Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия тема диссертации по экономике, полный текст автореферата



Автореферат



Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Сербин, Андрей Александрович
Место защиты Санкт-Петербург
Год 2008
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Автореферат диссертации по теме "Структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия"

На правах рукописи

СЕРБИИ Андрей Александрович

СТРУКТУРНО-ОРИЕНТИРОВАННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ АККУМУЛЯЦИИ КОРПОРАТИВНЫХ ЗНАНИЙ ПРОМЫШЛЕННОГО

ПРЕДПРИЯТИЯ

Специальность 08 00 13 - Математические и инструментальные методы экономики

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук

Санкт-Петербург 2008

003450125

Работа выпонена на кафедре информационных систем в экономике и управлении ГОУ ВГ10 Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет

НАУЧНЫЙ РУКОВОДИТЕЛЬ - доктор технических наук, профессор

Врусакова Ирина Александровна

ОФИЦИАЛЬНЫЕ ОППОНЕНТЫ доктор экономических наук,

кандидат физико-математических наук, профессор

Ильин Игорь Васильевич

кандидат экономических паук Борейшо Александр Анатольевич

ВЕДУЩАЯ ОРГАНИЗАЦИЯ - ФГОУ ВПО Санкт-Петербургский

государственный университет

л X_2008 года в

Защита состоится л J / _ Л _ 2008 года в часов на заседании диссертационного совета Д 212 219 05 при ГОУ ВПО Санкт-Петербургский государственный инженерно-экономический университет по адресу 191002, Санкт-Петербург, ул Марата, д 27

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке ГОУ ВПО Саша-Петербургский государственный инженерно-экономический университет но адресу 196084, Санкт-Петербург, Московский пр , д 103-а, ауд 305

Автореферат разослан л ху _ IА 2008 г

Ученый секретарь диссертационного совета Д 212 219 05,

кандидат экономических наук, профессор

Корабелъников В М

I. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В условиях высокого уровня конкуренции оперативность принятия решений является важнейшим фактором повышения конкурентоспособности предприятия Необходимость повышения оперативности принятия решений вынуждает руководителей увеличивать накладные затраты на функции контролинга и бизнес-анализа для расширения набора контролируемых индикаторов деятельности и повышение оперативности анализа проблемных ситуаций, что негативно отражается на показателях операционной деятельности предприятия Снижение затрат дожно осуществляться как за счет повышения уровня образования и профессионализма персонала, так и за счет совершенствования информационного обеспечения контролинга и бизнес-анализа Информационные ресурсы контролинга (данные о состоянии бизнес-процессов, показатели деятельности предприятия, а также показатели конъюнктуры рынка) аккумулируются в ИТ-архитектуре предприятий с применением корпоративных информационных систем (КИС), которые обеспечивают информационную взаимосвязанность этих данных В то же время информационные ресурсы бизнес-анализа - формализованные корпоративные знания - представлены разрозненньми информационными объектами документами, схемами, таблицами Вследствие этого, глубокий анализ функционирования бизнес-процессов предприятия с целью их адаптации к меняющимся условиям конкурентной среды, а также решения внутренних проблем предприятия, становится трудоемкой задачей

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

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

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

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

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

Ханализ инструментальных средств аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия,

Хуточнение принципов структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия,

Хразработка методических положений структурирования корпоративных знаний,

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

Хразработка механизма информационно-коммуникационного взаимодействия информационной базы КИС и базы корпоративных знаний с целью автоматизации ввода в КИС агоритмов контроля параметров бизнес-операций,

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

Объектом исследования являются информационно-технологические архитектуры промышленных предприятий

Предметом исследования является структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний

Соответствие паспорту специальности. Диссертационное исследование соответствует пункту 2 8 Развитие методов и средств аккумуляции знаний о развитии экономической системы и использование искусственного интелекта при выработке управленческих решений специальности 08 00 13 Математические и инструментальные методы экономики

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов в области теории управления социально-экономическими системами, теории управления знаниями, теории принятия решений Для обоснования выдвинутых в диссертации положений применялись методы логического, системного и экономического анализа, элементы системного подхода, методы экспертных оценок, инструментальные средства информационно-логического моделирования в формате UML - лMicrosoft Visio 2003, процессного моделирования IDEF0 - лAllFusion Process Modeler BPWIN 4 1, статистическое инструментальное средство лStatistica и прикладное средство разработки КИС л1С Предприятие 8 0.

