Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта
Автор: Бондарева И.О.
Журнал: Онтология проектирования @ontology-of-designing
Рубрика: Методы и технологии принятия решений
Статья в выпуске: 1 (51) т.14, 2024 года.
Бесплатный доступ
Предприятия любой сферы, в том числе в транспортно-логистическом секторе, сталкиваются с необходимостью получения конкурентного преимущества за счёт применения инновационных методов управления. К ним можно отнести комплексное использование методов управления организационными системами наряду с применением прогрессивных средств и технологий. Особое внимание уделяется управлению рисками с целью недопущений нежелательных ситуаций. В данной работе впервые представлено описание логико-онтологической модели комплексного применения многоуровневого целеполагания на основе сбалансированной системы показателей и логико-вероятностного моделирования для поддержки принятия решений по управлению рисками грузового порта. В качестве рисков рассматриваются ситуации недостижения целей деятельности грузового порта, включая недостижения нормативных значений показателей. Комплексное использование технологий сбалансированной системы показателей и логико-вероятностного моделирования позволило построить общую концепцию многоуровневого целеполагания. Её основное преимущество заключается в детальной проработке целей компании, подчинённых основной стратегической цели. Это позволяет оказывать влияние на операционные события и получать положительный результат в тактическом и стратегическом планах. Онтологическая модель содержит всю информацию о взаимодействии элементов, влияющих на наступление рисковых событий, и позволяет осуществлять выборку вариантов выхода из рисковой ситуации в соответствии с заданными условиями. Результаты запросов к риск-ориентированной онтологической модели являются вариантами управленческих решений, направленных на снижение рисков в работе грузового порта.
Логико-онтологическое моделирование, управление рисками, сбалансированная система показателей, многоуровневое целеполагание, принятие решений, грузовой порт
Короткий адрес: https://sciup.org/170203860
IDR: 170203860 | УДК: 04.82:004.89 | DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-1-119-133
Logical ontological modeling of cargo port risk management
Enterprises in any field, including those in the transport and logistics sector, are faced with the need to gain a competitive advantage through the use of innovative management methods. These include the integrated use of methods for managing organizational systems along with the use of advanced tools and technologies. Particular attention is paid to risk management in order to prevent undesirable situations. This paper is the first to present a description of a logical ontological model for the integrated application of multi-level goal setting based on a balanced scorecard (BSC) and logical probabilistic (LP) modeling to support decision-making on cargo port risk management. Situations of failure to achieve the goals of the cargo port, including failure to achieve standard values of indicators, are considered as risks. The integrated use of BSC and LP modeling technologies made it possible to build a general concept of multi-level goal setting. Its main advantage lies in the detailed elaboration of the company’s goals, which are subordinated to the main strategic goal. This makes it possible to influence operational events and obtain positive results in tactical and strategic plans. The ontological model contains all the information about the components interaction that influence the risk events and makes it possible to select options for exiting a risk situation in accordance with specified conditions. The results of queries to a risk-oriented ontological model are options for management decisions aimed at reducing risks in the operation of a cargo port.
Список литературы Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта
- Недосекин А.О., Абдулаева З.И. Управление корпоративными рисками и шансами. СПб., 2010. 125 с.
- Ho M.W., Ho (David) K.H. Risk management in large physical infrastructure investments: the context of seaport infrastructure development and investment. Maritime Econom. Log., 2006, no. 8 (2), p.140-168. D01:10.1057/PALGRAVE.MEL.9100153.
- Пригожин А.И. Цели и ценности: Новые методы работы с будущим: Философия и теория построения целей предпринимателей, организаций, социумов и новейшие методы поиска и формулирования целей разного масштаба. Руководителям. Консультантам. Коучам. Изд. 2, испр. и доп. URSS. 2023. 440 с.
- Чернышева К.С., Колетвинова Е.Ю. Каскадирование целей в стратегическом управлении: опыт группы компаний Black Star // Вестник университета правительства Москвы. 2020. № 4 (50). С.36-40.
- Protalinsky O., Khanova A., Bondareva I., Averianova K., Khanova Y. Cognitive Model of the Balanced Score-card of Manufacturing Systems. Recent Research in Control Engineering and Decision Making. ICIT 2020. Studies in Systems, Decision and Control. Springer, Cham., 2021, vol. 337. D0I:10.1007/978-3-030-65283-8_47.
- Solozhentsev E. Logic and probabilistic risk models for management of innovations system of country. International Journal of Risk Assessment and Management, 2015, vol. 18, iss. 3-4, p.237-255. D0I:10.1504/IJRAM.2015.071211.
- Соложенцев Е.Д. Технологии управления риском в структурно-сложных системах. СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т аэрокосм. приборостроения, 2013. 435 с.
- Solozhentsev E., Karasev V. Hybrid logical and probabilistic models for management of socioeconomic safety. International Journal of Risk Assessment and Management, 2018. Vol. 21, Issue 1-2: P.89-110. DOI: 10.1504/IJRAM.2018.090258.
- Бондарева И.О. Комплексный анализ рисков грузового порта на основе логико-вероятностного и имитационного моделирования // Известия Юго-Западного государственного университета. 2020. Т.24. № 4. С.91-106.
- Bondareva, I., Khanova, A.A. Multi-level Management of Organizational Systems on the Basis of Risk Cascading, Logical-Probabilistic Modeling and Simulation. Studies in Systems, Decision and Control, vol 416. Springer, Cham. 2022. P. 157-166. DOI: 10.1007/978-3-030-95112-_13.
- Анисимов О.В., Коробко В.А., Догадов А.С., Зюзина А.Д. Способ формирования дескриптивной модели процесса оперативного восстановления изделий ВВТ группировки ПВО на основе онтологий // Наукоёмкие технологии в космических исследованиях Земли. 2020. Т. 12. № 3. C.30-46. DOI: 10.36724/2409-54192020-12-3-30-46.
- Uschold M., Gruninger M. Ontologies: Principles, methods and applications. Knowledge Engineering Review, 1996. 11(2), Р.93-136.
- Noy N.F., McGuinness D.L. Ontology Development 101: A Guide to Creating Your First Ontology. Technical Report. Stanford Knowledge Systems Laboratory, 2001. 25 p.
- Муромцев Д.И. Онтологический инжиниринг знаний в системе Protégé. СПб: Изд-во СПб ГУ ИТМО, 2007. 62 с.
- Лапшин В.А. Онтологии в компьютерных системах. М.: Научный мир, 2010. 222 с.
- Gomez-Perez A., Fernandez-Lopez M., Concho O. Ontological engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-commerce and the semantic web. Springer-Verlag London Limited, 2004. 404 p.
