Back
Home
Up
Next

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Системы управления бизнес-процессами
и корпоративная культура

 Сергей Рубцов. PC Week/RE, 46, 47, 48

Сегодня ERP-MRP системы и системы управления знаниями стали символами зарождения новой корпоративной культуры. Базовыми технологиями для них являются объектно-ориентированное программирование и стандартные инструменты управления базами данных. Симбиоз последних обеспечивает наиболее экономичный режим разработки систем. Однако, достигаемая эффективность конструкторских работ приходит в противоречие с ожиданиями потребителя. Предлагаемые системы не могут быть доработаны или настроены на нужды организации со скоростью, адекватной скорости проведения организационных изменений. Они часто выступают тормозом развития организаций. Это обстоятельство диктует потребность рынка в иных базовых технологиях разработки систем. Разработчики ERP-MRP систем, сталкиваясь с бизнес-процессами, которые еще не стандартизованы, но являются критически важными для организаций, уже сегодня вынуждены внедрять иные технологии. Мы видим, как давно известная концепция гибридных экспертных систем (ЭС) расширяет сферу своего влияния. Можно констатировать свершившийся факт, что современный этап развития ERP-MRP систем характеризуется тенденцией вытеснения «традиционных» технологий разработки новыми технологиями, основанными на управлении знаниями

 

Функциональность, методология и самоорганизация

Культура организации концентрированно выражается в способе ее самоорганизации. Чем совершеннее этот способ, тем больше шансов у организации на выживание. Одним из возможных взглядов на организацию является представление ее в виде системы бизнес-процессов (БП). Именно проблема выживания такой системы определяет пути развития корпоративных информационных систем (КИС) управления. Класс КИС, ориентированных на управление БП, будем относить к автоматизированным системам управления бизнес-процессами (АСУ БП). Граница между КИС, ориентированными и не ориентированными на управление БП, определяется функциональной возможностью КИС поддерживать реинжиниринг БП и настраиваться на созданные проектировщиком организации модели БП. Например, все КИС, обладающие закрытой архитектурой и ориентированные на решение функциональных, а не процессных задач, не могут быть отнесены к АСУ БП.

Сразу отметим, что совершенно бессмысленно, опираясь на функциональный анализ, сравнивать влияние на культуру организации конкурирующих КИС управления (зарубежные - SAP R/3, Baan, Oracle Application и др. или отечественные - отечественные системы «Парус», «Галактика», «Фобос» «Фигаро-ERP» и др.). Очевидно, функциональность КИС управления постоянно развивается в направлении АСУ БП. Преимущества одной системы над другой быстро нивелируются. Более того, наблюдаются случаи временного разделения труда разработчиков (например, интеграция модулей CRM (Управление Работой с Клиентами) Интернет-приложения пакета Oracle Applications с продуктом R/3 компании SAP).

Связать задачи АСУ БП с задачей выживания организации нам помогают классики кибернетики организаций. Прежде всего вспомним фразу С. Бира: «…прилагательные “хороший” или “плохой” в большей мере относится к пользователям, чем к используемой ими технике», акцентировавшего внимание на то, что потребности заказчика разнообразны и не всегда обоснованы, а технологии служат достижению целей конкретной методологии [1]. Именно, принятая методология управления ограничивает выбор способа самоорганизации БП. К сожалению, вопросы управленческой методологии, лежащей в основе той или иной АСУ БП, освещаются скудно. И это понятно. Ведь методологический уровень восприятия у потенциального потребителя, а иногда и разработчика АСУ БП крайне низок.

Печальная статистика внедрения АСУ БП известна. По данным компании Price Waterhouse Coopers на 2001 г. на западе число неудачных внедрений систем класса ERP достигает 28%. В России точной статистики в этой области не ведется, но летом 2001, например, у SAP из 200 инсталляций программы R/3 работало, по подсчетам самого разработчика, 110. У фирмы Baan, другого лидера рынка, это соотношение составляло 44 к 21 [2]. Очевидно, понятие «работало» нам никак не говорит о степени решения реальных производственных задач.

В печати такие неудачи обычно объясняются неспособностью заказчика формализовать свои БП в соответствии с синтаксисом АСУ БП и\или настроить набор стандартных БП из библиотеки АСУ БП на производственные задачи. При этом замалчивается истинная причина неудач. Она состоит в том, что культура предприятия в «коробке» и динамично меняющаяся культура предприятия-заказчика АСУ БП объективно неадекватны, а сами АСУ БП не содержат в себе эффективного инструмента самоорганизации, снижающего такую неадекватность. Последний фактор особенно актуален не только для российских предприятий, но и для всех предприятий новой экономики, которые существуют в условиях непрерывного организационного кризиса.