В ходе исследования области корпоративных знаний и информационных ресурсов предприятий были изучены труды Абдикеева H M , Андрейчикова А А , Борейшо А А, Букович У , Брусаковой И А, Гавриловой Т А , Долятовского В А, Дресвянникова В А, Елиферова В Г, Емельянова А А , Ильина И В , Каплана Р, Кильдюшевского M В , Мильнера Б 3 , Нонака И, Нортона Д, Соколова Р В , Тельнова Ю Ф, Тузовского А Ф и др Использованы справочные и нормативные материалы по исследуемой проблематике

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

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

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

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

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

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

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

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

Апробация результатов. Основные результаты диссертационного исследования были изложены на научно-практических конференциях и семинарах Кроме того, практические и научные разработки были использованы в работе ООО Крафтинвест

Объем публикаций по теме диссертации составляет 1,25 п л

Структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений

II. ОСНОВНЫЕ НАУЧНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ И РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ, ВЫНОСИМЫЕ НА ЗАЩИТУ

Современный менеджмент рассматривает бизнес с функциональной точки зрения, представляя предприятие как совокупность бизнес-процессов, которые определяют корпоративную архитектуру предприятия Управление предприятием в рамках процессного подхода выражается в адаптации бизнес-процессов к постоянно меняющимся условиям внешней конкурентной среды и характеризуется принятием решений, направленных как на предотвращение проблемных ситуаций, так и на их исправление Проблемные ситуации выявляются или предсказываются на основе данных мониторинга показателей состояния бизнес-процессов и внешней среды предприятия Проблемная ситуация может быть определена внутренними или внешними факторами К внешним факторам относятся действия конкурентов, изменения в политической и экономической ситуации, форс-мажорные обстоятельства К внутренним факторам следует отнести действия сотрудников предприятия, проблемы с оборудованием и др, приводящие к изменению отслеживаемых показателей бизнес-процессов

Реакция руководства на внешние факторы выражается в изменении бизнес-процессов, которое может быть двух видов

1) коренная перестройка бизнес-процессов с изменением их взаимосвязей,

2) изменение требований к определенным бизнес-функциям, ресурсам и результатам

Реакция на проблемную ситуацию, вызванную внутренними факторами, выражается в выявлении и устранении ее причины, а также в установлении и контроле определенных правил, направленных на предупреждение возникновения в будущем такой проблемной ситуации Например, потеря постоянных клиентов может быть вызвана неоднозначными правилами предоставления им скидок, В таком случае для бизнес-процесса Продажи может быть уточнен регламент назначения скидки клиенту и определены правила его контроля Подобные правила непрерывно формулируются в компании и внедряются в бизнес-процессы

На основании приведенного анализа в первой главе исследования был сделан вывод о том, что подготовка любого управленческого решения, направленного на предупреждение или устранение проблемной ситуации, связана с анализом бизнес-процессов Анализ бизнес-процессов проводится в первую очередь на основании источников информации о функционировании и взаимодействии бизнес-процессов (формализованные корпоративные знания), а также информации полученной непосредственно от сотрудников предприятия (неформализованные знания) Таким образом, был сформулирован вывод о том, что оперативность анализа бизнес-процессов и трудозатраты аналитиков определяются качеством, доступностью и понотой формализованных корпоративных знаний

В первой главе диссертации проведен анализ функционала доступных на рынке специализированных инструментальных средств, применимых для аккумуляции корпоративных знаний, который позволил выделить три основных класса таких средств.

