автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.22, диссертация на тему:Организация серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков

На правах рукописи

ВЯТКИН Сергей Михайлович

ОРГАНИЗАЦИЯ СЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА

НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ В УСЛОВИЯХ ТЕХНИЧЕСКИХ И ЭКОНОМИЧЕСКИХ РИСКОВ

Специальность 05,02.22 -Организация производства в промышленности

(экономические науки)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Москва 2006

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

Научный руководитель - доктор экономических наук

Плещинский Андрей Станиславович

Официальные оппоненты: доктор экономических наук,

профессор,

Заслуженный экономист РФ Гржибовский Станислав Петрович

доктор экономических наук, профессор

Дубинкин Сергей Васильевич

Ведущая организация: ОАО "НИИ СУПЕР ЭВМ"

Защита состоится "_ СЪ___2006 г.

на заседании диссертационного Совета Д 850 001.02 при Московской академии рынка труда и информационных технологий по адресу: 121351, г. Москва, ул. Молодогвардейская, д. 46, корп. 1, телефон (095) 149-86-38.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Московской академии рынка труда и информационных технологий.

Автореферат разослан " <J<£" QcZ._2006 г.

Ученый секретарь диссертационного совета профессор

Чересов Ю.И.

20О&А

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность. Реалистичный прогноз ближайшего будущего диктует требования кардинального выбора национальных приоритетов в области науки и техники и принятия исчерпывающих мер по их реализации. Утвержденные Президентом страны 30 марта 2002 года "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации" определяют в качестве ключевых космические и авиационные технологии, новые материалы и химические технологии, военную и специальную технику, производственные технологии и т.д.

Уральский Федеральный округ является одним из крупнейших в стране по выпуску наукоемкой продукции и включает промышленные предприятия, академические и отраслевые научные организации, которые ведут производство, исследования и разработки по всему спектру критических технологий. Научно-промышленный комплекс округа представляет сложную организационно-техническую систему, которая характеризуется наличием значительного числа скрытых закономерностей в организации конкурентоспособного производства, а также технических и экономических рисков. Аналогичной спецификой характеризуются другие крупные региональные эргатические структуры, в которых составным элементом является человек.

В серийном производстве наукоемкой продукции человек относится к наиболее важному звену. Отличительной особенностью современного производства является наличие большого объема аналитико-синтетической деятельности, хронического дефицита времени для выбора способов действия и высокого уровня мотивации поведения (значимости последствий от ошибочных действий). Указанные факторы при длительном воздействии и в сочетании с эмоциональным напряжением от технических и экономических рисков закономерно приводят к информационной патологии человека и срывам в организации серийного производства наукоемкой продукции. Не защищает от опасного воздействия больших объемов иШЗт

БИБЛИОТЕКА I

о:

^именение автомати-

СПе ОЭ

зированных информационных систем, которых не обеспечивают формирование упреждающей реакции в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

В соответствии с изложенным актуальным является разработка методов и средств организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков с применением современных информационных технологий.

Решается научная задача уменьшения негативного влияния человеческого фактора за счет снижения неопределенности путем повышения роли искусственного интеллекта в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

Целью работы является разработка методов и средств снижения неопределенности в состоянии производственного процесса и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков для организации серийного производства наукоемкой продукции.

Данной целью работы определяются следующие задачи исследования.

1. Разработать способ формализованного представления управляющей деятельности специалиста в организации производства.

2. Сформулировать алгоритмические принципы организации конкурентоспособного производства в условиях технических и экономических рисков.

3. Обосновать долю крайнего пессимизма в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

4. Построить эталонную модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением динамической модели согласованной оптимизации программ.

5. Определить эффективность организации серийного производства наукоемкой продукции с применением информационной технологии управления в условиях технических и экономических рисков.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - серийное производство наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков. Предмет исследования — методы и средства организации конкурентоспособного производства с применением информационной технологии управления.

Методы исследования. Основные научные положения, выводы и результаты получены с использованием экономико-статистических методов, экспертных оценок, методов системного анализа, информационного моделирования, теории принятия решений.

На защиту выносится:

1. Способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации производства, которая реализуется совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению от эталонной модели, с переменной структурой автоматизированной системы, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов.

2. Эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением динамической модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала.

3. Теоретически обоснованная доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

4. Методика организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интел-

лектуальной информационной технологии, функционально представляющей автоматизированную систему с принятием решений (АСПР).

Достоверность и обоснованность полученных научных положений, выводов, результатов основывается на том, что предложенные методы и средства базируются на фундаментальных положениях информационного, функционального и математического моделирования, а также подтверждается их практическим применением.

Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют методы и средства организации серийного производства наукоемкой продукции в формализованном информационно-функциональном пространстве специалистов на основе согласованной оптимизации программ и анализа балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия.

Предложен способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, по которому модель согласованной оптимизации программ определяет эталонную модель организации производства, а организация производства по отклонению от эталонной модели реализуется на основе анализа балансовых показателей.

Построена эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, которая базируется на динамической модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала и определяет алгоритмический контур начальной информации автоматизированной системы.

Определена доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, в соответствии с числом автоматически выполняемых процедур принятия решений от их общего числа в автоматизированной системе, что

теоретически подтверждает официальные рекомендации (0,3) по выбору доли пессимизма для эффективной организации производства.

Предложена методика организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии управления в форме АСПР, которая базируется на модели согласованной оптимизации программ.

Практическая ценность работы. Полученные научные результаты составляют методологическую основу уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначность в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

Формализованным представлением управляющей деятельности специалистов в организации производства определяются ситуации, выявляется подмножество штатных и нештатных ситуаций. Управляющая деятельность специалистов отображается множеством траекторий организации конкурентоспособного производства, ведущих к различным ситуациям. Переход от множества траекторий к множеству ситуаций снижает неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначность в выборе способов действия специалистов. Тем самым уменьшается негативное влияние человеческого фактора в условиях технических и экономических рисков.

Величина и цена технических и экономических рисков определяются интеллектуальностью АСПР как способностью системы автоматически выполнять процедуры принятия решений (ППР) и влиянием человеческого фактора при поиске творческих решений, в результате чего доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица не превышает значения 0,38. Это достигается совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению от эталонной модели, с переменной структурой АСПР, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов, динамической модели согласованной оптимизации программ.

Формируется детерминированная и упреждающая реакция АСПР на возникающие ситуации, что позволяет снизить непроизводственные затраты.

