автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.10, диссертация на тему:Интеллектуальная информационная система управления взаимоотношениями с клиентами региональной телекоммуникационной компании на основе имитационного моделирования

На правах рукописи

БОГОМОЛОВА Мария Анатольевна

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность: 05.13.10 — Управление в социальных и экономических системах

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Уфа-2009

003470216

Работа выполнена на кафедре экономических и информационных систем Государственного образовательного учреждения высшего и профессионального образования «Поволжский государственный университет телекоммуникаций и информатики» (г. Самара)

Научный руководитель д-р техн. наук, проф.

ДИМОВ Эдуард Михайлович

Официальные оппоненты д-р техн. наук, проф.

ИСМАГИЛОВА Лариса Алексеевна

к-т техн. наук, доц.

НИЗАМУТДИНОВ Марсель Малихович

Ведущая организация Ставропольский государственный

университет

Защита состоится «30» июня 2009 г. в 10-00 часов на заседании диссертационного совета Д-212.288.03 при Уфимском государственном авиационном техническом университете по адресу: 450000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке университета

Автореферат разослан «14» мая 2009 года.

Ученый секретарь диссертационного совета д-р техн. наук, проф.

В.В. Миронов

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Ак1уалыю<пь темы

В настоящий момент конкурентный рынок телекоммуникаций в нашей стране находится в стадии формирования и пока далек от совершенства в сфере управления бизнес-операциями, но некоторые тенденции его развития уже определились. В частности, это относится к совершенствованию информационных технологий (ИТ) управления взаимоотношениями компаний-операторов с пользователями услуг связи. Практически для любой телекоммуникационной компании (ТКК) на первом месте сегодня стоит решение методологических проблем, связанных с созданием эффективной модели управления компанией, с учетом особенностей развития региональных рынков связи, реинжинирингом основных бизнес-процессов, касающихся работы с клиентами.

Однако невозможно управлять бизнес-процессом с помощью инструментов, которые не соответствуют его сложности. В соответствии с законом У. Эшби, сложность механизма управления должна соответствовать сложности объекта управления. По этой причине достаточно сложные инструменты искусственного интеллекта оказались востребованными практикой управления.

По существу, прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов. В этой связи методология математического моделирования может и должна быть ядром ИТ. Часто новые идеи в управлении длительное время не находят применения на практике по той причине, что система, в которую они должны быть внедрены, обладает большой внутренней сложностью, и последствия предлагаемых преобразований трудно предсказать. С помощью имитации можно организовать проверку и демонстрацию новых идей и обосновать, таким образом, их принятие или отклонение.

В России становление метода имитационного моделирования (МИМ), как научной и прикладной дисциплины, связано с именем члена-корреспондента АН СССР Н.П. Бусленко. Методологической основой для развития МИМ явились работа отечественных ученых: H.H. Моисеева, В.М. Глушкова, Т.И. Марчука, И.Н. Коваленко, Д.И. Голенко и др.. За рубежом значительный вклад в исследование сложных систем и разработку теории управления внесли: Т. Саати, Т. Нейлор, И. Такахара, К. Шеннон, Д. Мако, и др.

Однако в работах не уделялось внимания вопросам применения новых ИТ в управлении взаимоотношениями с клиентами ТКК, в результате оптимизация осуществляется недостаточно эффективно. Таким образом, интеллектуализация систем принятия управленческих решений по взаимодействию с клиентами представляется исключительно перспективным направлением повышения эффективности функционирования ТКК.

Цель работа и задачи исследования

Целью работы является разработка интеллектуальной информационной системы (ИИС) управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения МИМ к исследованию бизнес-процессов в интересах повышения эффективности экономической деятельности ТКК.

Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать имитационную модель (ИМ) бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК в интересах повышения эффективности управления бизнес-процессом и ТКК в целом.

2. Разработать функциональную схему ИИС, реализующую механизм выбора наиболее успешного решения по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с учетом применения новых ИТ (МИМ и технологии экспертных систем (ЭС)).

3. Разработать подсистему принятия решений в ИИС, осуществляющую интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).

4. Повысить эффективность управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с помощью ИИС, разработанной на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).

Методика исследования

В работе использовались теория и методы подготовки управленческих решений, теория моделирования сложных процессов и систем, теория массового обслуживания, теория вероятностей и математическая статистика, теория экономических ИС, теория проектирования баз знаний ИИС, теория факторного анализа.

На защиту выносятся:

1. Результаты исследования бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК и его анализ в интересах применения МИМ в качестве инструмента повышения эффективности управления ТКК.

2. ИМ бизнес-процесса взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК, анализирующая эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами и являющаяся основой для выбора управляющих решений в ИИС.

3. Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса.

4. Подсистема принятия решений в ИИС, реализующая интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения базы знаний.

Научная новизна работы

1. ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК предложена впервые, и ее применение позволяет в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса, что служит основой для выбора управляющих решений в ИИС.

2. Функциональная схема ИИС отличается тем, что она реализует принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, что обеспечивает новую технологию управления ТКК на основе объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.

3. Подсистема принятия решений в ИИС отличается использованием алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений, основанных на анализе дерева решений, на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и на логической увязке принимаемых решений, что обеспечивает реализацию метода принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе базы знаний и стратегии логического вывода.

Практическая значимость

Практическую значимость работы представляют следующие результаты:

1. ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК, позволяющая в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса и на этой основе производить выбор управляющих решений.

2. Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, и на этой основе обеспечивающая новую технологию управления ТКК в результате объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.

3. Разработанная подсистема принятия решений в ИИС, реализующая алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами на основе имитационного моделирования, внедренная в составе системы управления взаимоотношениями с клиентами в деятельность региональной ТКК, позволяющая осуществлять информационную поддержку процессов обслуживания клиентов.

Вышеуказанные результаты работы внедрены в филиале ОАО «ВолгаТе-леком» в Чувашской Республике, а также приняты для использования в учебном процессе в курсах «Перспективные информационные системы в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов», «Интеллекту-

альные информационные системы» на кафедре «Экономические и информационные системы» Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики. Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Апробация работы. Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на следующих конференциях: VII Международной конференции «Проблемы Техники и Технологий Телекоммуникаций», (Самара, 2006); XIV, XVI Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава научных работников и аспирантов ПГУТИ (Самара, 2007, 2009 гг.); Международной молодежной научной конференции «XV Туполевские чтения», (Казань, 2007); II отраслевой научной конференции «Технологии информационного общества», (Москва, 2008); V юбилейной Международной научно-практической конференции «Татищеские чтения: актуальные проблемы науки и практики», (Тольятти, 2008).

Публикации. Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 12 источниках, включающих 8 статей, 4 материала конференций. Результаты работы опубликованы в 2 изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий из списка ВАК

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения, библиографического списка из 124 наименований и приложения. Работа содержит 200 страниц машинописного текста, включая 58 рисунков и 45 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении приводится общая характеристика работы - обоснована актуальность проблемы, определены цель и задачи исследования, перечисляются методы исследования, отмечается научная новизна и практическая значимость полученных результатов.

В первой главе проведен анализ существующих подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами в отрасли телекоммуникаций.

Выявлено, что в качестве современного подхода к построению и эффективному управлению взаимоотношениями с клиентами в региональной ТКК актуально применение концепции CRM (Customer relationship Management -управление взаимоотношениями с клиентами), в рамках которой рассматривается проблематика применения передовых управленческих и ИТ для сбора и обобщения разнородной информации по взаимодействию с клиентами.

Проведенный анализ показал, что существующие CRM-системы содержат тот или иной набор наиболее аналитических функций, но не имеют интеллекту-

альных, научно обоснованных средств поддержки решения управленческих задач. В результате в качестве основы для управления взаимоотношениями с клиентами часто выбираются программные продукты, не способные обеспечить эффективной поддержки управленческих решений, необходимых региональным ТКК. Вследствие этого оптимизация бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами осуществляется недостаточно эффективно.

