ТЕХНОЛОГИЯ P2P-АУТСОРСИНГА ДЛЯ ОРГАНИЗАЦИИ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ РАБОТ В ЕДИНОМ ИНФОРМАЦИОННОМ ПРОСТРАНСТВЕ ПРЕДПРИЯТИЯ
- Авторы: Иващенко А.В.1, Леднев А.М.2
-
Учреждения:
- Самарский государственный аэрокосмический университет
- ООО «Хоулмонт»
- Выпуск: Том 11, № 4 (2013)
- Страницы: 65-70
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2073-3909/article/view/55964
- ID: 55964
Цитировать
Полный текст
Аннотация
В статье описывается технология P2P-аутсорсинга для организации взаимодействия персонала предприятия в едином информационном пространстве по распределению задач. Для реализации P2P-аутсорсинга предлагается организация проведения виртуальных аукционов. Приводится пример реализации такой системы на предприятии нефтегазовой отрасли.
Ключевые слова
Полный текст
Полноты или недостоверности информации. Эти задачи возникают при проведении исследований, запуске новых проектов, начале опытного производства и т.п. Сложность планирования и управления их выполнением заключается в невозможности заранее определить трудоемкость работ, сроки и необходимый персонал. В связи с этим распределение таких задач на уровне единого центра с использованием классических методов календарно-сетевого планирования затруднено. Эта проблему можно решить путем организации кооперативного взаимодействия между высокомотивированными и квалифицированными исполнителями как на этапах планирования, так и в процессе исполнения работ по разным проектам, что обеспечит возможность уточнения требований в процессе выполнения работ. В данной статье описывается возможное решение по организации такого взаимодействия между центрами компетенций в едином информационном пространстве на основе получивших широкое распространение моделей P2P-сетей. PlP-модели в сетевых системах управления организацией В настоящее время многие промышленные предприятия внедряют матричную (сетевую) структуру системы управления для обеспечения наиболее эффективной хозяйственной деятельности. Вопросы построения таких систем управления рассматриваются в рамках теории управления организационными системами [1]. В частности, теория иерархических систем управления [2] изучает проблемы принятия решений в условиях неопределенности в организационных системах различного вида. Таким образом, актуальной задачей является изучение особенностей взаимодействия подразделений предприятия с высокой степенью автономности как между собой, так и с единым центром управления, с целью обеспечения эффективности работы предприятия в целом. Для моделирования такого взаимодействия в современной научной литературе [3-4] часто предлагаются P2P (peer-to-peer, равный с равным) модели взаимодействия для реализации сетевой структуры системы управления в интегрированной информационной среде. Участниками P2P-œra являются пиры, ко -торые с точки зрения организации являются исполнителями, а с точки зрения информационной среды - акторами [5]. Акторами могут быть подразделения или сотрудники предприятия, обладающие определенной автономностью по принятию решений и способные использовать собственные ресурсы для исполнения определенных задач. Следующие свойства P2P-сетей позволяют их использовать для моделирования сетевых систем управления: - децентрализация, то есть отсутствие единственного контролирующего органа - ответственность разнесена по центрам компетенции; - заимствование ресурсов и услуг: реализуемые при матричной структуре управления проекты задействуют ресурсы (людские, технологические и т.д.) из разных центров компетенций, например, в коллективах, занимающихся разработкой наукоемкой продукции, могут формироваться команды из разных отделов согласно требуемым знаниям и навыкам; - автономность: способность каждого сотрудника самостоятельно определять, какие ресурсы доступны для других, а какие нет. При исследовании P2P-моделей системы управления сетевой организации следует учесть, что в процессе планирования и исполнения заданий акторы должны обладать определенной свободой взаимодействия. Услуги, предоставляемые P2P-системами, являются как целью, так и средством построения и предсказания и поведения самоорганизующихся сообществ [6]. P2P-œra формируется и изменяется динамически. В