Жизнеспособная организация и АСУ БП

Глубинные же причины неадекватности «коробочной» культуры и культуры организации лежит в плоскости методологических конструкций. Пожалуй, основной признак методологической классификации - это отношение АСУ БП к организации, а более конкретно – ответ на вопрос: «Является ли организация составной частью АСУ БП, или АСУ БП является составной частью организации?» Здесь мы имеем в виду то, что по С. Биру жизнеспособная система должна всегда в себе содержать модель самой себя [1]. А это есть требование к способности АСУ БП поддерживать рефлексию организации. Разъяснение этого положения можно встретить у основоположников кибернетики организации.

Например, методология концептуального проектирования, разработанная отечественным гуру автоматизации С. Никаноровым [3], доказывает существование инвариантов управления в виде абстракций называемых «конструктами». Им же с учетом вывода И. С. Ладенко [4] о рефлексивной сущности деятельности было постулировано положение о том, что организация – это клубок процессов рефлексии, моделируемое множеством процессов принятия решений. Отсюда следует вывод, согласующийся с основным положением теории оптимального регулирования. А именно, базовым конструктом «модельера» БП должен являться рефлексивный контур, состоящий из операций: (1) анализ результата воздействия (например, поставки продукта), (2) моделирование объекта воздействия (например, потребителя продукта), (3) собственно, регулирование (например, поставка продукта). Эта тройка процессов может служить инвариантом для описания любой деятельности или взаимодействия БП любого уровня. Моделирование организационной рефлексии в динамике согласно Дж. Форрестеру [5] и есть моделирование организации. Грамотно организованная рефлексия согласно С. Биру [1] есть условие выживания организации. Здесь мы видим, что рефлексивный контур является ядром разнообразных концепций научного управления организациями. Потребность следования такому мета-стандарту выдвигает специфические требования к АСУ БП. Взгляд С. Бира  [1] на компании будущего как на интеллектуальные, гибкие и мобильные организации, чутко реагирующие на непрерывно изменяющиеся потребности рынка, в начале XXI века концентрированно выражается в следующих требованиях.

Во-первых, важнейшим требованием к АСУ БП является наличие в ней «инструмента-дизайнера», позволяющего представлять БП в виде рефлексного контура. К сожалению, как специальные «бизнес - органайзеры», так и средства реинжиниринга БП, которыми оснащены современные АСУ БП (например, SAP R/3, Baan, Oracle Application), очень трудно использовать для моделирования организационной рефлексии. Модели же стандартных БП, хранящихся в библиотеках этих систем, не удовлетворяют этому требованию.

Во-вторых, задача «включения» организации в АСУ БП исполнима только при ее настройке на все ключевые БП организации и наличии вето на проведение организационных изменений иначе, чем через внесение изменений в модели БП. Поскольку внесение организационных изменений – это один из БП организации, то «бизнес - органайзер» должен обладать способностью функционально адаптироваться и представляться в АСУ БП по тем же правилам, как и другие БП. А это и есть выражение сущности концепции «виртуального мира», предполагающей создание среды, моделирующей эффект присутствия организации в АСУ БП [6].

В-третьих, идея непрерывных изменений и технология моделирования рефлексных контуров подразумевают внесение оперативных, широкомасштабных и непрерывных изменений и дополнений в модели БП в течение всего жизненного цикла организации. А это – самое слабое место современных АСУ БП. При этом, использование «традиционных» технологий для разработки АСУ БП, ориентированных на процедуры, объекты или данные [7], в далекой перспективе будет невозможным или ненужным. Невозможным потому, что по С. Никанорову в настоящее время не существует достаточно общей теории или системы согласованных конструктов, которые могли бы описать все нюансы быстро меняющейся бизнес - среды, а построение такой теории требует существования редкой комбинации организационных условий [3]. Ненужным потому, что уже сейчас существуют технологии разработки АСУ БП, например, на основе оболочек гибридных экспертных систем [8], которые используют технологии, ориентированной на знания и логико-лингвистический анализ [7], и обладают потенциальными возможностями достигать синергии с существующей культурой организации. При этом существуют не только технологии, но и специфический класс систем управления, ориентированный на знания, называемых системами ситуационного управления (ССУ).

Особенности систем, ориентированных на знания

В публикациях, анализирующих преимущества и недостатки технологий разработки программных систем, из года в год повторяются истины, набившие оскомину с начала 80-х гг . Однако, менталитет потребителя КИС управления мало изменился за эти годы и даже деградировал. Последнее связано в первую очередь с ориентацией экономических вузов на подготовку для организаций управленческого звена «интуитивного», а не аналитического склада [9, 10]. С учетом данного обстоятельства, а также предложения систем класса Knowledge Management (КМ) и других факторов, вносящих дополнительную неразбериху в базовые понятия, является настоятельно необходимым эти истины повторять.

