Разработка инструментов поддержки принятия решений при оперативном планировании опытного производства тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.02.22, кандидат наук Масленникова Юлия Леонидовна

• Масленникова Юлия Леонидовна
• кандидат наук
• 2022

Оглавление диссертации кандидат наук Масленникова Юлия Леонидовна

Введение

Глава 1. Анализ существующих систем и методов планирования опытного

производства

1.1 Специфика опытного производства машиностроительной продукции

1.2 Анализ методов планирования производственных процессов опытного производства

1.3 Постановка научной задачи исследования

Глава 2. Разработка инструментов поддержки принятия решений при

оперативном планировании процессов опытного производства

2.1 Разработка инструмента приоритезации внепланового заказа на опытном производстве

2.2 Обоснование подхода к оценке устойчивости опытного производства

2.2.1 Исследование подходов к оценке устойчивости производственных процессов

2.2.2 Формирование подхода к оценке устойчивости опытного производства с учетом появления внепланового заказа

2.3 Инструмент интервальной оценки длительности выполнения производственных заказов на опытном производстве

Глава 3. Апробация разработанных инструментов и исследование факторов вляния на длительность выполнения производственных заказов на основе методов когнитивного моделирования

3.1 Апробация разработанных инструментов

3.2 Исследование факторов влияния на длительность выполнения производственных заказов на основе построения когнитивной модели

3.2.1 Решение прямой задачи когнитивного моделирования

3.2.2 Решение обратной задачи когнитивного моделирования

3.3 Формирование центра управления заказами в организационной

структуре машиностроительного предприятия опытного производства

Заключение

Список литературы

Приложение А

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка инструментов поддержки принятия решений при оперативном планировании опытного производства»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Государственные программы развития промышленности нацелены на обеспечение ускорения темпов научно-технического прогресса за счет производства наукоемкой продукции и внедрения прорывных промышленных технологий. Отечественная промышленность столкнулась с проблемой импортозамещения, обусловленной дефицитом отечественных разработок сложных технических систем. Достижение целей государственных программ предполагает создание опытных/опытно-промышленных образцов/партий, подтверждающих готовность функциональных свойств, конструкторских и технологических решений к серийной реализации. Базой создания уникальной, инновационной и сложной техники служит опытное производство (ОП) [1]. Особую актуальность имеет решение задач по сокращению длительности выполнения производственных заказов ОП с целью обеспечения технологического лидерства и ускоренного темпа роста промышленного производства [2].

Но, ОП обладает своей спецификой, которая выражается в операциях по доработке конструкций и технологий изготовления опытных образцов, что обусловливает возникновение внеплановых производственных заказов. Появление в производственном расписании внеплановых производственных заказов может послужить причиной увеличения длительности производственного цикла и последующего невыполнения обязательств перед заказчиком в срок, предусмотренный контрактом. Любая просрочка исполнения контракта влечет за собой наложение штрафных санкций или предъявление требования об оплате неустойки [3]. Более того, неоднократное нарушение договорных сроков поставки может привести к одностороннему отказу от исполнения контракта со стороны потребителя. Таким образом, выполнение внеплановых заказов обусловливает сложности дискретной оценки длительности производственных процессов ОП. Кроме того, приоритетная обработка внеплановых производственных заказов приводит к росту незавершен-

ного производства плановых заказов. Появление издержек производства различного рода, изменение очередности выполнения заказов ведут к нарушению устойчивости ОП, что в общем случае подразумевает способность производства под воздействием внутренних и внешних возмущающих воздействий возвращаться в свое стабильное функционирование [4-8].

Таким образом, особенно остро на ОП стоят проблемы оценки очередности запуска в производство внеплановых производственных заказов, оценки устойчивости ОП при их внеплановой обработке и оценки длительности выполнения заказов. Недостаточность или отсутствие учета внеплановых производственных заказов при планировании производственной деятельности ОП повлечет большие фактические отклонения от плановых сроков выполнения заказов и приведет к задержке сдачи конечному потребителю или подготовки к серийному выпуску. Внеплановые заказы, присущие специфике ОП, обуславливают стохастичный характер длительности выполнения заказов и существенно усложняют планирование производственного процесса. В этой связи необходимы инструменты планирования, учитывающие возможность появления внеплановых производственных заказов в целях обеспечения устойчивости и эффективности производства, а также ускорения темпов научно-технического прогресса.

Степень разработанности темы исследования. Современные отечественные и зарубежные теоретические и практические труды содержат значительные разработки в исследуемой области. Научные основы исследования проблем опытного производства заложены в работах Дубровского К.И., Бородия О.А., Каракоца В.В., Тямшанского Н.Д., Шакина В.А., Шарафеева И. Ш. и др. Проблемы устойчивости производства исследовались в работах Омельченко И.Н., Платонова А.М., Чупрова С.В., Колобова А.А., Елисеева А.С. и др. Исследованию проблем управления, в том числе планирования, посвящены труды Ершовой И. В., Васильева В.А., Геворкян А.М., Хоботова Е.Н., Грачевой К.А., Песина А.М., Уолкера М., Ганта Г., и др. Вопросам поддержки принятия управленческих решений посвящены труды Орлова А.И., Юн К., Саати Т., Цин-лай Хвонг и др. Научные и практические

наработки, представленные в данных трудах, были использованы в диссертационном исследовании.

Анализ существующего научно-методического задела в области оперативного планирования производственных процессов показал, что требуется дальнейшее развитие и преобразование методов с учетом специфики ОП, выражающейся в появлении внеплановых производственных заказов и стохастичности длительности процесса производства, что обусловливает актуальность темы исследования.

Цель и задачи исследования. Целью диссертации является разработка инструментов интервального планирования с учетом приоритетности выполнения внеплановых заказов, обеспечивающих эффективность производственных процессов опытного производства.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе решаются следующие основные задачи:

- анализ специфики опытного производства и методов оперативного планирования;

- разработка инструмента приоритезации выполнения внеплановых заказов на опытном производстве;

- обоснование подхода к оценке устойчивости опытного производства;

- разработка инструмента интервальной оценки длительности выполнения производственных заказов на опытном производстве;

- построение когнитивной модели на основе результатов апробации разработанных инструментов и обоснование рекомендаций по созданию центра управления заказами в организационной структуре машиностроительного предприятия.

Объектом исследования являются промышленные и научно-исследовательские организации, имеющие в своей структуре опытное производство.