процессе проектной деятельности коллектив перестраивается, также как при добавлении/удалении элементов P2P-œra, а при решении совместных задач изменяются взаимоотношения между сотрудниками, что соответствует изменению P2P-связей. Таким образом, модель P2P-œra позволяет описать процесс взаимодействия в организации с сетевой структурой управления. В процессе планирования проекта центр распределяет задачи между исполнителями - центрами разных компетенций с достаточно высокой степенью автономности. Сотрудники подразделений в этих центрах - акторы - в процессе P2P-взаимодействия могут декомпозировать задачи и передавать друг другу частные задания в процессе планирования и исполнения работы по проекту. Для этого акторы реализуют взаимный поиск в P2P-œra и распределение заданий между соисполнителями. Такой подход обусловливает появление новых требований к программному и организационному обеспечению интеллектуальных систем поддержки принятия решений, планирования и управления взаимодействием персонала предприятий в условиях высокой динамики внешних событий. В связи с этим «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 4, 2013 Иващенко А.В., Леднев А.М. 67 актуальной является задача разработки новых моделей, алгоритмов и программного обеспечения для системного анализа, обработки информации и управления Р2Р-взаимодействием персонала предприятия при планировании и исполнении текущих задач. Организация Р2Р-аутсорсинга Рассмотрим Р2Р-сеть, которая обеспечивает возможность предоставления акторами друг другу услуг по выполнению работы по проекту в качестве соисполнителей или консультантов. В процессе планирования своей работы исполнители могут сконцентрироваться на своих ключевых навыках и умениях, за счет чего повышается мотивация исполнителей и снижается стоимость реализации проекта в целом. При начальном планировании работ принято трудоемкости задач оценивать качественно по критериям « сложность/ важность/ неопределенность» и количественно (в человеко-днях или условных единицах). Будем считать, что исполнитель, получающий задачи в соответствии со своим профилем, будет выполнять работу более эффективно, а следовательно, дешевле. Целью такой Р2Р-сети является обеспечить своевременное решение поставленных задач (комплексных и декомпозированных простых) с минимальной себестоимостью, то есть: съ~ Е ci,n -> max; max(if *, ) <Т, (1) i=i ’ где с. - стоимость выполнения задачи т,- некоторым исполнителем un ; і = 1. .Nz - индекс каждой выданной задачи; t*. - время завершения задачи Т/; T - плановое время выполнения проекта; Cz - бюджет проекта. Каждый актор после получения задачи может запланировать ее решение с помощью собственных ресурсов либо разделить ее на несколько других задач (декомпозировать) и передать часть новых задач другим соисполнителям (акторам). Передача задачи от одного актора к другому будем называть аутсорсингом. Сформулируем задачу аутсорсинга в Р2Р-се-ти: необходимо обеспечить повышение качества и сокращение расходов на выполнения комплексных задач с неизвестным уровнем вложенности в заданных временных рамках за счет декомпозиции сложных задач на более простые и передачи их между акторами для исполнения. Выделим основные события в такой сети. Событию предложения новой задачи исполнителям поставим в соответствие булеву переменную: где um - акторы-инициаторы, m = 0 ... Mu ; un - акторы-претенденты; n = 1 ... Mu ; t in - время возникновения события, случай m = 0 соответствует первоначальному распределению задач центром; u0 - центр, инициирующий планирование, например руководитель проекта. Актор un может согласиться на исполнение задачи или ответить отказом. При этом возможна организация серии итераций Р2Р-переговоров между инициатором и каждый претендентом по согласованию стоимости с и времени завершения t* . Событие выбора инициатором одного из акторов-претендентов в качестве исполнителя (планирования задачи) обозначим е' (тм м ,t' ) є І0ЛІ. i,m,n\ то* n* itns (3) В процессе планирования актор может декомпозировать задачу на подзадачи: (4) где Xj - набор подзадач. Часть подзадач актор, выполнивший декомпозицию, предлагает на исполнение другим акторам, то есть инициирует новые события Декомпозиция производится