Системы обработки информации, помогающие человеку «пережевывать» гигантские объемы данных и предоставляющие ему только «конденсат», необходимый для принятия решения – это область применения систем KM-класса. Сейчас же мы ведем речь о системах, выходящих далеко за рамки систем KM-класса. Назначение их не в исполнении сложных информационных запросов, а в поставке проектов управляющих решений или даже осуществлении прямых регулирующих воздействий. Отличие между этими системами также велико, как отличие между информацией и знаниями.

Знания о бизнесе, которыми обладает компания, представляются в виде бизнес - правил (далее – правила). Знания являются основой интеллектуального капитала и «овеществлены» в политических и процедурных руководствах; соглашениях с потребителями и поставщиками, маркетинговых стратегиях; ценовых политиках; предложениях продуктов и услуг; опыте управления отношениями с клиентами; нормативных документах, регламентирующих бизнес.

Правила – это утверждения, которые описывают, ограничивают и управляют структурой компании, операциями и стратегией. Они существуют часто в «грубой», неструктурированной форме как экспертные мнения и «ноу-хау», которыми исполнители владеют и пользуются в повседневной практике.

Правила - наиболее динамичная составляющая в любом приложении. Фокусируя РБП на идентификации и формализации бизнес-правил, можно добиться быстрой адаптации к рыночным и производственным изменениям. При идентификации и определении бизнес - логики в форме правил обеспечивается лучшая коммуникабельность, взаимопонимание персонала и возможность внесения независимых от программного кода изменений.

При такой формализации бизнес – логики возникают дополнительные удобства для пользователей и разработчиков АСУ БП: (1) пользователи более оперативно могут реагировать на флуктуации рынка и изменения нормативной базы; (2) разработчики могут легко локализовать и модифицировать правила, когда необходимы изменения политики без необходимости компиляции кода.

Такой гибкий подход контрастирует с общей практикой разработки АСУ БП, которая представляет БП в виде программных объектов, подобных COM, JavaBeans, прикладным классам или запросам к базам данных.

Популярный объектно-ориентированный подход неудобен для работы с правилами. При использовании объектов для представления бизнес – логики возникает несколько неприятностей: (1) обработка правил, содержащих несколько объектов, выглядит неуклюже; (2) описывать функциональность нескольких разнородных объектов неудобно; (3) изменение логики требует от разработчиков перекомпилировать код; (4) не поддерживается возможность изменения программы пользователем.

Объекты неестественно использовать для описания декларативных знаний, в которых способ достижения цели (задача «как»), четко отделяется от того, «что» исполняется. Правила имеют отношение исключительно к действиям, которые должны быть исполнены, и условиям, которые активизируют эти действия. В приложениях, основанных на правилах, способ исполнения (задача «как») находится в юрисдикции механизма логического вывода.

Поместить правила в сплетение объектов можно, описав задачи «как» и «что» с помощью условных операторов или переключателей условий. При этом управление сотнями правил, которые ссылаются на многочисленные объекты бизнеса окажется очень проблематичным, сам процесс объектно-ориентированного проектирования растянется во времени.

Объектно-ориентированное проектирование бессильно помочь, когда пользователь желает изменить бизнес – логику. Для ее изменения объектно-ориентированная АСУ БП потребует неадекватно большого времени. Смешение правил и объектов рассеивает логику по приложениям, затрудняя ее локализацию и увеличивая затраты на реакцию на изменения рынка.

Говоря о проблемах объектно-ориентированного подхода, мы пространно и нечетко выражаем ясную мысль С.П. Никанорова о системе конструктов [3], или о проблеме отсутствия общей для разработчика, пользователя и внешней среды концепции, на основе которой можно было бы разработать «гибкую» АСУ БП, дружественную к изменениям, происходящим в организации и вне ее.

Помощь разработчика становится ненужной, когда АСУ БП, ориентированное на знания, использует для описания правил управления язык, похожий на естественный. Синтаксис представления правил, близкий к речевому и являющийся универсальным конструктом, обеспечивает отсутствие ограничений на внесение изменений в базу правил непрограммистом.

