УДК 65.012.4: 004
М. В. Верескун,
д. е. н., доцент, декан факультету інформаційних технологій,
ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь
О. Ю. Гусєва,
д. е. н., доцент, професор кафедри економіки, підприємництва та права,
ДВНЗ «Державний університет телекомунікацій», м. Київ
Д. В. Ляшов,
к. е. н., старший викладач кафедри економіки підприємств,
ДВНЗ «Приазовський державний технічний університет», м. Маріуполь
РОЗВИТОК ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ЯК ФАКТОР ТРАНСФОРМАЦІЇ МЕТОДОЛОГІЇ УПРАВЛІННЯ ПІДПРИЄМСТВАМИ
M. Vereskun,
Doctor of Economics, Associate Professor, The Dean of the Faculty of Information Technology,
State Higher Educational Institution «Priazovsky State Technical University», Mariupol
O. Guseva,
Doctor of Economics, Associate Professor of the Department of Economics, business and law,
State University of Telecommunications, Kyiv
D. Lyashov,
Ph.d, senior lecturer of the Department of business Economics,
State Higher Educational Institution «Priazovsky State Technical University», Mariupol
THE DEVELOPMENT OF INFORMATION TECHNOLOGIES AS A FACTOR OF TRANSFORMATION OF THE METHODOLOGY OF ENTERPRISE MANAGEMENT
В статті проведеного дослідження основних тенденцій розвитку сучасних ІТ технологій та їх вплив на розвиток теорії та практики управління підприємствами, що функціонують в умовах зростаючої невизначеності та ризику. Основним складовими змін, які здійснюють безпосередній вплив на управління підприємствами є розвиток апаратного та програмного забезпечення ІТ систем. Так головною тенденцією розвитку апаратного забезпечення є: підвищення швидкодії обчислювальних пристроїв та зменшення їх розмірів. Основними векторами розвитку програмного забезпечення є використання можливостей мережі Internet та розробка спеціального програмного забезпечення, яке дозволяє застосовувати нові методологічні прийоми у практиці управління підприємствами.
Досліджено останні тенденції розвитку методології управління підприємствами в умовах нестабільного зовнішнього середовища з високим рівнем ризику. З’ясовано, що основними методологічними прийомами, що знаходять широке використання у сучасному управлінні є синергетика та імітаційне моделювання. В свою чергу, основним напрямами розвитку імітаційного моделювання є дискретне моделювання, системна динаміка та агентне моделювання.
Визначено, що оцінка впливу означених тенденцій розвитку інформаційних технологій на трансформацію організаційних структур управління підприємствами є перспективним напрямом подальших досліджень.
The article conducted research of the main trends of development of modern it technologies and their influence on the development of the theory and practice of management of enterprises, operating in conditions of growing uncertainty and risk. The main component changes that have a direct impact on the management of enterprises is the development of hardware and software components of it systems. So the main trend of the development of the hardware are: increased performance of computing devices and the reduction of their sizes. The main vectors of development of software is the use of the Internet and the development of special software that allows you to apply the listed methodological techniques in the practice of business management.
Also investigated recent trends in the methodology of enterprise management in conditions of unstable external environment with a high level of risk. It was found that the main methodological techniques that are widely used in modern management is a synergetic modeling and simulation. In turn, the main directions of development of the simulation is a discrete simulation, system dynamics and simulation agente.
It is determined that the assessment of the impact of identified trends of development of information technologies on the transformation of organizational structures of management of enterprises is a promising direction for further research.
Ключові слова: інформаційні технології, менеджмент, імітаційне моделювання, системна динаміка, агентне моделювання, синергетика.
Keywords: information technology, management, simulation modeling, system dynamics, agents modeling, synergetic.
Постановка проблеми. У різні історичні періоди розвитку світової економіки значення технологій для успіху в бізнесі змінювалося. У аграрної цивілізації головним технологіями були технології обробки землі та збору врожаю. Основою індустріальної цивілізації стали капіталомісткі технології, засновані на перетворенні різних видів енергії. Перехід суспільства до постіндустріальної епохи й економіки знань на перше місце висуває інформаційні та наукоємні технології, а найважливішим чинником ефективності стає кваліфікація працівників.