как с целью более точного распределения имеющихся у актора ресурсов при планировании задачи, так и для ее частичной передачи другим исполнителям. Будем считать, что распределение подзадач, полученных в ходе декомпозиции, соисполнителям происходит после того, как задача была запланирована (в противном случае необходимо рассматривать циклы планирования, возникающие при множественной последовательной декомпозиции). Ответственность за выполнение задачи сохраняется за основным исполнителем, а к ее решению могут быть привлечены другие сотрудники или сторонние организации, обладающие соответствующими компетенциями и навыками. С учетом введенных обозначений задачу (1) можно представить в виде задачи Р2Р-аутсорсинга: NT Nu Nu ZЁЁя« <»,» 0 - -> min ; i=l m=0 n=\ V't, :t*i <T, NT N.. N.. (5) i=1 m=0 n=1 Nr N„ С Єг,т,п(.Ті’ит’ип’кп)Є{ 0Д}’ (2) NT N„ ZZ Cbm-ZZC7>eU» /=1 m=0\4 j=1 n=1 e” >0. «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 4, 2013 68 Иващенко А.В., Леднев А.М. Это означает, что суммарная стоимость атомарных задач должна быть минимальной, при этом все задачи должны быть запланированы только на один ресурс и в срок. При декомпозиции задачи каждый актор должен обеспечивать такое планирование подзадач, при котором их суммарная стоимость не будет большей плановой стоимости родительской задачи. Отметим, что в данном контексте не учитывается последовательность задач, так как акторы обладают в общем случае неопределенным ресурсом, а трудоемкость задачи точно оценить нельзя. Эта неопределенность не позволяет решить данную задачу непосредственно, так как последовательность событий е”іжп определяется в процессе исполнения проекта в ограничениях, взятых на себя обязательств акторами. Для решения этой проблемы с учетом (1) и (5) предлагается определить следующую цель актора и : ґ m !=1 1=1 NT 1V„ Ґ NT Nu ' + / / C, me’, mC, „e’i m „ i,m m j,n i,m,n i=1 1=1 ]=1 n=\ е,я^таX, после упрощения: УУ c. e', -e" /, / c e' /,ти j,/,m j,n i,îi 7=1 n=l ► max • (6) В задаче Р2Р-аутсорсинга акторы являются активными и автономными: вопрос выбора между планированием и декомпозицией задачи (может быть несколько уровней вложенности) решается актором самостоятельно: выполнить поставленную задачу самостоятельно или отдать ее на аутсорсинг. Применение принципов аутсорсинга при решении комплексных задач позволяет рассчитывать не только на более качественную, но и на более быструю реализацию. Управление Р2Р-аутсорсингом При организации межсетевого Р2Р-взаимодейст-вия на принципах аутсорсинга одним из ключевых показателей является стоимость выполнения задач. Проблема выбора между более дешевым, но менее компетентным ресурсом и наоборот с учетом загрузки всех имеющихся ресурсов остается основной проблемой планирования и распределения ресурсов. В задаче (6) актор, взявший задачу на исполнение, либо выполняет ее полностью, либо выдает одну или несколько подзадач на аутсорсинг: при этом он стремится найти соисполнителей на кон -курсной основе по наименьшей стоимости для максимизации своей прибыли. Таким образом, происходит не директивное, а договорное исполнение, свойственное взаимоотношениям внутри Р2Р-сети. Исходя из особенностей такого рода задач для их решения целесообразно использовать модели контрактов [7] и аукционов [8]. Реализуем систему управления Р2Р-аутсорсинга на основе итерационного аукциона. Аукционом будем называть публичную продажу лота по заранее установленным правилам, определяемым инициатором перед началом аукциона. Аукцион проводится в несколько этапов / итераций. Роль инициатора (диспетчера) будет выполнять актор в момент декомпозиции задачи: при этом он в разные моменты времени выставляет подзадачи (лоты), интересные другим акторам в разной степени. При проведении торгов диспетчер может выбирать различные формы аукциона (в зависимости от решаемой задачи). В качестве основного механизма управления распределением подзадач будем использовать варьирование интервалов времени торгов по каждому лоту. Для каждой задачи тг-,, выносимой на аутсорсинг, рассмотрим единичный лот с базовой ценой <?