METHODOLOGY FOR ASSESSING DIGITAL MATURITY OF INDUSTRIAL ECOSYSTEMS

Abstract

Статья посвящена обсуждению вопросов организации управления предприятием в условиях динамически развивающихся воздействий, к которым можно отнести как нештатные производственные ситуации, так и ускоренное инновационное изменение производственных процессов с целью повышения конкурентоспособности. На основе сравнительного анализа информационных потоков различных уровней производственного управления показано, что основные информационные задачи, связанные с реагированием на динамически развивающуюся ситуацию, должны быть решены на уровне оперативного управления предприятием, что требует унификации описаний принимаемых в рассмотрение параметров, а также существенного понижения размерности решаемой задачи. В качестве основного метода организации управления предприятием в динамически изменяющихся внешних условиях авторами предлагается использовать ситуационный подход к управлению сложными системами, основанный на представлении ситуации в виде логико-лингвистических моделей. При этом семантический анализ необходимых массивов производственных документов представляется необходимым строить на основании методов и средств тематического моделирования текстов, основанных на их векторном представлении. В работе показаны пути автоматизированного выявления в текстах документов латентных тем, сигнализирующих о возможном наступлении той или иной нештатной ситуации. Для упрощения процедур принятия обоснованных решений на рабочих местах предлагается использовать специально предоставляемый работникам ситуационный контент, описывающий текущее динамическое информационное окружение и возможные пути реагирования на него. Новизна работы заключается в создании единообразного подхода к семантическому анализу разнородной производственной документации и формулировке предложений о включении подобных аналитических процедур в систему управления корпоративным контентом в качестве специализированного приложения. Составные части описанного в статье решения прошли этап испытаний и применяются для автоматизации семантического анализа документальных потоков и создания ситуационных контентов. The article is devoted to the discussion of the organization of enterprise management in the conditions of dynamically developing impacts, which include both abnormal production situations and accelerated innovative changes in production processes to increase competitiveness. Based on a comparative analysis of information flows of various levels of production management, it is shown that the main information tasks related to responding to a dynamically developing situation should be solved at the level of operational management of the enterprise, which requires the unification of descriptions of the parameters taken into consideration, as well as a significant reduction in the dimension of the problem being solved. As the main method of organizing enterprise management in dynamically changing external conditions, the authors propose to use a situational approach to managing complex systems based on the representation of the situation in the form of logical and linguistic models. At the same time, it seems necessary to build a semantic analysis of the necessary arrays of production documents based on methods and means of thematic modeling of texts based on their vector representation. The paper shows the ways of automated identification of latent topics in the texts of documents, signaling the possible occurrence of a particular emergency. To simplify the procedures for making informed decisions in the workplace, it is proposed to use situational content specially provided to employees describing the current dynamic information environment and possible ways to respond to it. The novelty of the work lies in the creation of a uniform approach to the semantic analysis of heterogeneous production documentation and the formulation of proposals for the inclusion of such analytical procedures in the corporate content management system as a specialized application. The components of the solution described in the article have passed the testing stage and are used to automate the semantic analysis of documentary streams and the creation of situational content.