Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
| Код |
208003 |
| Дата создания |
03 мая 2017 |
| Страниц |
62
|
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 19 апреля в 12:00 [мск] Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
|
Описание
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В теоретической части исследования было выявлено, что экспертная система является частью ИСМ. При использовании экспертного метода исходя из суждений специалистов принимается оптимальное управленческое решение.
В мире существуют автоматизированные экспертные системы компьютерная программа, которая моделирует рассуждения человека-эксперта в некоторой определенной области и использует для этого базу знаний, содержащую факты и правила об этой области, специальную процедуру логического вывода.
Элементы ЭС:
база знаний;
машина логического вывода.
ООО «Альфа» - предприятие-производитель медицинских товаров. В процессе исследование предприятия ООО «Альфа» было выявлено, что финансовое состояние предприятия довольно устойчивое, стабильное. Наблюдается положительная динамика всех ос ...
Содержание
ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
1 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ 4
1.1 ПОНЯТИЕ И СУЩНОСТЬ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ 4
1.2 ОТЕЧЕСТВЕННЫЙ И ЗАРУБЕЖНЫЙ ОПЫТ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ 18
2 АНАЛИЗ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРИМЕРЕ ООО «АЛЬФА» 22
2.1 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОРГАНИЗАЦИИ 22
2.2 АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ ООО «АЛЬФА» И ЕЕ НЕДОСТАТКИ 25
3 РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ НА ПРИМЕРЕ ООО «АЛЬФА» 34
3.1 НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ ОПРЕДЕЛЕНИЯ ВОЗМОЖНОСТИ ПОВЫШЕНИЯ КАЧЕСТВА ВЫПУСКАЕМОЙ ПРОДУКЦИИ 34
3.2 ОЦЕНКА СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕРОПРИЯТИЙ 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 47
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 49
Введение
ВВЕДЕНИЕ
Проблемой исследования являются проблемы в обеспечении требуемого качества продукции, которые заключаются в недостатках системы принятия управленческих решений при определении возможности повышения качества выпускаемой продукции.
При определении направления повышения качества продукции должна максимально использоваться вся имеющаяся информация, что довольно затруднительно без специализированных экспертных систем.
Совершенствование структуры управления предприятия должно быть направлено на приведение ее в соответствие с изменяющимися условиями реформирования. Производство на предприятиях УИС должно быть гибким и способным быстро переориентироваться на более конкурентоспособную продукцию, обладать возможностью анализа и бизнес-планирования, поэтому создание и внедрение экспертной с истемы управления качеством для предприятия такого типа очень эффективное направление.
А актуальность темы обуславливается решением указанной проблемы.
В процессе исследования были изучены работы различных авторов.
Целью работы является разработка и внедрение экспертной системы определения возможности повышения качества выпускаемой продукции.
Задачи, требующие решения для достижения данной цели:
проведение теоретического исследования качества продукции на предприятии;
анализ системы качества продукции на примере ООО «Альфа»;
разработка мероприятий по совершенствованию качества продукции на предприятии на примере ООО «Альфа»;
Объект работы – ООО «Альфа». Предмет – совершенствование качества продукции ООО «Альфа».
Фрагмент работы для ознакомления
Качество управления окружающей средой обеспечивает АС контроля промышленных выбросов. Каждые шесть минут проводится мониторинг отходящих газов на трубе и на выходе технологических операций, являющихся основными с точки зрения газовыделения, и позволяет оперативно корректировать технологический процесс, поддерживать выброс отходящих газов в допустимых пределах.Мониторинг экологического воздействия предприятия на окружающую среду проводится санитарно-экологопромышленной лабораторией (СЭПЛ). В ее работе используются современные чувствительные и точные приборы. СЭПЛ проводит количественный химический анализ промышленных выбросов в атмосферу и атмосферного воздуха на границе санитарно-защитной зоны, а также сточных и грунтовых вод. Для ускорения обработки данных и выдачи результатов анализа в виде утвержденных протокольных форм внедрена компьютерная система внутрилабораторного мониторинга ЛИУС «Химик-Аналитик» (лабораторная информационно-управляющая система). На основе дополнительного блока этой программы завод планирует создать инструмент управления работой лаборатории, позволяющей подойти к выполнению анализа как к процессу, что позволит постоянно повышать эффективность работы СЭПЛ [32, c. 578].Таким образом, создание интегрированной системы менеджмента, которая позволяет улучшать качество продукции, повышать конкурентоспособность, увеличивать объем продаж и расширять рынки сбыта, а также решать вопросы экологии, снижать риски, представляющие потенциальную угрозу жизни и здоровью персонала самого завода и предприятий-подрядчиков, улучшать условия труда, модернизируя производственные процессы, - на сегодня одна из самых приоритетных для целей.