Нечеткая модель оценки качества внедрения программного продукта для энергосбытовой организации

1Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург, Россия, ,

2Шахтинский автодорожный институт (филиал) Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) имени М.И. Платова, Шахты, Россия, ,

,

,

Переход к рыночным отношениям в электроэнергетике подтолкнул к изменению понимания роли потребителей, у которых появилось право выбирать энергосбытовую организацию, вид поставки: сетевой организацией либо через источники микрогенерации (солнечные панели и др.).

В настоящее время в сфере обслуживания коммерческого сегмента полным ходом идет борьба за потребителя, которую различные энергосбытовые организации ведут с большим или меньшим успехом, поскольку на современном этапе упрощены процедуры и требования по переходу потребителей на оптовый рынок электрической энергии, где ее цена значительно ниже, чем на розничном (в два и более раза). Многие энергосбытовые компании предлагают в качестве мотивации (по отказу от услуг гарантирующего поставщика электрической энергии) потребителя для заключения договоров энергоснабжения (купли-продажи электрической энергии) поддержку при оформлении документов по переходу на оптовый рынок в ближайшей перспективе. Руководство коммерческих предприятий заинтересовано в проведении эффективных процедур менеджмента и снижении энергозатрат. На предприятиях угольной, сталеплавильной промышленности они могут превышать более половины от общей величины затрат.

В сегменте бытового электропотребления гарантирующие поставщики во многом сохраняют монопольный характер функционирования, который ослабляет стимулы развития механизмов конкурентоспособности, включая качество обслуживания потребителей электрической энергии, что негативно сказывается на своевременном и полном поступлении платежей за электроэнергию.

Стремление создать эффективную систему качества обслуживания основывается на осознании весомой роли потребителей в формировании стоимости организации и перспектив ее развития. Высокое качество обслуживания населения будет способствовать укреплению партнерских отношений граждан со сбытовой организацией и дальнейшей интеграции их интересов в рамках диверсифицированных видов деятельности, в том числе и в виртуальной среде. Такой подход имеет особое значение для поставщиков электроэнергии, поскольку основной функцией в их деятельности является информационная, связанная с обработкой, хранением, структуризацией данных, а при взаимодействии с потребителями электроэнергии в рамках документооборота он требует значительного количества бумажных носителей. Например, комплект документов, оформляемый для потребителя коммерческого сегмента, ежемесячно может содержать более 10 страниц бумаги (комплект счетов, счет-фактура, акт приема-передачи, акт сверки взаиморасчетов и другие документы). Очевидно, что переход на электронный документооборот будет способствовать снижению материальных затрат (закупка, хранение бумаги, офисной техники, архивное хранение оформленных документов), но в силу низкого уровня доверия клиентов на электронный обмен данными перешли не более 30 % потребителей у отдельных гарантирующих поставщиков (по экспертным оценкам).

Важно отметить, что качество обслуживания энергосбытовыми организациями представляет собой широкое понятие, которое включает в себя реализацию комплекса обязательств по осуществлению энергосбытовой деятельности1 и несение ответственности за выполнение соответствующих функций, то есть не только заключение договоров энергоснабжения, выставление расчетных документов на оплату, но и обеспечение поставки электроэнергии. Последнюю функцию фактически осуществляют электросетевые организации в соответствии с заключенными договорами с энергосбытовыми.

Применяемые предприятиями электроэнергетики стандарты качества обслуживания базируются на теоретических разработках ученых-экономистов и на стандартах, утвержденных государством. Особое место решению вопросов качества отведено в работах таких ученых, как А.В. Фейгенбаум (Feigenbaum, 1983), В.Э. Деминг (Deming, 2000), Л.Е. Скрипко (Скрипко, 2005) и др.

В рамках этого направления, развивающегося на протяжении почти ста лет, с начала 1930-х гг., накоплен не только потенциал теоретических работ, но и приняты стандарты по системам менеджмента качества: на глобальном уровне – Международной организацией по стандартизации (International Standard Organization – ISO), в России – Росстандартом (Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии).

Подходы к регулированию государством качества обслуживания потребителей для электросетевых и энергосбытовых организаций различны. Для первых из названных Минэнерго России утвердило в 2014 г. «Единые стандарты качества обслуживания сетевыми организациями потребителей услуг сетевых организаций»2, а также в 2016 г. – «Методические указания по расчету уровня надежности и качества поставляемых товаров и оказываемых услуг для организации по управлению единой национальной (общероссийской) электрической сетью и территориальных сетевых организаций»1.

Энергосбытовые организации, в том числе гарантирующие поставщики, согласно «Основным положениям функционирования розничных рынков электрической энергии», обязаны самостоятельно внедрять стандарты качества обслуживания потребителей и программы мероприятий по повышению его качества2.

