СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ ПРАКТИКИ УПРАВЛЕНИЯ РАЗРАБОТКОЙ КОСМИЧЕСКОЙ ПРОДУКЦИИ

АННОТАЦИЯ

В статье рассмотрены актуальные проблемы совершенствования практики управления разработкой космической продукции.

Ключевые слова: разработка продукции, инструменты планирования, матрица структуры зависимостей, результативность процесса, показатели результативности, зрелость знаний, зрелость процесса, уровни технологической готовности.

Keywords: product development, planning tools, dependency structure matrix, process performance, performance indicators, knowledge maturity, process maturity, levels of technological readiness.

В ходе осуществления деятельности любого предприятия ставятся цели, которые состоят из задач, определяющих ожидаемые результаты, и направляют усилия сотрудников. Когда есть цель, тогда составляется план по достижению этой цели, то есть проект. В статье [6] отмечается: «Процесс или проект хотя — это две разные, но дополняющие друг друга модели управления работой…Проект может быть вложен в процесс, а процесс — в проект». Существует множество инструментов, чтобы помочь руководителям планировать свои проекты. Наиболее распространенными методами планирования проектов являются: диаграмма Ганта; метод критического пути; диаграммы PERT. Однако эти традиционные и старые методы плохо подходят для эффективной помощи в планировании и управлении сложными процессами разработки продукции. Они не учитывают итерации ^[1], вызванные вынужденной переделкой определенных задач, также не учитывают риски, связанные с каждой задачей и развивающиеся на протяжении всего процесса разработки. Именно поэтому существуют другие методы, c использованием матричного представления [4]. Отдельные задачи или объекты процесса располагаются в квадратной матрице, где пересечение каждой строки и столбца соответствует зависимости (рисунок 1). Затем можно проанализировать отношения между этими объектами, чтобы определить и оптимизировать ключевые структуры и процессы проекта. Кроме того, в матрице может быть представлена дополнительная работа, создаваемая каждой итерацией. Эта матрица называется матрицей структуры зависимостей, или DSM.

Рисунок 1. Фрагмент DSM-матрицы «риск-риск» с представленной дополнительной работой, создаваемой каждой итерацией [4]

Значения в каждой строке указывают на зависимость от других объектов. Чем выше значение, тем больше их зависимость. Диагональные записи матрицы равны нулю, поскольку компонент рассматриваемой системы не может влиять сам на себя. Для лучшего применения матричного метода процесс должен быть максимально разбит на отдельные объекты (задачи/подпроцессы).

Чтобы достигнуть нужных результатов, процесс разработки продукции должен быть хорошо спланирован, а результаты проконтролированы. Количественная оценка фактически полученных результатов процесса называется результативностью процесса. Измерение результативности процесса разработки продукции остается сложной задачей для компаний [1]. При неправильном или неэффективном выполнении оно может представлять риск для организации [5].

В работе [5] разработан список из 50 метрик, из которых в качестве наиболее полезных предлагаются: 1) удовлетворенность клиентов; 2) процент своевременной сдачи проекта; 3) удовлетворенность сотрудников; 4) разница между фактическим и запланированным временем завершения проекта; 5) точность интерпретации требований заказчика; 6) общая стоимость проекта; 7) количество и характер узких мест. Эти данные являются результатом отраслевого опроса, основанного на небольшой выборке из 25 ответов от представителей оборонной промышленности.

Разработка космической продукции — это очень сложная работа, которая требует и одновременно генерирует огромные объемы данных и знаний. Поэтому приобретает важное значение концепция зрелости знаний [3] и зрелости процесса разработки. Чем выше уровень зрелости, тем выше результаты в целом и тем меньше вероятность того, что инциденты или ошибки приведут к потерям в качестве или использовании ресурсов.

В работе [3] зрелость знаний рассматривается как: «средство обеспечения практической поддержки принятия решений, которое повышает осведомленность лиц, принимающих решения, о базе знаний и поддерживает межграничные дискуссии о воспринимаемой зрелости имеющихся знаний». Состояние готовности актива знаний оценивается с помощью шкалы, насколько «пригодна к использованию» часть знаний в отношении целей. Авторы также отмечают, что: «Зрелость знаний основывается на других концепциях зрелости — уровне готовности технологий и модели зрелости возможностей (CMM), для применения этих идей в контексте знаний».