Внедрение новых идей в управление ТКК требует создания более развитых и интеллектуальных фрагментов системы управления, поскольку принципы стратегии CRM реализуются только на основе современных ИТ. Таким образом, задача заключается в том, чтобы использовать новые ИТ (МИМ и технологий ЭС), позволяющие изучать бизнес-процессы ТКК, разрабатывать и исследовать компьютерные модели этих бизнес-процессов с целью их дальнейшего совершенствования в интересах повышения эффективности функционирования ТКК. В этой связи предлагается ИИС управления взаимоотношениями с клиентами, позволяющая на основе указанных технологий управлять построением ^эффективных взаимоотношений с клиентами и, как следствие, повысить прибыльность деятельности региональной ТКК. Таким образом, ИИС является важным неотъемлемым элементом стратегии CRM. Современные региональные ТКК обладают всеми необходимыми ресурсами и предпосылками повышения эффективности своей деятельности с использованием новых ИТ в области управления взаимоотношений с клиентами.

Проведенный анализ известных методов исследования показал необходимость и эффективность применения МИМ в качестве инструмента оптимизации бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК. Доказано, что использование ИМ позволяет построить наиболее точные и действенные методы анализа и прогнозирования бизнес-процесса в интересах повышения эффективности управления ТКК.

Вторая глава посвящена методологическим вопросам создания ИМ в рамках ИИС управления взаимоотношениями с клиентами. Имитационное моделирование проведено в 2 этапа: конструирование модели на ЭВМ, проведение экспериментов с ИМ. На первом этапе:

- разработана модель бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и произведена постановка задачи его имитационного моделирования в интересах повышения эффективности управления указанным бизнес-процессом;

- построена математическая модель функционирования ТКК в рамках данного бизнес-процесса (в качестве математической схемы для описания бизнес-процесса выбрана модель массового обслуживания);

- разработан алгоритм моделирования исследуемого бизнес-процесса как системы массового обслуживания (СМО).

В ИМ учтены 15 случайных факторов по каждой категории клиентов:

1) N„„d— количество новых клиентов.

2) Ndelcl- количество клиентов, отключенных от сети передачи данных.

3) ЫттЛ- количество оборудования ТКК, сданного в аренду.

4) NMmi- количество оборудования ТКК, возвращенного из аренды.

5) Np- число подключений абонентов к сети передачи данных через выделенный доступ.

6) Пы- выручка от предоставления доступа по коммутируемому каналу.

7) D — выручка от услуги организации выделенного доступа к сети передачи данных.

8) Ddsl - выручка от услуг выделенного доступа к сети Интернет по технологии xDSL.

9) Ц(,- выручка от пакета услуг, включающих выделенный доступ к Интернет.

10) DCTV- выручка от услуг выделенного доступа к Интернет по сети кабельного ТВ.

11) Din. - выручка от услуг по организации виртуальной сети передачи данных.

12) Darcnda - выручка от услуг предоставления в аренду оборудования ТКК.

13) Vmu- объем входящего IP-трафика абонента, Мбайт.

14) Ср - затраты на подключение абонента к сети.

15) С ь - дебиторская задолженность.

Поскольку выделено 4 группы клиентов по признаку выручки от продаж ТКК, число случайных величин составляет 60 (значения показателей приведены к единой единице измерения - условным единицам (у.е.), что упрощает интерпретацию данных).

1) Пользователи делового сектора (выручка ТКК от 1 клиента в месяц составляет от 70 ООО у.е.).

2) Пользователи делового сектора (выручка ТКК от 20 ООО до 70 000 у.е.).

3) Пользователи, работающие в домашних условиях с широким спектром требований к качеству обслуживания (выручка ТКК от 6 000 до 20 000 у.е.).

4) Пользователи квартирного сектора (условная выручка ТКК до 6 000 у.е.).

На втором этапе на основе полученного алгоритма произведена программная реализация ИМ. ИМ выявляет тенденции функционирования бизнес-процесса на основе прогноза финансовых показателей функционирования ТКК по каждой категории клиентов с учетом специфики услуг связи и влияния внешних факторов. Используя прогноз и внутреннюю информацию, ИМ дает возможность не только соотнести выручку, которую приносят категории клиентов, и средства, затраченные на их поиск и удержание, но и получить развернутую во времени картину процесса.

На основе полученных результатов ИМ позволяет:

-установить ценность клиента для ТКК, а также определить динамику и темпы работы с клиентами отдельных категорий;

-установить максимальную планку расходов по привлечению и удержанию клиентов.

Выполненный анализ чувствительности ИМ бизнес-процесса к изменению управляющих факторов, обеспечил возможность определить наиболее критические факторы, которые в наибольшей степени могут повлиять на эффективность взаимоотношений с клиентами.

В третьей главе предложена функциональная схема ИИС (рисунок 1), реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с помощью подсистемы принятия решений по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса на основе его ИМ.

В любой момент модельного времени ИМ формирует прогноз значений параметров бизнес-процесса, а также на основе анализа чувствительности выделяет среди изучаемых факторов благоприятные и неблагоприятные, т.е. влияющие положительно и отрицательно на показатели эффективности бизнес-процесса. Основываясь на данных о состоянии бизнес-процесса, а также о влиянии на него случайных факторов, база знаний ИИС выдает пользователю рекомендации по управлению взаимоотношениями с клиентами. Оценка эффективности рекомендаций осуществляется с помощью ИМ.

Интеллектуальная информационная система управления взаимоотношениями с клиентами

Рисунок 1 - Функциональная схема ИИС

В четвертой главе осуществляется применение ИИС для повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами.

С этой целью разработана подсистема принятия решений, особенность которой состоит в том, что используются алгоритмы, основанные: на анализе дерева ситуаций; на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами; на логической увязке принимаемых решений с помощью базы знаний.

Теоретико-множественная модель рекомендаций ИИС представлена в виде иерархии:

Окончательный вывод о состоянии взаимоотношений с клиентами складывается из оценки динамики прибыли , выручки от реализации Я,", эксплуатационных Я^ и коммерческих расходов Щ}2 по четырем категориям клиентов (/ - номер категории клиентов). Это связано с тем, что результатом применения концепции управления взаимоотношениями с клиентами является повышение конкурентоспособности ТКК и увеличение прибыли, так как правильно построенные отношения, основанные на персональном подходе к каждому клиенту, позволяют привлекать новых клиентов и помогают удержать существующих.

Вид и характер принимаемых решений по управлению зависит от того, к какому уровню иерархии это решение относится.

Верхний уровень иерархии решений включает рекомендации по повышению уровня удержания и удовлетворенности клиентов.

/?[;1={удержать (10% наиболее прибыльных клиентов могут представлять от 50% до 80% прибыли ТКК. Таким образом, потеря клиента может быть очень чувствительна для бизнеса, поэтому ТКК должна выполнять действия по удержанию клиентов);

Л,2|=улучшить (Эти клиенты могут увеличить свою ценность для ТКК посредством инициатив в кросс-продажах и прямой работе с клиентом. Возможно, эти клиенты не получили интересных предложений в прошлом или столкнулись с неадекватным сервисом со стороны менеджеров. Должны быть предприняты попытки по расширению и углублению коммерческих взаимоотношений с клиентами);

Яр, =изучать (Рекомендуется изучать клиентов для определения тех из них, с которыми можно найти больше точек соприкосновения в будущем, для выявления сегментов, в которых будущее сотрудничество наиболее вероятно)}.

База знаний должна также выдавать рекомендации по регулированию показателей выручки, эксплуатационных и коммерческих расходов по категориям клиентов, поскольку повышение уровня удержания и удовлетворенности кли-

ентов означает одновременное снижение издержек и увеличение эффективности взаимодействия с клиентом. Поэтому множества решений, выдаваемых базой знаний, включают следующие рекомендации: {удержать уровень фактора; изучать причины отрицательного изменения фактора}.

Рисунок 2 - Концептуальная модель

Рисунок 3 - Дерево решений (по регулированию прибыли ТКК)

Все ситуации увеличения и снижения прибыли ТКК по категориям клиентов должны быть подробно проанализированы в соответствии с причинно-следственными зависимостями параметров (рисунок 2).

С учетом высказанных соображений граф ситуаций, используемых в ИИС при управлении взаимоотношениями с клиентами, может быть представлен в виде дерева, ветви которого определяют ситуации.