Жодна сфера діяльності не може сьогодні обійтися не тільки без виробничих та сервісних технологій, призначених для виробництва продукції і послуг, але і без інформаційних технологій, що забезпечують потреби в інформації управлінських, виробничих, постачальницьких, торговельних, збутових та інших функціональних підрозділів підприємства, що стали необхідним інструментарієм менеджменту. Тому дослідження спрямовані на вивчення впливу розвитку інформаційних технологій на методи управління підприємствами є важливими і актуальними.
Аналіз останніх досліджень і публікацій. Результати досліджень багатьох авторів свідчать про те, що розвиток сучасного управління здебільшого здійснюється за рахунок удосконалення інформаційних технологій та формування телекомунікаційних мереж різного рівня. В останні роки ІТ технології починають використовуватися майже на всіх рівнях управління підприємством, а для обміну інформацією все ширше використовуються можливості як локальних, так і глобальних телекомунікаційних мереж.
Найбільш ґрунтовні наукові праці, які розкривають теоретично-методологічні засади розвитку сучасного управління і окреслюють в ньому роль інформаційних технологій, належать Форестеру Дж. [1], Хром’яку Й., Слюсарчуку Ю., Цимбалу Л., Цимбалу В. [2], Пригожину І., Стенгерсу І. [3], Хакену Г. [4], Андерсену П. [5] та іншим.
Усі ці праці висвітлюють системне бачення розвитку сучасного управління, а зростаюча кількість наукових досліджень на дану тематику підтверджує їх значущість та практичну спрямованість.
Невирішена раніше частина загальної проблеми. Слід відзначити, що наявні дослідження основних тенденцій розвитку інформаційних технологій стосуються здебільшого технічних характеристик та можливостей сучасних обчислювальних пристроїв. Проте відсутній комплексний підхід щодо оцінки впливу нових можливостей, що з’являються в результаті бурхливого розвитку ІТ технологій, на розвиток підходів, методів та моделей економічного управління складними економічними системами в умовах зростаючої невизначеності та підвищеного ризику. Також у зазначених наукових працях розглядаються можливості прикладного використання тих чи інших програмних продуктів, що реалізують одну з методологічних концепцій, для вирішення задач управління підприємствами, проте не проводиться порівняльний аналіз переваг і недоліків основних напрямів розвитку методології управління складними економічними системами.
Метою статті є визначення основних напрямів розвитку інформаційних технологій та з’ясування їх впливу на розвиток методології управління підприємствами.
Викладення матеріалів дослідження. Швидкодія сучасних обчислювальних засобів вже досить близько підійшла до теоретичної межі. Цієї швидкодії, однак, виявляється недостатньо для того, щоб практично вирішувати нові складні завдання управління неоднорідними нелінійними економічними системами, здійснювати безперервний аналіз величезних потоків різнорідної, а часто і взаємовиключної за змістом економічної інформації.
Швидкий розвиток електронних технологій призводить до того, що комп'ютери стають все менше і менше, що дозволяє використовувати їх у все більш мініатюрних пристроях - мобільних телефонах, цифрових фотоапаратах, різних відеопристроях. Колись вважалося, що більш потужні обчислювальні системи по необхідності будуть вимагати більше місця під периферію, пам'ять і т.д. Це припущення виявилося невірним. У 1965 році. Г. Мур сформулював правило, що має силу і зараз («закон Мура»), згідно з яким продуктивність обчислювальних систем подвоюється кожні вісімнадцять місяців.
Об'єктивні сьогоднішні тенденції - мініатюризація і підвищення продуктивності процесорів, як це і було передбачено законом Мура - наводять технології до порога розвитку традиційних обчислювальних пристроїв. Від пріоритетів нескінченного нарощування тактової частоти і потужності одного процесора виробники переходять до багатоядерності, паралелізму і т.п.
