автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Автоматизация выбора вида управленческого решения на основе системного анализа производственной информации при многономенклатурном производстве

на правах рукописи

ЧУВИЛЯЕВА Александра Серге

□0306Э50Э

АВТОМАТИЗАЦИЯ ВЫБОРА ВИДА УПРАВЛЕНЧЕСКОГО РЕШЕНИЯ НА ОСНОВЕ СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРОИЗВОДСТВЕННОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРИ МНОГОНОМЕНКЛАТУРНОМ ПРОИЗВОДСТВЕ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Рыбинск - 2007

003069509

Работа выполнена в Государственном образоватечьном учреждении высшего профессионального образования «Костромской государственный технологический университет»

Научный руководитель доктор технических наук, профессор

Шведенко Владимир Николаевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

Козлов Владимир Александрович

кандидат технических наук, доцент Рытов Михаил Юрьевич

Ведущая организация 0АО «Мотордеталь»,

(г Кострома)

Защита состоится "24 " мая 2007 года в 12— часов на заседании диссертационного совета Д 212 210 04 Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия имени П А Соловьева» по адресу 152934, Ярославская область, г Рыбинск, ул Пушкина, 53, аудитория Г-237

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Государственного образовательного учреждения высшего профессионального образования «Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им П А Соловьева»

Автореферат разослан «/j» 2007 года

Ученый секретарь

диссертационного совета к т н , доцент Киселев Э В

Введение

Актуальность темы диссертационного исследования

R современных системах управления предприятий все больше возрастает роль анализа производственной информации и принятия на его основе управленческих решений Руководство предприятий интересует, какой наиболее рациональный вид управленческого решения необходимо принимать в возникшей проблемной ситуации

Количество параметров, по которым следует отслеживать развитие бизнес-процессов предприятия становится все больше Отклонение этих показателей от нормативного не всегда дает полное представление о состоянии производства Поэтому сложно оценить, где произошли негативные процессы и почему они вовремя не были устранены В этом плане наибольший интерес может представить обработка первичной информации, которая передается в интегрированную базу данных

В результате анализа производственной информации можно определить исполнителя бизнес-процесса, который нарушил ход производства Для использования системы, обеспечивающей информационную поддержку процесса принятия управленческих решений в условиях многономенклатурного производства, необходим большим объемом производственной информации

Вопросом повышения эффективности управленческих решений занимались такие ученые как Н И Архипова, В Н Бурков, В Н Волкова, А А Денисов, А В Костров, Э А Трахтенгерц, А Н Швецов, D Marquardt, Р Gill, W Munay, М Wright и другие Сегодня рынок программных продуктов предлагает разнообразные автоматизированные информационные системы, такие как, SAP/R3, BOSS-корпорация, «Парус», «Галактика», «IC-Предприятие» и тп В данных системах достаточно хорошо разработаны методы анализа и учета деятельности предприятия Тем не менее, возрастающая сложность задач, решаемых руководителями разных уровней в ходе реализации производственного процесса, сохраняет актуальность проблемы моделирования и проектирования систем управленческих решений

Объект исследования - система управления промышленным предприятием

Предмет исследования - система поддержки принятия управленческих решений

Цель работы - повышение экономической эффективности системы управления промышленным предприятием (многономенклатурное производство)

Задачи исследования. Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи

\ Разработка механизма подготовки данных о бизнес-процессе для последующей ее автоматизированной обработки в системе поддержки принятия управленческих решений

2 Разработка алгоритма, обеспечивающего методическую и информационную поддержку принятия запрограммированного управленческого решения для многономенклатурного производства

3 Разработка методики группирования объектов управления многономенклатурного производства на основе нейросетевых технологий для автоматического определения вида управленческого решения

4 Разработка методики определения вида управляющего воздействия на объект управления путем прогнозирования изменения показателей бизнес-процессов во времени

Методы исследования.

В диссертационной работе использовались общая теория систем, теория управления предприятием; системный анализ и статистические методы

Основные положения, выносимые на защиту.

1 Механизм обработки показателей бизнес-процесса, на основе которого осуществляется автоматизация функций управления объектами бизнес-процессов

2 Алгоритм, обеспечивающий методическую и информационную поддержку принятия запрограммированного управленческого решения в современных структурах интегрированного производства

3 Методика группирования объектов управления на основе нейросетевых технологий для управления бизнес-процессами в условиях динамически изменяющегося ассортимента выпускаемой продукции

4 Математическая модель программирования и автоматического выбора вида управленческо! о решения

Научная новизна.

1 Предложен алгоритм автоматического определения вида управленческого решения (административное решение, технико-технологическое решение, организационно-экономическое решение) на основе анализа производственной информации характеризующей текущее состояние бизнес-процесса

2 Разработана методика предварительного анализа производственной информации и ее отображение в трехмерном фазовом пространстве (куб решений) для автоматического определения вида управленческого решения

Реализация результатов работы. Результаты, выводы и рекомендации, полученные в ходе проведения исследования, экспериментально апробированы в процессе управления производственным процессом коммерческих предприятий г Костромы многономенклатурное производство обуви (ИП Левыкин, г Кострома) и производства металлорежущего инструмента (ОАО «КЗАЛ», г Кострома)

Апробация работы Результаты работы прошли -апробацию на 5 научно-практических конференциях Всероссийской научно-практической конференции «Управление в социальных и экономических системах» (Пенза, 2004), Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Молодые исследователи -регионам» (Вологда, 2005), Всероссийской научно-практической конференции «Достижения ученых XXI века» (Тамбов, 2005), Международной научно-

технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2005), Международной научно-технической Интернет-конференции «Информационные технологии в управлении и моделировании» (http //conf bstu ru/cortf/docs/0030/0739 doc, 2005)

Публикации. По теме диссертации опубликованы 8 статей, включая 2 в изданиях по перечню ВАК

Структура и объем работы. Диссертационная работа объемом 135 с . состоит из введения, четырех глав, выводов, заключения, списка библиографии и четырех приложений; содержит 31 рисунок и 9 таблиц

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ Во введении обоснована актуальность выбранной темы, определены цели и задачи исследования

В первой главе «Анализ методов принятия управленческих решений и их классификация» проведен анализ управленческих решений и анализ систем поддержки принятия решений, позволяющие выделить основные направления формирования эффективного управленческого решения

Под управленческим решением понимается нахождение определенного варианта действий, сам процесс деятельности и ее конечный результат Управленческие решения можно классифицировать по следующим признакам объективная направленность, функциональный признак, решения, принимаемые менеджером, содержание и направленность решений, технология принятия решений и временная привязка реально ожидаемого результата

Задача принятия решений направлена на определение способа воздействия на процесс производства для достижения поставленных целей Если фактическое состояние не соответствует требуемому, то имеет место процесс принятия управленческого решения Выработка плана действий по устранению проблемы составляет сущность задачи принятия решений

