Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия на основе инфокоммуникационных технологий тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Автореферат

Ученая степень	кандидат экономических наук
Автор	Батова, Марина Михайловна
Место защиты	Москва
Год	2011
Шифр ВАК РФ	08.00.13

Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия на основе инфокоммуникационных технологий"

БАТОВА МАРИНА МИХАЙЛОВНА

РЕИНЖИНИРИНГ БИЗНЕС-ПРОЦЕССОВ ИННОВАЦИОННОГО ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ИНФОКОММУНИКАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

Специальность: 08.00.13 - Математические и инструментальные

методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

1 О НОЯ 2011

МОСКВА-2011

4859553

Работа выпонена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московский государственный технологический университет СТАНКИН

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Ковшов Евгений Евгеньевич

Официальные оппоненты: доктор экономических наук, профессор

Чараев Георгий Георгиевич кандидат экономических наук, доцент Первакова Елена Евгеньевна

Ведущая организация: Центральный экономико-математический

институт РАН

Защита состоится л22 ноября 2011 г. в 16 час. 00 мин. на заседании диссертационного совета Д 212.142.06 в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования Московский государственный технологический университет СТАНКИН (ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН) по адресу: 127994, г. Москва, ГСП-4, Вадковский пер., д. 1.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН

Автореферат разослан л20 октября 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

кандидат экономических наук, профессор Ю.А.Еленева

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. В условиях непрерывно растущей конкуренции на рынке товаров и услуг руководители промышленных предприятий ежедневно стоят перед проблемой непрерывного повышения эффективности их работы на основе повсеместного внедрения инноваций и инфокоммуникацинных технологий.

Анализ проблемы показывает, что наряду с повышением качества продукции, как основного показателя деятельности промышленного предприятия, необходимо обеспечить сбалансированную ценовую политику на выпускаемую продукцию, а также - гарантировать современный уровень услуг и сбалансированные темпы производства.

Все перечисленные компоненты реинжиниринга бизнес-процессов, как политики выживания в современной рыночной экономике, дожны базироваться на инновационном подходе с широким комплексным использованием инфокоммуникационных технологий, таких как: CALS-технология (Continuous Acquisition and Life Cycle Support - система непрерывной информационной поддержки жизненного цикла изделия); CRM-приложения (Customer Relationship Management - информационная система управления взаимоотношениями с клиентами); Web-сервисы (система программных инструментальных средств, работающая в среде клиент -сервер и лоблачных вычислений, которая создает в локальных вычислительных сетях и сети Internet среду автоматизированного управления бизнес-процессами); системы распределенных баз данных и хранилищ данных.

Поскольку качество выпускаемой продукции и предоставляемых услуг является основными показателями деятельности промышленного предприятия, то успешное повышение эффективности его производства возможно только на основе создания единой организационно-технической системы управления качеством.

В диссертационной работе предлагается решение актуальной задачи по разработке методик и применению принципов реинжиниринга бизнес-процессов в деятельности инновационных промышленных предприятий, как гарантия постоянной поддержки эффективности производственной деятельности и успешной конкурентоспособности на рынке товаров и услуг.

Методологической базой исследования информационных технологий и программных средств в области реинжиниринга бизнес-процессов являются теория систем, системный и интелектуальный анализ данных. Наибольший вклад в развитие этого научного направления внесли Chikofsky Е., Cross J., Dennis Smith, John Bergey, Nelson Weiderman, Rick Kazman, S. Jeromy Carriere,

f f ' 1

Steven Woods, Walter Lamia, William Hefley, Кротов A.A., Лупян E.A., Ойхман Е.Г., Попов Э.В.

Основные принципы и проблемы реинжиниринга бизнес-процессов промышленного производства рассматриваются в трудах таких ученых как Champy J., Davenport Т.Н., Ericsson M., Hammer M., Harmon P., Jacobson A., Jacobson 1.,Абикеев Н.М., Данько Т.П., Ильдеменов C.B., Левин А.И., Оголева Л.Н., Окулесский В.А., Попов Э.В., Радиковский В.М., Тельнов Ю.Ф., Черенцова Е.В., Шапот М.Д.

В настоящее время выпоняется большое количество разнообразных исследований, посвященных применению информационных технологий в решении экономических задач, но научных работ, посвященных применению инфокоммуникационных технологий в виде OLE/COM и CORBA, CRM-приложений, OLAP-анализа, лоблачных вычислений для реализации задач реинжиниринга бизнес-процессов в корпоративных информационных системах, в том числе, промышленных, недостаточно, что и обуславливает проявление к ним повышенного научного и практического интереса.

Цель работы. Основной целью диссертационной работы является повышение эффективности управления инновационным промышленным предприятием на основе разработки и применения инфокоммуникационных технологий при реализации принципов реинжиниринга бизнес-процессов.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе были решены следующие научные задачи:

1. Проведен всесторонний анализ состояния и вариантов решения задач по повышению уровня эффективности инновационного промышленного предприятия в рамках информационной поддержки жизненного цикла изделий с применением принципов реинжиниринга бизнес-процессов.

2. Определены требования к архитектуре компонентов реинжиниринга бизнес-процессов при решении задач производства в среде CALS-технологии.

3. Разработаны модели и методики для повышения качества продукции, как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на основе применения математических моделей и компонентного подхода -технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложений в среде CALS-технологии.

4. Разработаны принципы менеджмента качества продукции на основе проблемно-ориентированных хранилищ данных.

-55. Разработаны методики интеграции системы поддержки принятия решений (СППР) с использованием хранилищ данных в существующую информационную систему промышленного предприятия с целью реинжиниринга бизнес-процессов.

Область исследования. Диссертация выпонена в соответствии с п. 2.5. Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах и п. 2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии Паспорта специальностей ВАК РФ (экономические науки) по специальности 08.00.13 -Математические и инструментальные методы экономики.

Объектом исследования диссертационной работы являются: распределенная информационная система, агоритмы, методы, модели и инструментальные средства в виде инфокоммуникационных технологий для эффективного управления бизнес-процессами инновационного промышленного предприятия.

Предметом исследования диссертационной работы Дявляется реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия.

Методы исследований. Для решения задач, поставленных в работе, использованы основные положения системного анализа, интелектуального анализа данных, кластеризации, агебра логик, теория передачи информации, методы интеграции данных; для разработки моделей и агоритмов проектирования - теории баз данных, объектно-ориентированного моделирования и проектирования, а для программной реализации -структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:

1. Предложен новый подход к решению задачи повышения эффективности промышленного производства за счет использования реинжиниринга бизнес-процессов в среде САЬ8-технологии и на платформе современных инфокоммуникационных технологий.

2. Разработаны методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов посредством построения системы менеджмента качества (СМК) на основе

применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM, CORBA и CRM-приложений при интеграции задач управления бизнес-процессами.

3. Разработана методика менеджмента качества продукции на основе применения системы поддержки принятия решений (СППР) в среде распределенной обработки данных и хранилищ данных инновационного промышленного производства.

Практическая ценность работы заключается:

Х в повышении эффективности инновационного промышленного производства в рамках CALS-технологии за счет разработки методических, агоритмических и программных средств реинжиниринга при реализации бизнес-процессов;

Х в применении разработанных методик реинжиниринга бизнес-процессов на этапе планирования и технологической подготовки промышленного производства инновационной продукции.

Положения, выносимые на защиту:

1. Комплексный подход к решению задач повышения эффективности инновационного промышленного производства за счет использования принципов реинжиниринга бизнес-процессов в среде CALS-технологии.

2. Методики реализации повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии.

3. Модели, методики и набор инструментальных средств в виде совокупности инфокоммуникационных технологий, направленные на повышение эффективности управления промышленным предприятием на основе разработки и применения методов реинжиниринга бизнес-процессов.

Реализация работы. Методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии применяются в существующей информационной системе малого инновационного предприятия ООО Компьютерные системы и технологии. Определена целесообразность применения этих методик в учебном процессе ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН как на факультете Информационные технологии и системы управления, так и на других факультетах, и в настоящее

время используются при подготовке бакалавров по направлению 230700.62 Прикладная информатика, магистрантов по магистерской программе 230100.68-01 Теоретическая информатика. Материалы диссертационной работы использованы в качестве методологической основы при разработке общеуниверситетских курсов лекций и практических занятий по дисциплинам Информатика и Интелектуальные системы обработки информации.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы неоднократно докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедр экономического и информационного профиля, научных семинарах в ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН, а также - международных и всероссийских экономических и научно-технических конференциях: Межвузовской научно-практической конференции МГТУ СТАНКИН Инновации в экономике -2011 (2011г., г.Москва), IV Всероссийской научно-практической конференции Проблемы развития предприятий: Теория и практика (2011г., г.Пенза), V Всероссийской научно-практической конференции Стратегическое управление предприятиями, организациями и регионами (2011г., г.Пенза), IX Международной научно-практической конференции Совершенствование управления научно-технологическим прогрессом в современных условиях (2011г., г.Пенза), XI Всероссийской научно-практической конференции Конкурентоспособность предприятий и организаций (2011г., г.Пенза), X Международной научно-практической конференции Современные тенденции в экономике и управлении: Новый взгляд (2011г., г.Новосибирск), VIII Всероссийской научно-практической конференции Особенности роста и развития региональных социально-экономических систем (2011г., г.Пенза), III Международной научно-практической конференции Повышение управленческого, экономического, социального и инновационно-технического потенциала предприятий, отраслей и народно-хозяйственных комплексов (2011г., г.Пенза), X Либерецком Международном Экономическом Форуме (2011г., г.Либерец, Чешская Республика).