Предметом исследования являются методы и инструменты оперативного планирования опытного производства.

Научная задача заключается в разработке инструментов поддержки принятия решений, развивающих методы оперативного планирования ОП.

Соответствие паспорту научной специальности. Область исследования соответствует пунктам 8 «Развитие теоретических основ и практических приложений организационно-технологической и организационно-экономической надежности производственных процессов. Оценка уровня надежности и устойчивости производства» и 11 «Разработка методов и средств планирования и управления производственными процессами и их результатами» паспорта специальности 05.02.22 -Организация производства (машиностроение).

Научная новизна:

1. Разработан инструмент приоритезации внеплановых заказов на опытном производстве на основе использования многокритериального метода принятия решений, позволяющий оценить вариативность очередности выполнения внеплановых заказов исходя из разработанных критериев значимости; инструмент отличается от существующих учетом критериев, обусловленных срочностью, важностью, степенью готовности незавершенного производства, штрафными санкциями и ре-путационными потерями при невыполнении заказа в срок, наличием ресурсов.

2. Предложен подход к оценке устойчивости опытного производства на основе оценки количества перестановок технологических операций в оперативном плане при возникновении приоритетного внепланового заказа, учитывающий появление внутрипроизводственных издержек; отличие подхода от существующих заключается в оценке целесообразности изменения очередности выполнения заказов с учетом появления перестановок деталеопераций и влияния соответствующих издержек на устойчивость ОП.

3. Разработан инструмент интервальной оценки длительности выполнения производственного заказа, основанный на стохастических оценках длительности технологических процессов; инструмент отличается от существующих представлением длительности выполнения производственного заказа в виде временного интервала с заданной вероятностью, что обеспечивает создание временного буфера для появления внепланового заказа.

4. Построена когнитивная модель, позволяющая исследовать влияния факторов внешней среды на длительность выполнения производственных заказов в долгосрочной перспективе для обоснования и поддержки принятия управленческих решений.

Результаты, выносимые на защиту:

- инструмент приоритезации внеплановых заказов на опытном производстве, обеспечивающий возможность использования критериев значимости заказов;

- подход к оценке устойчивости опытного производства, учитывающий организационные и экономические аспекты изменения последовательности выполнения заказов в оперативном плане;

- инструмент интервальной оценки длительности выполнения производственных заказов, учитывающий стохастичность длительности производственных процессов опытного производства;

- когнитивная модель для поддержки принятия управленческих решений по сокращению длительности выполнения заказа.

Теоретическая значимость обусловливается дальнейшим развитием методов оперативного планирования опытного производства в части разработки инструментов, учитывающих появление внеплановых производственных заказов и стохастичность длительности процессов производства.

Практическая ценность диссертационной работы состоит в возможности внедрения инструментов на всех промышленных предприятиях, осуществляющих деятельность по разработке, производству и испытанию опытных образцов или опытных серий продукции, что обеспечит эффективность и устойчивость производственной деятельности.

Методология и методы исследования. Теоретическую и методологическую базу составили теория случайных процессов, теория вероятности, теория принятия решений и методы системной динамики. Информационно-эмпирическую основу составили нормативно-правовые акты, аналитические отчеты, работы отечественных и зарубежных авторов, научные статьи и тезисы докладов автора,

выполненные в процессе работы над диссертационным исследованием.

Обоснованность и достоверность результатов и выводов диссертационного исследования обусловлены качественным выбором информационной базы и заключениями практической реализации.

Апробация результатов исследования. Основные положения и выводы диссертации доложены и получили положительную оценку на международных и всероссийских научно-практических конференциях [9-19]. Теоретические и методические положения работы использованы в учебном процессе на кафедре «Промышленная логистика» МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2022 г. Практические положения диссертации реализованы во ФГУП «НАМИ», 2022 г. и в АО НПО «Базальт», 2022 г. Апробация и реализация результатов диссертационной работы подтверждены соответствующими актами внедрения.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 19 научных работ, из них 8 статей в рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК при Минобрнауки России [20-27], 7 статей в сборниках конференций [9-15], и 4 статьи в изданиях, индексируемых в международной базе цитирования SCOPUS [16-19].

Структура и содержание работы. Диссертация изложена на 142 страницах и состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы из 138 наименований и одного приложения, содержит 28 таблиц и 39 рисунков.

Введение содержит обоснование выбора темы исследования, цель и задачи работы, научную новизну и результаты исследования, теоретическую значимость и практическую ценность, сведения о публикациях результатов в научных журналах и сборниках конференций.

В первой главе выполнен анализ специфики ОП и особенностей его оперативного планирования, вскрыты ограничения существующих методов в данной области исследования и определены направления их развития и совершенствования. Поставлена научная задача исследования.

Во второй главе обоснован подход и разработаны инструменты поддержки принятия решений при оперативном планировании опытного производства: инструмент приоритезации выполнения внеплановых заказов на опытном производстве; подход к оценке устойчивости опытного производства; инструмент интервальной оценки длительности выполнения производственных заказов на опытном производстве. Сформирован алгоритм внедрения инструментов поддержки принятия решений при оперативном планировании ОП.

В третьей главе изложены результаты апробации разработанных подхода и инструментов. Построена когнитивная модель, позволяющая исследовать факторы, влияющие на длительность выполнения производственных заказов. Предложены рекомендации, способствующие смещению интервала длительности по временной шкале влево; рассчитан эффект от сокращения оборотных средств, связанных про-леживанием плановых заказов при использовании рычагов когнитивной модели; представлена организационная структура машиностроительного предприятия с входящим в нее новым элементом - центром управления заказами.

В заключении отражены результаты исследования и сформулированы выводы, представлены перспективы дальнейшего развития проблематики диссертационного исследования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ СИСТЕМ И МЕТОДОВ ПЛАНИРОВАНИЯ ОПЫТНОГО ПРОИЗВОДСТВА

1.1 Специфика опытного производства машиностроительной продукции

На сегодняшний день, учитывая государственные стратегии развития промышленности, перед предприятиями ставятся такие задачи, как создание высокопроизводительных рабочих мест, обеспечение технологической и продуктовой независимости от импортной продукции, увеличение объема экспорта, обеспечение роста потребления на внутреннем рынке, производство высокотехнологичных комплектующих [28].