Наиболее эффективно реализовать управленческие решения в объектно-функциональной системе управления предприятием

Анализ состояния и использования современных систем поддержки принятия решений показывает, что наибольшую эффективность имеют объектно-функциональные системы управления предприятием (ОФСУП) Однако, применительно к предприятиям обувной промышленности ОФСУ не обнаружено Поэтому необходимо развитие данных систем при многономенклатурном производстве специализированной обуви Объектно-функциональная система управления предприятием позволяет идентифицировать объекты управления и для каждого объекта определить функцию управления

Во второй главе «Теоретическое обоснование автоматического выбора вида управленческого решения» разработаны теоретические основы формирования управленческих решений в объектно-функциональной системе управления предприятием при многономенклатурном производстве

Построение объектно-функциональной системы управления предприятием связано с проблемами распределения производственных функций, ответственности за ресурсы организации при неизменном составе объектов управления, менеджеров, числа уровней управления Целью данной организации руководства производственным процессом является структуризация системы управления предприятием для обеспечения формирования и эффективного функционирования сетевой модели управления бизнес-процессами

Построение сетевой структуры управления представляет собой направленный выбор уполномоченным лицом одного или нескольких управленческих решений из базы данных управленческих решений, состоящей из разноаспектных информационных блоков (рис 1)

I)

И) а)

Л /л

/ \ // \ Т1 \

III)

Интегрированная база данных ОФ СУ

IV)

Т1 ; 1 т2

4-►

Тз

Блок 1

Л

,'Г-

б) '_ ■

'/Г— Л ' \ ' Л '

Регламентное время

Сд А = {А0, А1, ,Ар1}

СвВ = {В , В1, Вр1} = {Р0^

<СРР

рР1}

вс С = {С0, С^Ч"1} во О = 1}

Те

БлокМ

Р,

Рис 1 Схема построения динамических сетевых структур управления бизнес-процессами в объектно-функциональной системе управления предприятием

На рис 1 используются следующие обозначения

• I - представление предприятия в виде иерархической системы управления А - дерево целей, В - множество решаемых задач, Р - множество функций управления предприятием, С — множество объектов управления, О - множество административных бизнес-процессов, вд - граф, который задает взаимосвязи множества альтернативных вариантов выполнения целей управления, Сц - граф, который задает альтернативные варианты реализации задач управления, в) -

граф, который задает альтернативные варианты реализации функций управления, Ос - граф, который отражает взаимосвязи между объектами управления, во -граф, который отражает варианты реализации административных бизнес-процессов, исходя из технологических, и может быть детализирован до отдельных этапов бизнес-процессов, агрегатов,

• II - варианты динамических сетевых структур управления для реализации управленческого решения,

• III - представление производственного процесса через временные такты, которые зависят от конкретного предприятия На уровне первичной информации поступающей в систему в определенный момент времени (Т4), фиксируются результаты технологического бизнес процесса, который продолжался по времени с Т1 по Т2 Время ТЗ определяет крайний срок окончания технологического бизнес-процесса До времени Т5 осуществляется контроль правильного и своевременного поведения персонала Во время Т6 все готово для принятия управленческих решений,

• IV - схема пошаговой реализации бизнес-процесса

Принципиальная схема системы поддержки принятия решений (рис 2) отражает управление бизнес-процессами в объектно-функциональной системе управления предприятием

Рис 2 Принципиальная схема систем поддержки принятия решений

Менеджеры в ходе реализации производственного процесса должны взаимодействовать с информационной системой по алгоритму (рис 3), предполагающему принятие рациональных управленческих решений в масштабе реального времени

у Сбор первичной / информации —> 2/ Обработка информации и / распознавание проблемной

7/ Сбор дополнительной / информации

3 /Разработка альтернатив

6/ Анализ ъ/Использование

/ результатов / /правленческих решений в

бизнес-процессах

Выбор вариантов решения

Рис 3 Последовательность реализации управленческого решения

Информационное обеспечение задачи принятия управленческого решения определяется Набором информации (Р, Д Р, у, и, Н), где Рс(УхНх11хХ) - выходная функция,

Д УхНх11хХ- оценочная функция, которая показывает принимаемые решения на множестве оценок,

Р'УхихН- функция допустимости, которая определяет предельные значения качества решения,

у е У- элемент принадлежащий множеству входных элементов, и - множество управляющих воздействий, Н - множество неопределенностей, X - множество возможных решений

Для подобных объектов в аналогичных ситуациях принимают одинаковые управленческие решения Исходя из этого, управленческие решения делятся на три подмножества административные решения, технико-технологические решения и организационно-экономические решения

При анализе проблемной ситуации требуется предварительное знание характеристик среды (параметров бизнес-процесса), в которой она находится Среда представляется в виде трехмерного фазового пространства, измерениями которого являются отклонение от средне-фактического времени исполнения бизнес-процесса, отклонение от регламентного времени разрешения проблемной ситуаций и контролируемый параметр бизнес-процесса (рис 4)

г V

Х- отклонение от регламентного времени,

У- отклонение от средне-фактического

времени,

2 - контролируемый параметр бизнес-процесса, 1256 - плоскость А, 3478 - плоскость В, 1234 - плоскость С, 5678 - плоскость Д 1357 - плоскость Е, 2468 - плоскость ^ Рис 4 Схема отображения трехмерного пространства к определению вида управленческого решения

Начало

3

Если показатели бизнес-процесса находятся в заданных пределах, то бизнес-процесс считается стабильно работающим При возникновении проблемной ситуации динамика контролируемого параметра бизнес-процесса выходит за допустимые пределы, которые ограничены плоскостями, и на основе экспериментальных данных было установлено, что плоскости С и О соответствуют принятию административных решении, плоскости А и В - принятию технико-технологических решений, плоскости Е и Е - принятию организационно-экономических решений

Для визуальной оценки состояния параметров бизнес-процесса вводится понятие «куба решений» как трехмерного фазового пространства

В третьей главе «Методическое обеспечение системы подготовки программируемых управленческих решений» предложены схема алгоритма анализа производственной информации и схема алгоритма принятия управленческого решения (УР)

Для формирования базы данных управленческих решений (БД УР) предлагается схема алгоритма, представленная на рис 5 Принятие УР осуществляется по разработанной схеме алгоритма (рис 6) Поскольку при многономенклатурном производстве совокупность объектов управления может составлять несколько сотен позиций, то наиболее рационально сгруппировать их для того, чтобы в аналогичных условиях для одинаковых бизнес-процессов принимать типовые запрограммированные управленческие решения

Для группирования объектов управления производства используются искусственные нейронные сети (ИНС) Нейронной сетью подготавливается первичный набор производственной информации по разработанной схеме, представленной на рис 6 блоком «А»

С

Коней

3

Рис

5 Схема алгоритма подготовки БД управленческих решений

Запись информации о бизнес-процессе, объектах управления, регламентном времени осуществляется в базу данных управленческих решений Использование базы данных запрограммированных управленческих решений осуществляется в следующей последовательности принятие запрограммированных управленческих решений, контроль над ходом принятия запрограммированных управленческих решений Алгоритмы группирования информации могут служить основой для декомпозиции задач принятия оперативных решений

Рис 6 Схема алгоритма принятия управленческого решения

В четвертой главе «Практическое применение результатов исследования для принятия управленческих решений на примере многономенклатурного производства обуви» проанализирована информация промышленного предприятия, на котором организовано многономенклатурное производство специализированной (танцевальной) обуви Для указанного производства характерна постоянная смена номенклатуры выпускаемых моделей обуви, а также внесение изменений в конструкцию и материалы большинства моделей, обусловленные изменяющимися условиями на рынке данного товара Имеющиеся мощности про-

юводства позволяют одновременно выбирать из ассортимента до 800 различных моделей. В связи с этим, согласно предложенной методике, возникает необходимость постоянно перегруппировывать объекты управления.

