Темы диссертаций по экономике » Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда

Формирование и оценка информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Глазкова, Светлана Сергеевна
Место защиты	Челябинск
Год	2005
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Формирование и оценка информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии"

На правах рукописи

Глазкова Светлана Сергеевна

ФОРМИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 08.00.05. - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами:

промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Челябинск 2005

Работа выпонена на кафедре Экономика и финансы ЮжноУральского государственного университета

Научный руководитель

доктор экономических наук, профессор Баев И.А.

Официальные оппоненты:

доктор экономических наук, профессор Смагин В.Н., кандидат экономических наук Онищенко Э.В.

Ведущая организация: Уральский социально-экономический институт Академии труда и социальных отношений г. Челябинск

Защита состоится л20 декабря 2005 г. в 13 часов на заседании диссертационного совета Д212.298.07 Южно-Уральского государственного университета по адресу: 454080, г. Челябинск пр. им. В.И. Ленина, 76, ауд.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Южно-Уральского государственного университета.

Автореферат разослан л{?> ноября 2005 г.

Ученый секретарь диссертационного совета,

доктор экономических наук, профессор

А.Г. Бутрин

ше-ч IM 06 тт

1.0БЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Аюуальность исследования. Современное положение в сфере информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленных предприятиях нельзя охарактеризовать как удовлетворительное. В первую очередь это связано с недостаточным вниманием к проблеме неопределенности, возникающей на всех этапах управления бизнес-процессами. Кроме того, отсутствует методика оценки эффективности системы информационного обеспечения. В этой связи формирование системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами становится важнейшей задачей современного предприятия.

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена

Хнеобходимостью теоретического осмысления, развития накопленного опыта, глубокого изучения особенностей и закономерностей управления бизнес-процессами на промышленном предприятии;

Хнедостаточным раскрытием проблемы неопределенности и непоноты информации, используемой в управлении бизнес-процессами;

Хнесовершенством существующих методов оценки эффективности информационного обеспечения.

Степень разработанности исследуемой проблемы. Анализ существующих теоретических положений и практического опыта управления промышленными предприятиями показал, что в сфере информационного обеспечения остаются недостаточно изученными проблемы соответствия систем информационного обеспечения управления бизнес-процессами и деятельностью предприятия как таковой, недостоверности и непоноты информации, оценки экономической эффективности информационного обеспечения.

Теоретические основы сущности, задач и значимости управления бизнес-процессами промышленного предприятия представлены в работах таких известных российских и зарубежных ученых, как Анискин Ю.П., Аныпин В.М., Баев И.А., Баев JI.A, Беренс В., Бирман Г., Иванов Г.И., Игонина Н.П., Журавлева И.В., Крылов Э.И., Мекумов Я.С., Мохов В.Г., Норкотт Д., Семенов В.М., Смагин В.Н., Хавранек П.М., Шепелев И.Г., Шеремет В.В., Шмидт С.и других

Основные положение экономико-математического моделирования бизнес-процессов рассмотрены Власовой Е.А., Горстко А.Б., Далом У., Емельяновым

A.A., Замковым О.О., Канторовичем JI.B., Лукасевичем И.Я., Мюрхаугом Б., Нюгордом К., Нейлором, Т.М. Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н.

Труды ученных Афанасьева Э.В., Вендрова A.M., Година В.В., Грабаурова

B.А., Ендовицкого Д.А., Жигарева А. Н., Зингера И.С., Кострова A.B., Садовникова Д.И., Соколовой Г.Н., Степановой Е.Е., Титоренко Г. А., Хмелевской Н.В., Ярошенко В.Н. посвящены общим вопросам формирования информационного обеспечения управления предприятием.

Основы решения проблем неопределенности и непоноты информации в управлении экономическими и бизнес-процессами рассматриваются в работах

I ^. нцноиГнАЯ ) библиотека i

'^Sjj

Воронова К.И., Кофмана А., Максимова О.Б., Недосекина А.О., Паркова В.Ф., Севастьянова П.В., Степанова Д., Хил Алуха X.

В последнее время отечественные и зарубежные специалисты уделяют особое внимание проблемам информационного обеспечения деятельности предприятия. Не умаляя теоретической и практической значимости проведенных ими исследований, следует отметить, что они не в поной мере учитывают специфику управления бизнес-процессами в условиях неопределенности и непоноты информации. Несмотря на неослабевающий интерес ученых к управлению бизнес-процессами, недостаточно изучен вопрос информационного обеспечения этого вида управленческой деятельности, отсутствует понятие системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к организации информационного обеспечения. Кроме того, не существует единой методики оценки экономической эффективности систем информационного обеспечения. Это предопределило цель и задачи исследования.

Цель исследования - разработка теоретико-методических основ проектирования информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии и повышения эффективности бизнес-процессов.

Достижение поставленной цели обусловило необходимость постановки и решения следующих взаимосвязанных задач:

Х раскрытие сущности и уточнение понятия система информационного обеспечения управления бизнес-процессами;

Х выявление особенностей управления бизнес-процессами на промышленном предприятии в условиях неопределенности и непоноты информации;

Х разработка структуры и определение основных направлений совершенствования информационного обеспечения системы управления бизнес-процессами;

Х классификация основных задач и обоснование принципов нечеткого моделирования бизнес-процессов;

Х характеристика основных типов бизнес-процессов и их составляющих;

Х классификация существующих нечетких моделей принятия решения и обоснование их применения для анализа различных типов бизнес-процессов;

Х разработка метода расчета эффективности системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

Объект диссертационного исследования - бизнес-процессы, реализуемые промышленными предприятиями.

Предметом исследования является информационное обеспечение в системе управления бизнес-процессами.

Теоретико-методологическая основа диссертационного исследования Диссертационное исследование основывается на базовых положениях экономической теории, фундаментальных положениях системного подхода и общей теории систем, теории менеджмента и принятии решений, методах

системного и инвестиционного анализа, методах процессного управления, экономико-математического моделирования в условиях неопределенности, изложенных в научных трудах российских и зарубежных ученых и специалистов.

Основные методы исследования - сравнительный, структурный и системный анализы, экономико-математическое моделирование.

Информационную базу исследования составили материалы Госкомстата РФ, информационных ресурсов сети Интернет, экономических обзоров, прогнозов и опросов, проводимых Минэкономразвития РФ, обзорно-аналитическая информация, опубликованная в СМИ, а также изученные автором результаты хозяйственной деятельности и отчетные данные промышленных предприятий.

При проведении исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:

1. Уточнено понятие система информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к его организации.

2. Обоснована необходимость использования нечетких моделей оптимизации и принятия решений в системе управления бизнес-процессами и разработана схема соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов, позволяющая осуществлять выбор моделей для процессов данного типа.

3. Разработаны структура и функции информационного обеспечения в системе управления бизнес-процессами на промышленном предприятии.

4. Разработан агоритм управления бизнес-процессами в контексте авторского подхода к определению типа процесса и выбора модели его исследования.

5. Разработан методический подход к оценке качества и расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что полученные результаты диссертационного исследования могут служить теоретической и методической базой для формирования системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии, что позволит повысить эффективность его функционирования.

Теоретические основы, рассмотренные в диссертационном исследовании, использованы в преподавании учебных дисциплин Экономика предприятия, Планирование деятельности предприятия, Экономическая оценка инвестиций, Финансовый менеджмент в Южно-Уральском государственном университете.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: XVI, XVII и XVIII Уральские семинары Российской школы по проблемам науки и технологий (г. Екатеринбург, 2001, 2002, 2003г.г.), Международный форум по проблемам науки, техники, образования (г. Москва, 2002, 2003г.г.) Актуальные проблемы современной науки (г. Самара,

2003 г.), IX Международная научная конференция Проблемы менеджмента и рынка (г. Оренбург, 2004г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объемом 1,5 п.л. авторского текста; в них отражены основные положения проведенного исследования.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав и заключения, изложенных на 163 листах машинописного текста, библиографического списка литературы из 150 источников и 2 приложений. Диссертация илюстрирована 21 рисунком и 15 таблицами.

Во Введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, отражена степень разработанности проблемы в экономической литературе, определены цель и задачи исследования.

В первой главе Актуальные задачи совершенствования информационного обеспечения управления бизнес-процессами раскрыта экономическая сущность бизнес-процессов, рассмотрена система управления бизнес-процессами, определены основные задачи совершенствования информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

Во второй главе Методические основы проектирования информационного обеспечения управления бизнес-процессами изложены задачи и принципы моделирования бизнес-процессов, приведена классификация экономико-математических моделей исследования бизнес-процессов, обоснована необходимость использования нечетких моделей оптимизации и принятия решений в управлении бизнес-процессами, предложены таблица соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов, структура информационного обеспечения управления бизнес-процессами, представлен агоритм управления бизнес-процессами.

В третьей главе Совершенствование управления бизнес-процессами представлены результаты апробации агоритма управления бизнес-процессами на примере управления инвестиционными процессами, выявлены основные факторы, оказывающие влияние на качество информационного обеспечения управления бизнес-процессами, предложен авторский метод расчета экономической эффективности системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами на предприятии.

В Заключении диссертации систематизированы теоретические и практические выводы исследования.

II ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Уточнено понятие система информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к его организации.

Информационное обеспечение является важным и необходимым элементом системы управления бизнес-процессами. Это объясняется тем, что основу системы управления бизнес-процессами на предприятии составляет интегрированная обработка производственно-экономической информации, охватывающая решение задач прогнозирования, планирования и управления бизнес-процессами, осуществление которой невозможно без наличия рационально организованного информационного обеспечения. Таким образом, информационное обеспечение предопределяет состояние системы управления бизнес-процессами и является основой для принятия решений.

