Математическое моделирование информационных потоков в условиях цифровой трансформации

Цель. Разработка и апробация математических моделей информационных потоков предприятия для повышения эффективности управления в условиях цифровой трансформации.

Задачи. Разработать классификацию информационных потоков; провести имитационное моделирование динамики информационного обмена для выявления критических факторов влияния на быстродействие системы.

Методология. Методологическую основу исследования составили комплексный системный анализ, применение диаграмм потоков данных (DFD) для визуализации логики перемещения информации и онтологическое моделирование для динамического управления правами доступа. Техническая часть исследования базируется на проведении полного трехфакторного эксперимента и статистической обработке данных в программной среде Minitab.

Результаты. Автором предложена классификация информационных потоков по таким четырем критериям, как вектор направленности, формализация, периодичность, защищенность. В ходе моделирования работы серверного узла (выборка 12 500 транзакций) получена адекватная регрессионная модель времени отклика. Установлено, что наибольшее влияние на стабильность системы оказывает интенсивность потока ( X₁ = 2,450), а расширение канала ( X₃ = –1,875) служит наиболее эффективным способом компенсации задержек. Составлена регрессионная модель, показывающая зависимость времени отклика системы от интенсивности входящих запросов, сложности обработки данных и пропускной способности каналов связи. В ходе эксперимента выявлен синергетический эффект взаимодействия факторов, указывающий на нелинейный рост временных задержек при одновременном усложнении задач и увеличении нагрузки на сеть.

Выводы. Исследование подтверждает необходимость перехода предприятий к микросервисной архитектуре и внедрения интеллектуальных алгоритмов маршрутизации данных. Практическая реализация предложенных подходов позволяет минимизировать информационную избыточность, обеспечить масштабируемость цифрового потока и повысить общую управляемость объектом на 20–30 % в различных секторах экономики. Научная новизна заключается в формализации зависимости между техническими параметрами информационного обмена и финансовыми показателями предприятия. Впервые предложено использовать функцию снижения маржинальности для оценки влияния задержек передачи данных на доходность при промышленной автоматизации.

1. Клевнов О. Г., Мамедова И. А. Управление информационными потоками на основе принципов ITIL и 7R // Международный научно-исследовательский журнал. 2024. № 7. С. 20. https://doi.org/10.60797/IRJ.2024.145.5

2. Макаров Р. И., Хорошева Е. Р. Математические основы моделирования информационных процессов и систем: учеб. пособие. Владимир: Изд-во Владимирского государственного университета, 2019. 132 с.

3. Поршнев С. В. Математические модели информационных потоков в высокоскоростных магистральных интернет-каналах: учеб. пособие. М.: Горячая линия-Телеком, 2016. 232 с.

4. Анисифоров А. Б. Модель информационно-сервисной поддержки корпоративных логистических процессов в архитектуре предприятия // Научный журнал НИУ ИТМО. Серия: Экономика и экологический менеджмент. 2023. № 1. С. 54–63. https://doi.org/10.17586/2310-1172-2023-16-1-54-63

5. Христиановский В. В. Построение моделей оптимизации информационных потоков в системах управления (концептуальный подход) // Grail of Science. 2021. № 4. С. 290–296. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.07.05.2021.052

6. Шведенко В. В. Методология организации информационных потоков в процессно-функциональной модели управления предприятием и инструментальные средства для их реализации // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2019. № 5-1. С. 128–132.

7. Wu Y., Xie P. B. Exploration of enterprise audit information management system model based on data flow diagram // 2021 Int. wireless communications and mobile computing (IWCMC). (Harbin City, June 28 — July 02, 2021). New York, NY: IEEE; 2021:1997-2001. https://doi.org/10.1109/IWCMC51323.2021.9498870

8. Xu L. D. Enterprise integration and information architecture: A systems perspective on industrial information integration. Boca Raton, FL: CRC Press, 2015. 446 р.

9. Матвеев А. В., Мясников А. А. Исследование внедрения и эффективности системы управления внутренними информационными потоками в средних коммерческих организациях // Вестник науки. 2025. Т. 3. № 5. С. 1411–1416.

