автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационная технология управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии

ШЕЛЕСТОВ Сергей Юрьевич

ИНФОРМАЦИОННАЯ ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ПРОИЗВОДСТВОМ НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ НА ОСНОВЕ ДИССИММЕТРИИ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в оборонной и гражданской технике)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

О ОПТ

Москва 2008

003451279

Работа выполнена в Московской академии рынка труда информационных технологий (МАРТИТ).

Научный руководитель -

доктор технических наук, профессо Парфенов Игорь Иванович

Официальные оппоненты:

-доктор технических наук, професс Заслуженный деятель науки РФ Чудинов Станислав Михайлович -доктор технических наук, професс Кузнецов Владимир Васильевич

Ведущая организация:

ОАО «Конструкторское бюро -1 »

Защита состоится г.

на заседании Диссертационного совета Д 212.141.02 при Московско государственном техническом университете им. Н.Э. Баумана.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана

Автореферат разослан

Ученый секретарь

Иванов В.А.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Управление производством наукоемкой продукции связано с развитием интеллектуального капитала предприятия, который представляется в виде направленных асимметричных статической и динамической структур. Существующие информационные технологии управления производственным процессом независимо от класса используемых информационных систем в лучшем случае автоматизируют учет объектов интеллектуальной собственности предприятия и их применение для решения производственных задач. Не автоматизируется процесс взаимодействия статической и динамической структур в развитии интеллектуального капитала, преобразование одной структуры в другую, управление созданием новых уровней развития с минимальными производственными затратами.

Кроме того, автоматизированная система управления производством наукоемкой продукции отличается большим жизненным циклом в связи с длительностью периода разработок и сложностью управления проектами. Жизненный цикл системы определяется профилем ее операционной среды как совокупностью стандартизованных и унифицированных программных модулей по уровням декомпозиции сервисов, перспективы развития взаимосвязанных модулей и выполнения требований с точки зрения открытых информационных систем. Создание операционной среды автоматизированной системы управления производством наукоемкой продукции требует формализации выбора рабочего варианта профиля по заданным критериям.

Операционная среда определяет динамические свойства автоматизированной системы (чувствительность к изменениям текущего состояния ОУ, точность и быстродействие в. обработке информации) и уровень интеллектуальности системы как ее способности автоматически выполнять процедуры принятия решений (ППР), обучаться и формировать адекватные управляющие воздействия за допустимое время. Создание и развитие операционной среды связано с обработкой нарастающих по объемам и темпам и разнородных по форме представления и содержанию информационных потоков, необходимостью повышения роли искусственного интеллекта во взаимодействии с естественным интеллектом в формализованном пространстве системы, непрерывным качественным изменением функциональных свойств интенсивно развивающихся информационных технологий в управлении.

Существующие механизмы формирования операционной среды автоматизированной системы на базе стандартизации и унификации программных модулей определяют начальные условия для построения информационных технологий управления. Дальнейшее развитие существующих механизмов в создании информационных технологий для управления производством наукоемкой продукции связано с использованием явления диссимметрии. В управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии ОУ представляется в виде взаимодействующих направленных асимметричных структур, суммарный вектор неравенства которых ориентирован на достижение заданных значений параметров. В качестве ОУ выступает произ-

водственный процесс, под которым понимаются определенные воздействия на определенные виды ресурсов (материальные, энергетические, информационные, трудовые, финансовые). Информационная технология управления создается на базе автоматизированной системы с принятием решений (АСПР), имеющей наиболее высокий уровень автоматизации ПНР.

В связи с изложенным актуальным является создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции, которая обеспечивает формализацию процесса диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия и снижение непроизводительных затрат на достижение преемственности и повторного использования накопленного программно-информационного задела при переходе на более совершенные информационные технологии.

Решается научная задача создания моделей и методов формализованного представления процесса диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала.

Целью работы является создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала и аппарата профилирования.

Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:

1. Создать алгоритмический базис диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции;

2. Построить структурную модель ППР в управлении производством наукоемкой продукции с применением диссимметрии;

3. Определить методы и модели формализованного представления диссимметрии в принятии управленческих решений;

4. Сформулировать структурный принцип построения операционной среды автоматизированной системы для организационного управления производственным процессом;

5. Выполнить постановку задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии;

6. Создать математическую модель выбора рациональных вариантов в управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия;

7. Произвести оценку эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - проявление диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции через развитие интеллектуального капитала предприятия. Предмет исследования -способы формализации принятия управленческих решений с применением диссимметрии.

Методы исследования. Используются методы теории принятия решений, системного анализа, информационного и структурного моделирования, преобразования, теории вероятностей и дифференциальных уравнений, теории чисел, дискретно-непрерывных преобразований.

На защиту выносится:

1. Классификация диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции по видам проявления направленных асимметричных структур и формам формализованного представления для построения алгоритмов взаимодействия направленных асимметричных структур;

2. Концептуальная модель управления производственным процессом на основе диссимметрии в формализованном пространстве АСПР, которой определяются алгоритмические принципы информационного обеспечения ППР;

3. Метод формализованного представления диссимметрии на основе аппарата цепных дробей, с помощью которого моделируется взаимодействие направленных асимметричных структур в ОУ по критериям эволюционного развития естественных организованных систем;

4. Структурный принцип построения операционной среды автоматизированной системы для организационного управления производственным процессом, которым определяются алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения АСПР;

5. Постановка задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции, которая функционально представляет операционную среду АСПР, на основе диссимметрии;

6. Математическая модель выбора рациональных вариантов принятия управленческих решений с применением диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия.

Достоверность и обоснованность полученных научных положений, выводов, результатов подтверждается корректным применением методов информационного моделирования операционной среды АСПР, математического моделирования процесса диссимметрии в управлении сложными объектами, приоритетными публикациями используемых моделей и методов в научных изданиях по рекомендуемому Перечню ВАК Минобрнауки России.

Научная новизна. Предложенные модели и методы определяют методологию создания информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии.

Классификация диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции позволяет выделить виды проявления направленных асимметричных структур и формы формализованного представления и на их основе реализовать алгоритмы приведения к суммарному вектору неравенства взаимодействующих направленных асимметричных структур.

Концептуальная модель управления производственным процессом на основе диссимметрии в формализованном пространстве АСПР обеспечивает системный подход к созданию операционной среды за счет комплексной интеграции функционально взаимосвязанных программных и аппаратных

компонентов для получения и обработки информации на последовательных этапах итерационного процесса принятия управленческих решений.

Метод формализованного представления диссимметрии на основе аппарата цепных дробей обеспечивает построение пространственно-временных образов направленных асимметричных структур в ОУ путем моделирования циклического и колебательного характера их взаимодействия и определение текущего состояния статической и динамической структур.

Структурный принцип создания операционной среды АСПР для организационного управления производственным процессом определяет способы формирования управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния ОУ, которые необходимы и достаточны для получения и обработки информации в 111 IF по критериям эволюционного развития естественных организованных систем.

Постановкой задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, функционально представляющей операционную среду АСПР, обеспечивается интегральное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей деятельности ЛПР в формализованном пространстве и реализуется адекватная реакция автоматизированной системы на текущее состояние взаимодействующих направленных асимметричных структур.

Математическая модель выбора рациональных вариантов принятия управленческих решений на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия отражает влияние его динамической структуры на степень критичности текущего состояния производства наукоемкой продукции и определяет стратегию управления.

Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала и аппарата профилирования.

По видам проявления и формам представления направленных асимметричных структур моделируется управление производством наукоемкой продукции по заданным критериям эффективности. Направленная асимметричная статическая структура вносит устойчивость в управление и определяет накопительный фактор в состоянии ОУ. Динамическая направленная асимметричная структура является источником детерминированного хаоса и созидательным фактором в развитии ОУ.

Алгоритмические принципы диссимметрии в управлении по отклонению и с переменной структурой в формализованном пространстве АСПР позволяют повысить уровень формализации принятия управленческих решений, интеллектуальность автоматизированной системы и эффективность организационного управления производственным процессом на основе информационной технологии в форме АСПР.

На основе цепных дробей моделируется взаимодействие направленных асимметричных структур в ОУ в виде ассоциативных отношений между информационными объектами на множестве параметров ОУ и их признаков 6

свойств. Взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты реализуется программным интерфейсом АСПР, в котором используются ассоциативные отношения между информационными объектами.

Системное моделирование операционной среды АСПР на основе аппарата профилирования и диссимметрии с использованием структурного принципа, определяющего алгоритмические контуры получения начальной, дополнительной и новой информации в соответствии с текущим состоянием ОУ, позволяет построить механизм эффективного взаимодействия направленных асимметричных структур через информационные объекты, получения и обработки информации в ППР по заданным критериям эффективности.

Информационная технология управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, функционально представляющей операционную среду АСПР, повышает эффективность применения и развития интеллектуального капитала предприятия за счет формализованных механизмов взаимного влияния статической и динамической структур, формирования новых уровней качественного состояния ОУ и оценки уровня конкурентоспособности выпускаемой продукции.

Математическая модель выбора рациональных вариантов принятия управленческих решений на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия позволяет уменьшить время обработки информации в 2 раза в условиях функционирования информационной технологии управления в форме АСПР за счет адаптивного интерфейса ППР, повысить точность принимаемых решений в 2-3 раза за счет определения точек фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние.

Апробация работы. Научные результаты докладывались в 2004-2007 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, ОАО "НИИ суперЭВМ", МГТУ им. Н.Э. Баумана при участии Департамента науки и промышленной политики Правительства г. Москвы. Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения, в том числе по госконтракту № 8/3 -33307 с Департаментом науки и промышленной политики Правительства г. Москвы.

Публикации. По теме диссертационной работы имеется 12 публикаций в научных изданиях по Перечню ВАК Минобрнауки России.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы. Диссертационная работа изложена на 135 страницах машинописного текста и включает 14 рисунков и 16 таблиц. Список литературы содержит 103 наименования источников.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение содержит обоснование актуальности исследования, его цель и задачи. Приводятся научная новизна и практическая значимость, сведения о структуре диссертационной работы и апробации результатов. Формулируются научные положения, выводы и результаты, полученные лично соискателем и выносимые на защиту.

Первая глава посвящается созданию алгоритмического базиса дис-симметрии в управлении наукоемкой продукции.

В.И. Вернадский (1863-1945) обозначил в 1934 г. научную проблему диссимметрии и расширил представления Пастора и П. Кюри на диссиммет-рию. Он связал эти представления с представлениями современной физики, астрономии, биологии, геологии и со всей новой картиной Вселенной, которую создало естествознание к середине XX века, и таким образом открыл новое синтетическое направление учения о диссимметрии.

Таблица 1.

Классификация явления диссимметрии в ОУ

Виды проявления диссимметрии в объекте управления Форма представления диссимметрии

Отношение между направленными асимметричными структурами Аппарат цепных дробей, дискретно-непрерывные Р-преобразования

Разность направленных асимметричных структур Энтропия как объем недостающей информации о состоянии ОУ

Неравенство направленных асимметричных структур Информационное обеспечение ППР через способы получения и обработки информации

Сжатие/расширение направленных асимметричных структур Матричное представление цепной дроби, отображающей пространственно-временные образы состояний ОУ

Резонансное управление направленными асимметричными структурами Система обыкновенных дифференциальных уравнений Колмогорова, представляющая классы состояний производственного процесса по видам ресурсов

Соединение поворота направленных асимметричных структур вокруг линии минимизации непроизводственных затрат с переносом вдоль этой линии Логарифмическая спираль Бернулли, аппарат цепных дробей, концепция самоподобия живых форм

Из табл. 1 видно, что формализованное представление явления диссимметрии в ОУ базируется на использовании дискретно-непрерывных Р-преоб-

разований, теории цепных дробей и их матричного представления. Матричное представление цепных дробей обеспечивает возможность их трансформации из дискретного пространства в непрерывное пространство изображений для получения новых знаний о поведении направленнных асимметричных структур в ОУ. В информационном пространстве винтообразной совокупностью спиралевидных элементов воплощается концепция самоподобия живых форм, отображающая развитие искусственных организованных систем по пути эволюционного развития естественных организованных систем.

Во второй главе проводится информационное моделирование диссим-метрии в управлении производством наукоемкой продукции.

Процесс диссимметрии как бинарные отношения между информационными объектами выражается отношениями двух многочленов

Р(а0;аьа2.....а„)

О{а0;а1,а2,...,ап)'

приводимых к подходящим дробям

£ Рк.= акРк-\+Рк-1> к>1 ,

& ЧЧк-\+Чк-2 ' у '

Задавшись для единообразия ^о =1. во =°, представим (1) через элементы цепной дроби в виде схемы, приведенной в табл. Два последних столбца в табл. 2 записываются только в том случае, когда в цепную дробь преобразуется несократимая рациональная дробь с положительным знаменателем.

Таблица 2.

Формализованное представление взаимодействия направленных асимметричных структур в ОУ

ак а\ а2 ап-1 а»

Рк 1 а\ Р2 Рк-г Рк-\ 4 Рп-1 а

йк 0 1 12 Як- 2 Як-1 а Оп-1 Ь

В табличной схеме выполняются условия

М-Г?.Л-| =(-!)*.*> О, (2)

ЧкЧк-1

определяющие циклический и колебательный характер взаимодействия направленных асимметричных структур.

Бинарные отношения (взаимодействие) направленных асимметричных статической и динамической структур интеллектуального капитала предприятия представляются в матричном виде:

КР = (1,0,0,...),

*0 = (ао,1,О,...), (4)

где (1,0,0,...), (ао,1,0,...) - векторы в гильбертовом пространстве, нижняя треугольная матрица

10 0 0

К--

-я, 10 0 -1 - а2 1 0 0 -1 -а, 1

(5)

При начальных условиях Л> = 1. Я о = Р\ = > Ч\ = 1.к ^ 2; рл = 1, = 0, к = 1. числитель и знаменатель подходящих дробей определяются эквивалентным выражением

А - «к Ры -р^-2 =(0)к, 9к - Й1С - Чы = Яо (0)к + (0)ы. (6)

В матричном виде (6) отображается выражениями (4), (5). Нижняя треугольная матрица (5) из (4) получается на основании (6). Справедливость утверждения доказывается подстановками (5) в первую и во вторую строку (4). Цепная дробь в матричном виде образует пространственно-временную структуру в соответствии с условиями (2), (3). Элементы цепной дроби в (5) отражают циклический и колебательный процесс и образуют предельные точки по столбцу предпоследней подходящей дроби. По мере роста номера элементов цепной дроби расстояние между столбцами нижней треугольной матрицы (5) уменьшается, ее пространственно-временная структура сжимается, достигая предельного значения по столбцу предпоследней подходящей дроби. Нижняя треугольная матрица (5) отображает состояние направленных асимметричных структур в ОУ и пространственно-временные образы процесса диссимметрии.