АНАЛИЗ СИСТЕМЫ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРИМЕРЕ ООО «АЛЬФА»ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА ОРГАНИЗАЦИИООО «Альфа» является производителем медицинских товаров. Организационная структура предприятия относится к линейно-функциональному типу.На основе линейной и функциональной структур была разработана смешанная линейно-функциональная структура, совмещающая в себе черты обеих моделей. Отличием ее является возможность руководства формировать компетентные группы специалистов по определенному направлению. Такие группы фактически являются советниками для решения отдельных возникающих проблем. Достоинства структуры – повышение эффективности принятия управленческих решений, поскольку они подтверждаются мнением лучших специалистов компании. В то же время за руководителем сохраняется принцип единоначалия руководства, как и ответственность за принятое решение.Однако и у такой комбинированной модели существуют недостатки. Дело в том, что такая структура способствует развитию бюрократизма в организации, имеющего свои последствия. К ним относится: увеличение времени, необходимого для принятия управленческого решения, снижение оперативности управления. Обусловлено это тем, что для принятия решения необходимо получить коллективный ответ консультационной группы, принимаемый в условиях совещания. При этом временнЫе затраты могут увеличиваться по причине того, что мнения экспертов могут не совпадать.Организация в целом характеризуется благоприятной внешней средой. Однако следует повышать уровень квалификации управленческих кадров, следить за законодательными изменениями сферы.Слабыми сторонами предприятия являются: естественная ограниченность территории, удаленность от магистральных дорог, однообразная природная среда, плохо развитый малый бизнес, низкий уровень инвестиционной направленности бюджетной политики, отсутствие должного содействия предприятиям города в привлечении инвестиций, недостаток собственных средств, - низкий уровень использования инноваций, наличие большого количества организаций сферы, относительно высокий уровень загрязнения окружающей среды, низкий уровень мероприятий по озеленению городской территории, высокая степень износа производственных фондов, устаревшие городские коммуникации, низкий уровень дорожного покрытия.Для автоматизации управления на предприятии используется 1С: Профессионал №19 «1С: Управление производственным Предприятием 8»Программа организовывает единую информационную систему для управления различными нюансами деятельности предприятия: - Управление производством, в том числе: планирование производства работа, управление затратами и расчет себестоимости, управление данными об услугах; - Управление основными средствами и планирование ремонтов;- Управление финансами, в том числе: бюджетирование, управление денежными средствами, управление взаиморасчетами, бухгалтерский и налоговый учет по МСФО, формирование консолидированной отчетности.- Управление складом (запасами);- Управление продажами;- Управление закупками;- Управление отношениями с покупателями и поставщиками;- Управление персоналом, включая расчет заработной платы;- Контроль и анализ показателей деятельности предприятия.Снижение себестоимости продукции, управление затратами – одно из важнейших направлений деятельности в бизнесе. Наличие системы управленческого учета, отражающей реальную производственную себестоимость, позволяет предприятию выработать эффективные меры по снижению издержек производства и себестоимости продукции, повысить рентабельность бизнеса. Поэтому в 1С: УПП широко развит управленческий учет. Управленческий учет и планирование ведутся для предприятия в целом, без учета деления на юридические лица, а регламентированный учет ведется от каждой организации предприятия. Подсистема управления затратами в 1С: УПП предназначена для учета фактических затрат предприятия и расчета себестоимости продукции на основе данных управленческого учета. В программе 1С: УПП предусмотрен сплошной контроль материальных потоков и потребления ресурсов, обеспечивающих производственную деятельность каждого подразделения предприятия. Благодаря этому в информационной системе отображается целостная картина потоков материалов, полуфабрикатов, услуг и готовой продукции.АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ОБЕСПЕЧЕНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ ООО «АЛЬФА» И ЕЕ НЕДОСТАТКИДля отбора факторов системы обеспечения качеством были выбраны эксперты (30 человек), которым было предложено провести оценку следующих параметров.В качестве параметров для оценки А предлагаются следующие показатели:- А1 –производственные фонды;-– трудовые ресурсы;- А3 –финансовые ресурсы;- А4 – склад;- А5 – инновационность;- А6 – инвестиционная привлекательность;- А7 – собственные магазины;- А8 – информационная система.