10. Глухов Н. И., Наседкин П. Н., Милько Д. С. Онтологическая модель управления информационными потоками на предприятии с учетом уровней конфиденциальности // Информационные технологии и математическое моделирование в управлении сложными системами. 2021. № 3. С. 59–66. https://doi.org/10.26731/2658-3704.2021.3(11).59-66

11. Сбитнева А. А. Решение задачи оптимизации информационных потоков на предприятии посредством имитационного моделирования ERP-системы // Colloquium-Journal. 2019. № 27-1. С. 35–40. https://doi.org/10.24411/2520-6990-2019-11017

12. Terentyev A., Marusin A., Evtyukov S., et al. Analytical model for information flow management in intelligent transport systems // Mathematics. 2023. Vol. 11. No. 15. Article 3371. https://doi.org/10.3390/math11153371

13. Топалова Е. М., Коломыцева А. О. Совершенствование бизнес-процессов предприятия сферы услуг информационными потоками посредством внедрения нового программного обеспечения // Российские регионы в фокусе перемен: сб. докладов XV Междунар. конф. (Екатеринбург, 10–14 ноября 2020 г.). Т. 1. Екатеринбург: Учебно-методический центр УПИ, 2021. С. 239–242.

14. Щедров И. С., Шурыгин Д. Н. Экономико-математическое моделирование информационных потоков в системах мониторинга оборудования и персонала при цифровизации машиностроительного предприятия // Друкеровский вестник. 2024. № 1. С. 178–191. http://dx.doi.org/10.17213/2312-6469-2024-1-178-191

15. Кафланов Р. И., Оркин В. В. Использование интеллектуальной системы при адаптивном управлении информационными потоками // Наукоемкие технологии в космических исследованиях Земли. 2017. Т. 9. № 6. С. 73–79.

16. Городнова Н. В. Метод оценки качества информационных потоков при формировании Big Data в цифровой экономике // Вопросы инновационной экономики. 2022. Т. 12. № 1. С. 607–624. https://doi.org/10.18334/vinec.12.1.114142

17. Тарасенко А. И. Критерии оценки эффективности обеспечения информационной безопасности при управлении информационными потоками на основе динамических приоритетов // Science Time. 2016. № 4. С. 816–825.

18. Тарасов И. В. Подходы к формированию стратегической программы цифровой трансформации предприятия // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2019. Т. 10. № 2. С. 182–191. https://doi.org/10.17747/2618-947X-2019-2-182-191

19. Прохоров П. Э. Динамика цифровой трансформации организаций в Российской Федерации // Статистика и Экономика. 2021. Т. 18. № 4. С. 61–70. https://doi.org/10.21686/2500-3925-2021-4-61-70

20. Ткаченко К. С. Моделирование компьютерного узла системы управления гомогенного информационного контура промышленного предприятия при вариативных входных потоках // Оптимизация и моделирование в автоматизированных системах: сб. тр. Междунар. молодежной науч. школы (Воронеж, 16–18 сентября 2020 г.) / отв. ред. Я. Е. Львович. Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2021. С. 128–132.

21. Ткаченко К. С. Обеспечение параметрической корректировки компьютерных узлов информационного контура предприятий агропромышленного комплекса при изменениях входного потока заявок // Интеллектуальные информационные системы: сб. тр. Междунар. науч.-практ. конф. (Воронеж, 8–10 февраля 2022 г.) / отв. ред. Я. Е. Львович. Воронеж: Воронежский государственный технический университет, 2022. С. 125–127.

22. Федорова Г. Н. Внешние информационные потоки отдела технического контроля машиностроительного предприятия // Виртуальное моделирование, прототипирование и промышленный дизайн: материалы VII Междунар. науч.-практ. конф. (Тамбов, 12–14 октября 2021 г.). Т. 7. Тамбов: Тамбовский государственный технический университет, 2021. С. 291–293.

23. Белоновский П. В., Белоновская И. Г. Проектное взаимодействие в информационных потоках современного предприятия // Компьютерная интеграция производства и ИПИ-технологии: сб. ст. X Всерос. конф. (Оренбург, 18–19 ноября 2021 г.). Оренбург: Оренбургский государственный университет. 2021. С. 471–475.

24. Долгих Д. Э. Управление информационным потоком как средство влияния на доходы предприятия авиационной промышленности // Вопросы науки. 2023. № 1. С. 17–20.