Обеспечение качества принятия управленческих решений при проектировании контрольно-измерительной оснастки на основе комплексной математической модели процесса

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Автореферат

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

05.02.23 - Стандартизация и управление качеством продукции

Обеспечение качества принятия управленческих решений при проектировании контрольно-измерительной оснастки на основе комплексной математической модели процесса

Ефимова Полина Евгеньевна

Рыбинск - 2011

Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Рыбинский государственный авиационный технический университет имени П.А. Соловьева».

Научный руководитель кандидат технических наук, профессор Комаров Валерий Михайлович

Официальные оппоненты

доктор технических наук, профессор Непомилуев Валерий Васильевич

кандидат технических наук Соколов Михаил Авангардович

Ведущая организация ГОУ ВПО «Брянский государственный технический университет»

Ученый секретарь диссертационного совета Надеждин И.В.

1. Общая характеристика работы

Актуальность темы.

В условиях быстро меняющейся экономической ситуации требования к управленческим решениям существенно возрастают, особенно в производстве сложной наукоёмкой продукции. В этом случае логично говорить о необходимости обеспечения качества управленческих решений. Нередко на практике вследствие неполноты информации, используемой в процессе принятия решений, возникает определённое противоречие между качеством и оперативностью принимаемых решений. Устранение этого противоречия возможно только путём создания автоматизированной системы принятия решений, в которой использовалась бы доступная информация о процессе, подлежащем управлению.

Качество готовой продукции в значительной степени зависит от эффективной и своевременной технологической подготовки производства (ТПП). Существенную долю ТПП составляет процесс проектирования и изготовления оснастки, характеризуемый наличием большого количества относительно несложных уникальных заказов. Планирование хода работ в этих условиях возможно только при штатном развитии процесса. Однако при возникновении возмущающих воздействий (изменение планов, болезни) в связи с огромной размерностью пространства принятия решений на поиски оптимального решения затрачивается значительное время. Для обеспечения качества и оперативности принятия управленческих решений с помощью автоматизированной системы необходимо разработать математическую модель процесса принятия решений на основе мониторинга и анализа данных автоматизированных систем учёта, используемых на предприятиях.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является обеспечение качества процесса проектирования контрольно-измерительной оснастки путём управления принятием решений на основе комплексной математической модели процесса. Для достижения указанной цели необходимо решить следующие задачи:

выделить характеристики понятия качества управленческих решений, на основе чего разработать математическую модель принятия решений при проектировании оснастки;

выявить показатели, определяющие качество управленческих решений, и определить возможное влияние на них с целью полного и своевременного выполнения требований цехов-заказчиков оснастки;

разработать методику получения количественных показателей для оценки качества управленческих решений на основе мониторинга и анализа данных автоматизированных систем учёта, используемых на предприятиях;

разработать алгоритмы функционирования автоматизированной системы принятия решений с целью повышения их оперативности.

Объектом исследования является процесс принятия управленческих решений при проектировании оснастки в системе менеджмента качества предприятия.

Предмет исследования - методика анализа и моделирования процесса принятия управленческих решений при проектировании оснастки.

Методы исследования базируются на применении обобщения и общенаучного анализа, теории сетей Петри, методов сокращения размерности признакового пространства, теории нечёткой логики, теории массового обслуживания, теории расписаний, алгоритмов «муравьиных колоний», метода решающих матриц.

Достоверность основных результатов работы подтверждается совпадением результатов теоретических исследований с результатами экспериментальных исследований принятых решений на примере управления работой конструкторского бюро проектирования оснастки машиностроительного предприятия.

Научная новизна работы заключается в следующем:

предложена система расчётных показателей, определяющих качество управленческих решений, изучено воздействие на эти показатели с целью обеспечить полное, своевременное выполнение требований цехов-заказчиков оснастки;

разработана комплексная математическая модель анализа качества управленческих решений при проектировании;

разработана методика получения указанных количественных показателей, а также критериев качества процесса, на основе мониторинга и анализа данных используемых на предприятиях учётных систем;

разработаны алгоритмы функционирования автоматизированной системы принятия решений, обеспечивающие повышение их оперативности;

Основные положения, выносимые на защиту:

1) система расчётных показателей, определяющих качество управленческих решений при проектировании;

2) комплексная математическая модель анализа качества управленческих решений при проектировании на основе взвешенных показателей;

3) методика получения указанных количественных показателей, а также критериев качества процесса, на основе мониторинга и анализа данных используемых учётных систем;

4) алгоритмы процесса управления заказами на проектирование оснастки, обеспечивающие реализацию предложенных решений.

