Навігація
Головна
ПОСЛУГИ
Авторизація/Реєстрація
Реклама на сайті
 
Головна arrow Природознавство arrow Ангстремменеджмент авіапідприємств
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >

Нейромережеве моделювання відносної ефективності управлінських рішень при ангстремменеджменті авіапідприємств

Вище було зазначено про важливість застосування нейромереж у моделюванні прийняття рішень в управлінні авіапідприємством.

У якості ще однієї методики ефективного прийняття рішень на підприємстві, за результатами дослідження, автором побудовано нейромережеву модель ангстремменеджменту, за допомогою якої прогнозується або визначається відносна ефективність системи управління авіапідприємством (ефективність прийняття управлінських рішень).

Вхідною інформацією автором обрано та за своїм баченням класифіковано показники, що якісно впливають на формування, прийняття та реалізацію управлінського рішення (УР) [88, 90, 105, 111].

1) Показники, що характеризують об'єкт УР:

– рівень важливості проблеми (міра впливу на функціонування авіапідприємства);

– рівень складності проблеми;

– міра проблеми щодо принципово нових можливостей розвитку авіапідприємства;

– міра проблеми щодо загрози існуванню авіапідприємства;

– міра багатокритеріальності УР;

– міра багаторівневості УР;

– якість формулювання проблеми;

– міра структурованості УР;

– рівень корисності УР для зовнішнього та внутрішнього середовища;

– рівень впливу ризиків невизначеності;

– міра керованості та передбачуваності параметрів проблеми;

– міра ризику реалізації УР;

– міра прогнозу результату дії у разі прийняття УР.

– якість обставин, що перешкоджають реалізації УР.

2). Показники обґрунтованості УР:

– якість страхування відповідальності осіб, що приймають рішення та виконавців;

– міра стабільності внутрішнього та зовнішнього середовища авіапідприємства;

– міра стабільності характеру управлінської діяльності;

– міра впливу елементів зовнішнього середовища;

– міра об'ємності та складності зовнішнього середовища;

– міра невизначеності зовнішнього середовища;

– рівень впливу паніки на якість прийняття рішень;

– міра раптовості ситуації;

– рівень новизни ситуації;

– міра напруженості ситуації.

3) Показники відповідності УР цілям авіапідприємства та інтересам людей:

– рівень відповідності УР створенню комфортного середовища мешкання людини та всебічному розвиткові особистості на авіапідприємстві та за його межами;

– якість врахування інтереси різних людей;

– рівень орієнтації УР на досягнення запланованої мети;

– рівень узгодженості потреб керівників, що приймають рішення, та виконавців;

– рівень соціальної справедливості УР;

– якість забезпечення очікувань керівників та виконавців;

– рівень узгодженості рішення з політикою організації;

– якість забезпечення результатом рішенням можливості встановлення ефективної взаємодії із зовнішнім середовищем щодо забезпечення бажаного економічного, комерційного, фінансового або іншого успіху;

– міра впливу УР на рівень життя населення;

– міра сумісності УР з іншими рішеннями;

– рівень історичної прийнятності УР щодо менталітету працівників та навколишнього середовища.

4) показники можливості оперативного управління ходом реалізації УР:

– міра об'єму, достовірності, цінності та насиченості управлінської інформації для прийняття УР;

– рівень наявності аналогів в розробці і успішній реалізації УР;

– рівень наявності організаційних структур, що забезпечують отримання результату УР;

– рівень наявності еталонної ситуації;

– якість проведення й результати ситуаційного аналізу;

– якість методичного, організаційного, комп'ютерного, інформаційного забезпечення УР;

– міра відмінності від еталонної ситуації;

– рівень надійності результату експертизи;

– якість використання банків даних та спеціальних автоматизованих систем для обробки даних і супроводу основних процедур ситуаційного аналізу або процесу прийняття УР;

– міра наявності надійних прогнозів;

– рівень можливості оперативного управління ходом реалізації УР;

– рівень можливості подальшого коригування УР;

– міра можливості контролю за реалізацією УР;

– ефективність зворотного зв'язку;

– рівень розвитку системи безперервного моніторингу та прогнозування.