В Уральском Федеральном округе по различным показателям производственная деятельность ЗАО "Алькон" носит неустойчивый характер в периоды между окончанием очередного отчетного года и началом следующего. Практическое применение научных результатов диссертационной работы способствовало устойчивому развитию предприятия в условиях технических и экономических рисков. Расчетная величина доли крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, которая согласуется с официальными практическими рекомендациями (0,30), повышает обоснованность требований к организации производства и уменьшает негативное влияние человеческого фактора. В периоды между отчетными годами начальные пороговые значения производственной деятельности ЗАО "Алькон" увеличились (в тыс. руб.): по управлению вагонным парком в 1,32 раза, по экспедиторской деятельности в 1,78 раза. Около 70,0 % функций по организации производства выполняется автоматически, что позволило снизить долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица до официально рекомендуемой величины 0,3.

Апробация работы и публикации. Основные научные положения, выводы и результаты докладывались и обсуждались на научно-практических семинарах и конференциях ЗАО "Алькон", Свердловской железной дороги-филиала ОАО "Российские железные дороги", МАРТИТ (2002-2005 гг.), ИПУ РАН (2004 г.), ОАО "Конструкторское бюро-1" (2003-2004 гг.), на оборонных предприятиях Уральского Федерального округа (2002-2005 гг.).

По теме диссертационной работы имеется 6 публикаций в научном издании по рекомендуемому Перечню ВАК России.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы, приложение по практическому применению результатов исследования. Диссертационная работа изложена на 127 страницах машинописного текста и вюпо-

чает 12 рисунков и 18 таблиц. Список использованной литературы включает 93 источника.

СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ

Введение включает обоснование актуальности диссертационной работы. Формулируется научная задача, ставятся цель и задачи исследования. Даются сведения о научных результатах, полученных лично соискателем, научная новизна и практическая ценность работы.

В первой главе рассматриваются технические и экономические риски как объективная реальность в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности. Применительно к организации производства с позиции синергетического подхода обосновываются понятия сложной организационно-технической системы, человеческого потенциала и человеческого фактора.

Обязательное условие минимизации непроизводственных затрат - организация конкурентоспособного производства. Оно является основным результатом организации серийного производства наукоемкой продукции. Его структурная модель представляется тремя концентрично вложенными кругами Эйлера. Ими обозначается множество возможных и случайных состояний производственного процесса и множество способов действия специалистов, адекватно отображающих эти состояния. Начиная от общего центра, два внутренних круга Эйлера представляют автоматический режим выполнения функций специалистов по организации производства. Внешним кругом Эйлера представляются функции специалистов по организации производства при информационной и интеллектуальной поддержке аппаратно-программной среды.

Структурная модель конкурентоспособного производства на рис. 1 отражает позицию поставщика конкурентоспособного качества товара как реальную способность товара удовлетворить конкретную потребность и воспринимать его по трем уровням в кругах Эйлера. Основной уровень (первый

внутренний круг Эйлера) - это товар по замыслу, который должен определить, какую потребность потребителя должен решать создаваемый товар.

Достоинство купленного товара, совокупность выгод от него - это те свойства, с которыми потребитель связывает фактическое удовлетворение своей потребности. Затем на основе товара по замыслу создается товар в реальном исполнении (второй внутренний круг Эйлера), т.е. конкретный осязаемый товар, обладающий пятью показателями: уровнем качества (техническим уровнем), совокупностью свойств качества (характеристики показателей), специфическим оформлением (дизайн товара), товарным знаком (марочное название), упаковкой. Наконец, организуются дополнительные услуги и сервис к товару по замыслу и к товару в реальном исполнении, создав товар с подкреплением (внешний круг Эйлера).

Товарам по замыслу, в реальном исполнении и с подкреплением ставятся в соответствие объекты интеллектуальной собственности (патенты, ноу-хау, полезные модели и т.д.) и технологии их реализации. Образуется конкурентоспособное производство и создается информационно-функциональное пространство организационно-технической системы для информационного

обеспечения управляющей деятельности специалистов, поддержания и развития серийного производства наукоемкой продукции. При наличии неопределенности в состоянии системы и неоднозначности в выборе способов действия специалистов и в условиях технических и экономических рисков создаются объективные условия для устойчивого развития предприятия по критериям максимальной эффективности.

Вторая глава посвящается вопросам формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии объективно существующих в сложной организационно-технической системе неопределенности и в ее состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

В реальных условиях организации серийного производства наукоемкой продукции возникают различные нарушения в установившемся балансе динамичных потоков ресурсов. На рис. 2 показана общая структура организации серийного производства наукоемкой продукции, в которой взаимодействуют следующие наиболее динамичные потоки:

- материальный поток Ж, представленный в системе предметами труда (сырья, материалы, полуфабрикаты, запасные части);

- поток орудий труда М (инструменты, технологические машины, транспортные средства, учитываемые в трудовом коллективе);

- поток труда рабочих Я - непосредственная работа над предметами труда и совместная деятельность с использованием орудий труда;

- энергетический поток Э, образующийся в результате потребления электрической, механической, других видов энергии;

информационный поток Я, адекватно отражающий состояние вышеперечисленных других потоков.

В материальном потоке IV это может быть неполная номенклатура материалов, запасных частей, узлов, агрегатов, срывы графика движения транспортных средств, наличие брака или некомплектность поставки. В потоке

орудий труда М — отказы или снижение производительности технологических машин, ухудшение качества или брак инструмента, внезапные выходы

\Л/ =>

I, Т«* Т'.-

Рис. 2. Структура организации серийного производства наукоемкой продукции через взаимодействие потоков ресурсов

из строя оборудования. В потоке труда рабочих Л - нехватка квалифицированных кадров, неправильное использование имеющихся рабочих, увольнения, болезни. В энергетическом потоке Э - выход из строя источников энергии, изменение их параметров, обрывы линии питания, отсутствие необходимого сервисного оборудования, нарушение правил техники безопасности. В информационном потоке Н — неточное определение расчетных показате-

лей, отражающих ход производственного процесса, конструктивные переделки в чертежах, запаздывания в доставке технологической и сопроводительной документации.

Указанные нарушения относятся к первой - отрицательной группе возмущающих воздействий /¡~. Вторая - положительная группа возмущающих воздействий - образуется за счет появления новых возможностей (увеличения скорости потоков путем использования высокопроизводительного оборудования, повышения квалификации кадров, более прогрессивной оплаты труда и др.). Возникающие отклонения в ресурсах приводят к различным производственным ситуациям. Штатные ситуации устраняются за счет создания запасов и резервов, а также простым или прямым устранением возмущающих воздействий.