На основе полученных данных производимая продукция классифицируется по следующим критериям: сезон наибольшего спроса на производимую обувь; периоды роста и спада спроса на предлагаемую продукцию; выявление наиболее популярных и наименее популярных моделей на тот или иной промежуток времени.

Для группирования объектов управления осуществляется подготовка данных согласно схеме алгоритма (рис. 6), где определяющими критериями являются: доход от реализации отдельных моделей обуви за определенный временной промежуток, номер недели и номер модели.

После группировки данных (рис. 7а) были сформированы кластеры (рис. 76), которые характеризуют популярные, менее популярные и плохо реализуемые модели обуви.

:: ШЬ 5е1 Ейм (Кошифпмм)]

ш* Г|Г| е* ПГП

№1! N |щ №3 }*«( Ы»

л 4 0 б 0 щ

£ (.она 0,22 С. 2352941 0 0.131694)4

Б 0 о4 о. ими д.озш >

К 0 а 0.009(04 0 0.0533933

Я 0 0 С.ОКЕМ 0 С.5Ш

К <1 о.м 0 0,1629956 0

!7 о 0 0 0 11

Я 1 0 0 0 0

й г 5 6 г

II! 0 о.е 0.099304 0 0,003475 • 'Г

11 |

Ш11э . 1

-1

15

э

л Л

гг

В

а

я

в

а

!Э

33

л

г

а

и 6

1-1

а - набор данных, где \'аг - параметр номера дня недели, номер строки - код модели, в ячейках - количество проданных моделей обуви; б - сгруппированный набор данных.

Рис, 7. Преобразованная первичная производственная информация

В результате обработки нового набора данных (рис. 8а), характеризующие количество проданных пар обуви и номер недели, была получена кластерная диаграмма (рис. 86) из которой видно, что произошло группирование объектов управления на две группы: осенний и весенний периоды соответственно. Информацию, полученную в ходе исследования, можно рассмотреть подробнее. Дня этого строятся графики изменения параметра бизнес-процесса во времени (рис. 9).

Диапазоны регулирования первоначально определяется экспериментально.

¿síes

■HBI

03

Ш1_

oa

198

SOi

S52 719 707 445 767 49 S 691 187 715

36-i

37' Зв 39 ДО 41 - 43

43

44

45

46 J

» * Cutpui

40

¥

Я __________

у 0

i» '«я ТЯЙ- ■ № 'ta®

a - набор данных, где vari -количество проданных моделей за неделю. var2 - номер недели; б - кластерная диаграмма.

Рис. 8. Сгруппированный набор данных

График (рис. 9а) показывает момент возникновения проблемной ситуации, когда достаточно принимать административные решения в виде поощрения или наказания владельца бизнес-процесса

Если после принятия решения динамика изменения параметра бизнес-процесса не изменится, то потребуется принятие другого вида управленческого решения.

При пересечении грани куба, показывающей отклонение от средне-фактического времени исполнения бизнес-процесс а (рис. 96), требуется принятия технико-технологических решений. В результате принятия указанных решений возможны следующие ситуации-, количество производимой продукции будет входить в область куба (в дальнейшем будет требоваться принятие административных решений), или динамика процесса не изменится (это будет свидетельствовать о принятии неэффективного решения и потребует принятия нового вида управленческого решения),

Принятие организационно-экономических решений происходит при пересечении графиком соответствующих плоскостей куба (рис. 9в). Данный вид решений отвечает за получение экономической выгоды, К таким решениям можно отнести: снижение производственных затрат, применение на производстве программ материального стимулирования персонала, оптимизация налогообложения производства и так далее.

В результате проведения анализа установлены циклы производства: периоды полного отсутствия производства; периоды роста и спада по производству специальной обуви; с ре дне-недельное количество продаваемой обуви; максимальное количество обуви; реализованное за неделю.

В соответствии с полученными результатами руководство предприятия может обоснованно спланировать группы выпускаемых изделий, увеличивать либо уменьшать производство в определенные периоды, заранее спланировать график выпуска

Принятие Принятие технико- Принятие

административных технологических организационно-

решении решений экономических решений

Без использования методики

а)

P(t)

&t

Ш

С использованием методики

P(t) . Р(0

At M(t)

д/(/)

P(t) - контролируемый параметр бизнес-процесса а) Дt(t)~ откюнение от регламентного времени разрешения проблемной ситуации, б) Дt(l)~ отклонение от средне-фактического времени исполнения бизнес-процесса в) At(t)~ отклонение от регламентного времени разрешения проблемной ситуации__

- Рис 9 Динамика развития параметра P(t) бизнес-процесса во времени

Для прогнозирования результатов бизнес-процесса обувного производства, используется первичная информация о количестве проданной обуви (рис 10) В результате обработки производственной информации разрабатывается диаграмма проекции временного ряда (рис 11) Целью данного прогноза является выявление возможных причин влияющих на производственный процесс

Экономический эффект от использования метода разработки и принятия вида управленческого решения в среднем составил 2776 р на одно решение за счет снижения производственных потерь

I:: Data Sel Editat (лен)

Valables

Time Swies Projection

ми* гам

m 0.2319568

02 0.359352

ЕВ о.зэогт

ы 0.4874016

05 a.65S93S

СЁ □. зэозз

07 0.3943068

(В 0.353461

03 0.3402062

10 3,392489

11 0.6509573

St* ¡.swh

V«*! f §

Rfi

Tmî!eit!?rasctBi

Рис. 10. Экранная форма набора данных по спросу

Рис. 11. Экранная форма

диаграммы проекции временного ряда

И заключении анализируются полученные результаты и приводятся общие выводы по работе.

Основные выводы но работе.

1. Разработанная объектно-функциональная система управления предприятием ориентированная на много номенклатурное производство специализированной обуви позволила разработать алгоритм принятия вида управленческого решения (административное решение, технико-технологическое решение, организационно-экономическое решение) в системе управления бизнес-процессами.

