Структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 08.00.13, кандидат экономических наук Сербин, Андрей Александрович

• Сербин, Андрей Александрович
• кандидат экономических наук
• 2008

Оглавление диссертации кандидат экономических наук Сербин, Андрей Александрович

Введение.

Глава 1. Место и роль корпоративных знаний в управлении промышленным предприятием.

1.1. Экономико-организационная сущность и состав корпоративных знаний.

1.2. Роль корпоративных знаний в процессе подготовки управленческих решений.

1.3. Проблемы аккумуляции корпоративных знаний в информационно-технологических архитектурах промышленных предприятий и пути их решения.

Выводы по главе 1.

Глава 2. Объектно-ориентированный подход в моделях аккумуляции корпоративных знаний.

2.1. Методы и модели структурирования знаний о корпоративной архитектуре промышленного предприятия.

2.2. Объктно-ориентированный подход к структурированию корпоративных знаний.

2.3. Мифологическое моделирование фреймово-продукционного представления корпоративных знаний.

Выводы по главе 2.

Глава 3. Экономическая эффективность структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний.

3.1. Формирование информационно-коммуникационного взаимодействия объектов предметной области корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия.

3.2. Пример имитационного моделирования обработки транзактов в процессе анализа проблемных ситуаций промышленного предприятия

ООО «Крафтинвест».

Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия»

Актуальность темы. В условиях высокого уровня конкуренции оперативность принятия решений является важнейшим фактором повышения конкурентоспособности предприятия. Необходимость повышения оперативности принятия решений вынуждает руководителей увеличивать накладные затраты на функции контроллинга и бизнес-анализа для расширения набора контролируемых индикаторов деятельности и повышение оперативности анализа проблемных ситуаций, что негативно отражается на показателях операционной деятельности предприятия. Снижение затрат должно осуществляться как за счет повышения уровня образования и профессионализма персонала, так и за счет совершенствования информационного обеспечения контроллинга и бизнес-анализа.

Информационные ресурсы контроллинга (данные о состоянии бизнес-процессов, показатели деятельности предприятия, а также показатели конъюнктуры рынка) аккумулируются в ИТ-архитектуре предприятий с применением корпоративных информационных систем (КИС), которые обеспечивают информационную взаимосвязанность этих данных. В то же время информационные ресурсы бизнес-анализа -формализованные корпоративные знания — представлены разрозненными информационными объектами: документами, схемами, таблицами. Вследствие этого, глубокий анализ функционирования бизнес-процессов предприятия с целью их адаптации к меняющимся условиям конкурентной среды, а также решения внутренних проблем предприятия, становится трудоемкой задачей.

Для повышения оперативности принятия управленческих решений и снижения затрат в процессах бизнес-анализа требуется разработка научно-практических рекомендаций по аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия.

Современные информационные технологии позволяют аккумулировать любую информацию, представленную в цифровом виде. Однако возможности поиска и отбора релевантной информации, определяющие удобство и быстроту ее восприятия пользователем, тем шире, чем лучше структурирована информация, т.е. чем точнее определены сущности и информационные связи между ними. В связи с этим, вопросы улучшения информационного обеспечения бизнес-анализа целесообразно решать с применением структурно-ориентированного моделирования аккумуляции корпоративных знаний. Решению этих вопросов и посвящено данное исследование, что подтверждает актуальность его темы.

В данном исследовании под аккумуляцией знаний понимается накопление формализованных знаний на информационных носителях. Под знаниями понимается результат отражения полезной человеку информации его сознанием. Корпоративными называются знания об устройстве, функционировании и внешней среде предприятия в определенный период времени. Структуризация знаний - это преобразование формализованных знаний в данные с целью ускорения поиска и восприятия человеком этих знаний при использовании компьютерных технологий хранения и обработки информации.

Цель исследования состоит в разработке методических положений и моделировании инструментальных средств структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний.