Когда организация ищет новые пути разработки и внедрения приложений, автоматизирующих деятельность, возникает особый интерес к гибкости и оперативности АСУ БП, ориентированных на знания. Такие АСУ БП особенно необходимы там, где: (1) пользователи нуждаются в быстрых и нетрудоемких изменениях декларативных организационных знаний; (2) приложения управляются событиями и должны реагировать на комбинации событий; (3) причинно-следственные связи БП сложны и пока до конца не исследованы или не описаны; (4) не существует алгоритмических (математических) алгоритмов решения проблемы.

Для разных отраслей могут выполняться одно или несколько из перечисленных условий. Независимо от того выпускает ли компания строительные материалы, использует ли электронные или обычные каналы сбыта, могут быть разработаны правила для управления транзакциями, оценки сценариев и принятия решений. Сегодня наиболее известным и мощным пакетом, используемым для разработки АСУ БП на основе знаний, является продукт компании ILOG. Приложения ILOG активно используются сейчас в ERP-системах, а пакет оптимизации ILOG де-факто стал стандартом для таких разработчиков ERP - систем, как Adonix, Baan, i2 Technologies, J.D. Edwards, Oracle, PeopleSoft и SAP.

Успех ILOG на рынке свидетельствует не только о перспективности технологий, основанных на управлении знаниями и осознании разработчиками элементов ERP систем этого факта, но и о некоторой неповоротливости их генеральных конструкторов, нерешающихся на признание технологии управления знаниями в качестве базовой для разработки ERP-систем в целом. Здесь нельзя не отметить революционной заслуги отечественной компании Эллай, разработавшей КИС «Ресурс» целиком на технологиях управления знаниями, но не нашедшей пока широкого признания.

Способность управлять знаниями – условие сохранения и
развития культуры организации

Различные авторы предпринимали попытки дать классификацию организационных знаний. Наиболее известными в области управления знаниями являются классические работы японского исследователя И. Нонака. Именно его определения относительно двух форм знания — скрытой и явной — упоминаются наиболее часто [11]. Р. Санчез считал, что по крайней мере, три категории знания имеют место на фирме: «знать как» (практическое знание), «знать почему» (теоретическое знание) и «знать что» (стратегическое знание) [12]. М. Уайтхил в качестве типологии знания выбрал такую классификацию: «знать что» (закодированное), «знать как» (привычное), «знать почему» (научное) и т.д. [13]. М. Димарест заострил внимание на коммерческом знании, которое является явно развитой и управляемой сетью императивов, образцов, правил и сценариев, включенных в некоторые аспекты фирмы, и распределенных повсюду на фирме, что обеспечивает результативность ее действий фирмы на рынке [14]. При всей разнообразности трактовок, очевидно, что организационное знание формирует базу для развития отличительных способностей и деятельности, увеличивающей стоимость организации.

Известно, что хранилища информации о предметной области бизнеса существуют уже давно и компании накопили существенный опыт по их организации и использованию. Они стали основой такого интеллектуального бизнеса как управленческий консалтинг (McKenzie, Boston Consulting Group), аудит и РБП (компании большой пятерки) или высокие технологии (Hewlett Packard, Cisco). Некоторые хранилища информации существуют на рынке как отдельный брэнд и обладают высокой стоимостью: Global Best Practices (Arthur Andersen), Knowledge Links (Hewlett Packard).

Руководителям организаций здесь необходимо понимать, что накопление байтов информации не означает прямого накопления знаний. И речь здесь идет не только о большом количестве накопляемого информационного «мусора» или о времени поиска информации. А о том, что книга в руках не означает обладания знаниями даже, если эта книга – авторитетный справочник. Чтение книги далеко не означает извлечение знаний. Собственно, по этой причине результаты деятельности бизнес-консультантов не следует измерять томами документации. Знания – это продукт специфических интеллектуальных усилий. Они могут быть извлечены или сформированы только посредством логического вывода, совершаемого индивидом или вычислительной машиной. Для этого потребляемая информация должна быть организована определенным образом. Организационное знание формируется тогда, когда индивидуальное знание формализуется и хранится в определенном формате. Такое технологическое знание может затем распространиться в пределах организации, а в ограниченном объеме и вне ее.

Поэтому, используя термин «хранилище информации» вместо «база знаний», мы акцентируем внимание на то, что, строго говоря, «хранилища информации» чаще всего являются всего лишь высоко развитыми предметными базами данных [15]. Знания, которые они содержат, относятся, как правило, к типу «знать где», «знать кто». Для получения технологичных знаний («знать как», «знать почему», «знать что») от пользователя таких систем потребуются дополнительные усилия по преобразованию (форматированию) предоставляемой ему информации.