С 2014 года в России взят курс на импортозамещение, предполагающий снижение доли импорта и выведение российской продукции на мировой рынок [29]. Масштабная программа охватила большое количество отраслей, в том числе машиностроительный комплекс, в который входит тяжелое и энергетическое машиностроение, станкостроение, транспортное машиностроение, в том числе автомобилестроение, сельскохозяйственное, точное машиностроение (электроника, электротехника, приборостроение), машиностроение для легкой и пищевой промышленности [30]. Фонд развития промышленности предоставляет займы под 1-3% от 5 млн. руб. до 2 млрд. руб. на проекты, нацеленные на импортозамещение, включая проекты по изготовлению отечественных комплектующих, приобретению отечественного оборудования для производства, цифровизации предприятий [31]. Прогноз развития машиностроительной отрасли до 2030 года по оценке Российской ассоциации производителей специализированной техники и оборудования «Росспец-маш» представлен на Рисунке 1.1.

Создание в России конкурентоспособной, устойчивой промышленности обеспечит разработка и применение передовых промышленных технологий, создание инновационной продукции.

Рисунок 1.1 - Прогноз развития машиностроительной отрасли до 2030 года [32].

Под устойчивостью промышленного предприятия в общем виде понимается его способность к выпуску установленных видов продукции в объемах и номенклатуре, в соответствии с разработанными планами в условиях внешних и внутренних возмущающих воздействий [33].

В соответствии с постановлением от 12 декабря 2019 года .№1649 государство осуществляет поддержку организаций, деятельность которых связана с научными исследованиями, опытными работами, адаптацией разработок под спрос рынка, производством и последующей реализацией инновационной наукоемкой продукции [34]. Научно-исследовательские, опытно-конструкторские работы (НИОКР) и ОП определяют первую стадию жизненного цикла инноваций. ОП - это площадка, на которой отрабатываются научные, технико-технологические, конструкторские решения. Оно является связующим звеном между научными исследованиями и промышленным освоением с одновременным выводом продукта на рынок [35].

Многие машиностроительные предприятия разрабатывают продукцию с инновационными свойствами и получают специальные заказы на технику такого рода. Поэтому, в своей производственной структуре они имеют блок опытного производства (см. Рисунок 1.2.). Иллюстрации производственных структур серийных и массовых производств представлены во многих научно-методических изданиях [36, 37].

За последние годы отечественные предприятия создали такую продукцию, как, например, инновационные двигательные агрегаты ПД-18 и ПД-18Р, лайнер МС-21 в авиастроении, в сфере оборонной промышленности разработан Комплекс 1Л267 радиоэлектронной борьбы (РЭБ) «Москва-1», ракетные комплексы «Тополь-М», «Ярс» и «Булава» изготовлены целиком из компонентов отечественного производства. Новая продукция тяжелого машиностроения представлена сложной машиной - конвертером КВ-320 и конвертером КВ-320 для выплавки стали, в станкостроении разработаны 5-координатный гибридный комплекс для производства опытных деталей газотурбинных двигателей и первый в России гибридный станок IZH Ш00. Транспортное машиностроение представило инновационный трамвай «Корсар», электромобиль с интеллектуальной системой помощи «КАМА-1», а также серию правительственных автомобилей «AURUS» на единой модульной платформе. Разработаны новые марки стали 500-го и 550-го классов для бронетехники [38]. В технологическом процессе применяются 3D профилирование, ме-хатронные модули обрабатывающих центров, мобильные приложения в конструк-торско-технологическом обеспечении, аддитивные технологии производства, имитационное моделирование для прогнозирования качества обработки изделий.

На сегодняшний день до сих пор не существует однозначного определения опытного производства. Множество авторов определяют ОП в составе конструкторской и технологической подготовки производства или объединяют с понятием экспериментального производства, нормативные документы определяют целевую задачу ОП, как разработку технической документации для серийных заводов. Различные определения ОП представлены в Таблице 1 [39-44].

к н

О)

№ а о

о а

О) й а

а а

а

о

а

о «

К)

О

а

Е

н

а

о

О)

а ^з о а

со И

о й о н и о

и

а

о а

со И О й о н и

О)

а а о ас

0 н

н

О) 2

1

а а о о н ^3 о

Машиностроительное предприятие

Подготовка производства

Обеспечение производства

г "\

Технологическая подготовка

{ \

Финансово-экономическое планирование

V_у

Кадровая подготовка

Транспортное

{ л

Хозяйственное

Опытное производство

( ^ Научно-

- исследоват-ие

лаборатории

V_/

( >

Опытно-

- конструкторские работы (ОКР)

V._)

( >

Изготовление - опытного образца

I (

Испытания на опытных стендах V._у

(

Подготовка _ предсерии/ серии

у _/

Основное производство

Вспомогательное производство

г л

Заготовительное

Инструментальное

( \

Ремонтное

{ \ Энергетическое

Возвратное движение

Таблица 1 - Определение понятия опытного производства

Источник Определение ОП

В.В. Каракоц : «Отдельный вид производства, опытно-экспериментальное производство, которое представляет собой научную деятельность, материализующуюся в результаты, направленные на создание условий для серийного и массового производства новой техники, скорого внедрения новой технологии, переорганизации производства»

В.А. Шакин : «Опытно-экспериментальные работы понятийно неразделимы и входят во все этапы последовательности «научное-исследова-тельские работы - производственная деятельность», и определяются реализацией достижений научно-технического прогресса в промышленности»

Тямшанский Н.Д. : «Опытное производство нацелено на отработку первых опытных образцов новых изделий или оснастку новых технологий, с целью скорого выпуска серии новой техники. Основная характеристика - неповторимость и оригинальность производства опытного образца»

Богданов С.И. : «Опытные и экспериментальные производства есть производства, задачей которых является выпуск единичных и уникальных изделий с целью последующих научных исследований и производства новой техники»

Грэхэм Бетс : «Опытное производство подразумевает малый выпуск оригинального изделия на опытном заводе. Цель опытного производства - апробация и возможное последующее изменение метода производства»

ГОСТ 14.004-83 : «Опытное производство - производство образцов, партий или серий изделий для проведения исследовательских работ или разработки конструкторской и технологической документации для установившегося производства»

В диссертации понятие ОП определяется следующим образом - это разновидность единичного типа позаказного производства, направленное на проведение исследовательских работ и последующую разработку, проектирование, производство и испытания новых образцов продукции и технологий, доведение оригинальных опытных образцов до промышленной серии, разработку технологической или конструкторской документации с целью развития промышленности и обеспечения научно-технического прогресса. В работе проведено исследование ОП на базе предприятий серийных/массовых производств, научно-исследовательских учреждений, узкоспециализированных машиностроительных предприятий и самостоятельных единиц, организованных для выполнения заказов по созданию новых видов продукции.