Задачи исследования. В соответствии с данной целью в диссертации были поставлены и решены следующие задачи:

• анализ инструментальных средств аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия;

• уточнение принципов структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия;

• разработка методических положений структурирования корпоративных знаний;

• разработка информационно-логической модели базы знаний, обеспечивающей аккумуляцию корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия в соответствии с принципами структурно-ориентированной аккумуляции;

• разработка механизма информационно-коммуникационного взаимодействия информационной базы КИС и базы корпоративных знаний с целью автоматизации ввода в КИС алгоритмов контроля параметров бизнес-операций;

• прогноз и оценка экономической целесообразности структурно-ориентированной аккумуляции знаний на основе методов сетевого планирования и имитационного моделирования процесса анализа проблемной ситуации.

Объектом исследования являются информационно-технологические архитектуры промышленных предприятий.

Предметом исследования является структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний.

Соответствие паспорту специальности. Диссертационное исследование соответствует пункту 2.8 «Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интеллекта при выработке управленческих решений» специальности 08.00.13 «Математические и инструментальные методы экономики».

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов в области теории управления социально-экономическими системами, теории управления знаниями, теории принятия решений. Для обоснования выдвинутых в диссертации положений применялись методы логического, системного и экономического анализа, элементы системного подхода, методы экспертных оценок, инструментальные средства информационно-логического моделирования в формате UML - «Microsoft Visio 2003», процессного моделирования IDEF0 - «AllFusion Process Modeler BPWIN 4.1», статистическое инструментальное средство «Statistica» и прикладное средство разработки КИС «1С: Предприятие 8.0».

В ходе исследования области корпоративных знаний и информационных ресурсов предприятий были изучены труды Абдикеева Н.М., Андрейчикова А.А., Борейшо А.А., Букович У., Брусаковой И.А., Гавриловой Т.А., Долятовского В.А., Дресвянникова В.А., Елиферова В.Г., Емельянова А.А., Ильина И.В., Каплана Р., Кильдюшевского М.В., Мильнера Б.З., Нонака И., Нортона Д., Соколова Р.В., Тельнова Ю.Ф., Тузовского А.Ф. и др. Использованы справочные и нормативные материалы по исследуемой проблематике.

Информационной базой исследования послужили нормативные и справочные сведения органов управления и научно-исследовательских организаций, отечественные и зарубежные публикации в научной и периодической печати, а также данные, собранные в ходе исследования автором.

Научная новизна выносимых на защиту положений и выводов заключается в следующем:

1) Дополнен состав принципов аккумуляции знаний новыми, относящимися к корпоративным знаниям: минимизации избыточности, структурного представления, информационно-коммуникационного взаимодействия, использование которых создает условия для повышения оперативности принятия управленческих решений;

2) Разработаны методические положения структурирования корпоративных знаний на основе объектно-ориентированного подхода, учитывающие принципы аккумуляции корпоративных знаний и позволяющие повысить оперативность анализа корпоративных знаний при принятии управленческих решений;

3) Построена информационно-логическая модель базы знаний, основанная на гибридном фреймово-продукционном представлении корпоративных знаний, обеспечивающая снижение трудозатрат в процессах анализа проблемных ситуаций при использовании инструментальных средств структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре;

4) Предложен механизм взаимодействия информационных баз ИТ-архитектуры посредством интеллектуального вывода, обеспечивающий использование структурированных корпоративных знаний для автоматической реализации функций контроля в корпоративной информационной системе, что позволяет снизить затраты на эксплуатацию ИТ-архитектуры;

5) Разработана транзактная имитационная модель оценки изменения оперативности процесса анализа проблемной ситуации, которая в отличие от известных учитывает уровень структурированности информации, обрабатываемой в ходе данного процесса, что снижает затраты времени на подготовку управленческих решений.

Практическая значимость. Основные научные выводы, рекомендации и методические положения выполненного исследования характеризуются практической значимостью и могут быть использованы промышленными и торговыми предприятиями, а также в учебном процессе при подготовке специалистов по управлению корпоративными знаниями и корпоративными информационными системами.