Несмотря на высокую степень заинтересованности, проявляемую российскими и зарубежными исследователями по отношению к информационному обеспечению управления бизнес-процессами, в настоящее время не существует общепризнанного определения данного понятия Содержание информационного обеспечения в теории информатики сводится только к техническим вопросам передачи данных и информационным технологиям. В научной экономической литературе нет четко сложившегося и устоявшегося определения термина линформационное обеспечение. Некоторые авторы отождествляют информационное обеспечение с системой информации, под которой понимают совокупность проектных решений по объемам размещения, формам организации информации. На наш взгляд, необходимо разграничить понятия линформационное обеспечение, которое рассматривается как процесс, и система информационного обеспечения. Процесс информационного обеспечения можно рассматривать как удовлетворение потребностей пользователей в информации, необходимой для принятия решений. Для осуществления этого процесса необходима система информационного обеспечения, позволяющая осуществлять информационный обмен.

Система информационного обеспечения управления бизнес-процессами представляет собой совокупность подсистем технической, управленческой поддержки и системы информации, необходимой для принятия решений, и подсистемы принятия решений, на основе знаний и методов. В целом ее можно охарактеризовать как информационно-управляющую систему. Она характеризуется источниками данных, доступностью получения информации, временем на ее сбор и обработку, достоверностью и понотой представленных для анализа показателей и ее адекватностью с точки зрения потребителей (пользователей), которые занимаются обоснованием управленческих решений и оценкой их выпонения, а также наличием обеспечивающих подсистем.

2. Обоснована необходимость использования нечетких моделей оптимизации и принятия решений в системе управления бизнес-процессами и разработана схема соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов, позволяющая осуществлять выбор моделей для процессов определенного типа.

В управлении бизнес-процессами неопределенность вызывается двумя основными причинами. Во-первых, ход планируемых и управляемых процессов, а также внешние воздействия на эти процессы не могут быть точно предсказуемы из-за действия случайных факторов и ограниченности человеческого познания в каждый момент. Во-вторых, наличие множества самостоятельных экономических субъектов с особыми интересами не позволяет точно предвидеть результаты их взаимодействий. Непонота и неточность информации об объективных процессах и экономическом поведении усиливают истинную неопределенность.

В условиях неопределенности и непоноты информации достаточно сложно организовать эффективное управление бизнес-процессами. Современный этап развития прикладных наук предлагает новые теории, позволяющие справиться с этой проблемой. Наиболее перспективной является теория нечетких множеств. Это связано с тем, что методы принятия решений на нечетких моделях позволяют удобно и достаточно объективно производить оценку альтернатив по отдельным критериям и с успехом могут использоваться для выбора предпочтительных решений.

Существующие нечеткие модели, могут использоваться для решения различных задач управления бизнес-процессами. Предложена характеристика нечетких моделей с авторским выделением основных задач, преимуществ и недостатков, которые представлены в табл. 1.

Исходя из спектра задач, рассматриваемых представленными моделями можно определить, какие типы нечетких моделей могут использоваться для анализа бизнес-процессов каждого типа.

Для определения типа бизнес-процессов предлагается следующая классификация:

а) по величине затрат на реализацию процесса: малые (до 10 мн. рублей), средние (от 10 до 100 мн. рублей), крупные (100 мн. рублей и более);

б) по продожительности: краткосрочные (до одного месяца), среднесрочные (от одного месяца до года), догосрочные (более одного года).

в) по сложности: простые (менее 3 участников), среднесложные (до 10 участников), сложные (10 участников и более).

К простым процессам можно отнести процессы, в состав участников которых входят, например, заказчик и подрядчик, продавец и покупатель, поставщик сырья и лицо, его приобретающее. Взаимоотношения между участниками легко прослеживаются и контролируются. Среднесложные процессы характеризуются более широким кругом участников, наличием нескольких источников финансирования и достаточно большим количеством взаимосвязей и взаимозависимостей между участниками.

Таблица 1

Характеристики нечетких моделей оптимизации и принятия решений

Тип моделей Задачи, решаемые с помощью модели Преимущества Недостатки

Модели нечеткого математического программирования Отыскание экстремума целевой функции на допустимом множестве альтернатив при заданных ограничениях Возможность смягчения ограничений (допускается их нарушение), задача максимизации может быть заменена задачей достижения конкретного значения целевой функции, соответствующего исходной цели Не учитываются изменения модели во времени, не учитывается качественная информация

Модели нечеткой ожидаемой полезности Анализ решений, когда неопределенность обусловлена отсутствием объективной физической шкалы для оценки предпочтительности альтернатив Учитываются и случайные, и нечеткие составляющие неопределенности Не учитываются изменения модели во времени, отсутствие объективной физической шкалы для оценки предпочтительности альтернатив

Нечеткие модели колективных решений Отыскание, исходя из множества индивидуальных предпочтений, допустимого группового решения, построение по нечетким отношениям предпочтения упорядоченного множества альтернатив Нечеткие множества позволяют унифицировать различные аксиоматические подходы к проблеме рационального выбора; в условиях нечеткого управления для колектива ПР существует общественно удовлетворительное решение Не учитываются изменения модели во времени

Нечеткие модели многокритериальных задач Задача многокритериального выбора из множества альтернатив при множестве критериев сравнения Решение дает множество эффективных (по Парето) альтернатив Не учитывается качественная информация

Динамические модели принятия решения Решение многошаговых задач с нечеткими целями и ограничениями Учитывается изменение нечеткой информации во времени Не учитывается качественная информация

Лингвистические модели принятия решения Преобразование информации, имеющейся у ПР с помощью лингвистических переменных Формализация качественной информации; лингвистическое терм-множество позволяет избежать работы по формированию согласованных групп экспертов. Не учитывается количественная информация

Сложные процессы представляют собой широкомасштабный процесс или совокупность процессов, отличающихся повышенной сложностью указанных выше факторов.

Характеристики бизнес-процессов и соответствующие им нечеткие модели оптимизации и принятия решений представлены на рис.1.

Для анализа краткосрочных простых бизнес-процессов целесообразно применить модель нечеткого программирования, так как такие процессы не требуют длительных и многосложных процедур обоснования и принятия решений. Многоальтернативность может появляться в случае, когда существует

продожительность | догосрочные 1 | среднесрочные 1 | краткосрочные

Рис. 1. Характеристики бизнес-процессов и соответствующие им

нечеткие модели оптимизации и принятия решений

несколько вариантов решений и необходимо обосновать преимущества одного из них. Поэтому основной задачей становится выбор из имеющихся бизнес-процесса, реализация которого обеспечит максимальный доход.

Для анализа краткосрочных бизнес-процессов среднего уровня сложности наиболее эффективна модель нечеткой ожидаемой полезности, если отсутствует объективная физическая шкала для оценки предпочтительности альтернатив. В этих случаях используется субъективная шкала полезности лица, принимающего решения (ПР). При этом выделяются и одновременно учитываются как случайные, так и нечеткие составляющие неопределенности. Выбор происходит на основе максимизации нечеткой ожидаемой полезности.

Бизнес-процессы, рассчитанные на продожительный период и включающие большое число участников, являются результатом новых стратегических решений и могут затрагивать изменение сущности бизнеса. Особенно следует подчеркнуть, что ошибка, сделанная в ходе анализа бизнес-процессов данного типа, приводит к наиболее драматическим последствиям для предприятия. Для таких бизнес-процессов характерны многоальтернативность, колективное принятие решений, нечеткость критериев, нечеткость (неопределенность) длительности расчетного периода.

Если для бизнес-процесса характерна нечеткость и множественность критериев, а это, как правило, справедливо для среднесложных догосрочных и сложных среднесрочных бизнес-процессов, то эффективные результаты могут дать нечеткие модели многокритериальных задач.

Наиболее детально необходимо анализировать коммерческую выпоняемость бизнес-процессов с аккуратным обоснованием расширения рыночной ниши, а также финансовую эффективность реализации бизнес-процесса, выясняя, приведет ли увеличение объема реализации к соответствующему росту прибыли. Многоальтернативность при выборе оптимального варианта осуществления бизнес-процесса сопровождается множественностью критериев сравнения: конкурентоспособность, положение предприятия в отрасли и регионе, инвестиционные затраты, издержки производства и т.п. В связи с этим наиболее приемлемой является нечеткая модель многокритериальных задач.

Для догосрочных сложных бизнес-процессов характерна нечеткость (неопределенность) длительности расчетного периода, поэтому в данном случае целесообразно использовать динамическую нечеткую модель принятия решений.

Когда большая часть информации по бизнес-процессам представлена в качественной форме, необходимо применить лингвистические модели принятия решений, позволяющие формализовать качественную информацию.

Несмотря на тот факт, что использование нечетких моделей значительно облегчает принятие решений в условиях неопределенности, каждая из описанных моделей имеет свои ограничения и особенности, и, прежде чем применять их на практике, пользователь дожен получить о них представление. Кроме того, результат расчета является настолько верным, насколько верной является исходная информация, которая задана в модели.

3. Разработаны структура и функции информационного обеспечения в системе управления бизнес-процессами на промышленном предприятии.

В соответствии с определением системы информационного обеспечения представляется целесообразной ее структура, изображенная на рис. 2.