Элементы цепной дроби означают поворот на 90° направленных асимметричных структур в ОУ вокруг линии аттрактора и одновременные с этим последовательные смещения вдоль линии аттрактора. Последовательные смещения и повороты вдоль линии аттрактора повторяются при каждом получении очередного элемента цепной дроби. На плоскости процесс диссимметрии осуществляется вдоль линии аттрактора в виде логарифмической спирали Бернулли, моногномонной с цепной дробью с элементами, равными единице. Подобная цепная дробь, в свою очередь, моногномонна с классическим рядом Фибоначчи. В информационном пространстве процесс диссимметрии осуществляется вдоль линии аттрактора в виде классического ряда Фибоначчи. Таким образом, формализацией процесса диссимметрии моделируется развитие искусственных систем по критериям эволюционного развития естественных организованных систем.

В третьей главе осуществляется системное моделирование операционной среды АСПР мягкого реального времени, которым определяются началь-

ные условия для построения информационных технологий управления на основе диссимметрии.

АСПР мягкого реального времени обеспечивает формирование управляющих воздействий в автоматическом и автоматизированном режимах функционирования в заданном интервале времени, информационную и интеллектуальную поддержку процесса принятия управленческих решений в интерактивном режиме. В системах реального времени любого типа (мягкого реального времени, жесткого реального времени) алгоритмизируется не только величина управляющих воздействий, но и время их реализации, то есть ППР ограничены допустимым интервалом времени их выполнения.

Системное моделирование операционной среды АСПР мягкого реального времени на основе аппарата профилирования заключается в построении функциональных взаимосвязей используемых компонентов интеллектуальной информационной технологии, построении классификации параметров и признаков свойств программных компонентов при заданных ограничениях на технические характеристики компонентов, качественной и количественной оценке их параметров, построении вариантов профиля операционной среды системы и выборе рабочего варианта в соответствии с заданными критериями эффективности функционирования и стоимости.

Формирование операционной среды АСПР мягкого реального времени связано с решением задач сравнительного анализа, выбора и интеграции программных средств - операционной системы, системы управления базами данных (СУБД), среды моделирования и программной реализации системы, специализированных информационных технологий, предметно-ориентиро-ван-ных программных приложений для анализа и обработки данных. Применение системы мягкого реального времени налагает также определенные требования на интегральные показатели функционирования операционной среды, что обусловлено функциональными особенностями системы:

• обеспечивается интерактивная информационная и интеллектуальная поддержка ППР, что связанно со сбором и обработкой информации из разных источников и применением алгоритмов интеллектуального анализа данных;

• формируется детерминированная и упреждающая реакция системы на недетерминированный поток событий за допустимое время;

• создается распределенная операционная среда для системы группового принятия решений с использованием сетевых технологий и технологий разграничения доступа к вычислительным ресурсам в соответствии с организационной структурой управления производственным процессом;

• АСПР для группового ЛПР представляется множеством интегрированных локальных АРМ специалистов.

Структурным принципом создания операционной среды АСПР мягкого реального времени утверждается, что для получения максимума количества информации на последовательных этапах формирования управленческих решений и эффективного взаимодействия естественного и искусственного ин-

теллекта в ППР требуется построить формализованное представление интегрированного информационно-функционального пространства на множестве информационных объектов. Информационно-функциональное пространство представляется тремя концентрично вложенными кругами Эйлера по способам формирования управляющих воздействий в зависимости от текущего состояния ОУ. Наличие трех алгоритмических контуров управления в АСПР необходимо и достаточно для получения и обработки информации по критериям эволюционного развития естественных организованных систем.

В четвертой главе создается формализованное пространство управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, исследуется эффективность функционирования АСПР.

Критерии эффективности информационной технологии управления на основе диссимметрии, представляющей операционную среду АСПР:

• максимальный уровень автоматизации процесса формирования управляющих воздействий за допустимое время (число автоматически выполняемых процедур получения и обработки информации, формирования и реализации управляющих воздействий не менее 62% от их общего числа);

• максимальное количество получаемой информации, необходимое для формирования адекватных управляющих воздействий за допустимое время вдоль линии аттрактора, представленной числовой последовательностью Фибоначчи;

• быстродействие обработки информации в ППР в пределах допустимого времени;

• минимальные непроизводственные затраты при выполнении технологических операций.

Концептуальная модель информационной технологии управления в форме АСПР отражает процесс ее создания. В формализованном виде модель рассматривается следующим образом:

I(C,A,L,T)-> OS(Sp,SA): {[((<СВ,А,Т) ^T0S),CM]^ Оов, (C„,CS) Fcs;

[0OB,Fc-s : (La,L„, Z.,))] ->IASPR ;{CM ->F0S},

I — информационная технология управления, представляющая операционную среду OS, как функционально взаимосвязанные компоненты программных SP и аппаратных SA средств;

Tos - базовая информационная технология для сбора, хранения и обработки информации о состоянии направленных асимметричных структур в ОУ;

°ов - формализованное представление направленных асимметричных структур в ОУ;

/ъ - формализованное представление управляющей структуры АСПР;

4.4,Л - алгоритмы формирования управляющих воздействий - в автоматическом, автоматизированном и интерактивном режимах функционирования АСПР (на аппаратно-программном уровне алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения системы, реализованные 12

на основе дисснмметрии, отображают линию аттрактора в виде классического ряда Фибоначчи и соответствуют по числу выполняемых ППР значениям соседних элементов);

¡лгпр - информационная технология управления в форме АСПР как формализованное представление взаимодействия ОУ и управляющей структуры;

- формализованное представление операционной среды АСПР как интегрированное информационно-функциональное пространство на множестве параметров ОУ и их признаков свойств.

Управляющая структура в операционной среде АСПР - это адаптивный интерфейс для интерактивного взаимодействия ЛПР с автоматизированной системой на базе формализованного представления направленных асимметричных структур в ОУ и управляющей деятельности ЛПР. Управляющая деятельность ЛПР рассматривается как формирование управляющих воздействий в зависимости от состояния ОУ на основе формализованных знаний об их поведении, формализованных знаний и обобщенного опыта управления ЛПР и творческого поиска эвристических решений при информационной и интеллектуальной поддержке аппаратно-программной среды.

Выбор рациональных вариантов стратегии в управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия моделируется с помощью дифференциального уравнения Бесселя

+ (7)

¿Г <"

В качестве начального условия принимается отношение значений заданных параметров направленных асимметричных структур в соответствии с линией аттрактора, представленной классическим рядом Фибоначчи, т.е. оно равно 0,62. В суммарном значении заданных параметров направленных асимметричных структур, равном 1,0, доля статической структуры составляет не менее 0,62, а доля динамической структуры - не более 0,38. В абсолютных величинах доли статической и динамической структур представляют значения соседних элементов классического ряда Фибоначчи. Ограничением является У?=(1- В/Ь) > а, где Я - степень отклонения текущих от эталонных значений параметров ОУ; В и Ь -соседние элементы классического ряда Фибоначчи с меньшим и большим значениями; а - заданная степень отклонения, которая устанавливается параметрической настройкой АСПР.