На первой ступени иерархии выделяется восемь ситуаций при оценке прибыльности категорий клиентов (рисунок 3). Обозначения на рисунке 3:

- Р(Р[1])>0 - положительное изменение прибыли ТКК (Р) за счет изменения фактора прибыли по первой категории клиентов (,Р[1]);

- шах Р(Р[1]) - наиболее существенное положительное влияние на изменение прибыли ТКК (Р) оказал фактор прибыли по первой категории клиентов;

- шшР(Р[1])- наиболее существенное отрицательное влияние на изменение прибыли ТКК Р оказал фактор прибыли по первой категории клиентов (Р[1]).

Для более детального рассмотрения прибыльности категорий клиентов на следующей ступени иерархии выделено сто пятьдесят две ситуации, в том числе при оценке показателей:

- выручки: 16 ситуаций по каждой категории клиентов. Всего выделено 4 категории клиентов и соответственно 64 ситуации;

- условных эксплуатационных расходов: 10 ситуаций по каждой категории клиентов, и соответственно 40 ситуаций по всем категориям;

- условных коммерческих расходов: 12 ситуаций по каждой категории клиентов, и соответственно 48 ситуаций по всем категориям.

Множество возможных решений следует представлять в форме базы знаний, основанной на правилах, логически увязывающих параметры бизнес-процесса. Разработка базы знаний на основе логической модели представления знаний обоснована требованиями сложности, многовариантности и неформализуемости оценок.

Применительно к разработанному графу состояний (рисунок 3), в котором вектор состояния р определяется показателями изменения прибыли по четырем выделенным категориям клиентов:

Г = {РЩ Р[2],Р[3],Р[4]},Р е X, любая макроситуация может быть описана формулой:

: РагШ^) & Лт^таЙ™) & Р^ПЯ^)& Раг[Р[4],), где / = 1,160 - номер и количество макроситуаций, определенных в соответствии с вектором Р по графу состояний.

Раг(х„£1) - предикат, значение которого истинно, когда параметр х, принимает значение

i^/'i s т/1'1;...;^,1, g i/141;!/1'1 - множество значений параметра P[i\. Для целей анализа построена предикатная модель, основанная на лингвистической шкале. Поэтому параметры оценки ситуации принимают значения: е1Ср;В'р ={#,рр ="растет"',="шдает"};

е = наиболее благоприятный _фактор" \

=" благоприятный _фашор"\4^1] =" наиболее ^неблагоприятный ^фактор", iijSjJj —' неблагоприятный _ фактор"};

Ситуация S, считается идентифицированной, если каждый из параметров вектора состояния Р принимает одно из значений соответствующего множества wf'' и логическая формула становится истинной.

Задание допустимой области осуществлено следующим образом: параметры бизнес-процесса должны принимать любое из значений 4!vl,4zlli е >/'"(3,). Значения 4Г",4?" не входят в допустимую область.

Правила ц задания ограничений могут быть определены в базе знаний следующими формулами:

р: Bel(P,wp (4, ))&Be/iPIllW,)) & Bel(P[2], wfl21(i, ))...& Bel(P[4Ww(s,)), где Hel(x., w{ (s<)) - предикат, принимает значение ИСТИНА, если параметр х, соответствует множеству if'Os;) допустимых значений. Зависимость между параметрами, влияющими на прибыль ТКК, устанавливается правилом zl, составленном в виде логической формулы:

zl: (Dep(P, P[l]) & Dep(P, ?[2]) & Dep(P, Р[3]) & Dep(P, />[4])), где Dep(x,,xj) - предикат, устанавливает факт зависимости параметра от хг

Отношения предпочтения вводятся с помощью предиката Best. Отношения предпочтения составляются для каждой пары значений у:

& | v Awf (f ™, ft*") & \vBesi(4?n, 4 Л") &\vBest(tfl'\4,n"). Зафиксированное наличие связей между показателями конкретизируется с помощью правил, устанавливающих связи между фактами. Эти правила L задаются в форме логических выражений:

L\Par(P,4fP)&.p\&z\. С учетом зависимости параметров друг от друга и отношений предпочтений правила выбора оптимального значения критерия записаны в виде:

Преобразование исходной ситуации S' в целевую S0 происходит под действием алгоритмов принятия решений a,{Rj) на каждом 1-м шаге управления.

Выбор или формирование алгоритма управления определяется возникающей ситуацией. Сущность принятия решения состоит в том, что необходимо изменить значение одного или нескольких параметров, влияющих на сложившуюся ситуацию.

Факт принятия решения можно описать двухместным предикатом Жогк(Р[1],Зк{Р{1])) (сделать), который устанавливает новое значение параметра, то есть определяет факт принятия некоторого я решения (8к - список управляемых факторов на нижнем уровне иерархии, изменение которых наиболее существенно повлияло на изменение параметра ?[/]).

В общем случае для принятия решения необходима проверка на допустимость рекомендуемых действий: надо установить, что управляемый параметр в данной ситуации не принадлежит своей области допустимых значений по №'($,.)) и требует корректировки. Принять решение - это значит в базе знаний установить истинность выражения

ЛП1: №огк(Р[(\,8к (/>[,])): ) & (Ве1{Р[^Р[п )));

Л,,,: Жогк(Р[Ц8к (Р[/])): -Раг(Р[Ц ) & (ВеЦРЩ, и'"" )));

Яр]: ФогкША №'])): -Раг(тМ1П) & {гюВеЦт^пл ))) 5 Я,,,: №огк(тА №'])): -Раг(т,£?'])& (поВеЦт,*™))) ■ где ":-" - знак, означающий, что если условия выполняются, то Л истинно.

Поскольку предполагается корректировка нескольких параметров одновременно (прибыльности всех четырех категорий клиентов), процесс принятия решения описывается более сложными алгоритмами аД/^):

где = {<5;,81 ,...8"к}- множество возможных действий для а] -го алгоритма.

В целом база знаний ИИС может быть представлена в виде совокупности правил, описывающих закономерности взаимосвязей параметров, ситуаций и решений. Процедура принятия решения предполагает следующую логическую последовательность действий:

Решение принимается, если определена ситуация 5, и выявлены зависимости параметров г, и установлены логические соотношения I, и применены алгоритмы принятия решений а1, оптимизирующие ц - основной показатель Р (прибыль).

В результате подсистема принятия решений выявила следующие факторы, подлежащие управлению для регулирования выручки по 1 категории клиентов:

1) количество клиентов 1 категории, отрицательно влияющее на изменение выручки ТКК, приносимой первой категорией клиентов;

2) выручка от организации виртуальных сетей передачи данных (VPN), наиболее влияющая на положительное изменение выручки от первой категории клиентов.

Для того, чтобы отношения с клиентом перешли на новый качественный уровень, важно не только сформулировать основные этапы воздействия на него, не менее важно оценить результат этого воздействия. Только в этом случае, взаимоотношения будут интерактивными и возможно достижение максимального эффекта. Оценка эффективности рекомендуемых мероприятий по управлению взаимоотношениями с клиентами выполнена с использованием ИМ бизнес-процесса, которая служат основой для выбора управляющих решений.

Многие потребители имеют достаточный потенциал, чтобы стать средними, крупными или даже лучшими клиентами, и это произойдет, если им уделить необходимое внимание. Результаты оценки эффективности управленческого решения по повышению количества клиентов 1 категории показывают, что перемещение 10% клиентов из второй категории в первую приводит к росту прибыли на 56 миллионов у.е. (3% от прибыли). Таким образом, небольшое смещение клиентов в пирамиде вверх приводит к заметному выигрышу в прибыли. В том случае, если 10% лучших клиентов ТКК перейдут во вторую категорию, то это вызовет снижение прибыли на 9,4 миллионов у.е. (0,5% от прибыли). Потеря 10% ключевых клиентов приводит к снижению прибыли на 3%.

Далее необходимо осуществить управление выручкой от организации VPN по первой категории клиентов, которое заключается в поддержании и улучшении высокой величины данного показателя путем ускорения возврата инвестиций, вложенных в развитие данной услуги и разработку дополнительных сервисов. Для обеспечения возможности привлечения инвестиций в развитие услуги VPN необходимо осуществить выбор оптимальных вариантов маркетинговой кампании.