Заключение диссертации по теме «Математические и инструментальные методы экономики», Сербин, Андрей Александрович

Выводы по главе 3.

1. Затраты на эксплуатацию ИТ-архитектуры, обладающей функционалом структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний могут быть снижены при интеграции данного средства в КИС на основании реализации механизма информационно-коммуникационного взаимодействия базы корпоративных знаний и информационной базы КИС за счет расширения полезного функционала ИТ-архитектуры.

2. Для реализации данного механизма на основе стратегии обратного продукционного вывода разработан алгоритм логического вывода для фреймово-продукционного представления корпоративных знаний. Алгоритм позволяет определить параметры объектов бизнес-процесса на основании продукционных правил, введенных в базу знаний. Механизм информационно-коммуникационного взаимодействия обеспечивает обмен данных между информационными базами, благодаря чему автоматически осуществляется контроль данных в информационных объектах КИС на основании продукционных правил.

3. Разработана транзактная имитационная модель, позволяющая оценить оперативность процесса анализа проблемной ситуации, информационное обеспечение которого включает корпоративные знания, структурированные в соответствии с предложенными методическими положениями.

4. Результаты эксперимента, проведенного с помощью разработанной транзактной имитационной модели подтвердили, что предложенные в исследовании методические положения структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний обеспечивают повышение оперативности анализа проблемных ситуаций, и, как следствие, - оперативности принятия управленческих решений.

Заключение

1. Оперативность принятия решений о реинжиниринге бизнес-процессов, может быть повышена при использовании структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре.

2. Типовые классы инструментальных средств аккумуляции корпоративных знаний не обеспечивают повышение оперативности анализа бизнес-процессов в силу слабой структурированности информации, что определяет необходимость разработки методических положений структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний.

3. Дополнены принципы аккумуляции знаний новыми, относящимися к корпоративным знаниям: минимизации избыточности, структурного представления, информационно-коммуникационного взаимодействия, использование которых создает условия для повышения оперативности принятия управленческих решений.

4. Разработаны методические положения структурирования корпоративных знаний на основе объектно-ориентированного подхода, учитывающие принципы аккумуляции корпоративных знаний и позволяющие повысить оперативность анализа корпоративных знаний при принятии решений о реинжиниринге бизнес-процессов.

5. Построена информационно-логическая модель базы знаний, основанная на гибридном фреймово-продукционном представлении корпоративных знаний, обеспечивающая снижение трудозатрат в процессах анализа проблемных ситуаций при использовании инструментальных средств структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре.

6. Предложен механизм взаимодействия информационных баз ИТ-архитектуры посредством интеллектуального вывода, обеспечивающий использование структурированных корпоративных знаний для автоматической реализации функций контроля в корпоративной информационной системе, позволяющий снизить затраты на эксплуатацию ИТ-архитектуры, включающей инструментальные средства структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний.

7. Транзактное имитационное моделирование процесса анализа проблемной ситуации показало экономическую целесообразность использования инструментальных средств структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний.

Список литературы диссертационного исследования кандидат экономических наук Сербин, Андрей Александрович, 2008 год

1. Российская Федерация. Законы. Гражданский кодекс Российской Федерации. Части первая, вторая, третья и четвертая : по состоянию на 15 октября 2007 г. Москва : Проспект и др., 2007. - 541 с.

2. Федеральный закон № 88-ФЗ от 12 мая 1995 года «О государственной поддержке малого предпринимательства в российской федерации».

3. Стандарт ГОСТ 2.101-68. Единая система конструкторской документации. Виды изделий. М.: Стандартинформ, 2007.

4. Стандарт ИСО 9004-1:1994. Управление качеством и элементы системы качества. Часть 1. Руководящие указания. М.: ИПК Издательство стандартов, 2004.

