Аннотация
В данной работе приводится описание метода обработки информации и анализа сбалансированной системы показателей априори (на этапе разработки ее структуры) и апостериори (мониторингом выполнения поставленных целей на основе данных имитационного моделирования или корпоративной информационной системы) на основе когнитивной модели сложной системы. Описан подход к априорному анализу структуры сбалансированной системы показателей, включающий проверки сбалансированности, прозрачности, причинно-следственных связей между перспективами по всей вертикали целей, вертикальные проверки общего количества целей сбалансированной системы показателей и по типам показателей, горизонтальные проверки количества и типов показателей по перспективам. Анализ сбалансированной системы показателей апостериори производится после проектирования структуры сбалансированной системы показателей на основе значений показателей, полученных от объекта управления или его имитационной модели. Цель этой оценки – сравнение функционирования сложной системы по сбалансированной системе показателей в различных ситуациях. Апостериорный анализ сбалансированной системы показателей является инструментом оценки конфигурации сложной системы. Для ранжирования различных реализаций конфигурации сложной системы сформулирована и формализована система трех критериев анализа сбалансированной системы показателей апостериори: сбалансированность оценок показателей сбалансированной системы показателей, риск недостижения плановых значений показателей сбалансированной системы показателей и синергия. С помощью экспертного опроса выявлены интервалы и оценки значения дисперсии и составлена таблица согласования для критериев «сбалансированность» и «риск». Для оценки критерия «синергия» разработана когнитивная модель показателей сбалансированной системы показателей. Построена когнитивная карта показателей сбалансированной системы показателей для сложной системы с указанием степени взаимовлияния показателей сбалансированной системы показателей. Элементы вектора критериев анализа сбалансированной системы показателей апостериори характеризуют заданную реализацию сбалансированной системы показателей. Априорный и апостериорный подходы в совокупности определяют метод анализа сбалансированной системы показателей.
Ключевые слова: сбалансированная система показателей, когнитивная модель, риск, синергетический эффект, управление, обработка экспертной информации, априорный и апостериорный анализ, принятие решений
Список литературы
[1] Корпоративный навигатор. Положение о сбалансированной системе показателей [Электронный ресурс]. – URL: http://develop.intalev.ru/script/tmpd/navigator2/solutions/CN_BSC/method/bsc_method.html (дата обращения: 18.09.2013).
[2] Нивен Пол Р. Сбалансированная система показателей – шаг за шагом: Максимальное повышение эффективности и закрепление полученных результатов. – М.: Баланс Бизнес Букс, 2003. – 328 с.
[3] Ханова А.А. Структурно-функциональная модель сбалансированной системы показателей для принятия управленческих решений // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Серия: Управление, вычисл. техника и информатика. – 2012. – № 1. – С. 200–208.
[4] Трахтенгерц Э.А., Степин Ю. П. Методы компьютерной поддержки формирования целей и стратегий в нефтегазовой промышленности. – М.: СИНТЕГ, 2007. – 244 с.
[5] Проталинский О. М., Ханова А.А. Концепция интеллектуального управления технологическими процессами грузового порта на основе имитационных моделей // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. – 2007. – № 1 (36). –
С. 46–49.
[6] Немчинов Д.В., Проталинский О.М. Снижение риска аварийной ситуации на производственном объекте // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Серия: Управление, вычисл. техника и информатика. – 2009. – № 1. – С. 111–116.
[7] Немчинов Д.В., Проталинский О.М. Система принятия управленческих решений по снижению влияния субъективного фактора как причины аварийной ситуации // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Серия: Управление, вычисл. техника и информатика. – 2011. – № 2. – С. 43–48.
[8] Щербатов И.А. Концепция системного анализа сложных слабоформализуемых многокомпонентных систем в условиях неопределенности // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. – 2013. – № 2 (38). – С. 28–35.
[9] Ганюкова Н.П., Ханова А.А. Процессное управление системами корпоративного типа // Вестн. Саратов. гос. техн. ун-та. – 2011. – № 3 (57), вып. 1. – С. 235–241.
[10] Ханова А.А., Григорьев О.В., Бондарева И.О. Параметрический анализ качества логистического обслуживания в грузовом порту // Вестн. Астрахан. гос. техн. ун-та. Серия: Управление, вычисл. техника и информатика. – 2010. – № 2. – С. 61–68.
[11] Мельников Б.Ф., Радионов А.Н. О выборе стратегии в недетерминированных антагонистических играх // Программирование. – 1998. – № 5. – С. 98.