Заказом ОП называются работы, выполняемые на ОП по контракту с государственными ведомствами, серийными, торговыми, эксплуатирующими предприятиями или по заявкам внутренних подразделений промышленного предприятия ОП.

С целью анализа специфики ОП определяются цель и задачи ОП. Целью ОП является не только выпуск оригинального опытного образца, но и подготовка его серийного производства. Основные задачи ОП представлены на Рисунке 1.3 [4547].

Следует отметить, что организационные типы опытного производства могут быть представлены следующим образом [44]:

1. Опытные производства внутри промышленных предприятий;

2. Опытное производство - структурное подразделение научно-исследовательской организации;

3. Опытный завод - самостоятельная хозяйственная единица.

Сравнение типов ОП по организационным характеристикам представлено в

Таблице 2.

Рисунок 1.3 -Основные задачи ОП по направлениям деятельности.

Так как ОП можно выделить, как обособленный тип производства, необходимо определить его особенности. В Таблице 3 представлена классификация специфики ОП по ключевым направлениям на основании данных проанализированных научных работ [10,47-51].

Таблица 2 - Сравнение типов ОП по организационным характеристикам

Тип ОП Критерии-^ сравнения Опытное производство -структурное подразделение производственных предприятий Опытное производство в составе научно-исследовательской организации Опытный завод - самостоятельная хозяйствующая единица

1. Конечный продукт и результаты ОП в виде атрибутов Индустрии 4.0 -результаты ОКР; -опытный образец изделия и выпуск малых партий для оценки реакции целевого рынка; -апробация новых методов производства; -комплекты электронной рабочей документации для серийного производства (ЭРД); -цифровые двойники продукции и процессов; -внедрение технологий виртуальной и смешанной реальности для процессов сборки и контроля качества; -результаты НИР и ОКР; -опытный образец изделия; -инновационные технологические решения; -выполнение заказов; -цифровые двойники продукции и процессов; -разработка технологий виртуальной и смешанной реальности; -разработка киберфизических систем; -выпуск продукции под заказ; -технологические и конструктивные решения под требования заказчика -комплект электронной эксплуатационной документации (ЭЭД); -внедрение в производственный процесс современного технологического оборудования, технологий аддитивного производства и прототипиро-вания;

2. Организация производственных зон -создание производственного административного звена предприятия с планировкой производственных участков по технологическому признаку; -создание концентрированной производственной зоны при возможном отсутствии элемента ОП в организационной структуре; -организация зон по технологическому признаку; -формирование производственных групп по виду, габаритам, степени автоматизации оборудования;

3 . Использование рабочего времени и нормирование труда -необходимо закладывать резервы времени для выполнения вспомогательных работ -нормирование затруднительно ввиду исследовательского и неповторяющегося характера работ -есть возможность оценить нормы выработки и расходов ресурсов за счет сужения специализации

4. Вариативность номенклатуры производимой продукции Широкая Широкая Сужение номенклатуры изготовляемых изделий общемашиностроительного применения

Продолжение Таблицы 2

Тип ОП Критерии-^ сравнения Опытное производство -структурное подразделение производственных предприятий Опытное производство в составе научно-исследовательской организации Опытный завод - самостоятельная хозяйствующая единица

5. Вид и уровень развития производственной структуры -специализированная предметно-технологическая с учетом кооперации; -высокий уровень, переход к цифровой логистике и производственной среде в соответствии с Индустрией 4.0 -специализированная технологическая с учетом кооперации; -низкий уровень ввиду наличия элементов для выполнения пред производственных стадий (лаборатории, испытательные станции и тд) ; -технологическая или смешанная (пред-метно-технологиче-ская) производственная структура; -средний уровень по причине большого удельного веса вспомогательных, механических и обслуживающих цехов

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Масленникова Юлия Леонидовна, 2022 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Аникейчик Н.Д., Кинжагулов И.Ю., Федоров А.В. Планирование и управление НИР и ОКР. СПб: Университет ИТМО, 2016. 192 с.

2. Голубь Н. Н. Особенности организации производства сложной наукоемкой продукции // Вестник Воронежского государственного технического университета. 2012. Т. 8. №. 8. С. 65-69.

3. О применении судами некоторых положений гражданского кодекса российской федерации об ответственности за нарушение обязательств [Электронный ресурс]: Постановление Пленума Верховного Суда РФ от 24.03.2016 г. № 7 // Кон-сультантПлюс: справ. прав. система: офиц. сайт / Компания «КонсультантПлюс». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_195783/?. (дата обращения 14.01.2020).

4. Шотыло Д. М. Сущность и содержание устойчивости производственной системы [Электронный ресурс] // ЭКОНОМИНФО. 2006. №6. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/suschnost-i-soderzhanie-ustoychivosti-proizvodstvennoy-sistemy (дата обращения: 15.01.2022).

5. Кульбака Н.А. Оценка экономической устойчивости предприятия: авто-реф. дис. канд. эк. наук / ДНТУ. Донецк, 2008. 23 с.

6. Анисимов Ю.П., Григорова О.Н. Управление устойчивостью при развитии инновационной деятельности. Воронеж: ИММИФ, 2006. 350 с.

7. Бодров О.Г. Экономическая свобода и устойчивость предприятия. Казань: Таглимат, 2008. 180 с.

8. Омельченко И.Н., Борисова Е.В. Финансово-экономическая стабильность как составная часть организационно-экономической устойчивости предприятий // Вестник машиностроения. 2007. №4. С. 63-74.

9. Масленникова Ю.Л. Проблемы автоматизации управления опытным производством // Системы управления полным жизненным циклом

высокотехнологичной продукции в машиностроении: сб. трудов всеросс. конференции. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2021. С. 148-151.

10. Бром А.Е. Масленникова Ю.Л. Специфика оперативного планирования на опытном производстве // Глобализация экономики и российские производственные предприятия: сб. трудов 19 Национальной науч.-практ. Конф / Южно-Рос. гос. политехн. ун-т (НПИ) имени М.И. Платова. Новочеркасск: ЮРГПУ (НПИ). 2021. С. 18-24.