5. Руководящий документ РД IDEF 0 2000. Методология функционального моделирования. - М.: Госстандарт России, 2000.

6. Стандарт ИСО 9000:2000. Система менеджмента качества. Основные принципы и словарь.- М.: ИПК Издательство стандартов, 2004.

7. Абдикеев Н.М., Данько Т.П., Ильдеменов С.В., Киселев A.JL Реинжиниринг бизнес-процессов. М.: Изд-во Эксмо, 2005. — 592 с.

8. Август-Вильгельм Шеер. Моделирование бизнес-процессов. Изд. 2-е, перераб. и доп. / Пер. с англ. Михайлова Н.А. М.: Весть-МетаТехнология, 2000, - 222 с.

9. Алексеев В.Е., Таланов В.А. Графы. Модели вычислений. Структуры данных: Учебник. Нижний Новгород: Изд-во ННГУ, 2005. 307 с.

10. Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: Учебник. М.: Финансы и статистика, 2006. -424 с.

11. Аристов С.А. Имитационное моделирование экономических систем: Учеб. пособие. Екатеринбург: Изд-во Урал.гос.экон.ун-та. 2004.

12. Базы знаний интеллектуальных систем / Т.А. Гаврилова, В.Ф. Хорошевский — Питер, 2000. 384 е.: ил.

13. Башмаков А.И., Башмаков И.А. Интеллектуальные информационные технологии: Учеб. пособие. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 304 с : ил.

14. Бенькович Е.С., Колесов Ю.Б., Сениченков Ю.Б. Практическое моделирование динамических систем СПб.: БХВ-Петербург, 2002. - 464 е.: ил.

15. Блюмин C.JL, Шуйкова И.А. Модели и методы принятия решений в условиях неопределенности. Липецк: ЛЭГИ, 2001. - 138 с.

16. Борейшо Алексей Анатольевич. Модели и методы оценки эффективности высокотехнологичных инвестиционных проектов: автореферат дис. . канд. экон. наук : Санкт-Петербург, 2005. 19 с.

17. Боровиков В. STATISTICA. Искусство анализа данных на компьютере: Для профессионалов. 2-е изд. (+CD) СПб.: Питер, 2003. — 686 е., ил.

18. Братко, Иван. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание. : Пер. с англ. — М. : Издательский дом "Вильяме", 200-1. —640 е.: ил.

19. Бройдо B.JI. Основы информатики : Учеб. пособие по курсу "Информатика" / В. JL Бройдо ; М-во образования Рос. Федерации, С.-Петерб. гос. инж.-экон. акад. СПб. : СПбГИЭА, 1999.

20. Брусакова И.А. Модели представления измерительных знаний в информационно-измерительных технологиях: Учеб. пособие. СПб.: Изд-во СПбГИЭУ «ЛЭТИ», 2002. 92 с.

21. Брусакова И.А., Королева И.Ю., Муха Ю.П. Иерархия априорных знаний для метрологического анализа сложных измерительных систем//Известия Волгоградского Государственного технического университета, №6 (32), 2007. С.67-72.

22. Брусакова И.А., Мамаева С.О. Система управления базами измерительных знаний// Прикладная информатика, № 5, 2006 г.

23. Брусакова И.А., Храбров А.А. Применение методов анализа иерархии для выбора необходимого состава априорных знаний// Вестник ИНЖЭКОНа, №4, 2004. С. 183-187.

24. Брусакова И.А., Чертовской В.Д. Информационные системы и технологии в экономике. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 352 с.

25. Букович У., Уильяме Р. Управление знаниями: руководство к действию: Пер. с англ. М.: ИНФРА-М, 2002. - XVI, 504 с.

26. Буч, Грейди. Язык UML : Руководство пользователя : Пер. с англ. / Грейди Буч, Джеймс Рамбо, Айвар Джекобсон. М. : ДМК, 2000. -427 с.