Объем работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка используемой литературы из 127 наименований и 1-го приложения, изложена на 210 страницах машинописного текста, включая 63 рисунка и 17 таблиц.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационной работы, сформулированы цели и задачи работы, определена практическая значимость, приведены сведения об апробации и внедрении работы, а также перечислены основные положения, выносимые на защиту.

В первой главе определена концептуальная схема реинжиниринга бизнес-процессов как компоненты жизненного цикла изделия в контексте САЬЭ-технологии, включающая в себя непрерывный процесс улучшения основных параметров промышленного предприятия (рис.1).

Рис. 1. Концептуальная схема реинжиниринга бизнес-процессов Совокупное влияние и взаимосвязь этих параметров можно отобразить следующей целевой функцией, которая максимизирует показатели реинжиниринга:

I* = К/ в Ч шах, (1)

где II - эффективность реинжиниринга; К - параметр качества продукции;

Б - стоимость продукции.

Ограничения:

2 < 2тах; Е < Ещах; С < Сщах; Т < Ттах , где

Т-* < 2тах - ограничение на материальные ресурсы; Е < Етах - ограничение на энергетические ресурсы; С < Стах ~ ограничение на трудовые ресурсы;

Т < Тпвх _ ограничение на темпы выпуска продукции (временной ресурс). Анализ зависимости (рис. 1) показывает следующее:

Х представленная целевая функция реинжиниринга существует при определенных ограничениях, отображающих затраты ресурсов;

Х повышение уровня услуг как отдельная категория реинжиниринга представляет собой трудноформализуемый параметр, и может быть отображен моделями логического типа.

При разработке концепций, стратегий и планов реинжиниринга возможно появление нескольких вариантов, отличающихся как ожидаемыми преимуществами, так и необходимыми для их реализации затратами. В итоге можно говорить о различной эффективности подобных вариантов. В этой связи становится актуальной задача сравнительной оценки вариантов реинжиниринга.

В диссертации предлагается методика и инструментарий, позволяющие сопоставлять варианты планов реинжиниринга по эффективности и более объективно выбирать для реализации подходящий вариант из числа конкурирующих. В этом контексте проанализированы и установлены достоинства и недостатки таких математических методов как: Максиминный критерий Вальда, Критерий минимаксного риска Сэвиджа, Критерий Гурвица. Предложенная методика позволяет построить соответствующий выбранному варианту реинжиниринга комплекс моделей процессов как дожно быть и переходных моделей от как есть до как дожно быть.

В работе рассмотрены проблемы интеграции информационного обеспечения управления качеством продукции в задачах реинжиниринга бизнес-процессов.

Весьма важным является построение системы информационного обеспечения (СИО) процесса реинжиниринга бизнес-процессов. В зависимости от сложности продукции возможно несколько способов построения СИО. Технология построения СИО при использовании функциональных моделей процессов традиционна: на основе моделей ГОЕРО строятся информационные модели ГОЕР1Х, из информационных моделей получают 8()Ь-файлы структуры данных СИО. Далее 8(ЗЬ-файлы загружают в систему управления базами данных (СУБД), что обеспечивает реализацию СИО.

Таким образом, определив основные содержательные критерии реинжиниринга бизнес-процессов, можно предложить следующие этапы модификации управления промышленным предприятием:

Х задать критерии реинжиниринга на основе имеющихся финансовых средств и выбрать оптимальный по этому критерию вариант реинжиниринга бизнес-процессов;

Х построить соответствующий выбранному варианту реинжиниринга комплекс моделей процессов как дожно быть и переходных моделей от как есть к как дожно быть;

Х модифицировать организационную структуру управления как предприятием в целом, так и его частями, на основе построенного комплекса моделей;

Х определить информационную структуру системы управления качеством продукции (СИО СМК) как основного параметра реинжиниринга с помощью методологий функционального (IDEF0) и информационного (IDEF1X) моделирования и технологии описания изделия управляемой конфигурации (PDM), в рамках CALS-технологии.

Вторая глава посвящена разработке методов и средств повышения уровня систематизации и управления информацией для обеспечения реинжиниринга бизнес-процессов промышленного предприятия на основе совместного использования технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами в структуре CALS-технологии. Рассмотрены и предложены решения по развитию уровня информационных услуг для повышения качества управления бизнес-процессами производственных систем в контексте реинжиниринга с помощью системы CRM-приложений в структуре CALS-технологии.

CORBA (Common Object Request Broker Architecture) - это стандарт консорциума OMG, включает набор спецификаций для промежуточного программного обеспечения объектного типа. Задача промежуточного программного обеспечения заключается в связывании программных приложений для обмена данными. При помощи данной технологии элементы распределенных систем могут взаимодействовать друг с другом, как на одной локальной машине, так и по сети. Данное свойство технологии CORBA позволяет организовать единое информационное пространство, элементы которого могут общаться друг с другом вне зависимости от их конкретной реализации и места нахождения в распределенной системе. Однако, обеспечивая функциональность промежуточного программного обеспечения, эта технология не дает ответа на вопрос как организовать структуру взаимодействия.

Технология COM (Component Object Technology) - объектно-ориентированная программная спецификация, предложенная Microsoft. СОМ предназначена для повышения надежности взаимодействия программных продуктов между собой. Данная технология не определяет структуру программного продукта, язык программирования и прочие детали реализации: СОМ является стандартом, который регламентирует модель программного объекта, соответствующий требованиям СОМ-технологии. Программный объект, созданный согласно спецификации СОМ, называется СОМ-объектом. Данная технология определяет механизм взаимодействия СОМ-объектов между собой. СОМ-объекты могут быть прозрачно друг для друга модифицироваться, поскольку доступ к объектам обеспечивается через GUID. СОМ-технология

включает в себя также библиотеку, содержащую набор стандартных интерфейсов, которые определяют ядро функциональности СОМ, и набор функций интерфейса прикладного программирования API (англ. Application Programming Interface), разработанного для создания СОМ-объектов и управления ими.

Рассмотренные спецификации технологий СОМ и CORBA не дают прямого ответа на вопрос как организовать структуру взаимодействия объектов и компонентов единой информационной структуры.

Для компонентного подхода можно предложить использовать спецификации ОРС (OLE for Process Control). Главной задачей ОРС является разработка открытого, гибкого, расширяемого стандарта, который бы позволил конечным пользователям уменьшить время и затраты на разработку и модернизацию систем промышленной автоматизации.

Основной смысл спецификаций Ч стандартизация интерфейсов, свойств и методов, которыми дожны обладать программные компоненты, реализующие задачи промышленного управления в системах автоматизации, определение того, как индивидуальный программный компонент может взаимодействовать и предоставлять данные. Задача ОРС - обеспечить основной интерфейс для связи с различными системами управления без использования допонительных программ. Таким образом, можно рекомендовать использовать для систем реального времени и промышленных шин в качестве реализации компонентного подхода технологию CORBA, а для уровня управления технологическим процессом и предприятием в целом - спецификации ОРС и технологию OLE/COM (рис. 2).

Система управления производством

.человеко-машинный интерфейс

^OLE/COM (ОРС)

Система управления технологическим процессом (SCADA)

Сервер \ I I j

.человеко-машинный

интерфейс

CORBA (DAIS)С

Удаленный терминальный модуль

Объект исследования

Устройство

Рис. 2. Функциональное взаимодействие OLE/COM и CORBA

Реинжиниринг бизнес-процессов как современная стратегия конкурентоспособного производства включает такую важную составляющую как повышение уровня услуг за счет организации и качества электронного взаимодействия между всеми участниками бизнес-процессов.

В настоящее время одной из самых распространенных систем такого взаимодействия в рамках CALS-технологии являются CRM-приложения.

CRM - это стратегия компании, определяющая взаимодействие с клиентами во всех организационных аспектах: она касается рекламы, продажи, доставки и обслуживания клиентов, дизайна и производства новых продуктов, выставления счетов и т.п.

В работе представлена архитектура CRM-системы в виде распределенной системы, разделенной на три уровня: пользовательский, прикладной и уровень данных. Пользовательский уровень отвечает за отображение данных, поступающих от прикладных объектов, а также за отображение объектов данных и получение информации от пользователя и, что также возможно, позволяет пользователю редактировать их. Для проектируемой CRM-системы данный уровень дожен быть представлен несколькими пользовательскими интерфейсами: интерфейсом администратора хранилища данных (ХД) в информационном отделе предприятия, лудаленным интерфейсом на стороне дилеров и интерфейсом заказчика. Прикладной уровень: здесь реализованы бизнес-правила и ограничения на данные. Он не привязан к какому-либо клиенту - сервисы прикладного уровня доступны любому клиенту. Бизнес-правила выражаются в форме прикладных агоритмов, корпоративных правил и т.д.

Уровень данных: прикладной уровень не знает, как и где хранится обрабатываемая им информация. В этом вопросе он полагается на сервисы доступа к базам данных (БД), выпоняющим всю работу по получению и передаче данных. Сервисы доступа к данным также реализуются в виде изолированных модулей, знающих о месте хранения информации. Уровень данных в данной ИС воплощен в наиболее распространенном образе -универсальном хранилище данных (ХД ) под управлением СУБД Microsoft SQL Server.