Сегодня строительством баз знаний, а также систем управления ими охвачено гораздо больше компаний из других индустрий. Знания становятся товаром [16]. Т. Дэвенпорт, известный специалист в области РБП и управления знаниями, говорит о необходимости введения штатной позиции CKO (Chief Knowledge Officer, Директор по знаниям) в организациях [17]. Он определяет эту позицию как ключевого проводника структурированных знаний компании посредством информационных технологий, способного извлечь знания из тех, кто их имеет, сгруппировать их в виде, доступном к использованию другими сотрудниками компании и периодически обновлять и редактировать знания.

Следуя Р. Куинну, наиболее успешные организации сегодня могут рассматриваться как интеллектуальные предприятия, способные развивать у себя базовые способности, основанные на знаниях. [18]. Управление знаниями связано с генерацией знаний (как у отдельных сотрудников, так и у организации в целом), формализацией и сохранением знаний, распространением знаний, их координацией и контролем. Эффективное управление знаниями зависит от организационной структуры, инфраструктуры и коммуникаций и, следовательно, является производной культуры организации. Гуру в области КИС К Дж.. Дэйт писал: «Бизнес-правила можно назвать следующим (и гигантским) шагом в эволюции исходного относительного видения» [19]. П. Друкер определил знания, как ключевой ресурс мировой экономики. «Традиционные составляющие производства – земля, труд и капитал – пишет он – становятся ограничивающими факторами, нежели движущей силой… Знания становятся основной составляющей производственного процесса» [20]. Накопление знаний в современном производстве уже не считается «издержкой», а является неотъемлемой его частью. Иначе говоря, обучение становится новой формой производственного процесса. По мнению аналитической компании Gartner Group, к 2003 году предприятия, которые не перешли к модели управления, основанной на знаниях, будут испытывать серьезные затруднения на рынке из-за резкой потери конкурентоспособности с вероятностью 70%.

Явное знание – это знание, содержание которого выражено четко, детали которого могут быть записаны и сохранены. Неявное знание чаще всего не выражается и основывается на индивидуальном опыте, что делает его трудным для записи и хранения [14]. Обе формы знания возникают изначально как индивидуальное знание, но для того, чтобы быть использованными для существенного улучшения деятельности организации, они должны быть преобразованы в организационное знание. Практически глобальное распространение в мире с конца 1970-х получила форма представления знаний в виде правил продукции «ЕСЛИ…, ТО…». Обратный логический вывод позволяет на основе таких правил получать знания «знать как», «знать почему», «знать что». Однако, самое важное, это то, что «продукционные знания» идеально выполняет функцию информационного обеспечения систем ситуационного управления (ССУ). В силу своих функциональных свойств ССУ помимо поддержки принятия управленческих решений обеспечивает превращение индивидуальных знаний в знание организационное.

Знания и система ситуационного управления

Модельная теория мышления, развитая в работах В.Н. Пушкина, послужила основой для разработки метода ситуационного управления большими системами. Этот метод, возникший во второй половине 60-х годов [21], во многом предвосхитил технологию решения задач в системах, опирающихся на знания. ССУ позволяют накапливать знания о поведении и структурировать знания на ключевые составляющие без нарушения целостности базы знаний. Пока ССУ находят применение [22] только в среде, связанной с возможными угрозами обществу (федеральные ситуационные центры, военные организации, атомная энергетика, железнодорожные перевозки и т.п.), или, где бессилие человека очевидно (системы управления автоматами в среде, неприспособленной для жизни человека). Важным преимуществом ССУ является естественная инструментальная поддержка описаний БП в виде рефлексных контуров, которые в ССУ представляются уже упоминаемой триадой - конструктом: (1) процессом наблюдения (протоколирование ситуаций по формальным правилам); (2) процессом моделирования (управление базой знаний в виде правил (правил логического вывода) «ЕСЛИ…, ТО…») и (3) процессом логического вывода (регулированием).

ССУ – наиболее естественный инструмент моделирования БП в виде рефлексных контуров, предоставляющий осуществлять управленческие действия параллельно с совершенствованием модели, оценкой ее полноты и риска проекта управленческого решения. Позволяет идентифицировать ключевые БП по формальным правилам (например, полноте и непротиворечивости описания БП, мощности логических связей БП с другими БП и т.п.).

В этом случае представление механизма саморегулирования организации в виде ССУ обладает рядом преимуществ:

ССУ полностью вписывается в парадигму контроллинга как принцип управления на основе контуров с обратной рефлексивной связью.

ССУ могут строиться на основе «аналитических» правил, когда результат вычислений может далее интерпретироваться с помощью лингвистических правил. В этом случае для управления состояниями организации, для которых разработаны аналитические модели, в ССУ могут быть встроены алгоритмы оптимального регулирования.