2. Разработанная математическая модель формирования вида управленческого решения, позволила идентифицировать объект управления, функции управления 1ля конкретных условий производственной системы промышленного предприятия, занятого производством специализированной обуви.

3. Предложенный механизм инициирования вида управленческого решения на основе анализа траектории параметров бизнес-процесса в трехмерном фазовом пространстве позволил формализовать принятие наилучшего вида управленческого решения.

4. На основе пейросетевого способа обработки информации разработан алгоритм группирования объектов производства для анализа состояния рынка продаж.

5. Разработанные математические модели и алгоритмы формирования вида управленческого решения и обработки производственной информации позволили сформировать рекомендации, позволяющие снизить производственные потери.

Публикации по теме диссертации

По перечню рецензируемых изданий ВАК

1 Чувиляева, А. С. Принятие управленческого решения в объектно-функциональной системе управления бизнес-процессом [Текст] /АС Чувиляева, В H Шведенко // Вестник КГУ имени H А Некрасова Вып 11(84) - Кострома КГУ, 2005 - С 84-87

2 Чувиляева, А. С. Автоматическое определение вида управленческого решения в объектно-функциональной системе управления промышленным предприятием [Текст] / А С Чувиляева, В H Шведенко // Известия Тульского государственного университета Серия «Бизнес-процессы и бизнес - системы Вып 4 -Тула ТулГУ, 2006 - С 16-20

Публикации в других изданиях

3 Фоминых, А. С. Принятие управленческих решений на основе анализа производственной информации с помощью нейросетевых технологий [Текст] / А С Фоминых, В H Шведенко // Сб материалов Всероссийской научно-практической конференции «Управление в социальных и экономических системах» -Пенза РИО ПГСХА, 2004 -С 150-151

4 Фоминых, А. С. Автоматизированный анализ производственной информации с помощью Statistica Neural Networks [Текст] /АС Фоминых, В H Шведенко // «Информационные технологии в управлении и моделировании» - Белгород БГТУ, 2005 - С 254-255

5 Фоминых, А. С. Автоматизация принятия управленческих решений на основе применения нейронных сетей [Текст] / А С Фоминых, В H Шведенко // Сб труд Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Молодые исследователи - регионам» В 2-х т - Вологда ВоГТУ, 2005 - Т 1 -С 256-258

6 Фоминых, А. С. Поиск и анализ производственной информации для поддержки принятия управленческих решений [Текст] /АС Фоминых, В H Шведенко // Сб материалов конф «Достижения ученых XXI века» - Тамбов ТГТУ, 2005 -С 140-142

7 Фоминых, А. С. Группирование объектов управления по классификационным признакам сетями Кохонена [Текст] / А С Фоминых, В H Шведенко // Сб статей международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» Вып 1 -Пенза ПГТА, 2005,-С 131-132

8 Фоминых, А. С. Автоматизированный анализ производственной информации с помощью Statistica Neural Networks [электронный ресурс] / А С Фоминых, В H Шведенко // Международная научно-техническая Интернет-конференция «Информационные технологии в управлении и моделировании» 1 файл - [http //conf bstu ru/conf/docs/0030/0739 doc]

Фамилия автора А С Фоминых изменилась на А С Чувиляева в связи с заключением брака

Зав РИОМ А Салкова Подписано в печать 23 04 2007 г Формат 60x84 1/16 Уч-издл 1 Тираж 80 Заказ 17

Рыбинская государственная авиационная технологическая академия им П А Соловьева (РГАТА)

Адрес редакции 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53 Отпечатано в множительной лаборатории РГАТА 152934, г Рыбинск, ул Пушкина, 53

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. Анализ методов принятия управленческих решений и их классификация.

1.1 Понятие управленческого решения, его структура, классификация управленческих решений.

1.2 Методические вопросы в принятии управленческих решений.

1.3 Анализ процесса поддержки принятия управленческих решений.

1.4 Задачи прогнозирования в системах поддержки принятия решений.

1.5 Проблемы моделирования и оптимизации управляемого бизнес-процесса (структурный анализ).

1.6 Вопросы построения информационного моделирования систем поддержки принятия решений в бизнес-процессах.

1.7 Нейронные сети и их применение в системах поддержки принятия решений.

Цели и задачи исследования.

ГЛАВА 2. Теоретическое обоснование автоматического выбора вида управленческого решения.

2.1 Место системы поддержки принятия решений в системе управления предприятием.

2.2 Процесс перехода от иерархической системы управления к объектно-функциональной системе управления предприятием.

2.3 Предпосылки построения динамических сетевых организационных структур в объектно-функциональной системе управления предприятием.

2.4 Построение модели формирования динамических сетевых структур управления.

2.5 Информационное обеспечение систем поддержки принятия решений.

2.6 Алгоритм формирования альтернатив управленческих решений.

2.7 Программируемые управленческие решения в объектно-функциональной системе управления.

2.8 Использование информационных ресурсов для поддержки принятия управленческих решений.

2.9 Использование искусственных «нейронных сетей» для обработки производственной информации.

2.9.1 Определение «нейронные сети» и их классификация.

2.9.2 Функциональные особенности нейронных сетей.

2.9.3 Обучение нейронных сетей.

2.10 Формализация процесса принятия программированного управленческого решения.

2.11 Программирование управленческого решения в трехмерном пространстве.

2.12 Использование «куба решений» для принятия управленческих решений.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. Методическое обеспечение системы подготовки программируемых управленческих решений.

3.1 Методика подготовки и обработки производственной информации для разработки управленческого решения.

3.2 Моделирование объектов бизнес-процессов.

3.3 Анализ производственной информации искусственными нейронными сетями.

3.4 Схема алгоритма разработки и принятия управленческих решений.

3.5 Сети Кохонена для группирования объектов управления.

3.6 Использование временных рядов для прогнозирования показателей бизнес-процесса.

3.7 Графическое представление производственной информации.

Выводы по третьей главе:.

ГЛАВА 4. Практическое применение результатов исследования для принятия управленческих решений на примере многономенклатурного производства.

4.1 Использование искусственных нейронных сетей для обработки информации о производственном процессе.

4.2 Применение искусственных нейронных сетей при проведении анализа производственной информации.

4.2.1 Обработка информации, полученной на предприятии по производству обуви.

4.3 Прогнозирование динамики развития параметра бизнес-процесса с использованием искусственных нейронных сетей.

4.3.1 Прогнозирование динамики развития параметра бизнес-процесса обувного производства.

Выводы по четвертой главе.

Актуальность темы диссертационного исследования.

В современных системах управления предприятий все больше возрастает роль анализа производственной информации и принятия на его основе управленческих решений. Руководство предприятий интересует, какой наиболее рациональный вид управленческого решения необходимо принимать в возникшей проблемной ситуации.