Практическая значимость и реализация полученных результатов

Практическая значимость исследования состоит в том, что предложен подход к управлению заказами на проектирование оснастки, учитывающий вероятностный характер их поступления и обработки, а также разработано программное обеспечение для поддержки принятия управленческих решений при проектировании оснастки. Основные результаты работы внедрены на ОАО «Сатурн-Газовые Турбины» и ЗАО «СМ Системы» для принятия управленческих решений.

Апробация работы

Основные результаты работы докладывались на 61й научно-технической конференции студентов, магистрантов и аспирантов (г. Ярославль, 2008 г.), 7й всероссийской научно-технической конференции «Вузовская наука - региону» (ВоГТУ, 2009 г.), I всероссийской конференции «Теория и практика системного анализа» (г. Рыбинск, 2010 г.), II Всероссийской научной конференции с международным участием «Научное творчество XXI века» (г. Красноярск, 2010 г).

Публикации

Материалы диссертационной работы опубликованы в 26 печатных работах, в т. ч. 3 - в рецензируемых научных журналах, рекомендованных ВАК для публикации результатов научных исследований.

Структура и объем работы

Диссертация содержит введение, 4 главы, заключение, приложения и список использованных источников, насчитывающий 174 наименования. Работа изложена на 251 странице печатного текста. В работе содержится 77 рисунков, 53 таблицы и 7 приложений.

2. Содержание работы

Во введении обоснована актуальность выбранной темы, сформулированы цели и задачи исследования, научная новизна и практическая ценность диссертационной работы.

В первой главе выполнен анализ роли технологической подготовки производства (ТПП) новых изделий, включающей в себя процесс проектирования и изготовления оснастки. Выявлены отклонения от штатного развития процесса изготовления продукции, причиной которых являются срывы ТПП. Отмечено, что задержки с поставкой оснастки являются причиной 25 % всех случаев срывов срока выпуска новых изделий. В свою очередь, срыв сроков поставки оснастки происходит вследствие того, что около половины заказов на технологическое оснащение поступает на инструментальный завод с опозданием, вследствие чего их невозможно выполнить в срок. Выявлено, что несвоевременные либо неправильные управленческие решения являются основной причиной срывов сроков заказов.

Проанализированы и сопоставлены подходы к понятию «качество управленческих решений», критерии оценки качества и факторы, определяющие качество управленческих решений. Отмечено, что в большинстве случаев оценки отличаются субъективностью, на основе чего сделан вывод о необходимости введения количественных показателей оценки управленческих решений. Проанализированы методики оценки качества и эффективности А.З. Гасанова, P.А. Фатхутдинова, образовательного центра Элитариум.

Приведена сравнительная характеристика методов математического описания и анализа процесса оперативного управления и дана оценка сравнительной сложности алгоритмов на основе существующих моделей. Сформулированы особенности предметной области и сделан вывод о том, что для её описания могут быть одновременно применены разнородные математические методы.

В рамках исследования проведено исследование существующих систем автоматизации принятия решений. Сделан вывод о том, что для автоматизации процесса оценки качества решений необходимо разработать комплексную математическую модель оценки качества управленческих решений и создать на её основе автоматизированную систему принятия управленческих решений, в которой использовалась бы вся имеющаяся на предприятии информация о процессе, подлежащем управлению. Для этого целесообразно осуществлять мониторинг и анализ данных, получаемых как из систем, используемых при принятии управленческих решений, так и из систем, непосредственно применяемых в процессе проектирования оснастки. Это обеспечит повышение оперативности принятия управленческих решений при проектировании оснастки как в плановых условиях, так и при наличии возмущающих факторов, а также повышение их качества.