Одновременно возникают достаточно сложные нештатные ситуации, которые содержат неопределенность в оценке состояния производственного процесса и неоднозначность в выборе способов действия специалистов по организации производства. Причины возникновения нештатных ситуаций носят объективный характер. Неопределенность связана с тем, что ход производственного процесса в пространстве и во времени подвержен действию значительного числа возмущающих воздействий, возникающих по вероятностным законам. Неоднозначность определена множеством способов устранения нештатных ситуаций, последствия от которых в условиях технических и экономических рисков трудно прогнозировать. Фактически даже при наличии ресурсов в сложных организационно-технических системах управляющая деятельность специалиста протекает в условиях дефицита в ресурсах из-за трудно учитываемого множества факторов. Дефицит в ресурсах может быть создан искусственно в результате негативных последствий от ошибочных решений специалиста, либо из-за несвоевременно полученной или отсутствия информации о наличии и движении ресурсов.

Автоматизация деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции представляется как формирование управляющих воздействий в зависимости от критичности возникающих ситуаций на основе:

- формализованных знаний о поведении организационно-технической системы в штатных ситуациях (программное управление);

- формализованных знаний и обобщенного опыта специалистов, на основе которого повторяющиеся нештатные ситуации переводятся в штатные ситуации (адаптивное управление);

- творческого поиска эвристических решений при информационной и интеллектуальной поддержке автоматизированной системы в нештатных ситуациях (обучение системы) для устранения неопределенности и неоднозначности.

В качестве управляющего воздействия выступает выделенный ресурс. Путем программного, адаптивного управления всеми видами ресурсов и обучения системы осуществляется эффективная организация производственного процесса. Новую информацию составляют скрытые закономерности в состоянии производственного процесса наукоемкой продукции и на множестве информационных объектов. Скрытые закономерности в состоянии производственного процесса отображаются через скрытые закономерности на множестве информационных объектов в формализованном пространстве. Множество формализуемых параметров характеризуется числом автоматически выполняемых ППР, представляющих итерационный процесс формирования управляющих воздействий на основе формализованных экспертных знаний и математических методов. К информационным объектам относятся структуры обрабатываемых данных, электронные документы, адекватно отражающие состояние производственного процесса.

Организация производства отображается через систематизированную информацию, выражающую логические связи и отношения между его элементами. С единых кибернетических позиций исследуются проблемы, кото-

I I

рые относятся к технике, математике, биологии. Динамическое взаимодействие начальной, дополнительной и новой информации происходит в виде вибрации кругами (круги Эйлера) и в соответствии с известными биологическими принципами максимальной информации и экономии энергии. Биологические принципы указывают на развитие эволюции по пути увеличения объема и количества свойств получаемой информации, совершенствование ее обработки при минимизации энергии и носит противоречивый характер. Согласованность противоречивых критериев формирования управляющих воздействий достигается путем информационного, функционального, математического моделирования.

В формализованном виде результаты моделирования управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции составляют информационную основу взаимодействия в ППР искусственного интеллекта (два внутренних круга Эйлера) и естественного интеллекта (внешний круг Эйлера). Эффективным взаимодействием естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты практически реализуется структурная модель конкурентоспособного производства и уменьшается негативное влияние человеческого фактора на производственный процесс в условиях технических и экономических рисков.

В третьей главе рассматриваются алгоритмические принципы организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

Управляющая деятельность специалистов в организации производства моделируется на основе интеллектуальной информационной технологии через взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР. Взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в аппаратно-программной среде обеспечивает их взаимное обучение и конвергенцию, степень которых зависит от уровня интеллектуальности автоматизированной системы. Наиболее высокий уровень интеллектуальности обеспечивают АСПР, концептуальная модель которой показана на рис.3. В формализован-

ном пространстве ЛСПР с алгоритмическими контурами программного управления (первый внутренний круг Эйлера), адаптивного управления (второй внутренний круг Эйлера) и обучения системы (внешний круг Эйлера) взаимно однозначно отображается структурная модель конкурентоспособного производства.

Системный изоморфизм структурных моделей конкурентоспособного производства и АСПР реализуется совокупностью алгоритмических принципов организации серийного производства наукоемкой продукции по отклонению, с переменной структурой АСПР, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия. Нормированный балансовый показатель подразделения

где Д - показательный коэффициент для г-ой работы /-го проекта, г = 1.Л;

Рис. 3. Концептуальная модель АСПР в организации конкурентоспособного производства

Я - количество работ, выполняемых г -ым подразделением предприятия за отчетный период времени, Л^, -численность подразделения, I, - нормированный показатель уровня заработной платы работников подразделения;

А = "Ьц 'к3, -к4п1, — коэффициент типа рабочих процессов, &21 -коэффициент стадии вьшолнения проекта, к35 - коэффициент приоритетности проекта серийного производства наукоемкой продукции, кАт - коэффициент этапности выполнения проекта, у =1,6, / = 1,5, $ = 1,5, т = 1,5. Коэффициенты ку -к21 -к^-к^ представляют систематизированные и полученные в формализованном виде экспертные знания специалистов и составляют продукционную базу знаний АСГТР. На множестве выполняемых предприятием проектов подход балансовых показателей позволяет минимизировать неопределенность и неоднозначность в анализе и оценке возникающих ситуаций в организации серийного производства наукоемкой продукции, для которого характерны взаимосвязанность и значительная размерность показателей производственных процессов.

Четвертая глава посвящается созданию методических основ организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР. Методические основы включают:

• представление организации серийного производства наукоемкой продукции сложной организационно-технической системой, в которой управляющая деятельность специалистов отображается на состояние производственного процесса в соответствии с целью его организации;

• определение системы как совокупности элементов, объединенных самоорганизацией, единством цели и функциональной целостностью, в которой неустойчивость является внутренним свойством системы и условием возникновения информации и управления;

• рассмотрение устойчивости (гомеостаза) как функционального состояния системы, при котором обеспечивается поддержание динамического

постоянства в допустимых пределах жизненно важных функций и параметров системы при различных изменениях внутренней и внешней среды, человеческого потенциала как способности специалиста совместно с АСПР обеспечивать гомеостаз, человеческого фактора как воздействие человеческого потенциала на состояние производственного процесса;

• организацию конкурентоспособного производства, которое является обязательным условием минимизации непроизводственных затрат и устойчивого развития предприятия, при наличии неопределенности в оценке и анализе его состояния и неоднозначности в выборе способов действий специалистов в условиях технических и экономических рисков как объективно присутствующих факторов;

• представление технических и экономических рисков в виде процесса перевода по заданным критериям нештатных ситуаций в штатные ситуации, при котором величина и цена риска определяется суммарным влиянием на процесс перевода интеллектуальности автоматизированной системы и человеческого фактора;

• интегрированное представление в динамическом взаимодействии управляющей деятельности специалиста и текущего состояния производственного процесса в формализованном пространстве АСПР, которая представляет интеллектуальную информационную технологию и является эффективным инструментом организации производства наукоемкой продукции;

• эталонную модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала;

• долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица, которая определяется отношением числа, автоматически выполняемых ППР к их общему

числу в формализованном пространстве АСПР и равна не более 0,38, что согласуется с официальными практическими рекомендациями (0,30).

Эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции строится на основе динамической модели оптимизации согласованных программ. Задача заключается в определении программ (s, v, х, г), для которых суммарная прибыль с учетом альтернативных издержек от связывания капитала в запасах промежуточных и конечных продуктов за рассматриваемых интервал планирования максимальна, поэтому критерий оптимальности выражается следующим образом:

т

F(s, v,x,r) = £ [ £ p„r,(t)- У p„v, (t) - £ К sk(t)

cl i s Mont ieMm keKl

- (1+5) X 0t jt r.kX,(t)+ y; zl+rlzl )- z, - /?£ w.yfi)] -+max,

keKl i.i ,.!

где pu - цена без НДС промежуточного продукта i еМ,„ и промежуточного и конечного продукта i е М^ в периоде t, - цена исходного продукта вида кеК3 в периоде t, S- ставка единого социального налога, /* - тарифная ставка за единицу времени работы трудового ресурса вида к, у'к и yl - оплата единицы времени простоя и, соответственно, доплата за сверхурочную работу трудового ресурса вида к, z, - амортизационные начисления и прочие включаемые в себестоимость продукции затраты в периоде t, р - альтернативная доходность капитала предприятия за один период, w, - себестоимость единицы продукта вида i. Затраты w, могут зависеть от периодов времени, в которых осуществляется производство определенной единицы продукта, однако с точки зрения практических расчетов целесообразно учитывать среднюю величину себестоимости в рассматриваемом интервале планирования.

В организации серийного производства наукоемкой продукции на основе интеллектуальной информационной технологии главный фактор - эффективность взаимодействия естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты. Исходя из этого положения, дается теоретическое обоснование доли крайнего пессимизма по критерию Гурвица.

Утверждение. В формализованном пространстве АСПР с тремя кон-центрично вложенными кругами Эйлера доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица определяется числом автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера, которое составляет не менее 62,0 процентов и отражает отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи.

В трех кругах Эйлера информационные объекты представляются числами г^(х0,у1/). В соответствии с критериями максимума количества получаемой информации, быстродействия ее обработки, при минимизации непроизводительных затрат на множестве целых точек (точек с целыми координатами) бинарные отношения между х0 и выражаются зависимостью

Для множества целых значений ^, >>„ образуется область круга с максимальным радиусом гп(х(к^)>„,_), включающим максимальное количество информационных объектов в кругах Эйлера. В относительных единицах радиус круга равен единице: (х^/г^)2 +(у„и/гп)1 =1. Последнее выражение представляется в терминах теории цепных дробей системой из трех уравнений

¡Ро,Р\,РЪ---,Рк]2+ [^0 1, (1)

где к - порядковый номер элементов подходящих дробей рк и <7ь в которых предпоследние элементы представляют ППР, а предыдущие элементы выражают связанные с ППР информационные объекты.

В результате последовательных преобразований получим (1) в виде дифференциального уравнения в свертках, которое выражает взаимодействие естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты в непрерывном пространстве изображений:

е-^\е^)р)-е-Я~(еЛтг*0(л)я)=1. (2)

ал "л

В окончательном виде (2) преобразуется в алгебраическое уравнение

]

/>(5) = Т+5 ' (3)

где Р(5) - объем получаемой информации в АСПР; 5 - коэффициент параметрической настройки, которым регулируется чувствительность к изменениям производственного процесса.

Анализ (3) при и=2 (автоматический режим функционирования АСПР) указывает на устойчивый режим функционирования системы при значении 1^=1,62, отражающим отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи (золотое сечение). Отсюда следует, что в алгоритмических контурах программного и адаптивного управления АСПР число автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера составляет не менее 62,0 процентов. Во внешнем круге Эйлера (алгоритмический контур обучения системы) не более 38,0 процентов ППР выполняется специалистом по организации производства в интерактивном режиме функционирования системы.

Этим определяется допустимое соотношение между детерминированными и случайными состояниями производственного процесса, степень неопределенности и неоднозначности, а, следовательно, негативного влияния человеческого фактора на величину и цену технических и экономических рисков, что позволяет обеспечить устойчивое развитие предприятия.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена научная задача уменьшения негативного влияния человеческого фактора за счет повышения роли искусственного интеллекта в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

1. Применительно к организации серийного производства наукоемкой продукции применен синергетический подход. Конкурентоспособное производство является обязательным условием минимизации непроизводственных затрат. Неопределенность в анализе и оценке состояния производственного процесса и неоднозначность в выборе способов действия специалистов и

технические и экономические риски объективно присутствуют в организации современного производства.

2. Определены понятия человеческого потенциала и человеческого фактора, их показатели для качественной (соотношением радиусов кругов Эйлера в АСПР) и количественной оценки (вероятность перевода нештатной ситуации в штатную ситуацию), которые составляют методологический базис организации производства с применением интеллектуальной информационной технологии в форме АСПР.

3. Предложен способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции, по которому модель согласованной оптимизации программ определяет эталонную модель организации производства, модель анализа балансовых показателей реализует организацию производства по отклонению от эталонной модели.

В формализованном виде результаты моделирования управляющей деятельности специалистов в организации производства составляют информационную основу взаимодействия в ППР искусственного интеллекта (два внутренних круга Эйлера) и естественного интеллекта (внешний круг Эйлера). Эффективным взаимодействием естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты практически реализуется структурная модель конкурентоспособного производства и уменьшается негативное влияние человеческого фактора на производственный процесс в условиях технических и экономических рисков.

4. Созданы методические основы организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности в условиях технических и экономических рисков, которые включают анализ балансовых показателей выполнения проектов по выпуску наукоемкой продукции и динамическую модель согласованной оптимизации программ.

Совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению от эталонной модели, с переменной структурой АСПР, на

основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов, динамической модели согласованной оптимизации программ формируется детерминированная и упреждающая реакция АСПР на возникающие ситуации.

5. Теоретически обоснована доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная 0,38, которая в формализованном пространстве АСПР определяется числом автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера, составляющим не менее 62,0 процентов и отражающим отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи.

Этим определяется допустимое соотношение между детерминированными и случайными состояниями производственного процесса, степень неопределенности и неоднозначности, а, следовательно, негативного влияния человеческого фактора на величину и цену технических и экономических рисков, что позволяет обеспечить устойчивое развитие предприятия.