27. Вентцель Е.С., Овчаров JI.A. Теория случайных процессов и ее инженерные приложения. — Учеб. пособие для втузов. — 2-е изд., стер. — М.: Высш. шк., 2000. — 383 с: ил.

28. Веревкин А.П., Кирюшин О.В. Теория систем: Учеб. пособие. -Уфа: Изд-во УГНТУ, 2003. 100 с.

29. Волков О.И., Скляренко В.К. Экономика предприятия: Курс лекций. М.: ИНФРА-М, 2006. - 280 с. - (Высшее образование)

30. Габец А.П., Гончаров Д.И., Козырев Д.В., Кухлевский Д.С., Радченко М.Г. Профессиональная разработка в системе 1С предприятие 8 (+CD) / Под ред. М.Г.Радченко. М.: «1С-Паблишинг»; СПб.: Питер, 2006. -808 е.: ил.

31. Гавриленко Тарас Владимирович. Представление знаний о динамической предметной области методами теоретико-множественного анализа. Автореф. дис. . канд. тех. наук : Сургут, 2004. 21 с.

32. Гаврилова Т.А., Червинская К.Р. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем. М.: Радио и связь, 1992.

33. Гедро Григорий Константинович. Разработка методики и моделей управления изменениями бизнес-процессов Автореф. дис. . канд. тех. наук : Москва, 2008. — 19 с.

34. Гершун Андрей, Горский Михаил. Технологии сбалансированного управления. 2-е изд., перераб. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. - 416 с.

35. Гиг Дж. Прикладная общая теория систем: Пер. с англ. М.: Мир, 1981.-336 е., ил.

36. Градов А.П., Ильин И.В., Сулоева С.Б., Стратегия промышленного предприятия: структура, функции, процессы, внешняя среда. СПб.: Изд-во Политехи, ун-та, 2008, 551 с.

37. Григорьев Ю.А., Ревунков Г.И. Банки данных: Учеб. для вузов. -М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. 320 с.

38. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие для вузов. М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001. — 352 е., ил.

39. Джанетто К. У ил ер Э. Управление знаниями. Руководство по разработке и внедрению корпоративной стратегии управления знаниями / Пер. с англ. Е.М. Пестеревой М.: Добрая книга, 2005. — 192 е., илл.

40. Джексон П. Введение в экспертные системы. : Пер. с англ.: Уч. пос. М.: Издательский дом «Вильяме», (литература Гавриленко - 21)

41. Долятовский В.А., Золотарев B.C., Ивахненко А.В., Гамалей Я.В. Адаптивное управление экономическими объектами в нестабильной среде: Научно-практическое пособие / Под ред. Гамалей Я.В. / Ростов-на-Дону: РГЭУ «РИНХ», 2005. 360 с.

42. Дресвянников В.А. Построение системы управления знаниями на предприятии: учебное пособие / В.А. Дресвянников. М.: КНОРУС, 2006. - 344 с.

43. Дрогобыцкий И.Н. Системный анализ в экономике: учеб. Пособие / И.Н. Дрогобыцкий. М.: Финансы и статистика, 2007. - 512 с.

44. Елиферов В.Г., Репин В.В. Бизнес-процессы: Регламентация и управление: Учебник. М.: ИНФРА-М, 2006. - 319 с. - (Учебники для программы МВА)

45. Емельянов А.А. и др. Имитационное моделирование экономических процессов: Учеб. Пособие / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, Р.В. Дума; Под ред. А.А. Емельянова. М.: Финансы и статистика, 2002. -368 е.: ил.

46. Еникеева Лилия Аубакировна. Теория и методология оценки нематериальных активов на основе методов математического моделирования: Автореф. дис. . док. экон. наук : Санкт-Петербург, 2006. -37 с.

47. Зайцев Ярослав Владиславович. Разработка методов и средств символьного моделирования развития бизнес-системы на основе использования диаграммы UML: Автореф. дис. . канд. экон. наук : Самара, 2002. 18 с.