11. Бром А.Е. Масленникова Ю.Л. Умный завод: архитектура и функции // Сперанские чтения. Актуальные проблемы управления в условиях цифровой экономики России: сб. трудов всеросс. Конференции / М.: РГГУ. 2020. С. 59-68.

12. Масленникова Ю.Л. Проекты автоматизации и цифровой трансформации в реальных производственных условиях // Управление научно-техническими проектами: сб. трудов четвертой международной научно-технической конференции / М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2020. С. 156-159.

13. Масленникова Ю.Л. Инструмент оценки очередности выполнения внеплановых заказов на опытном производстве // Одиннадцатые Чарновские Чтения (Москва, 3 декабря 2021 г.): сб. трудов XI Всероссийской научной конференции по организации производства. Москва. 2022. С. 78-85.

14. Масленникова Ю.Л. Потери, связанные со структурной неустойчивостью оперативного плана опытного производства. // Будущее машиностроения России (Москва, 21-24 сентября 2021): сб. трудов четырнадцатой всероссийской конференции молодых ученых и специалистов / М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана. 2022. С. 378-381.

15. Масленникова Ю.Л. Моделирование социально-экономических факторов развития цифровых технологий на наукоемких предприятиях [Электронный ресурс] // Ломоносов-2019: сб. трудов международного молодежного научного форума / М: МАКС Пресс, 2019. ISBN 978-5-317-06100-5.

16. Brom A.; Kutina N., Maslennikova Y. Improving the automated design efficiency: A case study // Lecture Notes in Networks and Systems (LNNS), Vol. 128, 2020. P. 397-402, DOI: 10.1007/978-3-030-46817-0_45.

17. Maslennikova Y., Brom A. Development of a production structure based on digital capacity building // 8th International Conference on Control, Mechatronics and Automation, ICCMA, 2020. P. 38-41, DOI: 10.1109/ICCMA51325.2020.9301585.

18. Brom A., Maslennikova Y. Cognitive model of digital production development // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2019. D0I:10.1088/1757-899X/630/1/012011.

19. Brom A., Omelchenko I., Maslennikova Y. Brom A., Omelchenko I., Maslennikova Y. Cognitive Modeling of Digital Production Factors // 2022 4th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE), 2022. P. 1-5, DOI: 10.1109/REEPE53907.2022.9731499.

20. Бром А.Е., Масленникова Ю.Л. Оценка организационной устойчивости опытного производства с учетом приоритетности выполнения заказов // Автоматизация в промышленности. 2021. № 8. С. 39-42.

21. Бром А.Е., Масленникова Ю.Л., Михайлов Н.Э. Сравнение понятий автоматизации и цифровизации в промышленности // Автоматизация. Современные технологии. 2020. № 6(74). С. 282-288.

22. Масленникова Ю.Л. Исследование и систематизация факторов развития цифровизации опытного производства // Наука и бизнес: пути развития. 2022. №1 (127) С. 58-61.

23. Масленникова Ю.Л. Оценка уровня цифрового развития процессов проектирования и опытно-конструкторских работ предприятий опытного производства // Наука и бизнес: пути развития. 2021. №12 (126). С. 147-149.

24. Масленникова Ю.Л. Экономические аспекты управления внеплановыми заказами опытного производства // Инновации в менеджменте. 2021. №4 (30). С. 30-35.

25. Бром А.Е., Масленникова Ю.Л. Разработка подхода к оценке длительности выполнения заказа на опытном производстве // Инновации 2021. №5 (271) С. 92-96.

26. Масленникова Ю.Л. Принятие управленческих решений о развитии цифрового производства на основе когнитивного подхода // Международный научный журнал «Проблемы теории и практики управления». 2019. № 3-4. С. 83-88.

27. Масленникова Ю.Л. Показатели эффективности и результативности реализации стратегии компании в изменяющихся условиях внешней среды // Контроллинг. 2018. № 2(68). С. 16-20.

28. Общие вопросы промышленной политики [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал Правительства России URL: http://govemmentm/rugovdassifier/6/events/ (дата обращения 16.11.2019).

29. Совещание об обеспечении реализации отраслевых программ импортоза-мещения [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал Правительства России. URL: http://government.ru/news/17521/ (дата обращения 17.11.2019).

30. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года (разработан Минэкономразвития России) [Электронный ресурс]: Распоряжением Правительства РФ от 06.10.2021 № 2816-р // КонсультантПлюс: справ. прав. система: офиц. сайт / Компания «КонсультантПлюс». URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_144190/3b6b876e49c8d1035534c dccbaca5bb30bd26304/. (дата обращения 14.11.2020).

31. Отраслевые планы импортозамещения Минпромторга России [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал Фонд развития промышленности URL: https://frprf.ru/zaymy/prioritetnye-proekty/?docs=334. (дата обращения 17.11.2019).

32. Прогноз развития машиностроительной отрасли до 2030 [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал Российской Ассоциации производителей

специализированной техники и оборудования URL: https://rosspetsmash.ru/ (дата обращения 20.03.2022).

33. Чупров С.В. Диагностика устойчивости промышленного предприятия: Системно-методологические проблемы и подходы. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2004. 276 с.

34. О государственной поддержке научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ по современным технологиям в рамках реализации инновационных проектов [Электронный ресурс] // Официальный интернет-портал Правительства России. URL: http://government.ru/docs/38609/ (дата обращения 17.11.2020).

35. Бородий О.А. Экономические методы управления опытными и экспериментальными предприятиями. Киев: "Знание" УССР, 1981. 20 с.

36. Производственный менеджмент. Теория и практика: учебник для бакалавров / И. Н. Иванов, А. М. Беляев [и др.]; под ред. И. Н. Иванова. М.: Издательство Юрайт, 2014. 574 с.

37. Кондратьева М. Н., Баландина. Е. В. Экономика и организация производства: учебное пособие. Ульяновск: УлГТУ, 2013. 98 с.

38. Инновационные технологии в машиностроении. Международная научно-практическая заочная конференция (Россия, г. Ульяновск, 30 ноября 2020 года): сборник научных трудов / отв. ред. Табаков В.П. Ульяновск: УлГТУ, 2020. 238 с.

39. Каракоц В.В. Экономика научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ (НИР и ОКР). Ленинград, 1979. 72 с.

40. Тямшанский Н.Д. Организация и планирование опытного производства. Ленинград: Машиностроение, 1971. 168 с.

41. Богданов С.И. О системе технико-экономического планирования экспериментальных производств // Вопросы экономики и организации научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, 1971. 169 с.