В Уральском Федеральном округе в периоды между отчетными годами начальные пороговые значения производственной деятельности ЗАО "Алькон" увеличились (в тыс. руб.): по управлению вагонным парком в 1,32 раза, по экспедиторской деятельности в 1,78 раза. Около 70,0% функций по организации производства выполняется автоматически, что позволило снизить долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица до официально рекомендуемой величины 0,3.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по разработке методов и средств организации серийного производства наукоемкой продукции в формализованном информационно-функциональном пространстве специалистов для снижения неопределенности в состоянии производственного процесса и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

Исследования проводились на фундаментальном научном направлении РАН "Производственные технологии" и нашли практическое применение.

А.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Вяткин С.М. Информационное моделирование организации конкурентоспособного производства наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 10,2004.

2. Вяткин С.М. Управляющая деятельность ЛПР в организации конкурентоспособного производства // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 12, 2004.

3. Вяткин С.М. Алгоритмический принцип организации конкурентоспособного производства по отклонению // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 21,2005.

4. Вяткин С.М. Алгоритмический принцип организации конкурентоспособного производства с переменной структурой автоматизированной системы // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 21, 2005.

5. Вяткин С.М. Определение балансовых показателей по выполнению проектов серийного производства наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 22,2005.

6. Вяткин С.М. Методические основы организации серийного производства наукоемкой продукции на основе интеллектуальной информационной технологии // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 22, 2005.

I

Разрешено к печати 12 января 2006 г. о Формат 60x84 1/16

Тираж 55 экз. Заказ № 06 от 12 января 2006 г.

(

г

• 39 8 f

ZQOG A

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА I. ТЕХНИЧЕСКИЕ И ЭКОНОМИЧЕСКИЕ РИСКИ -ОБЪЕКТИВНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ ОРГАНИЗАЦИИ КОНКУРЕНТОСПОСОБНОГО ПРОИЗВОДСТВА

1.1. Эволюция понятий риска и неопределенности в организации производства

1.2. Практика инвестиционного проектирования в условиях рисков и неопределенности

1.3. Организация конкурентоспособного производства — обязательное условие минимизации потерь в условиях рисков

1.4. Синергетический подход в организации серийного производства наукоемкой продукции

Выводы по первой главе

ГЛАВА И. ЧЕЛОВЕЧЕСКИЙ ФАКТОР В ОРГАНИЗАЦИИ СЕРИЙНОГО ПРОИЗВОДСТВА НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ

2.1. Типовой пример организации серийного производства наукоемкой продукции

2.2. Управляющая деятельность ЛПР в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков

2.3. Организация серийного производства наукоемкой продукции как сложная организационно-техническая система

2.4. Информационное моделирование организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков

Выводы по второй главе

ГЛАВА III. ОРГАНИЗАЦИЯ ПРОИЗВОДСТВА С ПРИМЕНЕНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ

ИНФОРМАЦИОННОЙ ТЕХНОЛОГИИ

3.1. Критерии информационного обеспечения организации конкурентоспособного производства

3.2. Алгоритмические принципы организации конкурентоспособного производства

3.3. Организация конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия

3.4. Информационное обеспечение организации конкурентоспособного производства на основе балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия

Выводы по третьей главе

ГЛАВА IV. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СЕРИЙНОГО

ПРОИЗВОДСТВА НАУКОЕМКОЙ ПРОДУКЦИИ ПРИ

НАЛИЧИИ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ И НЕОДНОЗНАЧНОСТИ

И В УСЛОВИЯХ РИСКОВ

4.1. Оптимизация согласованных программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции

4.2. Дискретно-непрерывные Р-преобразования в информационном обеспечении организации конкурентоспособного производства

4.3. Определение эффективности организации конкурентоспособного производства при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков с использованием интеллектуальной информационной технологии

4.4. Информационно-функциональное пространство организации конкурентоспособного производства с использованием АСПР, функционально представляющей интеллектуальную информационную технологию

Выводы по четвертой главе

Реалистичный прогноз ближайшего будущего диктует требования кардинального выбора национальных приоритетов в области науки и техники и принятия исчерпывающих мер по их реализации. Утвержденные Президентом страны 30 марта 2002 года "Приоритетные направления развития науки, технологий и техники Российской Федерации" определяют в качестве ключевых космические и авиационные технологии, новые материалы и химические технологии, военную и специальную технику, производственные технологии и т.д.

Уральский Федеральный округ является одним из крупнейших в стране по выпуску наукоемкой продукции и включает промышленные предприятия, академические и отраслевые научные организации, которые ведут производство, исследования и разработки по всему спектру критических технологий. Научно-промышленный комплекс округа представляет сложную организационно-техническую систему, которая характеризуется наличием значительного числа скрытых закономерностей в организации конкурентоспособного производства, а также технических и экономических рисков. Аналогичной спецификой характеризуются другие крупные региональные эргатические структуры, в которых составным элементом является человек.

В серийном производстве наукоемкой продукции человек относится к наиболее важному звену [17,22]. Отличительной особенностью современного производства является наличие большого объема аналитико-синтетической деятельности, хронического дефицита времени для выбора способов действия и высокого уровня мотивации поведения (значимости последствий от ошибочных действий). Указанные факторы при длительном воздействии и в сочетании с эмоциональным напряжением от технических и экономических рисков закономерно приводят к информационной патологии человека и срывам в организации серийного производства наукоемкой продукции. Не защищает от опасного воздействия больших объемов информации применение автоматизированных информационных систем, которых не обеспечивают формирование упреждающей реакции в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

В соответствии с изложенным актуальным является разработка методов и средств организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков с применением современных информационных технологий.

Решается научная задача уменьшения негативного влияния человеческого фактора за счет снижения неопределенности путем повышения роли искусственного интеллекта в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

Целью работы является разработка методов и средств снижения неопределенности в состоянии производственного процесса и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков для организации серийного производства наукоемкой продукции.

Данной целью работы определяются следующие задачи исследования.

1. Разработать способ формализованного представления управляющей деятельности специалиста в организации производства.

2. Сформулировать алгоритмические принципы организации конкурентоспособного производства в условиях технических и экономических рисков.

3. Обосновать долю крайнего пессимизма в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначности в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

4. Построить эталонную модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением динамической модели согласованной оптимизации программ.

5. Определить эффективность организации серийного производства наукоемкой продукции с применением информационной технологии управления в условиях технических и экономических рисков.

Объект и предмет исследования. Объект исследования - серийное производство наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков. Предмет исследования - методы и средства организации конкурентоспособного производства с применением информационной технологии управления.

Методы исследования. Основные научные положения, выводы и результаты получены с использованием экономико-статистических методов, экспертных оценок, методов системного анализа, информационного моделирования, теории принятия решений.

На защиту выносится:

1. Способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации производства, которая реализуется совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению от эталонной модели, с переменной структурой автоматизированной системы, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов.

2. Эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением динамической модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала.

3. Теоретически обоснованная доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков.

4. Методика организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии, функционально представляющей автоматизированную систему с принятием решений (АСПР).

Достоверность и обоснованность полученных научных положений, выводов, результатов основывается на том, что предложенные методы и средства базируются на фундаментальных положениях информационного, функционального и математического моделирования, а также подтверждается их практическим применением.

Научная новизна. Полученные научные положения, выводы и результаты определяют методы и средства организации серийного производства наукоемкой продукции в формализованном информационно-функциональном пространстве специалистов на основе согласованной оптимизации программ и анализа балансовых показателей по выполнению проектов в подразделениях предприятия.

Предложен способ формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, по которому модель согласованной оптимизации программ определяет эталонную модель организации производства, а организация производства по отклонению от эталонной модели реализуется на основе анализа балансовых показателей.

Построена эталонная модель организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков, которая базируется на динамической модели согласованной оптимизации программ многостадийного производства, материально-технического снабжения и реализации продукции с учетом альтернативных издержек от использования оборотного капитала и определяет алгоритмический контур начальной информации автоматизированной системы.

Определена доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, в соответствии с числом автоматически выполняемых процедур принятия решений от их общего числа в автоматизированной системе, что теоретически подтверждает официальные рекомендации (0,3) по выбору доли пессимизма для эффективной организации производства.

Предложена методика организации серийного производства наукоемкой продукции в условиях технических и экономических рисков с применением интеллектуальной информационной технологии управления в форме АСПР, которая базируется на модели согласованной оптимизации программ.

Практическая ценность работы. Полученные научные результаты составляют методологическую основу уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора в организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности в его состоянии и неоднозначность в выборе способов действия специалистов в условиях технических и экономических рисков.

Формализованным представлением управляющей деятельности специалистов в организации производства определяются ситуации, выявляется подмножество штатных и нештатных ситуаций. Управляющая деятельность специалистов отображается множеством траекторий организации конкурентоспособного производства, ведущих к различным ситуациям. Переход от множества траекторий к множеству ситуаций снижает неопределенность в оценке и анализе возникающих ситуаций и неоднозначность в выборе способов действия специалистов. Тем самым уменьшается негативное влияние человеческого фактора в условиях технических и экономических рисков.

Величина и цена технических и экономических рисков определяются интеллектуальностью АСПР как способностью системы автоматически выполнять процедуры принятия решений (ППР) и влиянием человеческого фактора при поиске творческих решений, в результате чего доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица не превышает значения 0,38. Это достигается совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению от эталонной модели, с переменной структурой АСПР, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов, динамической модели согласованной оптимизации программ.

Формируется детерминированная и упреждающая реакция АСПР на возникающие ситуации, что позволяет снизить непроизводственные затраты.

В Уральском Федеральном округе по различным показателям производственная деятельность ЗАО "Алькон" носит неустойчивый характер в периоды между окончанием очередного отчетного года и началом следующего. Практическое применение научных результатов диссертационной работы способствовало устойчивому развитию предприятия в условиях технических и экономических рисков. Расчетная величина доли крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная не более 0,38, которая согласуется с официальными практическими рекомендациями (0,30), повышает обоснованность требований к организации производства и уменьшает негативное влияние человеческого фактора. В периоды между отчетными годами начальные пороговые значения производственной деятельности ЗАО "Алькон" увеличились (в тыс. руб.): по управлению вагонным парком в 1,32 раза, по экспедиторской деятельности в 1,78 раза. Около 70,0 % функций по организации производства выполняется автоматически, что позволило снизить долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица до официально рекомендуемой величины 0,3.

Апробация работы и публикации. Основные научные положения, выводы и результаты докладывались и обсуждались на научно-практических семинарах и конференциях ЗАО "Алькон", Свердловской железной дороги-филиала ОАО "Российские железные дороги", МАРТИТ (2002-2005 гг.), ИПУ РАН (2004 г.), ОАО "Конструкторское бюро-1" (2003-2004 гг.), на оборонных предприятиях Уральского Федерального округа (2002-2005 гг.).

По теме диссертационной работы имеется 6 публикаций в научном издании по рекомендуемому Перечню ВАК России.

Структура и объем диссертации. Диссертация включает основное содержание из четырех глав, введение, заключение, список литературы, приложение по практическому применению результатов исследования. Диссертационная работа изложена на 127 страницах машинописного текста и вклю

Выводы по четвертой главе

1. Применением дискретно-непрерывных Р-преобразований моделируется синергетический подход в организации производства через информационное обеспечение ППР. Они используются при моделировании взаимодействия естественного и искусственного интеллекта, которое может быть закодировано такими трудно трансформируемыми структурами, как цепные дроби, счетное множество, число сочетаний, матрицы. При комбинаторном переборе вариантов решений, который сводится к задачам вариационного исчисления с учетом вероятностных законов изменения аргументов. Для выявления скрытых закономерностей в развитии различных ситуаций по иерархическим уровням организационного управления, функций последствий от выбранных вариантов управляющих воздействий. При этом сужается область поиска эффективных решений без потери информации, повышается чувствительность к изменениям в состоянии образовательных процессов, быстродействие и точность в обработке информации, чем определяются интегративные качества автоматизированного управления открытым образованием.

2. В формализованном пространстве АСПР с тремя концентрично вложенными кругами Эйлера доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица определяется числом автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера, которое составляет не менее 62,0 процентов и отражает отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи. Этим определяется допустимое соотношение между детерминированными и случайными состояниями производственного процесса, степень неопределенности и неоднозначности, а, следовательно, негативного влияния человеческого фактора на величину и цену технических и экономических рисков, что позволяет обеспечить устойчивое развитие предприятия.

3. Устойчивый режим функционирования АСПР при оптимальном соотношении на заданном множестве параметров и признаков свойств производственных процессов позволяет минимизировать непроизводственные затраты на эксплуатацию и развитие системы, отражает устойчивое состояние организации конкурентоспособного производства при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях рисков.

117

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В работе решена научная задача уменьшения негативного и повышения позитивного влияния человеческого фактора в производственном процессе путем организации конкурентоспособного производства с использованием современных информационных технологий.

1. Применительно к организации серийного производства наукоемкой продукции применен синергетический подход. Конкурентоспособное производство является обязательным условием минимизации непроизводственных затрат. Неопределенность в анализе и оценке состояния производственного процесса и неоднозначность в выборе способов действия специалистов и технические и экономические риски объективно присутствуют в организации современного производства.

2. Определены понятия человеческого потенциала и человеческого фактора, их показатели для качественной (соотношением радиусов кругов Эйлера в АСПР) и количественной оценки (вероятность перевода нештатной ситуации в штатную ситуацию), которые составляют методологический базис организации производства с применением интеллектуальной информационной технологии.