Зараз декілька ядер в процесорі переносного комп'ютера - вже норма, а в процесорах суперкомп'ютерів ядер в тисячі разів більше. «Джина випущено з пляшки»: пройде зовсім небагато часу і ядер стане кілька десятків, а потім і сотень тисяч! З'являться зовсім інші архітектури, ядра будуть об'єднуватися в складні композитні блоки. До даних можна буде отримувати одночасний паралельний доступ різним обчислювальним блокам, «спілкування» обчислювальних блоків між собою буде відбуватися через загальну пам'ять [6].
Такі результати ІТ індустрії дають змогу управлінцям використовувати в практиці своєї діяльності нові підходи і методи, застосування яких у практичній діяльності стає можливим саме завдяки новим можливостям інформаційних обчислювальних систем. Більш того, саме виникнення і розвиток вказаних підходів і методів стає можливим завдяки останнім досягненням у ІТ сфері. Так серед основних методологічних підходів до управління, що спрямовані на підвищення ефективності діяльності організацій в умовах підвищеної невизначеності та ризику є наступні: дискретне та агентне моделювання, системна динаміка, синергетика.
Науковим фундаментом сучасного управління економічними системами є теорія організації, теорія складних систем та синергетика. Теорія організації вивчає закономірності функціонування різних систем, теорія систем - принципи організації складних систем, синергетика - механізми взаємодії елементів складних системи в процесі її самоорганізації.
Синергетика, або теорія самоорганізації, на сьогодні вважається однією з найбільш перспективних і багатофункціональних дослідницьких методологій, що ґрунтується на міждисциплінарній філософії і теорії систем.
Синергетика (від «спільний», «узгоджено діючий» - грец.) формує нову методологію розуміння систем різної природи, як складноорганізованих об’єктів і вивчає основні фактори, механізми і закономірності процесів їх розвитку. Основною синергетики є явище самоорганізації, яке проявляється у вигляді формування впорядкованих макрооб’єктів завдяки колективній взаємодії мікроелементів за відсутності зовнішнього впорядковуючого впливу.
Важливою складовою сучасного підходу до управління економічними суб’єктами різного рівня є увага до механізмів самоорганізації. Вплив таких механізмів є досить відчутним, особливо в тих випадках, коли економічна система через неврівноважений стан стає високочутливою навіть до незначних впливів [2].
Вихідні методологічні засади синергетики як міждисциплінарного наукового напрямку обґрунтували І.Пригожин, І.Стенгерс [3] та Г.Хакен [4]. Теорія складних систем набула поширення менеджменту в 1990-х роках унаслідок пошуків шляхів адаптації фірм та економіки до змін у зовнішньому середовищі. Першими до теорії складних систем звернулися Г.Сімон, К. Веік, Ч. Перро, Дж. Марч [7]. Нині теорія складних систем розвивається в межах таких напрямів як стратегічний менеджмент і теорія організацій.
Економічна синергетика акцентує увагу на процесах колективної взаємодії компонентів відкритих економічних систем, що перебувають у неврівноваженому стані, який спричинено посиленням хаосу. Взаємодію супроводжує інтенсивний обмін енергією між ланками окремої системи і - між системою та її зовнішнім середовищем. Унаслідок взаємодії відбувається упорядкування та розвиток системи.
За синергетичної моделі управління різними економічними системами ключова роль належить механізмам самоорганізації. Внаслідок дії таких механізмів подолання хаосу, впорядкування та розвиток фірми чи національної економіки відбувається автономно.
Динаміка та наслідки зрушень через самоорганізацію певної системи залежить від характеру моделі управління нею.
Синергетична методологія управління виступає альтернативою традиційному менеджменту, який передбачає жорсткий вплив системи управління на тих, хто підлягає управлінню. Проте суспільство чи колектив працівників фірми – це також певна система, що володіє здатністю до саморегулювання. Синергетична методологія управління сприяє вирішенню управлінських проблем, які виникають у нервівноважних системах через переважання хаосу над порядком і які з позицій традиційного менеджменту вирішити неможливо.
У сфері бізнесу та управління імітаційне моделювання використовується у найширшому діапазоні — від операційного та виробничого менеджменту до стратегічного, управлінського та ІТ-консалтингу. На сьогодні розвиток імітаційного моделювання відбувається по трьом основним методологічним напрямкам: дискретне моделювання, системна динаміка та агентне моделювання. Розглянемо кожний з напрямів більш докладно.