Решение дифференциального уравнения Бесселя (7) с применением дискретно-непрерывных Р-преобразований представляется в виде

= (8)

В разных производственных ситуациях по мере возрастания их критичности п увеличивается время запаздывания 5 в формировании управляющих воздействий. Из равенства нулю первой производной от (8) время запаздывания в формировании управляющих воздействий обозначается точками и=5, которыми определяются стратегии управления производством наукоемкой

продукции на основе диссимметрии. Устойчивость в развитии интеллектуального капитала предприятия повышается по мере увеличения абсолютных значений (по объему или стоимости) статической и динамической структур интеллектуального капитала предприятия. Статическая структура - это интеллектуальная собственность, человеческий ресурс, организационные знания, рыночные и инфраструктурные активы. Динамическая структура содержит качество мышления специалиста при информационной и интеллектуальной поддержке АСПР, человеческий потенциал, человеческий фактор, вероятность принятия и реализации эффективных решений за допустимое время.

Информационная технология управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, построенная с применением аппарата профилирования позволяет:

вьмвлять стратегически важные показатели разных типов программного обеспечения (степень поддержки, уровень конформности, уровень бесшовной интеграции модулей функциональности операционной среды);

определять контролируемую стратегию развития информационных технологий управления на начальных этапах жизненного цикла программного обеспечения;

обеспечивать сквозную обработку информации по бизнес-процессам иерархической структуры управления за счет унификации модулей сбора и обработки данных, что создает детерминированный режим функционирования комплексного программного обеспечения.

Кроме этого, достигается экономический эффект:

стоимость компонентов операционной среды специалистов при заданной функциональности ниже на начальном этапе промышленной эксплуатации и не увеличивается на последующих этапах жизненного цикла системы по сравнению с проектными решениями, предложенными без системного моделирования на основе формализованного аппарата профилирования; расходы на адаптацию и развитие автоматизированных информационных систем и их окружения значительно уменьшаются за счет снижения расходов по объему необходимых доработок и повторного многократного тестирования систем.

Время обработки информации уменьшается в 2 раза в условиях функционирования информационной технологии управления в форме АСПР за счет адаптивного интерфейса ППР, повышается точность принимаемых решений в 2-3 раза за счет определения точек фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние.

Выводы

В работе решена научная задача создания моделей и методов формализованного представления процесса диссимметрии в управлении произ-

водством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала.

1. Определена концепция управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, которая включает следующие основные научные положения:

• формализованное представление ОУ в виде направленных асимметричных статической и динамической структур, суммарный вектор взаимодействия которых ориентируется на достижение заданных значений параметров;

• существующие механизмы формирования операционной среды автоматизированной системы на базе стандартизации и унификации программных модулей определяют начальные условия для построения информационной технологии управления на основе диссимметрии;

• информационная технология управления создается на базе автоматизированной системы с принятием решений (АСПР), которая имеет наиболее высокий уровень автоматизации процедур принятия решений (ППР);

• для построения информационной технологии управления в форме АСПР на структурном уровне необходимы и достаточны алгоритмические контуры программного, адаптивного управления и обучения системы;

• информационное моделирование циклического и колебательного характера взаимодействия направленных асимметричных структур в ОУ выполняется на базе матричного представления цепных дробей и дискретно-непрерывных Р-преобразований.

2. Созданы научные и методические основы проектирования диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции на базе информационной технологии управления в форме АСПР, которыми определяется алгоритмический базис диссимметрии в организационном управлении производственным процессом:

• классификация направленных асимметричных структур в ОУ по видам проявления (отношение, неравенство, сжатие/расширение, резонансное управление, соединение поворота с переносом) и формам формализованного представления (цепные дроби, дискретно-непрерывные Р-преобразования, матричное представление цепных дробей, дифференциальные уравнения Колмогорова;

• интегральное представление в динамическом взаимодействии ОУ и управляющей деятельности ЛПР в формализованном пространстве информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, функционально представляющей операционную среду АСПР;

• первичность диссимметрии в управлении по отклонению перед дис-симметрией в управлении с переменной структурой системы и их

функциональное единство как алгоритмической основы информационной причинности в цепи обратной связи для получения информационной причины принятого действия.

3. Построен базовый математический механизм для информационного моделирования циклического и колебательного характера взаимодействия направленных асимметричных структур в ОУ с использованием цепных дробей и дискретно-непрерывных Р-преобразований, отличительными особенностями которого являются:

• матричное преставление цепных дробей, которое позволяет получать пространственно-временные образы текущего состояния направленных асимметричных структур в ОУ;

• совместное применение матричного представления цепных дробей и дискретно-непрерывного Р-преобразования для трансформации цепных дробей из дискретного пространства в непрерывное пространство изображений и получения новых знаний о поведении ОУ;

• информационная свертка взаимодействующих направленных асимметричных структур в формализованном пространстве информационной технологии управления на основе диссимметрии и сохранение и развитие структурных особенностей прежних реализаций по критериям эволюционного развития естественных организованных систем.

4. Определен подход в автоматизированном управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия, который включает следующие основные научные положения:

• формализованное представление интеллектуального капитала предприятия в виде статической и динамической направленных асимметричных структур, из которых первая составляет базу данных АСПР, алгоритмические контуры программного и адаптивного управления и содержит интеллектуальную собственность, человеческий ресурс, организационные знания, рыночные и инфраструктурные активы, а вторая является базой знаний, представляет алгоритмический контур обучения системы и включает качество мышления специалиста при информационной и интеллектуальной поддержке АСПР, человеческий потенциал, человеческий ресурс, вероятность принятия и реализации управленческих решений за допустимое время;

• структурную модель взаимодействия статической и динамической составляющих интеллектуального капитала предприятия по линии аттрактора, представленной классическим рядом Фибоначчи, элементами которого образуются уровни подвижного равновесия по золотому сечению взаимодействующих направленных асимметричных структур с рациональным соотношением: не менее 62% (от общего объема или стоимости) - статическая, не более 38% - динамическая структура;

• фазовый портрет взаимодействия динамической и статической структур интеллектуального капитала предприятия по траектории развития производства наукоемкой продукции на основе диссиммет-рии в виде логарифмической спирали Бернулли как динамическая модель эволюционного развития естественных организованных систем;

• математическую модель в виде дифференциального уравнения Бесселя для определения критических точек фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние при минимальных необходимых для этого ресурсах.

5. Произведена оценка эффективности использования информационной технологии управления производства наукоемкой продукции на основе дис-симметрии, построенной с применением аппарата профилирования. Время обработки информации уменьшается в 2 раза в условиях функционирования информационной технологии управления в форме АСПР за счет адаптивного интерфейса ППР, повышается точность принимаемых решений в 2-3 раза за счет определения точек фазового перехода ОУ из одного качественного состояния в другое качественное состояние.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в развитии интеллектуального капитала и аппарата профилирования.

Список публикаций по теме диссертации

1. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Систематизация возможных решений для построения автоматизированной системы и ее окружения на основе разработки профиля // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2004. -№2(14).- С. 39-43.

2. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Постановка задачи на создание профиля операционной среды автоматизированной системы с принятием решений // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2005. -№ 5(17). - С. 91-94.

3. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Признаки унификации модулей функциональности автоматизированной системы с принятием решений квазиреального времени // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. -2005.-№8(20).-С. 19-27.

4. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И. Информационное моделирование процесса диссимметрии на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных Р-преобразований // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. -2006. - №2 (24). -С. 33-36.

5. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Структура операционной среды автоматизированной системы с принятием решений в соответствии с принципами построения профиля открытых систем // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2006. -№4 (26). -С. 13-19.

6. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Объективные проблемы определения степени конформности компонентов информационных технологий // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. - 2006. - № 9 (31). -С.8-13.

7. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Функциональная модель автоматизированной системы с принятием решений в режиме квазиреального времени на основе унифицированных модулей // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. -2006. - № 11 (33). -С. 27-33.

8. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Конформность программных компонентов информационной технологии. -М.: КомКнига, 2006.-Т. 25(1).-С.227-233.

9. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Вопросы создания функциональной модели автоматизированной системы с принятием решений. -М.: КомКнига, 2006. - Т. 25(1). - С. 234-240.

ю. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Построение операционной среды автоматизированной системы с принятием решений. -М.: КомКнига, 2006. - Т. 25(2). - С. 208-215.

11 .Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Унификация модулей функциональности автоматизированной системы с принятием решений. -М.: КомКнига, 2006. - Т. 25(2). - С. 216-215.

12. Гущин Ю.Г., Шелестов С.Ю., Парфенов И.И. Создание профиля операционной среды автоматизированной системы с принятием решений // Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. - 2007. - № 4 (16). - С. 100-102.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ПОДХОД ДИССИММЕТРИИ В АВТОМАТИЗИРОВАННОМ УПРАВЛЕНИИ ПРОИЗВОДСТВОМ НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ.

1.1. Анализ существующих алгоритмических механизмов поддержки принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции.

1.2. Формализованное представление взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

1.3. Функциональная системная модель для реализации управления по отклонению.

1.4. Функциональная системная модель для реализации адаптивного управления

1.5. Концептуальная модель управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии взаимодействующих структур в формализованном пространстве.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА 2. ИНФОРМАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

ПРОЦЕССА ДИССИММЕТРИИ В СТРУКТУРЕ

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО КАПИТАЛА ПРЕДПРИЯТИЯ.

2.1. Информационное моделирование управляющей деятельности специалистов наукоемкого производства.

2.2. Построение критериального пространства для оценки состояния взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

2.3. Определение оценочных критериев для управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии

2.4. Информационное обеспечение процедур принятия решений в управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии

Выводы по второй главе.

ГЛАВА 3. СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ В ФОРМЕ АСПР.

3.1. Мнемосхема информационных процессов в управлении производством наукоемкой продукции на примере ОАО «ОКБ Сухого»

3.2. Структурный анализ АСПР в управлении производственным процессом

3.3. Унификация модулей АСПР для эффективной реализации информационного обеспечения процедур принятия решений.

3.4. Постановка задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе дис-симметрии

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА 4. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ УПРАВЛЕНИЯ НА ОСНОВЕ ДИССИММЕТРИИ.

4.1. Математический аппарат для моделирования диссимметрии в сложном объекте управления на основе дискретно-непрерывных преобразований и цепных дробей.

4.2. Моделирование уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур в управлении производством наукоемкой продукции.

4.3. Практическая реализация алгоритмических механизмов для вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот и самореализации специалистов.

Выводы по четвертой главе.

В настоящее время сложилась устойчивая тенденция опережающего роста обрабатывающих отраслей, производящих наукоемкую продукцию. По экспертным оценкам в индустриально развитых странах прирост национального дохода достигается на 65-80% за счет научно-технической сферы [18,89]. В Российской Федерации эта доля не превышает 30-40%, что свидетельствует о большом потенциале наукоемких секторов страны, но низкой эффективности использования научно-технического потенциала. Целью государственной политики в области развития науки и техники является создание механизмов перехода страны на инновационный путь развития на основе избранных приоритетов. В решении этой проблемы наукоемкое производство является одним из основных факторов развития [1,62,65].

Наукоемкое производство характеризуется высокими абсолютными и относительными затратами на научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы. Наукоемкая продукция - продукция, в себестоимости которой доля расходов на НИОКР существенно превышает значение среднеотраслевого показателя. В целях выполнения диссертационной работы можно определить наукоемкость продукции как характеристику объекта, отражающую степень его связи с научными исследованиями и разработками. В силу объективных причин наукоемкое производство всегда осуществляется в условиях ограниченных ресурсов, что связано с научной новизной проводимых исследований, выполнением опытно - конструкторских работ, внедрением полученных новых результатов в производство. С учетом этого требуется анализ механизмов повышения эффективности применения и развития, комплексная обработка информации для поиска потенциальных возможностей интеллектуального потенциала предприятия [64,65,101,102].

Основными отличительными и характерными признаками развития производства наукоемкой продукции являются: способность предприятий в получении, освоении, оперативном использовании научно-технических достижений, обеспечивающих технологическое лидерство и повышенную конкурентоспособность; умелое использование преимуществ программно-целевой методологии планирования и финансирования крупных научно-технических проектов, сочетающей целевую направленность исследований, разработок и производства на конкретный результат с перспективными направлениями работ общесистемного и фундаментального назначения; высокая динамичность производства наукоемкой продукции, которая проявляется в постоянном обновлении его элементов (объектов исследований, разработок, технологий, схемных и конструктивных решений, информационных потоков и др.), в изменении количественных и качественных показателей, в совершенствовании научно-производственной структуры и системы управления; длительный полный жизненный цикл (от замысла до утилизации) многих видов наукоемкой продукции, достигающий 10—15 и более лет; наличие высококвалифицированного научного, инженерно - технического и производственного персонала, абсолютно преобладающего в общей численности работников предприятия; наличие научных школ и опытно-конструкторских коллективов, способных создавать конкурентную на мировом рынке продукцию, удерживать лидерство в развитии научных направлений и технологий.

Указанные особенности вызывают необходимость в постоянном совершенствовании подходов в управлении производством наукоемкой продукции. Эффективное управление связано с применением общесистемного механизма, который обеспечивает поддержку и развитие выделенных взаимосвязанных направлений. В качестве такого механизма рассматривается процесс диссимметрии в развитии интеллектуального капитала предприятия, который проявляется во взаимодействии направленных асимметричных структур и реализуется с применением информационной технологии управления. В структуре интеллектуального капитала выделяется статическая часть, которая составляет базу данных объектов интеллектуальной собственности, и динамическая часть, которую представляют непосредственно специалисты предприятия. Статическая часть вносит устойчивость в развитие производства наукоемкой продукции, динамическая часть рассматривается как источник детерминированного хаоса и созидающей силы [72].

Состояние сложного объекта управления (ОУ), которым является производство наукоемкой продукции, характеризуется несколькими тысячами разнородных параметров, принятие решений осуществляется с учетом множества факторов в условиях неполноты информации, влияющих на ход производства. Диссимметрия как причина развивающихся процессов различной физической природы моделируется для получения интегративного эффекта с применением информационной технологии управления [2,16].

Существующие информационные технологии управления производственным процессом независимо от класса используемых информационных систем позволяют автоматизировать учет объектов интеллектуальной собственности предприятия, как элемента интеллектуального капитала, применение их для решения научно - производственных задач, а также функции управления проектом. В управлении производством наукоемкой продукции применяются также системы планирования и управления НИОКР, системы управления интеллектуальным и производственным потенциалом предприятия путем учета и анализа данных по различным видам ресурсов: кадровых, материально-технических, научно-теоретических, информационных, финансовых и др. Однако существующие модели и методы автоматизированного управления производством наукоемкой продукции не позволяют с учетом современных требований на должном уровне учитывать взаимное влияние выделенных структур интеллектуального капитала предприятия, использовать качественные и количественные показатели, характеризующие их динамическое равновесие, в принятии решений [29]. Кроме этого, для повышения эффективности принятия решений на основе диссимметрии важным является моделирование причинных связей по уровням декомпозиции ОУ.

Таким образом, необходимо систематизировать механизмы выявления и реализации потенциальных возможностей интеллектуального и производственного потенциала предприятия с применением подхода диссимметрии за счет более детального анализа поведения сложного ОУ, выявления скрытых закономерностей на множестве параметров и признаков их свойств. Это позволит повысить уровень формализации процедур принятия решений на базе моделей и методов анализа и оценки состояния взаимодействующих направленных асимметричных структур, создания новых уровней их развития, а также создать алгоритмические механизмы для повышения эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и развития.

В связи с изложенным актуальным является разработка общесистемного механизма управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе информационной технологии в форме автоматизированной системы с принятием решений.

Решается научная задача построения алгоритмического механизма диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия.

Целью работы является решение научной задачи по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, обеспечивающей поддержку принятия решений путем-моделирования уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

Поставленной целью определяются следующие задачи исследования:

- построить единое критериальное пространство для анализа и оценки состояния взаимодействующих статической и динамической структур интеллектуального капитала в управлении производством наукоемкой продукции;

- создать алгоритмический механизм управления процессом диссимметрии взаимодействующих структур в производстве наукоемкой продукции для достижения их подвижного равновесия;

- выполнить постановку задачи на создание информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, которая позволяет реализовать поддержку принятия решений в едином критериальном пространстве взаимодействующих структур;

- разработать математическую модель для определения уровней взаимного влияния взаимодействующих направленных асимметричных структур и уровней их рационального соотношения для устойчивого развития производства наукоемкой продукции;

- произвести оценку эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии.

Объект и предмет исследования. Объект исследования — механизмы проявления диссимметрии для выявления закономерностей в управлении производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия. Предмет исследования - способы формализации процедур принятия решений на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала.

Методы исследования. Используются методы теории принятия реше- • ний, системного анализа, информационного и структурного моделирования, теории вероятностей и дифференциальных уравнений, теории чисел, дискретно-непрерывных преобразований.

На защиту выносятся:

1. Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления производством наукоемкой продукции путем развития интеллектуального капитала предприятия, элементы которой отражают структуру дерева оценочных критериев и правило построения результирующей функции полезности альтернатив;

2. Алгоритмическая модель для определения интегрального показателя по выполнению работ подразделениями предприятия на основе обобщения составных критериев статической и динамической структур и моделирования функциональных системных связей;

3. Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе системных моделей диссимметрии, которая функционально представляет операционную среду АСПР и позволяет реализовать алгоритмы поддержки принятия решений в интегрированном информационно-функциональном пространстве;

4. Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической структур в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований.

Достоверность и обоснованность полученных в работе результатов и выводов основывается на том, что предложенные модели и алгоритмы базируются на фундаментальных положениях структурного анализа, математического программирования, теории принятия решений и их корректном применении. Достоверность результатов также подтверждается их практическим ) применением на предприятии наукоемкой сферы производства.

Научная новизна. Полученные в работе модели и методы определяют методологический базис информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии в структуре интеллект туального капитала предприятия.

Впервые предложен подход диссимметрии в управлении производством путем выделения статической и динамической структур, который позволяет выявить и формализовать механизмы их взаимного влияния на устойчивость наукоемкого производства и динамику развития. Методологический базис информационной технологии управления в форме АСПР обеспечивает поддержку принятия решений на основе анализа и оценки состояния взаимодействующих структур и определения уровней подвижного равновесия.

Матричная модель аналитической оценки многокритериальных альтернатив по выбору стратегии управления аккумулирует экспертные знания и представляет способ их формализации для построения альтернатив.

Предложен алгоритм для определения интегрального показателя производственной деятельности подразделений на основе методов математического программирования, который позволяет проводить причинный анализ по уровням декомпозиции ОУ и в соответствии с деревом критериев, повысить эффективность применения интеллектуального капитала предприятия в производстве наукоемкой продукции.

Концептуальная модель построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии определяет структуру операционной среды АСПР для реализации алгоритмов поддержки принятия решений по заданным критериям и правила унификации модулей функциональности в соответствии с требованиями открытых информационных систем.

Математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической частей интеллектуального капитала в производстве наукоемкой продукции на основе аппарата цепных дробей и дискретно-непрерывных преобразований позволяет выявить закономерности в поведении взаимосвязанных структур, сформировать адекватные управленческие решения в штатных и нештатных ситуациях.

Практическая ценность работы. Полученные научные выводы и результаты определяют алгоритмический базис построения информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, который направлен на повышение эффективности применения интеллектуального капитала предприятия и его развитие.

Применение общесистемного механизма управления процессом диссимметрии в структуре интеллектуального капитала позволяет в значительной степени повысить устойчивость производства наукоемкой продукции без дополнительных вложений.

Информационная технология управления в форме АСПР функционирует на основе интегрированного информационно-функционального пространства подразделений предприятия и включает объяснительные компоненты по формированию управленческих решений в соответствии с деревом критериев. Интерактивное взаимодействие специалистов с базой знаний АСПР дает возможность автоматизировать контур обучения путем адаптации настроечных параметров, повышать точность принимаемых решений по мере обучения системы.

Принцип построения информационной технологии управления на основе унификации модулей в соответствии с критериями открытых систем снижает непроизводительные затраты на достижение преемственности накопленного на предприятии программно-информационного задела, повысить эффективность адаптации и применения АСПР в конкретных производственных условиях.

Функциональная структура АСПР позволяет реализовать алгоритмические механизмы самореализации специалистов и вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный и коммерческий оборот для повышения эффективности применения и развития интеллектуального капитала предприятия.

Практическая значимость полученных результатов подтверждается актами внедрения разработанных методов и алгоритмов на предприятии в сфере высокотехнологичных производств, а также в учебный процесс Московской академии рынка труда и информационных технологий при чтении лекций и проведении практических занятий по исследованию систем управления и информационным технологиям.

Апробация работы. Научные результаты докладывались в 2004-2007 гг. на научно-практических семинарах и конференциях Московской академии рынка труда и информационных технологий, Института системного анализа Российской академии наук, ОАО "НИИ суперЭВМ", МГТУ им. Н.Э. Баумана. Практическое применение результатов исследования подтверждается актами внедрения, в том числе по госконтракту № 8/3 - 333-07 с Департаментом науки и промышленной политики Правительства г. Москвы.

Основные выводы

В диссертационной работе решена научная задача по созданию информационной технологии управления производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии, обеспечивающей поддержку принятия решений путем моделирования уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия.

1. Предложен подход в автоматизированном управлении производством наукоемкой продукции на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия, суммарный вектор которых ориентируется на достижение заданных значений параметров.

2. Построена матрица оценок многокритериальных альтернатив в принятии управленческих решений, которая определяет структуру единого критериального пространства взаимодействующих частей интеллектуального капитала и правила построения их функции полезности в производстве наукоемкой продукции.

3. Разработан алгоритм для определения интегрального показателя производственной деятельности подразделений предприятия на базе единого критериального пространства.

4. Разработана концептуальная модель создания информационной технологии управления производством наукоемкой продукции в форме АСПР, определяющая структуру унифицированных модулей функциональности и последовательные этапы построения интегрированного информационно-функционального пространства системы.