48. Змитрович А.И. Интеллектуальные информационные системы. — Мн.: НТООО «ТетраСистемс», 1997. 368 с. (литература Гавриленко - 27)

49. Иванов В.В., Хан O.K. Управленческий учет для эффективного менеджмента. М.: ИНФРА-М, 2007. - 208 с.

50. Ильин И.В. Методы и модели исследования нелинейных процессов экономической динамики. СПб.: Изд-во СПбГПУ, 2003. 158 с.

51. Каплан, Роберт С. Сбалансированная система показателей : От стратегии к действию / Роберт С. Каплан, Дейвид П. Нортон; Пер. с англ. М. Павлова. 2-е изд., испр. и доп.. - М.: Олимп-Бизнес, 2004. - 294 с.

52. Кильдюшевский М.В. Повышение экономической эффективности производства под воздействием информационных ресурсов: Монография / Под ред. И.Т.Корогодина. Воронеж: ВГУ, 2006. -131 с.

53. Козлов А.С. Проектирование и исследование бизнес-процессов: учеб. Пособие / А.С. Козлов. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Флинта: МПСИ, 2006. - 272 с.

54. Конечные графы и сети, Басакер Р., Саати Т., перевод с английского, Главная редакция физико-математической литературы изд-ва «Наука», Москва. 1973, 368 стр.

55. Копылов Алексей Владимирович. Формирование и оценка стратегических ресурсов предприятий: Автореф. дис. . канд. экон. наук : Волгоград, 2001. 22 с.

56. Короткин А.А. Интеллектуальные информационные системы. Представление знаний и логический вывод: Учеб. пособие / А.А. Короткин; Яросл. гос. Ун-т. Ярославль, 2004. 76 с.

57. JI. Е. Карпов, В. Н. Юдин. Методы добычи данных при построении локальной метрики в системах вывода по прецедентам, М., ИСП РАН, препринт № 18, 2006.

58. Лабоцкий В.В. Управление знаниями (технологии, методы и средства представления, извлечения и измерения знаний) /В.В. Лабоцкий. -Минск : Соврем, шк., 2006. 392 с.

59. Лапыгин Ю.Н. Теория организаций: Учеб. Пособие. М.: ИНФРА-М, 2007.-311 с.

60. Левченко, Владимир Федорович. Эволюция биосферы до и после появления человека / В.Ф. Левченко; Рос. акад. наук, Ин-т эволюц. физиологии и биохимии им. И.М. Сеченова. СПб. : Наука, 2004. - 165, с.

61. Леоненков А.В. Самоучитель UML / Александр Леоненков. 2-е изд. - СПб. : БХВ-Петербург, 2004 (Акад. тип. Наука РАН). - 427 с.

62. Лорьер Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта: Пер. с франц. -М.: Мир, 1991.-568 е., ил.

63. Марков А.С., Лисовский К.Ю. Базы данных. Введение в теорию и методологию: Учебник. -М.: Финансы и статистика, 2006. 512 е.: ил.

64. Маршалл А. Принципы политической экономии. М: Прогресс, 1983.-Т. 1.

65. Мильнер Б.З., Румянцева З.П., Смирнова В.Г., Блинникова А.В. Управление знаниями в корпорациях: Учебное пособие / Под ред. Д-ра эконом. Наук, проф. Б.З. Мильнера. М.: Дело, 2006. — 304 с.

66. Морозов Андрей Владимирович. Разработка фреймово-продукционной модели синтеза цифровых автоматов на основе метода спецификации состояний и ее программная реализация средствами реляционной СУБД: Автореф. дис. . канд. тех. наук : Казань, 2006. 18 с.

67. Нонака Икуджиро. Компания создатель знания : Зарождение и развитие инноваций в яп. фирмах / Икуджиро Нонака, Хиротака Такеучи; Пер. с англ. А. Трактинский. - М. : Олимп-Бизнес, 2003. - XV, 361 с.

68. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А.Н. Борисов, А.В. Алексеев, Г.В. Меркурьева и др. — М.: Радио и связь, 1989.

69. Орлов А.И. Теория принятия решений. Учебное пособие / А.И.Орлов.- М.: Издательство «Экзамен», 2005. 656 с.

70. Открытые системы #04/2003/ Что такое Business Intelligence? Валерий Артемьев.

71. Перегудов Ф.И., Тарасенко Ф.П. Введение в системный анализ. -М.: Высшая школа, 1989.

72. Печенкин А.А. Закономерности развития науки // в сб. Вестник Московского университета. Серия 7. Философия. №3. 1996. С. 3-15.

73. Подиновский В.В. Введение в теорию важности критериев в многокритериальных задачах принятия решений. — М.: ФИЗМАТЛИТ, 2007. 64 с.

74. Производственный менеджмент: Учебник для вузов/ Под ред. С.Д.Ильенковой.- М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. 583 с.

75. Рид С. Финансовый директор как интегратор бизнеса/ Седрик Рид, Ханс-Дитер Шойерман и группа mySAP ERP Financials. Пер. с англ. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2007. - 397 с.

76. Ризаев, Ильдар Султанович. Теория информации и кодирование : Учеб. пособие : По направлению "Информатика и ВТ". / И.С. Ризаев. -Казань : Мастер Лайн : Изд-во Казан, гос. техн. ун-та, 2002. — 89 с.

77. Сербии А. А. Объектно-ориентированный подход к моделированию бизнес-процессов предприятия // Вестник ИНЖЭКОНа, Серия Экономика. Выпуск 1 (20) СПб, 2008 г. с. 314-316.

78. Сербии А.А. Элементы структурных и функциональных знаний о бизнес-процессах // Первый научный конгресс студентов и аспирантов 23, 24 апр. 2008 г. ИНЖЭКОН-2008: тез. докл./ редкол.: Б.М. Генкин (отв. ред.) и др. СПб.: СПбГИЭУ. - 2008. - с. 78-79.

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

80. Смирнов, Владимир Александрович (д-р филос. наук, 1931-1996). Теория логического вывода : Сб. тр. / В.А. Смирнов. М. : РОССПЭН, 1999.-318 с.

81. Соколов Роман Владимирович. Проектирование информационных систем в экономике : Учеб. пособие для студентов всехспециальностей / С.-Петерб. гос. инженер.-экон. акад. СПб. : СПбГИЭА, 1996. - 97 с.

82. Сошников Д.В., Дубовик С.Е. Экспликация семантических знаний из графического представления функциональной модели бизнес-процессов // "Новые информационные технологии". Тезисы докладов XII Международной студенческой школы-семинара М.: МГИЭМ, 2004.

83. Сошников Дмитрий Валерьевич. Методы и средства построения распределенных интеллектуальных систем на основе продукционно-фреймового представления знаний: Автореф. дис. . канд. тех. наук : Москва, 2002. 22 с.

84. Тарасенко Ф.П. Прикладной системный анализ (Наука и искусство решения проблем): Учебник. Томск: Изд-во Том. ун-та, 2004. -186 с.

85. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. Компонентная методология. 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Финансы и статистика, 2005. -320 е.: ил.

86. Теоретические основы системного анализа / Новосельцев В.И. и др.; под ред. В. И. Новосельцева. М. : Майор, 2006. 592 е.: ил.

87. Теория систем и системный анализ в управлении организациями: Справочник: Учеб. пособие / Под ред. В.Н. Волковой и А.А. Емельянова. -М.: Финансы и статистика, 2006. 848 с: ил.

88. Титова JI.H. Разработка управленческих решений: курс лекций -М.: ГУ ВШЭ, 2004г.

89. Философия для аспирантов: учеб. пособие / В.П.Кохановский, Е.В.Золотухина, Т.Г.Лешкевич и др. 2-е изд. Ростов н/Д: Феникс, 2003.

