Підхід до оцінювання ефективності роботи підприємств на основі перцептивних обчислень

Размещено на http://www.Allbest.Ru/

Національний авіаційний університет, Україна

Кафедра засобів захисту інформації

Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Україна

Кафедра прикладної математики

Темніков В.О., д.т.н., доцент, с.н.с.

Тавров Д.Ю., к.т.н., ст. викладач

Темнікова О.Л., ст. викладач

Темніков А.В., асистент

Анотація

Ключові слова: перцептивні обчислення; нечіткі множини типу 2; парадигма «Індустрія 5.0»; ієрархічна структура; агрегована оцінка.

Нові глобальні виклики - зміна клімату, погіршення біорозмаїття та проблеми сталого розвитку суспільства - вимагають нових підходів до вимірювання ефективності роботи підприємств. У 2021 році Європейська комісія запропонувала нову парадигму розвитку виробництва «Індустрія 5.0» [1] на заміну поширеної на даний час парадигми «Індустрія 4.0», яка орієнтована на отримання прибутку та підвищення ефективності виробництва за рахунок впровадження технологічних досягнень, штучного інтелекту та цифровізації [2].

Нова парадигма «Індустрія 5.0» базується на трьох засадничих принципах

По-перше, вона орієнтована на людину, у розумінні, що технологічні досягнення використовуються на потреби працівників, задля їх навчання та підвищення благополуччя. По-друге, виробництво повинно відповідати вимогам сталого розвитку, зокрема, запобігати негативному впливу на довкілля та впроваджувати практики повторного використання ресурсів та матеріалів. Нарешті, промислове виробництво має стати стійкішим до збоїв та криз.

Отже постає потреба в новому підході до оцінювання ефективності діяльності підприємств. Розробники концепції «Індустрії 5.0» пропонують переосмислити існуючі метрики та показники з метою уможливлення вимірювання зазначених критеріїв та контролю за відповідністю ним [3]. Значна частина нових метрик і показників за своєю природою будуть якісними, а сам процес оцінювання повинен бути [3] «зручним для користувача». Проте це не повинно зменшувати важливість параметрів об'єктивних, що, на нашу думку, веде до потреби розглядати цілісний підхід, який би враховував як кількісні, так і якісні (у тому числі словесні) оцінки.

Зазначимо при цьому, що подані в літературі підходи до проведення порівняння підприємств з урахуванням особливостей «Індустрії 5.0», як правило, не є формалізовані і часто являють собою рекомендації загального характеру.

У цій статті автори пропонують загальний підхід до формалізації процесу оцінювання ефективності роботи підприємств відповідно до критеріїв «Індустрії 5.0» шляхом застосування ієрархічної структури, у якій кожний показник у загальному випадку оцінюється з допомогою слів. Слова обробляються методами перцептивних обчислень, щоб одержати агреговану (узагальнену) оцінку. Відповідно до [4], застосування таких методів дає змогу обробляти суб'єктивні судження у математично коректний спосіб та ухвалювати зрозумілі для стейкхолдерів рішення. Такі рішення можна використовувати для формулювання рекомендацій керівникам підприємств із метою усунення виявлених невідповідностей.

Загальну архітектуру процесу оцінювання ефективності роботи підприємства на відповідність критеріям «Індустрії 5.0» показано у вигляді графової моделі на рис. 1. Ця модель відображає всі основні аспекти парадигми. Оцінки на нижчих рівнях агрегуються і поширюються далі, рівень за рівнем, допоки не буде отримано остаточне рішення у вигляді узагальненої (агрегованої) оцінки ефективності роботи підприємства. Саме за цими агрегованими оцінками і пропонується проводити порівняння підприємств. Зауважимо, що для кожної конкретної галузі виробництва показники можуть бути додані, видалені чи змінені.

Показники, пронумеровані від 1 до N на рис. 1, що подаються на вузли найнижчого рівня, можуть оцінюватися як:

- двійкові значення, що відповідають відсутності або наявності деякої характеристики (наприклад, чи впроваджено на підприємстві практики збору пластику чи паперу для переробки);

- числа, що відповідають об'єктивним замірам (наприклад, рівні викидів вуглецю чи кількість працівників, що звільнилися за звітний період). Щоб усі показники в рамках оцінювання мали таку інтерпретацію, що більші значення підвищують рівень відповідності вимогам, кожне число потрібно перевести в інтервал [0; 1] так, щоб вищі значення відповідали вищому ступеню відповідності;

- слова, які відповідають суб'єктивним, нестрого визначеним чи невимірюваним показникам (наприклад, задоволеності чи залученості співробітників).

Рис. 1. Ієрархічна структура оцінювання ефективності роботи підприємства

економічний європейський індустрія сталий розвиток

Дуги в графі на рис. 1, що з'єднують показники один з одним, навантажені. Це дає змогу врахувати, що деякі показники мають більший вплив на загальний показник. Ваги в загальному випадку також мають словесне подання, що враховує невизначеність у взаємозв'язках між різними показниками. Деякі ваги можуть бути рівними 0, якщо показники нижчого рівня не впливають на відповідний показник середнього рівня.