ССУ всегда включают в себя лингвистические правила, используемые как для формирования высокоуровневых управляющих воздействий (например, с учетом вывода по «вычислительным» правилам), так и для – воздействий любого уровня, если для формирования воздействий пока не сформированы соответствующие «вычислительные» правила.

ССУ позволяют в мягкой манере изменить культуру организации, в которой использование математических моделей для принятия управленческих решений не было традицией. Это свойство обусловлено тем, ССУ до возникновения в организации иных условий неограниченное время могут существовать как хранилища корпоративных знаний и как системы поддержки принятия управленческих решений на основе лингвистических -правил. Такое использование ССУ рано или поздно неминуемо привет к рождению потребности в повышении качества принимаемых решений и, следовательно - в использовании для этого математических моделей.

ССУ являются хранилищем культуры организации и исполняют в отношении этой культуры защитные функции. При охвате ССУ основных БП организации никакие смена руководства или увольнение ключевых сотрудников не повлекут изменение культуры организации. Такое изменение будет возможно только через разрушение ССУ или отказ от использования научных методов управления.

Информационное наполнение ССУ (например, база знаний), собственно, является «рентгеновским снимком» организации. На основе анализа этого «снимка» возможна формальная диагностика интеллектуальной потенции организации, а также результатов любых действий по совершенствованию организационного организма. Собственно, деятельность бизнес-консультантов может оцениваться по качеству «операционных швов», отображаемых в базе знаний организации.

Известно, что до 35% инвестиционных решений принимаются инвесторами на основе нефинансовых данных и большая часть таких решений неформализована [23]. Формализация знаний, достигаемая «форматированием» знаний в ССУ, расширяет возможности по повышению стоимости организации. Эти новые возможности обусловлены прорывом за рамки методологий оценивания интеллектуального капитала, которые ранее в основном соотносились лишь со стоимостью запатентованных продуктов [24, 25].

ССУ, работающие на основе «аналитических» и лингвистических правил, относят к классу гибридных экспертных систем [26]. Например, средства разработки правил и оптимизации в ERP-системах формируют основу такой гибридной системы. Гибридные системы признаются наиболее перспективными с точки зрения современной концепции управления знаниями. Именно, осознание возможностей ССУ позволяет видеть основной недостаток MRP II \ ERP систем начала XXI века в ограниченности использованием принципов построения хранилищ данных (а не знаний) как технологии информационного обеспечения этих систем.

Организация может получить ключевое конкурентное преимущество, если она создаст культуру информационного обмена, основанную на правилах. ССУ является технологией формирования такой культуры. ССУ в организациях активно противостоят интуитивистской концепции, в фарватере которой следует П. Сенге, когда пишет, что специалисты должны быть заинтересованы делиться своими неявными знаниями с другими сотрудниками, а успех распространения неявного знания в организации может оказаться критическим фактором [27]. Напротив, научный подход к управлению диктует понимание того, что только через формализацию процедур управления знанием организации, один из вариантов которого предоставляют ССУ, может, как сокращаться время, необходимое для обучения, так и повышаться качество и объем доступного знания. А это является главным условием конкурентного преимущества.

Кибернетикам известно, что невозможно управлять тем, что нельзя измерить. Также бессмысленно говорить об управлении неформальным знанием. Наличие мысли в глазах не означает способности человека воспроизвести эту мысль даже на словах. Неявное знание принципиально не может закрепиться в организации, быть товаром, а тем более капиталом организации. Ведь носителем неявных знаний является персонал, а организации персоналом, как правило, не торгуют! Статистика, в частности, говорит о том, что в США в среднем 40% сотрудников компаний проработали в своей организации меньше года, еще 40% собираются уходить. Вклад "новобранцев" в работу фирмы обычно невелик. Т.е. уходящие предпочитают уносить информацию с собой. В результате 80% информации компании остается неосвоенными [28].

От абстрактному к конкретному

Ситуация, в которой оказались современные АСУ БП , а именно – их несоответствие требованиям динамичного бизнеса, была спрогнозирована С.П. Никаноровым [3] и объясняется нарушением базовых методологических принципов. А именно, методологии предметных областей (программирование, информационные сети, бухгалтерский учет и финансовый анализ, математические методы оптимизации и т.д. ), каждая в отдельности или все вместе, не способны решить проблемы объектно-ориентированных АСУ БП.

