ЖУРНАЛ СТА №2/2022

Масштаб преобразований ограничи- вает известная степень сложности по- становки задач для применения наибо- лее эффективных способов достижения целевых состояний. Выделение в Системе поддержки при- нятия решений и разработки (СППР) продуктов 1-го уровня – аппаратно-про- граммных комплексов сбора и обработки значимых данных происходит на основе системы измерения информационного взаимодействия участников информа- ционного процесса, производимого на анализируемых для последующих пре- образований производственных участках. Анализ информации, её визуализация и отработка алгоритмов коллективной ра- боты участниками различных звеньев иерархически выстроенной существую- щей последовательности принятия реше- ний на стадии подготовки проекта позво- лит в ближайшем будущем перейти к си- стеме одновременно принимаемых ре- шений участниками разных уровней, обеспечивая верификацию решений на стадии их принятия. Создание и приме- нение автопомощника в подготовке при- нятия решений позволит большему числу специалистов Заказчика наряду с силь- нейшими участвовать в этом сложном сегменте деятельности. Для ускорения процессов постановки задач перед Заказчиком, таким обра- зом, в рамках допроектной подготовки возникает ряд вопросов. Может ли си- стема управления разработкой стать прототипом финальной системы управ- ления Проектом? Будут ли будущие тех- нологии порождать новую систему управления, либо представления о си- стеме управления будут существенно влиять на выбор технологий? Заложен- ный смысл в визуализируемых пред- ставлениях Заказчика о будущих техно- логиях должен соответствовать пред- ставлениям о будущем управлении. Также возможно нивелирование потен- циала участников. Большее число ранее не готовых к подготовке решений с ав- топомощником будут в состоянии на- ряду с сильнейшими участвовать в этом сложном сегменте. Создание интеллектуальной плат- формы позволит облегчить и кратно ускорить процесс волевого принятия сложных решений, разработанных на основе многопараметрических и много- критериальных выборов разрешения сложных проблем разнородной деловой практики, вызывающих объективные затруднения их запуска. Применение технологий искусствен- ного интеллекта, «роботов» и т.д. потре- бует опережающей проработки право- вых вопросов, связанных с условиями и границами применения искусственно- го интеллекта, защиты информации при планировании совместной работы людей и машин. Каждой задаче буду- щего будет соответствовать своя специ- фическая сфера правового регулиро- вания наряду с технологическими и финансовыми новациями. Необычное отношение к поиску фор- мы разработки обусловлено сложностью восприятия у разных людей глубины са- мой задачи и проблемы, пока они не прописаны и не закреплены. Успешно сфокусированные усилия на подходах до закрепления задач и проблем могут ускорить нивелирование этой разницы. При этом следует исходить из понима- ния, что путь от задачи к решению, ког- да неизвестен алгоритм достижения ко- нечного состояния системы, а известно начальное и конечное состояние, пред- полагает поиск алгоритма действий. В то же время в большинстве случаев мы имеем дело с неизвестным конечным состоянием. Его ещё надо придумать, когда речь идёт о перспективном виде- нии будущих технологий. И для этого придумывания опора на существующее состояние весьма зыбкая. Констатируя на основе вышеизло- женного в отношении начального со- стояния системы, можно ещё раз отме- тить, что текущие процессы в силу уста- ревания и возможной неоптимальности системы в целом могут вообще исчез- нуть при задумывании глубокого техно- логического перевооружения. Однако время для получения подробного взгля- да на существующую систему ограниче- но, если стоит задача в максимально сжатые сроки обеспечить технологиче- ский прорыв в масштабе отрасли. Следовательно, предметом исследова- ния становятся сами подходы к опреде- лению начального состояния системы (производственного участка), определе- ние минимальной достаточности фик- сируемых параметров и нахождение способов получения за минимальное время значимых данных о начальном состоянии системы, потенциально вос- требованных для переноса на конструк- ты будущей системы. И этот предмет исследования имеет, несмотря на оче- видность изложенных фактов, серьёз- ные барьеры уже на старте. Сложность технико-экономического обоснования обусловлена отсутствием ориентира для ОБ ЗОРЫ СТА 2/2022 52 www.cta.ru Уровень сложности Этапы НИОКР по проблемам развития сложных технологических процессов Прединвестиционное обследование Разработка проекта Реализация проекта Подведение итогов НИОКР Уровень неопределённости От концентрации усилий на 0 этапе снижается уровень неопределённости и плата за ошибки к 4 этапу Плата за ошибки 0 1 2 3 4 Динамика уровня сложности этапов управления проектом Глубокая проработка постановки задач на начальном этапе Сбор значимых достоверных данных о начальном состоянии системы Сокращение времени на принятие решений Решение задачи Описание проблем и узких мест Описание системы, начального и целевого состояния Рис. 3. Динамика уровня сложности этапов управления проектом