При этом электросетевые организации в большей степени ограничены нормами законодательства, а, следовательно, и системы менеджмента качества этих организаций имеют более унифицированный характер, что упрощает процесс оценки соответствующих показателей, поскольку имеются формализованные подходы в стандартах обслуживания3.

Системы менеджмента качества энергосбытовых организаций, в отличие от электросетевых, могут быть более гибкими и динамичными, что характеризует сложность процесса их формирования, требует особых подходов к оценке показателей качества обслуживания.

Важный момент в оценке показателей качества обслуживания и работы системы менеджмента качества заключается в том, что энергосбытовые организации непосредственно ежемесячно осуществляют взаимодействие в коммерческом сегменте с десятками тысяч потребителей, а в бытовом – с миллионами. Такое количество обслуживаемых объектов требует особых подходов в управлении организацией, оценке показателей качества работы, что должно обеспечиваться интеграцией ERP-систем в цифровую среду энергосбытовых компаний и применяемым математическим инструментарием, учитывающим высокую степень неопределенности при взаимодействии с потребительской средой.

Применение ERP-систем от поставщиков ООО «1С» или SAP SE позволяет использовать стандартные конфигурации «Управления качеством» либо доработать пакетное решение с учетом индивидуальных потребностей заказчика. Компания «1С» предлагает два программных продукта для поддержки процессов системы менеджмента качества – «1С: Архив» и «Управление качеством» (Морозов, 2005), и подчеркивает необходимость доработки приложений в соответствии с индивидуальными особенностями заказчика.

Программное обеспечение по управлению качеством для энергосбытовой организации может быть разработано на основе аутсорсинга специализированной организацией, занимающейся комплексными проектами автоматизированных решений для энергосбытовых организаций. Спектр таких организаций широко представлен на рынке информационно-коммуникационных услуг для электроэнергетики4.

Актуальность использования программных продуктов по управлению качеством требует создания модели оценки качества внедрения программных продуктов.

Особенности функционирования энергосбытовых организаций (Кравченко, 2014) определяют необходимость выбора методов и моделей в управлении, предусматривающем планирование, исполнение, контроль (проверку) и исправление, позволяющие принимать решения в условиях неполной информации, к которым можно отнести: нечеткие множества5 (Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта …, 1986; Недосекин, 2004), нейронные сети, метод анализа иерархий и другие.

ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126–93 «Информационная технология. Оценка программной продук-ции»6, подготовленный по основе международного стандарта ИСО/МЭК 9126–917 «Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению», не определяет показатели, методы ранжирования, измерения и оценки1, поэтому предприятия самостоятельно выбирают оптимальные для себя. Учеными предлагаются различные подходы к оценке качества программного обеспечения с учетом положений ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126–93 (Бураков, Кожомбердиева, 2019; Горбаченко, 2013; Ларин и др., 2017).

Согласно стандартам ИСО/МЭК 9126–91, ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126–93 качество программного обеспечения может оцениваться на основе характеристик функциональности, надежности, практичности, эффективности, сопровождаемости, мобильности2.

Качество внедрения программного продукта может определяться в соответствии со следующими критериями: функциональность, надежность, практичность, стоимость, время проектирования и внедрения программного продукта.

Для реализации нечеткой модели оценки качества внедрения программного продукта выбрана программная среда FuzzyTECH. Сначала определяются входные и выходные переменные, а также их связи и множества нечетких правил.

В предлагаемой нами модели предусмотрены три блока переменных. Первый из них позволяет оценивать соответствие программного продукта функциональным требованиям энергосбытовой организации, второй – время проектирования и внедрения программного продукта, третий – совокупную стоимость владения этим продуктом.

Входными параметрами первой промежуточной переменной Y 1 , отражающей функциональность программного продукта, являются три лингвистические переменные: X 1 – устойчивость программного продукта к ошибкам; X 2 – пригодность программного продукта к решению задач, для которых он был разработан; X 3 – удобство использования программного продукта конечным пользователем.

Входными параметрами второй промежуточной переменной Y 2 , отражающей временные характеристики внедрения программного продукта, приняты лингвистические переменные: X 4 – время на разработку программного продукта (от 1 до 12 месяцев); X 5 – время на внедрение программного продукта (от 1 до 3 месяцев).

Входными параметрами третьей промежуточной переменной Y 3 , отвечающей за практичность, являются лингвистические переменные: X 6 – стоимость разработки программного продукта (от 100 000 до 1 000 000 рублей); X 7 – стоимость поддержки программного продукта (от 50 000 до 150 000 рублей в год).

Заметим, что предлагаемые входные переменные имеют разные размерности. В модели среди них есть качественные и количественные. Первые оцениваются экспертно, в баллах, а количественные – в рублях и месяцах. Для унификации модели предлагается количественные переменные тоже измерять в баллах. Разработаем формулу для такого процесса унификации, считая, что количественная переменная заключена на отрезке [min; max], а качественная шкала измерений – [0; 10].