У всьому світі бізнес-планування будь-якого господарського об'єкта здійснюється на основі його дискретної імітаційної моделі. Рішення на основі дискретного імітаційного моделювання затребувані у галузевих проектах, державному і територіальному управлінні [8].
Дискретне імітаційне моделювання знаходить широке використання в інформаційних бізнес-системах — від систем планування в ERP, SCM, APS-системах, інструментів аналізу і оптимізації в системах моделювання бізнес-процесів, управління ланцюгами постачань і багатьох інших, до інтерактивних моделей ситуаційних центрів, методів сценарного планування в системах підтримки прийняття рішень (DSS, EIS) і формування стратегій в системах управління ефективністю бізнесу (BPM), включаючи високі технології сучасного цифрового виробництва у системах безперервної підтримки життєвого циклу виробів (PLM).
Якщо дискретне імітаційне моделювання стало основою зрілої інжинірингової діяльності у аналізі та оптимізації бізнес-процесів, виробничих і логістичних систем, то системна динаміка і агентне моделювання тільки починають використовуватися в практиці управління підприємствами.
Системна динаміка - це потужна методологія і техніка комп'ютерного імітаційного моделювання для позначення, розуміння та обговорення складних питань і проблем. Системна динаміка була створена наприкінці 1950-х рр. Дж. Форрестером в Массачусетському технологічному інституті (МТІ). У 1961 Форрестер опублікував першу книгу «Індустріальна динаміка» [1] яка зараз вважається класичною.
Системно-динамічні моделі складаються із петель зворотнього зв’язку, які формують поведінку системи. Цей вид моделювання доволі корисний, коли необхідно виявити важливі змінні та з’ясувати взаємозв’язки між ними.
Системна динаміка фокусується на моделюванні макрорівня – системи в цілому. Проте це не означає, що системна динаміка може використовуватися виключно к моделюванню макроекономіки або глобальних соціально-економічних процесів. В даний час застосування системної динаміки в сфері управлінського консалтингу та стратегічного менеджменту дуже широко: від моделювання поведінка організації під час росту на ринку або подолання «бар'єрів росту» (growth management), - до стратегічного менеджменту та прийняття оптимальних управлінських рішень, від логістики і управління ланцюгами поставок, управління проектами - до трансформації компанії у «навчальну організацію» та управління знаннями.
Визнання сучасної економіки складною адаптивною системою призводить до необхідності пошуку та використання у практиці управління нової методології, яка дозволяла б моделювати «виникнення» нових процесів. Розуміння того факту, що реакції системи є похідними від взаємодії великої кількості економічних агентів, кожен з яких наділений власними особливостями, що формують вектор його поведінки, призводить до усвідомлення того, що намагання спрогнозувати поведінку соціально-економічної системи пов’язане з величезними труднощами. Використання агентного моделювання дозволяє з’ясувати, які, на перший погляд навіть незначні фактори, що визначають поведінку і взаємодію великої кількості агентів, формують значні соціально-економічні наслідки.
Агентне моделювання є тим інструментом, за допомогою якого можливе успішне моделювання складних адаптивних систем. Такий вид моделювання дозволяє моделювати не агреговані елементи системи, як це робить, наприклад, системна динаміка за допомогою системи потоків і накопичувачів, а навпаки, базується на ідеї моделювання процесів «знизу-вверх»: основою моделі є перелік основних елементів, взаємодія яких народжує узагальнену поведінку системи. Дуже важливим є розуміння того, що метою в даному випадку є не знаходження оптимальної економічної рівноваги, а з’ясування природи складних соціально-економічних явищ [9].
На сьогодні спеціалісти вирізняють три стадії побудови агентної моделі:
- визначення кордонів моделі – яке явище моделюється, які його межі;
- визначення поведінки/взаємодії агентів – розробка моделі поведінки/прийняття рішень агентом і його взаємодії з іншими агентами;
- розробка і апробація моделі – проведення аналізу чутливості [9].