- средства графического моделирования бизнес-процессов и CASE-средства проектирования информационных систем (например, СА BPWIN, ARIS Business Architect, Rational и др),

- системы управления бизнес-процессами (например, ActiveBPEL Engine, LegaSuite ВРМ, EMC Business Process Manager и др),

- системы управления корпоративными знаниями (например, mySAP Business Intelligence, XELOPES, Hummingbird Products, СБОР Data Archive Integrated Data Mining System и др)

Анализ приведенных классов инструментальных средств показал, что каждый класс имеет очень низкую степень соответствия задачам непосредственно аккумуляции корпоративных знаний Так, средства графического моделирования бизнес-процессов концептуально лучше всего подходят для целей аккумуляции, однако имеют неприемлемые ограничения по поноте информации в силу ее графического ввода и представления Функционал систем управления бизнес-процессами направлен в первую очередь на мониторинг показателей бизнес-процессов, а не на аккумуляцию знаний, и также основан на графическом представлении информации Системы управления корпоративными знаниями не обеспечивают эффективную структуризацию в силу широкой интерпретации понятия корпоративных знаний Функционал таких систем направлен не на аккумуляцию знаний, а на добычу данных (data mining) или компьютерный логический анализ (e-analytics) Немаловажным фактором является высокая стоимость приобретения и эксплуатации указанных средств По данной причине многие предприятия (особенно среднего и малого бизнеса) вообще не используют специальные средства структурирования и накопления информации о бизнес-процессах, обходясь типовыми компонентами уровня приложений ИТ-архитектуры предприятия файловыми хранилищами, корпоративной электронной почтой, Intranet-сайтами

Таким образом, на современном рынке отсутствуют эффективные и доступные для большинства промышленных предприятий специализированные средства, обеспечивающие аккумуляцию корпоративных знаний в ИТ-архитектуре, что определяет необходимость разработки научно-практических рекомендаций по формализации корпоративных знаний и моделирования эффективных инструментальных средств их аккумуляции

В целях повышения оперативности анализа бизнес-процессов и снижения трудозатрат аналитиков допонены принципы аккумуляции знаний (непрерывности, уплотнения и др) тремя новыми, относящимися непосредственно к корпоративным знаниям

1) минимизации избыточности аккумулируемых знаний, который предполагает формализацию допонительных знаний, направленных на усвоение корпоративных знаний сотрудниками, в виде структуры информационных сущностей корпоративных знаний, с целью снижения избыточности информации в сообщениях, с помощью которых формализуются корпоративные знания,

2) структурно-ориентированной формализации корпоративных знаний, который представляет, что чем лучше структурированы знания, тем доступнее метазнания о них для вычислительной техники и тем больше возможностей по их

хранению, поиску и отбору могут предоставить современные информационные технологии,

3) информационно-коммуникационного взаимодействия - принцип подразумевает учет информационных взаимосвязей между бизнес-процессами, которые формируют целостное представление о функционировании всего предприятия и определяют роль каждого бизнес-процесса в создании добавленной стоимости конечного продукта

В соответствии с данными принципами сформулированы методические положения структурно-ориентированной формализации корпоративных знаний Анализ содержания корпоративных знаний показал, что они включают знания о функционировании и взаимодействии бизнес-процессов, знания о материальных, информационных и социально-психологических объектах предприятия, участвующих в бизнес-процессах Материальные объекты - это средства и предметы труда (оборудование, сооружения, продукция и т.д) К информационным объектам относят документы, данные, отчеты и пр Социально-психологические объекты - это люди и их колективы На основании литературных источников по управлению корпоративными знаниями и положений методологий процессного моделирования (ЮЕРО, ВРМЫ и др) определено содержание знаний о функционировании и взаимодействии бизнес-процессов и знаний об их объектах-

1) структурные знания о бизнес-процессах - знания о декомпозиции (обобщении нескольких бизнес-операций в один процесс), доминирований бизнес-процессов (последовательности выпонения бизнес-операций), взаимодействии бизнес-процессов посредством объектов (объект, производимый одним бизнес-процессом может быть ресурсом другого),