Для оценки значений переменных нечеткой модели была сформирована группа из трех экспертов, обладающих специальными знаниями в рассматриваемой отрасли: начальник отдела реализации, специалист группы технической поддержки, специалист по системе менеджмента качества.

Чтобы привести количественные переменные к шкале качественных переменных, можно использовать линейное преобразование. Пусть x – количественная переменная, a и b –- границы отрезка для нее (min и max соответственно), а A и B – границы для качественной переменной (0 и 10 соответственно). Тогда формула для преобразования x в новую переменную y, измеренную в баллах, будет выглядеть следующим образом:

у = А + (х - a) • (В - А)/(Ь - a) . (1)

В данном случае, a = min, b = max, A = 0, B = 10. Подставим эти значения в формулу:

у = 0 + (х - min) • (10 - 0)/(шах - min) .

Упростим выражение:

у = (х - min) • 10/(шах - min) .

Таким образом, формула для перехода от количественной переменной x, заключенной на отрезке [min; max], к качественной переменной y, измеренной в баллах на шкале [0; 10], выглядит следующим образом:

у = (х - min) • 10/(шах - min) .

Разработаем формулу для обратного перехода.

Для обратного перехода от качественной переменной y, измеренной в баллах на шкале [0; 10], к количественной переменной x, заключенной на отрезке [min; max], можно использовать обратное линейное преобразование. Подставим значения A = 0, B = 10, a = min и b = max в обратную формулу линейного преобразования:

x = a + (у — A) • (b — a) / (B — A) .

Теперь подставим значения:

x = min + (у — 0) • (max — min)/(10 — 0) .

Упростим выражение:

x = min + у • (max — min)/10 .

Таким образом, формула для обратного перехода от качественной переменной y, измеренной в баллах на шкале [0; 10], к количественной переменной x, заключенной на отрезке [min; max], выглядит следующим образом:

x = min + у • (max — min)/10 .

Для унификации процесса формализации все входные, промежуточные и выходные лингвистические переменныe представим в виде множеств {«Low» (низкое), «Medium» (среднее), «High», (высокое)}.

Терм-множества переменных будут оцениваться от 0 до 10, где диапазон от 0 до 3 – это плохой показатель, от 4 до 7 – средний, а от 8 до 10 – высокий.

Термы промежуточной и выходной переменных будут иметь оценку от 0 до 10, где значения от 0 до 3 будут свидетельствовать о низком качестве внедренного программного продукта, от 3 до 6 – о среднем, от 7 до 10 – о высоком.

Составим список эвристических правил для промежуточных переменных Y 1 , Y 2 , Y 3 , с помощью которых будет высчитываться итоговая выходная переменная Y.

Для переменной Y 1 :

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «low» AND Y 3 = «low», THEN Y = «low»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «low» AND Y 3 = «medium», THEN Y = «low»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «low» AND Y 3 = «high», THEN Y = «medium»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «medium» AND Y 3 = «low», THEN Y = «low»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «medium» AND Y 3 = «medium», THEN Y = «low»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «medium» AND Y 3 = «high», THEN Y = «medium»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «high» AND Y 3 = «low», THEN Y = «low».

Для переменной Y 2 :

IF X 3 = «low» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «low»;

IF X 3 = «low» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «low»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «medium», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «high»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «medium», THEN Y 2 = «high»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «high».

Для переменной Y 3 :

IF X 3 = «low» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «low»;

IF X 3 = «low» AND X 4 = «medium», THEN Y 2 = «low»;

IF X 3 = «low» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «low»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «medium», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «medium» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «high»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «low», THEN Y 2 = «medium»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «medium», THEN Y 2 = «high»;

IF X 3 = «high» AND X 4 = «high», THEN Y 2 = «high».

Для переменной Y:

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = «low» AND Y 3 = « high » AND Y 4 = «low» AND Y 5 = « high », THEN Y = = «low»;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = « medium » AND Y 3 = «low» AND Y 4 = «low» AND Y 5 = «low», THEN Y = = « medium »;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = « medium » AND Y 3 = « medium » AND Y 4 = «low» AND Y 5 = « medium », THEN Y = « medium »;

IF Y 1 = «low» AND Y 2 = « medium » AND Y 3 = « high » AND Y 4 = «low» AND Y 5 = « high », THEN Y = « low »;

IF Y 1 = « high » AND Y 2 = « high » AND Y 3 = « low » AND Y 4 = «high » AND Y 5 = « low », THEN Y = « high ».

С помощью программы FuzzyTECH проведем поэтапное создание и настройку нечеткой модели оценки качества внедрения программных продуктов.

Для этого определим 6 входных, 3 промежуточных и 1 выходную переменные.