3. Предложенная методика формализованного представления управляющей деятельности специалистов в организации серийного производства наукоемкой продукции. Системный изоморфизм структурных моделей конкурентоспособного производства и АСПР реализуется совокупностью алгоритмических принципов организации производства по отклонению, с переменной структурой АСПР, на основе информационной причинности анализа балансовых показателей по выполнению проектов.

В формализованном виде результаты моделирования управляющей деятельности специалистов в организации производства составляют информационную основу взаимодействия в ПНР искусственного интеллекта (два внутренних круга Эйлера) и естественного интеллекта (внешний круг Эйлера). Эффективным взаимодействием естественного и искусственного интеллекта в ППР через информационные объекты практически реализуется структурная модель конкурентоспособного производства и уменьшается негативное влияние человеческого фактора на производственный процесс в условиях технических и экономических рисков.

4. Созданы методические основы организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности в условиях технических и экономических рисков, которые включают определение балансовых показателей выполнения проектов по выпуску наукоемкой продукции. Показатели представляют систематизированные и полученные в формализованном виде экспертные знания специалистов и составляют продукционную базу знаний АСПР. На множестве выполняемых предприятием проектов подход балансовых показателей позволяет минимизировать неопределенность и неоднозначность в анализе и оценке возникающих ситуаций в организации серийного производства наукоемкой продукции, для которого характерны взаимосвязанность и значительная размерность показателей производственных процессов.

5. Теоретически обоснована доля крайнего пессимизма по критерию Гурвица, равная 0,38, которая в формализованном пространстве АСПР определяется числом автоматически выполняемых ППР от их общего числа в трех кругах Эйлера, составляющим не менее 62,0 процентов и отражающим отношение значений соседних радиусов кругов Эйлера как значений соседних элементов классического ряда Фибоначчи.

Этим определяется допустимое соотношение между детерминированными и случайными состояниями производственного процесса, степень неопределенности и неоднозначности, а, следовательно, негативного влияния человеческого фактора на величину и цену технических и экономических рисков, что позволяет обеспечить устойчивое развитие предприятия.

В Уральском Федеральном округе в периоды между отчетными годами начальные пороговые значения производственной деятельности ЗАО "Алькон" увеличились (в тыс. руб.): по управлению вагонным парком в 1,32 раза, по экспедиторской деятельности в 1,78 раза. Около 70,0% функций по организации производства выполняется автоматически, что позволило снизить долю крайнего пессимизма по критерию Гурвица до официально рекомендуемой величины 0,3.

В диссертационной работе достигнута поставленная цель по разработке методов и средств организации серийного производства наукоемкой продукции при наличии неопределенности и неоднозначности и в условиях технических и экономических рисков на основе интеллектуальной информационной технологии. Исследования проводились на фундаментальном научном направлении РАН "Производственные технологии" и нашли практическое применение.

1. Абрамов В.Л. Интеллектуальные ресурсы конкурентоспособности в современной организации //Открытое образование, 2005.№2 (49).

2. Алдошин В.М., Колганов С.К., Фомин А.Н. Основные положения методологии обоснования приоритетных направлений разработки оборонных технологий. -М.: Радио и связь, 1998.

3. Альгин А.П. Риск и его роль в общественной жизни. -М.: Мысль,1989.

4. Андрианов И.В., Баранцев Р.Г., Малевич Л.И. Асимптотическая математика и синергетика. -М.: Эдиториал УРСС, 2004.

5. Беляев А.А., Коротков Э.А. Системология организации. —М.: ИНФРА-М, 2000.

6. Бойченко Ю.П. Проектное финансирование: зарубежный опыт и российская специфика //Инвестиции в России, 1998.-№3.-С. 43-44.

7. Брукинг Э. Интеллектуальный капитал. Спб. : Питер -2000.

8. Винер Н. Кибернетика или управление и связь в животном и машине. -М.: Советское радио, 1968.

9. Выленский П.Л. и др. Оценка эффективности инвестиционных проектов. -М.: Дело, 1998.

10. Вяткин С.М. Информационное моделирование организации конкурентоспособного производства наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 10, 2004.

11. Вяткин С.М. Управляющая деятельность ЛПР в организации конкурентоспособного производства // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 12, 2004.

12. Вяткин С.М. Алгоритмический принцип организации конкурентоспособного производства по отклонению // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 21, 2005.

13. Вяткин С.М. Алгоритмический принцип организации конкурентоспособного производства с переменной структурой автоматизированной системы // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, №21, 2005.

14. Вяткин С.М. Определение балансовых показателей по выполнению проектов серийного производства наукоемкой продукции // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 22, 2005.

15. Вяткин С.М. Методические основы организации серийного производства наукоемкой продукции на основе интеллектуальной информационной технологии // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 22, 2005.

16. Гибсон Дж.Л. и др. Организации: поведения, структуры, процессы. -М.: ИМ, 2000.

17. Громова О.Н. Организация управленческого труда. -М.:ГАУ, 1993.

18. Грохотов A.B., Комков Н.И., Лутфуллин М.А., Шатраков А.Ю. Перспективные направления инновационно-инвестиционной деятельности организаций в рыночных условиях (Методология инновационно-инвестиционного проектирования). -М.: ГОУ МАРТИТ, 2002.

19. Гуиняр Франсис Ж. Преобразование организации. -М.: Дело, 2000.

20. Дементьев В.Е. Инвестиционные и инновационные достоинства финансово-промышленных групп // Экономика и математические методы. 1996. Т.32, вып. 2.

21. Дементьев В.Е. Интеграция предприятий и экономическое развитие. -М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

22. Дизель П.М. и др. Поведение человека в организации. -М.: Экономика, 1993.

23. Джексон, Питер. Введение в экспертные системы. /Пер. с англ.: Уч. пос. -М.: Издат.дом "Вильяме", 2001.

24. Доблаев В.Л. Теория организаций. -М.: Институт молодежи,1995.

25. Дубров А.М. и др. Моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. -М.: Финансы и статистика, 2003.

26. Евенко JI.И. Организация как система. -М.: Экономика, 1992.

27. Емельянов C.B., Ларичев О.И. Многокритериальные методы принятия решений.- М.: Знание, 1985.-32с. (Новое в жизнь, науке, технике. Сер. «Математика, кибернетика»; №10).

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

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

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

31. Клейнер Г.Б., Тамбовцев ВЛ., Качалов P.M. Предприятие в нестабильной экономической среде: риски, стратегии, безопасность. М.: ОАО Изд-во "Экономика", 1997.

32. Климонтович Н.Ю. Без формул о синергетике. -Минск: Высшая школа, 1986.