2) знания об объектах - это сведения о неотъемлемых атрибутах (свойствах) каждого объекта, характеризующих его как самостоятельную сущность (например, объект Клиент характеризуется наименованием, юридическими реквизитами, видом деятельности), а также сведения о родственных связях объекта с другими объектами (например, Склад - Здание - Стелаж),

3) знания, относящиеся к объектам в рамках конкретных бизнес-процессов -это сведения об объекте, которые имеют значение только в рамках того или иного бизнес-процесса К таким сведениям относится ограничительная информация, содержащаяся в законах, подзаконных актах, стандартах, в специальных внутренних положениях и документах предприятия, а также предписывающая (управляющая) информация о том, как, при каких условиях и по каким правилам следует преобразовать ресурс в результат (содержится в технологических инструкциях, руководствах, документах, определяющих функционал процесса)

С позиции системного подхода описание бизнес-процесса деятельности организации (Д) можно представить следующим образом

1=1,2, ,т,]=1,2, ,п), (1)

где Ра -]-я функция 1-го бизнес-процесса предприятия

На основании предложенных методических положений, каждая функция ^ бизнес-процесса Р, может быть описана следующим кортежем атрибутов

Ру-<ЫатеРу, ОЬ)уЬ 11тчр, Югг,№ Ыиг>, (2)

где ЫатеРу - имяфункции 1-го бизнес-процесса,

ОЬ]ф Ч Л-й объект, представляющий ресурс или результат у-й функции -го бизнес-процесса,

1Ьтир Ч р-я минимальная семантически значимая единица ограничительной информацииу-й функции /-го бизнес-процесса,

Ю1гщ - д-я минимальная семантически значимая единица предписывающей информации 7-й функции 1-го бизнес-процесса,

1пй1]Г - г-й показатель результативности выпонения у-й функции 1-го бизнес-процесса

Структура элементов кортежа объекта ОЪ}1]Р)-й функции 1-го бизнес-процесса имеет следующий вид'

ОЬ]ик = <ИатеОф Яо1е0^к>, (3)

где ЫатеОф - наименование /г-го объекта_/-ой функции 1-го бизнес-процесса,

Яо1еОф - роль (ресурс или результат) /г-го объекта у-ой функции 1-го бизнес-процесса.

Предложенные методические положения определяют способ структурирования каждого из перечисленных видов знаний на основе объектно-ориентированного подхода (ООП) к описанию предметной области. Так, в соответствии с ООП, успешно описываются структурные взаимосвязи бизнес-процессов, атрибуты и родственные связи объектов, взаимосвязи объектов с процессами

Ресурсы (результаты) у-й функции г-го бизнес-процесса ОЬ/уй) принадлежат множеству информационных сущностей О, соответствующих материальным и нематериальным объектам предприятия

0={о, 1=1,2, ,п}, (4)

где о, Ч г-й информационная сущность

В соответствии с ООП каждый объект о, может быть записан набором атрибутов.

о1=<МатеОь А(гОу>, (5)

где ЫатеО, - наименование 1-го объекта предприятия,

АЬ-ОуЧ^я атрибут (свойство) 1-го объекта предприятия.

В настоящей работе предпринята попытка решения задачи структурирования ограничительной и предписывающей информации (п. 3) В рамках методических положений структурно-ориентированной формализации предложено ограничительную информацию структурировать как наборы допустимых значений атрибутов объектов для определенного бизнес-процесса Например, таким образом можно описать допустимые параметры одного и того же материала при использовании его в основном и вспомогательном производстве, разделить требования к условиям оплаты заказа клиентом в сдеках по сервису и по продажам, зафиксировать параметры, характеризующие качество продукции и т д

Структура элементов кортежа единицы ограничивающей информации 11т1]Р)-й функции 1-го бизнес-процесса имеет следующий вид.