5) показники впливу ОПР на прийняття УР:

– міра впливу ОПР на персонал;

– міра професіоналізму ОПР;

– міра досвіду в реалізації УР;

– якість поточного стан здоров'я ОПР;

– рівень уміння передбачувати хід події;

– міра схильності до різного роду ризиків;

– міра інтуїції;

– рівень системи цінностей та переваг (відповідність УР);

– рівень володіння професійними навичками праці з сучасними управлінськими технологіями;

– міра довіри ОПР до результатів моделювання;

– рівень адекватності оцінювання ситуації ОПР;

– рівень впливу УР на імідж ОПР, на суспільне визнання, на соціальний статус, на входження до влади, на популярність тощо;

– міра реалізації власної ідеї в УР;

– рівень здібності до класифікації інформації (до виділення релевантної);

– міра цілеспрямованості, ієрархічності мислення, його гнучкості, швидкості та широти;

– рівень здібності ОПР до абстракції;

– якість знання предмета УР, його резервів та труднощів;

– рівень емоційності, темпераменту, відповідальності, характеру уваги, рішучості, сміливості ОПР;

– міра романтизму (оптимізму) або практицизму (песимізму) ОПР;

– рівень упевненості в своїх силах (в досягненні мети);

– рівень авторитету;

– рівень розуміння ситуації.

Вищенаведені 5 груп показників враховують показники вимог до УР:

– рівень відповідності чинному законодавству та статутним документам підприємства;

– рівень відсутності в контексті УР суперечності рішення самому собі або раніше реалізованим;

– міра наявності в ОПР відповідних повноважень (прав і відповідальності) для реалізації УР;

– рівень екологічної й технічної безпеки УР;

– міра наявності повноважень, прав, обов'язків та відповідальності колективу;

– міра наявності фінансових та інших матеріальних ресурсів;

– міра наявності інформаційних ресурсів;

– міра наявності кадрових ресурсів;

– міра наявності техніки та технології для забезпечення реалізації УР;

– міра наявності ресурсу часу на прийняття та реалізацію УР;

– міра відсутності обставин непереборної сили (якої керівники повинні дотримуватися за будь-якою ефективністю системи управління, але за результатами даного дослідження ця міра якісно не вплинула на вихід нейронної мережі) [104, 112].

Отже, входами нейромережевої моделі формування та прийняття управлінських рішень в системі ангстремменеджменту авіапідприємства стали перераховані вище п'ять груп показників.

Приведено якісний опис цих входів при максимальному та мінімальному значеннях їх параметрів:

1) показники, що характеризують об'єкт УР:

– значенню "1" відповідає проблема, яка має великий вплив на функціонування авіапідприємства; складна (багатокритеріальна й багаторівнева); необхідна та корисна для внутрішнього та зовнішнього середовища;

– значення "0" – нескладна проблема, що не являє собою загрози і що не відкриває нових можливостей для розвитку організації.

2) показники рівня впливу ризиків невизначеності:

– значення "1" – УР приймається в нестабільному внутрішньому та зовнішньому середовищі, причому зміни значно впливають на ситуацію; високий рівень впливу ризику в момент прийняття рішення; практично неможливе передбачення результату дії;

– значення "0" – ситуація відносно стійка до змін зовнішнього та внутрішнього середовища авіапідприємства, міра впливу яких на прийняття УР дуже невелика; параметри проблеми досить керовані та передбачувані; обставини, що перешкоджають реалізації УР, практично відсутні; рівень впливу ризику невисока.

3) показники відповідності УР цілям організації та інтересам людей:

– значення "1" – УР направлене на досягнення поставлених цілей; відповідає створенню гідних умов праці на підприємстві та за його межами; враховує інтереси різних людей; забезпечує бажаний фінансовий або інший успіх;

– значення "0" – УР неузгоджене з політикою авіапідприємства; не забезпечує очікувань ОПР та виконавців; не відповідає внутрішнім вимогам підприємства; не може забезпечити бажаного успіху.

