Автоматизация управления качеством производства радиоэлектронного предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.06, кандидат технических наук Конищев, Анатолий Николаевич

• Конищев, Анатолий Николаевич
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Конищев, Анатолий Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

СОДЕРЖАНИЕ

ГЛАВА I. АНАЛИЗ ПРОЦЕССА ОРГАНИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ

КАЧЕСТВОМ ПРОИЗВОДСТВА РАДИОЭЛЕКТРОННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ И ПУТЕЙ ЕГО АВТОМАТИЗАЦИИ

1.1. Процесс управления качеством производства на радиоэлектронном предприятии

1.2. Особенности управления качеством производства в условиях неопределенности

1.3. Исследование состояния сбора, обработки информации в системах управления качеством производства

1.4. Автоматизация поддержки управленческих решений и постановка задачи диссертационного исследования

ГЛАВА II ИССЛЕДОВАНИЕ И РАЗРАБОТКА ПРОГНОЗНЫХ МОДЕЛЕЙ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОИЗВОДСТВА 49 2.1. Факторы и целевые показатели, определяющие качество производства

2.2. Выбор критерия оценки качества производства

2.3. Прогнозирование при управлении качеством производства

2.4. Причинная модель и тактика прогнозирования

Глава III АЛГОРИТМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОИЗВОДСТВА РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1. Анализ существующих систем прогнозирования

3.2. Формализация прогнозирующего текста

Глава IV ПОДСИСТЕМА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОИЗВОДСТВА АСУ РАДИОЭЛЕКТРОННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ «ПА-СИТ» !.••' 1С:.

4.1. Разработка системы поддержки принятия решений

4.1.1 Подсистема сбора и обработки информации

4.1.2 Концептуальная схема подсистемы сбора и обработки информации

4.1.3. Разработка интерфейса подсистемы сбора и обработки информации

4.2 Сравнение моделей

4.3 Разработка экранной формы системы поддержки принятия решений

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Автоматизация управления качеством производства радиоэлектронного предприятия»

Актуальность темы.

При разработке сложных изделий радиоэлектронной техники чаще всего приходится иметь дело с опытным или мелкосерийным типом производства. Быстрая смена номенклатуры изделий радиоэлектронных предприятий существенно затрудняет поисковые научные и научно-технические исследования, связанные с организацией производств. На начальных этапах, при проведения поисковых, экспериментальных научно-исследовательских и конструкторских работ, при развертывании мелкосерийного выпуска поставляемой продукции на радиоэлектронном предприятии проводится цикл организационно-технических мероприятий (ОТМ), направленных на обеспечение качественного выполнения заказа в указанные сроки.

Существенные трудности вызывают точные оценки технико-экономических и потребительских параметров поставляемой продукции. Дополнительные сложности вызывает закупка предприятием комплектующих, для разрабатываемой техники. Указанные обстоятельства определяют более жесткие требования к анализу и контролю качества технологических процессов производства радиоэлектронных средств.

Для обеспечения оперативности и эффективности управления качеством производства радиоэлектронного предприятия очень существенным становится снижение неизбежной неопределенности при принятии управленческих решений. Возникает необходимость моделирования управляющих воздействий и прогнозирования оценки их последствий, координации различных факторов производства, а также взаимосвязи деятельности подразделений. Это делает актуальным решение задач автоматизации процессов управления качеством производства на радиоэлектронном предприятии с учетом его специфики.

Проводимые исследования основаны на работах отечественных и зарубежных учёных. Проблемам управления качеством продукции уделялось большое внимание со стороны Гиссина В.И., Гличева А.В., Ильенкова С.Д., Мишина В.М., Ребрина Ю.И., Ноулера JL, Хауэлла Дж., Голда Б., Коулмэна Э., Моуна О., Ноуле-ра В. Применением нечетких множеств в задачах управления и принятия решений занимались Заде JI.A., Чернов В.Г., Кудреватых С.И, Воронов MB., Аверкин А.Н.,

Батыршин И.З., Блишун А.Ф. Существенный вклад в понятие лингвистической переменной и ее применения в принятии решений внесли Заде JI.A., Веригин А.Н., Табучак П.П., Баширов А.А., Константинов И.С., Раков В.И.

В теоретических трудах Аппака М.А., Арсеньева Ю.Н., Шелобаева С.И., Давыдовой Т.Ю. появились предложения по формированию систем сбалансированных показателей, призванных учесть в менеджменте качества, как экономические цели предприятия, так и заинтересованность потребителя. Гринберг JI. В. и Фирю-лина Н.Н. предлагают для увязки целей предприятия с технологиями управления использовать соответствующие матрицы. Однако по своей сути это элементы обычного морфологического анализа и они не могут разрешить проблему оценки качества производства.

Показатели качества продукции обеспечивают возможность мониторинга и экстраполяционного прогнозирования состояния качества производства. Однако в современной трактовке качества, отдающей приоритет запросам потребителя, надежным инструментом определения содержания управляющих воздействий на производство радиоэлектронных изделий служить не могут.

Указанные обстоятельства обусловили выбор объекта, предмета и цели диссертационного исследования.

Объект исследования - подсистема управления качеством производства в АСУ радиоэлектронного предприятия.

Предмет исследования — модели, методы и алгоритмы принятия управленческих решений при обеспечении качества производства радиоэлекгронного предприятия в условиях неопределенности будущей ситуации.

Целью диссертационной работы является обеспечение ритмичности производства на радиоэлектронных изделий при гарантированном качестве продукции.

Для достижения сформулированной цели исследования в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Анализ технологий выработки управленческих решений по обеспечению качества производства радиоэлектронного предприятия (РЭП) в условиях неопределенности будущей ситуации. Выявление особенностей оценки качества производства на РЭП.

2. Выбор критерия оценки качества производства РЭП.

3. Разработка лингвистической модели прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия.

4. Разработка структуры и алгоритмов функционирования подсистемы управления качеством производства АСУ РЭП.

5. Разработка прототипа и исследование результатов функционирования подсистемы управления качеством производства АСУ РЭП.

Методы исследования базируются на основных положениях теории информации, теории моделирования производственных и экономических систем, теории принятия решений, теории управления, теории нечеткой логики и математической лингвистики, теории вероятности, теории проектирования баз данных и разработки программного обеспечения, теории искусственного интеллекта. Применялись методы логико-лингвистического и математического моделирования, экспертного анализа.

Достоверность научных положений, результатов, выводов и рекомендаций приведенных в диссертационной работе обеспечивается: за счет использования методов адекватных природе изученных явлений; непротиворечивости и воспроизводимости результатов, полученных теоретическим путем; сочетанием неформальных и формальных методов исследования; корректного применения апробированного математического аппарата; обобщения накопленного опыта работы по формализации производственных процессов; достаточно полного учета многократно проверенных, в том числе и на практике, исходных данных, верификации отдельных результатов в рамках известных теоретических конструкций, широко используемых в теории автоматизированного управления.

Научная новизна диссертационного исследования состоит в том, что разработаны:

1. Критерий оценки качества производства радиоэлектронного предприятия, основанный на показателях реализации по заказчикам, видам и группам продукции.

2. Лингвистическая модель прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия, базирующаяся на исчислении предикатов и теории нечетких множеств, отличающаяся реализацией в виде прогнозирующего текста, каждое предложение которого является предложением на естественном языке с придаточным обстоятельства причины.

3. Алгоритлг прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия, учитывающий детерминированные и недетерминированные факторы производства, присутствие недостоверности в данных и позволяющий осуществлять прогнозирование в реальном времени.

4. Структура подсистемы управления качеством производства АСУ РЭП, включающая разработанные модели и алгоритмы.

Положения, выносимые на защиту.

1. Критерий оценки качества производства радиоэлектронного предприятия.

2. Лингвистическая модель прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия.

3. Алгоритм прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия.

4. Структура подсистемы управления качеством производства АСУ РЭП. Практическая значимость работы определяется программной реализацией подсистемы управления качеством производства АСУ РЭП, выполненной на основе разработанных теоретических положений и включающей разработанные критерий оценки, лингвистическую модель.

Применение программной реализации подсистемы управления качеством производства АСУ ЗАО «Пасит» позволяет анализировать динамику отношений с заказчиками и поставщиками, внутренние взаимоотшения, рассчитывать прогноз на будущее, предупреждая критические ситуации, выбирать рациональную политику управления качеством производства.

Реализация и внедрение результатов работы.

Основные теоретические и практические результаты работы внедрены в деятельность ООО «СТК Системы» (г. Москва); ОАО «ЭЛВИС-ПЛЮС» (г. Зеленоград); ОАО «Р энд Д» (г. Москва); ООО «ТрансСвязьСтрой» (г. Москва), ЗАО «ПАСИТ» (г. Москва) [115].

Апробация исследования. Научные результаты, полученные в исследовании, докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: Х-ой конференции преподавателей и аспирантов ОрелГТУ «Неделя науки» (г. Орел, 2005);

III Всесоюзной научно-практической Интернет- конференции «Методы прикладной математики и компьютерной обработки данных» (г. Орел, 2006); XI-ой конференции преподавателей и аспирантов ОрелГТУ «Неделя науки» (г. Орел, 2006); 5-ой Всероссийской научной конференции «Проблемы развития системы специальной связи и специального информационного обеспечения государственного управления России» (г. Орел, 2007); V-ой Международной научно-практической Интернет - конференции «Энерго- и ресурсосбережение XXI века» (г. Орел, 2007) ХП-ой конференции преподавателей и аспирантов ОрелГТУ «Неделя науки» (г. Орел, 2007); ХШ-ой конференции преподавателей и аспирантов ОрелГТУ «Неделя науки» (г. Орел, 2008); XIV-ой конференции преподавателей и аспирантов ОрелГТУ «Неделя науки» (г. Орел, 2009); IV-ой Международной научно-практической конференции «Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП)» (г. Орел, 2010).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 11 печатных работах (из них 3 статьи в журналах из перечня ВАК).

Заключение диссертации по теме «Автоматизация и управление технологическими процессами и производствами (по отраслям)», Конищев, Анатолий Николаевич

Выводы по четвертой главе

1. Построение подсистемы управления качеством производства АСУ радиоэлектронного предприятия «пасит» предусматривает перенос функций ЛПР по анализу данных, прогнозированию ситуаций на интеллектуальные компоненты для поддержки и принятия решений.

2. Основной структурной особенностью разрабатываемой подсистемы является наличие блоков логического вывода,'' блока анализа недетерминированных факторов производства (НФП) и детерминированных факторов производства (ДФП), которые используются в подсистеме сбора и обработки информации. Сбор и анализ ДФП - тривиальная задача, тогда как формализация, обработка НФП требует во многих вопросах нестандартных решений.

3. Блок логического вывода; используя текущие или промежуточные исходные факты и знания из базы знаний, формирует последовательность правил, которые, будучи применены к анализу НФП, полученным в результате контроля состояния производственных процессов, приводят к решению задачи прогнозирования и регулирования его параметров.

4. Гибкая открытая структура подсистемы управления качеством позволяет расширить функциональные возможности АСУ РЭП и круг задач, решаемых в процессе ее эксплуатации, а также повысить точность анализа, прогнозирования, планирования, организации, координации и контроля принимаемых решений, за счет использования накапливаемого в базе знаний опыта. Наличие моделей знаний в области управления качеством производства и постоянный контроль тенденции изменения параметров объекта управления обеспечивает прогноз его поведения с высокой степенью достоверности и заданной точности.

5. Выявлено, что использование модели скользящего среднего для прогнозирования управления качеством производства РЭП на основе погашения дебиторской задолженности дает наиболее приемлемый результат, поскольку вероятностные траектории ряда с пропусками укладываются в 90%-ный доверительный интервал модели. Эвентуальная прогнозирующая функция модели для ряда градации уровня качества показывает, что модель вычисляет точно только первые два прогнозных значения, далее прогнозы будут следовать прямой линии, параллельной временной оси. Графическая верификация показывает, что долгосрочные точечные прогнозы модели для ряда градации вполне состоятельны.

6. Проведен анализ возможности функционирования разработанной системы с другим программным обеспечением, в том числе применяемым для бухгалтерского учета. Выработаны рекомендации по внедрению подсистемы в структуру предприятия и варианты действий.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Для управления качеством производства радиоэлектронного предприятия очень существенным становится необходимость снижения неопределенности при принятии управленческих решений. Управляющие воздействия и прогнозирование оценки их последствий тесно связаны с особенностями производства, воздействующими на него внутренними и внешними факторами, деятельностью подразделений предприятия. Требуемое качество процессов производства радиоэлектронных изделий может быть достигнуто за счет прогнозирования динамики взаимовлияния различных факторов производства, взаимосвязи деятельности подразделений, распределения ответственности, которые в полной мере определяются предложенным критерием.

2. Предложена логико-лингвистическая модель прогнозирования на основе нечетких экспертных оценок и причинной модели. В модели переменным присваиваются не числовые значения, а слова и предложения естественного языка, что стало возможно за счет применения аппарата нечеткой логики при использовании лингвистических переменных. Моделирование управления происходит в терминах, близких и понятных лицу, принимающему решения (слова и предложения естественного языка с придаточными обстоятельствами причины).

3. С учетом роли лица принимающего решение (ЛПР), функционального назначения естественного языка, фундаментальности формирования ожидаемых результатов и сложности установления функциональных контуров среды, локально организованной «вокруг» предприятия предложена тактика прогнозирования качества производства радиоэлектронного предприятия, основанная на причинной модели, которая:

- обладает свойствами: обозримости, языковой определенности, объектной 1! (Ч4" >!•< либо структурной ориентации, смысловой достоверности, изменения порядка восприятия прогноза;

- допускает совместное использование исчисления предикатов и теории нечетких множеств, которые образуют звенья единой подчинительной цепи со значительной глубиной синтаксической перспективы;

-!!,, ! ф\ •'! цч

- является простейшей лишь в структурном аспекте. Предполагает наличие множества показателей качества производства радиоэлектронного предприятия, для которых можно определить исчерпывающий текст прогнозирования, допускающий смысловое расширение за счет введения в каждое предложение большей глубины синтаксической перспективы и различного типа подчинения/соподчинения.

4. Разработаны реализации прогнозирующего текста, допускающие наличие нечеткого предиката, присутствие недостоверности и позволяющие осуществить прогнозирование в реальном времени.

5. Разработанная структура и алгоритмы функционирования подсистемы управления качеством производства в АСУ РЭП обеспечивают мониторинг параметров производства и формирование вариантов управляющих воздействий (ОТМ), обладают свойствами интеллектуальности и самонастройки.

6. Применение прототипа подсистемы управления качеством производства радиоэлектронного предприятия позволили не допустить возникновения критических ситуаций, обеспечить ритмичность производства и снизить себестоимость продукции от 5 до 9 процентов в зависимости от номенклатуры изделий.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Конищев, Анатолий Николаевич, 2010 год

1. Искусственный интеллект: Теория и приложения: Межвуз. сб. науч. тр. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 1993.

2. Бондарев В.Н., Аде Ф.Г. Искусственный интеллект: Учеб. пособие для студентов вузов. Севастополь: Изд-во СевНТУ, 2002. 613 с.

3. Горбатов В.А., Огиренко А.Г., Смирнов М.И. Искусственный интеллект в САПР: Учеб. пособие. М.: МГГУ, 1994. 183 с.

4. Кьюсиак Э., Яп К.Т., Чау У.М. и др. Искусственный интеллект: Применение в интегрир. произв. системах / Под ред. А.И. Дащенко, Е.В. Левнера. М.: Машиностроение, 1991. 539 с.

5. Курейчик В.М., Лебедев Б.К. Искусственный интеллект в САПР: Текст лекций. Таганрог: ТРТИ, 1989. 47 с.

6. Большакова Е.И., Мальковский М.Г., Пильщиков В.Н. Искусственный интеллект. Алгоритмы эвристического поиска: Учеб. пособие. М.: Фак. ВМК МГУ, 2002. 81 с.

7. Люгер Д.Ф. Искусственный интеллект: Стратегии и методы решения слож.5 >пробл. / Пер. с англ. Н.И. Галагана и др. 4-е изд. М.: Вильяме, 2003. 863 с.

8. А. Тейз, П. Грибомон, Ж. Луи и др. Логический подход к искусственному интеллекту: От классич. логики к логич. программир. / Под ред. Г.П. Гаврилова. М.: ВЦ РАН, 1990.429 с.

9. Ашихмин А.А. Разработка и принятие управленческих решений: формальные модели и методы выбора = The managerial decision making process : formal models and methods of choice: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: Изд-во МГГУ, 1995. 79 с. Вып. 2.

10. Арсеньев Ю.Н. Шелобаев С.И., Давыдова Т.Ю. Принятие решений. Интегрированные интеллектуальные системы: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 269 с.

11. Методы и модели оптимизации ресурсов в интеллектуальных системах принятия решений в экономике, технике, финансах и образовании: Сб. науч. ст. / Под ред. Ю.Н. Арсеньева. М.: Б.и., 2000. 214 с.

12. Гаврилова Т.А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992. 199 с.

13. И.Малышев Н.Г. Берштейн JI.C., Боженюк А.В. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. М.: Энергоатомиздат, 1991. 134 с.

14. Варфоломеев В.И., Воробьев С.Н. Принятие управленческих решений: В сложных ситуациях. М.: Кудиц-образ, 2001. 287 с.

15. Воробев С.Н., Уткин В.Б., Балдин К.В. Управленческие решения: Учебник для вузов. М.: ЮНИТИ-ДИАНА, 2003. 317 с.

16. Мишин А.В., Мишин С.А. Принятие управленческих решений в организационных системах: теория и практика. Воронеж: ВИ, 2004. 171 с.

17. П.Романов А.Н., Одинцов Б. Е. Советующие информационные системы в экономике: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-Дана, 2000. 486 с.

18. Миронов А.С. Введение, в искусственный интеллект: Учеб. пособие. М.: МГА-ПИ, 1995. 42 с.

19. Аппак М.А. Искусственный интеллект в экономике: Учеб. пособие. М.: МГА-ПИ, 2000. 19 с.

20. Рудакова Г.М. Искусственный интеллект. Экспертные системы. Красноярск: СибГТУ, 2002. 87 с.

21. Матвеев JI.A. Информационные системы: поддержка принятия решений: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та экономики и финансов, 1996. 241 с.

22. Краснова В, Матвеева А и др. Семь нот менеджмента. / Под ред. В. Красновой, А. Привалова. Изд. 2-е. М.: ЗАО «Журнал Эксперт», 1997. 176 с.

23. Лэнд П.Э. Менеджмент искусство управлять: Секреты и опыт практ. менеджмента / Пер. с англ. М. Шерешевской, М. Орлова. М.: ИНФРА-М, 1995. 143 с.

24. Файоль А., Эмерсон Г., Тэйлор Ф., Форд Г. Управление это наука и искусство. М.: Республика, 1992. 349 с.

25. Сосненко J1.C. Бухгалтерская отчетность: Учеб. пособие. Челябинск: Изд-во Юж.-Урал. гос. ун-та, 2000. 31 с.

26. Костиков J1.M. Системная подготовка и принятие управленческих решений: Учеб. пособие. 2-е изд. М.: Б. и., 1988. 80 с. 250 экз.

27. Ракович А.Г., Толкачев А.А. Автоматизация принятия проектных решений на основе баз знаний. Минск: БелНИИНТИ, 1989. 58 с.

28. Дворянкин A.M., Кизим А.В., Жукова И.Г., Сипливая М.Б. Искусственный интеллект. Базы знаний и экспертные системы: Учеб. пособие. Волгоград: Политехник, 2003. 139 с.

29. Анисимов О.С. Принятие управленческих решений: Методология и технология. М.: РосАКО АПК, 2002. 436 с.

30. Грачев А.В. Финансовая устойчивость предприятия: анализ, оценка и управление: Учеб.-практ. пособие. М.: Дело и сервис, 2004. 190 с.

31. Петров А.В. Федулов Ю.Г. Подготовка и принятие управленческих решений. М.: Изд-во РАГС,, 2000. 241 с.

32. Климова М.А. Принятие управленческих решений. М.: МГУП, 2001. 102 с.

33. Лескин А.А., Мальцев В.Н. Системны поддержки управленческих и проектных решений. Л.: Машиностроение, 1990.

34. Виссема X. Менеджмент в подразделениях фирмы: Предпринимательство и координация в децентрализов. компании. М.: ИНФРА-М, 1996. 287 с.

35. Нейлор К.Как построить свою экспертную систему / Пер. с англ. Н.Н. Слепова. М.: Энергоатомиздат, 1991. 288 с.

36. Бережная Е.В., Бережной В.И. Математические методы моделирования экономических систем: Учеб. пособие для студентов вузов. М.: Финансы и статистика, 2002. 366 с.

37. Глущенко В.В. Глущенко И.И.' Разработка управленческого решения. Прогнозирование-планирование. Теория проектирования экспериментов: Учеб. пособие. 2-е изд., испр. Железнодорожный: Крылья, 2000. 397 с.

38. Тихомирова А.И., Маматказин А.Р. Консалтинг и автоматизированные системы управления // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 7. СПб.: Изд. Менделеев, 2002. С. 191-194/

39. Алексеева М.Б., Балан С.Н. Основы теории систем и системного анализа: Учеб. пособие. СПб.: СПбГИЭУ, 2002. 88 с.

40. Локтаев С.В., Веригн А.Н. Особенности создания организационных финансовых систем // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 8. СПб.: Изд. Менделеев, 2003.:С. 12Р128!'1

41. Тейз А., Грибомон П., Юлен Г. и др. Логический подход к искусственному интеллекту: От модал. логики к логике баз данных / Пер. с фр. Г.П. Гаврилова и др. под ред. Г.П. Гаврилова. М.: Мир, 1998. 493 с.

42. Уэно X., Кояма Т., Окамто Т. и др. Представление и использование знаний: Пер. с япон. / Под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1989. 220 с.

43. Локтаев С.В. Формализации знаний в системах управления финансми С. 185192. // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 4. СПб.: Изд. С.-Петербургского университета, 2001. 225 с.

44. Дворянкин A.M., Сипливая М.Б., Жукова И.Г. Искусственный интеллект. Моделирование рассуждений и формальные системы: Учеб. пособие. Волгоград: Политехник, 2003. 140 с.

45. Степанов М.Ф. Машинный перевод и общение на естественном языке: Учеб. пособие. Саратов: СГТУ, 2000. 96 с.

46. Головихин С.А., Басов Е.А. Управление рисками в системе интеграционных отношений промышленных предприятий с банками. Челябинск: ЧелГУ,.2000. 24 с.

47. Забелина О.В. Управление рисками в сфере промышленного бизнеса. Тверь: Твер. гос. ун-т, 1999. 158 с.

48. Цифрова Р.-М.В., Андреева О.В. Управление рисками экономических систем. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2001. 119 с.

49. Кузьменков В.А. Теория принятия решений и управление рисками: Учеб. пособие. СПб.: СПбГПУ, 2002. 38 с.

50. Буянов В.П., Кирсанов К.А., Михайлов Л.М. Рискология. Управление рисками: Учеб. пособие. 2-е изд., испр. и доп. М.': Экзамен, 2003. 381 с.

51. Чернова Г.В., Кудрявцев А.А. Управление рисками: Учеб. пособие. М.: Проспект: ТК Велби, 2003. 158 с.

52. Карпова Е.А. Управление рисками: Учеб. пособие. Челябинск: ЧГАУ, 2003. 79 с.

53. Уткин Э.А., Фролов Д.А.Управление' рисками предприятия: Учеб.-практ. пособие. М.: ТЕИС, 2003. 247 с.

54. Боровкова В.А. Управление рисками в торговле. СПб.: Питер, 2004. 287 с.

55. Козловская Э.А., Соколицын А.С., Гришин А.Г. Финансовая устойчивость предприятия и диверсификация продукции: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999.-43 с.

56. Гогуа JI.C., Маматказин А.Р. Методические положения по оценке финансового состояния предприятия // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. Вып. 5. СПб.: Изд. Менделеев, 2002. С. 146-150.

57. Грищенко О.В. Анализ и диагностика финансово-хозяйственной деятельности предприятия. Internet: http://www.aup.ru, 2004.

58. Савчук В.П. Финансовый анализ деятельности предприятия (международные подходы). Internet: http://www.cfin.ru/finanalysis/reports/savchuk.shtml, 2004.

59. Говдя В.В. Бухгалтерская отчетность: Учеб. пособие для студентов вузов. Краснодар: КГАУ, 1999. 242 с.

60. Бабаева З.Д. Бухгалтерская отчетность и порядок ее составления: Учеб. пособие. М.: ФА при Правительстве РФ, 2000. 131 с.

61. Патров В.В., Быков В.А. Бухгалтерская отчетность организации: Практ. руководство. М.: МЦФЭР, 2004. 312 с.

62. Каплан А. В., Каплан В. Е., Мащенко М.В. и др. Принципы построения компьютерной модели для бизнес-планирования. Internet: http://www.cfin.ru/business-plan/modelprinciples.shtml, 2004'.

63. Константинов И.С., Веригин А.Н., Раков В.И. Лингвистическое прогнозирование в структурах управления. СПб.: Изд-во С.-Петебургского ун-та, 1998. 165 с.

64. Кудинов А. Что такое прогнозирование и зачем оно нужно. Internet: http://www.bkg.ru, 2003

65. Замков О.О., Толстопятенко А.В., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике: Учеб. 2-е изд. М.: Дело и Сервис, 1999. 365 с.

66. Ильичев А.В. Эффективность проектируемой техники. М.: Машиностроение, 1991.

67. Шевченко В.В. Комбинаторно-логический подход к решению задач экономического и производственного характера. М., 1999. 27 с.

68. Васин Н.Н., Балыкова JI.H. Лингвистическая переменная в моделировании экономических параметров в управлении: Учеб. пособие. Самара: СГАУ, 2000. 58 с.

69. Бондаренко М.Ф., Осыка А.Ф. Автоматическая обработка информации на естественном языке: Учеб. пособие по спец. Киев: УМКВО, 1991. 142 с.

70. Андрусенко Т.Б. Варианты организации диалога на естественном языке: Метод, разраб. для пользователей. Киев: Ин-т кибернетики, 1987. 32 с.

71. Чернов В.Г. Нечеткие множества в задачах управления и принятия решений: Текст лекций. Владимир: Владим. гос. ун-т, 1999. 85 с.

72. Кудреватых С.И. Нечеткие множества в задачах распознавания: вероятностный аспект принадлежности и канонический набор операций. Минск: Ин-т техн. кибернетики, 1988. 51 с.

73. Воронов М.В. Нечеткие множества в моделях систем организационного управления: Учеб. пособие. Л.: ВМА, 1988. 54 с.

74. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного1 интеллекта / Под ред. Д.А. Поспелова. М.: Наука, 1986.311 с.

75. Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения: Сб. ст. / Под ред. P.P. Ягера, С.И. Травкина. М.: Радио и связь, 1986. 405 с.

76. Мациевский С.В. Нечеткие множества: Учеб. пособие. Калининград: Изд-во КГУ, 2004. 176 с.

77. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976.

78. Веригин А.Н., Табучак П.П., Баширов А.А. Тактика прогнозирования финансового состояния компании на основе причинной модели // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. СПб.: Изд. С.-Петербургского университета, 1996.

79. Плис А. Практикум по прикладной статистике в среде SPSS. М.: Финансы и статистика, 2004. 284 с.

80. Боровиков В. Statistica. Искусство анализа данных на компьютере. СПб.: Питер, 2003. 688 с.

81. Боровиков В. Прогнозирование в системе Statistica в среде Windows. Основы теории и интенсивная практика на компьютере. М.: Финансы и статистика, 2000. 384 с.

82. Дьяконов В. Maple 7. СПб.: Питер, 2002. 666 с.

83. Прогнозирование. Программа Predictor // Активные Технологии. Комплексная автоматизация бизнеса. Internet: http://www.at.nnov.ru/programs/marketing/predictor.html, 2004

84. Сравнение специализированных программ статистического прогнозирования (SPSS, Predictor, Forecast Expert) // Активные Технологии. Комплексная автоматизация бизнеса. Internet: http:// http://www.at.nnov.ru/programs/marketing/analizprogn.html, 2004

85. Квинтин А. Наиболее эффективные методы внедрения систем управления. Internet: http://www.cfin.ru/vernikov/kias/pcweek.shtml, 2003

86. Петров М., В каких случаях осуществлять внедрение лучше самим, а когда доверить это сторонней компании? Internet: http://www.cfin.ru/itm/kis/inorout.shtml, 2004

87. Филипенко И. Выбор ПО для автоматизации управления. Internet: http://www.cfin.ru/itm/selectsoft.shtml, 2001.

88. Баширов А.А., Табурчак П.П., Веригин А.Н. Причинная модель прогнозирования погашения дебиторской задолженности модели // Экология, энергетика, экономика: Межвуз. сб. науч. тр. СПб.: Изд. С.-Петербургского университета, 1996.

89. Кириллов В.В. Основы проектирования реляционных баз данных. Internet: http://www.citforum.ru/database/dbguide/, 2004.

90. Буч Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование. Изд 2-е, М.: БИНОМ, 1998. 301 с.

91. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон А. Язык UML. Руководство пользователя. М.: ДМК, 2000. 432 с.

92. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р. Алгоритмы: построение и анализ. М.: МЦНМО, 2001.976 с.

93. Гусев А.А., Ильина Л.В. Программирование в среде 1С: Бухгалтерия. М.: Ку-диц-Образ, 2002.100. 1С: Бухгалтерия 7.7 в вопросах и ответах: Самоучитель / Под ред. В.Б. Комя-гина. Доп. и обновл. изд. М.: Триумф', 2003. 375 с.

94. Верещагин С.А., Касьянова Г.Ю., Котко Е.А. Бухгалтерская отчетность с учетом последних изменений в законодательстве. М.: Статус-Кво 97, 2000. 253 с.

95. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? Изд. 2-е. М.: Финансы и статистика, 1997. 384 с.1. Ч J'

96. Савчук В.П. Финансовая диагностика и поддержка управленческих решений. Internet: http://www.cfin.ru/finanalysis/reports/finanmanagement.shtml, 2004.

97. Конищев А.Н. Автоматизация процессов управления качеством производства радиоэлектронного предприятия. / А.Н. Конищев // Информационные системы и технологии. Выпуск 4. Орел: Изд-во ОрелГТУ, 2010,- С. 105-111.

98. Конищев А.Н., Программное средство ведения базы данных автоматизированных систем технологической подготовки среднесерийного производства. / А.Н.

99. Конищев, В.Т. Ерёменко, И.С. Константинов, С.Н. Аверкиев // Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2007613229 Федеральной службы по интеллектуальной собственности, патентам и товарным знакам от 31 июля 2007 г.

100. Акт № 34 от 01.09.09 о внедрении результатов исследования в практическую деятельность на радиоэлектронном предприятии ЗАО «ПАСИТ».