Зрелость процесса относится к степени, в которой он четко определен, управляется, измеряется и контролируется. CMMI («Интеграция модели зрелости возможностей») используется для независимого сравнительного анализа критических бизнес-процессов и технических процессов. Согласно источнику [3]: «CMMI является развитием методологии CMM, используется государственными учреждениями для оценки подрядчиков программного обеспечения … достижение достаточно высокого уровня по этой шкале является гарантией того, что компания надежна в поставках, что снижает общий риск для заказчика». В CMMI описаны конкретные практики, указывающие на то, что необходимо для хорошей системной инженерии. CMMI v 2.0 определяет для этого 5 уровней зрелости процессов:

Уровень зрелости 1 «Начальный»: работа выполняется, но часто с задержками и превышением бюджета.

Уровень зрелости 2 «Регулируемый»: основные процессы управления проектом определены, проекты планируются, выполняются, измеряются и контролируются.

Уровень зрелости 3 «Определенный»: общеорганизационные стандарты обеспечивают руководство по проектам, программам и портфелям проектов.

Уровень зрелости 4 «Количественно-управляемый»: процессы измеряются и контролируются.

Уровень зрелости 5 «Оптимизирующий»: Процессы оптимизированные и стабильные.

Если CMMI позволяет охарактеризовать уровень зрелости процесса, то шкала TRL характеризует уровни технологической готовности. Согласно источнику [3]: «TRL — это подход, разработанный NASA для оценки состояния готовности к полетам путем оценки зрелости технологий (т.е. компонентов, систем и т.д.). TRL используется как производителями, так и правительственными агентствами при приобретении технологий. Производители должны продемонстрировать определенную готовность, или доказанные возможности, своих технологий и систем, чтобы получить контракт».  TRL основан на шкале 1 до 9, где 9 соответствует наиболее зрелой технологии (рисунок 2).

Рисунок 2. Уровни технологической готовности TRL в Boeing [2]

На рисунке показана характеристика зрелости процесса по отношению к уровням шкалы технологической зрелости TRL. TRL упрощает процессы в космической промышленности, предоставляя общий язык для оценки зрелости технологий и технологических рисков. Модели TRL и CMMI — это признанные подходы, широко используемые в промышленности США. 

Таким образом в данной работе показана актуальность проблем совершенствования практики управления разработкой космической продукции и необходимость дальнейшего их изучения. Принятие правильных решений при управлении разработкой космической продукции снижает риски и негативные последствия, возникающие из-за неопределенности, и, тем самым, максимизирует вероятность того, что результаты процесса разработки продукции будут соответствовать целевым значениям или даже превосходить их.

Список литературы:

1. Chiesa, V., Frattini, F., Lazzarotti, V., & Manzini, R. Designing a performance measurement system for the research activities: A reference framework and an empirical study //Journal of engineering and technology management. – 2008. – Том 25, №. 3. – С. 213-226.
2. Impact of Technology Readiness Levels on Aerospace R&D [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://qedfusion.org/MEETINGS/0809/Weaver.pdf  (дата обращения 20.06.2021)
3. Johansson, C., Hicks, B., Larsson, A. C., Bertoni, M. Knowledge maturity as a means to support decision making during product-service systems development projects in the aerospace sector //Project Management Journal. – 2011. – Том 42,  №. 2. – С. 32-50.
4. Marle F., Pointurier C., Jaber H. Managing a complex project using a risk-risk multiple domain matrix // The Journal of Modern Project Management – 2015. Том. 3. – С. 319-328.
5. Mascarenhas Hornos da Costa, J., Oehmen, J., Rebentisch, E., Nightingale, D. Toward a better comprehension of Lean metrics for research and product development management //R&D Management. — 2014. — Том 44, №. 4. —   С. 370-383.
6. Setti, S. Project and process integration: how to usefully combine two work management models. PMI Global Congress 2010—EMEA, Milan, Italy. Newtown Square, PA: Project Management Institute. — 2010.