Выделены следующие управляющие факторы: увеличение ожидаемой выручки в расчете на 1 клиента в результате маркетинговых мероприятий; снижение затрат на привлечение 1 клиента. В соответствии с управляющими факторами на выбор предлагается 3 различных варианта маркетинговой кампании: А", - базовый вариант маркетинговой кампании; Хг - вариант маркетинговой кампании после увеличения выручки на 20%; Л', - вариант маркетинговой кампании после снижения затрат на 20%. Варианты маркетинговой кампании оцениваются по двум целевым функциям: прибыль от проведения маркетинговых мероприятий; рентабельность инвестиций в проведение маркетинговой кампании. Для оценки вариантов применен количественный анализ эффективности: Каждый вариант решения представлен в виде точки на плоскости с координатами прибыль и рентабельность инвестиций (рисунок 4).

60003

зоооо

40000

I

i зоооо

L

20СЮ0 10000

Х2

Х1 • ХЗ •

200 400 600 BOO 1000 1200 1400 рентабельность инвестиций в маркетинг

Рисунок 4 - Графическое представление вариантов решения

При оценке эффективности различных маркетинговых стратегий следует предпочесть вариант, который лежит одновременно и на правой, и на верхней границе области.

Производя на основе имеющихся данных сравнительную оценку предпочтительности эффективных альтернатив, Лицо, принимающее решение (ЛПР), может принимать в расчет дополнительные факты и моменты, не учитываемые ИИ С. Это связано с тем, что представление ЛПР всегда шире и глубже декларируемых, а, кроме того, они не до конца структурированы. Совместное использование интуиции, опыта работы ЛПР и новых ИТ, дает возможность наиболее полно оценить все аспекты решаемой проблемы. Результаты тестирования показывают целесообразность использования ИИС данного класса для управления ТКК.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Разработана ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК, позволяющая оценивать эффективность стратегий управления взаимоотношениями с клиентами за счет выявления и прогнозирования тенденций функционирования моделируемого бизнес-процесса в динамике с учетом отрицательных случайных факторов при различных управляющих воздействиях.

2. Разработана функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС), что обеспечивает механизм выбора наиболее успешного управленческого решения.

3. Разработана подсистема принятия решений в ИИС, обеспечивающая интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения концепции ЭС, реализованной в результате использования логических алгоритмов, основанных

на анализе дерева решений, на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и на логической увязке принимаемых решений с помощью базы знаний.

4. Разработана ИИС на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС), внедренная в составе системы управления взаимоотношениями с клиентами в деятельность филиала ОАО «ВолгаТелеком» в Чувашской республике. Анализ результатов, полученных на основе реальных данных, показал эффективность разработанной ИИС, которая заключается в повышении уровня прибыли ТКК при принятии рекомендуемых управленческих решений:

- по перемещению 10% клиентов ТКК второй категории в первую, что увеличивает прибыль ТКК на 3%;

- за счет выбора оптимального варианта маркетинговой программы, направленной на повышение прибыльности клиентов, позволяющей сократить затрат на привлечение клиентов на 20%, что оставляет свободные средства, которые могут быть использованы и для расширения маркетинговой программы, и для финансирования другой рентабельной программы.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ ОПУ КЛИКО ВАНЫ В РАБОТАХ

В рецензируемых журналах из списка ВАК

1. Интеллектуальный анализ данных о клиентах телекоммуникационной компании / М.А. Богомолова // Инфокоммуникационные технологии. 2006. Т. 4. №2. С. 82-85.

2. Архитектура интеллектуальной экономической информационной системы телекоммуникационной компании / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Телекоммуникации. 2007. №8. С. 45^18.

3. Реинжиниринг процесса управления обращениями клиентов телекоммуникационной компании / М.А. Богомолова // Инфокоммуникационные технологии. 2007. Т. 5. №4. С. 61-66.

4. Обобщенный алгоритм имитационного моделирования бизнес-процесса управления взаимоотношениями с клиентами телекоммуникационной компании / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Инфокоммуникационные технологии. 2008. Т. 6. №2. С. 94-98.

В других изданиях

5. Разработка схемы бизнес-процесса управления обращениями пользователей услуг связи Самарского филиала ОАО «ВолгаТелеком» / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Проблемы Техники и Технологий Телекоммуникаций: матер. VII Междунар. конф. Самара: Книга, 2006. С. 191-193.

6. Схема функционирования интеллектуальной информационной системы телекоммуникационной компании / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Матер.

XIV Рос. научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и асп. Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики. Самара, 2007. С. 195.

7. База знаний информационной системы диагностики хозяйственной деятельности телекоммуникационной компании / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Матер. XIV Рос. научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и асп. Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики. Самара, 2007. С. 196.

8. Анализ информационной среды управления экономикой и современных информационных технологий, применяемых на предприятии / Е.А. Матвеева, Н.В. Коныжева, О.Н. Ольховая, М.А. Богомолова // Матер. XIV Рос. научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и асп. Поволжской государственной академии телекоммуникаций и информатики. Самара, 2007. С. 208209.

9. Постановка задач имитационного моделирования процесса управления обращениями клиентов телекоммуникационной компании / М.А. Богомолова // XV Туполевские чтения: матер. Междунар. молодёж. научн. конф. Казань: Издательство Казанского государственного технического университета, 2007. ТЛИ. С. 110-112.

10. Математическая модель задачи оптимального управления обращениями клиентов инфокоммуникационной компании / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Технологии информационного общества: матер. 2-ой отрасл. научн. конф. Москва, 2008. Т. I. С. 169-173.

11. Исследование математической модели задачи оптимального управления обращениями клиентов инфокоммуникационной компании в интересах имитационного моделирования / Э.М. Димов, М.А. Богомолова // Татищеские чтения: актуальные проблемы науки и практики: матер. V юбил. междунар. на-учно-практ. конф. Тольятти: Изд-во Волжского университета им. В.Н. Татищева, 2008. Ч. I. С. 83-94.

12. Анализ инструментов исследования бизнес-процессов телекоммуникационной сети / М.А. Богомолова // Матер. XVI Росс, научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и асп. Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики. Самара, 2009. С. 257.

Диссертант

М.А. Богомолова

Богомолова Мария Анатольевна

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНАЯ ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ РЕГИОНАЛЬНОЙ ТЕЛЕКОММУНИКАЦИОННОЙ КОМПАНИИ НА ОСНОВЕ ИМИТАЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ

Специальность: 05.13.10 -Управление в социальных и экономических системах

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано к печати 13.05.2009. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Печать плоская. Гарнитура Тайме. Усл. леч. л. 1,0. Усл. кр.-отт. 1,0. Уч.-изд. л. 0,9. Тираж 100 экз. Заказ № 191.

ГОУ ВПО Уфимский государственный авиационный технический университет Центр оперативной полиграфии 45000, Уфа-центр, ул. К.Маркса, 12

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА I. АНАЛИЗ СОСТОЯНИЯ ПРОБЛЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ.

1.1 Анализ существующих подходов к управлению взаимоотношениями с клиентами в отрасли телекоммуникаций.

1.2 КРИТИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ в области управления взаимоотношениями с клиентами.

1.3 Организационно-функциональная характеристика объекта исследования.

1.4 Обоснование использования новых информационных технологий в интересах повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами.

Выводы по первой главе.

ГЛАВА II. ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ БИЗНЕС-ПРОЦЕССА ВЗАИМООТНОШЕНИЙ С КЛИЕНТАМИ.

2.1 Разработка модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами.

2.2 Постановка задачи имитационного моделирования.

2.3 Разработка и исследование математической модели бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами.

2.4 Идентификация законов распределения случайных величин.

2.5 Разработка укрупненной схемы моделирующего алгоритма бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами.

2.6 Разработка детализированной схемы моделирующего алгоритма бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами.

2.7 Формирование результатов имитационного моделирования.

2.8 Экономическая интерпретация результатов имитационного моделирования.

2.9 Анализ чувствительности результатов имитационного моделирования.

2.10 Оценка адекватности имитационной модели.

Выводы по второй главе.

ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СХЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ.

3.1 Исследование методики применения имитационной модели в рамках интеллектуальной информационной системы.

3.2 Анализ архитектуры интеллектуальной информационной системы.