Начальным этапом проектирования базы данных (БД) является этап системного анализа и структуризации информации предметных областей пользователей. Под предметной областью пользователей будем понимать информацию о совокупности объектов автоматизации и их характеристиках, которая представляется в виде специальных структур данных, хранится в БД и используется пользователями для решения различных функциональных задач.

Модель предметной области может быть представлена в виде семерки:

где /Г ={у~|/ =1 ,/} - множество автоматизируемых функций;

// = {/гу1у =1 >У } - множество задач (процедур) обработки данных;

Р={Л1=ЬЮ ~~ множество пользователей;

О ={оя1 Ш =1 .м } _ множество объектов и процессов автоматизации; V" = (V/1/ е - множество входных данных;

V"" = {\>М е Ь.ш> - множество выходных данных;

- поное множество информационных элементов V = V и V предметной области;

Я ={Гу\у =1.7}

- множество отношений (взаимосвязей) между компонентами.

Для решения проблемы различного представления , данных, систематизации и ранжирования информации по степени ее важности в ХД возникла необходимость разработки правил и критериев ранжирования данных. При этом для того, чтобы проранжировать оценки, данные экспертами, приписываем каждому из параметров качества число натурального ряда таким образом, чтобы ранг 1 был приписан максимальной оценке, а ранг к -минимальной. Поскольку в нашей экспертизе участвует несколько экспертов, оценивая ряд факторов, для нахождения усредненной оценки - каждого параметра станка использовалась следующая методика:

1. Составляется матрица лэксперты - факторы, в которой проставляются полученные от каждого эксперта оценки факторов по шкале от 0 до 10.

2. Рассчитывается относительная значимость всех параметров в отдельности для каждого эксперта. С этой целью оценки, полученные от каждого эксперта, суммируются, а затем нормируются.

3. Вычисляется усредненная оценка, данная всеми экспертами каждому параметру станка, как среднее арифметическое для каждого фактора.

4. Рассчитывается вес каждого параметра станка по формуле (3):

, Уд ~Уо ( \

где V,, - вес наименее важной проблемы; вес наиболее важной проблемы; у Ч суммарный ранг д-й проблемы; у0- суммарный ранг наименее важной проблемы; у$Ч суммарный ранг наиболее важной проблемы.

-145. Результирующая взвешенная оценка каждой из проблем определяется по формуле (4):

где т - число экспертов; к - число проблем; х' - ранг г'-го принципа по

^-й проблеме, приписанныйу-м экспертом.

6. Поскольку наиболее предпочтительному для изменения параметру приписывается наименьший ранг, решение можно найти, определив шш^,,^,...,^).

Таким образом, успешный реинжиниринг бизнес-процессов зависит не только от реализации планов по улучшению внешних параметров производственного процесса - качества продукции, оптимизации ценовой политики и успешного уровня услуг, но и от продуманной политики отношений с клиентами по бизнесу. Эта политика напрямую зависит от рационального использования СИМ-систем, которые за счет обратной связи с потенциальными и прямыми клиентами позволяют не только повысить качество отношений на рынке продаж и эффективность самих бизнес-процессов, но и повысить качество продукции на основе пожеланий заказчика.

В третьей главе рассмотрены проблемы и предложены методики по применению системы поддержки принятия решений как средства эффективной реализации реинжиниринга бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия.

При реализации реинжиниринга бизнес-процессов на разных этапах производства, например, в процессе технологической подготовки производства (ТПП), неизбежно возникает проблема принятия решений, когда существует много неопределенностей, и решения принимаются, зачастую, опираясь на опыт и интуицию. В этих условиях актуальным является разработка и применение автоматизированных систем поддержки принятия решения (СППР), которые выносят объективные решения, основанные на формальных процедурах и методах.

Как правило, подобные системы не предназначены для автоматического принятия решений, а лишь для помощи лицу, принимающему решения (ПР), например, инженеру-технологу в преодолении возникающих проблем.

Способы построения современных СППР обуславливаются современным уровнем развития аппаратных и программных средств, а также новым подходом к применению известных математических методов в процессе поддержки принятия решений. Важнейшими концепциями, использующимися при создании СППР, в том числе и в реинжиниринге бизнес-процессов, в

настоящее время являются понятия хранилище данных (Data Warehouse -ХД), лоперативная аналитическая обработка данных (OLAP) и интелектуальный анализ данных (ИАД, Data Mining).

Необходимость применения ХД в процессе поддержки принятия решений вызвана существованием в рамках корпоративных информационных систем (КИС) двух классов систем:

Х системы операционной (транзакционной) обработки данных (OLTP -On-Line Transaction Processing);

Х системы аналитической обработки данных, например, системы поддержки принятия решений (СППР или DSS - Decision Support Systems).

Как правило, системы первого типа фиксируют всю текущую деятельность предприятия или организации и являются источником информации для систем второго типа. Однако, если в рамках одной КИС существует несколько OLTP-систем, то накопленная в них информация может дублироваться, быть несогласованной. Если использовать такие данные для принятия решений, то это может привести к неоптимальным или ошибочным решениям.

С целью устранения указанных выше недостатков в рамках СППР организуется ХД. ХД обладают несколькими важными особенностями, отличающими их от обычных БД:

Х перед вводом в ХД данные обычно проходят процесс лочистки и согласования, в результате которого исключается их дублирование и возможная противоречивость;

Х данные вводятся в ХД из OLTP-систем согласно расписанию (ежедневно, еженедельно, ежемесячно);

Х к ХД не применяются операции изменения и удаления;

Х данные в ХД обладают максимально возможной степенью детализации, что позволяет применять в дальнейшем широкий спектр аналитических методов к сохраненным данным.

В работе рассмотрены методы и средства моделирования структуры хранилища данных как факторы улучшения качества принятия решений в бизнес-процессах, например, на этапе технологической подготовки производства (ТПП). Известно, что выбор заготовки при изготовлении детали является неформальной проблемой, и здесь целесообразно применить OLAP-анализ. Основой этого подхода является многомерное представление данных. В многомерном представлении данные упорядочиваются в рамках так называемого гиперкуба. Из ХД можно выбрать информацию о контроле качества конструктивно сходных деталей, изготавливавшихся из тех же

материалов, среди которых и нужно выбрать один. На основании полученных данных можно построить гиперкуб, в котором отражается зависимость между количеством случаев отклонения нормируемых параметров, самими нормируемыми параметрами (отклонение от паралельности, соосности, линейных размеров и т.п.) и применяемыми материалами. Полученная зависимость вместе со сведениями о наличии того или иного материала на предприятии, о себестоимости детали в зависимости от выбранного варианта решения, а также другой доступной информацией, будет служить основой для выбора конкретного материала из нескольких возможных.

Для моделирования структуры ХД в работе предложены некоторые актуальные методы: многомерное моделирование (на основе схемы звезда) и моделирование с применением ЕЯ-диаграмм и нормализованного представления данных. Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками, и, следовательно, имеет свою область применения.

Моделирование с применением ЕЯ-диаграмм и нормализованного представления данных - это попытка применить старый подход к системам совершенно нового класса, какими являются ХД. Структура ХД представляется в виде совокупности взаимосвязанных таблиц, нормализованных до формы не ниже третьей. Обычно для этого применяются диаграммы типа сущность -связь (ЕЯ-диаграммы). К преимуществам этого подхода можно отнести возможность хранения данных с привязкой к конкретным транзакциям, с которыми данные были связаны в оперативных системах обработки информации, и возможность гибкого конструирования из исходной модели структур типа звезда. Обратное преобразование является более трудоемким.

Основным недостатком такой модели является уменьшение избыточности данных, что приводит к уменьшению объема ХД. При этом нужно учитывать, что такая экономия снова приводит к уменьшению скорости доступа, которая является одним из самых критичных параметров при организации ХД.

Альтернативой ЕЯ-моделированию является многомерное моделирование данных. Многомерная модель данных также представляет собой совокупность взаимосвязанных таблиц, однако, они не обязательно находятся в третьей нормальной форме. К преимуществам многомерного моделирования можно отнести такие особенности подхода, как аналитическая гибкость для визуального представления зависимости объекта исследования от тех или иных факторов и возможность формулирования нерегламентированных запросов.

Как и любой другой метод моделирования, многомерное моделирование имеет свои недостатки и ограничения. Главным недостатком многомерного подхода к моделированию структуры ХД можно назвать ограниченность направления анализа. Представление исследуемого явления в виде таблицы

фактов и связанных с ней таблиц измерений априорно выделяет одно явление в качестве зависимого, а другие факторы в качестве управляющих. Такой подход ограничивает направление анализа.

Выбор конкретного подхода к моделированию структуры ХД происходит в зависимости от модели ХД (двух- или трехуровневая), а также от решаемых задач. В трехуровневой структуре для моделирования непосредственно ХД можно применить ЕЯ-моделирование, а при проектировании уровня витрин данных - многомерное моделирование. В двухуровневой модели ХД выбор определяется решаемыми задачами. При необходимости решения задач ОЬАР-анализа целесообразно применение многомерного подхода, тогда как для решения других задач ИАД можно воспользоваться традиционной ЕЯ-моделью в третьей нормальной форме.

В работе представлен макет информационной системы инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода.