Во второй главе для оценки и совершенствования процесса принятия управленческих решений разработана базовая модель управления проектированием оснастки. Она приведена на рис. 1.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 1. Базовая модель процесса управления проектированием оснастки

Из рис. 1 следует, что процесс управления предполагает планирование (определение сроков выпуска), составление расписания (распределение работ и определение локальных сроков для исполнителей), а также контроль над исполнением заказов, что отражается введением обратной связи в модели. Взаимодействие этих процессов обеспечивает сеть Петри - эффективный инструмент описания параллельных асинхронных процессов. В работе предложена цветная стохастическая сеть Петри с введённым модельным временем. Взаимодействие процессов базовой модели с сетью Петри отражено на рис. 2.



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рис. 2. Сеть Петри как инструмент взаимодействия асинхронных процессов

Сеть включает переходы, соответствующие этапам работы над заказами, и позиции, содержащие группы заказов, находящихся на одной стадии выполнения. Они сведены в таблицу 1. В таблице 1 приведены следующие показатели: n - среднее количество заказов в периоде; p₁ - вероятность принятия заказа на проектирование; p₂ - вероятность сохранения заказом актуальности; p₃ - вероятность принятия заказа заказчиком без претензий; н₈ - возвращённые заказы.

Таблица 1. Позиции и переходы сети Петри

Позиции сети Петри	Переходы сети Петри	Входные функции переходов	Выходные функции переходов
Номер	Смысл	Номер	Смысл
0 1 2 9	Поступающие Отвечающие требованиям Не отвечающие требованиям Отклонённые	t0 t10 t20	Получен Отвергнут Принят		,
3 5 10	Ожидающие распределения Потерявшие актуальность Изъятые	t30 t70	Направлен исполнителю Снята актуальность	,	,
4 6	Заказы на рабочем месте Выполненные	t40	Выполнен		,
7 8 11 12	Выполненные без отклонений Содержащие отклонения Выполненные и внедрённые в цехе Выход	t50 t60 t80 t90	Направлен на исполнение, цеху-заказчику Принято без претензий Возникли замечания Работа завершена		,

При формализованном описании базовой модели управления проектированием оснастки необходимо учитывать основные показатели, определяющие процесс проектирования оснастки: планы выпуска изделий, операции, цеха-заказчики, исполнители. Эти показатели образуют многомерное пространство, в котором протекает процесс принятия управленческих решений. Для наглядности оно изображено в виде трёхмерных кубов, на осях которых откладываются значения сущностей, учитываемых в процессе управления (рис. 3). Математическая обработка многомерных объектов весьма затруднительна, поэтому необходимо свести многомерное пространство принятия решений к совокупности двумерных объектов. Для этого, учитывая дискретный характер сущностей процесса управления, предложено использовать сечения куба (см. рис. 3).



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

В точках пересечения секущих плоскостей многомерного пространства находятся элементы, отражающие вероятности наличия связи между двумя сущностями. Например, для каждого сочетания значений 1, 2,… m сущности 1 и значений 1, 2,… n сущности 2 определены элементы x₁₁, x₁₂,…x_mn. Совокупность этих элементов образует матрицу размерностью m x n. Аналогично для значений 1, 2,… n сущности 2 и значений 1, 2,… p сущности 3 определяется матрица размерностью n x p.

Связь между значением i сущности 1 и значением j сущности 3 осуществляется через значения 1, 2,… n сущности 2. Считая, что в строке i первой матрицы записаны гипотезы, в столбце j второй - исходы, найдём вероятность события A «существует связь между значениями сущностей, представленными строкой i и столбцом j». Эта вероятность находится по формуле

, (1)

где x_ij, y_ij - элементы матриц, отражающих связи сущностей 1 и 2, 2 и 3 соответственно.

Однако данная формула полностью совпадает с формулой нахождения элемента при определении произведения матриц и . Исходя из этого, предложено определять вероятности наличия связи между сущностями 1 и 3 как элементы матрицы, являющейся произведением двух исходных матриц, представляющих связи между сущностями 1 и 2, 2 и 3 соответственно. В дальнейшем таким образом оцениваются все количественные показатели, недоступные непосредственному измерению: склонность сотрудника к выполнению заказа, необходимость отнесения заказа к периоду и др.

