автореферат диссертации по машиностроению и машиноведению, 05.02.23, диссертация на тему:Управление знаниями в системе менеджмента качества организации

004610090

На правах рукописи

Булатицкий Дмитрий Иванович

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ

Специальность 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

- 7 ОКТ 20Ю

Брянск 2010

004610090

Работа выполнена на кафедре «Управление качеством, стандартизация и метрология» и кафедре «Информатика и программное обеспечение» ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет»

Научный руководитель

доктор технических наук, профессор МИРОШНИКОВ Вячеслав Васильевич

Официальные оппоненты доктор технических наук, профессор

ПАНКИНА Галина Владимировна

кандидат технических наук, старший научный сотрудник ИВАНОВ Валерий Николаевич

Ведущая организация

ГОУ ВПО Российский государственный технологический университет им. К.Э. Циолковского (МАТИ)

Защита состоится « 20 » октября 2010 года в_14_часов на заседании

диссертационного совета Д 212.021.01 при ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет» по адресу. 241035, г. Брянск, бульвар 50-летия Октября, 7, учебный корпус №2, ауд. 220.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет».

Автореферат разослан «/3» ^ 2010 года.

Ученый секретарь диссертационного совета

ХАНДОЖКО А.В.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы диссертации. В настоящее время знания являются одним из главных факторов, определяющих жизнеспособность, производительность и успешность организаций. В таких условиях естественным становится желание их руководства превратить знания в ресурс, которым можно управлять для эффективного использования. Поэтому создание систем управления знаниями (СУЗ) стало не только новым научным направлением исследований, но и объектом значительных инвестиций со стороны бизнеса.

Существуют различные подходы к толкованию термина «знание». По определению Дж. Харрингтона, «знание - это информация, преобразованная в способность к эффективным действиям». Управление знаниями представляет собой новый метод менеджмента, который изменяет подходы организации к достижению конкурентоспособности на основе обеспечения высокого качества продукции. В 90-х годах XX столетия таким методом было управление на основе внедрения первых версий международных стандартов ИСО 9000. В новых версиях этих стандартов нашли отражение принципы всеобщего управления качеством (TQM) и менеджмента знаний. При этом существует неразрывная связь межцу менеджментом качества и менеджментом знаний, поскольку второй является прямым продолжением первого.

Управление знаниями развивается на стыке двух дисциплин: науки о качестве и информационных технологий. При этом наука о качестве во многом определяет постановку целей и задач этого направления, а методология искусственного интеллекта в рамках информационных технологий предоставляет подходы и методы решения поставленных задач.

Внедрение системы управления знаниями позволяет организации путём сохранения опыта и предоставления его для повторного использования повысить производительность интеллектуальной деятельности сотрудников, сократить сроки выполнения проектов и период адаптации новых специалистов. Однако на практике внедрение СУЗ связано со значительными трудностями, которые вызваны недостаточной разработкой научной базы управления знаниями.

Таким образом, исследования, связанные с разработкой и применением методов приобретения, представления и распространения знаний в области качества для улучшения процессов системы менеджмента качества, безусловно, являются актуальными.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов управления знаниями на основе информационных технологий в системе менеджмента качества (СМК) организации.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи.

1. Определить источники, потребителей и маршруты знаний в рамках СМК организации как основу построения системы управления знаниями.

2. Разработать модели представления знаний по качеству.

3. Разработать алгоритмы выявления знаний как при построении СМК организации, так и при текущей деятельности специалистов по качеству и других сотрудников организации; способы структурирования и хранения, а также поиска и доставки знаний «точно вовремя».

4. Разработать программное обеспечение поддержки управления знаниями.

5. Провести опытную проверку и внедрение результатов исследований.

Объект и предмет исследования. В данной работе объектом исследования является система менеджмента качества организации.

Предметом данного исследования является управление знаниями в системе менеджмента качества организации.

Методы исследования. При выполнении исследований и решении поставленных задач использовались основные научные положения системного анализа, теории принятия решений, теории построения систем управления знаниями; аппарат теории фреймов и онтологического моделирования.

При разработке программного комплекса применялись основные положения теории реляционных баз данных и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Предложена структурная модель системы управления знаниями в СМК организации на основе фреймовых и онтологических моделей представления знаний.

2. Разработаны фреймовые модели представления знаний в области качества и алгоритмы выявления знаний при решении задач в СМК организации.

3. Разработан алгоритм автоматизированного решения задач в области качества на основе синтеза фреймовых и онтологических моделей.

Положения, выносимые на защиту. Автор защищает следующие основные положения.

1. Фреймовые модели улучшения процессов СМК организации.

2. Фреймовые модели задач определения стратегии в области качества.

3. Структурную модель программного комплекса поддержки управления знаниями.

4. Модели и алгоритмы, используемые для проектирования информационных карт процессов.

Практическая ценность. Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. На основе разработанных моделей и алгоритмов создано методическое обеспечение управления знаниями, позволяющее в унифицированной и наглядной форме представлять знания о предметной области и решаемых задачах организации.

2. Предложен типовой стандарт организации «Система управления знаниями по качеству», регламентирующий её процессы.

3. Разработан реализующий предложенные модели и алгоритмы программный комплекс «Visual Experience», применение которого при решении задач стратегического планирования и оперативного управления в области качества позволяет снизить трудоемкость решения, повысить научно-практическую

обоснованность решения, выявить, сохранить и впоследствии использовать знания и опыт сотрудника, решающего задачу.

Разработанный программный комплекс зарегистрирован в отраслевом Фонде электронных ресурсов науки и образования. Он также внедрён в учебный процесс в качестве тренажёра для проведения лабораторных занятий по дисциплине «Интеллектуальные системы» для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» на кафедре «Информатика и программное обеспечение» в Брянском государственном техническом университете.

Результаты выполненных исследований и программный комплекс «Visual Experience» были внедрены в компании «Деснол Софт Брянск». Итогом внедрения стало существенное улучшение качества процесса сопровождения программного обеспечения и создание основы для улучшения процессов в системе менеджмента качества данной организации. На основе предложенного типового стандарта разработан стандарт организации «Деснол Софт Брянск» «Система управления знаниями по качеству».

Результаты диссертационного исследования использованы при выполнении работ в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 г.г. (контракт № П770 от 20.05.2010 г.)

Апробация работы. Основные положения и наиболее важные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на 5 международных и российских конференциях, в том числе «56-я научная конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ» (г. Брянск, 2002); «58-я научная конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ» (г. Брянск, 2008); «Наука и производство» (г. Брянск, 2009); «Информационные системы и технологии» (г. Обнинск, 2009); «Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях» (г. Брянск, 2009);

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 3 в научных журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных результатов и выводов, библиографического списка, содержащего 162 наименования, и приложений. Работа изложена на 184 страницах, содержит 54 рисунка и 5 таблиц. Общий объём работы составляет 209 страниц.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цель и задачи работы, указаны применяемые методы исследований, определены научная новизна и практическая ценность работы, описана ее структура и сформулированы основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе проанализированы проблемы эффективного использования знаний в системах менеджмента качества.

Проанализированы работы, посвящённые вопросам построения систем менеджмента качества, Б.В. Бойцова, A.B. Гличева, В.А. Лапидуса, C.B. Пономарева и др. Обращено внимание на то, что результатом эволюции науки о качестве стали учения на основе синтезирующих идей системности и целостности.

В настоящее время в управлении качеством происходит становление нового подхода, получившего название «управление знаниями», или «менеджмент знаний» (Дж. Харрингтон, Э. Кларк, И.И. Чайка и др.). Менеджмент знаний подразумевает построение особой организационной структуры предприятия, воспитание информационной культуры коллектива и применение специальных информационных технологий.

Выполненный анализ работ П.С. Серенкова, Э.В. Попова, В.И. Аверченкова, Т.А. Гавриловой, А.Ф. Тузовского и др. позволяет сделать вывод, что, несмотря на научный интерес к управлению знаниями, как в области качества, так и в области информационных технологий, ощущается недостаток методических и программных разработок, позволяющих организациям на практике внедрять системы управления знаниями.

Анализ требований международных стандартов ИСО серии 9000:2008 выявил, что они не только регламентируют всеобъемлющую систему менеджмента качества, но и предлагают действия по управлению знаниями. С точки зрения применения знаний, стандарты ИСО 9000 в первую очередь документально закрепляют использующиеся в компании производственные знания.

На основе полученных в гл.1 результатов анализа публикаций были сформулированы цель диссертационной работы и задачи, решение которых требуется для достижения поставленной цели.

Во второй главе сформулирована методологическая база, определены объект и предмет исследования, а также описана методика проведения исследования.

Для диссертационного исследования были выбраны следующие методы: общие методы научного познания (системный подход, системный анализ, системный синтез); специальные методы исследования сложных объектов (иерархический анализ систем); методы обработки знаний в искусственном интеллекте (фреймовое моделирование, онтологический инжиниринг).

Последовательность проведения диссертационного исследования представлена в виде схемы на рис.1.

Третья глава посвящена разработке принципов построения СУЗ в области качества, моделей представления знаний по качеству, а также алгоритмов работы с ними.

Предложена модель системы менеджмента качества организации, учитывающая применение СУЗ и дополняющая модель из стандарта ИСО 90012008, как показано на рис. 2.