Хранение информации осуществляется в базах данных (БД). Для целей формирования информационной системы целесообразно сформировать следующие основные базы данных: Бизнес-процессы, Участники, Ресурсы, Финансирование, Денежные притоки, Денежные оттоки, Показатели эффективности. Кроме того, на предприятии имеются вспомогательные базы данных, которые формируются в рамках выпонения различных функций предприятия и могут использоваться для решения ряда задач управления бизнес-процессами.

Банк данных формируется для обеспечения эффективного функционирования информационной системы бизнес-процессов. В нем осуществляется хранение и регистрация информации, систематизация имеющейся и входящей информации, а также подготовка информации для анализа и хранение результатов анализа.

Для эффективной работы информационной системы необходимо обеспечить возможность перехода от одной базы данных к другой при решении конкретной задачи. Кроме корпоративного банка данных, при работе над проектированием и реализацией бизнес-процессов пользователи дожны иметь возможность обращаться к данным глобальных информационных сетей, а также использовать информацию, предоставляемую сторонними организациями. Кроме баз данных банк данных содержит банк отчетов и документов, которые отражают результаты предыдущих исследования, а также постоянно обновляемую аналитическую информацию.

Система управления базами данных необходима для их создания и манипулирования. Ее основными функциями являются создание и изменение структуры файлов, обновление и корректировка данных, обработка данных, обеспечение выдачи информации по запросам.

Важнейшая составляющая информационного обеспечения - база знаний, содержащая экономико-математические модели, предназначенные для исследования бизнес-процессов, которые используются при принятии решений. Именно эта часть информационного обеспечения позволяет специалистам предприятия принимать верные решения и оптимизировать бизнес-процессы.

Система управления базой знаний представляет собой совокупность программных средств со следующими функциями: формирование целей и выводов, обновление и изменение моделей, инициирование запросов к базе знаний и выдача ответов. Она дожна обеспечить простоту создания и использования базы знаний и оценку соответствия результатов применения базы знаний целям системы управления, поэтому включает язык моделирования для структуризации проблемы, описания целей и определения данных, необходимых для формирования моделей, командный язык для управления моделями и язык для манипулирования моделью в процессе решения задачи.

Базы данных База отчетов н документов

Процессы Участники Ресурсы Результаты предыдущих исследований Аналитическая информация

Финансирование Денежные потоки Показатели эффективности

Вспомогательные базы данных

дескриптивные нормативные

линейные нелинейные

детерминированные стохастические

статические динамические

агрегированные детализированные

Построение матрицы решений и оценки сгенерированных вариантов

Формирование целей и выводов Обновление моделей Изменение моделей Инициирование запросов к базам знаний Выдача ответов

Программные и аппаратные средства взаимодействия пользователя с системой Менеджеры всех уровней, принимающие решения

Рис. 2. Структура системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами

Модуль расчетов или выводов предназначен для построения матрицы решений и оценки сгенерированных вариантов с помощью заранее определенных критериев.

Пользовательский интерфейс является диалоговым компонентом системы и представляет собой программные и аппаратные средства, которые обеспечивают взаимодействие пользователя с системой.

Пользователями системы информационного обеспечения являются менеджеры всех уровней управления, имеющие отношения к управлению бизнес-процессами на предприятии, принимающие решения, основанные на результатах и выводах предлагаемой системы информационного обеспечения.

Проведенные исследования позволили определить место системы информационного обеспечения в системе управления бизнес-процессами. Представленная на рис. 3 схема подчеркивает необходимость информационного обеспечения, а также подтверждает ее важную роль в процессе управления.

Рассматривая систему информационного обеспечения, необходимо помнить, что сфера ее компетенции ограничивается подготовкой информации для принятия решений, а не самим принятием решений.

Готовые управленческие решения являются прерогативой менеджеров. Однако результаты и выводы, представленные на выходе системы, могут рассматриваться в качестве конкретных рекомендаций и предложений о необходимых управленческих решениях.

4. Разработан агоритм управления бизнес-процессами в контексте авторского подхода к определению типа процесса и выбора модели его исследования.

Деятельность современного предприятия сопряжена с высоким уровнем неопределенности, поэтому представляется целесообразным использование аппарата нечетких множеств, который дожен обеспечить более достоверные результаты, чем традиционные детерминистские подходы к управлению бизнес-процессами. Для реализации этой идеи предлагается агоритм, представленный на рисунке 4.

В рамках диссертационного исследования была проведена апробация предложенного агоритма управления бизнес-процессами на примере управления инвестиционным процессом, который представляет собой важнейший деловой процесс для современного промышленного предприятия.

В рамках проведенного исследования были проанализированы три инвестиционных проекта, реализованные в течение 2002 - 2004 гг. Результаты анализа показали, что традиционный детерминистский подход к оценке эффективности инвестиционных проектов не всегда дает достоверные результаты, описывающие будущее. Использование в практических расчетах данного агоритма дало следующие результаты: были идентифицированы проекты и определены соответствующие им нечеткие модели.

Управляющая подсистема

а гг и в о и ю О

Правовое обеспечение

Организационное обеспечение

Методическое обеспечение

Кадровое обеспечение

Программное обеспечение

Техническое обеспечение

Информационное обеспечение

Банк данных

Базы данных База отчетов и документов

1 1 1 1_________

Система управления базами данных

Система управления базой знаний

характеристики моделируемых бизнес-процессов

выдача отчетов

выдача информации по запросам

основные параметры бизнес-процесса

количественна качественна характерист реаяизацш процесса

Основные функции управляющей подсистемы

Моделирование бизнес-процессор

Разработка и принятие решений

Организация выпонения решений

Контроль за , осуществлением бизнес-процессов

Информация о целях и задачах бизнес- процессов

Требования к реализации бизнес- процессов

Бизнес-процессы

Информация о ходе реализации бизнес-процессов

Рис.3. Информационное обеспечение в системе управления бизнес-процессами

е с с а

Определение лингв переменных Тип _ процесса и Нечеткая модель исследования

Построение комплексного показателя определяющей Г_П, характеризующего тип процесса и выбор модели

Характеристика типа процесса

Н н-с с с-в в

< г

Модель нечеткого математического программирования

Модель нечеткой ожидаемой полезности

Нечеткие модели колективных решений

Нечеткие модели многокритериальных задач

Нечеткие динамические модели

Расчет показателей эффективности процесса

Рис 4. Агоритм управления бизнес-процессами

Для Проекта 1 и Проекта 2 была выбрана модель нечеткого линейного программирования, для Проекта 3 - модель нечеткой ожидаемой полезности.

Применение модели нечеткого линейного программирования позволило рассмотреть полный спектр возможных сценариев для проектов 1 и 2. В частности, значения ИРУ, = [-1, 0.527, 2.47] мн. руб., ЫРУ2 = [-1.5, 2.003, 7.528] мн. руб., что соответствует пессимистическому, реалистическому и лоптимистическому сценариям. Кроме того, был оценен уровень неэффективности данных проектов; НЭ) = 0.127 и НЭ2 = 0.349, их можно определить соответственно как низкий и невысокий, следовательно, проекты могут быть приняты к реализации.

Оценка Проекта 3, проведенная на базе модели нечеткой ожидаемой полезности, показала, что наибольшей полезностью обладает альтернатива проекта Аз по наиболее значимым критериям В| и Вз. В действительности к реализации была принята альтернатива Аь так как при принятии решения не были определены приоритетные факторы, а учитывалась только степень риска. Выбор проекта Аз позволил бы осуществить планируемые^мероприятия с меньшими затратами и в более короткий срок. Это убеждает в целесообразности использования нечетко-множественного подхода в управлении инвестиционными процессами.

На основании итоговых результатов анализа ПР принимает решение о целесообразности дальнейшей реализации данного процесса. В случае принятия решения о реализации процесса разрабатывается система мониторинга, позволяющая корректировать процесс осуществления проектов. Требования к системе мониторинга, включающие состав анализируемой

информации, структуру отчетности и ответственность за сбор данных, анализ информации и принятие решений, вырабатываются до начала формирования системы информационного обеспечения. Система информационного обеспечения дожна быть спроектирована таким образом, чтобы обеспечивать корректирующие воздействия там и тогда, где и когда они необходимы.

5. Разработан методический подход к оценке качества и расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения.

Оценка качества информационной системы проводилась с помощью многопараметрического критерия качество системы информационного обеспечения, включающего шесть показателей: поноты - Хь точности Ч Х2) массива абонентов Ч Х3, времени поиска и выдачи информации - Х4, массива документов Ч Х5 и стоимости часа функционирования системы - Х^. Понятие такого критерия означает, что система идеальна, если имеет место одновременное выпонение шести условий: Х| = 1 (понота стопроцентная); Х2 = 1 (точность абсолютная); Х3 Ч оо (достаточно большое число абонентов); X Ч> О (время поиска и выдачи достаточно мало); Х5 Ч> оо (велик массив документов); Х6 ЧО (стоимость часа функционирования системы невелика).

Такой комплексный критерий позволяет осуществлять анализ и сравнение различных систем информационного обеспечения. С его помощью можно ответить на вопрос, какая система наилучшая или наихудшая, но при сравнении двух различных систем, каждая из которых не является ни наилучшей, ни наихудшей, затруднительно определить, какая из них лучше. Решение проблемы заключается в применении нечетких моделей принятия решений, которые позволяют сформулировать обобщенную оценку в виде лингвистической переменной. Такая оценка была проведена для сравнения нескольких альтернативных систем информационного обеспечения, предлагаемых для внедрения компании Урал-Профикс.