Обобщённый показатель качества управленческого решения можно представить формулой 2:

, (2)

где л_i - весовой коэффициент параметра,

P^Q_i - оцениваемый параметр качества, в том числе P^Q₁ - параметр по энтропии, P^Q₂ - параметр по рискам, P^Q₃ - параметр реализации решения, P^Q₄ - параметр адекватности.

Для планирования за количество событий в показателе энтропии принимается количество периодов, на которые может быть назначен заказ. Состояния «Заказ назначен на период i», i=1…n имеют вероятности p₁…p_n соответственно. Для распределения работ за количество событий в показателе энтропии соответственно принимается количество работников j, j=1…m, которым может быть поручено выполнить заказ, для определения локальных сроков (приоритетов работникам) - количество номеров заказов k, k=1…l для которых оценка производится одновременно. Показатель энтропии исчисляется, таким образом, по формуле 3.

, (4)

где p_p(i), p_r(j), p_s(k) - вероятности событий i, j, k в процессах планирования, распределения работ и определения локальных сроков;

г^p, г^r, г^s - весовые коэффициенты значимости решений при планировании, распределении работ и определении локальных сроков соответственно, причём

. (5)

Чем меньше энтропия, тем больше определённость и, следовательно, лучше решение.

(6)

Показатель риска может быть оценён как доля возвращённых заказов в общей работе (см. таблицу 1):

. (7)

Показатель, рассчитанный по формуле (7), представляет собой долю заказов, по которым необходимо предпринимать корректирующие действия. Его рост свидетельствует о снижении качества работ. Показатель реализации решения складывается из трёх составляющих (реализации по затратам, компетентности сотрудников, срокам) и имеет вид:

, (8)

где м₁, м₂, м₃ - весовые коэффициенты значимости соблюдения требований затрат, компетентности и сроков соответственно. По опыту функционирования подразделения м₁?0,2…0,3, м₂?0,3…0,4, м₃?0,4…0,5.

N₁, N₂, N₃ - нормирующие коэффициенты, равные соответственно максимальным возможным значениям P^Q₃₁, P^Q₃₂, P^Q₃₃.

Для оценки реализации решения с точки зрения затрат используются трудозатраты конструкторов M_T, в связи с чем верно

(9)

Для оценки компетентности сотрудников используется сводная матрица I. «Исполнитель» - «Заказ», которая является взвешенной суммой матриц, отражающих предпочтения в распределении работ по различным параметрам:

, (10)

где _j - весовые коэффициенты значимости характеристик;

I_j - матрицы, каждая из которых представляет собой произведение матриц «Заказ-<Характеристика>» и «<Характеристика>-Конструктор». Параметр <Характеристика> является формальным и может принимать следующие фактические значения: используемый инструмент проектирования (САПР), квалификацию, специализацию, опыт (недавно выполненные работы). Для успешного функционирования подразделения необходимо учитывать связь вновь поступивших заказов с уже распределёнными, что требует обработки больших объёмов данных. Для решения данной проблемы предложена методика, использующая элементы алгоритма «муравьиной колонии». Установлены аналоги терминов, принятых в данном алгоритме, терминам исследуемой задачи. Это показано в таблице 2.

Таблица 2. Аналоги терминов решаемой задачи терминам алгоритма «муравьиных колоний»

Термин решаемой задачи	Термин, применяемый в алгоритме «муравьиных колоний»	Обозначение
Заказ	Муравей	l
Конструктор	Ребро графа	t
Сводная характеристика ранее выполненных заказов (опыт)	След фермента (феромона)
Мера различия заказа с полученными ранее	Путь, пройденный муравьём между точками графа
Память о ранее выполненных заказах с учётом забывания	Испарение феромона

После вычисления всех матриц I_j ищется минимум целевой функции q_r:

(11)

где q_r - критерий качества распределения сотрудников по компетенции,

U_ij -цены назначения, обратные соответствующим элементам матрицы I,

H_ij - трудоёмкость доли заказа, назначенной для выполнения конструктору.

