Логико-онтологическое моделирование управления рисками грузового порта

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.

Еще

Логико-онтологическое моделирование, управление рисками, сбалансированная система показателей, многоуровневое целеполагание, принятие решений, грузовой порт

Короткий адрес: https://sciup.org/170203860

IDR: 170203860   |   DOI: 10.18287/2223-9537-2024-14-1-119-133

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.
Еще
Статья научная