1Ьт№ = <Obj.jp, А1гОир1, Уа1№,и>,

где ОЬ]№ -р-й объект 7-ой функции 1-го бизнес-процесса, АггОт-/-ое свойствор-го объектау-ой функции 1-го бизнес-процесса, Уа1.]Р,и - м-е допустимое значение Г-го свойства р-го объекта у-ой функции -го бизнес-процесса

Для структуризации предписывающей информации введено понятие линтелектуального бизнес-процесса Под линтелектуальным понимается бизнес-процесс, который подразумевает принятие решений, направленных на корректировку его результатов и показателей в зависимости от параметров ресурсов Так, например, выбираются настройки оборудования в зависимости от желаемого качества конечного продукта, формулируются финансовые условия сдеки в зависимости от добросовестности и важности клиента, выбирается место хранения на складе в зависимости от массогабаритных характеристик, нормативной оборачиваемости и условий хранения товара Данные решения могут носить только агоритмический характер в силу их формализации в исходных источниках предписывающей информации В диссертации предложено выделять и структурировать агоритмы принятия таких решений как продукционные правила, выпоняющиеся только в рамках определенного бизнес-процесса

Правило состоит из двух частей условия (ЕСЛИ) и действия (ТО) Условие представляет собой операцию конъюнкции интервалов значений входных параметров (свойств объектов) Действие - это совокупность операций присваивания значений (обозначается .=) выходным параметрам Например, для процесса резервирования товара, правило выбора склада отгрузки в зависимости от местонахождения клиента и формы оплаты будет выглядеть так

Если Регион Клиента = СЗФО И Вид оплаты по Договору = Наличный расчет То Склад = Розничный_СПб

Структура элементов кортежа единицы предписывающей информации /Огготу-й функции 1-го бизнес-процесса имеет следующий вид

где ШтеРщ - наименование (описание) д-го продукционного правила у-ой функции /-го бизнес-процесса;

^-условие д-го продукционного правилау-ой функции г-го бизнес-процесса, ТИеПщ - действие д-го продукционного правила у-ой функции ;-го бизнес-

Юггт = <ИатеРД, Пепид>,

процесса

Условие и действие состоят из фактов - элементов множества (V

Г={и>, 1=1,2, ,и},

где XV. Ч -й факт множества }

Факт может быть описан следующим набором атрибутов-

м,=<МатеИ., ОЪ]Д А1гОД ОБ,, Уа1,>,

где ЫатеIV, - наименование (описание г-го факта), ОЪ]1 Ч объект, с которым связан 1-й факт, АкО, - свойство объекта, с которым связан г-й факт, Уа!1 - значение свойства объекта ОЬ]Д

ОБ, - операция сравнения больше, меньше, равно, больше или равно, меньше или равно, не равно

Структура элементов кортежа условия (действия Ткепт) д-й продукции Ю1г[]Ч]-\\. функции 1-го бизнес-процесса имеет следующий вид

Ю1гт = <Ыатв1/т, (10)

где Ште1/т - наименование (описание условия), <?-й продукции Ю1гщ _/-й функции 1-го бизнес-процесса;

^удк ~ к-й факт условия д-й продукции Я)//-у9у-й функции 1-го бизнес-процесса

Предложенные методические положения позволяют преобразовать в структуру данных формализованные корпоративные знания на основе понятий общепринятых методологий процессного моделирования с учетом информационных взаимосвязей корпоративных знаний с бизнес-процессами, а следовательно соответствуют сформулированным принципам аккумуляции корпоративных знаний В соответствии с предложенной структурой разработана информационно-логическая модель инструментального средства, предназначенного для структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия, обеспечивающая снижение трудозатрат аналитиков в процессе анализа проблемной ситуации и снижение затрат на адаптацию новых сотрудников Данная модель, основанная на фреймово-продукционном представлении корпоративных знаний, содержит фреймы хранения и вывода структурированных знаний С помощью фреймов в модели аккумулируются знания о бизнес-процессах, объектах предприятия, взаимосвязях и ограничениях, а с помощью продукционных правил, заключенных во фреймы, аккумулируются агоритмы принятия решений линтелектуальных бизнес-процессов Фреймовое представление выбрано как наиболее соответствующее концепции объектно-ориентированного подхода к описанию предметной области Схема модели в формате моделирования объектов иМЬ показана на рис 1 По своей природе фрейм-прототип не имеет существенных различий с понятием класса в ООП, а фрейм-экземпляр - с понятием объекта, и использование нотации ЦМЬ в данном случае обосновано