Для использования системы управления знаниями (СУЗ) в организации требуется совместное, взаимосвязанное и структурированное представление фактических данных, опыта решения конкретных задач и общих знаний

о предметной области. В диссертационной работе предлагается СУЗ, удовлетворяющая перечисленным требованиям. На рис. 3 представлена структурная модель СУЗ, определяющая принципы её построения.

Обоснование актуальности темы диссертационного исследования

Анализ проблем эффективного использования знаний в системе менеджмента качества

Цели и задачи диссертационного исследования

Определение методологических основ диссертационного исследования

системный подход в СМК системный синтез в СМК системный анализ в СМК

Теория построения систем управления знаниями Методы обработки знаний (искусственный интеллект)

Выявление источников знаний, потребителей знаний и маршрутов знаний в рамках системы качества предприятия

Разработка способов структурирования и модели представления знаний по качеству

Разработка алгоритмов выявления и поиска знаний, а также доставки знаний «точно вовремя»

Разработка программного обеспечения поддержки управления знаниями

Опытная проверка результатов исследования

Применение результатов диссертационного исследования в СМК различных организаций

Рис. 1. Схема проведения диссертационного исследования

Рис. 2. Модель СМК, учитывающая управление знаниями

zs:

___у

ПОДСЦСГШЛ ПОИСКА, lrJH.'kMEHhH, СТРУКТУГОР0ВЛНИЯ11 СИСТЕМАТИЗАЦИИ ЗНАНИИ

модоть пояска зшшй нетодами DITA мотке

модуль мюгомеряого

Al Ш1ЮА МЕТОДАМИ OLAP

МОДУЛЬ «ПТЯШИШРОВАННОГО ЕЕ ОДА ФОРМАЦИЮ ВЛЯТОЙ lK»OIMAlfU

J3U

"СНГ

ОГОМЕРНОЕ ХРАНИЛИЩЕ ЧНЛШЦ1 ПО КАЧЕСТВУ

МЕТАДАННЫЕ

ФРЕЙМЫ

знаний

J3L

инг

ПОДСИСТЕМА РЛЕОТЫ С ФГЕШШШ ЗНАНИИ

МОДЕЛЬ •»ОРМНРОБАШШ! РЕДАКТИРОВАНИЯ ФРПРЧОБ

ё £

& С Sí-о ¡4 в

|р III

i aj

МОДУЛЬ ПОИСКА JPFILMOB В ХР.ЩНЧИЩЕ ЧНАНШ1

pie

иго Э KS

•в 5

11

ОНТОЛОГШ

о а

о а

ПОДСИСТЕМА РАБОТЫ С

онтологнямн

МОД>'ЛЬ ВИЗУАЛИЗАЦИИ

Средства визуального редактирования

Средства контекстной

Средства обучмшхпвфсаиод

МОДУЛЬ АВТОМАПРАЩ П1

Средства итомвпоиров вняого пополнения оигопогьн н* осно»» фрейме»

Средства

зтсвшввд сзото» фрейма н< OCHO»! онтологии

-О- -аг -Си xzr

СОТРУДНИКИ МЕНЕДЖЕРЫ ПО КАЧЕСТВУ ИНЖЕНЕР ПО ЗНАНИЯМ

ííií на 1

Рис.3. Структурная модель СУЗ

Как видно из рнс. 3, ядром СУЗ является многомерное корпоративное хранилище знании по качеству. Хранилище должно обеспечивать быстрый и удобный поиск, а также позволять хранение разнородных информационных ресурсов. При своей работе СУЗ должна формировать два потока знаний. Во-первых, она обогащает хранилище, извлекая знания из различных источников. Во-вторых, досташшет знания пользователям по их запросам или «по своей инициативе», определив по косвенным признакам потребность в имеющихся знаниях.

Одной из наиболее сложных практических задач при построении СУЗ в организации является формирование базы знаний. В данной работе предлагается накапливать знания (опыт) как результат решения текущих задач различных специалистов с помощью средств, предоставленных подсистемой работы с фреймами. Другие средства СУЗ должны обеспечивать возможность доступа к имеющимся знаниям. При этом предпочтительным является не поиск знаний по запросу пользователя СУЗ, а автоматическое предоставление релевантных решаемой задаче знаний, найденных с помощью подсистемы работы с онтологиями.

Приобретение знаний системой также осуществляется с помощью подсистемы поиска, извлечения, структурирования и систематизации знаний. Различные модули данной подсистемы предназначены для анализа различных источников и выявления различных моделей представления знаний.

Информационные ресурсы в хранилище подразделяются на три вида: данные, информация, знания. Общепринятого определения этих понятий не существует, поэтому в рамках данной работы они трактуются следующим образом. Данные - факт (показатель), значение которого (обычно цифровое) однозначно определяется фиксированным набором измерений. Информация -это формализованный каким-то образом текст на естественном языке, которым описываются свойства и характеристики анализируемых объектов. Знания - это правила, процедуры и методы решения задач и проблем в области качества, потребность в решении которых возникает в организации.

В качестве основного структурного элемента знаний в хранилище используется понятие фрейма знаний, который в обобщенном виде может быть представлен следующим кортежем:

F Н,С,Ь >, (1)

где фрейм знаний; Н — иерархия целей, подцелей (критериев) и альтернатив; С- формализованное описание относительной важности элементов иерархии Н\ Ь - отображение из множества имен слотов и факторов в множество формализованных описаний, составляющих информацию в хранилище СУЗ.

Предлагается все элементы каждого уровня объединять в слоты фрейма и обозначать некоторым собирательным термином. Тогда иерархию Н можно представить следующим образом:

// 50 {5, (£,', »— , ^)-

СЯГ1. Я*"1—, — )}...} >, (2)

где Б№ — суперцель задачи (желаемое будущее, потребность, наименование проблемы и т. п.); Я,- - имя ¡-го слота (составная часть фрейма, соответствующая 1-му уровню иерархии), (¡=1, 2,..., к); ($ь ..., - цели и подцели задачи; Е] ~у-й элемент слота на /-м уровне иерархии, обозначающий фактор (критерий, показатель), влияющий на достижение вышестоящей (по иерархии) цели; А], /1Л ... , Ат - выбираемые альтернативы решения задачи (проблемы); к - число уровней иерархии (слотов фрейма); ш - число элементов (факторов) в /-м слоте (на /-м уровне иерархии); т - число альтернатив; {,} - фигурные скобки, означающие иерархическую зависимость между элементами, принадлежащими разным уровням иерархии.

Фрейм (1) из «рамки» превращается в конкретное знание путем обозначения (наименования) суперцели Б0 и «означивания» слотов ... ¿к), т.е. присваивания их элементам-факторам {Е} конкретных значений, связывания с ними той или иной информации из хранилища (возможно, его при этом нужно будет пополнять).

После построения структуры иерархии Н необходимо обозначить относительную важность её элементов. Для этого в рамках данной работы

используются матрицы парных сравнений (МПС). Затем по команде пользователя СУЗ выполняет иерархический синтез, то есть определяет результирующий вектор предпочтительности альтернатив относительно фокуса иерархии. Предварительно проверяется, каждая ли МПС заполнена, по формулам вычисляются все векторы приоритетов и проверяется однородность суждений эксперта (если однородность суждений признаётся неудовлетворительной, следует предложить эксперту уточнить значения МПС). Другими словами, СУЗ осуществляет переход от матриц парных сравнений к векторам приоритетов альтернатив {/4} и факторов {Е} относительно вышестоящих по иерархии элементов. Таким образом, фрейм знаний (1) может быть представлен в виде графа:

ОМЕ, IV), (3)

где Е - множество вершин графа, которое соответствует элементам-факторам {Е} иерархии; \У - множество взвешенных ребер графа, которое соответствует отношениям предпочтения между элементами-факторами {Е}, находящимися на разных уровнях иерархии.

Отображение всех рёбер графа нецелесообразно из-за большого числа связей. Обычно граф (3) изображается в виде структурной схемы иерархии. Однако некоторого повышения наглядности можно добиться путём визуализации (например, жирностью линий, отображающих рёбра) относительной важности/предпочтительности элементов нижележащего уровня относительно выбранной вершины.

При использовании фрейма знаний (1) гиперкуб знаний многомерного хранилища СУЗ определяется шестью базовыми осями измерений (участники, организация, продукция, процессы, время, кадры), определенными ранее. Каждая ячейка этого гиперкуба, получающаяся на пересечении базовых осей, представляет собой множество ранее решенных задач в виде вектора фреймов (1). Иначе говоря, ячейка гиперкуба знаний представляет собой «книгу» из «страниц» (1), «нанизанных» на ось проблем 80.

В диссертации разработаны фреймовые модели задач стратегического планирования в СМК организации, а также задач улучшения процессов СМК.

Фреймовые модели задач стратегического планирования в СМК организации. Как правило, по результатам маркетинга и самооценки организации можно сформулировать несколько вариантов возможных стратегий. В дальнейшем необходимо с учётом удовлетворённости всех заинтересованных сторон последовательно решить следующие задачи: формулирование назначения (миссии) организации на основе результатов стратегического маркетинга; определение видения организации; определение стратегии развития; определение ключевых направлений деятельности в отношении повышения удовлетворенности каждой из заинтересованных сторон; определение конкретных, измеримых целей и принципов работы в области качества для реализации ключевых направлений политики; формирование на основе политики и целей в области качества ассортиментной стратегии, бизнес-плана и перспективной программы развития организации.