42. ГОСТ 14.004-83. Межгосударственный стандарт. Технологическая подготовка производства. Дата введения 1983-07-01. М.: Стандартинформ, 2009.

43. Толковый словарь / Грэхэм Бетс, Барри Брайндли, С. Уильяме [и др.]. М.: "ИНФРА-М", "Весь Мир", 1998. 760 с.

44. Шакин В.А. Повышение экономической эффективности опытных производств. М.: Знание, 1981. 64 с.

45. Маликов С. Б., Юрин В. Н. Оценка технических рисков организации параллельного выполнения работ опытного производства // Металлообработка. 2011. № 6 (66). С. 33-37.

46. Терентьев В. А., Крутов В. А. Организация опытно-экспериментального производства в черной металлургии. М.: Металлургия, 1982. 63 с.

47. Оранова М.В. Особенности планирования опытного производства на предприятиях машиностроения в современных условиях: автореферат дис. ... канд. эк. наук: 08.00.05 / Нижегор. гос. ун-т им. Н.И. Лобачевского. Нижний Новгород, 2009. 23 с.

48. Вороненко В. П., Шашин А. Д. Планирование опытного производства с учетом его текущего состояния // Автоматизированное проектирование в машиностроении. 2017. №. 5. С. 9-13.

49. Шарафеев И. Ш., Закирова И. М., Ермоленко И. В. Некоторые приближённые вычисления при организации опытного производства // Новая наука: Современное состояние и пути развития. 2016. №. 5-2. С. 232-235.

50. Пономарев В. В. Автоматизация процесса перехода от опытных единичных технологий к типовым и групповым технологическим процессам в условиях серийного выпуска изделий / /Современные инструментальные системы, информационные технологии и инновации. 2011. С. 289-294.

51. Дубровский К. И., Попов Г.Х. Экономические вопросы управления опытно-конструкторскими разработками. М. : Изд-во Моск. ун-та, 1967. 99 с.

52. Ziemniak P., Stania M., Stetter R. Mechatronics engineering on the example of an innovative production vehicle // Proceedings of ICED 09, the 17th International Conference on Engineering Design. Vol. 1. Design Processes, Palo Alto, CA, USA. P. 24-27.

53. Ошурков В. А., Макашова В. Н. Оперативное планирование производства в MES-системах с использованием методов и алгоритмов искусственного интеллекта // Современные информационные технологии и ИТ-образование. 2015. Т. 2. №. 11. С. 133-139.

54. Стрельникова Е. В., Ионова И. Г. Оперативное планирование как фактор конкурентоспособности промышленного предприятия // Научное обозрение. 2015. №. 2. С. 361-365.

55. Шабашов А.А. Проектирование машиностроительного производства. Екатеринбург: Изд-во Урал. ун-та, 2016. 76 с.

56. Новицкий Н. И., Горюшкин А. А., Кривенков А. В. Технико--экономические показатели работы предприятий. Минск: ТетраСистемс, 2010. 272 с.

57. Кольке Г.И. Внутрифирменное планирование интеллектуально-производственных ресурсов машиностроительных предприятий: автореферат дис. ... канд. эк. наук: 08.00.05 / Ом. гос. ун-т им. Ф.М. Достоевского. Омск, 2011. 26 с.

58. Голубева А.И., Подугольников А.В., Реут Д.В. Поддержка технических изменений в производственных системах в соответствии с методами планирования производства и контроля //Инновации в менеджменте. 2019. № 3 (21). С. 14-21.

59. Сафаргалиев М. Ф. Планирование производства новой продукции машиностроительного предприятия // Вестник экономики, права и социологии. 2012. №2. 3. С. 109-113.

60. Гребенников А. А. Программы НИОКР: основы планирования и управления [Электронный ресурс] // Планово-экономический отдел. 2021 №5. URL: https://www.profiz.ru/peo/5_2021/programmy_NIOKR/ (дата обращения 01.11.2020).

61. Vasiliev V. A. et al. Multi-agent programming technology as the instrument of operational management systems implementation in pilot production // International Conference" Quality Management, Transport and Information Security, Information Tech-nologies"(IT&QM&IS). IEEE, 2019. С. 320-322.

62. Zharova M., Shirokova S., Rostova O. Management of pilot IT projects in the preparation of energy resources // E3S Web of Conferences. EDP Sciences, 2019. Т. 110. С.02033.

63. Геворкян А.М. Методы и модели в управлении опытным производством. М.: Машиностроение, 1980. 224 с.

64. Туторский И.П., Страмоус М. Ф., Ровках С. Е. Ремонтно-механические предприятия строительных организаций. М.: Стройиздат, 1964. 208 с.

65. Ершова И. В., Минеева Т.А., Черепанова Е.В. Оперативно-производственное планирование: учебное пособие. Екатеринбург: Издательство Уральского университета, 2016. 96 с.

66. Майрансаев З.Р., Лапинский Г.С. Планирование производственных потребностей в условиях неопределенности // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2010. Т. 106. Вып. 5. С. 238-241.

67. Грачева К.А., Захарова М.К., Одинцова Л.А. Организация и планирование машиностроительного производства (производственный менеджмент). М.: Высшая школа, 2003. 470 с.

68. Новые подходы к производственному планированию / Песин А.М., Салга-ник В.М., Бережная Г.А., Чикишев Д.Н., Шмаков В.И. // Вестник Магнитогорского государственного технического университета им. Г.И. Носова. 2016. Вып. № 2. С. 75-76.

69. Таирова Е.В. Методы сетевого планирования в организации комплексов работ: учебное пособие. Иркутск: ИрГУПС, 2007. 95 с.

70. Maylor H. Beyond the Gantt chart: Project management moving on //European management journal. 2001. Т. 19. №. 1. P. 92-100.

71. Criban A., Enache R. Designing customer oriented courses and curricula in higher education. A possible model // Procedia-Social and Behavioral Sciences. 2011. Т. 11. P. 235-239.

72. Zhu Z., Heady R. B. A simplified method of evaluating PERT/CPM network parameters // IEEE transactions on Engineering Management. 1994. Т. 41. №. 4. P. 426430.

73. Гасанбеков, С. К., Лубенец Н. А. Сетевое планирование как инструмент управления проектами // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. № 5.1 (19). 2014. С. 21-25.

74. Управление проектом. Основы проектного управления: учебник / Разу М.Л. [и др.] М.: КНОРУС, 2010. 760 с.