5. Создана математическая модель для определения уровней подвижного равновесия статической и динамической структур интеллектуального капитала предприятия, которая отражает их взаимное влияние на ход производства наукоемкой продукции и позволяет определить степень отклонения от эталонной модели поведения.

6. Разработанные системные модели информационной технологии управления позволяют повысить интеллектуальный потенциал предприятия путем реализации алгоритмов самореализации специалистов и вовлечения объектов интеллектуальной собственности в хозяйственный оборот.

7. Проведена оценка эффективности информационной технологии управления производством наукоемкой продукции в форме АСПР на основе диссимметрии взаимодействующих структур интеллектуального капитала предприятия. Время обработки информации по реализованным функциям АСПР уменьшается более чем в 3 раза; точность оценки интегральных показателей по подразделениям предприятия и взаимного влияния статической и динамической структур на ход производства повышается более чем в 2 раза за счет детального анализа причинных связей по уровням декомпозиции ОУ и адаптации параметров настройки системы; количество объектов интеллектуальной собственности, включаемых в хозяйственный и коммерческий оборот, увеличивается в 3-4 раза за отчетный период.

1. Алферов A.B., Комков Н.И., Фролов И.Э., Чусов A.B. Формирование рынка космической продукции как сегмента высокотехнологичных рынков// Проблемы прогнозирования. — 1999. — № 2.

2. Андрианов И.В., Баранцев Р.Г., Маневич Л.И. Асимптотическая математика и синергетика: путь к целостной простоте. -М.: Едиториал УРСС, 2004.-304 с.

3. Анфилатов B.C., Емельянов A.A., Кукушкин A.A. Системный анализ в управлении. М.: Финансы и статистика, 2005.

4. Артемьев В.И. Проблемы принятия стандартов в проектировании больших систем//www.osp.ru/cio/2001/06/039. М.: Открытые системы, 2001.

5. Баронов В.В., Калянов Т.Н., Попов Ю.Н, Рыбников А.И., Титовский И. Н. Автоматизация управления предприятием-М.: ИНФРА-М,2000 —239с.

6. Башмаков А.И. Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие.-М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э.Баумана, 2005.-304 с.

7. Бережнов Г.В. Стратегия развития предприятия в многопрофильной конкурентной среде. -М.: ИД «МЕЛАП», 2002.

8. Бондарев П.А., Колганов С.К. Основы искусственного интеллекта. -М.: Радио и связь, 1998. 128 с.

9. Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2002. - 504 с.

10. Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений. -М.: Наука, 1988.-384 с.

11. Вагин В.Н. Знание в интеллектуальных системах // Новости искусственного интеллекта. -2002.-№6.-С.8-18.

12. Васильев С.Н. и др. Интеллектуальное управление динамическими системами. М.: Физматлит, 2000. - 352 с.

13. Вильям Дж. Стивене. Управление производством: Пер. с англ. М.: ООО "Лаборатория базовых знаний", ЗАО "Издательство БИНОМ", 1998.

14. Виноградов И.М. Основы теории чисел. -М.: Наука, 1981.-176 с.

15. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и инженерные приложения. М.: Наука, 1991.- 384 с.

16. Вернадский В.И. О науке. Том 1. Научное знание. Научное творчество. Научная мысль. Дубна: Изд. центр "Феникс", 1997. - 576 с.

17. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. —СПб: Питер, 2000.—384с.

18. Гохберг Л.М. Статистика науки. М.: ТЭИС, 2003.

19. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы: Учеб. Пособие /Пер. с англ. М.: Издат.дом Вильяме, 2001. - 624 с.

20. Дж. фон Нейман, О. Моргенштерн. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970.

21. Егупов Н.Д., Пупков К.А. Матричные методы расчета и проектирования сложных систем автоматического управления для инженеров.-М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2007. -664 с.

22. Заде Л.А. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // Математика сегодня: Сб. статей/ Пер. с англ. -М.: Знание, 1994.-С.5-49.

23. Игнатьев A.B., Максимцов М.М. Исследование систем управления: Учебное пособие. -М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000.

24. Интеллектуальные системы автоматического управления / Под ред. И.М. Макарова, В.М. Лохина. -М.: Физматлит, 2001.

25. Искусственный интеллект: Кн.2.Модели и методы: Справочник /Под ред. Д.А.Поспелова.-М.: Радио и связь, 1990.

26. Искусственный интеллект: Кн.1.Системы общения и экспертные системы: Справочник / Под ред. Э.В.Попова.-М.: Радио и связь, 1990.

27. Клир Дж. Системология. Автоматизация решения системных задач. М.: Радио и связь, 1990. - 343 с.

28. Козырев А.Н., Макаров В.Л. Оценка стоимости нематериальных активов и интеллектуальной собственности. М.: РИЦ ГШ ВС РФ, 2003.

29. Коупленд Том, Коллер Тим, Муррин Джек. Стоимость компаний: Оценка и управление. (Серия "Мастерство"). 2-е изд. стер.: Пер. с англ. М.: ЗАО «Олимп бизнес», 2002.

30. Корнеев В.В., Гореев А.Ф., Васютин C.B. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. -М.: Нолидж, 2000. 352 с.

31. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике для научных работников и инженеров. -М.: Наука, 1977. 832 с.

32. Кузнецов A.B. Руководство к решению задач по математическому программированию: Учеб. пособие для вузов/ Кузнецов A.B., Холод Н.И., Костевич Л.С., под ред. А.В.Кузнецова.-2-е изд., перераб. и доп -Минск: Вы-шэйш. шк., 2001.-448 с.

33. Ларичев О.И. Новое направление в теории принятия решений: вербальный анализ решений // Новости искусственного интеллекта. 2001. -№1. -С. 26-31.

34. Ларичев О.И. Теория и методы принятия решений. -М.: Логос, 2003. -392 с.

35. Липаев В.В. Системное проектирование сложных программных средств для информационных систем. М.: Синтег, 1999.

36. Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. -М.: Наука, 1983.-183с.

37. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А. Типизация разработки модульных систем обработки данных. -М.: Наука, 1989. 163 с.

38. Марко Д., Мак Гоен К. Методология структурного анализа и проектирования. М.: Метатехнология, -1992. -239 с.

39. Мельников О.Н. Управление интеллектуально креативными ресурсами наукоёмких производств. -М.: «Машиностроение», 2004.

40. Новосельцев В.И., Тарасов Б.В., Голиков В.К. и др. Теоретические основы системного анализа. —М.: Майор, 2006. — 592 с.

41. Овчинников В.А. Алгоритмизация комбинаторно оптимизационных задач при проектировании ЭВМ и систем: Учеб. для ВУЗов. -М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. -288 с.

42. Орлов А.И. Теория принятия решений: Учебник. Издательство: Экзамен, 2006.

43. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.-112 с.

44. Осипов Г.С. Искусственный интеллект: состояние исследований и несколько слов о будущем // Новости искусственного интеллекта.- 2001. -№1. -С. 3-13.

45. Основы теории систем управления высокоточных ракетных комплексов Сухопутных войск / Б.Г.Гурский, М.А.Лощанов, Э.П.Спирин; Под ред В.Л.Сулунина. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2001. 328 с.

46. Парфенов И.И. Формирование управляющих воздействий в автоматизированных системах принятия решений // Автоматизация и современные технологии.- 1994.- № 1.-С. 30-33.

47. Парфенов И.И. Построение математической модели формирования управляющих воздействий в автоматизированных системах принятия решений // Автоматизация и современные технологии.- 1994.- № З.-С. 36-39.