На рисунке качественно изображена последовательность развития представлений о предметной области АСУ БП, которая должна реализоваться в сознании участников рынка АСУ БП, чтобы цель синергетического единства АСУ БП и организации была достигнута. Эта последовательность определяется возможностью и необходимости аналитического расчленения процесса создания АСУ БП на относительно изолированные абстрактные аспекты [3]. Считается, что впервые такой метод исследования, исходя из диалектики Гегеля, предложил и отчасти реализовал К. Маркс в 1857 г. Он назвал его «методом восхождения от абстрактного к конкретному» [29]. Согласно ОПР - теории каждый уровень развития представлений описывается своей триадой рефлексии, где Р – регулятор, М – моделятор, А – анализатор [30]. Взаимодействие между уровнями осуществляется воздействием регулятора одного уровня на анализатор другого уровня.

Области 1 и 2 относятся к фундаментальным исследованиям организационной деятельности и находятся в сфере деятельности интеллектуальной элиты. С.П. Никаноров пишет об этом так: «Для эффективного применения этого метода в любой предметной области помимо квалифицированного знания этой области необходима высокая культура работы с понятиями, понимание роли абстракций, способность создавать, удерживать и изменять обширные понятийные системы, быть в состоянии синтезировать абстракции, получая более конкретные понятия, обеспечивать интерпретацию понятийных схем в эмпирически заданных предметных областях.  … можно утверждать, что неинструментальная работа этого типа со сложными предметными областями невозможна или доступна лицам, наделенным феноменальными способностями». 

Основными продуктами областей 1 и 2 являются, соответственно, инструменты моделирования предметной области бизнеса и управления знаниями об этой области. Продуктом уровня 3, на котором позиционируются внешние и внутренние бизнес - консультанты, а также конструкторы АСУ БП, являются знания о БП организации. Они могут быть сформированы в виде моделей БП. Выше говорилось о том, что единственным способом передачи этих знаний на более высокий уровень представлений, является их "форматирование" в виде правил. Уровень 4 (уровень системных аналитиков и технологов БП организации) отвечает за формирование проектов управленческих решений и, в частности, за внедрение, сопровождение и развитие спроектированных на предыдущем уровне правил исполнения БП. Высшим уровнем такого внедрения является внедрение АСУ БП. Уровень 5 - уровень высшего и операционного менеджмента, анализирующий проекты предлагаемых управленческих решений, осуществляющий эксплуатацию интеллектуального капитала организации и непосредственное воздействие на исполнительский уровень 6 выбором конкретного решения. 

Основной недостаток существующей методологии разработки АСУ БП видится в отсутствии явной взаимосвязи между методологическими уровнями 2 и 3, либо в отсутствии уровней 1 и 2 в цикле разработки АСУ БП. Собственно этот недостаток является корневой причиной негативных выводов относительно технологических особенностей современных АСУ БП. В контексте общей для организаций проблемы выживаемости они состоят в следующем.

1.       Современные КИС управления являются в большинстве своем объектно-ориентированными АСУ БП. Они представляют возможность с использованием развитых кейс- , табличных и графических инструментов без программирования настраивать АСУ БП на БП организации. При этом в силу своей объектной ориентации делают организацию неповоротливой субстанцией в условиях быстро меняющейся рыночной среды.

2.       Задача выживания организации диктует основное требование к современным АСУ БП. Оно выражается в создании в АСУ БП среды, моделирующей эффект присутствия организации в АСУ БП. А это уже в свою очередь накладывает существенные ограничения на возможность использования тех или иных технологий разработки АСУ БП. В настоящее время единственной технологией, удовлетворяющей требованию оперативности и адаптации к меняющимся потребностям и облику организации, является технология, основанная на правилах.

3.       АСУ БП, полностью разработанные с использованием технологий, ориентированных на правила, относятся к ССУ – классу систем наилучшим образом решающих задачу создания среды моделирующей эффект присутствия организации в системе, а также задачи «отчуждения» знаний персонала, накопления и управления знаниями организации. ССУ позволяют в мягкой манере изменить культуру организации, в которой использование математических моделей для принятия управленческих решений не было традицией. ССУ являются хранилищем культуры организации и исполняют в отношении этой культуры защитные функции.

4.       Анализ функциональных особенностей современных АСУ БП показывает, что наиболее «продвинутые» MRP\ERP системы включают ключевые компоненты, использующие правила, и поэтому находятся в движении от объектно-ориентированных систем к системам, ориентированным на знания. Скорость движения в этом направлении в большей степени зависит не от конструкторов АСУ БП, а от требований потребителей. Однако, факт остается фактом. Объектная ориентация АСУ БП еще очень продолжительное время не будет решать задач, которая должна ставить перед собой динамично развивающаяся организация.

Литература

1.       Бир С. Мозг фирмы. - Москва: Радио и связь, 1993.- 416.

2.       Смородина Т. Клиент всегда не прав // Эксперт, 21 (281), 4 июня 2001.