Введем множество Q – множество критериев оценки показателей экспертами:- Q1 –увеличение производства (возможные ответы: да, нет);- - увеличение продаж (возможные ответы: да, нет);- - использование современных материалов (возможные ответы: да, нет);- - хранение запасов (возможные ответы: да, нет);- - коэффициент оборачиваемости (возможные ответы: высокий, средний, низкий);- - расширение ассортимента (возможные ответы: да, нет);-- финансовое планирование (возможные ответы: да, нет).Кроме оценки каждого показателя множества А по критериям множества Q каждому эксперту предлагалось отнести каждый показатель к одному из множеств (показатель, необходимый для принятия управленческого решения) или ( показатель, не являющийся необходимым для принятия управленческого решения).Результаты анкетирования экспертов приведены в таблице 7.Объединим объекты Ai, относящиеся к заданным классам Xa и Xb. Получим преобразованную таблицу решений, строки которой соответствуют мультимножествам Xa и Xb (таблица 8). Считаем, что показатель Ai относится к классу Ха, если , иначе показатель относится к классу ХbРезультаты расчета расстояния приведены в таблице 9.Результаты оценки точности аппроксимации даны в таблице 10. Выберем аппроксимирующие признаки qs* для каждого критерия (аппроксимирующим считаем тот признак, для которого выполняется условие для данных таблицы 2 Упорядочим аппроксимирующие признаки qs* по убыванию точности аппроксимации rs:Выбрав некоторое желаемое значение точности аппроксимации r0, получим обобщенные решающие правила для отбора показателей. Ранжирование аппроксимирующих признаков по величине расстояния d1 показывает, что наиболее важным при выборе показателя экспертом является критерий , характеризующий финансовое планирование.Таблица 1Результаты анкетирования экспертов29120101515181216131264102014161515219273191110128219181228225515158221911414128221812264426822111952531710111932792128226421922818111191128230012182010723161411163255151527311191416161413173151211194261317921723181221981111191112181416Таблица 2Результаты разделения показателей на принятые Хa и непринятые Xb80408238635776444353247347794111195367497160605763305634675329915070Таблица 3Результаты расчета расстояний d1Q1Q2Q3Q4Q5Q6Q7d154666382612100Таблица 4Результаты оценки точности аппроксимацииQ1Q2Q3Q4Q5Q6Q70,4430,5410,0490,3110,2130,0980,82Приведем еще один пример экспертной оценки на предприятии.Метод априорного ранжирования сводится к следующему:Организацией или специалистом, проводящим экспертизу, на основании анализа литературных данных, обобщения имеющегося опыта, опроса специалистов, дерева систем и т.д. определяет предварительный (с определенным резервом, обеспечивающим выбор) перечень факторов, требующих ранжирования. При этом чёткое виденье факторов (подсистем), подлежащих ранжированию является важнейшей задачей организаторов экспертизы и предпосылкой её результативности.Составляется анкета, в которой приводится, желательно в табличной форме, перечень факторов, необходимые пояснения и инструкции, примеры заполнения анкет.Осуществляется комплектация и проверка компетентности группы экспертов, которые должны быть специалистами в рассматриваемых вопросах, но не быть лично заинтересованными в результатах. Проверка компетентности экспертов может проводиться с помощью тестов, методом самооценки или оценкой эталонных факторов.Максимальным баллом оценивается вопрос, который, по мнению эксперта, он знает лучше других, а минимальным - хуже других. Далее все остальные вопросы оцениваются баллами от максимального до минимального, и выводится средняя самооценка данного эксперта и затем группы экспертов. Этот метод позволяет также при необходимости создать подгруппы для экспертизы конкретных вопросов.При оценке факторов кандидатам в эксперты предлагается проранжировать набор факторов, событий или объектов, истинная значимость или состояние которых организаторам опроса известны, а экспертам не известны.После формирования группы проводится устный или письменный инструктаж экспертов.Экспертами осуществляется индивидуальная оценка предложенных факторов, с помощью рангов, в процессе которой факторы располагаются в порядке убывания степени их влияния на результирующий признак или объект исследования, являющийся целевой функцией. Ранг обозначается следующим образом , где m - условный номер эксперта; k - номер фактора. При этом фактор, имеющий наибольшее влияние, оценивается первым рангом (цифрой 1). Фактору, «имеющему меньшее значение, приписывается второй ранг (цифра 2) и т.д.Полученные оценки с другими экспертами не обсуждаются и передаются организаторам экспертизы.Организаторами экспертизы проводится обработка результатов экспертного опроса.По результатам экспертизы организацией или специалистом, проводившим экспертный опрос, для руководства системы разрабатываются предложения по решению конкретных проблем или результаты передаются без комментариев.Рассмотрим пример оценки влияния ряда подфакторов, выбранных из дерева систем технической эксплуатации товаров (ДСТЭА) и характеризующих влияние производственно-технической базы автотранспортной компании на работоспособность оборудования. Конкретным показателем работоспособности был выбран коэффициент технической готовности.