3.3 Выбор инструментального средства реализации интеллектуальной информационной системы.

Выводы по третьей главе.

ГЛАВА IV. ПРИМЕНЕНИЕ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ УПРАВЛЕНИЯ

ВЗАИМООТНОШЕНИЯМИ С КЛИЕНТАМИ.

4.1 Разработка решений по управлению взаимоотношениями с клиентами.

4.2 Разработка и анализ ситуаций принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами.

4.3 Разработка подсистемы принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами.

4.4 Формирование рекомендаций по управлению взаимоотношениями с клиентами в результате использования интеллектуальной информационной системы.

4.5 Оценка эффективности управления взаимоотношениями с клиентами в результате применения интеллектуальной информационной системы.

Выводы по четвертой главе.

Исторически сложилось так, что информационным технологиям (ИТ) в управлении предприятием отводилась сервисная, вспомогательная роль. Это было обусловлено прежде всего существовавшим в середине 1990-х годов уровнем развития теории и практики ИТ. Наибольшие усилия в области ИТ в то время были направлены на автоматизацию отдельных функций на рабочих местах сотрудников предприятий. Соответственно, основная цель этих процессов формулировалась как облегчение работы при выполнении рутинных операций, ускорение выполнения работ и повышение качества конечного результата.

Революционные изменения, произошедшие в последнее десятилетие, связанные в первую очередь с удешевлением вычислительной техники, приближением вычислительных мощностей к рабочим местам сотрудников и развитием программного обеспечения, привели е переосмыслению роли ИТ в деятельности современных предприятий.

В настоящее время ИТ рассматриваются как рычаг для оптимизации бизнес-процессов предприятия на базе сквозной автоматизации составляющих их бизнес-функций. С этим связано появление специализированных инструментов для построения аналитических систем и систем поддержки принятия решений на всех уровнях управления предприятием, а также интегрированных систем управления предприятием. То есть, цель применения современных ИТ на предприятии можно сформулировать как обеспечение организационно-структурного развития для решения бизнес-задач, стоящих перед компанией.

Динамичное развитие телекоммуникационных компаний (ТКК), совершенствование их информационно-технологической инфраструктуры, расширение номенклатуры оказываемых услуг, процессы реорганизации, происходящие в отрасли связи, неизбежно приводят к появлению новых потребностей, моральному старению имеющихся информационных систем (ИС), возникновению «узких» мест в управлении ТКК.

Появление новых бизнес-моделей ТКК, использующих новые ИТ, обусловлено рядом объективных причин.

Во-первых, это быстрые темпы изменений, происходящих в отрасли, где появляются новые участники мирового телекоммуникационного рынка, новые продукты, услуги и их заменители; определяются новые направления деятельности операторов; изменяются границы и зоны их влияния, что приводит к росту конкуренции.

Во-вторых, меняется внешняя для оператора среда: появляются производственные технологии, требующие применения современных телекоммуникационных средств; изменяются условия государственного и общественного регулирования; меняется поведение потребителей, на деятельность ТКК все большее влияние оказывают макроэкономические и политические факторы.

В-третьих, возрастающую роль в этих процессах начинает играть сам потребитель услуг: меняются его поведение, субъективные пристрастия и вкусы; возрастают его требования к спектру и качеству услуг, структуре тарифов; у него появляется возможность пользоваться альтернативными источниками услуг.

В-четвертых, продолжают развиваться тенденции, связанные с ростом необходимой информированности участников мирового рынка, интенсивным развитием частного бизнеса, широким применением технологий мобильной связи и Интернета. Особую роль при этом играют партнерство, кооперация и сотрудничество в разных отраслях производства и жизни людей (активную поддержку в этом оказывают международные финансовые институты).

Однако российские консалтинговые фирмы часто внедряют в хозяйственную практику предприятий устаревшие, утратившие свою актуальность управленческие решения и технологии, которые не позволяют создать условия для достижения стратегических целей ТКК по позиционированию ее на рынке.

Время выдвигает качественно новые требования к современным знаниям в области предсказания и прогнозирования развития отрасли телекоммуникаций. В этой связи необходимо провести исследование по использованию новых ИТ: в частности, метода имитационного моделирования (МИМ) и технологии экспертных систем (ЭС), для научно обоснованной информационной поддержки бизнес-процессов ТКК.

Актуальность темы

В настоящий момент конкурентный рынок телекоммуникаций в нашей стране находится в стадии формирования и пока далек от совершенства в сфере управления бизнес-операциями, но некоторые тенденции его развития уже определились. В частности, это относится к совершенствованию информационных технологий (ИТ) управления взаимоотношениями компаний-операторов с пользователями услуг связи. Практически для любой телекоммуникационной компании (ТКК) на первом месте сегодня стоит решение методологических проблем, связанных с созданием эффективной модели управления компанией, с учетом особенностей развития региональных рынков связи, реинжинирингом основных бизнес-процессов, касающихся работы с клиентами.

Однако невозможно управлять бизнес-процессом с помощью инструментов, которые не соответствуют его сложности. В соответствии с законом У. Эшби, сложность механизма управления должна соответствовать сложности объекта управления. По этой причине достаточно сложные инструменты искусственного интеллекта оказались востребованными практикой управления.

По существу, прогресс и история науки и техники нашли свое наиболее точное выражение в развитии способности человека создавать модели естественных явлений, понятий и объектов. По мнению академика А.А. Самарского, «методология математического моделирования может и должна быть ядром ИТ, всего процесса информатизации общества» [98]. Часто новые идеи (например, в управлении производством и экономикой) длительное время не находят применения на практике по той причине, что система, в которую они должны быть внедрены, обладает большой внутренней сложностью и последствия предлагаемых преобразований трудно предсказать. С помощью имитации можно организовать проверку и демонстрацию новых идей и обосновать, таким образом, их принятие или отклонение [122, с. 15].

В России становление метода имитационного моделирования (МИМ), как научной и прикладной дисциплины, связано с именем члена-корреспондента АН СССР Н.П. Бусленко. Методологической основой для развития МИМ явились работы отечественных ученых: Н.Н. Моисеева, В.М. Глушкова, Т.И. Марчука, И.Н. Коваленко, Д.И. Голенко и др. За рубежом значительный вклад в исследование сложных систем и разработку теории управления внесли: Т. Саати, Т. Нейлор, И. Такахара, К. Шеннон, Д. Мако, и др.

Однако в работах не уделялось внимания вопросам применения новых ИТ в управлении взаимоотношениями с клиентами ТКК, в результате оптимизация осуществляется недостаточно эффективно. Таким образом, интеллектуализация систем принятия управленческих решений по взаимодействию с клиентами представляется исключительно перспективным направлением повышения эффективности функционирования ТКК.

Цель работы и задачи исследования

Целью работы является разработка ИИС управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК за счет применения МИМ к исследованию бизнес-процессов в интересах повышения эффективности экономической деятельности ТКК.

Для достижения цели работы необходимо решить следующие задачи:

1. Разработать имитационную модель (ИМ) бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК в интересах повышения эффективности управления бизнес-процессом и ТКК в целом.

2. Разработать функциональную схему ИИС, реализующую механизм выбора наиболее успешного решения по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с учетом применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).

3. Разработать подсистему принятия решений в ИИС, осуществляющую интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).

4. Повысить эффективность управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК с помощью ИИС, разработанной на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС).

Объект исследования

Объектом исследования являются реальные бизнес-процессы региональной ТКК, их особенности в интересах повышения эффективности управления взаимоотношениями с клиентами ТКК.

Методика исследования

В работе использовались теория и методы подготовки управленческих решений, теория моделирования сложных процессов и систем, теория массового обслуживания, теория вероятностей и математическая статистика, теория экономических ИС, теория проектирования баз знаний ИИС, теория факторного анализа.

Результаты, выносимые на защиту

1. Результаты исследования бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК и его анализ в интересах применения МИМ в качестве инструмента повышения эффективности управления ТКК.

2. ИМ бизнес-процесса взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК, анализирующая эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами и являющаяся основой для выбора управляющих решений в ИИС.

3. Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса.

4. Подсистема принятия решений в ИИС, реализующая интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения базы знаний.