3.       Никаноров С. П. Характеристика и область применения метода концептуального проектирования систем организационного управления. // Концептуальное проектирование систем организационного управления (КП СОУ) и его применение в капитальном строительстве: Сб. науч. тр.. - Москва: ЦНИИЭУС Госстроя СССР, 1989.- 8-29.

4.       Ладенко И. С. Методология и методы организации интеллектуальных систем. - Новосибирск: ИИФФ СО АН СССР, 1987.- 66.

5.       Форрестер Д. У. Основы кибернетики предприятия. - Москва: Прогресс, 1971.- 340.

6.       Скобелев П. О.. Виртуальные миры и интеллектуальные агенты для моделирования деятельности компании. – Труды VI Национальной конференции по искусственному интеллекту, т. 2, г. Пущино, 5 - 7 ноября 1998 г. C. 714 - 719.
(
http://www.kg.ru/Publish/vm.stm)

7.       Справочник. Искусственный интеллект: В 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы /Ред. Попов Э. В. - Москва: Радио и связь, 1990.- 464.

8.       Фролов Ю. В. Интеллектуальные системы и управленческие решения. - Москва: МГПУ, 2000.- 294.

9.       Рубцов С.В. Если мы так хорошо образованы, то почему мы так неэффективны? // Новые рынки, 2001, 2, 7-13.

10.    Рубцов С.В. Основные противоречия современных взглядов на управление бизнесом и возможности их разрешения // Управление компанией, 2001, 5

11.    Nonaka I., Teece D. J. Managing industrial knowledge : creation, transfer and utilization. - London ; Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 2001.- 344.

12.    Sanchez R., Heene A. Strategic learning and knowledge management. - Chichester: J. Wiley and Sons, 1998.- 235.

13.    Whitehill M. Knowledge-based Strategy to Deliver Sustained Competitive Advantage. // Long Range Planning, 1997, 30, N 4, 621-627.

14.    Demarest M. Understanding Knowledge Management. // Long Range Planning, 1997, 30, N 3, 374-384.

15.    Зырянов М. Инструментарий для управления знаниями. // ComputerWorld Россия, 1999, N 7, 15-17.

16.    Foote N. W., Matson E. W., Rudd N. W. Managing the Knowledge Manager. // The McKinsey Quarterly, 2001, N 3, 120-129.

17.    Davenport T. H. Process innovation : reengineering work through information technology. - Boston, Mass.: Harvard Business School Press, 1993.- 337.

18.    Quinn J. B. Intelligent enterprise : a knowledge and service based paradigm for industry. - New York: Free Press, 1992.- 473.

19.    Date C. J. What not how : the business rules approach to application development. - Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Co., 2000.- 131.

20.    Drucker P. F. Next Information Revolution. // Forbes ASAP, 1998, 24 - 33.

21.    Пушкин В. Н. Оперативное мышление в больших системах. - Москва, Ленинград: Энергия, 1965.- 255.

22.    Геловани В. А. и др. Интеллектуальные системы поддержки принятия решений в нештатных ситуациях с использованием современной информационной технологии. - Москва: Эдиториал УРСС, 2000.- 356.

23.    Mavrinac S. C., Siesfeld A. G. An Exploratory Investigation of Investors' Information Needs and Value Priorities. In 'Enterprise Value in the Knowledge Economy: Measuring Performance in the Age of Intangibles'. - New York: OECD/Ernst and Young Center for Business Innovation, 1998.- 49-72.

24.    Соловьева Г. В. Учет нематериальных активов. - Москва: Финансы и статистика, 2001.- 176.

25.    Калятин В. О. Интеллектуальная собственность (Исключительные права). - Москва: ИНФРА-М, 2000.- 480.

26.    Goonatilake S., Khebbal S. Intelligent hybrid systems. - Chichester ; New York: Wiley, 1995.- 325.

27.    Senge P. M., et al . M. The Fifth discipline field book : strategies and tools for building a learning organization. - New York: Currency, 1994.- 593.

28.    Скотт Р. Управление знаниями глазами тех, кто его развивает. // ComputerWorld Россия, 1999, N 7, 25-27.

29.    Маркс К., Энгельс Ф. Метод политической экономии. В “ПСС. 2-е изд., т. 46, ч. 1”. - Москва: Политиздат, 1968.- 17-48.

30.    Рубцов С. В. К вопросу о построении общей теории менеджмента. // Менеджмент в России и за рубежом, 2000e, 19, N 6, 14-21.

 

 

E-MAIL

Revised: октября 03, 2010

Спонсорскую поддержку сайту обеспечивают: