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

Принципы, методология и инструменты инновационного обеспечения управления качеством тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	доктор экономических наук
Автор	Шулешко, Александр Николаевич
Место защиты	Иркутск
Год	2012
Шифр ВАК РФ	08.00.05

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Принципы, методология и инструменты инновационного обеспечения управления качеством"

005012000

Шулешко Александр Николаевич

Принципы, методология и инструменты инновационного обеспечения управления качеством

Специальность: 08.00.05 - Экономика и управление народным

хозяйством (стандартизация и управление качеством продукции)

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук

Иркутск - 2012

005012000

Работа выпонена, обсуждена и рекомендована к защите на кафедре Управления качеством и механики в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Иркутский государственный технический университет

Научные консультанты:

Официальные оппоненты:

Ведущая организация:

доктор технических наук, профессор Лопцих Павел Абрамович; доктор экономических наук, профессор Кородюк Игорь Степанович

доктор экономических наук, Почетный работник

Высшей школы, профессор

Горбашко Елена Анатольевна;

доктор технических наук, профессор

Азаров Владимир Николаевич;

доктор экономических наук, профессор

Старков Рафик Федорович

Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет ЛЭТИ им. В.И. Ульянова (Ленина) (СПбГЭТУ). Кафедра менеджмента и систем качества

Защита состоится л20 марта 2012 г. в 10 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.073.08 в Иркутском государственном техническом университете по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, корпус К, конференц-зал.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке НИУ ГОУ ВПО Иркутский государственный технический университет, а с авторефератом - на официальном сайте университета wwvv.istu.edu.

Отзывы на автореферат отправлять по адресу: 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83, ученому секретарю диссертационного совета ДМ 212.073.08.

Автореферат разослан л19 февраля 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета, кандидат экономических наук,

профессор Берегова Г.М.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы исследовании

В настоящее время в России активно формируется курс на переход модели экономического развития страны от сырьевой к инновационной. Рассматриваются проблемы, решаются задачи, внедряются проекты, призванные обеспечить конкурентоспособность с лучшими мировыми аналогами. Инновационный вектор экономического развития предприятий России невозможен без улучшения качества и конкурентоспособности их продукции, как на внутреннем, так и на внешнем рынке.

Концепция увеличения эффективности, надежности и повышение безопасности продукции изложена в семействе международных стандартов МС ИСО 9000, принятых в качестве национальных стандартов во многих странах. Надежность и безопасность изделий на всех этапах их жизненного цикла являются аспектами качества продукции, которое характеризует способность удовлетворять установленным и предполагаемым потребностям потребителей, заинтересованные стороны, стейкходеров и общество, в целом. Требования общества - принятые обязательства, вытекающие из законов, инструкций, правил, кодексов, уставов и других соображений относительно обеспеченш качества изделий. Они становятся все более жесткими и более определенными.

С учетом того, что системы менеджмента, сформулированные на основе требований стандартов МС ИСО 9000 внедрены практически на всех зарубежных коммерческих предприятиях, внедрены и активно внедряются на российских, для получения конкурентных преимуществ необходимо применять инновационные технологии развитияи модернизации, отсутствующие у конкурентов.

Инновации в производстве товаров и услуг являются деятельностью, или процессом, с помощью которого результаты научно-исследовательской работы внедряются, интегрируются 13 продукты и (или) услуга на рынке. При этом, под реализацией научного результата или технологической разработки понимается получение инвестиционного, или коммерческого эффекта. Результаты внедрения инноваций приносят выгоду не только в виде возврата инвестиций в научно-исследовательскую работу, но и обеспечивают увеличение объема производимой продукции и услуг, повышения их качества и снижения себестоимости. Инновационное развитие определяет вектор совершенствования производств, модернизации экономики, создание новых и модернизацию существующих секторов промышленности. Повышение качества товаров и услуг, совершенствование систем менеджмента качества - это применение методов инноваций для решения задач развития и управления качеством.

Передовые предприятия, достигшие лидерства в своих секторах деятельности, как правило, обладают современными инновационными инструментами управления качеством. Однако, такие разработки относят к категории ноу-хау, не предназначенной для широкой публикации.

Несомненна актуальность проблем совершенствования качества, внедрения в этих целях принципов и методов инноваций. Очевидно, формирование и модернизация актуальных принципов, распространение методологических аспектов и внедрение современных инструментов инновационного управления качеством дожны быть направлены на развитие инновационной активности предприятия, обеспечение задач модернизации и становления конкурентоспособности как отдельных предприятий, отраслей экономики, так и экономики России в целом.

Вышесказанное подтверждает актуальность заявленной темы диссертационной работы.

Степень разработанности проблемы

На современном этапе, вопросы совершенствования систем управления качеством, а, следовательно, применение в этих целях наиболее актуальных, инновационных методов, средств и аппарата исследований получили свое отражение в ряде научных трудов отечественных и зарубежных специалистов. Наиболее изученными считаются проблемы совершенствования и повышения качества систем, развития подходов к управлению качеством, которые рассматривались в работах русских ученых П.Л. Чебышева и A.M. Ляпунова, зарубежных ученых У.А.Шухарта, Э.Деминга, Д.Джурана, К. Исикавы, Ф. Кросби, А. Фейгенбаума, Дж. Харрингтона.

Ряд методов улучшения систем управления качеством, обеспечения его непрерывного улучшения и совершенствования представлен в работах В.В. Бойцова, В.Н. Азарова, A.A. Фролова, И.П. Му равьева, Е.АГорбашко, Д.А. Поспелова, D.B. Fogel, D.E. Goldberg, R. Shonkwiler, K.R. Miller, D. Whitley, J.D. Schaff er, J.Eshelman.

В настоящее время рассмотренные проблемы являются объектом пристального изучения международных организаций и предприятий. В российской науке вопросы внедрения теоретических и методологических основ инновационного обеспечения управления качеством, эффективности и результативности внедрения экономических систем, методы применения математического программирования для обеспечения управления и совершенствования качества рассмотрены в работах A.B. Аттекова, C.B. Гакина, В.В. Окрепилова, С.А. Степанова, Ю.П. Лисовеца, B.C. Зарубина, A.B. Гличева, A.A. Корбута, Л.Е. Басовского, Ю.Ю. Финкельпггейна, В.В. Лесина, В.Г. Карманова, П.А. Лонци-ха, В.Б. Протасьева, Ю.П.Адлера, Б.И.Герасимова, Н.Д. Ильенковой, C.B. Мищенко, C.B. Пономарева.

Однако, по состоянию на сегодняшний день, отсутствует интегральное представление о разработке и применении принципов, методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством. Научные исследования, основные результаты которых представлены в широкодоступных публикациях, рассматривают отдельные элементы корреляции инноваций и совершенствования качества, основанные на фрагментарном сопоставлении стандартов систем менеджмента качества и принципов инноваций, либо без учета такого сопос-

тавления, что накладывает значительные рестрикции на практическое использование данных исследований.

Актуальность и недостаточная изученность теоретических и методологических основ решения сформулированных проблем, формирования принципов, разработки и внедрения современных инструментов инновационного обеспечения управления качеством, обусловили выбор темы диссертационной работы, определили цель, задачи и поисковый характер исследования.

Целыо работы является формирование концепции, принципов, методологии и теоретических основ внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством в целях реализации основных принципов менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности на отечественных и мировых рынках.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- Предложена модификация принципа, или цикла Э. Деминга Р-О-С-А, включающая в себя прогнозирование па базе современных методик, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством.

- Решена задача прогнозирования тренда параметров процессов как применение статистических инструментов качества, в том числе, с использованием современных робастных агоритмов. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования, как элемент системы менеджмента качества.

- Разработана методология модификации эволюционного агоритма доя решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Эволюционные агоритмы применены как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования, мутации, реверсии и элитизма.

- Разработана методология и применены методы математического программирования в контексте оптимизации параметров процессов, обеспечения совершенствования систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, с учетом накладываемых ограничений.

- Предложены методы мониторинга состояния СМК и экспертные системы на базе нейронных сетей и нечеткой логики, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность, надежность, экологическую безопасность.

- Разработаны методики расчета и прогнозирования риска выхода из строя технологического оборудования на базе статистических методов, предложены новые механизмы риск-менеджмента.

- Разработаны принципы, методология и предложены методики оценки рисков инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

Объектом нсссдоваппя являются предприятия и организации, решающие задачу разработки, внедрения и совершенствования систем менеджмента качества, а также реализующие инновационный подход в системах менеджмента, разработчики нормативных документов и стандартов качества.

Предметом исследования являются принципы, методологические основы, инновационные методы и агоритмы, используемые для обеспечения управления качеством; подходы и математические модели для обеспечения надежности и совершенствование систем менеджмента, основанные на реализации эволюционных агоритмов в задачах управления и оптимизации систем качества.

Область исследования. Тема диссертации соответствует паспорту номенклатуры специальности 08.00.05 - Экономика и управление народным хозяйством (стандартизация и управление качеством продукции): п. 13.22 - теоретические и методологические основы инновационного обеспечения управления качеством на предприятии.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

- Предложена модификация классического принципа, или цикла Э. Де-минга РЗ-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе инновационных агоритмов математического программирования, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством.

- Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры теоретических и методологических основ разработки и внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством различных систем.

- Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющие эффективно решать задачи бизнес-планирования и формирования политики организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008.

- Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия, как элемент системы менеджмента качества; решена задача робастнош трендового прогнозирования параметров процессов как применение математических инструментов качества.

- Разработана методология, адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Применены инновационные эволюционные агоритмы.

- Предложен агоритм диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейронных сетей-классификаторов. В качестве одного из инновациош1ых путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей.

- Разработаны агоритмы применения нечеткой логики в задачах управления качеством.

- Разработаны методы и решены задачи математического программирования в приложении к инновационному обеспечению систем менеджмента ка-

чества, в задачах нелинейного программировании и многокритериальной оптимизации, с учетом налагаемых ограничений.

- Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методы определения риска инвестирования в различные финансовые актины с использованием искусственных нейронных сетей.

Методы исследования, достоверность и обоснованность.

Формирование теоретических положений и разработка на их основе методологических основ применения методов инноваций для решения задач развития и управления качеством стали возможными благодаря системному подходу при использовании методов анализа и синтеза систем менеджмента, методов реинжиниринга, бенчмаркинга, применения статистических инструментов менеджмента, экономического и финансового анализа, методов и принципов решения оптимизационных задач, использованию методов нелинейного программирования, методов статистического, сравнительного анализа, процессного и системного подходов. Достоверность и обоснованность применяемых методов подтверждается их широким использованием в самых различных прикладных исследованиях, а также в производственной практике при разработке, внедрении и сертификации систем менеджмента качества.

Практическая значимость результатов проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели исследования, анализа и синтеза систем менеджмента качества, применения предложенной совокупности теоретических положений, методов решений проблем управления качеством в различных системах менеджмента, применения разработанных инструментов обеспечения инновационного управления качеством, которые могут быть применены и различных организациях при совершенствовании управления, создания и улучшения систем менеджмента качества.

Апробация и ннедрснпс результатов работы. Основные научные положения и результаты исследования были представлены на научно-практических конференциях и конкурсах: Отраслевой конкурс молодых инженеров и исследователей им. И.К. Кикоина, Москва (2005), Всероссийский конкурс Инженер года, Москва (2005), Международный симпозиум Качество, инновации, образование и CALS-техиолопш, Хургада, Египет (2006), конкурс на лучшую разработку ОАО ТВЭЛ, Москва (2010), Первая Всероссийская научно-техническая конференция с международным участием Жизненный цикл конструкционных материалов, Иркутск (2011), XIII Международная конференция Менеджмент качества, инновации, сертификация систем менеджмента, Казахстан, Аматы (2011).

Результаты и выводы, полученные в диссертационной работе, внедрены на ОАО АЭХК (дочерняя компания ОАО ТВЭЛ, ГК Росатом), в Институте земной коры Сибирского отделения РАН (акты о внедрении).

Основные результаты диссертационной работы доложены, обсуждены и получили положительную о ленку на расширенном заседании кафедры управления качеством и механики и кафедр института экономики, управления и права Иркутского государственного технического университета.

Результаты диссертационной работы использовались при разработке курсов Основы обеспечения качеством, Проблемы качества и технология инжиниринга, Методы прогнозирования в высокотехнологических производствах, читаемых в ФГБОУ ВПО Иркутском государственном техническом университете (справка о внедрении).

Публикации по теме диссертации

По теме диссертационной работы автором опубликована 21 научная работа общим объемом 77 п.л., из них 12 в научных журналах из списка, рекомендованного ВАК, 5 монографий (из них 4 в соавторстве), общий авторский вклад 41,8п.л.

Объем и структура работы. Диссертация включает введение, шесть глав, заключение, библиографический список, включающий 317 наименований работ отечественных и зарубежных авторов, приложения. Общий объем диссертации 303 страницы, работа содержит 53 рисунка и 27 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении диссертации обоснована актуальность темы исследования, поставлены цель и задачи диссертационной работы, определены объект и предмет исследования, теоретические и методологические основы, определена научная новизна, практическая значимость работы, представлена информация об апробации и внедрении результатов работы.

В первой главе Состояние проблемы разработки теоретических и методологических прппицппов инновационно обеспечения управления качеством. Цель п задачи исследования кратко представлен анализ состояния проблемы инновационного обеспечения управления качеством на предприятиях России, обсуждены существующие резервы повышения качества продукции. В главе представлен обзор литературных источников, критический анализ которых позволил обосновать предмет и задачу собственного диссертационного исследовант. Сформулированы основные задачи диссертационной работы.

Во второй главе Состояние проблемы разработки теоретических и методологических прнннципов инновационно обеспечения управления качеством. Цель и задачи исследования дастся обоснование необходимости разработки концептуально новой системы всеобщего управления качеством на базе принципа, или цикла Э. Деминга Р-О-С'.-А. Показана целесообразность применения современных робастных агоритмов трендового прогнозирования параметров процессов. Предложены методы оценки достоверности прогнозов.

В третьей главе Модернизация систем управления качеством на предприятиях с использованием искусственного интелекта рассмотрены методы мониторинга состояния систем менеджмента качества, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность. Проанализированы системы управления качеством, одним из компонентов которых являются экспертные системы. Эффективным инструментом модернизации экспертных систем является применение нейронных сетей. Предложены

базовые задачи для нейронных сетей и основные методы настройки сетей для их решения. Рассмотрены методы формирования нейронных сетей как решение задачи оптимизации выявления процессов системы управления качеством.

В четвертой главе Внедрение современных эволюционных агоритмов в задачи инновационного обеспечении управлением качеством предприятии изучены вопросы внедрения современных эволюционных агоритмов и традиционных методов оптимизации в системы управления качеством. Для повышения эффективности работы основного агоритма, предложены несколько его модификаций, связанных с преобразованием функции приспособленности путем ее масштабирования. Разработана схема решения в случае многокритериальной оптимизации и методов нелинейного программирования. Приведены примеры оптимизации функции с помощью собственных программных решений. Предложены методы оптимизации систем управления качеством, сформулированные на основе использования подходов математической) программирования.

В пятой главе Теоретические и методологические основы использования нечетких множеств в задачах обеспечения управления качеством обоснована необходимость отказа от традиционного подхода в оценках количественных показателей процессов. Предложено применение нечетких множеств и нечеткой логики в задачах обеспечения управления качеством. Приведены схемы построения систем управления процессами на базе нечеткой логики.

В шестой главе Разработка расчетных моделей оценки финансовых рисков с использованием искусственных нейронных сстей-классификаторов обоснована возможность применения систем искусственного интелекта для оценки финансовых рисков, как инновационного инструмента управления качеством. Приведены принципы построения, обучения нейронных сетей-классификаторов. Показаны агоритмы предобработки исходных данных.

В заключении излагаются основные научные результаты, полученные автором в ходе диссертационного исследования.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ДИССЕРТАЦИОННОГО ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

1. Решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов, как применение статистических инструментов управления качеством.

Международный стандарт ИСО 9001:2008 формулирует требования к разработке стратегии предприятия, его развития, а, следовательно, и к прогнозированию следующим обра'юм: Для создания системы менеджмента качества требуется стратегическое решение организации.

Прогнозирование с помощью трендов - один из методов статистического прогнозирования. При прогнозировании тренд, в основном, используют для договременных прогнозов. Точность краткосрочных прогнозов, основанных только на подобранной кривой тренда, как правило, недостаточна. При дого-

срочном прогнозировании для получения адекватного прогноза необходимо выпонение следующих условий:

Х временной интервал, для которого построен тренд, достаточен для определения тенденции;

Х анализируемый процесс устойчив и обладает инерционностью;

Х не ожидается сильных внешних воздействий на изучаемый процесс

Тогда, получение прогнозных значений изучаемого процесса осуществляется путем подстановки в уравнение тренда

xt=tr(t)

Определяем значения независимой переменной t, соответствующей периоду упреждения т. Получается точечная оценка прогнозируемого показателя по уравнению, описывающему тенденцию. Полученный прогноз является средней оценкой для прогнозируемого интервала времени, так как тренд характеризует некоторый средний уровень на каждый момент времени. Отдельные наблюдения, как правило, отклонялись от него в прошлом.

На практике оценочные прогнозы выпоняются с использованием линейного тренда:

tr, = b0 + bX't, (1)

где b0, bi - коэффициенты линейного тренда.

В современных экономических приложениях, когда определение коэффициентов линейного тренда по методу наименьших квадратов не дает хороших результатов, целесообразно воспользоваться инновационными ROBUST-агоритмами. Данные агоритмы достаточно сложны и основаны на итерационной корректировке начальных коэффициентов Ь0 и Ь1г полученных по методу наименьших квадратов.

Реализация ROBUST-агоритма для определения коэффициентов линейного тренда выглядит следующим образом.

Пусть заданы два вектора значений - не:зависимый t: {, t2,..., (Д} и зависимый А': {X,, X;,..., ХД} (X=X(t)). Далее определяем начальные значения Ь0 и bi по формуле (1). Вектор t преобразовывается в двумерную матрицу размерностью 2 х п следующим образом:

Далее проводится (^-преобразование матрицыГ (вычисление унитарной матрицы и верхней треугольной матрицы). В основе данного преобразования лежит представление матрицы в виде Т=<2К, где <2 - ортогональная матрица (7 1=Ог), а Л - верхняя треугольная матрица. Такое разложение существует для любой квадратной матрицы.

Известно несколько методик проведения (^-преобразования. Одной из таких методик является преобразование Хаусходера. Результатами преобразо-

Н -ЕЧг-п/'

вания являются матрицы 0[2 х п] и Я[2 х 2]. Данный метод позволяет обратить в нуль группу поддиагональных элементов стобца матрицы.

Преобразование, указанное выше, осуществляется с использованием матрицы Хаусходера, имеющей следующий вид:

где v - произвольный нулевой вектор-стобец, Е - единичная матрица, уу -квадратная матрица того же размера.

Легко убедиться, что любая матрица такого вида является симметричной и ортогональной. При этом произвол в выборе вектора V дает возможность построить матрицу, отвечающую некоторым допонительным требованиям.

Рассмотрим случай, когда необходимо обратить в нуль все элементы какого-либо вектора кроме первого, т.е. построить матрицу Хаусходера такую, что:

Ь=НЬ, Ь = ф1,Ь1,...,ЬпУ, Ъ =(б1д...,0)г.

Тогда вектор V определится следующим образом: v^b+sign(b^)\\b\\leu

- евклидова норма вектора е, - (1,0,...,0)г.

Применяя описанную процедуру с целью обнуления поддиагональных элементов каждого из стобцов исходной матрицы, можно на основе зафиксированного числа шагов получить ее СШ.-разложение.

Рассмотрим подробнее реализацию данного процесса. Положим Ац-Т и построим преобразование Хаусходера Я/ переводящее матрицу А0 в

матрицу А1 с нулевыми элементами первого стобца под главной диагональю:

(Л а12 Л Х <*\п

а21 0 а22 . 0 Х а2 п

0 \<>п1 а

Матрица Хаусходера//) дожна определяться по первому стобцу матрицы А о, т.е. в качестве вектора Ь в выражении (3) берется вектор

Тогда компоненты вектора v вычисляются следующим обра-

о о аи,а2Х,.

1 о ^ у; = ап,1 = 2 ,п

Матрица Хаусходера Н\ вычисляется согласно (2):

На втором шаге рассматриваемого процесса строится преобразование Ха-усходера II; (/^=#>4;), обнуляющее расположенные ниже главной диагонали элементы второго стобца матрицы А. Взяв в качестве вектора Ь вектор

размерности и-1, получим следующие выражения для компонентов вектора у:

( п ^'/2

VI = / = 3, п

Повторяя процесс п-1 раз, получим искомое разложение Т=ОЯ, где

д = {НД^2...Н0)г = Я1Я2...Я|1_1,Л = А-1. "

Процедура Со.-разложения многократно используется в (^.-агоритме вычисления собственных значений. Выпоняется следующий итерационный процесс:

Аап=ОЮ)Р<0> - производится QR-paзJIOжeниe, Ап>=!(<">(2"" - производится перемножение матриц,

. ('к;=0(к>Л(к) - разложение, А<к)=Я<юСУк> - перемножение.

Таким образом, каждая итерация реализуется: в два этапа. На первом этапе осуществляется разложение матрицы Ло, в произведение ортогональной 0'к> и верхней треугольной Ло матриц, а на втором - полученные матрицы перемножаются в обратном порядке.

При отсутствии у матрицы кратных собственных значений последовательность /1(к) сходится к верхней треугольной матрице (в случае, когда все собственные значения вещественны) или к верхней квазитреуголыюй матрице (если имеются комплексно-сопряженные пары собственных значений).

Таким образом, каждому вещественному собственному значению будет соответствовать стобец со стремящимися к нулю поддиагональными элементами и в качестве критерия сходимости итерационного процесса для таких собственных значений можно использовать следующее неравенство:

При этом соответствующее собственное значение принимается равным диагональному элементу данного стобца.

Каждой комплексно-сопряженной паре соответствует диагональный блок размерностью 2x2, т.е. матрица Л(к) имеет блочно-диагональную структуру. Принципиально то, что элементы этих блоков изменяются от итерации к итерации без видимой закономерности, в то время как комплексно-сопряженные собственные значения, определяемые каждым блоком, имеют тенденцию к сходимости. Это обстоятельство необходимо учитывать при формировании критерия выхода из итерационного процесса. Если в ходе итераций прослеживается комплексно-сопряженная пара собственных значений. Соответствующему бло-

,,(*) пт п(к)

ку, образуемому элементамиу'-ГО И (/+1)-ГО стобцов и ] >UJJ+l>0'J+lJ> J+lJ+U то, несмотря на значительное изменение в ходе итераций самих этих элементов, собственные значения, соответствующие данному блоку и определяемые из

(п(к) - А1кЛ(а{к) -Л1к)) = а{к) аа)

решения квадратного уравнения \ил > >

начиная с некоторого к, отличаются незначительно. В качестве окончания итераций для таких блоков может быть использовано следующее условие:

|Л<4)-Я(М,|<е.

Недостатком предложенного агоритма является большое число операций (пропорционально и3, где п - размерность матрицы), необходимое для СЖ-факторизации матрицы на каждой итерации. Эффективность (^-агоритма может быть повышена, если предварительно с помощью преобразования подобия привести матрицу к верхней Хессенберговой форме, в которой равны нулю все элементы, находящиеся ниже главной диагонали за исключением элементов первой диагонали. Предварительно производится следующая операция:

А^НТАН,

где Л(0) - матрица Хессенберга, имеющая следующую структуру (знак .г обозначает ненулевые элементы):

'х X X ... X X^

X X X ... X X

О х х ... х х О 0 х ... х х ,

............ X X

0 0 0 х ху

Здесь принципиально то, что в дальнейшем, в ходе (^И-итераций, матрицы А(к) сохраняют верхнюю Хессенбергову форму, что позволяет более экономно проводить их (^-разложение.

После определения матриц (У[2 х п] и Я[2 х 2] в ЯОВШТ-агоритме следует определение начального корректировочного вектора:

[нЫеЫе]

Полученная матрица [Н] имеет размерность [2;]. Вектор {/?} вычисляется как:

нДл+нпЛ

Все элементы вектора {к} сравниваются со значением 0.999. Те элементы, которые больше 0.999, заменяются на 0.999, а которые меньше - остаются без изменения.

Финальным этапом определения начального корректировочного вектора {а} является следующее преобразование:

Далее циклическое вычисление скорректированных коэффициентов Ьо и А1 по следующему агоритму:

Х вычисляется вектор ошибок тренда:

И=[л1-ИМ,

М -|. На первом шаге {&] -

Х вектор ошибок умножается на начальный корректировочный вектор:

{>ХХ}= НхИ;

Х определяется т - медиана в векторе {г};

Х определяется вектор г,у, как г.\-,--аЬз(ггп), где /-1...И. Выпоняется сортировка значений в векторе {л} от меньшего к большему;

Х определяется 5, как медиана вектора {га}, для значений от 2 до п. Далее делится на коэффициент 0.6745;

Х вычисляется промежуточный вектор {г} как -2}={а}/(2.38*.

Х вычисляется вектор {№}=1/(1+.г

Х вычисляется окончательный корректировочный вектор:

Х вычисляются скорректированные {Л'и.}, [7',.,]:

{ХД}={Ху{к},

Х новые коэффициенты Ьо и 6] вычисляются из системы линейных уравнений:

^Неописанная процедура выпоняется до тех пор, пока дальнейшие итерации не принесут изменений {/>}.

На рис. 1 представлен временной ряд, содержащий информацию о потреблении электроэнергии, а также два тренда. Первый - построенный по классическому МНК-агоритму, второй - по агоритму, предложенному в диссертационной работе. Видно, что классический агоритм приведет к неверному опре-

делению текущей тенденции, предложенный же нами агоритм робастного опре деления тренда верш отражает тенденцию к росту потребления энергии.

х..... -Л

/ '..........чЧ . . ........ -Г-Ч:----хг-----г"

./ X Л ! ' \

................. " Р КлайсйЧССКПИ ТрСНЛ^ '

((ЯКИл*л!!!)!л! I...........

К 3 л Л Я * л л к I. Я м л й г V г .г V ? п

Рис. 1. График потребления электроэнергии а его статистическая обработка

Таким образом, в ходе выпоненных исследований, решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов, как применение статистических инструментов управления качеством.

2. Предложена модификация классического принципа, или цикла Э. Дсмннга Р-Б-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе современных агоритмов математического программирования.

Процессный подход является одним из основополагающих требований, изложенных в стандарте МС ИСО 9001:2008. Под процессом понимается совокупность взаимосвязанных ресурсов и деятельности, преобразующей входящие элементы в выходящие. Одной из известных реализаций принципа постоянного улучшения процесса является цикл Э.Деминга Ркщ-Со-СЬеск-Ал (Р-Б-С-А), представленный на рис.2.

' Планирование ;

Коррекция Х ) Действие Х

Контроль J

Рис 2. Классический цикл Э.ДемингаР-В-С-А

Классический цикл Р-Б-С-А в течение ряда лет является одним из основных методов принципа постоянного совершенствования, успешно применяемым организациями, практикующими процессный подход (рис. 3).

На этапе Планирование в рамках цикла Р-О-С-А планируются управляющие воздействия, целью которых является приближение выходных параметров процесса к оптимальным.

Входы Выходы

Управляющие воздействия

 з Ресурсы

Рис. 3. Схема процесса

Таким образом, формируется вектор управляющих воздействий Хна процесс, результатом применения которых на выходе процесса формируется вектор фактических выходных параметров 1факт, отличающийся от вектора оптимальных параметров Fonx. На этапе контроль проводится анализ несоответствий, вычисляется расхождение фактических выходов процесса от оптимальных:

Е = ^опт Ч ^факт

Очевидно, смысл цикла P-D-C-A заключается в минимизации вектора Е. Теоретически, при выпонении бесконечного количества итераций цикла P-D-С-АЕ -> 0.

В условиях инновационной модели развития системы управления качеством, необходима разработка методов снижения количества итераций цикла Р-D-C-A, что позволит значительно сократить время вывода выходов процессов на оптимальные показатели, тем самым получив конкурентные преимущества.

Для более эффективной работы цикла Э.Деминга, необходимо включить современные методики прогнозирования, позволяющие заранее оценить эффективность мероприятий на стадии шинирования.

Для решения поставленной проблемы в рамках диссертационной работы предлагается использовать модернизированный цикл - P&P-D-C-A (Plan&Predict-D-C-A, рис.4):

Рис 4. Цикл Э.Деминга с прогнозированием состояния оптимизируемого процесса

На современном этапе развития математических методов прогнозирования, предлагается использовать искусственные нейронные сети с обратным распространением ошибки. При этом, на начальном этапе формируются обучающие выборки из векторов Х,Кфакх. Далее, после корректного обучения ней-

Планирование 4/ Прогноз

Контроль

ронной сети, появляется возможность моделировать выходные параметры процессов.

Одним из вариантов прогнозирования может стать робастный расчет тренда, показанный выше. Данный подход будет справедлив для процессов, между входами и выходами которых установлена линейная зависимость, но в статистических данных присутствуют нехарактерные точки.

В общем случае, целесообразно применять современные методы математического протраммирования. Одним из таких методов является применение искусственной нейронной сети (ИНС).

В ходе диссертационного исследования показано, что модернизированный цикл Р&Р-О-С-А с системой прогнозирования на базе корректно обученной искусственной нейронной сети с обратным распространением ошибки позволяет существенно снизить число итераций цикла постоянного улучшения при процессном подходе, тем самым получить конкурентное преимущество.

3. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия на базе обработки статистических данных по параметрам качества, как элемент системы менеджмента качества.

Методы математической статистики являются одним из ключевых инструментов, позволяющим выявлять несоответствия и повышать эффективность и результативность процессов с точки зрения международного стандарта ИСО 9001:2008.

Как показывает практика, основной причиной выхода из строя технологического оборудования на промышленных предприятиях является его износ. Значительно реже причиной аварийного останова оборудования являются как ошибки персонала, так и комбинации некоторых неблагоприятных для работы агрегата факторов.

Статистические данные, накопленные при прямых измерениях параметров качества, в совокупности с соответствующими математическими моделями являются базой для расчетов обоснованности проведения ремонта, что позволит избежать необоснованных простоев оборудования при планово-профилактических ремонтах (ППР), уменьшить расход запасных частей, тем самым снизить издержки на вышек продукции.

Множество состояний повреждения (например, отношение стоимости ремонта повреждений к стоимости замены агрегата, влияющее на затратные критерии формируемого процесса) могут быть непрерывными или дискретными. В терминах таких факторов, как величина стоимости ремонта, степень структурных повреждений и т.п., определены пять общих состояний повреждения Я,.

В силу разнообразия качества изготовления деталей агрегата, различных условий их работы, одинаковые агрегаты будут иметь различные повреждения. Поэтому в общем случае необходимо получить функцию распределения вероятностей Р[для повреждений.

Первым шагом является определение среднегодовой частоты событий, при который агрегат оказывается в состоянии повреждения Л,.

Средний коэффициент потерь (СКП) можно рассчитать по формуле:

(СКП)(8)Л 1 (4)

где г - независимая переменная отношения стоимостей ремонта и замены технологического агрегата; (КГГ)1 - соответствующие: коэффициенты потерь для дискретных состояний повреждения. Средние коэффициенты потерь служат первичным входом для расчетов ожидаемых потерь в рамках анализа стоимости и риска.

Рассматривая средние коэффициенты потерь совместно со среднемесячными частотами наступления состояния повреждения, можно вычислить ожидаемый годовой коэффициент потерь (ОГКП):

(ОГКП) = (СКПШЛ ~ Ал) (5)

Оптимизация надежности работы оборудования сводится к уравновешиванию затрат на запасные части и на потери, связанные с простоем оборудования, и меньшей вероятности экономических потерь, в будущем. Помимо оценки общего риска повреждений для осуществления оптимизации необходима информация:

1)0 стоимости проведения планово-профилактического ремонта (начальные затраты);

2) о затратах на устранение возможной аварии и возможных экономических потерях, связанных с простоем оборудования и персонала фабрики.

Если все начальные затраты и будущие потери выразить в рублях, то можно провести формальную процедуру оптимизации. Пусть С (а) - начальные затраты на приобретение комплектующих, выпонения работ.

Пусть Е[С1(а)] - ожидаемая в настоящее время величина потерь от аварийного останова агрегата. Ожидаемые в настоящее время затраты составляют:

С1(а) = С((а) + Е[С1И (6)

При данной целевой функции оптимальным решением является допустимое значение параметра качества а, минимизирующее С,.

Предположим, что пуассоновская средняя частота суммарного уровня параметра качества на одном из подшипниковых узлов агрегата, превосходящем допустимое значение а, равна аак и что идеализированный агрегат терпит аварию точно при уровне а.

При таких предположениях аак сЛ есть вероятность аварии агрегата на любом временном интервале длины Л. Если после каждой аварии агрегат ремонтируется до прежнего начального уровня контролируемого параметра качества, то ожидаемая в настоящее время величина аварии (и восстановления) этого агрегата Е[С^ до временного предела Г составит:

= = 1-е-"), (7)

где С/- экономические затраты, связанные с каждой аварией; */- норма дисконта.

Предположим далее, что начальная стоимость агрегата имеет вид:

С,=А0+А,а" (8)

Тогда сложение С, и Е[С^1 дает общие ожидаемые экономические затраты на агрегат. При условии, что экономические характеристики точно отражают полезность с точки зрения лица, принимающего решения, оптимальная величина параметра качества на агрегате, при которой следует производить его ремонт, находится путем дифференцирования суммы по а и нахождения точки минимума затрат. Результат таков:

Если принять, что средний период повторяемости, соответствующий значению параметра качества а, равен 1 /(аак), то решение может быть записано также в терминах оптимального периода проведения ППР:

( с&Сг >-*

г 1 * 1

'о = Чао = Ч

Эти два результата, будучи решениями идеализированными, дают, тем не менее, основу для ряда ценных обобщений. Так, расчетный период проведения ППР для вращающегося обору дования будет уменьшаться при:

- увеличении стоимостей аварии;

- уменьшении нормы дисконта у.

Среднегодовую частоту наступления состояний повреждения Ла для каждого состояния повреждения следует умножить на соответствующие центральные значения коэффициентов потерь, что дает средние величины стоимости ремонта.

Суммирование этих величин по отдельным состояниям повреждения дает общую среднегодовую величину стоимости ремонта С/а (в % от стоимости замены агрегата). Вычислим величину всех ожидаемых на настоящее время будущих потерь:

Дисконтированный коэффициент потерь следует прибавить к начальной сумме затрат и получить общий ожидаемый коэффициент затрат, после чего путем анализа можно найти стратегию проведения ППР, дающую минимальные ожидаемые затраты.

Реализация математической модели, изложенной выше, на ПЭВМ позволяет получить максимальную вероятность выхода из строя технологического оборудования на промышленном предприятии, и проанализировать влияние того или иного параметра на полученную величину. Рассмотренная методика может быть эффективно интегрирована в систему управления качества любого промышленного предприятия, поскольку позволяет снизить затраты на проведение ППР, перейдя на обслуживание оборудования по фактическому техническое состоянию.

4. Предложен агоритм прогнозирования и диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием искусственных нейронных сетей, как элемент инновационной системы управления качеством.

Прогнозирование поведения системы (машины) в части сохранения предписанных выходных параметров (показателей качества) является одной из ключевых задач, коррелирующей с инновационным развитием системы управления качеством предприятия.

Задача прогнозирования с использованием ИНС (искусственных нейронных сетей) сводится к задаче аппроксимации многомерных функций, т.е. к задаче построения многомерного отображения. В зависимости от типа выходных переменных, аппроксимация функций может принимать вид классификации или регрессии. В задаче прогнозирования параметров качества можно выделить две основные подзадачи: построение модели, обучение ИНС, реализующих решение задачи.

В результате изучения предметной области разработана модель прогнозирования, ключевыми составляющими которой являются: набор входных переменных; метод формирования входных признаков х; метод формирования обучающего правила у, архитектура ИНС; метод обучения ИНС.

Для решения задачи прогнозирования необходимо найти такую нейронную сеть или комитет ИНС, который бы наилучшим образом строил отображение Р: обобщающее сформированный на основе параметров качества набор примеров {хьу,}. Поиск такой ИНС или комитета ИНС осуществляется при помощи одного или нескольких агоритмов лобучения.

На первом этапе определены базовые характеристики данных. Сформирована база данных.

На втором этапе определен набор входных (параметры качества) и прогнозируемых величин, производися анализ и очистка базы данных. Для этих целей использовались оптимизационные, статистические и другие методы,

На третьем этапе производилось формирование образов, подаваемых непосредственно на выходы ИНС, с последующим созданием обучающих и тестовых множеств.

Использовалась ИНС типа многослойный переептрон.

На пятом этапе с использованием выбранных агоритмов обучения производилось обучение ИНС.

Прогнозирование (шестой этап) осуществлялось по тому же принципу, что и формирование обучающей выборки. При этом на этапе адаптивного предсказания и принятия решений выделялись две возможности: одношаговое и многошаговое прогнозирование.

Подзадача получения входных образов для формирования входного множества в задачах прогнозирования временных рядов часто предполагает использование метода окон. Метод окон подразумевает использование двух окон W, и WД с фиксированными размерами п и т соответственно. Эти окна, способны перемещаться с некоторым шагом по временной последовательности исторических данных, начиная с первого элемента, и предназначены для доступа к данным временного ряда, причем первое окно Wh получив такие данные, передает их на вход ИНС, а второе - W0 - на выход. Образуемая на каждой итерации пара используется как элемент обучающей выборки (распознаваемый образ, или наблюдение). Каждый последующий вектор определяется в результате сдвига окон Wt и WД вправо на одну итерацию. Описанный агоритм предполагает наличие скрытых зависимостей в исследуемой временной последовательности. ИНС, обучаясь на этих наблюдениях, тем самым подстраивает свои коэффициенты, пытается извлечь эти закономерности и сформировать требуемую функцию прогноза Р.

Рассмотрим способ формирования входных образов для обучения ИНС. Суть метода формирования входных образов заключается в следующем. Очевидно, что данные каждого из образов лежат в диапазоне [Min...Мах], тогда одним из способов нормирования будет преобразование:

х, - Min

Мах-Min

После такого преобразования каждый лобраз, состоящий из п последовательных значениях параметра качества, нормируется так, что все значения лобраза лежат в интервале от 0 до 1. При этом истинные значения утрачиваются, и все входные записи укладываются в гиперкуб [0,1]". Таким образом, при любых значениях параметра качества обеспечивается инвариантность преобразования входной записи.

Измененный первоначальный лобраз представлен на рис. 5.

ill .....rttl [I 1 h 1 ill.......................................................

1 ! : я гш11 IT HI J J 1J i

1 2 3 4 5 6 9 101 1 2 13 1415 16 17 1319 20 21: Ш f30

I

Рис. 5. Пример готового к подаче на входы ИНС лобраза из обучающего множества

Составленные по описанномуагоритму лобразы формируют обучающее множество (рис. 6).

X <~ ВоишЗагу

Рис. 6. Распределение значений на 1-м входном нейроне ИНС

Решена задача трансформирования обучающего правила таким образом, что бы максимально упростить процесс обучения. Среди известных статистических функций распределения, определенных на конечном интервале, максимальной энтропией обладает равномерное распределение. Кодирование переменных числовыми значениями дожно приводить к равномерному запонению единичного интервала закодированными примерами. При таком способе кодирования все лобразы будут нести примерно одинаковую информационную нагрузку.

Исходя из этих соображений, можно предложить следующий практический метод кодирования ординальных переменных (см. рис. 7). Единичный отрезок разбивается на п отрезков - по числу классов - с длинами пропорциональными числу примеров каждого класса в обучающей выборке:

=7 Д%2 = ^ &х3 л4 Р р р

Л 0 Л "г Л '3

Рис. 7. Илюстрация способа кодирования ординальных переменных с учетом количества примеров каждой категории

где Рк - число примеров класса к, а Р - общее число примеров. Центр каждого такого отрезка будет являться численным значением для соответствующего ординального класса.

Для анализа качества прогноза построим точечную диаграмму результатов теста комитета ИНС. По оси абсцисс расположены ложидаемые значения, а по оси ординат - соответствующие значения, рассчитанные ИНС. Синими точками на рис.8 показаны результаты прогнозирования, красными цветом отмечена ситуация, возникающая в случае 100% совпадения ожидаемых и фактических выходных значений.

О 0.2 0.4 0.6 0.8 I

Рис. 8. Диаграмма, отражающая качество прогнозирования

Таким образом, очевидно преимущество прогнозов технического состояния оборудования, как параметра качества его функционирования, сделанных с использованием нелинейных ИНС над прогнозами, сделанными с использованием статистических моделей, даже на базе робастных агоритмов.

5. Разработан адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества.

Эдвард Деминг, известный своей концепцией непрерывного цикла совершенствования (РОСА), в числе своих 14 принципов предлагал следующие:

- придерживайся постоянной цели: сделай постоянной целью непрерывное совершенствование продукции или услуги;

- совершенствуйся непрерывно и всегда: постоянно старайся усовершенствовать любой процесс.

Под совершенствованием можно понимать как минимизацию затрат на производство, так и максимизацию функции ценности продукта для потребителя. Таким образом, одним из элементов совершенствования является оптимизация.

Постановка любой задачи оптимизации начинается с определения набора независимых переменных, определения области допустимых значений для этих переменных (ограниченные задачи). Обычно оптимизируется скалярная мера качества, которая зависит от переменных (целевая функция). Решение оптимизационной задачи - приемлемый набор значений переменных, которому отвечает оптимальное решение целевой функции. Под оптимальным решением понимают максимальность или минимальность целевой функции.

Общая постановка задач оптимизации:

Найти opt m,xeR",f(x)eR'

Одними из инновационных агоритмов оптимизации, актуальными к внедрению в системы управления качеством, являются эволюционные (или генетические) агоритмы.

Генетический агоритм представляет собой метод, отражающий естественную эволюцию методов решения проблем, и в первую очередь задач оптимизации. Генетические агоритмы - это процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования. В них используется эволюционный принцип выживания наиболее приспособленных особей. Они отличаются от традиционных методов оптимизации несколькими базовыми элементами. В частности, генетические агоритмы:

- обрабатывают не значения параметров самой задачи, а их закодированную форму;

- осуществляют поиск решения исходя не из единственной точки, а из их некоторой популяции;

- используют только целевую функцию, а не ее производные либо иную допонительную информацию,

- применяют вероятностные, а не детерминированные правила выбора.

Перечисленные четыре свойства, которые можно сформулировать также

как кодирование параметров, операции на популяциях, использование минимума информации о задаче и рандомизация операций приводят в результате к устойчивости генетических агоритмов и к их превосходству над другими широко применяемыми технологиями.

В рамках диссертационной работы, для оптимизации систем управления качеством предлагается следующий генетический агоритм:

1) инициализация, или выбор исходной популяции хромосом;

2) оценка приспособленности хромосом в популяции;

3) проверка условия остановки агоритма;

4) селекция хромосом;

5) применение генетических операторов;

6) формирование новой популяции;

7) выбор наилучшей хромосомы.

Блок-схема предложенного генетического агоритма изображена на рис. 9.

Начало

.................:ó:::....................

Инициатация агоритма I

Оценка приспособленности хромосом и популяции

Условие завершенй поиска выпонено?

! Выбор лучшей |

* хромосомы (решения) V

;...........;

( Завершение агоритма

Рис. 9. Блок-схема генетического агоритма

Инициализация, т.е. формирование исходной популяции, заключается п случайном выборе заданного количества хромосом (особей), представляемых двоичными последовательностями фиксированной длины.

Оценивание приспособленности хромосом в популяции состоит в расчете функции приспособленности доя каждой хромосомы этой популяции. Чем больше значение этой функции, тем выше качество хромосомы. Форма функции приспособленности зависит от характера решаемой задачи. Предполагается, что функция приспособленности всегда принимает неотрицательные значения и, кроме того, что для решения оптимизационной задачи требуется максимизировать эту функцию. Если исходная форма функции приспособленности не удовлетворяет этим условиям, то выпоняется соответствующее преобразование (например, задачу минимизации функции можно легко свести к задаче максимизации).

Проверка условия остановки агоритма. Определение условия остановки генетического агоритма зависит от его конкретного применения. В оптимизационных задачах, если известно максимальное (или минимальное) значение функции приспособленности, то остановка агоритма может произойти после достижения ожидаемого оптимального значения, возможно - с заданной точностью. Остановка агоритма также может произойти в случае, когда его выпонение не приводит к улучшению уже достигнутого значения. Агоритм может быть остановлен по истечении определенного времени выпонения либо после выпонения заданного количества итераций. Если условие остановки вы-

Селекцпя

Применение генетических операторов

Нормирование новой популяции

понено, то производится переход к завершающему этапу выбора наилучшей хромосомы. В противном случае на следующем шаге: выпоняется селекция.

Селекция хромосом заключается в выборе (по рассчитанным на втором этапе значениям функции приспособленности) тех хромосом, которые будут участвовать в создании потомков дня следующей популяции, т.е. для очередного поколения. Такой выбор производится согласно принципу естественного отбора, по которому наибольшие шансы на участие в создании новых особей имеют хромосомы с наибольшими значениями функции приспособленности. Существуют различные методы селекции. В рамках диссертационного исследования применяся метод селекции, известный в зарубежной литературе как roulette wheel selection.

В оптимизационных задачах систем управления качеством часто приходится иметь дело с функциями, имеющими несколько оптимальных решений. Основной генетический агоритм в таких случаях находит только глобальный оптимум, но если имеется несколько оптимумов с одним и тем же значением, то он отыскивает только один из них. В некоторых задачах бывает важным найти не только глобальный оптимум, но и локальные оптимумы (не обязательно все). Концепция реализации в генетических агоритмах подхода, основанного на известных из биологии понятиях ниш и видов, позволяет находить большую часть оптимумов. Практически применяемый в генетическом агоритме метод образования ниш и видов основан на так называемой функции sharing function. Эта функция определяет уровень близости и степень соучастия для каждой хромосомы в популяции. Функция соучастия обозначается s(dij), где d,j мера расстояния между хромосомами chi и chj. Это расстояние определяется по фор-вдле

где р означает размерность задачи, Хк.тп и х\,тю-. определяют соответственно минимальное и максимальное значение к-го параметра, х^ и х^ - обозначают соответственнойг-й параметр/-й и/-й особей. Очевидно, что расстояние между хромосомами рассчитывается на основе соответствующих им фенотипов. Функция соучастия .ч(с1у) дожна обладать следующими свойствами: 0<ч{(]^ < 1 для каждого 5(0)=1,

Ига з(с!уг) = оХ

Одна из функций, для которой эти условия выпоняются, имеет вид:

где ст,,а> - константы.

Примем <т5 = 0,5 * д'!/р, где q обозначает задаваемое примерное количество пиков оптимизируемой функции. Значение со принимается равным 1, что означает одинаковую степень соучастия соседних особей. В этом случае новое

значение функции приспособленности хромосомы сЬ, рассчитывается по формуле

где ./V обозначает количество хромосом в популяции.

Если хромосома сЬ, находится в своей нише в одиночестве, то

'.(Ып) =Р(ск).

В противном случае значение функции приспособленности уменьшается пропорционально количеству и степени близости соседствующих хромосом. Увеличение количества похожих друг на друга (т.е. принадлежащих к одной и той же нише) хромосом ограничено, поскольку такое увеличение приводит к уменьшению значения функции приспособленности. Данный метод используется на завершающем этапе обработки каждого поколения.

Каждая особь представляет потенциальное решение задачи, которое в произвольной эволюционной программе может отображаться некоторой (в том числе и достаточно сложной) структурой данных Б. Любое решение х,к оценивается по значению его приспособленности. Далее в процессе селекции на (к+1)-й итерации из наиболее приспособленных особей формируется очередная популяция. Некоторые особи этой новой популяции трансформируются с помощью генетических операторов, что позволяет получать новые решения. Существуют преобразования р; (типа мутации), которые изменяют конкретные хромосомы (рц: Б - Ц), а также трансформации более высокого порядка (типа скрещивания), создающие новые особи путем комбинирования фрагментов нескольких (двух или более) хромосом. От эволюционной программы ожидается, что после смены некоторого количества поколений наилучшая особь будет представлять решение, близкое к оптимальному.

Рассмотрим обобщенный пример эволюционной программы. Допустим, что ищется граф, который удовлетворяет определенным ограничениям (применительно к задачам управления качеством, например, производится поиск топологии коммуникационной сети, оптимальной по конкретным критериям, например, по стоимости передачи и т.п.). Каждая особь в эволюционной программе представляет одно из потенциальных решений, т.е. в данном случае некоторый граф. Исходная популяция графов Р{0), формируемая случайным образом либо создаваемая при реализации какого-либо эвристического процесса, считается отправной точкой (к=0) эволюционной программы. Функция приспособленности, которая обычно задается, связана с системой ограничений решаемой задачи. Эта функция определяет приспособленность каждого графа путем выявления лучших и худших особей. Предложено несколько различных операторов мутации, предназначенных для трансформации отдельных графов, и несколько операторов скрещивания, которые будут создавать новый граф в результате рекомбинации структур двух или более графов. Такие операторы обусловливаются характером решаемой задачи. Например, если ищется

граф типа дерево, то предложен оператор мутации, который удаляет ветвь из одного графа и добавляет новую ветвь, объединяющую два отдельных подграфа. Другие возможности заключаются в проектировании мутации независимо от семантики задачи, но с включением в функцию приспособленности допонительных ограничений - штрафов для тех графов, которые не являются деревьями.

Предложенный адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма дают преимущества, по сравнению с традиционными методами, при решении задач оптимизации в приложении к совершенствованию систем менеджмента качества.

6. Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методики определения риска инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

На этапах анализа и дальнейшего планирования системы менеджмента первостепенное значение имеет адекватность и корректность оценки финансовых прогнозов и перспектив предприятия в плане возможностей выделения ресурсов. Учет прогнозов финансового состояния предприятия позволяет определить общую политику организации и поставить наиболее критичные цели, достижение которых поможет улучшить деятельность организации.

Если рассматривать риск как экономическую (финансовую) категорию, то с ним могут быть связаны следующие ситуации:

- опасность (угроза) поной или частичной потери ресурсов в результате предпринимательской деятельности;

- недополучение доходов (упущенная выгода) по сравнению с уровнями и объемами, рассчитанными, исходя из предпосылок о наиболее рациональном использовании ресурсов и принятого сценария развития рыночной конъюнктуры;

- появление допонительных (сверхплановых) расходов.

Известны две основные стратегии инвестирования в финансовые активы: активная, базирующаяся на предсказаниях возможной доходности, и пассивная, в которой рынок считается непредсказуемым, и главной целью определяется минимизация рисков. Оценка инвестиционного риска, таким образом, является одной из основополагающих задач финансового анализа.

Значительную долю рынка ценных бумаг составляют корпоративные облигации - займы корпораций под фиксированный процент. С целью оценки риска невыплаты процентов, или невозврата денег по облигации, существуют и периодически переоцениваются рейтинги, составляемые независимыми авторитетными рейтинговыми агентствами.

К числу наиболее авторитетных рейтинговых агентств следует отнести S&Ph Moody's. От рейтинга этих агентств зависят процентные ставки по облигациям: чем ниже рейтинг эмитента - тем дороже обходится эмитенту обслуживание своего дога, т.к. инвесторы желают получить плату за допонительный риск. Кроме того, в США, некоторым категориям инвесторов, таким, как банки и страховые компании, законодательно запрещено покупать облигации с рей-

тингом Б&Ри Моосу'зниже' определенного уровня. Так, в классификации Б&Р бумаги с рейтингом ниже ВВВ (табл. 1) считаются в основном спекулятивными. Их характеризует большая степень неопределенности в возможности выплаты процентов и возвращения основного дога.

Таблица 1

Классификация рейтинговым агентством Я&Р корпоративных

облигаций

Рейтинг Описание Процент неплатежей

ААА Максимальная вероятность выплаты процентов и возврата дога 0,0%

АА Высокая вероятность выплаты процентов и возврата дога 1,68%

А Высокая вероятность выплаты процентов и возврата дога, но большая зависимость от экономической конъюнктуры 0,59%

ВВВ Адекватная вероятность выплаты процентов и возврата дога, еще большая зависимость от не- 1,49%

ВВ Договые обязательства, хотя и имеют защитные характеристики, но связаны со значительной неопределенностью по выплате процентов 5,89%

В 20,91%

ССС 37,99%

Для получения представления о степени риска, характерном для облигаций с различными рейтингами, в последнем стобце табл. 1 приведены данные исследований (Шарп и др., 1997) реальных неплатежей по корпоративным облигациям в течение двадцати лет, а именно: процент бумаг, по которым в течение первых пяти лет с момента их выпуска были отмечены неплатежи. Следует отметить отчетливую границу между надежными и рискованными облигациями.

Агоритм составления описанных выше рейтингов неизвестен, кроме того, агентства утверждают, что он не основан в чистом виде на статистическом анализе финансовой информации, а содержит еще оценки экспертов, например для таких трудно формализуемых параметров, как качество менеджмента. Такая ситуация впоне устраивает сами рейтинговые агентства, превращая их продукцию в уникальный товар. Однако многие инвесторы заинтересованы в обладании своими собственными агоритмами рейтингования, лэмулирующими рейтинги вышеуказанных агентств, по следующим причинам:

- во-первых, не для каждой облигации имеется официальный рейтинг. Многие бумаги, в том числе второго эшелона, обойденные вниманием крупных рейтинговых агентств, могут в итоге оказаться весьма привлекательными для инвестиций, если суметь достоверно оценить степень их рискованности;

- во-вторых, обновление официальных решингов происходит достаточно редко. Умение загодя, до того как это станет общедоступной информацией, предугадать изменение рейтингов, очевидно, дает инвесторам допонительные конкурентные преимущества.

Приведенные выше доводы обосновывают следующую постановку задачи для анализа: на основе общедоступной финансовой отчетности компаний-эмитентов воспроизвести рейтинги Б&Ри/или Moody's. Несмотря на наличие неформальной компоненты, представляется вероятным, что агоритмическая составляющая этих рейтингов довольно велика.

Попытки смоделировать агоритм рейтингования облигаций предпринимались с 60-х годов и базировались на методе линейной регрессии. Типичный процент угадывания рейтинга в этих моделях составляет примерно 60%.

В рамках диссертационного исследования применение ИНС для решения поставленной выше задачи показало значительно лучшие результаты - на уровне 91% для воспроизведения отдельной градации рейтинга. Более сложные ИНС модели с приемлемой точностью воспроизводили широкий диапазон рейтингов облигаций по набору ключевых финансовых индикаторов фирм-эмитентов.

В качестве входных переменных первоначально использовались 10 финансовых индикаторов, опубликованных в общедоступных источниках. По результатам анализа чувствительности предсказаний ИНС к входным переменным, два из этих индикаторов оказались незначимыми и не использовались в окончательной модели (многослойный персептрон с 5 нейронами на скрытом слое и 1 выходным линейным нейроном, дающим численный эквивалент рейтинга). Качество воспроизведения градаций рейтинга агентства S&P, достигнутое этой моделью, илюстрирует рис. 10.

Таким образом, в ходе диссертационного исследования был показан подход к анализу финансовых рисков на основе использования искусственных

Рис. 10. Воспроизведение градаций рейтинга S&P

нейронных сетей и оценок ведущих мировых рейтинговых агентств, как элемент системы управления качеством.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ

1. Предложена модификация классического принципа, или цикла Э.Деминга Р-О-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе инновационных агоритмов математического программирования, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством.

2. Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры теоретических и методологических основ разработки и внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством различных систем.

3. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющие эффективно решать задачи бизнес-планирования и формирования политики организацийна основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008.

4. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия, как элемент системы менеджмента качества; решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов как применение математических инструментов качества.

5. Разработана методология, адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Применены инновационные эволюционные агоритмы.

6. Предложен агоритм диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейронных сетей-классификаторов. В качестве одного из инновационных путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей.

7. Разработаны агоритмы применения нечеткой логики в задачах управления качеством.

8. Разработаны методы и решены задачи математического программирования в приложении к инновационному обеспечению систем менеджмента качества, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, с учетом налагаемых ограничений;

9. Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методики определения риска инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

10. Результаты работы внедрены в учебный процесс при подготовке инженеров-менеджеров по специальности 220501 Управление качеством.

11. Экономический эффект от внедрения положений диссертационной работы составил более 11,8 мн. рублей.

Таким образом, достигнута цель работы, принятая как формирование концепции, принципов, методологии и теоретических основ внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством в

целях реализации основных принципов менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности на отечественных и мировых рынках.

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ИССЛЕДОВАНИЯ

Статьи в ведущих научных изданиях п журналах, рекомендованных ВАК Министерства образования п науки РФ:

1. Шулегако А.Н.Трендовое прогнозирование количественных показателей процессов, как инструмент управления качеством. /П.Л.Лонцих,

A.Н.Шулешко, К.В.Малышева// Иркутск: Вестпик Иркутского государственного технического университета. 2006. Т. 28. № 4. С. 126-131.(0,3 пл., авторских -0,1 пл.).

2. Шулешко А.Н.Теоретические основы применения нечётких множеств в задачах инновационного обеспечения управления качеством. Москва: Вестник экономической интеграции. / А.Н. Шулешко// 2010. Т. 1. № 6. С. 98104. (0,7п.л., авторских-0,7п.л.).

3. Шулешко А.Н. Повышение эффективности системы менеджмента с использованием расчетных моделей оценки финансовых рисков в предпринимательской деятельности./ А.Н. Шулешко//Москва: Вестник экономической ин-теграции.2011. № 11. С. 76-83. (0,6 п.л., авторских - 0,6 пл.).

4. Шулешко А.Н.Методология снижения финансовых рисков. / А.Н. Шулешко// Москва: Вестник экономической интеграции.2011. № 12. С. 131138. (0,7 пл., авторских - 0,7 п.л.).

5. Шулешко А.Н. Методы декомпозиционного построения и реконструкции линейных моделей типа затраты-выпуск в инновационных системах управления качеством. / Ю.Н. Резник, А.Н. Шулешко, Б.А. Байбородин// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 11. С. 77-79.(0,2 пл., авторских - 0,1п.л.).

6. Шулешко А.Н. Некоторые аспекты применения агоритмов оптимизации. / А.Н.Шулешко, А.С.Колодин, Н.П. Лукьянчикова// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 11. С. 103-105.(0,3 пл., авторских - 0,2 п.л.).

7. Шулешко A.II. Прогнозирование параметров качества в инновационных задачах с использованием нейросетей. / А.Н.Шулешко, И.С. Кородюк,

B.И. Сидоренко// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 12. С. 35-38.(0,3 пл., авторских - 0,2 п.л.).

8. Шулешко А.Н. Математическое моделирование динамического гасителя колебаний в конечно-элементном пакете ANSYS 8.0. / А.Н. Шулешко // Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2004.№4. с. 185-187 (0,2 пл., авторских - 0,2 пл.).

9. Шулешко А.Н. Диагностика и металографический анализ оборудования на горнообогатительпых фабриках. / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко, С.А. Борюшкина// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2006. №1. с. 73-77 (0,3 пл., авторских - 0,1 пл.).

10. Шулешко А.Н. Расчет рисков выхода из строя оборудования с использованием вибродиагностики и математической статистики, как элемент инновационной системы управления качеством. / А.Н.Шулешко// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 12. С. 84-87.(0,2 п.л., авторских - 0,2п.л.).

11. Шулешко А.Н. Элементы инновационной системы управления качеством: виртуальные предприятия, их организационная структура и интелектуализация производства. / А.Н. Шулешко // Иркутск: Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011.№4 (32). С. 64-67. (0,2 п.л., авторских - 0,2п.л.).

12. Шулешко А.Н. Математическое моделирование вероятных сроков отказа роторного оборудования предприятий как элемент системы управления качеством. / А.Н. Шулешко // Иркутск: Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011 .№4 (32). С. 64-67. (0,2 п.л., авторских - 0,2п.л.).

Колективные и собственные монографин:

13. Шулешко А.Н. Защита технологических машиностроительных систем и оборудования от вибраций и ударов. / П.А.Лонцих, А.Н. Шулешко. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2002. - 178 с.(11,1п.л., авторских - 5,5п.л.).

14. Шулешко А.Н. Качество: инструменты управленм, прогнозирование и диагностика. / П.А.Лонцих, В.Л.Вейц, А.Н. Шулешко. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007. - 244 с.(15,2п.л.., авторских - 5,1п.л.).

15. Шулешко А.Н. Резервы и механизмы повышения качества и конкурентоспособности продукции на основе принципов технического регулирования / А.Н. Шулешко, К.В. Матвеева, С.А. Борюшкина. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2010. 216 с. (13,5 п.л., авторских - 4,5 п.л.).

16. Шулешко А.Н. Управление качеством. Прогнозирование, риск-менеджмент, оптимизация. / П.А.Лонцих, Д.М. Марцынковский, А.Н.Шулешко. Saarbrcken: LambertAcademicPublishing, 2011. - 301 с. (18,8 п.л., авторских -9,0п.л.).

17. Шулешко А.Н. Основы инновационного обеспечения управления качеством с использованием нейронных сетей, генетических агоритмов и нечеткой логики. / А.Н.Шулешко. Saarbrcken: LambertAcademicPublishing, 2011. -199 с. (12,4п.л., авторских - 12,4п.л.).

Статьи, опубликованные в прочих изданиях:

18. Шулешко А.Н. Трендовое прогнозирование показателей процессов, как инструмент управления качеством в образовательном процессе и в условиях промышленного производства./ И.М. Головных, П.А.Лонцих, А.Н. Шулешко// Качество, инновации, образование и CALS-технологии. Материалы международного симпозиума, - М.: Фонд качество, 2006. С. 38-42(0,8 п.л., авторских -0,4 п.л.).

19. Шулешко А.Н. Теоретические и методологические основы инновационного обеспечения управления качеством при эксплуатации машин на предприятиях с использованием методов вибродиагностики и нейронных сетей.

/ А.Н. Шулешко// Материалы Первой Всероссийской научно-технической конференции с международным участием Жизненный цикл конструкционных материалов. Иркутск, 2011. С. 171-178 (0,6п.л., авторских -О.бп.л.).

20. Шулешко А.Н. Планирование управления рисками в менеджменте качества. / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко// Управление качеством. Аматы.2012. № 1. С. 32-33-С. 103-105.(0,2п.л.,авторских-0,1 п.л.).

21. Шулешко А.Н. Риск менеджмент как основа ряда стандартов ИСО. /П.А.Лонцих,А.Н.Шулешко// Управление качеством. Аматы. 2012. № 1. С. 34-З5.(0,2п.л., авторских - 0,] п.л.).

Подписано в печать 13.02.2012. Формат 60 х 90 /16. Бумага офсетная. Печать трафаретная. Усл. печ. л. 2,5. Тираж 120 экз. Зак. 29. Поз. плана Юн.

Лицензия ИД № 06506 от 26.12.2001 Иркутский государственный технический университет 664074, г. Иркутск, ул. Лермонтова, 83

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: доктор экономических наук , Шулешко, Александр Николаевич

Содержание.

Введение.

Глава 1. Состояние проблемы разработки теоретических и методологических приниципов инновационно обеспечения управления качеством. Цель и задачи исследования.

1.1. Предпосыки к формированию науки о качестве и управлении производством.

1.2. Анализ исследований отечественных ученых в области управления качеством.

1.3. Анализ теоретических исследований, посвященных инновационному обеспечению управления качеством.

1.4. Анализ резервов повышения качества продукции.

1.5. Выводы по первой главе и постановка задачи.

Глава 2. Разработка и применение современных робастных агоритмов прогнозирования в инновационных системах управления качеством.

2.1. Прогнозирование динамики процессов с использованием трендов, построенных на базе классического метода наименьших квадратов.

2.2. ROBUST-агоритм определения коэффициентов линейного тренда.

2.3. Оценка достоверности трендовых моделей.

2.4. Применение статистических методов и робастных агоритмов расчета тренда для управления процессами.

2.5. Выводы по главе 2.

Глава 3. Модернизация систем управления качеством на предприятиях с использованием искусственного интелекта.

3.1. Разработка экспертной системы для оценки эффективности СМК на предприятиях.

3.2. Применение искусственных нейронных сетей для модернизации экспертной системы оценки процессов СМК.

3.3. Прогнозирование параметров качества СМК с использованием нейросетей

3.4. Выводы по главе 3.