Количество параметров, по которым следует отслеживать развитие бизнес-процессов предприятия становится все больше. Отклонение этих показателей от нормативного не всегда дает полное представление о состоянии производства. Поэтому сложно оценить, где произошли негативные процессы и почему они вовремя не были устранены. В этом плане наибольший интерес может представить обработка первичной информации, которая передается в интегрированную базу данных.

В результате анализа производственной информации можно определить исполнителя бизнес-процесса, который нарушил ход производства. Для использования системы, обеспечивающей информационную поддержку процесса принятия управленческих решений в условиях многономенклатурного производства, необходим большим объемом производственной информации.

Вопросом повышения эффективности управленческих решений занимались такие ученые как Н. И. Архипова, В. Н. Бурков, В. Н. Волкова, А. А. Денисов, А. В. Костров, Э. А. Трахтенгерц, А. Н. Швецов, D. Marquardt, P. Gill, W. Murray, М. Wright и другие. Сегодня рынок программных продуктов предлагает разнообразные автоматизированные информационные системы, такие как, SAP/R3, BOSS-корпорация, «Парус», «Галактика», «1С-Предприятие» и т.п. В данных системах достаточно хорошо разработаны методы анализа и учета деятельности предприятия. Тем не менее, возрастающая сложность задач, решаемых руководителями разных уровней в ходе реализации производственного процесса, сохраняет актуальность проблемы моделирования и проектирования систем управленческих решений.

Объект исследования - система управления промышленным предприятием.

Предмет исследования - система поддержки принятия управленческих решений.

Цель работы - повышение экономической эффективности системы управления промышленным предприятием (многономенклатурное производство).

Задачи исследования. Для достижения указанной цели поставлены и решены следующие задачи.

1. Разработка механизма подготовки данных о бизнес-процессе для последующей её автоматизированной обработки в системе поддержки принятия управленческих решений.

2. Разработка алгоритма, обеспечивающего методическую и информационную поддержку принятия запрограммированного управленческого решения для многономенклатурного производства.

3. Разработка методики группирования объектов управления многономенклатурного производства на основе нейросетевых технологий для автоматического определения вида управленческого решения.

4. Разработка методики определения вида управляющего воздействия на объект управления путем прогнозирования изменения показателей бизнес-процессов во времени.

Методы исследования.

В диссертационной работе использовались общая теория систем; теория управления предприятием; системный анализ и статистические методы.

Основные положения, выносимые на защиту.

1. Механизм обработки показателей бизнес-процесса, на основе которого осуществляется автоматизация функций управления объектами бизнес-процессов.

2. Алгоритм, обеспечивающий методическую и информационную поддержку принятия запрограммированного управленческого решения в современных структурах интегрированного производства.

3. Методика группирования объектов управления на основе нейросете-вых технологий для управления бизнес-процессами в условиях динамически изменяющегося ассортимента выпускаемой продукции.

4. Математическая модель программирования и автоматического выбора вида управленческого решения.

Научная новизна.

1. Предложен алгоритм автоматического определения вида управленческого решения (административное, технико-технологическое, организационно-экономическое) на основе использования трехмерного фазового пространства (куб решений).

2. Разработана методика анализа производственной информации, характеризующей текущее состояние бизнес-процесса.

Реализация результатов работы. Результаты, выводы и рекомендации, полученные в ходе проведения исследования, экспериментально апробированы в процессе управления производственным процессом коммерческих предприятий г. Костромы: многономенклатурное производство обуви (ИП Левыкин, г. Кострома) и производства металлорежущего инструмента (ОАО «КЗАЛ», г. Кострома).

Апробация работы. Результаты работы прошли апробацию на 5 научно-практических конференциях: Всероссийской научно-практической конференции «Управление в социальных и экономических системах» (Пенза, 2004), Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов «Молодые исследователи - регионам» (Вологда, 2005), Всероссийской научно-практической конференции «Достижения ученых XXI века» (Тамбов, 2005), Международной научно-технической конференции «Современные информационные технологии» (Пенза, 2005), Международной научно-технической Интернет-конференции «Информационные технологии в управлении и моделировании» (http://conf.bstu.ru/conf/docs/0030/0739.doc, 2005).

Публикации. По теме диссертации опубликованы 9 статей, включая 1 в изданиях по перечню ВАК.

Структура и объем работы. Диссертационная работа объемом 135 е., состоит из введения, четырех глав, выводов, заключения, списка библиографии и четырех приложений; содержит 31 рисунок и 9 таблиц.

Основные выводы по работе.

1. Разработанная объектно-функциональная система управления предприятием ориентированная на многономенклатурное производство специализированной обуви позволила разработать алгоритм принятия вида управленческого решения (административное решение, технико-технологическое решение, организационно-экономическое решение) в системе управления бизнес-процессами.

2. Разработанная математическая модель формирования вида управленческого решения, позволила идентифицировать объект управления, функции управления для конкретных условий производственной системы промышленного предприятия, занятого производством специализированной обуви.

3. Предложенный механизм инициирования вида управленческого решения на основе анализа траектории параметров бизнес-процесса в трехмерном фазовом пространстве позволил формализовать принятие наилучшего вида управленческого решения.

4. На основе нейросетевого способа обработки информации разработан алгоритм группирования объектов производства для анализа состояния рынка продаж.

5. Разработанные математические модели и алгоритмы формирования вида управленческого решения и обработки производственной информации позволили сформировать рекомендации, позволяющие снизить производственные потери.

Решены поставленные задачи:

1. Разработан механизм подготовки данных о бизнес-процессе для последующей её автоматизированной обработки в системе поддержки принятия управленческих решений.

2. Разработан алгоритм, обеспечивающий методическую и информационную поддержку принятия запрограммированного управленческого решения для многономенклатурного производства.

3. Разработана методика группирования объектов управления многономенклатурного производства на основе нейросетевых технологий для автоматического определения вида управленческого решения.

4. Разработана методика определения вида управляющего воздействия на объект управления путем прогнозирования изменения показателей бизнес-процессов во времени.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Евланов, Л. Г. Теория и практика принятия решений Текст. / Л. Г. Евланов. М.: Экономика, 1984. - 175 с.

2. Литвак, Б. Г. Разработка управленческого решения. Текст. / Б. Г. Литвак. М.: Дело, 2000. - 392 с.

3. Норткотт, Д. Принятие инвестиционных решений Текст. / Д. Норт-котт; пер. с англ. М.: ЮНИТИ, 2001. - 247 с.

4. Ременников, В. В. Разработка управленческих решений Текст. / В. В. Ременников. М.: ЮНИТИ, 2000. - 140 с.

5. Смирнов, Э. А. Разработка управленческих решений Текст. / Э. А. Смирнов. М.: ЮНИТИ, 2001. - 271 с.

6. Фатхутдинов, Р. А. Разработка управленческого решения Текст. / Р. А. Фатхутдинов. М.: Бизнес-школа «Интел-Синтез», 1998. - 271 с.