Решение перечисленных задач весьма затруднительно, так как оно отличается многоальтернативностью, многокритериальностью и нечёткостью, а также требует учёта порой противоречивых мнений разных лиц, участвующих в принятии решения. В рамках разрабатываемой СУЗ решение таких задач предлагается выполнять на основе фреймов (1). В диссертации разработаны фреймовые модели таких задач.

Фреймовые модели улучшения процессов СМК организации. В качестве исходной базы решения данной задачи предлагается модель унифицированной информационной карты процесса (ИКП), содержащая сведения о руководителе и назначении процесса, результатах процесса и их потребителях, внешних поставщиках и входах процесса, видах деятельности в рамках процесса, об управлении и ресурсах; а также приложение А - планирование процесса и приложение Б - мероприятия по улучшению процесса.

При выборе мероприятия по улучшению процесса строится иерархия с суперцелью S0 - «Улучшение процесса XXX», где XXX - название процесса. Слот альтернатив заполняется на основе приложения Б предложенной информационной карты процесса, в котором перечислены рекомендуемые мероприятия. Эксперт имеет возможность расширить этот перечень и рассмотреть дополнительные альтернативы, необходимые для конкретного процесса.

Слоты промежуточных уровней строятся на основе приложения А информационной карты. Так, в приложении А предложенной информационной карты перечислены цели процесса, которые используются как критерии при оценивании альтернатив. В этом же приложении перечисляются измеряемые показатели достижения цели процесса. Они могут быть при необходимости взяты в качестве подкритериев.

После синтеза результирующего вектора приоритетов в зависимости от имеющихся ресурсов для улучшения рассматриваемого процесса может быть выбрано одно или несколько наиболее предпочтительных мероприятий. Описанный алгоритм представлен в виде блок-схемы, изображённой на рис. 4. Построенный в результате выполнения предлагаемого алгоритма фрейм (1) представлен в виде схемы на рис. 5.

Место и функции СУЗ в СМК организации. В соответствии с опытом международного стандарта железнодорожной промышленности IRIS (International Railway Industry Standard) в систему требований стандарта ISO 9001:2008 предлагается включить систему управления знаниями в четвёртый раздел ISO 9001:2008 пунктом 4.3. «Управление знаниями».

Схема на рис. 6 иллюстрирует функции СУЗ в СМК машиностроительного завода.

В работе предложен следующий подход к формированию нормативно-технической документации системы управления знаниями в области качества.

Рис. 4. Алгоритм улучшения процесса на основе унифицированной ИКП

Н

5„Суперцель ( Улучшение процесса XXX )

5, Критерии процесса XXX (ю приложения А)

(критерий?) ("критерий2) (критерий?) (критерий4)

&Подкритерии процесса XXX (из приложения А)

( ПОДКРИТЕРИЙ 1 ) ( ПОДКРИТЕРИЙ 2 ) ( ПОДКРИТЕРИЙЗ )

Альтернативы (из приложения Б)

МЕРОПРИЯТИЕ 1

МЕРОПРИЯТИЕ2

МЕРОПРИЯТИЕ 3

С

5

Рис. 5. Фрейм задачи выбора мероприятия по улучшению процесса

ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ

Концепты {. 1ЩПЩЕД документов ИКП вщщщэ

Решение задач улучшения процессов

янввншииия

Фреймовые модели улучшения процессов

ФРЕЙМОВЫЕ МОДЕЛИ ЗАДАЧ

Рис.б. Функции СУЗ в СМКмашиностроительного завода

Основу стандартизации в системе управления знаниями составляют три группы стандартов: стандарты в области качества, стандарты в области программного обеспечения, стандарты в области управления знаниями. Международные или российские стандарты по управлению знаниями ещё не разработаны, поэтому требуется разработка нормативно-технической документации СУЗ на уровне организации, в её состав предлагается включить следующие документы: стандарт организации «Управление знаниями в СМК организации», документированные процедуры («Онтологическое моделирование в СУЗ по качеству», «Фреймовое моделирование в СУЗ по качеству», «Фреймовые модели улучшения процессов», «Проектирование

информационных карт процессов с помощью СУЗ»), информационные карты процессов системы управления знаниями в области качества (в соответствии с реестром процессов для конкретной организации).

В четвёртой главе исследован онтологический подход к представлению знаний в области качества.

Онтологическое моделирование в СУЗ. Удобство и эффективность разрабатываемой СУЗ зависит не только от заложенных в её ядро принципов и предоставляемых инструментов, но и в значительной степени от используемой модели предметной области. В качестве способа формализации знаний о предметной области предлагается использовать онтологическую модель, которую разрабатывает группа экспертов во главе с инженером по знаниям.

Под онтологией в данной работе понимается формальная спецификация концептуальной модели предметной области. При построении онтологий в области качества выделяется пять этапов: формирование глоссария предметной области, т.е. выделение концептов - базовых понятий данной предметной области; определение «высоты дерева онтологий» - число уровней абстракции; распределение концептов по уровням; построение связей между концептами - определение отношений и взаимодействий базовых понятий; исключение противоречий и неточностей путём консультаций с различными специалистами.

Предметная область «Управление качеством в организации» моделируется на основе семейства стандартов ИСО 9000, документации СМК организации и других документов, связанных с качеством. При формировании глоссария рекомендуется выделять основные термины предметной области из различных документов, сохраняя информацию о документе-источнике. Это необходимо для упрощения работы на этапе распределения концептов по уровням иерархий, а также построения ссылок из концептов на документы.

При выделении концептов для каждого из них выделяются следующие свойства: ключевые слова, связанные с концептом; определение понятия концепта; пояснения к концепту; ассоциированные (прикреплённые) документы. Такой концепт в обобщенном виде может быть представлен следующим кортежем:

С £>,£,?>, (4)

где С - концепт; N - имя концепта; IV - слова, ассоциированные с концептом; /•"- определение концепта; М - комментарии; £> - связанные с концептом документы; Ь - гиперссылки из текста определения и комментариев на соответствующие концепты. Частично эти ссылки могут дублировать отношения данного концепта, однако для удобства пользователя они также выделяются; Р - множество свойств концепта.

Инженер по знаниям на этапе разработки онтологии помимо основных понятий закладывает в неё концепты для работы с документами СМК. К таким концептам относятся два целевых семейства классов, представляющих документы и процессы, а также вспомогательные классы. Так или иначе, в онтологии должна содержаться информация о процессах и о структуре

документа ИКП в виде соответствующих концептов (структура этих концептов в соответствии с формулой (4) представлена в диссертации).

Для возможности применения разрабатываемой СУЗ в различных организациях предлагается организовать знания в виде нескольких онтологий. Во-первых, на основе стандартов семейства ИСО 9000 строится онтология, представляющая общие понятия в области качества и отношения между ними. Эта онтология является общей для СУЗ, внедряемых в разных организациях. Затем формируется онтология на основе модели системы качества организации. Наконец, на основе данных, полученных от экспертов предметных областей, строятся прикладные онтологии по видам деятельности организации. Схематически дерево онтологий представлено на рис. 7.

Онтология «Управление качеством»

Ж

Онтология СМК предприятия

Предметная Предметная Предметная Предметная

онтология 1 онтология 2 онтология ... онтология N

Рис. 7. Уровни абстращии понятий

Построение связей между концептами следует проводить в три этапа. На первом этапе необходимо определить родовидовые связи как самые очевидные. Для этого нужно каждому концепту попытаться обнаружить надкласс и подклассы. Возможно, таким образом будут выявлены новые концепты, после консультаций с экспертами нужно либо отказаться от выявленных понятий, либо внести их в глоссарий. Результатом первого этапа для каждой онтологии является несколько (не менее одной) иерархий (иногда это могут быть графы с циклами), то есть допускается наличие нескольких не связанных между собой подмножеств концептов.

Второй этап предполагает построение других типов отношений. На основе анализа определений, понятий и интуитивных представлений о концептах выявляются наиболее распространённые и значимые типы отношений, а также пары (группы для п-арных отношений) концептов, связанных этими отношениями.

В отличие от первого и второго этапов, выполняемых на стадии разработки онтологической модели, третий этап - пополнение отношений онтологии связан с её использованием. Несмотря на то, что онтология должна представлять собой довольно статичную структуру, являющуюся долгосрочным ориентиром на поле терминов, используемых в организации, она всё же не является закостенелым образованием. Это означает, что выявленные на стадии функционирования СУЗ связи (впрочем, как и концепты) могут также быть добавлены в онтологию.

В диссертации автором предлагается классификация возможных противоречий и неточностей в онтологиях и способы их исключения, а также алгоритмы актуализации онтологии. Необходимость вносить изменения в

онтологическую модель предметной области системы управления знаниями обусловлена двумя основными факторами. Во-первых, с течением времени модель теряет актуальность. Это значит, что из-за изменений в организации или в окружающей среде ранее верные сведения становятся неточными или слишком неполными. Во-вторых, модель предметной области изначально неполна. На стадии проектирования и внедрения СУЗ специалисты по знаниям выделяют лишь основные концепты. Стремление описать всю предметную область максимально подробно может привести к затягиванию сроков внедрения и перегрузке модели, связанной с неудобством её использования.

