автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Информационно-управляющая система для поддержки принятия решений при управлении качеством железнодорожных перевозок

На правах рукописи

СУПРУН Владимир Николаевич

Информационно-управляющая система для поддержки принятия решений при управлении качеством железнодорожных перевозок

Специальность: 05.13.01 Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2006

Работа выполнена в Иркутском государственном университете путей сообщения (ИрГУПС)

Научный руководитель: Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор ЛАКИН Игорь Капитонович

доктор технических наук, профессор СЕМЁНКИН Евгений Станиславович

доктор технических наук, профессор ПЕТРОВ Михаил Николаевич

Томский государственный университет автоматизированных систем управления и радиоэлектроники (ТУСУР)

Защита состоится 14 декабря 2006 года в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.249.02 при Сибирском государственном аэрокосмическом университете имени академика М.Ф.Решетнева по адресу: 660014, г. Красноярск, проспект имени газеты «Красноярский рабочий», 31

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Сибирского государственного аэрокосмического университета имени академика М.Ф.Решетнева.

Автореферат разослан 13 ноября 2006 года

Ученый секретарь диссертационного совета

И.В.Ковалев

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность проблемы. С момента преобразования в 2003 году МПС РФ в ОАО "Российские железные дороги" (ОАО «РЖД») стала актуальна задача существенного повышения качества технологических процессов перевозочного процесса. Необходимость обеспечения конкурентоспособности железных дорог, повышения эффективности работы, снижения себестоимости - эти и другие задачи могут быть решены только с внедрением в корпорации системы менеджмента качества (СМК) в соответствии с международными стандартами серии 1809000. Работы в области СМК являются достаточно новыми для железнодорожного транспорта и требуют научной проработки, в т.ч. применительно к технологическим процессам железнодорожных перевозок.

Одним из актуальных вопросов при управлении качеством технологических процессов является информационная поддержка принятия решений, использование статистических методов обработки информации, работа «по фактам». Созданные в мире эффективные системы управления производством всегда имели в своей основе статистическую модель управления качеством, опирались на современные методы математического анализа. Задача создания системы поддержки принятия решений (СГТПР) при управлении качеством железнодорожных перевозок не решена и является актуальной научной задачей.

В настоящее время в ОАО "РЖД" создан целый ряд информационных, информационно-управляющих, автоматизированных и автоматических систем, ставших неотъемлемой частью технологии перевозочного процесса и системы управления железнодорожным транспортом в целом. Эффективность эксплуатации этих систем существенно снижается из-за отсутствия или недостаточного развития на их базе информационно-аналитических надстроек, решающих задачи поддержки принятия решений с использованием математических методов анализа и обработки информации. Недостаточно проработаны методы системного анализа показателей ОАО «РЖД», являющегося сложным прикладным объектом исследования. Необходимы теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей функционирования и развития железнодорожного транспорта, ориентированные на повышение эффективности управления с использованием современных методов обработки информации. Решение этих проблем является актуальной задачей, которая решается в диссертационной работе.

Цель исследования: повышение обоснованности принятия решений при управлении качеством процесса перевозки грузов на железнодорожном транспорте путем создания эффективной информационно-управляющей системы поддержки принятия решений (СППР). Для достижения цели в диссертации решались следующие задачи:

• проведение анализа методов повышения качества технологических процессов; определение роли систем обработки информации и поддержки принятия решений при управлении качеством;

• разработка информационной модели системы поддержки принятия решений для управления качеством технологических процессов;

• разработка на базе модели соответствующей информационно-управляющей системы поддержки принятия решений (СППР) для управления качеством технологических процессов движения поездов;

• выявление связей основных показателей работы транспорта как входных системных элементов СППР;

• построение алгоритма внедрения предлагаемой системы на Красноярской железной дороге;

Методы исследований. Определение задач СППР выполнено аналитическим способом. Разработка информационной модели выполнена с использованием принципов теории автоматического регулирования. Разработка СППР Красноярской железной дороги (ж.д.) по предложенной модели выполнена с использованием аналитических методов исследования^ теории статистики и управления промышленными предприятиями. Анализ параметров работы дорог выполнен с использованием статистических методов расчета, в т.ч. с использованием математического аппарата корреляционного анализа. Неформальный анализ результатов расчета выполнен с использованием теории управления процессами перевозок и теории электрической тяги.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

• предложена структура СППР при управлении качеством железнодорожных перевозок в виде трехконтурной системы подчиненного авторегулирования с контурами экономического управления, контроля удовлетворенности клиентов и статистического управления;

• разработана информационная модель СППР для управления качеством перевозок железнодорожным транспортом;

• выявлены системные связи входных параметров разработанной информационно-управляющей системы поддержки принятия решений при управлении качеством железнодорожных перевозок.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

• разработана информационно-управляющая система поддержки принятия решений (СППР) при управлении качеством перевозок Красноярской ж.д.;

• определены возможности практического использования показателей работы ОАО "РЖД" в СППР;

• разработана методика математического контроля достоверности данных о работе железнодорожного транспорта путем выявления нарушений корреляционных закономерностей;

• предложен порядок внедрения СМК на Красноярской железной дороге.

Апробация работы. Основные результаты доложены, обсуждены и получили одобрение на конференциях и межкафедральном семинаре:

• Международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии». Томский политехнический университет, 2004 г.;

• Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием «Ресурсосберегающие технологии на железнодорожном транспорте», Красноярск, май 2005 г.;

• 10-я научно-практическая конференция филиала ИрГУПС в г. Красноярске "Научно-практические задачи Красноярской ж.д.", апрель 2006 г.;

• 3-я международная научно-практическая конференция «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» («ТрансЖАТ-2006»), С-Петербург, август 2006 г.;

• Межкафедральный семинар ИрГУПС, сентябрь 2006 г.;

• Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности», Иркутск, сентябрь 2006 г.;

• Всероссийская научная конференция «Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот», Красноярск, сентябрь 2006 г.;

• Одиннадцатая международная научно-практическая конференция "Информационные технологии на железнодорожном транспорте" («Инфотранс-2006»), С-Петербург, октябрь 2006 г.

Публикации: основное содержание диссертации представлено в 12 печатных трудах, в т.ч. 2 монографии, 5 статей в трудах международных научно-практических конференций, одна статья в научном издании из Перечня ВАК

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Содержит 165 страниц основного текста, включая 22 таблицы и 9 рисунков. Библиография содержит 197 литературных источников. В диссертации имеются 2 приложения соответственно на 29 и 6 страницах.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приведена характеристика работы, аннотация содержания, примечания по порядку использования названий продуктов и фирм, особенностям использования в тексте терминов и сокращений.

В первой главе проанализированы методы повышения качества технологических процессов, определена роль систем обработки информации и поддержки принятия решений. Приведен библиографический и исторический обзор работ в области создания систем менеджмента качества (СМК). Выполнен анализ текущей ситуации с управлением качеством в железнодорожной отрасли. Показана важная роль образования в СМК. Сделан вывод о недостаточности положений международного стандарта ИСО серии 9000 (как слишком формализованного) для реализации СМК железнодорожного транспорта. Проанализирован опыт работы с информацией в СМК и опыт создания СППР. Обоснована необходимость рассмотрения трех групп параметров СППР: статистические параметры объекта управления, экономические показатели и показатели удовлетворенности клиентов. В главе поставлена задачи исследования.

Современная идеология управления качеством заложена четырьмя американскими: Э.Демингом, Дж.Джураном, Ф.Кросби, А.Фейгенбаумом и двумя японскими учеными К.Исикавой, Т.Тагути. Работы в области качества развиваются и другими учеными. Труды каждого из основоположников СМК не потеряли своей актуальности и соответствуют определенным этапам становления СМК на предприятии, в отрасли и странах в целом: борьба со «смертными грехами» и «смертельными болезнями» (недопустимыми методами управления), стандартизация и унификация, научная организация труда, статистический учет, управление на базе статистических методов (в т.ч. создание СППР), организация мотивации, реинжиниринг, обучение, создание условий для работы рабочих, организация работы руководителей, внедрение TQM, внедрение собственно СМК и СППР как ее неотъемлемого элемента.

Принципы «Гуро» по становлению СМК как бы противопоставляют новую систему управления существующей на момент внедрения СМК системе управления: ряд принципов описывают, как нельзя работать. Этому служат и сформулированные т.н. «смертные грехи». К сожалению, очевиден вывод, что «смертные грехи» японской и западной экономик середины XX века остаются присущими современной отечественной экономике, в т.ч. и системе управления железнодорожным транспортом. Необходим учет опыта зарубежных стран.

Управление качеством как наука получила свое развитие в трудах отечест-

венных авторов. Проблемы систем управления качеством и входящих в их состав СППР находят свое отражение и в трудах ученых железнодорожного транспорта Результатом работ в области качества стала Концепция СМК ОАО "РЖД". В диссертации приведен аналитический обзор этих работ.

Анализ материалов показывает, что имеются существенные наработки в области СППР. Однако текущий момент освоения СППР на отечественном железнодорожном транспорте можно охарактеризовать как начальный. Ни один разработанный проект или документ нельзя рассматривать как законченную работу, содержащую технические решения, пригодные для тиражирования по сети дорог. Нет ответа на основные вопросы менеджмента качества:

• как организовать работу предприятий транспорта;

• как организовать мотивацию труда работников;

• по каким параметрам и как организовать статистический учет;

• как реализовать работу СППР.

В первой главе выполнен анализ информационных показателей ОАО «РЖД» как исходных данных СППР. Сделан вывод о необходимости наряду с классическими методами статистического управления вести мониторинг удовлетворенности клиентов. В литературе одним из наиболее распространенных показателей является комплексный коэффициент, получаемый путем сложения показателей удовлетворенности с учетом весовых коэффициентов:

п

к0 = Ек^, О)

где: Ко - комплексный показатель удовлетворенности; ^-утл показатель удовлетворенности;

А/у — коэффициент весомости ^го показателя удовлетворенности; п - число показателей.

В предложенной Куйбышевской железной дорогой концепции рассматривается семь показателей удовлетворенности. Выполненный анализ показал недостаточность этих показателей. Кроме того, показано, что неудовлетворенность по одному параметру может оказаться причиной отказа от совместных работ. Таким образом, наряду с формулой 1 справедлива и следующая формула:

Ко = ПКМ, (2)

Аналогично формуле 1 по каждому виду груза предлагается оценить его экономическую привлекательность как:

Коэ = ЕК№, (3)

где: Коз - комплексный показатель экономической привлекательности груза;

К]-уя балловая оценка показателя;

Л/у — коэффициент весомости _)'-го показателя;

п - число показателей.

Соответственно общая экономическая оценка экономической привлекательности будет выглядеть следующим образом:

п

Кэ=£К0 Э/А/,-, (4)

/=1

где: Кэ - обобщенный показатель экономической ситуации дороги;

К0э,- - экономическая привлекательность ьго груза (см.формулу 3);

М) — доля ьго груза в общем доходе дороги;

п - число видов груза.

Сделан вывод о необходимости контроля в СППР трех групп параметров:

1. «Классические параметры»: на всех этапах становления СМК уделялось огромное внимание роли статистических методов учета и управления. Поэтому статистические параметры являются обязательными при создании СМК.

2. «Удовлетворенность клиента»: без непосредственного контроля удовлетворенности клиента (в т.ч. субъективной составляющей) даже при объективно хороших показателях работы предприятия СМК может не давать желаемого эффекта.

3. «Экономические показатели»: конечной целью создания СМК является улучшение экономических показателей работы предприятия. Поэтому в СМК необходим непосредственный контроль этой группы показателей.

В выводах первой главы содержится постановка задачи исследования: необходима разработка модели СППР, в которой информация рассматривается как состоящая из трех групп: параметры работы предприятия, удовлетворенность клиентов и экономические показатели предприятия.

Вторая глава посвящена разработке информационной модели СППР. Обоснован подход к созданию СППР как системы авторегулирования, определена роль информационных систем в СППР. По обоснованному методу и с учетом полученных в первой главе результатов разработана информационная модель СППР (рисунок 1) и предложена ее практическая реализация (рисунок 2).

Внедрение систем управления качеством на крупных отечественных предприятиях идет с большим трудом. По настоящему эффективных систем пока не создано. Управление качеством не стало неотъемлемой частью технологического процесса. Одной из причин этого явления в главе определяется неприменение принципов авторегулирования, в результате чего нарушается принцип единства цели, принцип системного и процессного подходов к созданию СМК. Проводимые мероприятия трудно сориентировать на достижение поставленных целей, в результате чего затраты не дают желаемого эффекта. В трудах основоположника кибернетики и математической теории связи Норберта Винера отмечается всеобъемлемость законов авторегулирования. Идея Н.Винера об обратной связи стала неотъемлемым элементом современной научной картины мира. В диссертации предложено применить принципы авторегулирования и при создании рассматриваемой в работе СППР: выполнен анализ соответствия элементов системы авторегулирования (САР) элементам СМК в целом и ее СППР в частности. С учетом выводов по первой главе предложено реализовы-вать модель как трехконтурную систему подчиненного авторегулирования (см. рисунок 1), где внешним контуром является экономический контур (блоки 14), а вложенными - контур анализа удовлетворенности клиентов (блоки 5 - 8) и статистического управления качеством (блоки 9 - 12). Обоснованы требования к каждому из контуров и определены особенности их реализации применительно к условиям Красноярской железной дороги и специфике перевозимой на ней грузов.

При предлагаемом подходе система мероприятий по улучшению перевозочного процесса (третий контур, блоки 10-12) является не самоцелью, а результатом требований со стороны клиентов (второй контур) и экономики дороги (первый контур). Модель реализует принцип «Прибыль должна расти от удовлетворенности клиентов за счет улучшения деятельности транспорта», вытекающий из основных положений СМК.

По предложенной модели разработана информационно-управляющая система поддержки принятия решений Красноярской железной дороги (см. рисунок 2). Трем уровням управления соответствуют три группы блоков: 1-3,4-6, 79. Используются существующие информационные системы (блоки 1 и 7).

Анализ прибыльности работы дороги

Рисунок 1. Трехконтурная информационная модель СППР при управлении качеством перевозок

Красноярской железной дороги.

и

ЕК АСУФР (управление финансами и ресурсами)

Данные о финансовой деятельности ОАО «РЖД», экономические показатели, статьи расходов места возникновения затрат, отчеты по основным показателям работы, расход материалов и комплектующих, доходы компании, другие экономические показатели

Г ^ 2

БД —►

первого

уровня

АРМ СППР экономического управления

Измерение удовлетворенности клиентов

Сбор данных об удовлетворенности клиентов, анкетирование, исследование рынка, выявление потенциальных источников дополнительных перевозок.

Ввод данных в информационную систему.

^-^ 5

БД >

второго

уровня

АРМ СППР управления

удовлетворенностью клиентов

АСУЖТ (информационные системы ОАО «РЖД») Сбор технологических данных о работе транспорта:

перевозочный процесс: АСОУП, ГИД, ДК, ДЦ, АСУ ГЭ, ОСКАР работа локомотивов: ДИСТПС, АСУТ-Т, ИОММ грузовая работа: ЭТРАН, ЕК ИОДВ, АСУ ПВ, ДИСПАРК, ДИСКОН работа станций и узлов: ЦУМР, АСУСС, АСУ ГС, АСТРА, АИСТ исправность ПС: КТСМ, ДИСК, АСК ПС, СКАТ работа хозяйств: АСУВ, АСУТ, АСУШ, АСУЭ, и др. перевозка пассажиров: ЭКСПРЕСС, АСУ-Л, АСУБР безопасность движения: АСУ БД, АСУ ЗМ, АСУ БСК

БД третьего уровня

АРМ СППР управления технологическими процессами.

Статистическое управление качеством технологических процессов

Рисунок 2. Структура информационно-управляющей системы поддержки принятия решений при управлении качеством железнодорожных перевозок

Источником данных для статистического управления является совокупность программных пакетов (блок 7), используемых в информационно-вычислительных центрах дороги (ИВЦ) и в главном вычислительном центре ОАО «РЖД» (ГВЦ). Источником данных для экономического контура является единая корпоративная автоматизированная система управления финансами и ресурсами (ЕК АСУФР) - блок 1. Для анализа удовлетворенности клиентов необходимо создавать новое направление работ (блок 4), описание которого дано в главе. По каждому контуру управления создается своя база данных (блоки 2, 5, 8), на основе которой функционирует СППР соответствующего уровня (блоки 3, 6, 9). Работа СППР трех уровней должна быть взаимоувязана в соответствие с требованиями модели по рисунку 1.

В главе рассмотрен порядок реализации СППР применительно к условиям Красноярской железной дороги. Проанализированы особенности как самой дороги, так и перевозимых дорогой грузов. Общий объем перевозок (грузооборот) дороги составляет около 75 млрд. ткм в год, в т.ч. электрической тягой - 71 млрд. ткм. Основная номенклатура Красноярской ж.д. и ее отличия от среднеотраслевых показателей приведены в таблице 1.

Таблица 1. Доля различных грузов в общем объеме перевозок

Вид груза Сеть Красноярская ж.д.

% от общего объема % от сети

Каменный уголь 22% 56% 13%

Нефтяные грузы 18% 7% 2%

Руда железная и марганцевая 8% 7% 4%

Черные металлы 6% 0% 0%

Химические и минеральные удобрения 3% 0% 0%

Строительные грузы 15% 5% 2%

Цемент 3% 0% 0%

Лесные грузы 5% 7% 8%

Зерно и продукты перемола 2% 1% 2%

Не основная номенклатура 18% 16% 5%

ВСЕГО 100% 100% 5%

Выполненный в главе анализ показал принципиальную реализуемость трехконтурной СППР (см. рисунок 1 и 2). Существующие информационные системы АСУЖТ могут обеспечить необходимой исходной информацией предлагаемую систему (см. рисунок 2) с добавлением новых элементов, непосредственно относящихся с СППР (блоки 2-3, 5-6, 8-9).

В третьей главе выполнен анализ показателей работы дорог с точки зрения возможности их использования в предлагаемой системе (данные для контура анализа удовлетворенности не рассматривались из-за их отсутствия). Для выявления системных связей предложено использовать корреляционный анализ основных показателей работы железных дорог как входных параметров экономического и статистического контуров управления.

В корреляционном анализе оценка взаимного влияния двух параметров X и Уделается по коэффициенту корреляции г, меняющему свое значение от 0 (нет корреляции) до 1 или (линейная прямая или обратная зависимость):

(М[Х*У] - М[Х]*М[У]) г = , (5)

V (М[Х'] - М[Х]')* (М[У] - (мтГ)

где: М - математическое ожидание случайной величины.

Корреляционный анализ дает объективные данные о взаимном влиянии двух случайных величин. Однако вывод о том, кто от кого зависит, делается на основе анализа физических процессов (неформального анализа). Например, можно утверждать, что именно погрузка влияет на объем перевозок, а не наоборот. Определенная субъективность такого подхода потребовала выполнения в исследовании отдельно формального и неформального анализов.

В качестве исходных данных взяты основные показатели работы 15 железных дорог (всех, кроме Сахалинской и Калининградской) за каждый месяц в течение 5 лет: 2000 - 2004 годы. Всего рассмотрено 49 основных показателей работы железных дорог при выборке по каждому 5*12=60 значений. Общее число исходных данных: 49*60*15 = 44100. Число рассмотренных корреляционных пар: 233 по каждой из 15 дорог, всего - 3495. Общее число исходных пар для расчета: 3495*60 = 209700.

Для выборки в 60 значений при уровне значимости а = 0,95, уровень достоверности гтаол составил 0,174. Расчетные значения корреляции г ниже этого значения считались недостоверными:

| Н ^ Гтаб.ч ( 6 )

Значения коэффициента корреляции г по каждой корреляционной паре параметров проверены на соответствие нормальному закону распределения по критерию Пирсона ^: всего 233 выборки по 15 значений (по числу дорог) в каждой. Наличие нормального закона распределения случайной величины по

сети в целом определялось по условию не превышения расчетным значением У^расч табличного^ таб.1-

Исходные данные были представлены в виде Excel-таблиц. Выполнен пересчет нарастающего итога в значения по месяцам. Выявлены и устранены отдельные недостоверные данные (около 100 чисел). Расчеты выполнены с использованием встроенных функций Excel. Полученные результаты представлены в виде таблиц на отдельных листах одного файла Excel, систематизированы и проанализированы. Сделан ряд новых выводов, в т.ч. о степени достоверности и информативности предоставляемых дорогами данных. Наряду с очевидными закономерностями обнаружены новые, подтверждены известные. Выявлены недостоверные данные. В результате предложен порядок работы с информационными источниками в СМК, в т.ч. и на Красноярской дороге. Предложен метод контроля достоверности исходной информации. Дополнительная информация по результатам расчета приведена в Приложении 1 диссертации. В таблице 2 автореферата приведены основные результаты расчетов.

Таблица 2. Статистика выполненных расчетов

Значение коэффициента корреляции г Число пар

Существенная прямая зависимость при нормальном законе распределения случайной величины (г»0) 49

Существенная прямая зависимость без нормального закона (г»0) 1

Существенная обратная зависимость при нормальном законе (г«0) 26

Существенная обратная зависимость без нормального закона (г«0) 2

Прямая зависимость (г>0) 20

Обратная зависимость (г<0) 20

Отсутствует зависимость (г<0, г>0) 51

Артефакты (г«0, г»0) 64

ВСЕГО РАССМОТРЕННЫХ ПАР 233

Предложенная методика использования методов корреляционного анализа подтвердила свою эффективность: полученные данные обладают информационной значимостью, большинство полученных по разным дорогам данных подчиняются нормальному закону распределения случайных величин (по критерию Пирсона), основные очевидные закономерности подтверждают правильность выполненных расчетов (таблица 3). Имеются новые неочевидные данные.

Примечание: средние значения коэффициентов корреляции гср, приведенные в таблицах с точностью до двух знаков, подчиняются нормальному закону распределения случайной величины по критерию Пирсона, до одного знака - нет.

Таблица 3. Очевидные закономерности

№ п/п Закономерность Гсг

1 Объем перевозок на всех дорогах существенно зависит от объема погрузки. 0,73

2 Производительность вагона зависит от: • времени его оборота (-0,92); • среднесуточного пробега (0,97); • простоя под грузовыми операциями (-0,89); • простоя на технических станциях (-0,82). -0,92 0,97 -0,89 -0,82

3 Оборот вагона ухудшается с ростом процента неисправных вагонов. 0,54

4 Производительность вагона на большинстве дорог напрямую связана с: • производительностью локомотива; • пробегом локомотива. 0,77 0,75

5 Среднесуточный пробег вагона обратно зависит от: • простоя под грузовыми операциями; • простоя на технических станциях. -0,87 -0,81

6 Среднесуточный пробег вагона напрямую связан с: • пробегом локомотива; • производительностью локомотива. 0,73 0,77

7 Рост нагрузки вагона приводит к увеличению простоя под грузовыми операциями.

8 Участковая и техническая скорости существенно связаны. 0,64

9 Участковая скорость влияет на пробег локомотива. 0,51

10 Техническая скорость влияет на пробег локомотива. 0,79

11 Производительность локомотива связана с его пробегом. 0,8

12 Рост балловой оценки пути напрямую связан с протяженностью неудовлетворительных участков. 0,73

13 Удельный расход электроэнергии снижается при росте: • грузооборота; • среднего веса грузового поезда. -0,6 -0,5

14 Прибыль связана с уменьшением удельного расхода: • электроэнергии; • топлива. -0,7 -0,5

15 Прибыль от перевозок напрямую связана с: • доходами от перевозок: • производительностью труда работников; 0,72 0,81

• грузооборотом. 0,7

16 Рост производительности приводит к росту доходов. 0,88

17 Расходы дороги существенно зависят от: • себестоимости грузовых перевозок; • среднемесячной зарплаты. 0,60 0,58

18 Себестоимость грузовых перевозок существенно зависит от среднемесячной зарплаты. 0,97

19 Себестоимость снижается с ростом грузооборота. 0,45

20 Рост численности работников приводит к снижению: • заработной платы; • производительности труда. -0,7 -0,35

Анализ позволил выявить ряд закономерностей (информация обладает научной новизной), не являющихся очевидными, но логически объяснимыми, не требующих дополнительного рассмотрения, и использование которых в СППР будет полезным и эффективным (таблица 4):

Таблица 4. Логически объяснимые закономерности

№ п/п Закономерность 1~ср

1 Производительность вагона больше зависит от: • технической скорости; • чем от участковой. 0,66 0,31

2 Оборот вагона уменьшается с ростом числа неисправных электровозов, кроме Красноярской и Северной железных дорог и тепловозов, кроме Восточно-Сибирской железной дороги. -0,6

3 Производительность вагона существенно зависит от веса поезда 0,7

4 Увеличение простоя вагона на технической станции приводит к уменьшению пробега локомотива. -0,8

5 Увеличение массы поезда приводит к росту: • технической скорости; • производительности; • пробега локомотива. 0,4 0,7 0.7

6 С ростом массы поезда растет среднесуточный пробег 0,7

7 Участковая скорость несколько уменьшается: • с ростом балловой оценки пути (гср =-0,24) • увеличением протяженности неудовлетворительных участков -0,24 -0,17

8 Удельный расход электроэнергии увеличивается при росте времени оборота вагона. 0,5

9 Прибыль от перевозок напрямую связана с расходами. 0,65

10 Прибыль не имеет достоверной зависимости с численностью работников, среднемесячной зарплатой, дебиторской и кредиторской задолженностями.

11 Рост доходов дороги сопровождается ростом расходов. 0,99

12 Рост доходов дороги сопровождается ростом кредиторской задолженности. 0,5

13 Рост доходов дороги сопровождается ростом среднемесячной зарплаты. 0,53

14 Кредиторская задолженность приводит к росту себестоимости грузовых перевозок. 0,7

15 Увеличение массы поезда сопровождается ростом прибыли. 0,31

16 Себестоимость грузовых перевозок существенно зависит от времени оборота вагона. -0,7

17 Рост среднемесячной зарплаты приводит к росту производительности труда; возможно наоборот: рост производительности ведет к росту заработной платы. 0,18

18 Увеличение массы поезда в целом приводит к увеличению протяженности неудовлетворительных участков. 0,31

19 Рост балловой оценки пути приводит к росту: • себестоимости; • прибыли. 0,22 0.42

20 Рост протяженности неудовлетворительного пути приводит к росту: • себестоимости; • прибыли. 0,30 0,47

21 Нет достоверной информации о влиянии участковой и технической скоростей на себестоимость перевозок и прибыль.

Анализ выявил недостоверность некоторых данных (артефакты) по необъективному разбросу значений корреляции по разным дорогам (таблица 5). Меньше, но требуют рассмотрения достоверности показатели 4-6.

Таблица 5. Данные, обладающие низкой достоверностью

№ п/п Показатель

1 Неисправный подвижной состав (электровозы и тепловозы, в меньшей степени - грузовые вагоны)

2 Расход топлива на тягу поездов (в отличие от расхода электроэнергии)

3 Нагрузка вагона

4 Балловая оценка пути

5 Техническая и участковая скорости

6 Простой под грузовыми операциями и на технических станциях

Полученные результаты позволяют рекомендовать разработанный метод в качестве способа выявления недостоверности данных: необоснованный разброс коэффициентов корреляции по данным различных подразделений (дорог, отделений, предприятий и др.), отсутствие нормального закона распределения совокупности показателей от всех подразделений, скорее всего, свидетельствует о низкой достоверности данных.

Параметры работы дорог в значительной степени зависят от технической скорости Ушсх и в меньшей степени от участковой притом, что коэффициент корреляции этих двух параметров равен 0,64. Примеры приведены в таблице 6. В СМК следует больше внимания уделять технической скорости поезда.

Таблица 6. Примеры корреляции параметров с Утех и V,

№ п/п Показатель Гер 1~ср V»

1 Техническая скорость 1 0.64

2 Участковая скорость 0,64 1

3 Пробег локомотива 0,79 0,51

4 Производительность локомотива 0,63 0.24

5 Пробег вагона 0,67 0,33

6 Производительность вагона 0,66 0,31

Неожиданным результатом являются данные по зависимости себестоимости от интенсивности работы дорог. Считается, что увеличение объема работ дороги, ее загруженность уменьшает себестоимость. Однако получены следующие зависимости себестоимости от показателей работы дорог (таблица 7).

Таблица 7. Примеры корреляции с себестоимостью перевозок

№ п/п Показатель ГСР

1 Доходы 0,72

2 Вес поезда 0,8

3 Время оборота вагона -0,7

4 Среднесуточный пробег вагона 0,7

5 Простой вагона под грузовой операцией -0,7

6 Простой вагона на технической станции -0,7

7 Численность работников -0,6

8 Грузооборот 0,45

9 Производительность локомотива 0.70

Рост интенсивности работы дорог ведет к росту прибыли, но повышает себестоимость перевозок. Увеличение веса поезда, сокращение времени оборота, повышение производительности локомотива, сокращение простоев вагонов по-

вышает пропускную способность дорог, увеличивает доход, но не снижает себестоимости перевозок. При этом взаимосвязь прибыли и себестоимости недостоверна. Полученный результат неочевиден и требует дальнейшего исследования. Причиной результата может быть обусловленный другими причинами быстрый рост себестоимости. Следствием полученного результата является еще один вывод: на сегодняшний день нет объективной оценки проводимых мероприятий по увеличению массы поезда, его скорости движения и др.

Второй результат, аналогичный предыдущему и требующий дополнительного рассмотрения (возможно совместно с предыдущим) - это взаимосвязь расходов и производительности: коэффициент корреляции равен 0,85.

В качестве дальнейших направлений работы предложены следующие:

• корреляционный анализ следует внедрять на сети дорог как элемент системы поддержки принятия решений в системе менеджмента качеством работы железнодорожного транспорта:

• корреляционный анализ следует использовать для выявления недостоверных исходных статистических данных;

• повышение достоверности показателей следует осуществлять за счет автоматизации учета и обработки первичной информации;

• необходим дальнейший анализ показателей работы дороги с целью формирования совокупности показателей для использования в системах менеджмента качества (СМК);

• анализ выявленных корреляционных зависимостей следует использовать как исходные данные для реинжиниринга системы управления железнодорожным транспортом путем акцентирования работ в соответствии с выявленными тенденциями и зависимостями;

• требуется дополнительное исследование по анализу влияния различных параметров на себестоимость и производительность дорог.

По результатам материала диссертации сделаны выводы, сформулированы основные результаты работ. Перечислены публикации автора. Приведена библиография.

В приложении № 1 в виде 12 таблиц приведены основные результаты расчетов, методика проведения которых и анализ описаны в третьей главе.

В приложении № 2 приведена Стратегия Красноярской железной дороги по созданию СППР, разработанная автором по результатам научных исследований.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Выполнен анализ зарубежного и отечественного опыта (в т.ч. на железнодорожном транспорте) в области создания систем управления качеством. Сделан вывод о необходимости использования на отечественном железнодорожном транспорте наряду с принципами ИСО серии 9000 принципы и постулаты, предложенные ведущими учеными в области менеджмента качества, прежде всего Ф.Тейлора, Ф.Кросби, Э.Деминга, Дж.Джурана, К.Исикава и Т.Тагути.

2. Определена роль систем поддержки принятия решений (СППР) при управлении качеством технологических процессов. СППР являются их неотъемлемой частью. Необходимо внедрять статистические методы управления. Одновременно нужны СППР при управлении удовлетворенностью клиентов и при экономическом управлении предприятием.

3. Предложен подход к СППР как системе авторегулирования. Определены основные соответствия положений СМК и принципов организации работы систем авторегулирования. Разработана информационная модель СППР железнодорожного транспорта (см. рисунок 1), представляющая собой трехконтурную систему подчиненного авторегулирования, внешним контуром в которой является контур управления экономическими показателями, а вложенными (подчиненными) - контуры управления удовлетворенностью клиентов и статистического управления технологическими процессами движения поездов.

4. По предложенной информационной модели разработана информационно-управляющая система поддержки принятия решений при управлении качеством перевозочного процесса Красноярской железной дороги (см. рисунок 2). СППР использует существующие в АСУЖТ информационные системы. Дополнительно разрабатываются специализированные базы данных и три группы автоматизированных рабочих мест по числу контуров управления. АРМ взаимодействуют между собой таким образом, чтобы обеспечить предложенное в информационной модели подчиненное регулирование. Реализуется принцип: «Прибыль должна расти от удовлетворенности клиентов за счет улучшения деятельности транспорта».

5. Выполнен корреляционный анализ основных показателей работы желез-

нодорожного транспорта. Разработан соответствующий метод исследования. Произведены расчеты по 49 параметрам 15-и железных дорог за пять лет (см. таблицу 2). Выполнен формальный и неформальный анализы результатов расчета. Полученные данные подтвердили эффективность предложенного метода. Выявлены системные связи выходных параметров предложенной информационно-управляющей системы (см.таблицы 3-7). Подтверждены известные закономерности. Выявлены очевидные и неочевидные закономерности. Определена группа показателей, обладающих низкой достоверностью.

6. Предложен метод математического контроля достоверности данных о работе железнодорожного транспорта путем выявления нарушений корреляционных закономерностей.

7. Предложен порядок разработки и внедрения СМК и ее СППР на Красноярской железной дороге, который разработан по итогам анализа опыта создания СМК (первая глава), с использованием предложенной информационной модели и соответствующей структуры СППР (вторая глава), а также с учетом результатов корреляционного анализа (третья глава). Предлагаемый порядок разработки СМК Красноярской железной дороги приведен в приложении № 2 диссертации.

Таким образом, в диссертации на основании анализа системных связей объекта управления разработана методология создания трехуровневой информационно-управляющей системы поддержки принятия решений, что имеет существенное значение для теории и практики поддержки принятия решений при управлении организационно-техническими системами.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА

1. * Супрун, В.Н. Анализ системных связей основных показателей работы железнодорожного транспорта / В.Н.Супрун // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. ак. М.Ф. Решетнева. - 2006. №4. - С.81-87.

2. Супрун, В.Н. Системный анализ показателей работы железных дорог как исходных данных систем менеджмента качества. Монография. / В.Н.Супрун, И.К.Лакин // - Красноярск: Издательский центр "Платина", 2005. - 52 с.