Модель обеспечивает учет актуальности корпоративных знаний (с применением специальных фреймов Регистр актуальности связей и Регистр актуальности правил) и возможность управления информационными связями с файлами первичных источников формализованных корпоративных знаний (фреймы Виды файлов и Файлы объектов)

С помощью функционала, обеспечиваемого данной моделью можно оперативно по запросу отобрать и вывести всю релевантную информацию об анализируемом бизнес-процессе, не прибегая к поиску и изучению первичных документов, регламентирующих бизнес-процесс Например, так можно оперативно выяснить установленные характеристики материалов, периодичность технического

обслуживания оборудования и правила его настроек, сопоставить с фактическими данными, полученными из КИС и определить возможные пути снижения доли бракованной продукции

Рис. 1. Информационно-логическая модель инструментального средства, предназначенного для структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия

Внедрение инструментальных средств аккумуляции корпоративных знаний расширяет полезный функционал ИТ-архитектуры, но неизбежно влечет повышение эксплуатационных затрат Несмотря на эффективность структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в плане повышения оперативности принятия решений о реинжиниринге бизнес-процессов и сокращении трудозатрат специалистов-аналитиков, повышение стоимости

эксплуатации ИТ-архитектуры может повлиять на принятие решения о внедрении нового ее компонента В ходе исследования установлено, что затраты на эксплуатацию ИТ-архитектуры, обладающей функционалом структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний могут быть снижены при интеграции данного средства в КИС на основании реализации механизма информационно-коммуникационного взаимодействия базы корпоративных знаний и информационной базы КИС (рис 2) Снижение затрат происходит за счет функций

1) автоматического запонения фреймов Объекты и Свойства объектов по параметрам информационных объектов КИС, что позволяет уменьшить трудозатраты на первичный ввод информации в базу знаний. Эта возможность возникает благодаря структуре КИС, соответствующей бизнес-процессам предприятия информационные объекты КИС как правило соответствуют объектам бизнес-процессов, что позволяет автоматически создавать их фреймовое представление в базе знаний,

2) автоматического внесения изменений в функционал КИС при корректировке информации в базе корпоративных знаний, что позволяет уменьшить число обращений к поставщикам ИТ-услуг по вопросам доработки КИС при реижиниринге бизнес-процессов, тем самым, сократив затраты на эксплуатацию КИС

Изменения, вносимые в функционал КИС представляют собой реализации функций контроля данных в информационных объектах КИС в соответствии с ограничительной и предписывающей информацией Контроль ограничительной и предписывающей информации вводится в КИС через программирование допонительных функций и модулей Примером такого контроля может быть контроль задоженности клиента при отгрузке товара Программная реализация таких функций контроля с одной стороны необходима для предупреждения проблемных ситуаций, с другой стороны постепенно приводит к серьезным искажениям первичного функционала и программного кода модулей КИС, что усложняет его анализ и переработку при возникновении потребности во внесении изменений в систему

Для реализации данного механизма на основе стратегии обратного продукционного вывода разработан агоритм интелектуального вывода для фреймово-продукционного представления корпоративных знаний Для поддержки агоритма модель (рис 1) допонена рядом фреймов (Фактические значения свойств, Верификация правил, Таблица верификации условий правил, Действия к испонению), предназначенных для моделирования вспомогательных объектов и формирования результатов Агоритм позволяет определить параметры объектов некоторого бизнес-процесса по известным значениям свойств других объектов на основании продукционных правил, введенных в базу знаний Механизм информационно-коммуникационного взаимодействия обеспечивает обмен данных между информационными базами, благодаря чему автоматически осуществляется контроль данных в информационных объектах КИС на основании продукционных правил

Процедуры автоматического запонения и контроля значений реквизитов объектов информационной базы

