model of knowledge representation, document flow, indicators, business processes, analysis, expert system, knowledge engineering, knowledge base, neural networks, semantic networks

Своевременный анализ и оценка документооборота организации являются условиями её эффективного функционирования и стабильного развития. Реально повысить эффективность работы организации невозможно без постоянного совершенствования документирования всех ключевых и обеспечивающих бизнес-процессов, а также без улучшения постановки делопроизводства.

В связи с широким внедрением СЭД в практику деятельности организаций эти проблемы особенно обострились.

Эффективный анализ документопотоков включает в себя не только оценку количественных показателей, но и требует объединения в единой многоуровневой модели показателей эффективности документооборота и бизнес-процессов. Именно такой подход позволяет проследить взаимовлияние недочетов, имеющихся в документировании и организации работы с документами, и показателей эффективности ключевых и обеспечивающих бизнес-процессов. Поскольку указанные зависимости между показателями состояния документооборота, параметрами эффективности бизнес-процессов и параметрами эффективности организации носят смысловой характер, задача анализа документооборота требует применения эвристических правил и может быть решена при помощи экспертной системы с использованием методов инженерии знаний.

Инженерия знаний имеет два типа противоположных методов представления, извлечения, структурирования и использования знаний в БЗ о состоянии документооборота:

· неформальные (семантические) модели представления знаний;

· формальные модели представления знаний.

К первому типу методов относятся семантические сети, продукции, фреймы, ко второму - нейронные сети.

Каждая модель представления знаний имеет свои преимущества и недостатки. Поэтому необходимо решить, какой из двух подходов является наиболее перспективным при осуществлении анализа документооборота- использование нейронных или семантических сетей.

Общая сравнительная характеристика нейронной и семантической сети приведена в таблице 1 ^{[1, 2, 3, 4, 5, 6,]}.

Таблица 1

Сравнительная характеристика нейронной и семантической сети

Полученные результаты позволяют сделать вывод, что для анализа документооборота наилучшим выбором будет семантическая сеть.

Для эффективного использования аппарата семантических сетей необходимы следующие компоненты многоуровневой модели информационного обеспечения интеллектуальной системы:

· основные понятия предметной области;

· сведения о семантических отношениях между понятиями (антонимия, гипонимные отношения, меронимия, синонимия и т.д.);

· семантические утверждения (предложения), описывающие показатели состояния документооборота, а также эффективности бизнес-процессов и деятельности организации;

· сведения о причинно-следственных отношениях между утверждениями (семантическая сеть прогнозирования).

Перечисленные компоненты многоуровневой модели представления знаний для оценки состояния документооборота организации описаны и охарактеризованы ^[7].

Рассмотрим процесс анализа и оценки состояния документооборота с применением семантических сетей ^[8] на примере предприятия ООО «ИВА-ТРАНС», занимающегося перевозкой грузов как внутри страны, так и за границу. Бизнес-процессы организации являются взаимосвязанными. Как правило, они используют выходную информацию предшествующего процесса и сами являются источниками информации для последующего процесса. Нарушения в процессе исполнения хотя бы одного из них приводят к задержке или неисполнению связанного с ним процесса, что, в свою очередь, влияет на параметры реализации последующего процесса (рисунок 1).

Рисунок 1. Взаимосвязь бизнес - процессов

На критерии эффективности бизнес-процессов оказывают влияние не только результаты своевременного и качественного выполнения отдельных бизнес - процессов, но и показатели эффективности документооборота. Например, ошибка в оформлении заявки на перевозку груза может привести к нарушению критерия своевременности погрузки и разгрузки, несоответствию наименования и количества реального груза сведениям, указанным в заявке. В результате увеличивается срок выполнения заказа, нарушается требование своевременного выполнения услуги. Данную ситуацию иллюстрирует фрагмент семантической сети, представленной на рисунке 2.

Рисунок 2. Влияние показателя эффективности документирования на эффективность бизнес-процесса

Узлами сети в данном случае являются названия действий бизнес-процессов, показатели качества бизнес-процессов, а также показатели документирования и работы с документами.

Наличие этого компонента модели представления знаний невозможно без семантической сети понятий, используемых в предметной области. Узлами сети являются понятия, характеризующие особенности предметной области, а также понятия, описывающие основные этапы работы с документами. Дуги ориентированного графа соответствуют отношениям смысловой зависимости между понятиями ^[7].

Показатели документирования и работы с документами являются основой для формулирования и вычисления значений семантических утверждений. Семантические утверждения представляют собой предложения, сформулированные на профессиональном диалекте естественного языка, отражающие отдельные оценки состояния документооборота и принимающие значения «истина» или «ложь» в зависимости от особенностей текущей ситуации. Примерами семантических утверждений являются: «Количество согласований велико», «Количество утверждений велико», «Количество подписаний велико».

