ОБОБЩЕНИЕ ДЕТЕРМИНИРОВАННОЙ И ВЕРОЯТНОСТНОЙ МЕР СОСТОЯНИЙ И ОРГАНИЗОВАННОСТЬ ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ СИСТЕМЫ
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.17849755Ключевые слова:
информация, организованность, производственная система, разнообразие состояний, упорядоченность, управление, хаос, энтропия.Аннотация
Симбиоз естественно-научных и организационно-управленческих исследований по экономической кибернетике закономерно приводит к дуализму комплементарных методов анализа хаотических и упорядоченных процессов в поведении производственной системы. В этом контексте статья преследует цель представить альтернативный статистическому детерминированный подход к измерению разнообразия состояний системы и аргументировать логическую связь между ними в процессе деятельности дискретной производственной системы. Преодолевая одномерность классической парадигмы статистического оценивания разнообразия состояний производственной системы, предлагается обобщение детерминированной и вероятностной мер ее поведения, что составляет отличительность излагаемого подхода к анализу функционирования такой многономенклатурной системы. Для этого охарактеризованы явление хаотического поведения производственной системы, природа и оценка разнообразия ее состояний и содержащейся в них информации. Вводятся количественные измерители детерминированного оценивания однородности и упорядоченности состояний системы, зависимые от количества типов изготовляемых в ней изделий и масштаба (трудоемкости) их производства (в нормо-часах). Предложены анализ и толкование свойств функций, отображающих динамизм упорядоченности и разнообразия состояний производственной системы и ее организации с приложением к информационному аспекту функционирования системы. Раскрываемые закономерности позволяют аргументировать правдоподобие представленного детерминированного описания вероятностной интерпретации режима ее поведения с обоснованием принципов достаточности и дополнительности. Сформулированные в статье выводы об обобщении этих двух мер поведения производственной системы углубляют теоретические представления об интерпретации хаотизации ее функционирования, расширяют аналитические возможности оценивания разнообразия состояний системы, нестатистической информации в их последовательности для задачи выбора и настройки введенными параметрами ее поведения адаптивных информационно-технологических инструментов управления промышленным производством в возмущенных средах.
Скачивания
Библиографические ссылки
1. Глухов, В.В. Цифровое стратегирование промышленных систем на основе устойчивых экоинновационных и циркулярных бизнес-моделей в условиях перехода к Индустрии 5.0 / В.В. Глухов, А.В. Бабкин, Е.В. Шкарупета // Экономика и управление. – 2022. – Т. 28, № 10. – С. 1006-1020.
2. Давыдова, Г.В. Совершенствование свойств и моделирование динамики роста экономической системы регионального лесного комплекса в условиях детерминированного хаоса / Г.В. Давыдова, М.А. Булгакова // Известия Байкальского государственного университета. – 2024. – Т. 34, № 2. – С. 331-340.
3. Казьмина, И.В. Структура системы управления высокотехнологичными предприятиями в условиях волатильности цифровой среды / И.В. Казьмина, Т.В. Щеголева, В.Н. Родионова // Организатор производства. – 2021. – Т. 29, № 3. – С. 61 72.
4. Коновалова, Г.И. Единый подход к оперативному и стратегическому управлению машиностроительным предприятием в условиях динамичного производства / Г.И. Коновалова // Организатор производства. – 2023. – Т. 31, № 3. – С. 54-63.
5. Трапезников, В.А. Управление и научно-технический прогресс / В.А. Трапезников. – Москва: Наука, 1983. – 224 с.
6. Туровец, О.Г. Обеспечение качества организации производственных процессов в условиях управления цифровым производством / О.Г. Туровец, В.Н. Родионова, И.В. Каблашова // Организатор производства. – 2018. – Т. 26, № 4. – С. 65-76.
7. Хитрова, Т.И. Технологические аспекты концепции формирования единого информационного пространства современного предприятия / Т.И. Хитрова, Е.М. Хитрова, О.В. Пешкова // Известия Байкальского государственного университета. – 2023. – Т. 33, №4. – С. 735-743.
8. Чупров, С.В. Энтропийно-информационный анализ самоорганизации и эффекта функционирования индустриальной экономической системы / С.В. Чупров // Известия Байкальского государственного университета. – 2017. – Т. 27, № 3. – С. 443–449.
9. Чупров, С.В. Дуализм методов измерения информации в аналитике промышленного менеджмента / С.В. Чупров // Известия Байкальского государственного университета. – 2022. – Т. 32, № 2. – С. 358-365.
10. Чупров, С.В. Нестатистическая информация и ее применение в управлении производственными системами / С.В. Чупров // Проблемы управления. – 2012. – № 2. – С. 64-69.
11. Энциклопедия кибернетики: в 2 т. / отв. ред. В.М. Глушков. – Киев: Гл. ред. УСЭ, 1975. – Т. 1. – 608 с.
