В работе исследуется оптимизация управления цифровизированной организационной системой (ЦОС) через призму информационного взаимодействия участников процесса заказа. Основное внимание уделено разработке структурной модели системы и алгоритма принятия управленческих решений. Структурная модель организационной системы определяется связями, реализуемыми через среду информационного взаимодействия управляющего центра с объектами производителей, потребителей и агрегаторов. Указанные связи характеризуются количественными значениями показателей эффективности и ресурсов ЦОС, одна часть которых устанавливается в качестве требований, а другая – фиксируется в определенные периоды времени при проведении мониторинга. Структурная модель процесса принятия управленческих решений, во-первых, определяется сочетанием экспертного режима и режима интеллектуальной поддержки, во-вторых – двумя стадиями функционирования и развития при заданном горизонте планирования. Для этих режимов и стадий обоснованы модули управления по распределению ресурсов: между информационными потоками потребителей при формировании заказа; эргатических элементов между неэргатическими элементами ЦОС при выполнении заказа; в условиях развития ЦОС с заданным горизонтом планирования. Интеллектуальная поддержка принятия управленческих решений осуществляется путем интеграции оптимизационного, прогностического моделирования и экспертного оценивания. Основой управления распределением ресурса между информационными потоками является оптимизационная параметрическая модель, а ресурса эргатических элементов – многоальтернативная оптимизационная модель. Для принятия решения по распределению ресурсов развития ЦОС рассмотрено применение прогностических моделей, сформированных путем машинного обучения по данным ретроспективного мониторинга.
This study investigates the optimization of management in a digitalized organizational system (DOS) through the lens of information interaction among participants in the ordering process. The primary focus is on the development of a structural model of the system and a management decision-making algorithm. The structural model of the organizational system is defined by the connections facilitated through an information interaction environment between the management center and the entities of producers, consumers, and aggregators. These connections are characterized by quantitative values of the DOS performance and resource indicators. One subset of these indicators is established as requirements, while the other is recorded during monitoring at specific time periods. The structural model of the management decision-making process is, firstly, defined by the combination of an expert mode and an intelligent support mode, and, secondly, by two stages: operation and development, within a given planning horizon. For these modes and stages, resource allocation management modules are substantiated: for allocating resources among consumer information flows during order formation; for allocating ergodic elements among non-ergodic elements of the DOS during order fulfillment; and for development conditions of the DOS within a given planning horizon. Intelligent support for management decisions is implemented through the integration of optimization, predictive modeling, and expert assessment. The foundation for managing the allocation of resources among information flows is a parametric optimization model, while the allocation of ergodic elements is based on a multi-alternative optimization model. For making decisions on the allocation of DOS development resources, the application of predictive models, trained via machine learning on retrospective monitoring data, is considered.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.