Предлагаются механизмы, позволяющие пользователю СУЗ выявлять участки отологии, требующие доработки, а также варианты возможного изменения с учётом накопленного в базе системы знания и опыта решённых задач. Разработаны алгоритмы автоматизированного выявления новых концептов, автоматизированного выявления связей концептов.

Также разработан алгоритм автоматизированного заполнения слотов фрейма на основе анализа имеющихся решений и связей концептов онтологии. Представленная на рис. 8. блок-схема иллюстрирует предложенный алгоритм.

Применение СУЗ для проектирования информационных карт процессов (ИКП). Разработка, применение и актуализация информационных карт является важной задачей в деятельности специалистов по качеству. В диссертации предлагается методика применения разработанной СУЗ для формирования ИКП.

В составе СУЗ организации реализована подсистема подготовки печатных форм документов. В частности, такая печатная форма настроена для ИКП. Для построения новой карты процесса в первую очередь пользователь должен создать новый экземпляр документа ИКП, выбрав наиболее подходящий класс документа. При этом СУЗ автоматически заполнит дату создания документа на основе текущей даты, проинициализирует поле «Автор» сведениями из учётной записи пользователя, а также некоторые поля значениями по умолчанию (например «Комментарий», «Префикс», а если имеется механизм нумерации, то и «Номер») и предложит выбрать процесс, для которого заполняется документ. На основе данных из онтологии будут заполнены основные поля титульного листа документа ИКП, а также разделы «Общие сведения», «Результаты процесса и их потребители», «Внешние поставщики и входы процесса», «Виды деятельности в рамках процесса, управление и требуемые ресурсы». При заполнении приложения «А» также используются сведения из онтологии.

При отсутствии или неполноте необходимых для заполнения карты сведений пользователю предоставляется возможность задать значения полей самостоятельно.

Рис. 8. Обобщённый алгоритм заполнения слотов фрейма

В пятой главе рассмотрены вопросы реализации методического и программного обеспечения СУЗ на основе предложенных принципов, моделей и алгоритмов, а также опытная проверка и внедрение разработанного методического и программного обеспечения.

Программная реализация системы управления знаниями выполнена в интегрированной среде разработки MS Visual Studio 2008 на языке высокого уровня С#. Разработанный программный комплекс назван «Visual Experience» (СУЗ VX).

Тестирование разработанного в диссертации методического и программного обеспечения выполнялось на задачах в СМК высшего учебного заведения и промышленного предприятия.

В рамках СМК вуза с помощью программного комплекса СУЗ VX решались задачи стратегического планирования: определение миссии и видения высшего учебного заведения с учётом удовлетворённости заинтересованных

сторон; а также задача выбора мероприятия по улучшению процесса «Реализация основных образовательных программ» на основе его информационной карты. Для промышленного предприятия с помощью программного комплекса СУЗ УХ строились фреймовые модели задач по определению стратегии в области качества. Также рассматривалось решение задачи улучшения процесса проектирования и разработки продукции.

Результаты диссертационного исследования применены при выполнении НИР в рамках контракта № П770 от 20.05.2010 г. Федеральной целевой программы «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 гг.

Опытная проверка и внедрение разработанных методик и программного комплекса СУЗ УХ осуществлены в ООО «Деснол Софт Брянск». Для этой компании была построена модель процесса сопровождения программного обеспечения и его информационная карта. Затем на основе информационной карты по разработанной в диссертации методике была решена задача улучшения качества рассматриваемого процесса.

Для оценки результативности применения СУЗ по качеству был выполнен расчет комплексного показателя результативности СМК по данным за аналогичные периоды 2009 г. (до начала внедрения СУЗ) и 2010 г. (после внедрения). Сравнение данных, представленных в табл. 1, показало, что прирост комплексного показателя результативности составил 14%.

Таблица 1

Результативность СМК ООО «Деснол Софт Брянск» до и после внедрения СУЗ

№ п/п Показатель (обозначение) Весовой коэффициент Значение

2009 г. <до внедрения) 2010 г. (после внедрения)

1 Удовлетворённость потребителей качеством выпускаемой продукции или услуг 1 0,70 0,79

2 Соответствие продукции требованиям к продукции, установленным в технических заданиях, технических условиях и т.д. 1 0,58 0,71

3 Степень выполнения требований стандартов на СМК 0,9 0,56 0,59

4 Комплексный показатель результативности СМК 0,62 0,70

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

На основании проведенного диссертационного исследования решена задача создания научно-методического и программного обеспечения управления знаниями в системе менеджмента качества организации, имеющая существенное значение для развития теории и практики управления качеством, что подтверждается следующими выводами и результатами. 1. Предложена структурная модель системы управления знаниями организации, которая представляет инфраструктуру для выявления, сохранения, распространения и поиска знаний по качеству.

2. Разработаны фреймовые модели представления знаний в области качества, которые не только позволяют выявлять знания сотрудников, но и предоставляют метод решения сложных задач.

3. Разработана методика построения онтологической модели, позволяющая единообразно представить как общие знания в области качества, так и сведения в отдельных видах документов.

4. Разработаны алгоритмы автоматизированного заполнения фрейма решаемой задачи на основе знаний в базе СУЗ, которые позволяют значительно сократить время и трудоёмкость решения путём дополнения поиска нужных сведений механизмом доставки знаний «точно вовремя».

5. Разработано программное обеспечение СУЗ, реализующее предложенные принципы, модели и алгоритмы, а также предоставляющее ряд типовых шаблонов решений задач в области качества.

6. Предложена методика применения фреймовых моделей и программной системы для разработки информационных карт процессов, определения стратегии в области качества и улучшения процессов СМК.

7. Проведена опытная проверка результатов диссертационного исследования в организациях Брянской области, которая показала работоспособность и адекватность разработанных моделей, методов и программных средств.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

1. Булатицкий, Д.И. Онтологическое моделирование в системе управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий // Тезисы докладов международной научно-практической конференции «Наука и производство-2009». -Брянск, 2009 - С. 121-123.

2. Булатицкий, Д.И. Подсистема онтологического моделирования в системе управления знаниями / Д.И. Булатицкий, О.М. Шедько // Тезисы докладов II научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов «Информационные системы и технологии 2009». - Обнинск, 2009.-С. 92-93.

3. Булатицкий, Д.И. Применение системы управления знаниями для улучшения СМК организации / Д.И. Булатицкий // Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях: Материалы Междунар. науч.-практ. конф / под ред. В.И. Аверченкова. - Брянск, 2009. - С. 87.

4. Булатицкий, Д.И. Программная реализация системы управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий, А.Г. Сериков // Тезисы докладов II научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых специалистов «Информационные системы и технологии 2009». - Обнинск, 2009. - С. 90-92

5. Булатицкий, Д.И. Система управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий // Материалы 58-й научной конференции профессорско-преподавательского состава / под ред. С.П. Сазонова, И.В. Говорова. -Брянск, 2008. - С. 339-340.

6. Булатицкий, Д.И. Система управления знаниями в системе менеджмента

качества станкостроительного предприятия / Д.И. Булатицкий // Вестник Брянского государственного университета. - 2010. - № 3. - С. 69-78.

7. Булатицкий, Д.И. Фреймовые модели задач в СМК организации / Д.И. Булатицкий // Математическое моделирование и информационные технологии: сб. науч. тр. / под ред. В.К. Гулакова, А.Г. Подвесовского. -Брянск: БГТУ, 2009. - С. 104-113.

8. Мирошников, В.В. Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества / В.В. Мирошников, Д.И. Булатицкий // Вестник Брянского государственного технического университета. - 2009. - № 4. - С. 100-106.

9. Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества / В.В. Мирошников, Д.И. Булатицкий // Информационные технологии. - 2006. -№7. - С. 16-22.

Ю.Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества «Visual Experience 1.0» / Мирошников В.В., Булатицкий Д.И., Сериков А.Г. - М.: ЦИТиС, 2009.-№00118.

Н.Подвесовский, А. Г. Применение нечетких ассоциативных моделей при автоматизации поиска знаний в базах данных / А. Г Подвесовский, Д.И. Булатицкий // Тезисы докладов 56-й научной конференции профессорско-преподавательского состава/ под ред. О.А. Горленко, И.В. Говорова. -Брянск, 2002. - С. 270-272.

Булатицкий Дмитрий Иванович

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ В СИСТЕМЕ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА ОРГАНИЗАЦИИ

Специальность 05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Подписано в печать 07.09.10. Формат 60x84 1/16. Бумага офсетная. Офсетная печать. Печл. 1. Т. 100 экз. Заказ . Бесплатно.

Брянский государственный технический университет, 241035, г. Брянск, бульвар 50-летия Октября, 7. Лаборатория оперативной полиграфии БГТУ, ул. Институтская, 16.

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ ПРОБЛЕМ ЭФФЕКТИВНОГО ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ЗНАНИЙ В СИСТЕМАХ МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА.

1.1. Систематизация научных знаний в области качества продукции и услуг.