Усі слова, як для оцінювання параметрів підприємства, так і ваг на дугах у графі, подано як (інтервальні) нечіткі множини типу 2 (ІНМТ2). На відміну від звичайних нечітких множин (типу 1), вони дають змогу [6] врахувати той факт, що одне й те саме лінгвістичне поняття може сприйматися різними особами по-різному. Кожна ІНМТ2 А характеризується нижньою функцією належності дЩх) та верхньою функцією належності д(х). Належність кожного елемента x ІНМТ2 описує інтервал [], який відображає невизначеність, пов'язану з лінгвістичним поняттям, що моделюється. Найпоширеніший на практиці є ІНМТ2, для якої і нижня, і верхня функції належності є трапецієві (рис. 2). Кожну трапецієву ІНМТ2 А, що використовується в цій статті, можна однозначно подати як кортеж (a_h a_r, o_lt o_r, b_lt b_r).

Рис. 2. Трапецієва інтервальна нечітка множина типу 2

Оцінювання підприємства пропонується виконувати згідно з методологією перцептивних обчислень [5]. На вхід системи подаються вхідні слова, якими експерти оцінили кожний із індикаторів найнижчого рівня на рис. 1. Для цих слів підбираються їхні ІНМТ2, які заздалегідь було занесено в систему. Одні й ті самі слова можуть мати різні моделі ІНМТ2: експерти з різних областей можуть мати різні рівні невизначеності, пов'язані з однім і тим самим словом. Моделі ІНМТ2 для кожного слова можна створити будь-яким відомим у літературі методом, наприклад, методом Хао-Менделя [7].

Проміжна оцінка підприємства, пов'язана з кожною проміжною вершиною графової моделі на рис. 1, наприклад, «Людино-машинна взаємодія» або «Ланцюги поставок», дорівнює лінгвістичному зваженому середньому [5] оцінок в усіх вершинах нижнього рівня, з урахуванням ваг на відповідних дугах:

(1)

де Xi - ІНМТ2, що відповідають оцінкам, та Wi - ІНМТ2, що відповідають вагам на відповідних дугах. Проміжні оцінки можуть бути цікаві самі собою, адже їх можна використовувати для виявлення слабких ланок або для вироблення рекомендацій щодо поліпшення окремих аспектів роботи підприємства.

У такий спосіб на кожному вузлі ми дістаємо вихідні ІНМТ2, які потім передаються як вхідні дані вузлам верхнього рівня і так далі, допоки не буде визначено загальну ефективність.

Нарешті, остаточна ІНМТ2 на вузлі «Загальна оцінка» конвертується в інтервал, який можна обчислити як центроїд відповідної ІНМТ2 та використати, наприклад, для порівняння підприємств між собою за аналогією з [8].

Висновки

У цій роботі ми в коротких рисах описали загальний підхід для оцінювання ефективності роботи підприємств відповідно до нової парадигми Європейського Союзу «Індустрія 5.0», орієнтованої на людину та сталий розвиток виробництва. Розроблений підхід дає можливість порівняти ефективність роботи різних підприємств у розрізі задоволення критеріїв парадигми «Індустрія 5.0», у тому числі сортуючи їх за центроїдами агрегованих (узагальнених) оцінок, а також відстежувати динаміку за обраний інтервал часу, наприклад, рік до року. Сама оцінка визначається за допомогою перцептивних обчислень, які дають змогу врахувати суб'єктивну та нечітку природу критеріїв «Індустрії 5.0».

Дальші дослідження може бути спрямовано на детальну розробку інформаційної технологію, яку можна використовувати для оцінки ефективності підприємств з використанням критеріїв «Індустрії 5.0». Робота з впровадження цього підходу на практиці могла б допомогти у визначенні метрик та показників, які будуть використовуватись як вхідні дані для такої системи.

Список використаних джерел

1. European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Breque, M., De Nul, L., Petridis, A. (2021). Industry 5.0: towards a sustainable, human-centric and resilient European industry, Publications Office.

2. Aliyev, A.G., Shahverdiyeva, R.O. (2022). Scientific and Methodological bases of Complex Assessment of Threats and Damage to Information Systems of the Digital Economy. IJIEEB, 14(2), 23-38.

3. European Commission, Directorate-General for Research and Innovation, Renda, A., Schwaag, S.S., Tataj, D. et al (2022). Industry 5.0, a transformative vision for Europe: governing systemic transformations towards a sustainable industry. Publications Office of the European Union.

4. Zadeh, L.A. (1996). Fuzzy logic - computing with words. IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 4(2), 103-111.

5. Mendel, J.M. & Wu, D. (2010). Perceptual computing. Aiding people in making subjective judgments. John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.

6. Mendel, J.M. (2007). Type-2 fuzzy sets and systems: An overview. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2(1), 20-29.

7. Hao, M., Mendel, J.M. (2016). Encoding words into normal interval type-2 fuzzy sets: HM approach. IEEE Trans. on Fuzzy Systems, 24(4), 865-879.

8. Tavrov, D., Temnikova, O., Temnikov, V. (2019). Perceptual computing based method for assessing functional state of aviation enterprise employees.

9. In Chertov O., Mylovanov T., Kondratenko Y. et al. (eds.) Recent Developments in Data Science and Intelligent Analysis of Information (p. 61-70). AISC, vol. 836. Springer Cham.

Размещено на Allbest.Ru