7. Цыгичко, В. Н. Руководителю о принятии решений Текст. /

8. B. Н. Цыгичко. М.: ИНФРА - М., 1996.

9. Шелобаев, С. И. Математические методы и модели Текст. /

10. C. И. Шелобаев. М.: ЮНИТИ, 2001. - 367 с.

11. Андрейчиков, А. В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике Текст. / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2000. - 386 е.: ил.

12. И Бовыкин, В. И. Новый менеджмент: (управление предприятием на уровне высших стандартов; теория и практика эффективного управления) Текст. / В. И. Бовыкин. М.: ОАО «Изд-во «Экономика», 1997. - 368 с.

13. Вильям Стивенсон, Дж. Управление производством Текст. / Вильям Дж. Стивенсон; перевод с англ. М.: ООО «Издательство «Лаборатория Базовых Знаний», ЗАО «Издательство «БИНОМ», 1998. - 928 с.

14. Гительман, JI. Д. Преобразующий менеджмент: Лидерам реорганизации и консультантам по управлению Текст. : учеб. пособие / Л. Д. Гительман. М. Дело, 1999. - 496 с.

15. Кабушкин, Н. И. Основы менеджмента Текст. / Н. И. Кабушкин.-М.: ТОО «Остожье»,1999. 336 с.

16. Общий курс менеджмента в таблицах и графиках Текст.: учебник для вузов / Б. В. Прыкин, Л. В. Прыкина, И. Д. Эриашвили, 3. А. Усман; под ред. проф. Б. В. Прыкина. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998. - 415 с.

17. Румянцева, 3. П. Менеджмент организации Текст. / 3. П. Румянцева, Н. А. Саломатин, Р. 3. Акбердин. М.: ИНФРА-М, 1995. - 432 с.

18. Румянцева, 3. П. Общее управление организацией. Теория и практика Текст.: учебник / 3. П. Румянцева. -М.:ИНФРА М, 2001. - 304 с.

19. Кини, Р. Л. Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения Текст. / Р. Л. Кини, Райфа. М.: Радио и связь, 1984.

20. Ларичев, О. И. Наука и искусство принятия решений Текст. / О. И. Ларичев. М.: Наука, 1979. - 200 с.

21. Литвак, Б. К. Управленческие решения Текст. / Б. К. Литвак. М.: Ассоциация авторов и издателей «ТАНДЕМ», изд-во «ЭКМОС», 1998. -248 с.

22. Планкетт, Л. Выработка и принятие управленческих решений Текст. / Л. Планкетт, Г. Хейл; сокр. перевод с англ. М.: Экономика, 1984. -168 с.

23. Приходько, В. И. Современная организационная парадигма Текст. /

24. B. И. Приходько // Менеджмент в России и за рубежом. 1999. - № 3.1. C. 3-10.

25. Саати, Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий Текст. / Т. Л. Саати; пер. с англ. / Т. Л. Саати. М.: Радио и связь.

26. Александров, В. В. Информационное обеспечение интегрированных производственных комплексов Текст. / В. В.Александров, Ю. С. Вишняков, Л. М.Горская.-Л.: Машиностроение, 1986.-264 с.

27. Архипова, Н. И. Исследование систем управления: учеб. пособие для вузов Текст. / Н. И. Архипова, В. В. Кульба, С. А. Косяченко, Ф. Ю. Чанхие-ва. М.: «Издательство ПРИОР», 2002. - 384 с.

28. Лагоша, Б. А. Методы и модели совершенствования организационных структур Текст. / Б. А. Лагоша, В. Г. Шаркевич, Т. Д. Дегтярева. М.: Наука, 1988.- 189 с.

29. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерная поддержка принятия решений: Научно практическое издание. Серия «Информатизация России на пороге XXI века» Текст. / Э. А. Трахтенгерц. - М.: СИНТЕГ, 1998. - 376 с.

30. Шемелин, В. К. Проектирование систем управления в машиностроении Текст. / В. К. Шемелин. М.: Изд-во «Станкин», 1998. - 254 с.

31. Миронова, Н. В. Моделирование динамических сетевых структур в объектно-функциональной системе управления предприятием Текст.: дис.канд. техн. наук: 05.13.01:05.13.06. / Н. В. Миронова. Кострома.2004. 145 с.

32. Егоров, М. Н. Моделирование и информационное обеспечение бюджетирования в объектно-функциональной системе управления предприятием Текст.: дис.канд. техн. наук: 05.13.01. / М. Н. Егоров. Кострома.2005.- 145 с

33. Кулебякин, А. А. Моделирование и информационная поддержка регламента в объектно-функциональной системе управления предприятием Текст.: дис.канд. техн. наук: 05.13.01. / А. А. Кулебякин. Кострома. -2005. - 145 с.

34. Ш веден ко, В. Н. Модели бизнес-процессов в объектно-функциональной системе управления предприятием Текст.: дис.д-ра техн. наук: 05.13.01: 05.13.0. / В. Н. Шведенко. Кострома. - 2006. - 2004 с.

35. Управление гибкими производственными системами. Модели и алгоритмы Текст. / под общ. ред. С. В. Емельцкого. -М.: Машиностроение, 1987.-368 с.

36. Методы оптимизации в теории управления: учебное пособие Текст. / под ред. И. Г. Черноруцкий. СПб.: Питер, 2004. - 256 е.: ил.

37. Моделирование и управление бизнес-процесса: монография / В. Н. Шведенко, Г. JI. Виноградова, Н. В. Миронова, М. Н. Егоров; под общ. ред. В. Н. Шведенко. Кострома: Изд-во КГТУ, 2005. - 102 с.

38. Август-Вильгельм Шеер Моделирование бизнес-процессов Текст./

39. A.-В. Шеер; перевод с англ. М.: Весть - МетаТехнология, 2000. - 205 с.

40. Автоматизация управления предприятием Текст. / под ред.

41. B. В. Баронова М.:ИНФРА-М., 2000. - 239 с.

42. Верников, Г. Основные методологии обследования организаций. Стандарт IDEF0 Электронный ресурс. / Г. Верников // www.belani.narod/ru/3/IDEF0.htm

43. Каменнова, М. Моделирование бизнеса. Методология ARIS ARIS Текст. / М. Каменнова, А. Громов, М. Ферапонтов, А. Шматалюк. М.: Серебряные нити, 2001. - 327 с.

44. Маклаков, С. В. CASE средства разработки информационных систем Текст. / С. В. Маклаков - М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999.

45. Рубцов, С. В. Сравнительный анализ и выбор средств инструментальной поддержки организационного проектирования и реинжиниринга бизнес процессов Электронный ресурс. / С. В. Рубцов// http://or-rsv.narod.ru/Articles/Aris-IDEF.htm

46. Сахаров, П. Rational Rose, BPwin и другие аспект анализа бизнес -процессов Электронный ресурс. / П. Сахаров // http://www.cfin.ru/itm/bizmod.shtml

47. Чеботарев, В. Моделирование бизнеса: средства и методы Текст. / В. Чеботарев // Планета КИС. 2000. - № 9

48. Черемных, С. В. Моделирование и анализ систем: IDEF -технологии: практикум Текст. / С. В. Черемных, И. О. Семенов, В. С. Руч-кин. М.: Финансы и статистика, 2002. - 192 с.