Выполнение решения по срокам оценивается штрафной функцией, причём целью является минимум запаздывания критичных заказов. Эта функция имеет вид:

, (12)

где q - критерий выполнения решений по срокам,

Дt_i - превышение срока исполнения, рассчитываемое как разность фактического срока выпуска и планового срока;

f_i - штраф, значение которого пропорционально элементу матрицы A с соответствующими значениями параметров «Срок» и «Изделие»,

где A («Срок» - «Изделие») - прирост оснащённости за период, определяемый планами предприятия по выпуску новых изделий.

Показатель адекватности рассчитывается исходя из сравнения исходных и реальных матриц, на основе которых принимается управленческое решение. В рассматриваемой модели в качестве исходных берутся следующие матрицы:

A («Срок» - «Изделие»);

B («Операция» - «Оснастка») - вероятность применения оснастки на операции, определяемая специализацией оснастки, опытом технологических бюро в её применении;

C («Цех» - «Операция») - доля операций данного типа в суммарной трудоёмкости работ цеха, определяемая специализацией цехов;

D («Изделие» - «Цех») - доля трудоёмкости работ цеха в трудоёмкости процесса изготовления изделия, определяемая расцеховкой изделий;

E («Оснастка» - «Заказ») - вероятность появления оснастки в заказе, определяемая решениями технологов.

На основе перечисленных исходных матриц для описания процесса планирования вычисляются следующие результирующие матрицы:

P («Изделие» - «Операция») - вероятность того, что при изготовлении изделия будет затребована данная операция:

; (13)

Od («Изделие» - «Оснастка») - оснащённость изделия:

Od = P · B; (14)

Pr («Срок» - «Оснастка») - прогнозная потребность в оснастке:

Pr = A · Od; (15)

Pre («Срок» - «Заказ») - прогнозное расписание заказов:

Pre = Pr · E; (16)

Osc («Цех» - «Оснастка») - оснащённость (потребность в оснастке) цеха:

Osc = C · B; (17)

Z («Срок» - «Цех») - прогнозная загрузка цехов

. (18)

Взаимодействие процессов базовой модели (см. рис. 1) и сети Петри можно представить алгоритмом, приведённым на рис. 4.



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Адекватность прогноза оценивается по корреляции фактического поступления заказов (по сети) и матрицы Pre. Могут использоваться и другие параметры: связь доли дополнительных работ в с количеством фишек в сети, матрицы Z, Od, Osc. Показатель адекватности прогноза определяется формулой

 (19)

где a_пр - коэффициент корреляции фактических и прогнозных показателей поступления заказов.

Поскольку данный показатель требует сравнения планируемой и реальной ситуации и неизвестен в момент принятия решения, при оценке качества решения он принимается в виде константы, которая зависит от того, является ли течение процесса штатным, либо часто наблюдаются отклонения или внешние воздействия (изменение планов, решений заказчиков и т. п.).

На основе анализа модели сформулированы следующие рекомендации по повышению качества процесса: первоочередное выполнение заказов, имеющих наибольшую актуальность для заказчика; распределение работ в строгом соответствии с компетенцией сотрудников; улучшение организации деятельности лиц, принимающих решения, для уменьшения доли работ, требующих корректирующих действий. Данные рекомендации соответствуют контролируемым критериям.

В третьей главе описана методика получения элементов базовых матриц из данных учётных систем (маршрутных технологий, отчётности цехов): для определения элемента матрицы строится выборка документов по интересующему нас показателю и определяется доля этих документов среди содержащихся в системе. Перечни периодов, сотрудников и заказов приведены в автоматизированной системе учёта работ. Вероятности в начальный момент времени полагаются равными, при назначении заказу срока, исполнителя и приоритета соответствующая вероятность становится равна 1.



Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

На рис. 5 представлен разработанный алгоритм процесса управления проектированием. Начальные значения матриц получают из учётных систем перед планированием. Суть корректировки матриц состоит в том, что реальное поступление заказов по предшествующим периодам сопоставляется с рассчитанным по математической модели, далее путём вычисления промежуточных матриц P, Osc,_, Od,_, Z находится матрица, нуждающаяся в корректировке, и осуществляется переоценка исходных данных.