48. Парфенов И.И. Проблема принятия решений в автоматизированном проектировании сверхбыстрой обработки информации // Доклады Академии наук. 1995. -Т. 342, № 6. - С. 750-752.

49. Парфенова М.Я. Вопросы создания интегрированной информационной системы дистанционных бизнес-процессов //Информационные технологии.- 2002.-№9.-С.29-32.

50. Парфенова М.Я., Парфенов И.И., Иванов В.И. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. -М.: Наука, 2005. 191 с.

51. Парфенова М.Я., Голубов A.A. Системное моделирование операционной среды автоматизированной системы с принятием решений в режиме реального времени // Машиностроитель.- 2005.- №5. С. 15-20.

52. Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Трансформация информации в системном анализе эргатических структур управления. Часть 1 // Мехатрони-ка, автоматизация, управление. 2006. -№1. - С. 37-45.

53. Парфенов И.И. Цепные дроби ожерелье мехатроники. -М.: Ком-Книга, 2007. -120 с.

54. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления производственным процессом ремонта машин /Уфимск. авиац. ин.-т им.С.Орджоникидзе; авт. изобрет. И.Ю.Юсупов, И.И.Парфенов, М.Я.Парфенова и др.

55. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Уфимск. авиац. ин.-т им.С.Орджоникидзе; авт. изобрет. И.Ю.Юсупов, И.И.Парфенов, М.Я.Парфенова.

56. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. 2001.- № 1.- С. 14-25.

57. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. —М.: Наука, 1986.

58. Поспелов Г.С. Искусственный интеллект-основа новой информационной технологии. М.: Наука, 1988. - 278 с.

59. Пупков К.А. Методы классической и современной теории автоматического управления; В 5 томах. Математематические модели, динамические характеристики.-М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2004.-Том 1- 640 с.

60. Прангишвили И.В., Бурков В.Н. Горгидзе И.А. и др. Системные закономерности и системная оптимизация. -М.: СИНТЕГ, 2004. 208 с.

61. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М.: СИНТЕГ, 2000. - 528 с.

62. Путь к устойчивому развитию// Независимое военное обозрение. — 2000. —№8.

63. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий: Пер. с англ. -М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

64. Садовская Т.Г., Дадонов В.А., Дроговоз П.А. Производственно -экономический потенциал наукоемкого предприятия. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2006. -280 с.

65. Супрун В.А. Интеллектуальный капитал. Главный фактор конкурентоспособности экономики в XXI веке. М.: Изд-во УРСС, 2006.

66. Сухомлин В.А. Введение в анализ информационных технологий. -М.: Горячая линия Телеком, 2003. - 427 с.

67. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998. 376 с.

68. Хейс Д. Причинный анализ в статистических исследованиях. — М.:Финансы и статистика, 1981.-256 с.

69. Хинчин А .Я. Цепные дроби. М.: Наука, 1978. - 112 с.

70. Чернавский Д.С. Синергетика и информация (динамическая теория информации). -М.: Едиториал УРСС, 2004. -288 с.

71. Чернейко Д. Прогноз воспроизводства человеческого капитала -необходимый элемент экономической стратегии // Журнал «Человек и труд», 2001, №3.

72. Шатраков А.Ю. Устойчивость и экономическая безопасность предприятий АООП. -М.: ГОУ "МАРТИТ", 2000.

73. Шелестов С.Ю., Парфенов И.И., Парфенова М.Я. Постановка задачи на создание профиля операционной среды автоматизированной системы с принятием решений // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2005. -№ 5(17). - С. 91-94.

74. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Вопросы создания функциональной модели автоматизированной системы с принятием решений. -М.: Ком-Книга, 2006. Т. 25(1). - С. 234-240.

75. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Построение операционной среды автоматизированной системы с принятием решений. -M.: КомКнига, 2006. -Т. 25(2).-С. 208-215.

76. Шелестов С.Ю. Динамика линейных и нелинейных систем // Шелестов С.Ю., Гущин Ю.Г., Парфенов И.И. Унификация модулей функциональности автоматизированной системы с принятием решений. -М.: КомКнига, 2006. Т. 25(2). - С. 216-215.

77. Шелестов С.Ю. Системный анализ процесса диссимметрии в управлении производством наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2007. -№ 1. - С.3-7.

78. Шелестов С.Ю. Моделирование уровней подвижного равновесия взаимодействующих структур в управлении производством наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. 2008. - № 1. - С. 63-69.

79. Царев В.В., Кантарович А.А. Электронная коммерция.- СПб: Питер, 2002.

80. Юдин Д.Б. Вычислительные методы теории принятия решений.-М.: наука, 1989.-320с.

81. Юсупов И.Ю. Автоматизированные системы принятия решений. -М.: Наука, 1983.-87 с.

82. Aamodt, А& Plaza, E.Case-Based Reasoning // Foundational Jssues, Methodological Variations, and System Approaches. Ail Communications. 1994. 7(1).- P.39-59.

83. Ballard C., Herreman D. Data modeling techniques for data warehouse. International Technical Support Organization, 1998.

84. Downs E., Clare P., Сое I. Structure Systems Analysis and Design Method // Application and Context, 2 nd Ed. London: McGraw Hill, 1992.-P.407.

85. Griliches Z. Patent Statistics as Economic Indicators: A Survey // Journal of Economic Literature. Vol. XXYIII. December 1990, pp. 1661 1707.

86. IDEF5 Method Report / Knowledge Base System, Inc. College Station, Texas: KBS, 1994. - 187 p.

87. Inmonn W.H. Building the Data Warehouse.- NY: John Wiley&Sons, Inc., 1992.-298p.

88. ISO/IEC DTR 14252, Portable Operating System Interface for Computer Environments POSIX. (IEEE, PI003.0 Draft 18, Draft Guide to the POSIX Open System Environment, February 1995).

89. ISO/IEC 7498:1996, Information processing systems Open Systems Interconnection- Basic Reference Model ITU-T Ree. X.200 (1994).

90. ITU-T Recommendation X.217 bis (1998). ISO/IEC 15953:1999, Information technology. Open Systems Interconnection. Service definition for the application service object. Association control service element.

91. ISO/IEC DIS 8649:1997, Information technology. Open Systems Interconnection. Service Definition for the Association Control Service Element.

92. Hall C. The devil's in the details: techniques, tools, and applications for database mining and Knowledge discovery // Intelligent Software Strategies.-P.I. V.XI.-№9-1995.

93. Larichev O.I. Cognitive Validity in Design of Decision-Aiding Techniques // Journal of multicriteria decision analysis. -1992. №3 (1). -P. 127-138.

94. Larichev O.I., Olson D.L., Moshkovich H.M., Mechitov A.I. Numerical vs. Cardinal Measurements in Multiatribute Decision Making: How Exact is Exact Enough // Organizational behavior and human decision processes. 1995. - № 64 (1), -P.9-21.

95. Parfenova M.J. Information Business in Organizational Control // Proceedings of the 2 nd International Workshop on Computer Science and Information Technologies (CSIT' 2000). USATU. Ufa State Aviation Technical University, 2000. Volume 2. - P. 189-190.

96. Richard Petty, James Guthrie. Intellectual Capital Literature Review. Measurement, reporting and management. Journal of Intellectual Capital. Vol. 1, Number 2, 2000, pp. 155 176.

97. Roslender R., Fincham R. Thinking critically about intellectual capital accounting. Accounting, Auditing & Accountability Journal, 2001, Vol. 14, No 4, pp. 383 399.