Сердцевиной современных информационных технологий являются автоматизированные информационные системы (АИС) и прикладные автоматизированные информационные системы (ПАИС), создание, функционирование и использование которых привело к возникновению специфических понятий, категорий, приемов и навыков. С точки зрения инновационной деятельности создание информационных систем приводит к формированию в структуре имущественного потенциала промышленного предприятия интелектуальных активов, а эффективное использование этих систем приводит к росту фундаментальной и рыночной стоимости предприятия.

Анализ преимуществ модульного построения программных систем, а также модульность моделируемых объектов позволяет сделать вывод о перспективности указанного принципа построения программных систем. Модульность - это свойство программного обеспечения, обеспечивающее интелектуальную возможность создания сколь угодно сложной системы.

Существенным фактором при проектировании ПАИС является учет затрат на межмодульный интерфейс: увеличение количества модулей (и уменьшение их размера) повышает эти затраты (рис. 3).

Таким образом, существует оптимальное количество модулей, которое приводит к минимальной стоимости разработки, но, тем не менее, в настоящее время не существует метода гарантированного предсказания области минимальной стоимости.

Исходными данными для постановки и решения задачи модульного проектирования информационной системы являются: л- количество модулей

системы, т - количество разработчиков или групп разработчиков, 1(х) -функция времени разработки модуля х, ^ННИ ~ матрица времени разработки г'-го модуля.

Рис. 3. Затраты на модульность Имея необходимые начальные данные, можно построить диаграмму хода разработки программной системы (ПС) по каждому из модулей (рис. 4).

Для построения диаграммы хода разработки ПС необходимо опытным путем определить значения матрицы \, после чего каждая точка диаграммы будет определяться как значение^.

Аппроксимируя точки диаграммы, мы получим функцию 1(х) - функцию времени разработки модуля х, описывающую поведение разработки ПС. Исследуя поведение функции 1(х) можно определить узкие места в разработке ПАИС.

Применение для инновационного промышленного предприятия модульной технологии построения ИС с использованием унифицированных

методов разработки и унификации самих программных модулей прикладной ИС позволит решить проблему совместимости вычислительных, телекоммуникационных и информационных устройств. Это особенно актуально для тех инновационных промышленных предприятий, которые в процессе своей деятельности стакиваются с проблемой разнородности программируемых сред, реализуемых в конкретных вычислительных устройствах и системах. Таким образом, предлагаемый автором метод разработки ИС инновационного промышленного предприятия, в основе которого лежит унифицированный модульный подход, позволяет учесть в процессе проектирования такие факторы, как многообразие операционных систем, различия в разрядности и прочие особенности деятельности предприятия.

В работе предложен комплексный подход к интелектуальному анализу данных прикладной информационной системы. Отмечается, что одной из разновидностей задач, решаемых системами интелектуального анализа данных и поддержки принятия решений, является задача кластеризации, представляющая собой разбиение выборки объектов на непересекающиеся подмножества так, чтобы каждое подмножество состояло из схожих объектов, а объекты разных подмножеств существенно отличались.

Наиболее распространенными подходами к кластеризации являются метод -средних и иерархическая кластеризация. Одним из методов является так называемый метод среднего сдвига (mean shift), предложенный Фукунагой и Хостетлером в 1975 году. Его преимуществом является отсутствие необходимости в изначальных знаниях о количестве кластеров или о каких-либо их признаках.

В диссертации на основании проведенных вычислительных экспериментов делается заключение о том, что автоматическую кластеризацию целесообразно применять к серверным базам данных, содержащим большой объем записей, ручная обработка которых весьма затруднительна. При этом полученная информация может быть использована, например, при выработке маркетинговой политики промышленного предприятия или оценке платёжеспособности оптовых покупателей.

В четвертой главе представлен вариант практического применения принципов реинжиниринга бизнес-процессов как фактора их эффективности в технологической подготовке промышленного производства с выбором рационального способа инфокоммуникационного взаимодействия клиентского приложения с хранилищем данных.

Взаимодействие между корпоративной информационной системой (КИС) и хранилищем данных осуществляется средствами извлечения, преобразования

и загрузки данных. Как видно из названия, процесс запонения ХД состоит из трех последовательных этапов (рис. 5): извлечения, преобразования и загрузки данных.

На этапе извлечения данных происходит выборка данных, предназначенных для помещения в хранилище, с помощью специальных средств извлечения данных. Эти средства могут быть как поставляемыми вместе с используемой СУБД, так и разработанными самостоятельно. Учитывая, что стандартные средства ETL (Extract, Transform, Load) поддерживают широкий спектр методов доступа к данным и одновременно допускают использование процедур, определяемых пользователем, представляется разумным комбинированный подход, при котором стандартные возможности ETL-средств по импорту данных допоняются специально разработанным программным кодом, учитывающим специфику конкретных источников.

Преобразование данных предполагает подготовку их к перемещению в ХД. В процессе подготовки данных происходит согласование типов полей, объединение разнородной информации об описываемых объектах в единое целое, вычисление необходимых данных на основе загруженной из источников информации, очистка грязных данных, содержащих артефакты.

На этапе загрузки, извлеченные и преобразованные к необходимому формату, данные перемещаются в ХД. Загрузка данных в ХД носит обычно периодический характер и может осуществляться ежедневно, еженедельно, ежемесячно и так далее, в зависимости от потребности.

Наиболее критичным из рассмотренных процессов является преобразование данных, поскольку на данном этапе происходит так называемая очистка грязных данных - исключение нежелательных дубликатов, восстановление пропущенных данных, приведение данных к единому формату, удаление нежелательных символов и унификация типов данных, проверка на целостность.

Проблемы, порождающие грязные данные и требующие решения в ходе очистки, рассматриваются в контексте как одного источника данных, так и множества источников данных.

В работе предложена процедура выбора оптимального программного способа взаимодействия клиентского приложения с хранилищем данных с применением двух различных подходов.

Первый подход - прямой доступ клиентского приложения к ХД посредством одного из следующих механизмов доступа: ODBC, OLE DB или ADO.

Второй подход - доступ через ОЬАР-сервер, поставляемый, как правило, вместе с используемой СУБД. Выбор одного из двух подходов зависит от типа задач, решаемых СППР и выбранной СУБД, на базе которой организуется ХД (рис. 5).

Oncparictia.ic

Извлечение схемы источника

Прсобраэова!ие

Интеграция схем данных

3aipya<a

Реашзания схемы

ИвгЕчение данных источника

Обье/инсние и очистка данных

Перемещение данныхв ХД

(j^) Схемы данных, извлеченных ш оперативных БД (Т) Схема данных, подготовленных к перемещению в ХД

(^Л Промежуточные ЕД, предназначенные для временного хранения данных из оперативных БД

1 >Д. содержащая очищенные данные, подготовленные к загрузке в ХД

Рис.5. Схема взаимодействия ХД с оперативными БД КИС

Если необходимо проводить OLAP-анализ данных и доступен поставляемый с СУБД ОЬАР-сервер, удовлетворяющий требованиям, то доступ к ХД через ОЬАР-сервер может считаться обоснованным. Если возможность использования OLAP-сервера отсутствует, или нет необходимости в поддержке OLAP-анализа со стороны СППР, то для доступа к ХД может быть использован интерфейс ODBC.

В заключительной части диссертации приводится оценка экономической эффективности внедрения СППР как компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на этапе технологической подготовки промышленного производства, а также исследовано влияние реинжиниринга на фундаментальную стоимость бизнеса инновационного промышленного предприятия.

В основу расчета экономической эффективности внедрения СГ1ПР заложена оценка эффективности на базе сравнения чистой прибыли и суммарных годовых расходов, отнесенных к нормативному коэффициенту

капитальных вложений. Показано, что срок окупаемости при внедрении СППР для конкретного информационного приложения составляет величину, равную Ток=2,6 мес.

Констатируется, что внедрение СППР приводит к повышению качества технологической подготовки промышленного производства, а проведенный анализ экономической эффективности внедрения СППР на производстве показал, что применение данного информационно-технологического решения экономически целесообразно в контексте методов реинжиниринга бизнес-процессов.

В диссертационной работе проведено исследование влияния реинжиниринга бизнес-процессов на фундаментальную стоимость бизнеса инновационного промышленного предприятия. Отмечается, что используя реинжиниринг для кардинального изменения производственной сферы, предприятие не может ограничиваться только разработкой и использованием прорывных технологических инноваций. Чтобы реинжиниринговый проект был эффективен, необходимо ориентироваться на систему инноваций, которая позволит наилучшим образом задействовать инновационные факторы развития промышленного предприятия.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных исследований решена актуальная научная задача, имеющая важное значение для экономики предприятия и заключающаяся в повышении эффективности управления инновационным промышленным предприятием на основе разработки и применения инфокоммуникационных технологий при реализации принципов реинжиниринга бизнес-процессов. Кроме того:

1. Определены требования к архитектуре компонентов реинжиниринга бизнес-процессов как необходимого фактора инновационного промышленного предприятия в структуре CALS-технологии.

2. Определены требования к архитектуре и спецификации систем менеджмента качества продукции как базовой компоненты управления реинжиниринга бизнес-процессов промышленного предприятия.

3. Разработаны модели и методики применения современных информационных технологий типа OLE/COM и CORBA как строителей единого информационного пространства в CALS-технологии, что позволяет повысить эффективность реинжиниринга бизнес-процессов производственных систем на основе организации единых и регулярных процедур работы с различной информацией.

-234. Разработаны процедуры применения CRM-систем в структуре CALS-технологии как фактора успешного реинжиниринга бизнес-процессов за счет организации автоматизированной системы отношений с клиентами по бизнесу.