75. Фридлянов М.А. Метод освоенного объема как инструмент управления уникальными научными проектами // Микроэкономика, 2016. № 3. С. 78-87.

76. Болотин С. А., Дадар А. Х., Птухина И. С. Совершенствование метода PERT в статистическом моделировании календарных планов // Вестник гражданских инженеров. 2012. №. 2. С. 132-138.

77. Секисов А. Н., Работягов Д. Б. Использование современных информационных технологий при постороении сетевых моделей в строительстве // Электронный сетевой политематический журнал" Научные труды КубГТУ". 2016. №. 10. С. 140-154.

78. Афитов Э. А. Планирование на предприятии (организации). Мин новое знание, Москва: ИНФРА М, 2015. 344 с.

79. MacCrimmon K. R., Ryavec C. A. An analytical study of the PERT assumptions // Operations Research. 1964. Т. 12. №. 1. P. 16-37.

80. Лычкина Н.Н. Имитационное моделирование экономических процес-сов//метод имитационного моделирование. М.: ИНФРА-М, 2018. 254 с.

81. Taylor III B. W., Moore L. J. R&D project planning with Q-GERT network modeling and simulation //Management Science. 1980. Т. 26. №. 1. P. 44-59.

82. Васицына А.И. Темпорально-логический метод и алгоритмы интеллектуальной поддержки принятия решений по проектному управлению промышленным предприятием: автореферат дис. ... кандидата технических наук: 05.13.01 / Твер. гос. техн. ун-т. Тверь, 2013. 16 с.

83. Abdi R. et al. Modeling and analysis of mechanization projects of wheat production by GERT networks //Agricultural Sciences in China. 2010. Т. 9. №. 7. P. 10781083.

84. Орлов А. И. Взаимосвязь предельных теорем и метода Монте-Карло // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. 2015. №. 114. С. 27-41.

85. Бражников М. А. Моделирование календарных планов сборочных процессов в условиях машиностроительного производства // Вестник Самарского государственного технического университета. Серия физико-математические науки. 2004. №. 26. С. 165-173.

86. Чудаков А.Д., Фалевич Б.Я. Автоматизированное оперативно-календарное планирование в гибких комплексах механообработки. М.: Машиностроение, 1986. 224 с.

87. Кравченко Т.К., Дружаев А.А. Адаптация методов семейства ELECTRE для включения в экспертную систему поддержки принятия решений // Бизнес-информатика. 2015. №2 (32). C. 69-78.

88. Андрейчиков А.В., Декатов Д.Е., Кременов С.И. Анализ конкурентоспособности компьютерных компаний на основе автоматизированной системы поддержки принятия решений // 31 Вестник ВолГУ. Серия 3: Экономика. Экология. 2010. №1. C. 5-12.

89. Лотов А.В., Поспелова И.И. Многокритериальные задачи принятия решений. М.:МАКС Пресс, 2008. 197 с.

90. Постников В.М., Черненький В.М. Методы принятия решений в системах организационного управления. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2014. 205 с.

91. Саати Т.Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий: пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993, 316 с.

92. Фролов Е.Б., Загидуллин Р.Р. Оперативно-календарное планирование и диспетчирование в MES-системах // Станочный парк. № 11. 2008. С. 22-27.

93. Яцун Е. И. и др. Стратегия автоматизации технологической подготовки производства изделий // Компрессорное и энергетическое машиностроение. 2012. №. 2. С. 49-53.

94. Митин С. Г., Бочкарев П. Ю. Принципы создания системы автоматизированного проектирования технологических операций в условиях многономенклатурного производства // Вектор науки Тольяттинского государственного университета. 2015. №. 2-2. С. 117-122.

95. Фролов Е. MES-системы: оперативный функционально-стоимостной анализ для нужд производственного предприятия // Генеральный директор. 2008. №. 9. С. 76-79.

96. Botta-Genoulaz V., Millet P. A., Grabot B. A survey on the recent research literature on ERP systems // Computers in industry. 2005. Т. 56. №. 6. С. 510-522.

97. Rashid M. A., Hossain L., Patrick J. D. The evolution of ERP systems: A historical perspective // Enterprise resource planning: Solutions and management. IGI global. 2002. С. 35-50.

98. Niculescu D., Nath B. Error characteristics of ad hoc positioning systems (APS) //Proceedings of the 5th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing. 2004. С. 20-30.

99. Охтилев М. Ю. Системы искусственного интеллекта и их применение в автоматизированных системах мониторинга состояния сложных организационно-технических объектов. СПб.: ГУАП, 2018. 261 c.

100. Левина А. И., Ильин И. В., Эседулаев Р. А. Повышение эффективности проектов внедрения информационных систем класса BPMS с использованием типовых проектных решений // Наука и бизнес: пути развития. 2017. №. 4. С. 9-14.

101. Горячев А.В. Подсистема интеллектуально-информационной поддержки базы данных типовых проектных решений // Известия СПбГЭТУ ЛЭТИ. 2011. № 2. С. 38-43.

102. Майбородин А.Б., Крамаренко К.Д., Васильев В.А. Исследование особенностей календарного планирования и организации работ по подготовке производства к выпуску новых образцов авиационной техники //Технология машиностроения. 2021. № 9. С. 51-57.

103. Коняшова А. В. Показатели оценки функциональных составляющих экономической устойчивости развития предприятия // Вестник Челябинского государственного университета. 2013. №. 8 (299). С. 123-128.

104. Лелюхин В. Е., Колесникова О. В. Интегрированная система управления дискретным машиностроительным производством на платформе 1С: УПП // Фундаментальные исследования. 2015. №. 2-12. С. 2558-2562.

105. Подчасова Т.П., Португал В.М., Татаров В.А., Шкурба В.В. Эвристические методыкалендарного планирования. Киев: Техника, 1980. 140 с.

106. Конвей Р.В., Максвелл В.Л., Миллер Л.В. Теория расписаний. Москва: Наука, 1975. 360 с.

107. Васильева Л. Н., Деева Е. А. Моделирование микроэкономических процессов и систем. Информационный менеджмент. М.: КноРус, 2009. 391с.

108. Сидоренко А.М., Хоботов Е.Н. Агрегирование при планировании работ на машиностроительных предприятиях // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2013. № 5. С. 132.

109. Рыжиков А.О., Фирсов А.С., Хоботов Е.Н. Планирование и построение расписаний работ на заводах железобетонных изделий //Автоматизация в промышленности. 2013. № 8. С. 37-42.