Научная новизна работы

1. ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК предложена впервые, и ее применение позволяет в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса, что служит основой для выбора управляющих решений в ИИС.

2. Функциональная схема ИИС отличается тем, что она реализует принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, что обеспечивает новую технологию управления ТКК на основе объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.

3. Подсистема принятия решений в ИИС отличается использованием алгоритмов интеллектуальной поддержки принятия решений, основанных на анализе дерева решений, на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и на логической увязке принимаемых решений, что обеспечивает реализацию метода принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе базы знаний и стратегии логического вывода.

Практическая значимость

Практическую значимость работы представляют следующие результаты:

1. ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК, позволяющая в ходе принятия решения анализировать эффективность алгоритмов управления взаимоотношениями с клиентами за счет оценки состояния моделируемого бизнес-процесса и на этой основе производить выбор управляющих решений.

2. Функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса, и на этой основе обеспечивающая новую технологию управления ТКК в результате объединения МИМ с концепцией ЭС и дополнения интерактивным диалогом с пользователем.

3. Разработанная подсистема принятия решений в ИИС, реализующая алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами на основе имитационного моделирования, внедренная в составе системы управления взаимоотношениями с клиентами в деятельность региональной ТКК, позволяющая осуществлять информационную поддержку процессов обслуживания клиентов.

Вышеуказанные результаты работы внедрены в филиале ОАО «ВолгаТе-леком» в Чувашской Республике, а также приняты для использования в учебном процессе в курсах «Перспективные информационные системы в экономике», «Имитационное моделирование экономических процессов», «Интеллектуальные информационные системы» на кафедре «Экономические и информационные системы» Поволжского государственного университета телекоммуникаций и информатики. Практическое использование результатов работы подтверждено соответствующими актами, находящимися в приложении к диссертационной работе.

Основные теоретические и практические результаты работы докладывались на следующих конференциях: VII Международной конференции «Проблемы Техники и Технологий Телекоммуникаций», (Самара, 2006); XIV, XVI Российских научных конференциях профессорско-преподавательского состава научных работников и аспирантов ПГУТИ (Самара, 2007, 2009 гг.); Международной молодежной научной конференции «XV Туполевские чтения», ( Казань, 2007); II отраслевой научной конференции «Технологии информационного общества», (Москва, 2008); V юбилейной Международной научно-практической конференции «Татищеские чтения: актуальные проблемы науки и практики», (Тольятти, 2008).

Публикации

Основные положения и результаты диссертационной работы опубликованы в 12 источниках, включающих 8 статей, 4 материала конференций. Результаты работы опубликованы в 2 изданиях, входящих в перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий из списка ВАК

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав основного материала, заключения, библиографического списка из 124 наименований и приложения. Работа содержит 200 страниц машинописного текста, включая 58 рисунков и 45 таблиц.

Выводы по четвертой главе

В ходе исследования применения ИИС управления взаимоотношениями с клиентами для повышения качества управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК, проведенного в четвертой главе, получены следующие основные результаты.

1) Произведена классификация решений по способу воздействия на бизнес-процесс взаимоотношений с клиентами, что обеспечивает возможность выявления возможных решений по управлению и проведения на этой основе анализа ситуаций, необходимых для применения выявленных управленческих решений.

2) Проведен анализ ситуаций принятия управленческих решений, что позволяет выявить множество ситуаций, переходов и на этой основе определить оптимальные пути к целевому состоянию бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК.

3) Выполнено построение базы знаний на основе логической модели представления знаний и на этой основе разработан алгоритм интеллектуальной поддержки принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами. Это позволяет логически увязать множество ситуаций при управлении взаимоотношениями с клиентами, переходов и решений, обеспечивающих эти переходы, путем анализа дерева ситуаций и причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса. Выявленные знания структурированы в виде взаимосвязанных групп правил, что обеспечивает возможность осуществлять поиск в пределах выделенных групп.

4) Произведена программная реализация базы знаний. Программа моделирует управляющие решения в различных ситуациях и выдает практические рекомендации по управлению, что позволяет повышать эффективность управления бизнес-процессом взаимоотношений с клиентами региональной ТКК.

5) Выполнена оценка эффективности рекомендуемых мероприятий по управлению взаимоотношениями с клиентами с использованием ИМ исследуемого бизнес-процесса, которая служат основой для выбора управляющих решений в ИИС, что обеспечивает возможность анализа обратной связи с целью повышения качества управляющих решений.

Заключение

В ходе диссертационного исследования получены следующие основные результаты.

1) Разработана ИМ бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами региональной ТКК, позволяющая оценивать эффективность стратегий управления взаимоотношениями с клиентами за счет выявления и прогнозирования тенденций функционирования моделируемого бизнес-процесса в динамике с учетом отрицательных случайных факторов при различных управляющих воздействиях.

2) Разработана функциональная схема ИИС, реализующая принцип управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК по обратной связи с диагностикой состояния бизнес-процесса на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС), что обеспечивает механизм выбора наиболее успешного управленческого решения.

3) Разработана подсистема принятия решений в ИИС, обеспечивающая интеллектуальную поддержку принятия решений по управлению взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе применения концепции ЭС, реализованной в результате использования логических алгоритмов, основанных на анализе дерева решений, на причинно-следственной взаимосвязи основных показателей бизнес-процесса взаимоотношений с клиентами и на логической увязке принимаемых решений с помощью базы знаний.

4) Разработана ИИС на основе применения новых ИТ (МИМ и технологии ЭС), внедренная в составе системы управления взаимоотношениями с клиентами в деятельность филиала ОАО «ВолгаТелеком» в Чувашской республике. Анализ результатов, полученных на основе реальных данных, показал эффективность разработанной ИИС, которая заключается в повышении уровня прибыли ТКК при принятии рекомендуемых управленческих решений:

- по перемещению 10% клиентов ТКК второй категории в первую, что увеличивает прибыль ТКК на 3%;

- за счет выбора оптимального варианта маркетинговой программы, направленной на повышение прибыльности клиентов, позволяющей сократить затрат на привлечение клиентов на 20%, что оставляет свободные средства, которые могут быть использованы и для расширения маркетинговой программы, и для финансирования другой рентабельной программы.

На основании вышеизложенного видно, что задачи, поставленные в диссертационной работе, решены, и цель разработки ИИС управления взаимоотношениями с клиентами региональной ТКК на основе имитационного моделирования в интересах повышения эффективности деятельности ТКК достигнута.

1. Carroll А.В., Buchholtz А.К. Business & society: ethics and stakeholder management. Cincinnati, Ohio: South-Western College Pub, 2000. 750 p.

2. Daft R.L. Essentials of organization theory and design. Cincinnati, OH: Southwestern College Pub, 2000. 379 p.

3. Date C.J. What not how: the business rules approach to application development. Reading, Mass.: Addison-Wesley Publishing Co., 2000. 131 p.

4. Davenport Т.Н. Process innovation: reengineering work through information technology. Boston, Mass.: Harvard Business School Press, 1993. 337 p.

5. Dimov E.M. Cours de la recherche operationalle. Bujumbura. BURUNDI. 1982. 75 p.

6. Dimov E.M. Cours des methodes et modeles statistiques en recherche operationalle. Bujumbura. BURUNDI. Universite du BURUNDI. 1983. 108 p.

7. Foote N.W., Matson E.W., Rudd N.W. Managing the Knowledge Manager // The McKinsey Quarterly. 2001. №3. 120-129 p.

8. Goodman P.S. Missing organizational linkages: tools for cross-level research. Thousand Oaks, Calif: Sage Publications, 2000. 356 p.

9. Harper S.C. The forward-focused organization: visionary thinking and breakthrough leadership to create your company's future. New York: AMACOM, 2001.287 p.

10. Ilog Inc. ILOG Optimization Suite. White Paper. Delivering a competitive advantage. Paris: ILOG Worldwide Information Center, 2001. 62 p.

11. Korn G.A., Korn T.M. Mathematical handbook for scientist and engineers. Definitions, theorems and formulas for reference and review. Mineola, N.Y.: Dover Pubns, 2000. 943 p.

12. Nonaka I., Teece D.J. Managing industrial knowledge: creation, transfer and utilization. London; Thousand Oaks, Calif.: Sage Publications, 2001. 344 p.

13. Watson H.J., Carroll A.B., Mann R.I. Information systems for management: a book of readings. Cincinnati, Ohio: South-Western College Pub, 2000. 750 p.

14. Абдикеев H.M. Проектирование интеллектуальных систем в экономике: учебник для вузов / под ред. Н. П. Тихомирова. М.: Экзамен, 2004. 528 с.

15. Адлер Ю.П. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий/ Ю.П. Адлер, Е.В. Маркова, Ю.В. Грановский. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Наука, 1976. 279 с.

16. Андрейчиков А.В. Интеллектуальные информационные системы: учеб. для вузов / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2004. 424 с.

17. Башмаков А.И. Интеллектуальные информационные технологии: учеб. пособие для вузов / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. 304 с.

18. Блохин В.Г., Глудкин О.П., Гуров А.И. Современный эксперимент: подготовка, проведение, анализ результатов: Учебник для вузов / Под ред. О.П. Глудкина. М.: Радио и связь, 1997. 232с.

19. Богомолова М.А. Анализ инструментов исследования бизнес-процессов телекоммуникационной сети // Матер. XVI Росс, научн. конф. проф.-преп. состава, научн. сотрудников и асп. Поволжского гос. унив-та телекоммуникаций и информатики. Самара, 2009. С. 257.

20. Богомолова М.А. Интеллектуальный анализ данных о клиентах телекоммуникационной компании // Инфокоммуникационные технологии. 2006. Т. 4. №2. С. 82-85.

21. Богомолова М.А. Постановка задач имитационного моделирования процесса управления обращениями клиентов телекоммуникационной компании //

22. XV Туполевские чтения: матер. Междунар. молодёж. научн. конф. Казань: Изд-во Казан, гос. технического унив-та, 2007. Т. III. С. 110-112.

23. Богомолова М.А. Реинжиниринг процесса управления обращениями клиентов телекоммуникационной компании // Инфокоммуникационные технологии. 2007. Т. 5. №4. С. 61-66.

24. Брякалов Б.А. Основы современных компьютерных технологий: учебник для вузов / под ред. А. Д. Хомоненко. СПб.: КОРОНА принт, 2005. 672 с.

25. Бусленко В.Н. Автоматизация имитационного моделирования сложных систем. М.: Наука, 1977. 356 с.

26. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1968. 400 с.

27. Бусленко Н.П., Калашников В.В., Коваленко И.Н. Лекции по теории сложных систем. М.: Сов. радио, 1973. 383 с.

28. Вагнер Г. Основы исследования операций. М.: Мир, 1973. Т. 3. 396 с.

29. Варфоломеев В.И. Алгоритмическое моделирование элементов экономических систем: Практикум. М.: Финансы и статистика, 2000. 207 с.

30. Венецкий И.Г., Венецкая В.И. Основные математико-статистические понятия и формулы в экономическом анализе. М.: Статистика, 1979. 447 с.

31. Вентцель Е.С. Исследование операций. М., «Советское радио», 1972. 552 с.

32. Волков И.К. Исследование операций: Учебник для вузов / И.К. Волков, Е.А. Загоруйко; под ред. B.C. Зарубина, А.П. Крищенко. 2-е изд. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 435 с.

33. Воробьев С.Н. Управленческие решения: учебник для вузов/ С. Н. Воробьев, В. Б. Уткин, К. В. Балдин. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 317 с.

34. Вудс У.А. Основные проблемы представления знаний // ТИИЭР. 1986. Т. 74. № 10. С. 32^17.

35. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер, 2001. 383 с.

36. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы: учебник для вузов / Д. В. Гаскаров. М.: Высш. шк., 2003. 431 с.

37. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика. М.: Финансы и статистика, 1997. 333 с.

38. Голенко Д.И. Статистические модели в управлении производством. М.: Статистика, 1973. 368 с.

39. Голубев В. От управления отношениями с клиентами — к отношениям, управляемым клиентами: парадигма изменений в сфере обслуживания клиентов // Компьютерная телефония. 2001. №5. С. 18-21.

40. Голубицкая Е.А., Жигульская Г.М. Экономика связи. М.: Радио и связь, 1999. 391 с.

41. Гринберг А.С. Информационные технологии управления: учеб. пособие для вузов / А. С. Гринберг, Н. Н. Горбачев, А. С. Бондаренко. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2004. 479 с.

42. Джексон П. Введение в экспертные системы. 3-е изд.: Пер. с англ. М.; СПб; Киев: Вильяме, 2001. 620 с.

43. Димов Э.М. Имитационное моделирование и алгоритмизация управления дискретно-непрерывным производством. Дисс. д.т.н. Ташкент, АН УзССр, 1990. 306 с.

44. Димов Э.М. Имитационное моделирование и оптимизация управления в сложных производственных системах. Саратов: Изд-во Саратовского университета, 1983. 168 с.

45. Димов Э.М., Богомолова М.А. Архитектура интеллектуальной экономической информационной системы телекоммуникационной компании // Телекоммуникации. 2007. №8. С. 45-48.

46. Димов Э.М., Богомолова М.А. Обобщенный алгоритм имитационного моделирования бизнес-процесса управления взаимоотношениями с клиентами телекоммуникационной компании // Инфокоммуникационные технологии. 2008. Т. 6, №2. С. 94-98.

47. Димов Э.М., Маслов О.Н., Скворцов А.Б. Новые информационные технологии: подготовка кадров и обучение персонала. Ч. 1. Реинжиниринг и управление бизнес-процессами в инфокоммуникациях. Научное издание. М.: ИРИАС, 2005.386 с.

48. Димов Э.М., Маслов О.Н., Чаадаев В.К. Реинжиниринг в электросвязи: тенденции и прогнозы // Телекоммуникационное поле регионов. 2001. №4(16). С. 21-24.

49. Димов Э.М., Маслов О.Н., Швайкин С.К. Имитационное моделирование, реинжиниринг и управление в компании сотовой связи (новые информационные технологии). М.: Радио и связь, 2001. 256 с.

50. Дубров A.M. Компонентный анализ и эффективность в экономике: учеб. пособие для вузов. М.: Финансы и статистика, 2002. 352 с.

51. Дьяконов В.П. Новые информационные технологии: учеб. пособие для вузов. М.: СОЛОН-Пресс, 2005. 640 с.

52. Дкжалов А.Н., Иванов Ю.Н., Токарев В.В. Принципы моделирования на ЭВМ систем экономического управления // Автоматика и телемеханика. 1973. №12. С. 78-93.

53. Емельянов А.А., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах: Учебное пособие. М.: МГУ, 1996. 108 с.

54. Иберла К. Факторный анализ / пер. с нем. В.М. Ивановой. М.: Статистика, 1980. 398 с.

55. Иванилов Ю.П., Лотов А.В. Математические модели в экономике / Под ред. Н.Н. Моисеева. М.: Наука, 1979. 303 с.

56. Ивлев В., Каменнова М., Попова Т. Методологический подход к реорганизации деятельности предприятий // Открытые системы, 1996. №2. С.67-69.

57. Избачков Ю.С. Информационные системы: учебник для вузов/ Ю.С. Из-бачков, В. Н. Петров. 2-е изд. СПб.: Питер, 2005. 656 с.

58. Ильясов Б.Г., Исмагилова Л.А., Валеева Р.Г. Моделирование производственно-рыночных систем. Уфа: изд. УГАТУ, 1995. 321 с.

59. Казанский Д.Л. Формализованное представление работы предприятия // Сети и системы связи, 1998, №3. С.52-59.

60. Калянов Г.Н. Консалтинг при автоматизации предприятий: научно-практическое издание. М.: СИНТЕГ, 1997. 302 с.

61. Калянов Г.Н. Теория и практика реорганизации бизнес-процессов. М.: СИНТЕГ, 2000. 212 с.

62. Кобелев Н.Б. Основы имитационного моделирования сложных экономических систем: Учебное пособие. М.: Дело, 2003. 336 с.

63. Ковалев А.И., Привалов В.П. Анализ финансового состояния предприятия. М.: Изд-во ЦЭМ , 2000. 216 с.