5. Разработаны принципы менеджмента качества продукции на основе хранилищ данных.

6. Построена математическая модель и методика реализации системы поддержки принятия решений (СППР) как важного фактора реинжиниринга бизнес-процессов, основанная на совместном использовании реляционного многомерного представления данных и современных методов интелектуального анализа данных.

7. Определены основные задачи технологической подготовки производства, при решении которых применимы СППР, основанные на использовании хранилищ данных.

8. На основе анализа экономической эффективности от внедрения СППР на в условиях инновационного промышленного производства доказана целесообразность разработанных методик реинжиниринга бизнес-процессов.

9. Исследовано влияние реинжиниринга бизнес-процессов на фундаментальную стоимость инновационного промышленного предприятия как фактора повышения его конкурентоспособности и качества выпускаемой продукции.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Монографии:

1. Баранов В.В., Батова М.М., Ромашов A.B. Экономико-математическое моделирование стратегии управления интелектуальным капиталом научно-производственного предприятия (глава в колективной монографии) / В кн.: Вопросы теории и практики формирования предприятий, комплексов, регионов: Монография. Пенза: РИО ПГСХА, 2011. - с. 11 -31.(1,2 п.л., авт. 0,4 п.л.)

В изданиях, рекомендованных ВАК Министерства образования и науки РФ:

2. Батова М.М., Ковшов Е.Е., Смирнов О.С. Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода // Инновации, 2011. - №5, с. 102106. (0,6 п.л., авт. 0,2 п.л.)

3. Батова М.М., Ковшов Е.Е., Митропольский H.H. Комплексный подход в интелектуальном анализе данных прикладной информационной системы

// Вестник Университета // Развитие отраслевого и регионального управления, № 9 М.: ГУУ, 2011. - с. 86-89. (0,6 пл., авт. 0,2 пл.)

4. Баранов В.В., Батова М.М., Гусов Т.М. Реинжиниринг как инструмент повышения фундаментальной стоимости бизнеса // Имущественные отношения в Российской Федерации, 2011 - № 8 (119), с. 85-89. (0,6 пл., авт. 0,2 пл.)

В других изданиях:

5. Батова М.М., Ковшов Е.Е. Повышение результативности информационного менеджмента путем применения распределенных программных средств // Сборник научных трудов: Повышение эффективности - главная задача модернизации производства. М.: ГОУ АНХ, 2010. - с.142-149. (0,5 пл., авт.0,25 пл.)

6. Батова М.М., Гусов Т.М. Управление результатами инновационной деятельности промышленного предприятия // В кн.: Инновации в экономике - 2011 / Материалы Межвузовской научно-практической конференции. М.: МГТУ Станкин, 2011. - с. 66-68. (0,2 пл., авт. 0,1 пл.)

7. Баранов В.В., Батова М.М., Гусов Т.М. Реинжиниринг как инструмент инновационного преобразования бизнес-процессов высокотехнологичного предприятия // В кн.: Проблемы развития предприятий: Теория и практика. / Материалы IV Всероссийской научно-практической конференции. Пенза: Пензенский Гос. Университет, 2011.Ч с. 23-26. (0,3 пл., авт. 0,1 пл.)

8. Баранов В.В., Батова М.М., Гусов Т.М. Управление рисками инновационной деятельности научно-производственного предприятия // В кн.: Стратегическое управление предприятиями, организациями и регионами. /Материалы V Всероссийской научно-практической конференции. Пенза: Пензенский Гос. Университет, Международная академия организации производства, 2011. - с. 5-9. (0,3 пл., авт. 0,1 пл.)

9. Баранов В.В., Батова М.М., Гусов Т.М. Зарубежный опыт управления разработками в сфере создания и использования прорывных инноваций // В кн.: Совершенствование управления научно-технологическим прогрессом в современных условиях. / Материалы IX Международной научно-практической конференции. Пенза: Привожский Дом Знаний, Пензенский Гос. Университет, 2011. - с. 17-21. (0,3 пл., авт. 0,1 пл.)

10. Батова М.М. Обеспечение конкурентоспособности инновационного предприятия на основе реинжиниринга бизнес-процессов // В кн.: Конкурентоспособность предприятий и организаций. / Материалы XI Всероссийской научно-практической конференции. Пенза: Пензенский

Гос. Университет, Пензенский Гос. педагогический университет, 2011. -с.14-17. (0,3 п.л.)

П.Батова М.М. Использование распределенных объектно-ориентированных систем в стратегии управления инновационным промышленным предприятием // В кн.: Особенности роста и развития региональных социально-экономических систем. / Материалы VIII Всероссийской научно-практической конференции. Пенза: Пензенский Гос. Университет, Самарский Гос. экономич. Университет, Международная академия науки и практики организации производства, 2011.-с. 6-8.(0,3 п.л.)

12. Батова М.М., Баранов В.В. Реинжиниринг как инструмент роста интелектуального капитала инновационного промышленного предприятия // В кн.: Современные тенденции в экономике и управлении: Новый взгляд / Материалы X Международной научно-практической конференции. Часть 1. Новосибирск: Изд. НГТУ, 2011. - с. 110-114. (0,3 п.л., авт. 0,15 п.л.).

13. Батова М.М. Стратегия развития производства промышленного предприятия на основе инновационных технологий реинжиниринга // В кн.: Повышение управленческого, экономического, социального и инновационно-технического потенциала предприятий, отраслей и народно-хозяйственных комплексов. / Материалы III Международной научно-практической конференции. Пенза: Всероссийский заочный финансово-экономический институт, Нижегородский Гос. Университет им. Н.И. Лобачевского, Пензенский Гос. Университет, 2011. - с. 32-35. (0,3 п.л.)

14. Батова М.М. Информационные технологии реинжиниринга в стратегии перехода предприятия на инновационный путь развития // В кн.: Опыт и проблемы социально-экономических преобразований в условиях трансформации общества. / Материалы VIII Международной научно-практической конференции. Пенза: Министерство образования и науки, Пензенский Гос. Университет, 2011. - с. 31-34. (0,3 п.л.)

15.Batova M., Gusov T., Baranov V., Zaytsev A. Creation and development of the knowledge management system as a tool of growth of the fundamental value of a high-technology enterprise (Создание и развитие системы управления знаниями как инструмента роста фундаментальной стоимости высокотехнологичного предприятия) // В кн.: Proceedings of the 10th International Conference Liberec economic forum 2011. - Liberec, Czech Republic, EU: TUL, 2011. - p. 285-290. (0,4 пл., авт. 0,15 п.л.)

Формат 60x90/16. Заказ 1467. Тираж 100 экз. Печать офсетная. Бумага для множительных аппаратов. Отпечатано в ООО "ФЭД+", Москва, ул. Кедрова, д. 15

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Батова, Марина Михайловна

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И КЛЮЧЕВЫХ ОПРЕДЕЛЕНИЙ.

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. Информационная инфраструктура в реинжиниринге бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия.

1.1. Роль реинжиниринга бизнес-процессов в обеспечении эффективности промышленного предприятия.

1.2. Методы реинжиниринга бизнес-процессов в структуре CALS-технологии.

1.3. Проблемы интеграции информационного обеспечения управления качеством продукции в задачах реинжиниринга бизнес-процессов.

1.4. Выводы по главе 1.

Глава 2. Повышение уровня систематизации и управления информацией для обеспечения реинжиниринга бизнес-процессов промышленного предприятия

2.1. Совместное использование технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами.

2.2. Применение CRM-приложений в структуре CALS-технологии для повышения качества управления бизнес-процессами.

2.3. Инструментальные средства реинжиниринга бизнес-процессов на основе CRM-приложений.

2.4. Выводы по главе 2.

Глава 3. Системы поддержки принятия решений как средство реализации реинжиниринга бизнес-процессов.

3.1. Системы поддержки принятия решений модификации управления бизнес-процессами.

3.2. Модели обеспечения качества систем принятия решений в бизнес-процессах на основе хранилищ данных.

3.3. Моделирование структуры хранилища данных с целью повышения качества принятия решений в бизнес-процессах.

3.4. Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода.

3.5. Комплексный подход в интелектуальном анализе данных прикладной информационной системы инновационного промышленного предприятия

3.6. Выводы по главе 3.

Глава 4. Применение реинжиниринга бизнес-процессов в технологической подготовке инновационного промышленного предприятия

4.1. Выбор способа взаимодействия клиентского приложения с хранилищем данных для обеспечения эффективности бизнес-процессов.

4.2. Реализация системы поддержки принятия решений в рамках бизнес-процессов на основе хранилища данных.

4.3. Оценка экономической эффективности внедрения системы поддержки принятия решений в технологическую подготовку инновационного промышленного предприятия при реинжиниринге бизнес-процессов.

4.4. Влияние реинжиниринга на фундаментальную стоимость бизнеса инновационного промышленного предприятия.

4.5. Выводы по главе 4.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия на основе инфокоммуникационных технологий"

Актуальность работы. В условиях непрерывно растущей конкуренции на рынке товаров и услуг руководители промышленных предприятий ежедневно стоят перед проблемой непрерывного повышения эффективности их работы на основе повсеместного внедрения инноваций и инфокоммуникацинных технологий.

Анализ проблемы показывает, что наряду с повышением качества продукции, как основного показателя деятельности промышленного предприятия, необходимо обеспечить сбалансированную ценовую политику на выпускаемую продукцию, а также Ч гарантировать современный уровень услуг и сбалансированные темпы производства.