(0)і,и5 определяемой в начале торгов, п = 1 ... N где Nu - общее число акторов, участвующих в аукционе. Аукцион проводится в несколько итераций с номерами к. = 1 ...Mк, каждая из которых начинается с рассылки предложений от диспетчера индивидуально каждому актору-претенден-ту. Таким образом, для события в моменты времени é®in формируются лоты: „(*) =( _(*) ,(*)} лі,п І Чі,п ’ li,n ) > (7) ,№> где qK - стоимость лота, предложенная претенденту ип на итерации k; fk\>n - момент сообщения о предложении. Каждая итерация имеет продолжительность Дtik, в течение этого периода времени акторы-претенденты присылают свои предложения. Актор ип может согласиться на исполнение задачи или отказаться. Будем считать отказом отсутствие ответа в течение некоторого интервала времени, а согласием сообщение: и(к) т Мк)} ui,n I Ч i,n ’1 i,n J (8) ,»(*) где q і,„ - стоимость лота, на которую соглашается претендент и на итерации к ; - «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 4, 2013 Иващенко А.В., Леднев А.М. 69 момент сообщения о согласии. Время обдумывания ставки актором можно определить как Лк)_Лк) Ак) . Ак+\) І,П і,ті • і,ті і,ті 9 • Актор-инициатор, решивший отдать часть своей задачи на аутсорсинг, становится диспетчером аукционов на каждую из декомпозированных задач, передаваемых соисполнителям. По результатам каждой итерации диспетчером объявляется решение (одному или нескольким акторам) о назначении новой стоимости лота которая выбирается равной минимальной среди всех предложенных либо уменьшенной на некоторую величину. Аукцион заканчивается отправлением сообщения диспетчера актору-победителю с ценой q^i,n = q'^k r)i,n = СііП. Этот момент соответствует событию е'іж„(Хі,ит,ип/і:П). Поскольку целью введения аукциона является обеспечение управляемой инициатором конкурентной борьбы акторов-претендентов за задачи, приращение может быть организовано двумя способами: - поэтапное повышение цены: @°) > о а{к+1) = а(к) + Аа{к) t(k+l) = t(k) + At™- Hl,71 — 4l,7l 4.1,71 L^il,n 5 ll,n ll,n ^1,71 9 - поэтапное снижение цены: {0) < c a{k+1) = a(k) - Aa{k) tik+l) = t(k) + At(k) 4i,n — i,m ’ Чі,п Чі,п ш1і,п > li,n li,n где с4т - цена самостоятельного исполнения инициатора, нестрогое равенство показывает, что для сокращения количества итераций начальная цена может отличаться от предельных значений. Стратегия повышения позволяет максимально приблизиться к оптимальной цене: инициатор будет постоянно увеличивать цену, пока не согласится первый претендент. Однако это выжидательная стратегия: чем больше продолжительность итерации Atfk\n,, тем выше вероятность согласия. В свою очередь, стратегия снижения позволяет быстрее получить исполнителя, а инициаторы заинтересованы бороться за снижение цены, так как это повышает их конкурентоспособность. В этом случае инициатор имеет больше возможностей по управлению аукционом. В ответ на каждое событие s^\n диспетчер получает поток событий Ь^к\п. Следующее предам) ’ с ложение s і'П зависит от поступающих сообщений и определяется стратегией повышения или снижения цены. Для определения стратегий диспетчера или претендентов можно предложить различные эвристики, определяемые структурой многоакторной среды. Например, актор может стремиться выполнить работу самостоятельно или максимально распределять ее между соисполнителями, в том числе используя спекулятивные стратегии. Актор в роли инициатора, изменяя интервалы продолжительности итераций и приращения цены, может поощрять конкуренцию или бороться со спекулятивными тенденциями. Каждый актор-претендент также может управлять размером и временем предложения, обеспечивая таким образом интерес к себе со стороны диспетчера. Отметим, что управление в данном случае производится путем изменения комбинации двух параметров: приращения цены и продолжительности итерации, в соответствии с методами управления обстоятельствами [5]. Рассмотрим случай поэтапного снижения цены. Для получения минимальной цены лота от акторов диспетчеру необходимо организовать соревновательный процесс между акторами, для чего необходимо разработать план по рассылке предложений s^k\>n. При формировании плана по рассылке предложений диспетчер может уменьшать время последующей итерации пропорционально изменению уровня ставки (чем меньше приращение цены, тем быстрее диспетчер проводит итерации): At?:x) = At?