Глава 4. Современные агоритмы оптимизации в задачах инновационного обеспечения управления качеством на предприятиях.

4.1. Оптимизация как элемент инновационного обеспечения управления качеством технических и экономических систем на предприятиях.

4.2. Модификация генетического агоритма.

4.3. Подбор оптимальных весов нейронной сети.

4.4. Эволюционные агоритмы.

4.5. Оптимизация функций с использованием эволюционных агоритмов.

4.6. Методы реинжиниринга бизнес-процессов предприятий.

4.7. Методы оптимизации бизнес-процессов предприятий.

4.8. Выводы по главе 4.

Глава 5. Теоретические и методологические основы использования нечетких множеств в задачах обеспечения управления качеством.

5.1. Предпосыки к применению нечетких множеств в задачах управления качеством.

5.2. Нечеткое управление.

5.2.1. Разработка модуля нечеткого управления.

5.2.2. Метод нечеткого управления.

5.3. Проектирование базы нечетких правил на основе численных данных.

5.3.1. Построение нечетких правил.

5.3.2. Задача транспортировки.

5.4. Разработка методики применения нечетких множеств для финансового анализа предприятий.

5.5. Выводы по главе 5.

Глава 6. Разработка расчетных моделей оценки финансовых рисков с использованием методов математической статистики и искусственных нейронных сетей-классификаторов.

6.1. Оценка риска выхода оборудования за допустимые параметры качества с использованием методов математической статистики.

6.2. Разработка расчетных моделей оценки финансовых рисков с использованием искусственных нейронных сетей-классификаторов.

6.3. Разработка методики оптимизации весов ИНС.

6.4. Результаты бенчмаркинга методики S&P для рейтингования банков, отсутствующих в "официальном" листе.

6.5. Планирование управления рисками.

6.6. Выводы по главе 6.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Принципы, методология и инструменты инновационного обеспечения управления качеством"

Актуальность темы исследования. В настоящее время в России активно формируется курс на переход экономической модели от сырьевой к инновационной. Рассматриваются проблемы, решаются задачи, внедряются проекты, призванные обеспечить конкурентоспособность с лучшими мировыми аналогами. Инновационный вектор экономического развития предприятий России невозможен без улучшения качества и конкурентоспособности их продукции, как на внутреннем, так и на внешнем рынке.

Концепция увеличения эффективности, надежности и повышения безопасности продукции предложена в семействе международных стандартов (МС) ИСО 9000, принятых в качестве национальных стандартов во многих странах. Надежность и безопасность изделий на всех этапах их жизненного цикла являются аспектами качества продукции, которое характеризует ее способность удовлетворять установленным и предполагаемым потребностям потребителей, заинтересованные стороны, стейкходеров и общество, в целом. Требования общества - обязательства производителей, вытекающие из законов, кодексов, инструкций, правил, уставов и других соображений относительно обеспечения качества изделий. Они становятся все более жесткими и более определенными.

С учетом того, что системы менеджмента, сформулированные на основе требований стандартов МС ИСО 9000 внедрены практически на всех зарубежных коммерческих предприятиях, внедрены и активно внедряются на российских, для получения конкурентных преимуществ необходимо применять инновационные технологии развития и модернизации, отсутствующие у конкурентов.

Инновации в производстве товаров и услуг являются деятельностью, или процессом, с помощью которого результаты научно-исследовательской работы внедряются, интегрируются в продукты и (или) услуги на рынке, при этом, под реализацией научного результата или технологической разработки понимается получение инвестиционного, или коммерческого эффекта. Результаты внедрения инноваций приносят выгоду не только в виде возврата инвестиций в научно-исследовательскую работу, но и обеспечивают увеличение объема производимой продукции и услуг, повышения их качества и снижения себестоимости. Инновационное развитие определяет вектор совершенствования производств, модернизации экономики, создание новых и модернизацию существующих секторов промышленности. Повышение качества товаров и услуг, совершенствование систем менеджмента качества - это применение методов инноваций для решения задач развития и управления качеством.

Передовые предприятия, достигшие лидерства в своих секторах деятельности, как правило, обладают современными инновационными инструментами управления качеством. Однако, такие разработки относят к категории "ноу-хау", не предназначенной для широкой публикации.

Несомненна актуальность проблем совершенствования качества, внедрения в этих целях принципов и методов инноваций. Очевидно, формирование и модернизация актуальных принципов, распространение методологических аспектов и внедрение современных инструментов инновационного управления качеством дожны быть направлены на развитие инновационной активности предприятия, обеспечение задач модернизации и становления конкурентоспособности, как отдельных предприятий, отраслей экономики, так и экономики России в целом.

Отсутствие в течение продожительного времени государственной политики, стимулирующей промышленность, реальный сектор экономики, ориентация на формирующие бюджет топливно-энергетический и перерабатывающий секторы экономики, негативно сказались на положении инновационных, наукоемких, технически и технологически сложных отраслей российской промышленности. Российская экономика, ориентированная в первую очередь на добычу и экспорт сырья, топлива на мировой рынок, затруднена в устойчивом, поступательном развитии ввиду резких колебаний конъюнктуры сырьевых рынков и быстрого развития ресурсосберегающих технологий, а также развития альтернативных источников энергии.

Вступление России во Всемирную торговую организацию (ВТО) и открытие отечественной экономики для зарубежных компаний имеют риски негативных последствий. Рассматривая опыт других стран, ранее вступавших в ВТО, можно отметить, что ряд отраслей промышленного и сельскохозяйственного производств могут пострадать вследствие увеличения импорта, вероятно снижение выпуска в отраслях машиностроения, прежде всего, в производстве транспорта, промышленного оборудования и металоконструкций [183,280]. Очевиден тренд по предпочтениям отечественных потребителей -покупать импортные товары вследствие их адекватного качества при приемлемом уровне цен. Россия еще не присоединилась к ВТО, а многие отрасли промышленного производства уже испытывают очевидный кризис, в частности, отечественное автомобильное производство, авиастроение, очевидны проблемы в высокотехнологичной космической отрасли [183,280].

Российская Федерация всегда была и остается составной частью мировой экономики, в которой происходят глубокие транснациональные интеграционные процессы, глобализация. Несмотря на весь масштабный потенциал, который имеет современная российская экономика, она может эффективно развиваться лишь при тесном взаимодействии с глобальным рынком товаров и услуг [183]. При сложившейся макроэкономической ситуации, неприсоединение России к ВТО вряд ли поможет решению накопившихся социально-экономических проблем. Рост тенденции к импорту непродовольственных товаров, в том числе технологически емкой, наукоемкой продукции, все больше обостряет конкуренцию и уменьшает доходность российских предприятий, подтакивая их к закрытию [1]. Грядущее вступление России в ВТО может предоставить отечественным предприятиям "окно возможностей" и стимулы для увеличения эффективности деятельности. В то же время, между качеством и эффективностью производства существует прямая корреляция -они допоняют друг друга. Стремление к повышению качества позволит повысить увеличить и эффективность, уменьшить себестоимость продукции и увеличить долю рынка [280].

Вне зависимости от вступления России в ВТО, отечественные сектора реальной экономики, которые, в целом, не подверглись серьезной реструктуризации, в ближайшее время ждут серьезные реформы. С целью успешной реализации таких реформ следует внедрять современные, эффективные системы управления предприятиями, направляющие их на производство высококачественной продукции, которая могла бы как в ближайшей перспективе, так и на последующие временные периоды удовлетворять растущие и постоянно изменяющиеся нужды потребителей.

Для того, чтобы вывести из состояния кризиса как отечественную промышленность в целом, так и многие промышленные предприятия в частности, необходимы инновационные подходы, кроме того, необходимо выделять в первоочередное развитие наукоемкие, высокотехнологичные производства, ориентированные на поставку высококачественной продукции, обладающей значительной добавленной стоимостью, конкурентоспособной на мировом рынке. В стране присутствуют основополагающие предпосыки для этого: современная наука, система образования, потенциал производства, техническая и технологическая культура [1]. С целью повышения эффективности, российским предприятиям реального сектора экономики, в первую очередь, необходимо новое качество управления, позволяющее им более гармонично вписаться в требования внутреннего рынка и мировые глобализационные процессы. Нельзя откладывать кардинальные реформы в сфере управления, их следует провести комплексно и реализовать до вступления в ВТО [280].

Внедрение японской философии кшгеп, постоянное совершенствование деятельности отечественных предприятий, увеличение эффективности их функционирования невозможно без существенного совершенствования систем управления качеством на базе внедрения современных инновационных концепций, средств и методов менеджмента, информационных ресурсов, дающих возможность значительно увеличить качество принятия управленческих решений. Не внедряя современные инновационные концепции в систему менеджмента качества (СМК) и в общую систему управления предприятием, нельзя разработать оптимальную концепцию развития предприятия, запустить выпуск товаров, соответствующих мировым стандартам и востребованных на мировом рынке.

Вместе с тем, анализ опыта разработки и внедрения СМК отечественными предприятиями показывает, что создание такой системы зачастую выпоняется сугубо формально, ограничиваясь выпонением нормативных требований, касающихся разработки документации. При этом, нередки случаи, когда при создании СМК транслируется опыт других компаний, что приводит к существенной раскорреляции системы и реальных бизнес-процессов в организации. Такие системы управления качеством предприятия направленны на решение локальных проблем, как правило, на формальное получение сертификата соответствия, а вопросы реального обеспечения качества выпускаемой продукции, непрерывного увеличения уровня качества, совершенствования механизмов управления качества, как правило, остаются вне их компетенции. Однако, как свидетельствуют лучшие мировые практики, если компания стремится закрепиться и лидировать на рынке, озабочено горизонтами своего развития, своим имиджем, то его СМК дожна строиться на принципиально новых, инновационных, научно обоснованных подходах, аккумулировать лучший мировой опыт в области качества, гарантировать эффективность управленческих процессов, быть системообразующим компонентом общей системы управления на предприятии.

На текущий момент, несмотря на значительное количество научных работ, задача внедрения инновационных подходов в существующие СМК предприятий комплексно не рассмотрена и решалась лишь фрагментарно, на уровне отдельных подразделений или процессов. В связи с недостаточной изученностью вопроса применения научно обоснованных подходов к разработке и совершенствованию СМК отечественных предприятий и научно-практической значимостью увеличения эффективности их деятельности, качества выпускаемых товаров, присутствует объективная потребность в формировании принципов, методологии и разработке инструментов инновационного обеспечения управления качеством, увеличения эффективности управления качеством производства на базе системного анализа, моделирования и оптимизации его процессов.

Из изложенного выше вытекает, что разработка методологии, принципов, и инструментов инновационного обеспечения управления качеством предприятий в России на основе комплексного использования методов системного анализа, моделирования и оптимизации процессов системы управления качеством, внедрения современных информационных технологий является актуальной, крупной научной проблемой, решение которой имеет важное народно-хозяйственное значение.

Целью работы является формирование концепции, принципов, методологии, и теоретических основ внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством в целях реализации основных принципов и подходов менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения его конкурентоспособности на отечественных и мировых рынках.

Для достижения указанной цели были поставлены и решены следующие задачи:

- Предложена модификация принципа, или цикла Деминга Р-Б-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе современных методик, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством;

- Решена задача прогнозирования тренда параметров процессов как применение статистических инструментов качества, в том числе, с использованием современных робастных агоритмов. Показаны аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования, как элемент системы менеджмента качества.

- Разработана методология модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Эволюционные агоритмы применены как процедуры поиска, основанные на механизмах естественного отбора и наследования, мутации, реверсии и элитизма.

-Разработана методология и применены методы математического программирования в контексте оптимизации параметров процессов, обеспечения совершенствования систем менеджмента качества, в том числе, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, с учетом накладываемых ограничений.

- Предложены методы мониторинга состояния СМК и экспертные системы на базе нейронных сетей и нечеткой логики, позволяющие снижать потери продукции; повышать производительность, эффективность, надежность, экологическую безопасность;

- Разработаны методики расчета и прогнозирования риска выхода из строя технологического оборудования на базе статистических методов, предложены новые механизмы риск-менеджмента;

- Разработаны принципы, методология и предложены методики оценки рисков инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

Объектом исследования являются предприятия и организации, решающие задачу разработки, внедрения и совершенствования систем менеджмента качества, а также реализующие инновационный подход в системах менеджмента, разработчики нормативных документов и стандартов качества.

Предметом исследования являются принципы, методологические основы, инновационные методы и агоритмы, используемые для обеспечения управления качеством; подходы и математические модели для обеспечения надежности и совершенствование систем менеджмента, основанные на реализации эволюционных агоритмов в задачах управления и оптимизации систем качества.

Методы исследования, достоверность и обоснованность. Формирование теоретических положений и разработка на их основе методологических основ применения методов инноваций для решения задач развития и управления качеством стали возможными благодаря системному подходу при использовании методов анализа и синтеза систем менеджмента, методов реинжиниринга, бенчмаркинга, применения статистических инструментов менеджмента, экономического и финансового анализа, методов и принципов решения оптимизационных задач, использованию методов нелинейного программирования, методов статистического, сравнительного анализа, процессного и системного подходов. Теоретические и экспериментальные исследования, а также практическая апробация выпонялись на базе современных методик в производственных и лабораторных условиях с использованием современного оборудования и оригинальных установок, применялись математические методы планирования экспериментов. Они подтвердили правильность теоретических положений, полученных в диссертационной работе, удовлетворительную совместимость аналитических и экспериментальных данных.

Научная новизна исследования состоит в следующем:

- Предложена модификация классического принципа, или цикла Э.Деминга P-D-C-A, включающая в себя прогнозирование на базе инновационных агоритмов математического программирования, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством.

- Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры теоретических и методологических основ разработки и внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством различных систем.

- Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющие эффективно решать задачи бизнес-планирования и формирования политики организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001.

- Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия, как элемент системы менеджмента качества; решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов как применение математических инструментов качества.

- Разработана методология, адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Применены инновационные эволюционные агоритмы.

- Предложен агоритм диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейронных сетей-классификаторов. В качестве одного из инновационных путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей.

- Разработаны агоритмы применения нечеткой логики в задачах управления качеством.

- Разработаны методы и решены задачи математического программирования в приложении к инновационному обеспечению систем менеджмента качества, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, с учетом налагаемых ограничений;

- Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методы определения риска инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

Практическая значимость результатов проведенного исследования заключается в возможности использования разработанной модели исследования, анализа и синтеза систем менеджмента качества, применения предложенной совокупности теоретических положений, методов решений проблем управления качеством в различных системах менеджмента, применения разработанных инструментов обеспечения инновационного управления качеством, которые могут быть применены в различных организациях при совершенствовании управления, создания и улучшения систем менеджмента качества.

На защиту выносятся следующие основные результаты диссертации:

- Решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов, как применение статистических инструментов управления качеством;

- Предложена модификация классического принципа, или цикла Э.Деминга Р-Б-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе современных агоритмов математического программирования;

- Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия на базе обработки статистических данных по параметрам качества, как элемент системы менеджмента качества;

- Предложен агоритм прогнозирования и диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием искусственных нейронных сетей, как элемент инновационной системы управления качеством;

- Разработан адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества;

- Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методики определения риска инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

Объем и структура работы. Диссертационная работа состоит из введения, шести глав, раскрывающих содержание исследования и практическое применение его результатов, заключения, списка использованных 317-ти наименований литературных источников и приложений, содержащих акты внедрения и справки об использовании результатов диссертационной работы. Работа изложена на 303 страницах, содержит 436 формул, 53 рисунка и 24 таблицы.

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", Шулешко, Александр Николаевич

10. Результаты работы внедрены в учебный процесс при подготовке инженеров-менеджеров по специальности 220501 "Управление качеством".

11. Экономический эффект от внедрения положений диссертационной работы составил более 10 мн. рублей.

Таким образом, достигнута цель работы, принятая как формирование концепции, принципов, методологии и теоретических основ внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством в целях реализации основных принципов менеджмента качества, совершенствования и модернизации предприятий, ориентации на потребителя и обеспечения конкурентоспособности на отечественных и мировых рынках.

Заключение

Основным содержанием выпоненной диссертационной работы была разработка принципов, методологии и инструментов инновационного обеспечения управления качеством на базе комплексного использования методов системного анализа, моделирования и оптимизации процессов менеджмента качества, современных информационных технологий. В результате проведенных исследований предложены новые научно обоснованные положения и практические решения проблемы построения эффективной СМК, которые можно классифицировать как решение крупной научной проблемы обеспечения комплексного подхода к улучшению качества продукции и повышению эффективности производств. Внедрение полученных решений при совершенствовании СМК отечественных предприятий, выпускающих продукцию, вносит значительный вклад в развитие экономики страны.

Основные научные и практические результаты, полученные в диссертационной работе, состоят в следующем.

1. Предложена модификация классического принципа, или цикла Э.Деминга Р-Б-С-А, включающая в себя прогнозирование на базе инновационных агоритмов математического программирования, позволяющая более эффективно планировать и анализировать параметры процессов системы управления качеством.

2. Сформулированы, обоснованы и классифицированы основные критерии, условия и параметры теоретических и методологических основ разработки и внедрения современных инструментов обеспечения инновационного управления качеством различных систем.

3. Предложены методы и агоритмы расчетов, позволяющие эффективно решать задачи бизнес-планирования и формирования политики организаций на основании критериев и требований стандарта ИСО 9001:2008.

4. Предложены аналитические методы прогнозирования работоспособности и надежности оборудования предприятия, как элемент системы менеджмента качества; решена задача робастного трендового прогнозирования параметров процессов как применение математических инструментов качества.

5. Разработана методология, адаптированный подход и методы анализа модификации эволюционного агоритма для решения задач оптимизации при совершенствовании системы менеджмента качества. Применены инновационные эволюционные агоритмы.

6. Предложен агоритм диагностирования параметров качества машин, оборудования и систем с использованием нейронных сетей-классификаторов. В качестве одного из инновационных путей развития экспертных систем предложено применение нейронных сетей.

7. Разработаны агоритмы применения нечеткой логики в задачах управления качеством.

8. Разработаны методы и решены задачи математического программирования в приложении к инновационному обеспечению систем менеджмента качества, в задачах нелинейного программирования и многокритериальной оптимизации, с учетом налагаемых ограничений;

9. Разработаны методики расчета и прогнозирования риска, методики определения риска инвестирования в различные финансовые активы с использованием искусственных нейронных сетей.

Диссертация: библиография по экономике, доктор экономических наук , Шулешко, Александр Николаевич, Иркутск

1. Абакин JI.A. Вступление в ВТО составная часть стратегии реформирования России // Проблемы теории и практики управления. 2002. № 3. - С. 4-6.

2. Адамов В. О показателях эффективности промышленного производства // Вестник статистики. 1973. № 4. - С. 15-20.

3. Адлер Ю. П. Что век грядущий нам готовит? // Стандарты и качество. 1999.-№3.-С. 52-60.

4. Азаров В.Н., Лаохин Ю.Л. Интегрированные информационные системы управления качеством. М.: Европейский Центр по качеству.-2002,-64с.

5. Айвазян С. А и др. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.

6. Акофф Р. Основы исследований операций. М.: Мир, 1971. 536 с.

7. Алексеев Н. Эволюция систем и организационное проектирование // Проблемы теории и практики управления. -1998.-№4. с. 73-78.

8. Алешин Б. С. Философские и социальные аспекты качества М.: РИА Стандарты и качество, 2001. 238 с.

9. Андерсен Б. Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования, пер. с англ. С. В. Ариничева; науч. ред. Ю. П. Адлер. М.: РИА Стандарты и качество, 2003. 272 е., ил.

10. Ансофф И. Стратегическое управление ; пер. с англ. М.: Экономика, 1989.-519 с.

11. Антология русского качества / под ред. Б. В. Бойцова, Ю. В. Крянева. М.: РИА Стандарты и качество, 2000. 432 с.

12. Аристов О. В. Качество продукции. М.: изд-во стандартов, 1982.- 142 с.

13. Аттетков A.B., Гакин C.B., Зарубин B.C. Методы оптимизации: Учеб. для студ. втузов. М.: Изд-во МГТУ, 2001.

14. Базадзе Н. Г. Организация развития наукоемкого производства на принципах внутрифирменного предпринимательства // Полет. 2002. -№7.-С. 36-41.

15. Банди Б. Методы оптимизации. Вводный курс. М.: Радио и связь, 1988.

16. Баранов А. В. и др. Включите скрытые резервы // Вестник машиностроения. 2003. № 12. - С. 68-72.

17. Басовский Л. Е. Управление качеством. М: Инфра-М, 2000. 680 с.

18. Безъязычный В. Ф. Возможности использования процессного подхода при системном менеджменте качества // Качество. Инновации. Образование. 2003. № 2. - С. 23-27.

19. Безъязычный В. Ф. Новые возможности предприятий авиационного двигателестроения // Полет. 2004. № 6. - С.54-56.

20. Безъязычный В. Ф. О проблеме повышения эффективности и качества российских наукоемких производств // Качество. Инновации. Образование. 2004. № 4. - С. 63-67.

21. Безъязычный В. Ф. Современные проблемы управления и возможности использования процессного менеджмента качества // Вестник Военного регистра- 2003. Ч №5.-С. 20-25.

22. Бекетов Н.В. Перспективы развития национальной инновационной системы России // Вопросы экономики. 2004. № 7. -С. 95-105.

23. Белянин Н. П. Об основных направлениях преодоления кризиса в машиностроении // Вестник машиностроения. -2003.-№2.-С. 3-6.

24. Бендиков М.А. и др. К проблеме выбора стратегии развития авиационной промышленности // Менеджмент в России и за рубежом. -2003. -№ 3. С. 3-21.

25. Бендиков М.А. и др. Рынок высокотехнологичной продукции: тенденции и перспективы развития // Маркетинг в России и за рубежом. 2001. -№2. -С. 57-71.

26. Бендиков М.А. и др. Тенденции и роль интеграционных процессов в промышленности России // Менеджмент в России и за рубежом. 2002. -№4.-С.3-22.

27. Бендиков М.А. и др. Узловые проблемы развития высокотехнологичного сектора российской экономики (на примере космической деятельности) // Менеджмент в России и за рубежом. 2003. № 6. - С. 7083.

28. Бир Ст. Кибернетика и управление производством / М.: Наука, 1965. -392 с.

29. Бланк И. А. Основы финансового менеджмента. Киев: Ника-Центр, Эльга, 1999;

30. Бобылев С. Н. Развитие человеческого потенциала в России экономики // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005. -№1.-С. 41-63.

31. Богатин Ю.В., Швандер В.А. Оценка эффективности бизнеса инвестиций. М.: Финансы, 1999;

32. Бодрунов С.Н. Корпоративные структуры в наукоемких отраслях промышленности // Проблемы теории и практики управления. 1999. -№ 6. -С. 88-91.

33. Бойцов В. В. Научные основы комплексной стандартизации. М.: Машиностроение, 1979. 570 с.

34. Брун М., Георги Д. Управление качеством: затраты и выгоды // Проблемы теории и практики управления. 2000. -№ 1. -С. 95-100.

35. Бусленко Н.П. Моделирование сложных систем. М.: Наука, 1978. 400 с.

36. Вакуленко Р. Я., Кондратов А. Б. Концептуальные положения формирования эффективной системы управления производственными ресурсами в промышленности // Справочник. Инженерный журнал. 2003. -№ 6. С. 23-28.

37. Вакуленко Р. Я., Логинова И. В. Методологические основы эффективности управления производственными ресурсами в промышленности // Справочник. Инженерный журнал. -2002.-№ 12.-С. 31-39.

38. Вакуленко Р. Я., Гудименко Г. И. Методологическое обоснование системного управления производственными ресурсами в промышленности // Справочник. Инженерный журнал.-2003.-№4.-С. 28-34.

39. Вакуленко Р. Я., Логинова И. В., Новоселов Е. В. Основные экономические законы функционирования экономических систем / Р. Я. Вакуленко // Справочник. Инженерный журнал. 2004. № 9. - С. 4749.

40. Версан В. Г. Интеграция управления качеством продукции. М.: изд-во стандартов, 1994. 218 с.

41. Версан В. Г., Чайка И. И. Системы управления качеством продукции. -М.: изд-во стандартов, 1988. 150 с.

42. Веснин В. Г. Практический менеджмент персонала: Пособие по кадровой работе. М.: Юрист, 1998. 495 с.

43. Витебский В. Я. Уроки интеграции авиакосмической промышленности США и стран Западной Европы // Полет. -2000.-№ 12.-С. 10-13.

44. Виханский О. С., Наумов А. И. Менеджмент. -М.: Гардарика, 2002. 528 с.

45. Владимирова И. Г. Организационные структуры управления компаниями // Менеджмент в России и за рубежом. -1998.-№5. -С. 91-103.

46. Владимирцев A.B., Марцынковский O.A., Загорулько Ю.В., Шеханов Ю.Ф., Марцынковский Д.А. Процессный подход и интегрированные системы менеджмента //Методы менеджмента качества, 2010. № 1с. 18-23;

47. Владимирцев А. В., Марцынковский О. А., Шеханов Ю. Ф. Внедрение процессной модели на предприятиях // Методы менеджмента качества. 2002.-№8.-С. 15-21.

48. Воронин Г.С. Национальная идея и реальная политика в области качества России // Стандарты и качество. 2004. -№ 9. С. 1.

49. Вумек Дж., Джонс Д. Бережливое производство: Как избавиться от потерь и добиться процветания вашей компании, пер. с англ. 2-е изд. -М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 473 с. - (Серия Модели менеджмента ведущих корпораций),

50. Высокие технологии. Организация внедрения системы менеджмента качества на предприятии / Подлипаев Л. Д. и др.; в 2 т. М.: Гелиос АРВ, 2003. Т. 1. - 288 е., ил.; т. 2. - 376 е., ил.

51. Высокие технологии. Основы построения организационной системы предприятия по ГОСТу Р ИСО 9001-2001 г. Системы менеджмента качества. Требования / Л. Д. Подлипаев, А. С. Панфилов. Москва: НТЦ Развитие, 2002.-221 с.

52. Высокие технологии. Экономика и организация труда, производства и управления. Финансы. Инновации и инвестиции, страхование / Е. А. Бельтюкова, А. С. Панфилов, Л. Д. Подлипаев и др. Москва: НТЦ1. Развитие, 2001.-412 с.

53. Г.Н. Иванова, E.JI. Казмировский. Интегрированные системы: новый подход к построению и оценке. Методы менеджмента качества, 2007, №4, с.12-18;

54. Гиссин В. И. Управление качеством продукции. Ростов на-Дон: Феникс, 2000. 256 с.

55. Гличев А.В. Основы управления качеством продукции. 2-е изд., пере-раб. и доп. М.: РИА Стандарты и качество, 2001.-424 с.

56. Гончаров В. В. В поисках совершенного управления: Руководство для высшего управленческого персонала. М.: МНИИПУ, 1998. 600 с.

57. Горбашко Е.А. Обеспечение конкурентоспособности промышленной продукции. СПб.: Изд. УЭФ, 1994. - 134 с.

58. Горленко О. А., Мирошников В. В., Захаров А. В. Бизнес-процесс-ориентированная система менеджмента качества // Справочник. Инженерный журнал. 2001. № 8. - С. 37-41.

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

60. ГОСТ Р ИСО 9000-2008. Системы менеджмента качества. Основные принципы и термины

61. ГОСТ Р ИСО 9004-2008. Системы менеджмента качества. Руководящие указания по улучшению деятельности

62. Григорович В. Г. и др. Информационные методы в управлении качеством. М.: РИА Стандарты и качество, 2001. 208 с. - (Серия Дом качества, вып. 1 (10)).

63. Гугелев А.В., Карташов Б.А. Исследование Мониторинга Совместимости Систем Менеджмента Качества Предприятий-Партнеров // Современные проблемы науки и образования. 2009. - № 5 - С. 170-175

64. Гультяев А.А. Визуальное моделирование в среде MATLAB. // СПб: Питер, 2000. 432 е.: ил.

65. Гурков И, Авраамова Е., Тубалов В. Конкурентоспособность и инно-вационность российских промышленных предприятий (по результатам массового опроса их руководителей) // Вопросы экономики. 2005. № 2.-С. 40-51.

66. Дафт P. JI. Менеджмент, пер. с англ. СПб.: Питер, 2002. 832 е.: ил.

67. Деминг Э. Выход из кризиса. Тверь: изд-во Альба, 1994.-498 с.

68. Дли М.И. Локально-аппроксимационные модели сложных объектов. -М.: Наука, Физматлит, 1999. 112 с.

69. Дли М.И., Круглов В. В., Осокин М.В. Локально-аппроксимационные модели социально-экономических систем и процессов.ЧМ.: Наука, Физматлит, 2000.224 с.

70. Добрик В.Ф. Цели, принципы и методы управления качеством продукции. М.: Экономика, 1978.

71. Донцова Л.В., Никифорова Н.А. Анализ финансовой отчетности. М.:1. Дело и сервис, 2004;

72. Дорган С., Доуди Дж. Менеджмент на страже производительности. // Вестник McKensey. 2003. № 3(5). - С. 59-63.

73. Друкер П. Задачи менеджмента в XXI веке. -М.: Вильяме, 2003.-272 с.

74. Друкер П. Эффективный управляющий. М.: Book Chamber International, 1994. 267 с.

75. Елиферов В.Г. Бизнес-процессы: рекомендация и управление. М.: ИНФРА-М, 2004.

76. Закаменных Г. И., Малюгин Ю. Н. Поступательное движение от ГОСТ Р ИСО 9001-96 к ГОСТ Р ИСО 9001-2001 // Стандарты и качество. 2003. № 8. - С. 62-65.

77. Закс С. Эволюционная теория организации? // Проблемы теории и практики управления. 1998. № 1. - С. 81-86.

78. Захарченко В. И., Корсикова Н. Н. Трансформация машиностроительного предприятия путем его реструктуризации. // Вестник машиностроения. 2003. № 8. - С. 79-82.

79. Зигерт В., Ланг JI. Руководить без конфликтов ; сокр. пер. с нем.; науч. ред. и авт. предисл. A. JI. Журавлев. М.: Экономика, 1990.-335 с.

80. Зрелов В. А. Анализ деятельности отечественных предприятий авиамоторной промышленности // Полет. 2005. -№7.-С. 24-31.

81. Ивлев В. А., Попова Т. В. Реорганизация деятельности предприятий: от структурной к процессной организации. М.: Научтехлитиздат, 2000. -281с.

82. Ильин, М. С. О некоторых тенденциях в российской практике слияний и поглощений / М. С. Ильин, А. Г. Тихонов// Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005. -№ 3. С. 3-21.

83. Имаи М. Гемба кайдзен: Путь к снижению затрат и повышению качества. пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. -346 с. (Серия Модели менеджмента ведущих корпораций).

84. Имитационное моделирование в оперативном управлении производством / Саломатин И. А., Беляев Г. В., Петроченко В. Ф., Прошлякова Е. В. -М.: Машиностроение, 1984.-208 с.

85. Имитационное моделирование производственных систем / под общ. ред. чл.-кор. АН СССР Вавилова А. А. М.: Машиностроение; Берлин: Техника, 1983. 416 е., ил.

86. Иноземцев В.А. Хозяйственный кризис 2000-2003 гг.: особенности и перспективы // Проблемы теории и практики управления. 2005. № 1.- С. 27-33.

87. Интрилигейтор М. Д., Брагинский С.Н., Швыдко В.К. Развитие секторов, базирующихся на потенциале человеческого капитала: шанс возрождения экономики России? // Проблемы теории и практики управления. 2001. № 3. - С. 15-20.

88. Исикава К. Японские методы управления качеством : сокр. пер. с англ. / М.: Экономика, 1988. 215 с.

89. Как работают японские предприятия : сокр. пер. с англ. / сод ред. Я.

90. Мондена и др.; научн. ред. и авт. предисл. Д. Н. Бобрышева. М.: Экономика, 1989.-262 с.

91. Калихман C.B., Хорькова Н.С. Управление децентрализацией на предприятии. // Проблемы теории и практики управления. 2000. № 4. - С. 114-119.

92. Карлик A.B., Гришпун Е.К. Реструктуризация в стратегии развития промышленных предприятий. // Проблемы теории и практики управления. 2000. № 6. - С. 87-91.

93. Карлофф Б. Деловая стратегия / пер. с англ. -М.: Экономика, 1991.239 с.

94. Карманов В.Г. Математическое программирование. М.: Физматлит, 2000.

95. Кац А. И. Динамический экономический оптимум. М.: Экономика, 1970. 200 с.

96. Качество машин: Справочник : в 2-х т./ Суслов А.Г. и др. Т. 1 / Суслов А. Г., Браун Э. Д., Виткевич Н. А. и др. М.: Машиностроение, 1995. -256 с.

97. Качество машин: Справочник : в 2-х т./ Суслов А.Г. и др. Т. 2 / Суслов А. Г., Гуляев Ю. В., Дальский А. М. и др. М.: Машиностроение, 1995. - 403 с.

98. Качество продукции и эффективность производства / под ред. Гличева A.B. и Шухгальтера JI. Я. М.: Машиностроение, 1997. 247 с.

99. Качалов В.А. Сертификация систем менеджмента качества как основа для перехода к TQM // Стандарты и качество. 1997. № 8.

100. Качество продукции и эффективность производства / под ред. Гличева A.B., Шухгальтера Л.Я. М.: Машиностроение, 1977

101. Киселев Э. В. Концепция эффективной системы менеджмента качества предприятия / Э. В. Киселев // Справочник. Инженерный журнал. 2004. -№12. -С. 46-49.

102. Киселев, Э. В. Менеджмент качества отечественных авиадвигате-лестроительных предприятий / Э. В. Киселев // Полет. 2005. -№3.-С. 32-37.

103. Киселев, Э. В. Методология исследования эффективности системы менеджмента качества предприятия / Э. В. Киселев // Справочник. Инженерный журнал. 2004. № 10. - С. 47-49.

104. Киселев, Э. В. Методология реализации системного подхода к обеспечению эффективности менеджмента качества на промышленном предприятии / Э.В.Киселев//Качество. Инновации. 0бразование.-2005.-№1,-С. 37-44.

105. Киселев, Э. В. Общие подходы к моделированию менеджмента качества машиностроительного предприятия / Э. В. Киселев // Инструмент и технологии. 2004. № 17-18. - С. 79-82.

106. Киселев, Э. В. Общие теоретические подходы к обеспечению эффективности систем менеджмента качества наукоемких промышленных предприятий / Э. В. Киселев // Справочник. Инженерный журнал. -2005.-№ 12.-С. 36-39.

107. Киселев, Э. В. Основы системного анализа менеджмента качества / Э.

108. B. Киселев // Справочник. Инженерный журнал. 2004. -№ 6. С. 23-26.

109. Киселев, Э. В. Предпосыки использования системного подхода при управлении качеством / Э. В. Киселев // Справочник. Инженерный журнал. 2003. № 7. - С. 39-42.

110. Киселев, Э. В. Роль системного анализа в осуществлении эффективного менеджмента качества на предприятии / Э. В. Киселев // Качество. Инновации. Образование. 2004. № 2. - С.52-54.

111. Клейнер Г. Предприятие упущенное звено в цепи институциональных преобразований в России предприятий // Проблемы теории и практики управления. 2001. - № 2. - С. 105-108.

112. Клейнер Г. Реинжиниринг стратегических процессов // Проблемы теории и практики управления.- 2005.- №4.-С. 14-20.

113. Коленсо М. Стратегия кайдзен для успешных организационных перемен. M. ИНФРА-М, 2002.

114. Кондо Й. Управление качеством в масштабах компании: становление и этапы развития: пер. с англ. Н. Новгород: СМЦ Приоритет, 2002.

115. Ковалев А. И., Привалов В. П. Анализ финансового состояния предприятия.- М.: Центр экономики и маркетинга, 1999.

116. Когут А. Е. Эффективность повышения качества продукции в машиностроении. JL: Машиностроение, Ленингр. отделение, 1979.-248 е., ил.

117. Комогоров А. Н. К логическим основам теории информации и теории вероятностей. // Проблемы передачи информации, 1969. Т. 5. № 3. - С 3-7.

118. Колочева В. В., Титова В. А. Оценка результативности интегрированной системы менеджмента // Стандарты и качество. 2008. № 8. - с. 210

119. Комплексная система управления качеством продукции. Основные принципы разработки и внедрения / под ред. Гличева А. В. М.: Машиностроение, 1977. 63 с.

120. Конарева Л. А. Управление качеством продукции в США. М.: Наука, 1977.-256 с.

121. Кондратьев Н. Д. Основные проблемы экономической статики и динамики. М.: Наука, 1991 570 с.

122. Конина Н. Реинжиниринг компаний ФРГ и их глобальная конкурентоспособность // Проблемы теории и практики управления. 2000. № 4.1. C. 94-97.

123. Корбут A.A., Финкелыптейн Ю.Ю. Дискретное программирование.1. М.: Наука, 1969.

124. Коренное повышение качества продукции Ч важный фактор ускорения / под ред. Гличева A.B. М.: Экономика, 1988.

125. Корнеев В.В., Греев А.Ф., Васютин СВ., Райх В.В. Базы данных. Интелектуальная обработка информации.ЧМ.: Нолидж, 2000. 352 с.

126. Корольков В. Ф., Брагин В. В. Процессы управления организацией. Ярославль: ред.-из. центр Яртелекома,2001.-416с.

127. Кросби Ф. Качество и Я. Жизнь бизнесмена в Америке, пер. с англ. А. В. Денисова и О. В. Замятиной. М.: РИА Стандарты и качество, 2003. 264 е., ил.

128. Крылова Г. Д. Зарубежный опыт управления качеством. -М.: изд-во стандартов, 1992. 140 с.

129. Куликов Г.В. Японский менеджмент и теория международной конкурентоспособности. М.: Экономика, 2000.

130. Кумэ X. Статистические методы повышения качества. М.: Финансы и статистика, 1990. 227 с.

131. Курс лекций, практических занятий, контрольных и лабораторных работ по квалиметрической экспертизе вариантов: Учебник / Под редакцией Маругина В. М. СПб.: Ассоциация по сертификации Русский Регистр, 2005

132. Лапидус В. А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях.М.: ОАО Типография Новости, 2000. 432 с.

133. Лапидус В. А. и др. Статистический контроль качества продукции на основе распределения приоритетов. М.: Финансы и статистика, 1991. -224 с.

134. Латфулин Г. Основные тенденции и концепции управления на стыке веков. // Проблемы теории и практики управления.-1998-№ 1.-С. 76-80.

135. Левшин Л.М. Синергизм интегрирования систем менеджмента качества // Методы менеджмента качества. 2008. № 4 - с.20-22;

136. Лейкер Дж. Дао Toyota: 14 принципов менеджмента ведущей компании мира. пер. с англ. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 402 с. - (Серия Модели менеджмента ведущих корпораций).

137. Ленайзен Э., Аузен В.Сломать иерархию // Вестник McKensey. 2004. -№1(6).-С. 91-99.

138. Леонов И.Г. Управление качеством продукции: учеб. пособие. М.: Изд-во стандартов, 1990.

139. Лесин В.В., Лисовец Ю.П. Основы методов оптимизации: Учеб. пособие для втузов. М.: Изд-во МАИ, 1995.

140. Лехто Ю., Матвеенко А.Эффективность управления и возможности российских предприятий // Проблемы теории и практики управления. -2003.-№ 5. С. 88-91.

141. Лещенко М. И., Лещенко А. В. Основные подходы к оздоровлению промышленных предприятий // Вестник машиностроения. 2003. № 5. - С. 73-76.

142. Лещенко M. И., Лещенко А. В. Реформирование промышленных предприятий-основа рыночной экономики // Вестник машиностроения. 2003. № 2. - С. 79-84.

143. Локатос И. История науки и ее рациональные конструкции // Структура и развитие науки.- М.: Прогресс, 1978.-315 с.

144. Лузин А.К., Ляпунов C.B. Новый подход к реструктурированию российских предприятий // Проблемы теории и практики управления. 2000.- №2. -С. 97-104.

145. Львов Д.В. Экономика России: прорыв в XXI век // Проблемы теории и практики управления. 2001. № 4. - С. 55-58.

146. Макаров В. О. О применении метода эволюционной экономики . Вопросы экономики. 1997. № 3. - С. 18-26.

147. Максимов К.Н. Об измерении эффективности социалистического производства // Экономические науки. 1978. № 8. -С. 70-78.

148. Малышев, О. В. Чтобы процесс пошел // Методы менеджмента качества. 2003. № 9. - С. 54-61.

149. Мартин, Ф. Моделирование на вычислительных машинах. М.: Советское радио, 1972. 288 с.

150. Марцынковский Д.А. Методология планирования системы менеджмента качества: Методическое пособие. СПб.: Издание УМЦ Регистр-Консатинг, 2007. - 26 стр.

151. Марцынковский Д.А. Методология, принципы и подходы к интеграции систем менеджмента // Вестник экономической интеграции. Ч 2008.- №5(10)-С.100-110

152. Марцынковский Д.А. Моделирование процессного подхода СМК Организации с использованием функционального взаимодействия процессов // Вестник ИрГТУ. 2007. - № 2(30) - с. 158 - 168

153. Менеджмент качества на современном предприятии / Под редакцией А.В. Владимирцева. СПб.: Издание Ассоциации по сертификации Русский Регистр, 2003

154. Мескон M. X., Альберт М. Основы менеджмента ; пер. с англ. М.: Дело, 2002. 704 с.

155. Методические рекомендации по разработке экономических и научно-технических проблем развития важнейших отраслей материальногопроизводства в промышленности с учетом эффективности использования ресурсов М.: НИЭИ при Госплане СССР, 1977. 166 с.

156. Мину М. Математическое программирование. М.: Наука, 1990.

157. Минцберг Г.С. Структура в кулаке: создание эффективной организации. СПб.: Питер, 2001.-512 с.

158. Миттаг Х.-И. Статистические методы обеспечения качества / пер. с нем. М.: Машиностроение, 1995.-616 с.

159. Моисеев H.H., Иванилов Ю.П., Столярова Е.М. Методы оптимизации. -М.: Наука, 1978.

160. Надежность и эффективность в технике: Справочник:: в 10-и т. / Под ред. В. С. Авдуевского и др. Т. 3. Эффективность технических систем/ под общ. ред. В.Ф.Уткина, Ю.В.Крючкова. М.: Машиностроение, 1988.-328 е.: ил.

161. Народное хозяйство Российской Федерации / Госкомстат России. М., 1992.

162. Национальная промышленность России: подъем, развитие и вызовы // Проблемы теории и практики управления. 2001.- № 1.- С. 71-74.

163. Никитина Н. И. Инфляция и экономический рост стандартная модель и современная реальность экономики // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005.- №2.-С. 3-12.

164. Никифоров, А. Д., Бойцов В. В. Инженерные методы обеспечения качества в машиностроении. М.: изд-во стандартов, 1987.-382 с.

165. Обеспечение устойчивого роста российской экономики (обзор ОЭСР) // Проблемы теории и практики управления. 2005. № 1. -С. 34-42.

166. Обеспечение устойчивого роста российской экономики (обзор ОЭСР) // Проблемы теории и практики управления. 2005. № 2. -С. 21-26.

167. Обоснование разработки, внедрения и сертификации современных систем менеджмента / A.B. Владимирцев, В.М. Маругин, O.A. Марцын-ковский, Д.А. Марцынковский, Ю.Ф. Шеханов Ассоциация по сертификации Русский Регистр - Санкт-Петербург, 2005 - 49 стр.;

168. Овчинников Г.Н. Критерий и показатели экономической эффективности социалистического производства // Вопросы экономики. 1974. № 5. - С. 109-122.

169. Огвоздин В. Ю. Управление качеством: концептуальные проблемы новых стандартов ИСО 9000 // Менеджмент в России и за рубежом. 1999. -№ 6. С. 77-83.

170. Окрепилов В. В. Управление качеством . М.: Экономика. 1998. 640 с.

171. Оптимизация технологических условий обработки деталей авиационных двигателей. В. Ф. Безъязычный, Т. Д. Кожина, А. В. Константинов и др. М.: изд-во МАИ, 1993. 184 е., ил.

172. Орлов А. И. Теория принятия решений. -М.: изд-во Экзамен, 2005. 656 с.

173. Оценка эффективности деятельности компании. Практическое руководство по использованию сбалансированной системы показателей. / Нильс-Горан Ольве, Жан Рой, Магнус Веттер; Пер. с англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2003. 304 стр.

174. Пестриков С. В. Основополагающие принципы эволюционной теории управления // Справочник. Инженерный журнал.-2003.-№ 12.-С. 34-45.

175. Пестриков С. В. Эволюция концепции управления организацией в экономике // Справочник. Инженерный журнал. -2004.-№4.-С. 33-38.

176. Петраков Н.В. Актуальные проблемы стратегического развития российской экономики // Проблемы теории и практики управления,-2003.-№ 1.-С. 15-21.

177. Петухов JI.H. Ближе к стандартам // Вестник McKensey. 2003. № 2(4). -С. 99-113.

178. Питере Т. В поисках эффективного управления (опыт лучших компаний) ; пер. с англ. М.: Прогресс, 1986.-288 с.

179. Подкаминер JI.C. Страны с переходной экономикой: итоги развития и перспективы // Проблемы теории и практики управления. 2003. № 4. -С. 8-14.

180. Попов А. В. Теория и организация американского менеджмента. -М.: изд-воМГУ, 1991. 152 с.

181. Пороховский А. А. О российской модели рыночной экономики // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005. № 1. - С. 27-40.

182. Примаков Е.В. Требуется развернутая, без политизированной спешки, подготовка России к членству в ВТО. // Проблемы теории и практики управления. 2002. № 3. - С. 6-8.

183. Райфа Г. Анализ решений (введение в проблему выбора в условиях неопределенности) ; пер. с англ. М.: Наука, 1977. -408 с.

184. Растригин JI.A. Системы экстремального управления. М.: Наука, 1974.

185. Реклейтис Г., Рейвиндран А., Рэгсдел К. Оптимизация в технике: В 2-х кн.-М.: Мир, 1986.

186. Реклейтис Г. Оптимизация в технике : в 2-х кн.; пер. с англ. М.: Мир, 1986.- Кн. 1,350 е., ил.

187. Репин В. В., Елиферов В. Г. Процессный подход к управлению. Моделирование бизнес-процесов . М.: РИА Стандарты и качество, 2004. -408 е., ил.

188. Робсон, М., Улах Ф.Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов ; пер. с англ. под ред. Н. Д. Эриашвили. -М.: Аудит, ЮНИТИ, 1997.222 с.

189. Розанова В. А. Парадоксы и противоречия в управлении // Управление изменениями. 2000. № 5. - С. 3-22.

190. Российское лицо эволюционной экономики (о 5-м международном симпозиуме по эволюционной экономике Экономическая трансформация и эволюционная теория Й. Шумпетера) / Вопросы экономики. -2003.-№ 11.-С. 153-157.

191. Роуленд Т., Каплен С. Практическое введение в управление качеством; пер. с англ. И. В. Фриденберга. М.: изд-во стандартов, 1976.

192. Руководство к интеграции систем менеджмента / Марцынковский Д.А., Владимирцев A.B., Марцынковский O.A.; Ассоциация по сертификации Русский Регистр Санкт-Петербург: 2008. - 124 стр.;

193. Руководство по риск-менеджменту / Марцынковский Д.А., Владимирцев A.B., Марцынковский O.A.; Ассоциация по сертификации Русский Регистр Санкт-Петербург: Береста, 2007. - 331 стр.;

194. Рыбин В. Н. Планирование эффективности и интенсификации производства в машиностроении . Л.: Машиностроение, Ленингр. отд-ние,1989. 128 е., ил.

195. Рюэгг-Штюрм И., Ахтенхаген Л. Сетевые организационно-управленческие формы мода или необходимость? // Проблемы теории и практики управления. 2000. - № 6. - С. 78-83.

196. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий ; пер. с англ. М.: Радио и связь, 1993. 320 с.

197. Савин В. A. McKinsey Global Institute о состоянии и перспективах экономики России // Маркетинг в России и за рубежом. 2000. № 2. - С. 40-46.

198. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М.: Наука, 1974

199. Сакс Дж. Экономические реформы в новых рыночных условиях // Проблемы теории и практики управления. 2005. -№ 1.-С. 12-17.

200. Салимова Т.А. Диверсификация управления качеством. Саранск: Изд во Мордовск. Ун-та, 2002.

201. Салимова Т.А. История управления качеством: учеб. пособие. М.: КноРус, 2005.

202. Свиткин М. 3. Интегрированные системы менеджмента // Стандарты и качество. 2004. № 2. - С. 56-61.

203. Свиткин М. 3., Мацута М. 3., Рахлин К. М. Обеспечение качества продукции на основе семейства международных стандартов ИСО 9000. СПб.: изд-во С.-Петербургского ун-та, 1997. -380 с.

204. Свиткин М. 3. Процессный подход при внедрении систем менеджмента качества в организации // Стандарты и качество. 2002. -№ 3. С. 7477.

205. Сейфи, Т. Ф., Ярошенко А. И., Бакаев В. В. Система КАНАРСПИ- гарантия высокого качества. М.: изд-во стандартов, 1968.- 149 с.

206. Семь инструментов качества в японской экономике М.: Экономика,1990.-88 с.

207. Сиро С. Практическое руководство по управлению качеством ; пер. с 4-го японского издания С. И. Мышкиной, под ред. В. И. Гостева. -М.: Машиностроение, 1980.-215 е., ил.

208. Скибин В. А. Солонин В. И., Сосунов В. А. др. В новый век с новыми идеями : в 2 кн.

209. Советский энциклопедический словарь. М.: Сов. энцикл., 1980.

210. Соженицын, E.B. Забытый фронт // Вестник McKensey. 2004. № 2(7). - С. 6-21.

211. Сорокин Н. Т., Курбатов С. М. Состояние машиностроительного комплекса России // Вестник машиностроения. -2003.-№5.-С. 3-6.

212. Статистические методы повышения качества / пер. с англ.; под ред. X. Кумэ. М.: Финансы и статистика, 1990. 304 с.

213. Стратегическое планирование и развитие предприятий // Проблемы теории и практики управления. 2005. -№ 4. С. 21.

214. Ступаков В. С., Токаренко Г. С. Риск-менеджмент. М.: Финансы и статистика, 2005;

215. Судов Е. В. Интегрированная информационная поддержка жизненного цикла машиностроительной продукции. Принципы. Технологии. Методы. Модели. М.: ООО Издательский дом МВМ, 2003.-264 с.

216. Сухарев А.Г., Тимохов A.B., Федоров В.В. Курс методов оптимизации. -М.: Наука, 1986.

217. Taxa X. Введение в исследование операций: В 2-х кн. М.: Мир, 1985.

218. Технологическое обеспечение проектирования и производства газотурбинных двигателей / Б. Н. Леонов, А. С. Новиков, Е. Н. Богомолов и др.; под общ. ред. Б. Н. Леонова и А. С. Новикова. Рыбинск: ОАО Рыбинский дом печати, 2000. 408 с.

219. Тихонова В. Г. К вопросу об эффективности прямых иностранных инвестиций // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005.-№2.-С. 13-27.

220. Токачева A.C. (СССР), Л. Дрекслера (ВНР). М.: Экономика; Будапешт: изд-во экон. и юрид. лит., 1980. 216 с.

221. Тутунджян А. Опыт реструктуризации системы управления предприятием // Проблемы теории и практики управления. 2002. № 2. - С. 9498.

222. Уотермен Р. Фактор обновления. Как сохраняют конкурентоспособность лучшие компании. М.: Экономика, 1988. 365 с.

223. Управление качеством продукции. М.: Экономика, 1979.

224. Управление качеством продукции. Справочник М.: Издательство стандартов, 1985. 464 с.

225. Управленческие решения и экономический рост / Проблемы теории и практики управления. 2002. № 5. - С. 41-42.

226. Урсул А. Д. Информация. Методологические аспекты.-М.: Наука, 1971.- 130 с.

227. Фейгенбаум А. Контроль качества продукции : сокр. пер. с англ.; авт. предисл. и научн. ред. Гличева А. В. М.: Экономика, 1986.-471 с.

228. Финансовый анализ предприятий. Российский и международный опыт / Под редакцией Э.А. Котляра. М.: Дагона, 1999.

229. Финансовый менеджмент. Теория и практика / Под редакцией Е. С. Стояновой. -М.: Перспектива, 1999;

230. Флейшман Б. С. Основы системологии.-М.: Радио и связь, 1982.-368 с.

231. Хаммер М., Чампи Дж. Реинжиниринг корпорации: Манифест революции в бизнесе; пер. с англ., СПб.; изд-во СПбГУ, 1997.-332 с.

232. Харрингтон Дж. Управление качеством в американских корпорациях. М.: Экономика, 1990.

233. Харрингтон Д. X. Управление качеством в американских корпорациях : сокр. пер. с англ.; под ред. Л. А. Конаревой. М.: Экономика, 1990. -272 с.

234. Хачатуров Т. С. Советская экономика на современном этапе . М.: Мысль, 1975. 367 с.

235. Химмельблау Д. Прикладное нелинейное программирование. Ч М.: Мир, 1975.

236. Химмельблау Д. М. Прикладное нелинейное программирование. М.: Мир, 1975. 536 с.

237. Холодков В. Г. Факторы роста российской экономики в период стабилизации // Вестник Московского университета. Серия 6. Экономика. 2005. -№3.- С. 22-25.

238. Хрусталев Е. Ю. Проблемы организации и управления в наукоемких отраслях экономики России // Менеджмент в России и за рубежом. 2001.-№1.-С. 15-22.

239. Цветков В. А. Королевство кривых зеркал или несколько слов о российской экономике // Экономическое возрождение России. 2005. № з. с. 8-22.

240. Цель: процесс непрерывного совершенствования / Э.М. Годрат, Дж. Кокс // Перевод с английского П.А. Самсонов. Мн.: ООО Попурри, 2004. - 560 е.;

241. Цугель Т. М. Десять шагов на пути к процессной структуре организации // Методы менеджмента качества. 2003. Ч№ 2. С. 16-21.

242. Чечелева Г.В. Народнохозяйственная эффективность, методы ее оценки и анализа // Вопросы экономики.- 1975. Ч №5.-С. 127-138.

243. Чирки X. На пути к целостной науке о предприятии // Проблемы теории и практики управления. 2000. № 2. - С. 9296.

244. Чистов Л. М. Измерение и анализ результата и эффективности строительного производства. М.: Стройиздат, 1984. -210 с.

245. Шадрин А. Д. Некоторые аспекты практической реализации процессного подхода // Стандарты и качество. 2003. -№6.-С. 52-57.

246. Шамолин М. Программа ТОП: тотальная оптимизация производства // Вестник МсКепэеу. 2002. № 3. - С. 121-132.

247. Швец Д., Рожнова А. Производственная диета // Вестник МсКешеу. 2003.-№1(5).-С. 65-87.

248. Шеер А. В. Бизнес-процессы. Основные понятия. Теория. Методы; пер. с англ. -М.: ОАО Весть, ОАО Метатехнология, 1999.- 152 с.

249. Шеер А. В. Моделирование бизнес-процессов; пер. с англ. -М.: ОАО Весть, ОАО Метатехнология, 1999. -152 с.

250. Шелюбская Н.С. Трансформация государственного сектора НИОКР встранах Западной Европы // Проблемы теории и практики управления. 2005.-№4.-С. 44-50.

251. Шенонн Р. Имитационное моделирование систем искусство и наука; пер. с англ. М.: Мир, 1978. - 418 с.

252. Шестаков А. JI. MC ИСО серии 9000: илюзии и реальность // Методы менеджмента качества, 2003.-№ 6. С. 32-34.

253. Шилин И.В. Эффективность производства и планирование темпов экономического развития // Плановое хозяйство. 1970. -№3.- С. 24-25.

254. Шонбергер Р. Японские методы управления производством ; пер. с англ. М.: Экономика, 1988. 251 с.

255. Шпотов Б.Н. Корпоративное управление в XX веке: история и перспективы // Проблемы теории и практики управления.2000.-№ 1.-С. 89-94.

256. Шулешко А.Н. Математическое моделирование вероятных сроков отказа роторного оборудования предприятий как элемент системы управления качеством. // Иркутск: Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011.№4 (32). С. 64-67.

257. Шулешко А.Н. Элементы инновационной системы управления качеством: виртуальные предприятия, их организационная структура и интелектуализация производства. // Иркутск: Современные технологии. Системный анализ. Моделирование. 2011.№4 (32). С. 64-67.

258. Шулешко А.Н. Диагностика и металографический анализ оборудования на горнообогатительных фабриках. / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко, С.А. Борюшкина // Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2006. №1. с. 73-77.

259. Шулешко А.Н. Защита технологических машиностроительных систем и оборудования от вибраций и ударов. / П.А.Лонцих, А.Н. Шулешко. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2002. 178 с.

260. Шулешко А.Н. Качество: инструменты управления, прогнозирование и диагностика. / П.А.Лонцих, В.Л.Вейц, А.Н. Шулешко. Иркутск: Изд-во ИрГТУ, 2007.-244 с.

261. Шулешко А.Н. Математическое моделирование динамического гасителя колебаний в конечно-элементном пакете ANSYS 8.0. / А.Н. Шулешко // Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2004.№4. с. 185-187.

262. Шулешко А.Н. Некоторые аспекты применения агоритмов оптимизации. / А.Н.Шулешко, А.С.Колодин, Н.П. Лукьянчикова// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. №11. С. 103-105.

263. Шулешко А.Н. Основы инновационного обеспечения управления качеством с использованием нейронных сетей, генетических агоритмов и нечеткой логики. / А.Н.Шулешко. Изд-во Lambert Academic Publishing, 2011.-199 с.

264. Шулешко А.Н. Планирование управления рисками в менеджменте качества. / П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко // Управление качеством. Ама-ты. 2012. № 1. с. 32-33.С. 103-105.

265. Шулешко А.Н. Повышение эффективности системы менеджмента с использованием расчетных моделей оценки финансовых рисков в предпринимательской деятельности./ А.Н. Шулешко//Москва: Вестник экономической интеграции.2011. № 11. С. 76-83.

266. Шулешко А.Н. Прогнозирование параметров качества в инновационных задачах с использованием нейросетей. / А.Н.Шулешко, И.С. Ко-родюк, В.И. Сидоренко// Иркутск: Вестник Иркутского государственного технического университета. 2011. № 12. С. 35-38.

267. Шулешко А.Н. Резервы и механизмы повышения качества и конкурентоспособности продукции на основе принципов технического регулирования / А.Н. Шулешко, К.В. Матвеева, С.А. Борюшкина. Иркутск : Изд-во ИрГТУ, 2010. 216 с.

268. Шулешко А.Н. Риск менеджмент как основа ряда стандартов ИСО. /П.А.Лонцих, А.Н.Шулешко// Управление качеством. Аматы. 2012. № 1.С. 34-35.

269. Шулешко А.Н. Управление качеством. Прогнозирование, риск-менеджмент, оптимизация. / П.А.Лонцих, Д.М. Марцынковский, А.НПулешко. Изд-во Lambert Academic Publishing, 2011. 301 с.

270. Шулешко А.Н. Методология снижения финансовых рисков. / А.Н. Шулешко// Москва: Вестник экономической интеграции.2011. № 12. С. 131-138.276.277.278.279.280.281.282.283,284,285,286,287,288,289290291292293294

271. Шулешко А.Н. Теоретические основы применения нечётких множеств в задачах инновационного обеспечения управления качеством. Москва: Вестник экономической интеграции. / А.Н. Шулешко// 2010. Т. 1.№6. С. 98-104.

272. Эффективность социалистического производства. Категория. Резервы. Перспективы роста / под ред. В. Г. Лебедева, В. К. Поторыгина. -М.: Мысль, 1978.-314 с.

273. Яврян Р. Преимущества от вступления в ВТО многократно превысят неизбежные потери. // Проблемы теории и практики управления. 2002. № 3. - С. 8-10.

274. Янг С. Системное управление организацией / С. Янг; пер. с англ. под ред. С. П. Никанорова, С. А. Батасова. М.: Советское радио, 1972.-456 с.

275. Ясин Е., Яковлев А. Конкурентоспособность и модернизация российской экономики // Вопросы экономики. 2004. № 7. -С. 4-34. Bellman R. Е., Giertz М, On the analytical formalism of fuzzy sets, Information Siences, 1975, vol. 5, p. 149-156.

276. Bezdek J. C, Pal S. K., (red.), Fuzzy Models for Pattern Recognition, IEEE New York 1992

277. Brown M., Harris C, Neurofuzzy Adaptive Modelling and Control Prentice Hall, New York 1994.

278. Cox E., The Fuzzy Systems Handbook, Academic Press, London 1994 Czogala E., Pedrycz W., Elementy i metody teoni zbiorow rozmytych, PWN, Warszawa 1985.

279. De Silva C. W., Inteligent Control: Fuzzy Logic Applications, CRC Press, Boca Raton, 1995

280. Driankov D., Hellendoorn H., Reinfrank M, An Introduction to Fuzzy Control, Springer-Verlag, Berlin 1993.

281. Dubois D., Prade H., Fuzzy Sets and Systems: Theory and Applications, Academic Press, San Diego 1980.

282. Dubois D., Prade H., Operations on fuzzy numbers, International Journal System Science, 1978, vol. 9, p. 613-626.

283. НВ 254, Руководство по обеспечению контроля и риск-менеджменту. Стандарты Австралии;

284. НВ 436:2004. Руководство по риск-менеджменту. Справочникпо AS/NZS 4360:2004. Jointly published by Standards Australia International Ltd. and Standards New Zealand, 2004;

285. Hirota K, Ed., Industrial Applications of Fuzzy Technology, Springer,

286. ИСО 9001:2008. "Quality management system Requirements";

287. ИСО Guide 72:2001. "Guidelines for the justification and development of management system standards";

288. Jamshidi M, VadieeN., Ross T. J., (red.), Fuzzy Logic and Control, Prentice Hall, Englewood 1993.

289. JIS Q 2001, Руководство по разработке и внедрению системы риск-менеджмента. Японская ассоциация стандартов, июль 2001;

290. Klir G. J., Folger Т. A., Fuzzy Sets, Uncertainty and Information. Prentice Hall, Englewood Cliffs 1988.

291. Kong S. G., Kosko В., Comparison of Fuzzy and Neural Truck Backer Upper Control Systems, Proc. IJCNN-90, June 1990, vol. 3, p. 349-358.

292. Kosko В., Neural Networks and Fuzzy Systems, Prentice Hall, Englewood Cliffs 1992.

293. Kruse R., Gebhardt J., Klawonn R, Foundations of Fuzzy Systems, John Wiley, Chichester 1994.

294. Lager R., Fuzzy Logic in Control, Thesis Technische Universiteit Delft, Delft 1995.

295. Lee С. C, Fuzzy Logic in Control Systems: Fuzzy Logic Controller Pan 1, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1990, vol. 20. nr 2. p. 404-418.

296. May, В. Экономическая политика в 2004 году: поиск модели консолидации роста // Вопросы экономики.- 2005,- №1.-С. 4-27.

297. May, В. Экономический рост и постиндустриальные вызовы // Проблемы теории и практики управления. 2003. Ч №1.- С. 30-35.

298. Nie J., Linkens D., Fuzzy-Neural Control, Prentice Hall, New York 1995.

299. OHSAS 18001:2007. Системы менеджмента в области профессиональной безопасности и охраны труда Ч Требования;

300. PAS 99:2006. "Specification of common management system requirements as a framework for integration", й BSI31 August 2006;

301. Pedrycz W, Fuzzy Control and Fuzzy Systems, New York, John Wiley 1993.

302. Takagi Т., Sugeno M., Fuzzy Identification of Systems and Its Applications to Modeling and Control, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics, 1985, vol. 15, p. 116-132.

303. Yager R. R., Filev D. P., Podstawy modelowania i sterowania rozmytego, WNT, Warszawa 1995.

304. Yan J., Ryan M., Power J., Using Fuzzy Logic, Prentice Hall, London 1994.

305. Zadeh L. A. Fuzzy Sets, Information and Control, 1965, vol. 8, s. 338-353.

Похожие диссертации

• Организационно-экономические основы формирования и развития рынка зерна в региональном АПК
• Методология формирования интегрированной региональной программы управления качеством
• Разработка методов и агоритмов инновационного обеспечения управления качеством
• Управление инновационным обеспечением повышения качества медицинских услуг и эффективности деятельности системы здравоохранения
• Методология формирования учетно-аналитического обеспечения управления основным капиталом в организациях АПК