110. Красников А. А. Эвристические подходы мультипроектного планирования // Прикладная математика и информатика: современные исследования в области естественных и технических наук. 2017. С. 288-292.

111. Бражников М.А. Оперативное планирование производства. Самара: Са-мар. гос. техн. ун-т, 2013. 88 с.

112. Hwang C. L., Yoon K. Methods for multiple attribute decision making // Multiple attribute decision making. Springer, Berlin, Heidelberg, 1981. P. 58-191.

113. Елисеев А.С., Гитман М.Б., Суханцев С.С. Оценка устойчивости производственного плана с учетом стохастичности ресурсных ограничений // УБС. 2013. №42. С. 257-272.

114. Орлов А. И. Устойчивость в социально-экономических моделях. 1979.

296 с.

115. Чупров С.В. Мониторинг устойчивости производственных систем. Иркутск: Изд-во БГУЭП, 2005. 232 с.

116. Сатановский Р. Л. Повышение устойчивости производства на основе его специализации. Л.: ЛДНТП, 1976. 28 с.

117. Платонов А.М., Плешков С.Ю. Проблемы устойчивого функционирования строительного предприятия в условиях экономической нестабильности // Вестник УрФУ. Серия экономика и управление. 2011. № 5. C. 74-83.

118. Кононенко О. Анализ финансовой отчетности. Х.: Фактор, 2005. 156 с.

119. Шеремет А. Д. Комплексный анализ хозяйственной деятельности. М.: ИНФРА-М, 2006. 415 с.

120. Шим Дж. Сигел. М.К. Методы управления стоимостью и анализа затрат: пер. с англ. Г.: Филинъ, 1996. 334 с.

121. Шимко П.Д. Оптимальное управление экономическими системами: Учеб. пособие. СПб.: Издательский дом «Бизнес-пресса», 2004. 240 с.

122. Стратегическое управление организационно-экономической устойчивостью фирмы: логистикоориентированное проектирование бизнеса / АД. Канча-велли, А.А. Колобов, И.Н. Омельченко и др. М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. 600 с.

123. Вожаков А.В., Гитман М.Б., Федосеев С.А. Комплексное оценивание при выборе оптимального плана производства на тактическом уровне с учетом нечетких критериев и ограничений // Управление большими системами. 2010. №30. С. 164-179

124. Данилочкина Н.Г. Контроллинг как инструмент управления предприятием. М.: ЮНИТИ, 2002. 279 с.

125. Рыжикова Т. А. Современные методы планирования в маркетинге // Концепт. 2018. №8. C. 207-2012.

126. Васильцева В.М., Васильцев В.С Планирование на предприятии: Учебник. М.: КноРус, 2011. 330 с.

127. Винничек Л. Б., Харитонова Т. В. Методические аспекты оценки системы планирования в сельскохозяйственных организациях // Нива Поволжья. 2013. №1 (26). С. 89-93.

128. Мищенко А.В. Методы управления ограниченными ресурсами в логистике. Москва, 2013. 239 с.

129. Смаль С.А. Математические методы и система поддержки принятия решений на основе неформализованных экспертных данных: Магистерская диссертация / Московский физико-технический институт. Москва, 2022. 56 с.

130. Натан А.А. Горбачев О.Г., Гуз С.А. Основы теории случайных процессов: Учеб. пособие по курсу «Случайн. Процессы». М.: МЗ-Пресс, 2003. 163 с.

131. Бенткус В. Граница типа Ляпунова. Теория вероятности. Приложение. 49(2), 2005. С. 311-323.

132. Справочник нормировщика / А. В. Ахумов [и др.]. Л.: Машиностроение: Ленингр. отд-ние, 1986. 457 с.

133. Форрестер Дж. Основы кибернетики предприятия, (индустриальная динамика). М.: Прогресс, 1971. 340 с.

134. Кулинич А.А. Компьютерные системы анализа ситуаций и поддержки принятия решений на основе когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления. 2011. №4. С. 31-45.

135. Axelrod R.The Structure of Décision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton: University Press, 1976. 395 p.

136. Кулинич А.А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления (Минск). 2010. № 3. С. 2.

137. Кулинич А.А. Система когнитивного моделирования «Канва». [Электронный ресурс]: http://www.raai.org/about/persons/kulinich/pages/kanva2003.html (дата обращения 12.04.2019).

138. Организация производства и управление предприятием: учебник / О.Г. Туровец, В.Н. Родионова, В.Н. Попов [и др.]. М.: ИНФРА-М, 2019. 506 с.

Приложение А

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from google.colab import files uploaded = files.upload()

df = pd.read_excel(open(,Функциональная устойчивость 1.xlsx', 'rb')) df.head()

df1 = pd.read_excel('Функциональная устойчивость 1.xlsx', 'A1') df2 = pd.read_excel('Функциональная устойчивость 1.xlsx', 'A2') def simulate_duration(df, target_col): temp_matrix = np.empty((5 * 10 ** 5, len(df))) for i in range(len(df)): row = df.iloc[i]

i_operation = np.random.triangular(row[target_col] * (0.9 + np.random.uniform(-0.05, 0.05)),

row[target_col],

row[target_col] * (1.2 + np.random.uniform(-0.05, 0.05)),

5 * 10 ** 5)

temp_matrix[:, i] = i_operation dist_array = temp_matrix.sum(axis=1) return dist_array

def get_quantiles(dist_array, gamma = 0.8): lower = np.quantile(dist_array, 0.5 - gamma / 2) upper = np.quantile(dist_array, 0.5 + gamma / 2) return lower, upper

def plot_custom_distplot(dist_array, lower, upper, x_label='Duration'): line = sns.distplot(dist_array, hist=False, color='b'); points = line.get_lines()[0].get_data()

y_lower = points[1][np.where(points[0] == points[0][points[0] < lower].max())[0]] plt.vlines(lower, 0, y_lower, colors='blue') plt.text(lower - ((points[0].max() - points[0].min()) / 60), y_lower, np.round(lower, 2), ha-right', va='center') y_upper = points[1][np.where(points[0] == points[0][points[0] < up-per].max())[0]]

plt.vlines(upper, 0, y_lower, colors='blue')

plt.text(upper + ((points[0].max() - points[0].min()) / 60), y_lower,

np.round(upper, 2), ha='left', va='center') plt.xlabel(x_label) plt.show()