Организаторами экспертизы на основании предварительного анализа условий работы данной фирмы для экспертной оценки были выбраны следующие четыре подфактора (k=4) третьего уровня ДСТЭА:обеспеченность производственной базой (площади, цеха, посты и т.д.);размер предприятия, характеризуемый инвентарным числом товаров;структура и разномарочность парка товаров;уровень механизации производственных процессов ТО и ремонта.К независимой экспертизе привлечены 8 экспертов (m=8).Каждый эксперт независимо от других присваивает свои ранги каждому фактору и передает результаты организаторам экспертизы. Например, эксперт № 1 (m=1) первый фактор (k=1) оценил рангом =2; второй (k=2) этот же фактор =3; третий (k=3) =4; четвертый (k=4) =1.Рекомендуется следующая последовательность обработки результатов априорного ранжирования.1. Индивидуальные оценки всех экспертов сводятся в таблицу априорного ранжирования (табл. 5). Так, ранги восьми экспертов по первому фактору: 2; 1; 2; 1; 1; 1; 2; 1.Определяется сумма рангов всех экспертов по каждому фактору m(1)где m - число экспертов;k - число факторов.Таблица 5Результаты априорного ранжирования факторов производственной базы, влияющих на коэффициент технической готовности оборудованияФакторы и их №№ kУсловные номера экспертов, mСумма ранговОтклонение суммы ранговЗанимаемое местоВес фактора12345678Ранги оценки обеспеченность производственной базой (k=1)2121112111-98110.4размер предприятия (k=2)344232442663630.2структура и разномароч-ность оборудования (k=3)433444322774940.1уровень механизации (k=4)1213231316-41620.3Итого:80 S = 821.03. Проверяется правильность заполнения таблицы. Очевидно, во-первых, что максимальный ранг по конкретному фактору () не может быть больше числа сравниваемых факторов (k). Во-вторых, максимальное значение суммы рангов по любому фактору не может быть больше произведения максимально возможного ранга на число экспертов, т.е. В примере В-третьих, минимально возможная сумма рангов по любому фактору не может быть меньше минимального ранга (1), умноженного на число экспертов, т.е. В примере В рассматриваемом примере все три условия удовлетворены:все ;все ;все .4. Вычисляется сумма рангов и средняя сумма рангов 5. Проверяется правильность определения суммы рангов по формулегде - средний ранг оценки факторов каждым экспертом: ; а, что соответствует данным табл. 10.16. Определяется отклонение суммы рангов каждого фактора от средней суммы рангов .Для первого фактора в примере имеем7. С помощью коэффициента конкордации Кэнделла оценивается степень согласованности мнений экспертовгде - число факторов, k=4; - число экспертов, т=8.Коэффициент конкордации может изменяться от 0 до 1. Если он существенно отличается от нуля (), то можно считать, что между мнениями экспертов имеется определенное согласие.Если коэффициент конкордации недостаточен (), то организаторами экспертизы проводится анализ причин негативного результата. Такими причинами могут быть: нечеткие постановка вопросов или инструктаж, неправильный выбор факторов, подбор некомпетентных экспертов, возможность сговора между ними и др.В зависимости от результатов этого анализа принимается решение о корректировании проведения экспертизы, а именно:передача ее проведения другой группе специалистов;изменение инструкции;корректировка состава факторов;привлечение других экспертов.При любом исходе проводить повторную экспертизу прежним составом экспертов не рекомендуется.8. При проверяется гипотеза о не случайности согласия экспертов. Для этой процедуры используется критерий Пирсона (-квадрат), определяемый по формуле:где - число степеней свободы.Расчетное значение коэффициента сравнивается с табличным, определенным при числе степеней свободы k-1. Если расчетное значение критерия Пирсона больше табличного, a W > 0,5, то это свидетельствует о наличии существенного сходства мнений экспертов, значимости коэффициента конкордации и не случайности совпадения мнений экспертов, т.е. .В примере критерий равен 13,68, а т. (при уровне значимости 0,01), т.е. и результаты экспертизы могут быть признаны удовлетворительными и адекватными.9. По сумме рангов производится ранжирование факторов (подсистем). Минимальной сумме рангов соответствует наиболее важный фактор, получающий первое место , далее факторы располагаются по мере возрастания суммы рангов.Таким образом, по результатам априорного ранжирования рассматриваемые для данного предприятия факторы располагаются по их влиянию на уровень работоспособности следующим образом:1 место - обеспеченность производственной базой ();2 место - уровень механизации ();3 место - размер предприятия ();4 место - разномарочность оборудования ().10. Для наглядного представления о весомости факторов может строиться априорная диаграмма рангов (рис. 1) и определяются удельные веса факторов по их влиянию на целевой показатель (). При этом удельный вес фактора определяется по следующей формуле:где: – место фактора по результатам ранжирования.Рисунок 5 - Априорная диаграмма ранговПреимущества априорного ранжирования: сравнительная простота организации процедуры и оперативность получения результатов.