|
| | | | Проблемы современной экономики, N 2 (82), 2022 | | | | ПРОБЛЕМЫ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ | | | Бездудная А. Г.
зав. кафедрой менеджмента и инноваций
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук, профессор
Растова Ю. И.
профессор кафедры менеджмента и инноваций
Санкт-Петербургского государственного экономического университета,
доктор экономических наук
| |
| | | | | В статье рассматривается роль экспертов в решении задачи междисциплинарной оптимизации производственного проектирования, описаны особенности нарративов, регулирующих их участие в процессе проектирования, основанного на знаниях, способы формирования нарративов экспертной деятельности в области инжиниринга | | Ключевые слова: инжиниринг, менеджмент знаний, экспертная деятельность, нарратив | | УДК 658 Стр: 189 - 191 |
Улучшение управления инженерными решениями для повышения производительности, надежности, экологичности и удешевления продукции является необходимостью.
В эпоху цифровизации эта задача наиболее эффективно решается посредством распространения инженерии, основанной на знаниях (knowledge-based engineering, KBE), когда инженерные знания сохранялись с помощью удобных для пользователя средств и использовались в формальном, хорошо документированном, воспроизводимом и отслеживаемом процессе.
Появляются методологии и программные средства, ориентированные на инженерные приложения, основанные на знаниях, — KEE (Knowledge Environment Engineering), Simkit, CATIA, MOKA (Methodology and tools Oriented to Knowledge based Applications), Rational Unified Process, Agile, FMEA.
В России, как известно, приняты стандарты, регламентирующие использование менеджмента знаний в области инжиниринга и проектирования на основе баз знаний [1; 2]. В первую очередь, внедрение КВЕ в отечественную практику призвано решить проблемы регистрации, формализации и интеграции знаний, генерируемых при проектировании в CAD-системах как основной рабочей среде проектировщика.
Поскольку в рамках KBE реализуется принцип междисциплинарной оптимизацией проектирования (Multi-disciplinary design optimization, MDO), и используемые системные технологии, основанные на знаниях, ориентированы на управление жизненным циклом продукта, в разработке продукта в качестве экспертов, выдвигающих гипотезы и поддерживающих истинность решений, участвуют разные специалисты, в том числе в области структурного анализа, управления, экономики, коммерции. Это обстоятельство принципиально отличает KBE от традиционной практики технологической или, к примеру, строительной экспертизы, которая являлась завершающим этапом разработки проекта [3; 4].
Вовлеченные в процесс междисциплинарной оптимизации проектирования эксперты могут быть как специалистами разных подразделений самой организации, так и привлечены со стороны. Первостепенной становится задача обеспечения «конгруэнтности» участников совместной работы, непротиворечивости их представлений, убеждений, ценностей, компетенций.
Целью настоящего исследования является обоснование значения и описание использования нарративов в работе экспертов для успешного решения задач проектирования на основе баз знаний.
Методы и данные. Такие сложные области как инжиниринг теория систем описывает в форме динамических математических моделей, где «поведение системы представляется как траектории ее движения в фазовом пространстве», где выделяются «два фундаментальных процесса — режим, порождающий рост разнообразия, и режим, снижающий (размывающий, рассеивающий) разнообразие в системе» [5]. При этом первый режим реализуется преимущественно при «слабых сигналах», либо в силу неопределенности, либо в силу недостатка времени на реакцию [6]. Осмысление этих процессов происходит в условиях дефицита количественных данных и требует привлечения экспертов.
Эксперту приходится заниматься оценкой явлений, прибегая к условным рассуждениям в многоцелевых областях, когда у сформулированной задачи нет единственно верного решения, а данные изменяются во времени. Существенными требованиями к деятельности экспертов являются скорость принятия решений, уровень агрегирования и абстракции описания явления, которое распознается экспертом или с которым ведется сопоставление, использование рациональных правил, уменьшающих область поиска [4].
Важной характеристикой специалиста-эксперта является способность использовать собственные метазнания — знания о знаниях или «знания о результатах», и метасознание — способность размышлять над своим процессом мышления или «знания о выполнении» [7].
Способом выявления экспертных знаний является формулировка вопросов, которые мы определяем как нарративы экспертной деятельности.
Сегодняшний интерес к нарративам, в частности, в институциональной и поведенческой экономике, объясняется тем, что «для понимания ситуаций и логического вывода следствий, т.е. увязывания действий и их результатов» важно понимание ее причин [8]. Нарративы для экономистов прежде всего важны как источники новых данных об идеях и правилах, используемых акторами, а также проблемных ситуациях, связанные с распространением релевантных нарративов [9; 10; 11].
В целях нашего исследования важно привести определение нарратива, данное Й. Брокмейером и Р. Харре: «...нарратив — это слово для обозначения специального набора инструкций и норм, предписывающих, что следует и чего не следует делать...» [12].
Согласно концепции основателя герменевтики французского философа Поля Рикёра, нарратив является способом и необходимым условием осмысления человеческого опыта [13].
Таким образом эксперт, имея запас явных и неявных знаний, может использовать их целесообразным способом под влиянием нарративов.
Содержащиеся в нарративах идеи — это отражение восприятия акторами правил, структурирующих повторяющиеся взаимодействия, задающих его дизайн [14].