Оценка проводилась по следующим этапам:

Этап 1. Определим факторы для оценки качества системы информационного обеспечения: Хь Х2, Хэ, Х4, Х3, Х6.

Этап 2. Воспроизведем значения этих факторов для исследуемых систем информационного обеспечения и представим их в таблице.

Таблица 2

Характеристики систем информационного обеспечения._

Системы ИО Показатели

понота, % точность, % массив абонентов чел. время поиска и выдачи информации, сек. массив документов, шт. стоимость часа функционирования системы, руб.

Система 1 90 98 42 2,3 400 23

Система 2 95 96 38 3 300 52

Система 3 92 92 52 1,5 500 43

Система 4 98 94 47 2,8 500 58

Система 5 94 95 50 4,2 300 74

Этап 3. На основе решений экспертов установим пять кластеров: высокое значение фактора (в); промежуточно средне-высокое значение фактора (св); среднее значение фактора (с); промежуточно средне-низкое значение фактора (сн); низкое значение фактора (н). Интервальные значения кластеров на соответствующих областях определения факторов представим в табл.3.

Таблица 3

Кластеризация значений факторов Х1 - Хб_

Факторы Уровень фактора

В1 в2 Вэ в4 в5

Хь % <50 50-70 70-80 80-98 >98

Х2, % <50 50-70 70-80 80-98 >98

Х3) чел. < 10 10-50 50-70 70-100 > 100

Х4,сек. >10 9-7 6-4 3-1 < 1

Х5, док. <100 100-200 200-300 300-500 >500

Хб, руб. >500 200-500 200-100 50-100 <50

Этап 4. Оценим веса отдельных факторов для комплексной оценки типа системы информационного обеспечения. Привлеченными к анализу экспертами присвоены точечные веса каждому фактору в системе оценки интегрального показателя информационной эффективности на основе критерия Фишберна: р, = 2х(Ы-1+1У(Ых(Ы+1)): Хб >Х1}Х2}Х4}Х5 \Хг Р1 = 0,24; рг= 0,19; р3=0,10; р4=0,14; р5 = 0,04; р6=0,29. Этап 5. Распознаем текущие уровни факторов. Результаты распознавания сведем в табл. 4.

Таблица 4

Результат распознавания уровней факторов._

Системы ИО Факторы

X, Х2 Хз Х4 X, Xл

Система 1 св св сн св св в

Система 2 св св сн св с св

Система 3 св св с св в в

Система 4 св св сн св в св

Система 5 св св с с с св

Этап 6. Обработаем данные таблицы для получения рейтингов

исследуемых систем информационного обеспечения. Для этого сопоставим

результатам распознавания следующий набор значений, принадлежащий

числовому отрезку [0,1]: в = 0.9, св = 0.7, с = 0.5, сн = 0.3, н = 0.1.

Результирующий интегральный рейтинг имеет вид: Л = , где р, -

веса, присвоенные экспертами; X, - значения, полученные в соответствии с табл. 4.

Полученные рейтинги сведем в таблицу 5.

Получаем, что Система 3 обладает наиболее высоким качеством и может быть рекомендована к внедрению. Однако для улучшения результатов деятельности предприятия система информационного обеспечения дожна обладать экономической эффективностью.

Таблица 5

Рейтинги систем информационного обеспечения

Системы ИО Рейтинг Место согласно рейтинга

Система 1 0,718 2

Система 2 0,652 4

Система 3 0,746 1

Система 4 0,668 3

Система 5 0,644 5

Количественное выражение эффективности можно определить соотношением результатов работы системы информационного обеспечения и затрат на ее разработку, внедрение и эксплуатацию. Для этого воспользуемся

формулой: Э = С--с~С"ОЛ-К,

v qc 100

где Qc, QД - количество управленческих решений до и после внедрения системы информационного обеспечения соответственно;

Сс, СД - стоимость управленческого решения до и после внедрения системы информационного обеспечения соответственно;

К - затраты предприятия, связанные с разработкой и внедрением системы информационного обеспечения.

Систему информационного обеспечения будем считать эффективной, когда Э, оцененный по данной формуле, больше определенного уровня G = 0.

Исходя из предположения, что все параметры в формуле обладают размытостью, в качестве исходных данных будем использовать треугольные нечеткие числа с соответствующей функцией принадлежности. Пользуясь оценкой экспертов по каждому нечеткому числу в структуре исходных данных, получаем интервалы достоверности [Qcl, QC2] = [5, 7.5, 10], [QД], Qh2] = [400, 450, 500], [Ccl, Сс2] = [7 500, 8 750, 10 000], [Сн|, Сн2] = [4 500, 4 750, 5 000], [К,, К2] = [100 000, 125 000, 150 000], [G,,G2] = [100 000, 150 000, 200 000]. Тогда преобразуем предложенную формулу к виду, пригодному для использования нечетких исходных данных:

g" " Q'2 X C.| - c'2 ~ C" x О , - Кг,Q"2 " Q" X CД, - ~ c"2 X Qt. - Kx Qc2 100 Qel "2 100 '

- 2000, _ 191500, _ 385000]

Задавшись приемлемым уровнем дискретизации по а на интервале

принадлежности [0, 1], построим результирующее нечеткое число Э_. Для

этого приведем Э_ к треугольному виду, ограничиваясь расчетами по

значимым точкам нечетких чисел исходных данных. Точкой пересечения двух

функций принадлежности Э_и G является точка с ординатой ai. Выберем

произвольный уровень принадлежности а и определим соответствующие

интервалы [3i, Э2] и [Gi, G2]. При a > a i 3i > G2, интервалы не пересекаются, и

уверенность в том, что проект эффективен, стопроцентная, поэтому степень

риска неэффективности равна нулю. Уровень а.\ уместно назвать верхней границей зоны риска. При 0 < а < а | интервалы пересекаются. На рис. 5. показана заштрихованная зона неэффективности, ограниченная прямыми в =

Рис.5. Фазовое пространство (Э, О)

Так как Э, < в,, Э2 > в2, то = (100-(-2))+ (200-(-2))х ^_ш0) = 152(Ю

Поскольку все реализации (Э, в) при заданном уровне принадлежности а равновозможны, то степень неэффективности системы информационного обеспечения ср (а) есть геометрическая вероятность события попадания точки

(Э, в) в зону неэффективности: </>(а) =-Ч-, тогда

(Ог -0,ХЭ2 -э,)

-1^00-= 0393

(200-100)(385-(-2))

Таким образом, было получено нечеткое значение эффективности в виде интервала [Э|,Э2] = [-2 000, 385 000]. Это означает, что при неблагоприятном стечении обстоятельств внедрение системы информационного обеспечения принесет предприятию убыток в сумме 2 тыс. руб., а при наилучшем - прибыль в сумме 385 тыс. руб. Наиболее реалистичное значение составляет доход в размере 191,5 тыс. руб. Кроме того, геометрическая вероятность попадания в зону неэффективности составляет 0,393. Такую вероятность можно охарактеризовать как невысокую. Следовательно, исследуемая система информационной эффективности может считаться эффективной и быть принята к внедрению.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Необходимо разграничивать понятия линформационное обеспечение и система информационного обеспечения. Процесс информационного обеспечения можно рассматривать как удовлетворение потребностей пользователей в информации, необходимой для принятия решений. Для осуществления этого процесса требуется система информационного обеспечения, позволяющая осуществлять информационный обмен. Система информационного обеспечения управления бизнес-процессами представляет собой совокупность подсистем технической, управленческой поддержки и информации, необходимой для принятия решений, и подсистемы принятия решений на основе имеющихся знаний, методов и моделей.

Одной из основных проблем управления бизнес-процессами является неопределенность и непонота информации. Для решения этой проблемы целесообразно воспользоваться нечеткими моделями принятия решений. В представленной работе были выделены основные типы бизнес-процессов, которые предлагается классифицировать по продожительности, величине затрат на их реализацию и сложности, которая обусловлена количеством участников бизнес-процессов и взаимосвязями между ними Кроме того, были выявлены преимущества и недостатки различных типов нечетких моделей, что позволило определить область их применения для управления бизнес-процессами. Предлагаемая схема соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов позволяет сделать управление эффективным.

Определение системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами обусловливает ее сложность и полиструктурность. Это доказывает предлагаемая структура системы информационного обеспечения. Кроме того, система информационного обеспечения является его неотъемлемой частью управления бизнес-процессами. Проведенные исследования подтверждают, что, несмотря на свою важность и значимость, система информационного обеспечения базируется на подготовке информации для принятия решений, качество которых определяется компетенцией менеджеров.

Разработанный агоритм управления бизнес-процессами не только позволяет оптимизировать процесс принятия решений, но и охватывает весь спектр сценариев, связанных с осуществлением анализируемых бизнес-процессов. Апробация предлагаемого агоритма была проведена на примере управления инвестиционными процессами, которые относятся к наиболее сложным бизнес-процессам. Результаты оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, проведенной с помощью детерминистских методов путем расчета показателей чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы доходности и дисконтированного срока окупаемости, не дают достоверной информации и в некоторых случаях не соответствуют реальным данным. Вышесказанное подтверждает теоретические выводы и доказывает целесообразность и эффективность использования аппарата нечетких множеств в управлении бизнес-процессами.