33. Комков Н.И., Левин Б.И., Журдан Б.В. Организация систем планирования и управления прикладными исследованиями и разработками. -М.: Наука, 1986.

34. Комков Н.И., Плещинский A.C. Декомпозиционный метод распределения ресурсов в многоцелевой программе // Техн. кибернетика, 1987. №6.

35. Коренченко P.A. Теория организации. -Пермь: ПТУ, 1990.

36. Корнеев В.В. и др. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.-М.: «Нолидж», 2000.

37. Королюк B.C. и др. Справочник по теории вероятностей и математической статистике. М.: Наука, 1985.

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

39. Кошечкин С.А. Риски инвестиционных проектов. Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук. -Нижний Новгород, 2002.

40. Кравченко М.В., Лутфуллин М.А., Шатраков А.Ю. Интеграционные и инновационные направления развития // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий, № 78 (5), 2004.

41. Красовский Ю.Д. Организационное поведение. М.: ЮНИТИ,2000.

42. Кудряев В. Организация работы с документами. -М.: ИНФРА-М,2001.

43. Лагоша Б.А., Хрусталев Е.Ю. Методы и задачи моделирования рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. -М.: МЭСИ, 1998.

44. Лаврушенкова И.В. Формирование экономической среды развития предпринимательства в России: теоретические основы и методология. Диссертация на соискание ученой степени доктора экономических наук. -М.: АООП, 1998.

45. Ларичев О.И. Объективные модели и субъективные решения.-М.: Мир, 1987.

46. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений.-М.: Физматлит, 1996.

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

48. Латфуллин Г.Р., Райченко A.B. Теория организации. -СПБ.: Питер, 2005.

49. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь / Под ред. Г.Б. Клейнера.-М.: Дело, 2003.

50. Львов Д.С., Гребенников В.Г. Институциональные аспекты формирования благоприятного инвестиционного климата. М.: ЦЭМИ РАН, 1998.

51. Лукьяшко A.B., Райченко A.B. Жизненный цикл работника как объект управления. // Человек и труд, 1996. -№ 10.

52. Мазур И.И. и др. Управление проектами.-М.: Высшая школа, 2001.

53. Методические рекомендации по оценке эффективности инновационных проектов.-М.: Экономика, 2000.

54. Мильнер Б.З. Теория организаций: Курс лекций. М.: ИНФРА-М,1999.

55. Новицкий Н.И. Организация производства на предприятии. -М.: ИНФРА-М, 2002.

56. Олейник А.Н. Институциональная экономика.-М.: Инфра-М, 2000.

57. Осипов Г.С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. -М.: Наука, 1997.

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

59. Парфенова М.Я. и др. Информационное обеспечение процедур принятия решений при скрытых закономерностях. -М.: Наука, 2005.

60. Патент 1314305 (Россия). Устройство для управления производственным процессом ремонта машин / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

61. Патент 1367741 (Россия). Устройство для моделирования производства и потребления / Авт. изобрет. И.Ю.Юсупов и др.

62. Плещинский А.С. Оптимизация межфирменных взаимодействий и внутрифирменных управленческих решений. -М.: Наука, 2004.

63. Положение об оценке эффективности инвестиционных проектов при размещении на конкурсной основе централизованных инвестиционных ресурсов Бюджета развития Российской Федерации. Утверждено Постановлением Правительства РФ от 22 ноября 1997 года, № 1470.

64. Поспелов Г.С. Системный анализ и искусственный интеллект.-М.: Изд.-во АН СССР, 1980.

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

66. Поспелов Г.С., Поспелов Д.А. Искусственный интеллект-прикладные системы.- М.: Знание, 1985.

67. Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности.- М.: СИНТЕГ, 2000.

68. Райченко A.B. Прикладная организация /Формирование направления. -М.: ГУУ, 2002.

69. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991.

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

71. Салин В.Н. и др. Математико-экономическая методология анализа рисковых видов страхования. М.: Анкил, 1997.

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

73. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка принятия решений. -М.: СИНТЕГ, 1998.

74. Турчин В.Ф. Феномен науки. Кибернетический подход к эволюции.-М.:ЭТС, 2000.

75. Фалмер P.M. Организация как функция управления. -М.: Экономика, 1992.

76. Хинчин А.Я. Цепные дроби.- М.: Наука, 1978.

77. Шатраков А.Ю., Журавлева Э.М., Парфенова М.Я. Принятие решений в экономической среде. -М.: ГОУ МАРТИТ, 2004.

78. Шатраков А.Ю. Устойчивость и экономическая безопасность предприятий. -М.: ГОУ "МАРТИТ", 1998.

79. Шатраков А.Ю., Колготина Е.В. Финансово-экономические и информационные аспекты создания наукоемкой продукции. -М.: ГОУ "МАРТИТ", 2000.

80. Danthine J.P., Donaldson J.B. Risk shearing in the business cycle // European Economic Review. 1992. V. 36 (2/3). P. 468-475.

81. Dillinger Anne M., Stein W.E., Mizzi PJ. Risk Adverse Decision in Business Planning //Decision Sciences. 1992. V. 23(4). P. 1003-1008.

82. Dunn E.G., Jette C. Diversification as a Risk Management Strategy in an Andean Agropastoral Community // American Journal of Agricultural Economics. 1996. V. 78. (5 Dec). P. 1329-1334.

83. Economic and environmental risk and uncertainity: new models and methods. Dodrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers, 1997.

84. Fumas V.S. Relative Performance Evaluation of Management: the Effects of Industrial Competition and Risk Sharing // International Journal of Industrial Organization. 1992. V. 10(3). P. 473-489.

85. Johnstone-Bryden I.M. Managing Risk: How to work succesfully with risk. London: AVEBURY. 1996.

86. Levy D. Chaos Theory and Strategy: Theory, Application and Managerial Implications // Strategic Management Journal. 1994. N 15. P. 167-178. (ijht. no: Mmmöepr h pp., 2000).

87. Managing business risks: an integrated approach. New York. Economist Intelligence Unit, 1995.

88. Meitzer S. Limits on a company ability to manage risk // Risk management (USA). 1997. V. 44. N 1 (Jan). P. 18-23, 36-44 (http://www.rims.org).

89. Siegelaer G.M. Dynamic Risk Management by a Futures Clearinghouse // Review of Futures Markets. 1992. V. 11(1). P. 50-68.

90. Todd W.L. An integrated approach to risk management // Risk management (USA). 1996. V. 43. N 7. P. 22-28 {http://www.rims.org}.

91. Tufano P. Who Manages Risk? An Empirical Examination of Risk management Practices in Gold Mining Industry // Journal of Finance. 1996. V. 51 (4, Sep.) P. 1097-1137.