Все перечисленные компоненты реинжиниринга бизнес-процессов, как политики выживания в современной рыночной экономике, дожны базироваться на инновационном подходе с широким комплексным использованием инфокоммуникационных технологий, таких как: CALS-технология (Continuous Acquisition and Life Cycle Support - система непрерывной информационной поддержки жизненного цикла изделия); CRM-приложения (Customer Relationship Management Ч информационная система управления взаимоотношениями с клиентами); Web-сервисы (система программных инструментальных средств, работающая в среде клиент -сервер и лоблачных вычислений, которая создает в локальных вычислительных сетях и сети Internet среду автоматизированного управления бизнес-процессами); системы распределенных баз данных и хранилищ данных.

Поскольку качество выпускаемой продукции и предоставляемых услуг является основными показателями деятельности промышленного предприятия, то успешное повышение эффективности его производства возможно только на основе создания единой организационно-технической системы управления качеством.

В диссертационной работе предлагается решение актуальной задачи по разработке методик и применению принципов реинжиниринга бизнеспроцессов в деятельности инновационных промышленных предприятий, как гарантия постоянной поддержки эффективности производственной деятельности и успешной конкурентоспособности на рынке товаров и услуг.

Методологической базой исследования информационных технологий и программных средств в области реинжиниринга бизнес-процессов являются теория систем, системный и интелектуальный анализ данных. Наибольший вклад в развитие этого научного направления внесли Chikofsky Е., Cross J., Dennis Smith, John Bergey, Nelson Weiderman, Rick Kazman, S. Jeromy Carrire, Steven Woods, Walter Lamia, William Hefley, Кротов A.A., Лупян E.A., Ойхман Е.Г., Попов Э.В.

Основные принципы и проблемы реинжиниринга бизнес-процессов производства рассматриваются в трудах таких ученых как Champy J., Davenport Т.Н., Ericsson M., Hammer M., Harmon P., Jacobson A., Jacobson 1.,Абикеев Н.М., Данько Т.П., Ильдеменов C.B., Левин А.И., Оголева Л.Н., Окулесский В.А., Попов Э.В., Радиковский В.М., Тельнов Ю.Ф., Черенцова Е.В., Шапот М.Д.

В настоящее время выпоняется большое количество разнообразных исследований, посвященных применению информационных технологий в решении экономических задач, но научных работ, посвященных применению инфокоммуникационных технологий в виде OLE/COM и CORBA, CRM-приложений, OLAP-анализа, лоблачных вычислений для реализации задач реинжиниринга бизнес-процессов в корпоративных информационных системах, в том числе, промышленных, недостаточно, что и обуславливает проявление к ним повышенного научного и практического интереса.

Цель работы. Основной целью диссертационной работы является повышение эффективности управления инновационным промышленным предприятием на основе разработки и применения инфокоммуникационных технологий при реализации принципов реинжиниринга бизнес-процессов.

Для достижения указанной цели в диссертационной работе были решены следующие научные задачи:

1. Проведен всесторонний анализ состояния и вариантов решения задач по повышению уровня эффективности инновационного промышленного предприятия в рамках информационной поддержки жизненного цикла изделий с применением принципов реинжиниринга бизнес-процессов.

2. Определены требования к архитектуре компонентов реинжиниринга бизнес-процессов при решении задач производства в среде CALS-технологии.

3. Разработаны модели и методики для повышения качества продукции, как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на основе применения математических моделей и компонентного подхода -технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложений в среде CALS-технологии.

4. Разработаны принципы менеджмента качества продукции на основе проблемно-ориентированных хранилищ данных.

5. Разработаны методики интеграции системы поддержки принятия решений (C1JJLJLP) с использованием хранилищ данных в существующую информационную систему промышленного предприятия с целью реинжиниринга бизнес-процессов.

Область исследования. Диссертация выпонена в соответствии с п. 2.5. Разработка концептуальных положений использования новых информационных и коммуникационных технологий с целью повышения эффективности управления в экономических системах и п. 2.6. Развитие теоретических основ методологии и инструментария проектирования, разработки и сопровождения информационных систем субъектов экономической деятельности: методы формализованного представления предметной области, программные средства, базы данных, корпоративные хранилища данных, базы знаний, коммуникационные технологии Паспорта специальностей ВАК РФ (экономические науки) по специальности 08.00.13 Ч

Математические и инструментальные методы экономики.

Объектом исследования диссертационной работы являются: распределенная информационная система, агоритмы, методы, модели и инструментальные средства в виде инфокоммуникационных технологий для эффективного управления бизнес-процессами инновационного промышленного предприятия.

Предметом исследования диссертационной работы является реинжиниринг бизнес-процессов инновационного промышленного предприятия.

Методы исследований. Для решения задач, поставленных в работе, использованы основные положения системного анализа, интелектуального анализа данных, кластеризации, агебра логик, теория передачи информации, методы интеграции данных; для разработки моделей и агоритмов проектирования Ч теории баз данных, объектно-ориентированного моделирования и проектирования, а для программной реализации Ч структурного и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна диссертационной работы заключается в следующих положениях:

1. Предложен новый подход к решению задачи повышения эффективности промышленного производства за счет использования реинжиниринга бизнес-процессов в среде CALS-технологии и на платформе современных инфокоммуникационных технологий.

2. Разработаны методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов посредством построения системы менеджмента качества (СМК) на основе применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM, CORBA и CRM-приложений при интеграции задач управления бизнес-процессами.

3. Разработана методика менеджмента качества продукции на основе применения системы поддержки принятия решений (СППР) в среде распределенной обработки данных и хранилищ данных инновационного промышленного производства.

Практическая ценность работы заключается:

Х в повышении эффективности инновационного промышленного производства в рамках CALS-технологии за счет разработки методических, агоритмических и программных средств реинжиниринга при реализации бизнес-процессов;

Х в применении разработанных методик реинжиниринга бизнес-процессов на этапе планирования и технологической подготовки промышленного производства инновационной продукции.

Положения, выносимые на защиту:

1. Комплексный подход к решению задач повышения эффективности инновационного промышленного производства за счет использования принципов реинжиниринга бизнес-процессов в среде CALS-технологии.

2. Методики реализации повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения инфокоммуникационных технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии.

3. Модели, методики и набор инструментальных средств в виде совокупности инфокоммуникационных технологий, направленные на повышение эффективности управления промышленным предприятием на основе разработки и применения методов реинжиниринга бизнес-процессов.

Реализация работы. Методики повышения качества продукции как основной компоненты реинжиниринга бизнес-процессов на базе применения технологий OLE/COM и CORBA при интеграции задач управления бизнес-процессами и применения CRM-приложения в структуре CALS-технологии применяются в существующей информационной системе малого инновационного предприятия ООО Компьютерные системы и технологии. Определена целесообразность применения этих методик в учебном процессе ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН как на факультете Информационные технологии и системы управления, так и на других факультетах, и в настоящее время используются при подготовке бакалавров по направлению 230700.62 Прикладная информатика, магистрантов по магистерской программе 230100.68-01 Теоретическая информатика. Материалы диссертационной работы использованы в качестве методологической основы при разработке общеуниверситетских курсов лекций и практических занятий по дисциплинам Информатика и Интелектуальные системы обработки информации.

Апробация работы. Основные положения диссертационной работы неоднократно докладывались и обсуждались на расширенных заседаниях кафедр экономического и информационного профиля, научных семинарах в ФГБОУ ВПО МГТУ СТАНКИН, а также - международных и всероссийских экономических и научно-технических конференциях: Межвузовской научно-практической конференции МГТУ СТАНКИН Инновации в экономике -2011 (2011г., г.Москва), IV Всероссийской научно-практической конференции Проблемы развития предприятий: Теория и практика (2011г., г.Пенза), V Всероссийской научно-практической конференции Стратегическое управление предприятиями, организациями и регионами (2011г., г.Пенза), IX Международной научно-практической конференции Совершенствование управления научно-технологическим прогрессом в современных условиях (2011г., г.Пенза), XI Всероссийской научно-практической конференции Конкурентоспособность предприятий и организаций (2011г., г.Пенза), X Международной научно-практической конференции Современные тенденции в экономике и управлении: Новый взгляд (2011г., г.Новосибирск), VIII Всероссийской научно-практической конференции Особенности роста и развития региональных социально-экономических систем (2011г., г.Пенза), III Международной научно-практической конференции Повышение управленческого, экономического, социального и инновационно-технического потенциала предприятий, отраслей и народно-хозяйственных комплексов (2011г., г.Пенза), X Либерецком Международном Экономическом Форуме (2011г., г.Либерец, Чешская Республика).

Объем работы. Диссертационная работа состоит из списка сокращений, введения, четырех глав, основных результатов и выводов, списка используемой литературы из 127 наименований и 1-го приложения, изложена на 210 страницах машинописного текста, включая 63 рисунка и Г7 таблиц.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Батова, Марина Михайловна

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

В результате проведенных исследований решена актуальная научная задача, имеющая важное значение для экономики предприятия и заключающаяся в повышении эффективности управления инновационным промышленным предприятием на основе разработки и применения инфокоммуникационных технологий при реализации принципов реинжиниринга бизнес-процессов. Кроме того:

1. Определены требования к архитектуре компонентов реинжиниринга бизнес-процессов как необходимого фактора инновационного промышленного предприятия в структуре CALS-технологии.

