Журнал «Динамика сложных систем - XXI век» №2 за 2021 г.
Статья в номере:
Интеллектуальная система для сбора и анализа информации о действиях пользователей АСУ предприятием
Тип статьи: научная статья
DOI: 10.18127/j19997493-202102-03
УДК: 004.853
Ключевые слова: Управление знаниями база знаний предприятия граф знаний анализ действий пользователей оценка трудозатрат имитационное моделирование анализ последовательностей
Авторы:

М.В. Виноградова, А.С. Ларионов, В.М. Черненький

МГТУ им. Н.Э. Баумана (Москва, Россия)

Аннотация:

Постановка проблемы. Базы знаний предприятия являются современными инструментами накопления и развития компетенций сотрудников. Однако их построение требует значительных трудозатрат. В работе предлагается подход к сокращению трудозатрат путем выявления наиболее актуальных для описания проблем с помощью анализа действий пользователей основной информационной системы предприятия.

Цель. Предложить эксперту, занимающемуся составлением материалов для базы знаний предприятия, инструменты для выявления наиболее актуальных для описания проблем и алгоритмического анализа действий пользователей.

Результаты. Представлены модели и методы сбора и анализа информации о действиях пользователей. Описана графовая структура хранения материалов в базе знаний. Проведено имитационное моделирование подтверждающее эффективность предложенного подхода.

Практическая значимость. Предлагаемый подход дает возможность выявлять наиболее актуальные для описания проблемы пользователей, что позволяет сократить время простоя пользователей и трудозатраты экспертов на заполнение базы знаний.  

Страницы: 28-38
Для цитирования

Виноградова М.В., Ларионов А.С., Черненький В.М. Интеллектуальная система для сбора и анализа информации о действиях пользователей автоматизированной системы управления предприятием // Динамика сложных систем. 2021. T. 15. № 2. С. 28−38. DOI: 10.18127/j19997493-202102-03

Список источников
  1. Alavi M., Leidner D.E. Knowledge management and knowledge management systems: Conceptual foundations and research issues. MIS quarterly. 2001. P. 107–136.
  2. Gorlacheva E.N., Gudkov A.G., Omelchenko I.N., Drogovoz P.A., Koznov D.V. Knowledge Management Capability Impact on Enterprise Performance in Russian High-Tech Sector. In 2018 IEEE International Conference on Engineering, Technology and Innovation (ICE/ITMC). 2018, June. P. 1–9).
  3. Migdadi M.M., Abu Zaid M.K.S. An empirical investigation of knowledge management competence for enterprise resource planning systems success: insights from Jordan. International Journal of Production Research. 2016. V. 54(18). P. 5480–5498.
  4. Mohapatra S., Agrawal A., Satpathy A. Designing knowledge management strategy. In Designing Knowledge Management-Enabled Business Strategies. 2016. P. 55–88. Springer, Cham.
  5. 1C-Rarus. 1C:Enterprise platform. Business automation, consulting and support. https://rarus.ru/en. Accessed by 20 apr. 2019.
  6. Vazhdaev A.N., Chernysheva T.Y., Lisacheva E.I. Software selection based on analysis and forecasting methods, practised in 1C. In IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2015. V. 91. № 1. P. 012067. IOP Publishing.
  7. Semantic MediaWiki. Semantic MediaWiki. http://mediawiki.org/wiki/Semantic_MediaWiki. Accessed by 20 apr. 2019.
  8. 1C-Rarus (2019) Objects of configuration at 1C:Enterprise 8. https://its.1c.ru/db/metod8dev/content/2579/hdoc. Accessed by 20 apr. 2019.
  9. Clifton B. Advanced web metrics with Google Analytics. John Wiley & Sons. 2012.
  10. Aggarwal C.C. Data mining: the textbook. Springer. 2015.
  11. Fedotova A.V., Tabakov V.V., Ovsyannikov M.V., Bruening J. Ontological Modeling for Industrial Enterprise Engineering. In International Conference on Intelligent Information Technologies for Industry. 2018. September. P. 182–189. Springer, Cham.
  12. Chernenkiy V., Gapanyuk Y., Terekhovl V., Revunkov, G., & Kaganov, Y. The hybrid intelligent information system approach as the basis for cognitive architecture. Procedia computer science. 2018. V. 145. P. 143–152.
  13. Kanev A., Cunningham S., Valery T. Application of formal grammar in text mining and construction of an ontology. In 2017 Internet Technologies and Applications (ITA). 2017. September. P. 53–57.
  14. Chernenkiy V.M., Gapanyuk Y.E., Kaganov Y.T., Dunin I.V., Lyaskovsky M.A., Larionov V.S. Storing Metagraph Model in Relational, Document-Oriented, and Graph Databases. 2018.
  15. Alfimtsev A.N., Loktev D.A., Loktev A.A. Comparison of Development Methodologies for Systems of Intellectual Interaction. In Proceedings of Moscow State University of Civil Engineering. 2013. № 5. P. 200–208.
  16. Barbara D., Kamath C. (Eds.). Proceedings of the 2003 SIAM International Conference on Data Mining. Society for Industrial and Applied Mathematics. 2003.
  17. Cook J.E., Du Z., Liu C., Wolf A.L. Discovering models of behavior for concurrent workflows. Computers in industry. 2004. V. 53(3). P. 297–319.
Дата поступления: 19.04.2021
Одобрена после рецензирования: 28.04.2021
Принята к публикации: 28.05.2021