Из множества существенных характеристик нарратива в экспертной деятельности, важно назвать причинно-следственную событийность, фактуальность (действительность), темпоральность, коммуникацию, адресность, т.е. направленность нарратива.
Наконец, следует сказать, что сегодня созданы и апробированы модели, опосредующие процедуры выявления релевантных каждому конкретному контексту нарративов, предполагающих получение экспертных мнений. Самым известным является фреймворк Cynefin («канэвин») Дейва Сноудена [15]. Созданный в его же компании программный метод оценки возникающих системных изменений в сложных средах для информирования адаптивного управления SenseMaker («сенсмейкер») также задает порядок осмысления и представления ситуации и проведения работ [16; 17].
Для решения нечетко определенных/неизвестных проблем (wicked problems), когда нужны экспертные знания, используется модель Design Thinking (дизайн-мышление), позволяющая переформулировать проблему с учетом запроса пользователя, результатов обсуждения предположений, проверки решений путем прототипирования и тестирования [18].
Результаты. Сбор экспертных знаний отдельных специалистов и ввод явных и неявных знаний экспертов и пользователей в KBE-приложение является важнейшей задачей инженера по знаниям, занятого в проекте [2]. Действия указанного специалиста подчиняются, как минимум, следующим императивам:
– описание знаний посредством их дифференциации с помощью структурных параметров — технической (тематической) области знаний, характера знаний (неявные, явные, индивидуальные, коллективные, внутренние, внешние и т.п.), локализации, формы представления и качества знаний;
– соблюдение общих правил формулировки вопросов о знаниях, предлагаемых экспертам в качестве нарративов;
– определение оптимального типа представления знаний для каждого конкретного экспертного заключения;
– реализация «процессно-ориентированного подхода» в менеджменте знаний.
В частности, к числу общих правил формулировки вопросов о знаниях относятся:
– новые проблемы изучаются с помощью простых вопросов;
– формулировки вопросов не должны содержать фиктивные факты или требовать выяснения дополнительной информации;
– целесообразно использовать серии вопросов на одну и ту же тему;
– при необходимости числового ответа используются открытые вопросы;
– качество результатов может быть обеспечено путем увеличения числа экспертов пока расходятся их заключения [19].
Следующие вопросы должны стать нарративами в работе инженера по знаниям:
«Как эксперты разрабатывают процедуры и методы для решения своих задач?
Как компании и отдельные эксперты приобретают новые знания?
Каким образом компания поощряет креативность сотрудников;
Как можно сформировать источники знаний?» [1].
При этом эксперты сами осмысливают и улучшают методы сбора и архивирования собственного опыта.
При этом инженер по знаниям должен максимально использовать возможности компьютерных средств, чтобы эксперт, вводя аналитические или графические данные с помощью пользовательского интерфейса и отвечая на задаваемые вопросы, представлял свои знания в одной из установленных форм:
– правила, в том числе продукционные, описывающие условия и определяемые ими действия, а также временные отношениях между состояниями объектов;
– геометрические и инженерные ограничения;
– прогностические модели (модели с предсказанием);
– фреймы [2].
Процессно-ориентированный подход предполагает:
– фокусирование на пяти основных элементах менеджмента знаний: идентификация (выявление), создание, хранение (документирование), распространение и применение;
– обеспечение взаимосвязи между ключевыми видами деятельности в области менеджмента знаний и моделью инженерных знаний [1].
Вопросы, определяющие логику участия экспертов в реализации KBE-проекта, процессно-ориентированы.
При планировании KBE-проекта экспертам задаются следующие вопросы, организующие как нарративы их работу:
– какие процедуры/методы актуальны для рассматриваемой области применения;
– какие задачи и проекты актуальны для рассматриваемой области применения;
– какие эксперты работают в рассматриваемой области знаний;
– в каких документах определены процедуры, методы, задачи, проекты и т.д.;
– как обеспечивается качество явных знаний?
При документировании инженерных знаний последовательно выясняются у экспертов стандарты и руководящие указания в отношении соответствующих явных знаний, способы фиксации и отражения при документировании задач и проектов знаний, в том числе касающихся процедур и методов, как следует защищать знания от несанкционированного доступа и применения.
На этапе распространения знаний в инженерии эксперт участвует в проверке KBE-приложения, в выборе технических ресурсов и разработке примеров для тестирования.
В ходе применения знаний нарративы, определяющие действия экспертов, касаются ввода новых знаний в базу знаний KBE-приложения, вовлеченности сотрудников в использование базы знаний, оценки эффективности применения знаний.
Перспективы. В качестве прогностической оценки следует указать на тот факт, что такая сквозная цифровая технология, как искусственный интеллект, позволяет инжиниринговым компаниям анализировать контент в конкретной предметной области, определять важные для себя темы и включать в свои стратегии цель зарекомендовать себя в качестве эксперта по выбранной теме. Таким образом, новым нарративом в инженерии может стать формирование конкурентного рынка услуг экспертов.
Заключение. Формирование нарративов, обеспечивающих получение из разнообразного экспертного знания новых решений, позволяет эффективнее использовать преимущества KBE-проектов для ускорения и удешевления инженерных работ, предотвращения технических проблем на протяжении всего жизненного цикла создаваемой продукции. |
| |
|
|