2. Определены требования к архитектуре и спецификации систем менеджмента качества продукции как базовой компоненты управления реинжиниринга бизнес-процессов промышленного предприятия.

3. Разработаны модели и методики применения современных информационных технологий типа OLE/COM и CORBA как строителей единого информационного пространства в CALS-технологии, что позволяет повысить эффективность реинжиниринга бизнес-процессов производственных систем на основе организации единых и регулярных процедур работы с различной информацией.

4. Разработаны процедуры применения CRM-систем в структуре CALS-технологии как фактора успешного реинжиниринга бизнес-процессов за счет организации автоматизированной системы отношений с клиентами по бизнесу.

5. Разработаны принципы менеджмента качества продукции на основе хранилищ данных.

6. Построена математическая модель и методика реализации системы поддержки принятия решений (СППР) как важного фактора реинжиниринга бизнес-процессов, основанная на совместном использовании реляционного многомерного представления данных и современных методов интелектуального анализа данных.

7. Определены основные задачи технологической подготовки производства, при решении которых применимы СППР, основанные на использовании хранилищ данных.

8. На основе анализа экономической эффективности от внедрения СППР на в условиях инновационного промышленного производства доказана целесообразность разработанных методик реинжиниринга бизнес -процессов.

9. Исследовано влияние реинжиниринга бизнес-процессов на фундаментальную стоимость инновационного промышленного предприятия как фактора повышения его конкурентоспособности и качества выпускаемой продукции.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Батова, Марина Михайловна, Москва

1. Нормативные источники

2. ГОСТ Р ИСО 9000-2001. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. М.: Изд-во стандартов, 2001, 37 с.

3. ГОСТ Р ИСО 9001-2001. Системы менеджмента качества. Требования. М.: Изд-во стандартов, 2001. 31 с.

4. ГОСТ Р ИСО 9004-2001. Системы менеджмента качества. Рекомендации по улучшению деятельности. М.: Изд. стандартов, 2001. -56 с.

5. Стандарты серии TL 9000 Метрики системы качества.

6. Монографии, учебники, учебные пособия

7. Варфоломеев В.И. Агоритмическое моделирование элементов экономических систем. М.: Финансы и статистика, 2000. 431 с.

8. Вентцель Е.С. Исследование операций. Задачи, принципы, методология. М.: Наука, 1988. - 203 с.

9. Гареев А., Корнеев В., Райх В., Васютин С. Базы данных. Интелектуальная обработка информации / 2-е изд., доп. и перераб. М.: Нолидж, 2003, 400 с.

10. Гермейер Ю.Б. Введение в теорию исследования операций. М.: Наука, 1971.-384 с.

11. Ю.Гличев A.B. Основы управления качеством продукции. М.: Стандарты и качество, 2001. 424 с.

12. Круглов М.Г. Инновационный проект: Управление качеством и эффективностью. М.: Дело, 2009. 336 с.

13. Ларичев О.И., Мошкович Е.М. Качественные методы принятия решений. М.: Наука, 1996. 207 с.

14. Леоненков А.В. Самоучитель UML /2-е изд. СПб.: БХВ Петербург, 2004. - 432 с.

15. Мамаев Е., Шкарина Л. Microsoft SQL Server для профессионалов. СПб.: Питер, 2001Л 1088 с.

16. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А., Сиротюк В.О. Оптимизация структур данных в АСУ. М.: Наука, 1998.

17. Мамиконов А.Г., Кульба В.В., Косяченко С.А., Ужастов И.А. Оптимизация структур распределенных баз данных в АСУ. М.: Наука. 1990.-240 с.

18. Оголева Л.Н., Радиковский В.М., Черенцова Е.В. Реинжиниринг производства. М.:КноРус, 2005. 304 с.18.0йхман Е.Г., Попов Э.В. Реинжиниринг бизнеса: Реинжиниринг организаций и информационные технологии. М.: Финансы и статистика, 1997. - 336 с.

19. Реинжиниринг бизнес-процессов / Н.М. Абикеев, Т.П. Данько, C.B. Ильдеменов и др. М.: Эксмо, 2007. Ч 592 с.

20. Справочник технолога-машиностроителя. В 2 т. 5-е изд., перераб. и доп. Т1. / Под ред. А.М Дальского и др. М.: Машиностроение, 2001. 910 с.

21. Суворов Е.В., Левин А.И., Давыдов А.Н., Барабанов В.В. Концепция развития CALS-технологий в промышленности России. М.: НИЦ CALS-технологий "Прикладная логистика", 2002. - 97 с.

22. Тельнов Ю.Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов. 2-е изд. доп. и перераб. М.: Финансы и статистика, 2005. Ч 320 с.

23. Трахтенгерц Э.А. Компьютерная поддержка формирования целей и стратегий. М.: СИНТЕГ, 2005. 224 с.

24. Трахтенгерц Э.А. Компьютерные методы реализации экономических и информационных управленческих решений. М.: СИНТЕГ, 2009. 336 с.

25. Шумаков П.В., Фаронов B.B. Delphi 5. Руководство разработчика баз данных. М.: Нолидж, 2002. 635 с.3. Периодическая литература

26. Аншина M.JI. Симфония CORBA. // Открытые системы. M.: Открытые системы, вып. 3, 1998, с. 32-34.

27. Баранов В.В., Батова М.М., Гусов Т.М. Реинжиниринг как инструмент повышения фундаментальной стоимости бизнеса // Имущественные отношения в Российской Федерации, 2011 № 8 (119), с. 85-89.

28. Батова М.М., Гусов Т.М. Управление результатами инновационной деятельности промышленного предприятия // В кн.: Инновации в экономике Ч 2011 / Материалы Межвузовской научно-практической конференции. М.: МГТУ Станкин, 2011. с. 66 - 68.

29. Батова М.М., Ковшов Е.Е., Смирнов О.С. Разработка информационных систем инновационного промышленного предприятия на основе унифицированного модульного подхода // Инновации, 2011. Ч № 5, с. 102-106.

30. Батова М.М., Ковшов Е.Е., Митропольский H.H. Комплексный подход в интелектуальном анализе данных прикладной информационной системы // Вестник Университета // Развитие отраслевого и регионального управления, № 9 М.: ГУУ, 2011. с. 86-89.

31. Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных. // СУБД, 1997, № 4, с. 37-41.

32. Горин C.B., Тандоев А.Ю. Применение CASE-средства Erwin 2.0 для информационного моделирования в системах обработки данных // СУБД, 1995, №3.

33. Зыков В.И. Управление распределенными информационными ресурсами. В кн.: Управление в социальных и экономических системах / Материалы III Международной научно-практической конференции. Пенза: РИО ПГСХА, 2005. с. 106-107.

34. Кирилов П., Шабаев И. Загрузка и согласование данных при построении хранилищ данных. // Открытые системы, 2000, № 11, с.29-37.

35. Косихин Б. CRM практика для укрепления связи.// PC WEEK/RE, 2001, №45, с.37-41.

36. Косяченко С.А., Кульба В.В. Модели и методы проектирования распределенных баз данных: Обзор// Автоматика и телемеханика, 1989, № 3, с. 3-58.

37. Круглов М.Г Концепция формирования на российских предприятиях корпоративных систем все более высокого уровня. Стандарты и качество, № 3, 2000.

38. Куликова И. Электронный офис торговой фирмы в системе СКАТ // Компьютер Пресс. 1995, № 9, с. 52-55.

39. Лапидус В.А. TQM три буквы, которые покоряют мир // Методы менеджмента качества. М.: № 11, 1998.

40. Монахова Е. CRM и подсонухи близнецы-братья.// PC WEEK/RE, 2001, №40, с. 28.

41. Монахова Е., Бобровский С. Жизненный цикл ключевое понятие в борьбе за качество ПО// PC WEEK/RE, 2000, №30, с. 20.

42. Москалев A.A., Богданов С.А. Выбор рациональных методов интеграции задач управления технологическим процессом на базе единого информационного пространства. // Ядерные измерительно-информационные технологии. М.: Технологии, вып. 3, 2002. - с. 36 Ч 41.

43. Овсянников М., Сумароков С. CALS-технологии повышают конкурентоспособность изделий // PC Week. М.: PC Week, вып. 11, 2001, с. 45-48.

44. Окулесский В.А. Принципы построения системы информационной поддержки системы управления качеством. // Век качества, № 5, 2001. -с. 44.

45. Окулесский В.А., Левин А.И. К оценке эффективности реинжиниринга бизнес-процессов // Информационные технологии в проектировании и производстве. № 2, М.: 2000, с. 25-28.

46. Окулесский В.А., Левин А.И., Юденков А.Г. Количественная оценка характеристик бизнес-процессов в функциональных моделях сложной структуры. // IV Международный конгресс Конструкторско-технологическая информатика 2000, Труды конгресса, т. 2, М.: 2000.

47. Рыбаков А. Архитектура современных промышленных систем // Открытые системы. 1998.-№2. -с.24-32.

48. Саймон А. Репозитории и управление метаданными // СУБД, 1996, № 5-6, с. 154-162.

49. Сахаров А. А. Принципы проектирования и использования многомерных баз данных (на примере Oracle Express Server) // СУБД, 1996, №3, с. 44-59.

50. Федоров А., Еманова Н. Введение в OLAP. Часть 1. Основы OLAP. // КомпьютерПресс, 2001, № 4, с. 145-148.

