МОДЕЛЬ И МЕТОДЫ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В ТОРГОВО-ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯХ

Аннотация

В условиях цифровизации и усложнения производственно-сбытовых контуров торгово-производственных предприятий эффективность управления ограничивается не только регламентами и моделями, но и степенью автоматизации подготовки управленческих решений и качеством данных, используемых в контурах планирования, снабжения, производства, складской логистики и продаж. Цель исследования: разработать модель и методы информационного обеспечения автоматизации процессов управления и принятия решений, обеспечивающие сокращение цикла «событие – решение – действие» и получение измеримого экономического эффекта на показателях уровня сервиса, запасов и трудозатрат. Материалы и методы. Используются системный подход к управлению организационно-производственными системами, концепции управленческих информационных систем и систем поддержки принятия решений (MIS/DSS), методы формализации требований к данным и их качеству, а также подходы к оценке качества данных (ISO/IEC 25012) и к организации управления данными (data governance). Результаты. Предложена модель управления торгово-производственным предприятием в виде замкнутого контура с обратной связью, в котором информационное обеспечение управления (ERP/MES/WMS/CRM, интеграция и MDM, корпоративное хранилище и витрины) и слой DSS выступают функциональным механизмом автоматизации этапов наблюдения, анализа отклонений, подготовки решения и контроля исполнения. Сформулированы измеримые требования к управленческой информации (актуальность, полнота, достоверность, согласованность, интерпретируемость, защищённость) и разработана референс-архитектура ИОУР (ERP/MES/WMS/CRM – интеграция/MDM – DWH/витрины – BI/DSS) с выделением исполнительного контура (BPM/Workflow) и механизмов мониторинга качества данных. Разработаны метрики качества данных и индикаторы результативности управления, связывающие дефекты данных с рисками управленческих решений и финансовыми потерями. Предложена решение-ориентированная методика проектирования ИОУР: декомпозиция ключевых решений, матрица «решение – данные – требования», аудит источников, построение семантического слоя KPI, внедрение регламентов data governance и оценка эффекта. Приведён прикладной кейс управления запасами и производственным планом, демонстрирующий применение модели для формирования сценариев и контроля исполнения. Заключение. Показано, что системное управление качеством данных и архитектурная интеграция ИОУР с DSS повышают обоснованность управленческих воздействий и позволяют количественно оценивать эффект автоматизации по снижению потерь от отсутствия товара, высвобождению оборотного капитала в запасах и сокращению трудозатрат на ручную сверку и подготовку отчётности.