Разработаны алгоритмы реализации процессов базовой модели. Процесс планирования включает три этапа:

- предварительное определение периода, к которому относится заказ: плановым сроком для заказа j назначается период i, для которого значение элемента pre_ij превышает заданное критическое;

- оценка критичности заказа и принятие решения на основе расчёта - периода от текущей даты до планового срока и критичности /t_проект;

- проверка загрузки периодов и её выравнивание.

В процессе распределения работ осуществляется проверка условия доступности ресурсов, после чего происходит назначение заказов в соответствии с предложенной математической моделью реализации решения. Определение локального срока (приоритета) сводится к многоуровневой сортировке заказов на рабочем месте по сроку, критичности и близости ранее выполненным работам.

В процессе контроля выполняется проверка процента готовности заказа и рассчитывается фактический срок его выпуска. Отклонения определяются путём сравнения матрицы стадий процесса и цветной сети Петри. На основании этого может быть определён тип управленческого решения:

- технологическое, требующее улучшения деятельности рядовых сотрудников;

- организационное, требующее лучшей организации управления в подразделении;

- административное, требующее участия внешних структур.

Определение типа управленческого решения позволяет сформулировать рекомендации, которые должны быть учтены для восстановления штатного процесса проектирования. Во внештатной ситуации в общем случае возникает необходимость перераспределить работы для достижения цели в новых условиях. При этом необходимо учитывать загрузку сотрудников, близость новых работ текущим заказам, стремиться к меньшим потерям времени по уже назначенным работам.

Четвертая глава посвящена экспериментальному исследованию полученных теоретических результатов. Основные алгоритмы проверены на примере принятия управленческих решений как в плановых условиях, так и при наличии возмущающих воздействий (изменения планов, появления новых заказчиков, отсутствия сотрудников). Результаты исследования системы в плановых условиях приведены в таблице 3, при наличии возмущающих факторов - в таблице 4.

Таблица 3. Анализ эффективности функционирования системы в плановых условиях

Решаемые задачи	Средняя длительность, мин.
	При использовании существующих систем	При использовании разработанной системы
Распределение работ	25	16
Определение приоритета	25	16
Контроль	13	13
Итого за цикл управления	63	45

Возмущающие воздействия, возникающие в течение цикла управления с различной вероятностью, увеличивают его длительность, как показано в таблице 4.

Таблица 4. Анализ эффективности функционирования системы при наличии возмущающих факторов

Решаемые задачи	Вероятность появления возмущения	Средняя длительность, мин.
		При использовании существующих систем	При использовании разработанной системы
Перестройка расписания при изменении планов	0,25	55	20
Перестройка расписания при внезапном отсутствии одного человека	0,4	43	14
Перестройка расписания при внезапном отсутствии до трёх человек	0,2	80	21
Итого по случаям возмущений	46,95	14,8

Продолжительность выполнения задач в таблицах 3, 4, получена методом фотографий рабочего времени лиц, принимающих решение, а вероятности появления возмущающих факторов определены на основании экспертных оценок, анализа данных табельного учёта.

Из анализа таблиц 3, 4 следует, что при использовании разработанной системы оперативность принятия управленческих решений в плановых условиях возрастает на 29 %, при возмущающих воздействиях в 2,5-4 раза. Помимо этого, достигнуто снижение времени на проектирование необоснованно назначенных заказов, повышение ритмичности работы, на основе чего рассчитана экономическая эффективность системы. Результаты, полученные при эксплуатации системы в рамках конструкторского подразделения, показывают, что поставленная задача обеспечения качества принятия управленческих решений была решена.

Основные результаты работы

1) Разработанные в диссертации теоретические положения позволяют принимать управленческие решения в процессе проектирования контрольно-измерительной оснастки, обеспечивающие полное и своевременное выполнение требований заказчиков, распределение работников по компетенциям и учёт необходимости корректирующих действий.