Недостатки: большая зависимость результатов от качества организации экспертизы и подбора экспертов, т.е. определенная субъективность. Кроме того, при оценке тех или иных факторов (мероприятий) для данной системы (предприятия, фирмы) эксперты пользуются своим прежним опытом или взглядами (именно поэтому экспертиза называется априорной). Поэтому правильная постановка вопросов и выбор факторов для данной системы имеют особое значение и существенно влияют на результаты экспертизы.При априорном ранжировании для получения более объективных данных сравнивают мнения экспертов нескольких групп и разных школ, обращаются к независимым аудиторам или аудиторским фирмам.Экспертный анализ эффективен, но занимает много времени. Выходом в данной ситуации является внедрение автоматизированной системы принятия управленческих решений на основе экспертного и других методов.РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО СОВЕРШЕНСТВОВАНИЮ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ НА ПРИМЕРЕ ООО «АЛЬФА»НАПРАВЛЕНИЯ СОВЕРШЕНСТВОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОДУКЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИИ НА ПРИМЕРЕ ООО «АЛЬФА»Темпы роста рынка производства медицинских товаров как отрасли относительно высоки. Поэтому жесткой конкуренции на рынке пока нет. Однако высокие темпы роста объема рынка привлекают новых конкурентов и могут изменить ситуацию. Исходя из данной ситуации, можно сделать вывод о том, что в краткосрочной и среднесрочной перспективе рынку производства медицинских товаров не грозит падение темпов роста. Но если это случится, конкуренция будет носить более агрессивный характер. Российский рынок производства медицинских товаров еще молод и активно развивается, правда, неравномерно по сегментам роста.Экономия, обусловленная расширением ассортимента, повышает конкурентоспособность компании, как участника рынка. Крупные компании обладают конкурентными преимуществами. Уровень их издержек зависит от величины объемов производства или от кривой опыта. Чем больше объем предоставляемых услуг, тем ниже издержки, тем больше возможностей для снижения цен, а значит, и для дальнейшего роста объема услуг. На растущем рынке, каким является российский рынок производства медицинских товаров, масштабный объем услуг позволяет компании ООО «Альфа» доминировать и опережать конкурентов. Компания ООО «Альфа» функционирует на рынке производства медицинских товаров России на таком этапе развития, для которого характерны следующие тенденции: увеличивается «прозрачность» компаний; они готовы предоставлять необходимую информацию, которая позволяет выстраивать сотрудничество и партнерство; взаимоотношения в цепи поставок все чаще носят долговременный характер (контракты заключаются на 3-5 лет); межрегиональный доступ к рынкам сбыта; возникают процессы кооперации, формирования союзов и различных объединений; растет компетентность компаний, происходит смещение от владения активами к владению информацией; возрастает ценность компаний для клиентов за счет снижения издержек при расширении географии и возможностей. Для реализации потенциала фирмы требуется выбрать стратегию. Выбор стратегии можно производить с помощью метода экспертных оценок.Для выбора стратегии фирмы можно построить диаграмму Исикавы.
Список литературы
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Российская Федерация. Конституция (1993). Конституция Российской Федерации: офиц. текст. – М.: Маркетинг, 2001. – 39 с.
2. «Гражданский процессуальный кодекс Российской Федерации» от 14.11.2002 N 138-ФЗ (ред. от 23.04.2012) // «Собрание законодательства РФ», 18.11.2002, N 46, ст. 4532.
3. «Гражданский кодекс Российской Федерации (часть первая)» от 30.11.1994 N 51-ФЗ (ред. от 02.11.2013) // «Собрание законодательства РФ», 05.12.1994, N 32, ст. 3301.
4. Российская Федерация. Законы .Налоговый Кодекс в ред. Федерального закона от 31 сентября 1998 № 146- ФЗ с изменениями и дополнениями, посл. доп. 26 ноября 2009 год ; 224 –ФЗ – М.: 2010. – 165 с.
5. Российская Федерация. Законы. О предприятиях и предпринимательской деятельности: в ред. Федерального законаот 21 марта 2002 года N 31-ФЗ – М.: , 1994. – 86 с.
6. Российская Федерация. Постановление Совета Министров. О порядке формирования финансовых результатов, учитываемых при налогообложении прибыли / изм. и доп. От 21.03. 1996 №229
7. СП 2.3.6.1.66-01 «Санитарно-эпидемиалогические требования к организациям торговли и обороту в них продовольственного сырья и пищевых продуктов» // СПС «Консультантплюс».
8. ISO 9001, ISO 14001, ISO 27001, ОНSАS 18000.
9. ИСО 9001:2000 Системы менеджмента качества.
10. ИСО 14001:96 Системы экологического менеджмента.
11. ОН-SАS 18000 Системы менеджмента промышленной безопасности и охраны труда.
12. ИСО 9001:2006 Системы менеджмента качества.
13. ISO 19011:2011 «Руководящие указания по аудиту систем менеджмента»
14. Государственный стандарт РФ ГОСТ Р 51303-99
15. ГОСТ Р 51305-99 Розничная торговля. Требования к обслуживающему персоналу.
16. Автоматизированный анализ деятельности предприятия с использованием семантических сетей. Монография / Каширин И.Ю., Крошилин А.В., Крошилина С.В. / Москва, 2011.
17. Актуальные вопросы повышения эффективности управления муниципальными учреждениями здравоохранения с использованием информационных технологий / Репина Г.Д., Топоровская Е.Л., Капитоненко Н.А., Булдакова Т.И. // Социальные аспекты здоровья населения. 2009. Т. 10. № 2. С. 5.
18. Алгоритм обработки измерений и адаптации математического обеспечения информационно-измерительной системы в условиях изменения модели информационного процесса / Елисеев А.В., Калашников Р.М., Тюрин Д.А. // Успехи современной радиоэлектроники. Зарубежная радиоэлектроника. 2013. № 8. С. 009-017.
19. Андреева Е.И., Нестеров А.В. Об экспертизе товаров в таможенных целях // Коммерческое право. Научно-практический журнал. 2010. № 1 (6). С. 89-92.
20. Андреева Т.В. Экспертное оценивание качества научно-исследовательских работ и инновационных проектов студентов // XXI век: итоги прошлого и проблемы настоящего плюс. 2013. № 10 (14). С. 76-82.
21. Багаева Т.А. Автоматизация процесса реконфигурации сложной технической системы // Автоматизация в промышленности. 2009. № 10. С. 11-14.
22. Бакаева О.Ю. Правовые вопросы таможенной экспертизы в условиях становления таможенного союза // Евразийский юридический журнал. 2011. № 34. С. 13-16.
23. Бакуев М.О. Анализ системы технического регулирования в нефтяном комплексе // Менеджмент и право. 2010. № 1. С. 22-24,
24. Банушкина Н.А. Особенности разработки экспертных систем в зависимости от класса объектов // Известия Алтайского государственного университета. 2011. № 1-2. С. 75-78.
25. Бобов А.В. Экспертная система поддержки принятия решений по определению очередности автоматизации этапов подготовки производства // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2011. Т. 9. № 4. С. 39-49.
26. Боровских О.Н., Козлова Е.В. Отраслевые особенности построения системы стратегического управления предприятием в строительстве // Вестник экономики, права и социологии. 2011. № 3. С. 15-17,
27. Васильев В.И., Попов Д.И. Модель представления экспертных знаний в системах автоматизации управления полиграфическим предприятием // Известия высших учебных заведений. Проблемы полиграфии и издательского дела. 2004. № 1. С. 44-56.
28. Васильева Т.Ю. Экспертный модуль проведения испытаний РЭС для программного обеспечения производственной исполнительной системы // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2009. Т. 7. № 8. С. 67-72.
29. Волков, О.И. Экономика предприятия: учебник / под ред. проф. О. И. Волкова. – Изд.2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2000. – 520с.
30. Воробьев В.М. Автоматизация проектирования диагностического обеспечения цифровых программно-управляемых устройств с применением технологии экспертных систем / диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Владивосток, 1994.
31. Гагарина Л.Г., Батура Е.В. Реализация интерфейса пользователя системы автоматизации учета документооборота капитальных вложений предприятия // Оборонный комплекс - научно-техническому прогрессу России. 2004. № 1. С. 21-25.
32. Галицкая, С.В. Финансовый менеджмент. Финансовый анализ. Финансы предприятий: Учебное пособие / С.В.Галицкая. – М.: Эксмо, 2010. – 595 с.
33. Гафиуллина Л.Ф. Организационные механизмы модернизации деятельности образовательных учреждений в региональный федеральный университет // Вестник Казанского государственного университета культуры и искусств. 2009. № 3. С. 130-138,
34. Гиссин В.И. Управление качеством продукции: учеб. пособие для вузов/ В. И. Гиссин.- Ростов н/Д : Феникс, 2000.- 256с.
35. Горькавый М.А., Соловьев В.А. Автоматизация синтеза нечетких подсистем экспертной системы промышленного предприятия // Ученые записки Комсомольского-на-Амуре государственного технического университета. 2010. Т. 1. № 1. С. 27-35.
36. Граб В.П. Особенности применения экспертных методов при оценивании качества прикладных программных средств и систем автоматизации информационно-методического обеспечения образовательного процесса и управления образовательным учреждением // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2007. Т. 2. С. 223-224.
37. Граб В.П. Особенности применения экспертных методов при оценивании качества прикладных программных средств и систем автоматизации информационно-методического обеспечения образовательного процесса и управления образовательным учреждением // Информатизация образования и науки. 2010. № 6. С. 167-176.
38. Граб В.П. Особенности применения экспертных методов при оценивании качества прикладных программных средств и систем автоматизации информационно-методического обеспечения образовательного процесса и управления образовательным учреждением // Ученые записки ИИО РАО. 2009. № 29-II. С. 155-170.
39. Граб В.П. Применение экспертных методов при оценивании качества прикладных программных средств и систем автоматизации информационно-методического обеспечения образовательного процесса и управления образовательным учреждением // Электронное периодическое издание Информационная среда образования и науки. 2011. № 3. С. 27-41.
40. Дементьев А., Кабич К. Оперативно-советующая экспертная система для автоматизации помещений // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2004. № 5. С. 127-134.
41. Донецкая Ю.В. Автоматизация формирования баз данных с применением экспертных систем // Гироскопия и навигация. 2006. № 2. С. 111.
42. Дроздов А.В., Дранишников С.В. Опыт создания интегрированной системы менеджмента в тоннелестроительной компании // Сертификация. 2011. № 3. С. 33-38.
43. Егоров И.В. Курс лекций Коммерческое товароведение и спрос товаров. - Московский университет потребительской кооперации, 2009.
44. Жикеев А.А. Основные аспекты совместного использования продукционных экспертных систем и искусственных нейронных сетей в процессе автоматизации производства // Сборник научных трудов Sworld. 2009. Т. 3. № 1. С. 28-29.
45. Защита прав потребителей Министерство экономического развития Челябинской области . Методическое пособие 2012.
46. Зорин А.В., Шакула А.В. Обзор медицинских информационных систем для управления лечебно-профилактическим учреждением (санаторием) // Вестник восстановительной медицины. 2007. № 2. С. 11-19.
47. Инженерные кадры России // Профессиональное образование. Столица. 2010. № 9. С. 2-13,
48. Информационная система поддержки научных исследований при разработке методик рентгенофлуоресцентного анализа вещества / Черкашин Е.А., Воробьева О.П., Парамонов В.В., Черкашина Т.Ю., Пашкова Г.В. // Дистанционное и виртуальное обучение. 2012. № 8. С. 75-89.
49. Информационно-экспертная система для исследования структурных и механических свойств материалов / Васенин В.А., Васин Р.А., Козицын А.С., Шундеев А.С. // Автоматика и телемеханика. 2005. № 7. С. 171-179.
50. Использование базы знаний в учебном курсе «корпоративные информационные системы» / Дзенгелевский А.Е., Низаметдинов Ш.У., Румянцев В.П. // Информатизация образования и науки. 2012. № 15. С. 95-105.
51. Киселёв В. Формирование ассортимента в сфере торговли // Маркетинг – 2013, № 2.
52. Клячкин В.Н. Статистические методы в управлении качеством: компьютерные технологии: учеб. пособие для вузов/ В. Н. Клячкин.- М. : Финансы и статистика, 2007.- 304с.
53. Ковалева, А.М. Финансы фирмы: учебник / А.М.Ковалева, М.Г.Лапуста, Л.Г.Скамай; – Изд. 2-е, перераб. и доп. – М.: ИНФРА, 2005. – 416 с.
54. Комплексный экономический анализ хозяйственной деятельности: учебное пособие / под ред.проф. М.А.Вахрушиной. - М.: Вузовский учебник, 2010. – 463с.
55. Компьютерная технология генерации правил для гибридных продукционно-фреймовых экспертных систем / Зайцева Т.В., Игрунова С.В., Путивцева Н.П., Пусная О.П., Манзуланич М.Ю. // Вопросы радиоэлектроники. 2011. № 1. С. 105-114.
56. Кондратенко М.В., Хижняк А.В. Система автоматизация работы отдела технической поддержки пользователей // Вестник Черниговского государственного технологического университета. Серия: Технические науки. 2011. № 2 (49). С. 191-197.
57. Крупный и малый бизнес в сельском хозяйстве: тенденции развития, проблемы, перспективы // Никоновские чтения. 2007. № 12. С. 575-638.
58. Кузнецов И.А., Остроух А.В. Особенности реализации автоматизированной информационно-аналитической системы центра планирования перевозок строительных грузов // Вестник Московского автомобильно-дорожного государственного технического университета (МАДИ). 2008. № 1. С. 92-96.
59. Куприков М.Ю., Мартынова С.В. Экспертная система автоматизированного проектирования формообразующей оснастки formos // Вестник Московского авиационного института. 2012. Т. 19. № 5. С. 187-191.
60. Лифиц И.М. Стандартизация, метрология и сертификация: Учебник._5-е изд.,перераб. И доп. – М.: Юрайт-Издат, 2011.-345 с.
61. Лукашов С.В., Шинкаренко А.В. Анализ методов поиска решения в экспертной системе поддержки принятия решений // Автоматизация процессов управления. 2008. № 4 . С. 5-8.
62. Лябах Н.Н., Умрихин Н.Г. Автоматизация процесса классификации интеллектуальных транспортных комплексов на основе экспертных систем // Вестник Ростовского государственного университета путей сообщения. 2013. № 2 (50). С. 98-103.
63. Марков В.Н. ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА ДЛЯ ОПТИМАЛЬНОГО РАСКРОЯ ПЛОСКИХ МАТЕРИАЛОВ // Автоматизация и современные технологии. 2008. № 5. С. 9-13.