4) показники можливості оперативного управління ходом реалізації УР:

– значення "1" – в наявності великий обсяг достовірної та релевантної інформації для прийняття УР, достатнє методичне, комп'ютерне й організаційне забезпечення УР, велика можливість оперативного управління ходом реалізації УР для подальшого його коригування;

– значення "0" – дуже мало управлінської інформації; відсутні аналоги розробки УР; практично немає його забезпечення; нерозвинена система моніторингу та прогнозування ситуації; неможливо проконтролювати реалізацію УР.

5) показники впливу ОПР на прийняття УР:

– значення "1" – високий професіоналізм та великий досвід ОПР в сфері формування та прийняття УР. уміння передбачувати хід подій, інтуїція, розуміння ситуації, гнучкість і цілеспрямованість мислення;

– значення "0" – відсутність належного досвіду в формуванні та прийнятті УР, інтуїції та уміння передбачати сценарій розвитку подій, невисокий рівень професіоналізму, нечітке й неповне уявлення ситуації, невпевненість в своїх силах.

Множина даної нейромережевої моделі, що навчається, складається з 29- ти різних комбінацій значень входів та експертних оцінок ефективності відповідних управлінських рішень за стобальною шкалою. Вона представлена у вигляді електронної табл. 4.10.

Таблиця 4.10

Комбінації значень входів та експертних оцінок ефективності відповідних управлінських рішень в системі ангстремменеджменту авіапідприємств, за стобальною шкалою

1

1

1

1

1

1

70

2

0

0

0

0

0

3

3

0

0

0

1

1

10

4

0

0

0

0

1

8

5

0

0

0

1

0

5

6

0

0

1

0

0

13

7

1

0

0

0

0

10

8

1

0

0

1

0

15

9

0

1

0

0

0

0

10

0

0

1

1

0

15

11

0

0

1

0

1

25

12

1

1

0

0

0

5

13

1

0

0

0

1

20

14

0

1

1

0

0

10

15

0

1

1

0

1

15

16

1

1

1

0

0

20

17

1

1

1

0

1

65

18

0

1

0

1

0

3

19

1

0

0

1

1

35

20

1

0

1

1

1

100

21

1

0

1

0

0

зо

22

0

1

1

1

1

20

23

1

0

1

1

0

40

24

0

0

1

1

1

ЗО

25

1

1

1

1

0

35

26

1

0

1

0

1

80

27

1

0

1

0

0

37

28

0

1

0

1

0

9

29

1

0

0

0

0

43

Примітка: розраховано автором на основі результатів нейромережевої моделі

Автором проаналізовано роботу створеної моделі з тестовими даними за допомогою стандартних нейро пакетів [81, 114].

Поля бази даних (вхідні синдроми):

Поля бази даних (вихідні синдроми): ЕХР

Попередня обробка вхідних полей баз даних:

Функціональні перетворювачі:

Синдроми 1-го рівня:

Синдроми 2-го рівня:

Синдроми 3-го рівня:

Вихідні синдроми:

Обробка вихідних синдромів:

Таблиця 4.11

Значення груп показників відповідних завдань відносної ефективності прийняття управлінських рішень в системі ангстремменеджменту авіапідприємств

0.201

0.479

0.137

0.349

0.167

0

0.280

0.354

0.370

0.373

0.307

10

0.434

0.408

0.697

0.384

0.531

20

0.601

0.210

0.827

0.577

0.567

ЗО

0.905

0.241

0.760

0.904

0.335

40

0.972

0.310

0.858

0.830

0.337

50

0.998

0.899

0.990

0.399

0.945

60

0.999

0.742

0.999

0.406

0.993

70

Примітка: розраховано автором на основі результатів нейромережевої моделі

Отримано залежність відносної ефективності системи управління від показників, що впливають на прийняття управлінських рішень, й відображено на рис. 4.2.

Залежність відносної ефективності прийняття управлінських рішень від показників

Рис. 4.2. Залежність відносної ефективності прийняття управлінських рішень від показників

На основі даної графічної залежності автором проаналізовано відносну ефективність прийняття управлінських рішень в системі ангстремменеджменту авіапідприємства: в діапазоні рівня ефективності від 0 до 30 балів система управління малоефективна.