В рамках разработанного методического подхода к оценке качества системы информационного обеспечения предлагается определять качество системы при помощи лингвистической нечеткой модели. Предлагаемый методический подход к расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения, учитывающий стоимость и количество принимаемых решений, а также величину затрат на внедрение системы, также основан на использовании теории нечетких множеств, что позволяет рассмотреть полный спектр возможных сценариев и принимать решение по всей совокупности оценок.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Глазкова С.С. Оценка экономической эффективности инвестиционных проектов в условиях неопределенности (непоноты информации). XXII Российская школа по проблемам науки и технологий. Ч Екатеринбург, 2002. С. 139-140.

2. Глазкова С.С. Информационное обеспечение инвестиционных проектов. Механика и процессы управления. Труды XXXII Уральского семинара. -Екатеринбург, 2002. С. 522-530.

3. Глазкова С.С. Выбор метода принятия инвестиционных решений в условиях неопределенности. Труды Международного Форума по проблемам науки, техники и образования. Том 1. I Под редакцией В.П. Савиных, В.В. Вишневского. - М.: Академия наук о Земле, 2002. С. 74-76.

4. Глазкова С.С. Использование нечетких моделей для выбора эффективного инвестиционного проекта. Актуальные проблемы современной науки: Сб. статей 4-й Международной конференции молодых ученых и студентов. -Самара: Изд-во СамГТУ, 2003. С. 71-73

5. Глазкова С.С. Проектирование системы информационного обеспечения инвестиционного проекта. Механика и процессы управления. Труды XXXIII Уральского семинара-Екатеринбург, 2003. С. 376-387.

6. Глазкова С.С. Особенности экономико-математического моделирования инвестиционных проектов. Труды Международного Форума по проблемам науки, техники и образования. Том 1. / Под редакцией В.П. Савиных, В.В. Вишневского. - М.: Академия наук о Земле, 2003. С. 63-64.

7. Глазкова С.С. Задачи совершенствования информационного обеспечения системы управления инвестиционными процессами. Проблемы менеджмента и рынка: Сборник трудов по материалам IX Международной научной конференции/ Под редакцией д.э.н. Л.С. Зеленцовой, д.э.н. Н.К. Борисюка,

Глазкова Светлана Сергеевна

ФОРМИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ' БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

Специальность 08.00.05. - Экономика и управление народным хозяйством (экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами:

промышленность)

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Издательство Озерского Технологического Института Московского государственного инженерно-физического института (технического

университета)

Подписано в печать 16.11.2005. Формат 60x84 1/16. Печать офсетная. Усл. печ. л. 1,39. Уч.- изд. л. 1,15. Тираж 100 экз. Заказ № 93.

УОП Издательства. 456780, Челябинская обл., г. Озерск, пр. Победы, 48.

* 2 4 8 1 7

РНБ Русский фонд

2006-4 25315

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Глазкова, Светлана Сергеевна

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. АКТУАЛЬНЫЕ ЗАДАЧИ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ.

1.1. Бизнес-процессы как объект управления.

1.2. Система управления бизнес-процессами.

1.3. Задачи совершенствования информационного обеспечения управления бизнес-процессами. ц,

ГЛАВА 2. МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ

ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ.

2.1. Задачи и принципы моделирования бизнес-процессов. г 2.2. Структура информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

2.3. Агоритм управления бизнес-процессами.

ГЛАВА 3. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ УПРАВЛЕНИЯ БИЗНЕС-ПРОЦЕССАМИ В КОНТЕКСТЕ ЭФФЕКТИВНОЙ РЕАЛИЗАЦИИ

ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ.

А 3.1 .Апробация агоритма управления бизнес-процессами на примере инвестиционных процессов.

3.2. Эффективность системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

7 3.3. Оценка экономической эффективности информационного обеспечения системы управления бизнес-процессами компании Урал - Профикс.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Формирование и оценка информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии"

Актуальность исследования. Современное положение в сфере информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленных предприятиях нельзя охарактеризовать как удовлетворительное. В первую очередь это связано с недостаточным вниманием к проблеме неопределенности, возникающей на всех этапах управления бизнес-процессами. Кроме того, отсутствует методика оценки эффективности системы информационного обеспечения. В этой связи формирование системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами становится важнейшей задачей современного предприятия.

Актуальность темы диссертационного исследования обусловлена

Х необходимостью теоретического осмысления, развития накопленного опыта, глубокого изучения особенностей и закономерностей управления бизнес-процессами на промышленном предприятии;

Х недостаточным раскрытием проблемы неопределенности и непоноты информации, используемой в управлении бизнес-процессами;

Х несовершенством существующих методов оценки эффективности информационного обеспечения.

Степень разработанности исследуемой проблемы. Анализ существующих теоретических положений и практического опыта управления промышленными предприятиями показал, что в сфере информационного обеспечения остаются недостаточно изученными проблемы соответствия систем информационного обеспечения управления бизнес-процессами и деятельностью предприятия как таковой, недостоверности и непоноты информации, оценки экономической эффективности информационного обеспечения.

Теоретические основы сущности, задач и значимости управления бизнес-процессами промышленного предприятия представлены в работах таких известных российских и зарубежных ученых, как Анискин Ю.П., Аньшин В.М., Баев И.А., Баев JI.A, Беренс В., Бирман Г., Иванов Г.И., Игонина Н.П., Журавлева И.В., Крылов Э.И., Мекумов Я.С., Мохов В.Г., Норкотг Д., Семенов В.М., Смагин В.Н., Хавранек П.М., Шепелев И.Г., Шеремет В.В., Шмидт С.и других

Основные положение экономико-математического моделирования бизнес-процессов рассмотрены Власовой Е.А., Горстко А.Б., Далом У., Емельяновым A.A.,

Замковым О.О., Канторовичем Л.В., Лукасевичем И.Я., Мюрхаугом Б., Нюгордом К., Нейлором, Т.М. Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н.

Труды ученных Афанасьева Э.В., Вендрова A.M., Година В.В., Грабаурова В.А., Ендовицкий Д.А., Жигарева А. Н., Зингера И.С., Кострова A.B., Садовникова Д.И., Соколовой Г.Н., Степановой Е.Е., Титоренко Г. А., Хмелевской Н.В., Ярошенко В.Н. посвящены общим вопросам формирования информационного обеспечения управления предприятием.

Основы решения проблем неопределенности и непоноты информации в управлении экономическими и бизнес-процессами рассматриваются в работах Воронова К.И., Кофмана А., Максимова О.Б., Недосекина А.О., Паркова В.Ф., Севастьянова П.В., Степанова Д., Хил Алуха X.

В последнее время отечественные и зарубежные специалисты уделяют особое внимание проблемам информационного обеспечения деятельности предприятия. Не умаляя теоретической и практической значимости проведенных ими исследований, следует отметить, что они не в поной мере учитывают специфику управления бизнес-процессами в условиях неопределенности и непоноты информации. Несмотря на неослабевающий интерес ученых к управлению бизнес-процессами, недостаточно изучен вопрос информационного обеспечения этого вида управленческой деятельности, отсутствует понятие системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к организации информационного обеспечения. Кроме того, не существует единой методики оценки экономической эффективности систем информационного обеспечения. Это предопределило цель и задачи исследования.

Цель исследования - разработка теоретико-методических основ проектирования информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии и повышения эффективности бизнес-процессов.

Достижение поставленной цели обусловило необходимость постановки и решения следующих взаимосвязанных задач:

Х раскрытие сущности и уточнение понятия система информационного обеспечения управления бизнес-процессами;

Х выявление особенностей управления бизнес-процессами на промышленном предприятии в условиях неопределенности и непоноты информации;

Х разработка структуры и определение основных направлений совершенствования информационного обеспечения системы управления бизнес-процессами;

Х классификация основных задач и обоснование принципов нечеткого моделирования бизнес-процессов;

Х характеристика основных типов бизнес-процессов и их составляющих;

Х классификация существующих нечетких моделей принятия решения и обоснование их применения для анализа различных типов бизнес-процессов;

Х формирование агоритма управления бизнес-процессами;

Х разработка метода расчета эффективности системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

Объект диссертационного исследования - бизнес-процессы, реализуемые промышленными предприятиями.

Предметом исследования является информационное обеспечение в системе управления бизнес-процессами.

Теоретико-методологическая основа диссертационного исследования. Диссертационное исследование основывается на базовых положениях экономической теории, фундаментальных положениях системного подхода и общей теории систем, теории менеджмента и принятии решений, методах системного и инвестиционного анализа, методах процессного управления, экономико-математического моделирования в условиях неопределенности, изложенных в научных трудах российских и зарубежных ученых.

Основные методы исследования - сравнительный, структурный и системный анализы, экономико-математическое моделирование.

Информационную базу исследования составили материалы Госкомстата РФ, информационных ресурсов сети Интернет, экономических обзоров, прогнозов и опросов, проводимых Минэкономразвития РФ, обзорно-аналитическая информация, опубликованная в СМИ, а также изученные автором результаты хозяйственной деятельности и отчетные данные промышленных предприятий.

При проведении исследования получены следующие результаты, содержащие элементы научной новизны:

1. Уточнено понятие система информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к его организации.

2. Обоснована необходимость использования нечетких моделей оптимизации и принятия решений в системе управления бизнес-процессами и разработана схема соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов, позволяющая осуществлять выбор моделей для процессов данного типа.

3. Разработаны структура и функции информационного обеспечения в системе управления бизнес-процессами на промышленном предприятии.

4. Разработан агоритм управления бизнес-процессами в контексте авторского подхода к определению типа процесса и выбора модели его исследования.

5. Разработан методический подход к оценке качества и расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения.

Практическая значимость проведенного исследования заключается в том, что полученные результаты диссертационного исследования могут служить теоретической и методической базой для формирования системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленном предприятии, что позволит повысить эффективность его функционирования.

