksjon. Total kvalitetskontroll (TQC). "Pull" (pull) produksjonssystem "Kanban" (Kanban Pull System). Gruppeteknologi. Kvalitet ved kilden. Kvalitetssirkler. Frys vindu-metoden. Forebyggende vedlikehold. Nettverk av spesialiserte fabrikker (Focused Factory Network). Just-In-Time (JIT) system. Nivåplan. Bunnrundestyring. Plassering av produksjons- og serviceanlegg Kriterier for plassering av produksjonsanlegg. Metoder for lokalisering av industribedrifter. Plassering av serviceobjekter. Analytisk Delphi-modell. Tyngdepunktmetoden. Regresjonsmodell. Faktorvurderingssystemer. Ardalan heuristisk metode. Utstyrsplassering og romoppsett Grunnleggende metoder for plassering av utstyr. Plassering av utstyr etter teknologiske prinsipper. Plassering av produksjon etter fagprinsippet. Monteringslinjebalansering. Systematisk layoutplanlegging (SLP) metode. Kontoroppsett. Forrangsforhold. Utstyrsplassering etter fagprinsippet (Produktoppsett). Utstyrsplassering basert på Group Technology Layout-prinsippet. Utstyrsplassering basert på prinsippet om å betjene et fast objekt (Fixed-Position Layout). Utstyrsplassering etter teknologisk prinsipp (Process Layout). Plassering av lokaler til service- og handelsbedrifter (Retail Service Layout). "Tjenestelandskap" (Servicescape). Komparativ metode for datastyrt allokering av produksjonsanlegg (Computerized Relative Allocation of Facilities Technique - CRAFT). Takt (syklustid).

MODUL 5 «MODELLERING AV ARBEIDSPROSESSEN OG ARBEIDSSTANDARDERING» Beslutninger tatt ved planlegging av arbeidsprosessen. Atferdsaspekter ved planlegging av arbeidsprosessen. Fysiologiske aspekter ved planlegging av fødselsprosessen. Arbeidsmetoder. Måling og standardisering av arbeidskraft. Systemer med økonomiske insentiver for arbeidskraft.

Arbeidsmåling. Metode for selektive observasjoner (Work Sampling). Standardiseringsmetode MEST (Most Work Measurement Systems). Metoder Tidsmåling. Mikroelementstandarder (Elemental Standard-Time Data). Mikr(Predetermined Motion-Time Data Systems - PMTS). Standard tid. Normal tid. Arbeidsprosessplanlegging (Jobbdesign). Arbeidssystemer med utvidet ansvar (Job Enrichment). Finansielle insentivplaner (Financial Incentive Plans). Sosiotekniske systemer. Spesialisering av arbeidskraft. Gevinstdeling. Profitt deling. Arbeidsfysiologi. Timing (Time Study). Forsyningsstyringsmodellering. Innkjøpsstyring Supply chain management. Innkjøp. Just-in-time kjøp. Global sourcing. Strømmer av elektronisk informasjon ved innkjøp. Utkontraktering. Rask respons (QR). Lasteverdi (Value Density). Just-in-Time-kjøp. Logistikk. "Lag eller kjøp" Strategisk partnerskap. Materialhåndtering. Forsyningskjede. Effektiv forbrukerrespons (ECR). Prognoser Etterspørselsstyring. Typer prognoser. Komponenter av etterspørsel. Kvalitative prognosemetoder. Tidsserieanalyse. Årsak (årsaks) prognose. Velge en prognosemetode. Fokus på prognoser. Datamaskinprognoser.

Tidsserieanalyse. Panelkonsensus. Avhengig etterspørsel. Markedsundersøkelser. Utjevningskonstanter Alpha. "Gressrøtter". Delphi metode. Utøvende dom. Uavhengig etterspørsel. Hverdagslig forhold. Prognoser basert på lineær regresjon (Linear Regression Forecasting). Sesongfaktor. Glidende gjennomsnitt. Sesongalisering av etterspørselen. Gjennomsnittlig absolutt avvik. Sporingssignal. Trendeffekt. Fokus prognoser. Eksponensiell utjevning.

Samlet planlegging

Typer planlegging. Hierarkisk produksjonsplanlegging. Kumulativ produksjonsplanlegging Kumulative planleggingsmetoder. Lang-, mellom- og kortdistanseplanlegging (lang-, mellom- og kortdistanseplanlegging). Inventar tilgjengelig. Master Production Schedule (MPS). Kapasitetsbehovsplanlegging (CRP). Foreløpig planlegging av produksjonskapasitet (Rough-Cut Capacity Planning). Blandet strategi. Samlet planlegging. Produksjonsplanleggingsstrategier. Ren strategi.