Зростання ефективності забезпечується збільшенням відповідності більш важливих рішень цілям авіапідприємства та інтересам людей, можливостям оперативного управління ходом реалізації таких рішень і професіоналізму керівників, що приймають рішення в умовах зниження невизначеності до мінімального рівня. Така система управління характерна для планово-адміністративного господарювання [79].

Рівень відносної ефективності прийняття управлінських рішень на підприємстві від 30 до 60 балів відповідає показникові ринкової економіки.

На початковому етапі із збільшенням ризику в умовах невизначеності професіоналізм керівника, його досвід в прийнятті УР знижуються в порівнянні з плановою економікою. Керівник не може прийняти УР, в повній мірі відповідне цілям авіапідприємства та його внутрішнім вимогам, оскільки йому

доводиться часто діяти в абсолютно незнайомих ситуаціях. Але загалом ефективність прийняття УР все одно збільшується, оскільки зростає рівень інерційності системи управління та складність проблем, що вирішуються. Далі ефективність прийняття УР збільшується з різким зростанням міри ризику. Нарівні з цим повинен зростати і професіоналізм керівництва з метою успішного розв'язання важливих і складних проблем, що задовольняють в достатньому об'ємі внутрішні вимоги авіапідприємства. У зв'язку із збільшенням ризиків різко знижується рівень інерційності системи управління підприємством і зростають вимоги до гнучкості системи управління [89].

При рівні відносної ефективності прийняття управлінських рішень від 60 балів і вище система управління суперефективна.

Дуже складні та важливі проблеми вирішуються за рахунок максимального управлінського потенціалу під час прийняття управлінських рішень, коли ці рішення повністю відповідають цілям підприємства й інтересам штату. Така суперефективна система прийняття управлінських рішень може існувати тільки на "ідеальному" підприємстві, в умовах різкого зниження ризику та невизначеності, а також збільшення можливості оперативного управління ходом реалізації управлінських рішень.

Отримавши, таким чином, модель прийняття управлінських рішень в системі ангстремменеджменту авіапідприємств, керівник може визначати ефективність кожного наступного рішення. Розраховуючи вхідні дані та значення факторів, що впливають на нього, вирішувати ефективність реалізації даного рішення.

Утворення методології ангстремменеджменту авіапідприємств полягає, насамперед, у забезпеченні максимального рівня ефективності прийняття управлінських рішень керівниками авіапідприємств та менеджерами з безпеки польотів, особливо у надзвичайно критичних умовах та незапрограмованих ситуаціях. У межах сьогодення, за умови існуючої техногенно-інформаційної економіки, закономірності утворення технології ангстремменеджменту авіапідприємств тісно пов'язані із прогнозуванням та моделюванням за допомогою нейронних мереж та об'ємних 3D-моделей.

Нейронні мережі – це адаптивні системи для оброблення та аналізування даних, які являють собою математичну структуру, що імітує деякі аспекти роботи людського мозку та демонструють такі його можливості, як здатність до неформального навчання, здатність до узагальнення та кластеризації некласифікованої інформації, здатність самостійно будувати прогнози на основі вже пред'явлених часових рядів [82, 98]. Головною їх відмінністю від інших методів, наприклад таких, як експертні системи, є те, що нейромережі в принципі не потребують раніше відомої моделі, а будують її самі тільки на основі пропонованої інформації. Саме тому нейронні мережі та генетичні алгоритми увійшли до практики всюди, де потрібно вирішувати завдання прогнозування, класифікації, управління (у даному дослідженні: ангстремменеджменту) – іншими словами, в області людської діяльності, де погано йде алгоритмізація. Нейронні мережі є адаптивними системами автоматизації для вирішення негайних проблем або постійної діяльності групи кваліфікованих експертів.

Нейронна мережа приймає вхідну інформацію та аналізує її способом, аналогічним тому, що використовує людський мозок. Під час аналізування мережа навчається (набуває досвід і знання) та видає вихідну інформацію на основі набутого досвіду.

Основне завдання аналітика, що використовує нейронну мережу для вирішення будь-якої проблеми, – створити найбільш ефективну архітектуру нейронної мережі, тобто правильно вибрати її вид, алгоритм її навчання, кількість нейронів та види зв'язків між ними. Ця робота не має формалізованих процедур, вона вимагає глибокого розуміння різних видів архітектури нейронних мереж включає до себе багато дослідницької та аналітичної діяльності, та може зайняти досить багато часу для підготовки. При цьому, в найкоротший час нейромережа здатна видати з безлічі рішень найефективніше для даного часу та конкретної ситуації.