Теоретические основы, рассмотренные в диссертационном исследовании, использованы в преподавании учебных дисциплин Экономика предприятия, Планирование деятельности предприятия, Экономическая оценка инвестиций, Финансовый менеджмент в Южно-Уральском государственном университете.

Апробация работы. Основные положения диссертационного исследования докладывались и обсуждались на научно-практических конференциях: XVI, XVII и XVIII Уральские семинары Российской школы по проблемам науки и технологий (г. Екатеринбург, 2001, 2002, 2003г.г.), Международный форум по проблемам науки, техники, образования (г. Москва, 2002, 2003г.г.) Актуальные проблемы современной науки (г. Самара, 2003г.), IX Международная научная конференция Проблемы менеджмента и рынка (г. Оренбург, 2004г.).

Публикации. По теме диссертации опубликовано 7 печатных работ общим объемом 1,5 п.л. авторского текста; в них отражены основные положения проведенного исследования.

Диссертация: заключение по теме "Экономика и управление народным хозяйством: теория управления экономическими системами; макроэкономика; экономика, организация и управление предприятиями, отраслями, комплексами; управление инновациями; региональная экономика; логистика; экономика труда", Глазкова, Светлана Сергеевна

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Темпы развития информационных технологий и постоянно изменяющиеся условия ведения бизнеса приводят к необходимости усовершенствования системы управления бизнес-процессами. Такие попытки предпринимаются на любом предприятии, руководство которого осознает необходимость улучшения собственных методов работы. Современная сложная и динамичная рыночная среда диктует новые требования к организации управления бизнес-процессами. Не вызывает сомнений тот факт, что информация становится важнейшим ресурсом промышленного предприятия. Поэтому невозможно организовать эффективное управление бизнес-процессами без информационного обеспечения, которое играет ведущую роль в реализации этого аспекта деятельности предприятия. Именно поэтому необходимо уделять особое внимание формированию и оценке информационного обеспечения управления бизнес-процессами.

Несмотря на усиленный интерес руководителей промышленных предприятий и ведущих ученых к эффективной организации управления бизнес-процессами, недостаточно изученными остаются вопросы формирования и оценки эффективности информационного обеспечения управления бизнес-процессами. На сегодняшний день остается не в поной мере исследованной проблема управления бизнес-процессами в условиях недостоверности и непоноты информации. Игнорирование этой проблемы может привести предприятие к серьезным негативным последствиям, поскольку именно качество информационного обеспечения определяет качество управления. Важным этапом формирования информационного обеспечения дожно стать определение его структуры и функций в системе управления бизнес-процессами.

Кроме того, отсутствует методика оценки качества и экономической эффективности систем информационного обеспечения управления бизнес-процессами. Это создает серьезную проблему для предприятий, стремящихся оптимизировать процесс управления бизнес-процессами и осуществляющих выбор наиболее приемлемой системы информационного обеспечения из нескольких альтернатив.

Для достижения поставленной цели в диссертационной работе проведены исследования, основные положения которых и полученные автором результаты заключаются в следующем.

Уточнено понятие система информационного обеспечения управления бизнес-процессами, отражающее современные требования к его организации.

Информационное обеспечение является важным и необходимым элементом системы управления бизнес-процессами. Это объясняется тем, что основу системы управления бизнес-процессами на предприятии составляет интегрированная обработка производственно-экономической информации, охватывающая решение задач прогнозирования, планирования и управления бизнес-процессами, осуществление которой невозможно без наличия рационально организованного информационного обеспечения. Таким образом, информационное обеспечение предопределяет состояние системы управления бизнес-процессами, и является основой для принятия решений.

Система информационного обеспечения управления бизнес-процессами представляет собой совокупность подсистем технической, управленческой поддержки и системы информации, необходимой для принятия решений, и подсистемы принятия решений, на основе знаний и методов. В целом ее можно охарактеризовать как информационно-управляющую систему. Она характеризуется источниками данных, доступностью получения информации, временем на ее сбор и обработку, достоверностью и понотой представленных для анализа показателей и ее адекватностью с точки зрения потребителей (пользователей), которые занимаются обоснованием управленческих решений и оценкой их выпонения, а также наличием обеспечивающих подсистем.

Обоснована необходимость использования нечетких моделей оптимизации и принятия решений в системе управления бизнес-процессами и разработана схема соответствия нечетких моделей и типов бизнес-процессов, позволяющая осуществлять выбор моделей для процессов определенного типа.

В управлении бизнес-процессами неопределенность вызывается двумя основными причинами. Во-первых, ход планируемых и управляемых процессов, а также внешние воздействия на эти процессы не могут быть точно предсказуемы из-за действия случайных факторов и ограниченности человеческого познания в каждый момент. Во-вторых, наличие множества самостоятельных экономических субъектов с особыми интересами не позволяет точно предвидеть результаты их взаимодействий. Непонота и неточность информации об объективных процессах и экономическом поведении усиливают истинную неопределенность.

В условиях неопределенности и непоноты информации достаточно сложно организовать эффективное управление бизнес-процессами. Современный этап развития прикладных наук предлагает новые теории, позволяющие справиться с этой проблемой. Наиболее перспективной является теория нечетких множеств. Это связано с тем, что методы принятия решений на нечетких моделях позволяют удобно и достаточно объективно производить оценку альтернатив по отдельным критериям и с успехом могут использоваться для выбора предпочтительных решений.

Существующие нечеткие модели, могут использоваться для решения различных задач управления бизнес-процессами. С этой целью в работе предложена характеристика нечетких моделей с авторским выделением основных задач, преимуществ и недостатков. Исходя из спектра задач, рассматриваемых представленными моделями, можно определить, какие типы нечетких моделей могут использоваться для анализа бизнес-процессов каждого типа.

Несмотря на тот факт, что использование нечетких моделей значительно облегчает принятие решений в условиях неопределенности, каждая из описанных моделей имеет свои ограничения и особенности, и, прежде чем применять их на практике, пользователь дожен получить о них представление. Кроме того, результат расчета является настолько верным, насколько верной является исходная информация, которая задана в модели.

Разработана структура и функции информационного обеспечения в системе управления бизнес-процессами на промышленном предприятии.

Определение системы информационного обеспечения управления бизнес-процессами обусловливает ее сложность и полиструктурность. Это доказывает предлагаемая автором структура системы информационного обеспечения. Кроме того, система информационного обеспечения является неотъемлемой частью управления бизнес-процессами.

Проведенные исследования подтверждают, что, несмотря на свою важность и значимость, система информационного обеспечения базируется на подготовке информации для принятия решений, качество которых определяется компетенцией менеджеров. Однако результаты и выводы, представленные на выходе системы, могут рассматриваться в качестве конкретных рекомендаций и предложений о необходимых управленческих решениях.

Разработан агоритм управления бизнес-процессами в контексте авторского подхода к определению типа процесса и выбора модели его исследования.

Деятельность современного предприятия сопряжена с высоким уровнем неопределенности, поэтому представляется целесообразным использование аппарата нечетких множеств, который дожен обеспечить более достоверные результаты, чем традиционные детерминистские подходы к управлению бизнес-процессами. Для реализации этой идеи был разработан агоритм управления бизнес-процессами.

Разработанный агоритм управления бизнес-процессами не только позволяет оптимизировать процесс принятия решений, но и охватывает весь спектр сценариев, связанных с осуществлением анализируемых бизнес-процессов. Апробация предлагаемого агоритма была проведена на примере управления инвестиционными процессами, которые относятся к наиболее сложным бизнес-процессам. Были проанализированы три инвестиционных проекта, реализованные в течение 2002 -2004 гг. Результаты оценки экономической эффективности инвестиционных проектов, проведенной с помощью детерминистских методов путем расчета показателей чистого дисконтированного дохода, внутренней нормы доходности и дисконтированного срока окупаемости, не дают достоверной информации и в некоторых случаях не соответствуют реальным данным. Вышесказанное подтверждает теоретические выводы и доказывает целесообразность и эффективность использования аппарата нечетких множеств в управлении бизнес-процессами.

Разработан методический подход к оценке качества и расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения.

Оценка качества информационной системы проводилась с помощью многопараметрического критерия качество системы информационного обеспечения. Такой комплексный критерий позволяет осуществлять анализ и сравнение различных систем информационного обеспечения с помощью нечетких моделей принятия решений, которые позволяют сформулировать обобщенную оценку в виде лингвистической переменной. Такая оценка была проведена для сравнения нескольких альтернативных систем информационного обеспечения, предлагаемых для внедрения компании Урал-Профикс. Разработанный методический подход к расчету экономической эффективности системы информационного обеспечения, учитывающий стоимость и количество принимаемых решений, а также величину затрат на внедрение системы, также основан на использовании теории нечетких множеств, что позволяет рассмотреть полный спектр возможных сценариев и принимать решение по всей совокупности оценок.

Представленные в работе принципы формирования информационного обеспечения и агоритм управления бизнес-процессами, методический подход к оценке качества и расчету экономической эффективности систем информационного обеспечения могут использоваться при решении практических задач действующими промышленными предприятиями. Это подтверждает их апробация на действующих промышленных предприятиях.

Таким образом, цели и задачи диссертационного исследования получили свое логическое завершение в ходе апробации теоретических и методических основ формирования и оценки информационного обеспечения управления бизнес-процессами на промышленных предприятиях, как в процессе разработки агоритма управления бизнес-процессами, так и в произведенной оценке качества и экономической эффективности системы информационного обеспечения.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Глазкова, Светлана Сергеевна, Челябинск

1. Акофф Р. Планирование будущего корпораций. М.: Прогресс, 1985.

2. Ансофф И. Стратегическое управление. М.: Экономика, 1989.

3. Аньшин В.М. Инвестиционный анализ. М.: Акакдемия народного хозяйства при правительстве РФ, 2002.

4. Афанасьев Э.В., Ярошенко В.Н. Эффективность информационного обеспечения управления. М.: Экономика, 1987.

5. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. Как управлять капиталом? Ч М.: Финансы и статистика, 1994.

6. Балабанов И.Т. Основы финансового менеджмента. М.: Финансы и статистика, 1997.-478 с.

7. Балабанов И.Т. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 1996. 188 с.

8. Балабанов И.Т. Финансовый анализ и планирование хозяйствующего субъекта. -2-е изд., доп. М.: Финансы и статистика, 2001. - 208 с.

9. Баричев С. Внедрение автоматизации бизнес процессов, www.business-magazine.ru.

10. Бекарян JI.A. Сотский C.B. Анализ инвестиционной привлекательности проекта ' с учетом региональной и инвестиционно-финансовой политики. М.: РАИ

11. Центральный экономико-математический институт 1996г.- 32 с .

12. Беренс В., Хавранек М. Руководство по оценке инвестиций М.: Инфра- M 1995г.1. W 528 с.

13. Бернер И.В., Коли Ж. Токовый экономический и финансовый словарь Ч М., 1994.

14. Бир С. Мозг фирмы. М.: Радио и связь, 1993. 416 с.

15. Бирман И .Я. Оптимальная экономика. М.: Экономика, 1968.

16. Бирман Г., Шмидт С. Экономический анализ инвестиционных проектов. Пер. с англ. Под ред. Л.П. Белых. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1997. 631 с.

17. Бланк И.А. Основы финансового менеджмента. Т.1, т. 2. - К.: Ника-Центр, г Эльга, 2001. - 592 с.

18. Бородицкая Т.М. Нечеткие модели как инструмент планирования //Тезисы докладов VI Всероссийской научной конференции студентов и аспирантов. Таганрог: изд-во ТРТУ, 2002.

19. Борушевский Д. ВРМ: во главе управления бизнес-процессами, www.Cnews.ru.j 19. Брипхем Ю., Гапенски Л. Финансовый менеджмент. полный курс. В 2-х т. Пер сангЛТод ред. В.В.Ковалева. СПБ: Экономическая школа, 1997.

20. Вадайцев C.B. Оценка бизнеса и управление стоимостью предприятия. М.: ЮНИТИ, 2001.

21. Ван Хорн Дж. Основы управления финансами. М. : Финансы и статистика, 1996.

22. Васильченко Н.Г. Современная система управления предприятием. М.:000 Журнал Управление персоналом, 2003.

23. Воков И.М., Грачева М.В. Проектный анализ. М.: Банки и биржи, ЮНИТИ, 1998.423 с.

24. Видяпина В.И. Бакалавр экономики (Хрестоматия) Т.2 lib.wsu.ru/books.

25. Виленский П.Л., Лившиц В.Н., Орлова Е.Р., Смоляк С.А. Оценка эффективности инвестиционных проектов. М., Дело, 1998.

26. Винчель М. Иванов А. Проблемы инвестиционной деятельности // Экономика и жизнь 1995 - №43- с. 8.

27. Герасименко В. Управление инвестициями: поиск новых ориентиров // Вопросы экономики 2001 №4 с. 154.

28. Гитман Л.Дж., Джонк М.Д. Основы инвестирования /Пер. с англ. Ч М.: изд. ДЕЛО, 1997.

29. Грабауров В.А. Информационные технологии для менеджеров. М.: Финансы и статистика, 2001.

30. Гранберг А.Г. Моделирование социалистической экономики. М.: Экономика, 1988.

31. Грицына В, Курнышева И. Особенности инвестиционного процесса // Экономист.- 2000 №3 с. 8-9.

32. Годин В.В. Информационное обеспечение управленческой деятельности. М.: Мастерство. Высшая школа, 2001.

33. Гусева К. Маркова Н. Возможности активизации инвестиционной деятельности. // Экономист 1995 - № 7.

34. Дал У., Мюрхауг Б., Нюгорд К. Универсальный язык моделирования. М.: Мир, 1969.-316 с.

35. Дегтяренко В.И. Оценка эффективности инвестиционных проектов М.: Эксперт-бюро-М 1997г. 144 с.

36. Дзюба С.А. Анализ и сравнение инвестиционных проектов с учетом риска. РАН. Сиб. отделение. Сиб. энергет. ин-т им. Л.А. Мелентьева. Препр. Иркутск, 1994. 19 с.

37. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике. М.: Радио и связь, 1990. - 288с.

38. Друкер П. Управление, нацеленное на результаты: Пер. с англ. М.: Технологическая школа бизнеса, 1994.

39. Друкер П.Ф. Задачи менеджмента в XXI веке, М., 2001.

40. Емельянов A.A., Власова Е.А. Имитационное моделирование в экономических информационных системах. М.: МЭСИ, 1996.

41. Ендовицкий Д.А. Методические подходы к перспективному анализу результатов догосрочного инвестирования. // Инвестиции в России 2000 - №10 с. 28-37

42. Ендовицкий Д.А. Комплексный анализ и контроль инвестиционной деятельности. -М.: Финансы и статистика, 2001.

43. Заде JT.A. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. -165 с.

44. Замков О.О., Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.:ДИС, 1997.

45. Замуруев А. Время определиться в терминах: Критический анализ классификации коммерческих и банковских рисков "РИСК". № 1. 1998. с. 33 39.

46. Звежинский С.М. Эффективность системы информационного обеспечения научно-технических разработок. Львов: Вища шк., 1987.

47. Игонина J1.A. Проблемы финансовой инвестиционной деятельности // Финансы -1999 -№9 -с. 11.

48. Зетынь A.C. Инвестиционный процесс и структурная политика. // ЭКО. 2000 -№6- с. 10-29.

49. Зетынь A.C. Инвестиционная активность и структурная политика. // ЭКО 1999 - № 6 - с. 83-100.

50. Зингер И.А., Садовников В.И. Информационное обеспечение в организационных системах управления. М.:Наука, 1987.

51. Игонина JI.A. Инвестиции. М.: Юристь, 2002.

52. Ильина О.П. Служба информационного обеспечения. М.: 2003.

53. Инвестиционное проектирование: практическое руководство по экономическому обоснованию инвестиционных проектов. Под ред. Шумилина С.Н. М.: Финстатинформ 1995 г.

54. Информационные проблемы управления производством, /под ред. А.Н. Жигарева. Д.: ФЭИ, 1991.

55. Информационное обеспечение управленческой деятельности под ред. Е.Е. Степановой, Н.В. Хмелевской. -М.: 2002.

56. Камыков С.А., Шокин Ю.И., Юдашев З.Х. Методы интервального анализа. -Новосибирск: Наука, 1986.-220 с.

57. Канторович Л.В., Горстко А.Б. Оптимальные решения в экономике. М.: Наука, 1972.

58. Клейнен Дж. Статистические методы в имитационном моделировании. -М.: Статистика, 1978.-221с.

59. Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов. Ч М.: Финансы и статистика, 1998.

60. Ковалев В.В. Управление финансами: Учеб. Пособие. М.:ФБК-ПРЕСС, 1998.

61. Ковалев В.В. Финансовый анализ: Управление капиталом. Выбор инвестиций. Анализ отчетности. М.: Финансы и статистика, 1997.

62. Ковалев В.В. Сборник задач по финансовому анализу: Учеб. пособие. М.: Финансы и статистика, 1997.

63. Ковалев В.В., Патров В.В. Как читать баланс. М.: Финансы и статистика, 1998.

64. Ковалев В.В., Уланов В.А. Введение в финансовую математику. Учеб. Пособие. -СПБ, ТЭИ, 1997.

65. Ковалев В.В. Введение в финансовый менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2000.

66. Коласс Б. Управление финансовой деятельностью предприятия. Проблемы, концепции и методы: Учебн. пособие. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1997.

67. Костров A.B. Основы информационного менеджмента. М.: Финансы и статистика, 2003.

68. Кофман А. , Хил Алуха X. Введение теории нечетких множеств в управление предприятиями. Мн.: Вышэйшая школа, 1992. - 216 с.

69. Котова H.H. Инвестиционная деятельность фирмы. Чел.: 1996.

70. Крылов С. Законодательное обеспечение инвестиционной деятельности // РЭЖ -1997-№ 11-12.

71. Крылов Э.И. Анализ эффективности инвестиционной и инновационной деятельности предприятия. М.: Финансы и статистика, 2001.

72. Курс предпинимательства: учебник для вузов. / Под ред. проф. Горфинкеля В.Я., проф. Швандара В.А. М.: Финансы ЮНИТИ, 2002.

73. Ладенко И. С. Методология и методы организации интелектуальных систем. Новосибирск, ИИФФ СО АН СССР, 1987. 66 с.

74. Леонтьев С. Как обосновать инвестиционный проект // Экономика и жизнь -1997-№13-с. 16-17.

75. Липсиц И.В. Коссов В.В. Инвестиционный проект. Методы подготовки и анализа. М. БЕК 1996г. 304 с.

76. Ломакин М. Анализ инвестиционных проктов в условиях неопределенности // Инвестиции в России 2000 - №3 с. 43-46.

77. Лапуста М.Г., Шаршукова Л.Г. Риски в предпринимательской деятельности. М.: ИНФРА-М, 1998. 224 с.

78. Лопатников Л.И. Экономико-математический словарь: Словарь современной экономической науки. Издание 4-е, перераб. и доп. М.: Издательство "АВР", 1996. 704 с.

79. Лукасевич И.Я. Анализ финансовых операций. Методы, модели, техника вычислений. М.: Финансы, ЮНИТИ, 1998. 400 с.

80. Ляпоров В. Аутсорсинг бизнес процессов, www.business-magazine.ru

81. Макаров И.М. и др. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1987.

82. Мартынов А. Активизация инвестиционной политики.// Экономист 1997 - № 9 с. 54-61.

83. Мартынов А. Инвестиционные структуры преобразованной экономики.// Экономист 1998 - № 12 с. 40-47.

84. Машинные имитационные эксперименты с моделями экономических систем./ Под ред. Нейлора Т.М. М.: Мир, 1975.-501с.

85. Месарович М. Теория иерархических многоуровневых систем, М.: Мир, 1973.

86. Мекумов Я.С. Экономическая оценка эффективности инвестиций М.: Дело тд 1997 г.

87. Мекумов Я.С. Организация и финансирование инвестиций М.: Инфра М, 2000.

88. Мескон М.Х., Альберт М., Хедоури Ф. Основы менеджмента. М.: Дело тд, 1992.

89. Менеджмент организации: учебное пособие/ Под ред. З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. М.: ИНФРА - М, 1995.

90. Мильнер 3. Системный подход к организации управления, М.: Экономика, 1983.

91. Миркин Б.Г. Проблема группового выбора. М.: Наука, 1974.

92. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А.Н.Борисов и др. Рига: Зинатне, 1982 .

93. Морозов В. Методы оценки качества инвестиционных проектов// Экономист -1998- №7 с. 81-85.

94. Москвин В.А. Разработка бизнес-плана инвестиционного проекта Н Банковское дело 1999г. - №5-с. 44.

95. Москвин В. Анализ риска реализации инвестиционных проектов. // Инвестиции в России 2000 - №3 с. 29-38.

96. Москвин В. Основы теории риска для реализации инвестиционных проектов. // Инвестиции в России 2000 - №8 с. 33-37.

97. Мухтарова Г. Внедрение ERP-систем. Основные ошибки, www.cfin.ru

98. Недосекин А.О., Максимов О.Б. Анализ риска банкротства предприятия с применением нечетких множеств // Вопросы анализа риска, 1999, № 2-3.

99. Недосекин А.О., Воронов К.И. Анализ риска инвестиций с применением нечетких множеств // Управление риском, 2000, №1.

100. Норкотт Д. Принятие инвестиционных решений. М.: Банки и биржи. ЮНИТИ 1997г. 247 с.

101. Первозванский A.A., Первозванская Т.Н. Финансовый рынок: расчет и риск. -М.: Инфра-М, 1994.

102. Петров А.П. Информационное обеспечение инвестиций. // Информационные технологии управления. / Электронная версия №10, 2002.

103. Романчукевич В. Как внедрить процессно-ориентированное управление? www. management.web-standart.net

104. Рубцов С. Системы управления бизнес-процессами и корпоративная культура. www.business-magazine.ru

105. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости.М.:Диалог-МГУ, 1998.

106. Садовский В.Н. Системные исследования: некоторые принципиальные проблемы построения общей теории систем, М.: Наука, 1971.

107. Севастьянов П.В., Парков В.Ф. Методика многокритериальной оценки инновационных проектов // Актуальные проблемы информатики: математическое, программное и информационное обеспечение: Тез. 5 Межгосударственной науч. конф. Минск, 1996.

108. Севастьянов П., Степанов Д. Прогнозирование дистрибьюторского риска. "РИСК" № 4, 1999. С 53 57.

109. Ш.Севастьянов П., Степанов Д. Оценка финансовых параметров и риска инвестиций с позиций теории нечетких множеств ("Надежные программы", 1997, №1, с. 10-18).

110. Седегов P.C., Сидоров Ю.Н., Орлова Н.М. Оптимизация информационно-экономической системы предприятия. М.: Экономика, 1988.

111. Скобелев П. О. Виртуальные миры и интелектуальные агенты для моделирования деятельности компании. В кн.: Труды VI Национальной конференции по искусственному интелекту. Т. 2. Пущино, 5-7 ноября 1998 г., с. 714-719.

112. Смагин В.Н. Финансовый менеджмент: учебное пособие . Челябинск: Изд ЮУрГУ, 1991 -124 с.

113. Смоляк С.А. Учет специфики инвестиционных проектов при оценке их эффективности // Аудит и финансовый анализ, 1999, №3.

114. Соколова Г.Н. Информационные технологии экономического анализа. М.: Экзамен, 2002.

115. Справочник. Искусственный интелект. В 3 кн. Кн. 1.: Системы общения и экспертные системы. Под ред. Попова Э. В. М.: Радио и связь, 1990. 464 с.

116. Старик Д.Э. Как расчитать эффективность инвестиций М.: Финстатинформ 1996.

117. Старик Д.Э. Экономическая эффективность инвестиций. Показатели и методы определения // Экономист 1993 № 12 с. 57

118. Старик Д.Э. Расчеты экономической эффективности инвестиций М.: Издательство МАИ, 1994.

119. Стивенсон В.Д. Управление производством. М.: Банки и биржи, 1999.

120. Тостоборов Н. Инвестиции в производство: реальности и перспективы.// Консультанат директора 1999 - с. 16-21.

121. Тычков Ю.И. Совершенствование управления промышленным предприятием с использование информационных систем. Новосибирск, 1988.

122. Убейко В.М. Информационное обеспчение автоматизированных систем управления предприятием. М.:Издательство МАИ, 1990.

123. Управление инвестициями: в 2-х т. Т.1 / под ред. В.В. Шеремета. М.: Высшая школа, 1998.

124. Финансы и инвестиции. Англо-русский и русско-английский токовый словарь.

125. М.: Дж. Уайли энд Санз, 1995.

126. Флейшман Б.С. Основы системологии. М. "Радио и связь", 1982. -368 с.

127. Форрестер Д. У. Основы кибернетики предприятия. М.: Прогресс, 1971. 340 с.

128. Фролов 10. В. Интелектуальные системы и управленческие решения. М., МГПУ, 2000. 294 с.

129. Финансовый менеджмент: теория и практика: Учебник / Под ред. Е.С.Стояновой.- М.: Изд-во Перспектива, 2000.

130. Фишберн П. Теория полезности для принятия решений. М.: Наука, 1978.

131. Федоров В. Инвестиции и право. // Экономист. 2000 - № 10- с. 17-30.

132. Хаммер M., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации. Манифест революции в бизнесе. СПб.: - Изд-во СПб университета, 1997. - 332с.

133. Хил Лафуенте A.M. Финансовый анализ в условиях неопределенности. Пер. с исп. Под ред. Е.И. Велесько, В.В. Краснопрошина, Н.А. Лепешинского. Мн.: Тэхнолопя, 1998. - 150 с.

134. Чижова Е.Н. Предприятие как кибернетическая система. Ч Ссыка на домен более не работаетconCdocs/0010/0010.doc.

135. Чемалогов Н. Оценка эффективности инвестиционных проектов. // Рынок ценных бумаг 1999 г. № 16 с. 57-60

136. Четыркин Е.М. Финансовый анализ производственных инвестиций М.: Дело тд 1998г. 256 с.

137. Шапиро В.Д. Управление проектами. Спб.: издательство "ДваТри", 1996

138. Шарп У., Александер Г, Бейли Дж. Инвестиции. М.: Инфра-М, 1997.

139. Шеннон Р. Дж. Имитационное моделирование систем искусство и наука.-М.:Мир, 1978.-418с.

140. Н.Н. Широнина, Ю.П. Анисимов. Информационное обеспечение процесса инвестирования производственной деятельности, www.shironina.narod.ru.

141. Щербаков В.Н. Основы рациональной системы хозяйствования. М.: Мысль, 1998.

142. Щербаков А. Оценка инвестиционных проектов, осуществляемых на действующих предприятиях // Инвестиции в России 2001- №10 с. 45-46

143. Эйтингон В., Анохин С. Прогнозирование банкротства: основные методики и проблемы. На сайте: Ссыка на домен более не работаетbankrot5.htm .

144. Эшби Р.У. Введение в кибернетику. М.: Наука, 1959.

145. Яковец Ю. Стратегии инвестиций // Экономист 1995 - № 9 с. 30-38.

146. Thuman J, Development and Implementation of Project Management Systems Handbook, edited by D. Cleland and W. King, Van Nostrand Reinhold, 1988.

147. Trippi R.R., Lee J.K. Artificial Intelligence in Finance & Investing: State-of the-Art Technologies for Securities Selection and Portfolio Management. Irwin Professional Publishing, 1995.

148. UNIDO web site. Ссыка на домен более не работает .

149. Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978.-Vol.1, №1.

Похожие диссертации

• Теория и методология управления потоковыми процессами на промышленном предприятии
• Разработка организационной системы информационной поддержки управления продуктовыми инновациями на промышленных предприятиях на основе эконометрических методов
• Система маркетинговой информационной поддержки управления товарным предложением авиационно-промышленного предприятия
• Методическое обеспечение управления бизнес-процессами в организациях железнодорожного транспорта
• Реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия на основе инфокоммуникационных технологий