51. Федоров А., Еманова Н. Введение в OLAP. Часть 3. Архитектура Microsoft Analysis Services. // КомпьютерПресс, 2001, № 6, с. 151-157.

52. Федоров А., Еманова Н. Введение в базы данных // КомпьютерПресс, 2000, №8, с. 163-165.

53. Фролов A.B. Разработка и реализация системы обработки данных эксперимента. Проектирование технологических машин: Сборник научных трудов. Выпуск 13./Под ред. д.т.н., проф. А.В.Пуша. М.: МГТУ СТАНКИН, 1999. 68с.

54. Хвастунов P.M. Об основных теоретических проблемах современной квалиметрии // Надежность и контроль качества. № 2, 2000.

55. Барт Д. Проникая в хранилища данных // PC WEEK/RE, 2000, №30, с. 19.

56. Вильям Пейдж Дж. Использование Oracle8/8i. Специальное издание.: Пер. с англ. М.: Вильяме, 1999. - 1024 с.73.3ейдель Б. Хранилища данных Ч дело серьезное. // Computerworld,2000, № 27-28, с. 40.

57. Канер С., Фок Д., Нгуен Е. Тестирование программного обеспечения. Фундаментальные концепции менеджемента бизнес-приложений / Пер. с англ. Киев: Диасофт, 2001. - 544 с.

58. Ланге О. Оптимальные решения. Основы программирования / Пер. с польск. М.: Прогресс, 1967. - 286 с.

59. Локридж С. CRM: от рекламы к практическому осуществлению.// PC WEEK/RE, 2001, №22, с. 31.

60. Оберг Р. Технология СОМ+. Основы и программирование / Пер. с англ. М.: Вильяме, 2000. - 480 с.78.0совский С. Нейронные сети для обработки информации. / Пер. с польского. М.: Финансы и статистика, 2002. 344 с.

61. Практический реинжиниринг бизнеса / Под ред. Н. Оболенски. М.: ЛОРИ, 2004. 368 с.

62. Причард Д. СОМ и CORBA / Пер. с англ. М.: ЛОРИ, 2001. - 372 с.

63. Разевиг В. CALS: концепция, стратегия и технологии.// PC WEEK/RE,2001, №11, с.28.

64. Робсон М., Улах Ф. Практическое руководство по реинжинирингу бизнес-процессов. М.: Юнити, 2002. Ч 76 с.

65. Роджерсон Д. Основы СОМ / Пер. с англ. М.: Русская редакция, 2000. -400 с.

66. Сигнор Р. Использование ODBC для доступа к базам данных. М.: Бином-П, 1995.-384 с.

67. Спирли Э. Корпоративные хранилища данных. Планирование, разработка, реализация. Том 1. / Пер. с. англ. М.: Издательский дом Вильяме, 2001. -400с.

68. Уоссермен. Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. / Пер. с англ. М.: Мир, 1992. 240 с.

69. Хаммер М., Чампи ДЖ. Реинжиниринг кооперации: Манифест революции в бизнесе / Пер с англ. М.: Изд. Манн, Иванов и Фербер, 2010.-287 с.

70. Agrawal R., Imielinski Т., Swami A. Mining Associations Between Sets of Items in Massive Databases. // Proceedings of the 1993 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 26-28 of May 1993, Washington, USA, p. 207-216.

71. Agrawal R., Srikant R. Fast Discovery of Association Rules. // Proceedings of the 20th International Conference on VLDB, September 1994, Santiago, Chile, p. 487-499.

72. Bhattacharjee В., Cranston L., Malkemus Т., Padmanabhan S. Boosting Query Performance: Multidimensional Clustering. // DB2 Magazine, 2003, Vol. 7, №2, p. 38-43.

73. Common Object Request Broker: Architecture and Specification, v2.5. -Object Management Group, 2001. -1116c.

74. Data Acquisition from Industrial Systems Specification. Object Management Group, 2001. - 158 c.

75. Draft Federal Information Processing Standards Publication 183. 1993, December 21.

76. D. Chen, G. Doumeingts The GRAI-CIM reference model, architecture and methodolodgy/ In: P. Bernus, L/ Memes. Architectures for Enterprise Integration. London et. AI. 1996.

77. D. Miers Business Modeling and Analysis Tools in BPR. Richmond, Enix Ltd., v. 3. 1994.

78. Demarest M. Building the Data Mart // DBMS, 1994, № 7, p 44-50.

79. Inmon W.H. Building The Data Warehouse. Third edition. New York, NY: John Wiley, 1993, 412 p.

80. Inmon W.H. Building The Data Warehouse. Third edition. New York, NY: John Wiley, 1993, 412 p.

81. Kim W. I/O Problems in Preparing Data for Data Warehousing and Data Mining, Part 1. // Journal of Object-Oriented Programming, 1998, Vol. 11, № l,p. 13-14.

82. Kimball R. A Dimensional Modeling Manifesto // DBMS, 1997, Vol. 10, № 9, p. 59.72.

83. Landon C. G. Miller Business Process Re-engineering: a Management Handbook. 1995.

84. Hammer M "Reengineering Work Don't Automate, Obliterate". Harvard Buisness Review, July-August, 1990.

85. Hernandez M., Stolfo S. Real-world Data is Dirty: Data Cleansing and the Merge/Purge Problem // Data Mining and Knowledge Discovery, 1998, № 2, p. 9-16.

86. Harinarayan V., Rajaraman A., Ullman J. D. Implementing Data Cubes Efficiently // Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 4-6 of June 1996, Montreal, Canada, p. 205-216.

87. Fuernkranz J. Separate-and-Conquer Rule Learning.// Artificial Intelligence Review, 1999, Vol. 13, № 1, p. 3-54.

88. Newquist H. P. Data Mining: The AI Metamorphosis // Database Programming and Design, 1996, № 9, p. 12-14.

89. Newquist H. P. Data Mining: The AI Metamorphosis // Database Programming and Design, 1996, № 9, p. 12-14. Object Management

90. Group: Common Business Object and Business Object Facility. OMG TC Document CF 1996.

91. T.W.Olle Information System Methodologies: A Framework for Understanding. 2 nd publ. Wokingham, 1991.

92. G. Cokins, A. Stratton, J. Helbling An ABC Manager's Primer. New York, IRVIN, 1992.

93. Parsaye K. New Realms of Analysis: Surveying Decision Support. // Database Programming and Design, 1996, № 4, p. 26-33.

94. Rahm E., Do H. Data Cleaning: Problems and Current Approaches. // IEEE Bulletin of the Technical Committee on Data Engineering, 2000, Vol 23, №4, p. 3-13.

95. Gill P., Murray W., Wright M. Practical Optimization. New York, NY: Academic Press, 1981, 401 p.

96. Golub G., Van Loan C. Matrix Computations. New York, NY: Academic Press, 1983,476 p.

97. Ramakrishnan S., Rakesh A. Mining Quantitative Association Rules In Large Relational Tables. // Proceedings of the 1996 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data, 4-6 of June 1996, Montreal, Canada, p. 1-12.

98. OPC Data Access Custom Interface Specification, v2.05. OPC Foundation, 2001. - 194 c.

99. OPC Historical Data Access Custom Interface Specification, vl.l. OPC Foundation, 2001.-122 c.

100. Rational Software et. Al UML Semantic, Version 1.1, 01.09.1997.

101. Marco D. Building and Managing the Meta Data Repository: A Full Lifecycle Guide. Etobicoke, Ontario: John Wiley & Sons, 2000, 416 p.

102. Shoshani A. OLAP and Statistical Databases: Similarities and Differences. // Proceedings of 16th ACM Symposium on Principles of Database Systems, 12-14 ofMay 1997, Tucson, USA, p. 185-196.

103. Zachman J.A. Framework for Information Systems Architectures, // IBM Systems Journal, 1987, Vol. 26, № 3, p. 276-292.5. Интернет-ресурсы

104. Архитектуры систем поддержки принятия решений. // Ссыка на домен более не работаетdwarch/dwarch.html.

105. Выбор инструмента для моделирования хранилищ и витрин данных. // Ссыка на домен более не работаетmodelingtoolselection.html 101.

106. Костяков С. Стратегия информационной поддержки систем качества. // PC Week/RE, № 22-23, 1999. // Ссыка на домен более не работаетyearl999/N22/CP1251/CorporationSystems/chapt2. htm

107. Inmom W.H. Different Data Warehouse Types. // DM Review, 2000, June. // Ссыка на домен более не работаетmaster.cfm ?NavID=198&EdID=2277.

108. Диссертации и авторефераты

109. Демиденко A.A. Корпоративная система дифференцированного управления качеством продукции повышенной сложности. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук, М.: 2000, УДК 338.242:621.002.2.

110. Окулесский В.А. Разработка комплекса методик построения компьютеризированной системы управления качеством продукции на машиностроительном предприятии. Автореферат на соискание ученой степени кандидата технических наук. М.: 2002.

111. Черненькая JI.B. Автоматизированное управление качеством производства. Автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора технических наук, С-Пб, 1998.

Похожие диссертации

• Экономическая оценка и управление экологическими выгодами территории с особым режимом природопользования
• Механизм разработки инновационной стратегии развития промышленного предприятия
• Развитие предприятий информационно-телекоммуникационного комплекса промышленности России на основе оптимизации инвестиционной деятельности
• Компетентностно-ориентированное управление нематериальными ресурсами промышленного предприятия
• Компонентная методология реинжиниринга бизнес-процессов на основе управления знаниями