Нейромережеві моделі можуть на декілька порядків перевершувати традиційні методи виконання неформалізованих завдань.

Нейронні мережі найкращим чином проявляють себе там, де є велика кількість вхідних даних, між якими існують неявні взаємозв'язки та закономірності. У цьому випадку нейромережі допомагають автоматично враховувати різні нелінійні залежності, приховані у базах даних. Це особливо важливо в системах підтримки прийняття рішень та системах прогнозування.

Варто відзначити, що оскільки, економічні, фінансові та соціальні системи дуже складні й є результатом дій та протидій різних людей, то є дуже складним (якщо не неможливим) створити повну математичну модель з урахуванням всіх можливих дій та протидій. Практично неможливо детально апроксимувати модель, засновану на таких традиційних параметрах, як максимізація корисності або максимізація прибутку [97, 111].

У системах подібної складності є природним та найбільш ефективним використовувати моделі, що безпосередньо імітують поведінку суспільства та економіки. А це якраз те, що здатна запропонувати методологія та технологія ангстремменеджменту.

Це технологія пошуку цілей та засобів поведінки у широкому діапазоні середовищ, на підставі імітації лінійних дій інтелекту та нелінійних закономірностей інтуїції; породжена дослідженням діяльності людського мозку, спрямована як на побудову логічно функціонуючої системи з великою кількістю простих елементів, так і для виявлення взаємоспряжених та розгалужених зв'язків за відсутності апріорних знань. Застосовується у прогнозуванні динаміки ринків усіх сфер економіки взагалі та прийнятті управлінських рішень зокрема [79, 81, 97].

В процесі визначення відносної ефективності прийняття управлінських рішень нейронні мережі дозволяють вирішувати завдання, що пов'язані з технічною діагностикою літальних апаратів із застосуванням методів неруйнівного контролю в реальному часі. Оцінюється при цьому й механічні пошкодження літаків, як на Землі, так і в польоті. Метод високочастотного ультразвукового сканування дозволяє досягати майже 100% точності. Мережі прогнозують надійність всіх систем, що застосовуються як на літаках, так і в наземному управлінні рухом польотів [98].

Для розпізнавання типів літаків застосовуються нейрокомп'ютери. Спостереження за зображенням допускають повороти профілів, пересування, зміни масштабів зображення, зниження високого рівня шуму.

Нейромережеві алгоритми та нейроконтролери якісно застосовуються у навчанні управлінню вертольотом початківців-пілотів. Навчання проходять автоматично, без участі людини: система управління вертольотом активно примушує новачка збільшувати ступінь контролю над польотом для досягнення певної майстерності. У винищувальній авіації нейркомп'ютери враховують зовнішні умови, відповідають за точний маневр проти мети, коригують помилки пілота, шум тощо [86].

Вельми прогресивним напрямком підвищення відносної ефективності прийняття управлінських рішень є застосування автономних рухомих роботів. Здатність роботів рухатися в будь-якому середовищі, мати широку варіацію розмірів та пристроїв, що на них розміщуються, дозволяє застосовувати їх в недоступних для людини умовах. Особливо перспективні ті напрямки, що пов'язані з навігаційними робототехнічними комплексами, що дозволяють здійснювати автономну навігацію з повним урахуванням зовнішніх впливів, таких як власна швидкість та швидкість змін середовища, обертання, напрямок руху тощо. При цьому оцінювання інформації відбувається автоматично, без участі оператора. До того, можливе вирішення найбільш складного завдання – замість людини-оператора зможуть роботи-оператори управляти повітряними (або підводними) судами, тобто контролювати одномоментно три напрями руху: вздовж фронту, вгору-вниз, навколо осі. Помилки мереж становлять менше 1-2%, що недосяжно для людини-оператора. Цікаві наземні роботи- навантажувачі для діяльності в екстремальних умовах та на інших планетах, маломірні літальні апарати з автономним пілотуванням тощо [109].