Объекты информационной базы, содержащие данные бизнес-операций

Рассчитанные значения свойств объектов бизнес-процессов

Данные бизнес-операций

Процедуры автоматического запонения фрейма Значения свойств

База корпоративных знаний

Фреймы и процедуры продукционного вывода

Фреймово-продукционное представление корпоративных знаний

Инфокоммуника ционноевза имодействие информационных баз позволяет обращаться к знаниям бизнес-процессов через объекты информационной базы КИС. а также к данным бизнес-операций через фреймы базы корпоративных знаний

Информация об объектах конфигурации КИС и их реквизитах

Процедуры автоматического запонения фреймов Объекты и Свойства объектов

Экземпляры

фрейма

Объекты

Экземпляры

фрейма

Свойства

объектов

Рис. 2. Механизм информационно-коммуникационного взаимодействия инструментальных средств структурной аккумуляции корпоративных знаний

В работе показано повышение оперативности принятия решений при использовании инструментальных средств структурно-ориентированной аккумуляции на основе имитационного моделирования процесса анализа проблемной ситуации. Из сетевого графика работ процесса принятия решений (рис. 3) видно, что критический путь всего проекта изменится на столько, на сколько изменится время анализа проблемной ситуации (при прочих равных).

и изучена

релевантная

информация

Рис 3. Сетевой график процесса принятия решения

Сокращение времени выпонения процесса анализа проблемной ситуации (Д7) обусловлено структуризацией информационных потоков

Общее время выпонения анализа 1-й проблемной ситуации (Т,) можно представить как сумму временных интервалов

где Г//- время необходимое для выпонения основных функций анализа 1-й проблемной ситуации (анализ причин, формирование альтернатив, разработка критериев и т д),

М, - количество неструктурированных информационных источников, использовавшихся при анализе г-й проблемной ситуации,

Г, - количество структурированных информационных сообщений, полученных по запросам к базам данных в ходе анализа 1-й проблемной ситуации,

Ш,т - время, затрачиваемое на уточнение т-го информационного источника для анализа 1-й проблемной ситуации,

/оД - время, затрачиваемое на осмысление п-го информационного сообщения для анализа 1-й проблемной ситуации.

Имитационное моделирования транзакгов анализа проблемной ситуации показало, что среднее время анализа проблемной ситуации сокращается примерно на 11 часов при использовании структурированных корпоративных знаний Такой результат позволяет сделать вывод об экономической целесообразности

структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний в ИТ-архитектуре предприятия, тк существенно сокращает время выпонения анализа проблемной ситуации

Кроме повышения оперативности анализа проблемных ситуаций, Экономический эффект от применения структурно-ориентированной аккумуляции корпоративных знаний может быть достигнут вследствие

- снижения затрат на адаптацию новых сотрудников благодаря тому, что новые сотрудники могут быстрее изучить бизнес-процессы, в которых они задействованы,

- снижения затрат на эксплуатацию КИС, которое определяется количеством реализуемых в КИС функций контроля за период времени,

повышения качества результатов деятельности и повышения удовлетворенности клиентов

П1. ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

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

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

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

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

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

6 Предложен механизм взаимодействия информационных баз ИТ-архитектуры посредством интелектуального вывода, обеспечивающий использование структурированных корпоративных знаний для автоматической реализации функций контроля в корпоративной информационной системе, позволяющий снизить затраты на эксплуатацию ИТ-архитектуры

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

IV. ПУБЛИКАЦИИ АВТОРА ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Статьи, опубликованные в рекомендованных ВАК изданиях

1 Сербии А А Объектно-ориентированный подход к моделированию бизнес-процессов предприятия // Вестник ИНЖЭКОНа, Серия Экономика Выпуск 1 (20) СПб, 2008 г - с 314-316 -0,3 п л

Статьи, опубликованные в прочих изданиях

2 Сербии А А Управление корпоративными знаниями в контексте жизненного цикла изделия // Менеджмент и экономика в творчестве молодых исследователей ИНЖЭКОН-2006 IX науч-практ. конф студ и асп СПбГИЭУ 18,19 апр 2006 г Тез докл /Отв ред Б М Генкин (отв ред) и др - СПб СПбГИЭУ, 2006 - с 94-95 -0,1 п л