90. Черемных С.В. и др. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / С.В. Черемных, И.О. Семенов, B.C. Ручкин. М.: Финансы и статистика, 2003. 208 е.: ил.

91. Чернобров Г.А. Теория принятия решений: Учебное пособие / Юж.-Рос. гос. Техн. Ун-т. Новочеркасск: Ред. Журн. «Изв. вузов. Электромеханика», 2002, 276 с.

92. Чириков Сергей Владимирович. Стратегия и модели управления знаниями в IT-компании: Автореф. дис. . канд. тех. наук: Томск, 2006. -24 с.

93. Шведенко Владимир Николаевич. Модели бизнес-процессов в объектно-функциональной системе управления предприятием: Автореф. дис. . док. тех. наук: Кострома, 2006. 32 с.

94. Шенк Р., Хантер Л. Познать механизмы мышления / Реальность и прогнозы искусственного интеллекта М.: Мир, 1987.- С. 15-26.

95. Шеннон Р. Имитационное моделирование систем — искусство и наука. . с англ. Под редакцией Е.К. Масловского М.: Издательство «Мир», 1978.

96. Экономика знаний / В. В. Глухов, С. Б. Коробко, Т. В. Маринина. СПб.: Питер, 2003. — 528 с: ил.

97. Экономика предприятия (фирмы): Учебник/Под ред. Проф. О.И. Волкова и доц. О.В.Девяткина. 3-е изд., перераб. и доп. - М.: ИНФРА-М, 2006.-601с.

98. Beckman Т. Expert System Applications: Designing Innovative Business Systems Through Reengineering. Handbook of Applied Expert Systems. CRC Press, 1998.

99. Booch G. Object-Oriented Analysis and Design with Application. Redford City; CA: Bengamin/Cummings, 1994.

100. Codd E.F., Codd S.B., Salley C.T. Providing OLAP to User-Analysts // An IT Mandate, Arbore Software Corp. Papers, 1993.

101. Davenport Т. H., Short J. E. The New Industrial Engineering: Information Technology and Business Process Redesign // Sloan Management Review, 1990.

102. Davenport, Thomas H. Information Ecology: Mastering the Information and Knowledge Environment. Oxford: Oxford University Press, 1997.

103. Feigenbaum E. Dendral and MetaDendral / E. Feigenbaum, B. Buchanan. // Artificial Intelligence. Vol. 11. № 1-2.

104. Feigenbaum E. The Art of Artificial Intelligence: Themes and Case Studies of Knowledge Engineering / E. Feigenbaum. // Proceedings of UCAI-77.

105. Gruber T. R. The role of common ontology in achieving sharable, reusable knowledge bases. // Principles of Knowledge Representation and Reasoning — Proceedings of the Second International Conference. Morgan Kauftnann, 1991.

106. Hammer M. Reengineering the corporation: a manifes for business revolution / M. Hammer, J Champy. N.Y.: Harper Business, 1993.

107. Jacobson I., Ericsson M., Jacobson A. The Object Advantage: Business Process Reengineering with Object Technology // ACM Press. — Addison-Wesley Publishing. 1995. - 349 p.

108. Lim D., Klobus J. Knowledge management in small enterprises // The Electronic Library, 18(6): 420^32, 2000.

109. Newell A. A variety of intelligent learning in a general problem solver / Newell, J.C. Shaw, H.A. Simon // Self-organizing System / Pergamon Press, New York, 1960. P. 153-189.

110. Nonaka, Ikujiro and Takeuchi, Hirotaka. The Knowledge-Creating Company: How Japanese Companies Create the Dynamics of Innovation. Oxford: Oxford University Press, 1995.

111. Quinn, James Brian. The Intelligent Enterprise: A Knowledge and Service-Based Paradigm for Industry. New York: Free Press, 1992.

112. Strader T.J. Information structure for electronic virtual organization management /T.J. Strader, F. Lin, M.J. Shaw// Decision Support Systems, 23, 1998.