2) Информационное обеспечение процесса за счёт формирования системы входных показателей обеспечивает возможность учёта вероятностных характеристик процесса на основе данных существующих учётных систем, а также выбора совокупности выходных критериев качества управления.

3) Результаты исследования позволили создать автоматизированную систему принятия решений с использованием алгоритмов планирования, распределения работ и контроля.

4) В результате использования предложенных рекомендаций достигнуто повышение оперативности принятия решений в плановом режиме на 29 %, при наличии возмущающих воздействий в 2,5-4 раза, что подтверждено результатами экспериментального исследования.

5) В результате использования предложенных рекомендаций достигнуто увеличение комплексного показателя целесообразности автоматизации процесса принятия управленческих решений при проектировании с 89 до 103.

Список публикаций по теме диссертации

управление качество проектирование оснастка

1. Ефимова, П.Е. Математическая модель распределения заказов в автоматизированной системе технологической подготовки производства на предприятиях авиационной промышленности [Текст] / П.Е. Ефимова // Информационные системы и технологии. Научно-технический журнал ГОУ ВПО «Орловский государственный технический университет». - Орел, 2010. - № 1/57(584) 2010 январь-февраль - С. 82-88.

2. Ефимова, П.Е. Математическая модель автоматизированной системы управления заказами в процессе технологической подготовки производства на предприятиях авиационной промышленности [Текст] / П.Е. Ефимова // Моделирование и анализ информационных систем. Ярославский государственный университет имени П.Г. Демидова, 2010. - Том 17 № 1 2010. - С. 25-43.

3. Комаров, В.М. Алгоритмы планирования заказов в автоматизированной системе технологической подготовки производства [Текст] / В.М. Комаров, П.Е. Ефимова // Информационные системы и технологии. Научно-технический журнал ФГОУ ВПО «Госуниверситет-УНПК». - Орел, 2011. - № 3 (65) 2011 май-июнь - С. 19-24.

4. Ефимова, П.Е. Разработка системы показателей оценки качества управленческих решений в конструкторских бюро проектирования оснастки [Текст] / П.Е. Ефимова // В мире научных открытий. Серия «Математика. Механика. Информатика». - Красноярск: НИЦ, 2011. - № 8 (20). - С. 199-211.

5. Ефимова, П.Е. Автоматизированная система подготовки производства оснастки [Текст] / П.Е. Ефимова // Вестник Рыбинской государственной авиационной технологической академии имени П.А. Соловьёва: Сборник научных трудов. - Рыбинск, 2008. - № 2 (14). - С. 102-107.

6. Ефимова, П.Е. Определение эффективности внедрения комплексной автоматизированной системы подготовки производства оснастки [Текст] / П.Е. Ефимова // Материалы и технологии XXI века: сборник статей VIII Международной научно-технической конференции. - Пенза: ПДЗ, 2010 - С. 177-180.

7. Ефимова, П.Е. Выбор объекта управления для автоматизированной системы проектирования оснастки [Текст] / П.Е. Ефимова // Вузовская наука - региону: Материалы пятой всероссийской научно-технической конференции. В 2-х т. - Вологда: ВоГТУ, 2007. - Т. 1. - С. 32-33.

8. Ефимова, П.Е. Сочетание разнородных математических приёмов как способ повышения эффективности при принятии решений в рамках управления конструкторским бюро [Текст] / П.Е. Ефимова // Теория и практика системного анализа: труды I Всероссийской научной конференции молодых учёных. - Рыбинск: РГАТА имени П.А. Соловьёва, 2010. - Т. 1. - С. 180-191.

9. Ефимова, П.Е. Автоматизированная система управления заказами на оснастку. Алгоритмы планирования заказов [Текст] / П.Е. Ефимова // В мире научных открытий. - № 4 (10), часть 11, 2010. - С. 49-51.

10. Ефимова, П.Е. Система управления потоками работ в конструкторском бюро проектирования оснастки [Текст] / П.Е. Ефимова // Образование и наука в региональном развитии. - Материалы научно-практической конференции. Часть 1. - Тутаев, 2008. - С. 141-149.

Размещено на Allbest.ru

...