3 Сербии А А Разработка системы управления знаниями произ-водственного предприятия среднего бизнеса // Современные проблемы при-кладной информатики Сборник научных трудов международной научно-практической конференции 23-25 мая 2007 года / Отв Ред И А Брусакова, Е Н Панова - СПб Издательство Политехи ун-та, 2007 - с 33-36 - 0,3 п л

4 Брусакова И А , Сербии А А Практическая структуризация знаний среднего производственного предприятия // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям Сборник докладов международной конференции 26-27 июня 2007 года - СПб Издательство СПбГЭТУ ЛЭТИ, 2007 г - с 128-130 - 0,15 п л

5 Сербии А А Элементы структурных и функциональных знаний о бизнес-процессах // Первый научный конгресс студентов и аспирантов 23, 24 апр 2008 г ИНЖЭКОН-2008 тез докл / редкол БМ. Генкин (отв ред) [и др] - СПб СПбГИЭУ -2008 -с 78-79.-0,1 пл

6 Брусакова И А, Сербии А А Объектно-ориентированный подход в моделях аккумуляции знаний о бизнес-процессах // Современные проблемы прикладной информатики Сб науч трудов научно-практической конференции по современным проблемам прикладной информатики 27-28 мая 2008 года / Отв ред И А Брусакова, ЕН Панова - СПб Изд-во Политехи ун-а, 2008 - с 11-29 -0,3 п л

Подписано в печать CP?

Формат60x84 УшПеч- я ,0 Тираж /РО эд Заказ

ИзПК СПбГИЭУ. 191002, Санкт-Петербург, ул. Марата, 31

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Сербин, Андрей Александрович

Введение.

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

1.1. Экономико-организационная сущность и состав корпоративных знаний.

1.2. Роль корпоративных знаний в процессе подготовки управленческих решений.

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

Выводы по главе 1.

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

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

2.2. Объктно-ориентированный подход к структурированию корпоративных знаний.

2.3. Мифологическое моделирование фреймово-продукционного представления корпоративных знаний.

Выводы по главе 2.

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

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

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

ООО Крафтинвест.

Выводы по главе 3.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний промышленного предприятия"

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Х разработка методических положений структурирования корпоративных знаний;

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

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

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

Объектом исследования являются информационно-технологические архитектуры промышленных предприятий.

Предметом исследования является структурно-ориентированное моделирование аккумуляции корпоративных знаний.

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

Методологической и теоретической основой диссертационного исследования послужили труды отечественных и зарубежных авторов в области теории управления социально-экономическими системами, теории управления знаниями, теории принятия решений. Для обоснования выдвинутых в диссертации положений применялись методы логического, системного и экономического анализа, элементы системного подхода, методы экспертных оценок, инструментальные средства информационно-логического моделирования в формате UML - лMicrosoft Visio 2003, процессного моделирования IDEF0 - лAllFusion Process Modeler BPWIN 4.1, статистическое инструментальное средство лStatistica и прикладное средство разработки КИС л1С: Предприятие 8.0.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Сербин, Андрей Александрович

Выводы по главе 3.

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

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

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

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

Заключение

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

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

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

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

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

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

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

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Сербин, Андрей Александрович, Санкт-Петербург

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

18. Братко, Иван. Агоритмы искусственного интелекта на языке PROLOG, 3-е издание. : Пер. с англ. Ч М. : Издательский дом "Вильяме", 200-1. Ч640 е.: ил.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

30. Габец А.П., Гончаров Д.И., Козырев Д.В., Кухлевский Д.С., Радченко М.Г. Профессиональная разработка в системе 1С предприятие 8 (+CD) / Под ред. М.Г.Радченко. М.: л1С-Паблишинг; СПб.: Питер, 2006. -808 е.: ил.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

48. Змитрович А.И. Интелектуальные информационные системы. Ч Мн.: НТООО ТетраСистемс, 1997. 368 с. (литература Гавриленко - 27)

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

Похожие диссертации