49. Шеер, А. В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы. Текст. / А. В Шеер. -М.: Просветитель, 1999. 154 с.

50. Репин, В. В. «Куда делся руководитель?» или проблемы описания бизнес-процессов в виде потоков работ (IDEF3, ARIS еЕРС) Электронный ресурс. // В. В. PenHH//www/finexpert/ru

51. Слиньков, Д. Бизнес-моделирование для внедрения ИСУ предприятия Текст. / Д. Слиньков // Директор ИС. 2001. - № 3.

52. Костров, А. В. Основы совершенствования системы управления машиностроительным предприятием. Текст. / А. В. Костров, С. А. Морев. -Владимир: «Демиург», 2003. 287 с.

53. Черемных, С. В. Структурный анализ систем: IDEF -технологии Текст. / С. В. Черемных, И. О. Семенов, В. С. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2003.-208 с.

54. Александров, Д. В. Системное моделирование бизнеса. Учебное пособие Текст. / Д. В. Александров. Владим. гос. ун-т, Владимир, 2004. -300 с.

55. Каменнова, М. Или ARIS, или карандаш. Текст. / М. Каменнова //Логика бизнеса . 2005 -№1 с. 10 12

56. Александров, В. В. Инфраструктура, информационные системы базы данных и знаний Текст. / В. В. Александров // Системы баз данных и знаний: докл. IV Всесоюзной конференции. Калинин: НПО Центрпрограмси-стем, 1990, С. 4 - 20.

57. Автоматизированные информационные технологии в экономике Текст. / под ред. В. А. Титоренко. М.: Компьютер, ЮНИТИ, 1998. - 400 с.

58. Трахтенгерц, Э. А. Компьютерный анализ в динамике принятия решений Текст. / Э. А. Трахтенгерц // Приборы и системы управления, № 1, 1997, С. 49-56.

59. Алиев, Т. М. Автоматизация информационных процессов в интегрированных АСУ промышленными предприятиями Текст. / Т. М. Алиев, Р. А. Алиев, 3. В. Халдей.- М.: Энергоиздат . 1981. - 144 с.

60. Балагин, В. В. Теоретические основы автоматизированного управления Текст. / В. В. Балагин. М.: Машиностроение, 1991. - 154 с.

61. Берсуцкий, Я. Г. Информационная система управления предприятием Текст. / Я. Г. Берсуцкий. Киев.: Наукова думка, 1986. - 168 с.

62. Глуков, В. М. Основы безбумажной информатики Текст. / В. М. Глуков. М.: Наука, 1987. - 552 с.

63. Данилевский, Ю.Г. Информационная технология в промышленности Текст. / Ю. Г. Данилевский. JL: Машиностроение. Ленингр. отделение, 1998.-283 с.

64. Евгенов, Г. Б. Системология инженерных знаний Текст.: учеб. по-соб. для вузов / Г. Б. Евгенов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. -376 с.

65. Информационное обеспечение управления бизнесом Текст. // Проблемы теории и практики управления. 2002. - № 2. - С. 122 - 127.

66. Корнеев, И. К. Информационные технологии в управлении Текст. / И. К. Корнеев, В.А. Машурцев. М.: ИНФРА - М, 2001. - 158 с.

67. Корольков, В. Ф. Процессы управления организацией Текст./ В. Ф. Корольков, В. В. Брагин / Рецензенты Ю. И. Мхитарян, Е. А. Голубиц-кая, Г. П. Брусенцев. Ярославль: Ред. Изд. центр Яртелекома, 2001. - 416 с.

68. Мы шейков, К. С. Автоматизация бизнес процессов предприятия Текст. / К. С. Мышенков, А. В. Путинцев // Промышленные АСУ и контроллеры. - 2000. - № 11. - С. 29 - 31.

69. Норенков, И. П. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS-технологии Текст. / И. П. Норенков, П. К. Кузьмик. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 320 с.

70. Самсонов, В. С. Автоматизированные системы управления Текст. / В. С. Самсонов. -М.: Экономика, 1991.-237 с.

71. Соломенцев, Ю. М. Системное проектирование интегрированных АСУ ГПС машиностроения Текст. / Ю. М. Соломенцев, В. А. Исаченко,

72. В. Я. Подыскании; под общ. ред. Соломенцева Ю. М. М.: Машиностроение, 1988.-488 с.

73. Твердохлеб, Н. Г. Безбумажная технология в управлении производством Текст. / Н. Г. Твердохлеб. М.: Финансы и статистика, 1991. - 188 с.

74. Борисов, А. Н. Диалоговые системы принятия решений на базе мини-ЭВМ Текст. / А. Н. Борисов, Э. Р. Виллюмс, JI. Я. Сукур. Рига, 1986. -195 с.

75. Третьяк, Э. А. Автоматизированные системы управления производством Текст. / Э. А. Третья, JI. А. Игнатова. М.: Наука, 1991. - 94 с.

76. Управление гибкими производственными системами. Модели и алгоритмы Текст. / под общ. ред. С. В. Емельцкого. -М.: Машиностроение, 1987.-368 с.

77. Ларичев, О. И. Некоторые проблемы искусственного интеллекта Текст. // Сб. труд. ВНИИСИ. 1990. - № 10. - С. 3 - 9.

78. Трахтенгерц, Э. А. Методы генерации оценки и согласования решений в распределенных системах поддержки принятия решений Текст. // АиТ. №4. - 1995. - С.63 - 83.

79. Ларичев, О. И. Человеко-машинные процедуры принятия решений Текст. // Автоматика и телемеханика. 1971. - № 12. - С. 130- 142.

80. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа анархий Текст. / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1993. -256 с.

81. Бурков, В. Н. Введение в теорию активных систем Текст. /

82. B. Н.Бурков, В. А.Новиков. М: Изд-во ИПУ, 1996. - 204 с.

83. Терехов, В. А. Нейросетевые системы управления. Кн. 8: учеб. пособие для вузов. Текст. / А. В. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин / Под общ. ред. А. И. Галушкина. -М.: ИПРЖР, 2002. 480 е.: ил. (Нейрокомпьютеры и их применение).

84. Осовский, С. Нейронные сети для обработки информации Текст. /

85. C. Оссовский; пер. с польского И. Д. Рудинского. М.: Финансы и статистика, 2004. - 344 е., ил.

86. Нейронные сети. STATISTICA Neurol Networks: Текст. / пер. с англ. М.: Горячая линия - Телеком. 2001.- 182 е., ил.

87. Методы робастного, нейро-нечеткого и адаптивного управления:учебник Текст. / под. ред. Н. Д. Егупова; изд. 2, стереотипное. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. - 744 с.

88. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика Текст. / Ф. Уоссермен. М.: Мир, 1992.

89. Галушкин, А. И. Теория нейронных сетей Текст. / А. И. Галушкин. М.: ИПРЖР, 2000. - 416 с.

90. Нейронные сети в системах автоматизации: учебное пособие. Текст. / В. И. Архангельский, И. Н. Богаенко, Г. Г. Грабовский [и др.] Киев: Техника, 1999. - 364 с.

91. Чернухи н, Ю. В. Нейропроцессорные сети Текст. / Ю. В. Чернухин. Таганрог: Изд - во ТРГУ, 1999.

92. Тимофеев, А. В. Эволюция нейроинформатики: от персептрона к квантовым нейрокомпьютерам Текст. / А. В. Тимофеев // Информационные технологии. 2003. - № 2.

93. Жернаков, С. В. Идентификация параметров авиационного двигателя на основе нейронных сетей Текст. / С. В. Жернаков // Информационные технологии. 2003. - № 12.

94. Алгулиев, Р. М. Об одном нейронном алгоритме решения задач линейного программирования Текст. / Р. М. Алгулиев, Р. М. Алыгулиев // Информационные технологии. 2004. - № 6.

95. Фоминых, А. С. Автоматизированный анализ производственной информации с помощью Statistica Neural Networks Текст. / А. С. Фоминых,

96. В. Н. Шведенко // «Информационные технологии в управлении и моделировании». Белгород: БГТУ, 2005. - С. 254 - 255.

97. Фоминых, А. С. Поиск и анализ производственной информации для поддержки принятия управленческих решений Текст. / А. С. Фоминых, В. Н. Шведенко // Достижения ученых XXI века: сб. материалов конф. Тамбов: ТГТУ, 2005. - С. 140 - 142.

98. Чувиляева, А. С. Программирование и автоматический выбор управленческого решения в условиях многономенклатурного производства Текст. / А. С. Чувиляева // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. Вып. 9. Москва, 2007. - С. 60-62.

99. Кулебякин, А. А. Применение временных баз данных для обеспечения регламента ЛПР с объектно-функциональной системой управления предприятием Текст. / А. А.Кулебякин, В. Н.Шведенко // Технический и информационный сервис: сб. труд. КГУ Кострома, 2004.

100. Кулебякин, А. А. Управление бизнес процессами на основе использования временной модели данных Текст. / А. А.Кулебякин, В. Н.Шведенко // Управление в социальных и экономических системах: сб. труд. Пенза:. изд-во РИО ПГСХА, 2004. - С. 141 - 142.

101. Кулебякин, А. А. Моделирование бизнес-процессов в объектно-функциональной системе управления предприятием Текст. /

102. A. А.Кулебякин, В. Н.Шведенко // Сб. труд. Молодых ученых КГТУ. Выпуск 6. Кострома: КГТУ, 2004. - С.118 - 120.

103. Приходько, В. И. Современная организационная парадигма Текст. / В. И. Приходько // Менеджмент в России и за рубежом. 1999. - № 3.-С. 3-10

104. Советов, Б. Я. Автоматизированное управление современным предприятием Текст. / Б. Я. Советов, В. В. Цехановский. Л.: Машиностроение, 1988. - 168 с.

105. Голубков, Е. П. Использование системного анализа в отраслевом планировании Текст. /Е. П. Голубков. -М.: Экономика, 1977. 136 с

106. Корольков, В. Ф. Процессы управления организацией Текст. /

107. B. Ф. Корольков, В. В. Брагин. Ярославль: Изд-во Центр Яртелеком, 2001. -416 с.

108. Бойко, В. В. Проектирование баз данных информационных систем

109. Текст. / В. В. Бойко, В. М. Савинков. М.: Финансы и статистика, 1989. -387 с.

110. Бусленко, Н. П. Моделирование сложных систем Текст. / Н. П. Бусленко. М.: Наука, 1978. - 400 с.

111. Советов, Б. Я. Моделирование систем Текст. / Б. Я. Советов, С. А. Яковлев. М.: Высшая школа, 1988. - 359 с.

112. Цикритзис, Д. Модели данных Текст. / Д. Цикритзис, Д. Лоховски; пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1985. - 334 с.

113. Хокни, Р. Параллельные ЭВМ. Архитектура, программирование, алгоритмы Текст. / Р. Хокни, К. Джессхоуп; пре. с анг. М.: Радио и связь, 1986.-306 с.

114. Джейн, А. К. Введение в искусственные нейронные сети Текст. / А. К. Джейн, К. М. Муиддин // Открытые системы. 1997. - №4. - С. 17-24.

115. Пупков, К. А. Проблемы теории и практики интеллектуальных систем / А. К. пупков // Машиностроение, приборостроение, энергетика; ред. кол.: А. Н. Тихонов, В. А. Садовничий, В. И. Сергеев и др.. М.: Изд-во МГУ, 1994.-340 с.

116. Гаврилов, А. И. Перспективы применения нейросетевых технологий в системах автоматического управления Текст. / А. И. Гаврилов // Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Приборостроение. 1998. - №1. - С. 119 -126.

117. Нейросетевые системы управления Текст. / В. А. Терехов, Д. В. Ефимов, И. Ю. Тюкин [и др.]. СПб: Изд-во С.-Петербургского университета, 1999. - 264 с.

118. Харламов А. А. Динамическая нейронная сеть для распознавания речевых сигналов Текст. / А. А. Харламов, А. Е. Ермаков // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Приборостроение. 1998. - №1. - С.93 - 101

119. Гроссберг, С. Внимательный мозг Текст. / С. Гроссберг // Открытые системы. 1997. - №4 (24), - С.29 - 33

120. Уоссермен, Ф. Нейрокомпыотерная техника: Теория и практика.

121. Текст. / Ф. Уоссермен; пер. с анг. М.: Мир, 1992

122. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем. Текст. / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара; пер. с анг. М.: Мир, 1973. -344 с.

123. Евланов, JL Г. Теория и практика принятия решений. М.: Экономика, 1984.- 175 с.

124. Ильин, Н. И. Управление проектами Текст. / Н. И. Ильин; под ред. В.Д. Шапиро. СПб.: ДваТрИ, 1996. - 610 с.

125. Хохлов, Н. В. Управление риском Текст. / Н. В. Хохлов. М.: ЮНИТИ, 2001.-239 с.

126. Marquardt, D. An algorithm for least squares estimation of nonlinear parameters, SI AM, 1963. Pp. 431-442.

127. Gill, P., Murray, W., Wright, M. Practical Optimization. N.Y.: Academic Press, 1981.

128. ГОСТ 20779-78. Экономическая эффективность стандартизации. Методы определения. Основные положения Текст. Введ. 1975 - 04 - 28. -М.: Изд-во стандартов, 1975. - 64 с.