} а, l,n îw Чім (9) где at - масштабирующий коэффициент, определяемый экспертом для каждой задачи на основе данных о сложности оценки ее трудоемкости. В результате конкурентного состязания между собой акторы будут снижать цену q^k\,n, добиваясь при этом максимально возможного ее значения. То есть они будут вынуждены обеспечивать условия: Nr Nu !=1 l=\ NT NT Nu £e". YYc. e! (10) ei,m Zj2^Cj,n min, 1=1 y=l «=1 что соответствует цели (6). Реализация аукциона для решения задачи P2P-аутсорсинга может быть выполнена как в подсистеме планирования и выдачи задач (заданий) Workflow в интегрированной информационной среде предприятия, так и с помощью интеллектуальной системы поддержки принятия решений. «Инфокоммуникационные технологии» Том 11, № 4, 2013 70 Иващенко А.В., Леднев А.М. Пример реализации Приведем пример решения задачи Р2Р-аутсор-синга для вертикально интегрированной нефтяной компании, имеющую матричную организационную структуру. Для управления данной структурой выделена отдельная управляющая компания, а организации, отвечающие за разные стадии жизненного цикла продукции, обладают определенной автономностью. Компания делится на подразделения и департаменты с вложенным подчинением, постановка целей в организации происходит сверху вниз путем каскадирования целей. Это свидетельствует о возможности и необходимости применения сетевой системы организационного управления. В качестве исходных параметров для анализа процессов взаимодействия персонала предприятия были выбраны количественные и временные характеристики проектных заданий. трудоемкостью. Результаты исследования (см. рис. 2) также показали преимущество использования стратегии Р2Р-аутсорсинга акторами. Рис. 1. Нагонные графики проектов В качестве пилотных проектов были выбраны три комплексных проекта с разной трудоемкостью. В разработке каждого из проектов принимало участие по два отдела со стороны заказчика и сторонний исполнитель программной части. От каждого из исполнителей было задействовано от 1 до 5 сотрудников с разной степенью загруженности. Для сравнения были выбраны проекты с аналогичной трудоемкостью и схожим подбором исполнителей, реализованные за прошлые периоды до внедрения системы. Сравнение динамики отставания проектов от исходных планов-графиков по выбранным 20 контрольным точкам (см. рис. 1) показало, что использование предложенных моделей и методов позволяет сократить среднее время отставания в ходе выполнения проекта - причем данное преимущество становится более ощутимым на проектах с большей 6000 4000 10 tasks 20 tasks 30 tasks Рис. 2. Сравнение выигрышей акторов (у.е.) Заключение Технология Р2Р-аутсорсинга обеспечивает возможность построения сетевого управления в организации с матричной структурой и повышения эффективности распределения проектных и комплексных задач×
Об авторах
Антон Владимирович Иващенко
Самарский государственный аэрокосмический университет
Email: anton.ivashenko@gmail.com
д.т.н., доцент Кафедры информационных систем и технологий
Андрей Михайлович Леднев
ООО «Хоулмонт»
Email: andrey.lednev@gmail.com
руководитель проектов
Список литературы
- Бурков В.Н., Губко М.В., Коргин Н.А., Новиков Д.А. Теория управления организационными системами и другие науки об управлении организациями // Проблемы управления. № 4, 2012. - C. 2-10.
- Горелик В.А., Кононенко А.Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. М.: Радио и связь, 1991. - 288 с.
- Barkai D. Реег-to-peer computing. Technologies for sharing and collaboration on the net // Hillsboro, OR: Intel Press, 2002. - 332 p.
- Schoder D., Fischbach K. Peer-to-peer prospects // Communications of the ACM. Vol. 46, №2, 2003. - Р 27-29.
- Иващенко А.В. Метод кондициального управления взаимодействием в мультиагентной среде // Системы управления и информационные технологии. №1, 2013. - С. 39-43.
- Antoniadis Р., Le Grand B. Incentives for resource sharing in self-organized communities: from economics to social psychology // Digital Information Management. ICDIM, № 7, 2007. -Р 756-761.
- Bolton Р., Dewatripont M. Contract theory. Cambridge: MIT Press, 2005. - 688 p.
- Krishna V. Auction theory: 2nd edition. Burlington, MA: Academic Press, 2009. - 336 p.
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)