Утверждение является семантической конструкцией, узлами которой являются подграфы семантической сети понятий, а также семантические отношения и операции вычисления утверждений. Дуги указывают на установление семантических отношений между понятиями.

Формулировка семантических утверждений основывается на системе частных показателей, позволяющих оценить состояние документооборота организации «от документов» и «от процессов» ^[9].

Семантические утверждения формулируются в общем виде и могут быть вычислены лишь при анализе конкретной ситуации. По существу, каждое представление утверждения есть фрейм-прототип, т.е. описание стереотипной ситуации, задаваемой утверждением. Гибкость структуры фрейма достигается за счет использования слотов, которые характеризуют понятия, участвующие в утверждении. Например, для понятия «Должностное лицо», которое участвует в утверждениях «Количество подписываемых должностным документов велико», «Количество утверждаемых должностным лицом документов велико», «Количество согласуемых должностным лицом документов велико», слотами являются понятия «ФИО», «Действие», «Процесс», «Показатель эффективности».

Для каждого слота должно быть задано правило присваивания, которое определяет программную процедуру, необходимую для вычисления значения слота. В зависимости от конкретной ситуации и исследуемых характеристик документооборота эти программные процедуры могут быть различными, что обеспечивает возможность гибкой настройки программного обеспечения на особенности рассматриваемой ситуации и предметной области.

Для вычисления значений семантических утверждений необходимы семантическая сеть понятий, база данных о состоянии документооборота, база знаний (рисунок 3).

При вычислений значений семантических утверждений необходимо иметь достоверную информацию о реальной ситуации на предприятии. Она хранится в базе данных о состоянии документооборота и является основой для формирования частных показателей оценки документооборота «от документов» и «от процессов», например, позволяет получить данные о количестве подписываемых, согласуемых, утверждаемых документов каждым должностным лицом; о видах документов, создаваемых в организации; наличии унифицированных форм документов; о бизнес-процессах организации; о последовательности действий каждого процесса и т.д.

Рисунок 3. Компоненты, предоставляющие сведения для вычисления значений семантических утверждений

Для вычисления значений утверждений вида «Состав документов организации неоднороден», «Унифицированные формы документов отсутствуют», «Адресатами являются органы государственной власти», «Последовательность действий процесса нарушена» могут быть использованы обычные запросы на обработку данных базы данных.

Для вычисления значений семантических утверждений, содержащих нечеткие оценки типа «велико», «недостаточно», необходимо предварительное заполнение слотов фреймов-прототипов в соответствии с особенностями текущей ситуации. К утверждениям этой группы относятся, например, следующие: «Количество подписываемых должностным лицом документов велико/мало», «Количество согласуемых должностным лицом документов велико/мало».

На основании семантических утверждений строится сеть прогнозирования, отражающая смысловые взаимозависимости отдельных показателей эффективности состояния документооборота «от документов» и «от процессов».

Сеть прогнозирования представляет собой сеть продукций, узлами которой являются семантические утверждения, а дуги между узлами отражают причинно-следственные связи между показателями вида ЕСЛИ … ТО. Каждой дуге экспертами в данной предметной области приписывается вес, характеризующий вероятность появления события 2 (часть ТО) при условии осуществления события 1 (часть ЕСЛИ).

При построении сети прогнозирования необходимо использование опыта экспертов в области делопроизводства, а также специалистов, ответственных за делопроизводство в данной организации. Именно они формируют состав семантических утверждений, актуальных для организации, а также определяют вероятность появления нарушений в зависимости от наступления того или другого события. Например, если адресатами организации являются органы государственной власти, то неизбежно повышаются требования к оформлению документов. Если в документировании деятельности организации не применяются унифицированные формы документов, то это приводит к появлению ошибок в оформлении документов, а также нарушаются требования к оформлению документов. Если должностное лицо перегружено работой по подписанию, согласованию, утверждению документов, то из-за его занятости с большой долей вероятности появляются ошибки в оформлении документов и т.д.

Таким образом, семантическая сеть прогнозирования состоит из семантических утверждений, которые в свою очередь представлены семантическими конструкциями, узлами которых являются подграфы семантической сети понятий.

Перечисленные компоненты образуют многоуровневую модель представления знаний о состоянии документооборота организации. Ее применение даёт полное представление о состоянии документооборота организации, а также позволяет выработать систему мер по предотвращению и устранению ошибок в организации работы с документами.