3. Супрун, В.Н. История создания СМК и особенности ее внедрения на железнодорожном транспорте. Монография. / В.Н.Супрун, И.К.Лакин // -Красноярск: КФ ИрГУПС, 2006. - 92 с.

4. Супрун, В.Н. Возможности развития функциональных возможностей ЖАТ в Восточном регионе. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, В.В.Семченко, И.К.Лакин. // - С.-П.: Труды третьей международной научно-практической конференции «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» (ТрансЖАТ-2006), 2006. - С.35-38.

5. Супрун, В.Н. Информационная поддержка систем менеджмента качества на железнодорожном транспорте. / В.Н.Супрун // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». — СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. - С. 12

6. Супрун, В.Н. Корреляционный анализ основных информационных показателей работы железнодорожного транспорта / В.Н.Супрун. И.К.Лакин // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». - СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. -С.60-61.

7. Супрун, В.Н. Информационно-управляющая модель СМК Красноярской ж.д. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, И.К.Лакин // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». - СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. - С.61.

8. Супрун, В.Н. Безопасность и качество движения поездов./ В.Н.Супрун // Международная научно-практическая конференция «Современные техника

и технологии». Труды в 2-х т. - Томск: Изд-во Томского политехнического ун-та, 2004, Т. 2. - С. 208-210.

9. Супрун, В.Н. Франчайзинг как эффективная форма повышения качества работы и вовлечения в хозяйственный оборот интеллектуальной собственности железных дорог / Супрун В.Н., Митрохин Ю.В., Лакин И.К. // Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот: материалы Всероссийской науч. конф. / науч. ред. В.Ф.Шабанов. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006, - С. 54-55.

Ю.Супрун, В.Н. Франчайзинг как одна из форм охраны и использования интеллектуальной собственности и повышения качества транспортного обслуживания. / Супрун В.Н., Митрохин Ю.В., Лакин И.К. // - Иркутск: Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности: Материалы Всероссийской научно-практической конференции / отв. ред. О.В.Видякина, Д.М.Цукерблат. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2006. - С. 138-141.

11 .Супрун, В.Н. Аспекты управления качеством работы железнодорожного транспорта./ В.Н.Супрун // Научно-практические задачи Красноярской ж.д. Труды конференции. - Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж.д„ 2006. - С. 2737.

12.Супрун, В.Н. СМК как система авторегулирования. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, И.К.Лакин, А.И.Васекин // Научно-практические задачи Красноярской ж.д. Труды конференции. - Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж.д., 2006. - С. 72-79.

Супрун Владимир Николаевич

ИНФОРМАЦИОННО-УПРАВЛЯЮЩАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНЫХ ПЕРЕВОЗОК

05.13.01

«Системный анализ, управление и обработка информации»

ДОРОЖНЫЙ БИБЛИОТЕЧНО-ИНФОРМАЦИОННЫЙ ЦЕНТР (ДИБЦ)

Формат бумаги 60x90 1/16. Объем 1 п.л. Тираж 100 экз. Подписано в печать 10.11.2006.

Заказ № 371

Отдел художественного конструирования ДИБЦ Красноярской ж.д. 660049 г. Красноярск, пр. Мира, д. 131

п\

ВВЕДЕНИЕ.

1. СППР ПРИ УПРАВЛЕНИИ КАЧЕСТВОМ.

1.1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА.

1.1.1. История менеджмента качества.

1.1.2. Обучение персонала как обязательный элемент СМК.

1.1.3. Total Quality Management (TQM).

1.1.4. ИСО.

1.1.5. Работы в области СМК в ОАО "РЖД".

1.2. КРИТЕРИИ ВЫБОРА ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА.

1.2.1. Опыт пилотных зон СМК ОАО "РЖД".

1.2.2. Опыт ИрГУПС и других вузов по выбору параметров.

1.2.3. Удовлетворенность заказчика как показатель качества.

1.3. ВЫВОДЫ И ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.3.1. Роль СППР в СМК.

1.3.2. Применение опыта создания СМК к РЖД.

1.3.3. Постановка задачи исследования.

2. РАЗРАБОТКА ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ СППР.

2.1. СМК КАК СИСТЕМА АВТОРЕГУЛИРОВАНИЯ.

2.1.1. Проблемы внедрения СМК.

2.1.2. Обратные связи в управлении.

2.1.3. Замкнутые контуры управления.

1 2.1.4. СМК как супервизор системы авторегулирования.

2.1.5. Трехконтурная схема подчиненного регулирования.

2.2. ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КОНТУР.

2.2.1. Красноярская ж.д. как объект управления.

2.2.2. Перевозка угля.

2.2.3. Перевозка леса.

2.2.5. Перевозка нефти.

2.2.6. Перевозка руды.

2.2.7. Прочие грузы.

2.2.8. Математическое описание.

2.3. КОНТУР АНАЛИЗА УДОВЛЕТВОРЕННОСТИ КЛИЕНТОВ.

2.3.1. Удовлетворенность как объект измерения.

2.3.2. Квалиметрия.

2.4. КОНТУР СТАТИСТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ.

2.4.1. Сбор данных.

2.4.2. Объективные источники информации.

2.4.3. Информационная поддержка.

2.4.4. Контроль дислокации подвижного состава.

2.4.5. АСУ хозяйств и системы формирования отчетности.

2.4.6. ЕК АСУФР.

2.4.7. Выводы.

2.5. СТРУКТУРА СИСТЕМЫ.

2.5.1. Информация в системах авторегулирования.

2.5.2. СМК как система авторегулирования.

2.5.3. Модель СМК Красноярской ж.д.

2.5.4. Структура СППР.

3. АНАЛИЗ ИСХОДНЫХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ РАБОТЫ.

3.1. ВЫБОР МЕТОДА ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.1.1. Основные показатели работы железных дорог.

3.1.2. Анализ случайных величин.

3.1.3. Особенности применения корреляционного анализа.

3.2. МЕТОДИКА ИССЛЕДОВАНИЯ.

3.2.1. Сбор данных.

3.2.2. Пересчет нарастающего итога.

3.2.3. Проверка данных на непротиворечивость.

3.2.4. Расчет показателей в пределах группы.

3.2.5. Выбор показателей для анализа между группами.

3.2.6. Расчет коэффициентов корреляции между группами.

3.2.7. Анализ полученных данных.

3.2.8. Заключительный анализ.

3.3. ПОДГОТОВКА ИСХОДНЫХ ДАННЫХ.

3.4. РАСЧЕТ КОРРЕЛЯЦИОННЫХ МАТРИЦ.

3.5. РЕЗУЛЬТАТЫ РАСЧЕТОВ.

3.6. ФОРМАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ.

3.6.1. Ярко выраженные зависимости величин.

3.6.2. Существенные зависимости величин.

3.6.3. Отсутствие корреляционной зависимости (г<0, г>0).

3.6.4. Наличие артефактов (г«0, г»0).

3.6.5. Итог.

3.7. НЕФОРМАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ.

3.8. ВЫВОДЫ ПО РЕЗУЛЬТАТАМ РАСЧЕТА И АНАЛИЗА.

3.9. ДАЛЬНЕЙШИЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ.

ВЫВОДЫ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА.

Актуальность проблемы. С момента преобразования в 2003 году МПС РФ в ОАО "Российские железные дороги" (ОАО «РЖД») стала актуальна задача существенного повышения качества технологических процессов перевозочного процесса. Необходимость обеспечения конкурентоспособности железных дорог, повышения эффективности работы, снижения себестоимости - эти и другие задачи могут быть решены только с внедрением в корпорации системы менеджмента качества (СМК) в соответствии с международными стандартами серии IS09000. Работы в области СМК являются достаточно новыми для железнодорожного транспорта и требуют научной проработки, в т.ч. применительно к технологическим процессам железнодорожных перевозок.

Одним из актуальных вопросов при управлении качеством технологических процессов является информационная поддержка принятия решений, использование статистических методов обработки информации, работа «по фактам». Созданные в мире эффективные системы управления производством всегда имели в своей основе статистическую модель управления качеством, опирались на современные методы математического анализа. Задача создания системы поддержки принятия решений (СППР) при управлении качеством железнодорожных перевозок не решена и является актуальной научной задачей.

В настоящее время в ОАО "РЖД" создан целый ряд информационных, информационно-управляющих, автоматизированных и автоматических систем, ставших неотъемлемой частью технологии перевозочного процесса и системы управления железнодорожным транспортом в целом. Эффективность эксплуатации этих систем существенно снижается из-за отсутствия или недостаточного развития на их базе информационно-аналитических надстроек, решающих задачи поддержки принятия решений с использованием математических методов анализа и обработки информации. Недостаточно проработаны методы системного анализа показателей ОАО «РЖД», являющегося сложным прикладным объектом исследования. Необходимы теоретические и прикладные исследования системных связей и закономерностей функционирования и развития железнодорожного транспорта, ориентированные на повышение эффективности управления с использованием современных методов обработки информации. Решение этих проблем является актуальной задачей, которая решается в диссертационной работе.

Цель исследования: повышение обоснованности принятия решений при управлении качеством процесса перевозки грузов на железнодорожном транспорте путем создания эффективной информационно-управляющей системы поддержки принятия решений (СППР). Для достижения цели в диссертации решались следующие задачи:

• проведение анализа методов повышения качества технологических процессов; определение роли систем обработки информации и поддержки принятия решений при управлении качеством;

• разработка информационной модели системы поддержки принятия решений для управления качеством технологических процессов;

• разработка на базе модели соответствующей информационно-управляющей системы поддержки принятия решений (СППР) для управления качеством технологических процессов движения поездов;

• выявление связей основных показателей работы транспорта как входных системных элементов СППР;

• построение алгоритма внедрения предлагаемой системы на Красноярской железной дороге;

Методы исследований. Определение задач СППР выполнено аналитическим способом. Разработка информационной модели выполнена с использованием принципов теории автоматического регулирования. Разработка СППР Красноярской железной дороги (ж.д.) по предложенной модели выполнена с использованием аналитических методов исследования, теории статистики и управления промышленными предприятиями. Анализ параметров работы дорог выполнен с использованием статистических методов расчета, в т.ч. с использованием математического аппарата корреляционного анализа. Неформальный анализ результатов расчета выполнен с использованием теории управления процессами перевозок и теории электрической тяги.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующем:

• предложена структура СППР при управлении качеством железнодорожных перевозок в виде трехконтурной системы подчиненного авторегулирования с контурами экономического управления, контроля удовлетворенности клиентов и статистического управления;

• разработана информационная модель СППР для управления качеством перевозок железнодорожным транспортом;

• выявлены системные связи входных параметров разработанной информационно-управляющей системы поддержки принятия решений при управлении качеством железнодорожных перевозок.

Практическая ценность работы заключается в следующем:

• разработана информационно-управляющая система поддержки принятия решений (СППР) при управлении качеством перевозок Красноярской ж.д.;

• определены возможности практического использования показателей работы ОАО "РЖД" в СППР;

• разработана методика математического контроля достоверности данных о работе железнодорожного транспорта путем выявления нарушений корреляционных закономерностей;

• предложен порядок внедрения СМК на Красноярской железной дороге.

Апробация работы. Основные результаты доложены, обсуждены и получили одобрение на конференциях и межкафедральном семинаре:

• Международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии», Томский политехнический университет, 2004 г.;

• Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием «Ресурсосберегающие технологии на железнодорожном транспорте», Красноярск, май 2005 г.;

• 10-я научно-практическая конференция филиала ИрГУПС в г. Красноярске "Научно-практические задачи Красноярской ж.д.", апрель 2006 г.;

• 3-я международная научно-практическая конференция «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» («ТрансЖАТ-2006»), С-Петербург, август 2006 г.;

• Межкафедральный семинар ИрГУПС, сентябрь 2006 г.;

• Всероссийская научно-практическая конференция «Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности», Иркутск, сентябрь 2006 г.;

• Всероссийская научная конференция «Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот», Красноярск, сентябрь 2006 г.;

• Одиннадцатая международная научно-практическая конференция "Информационные технологии на железнодорожном транспорте" («Инфотранс-2006»), С-Петербург, октябрь 2006 г.

Публикации: основное содержание диссертации представлено в 12 печатных трудах, в т.ч. 2 монографии, 5 статей в трудах международных научно-практических конференций, одна статья в научном издании из Перечня ВАК

Структура диссертации. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения. Содержит 165 страниц основного текста, включая 22 таблицы и 9 рисунков. Библиография содержит 197 литературных источников. В диссертации имеются 2 приложения соответственно на 29 и 6 страницах.

ВЫВОДЫ И ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1. Выполнен анализ зарубежного и отечественного опыта (в т.ч. на железнодорожном транспорте) в области создания систем управления качеством. Сделан вывод о необходимости использования на отечественном железнодорожном транспорте наряду с принципами ИСО серии 9000 принципы и постулаты, предложенные ведущими учеными в области менеджмента качества, прежде всего Ф.Тейлора, Ф.Кросби, Э.Деминга, Дж.Джурана, К.Исикава и Т.Тагути.

2. Определена роль систем поддержки принятия решений (СППР) при управлении качеством технологических процессов. СППР являются их неотъемлемой частью. Необходимо внедрять статистические методы управления. Одновременно нужны СППР при управлении удовлетворенностью клиентов и при экономическом управлении предприятием.

3. Предложен подход к СППР как системе авторегулирования. Определены основные соответствия положений СМК и принципов организации работы систем авторегулирования. Разработана информационная модель СППР железнодорожного транспорта (см. рисунок 1), представляющая собой трехконтурную систему подчиненного авторегулирования, внешним контуром в которой является контур управления экономическими показателями, а вложенными (подчиненными) -контуры управления удовлетворенностью клиентов и статистического управления технологическими процессами движения поездов.