Підвищенню відносної ефективності прийняття управлінських рішень сприяє застосування нейрокомп'ютерів, що пов'язано, у першу чергу, зі здатністю оброблення сигналів при високому рівні шуму. Оброблення зображень за двома напрямками: розпізнавання цілі та виділення рухомої цілі на стаціонарному або рухомому тлі – відкриває найширші можливості у реалізації тактичних завдань. Будучи найефективнішим алгоритмом виділення рухомих цілей на тлі – нейронні мережі відкривають шлях до повністю автоматичного ведення бойових операцій із застосуванням звичайних озброєнь. Побудова систем сумісних з людським біологічним зором збільшить продуктивність операцій у десятки разів. Можливість відновлення первісної картини за наступними даними створить значний ринок засобів безпеки. Зараз вже очевидні переваги нейронних мереж при виділенні цілей на зображенні перед людиною навіть у оптичному діапазоні. Мережі застосовуються вже в системах зору роботів, що рухаються у середовищі з перешкодами.

Підвищенню відносної ефективності прийняття управлінських рішень сприяє ринок трансп'ютерів, які створюють об'ємні картини та знаходять застосування в радіолокації. Вони використовують тривимірні (3D) моделі радіоджерел. Мережі дозволяють якісно вирішувати завдання визначення мети при будь-якому відношенні сигнал/шум, шляхом усунення перешкод та моделювання мети. Вирішуються завдання обробки інформації у широкій зоні огляду за наявності великої кількості об'єктів, завдання супроводу цілей, виявлення маневру мети в зоні навмисних перешкод тощо. Раніше це все викликало величезну складність у режимі реального часу та здібностей людини-оператора. Досвідчені диспетчери справляються з одночасним супроводом 25-26 цілей. У реальних ситуаціях, наприклад в районі аеропорту, кількість цілей може досягати декількох десятків. Спільна діяльність декількох диспетчерів, які передають одне одному цілі, знижує пропускну здатність аеропорту внаслідок людського чинника. Нейромережі дозволяють аналізувати траєкторії та прогнозувати подальший рух за наявності великої кількості перешкод. Створенням систем відстеження траєкторій багатьох цілей на основі нейронних мереж зайняті кілька фірм Китаю та Сінгапуру [82].

Широке застосування в процесі підвищення відносної ефективності прийняття управлінських рішень мають нейромережеві алгоритми генерації випадкових послідовностей та хаосу, маршрутизація та розподіл каналів у рухомих системах радіозв'язку на рівні із завданням управління трафіком.

З вищеописаного алгоритму підвищення відносної ефективності прийняття управлінських рішень автором логічно виокремлено з безлічі засобів дослідження запропонованої системи ангстремменеджменту авіапідприємств методи штучного інтелекту: експертні системи; нейронні мережі; методи нечіткої логіки; генетичні алгоритми тощо.

В процесі оцінювання відносної ефективності формування та прийняття управлінських рішень було застосовано комбіновану модель методу експертних систем та методу нечіткої логіки, які реалізовано в системі MatLab 6.5. Ці методи дозволили виконати системне аналізування розробленої в даному дослідженні електронної бази даних.

Прогресивною, в системі ангстремменеджменту авіапідприємств, є також розроблена автором на основі нечітких множин діагностика економічної стійкості підприємств (у т.ч. кореляційно-регресійна модель стійкості взаємопов'язаних літакобудівних заводів та обслуговуючих їх аеропортів).

 
Якщо Ви помітили помилку в тексті позначте слово та натисніть Shift + Enter
< Попередня   ЗМІСТ   Наступна >
 
Дисципліни
Агропромисловість
Банківська справа
БЖД
Бухоблік та Аудит
Географія
Документознавство
Екологія
Економіка
Етика та Естетика
Журналістика
Інвестування
Інформатика
Історія
Культурологія
Література
Логіка
Логістика
Маркетинг
Медицина
Менеджмент
Нерухомість
Педагогіка
Політологія
Політекономія
Право
Природознавство
Психологія
Релігієзнавство
Риторика
РПС
Соціологія
Статистика
Страхова справа
Техніка
Товарознавство
Туризм
Філософія
Фінанси