Зрозуміло, що можливості по програмуванню поведінки агентів практично не обмежені, що надає досліднику можливість створювати моделі будь якої складності. Окремим досягненням цієї методології імітаційного моделювання є можливість моделювати ірраціональні моменти процесу прийняття рішень, які спричинюють важливий вплив на його результат. Проте ключовими елементами розробки моделі є коректне формулювання проблеми і постановка задачі. Це потребує цілеспрямованої підготовки, якісної експертизи та досвіду – інакше некоректні данні на вході спричинять аналогічний результат на виході. На сьогодні якісна реалізація методології агентного моделювання можлива за допомогою великої кількості програмних продуктів (NetLogo, RePast, Swarm, Anylogic та ін.) деякі з яких є у відкритому доступі. На практиці такий вид моделювання дозволяє отримувати рішення при аналізі споживчих і фінансових ринків, споживчих переваг та дослідженні моделей конкуренції [10].
Ключовими перевагами і характеристиками розглянутих видів імітаційного моделювання, що визначають їх застосування у соціально-економічних дослідженнях є:
- можливість опису складних багаторівневих структур з безліччю нелінійних зворотних зв'язків;
- відображення динамічних процесів і поведінкових підходів, властивостей динамічності зовнішнього середовища;
- можливості подання та структуризації ментальних знань експертів щодо проблеми, проведення експертних ревізій комп'ютерних моделей і повна їх інтерпретованість мовою системних потокових діаграм і діаграм причинно-наслідкових зв'язків;
- можливість виявлення закономірностей, динамічних тенденцій розвитку і функціонування складної системи в умовах неповної і неточної інформації;
- програвання різних ситуацій і варіантів рішень, проведення сценарних розрахунків на комп'ютерній моделі;
- опис взаємодії та поведінки безлічі активних агентів в соціальних системах;
- реалізація принципів об'єктно-орієнтованого проектування та застосування високотехнологічних ІТ-рішень в побудові комп'ютерних моделей .
Ці можливості імітаційного моделювання у дослідженні соціально-економічних процесів визначають широке застосування інформаційно-аналітичних рішень цього класу для цілей сценарного планування, обґрунтування довгострокових стратегічних планів, розробки і аудиту програм у системах підтримки прийняття рішень.
Застосування такої методології є доцільним в складних ситуаціях управління, таких як оперативне управління великими транснаціональними вертикально-інтегрованими економічними суб'єктами. Ці ситуації характеризуються, насамперед, тим, що рішення доводиться приймати при динамічно розвивається ситуації в умовах великої невизначеності. Саме використання нових методик управління та систем підтримки прийняття рішень на всіх рівнях управління дозволить підвищити якість управлінських рішень, і, як наслідок, ефективність функціонування економічних суб’єктів в цілому.
Висновки. Таким чином, результати проведеного дослідження свідчать, що основними складовими розвитку сучасних ІТ технологій є розвиток їх апаратного та програмного забезпечення. Основними тенденціями, що в межах цих напрямів, чинять безпосередній вплив на розвиток методологій управління підприємствами є: зменшення розмірів та підвищення швидкості дії обчислювальних пристроїв, а також всебічне використання мережевих технологій на всіх рівнях від глобального (мережа Internet) до локального (внутрішні мережі окремих підприємств) та розробка спеціального програмного забезпечення, яке стає зручним інструментом реалізації новітніх методологічних розробок в галузі управління. Завдяки визначеним тенденціям в практику управління все більше входять наступні методологічні прийоми: синергетика та імітаційне моделювання. Окремо слід відзначити, що поряд з дискретним імітаційним моделюванням, яке використовувалось в практиці управління підприємствами досить давно, останнього часу з’явилась можливість використовувати в практиці управління такі підвиди імітаційного моделювання як системна динаміка та агентне моделювання.
Зрозумілим є те, що використання в практиці управління нових методологічних прийомів, яке стало можливим завдяки сучасним досягненням в ІТ сфері, потребують суттєвого перегляду існуючих форм, методів і прийомів в організації процесу управління на підприємствах. Насамперед, це стосується розбудови і впровадження нових організаційних форм управління на всіх рівнях управління економікою. Розробка нових організаційних форм управління, які дозволять максимально використати всі переваги нових методологічних прийомів управління, є перспективним напрямом подальших досліджень.