4. По предложенной информационной модели разработана информационно-управляющая система поддержки принятия решений при управлении качеством перевозочного процесса Красноярской железной дороги (см. рисунок 2). СППР использует существующие в АСУЖТ информационные системы. Дополнительно разрабатываются специализированные базы данных и три группы автоматизированных рабочих мест по числу контуров управления. АРМ взаимодействуют между собой таким образом, чтобы обеспечить предложенное в информационной модели подчиненное регулирование. Реализуется принцип: «Прибыль должна расти от удовлетворенности клиентов за счет улучшения деятельности транспорта».

5. Выполнен корреляционный анализ основных показателей работы железнодорожного транспорта. Разработан соответствующий метод исследования. Произведены расчеты по 49 параметрам 15-и железных дорог за пять лет (см. таблицу 2). Выполнен формальный и неформальный анализы результатов расчета. Полученные данные подтвердили эффективность предложенного метода. Выявлены системные связи выходных параметров предложенной информационно-управляющей системы (см.таблицы 3-7). Подтверждены известные закономерности. Выявлены очевидные и неочевидные закономерности. Определена группа показателей, обладающих низкой достоверностью.

6. Предложен метод математического контроля достоверности данных о работе железнодорожного транспорта путем выявления нарушений корреляционных закономерностей.

7. Предложен порядок разработки и внедрения СМК и ее СППР на Красноярской железной дороге, который разработан по итогам анализа опыта создания СМК (первая глава), с использованием предложенной информационной модели и соответствующей структуры СППР (вторая глава), а также с учетом результатов корреляционного анализа (третья глава). Предлагаемый порядок разработки СМК Красноярской железной дороги приведен в приложении № 2 диссертации.

Таким образом, в диссертации на основании анализа системных связей объекта управления разработана методология создания трехуровневой информационно-управляющей системы поддержки принятия решений, что имеет существенное значение для теории и практики поддержки принятия решений при управлении организационно-техническими системами.

ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА

1. * Супрун, В.Н. Анализ системных связей основных показателей работы железнодорожного транспорта / В.Н.Супрун // Вестник Сибирского государственного аэрокосмического университета им. ак. М.Ф. Решетнева. -2006. №4. - С.81-87.

2. Супрун, В.Н. Системный анализ показателей работы железных дорог как исходных данных систем менеджмента качества. Монография. / В.Н.Супрун, И.К.Лакин // - Красноярск: Издательский центр "Платина", 2005.-52 с.

3. Супрун, В.Н. История создания СМК и особенности ее внедрения на железнодорожном транспорте. Монография. / В.Н.Супрун, И.К.Лакин // -Красноярск: КФ ИрГУПС, 2006. - 92 с.

4. Супрун, В.Н. Возможности развития функциональных возможностей ЖАТ в Восточном регионе. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, В.В.Семченко, И.К.Лакин. // - С.-П.: Труды третьей международной научно-практической конференции «Автоматика и телемеханика на железнодорожном транспорте» (ТрансЖАТ-2006), 2006. - С.35-38.

5. Супрун, В.Н. Информационная поддержка систем менеджмента качества на железнодорожном транспорте. / В.Н.Супрун // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». -СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. - С. 12

6. Супрун, В.Н. Корреляционный анализ основных информационных показателей работы железнодорожного транспорта / В.Н.Супрун. И.К.Лакин // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». - СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. - С.60-61.

7. Супрун, В.Н. Информационно-управляющая модель СМК Красноярской ж.д. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, И.К.Лакин // Информационные технологии на железнодорожном транспорте: труды одиннадцатой международной научно-практической конференции «Инфотранс-2006». -СПб.: Издательство Политехнического университета, 2006. - С.61.

8. Супрун, В.Н. Безопасность и качество движения поездов./ В.Н.Супрун // Международная научно-практическая конференция «Современные техника и технологии». Труды в 2-х т. - Томск: Изд-во Томского политехнического ун-та, 2004, Т. 2. - С. 208-210.

9. Супрун, В.Н. Франчайзинг как эффективная форма повышения качества работы и вовлечения в хозяйственный оборот интеллектуальной собственности железных дорог / Супрун В.Н., Митрохин Ю.В., Лакин И.К. // Интеллектуальные ресурсы: оценка и вовлечение в хозяйственный оборот: материалы Всероссийской науч. конф. / науч. ред. В.Ф.Шабанов. -Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2006, - С. 54-55.

Ю.Супрун, В.Н. Франчайзинг как одна из форм охраны и использования интеллектуальной собственности и повышения качества транспортного обслуживания. / Супрун В.Н., Митрохин Ю.В., Лакин И.К. // - Иркутск: Актуальные вопросы охраны интеллектуальной собственности: Материалы Всероссийской научно-практической конференции / отв. ред. О.В.Видякина, Д.М.Цукерблат. - Иркутск: Изд-во ИрГУПС, 2006. - С. 138141.

П.Супрун, В.Н. Аспекты управления качеством работы железнодорожного транспорта./ В.Н.Супрун // Научно-практические задачи Красноярской ж.д. Труды конференции. - Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж.д., 2006. - С. 27-37.

12.Супрун, В.Н. СМК как система авторегулирования. / В.Н.Супрун, Ю.В.Митрохин, И.К.Лакин, А.И.Васекин // Научно-практические задачи Красноярской ж.д. Труды конференции. - Красноярск: ДИБЦ Красноярской ж.д., 2006. - С. 72-79.

1. Автоматизированная система контроля качества технологических процессов железнодорожного транспорта (СКТД). Техническое предложение. Под редакцией В.А.Шарова и И.К.Лакина. - М.: Издательство ВНИИАС, 2004,40 с.

2. Автоматизированная система планирования и оптимизации оборота тягового подвижного состава (ФРГ) // Железные дороги мира, 1996, № 1, с.57-61.

3. Автоматизированная система управления движением поездов на линиях узкой колеи Японии // Железные дороги мира, 1996, № 12, с.42-47.

4. Автоматизированная система управления локомотивным хозяйством. АСУТ. Под редакцией И.К.Лакина-М.: ОЦВ, 2002, 516 с.

5. Автоматизация электроподвижного состава. Под редакцией А.В.Савоськина.-М.: Транспорт, 1990,311 с.

6. Азгальдов Г.Г., Райхман Э.П. О квалиметрии. М.: Издательство стандартов, 1973. - 173 с.

7. Александровский A.M., Егоров С.В., Кузин А.Е. Адаптивные системы автоматического управления сложными технологическими объектами. -М.: Энергия, 1973. 272 с.

8. Адлер Ю.П. Восемь принципов, которые меняют мир. / Стандарты и качество. 2001. №5/6. с.49-51.

9. Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Монография. Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000. - 352 с.

10. Андросюк В.Н. Критерии качества содержания и эксплуатации локомотивного парка. Германия. Пер. с нем. Реферативный журнал. Техническая эксплуатация подвижного состава и тяга поездов. 1996, 11В56.

11. Аравина О.М., Крайнов А.В., Головин А.Г., Балтер П.В. Место и роль информационных систем в интегрированной система управления качеством ОАО "РЖД". Труды совещания-семинара по СМК: Куйбышевская ж.д., 2006. с.31-36.12.