В результате получаем нечеткую модель оценки качества внедрения программного продукта, представленную на рис. 1.

Рисунок 1 – Нечеткая модель оценки качества внедрения программного продукта

После настройки графиков принадлежности для каждой переменной нечеткой модели аналогичная операция выполняется по отношению к блокам правил для промежуточных и выходной переменных.

Возможности программы FuzzyTECH позволяют автоматически сформировать правила для всех комбинаций лингвистических переменных. В редакторе правил для каждого блока нечеткого вывода оставим только те правила, которые были определены нами выше. Например, на рис. 2 показан фрагмент из 6 правил для переменной Y.

Рисунок 2 – Фрагмент блока правил переменной Y

Далее в режиме отладки проверяется работоспособность нечеткой модели, что представлено на рис. 3.

Рисунок 3 – Отладка нечеткой модели в среде FuzzyTECH

Таким образом была создана нечеткая модель для оценки качества внедрения программного продукта в программной среде FuzzyTECH. Работоспособность модели обычно проверяется на экстремальных и средних значениях переменных. Например, если все переменные равны 5, итоговое значение также должно быть равно 5 при нечетком выводе по методу Мамдани.

Дальнейший этап в процессе нечеткого моделирования – получение и интерпретация выходных значений на основе входных данных.

Рассмотрим случай, когда результаты исследований показали следующие значения показателей:

– устойчивость программного продукта к ошибкам (X 1 ) составляет 6 из 10;

• –    пригодность программного продукта для решения задач, для которых он был разработан (X 2 ), составляет 8 из 10;

• –    удобство использования программного продукта конечным пользователем (X 3 ) составляет 7 из 10;

• –    время разработки программного продукта (X 4 ) составляет 7 месяцев, что по формуле 1 соответствует 6 из 10;

• –    время внедрения программного продукта (X 5 ) составляет 2 месяца, что по формуле 1 соответствует 4 из 10;

• –    стоимость разработки программного продукта (X 6 ) составляет 600 000 рублей, что по формуле 1 соответствует 7 из 10;

• –    стоимость поддержки программного продукта (X 7 ) составляет 100 000 рублей, что по формуле 1 соответствует 5 из 10.

После ввода всех входных переменных в модель получим следующую оценку качества внедрения программного продукта (рис. 4).

Рисунок 4 – Оценка качества внедрения программного продукта

Как можно заметить, модель составила оценку в 5,00, что является средним показателем и может означать, что, скорее всего, качество внедрения программного продукта может расцениваться коммерческим предприятием как приемлемое.

Для более глубокого анализа модели можно использовать другие возможности FuzzyTECH, например, строить графики зависимости итоговой выходной переменной от исходных. На рис. 5 показано влияние переменных X 2 и X 5 на итоговую выходную переменную Y. Насыщенным цветом отмечено большее значение переменной Y в зависимости от значений переменных X 2 и X 5.

Использование графиков помогает отразить комплексную картину зависимости выходных переменных от входных и является удобным инструментом анализа.

Рисунок 5 – График влияния переменных X 2 и X 5 на Y

Резюмируем сказанное. Развитие рыночных отношений в электроэнергетике определяет необходимость формирования партнерских отношений энергосбытовыми организациями с потребителями электрической энергии на основе создания эффективной системы менеджмента качества. Особенности операционной деятельности энергосбытовых организаций и установление государством права таким организациям формировать самостоятельно стандарты качества обслуживания усложняет проектирование и внедрение программных продуктов, позволяющих сопровождать процессы управления качеством в организации в силу их более высокой неопределенности и низкой формализации.

Положения современных международных и российских стандартов по оценке программной продукции в части характеристик качества могут послужить базой для создания моделей по оценке внедрения программного обеспечения по оценке показателей качества обслуживания потребителей электрической энергии при самостоятельном выборе соответствующих методов ранжирования и обработки показателей.

В программной среде FuzzyTECH разработана и реализована нечеткая модель оценки качества внедрения программного продукта по оценке показателей качества услуг энергосбытовой организации. Реализация ее основана на современных методах, таких как нечеткое логическое моделирование и алгоритм Мамдани, что позволяет получить достоверные результаты оценки качества.

Модель учитывает множество параметров, включая устойчивость программного продукта к ошибкам, пригодность к решению задач, удобство использования, время разработки и внедрения, стоимость разработки и поддержки и может применяться энергосбытовыми компаниями, а также другими заинтересованными сторонами для улучшения управления процессами, решения проблем, связанных с качеством услуг, повышения конкурентоспособности и удовлетворенности потребителей.

Возможности модели могут быть расширены для адаптации к специфическим требованиям и особенностям отдельных энергосбытовых организаций, а также для интеграции с другими инструментами управления качеством и мониторинга процессов. Это сделает модель более универсальной и применимой в разных отраслях и ситуациях.