Література.
1. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия (индустриальная динамика) / Дж. Форестер. - М.: «Прогресс», 1971.
2. Хром’як Й.Я. Нелінійна парадигма економічної динаміки / Й.Я. Хром’як, Ю.М. Слюсарчук, Л.Л. Цимбал, В.М. Цимбал В.М. // Вісник Національного університету «Львівська політехніка» «Менеджмент та підприємництво в Україні: етапи становлення і проблеми розвитку». – 2011. - № 704. – С.167-174.
3. Пригожин И. Порядок из хаоса: новый диалог человека с природой / И. Пригожин, И. Стенгерс. – М., 1986.
4. Хакен Г. Информация и самоорганизация. Макроскопический подход к сложным системам / Г. Хакен. – М.: «Мир», 1991. – 240 с.
5. Anderson, P. Complexity Theory and Organization Science / P. Anderson // Organization Science. - 1999. - №10(3). Р. 216-232.
6. Електронний ресурс . Режим доступу: http://www.intuit.ru/studies/courses/13833/1230/lecture/24077.
7. Пугачева Е.Г. Самоорганизация социально-экономических систем: учебное пособие / Е.Г. Пугачева, К.Н. Соловьяненко. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2003. – 172 c.
8. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процессов: Учебное пособие / Н.Н. Лычкина- М.: ИНФРА-М, 2011. — 254 с. .
9. Електронний ресурс. Режим доступу: http://www.anylogic.com/articles/sistemnaya-dinamika-i-agentnoe-modelirovanie-neobkhodimost-kombinirovannogo-podkhoda.
10. Бахтизин А.Р. Агент-ориентированные модели экономики / А.Р. Бахтизин – М.: Экономика, 2008. -279 с.
References.
1. Forrester, Dzh. (1971), Osnovy kibernetiki predprijatija (industrial'naja dinamika) [Fundamentals of Cybernetics enterprise (industrial dynamics)], «Progress», Moscow, Russia.
2. Khromiak, Y.Ya. Sliusarchuk, Yu.M. Tsymbal, L.L. and Tsymbal, V.M. (2011), “Neliniina paradyhma ekonomichnoi dynamiky”, Visnyk Natsionalnoho universytetu «Lvivska politekhnika» «Menedzhment ta pidpryiemnytstvo v Ukraini: etapy stanovlennia i problemy rozvytku», vol. 704, pp.167-174.
3. Prigozhin, I. and Stengers, I. (1986), Porjadok iz haosa: novyj dialog cheloveka s prirodoj [Order out of chaos: a new dialogue with nature], Moscow, Russia.
4. Haken, G. (1991), Informacija i samoorganizacija. Makroskopicheskij podhod k slozhnym sistemam [Information and self-organization. Macroscopic Approach to Complex Systems], «Mir», Moscow, Russia p.240.
5. Anderson, P. “Complexity Theory and Organization Science”, Organization Science, vol.10(3), pp. 216-232.
6. [Online], available at: http://www.intuit.ru/studies/courses/13833/1230/lecture/24077.
7. Pugacheva, E.G. and Solov'janenko, K.N. (2003), Samoorganizacija social'no-jekonomicheskih sistem [Self-organization of socio-economic systems], Izd-vo BGUJeP, Irkutsk, Russia, p.172.
8. Lychkina, N.N. (2011), Imitacionnoe modelirovanie jekonomicheskih processov [Simulation modeling of economic processes], INFRA-M,, Moscow, Russia, p.254 s. .
9. [Online], available at: http://www.anylogic.com/articles/sistemnaya-dinamika-i-agentnoe-modelirovanie-neobkhodimost-kombinirovannogo-podkhoda.
10. Bahtizin, A.R. (2008), Agent-orientirovannye modeli jekonomiki [Agent-oriented economic model], Jekonomika, Moscow, Russia, p.279.
Стаття надійшла до редакції 02.12.2015 р.
ТОВ "ДКС Центр"