12. Al-Dwairi, R. Self-service business intelligence adoption in business enterprises: the effects of information quality, system quality, and analysis quality / R. Al-Dwairi, M. Daradkeh // International Journal of Enterprise Information Systems. – 2017. – Vol. 13, № 3.
13. Qixin, H. Analyzing the Effectiveness of Corporate Management Decision King Using Information Entropy and Information Gain Ratio / H. Qixin, Z. Yajing // Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. – 2024. – Vol. 9, № 1. – P. 1-14.
14. Shannon, C. A Mathematical Theory of Communication / C. Shannon // The Bell System Technical Journal. – 1948. – № 27. – P. 379-423, 623-656.
15. Xiang, Z. Entropy Model on the System Management Structure Order Degree Evaluation / Z. Xiang, L. Tie, F. Bing // Applied Mechanics and Materials. – 2013. – Vol. 278 280. – P. 2191-2194.
References
1. Glukhov, V.V., Babkin, A.V. & Shkarupeta, E.V. (2022) [Digital strategizing of industrial systems based on sustainable eco-innovation and circular business models in the context of the transition to Industry 5.0]. Jekonomika i upravlenie = Economics and Management. Vol. 28, No. 10. pp. 1006-1020. (In Russian).
2. Davydova, G.V. & Bulgakova, M.A. (2024) [Improving the Properties and Modeling the Growth Dynamics of the Economic System of the Regional Forest Complex in Conditions of Deterministic Chaos]. Izvestija Bajkal'skogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Baikal State University. Vol. 34, No. 2. pp. 331–340. (In Russian).
3. Kazmina, I.V., Shchegoleva, T.V. & Rodionova, V.N. (2021) [The structure of the management system of high-tech enterprises in the conditions of the volatility of the digital environment]. Organizator proizvodstva = Organizer of production. Vol. 29, No. 3. pp. 61-72. (In Russian).
4. Konovalova, G.I. (2023) [Unified approach to operational and strategic management of a machine-building enterprise under dynamic production conditions]. Organizator proizvodstva = Organizer of Production. Vol. 31, No. 3. pp. 54-63. (In Russian).
5. Trapeznikov, V.A. (1983) [Management and scientific and technological progress]. Moscow, Russia: Nauka, 224 p. (In Russian).
6. Turovets, O.G., Rodionova, V.N. & Kablashova, I.V. (2018) [Ensuring the quality of the organization of production processes in the conditions of digital production management]. Organizator proizvodstva = Organizer of Production. Vol. 26, No. 4. pp. 65-76. (In Russian).
7. Khitrova, T.I., Peshkova, O.V. & Khitrova, E.M. (2023) [Technological Aspects of the Concept of Forming a Single Information Space of a Modern Enterprise]. Izvestija Bajkal'skogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Baikal State University. Vol. 33, No. 4. pp. 735– 743. (In Russian).
8. Chuprov, S.V. (2017) [Entropy-Information Analysis of Self-Organization and of the Effect of Functioning of an Industrial Economic System]. Izvestija Bajkal'skogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Baikal State University. Vol. 27, No. 3. pp. 443–449. (In Russian).
9. Chuprov, S.V. (2022) [The Dualism of Information Measurement Methods in Industrial Analytics Management]. Izvestija Bajkal'skogo gosudarstvennogo universiteta = Bulletin of Baikal State University. Vol. 32, No. 2. pp. 358–365. (In Russian).
10. Chuprov, S.V. (2012) [Non-statistical information and its application in the management of production systems]. Problemy upravlenija = Control Sciences. No. 2. pp. 64 69. (In Russian).
11. Encyclopedia of cybernetics (1975) / Edited by V.M. Glushkov. Kyiv, Ukraine: Ch. ed. USE, Vol. 1. 608 p. (In Russian).
12. Al-Dwairi, R. & Daradkeh, M. (2017) [Self-service business intelligence adoption in business enterprises: the effects of information quality, system quality, and analysis quality]. International Journal of Enterprise Information Systems. Vol. 13, No. 3.
13. Qixin, H. & Yajing, Z. (2024) [Analyzing the Effectiveness of Corporate Management Decision King Using Information Entropy and Information Gain Ratio]. Applied Mathematics and Nonlinear Sciences. Vol. 9, No. 1. pp. 1-14.
14. Shannon, C. A (1948) [Mathematical Theory of Communication]. The Bell System Technical Journal. No. 27. pp. 379-423, 623-656.
15. Xiang, Z., Tie, L. & Bing, F. (2013) [Entropy Model on the System Management Structure Order Degree Evaluation]. Applied Mechanics and Materials. Vol. 278-280. pp. 2191 2194.
Загрузки
Опубликован
Выпуск
Раздел
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial» («Атрибуция — Некоммерческое использование») 4.0 Всемирная.
Статьи журнала «Новое в экономической кибернетике» находятся в открытом доступе и распространяются в соответствии с условиями Лицензионного Договора с Донецким Государственным университетом, который бесплатно предоставляет авторам неограниченное распространение и самостоятельное архивирование.