1.2. Систематизация знаний о методах менеджмента качества.

1.3. Концентрация знаний по менеджменту качества в международных и отечественных стандартах.

1.4. Оформление знаний при документировании систем менеджмента качества (СМК).

1.5. Аналитические информационные технологии в менеджменте качества.

1.6. Постановка цели и задач исследования.

ГЛАВА 2. МЕТОДОЛОГИЧЕСКАЯ БАЗА ИССЛЕДОВАНИЙ.

2.1. Методы системного анализа и принципы менеджмента качества.

2.2. Методы обработки знаний в искусственном интеллекте (ИИ).

2.3. Принципы построения систем управления знаниями (СУЗ).

2.4. Онтологический инжиниринг.

2.5. Фреймовая структуризация знаний.

2.6. Метод анализа иерархий для принятия решений.

2.7. Методика и схема проведения исследования.

2.8. Выводы к главе 2.

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА ПРИНЦИПОВ, МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ ПО КАЧЕСТВУ.

3.1. Принципы построения и структурирования системы управления знаниями по качеству.

3.2. Функциональное моделирование системы управления знаниями.

3.3. Хранилище знаний.

3.4. Фреймовая модель знаний в СУЗ по качеству.

3.5. Фреймовые модели задач стратегического планирования в СМК организации.

3.6. Фреймовые модели улучшения процессов СМК организации.

3.7. Место и функции СУЗ в СМК организации.

3.8. Методические основы стандартизации в СУЗ по качеству.

3.9. Выводы к главе 3.

ГЛАВА 4. ОНТОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ В СИСТЕМЕ

УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ.

4.1. Построение онтологической модели.

4.2. Актуализация онтологий.

4.3. Применение СУЗ для проектирования информационных карт процессов.

4.4. Выводы к главе 4.

ГЛАВА 5. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДИЧЕСКОГО И ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ.

5.1. Разработка программного обеспечения системы управления знаниями по качеству в организации.

5.2. Основные возможности разработанного программного обеспечения СУЗ VX.

5.3. Применение СУЗ для решения задач в системе менеджмента качества высшего учебного заведения.

5.4. Применение СУЗ для решения задач в системе менеджмента качества промышленного предприятия.

5.5. Применение СУЗ для решения задач в системе менеджмента качества организации, разрабатывающей программное обеспечение.

5.6. Оценка результативности и эффективности применения СУЗ в организации.

5.7. Выводы к главе 5.

Актуальность темы диссертации. В настоящее время знания являются одним из главных факторов, определяющих жизнеспособность, производительность и успешность организаций. В таких условиях естественным становится желание их руководства превратить знания в ресурс, которым можно управлять для эффективного использования. Поэтому создание систем управления знаниями (СУЗ) стало не только новым научным направлением исследований, но и объектом значительных инвестиций со стороны бизнеса.

Существуют различные подходы к толкованию термина «знание». По определению Дж. Харрингтона, «знание - это информация, преобразованная в способность к эффективным действиям». Управление знаниями представляет собой новый метод менеджмента, который изменяет подходы организации к достижению конкурентоспособности на основе обеспечения высокого качества продукции. В 90-х годах XX столетия таким методом было управление на основе внедрения первых версий международных стандартов ИСО 9000. В новых версиях этих стандартов нашли отражение принципы всеобщего управления качеством (TQM) и менеджмента знаний. При этом существует неразрывная связь между менеджментом качества и менеджментом знаний, поскольку второй является прямым продолжением первого.

Управление знаниями развивается на стыке двух дисциплин: науки о качестве и информационных технологий. При этом наука о качестве во многом определяет постановку целей и задач этого направления, а методология искусственного интеллекта в рамках информационных технологий предоставляет подходы и методы решения поставленных задач.

Внедрение системы управления знаниями позволяет организации путём сохранения опыта и предоставления его для повторного использования повысить производительность интеллектуальной деятельности сотрудников, сократить сроки выполнения проектов и период адаптации новых специалистов. Однако на практике внедрение СУЗ связано со значительными трудностями, которые вызваны недостаточной разработкой научной базы управления знаниями.

Таким образом, исследования, связанные с разработкой и применением методов приобретения, представления и распространения знаний в области качества для улучшения процессов системы менеджмента качества, безусловно, являются актуальными.

Цель и задачи диссертационной работы. Целью диссертационной работы является разработка моделей и алгоритмов управления знаниями на основе информационных технологий в системе менеджмента качества (СМК) организации.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи.

1. Определить источники, потребителей и маршруты знаний в рамках СМК организации как основу построения системы управления знаниями.

2. Разработать модели представления знаний по качеству.

3. Разработать алгоритмы выявления знаний как при построении СМК организации, так и при текущей деятельности специалистов по качеству и других сотрудников организации; способы структурирования и хранения, а также поиска и доставки знаний «точно вовремя».

4. Разработать программное обеспечение поддержки управления знаниями.

5. Провести опытную проверку и внедрение результатов исследований.

Объект и предмет исследования. В данной работе объектом исследования является система менеджмента качества организации.

Предметом данного исследования является управление знаниями в системе менеджмента качества организации.

Методы исследования. При выполнении исследований и решении поставленных задач использовались основные научные положения системного анализа, теории принятия решений, теории построения систем управления знаниями; аппарат теории фреймов и онтологического моделирования.

При разработке программного комплекса применялись основные положения теории реляционных баз данных и методы объектно-ориентированного проектирования и программирования.

Научная новизна. Научная новизна работы состоит в следующем.

1. Предложена структурная модель системы управления знаниями в СМК организации на основе фреймовых и онтологических моделей представления знаний.

2. Разработаны фреймовые модели представления знаний в области качества и алгоритмы выявления знаний при решении задач в СМК организации.

3. Разработан алгоритм автоматизированного решения задач в области качества на основе синтеза фреймовых и онтологических моделей.

Положения, выносимые на защиту. Автор защищает следующие основные положения.

1. Фреймовые модели улучшения процессов СМК организации.

2. Фреймовые модели задач определения стратегии в области качества.

3. Структурную модель программного комплекса поддержки управления знаниями.

4. Модели и алгоритмы, используемые для проектирования информационных карт процессов.

Практическая ценность. Практическая ценность работы состоит в следующем.

1. На основе разработанных моделей и алгоритмов создано методическое обеспечение управления знаниями, позволяющее в унифицированной и наглядной форме представлять знания о предметной области и решаемых задачах организации.

2. Предложен типовой стандарт организации «Система управления знаниями по качеству», регламентирующий её процессы.

3. Разработан реализующий предложенные модели и алгоритмы программный комплекс «Visual Experience», применение которого при решении задач стратегического планирования и оперативного управления в области качества позволяет снизить трудоемкость решения, повысить научно-практическую обоснованность решения, выявить, сохранить и впоследствии использовать знания и опыт сотрудника, решающего задачу.

Разработанный программный комплекс зарегистрирован в отраслевом Фонде электронных ресурсов науки и образования. Он также внедрён в учебный процесс в качестве тренажёра для проведения лабораторных занятий по дисциплине «Интеллектуальные системы» для студентов специальности 230105 «Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем» на кафедре «Информатика и программное обеспечение» в Брянском государственном техническом университете.

Результаты выполненных исследований и программный комплекс «Visual Experience» были внедрены в компании «Деснол Софт Брянск». Итогом внедрения стало существенное улучшение качества процесса сопровождения программного обеспечения и создание основы для улучшения процессов в системе менеджмента качества данной организации. На основе предложенного типового стандарта разработан стандарт организации «Деснол Софт Брянск» «Система управления знаниями по качеству».

Результаты диссертационного исследования использованы при выполнении работ в рамках реализации ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 г.г. (контракт № П770 от 20.05.2010 г.)

Апробация работы. Основные положения и наиболее важные научные и практические результаты диссертационной работы докладывались на 5 международных и российских конференциях, в том числе «56-я научная конференция профессорско-преподавательского состава БГТУ» (г. Брянск, 2002); «58-я научная конференция профессорско-преподавательского состава

БГТУ» (г. Брянск, 2008); «Наука и производство» (г. Брянск, 2009); «Информационные системы и технологии» (г. Обнинск, 2009); «Состояние, проблемы и перспективы автоматизации технической подготовки производства на промышленных предприятиях» (г. Брянск, 2009);

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 11 печатных работ, в том числе 3 в научных журналах, рекомендованных ВАК.

Структура и объём диссертации. Диссертация состоит из введения, пяти глав, основных результатов и выводов, библиографического списка, содержащего 162 наименования, и приложений. Работа изложена на 184 страницах, содержит 54 рисунка и 5 таблиц. Общий объём работы составляет 209 страниц.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

На основании проведенного диссертационного исследования решена задача создания научно-методического и программного обеспечения управления знаниями в системе менеджмента качества организации, имеющая существенное значение для развития теории и практики управления качеством, что подтверждается следующими выводами и результатами.

1. Предложена структурная модель системы управления знаниями организации, которая играет роль информационной среды и предоставляет инфраструктуру для выявления, сохранения, распространения и поиска знаний по качеству.

2. Разработаны фреймовые модели представления знаний в области качества, которые не только позволяют выявлять знания сотрудников, но и предоставляют метод решения сложных задач.

3. Разработана методика построения онтологической модели, позволяющая единообразно представить как общие знания в области качества, так и сведения в отдельных видах документов.

4. Разработаны алгоритмы автоматизированного заполнения фрейма решаемой задачи на основе знаний в базе СУЗ, которые позволяют значительно сократить время и трудоёмкость решения за счёт дополнения поиска нужных сведений механизмом доставки знаний «точно вовремя».

5. Разработано программное обеспечение СУЗ, реализующее предложенные принципы, модели и алгоритмы, а также предоставляющее ряд типовых шаблонов решений задач в области качества.

6. Предложена методика применения фреймовых моделей и программной системы для разработки информационных карт процессов, определения стратегии в области качества и улучшения процессов СМК.

7. Проведена опытная проверка результатов диссертационного исследования в организациях Брянской области, которая показала работоспособность и адекватность разработанных моделей, методов и программных средств.

1. Аверкин, В.Н. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта // В.Н Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун, В.Б. Силов, В.Б. Тарасов; под ред. Д.А. Поспелова. М.:Наука, 1986. -312 С.

2. Аверченков, В.И. Проектирование технологических процессов на основе системного подхода / В.И. Аверченков, О.А. Горленко. — Брянск, 1986.-88 с.

3. Аверченков, В.И. Формализация описания предметной области «Обеспечение технологичности конструкций изделий в интегрированных САПР» на основе онтологии / В.И. Аверченков, В.А. Шкаберин // Справочник. Инженерный журнал. — Брянск. 2009. № 10, с. 32-38.

4. Андрейчиков, А.В. Анализ, синтез, планирование решений в экономике / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова М.: Финансы и статистика, 2000. - 368 с.

5. Андрейчиков, А.В. Компьютерная поддержка изобретательства (методы, системы, примеры применения) / А.В. Андрейчиков, О.Н. Андрейчикова. М.: Машиностроение, 1998. — 476 с.

6. Андрусенко Т. Управление знаниями: терминология и стандарты / Т. Андрусенко // «Корпоративные системы». 2005. №6. С. 40-45.

7. Байдун, В.В, Средства представления и обработки знаний в системе FRL/PS / В.В. Байдун, А.И. Бунин // Всесоюзная конференция по искусственному интеллекту: те. докл. Т.1. Минск, 1990. с.66-71.

8. Барабанов, В.В. Применение CALS-технологий для электронного описания систем качества предприятий / В.В. Барабанов, Н.С. Херсонский, С.Н. Карасев, В.Д. Пономаренко, В.Н. Рожков // Стандарты и качество. 2001. -№3. - С. 66-70.

9. Бенделл, Т. Наставники по качеству: Сборник кратких очерков о самых знаменитых зарубежных деятелях в области качества / Т. Бенделл. — М.: Стандарты и качество, 2000. 48 с.

10. Березин, И.С. Методы вычислений: в 2т. / И.С. Березин, Н.П. Жидков. -М.: Физматгиз, 1962. Т. 2. - 640 с.

11. Блауберг, И.В. Системный подход и системный анализ / И.В. Блауберг, Э.М. Мирский, В.Н. Садовский // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1982. М.: Наука, 1982. - С. 4764.

12. Брауде, Э.Дж. Технология разработки программного обеспечения / Э.Дж. Брауде. Питер, 2004. - 656 с.

13. Бойцов, Б.В. Антология русского качества / Сост. — Б.В. Бойцов, Ю. В. Крянев, М.А. Кузнецов, В.Н. Азаров, Т.П. Павлова, В.Ю. Крянев; под ред. Б.В. Бойцова, Ю.В. Крянева. М.: Стандарты и качество, 2000. — 432 с.

14. Бойцов, Б.В. Качество жизни / Б.В. Бойцов, Ю.В. Крянев, М.А. Кузнецов. М.: МАИ, 2004. - 268 с.

15. Бойцов Б.В., Крянев Ю.В., Кузнецов М.А., Трифонов О.Н., Азаров В.Н. Качество: принципы, структура, управление. -М.: 1997. — 250 с.

16. Борбаць, Н.М. Оценка удовлетворённости заинтересованных сторон в системе менеджмента качества промышленного предприятия / Н.М. Борбаць // дис. . канд. техн. наук. Брянск: БГТУ, 2007. - 245с.

17. Булатицкий, Д.И. Онтологическое моделирование в системе управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий // Тезисы докладов международной научно-практической конференции «Наука и производство-2009». -Брянск, 2009.- С. 121-123.

18. Булатицкий, Д.И. Система управления знаниями в области качества / Д.И. Булатицкий // Материалы 58-й научной конференции профессорско-преподавательского состава / под ред. С.П. Сазонова, И.В. Говорова. -Брянск, 2008. С. 339-340.

19. Булатицкий, Д.И. Система управления знаниями в системе менеджмента качества станкостроительного предприятия / Д.И. Булатицкий // Вестник Брянского государственного университета. — 2010. № 3. - С. 79-88.

20. Булатицкий, Д.И. Фреймовые модели задач в СМК организации / Д.И. Булатицкий // Математическое моделирование и информационные технологии: сб. науч. тр. / под ред. В.К. Гулакова и А.Г. Подвесовского. -Брянск: БГТУ, 2009.-С. 104-113.

21. Вагин, В.Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / В.Н. Вагин, Е.Ю. Головина, А.А. Загорянская, М.В. Фомина; под ред. В. Н. Вагина, Д.А. Поспелова. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2004.-704 с.

22. Васильев, В.А. Управление качеством и сертификация: Учебное пособие/ В.А. Васильев, Ш.Н. Каландаришвили, В.А. Новиков, С.А. Одиноков; Под ред. В.А. Васильева. М.: Интермет, 2003, 300 с.

23. Васильев, В.А. Инструменты качества. Теория и практика: Учебное пособие / В.А. Васильев, О.А. Барабанова, А.А., В.А. Новиков, И.Н. Пашков, И.И. Чайка. М.: «МАТИ»-РГТУ, 2000. - 80 с.

24. Величковский, Б.М. Когнитивная наука: Основы психологии познания: в 2 т. Т. 1 / Б.М. Величковский. - М.: Смысл, 2006. — 448 с.

25. Версан, В.Г. Интеграция производства и управления качеством продукции / В.Г. Версан, В.И. Сиськов, Л.Г. Дубицкий, Н.З. Солодилова, С.Х. Екшембиев. — М.: Изд-во стандартов, 1995. 350 с.

26. Версан, В.Г. Как повысить эффективность системы менеджмента, базирующейся на ИСО 9000? / В.Г. Версан // Сертификация. 2003. - №1. -С. 10-12.

27. Воробьев, Г.В. Методология учета требований заказчиков и мнений заинтересованных лиц при построении системы качества вуза / Г.В. Воробьев, Л.М. Червяков, А.В. Олейник // Качество. Инновации. Образование. 2002. - №2.

28. Гаврилова, Т.А. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский. СПб: Питер, 2000 - 384 с.

29. Гаврилова Т. А. Онтологический подход к управлению знаниями при разработке корпоративных информационных систем / Т.А. Гаврилова // «Новости искусственного интеллекта». 2003. — №2. С. 24-30.

30. Гаврилова, Т.А. Формирование прикладных онтологий // Труды X национальной конференции по Искусственному Интеллекту с международным участием КИИ-2006, т. 2 - М.: Физматлит, 2006.

31. Гладун, А.Я. Онтологии в корпоративных системах / А.Я. Гладун, Ю.В. Рогушина// «Корпоративные системы». 2006. -№1. С. 41-47.

32. Гличев, А.В. Основы управления качеством продукции / А.В. Гличев. — М.: Стандарты и качество, 2001. — 424 с.

33. Глудкин, О.П. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов / О.П. Глудкин, Н.М. Горбунов, А.Н. Гуров, Ю.В. Зорин; под ред. О.П. Глудкина М.: Радио и связь, - 1999. - 600 с.

34. Голованов, В.В. Разработка моделей и алгоритмов многомерного анализа процессов в управлении качеством на предприятии / В.В Голованов // дис. . канд. техн. наук. Брянск: БГТУ, 2006. — 219 с.

35. Горленко, О.А. Автоматизированное рабочее место для функционально-стоимостного анализа систем качества / О.А. Горленко, Г.В. Ефимова, В.В. Мирошников // Качество: матер, науч.-техн. конф. -М.: Качество, 2001. С. 22-23.

36. Горленко, О.А. Процесс-функциональная модель системы менеджмента качества / О.А. Горленко, В.В. Мирошников, Ефимова Г.В. // Справочник. Инженерный журнал. 2001. — №7. - С. 37-40.

37. Горленко, О.А., Создание системы менеджмента качества в организации: монография / О.А. Горленко, В.В. Мирошников. М.: Машиностроение-1, 2003. - 126 с.

38. Горленко, О. А. Типовая система качества вуза: реализация процессного подхода / О.А. Горленко, В.В. Мирошников, Т.П. Можаева. Брянск: БГТУ, 2008. - 56 с.

39. Горленко, О.А. Управление качеством в производственно-технологических системах: учебник / О.А. Горленко, В.В. Мирошников, Н.М. Борбаць. Брянск: БГТУ, 2009. - 312 с.

40. ГОСТ Р ИСО 19011:2003 Руководящие указания по аудиту систем менеджмента качества и/или систем экологического менеджмента.

41. ГОСТ Р ИСО 9000-2008 Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.

42. ГОСТ Р ИСО 9001-2008 Системы менеджмента качества. Требования.

43. ГОСТ Р ИСО 9004-2001 Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности.

44. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207 Процессы жизненного цикла программных средств.

45. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408 Общие критерии оценки безопасности информационных технологий.

46. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-1-2002 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 1. Введение и общая модель.

47. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-2-2002 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 2. Функциональные требования безопасности.

48. ГОСТ Р ИСО/МЭК 15408-3-2002 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Критерии оценки безопасности информационных технологий. Часть 3. Требования доверия к безопасности.

49. ГОСТ Р ИСО/МЭК 17799-2005 Информационная технология. Практические правила управления информационной безопасностью.

50. ГОСТ Р ИСО/МЭК 27001-2006 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования.

51. ГОСТ Р ИСО 15926-1-2008 — Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Интеграция данных жизненного цикла для перерабатывающих предприятий, включая нефтяные и газовые производственные предприятия. Часть 1. Обзор и основополагающие принципы.

52. Марка, Д. Методология структурного анализа и проектирования / Д. Марка, К. Мак Гоуэн. М.: Мета Технология, 1993. - 240 с.

53. Давыдов, А.Н. CALS-технологии: основные направления развития /

54. A.Н. Давыдов, В.В. Барабанов, Е.В. Сузов // Стандарты и качество. 2002. -Ж7.-С. 12-18.

55. Деминг, Э. Выход из кризиса / Э. Деминг Тверь: Альба, 1994. — 497 с.

56. Добров, Б.В. Курс из 16 презентаций: «Онтологии и тезаурусы». / Б.В. Добров, В.В. Иванов, Н.В. Лукашевич, В.Д. Соловьев // Режим доступа: http://download.yandex.ru/class/solovyev/plan.pdf. Загл. с экрана.

57. Дюк, В.A. Data Mining: учебный курс / В.А. Дюк, А.П. Самойленко. -СПб.: Питер, 2001. 366с.

58. Еремеев, А.П. Реализация онтологического подхода в обучающей экспертной системе для подготовки менеджеров проектов / А.П. Еремеев,

59. B.П. Малиновский // Девятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием: Труды конференции / Российская ассоциация искусственного интеллекта. М.: Физматлит, 2004. - Т. 2. - С. 824-832.

60. Заде, JI. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений: пер. с англ. / JI. Заде. М.: Мир, 1976.-167 с.

61. Иванов, В.Н. Статистические методы при сертификации систем качества: учеб.пособие / JI.H. Александровская, И.З. Аронов, В.Н. Иванов,

62. A.В. Чернышев. М.: МАТИ, 1995. - 47 с.

63. Иванова, Г.С. Технология программирования: Учебник для вузов / Г.С. Иванова. — М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2003. 320 е.: ил.

64. Ивлиев, В. Применение программных средств в системе менеджмента качества / В. Ивлиев, Т. Попова // Стандарты и качество. 2004. - № 1. -С. 80-84.

65. Исикава, К. Японские методы управления качеством / К. Исикава. М.: Экономика, 1988.-215 с.

66. Кане, М.М. Инструменты менеджмента качества / Б.В. Иванов, М.М. Кане, А. Г. Схиртладзе // Спб: Питер, 2008. 560с.

67. Кларк, Э. Управление знаниями. Польза от применения опыта в области качества / Э. Кларк // Стандарты и качество. — 2001. №11. -С. 116-120

68. Койфман, Ю.И. Формальный аппарат системного моделирования сложных систем / Ю.И. Койфман // Системные исследования проблем управления качеством и автоматизации процессов управления. -М.: Изд-во стандартов, 1980. С. 178-188.

69. Комплексная стратегическая программа развития БГТУ на период 2008-2012 гг. Брянск: БГТУ, 2008. -24с.

70. Круглов, М.Г. Менеджмент качества как он есть / М.Г. Круглов, Г.М. Шишков. М.: Эксмо, 2007. - 544 с.

71. Лагерев, Д.Г. Автоматизация разработки управленческих решений в социально-экономических системах на основе применения нечетких когнитивных моделей / Д.Г. Лагерев // дис. . канд. техн. наук. Брянск: БГТУ, 2007.-202 с.

72. Лапидус, В.А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях /

73. B.А. Лапидус. М.: Новости, 2000. - 432 с.

74. Ларичев, О.И. Методологические проблемы практического применения системного анализа / О.И. Ларичев // Системные исследования. Методологические проблемы. Ежегодник 1979. М.: Наука, 1980. - С. 210-219.

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

76. Ларичев, О.И. Теория и методы принятия решений: Учебник / О.И. Ларичев. М.: Логос, 2000. - 296 с.

77. Лешек, A.M. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML / A.M. Лешек- М.: Вильяме, 2002. 432 с.

78. Лисецки, К. От ИСО до TQM в кн. TQM-XXI век / К. Лисецки. М.: Интерсертифика, 1997. - 97 с.

79. Матвеев, Л.А. Компьютерная поддержка решений: Учебник / Л.А. Матвеев. — СПб.: Специальная литература, 1998. 472 с.

80. Маянский, В.Д. Оценка результативности СМК промышленных предприятий / В.Д. Маянский, С.А. Овчинников // Методы менеджмента качества. 2009. - №4. - С. 25-28.

81. Международный стандарт ИСО/МЭК 25000:2005 Технология программного обеспечения. Требования и оценка качества программного продукта. Руководство.

82. Международный стандарт ИСО/МЭК 27000 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Обзор и словарь».

83. Международный стандарт ИСО/МЭК 27001:2005 Информационная технология. Методы и средства обеспечения безопасности. Системы менеджмента информационной безопасности. Требования.

84. Международный стандарт ИСО/МЭК 27002:2005 Информационные технологии. Средства обеспечения. Свод практики для менеджмента информационной безопасности.

85. Международный стандарт ИСО/МЭК 27003 Информационные технологии. Руководство по осуществлению системы менеджмента информационной безопасности.

86. Международный стандарт ИСО/МЭК 27004 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Измерения менеджмента информационной безопасности.

87. Международный стандарт ИСО/МЭК 27005:2008 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Риск-менеджмент информационной безопасности.

88. Международный стандарт ИСО/МЭК 27006:2007 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Требования для органов, выполняющих аудит и сертификацию систем менеджмента информационной безопасности.

89. Международный стандарт ИСО/МЭК 27007 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Руководящие указания для аудита систем менеджмента информационной безопасности.

90. Международный стандарт ИСО/МЭК 27011 Информационные технологии. Средства обеспечения безопасности. Руководящие указания по менеджменту информационной безопасности для телекоммуникаций.

91. Методические рекомендации по внедрению типовой модели системы качества образовательного учреждения. СПб.: СПбГЭТУ, 2006. 408 с.

92. Минский, М. Фреймы для представления знаний / М. Минский. М.: Энергия, 1979.-151 с.

93. Мирошников, В.В. Аналитические информационные технологии в менеджменте качества / В.В. Мирошников // Методы менеджмента качества. 2001. - №2. - С. 23-28.

94. Мирошников, В.В. Методологические основы системного моделирования и оптимизации менеджмента качества в машиностроении / В.В. Мирошников // дис. . д-ра техн. наук. Брянск: БГТУ, 2006. - 440 с.

95. Мирошников, В.В. Информационные технологии в менеджменте качества / В.В. Мирошников // Вестник компьютерных и информационных технологий. 2005. - №4. - С. 45-53.

96. Мирошников, В.В. О реализации системного подхода при оптимизации качества продукции / В.В. Мирошников // Стандарты и качество. — 1978. — №6.-С. 13-17.

97. Мирошников В.В. Онтологическая модель системы управления знаниями в области качества / В.В: Мирошников, Д.И. Булатицкий // Вестник Брянского государственного технического университета. 2009. -№4.-С. 100-106.

98. Мирошников, В.В. Проектирование технических систем на основе применения нечетких множеств и размытых алгоритмов / В.В. Мирошников // Известия АН СССР. Техническая кибернетика. 1979. -№3.-С. 124-135.

99. Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества / В.В. Мирошников, Д.И. Булатицкий // Информационные технологии. -2006.-№7.-С. 16-22.

100. Мирошников, В.В. Система управления знаниями в области качества «Visual Experience 1.0» / Мирошников В.В., Булатицкий Д.И., Сериков А.Г. М.: ЦИТиС, 2009, - №00118

101. Мирошников, В.В. Системный подход и анализ в менеджменте качества / В.В. Мирошников // Машиностроение и техносфера XXI века, сб. трудов X межд. науч.-техн. конф. (г. Севастополь, 8—13 сентября 2003г.). Донецк.: ДонНТУ, 2003. - Т. 2. - С. 262-265.

102. Михайлова, Н.В. О качестве системы качества / Н.В. Михайлова // Методы менеджмента качества. — 2001. — № 6. — С. 11-16.

103. Монахова, Е.И. Управление знаниями. Рондо каприччиозо планетарного масштаба. / Е. Монахова, А. Бочкарев, А. Лукомский, А. Майоров // PC Week / RE. 2001. №8. С. 35-36

104. Монахова, Е.И. Управление знаниями. Рондо каприччиозо планетарного масштаба. / Е. Монахова, А. Бочкарев, А. Лукомский, А. Майоров // PC Week/RE. 2001. № 10. С. 36-38

105. Нечипоренко, В.И. Структурный анализ систем (эффективность и надежность) / В.И. Нечипоренко. М.: Сов. Радио, 1977. - 216 с.

106. Ной, Н.Ф. Разработка онтологий 101: руководство по созданию Вашей первой онтологии / Ф.Н. Ной, Д.Л. МакГиннесс // Режим доступа: http://protege.st^iford.edu/publications/ontologydevelopment/ontology 101 .html. -Загл. с экрана.

107. Окрепилов, В.В. Управление качеством / В.В. Окрепилов. — СПб: Наука, 2000.-912 с.

108. Орловский , С.А. Проблемы принятия решения при нечёткой исходной инфомации / Орловский С.А. М,: Наука, 1981. - 208 с.

109. Официальный сайт Borland Электронный ресурс. 2008. Режим доступа: http://borland.com, свободный. - Загл. с экрана.

110. Панкина, Г.В. О некоторых актуальных направлениях развития сертификации / В. Г. Версан, Г. В. Панкина // Сертификация. -1995. № 3.

111. Подвесовский, А. Г. Автоматизация многокритериального выбора технических решений на основе применения нечетких моделей различных типов / А.Г. Подвесовский // дис. . канд. техн. наук. — Брянск: БГТУ, 2001.-228 с.

112. Пономарев, С.В. Управление качеством продукции. Инструменты и методы менеджмента качества: учеб. пособие / С.В. Пономарев, С.В. Мищенко, В.Я. Белобрагин и др.. М.: Стандарты и качество, 2005. -248 с.

113. Пономарев, С.В. Управление качеством продукции. Введение в системы менеджмента качества: учеб. пособие / С.В. Пономарев, С.В. Мищенко, В.Я. Белобрагин. М.: Стандарты и качество, 2004. - 248 с.

114. Попов, Э.В. Управление знаниями / Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Н.П. Харин, М.М. Виньков // РФФИ, 2005, Аналитический обзор. Режим доступа: http://www.rfbr.ru/default.asp?docid=20742. - Загл. с экрана.

115. Попов, Э.В. Корпоративные системы управления знаниями / Э.В. Попов // Новости искусственного интеллекта. 2001. №7. С. 14-25.

116. Поспелов, Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления / ДА. Поспелов. -М.: Энергоиздат, 1981. 232 с.

117. Поспелов, Д.А. Ситуационное управление: Теория и практика/ Д.А. Поспелов. М.: Наука, 1986. - 216 с.

118. Представление и использование знаний: пер. с япон./ Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. -М.: Мир. 1989. 220 с.

119. Приобретение знаний: пер. с. япон./ Под ред. С. Осуга, Ю. Саэки. -М.:Мир, 1990.-304 с.

120. Пройдаков, Э. Что такое Data Mining/ Э. Пройдаков // PC Week RE. -1999. № 26. С. 23-27.

121. Пролейко, В.М. О системном подходе к управлению качеством в электронной промышленности / В.М. Пролейко // Электронная промышленность. 1971. - № 4. - С. 58-68.

122. Рассел, С. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд.: пер. с англ. / С. Рассел, П. Норвиг. — М.: "Вильяме", 2006. — 1408 с.

123. Рекомендации по разработке на предприятиях комплексных систем управления качеством продукции на базе стандартизации. — М.: Изд-во стандартов, 1974. 60 с.

124. Россеева, О.И. Организация эффективного поиска на основе онтологий / О.И. Россеева, Ю.А.Загорулько // Труды международного семинара Диалог'2001 по компьютерной лингвистике и ее приложениям. — Т.2. — Аксаково, 2001. - С.333-342

125. Руководство по качеству ЗАО УК БМЗ. Стандарт предприятия ЗАО УК БМЗ: Брянск, 2004. 83с.

126. Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. М.: Радио и связь, 1993. - 320 с.

127. Серенков, П.С. Стандартизация как база знаний на основе онтологий / П.С. Серенков, И.В. Николаева // Стандарты и качество. — 2005. №8. -С.28-31.

128. Системные исследования проблем управления качеством и автоматизации процессов управления. -М.: Изд-во стандартов, 1980. —216 с.

129. Системы менеджмента знаний / Бизнес Инжиниринг Групп. Режим доступа: http://bigc.ru/publications/bigspb/km/systemsqml.php. - Загл. с экрана.

130. Суслов, А.Г. Качество поверхностного слоя деталей машин / А.Г. Суслов. — М.: Машиностроение, 2000. 320 с.

131. Суслов, А.Г. Технико-экономическое обеспечение качества машин / А.Г. Суслов // Стандарты и качество. 2001. - № 4. - С. 48-50.

132. Типовая система качества вуза: информационные карты процессов: сборник нормативно-методических материалов / сост. О.А. Горленко. — Брянск: БГТУ, 2009. 164 с.

133. Тузовский, А.Ф. Онтолого-семантические модели в корпоративных системах управления знаниями / А.Ф. Тузовский // дис. . д-ра техн. наук. Томск: ТПУ, 2007. - 381 с.

134. Управление в высшей школе: опыт, тенденции, перспективы. Аналитический доклад / Руководитель авторского коллектива В.М. Филиппов. М.: ЛОГОС, 2005. - 540 с.

135. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам // пер. с англ. М.: Мир. 1989.-388 с.

136. Фейгенбаум, А.А. Контроль качества продукции: сокр. пер. с англ. / А.А. Фейгенбаум. -М.: Экономика, 1986.-471 с.

137. Философия качества по Тагуги // Все о качестве. Зарубежный опыт. -М.: НТК «Трек», 1997. Вып. 6 - 17 с.

138. Харрингтон, Дж. Совершенство управления знаниями / Дж. Харрингтон, Ф. Воул. -М.: РИА «Стандарты и качество», 2008. 272 с.

139. Хронологическая шкала основных событий в развитии концепции «управления знаниями» за рубежом и в России / А. Крымская, Сайт компании KMSoft. Режим доступа: http://kmsoft.ru/publications/kn^select/chronkm.html. — Загл. с экрана.

140. Чайка, И.И. Стратегия качества и развития организации производная от её амбиций и внешних условий / И.И. Чайка // Стандарты и качество. -2002.-№ 10.-С. 85-87.

141. Черненькая, JI.B. Автоматизированное управление качеством производства / JI.B. Черненькая // дис. . д-ра техн. наук. — СП-б: СПбГТУ, 1998.-427 с.

142. Шестаков, A.JI. Особенности национального менеджмента. Смертельные болезни по Демингу и ошибки российских предприятий / A.JI. Шестаков // Стандарты и качество. 1999. -№ 10. - С. 40-46, № 11.-С. 64-70.

143. Экономика, основанная на знаниях// Стандарты и качество. 2002. - № 7.-С. 108-110.

144. Gruber, Т. A translation approach to portable ontologies / Т. Gruber // Knowledge Acquisition. 1993. - Vol. 5. - P. 199-220.

145. Horton, I. Ivor Horton's Beginning Visual С++ 2008 / I. Horton. Wiley Publishing, Inc., 2008. - 1358 p.

146. IRIS-rail — официальный сайт международной организации стандартизации в области железнодорожной промышленности IRIS-sertification Электронный ресурс. Режим доступа: http:// www.iris-rail.org, свободный. - Загл. с экрана.

147. ISO 15926-1:2004 Industrial automation systems and integration ~ Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities ~ Part 1: Overview and fundamental principles.

148. ISO 15926-2:2003 Industrial automation systems and integration ~ Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 2: Data model.

149. JavaDoc документация к языку Java Электронный ресурс. - Режим доступа: http://www.sun.com, свободный. — Загл. с экрана.

150. Kuhn, О. Corporate Memories for Knowledge Management in Industrial Practice: Prospects and Challenges / O. Kuhn // Journal of Universal Computer Science. 1997. Vol. 3, no. 8. - P. 929-954

151. Mayo, J. C# 3.0 unleashed: with the .NET Framework 3.5 / SAMS, 2008. -1023 p.

152. Mizogushi, R. Using Ontological Engineering to Overcome Common AI-ED Problems / R. Mizogushi, J. Bourdeau // International Journal of Artificial Intelligence in Education. 2000. Vol. 11. - P 1-12.

153. Nonaka, I. The Knowledge-Creating Company / New York: Oxford University Press, 1995. 300p.

154. Studer, R. Knowledge Engineering: Principles and methods / R. Studer, R. Benjamins, D. Fensel // Data and knowledge engineering. — 1998. Vol. 25. -P. 161-197.

155. Van Heijst, G. Using explicit ontologies in KBS development / G. Van Heijst, A. Schreiber, B. Wielinga // International Journal of Human-Computer Studies. 1997. - Vol. 46, № 2. P. 183-292.

156. Velichkovsky, B.M. Change detection and occlusion modes in road-traffic scenarios / B.M. Velichkovsky, S.M. Dornhofer, M. Kopf, J. Helmert, M. Joos // Transportation Research. 2002. Part F, 5 (2). - P. 99-109.