64. Корнеев И.К. Информационные технологии в управлении. М.: ИНФРА-М, 2001. 158с.

65. Корольков В.Ф., Брагин В.В. Процессы управления организацией. Ярославль: РИЦ ОАО «Яртелеком», 2001. 416 с.

66. Криницкий Н.А., Миронов Г.А., Фролов Г.Д. Автоматизированные информационные системы / Под ред. А.А. Дородницына. М.: Наука, 1982. 381 с.

67. Лифшиц А.Л. Статистическое моделирование систем массового обслуживания/ А.Л.Лифшиц,Э.А.Мальц; Предисл.Н.П.Бусленко. М:: Сов. радио, 1978. 248 с.

68. Лодон Дж. Управление информационными системами: учебник / Пер. с англ. под ред. Д. Р. Трутнева. 7-е изд. СПб.: Питер, 2005. 912 с.

69. Лотов А.В., Моисеев Н.Н., Петров А.А. Некоторые вопросы моделирования программного метода управления социально-экономической системой // Модели и алгоритмы программного метода планирования сложных систем. М.: ВЦ АН СССР, 1979. С. 4-14.

70. Лоу A.M. Имитационное моделирование / А. М. Лоу, В. Д. Кельтон. 3-е изд. СПб.: Питер; Киев: BHV, 2004. 847 с.

71. Лоули Д. Факторный анализ как статистический метод / Пер.с англ. Ю.Н. Благовещенского. М.: Мир, 1967. 144 с.

72. Лукичева Л.И. Управленческие решения: учебник для вузов / Под ред. Ю. П. Анискина. М.: Омега-Л, 2006. 383 с.

73. Марселяус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе / Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1994. 256 с.

74. Маслов О.Н., Димов Э.М., Чаадаев В.К. Моделирование случайных факторов при имитационном анализе и управлении бизнес-процессами // Электросвязь. 2003. №2. С. 39-41.

75. Медынский В.Г., Ильдеменов С.В. Реинжиниринг инновационного предпринимательства. М.: ЮНИТИ, 1999. 414 с.

76. Меняев М.Ф. Информационные технологии управления: учеб. пособие. В 3 кн. / М. Ф. Меняев. М.: Омега-Л, 2003. 464 с.

77. Минский М. Фреймы для представления знаний. М.: Мир, 1979. 152 с.

78. Моисеев Н.Н. Элементы теории оптимальных систем. М.: Наука, 1975. 526 с.

79. Наумов Н.А. Системы управления базами данных и знаний: Справочное издание. М.: Финансы и статистика, 1991. 348 с.

80. Нейлор Т. Машинные и имитационные эксперименты с моделями экономических систем. М.: Мир, 1975. 500 с.

81. Новаковский В.Ф. Бизнес-процессы альтернативных операторов // Телекоммуникационное поле регионов. №4 (16), 2001. С. 30-31.

82. Одинцов Б.Е. Проектирование экономических экспертных систем. М.: ЮНИТИ, 1996. 160 с.

83. Ойхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса. М.: Финансы и статистика, 1997. 333 с.

84. Попов Э.В, Фоминых И.Б., Кисель Е.Б. Статистические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 320 с.

85. Райков А. Фундамент корпоративного менеджмента // Открытые системы. 2000. №1-2. С.22-25.

86. Робсон М., Уллах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов / Под ред. Н.Д. Эриашвили. М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997. 227 с.

87. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики. Перцептроны и теория механизмов мозга. М.: Мир, 1965. 480 с.

88. Романов А.Н. Советующие информационные системы в экономике: учеб. пособие для вузов / А.Н. Романов, Б.Е. Одинцов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 487 с.

89. Романов В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учеб пособие для вузов / В. П. Романов; под общ. ред. Н. П. Тихомирова. М.: Экзамен, 2003. 496 с.

90. Рубцов С.В. Целевое управление в корпорациях. Управление изменениями. М.: Просвет, 2001. 453 с.

91. Рыжиков Ю.И. Имитационное моделирование. Теория и технологии. СПб.: КОРОНА принт; М.: Альтекс-А, 2004. 384 с.

92. Саати Т.Л. Элементы теории массового обслуживания и ее приложения. М.: Советское радио, 1971. 520 с.

93. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: идеи, методы, примеры. М.: Наука, Физматлит, 1997. 320 с.

94. Семенов М.И., Трубилин И.Т., Лойко В.И. Автоматизированные информационные технологии в экономике: Учебник / под общ. ред И.Т. Трубилина. М.: Финансы и статистика, 2000. 416 с.

95. Скворцов А.Б. Имитационное моделирование и технология экспертных систем в управлении инфокоммуникационной компанией. М.: Радио и связь, 2002. 232 с.

96. Скворцов А.Б. Реорганизация управления в компании электросвязи // Телекоммуникационное поле регионов. 2001. №1 (13). С. 32—34.

97. Скрэгг Г. Семантические сети как модели памяти // Новое в зарубежной лингвистике. М.: Радуга, 1983. Вып. 12. С. 228-271.

98. Смирнова Т.Н. Проектирование экономических информационных систем: учеб. для вузов / Г.Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов; под ред. Ю.Ф. Тельнова. М.: Финансы и статистика, 2003. 512 с.

99. Советов Б.Я. Информационные технологии: учебник для вузов/ Б.Я. Советов, В. В. Цехановский. М.: Высш. школа, 2005. 263 с.

100. Советов Б.Я., Яковлев С.А. Моделирование систем. 2-е изд. М.: Высш. шк., 1998.319 с.

101. Юб.Срапионов О.С., Горелик М.А., Холодарь В.И. Экономика связи: Учебник для вузов/ под ред. О.С. Срапионова. М.: Радио и связь, 1992. 320 с.

102. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология / Ю. Ф. Тельнов. 2-е изд., перераб. и доп. М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.

103. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике. М.: Синтег, 1999. 216 с.

104. Трояновский В.М. Разработка управленческого решения: учеб. пособие / В. М. Трояновский. М.: РДЛ, 2003. 208 с.

105. ПО.Тэнк Д.У., Хопфилд Д.Д. Коллективные вычисления в нейроноподобных электронных схемах // В мире науки. 1988. № 2. С. 44-53.

106. Ш.Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ. М.: Мир, 1989. 392 с.

107. Уткин В.Б. Информационные системы в экономике: учеб. для вузов/ В. Б. Уткин, К. В. Балдин. М.: Академия, 2004. 288 с.

108. Фаронов В.В. Delphi 6. Учеб. курс. М.: Изд. Молгачёва С.В., 2001. 672 с.

109. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: манифест революции в бизнесе. СПб.: Изд-во СпбУ, 1997. 328с.

110. Чаадаев В.К., Шеметова И.В., Шибаева И.В. Информационные системы компаний связи. Создание и внедрение. М.: Эко-Трендз, 2004. 256 с.

111. Шеер А.В. Моделирование бизнес-процессов. Изд. 2-е перераб. и доп. / Пер. с англ. М.: Весть, Метатехнология. 2000. 205 с.

112. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука / Пер. с англ. М.: Мир, 1978. 418 с.

113. Шлеер С., Меллор С. Объектно-ориентированный анализ: моделирование мира в состояниях. Пер. с англ. К.: Диалектика, 1993. 240 с.

114. Элти Дж., Кумбе М. Экспертные системы: концепции и примеры. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1987. 191 с.

115. Яковлев Б.И. Машинная имитация. М.: Наука, 1975. 158 с.

116. Якубайтис Э.Я. Информационные сети и системы. М.: Финансы и статистика, 1996. 365 с.

117. Ямпольская Д.О. Количественные методы анализа и прогнозирования в маркетинге: учеб. пособ. / Д. О. Ямпольская. СПб.: СПбГИЭУ, 2002. 134 с.1. Прилох&ние J.

118. ХЛ открытое акционерное оощества1. ВолгаТедеком

119. Онлкап в Чувашской Республике

120. Государственное образовательное учрежд

121. ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО СВЯ;высшего профессионального образован «Поволжский государственный университет телекоммуникации информатики»

122. Акт об использовании в учебном процессе

123. Информационных систем и технологий,д.т.н., профессор1. М.А. Кораблин