64. Меркулов Д.В. Автоматизация радиоволнового неразрушающего контроля качества строительных материалов и изделий средствами экспертной системы / диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук/
65. Методологические основы поддержки принятия решения при анализе информационной безопасности в процессе эксплуатации информационных систем / Максимович Е.П., Степанян А.Б., Фисенко В.К. // Искусственный интеллект. 2012. № 3. С. 458-469.
66. Методы определение качества товаров. Режим доступа: http://www.znaytovar.ru/s/Metody-opredeleniya-kachestva-to.html.
67. Моделирование кредитного рейтинга заемщиков на основе теории нечетких множеств / Михайлов В.О., Малихов Н.С., Коньшин Б.Ф., Гончаренко С.Н. // Научный вестник Московского государственного горного университета. 2012. № 5. С. 59-65.
68. Морозова О.П. Эволюция организационной структуры компании ООО «РР - морские нефтегазовые проекты» // Вестник Астраханского государственного технического университета. 2008. № 4. С. 95-100.
69. Ненадович Д.М. Интелектуальная поддержка формирования экспертных оценок качества технических решений, принимаемых при разработке телекоммуникационных систем // T-Comm: Телекоммуникации и транспорт. 2010. № 10. С. 111-113.
70. Нигматова Ф.У., Алимова Х.А. Формирование промышленного ассортимента одежды на базе экспертной системы // Швейная промышленность. 2009. № 2. С. 27-28.
71. Никитин В.А. Управление качеством на базе стандартов ИСО 9000: 2000: Политика. Оценка. Формирование. Ресурсы/ В. А. Никитин.- СПб. : Питер, 2002.- 272с.
72. Никул Е.С. Метод экспертного оценивания выбора ИС в условиях недостатка информации // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2008. Т. 84. № 7. С. 111-115.
73. ОАО «Красцветмет». Режим доступа: www.krastsvetmet.ru/.
74. Опыт работы многопрофильной больницы по автоматизации экспертной деятельности в системе управления качеством оказания медицинской помощи / Аршинова Н.А., Одноволов О.Т., Малюкова В.А. // Вестник МУЗ ГБ № 2. 2012. № 3 (21). С. 096-107.
75. От министерства к холдинговой компании: трансформация системы управления ОАО «Газпром» / Бучнев О.А., Калинин В.В., Маслова О.И. // Нефть, газ и бизнес. 2007. № 11. С. 5-22.
76. Памбухчиянц В.К. Организация, технология и проектирование торговых предприятий : Учебник для студентов высших и средних специальных учебных заведений._ 2-е изд._М.: ИВЦ «Маркетинг», 2012.-320с.
77. Панкратов Ф.Г., Серегина Т.К. Коммерческая деятельность : Учебник для высш. И средн. Спец. Учеб. Заведений._ М.: Информационно-внедренческий центр «Маркетинг», 2011.-328 с.
78. Паршин Д.А. Автоматизация системы экспертного оценивания качества технологических процессов в непрерывном производственном цикле промышленных предприятий / диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук / Москва, 2008.
79. Плацдармы «Красцветмета». Режим доступа: http://expert.ru/expert/2007/44/tihov/
80. Практика численной оценки интеллекта зданий / Волков А.А., Челышков П.Д., Седов А.В. // Вестник МГСУ. 2012. № 11. С. 264-270.
81. Применение интеллектуальных средств для автоматизации процедур мультиязыковой трансляции с языков моделирования / Чернухин Ю.В., Гузик В.Ф., Поленов М.Ю., Герасимов А.А. //Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. Т. 120. № 7. С. 204-210.
82. Применение нейросетевых технологий для прогнозирования чрезвычайных ситуаций / Шаптала В.Г., Радоуцкий В.Ю., Шаптала В.В. // Вестник Белгородского государственного технологического университета им. В.Г. Шухова. 2011. № 2. С. 152-154
83. Розова Н.К. Управление качеством: учеб. пособие/ Н. К. Розова.- СПб.[и др.] : Питер, 2002.- 224с.
84. Российская Федерация. Законы. О качестве и безопасности пищевых продуктов: Федер. Закон: принят Гос. Думой 1 декабря 1999 г.: одобр.Советом Федерации 23 декабря 1999г., № 29 ФЗ от 2 января 2000г. – М.: ПРИОР, 2000-28с.
85. Рыжков Н. Управление качеством продукции в новых условиях хозяйствования/ Н. Рыжков.- М. : Изд-во стандартов, 1992.- 167с.
86. Савицкая, Г.В. Анализ хозяйственной деятельности предприятия: учебное пособие / – Изд. 4-е, испр. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2010. – 288 с.103
87. Селезнева, Н.Н. Анализ финансовой отчетности организации.: учебное пособие / Н.Н.Селезнева, А.В. Ионова. - изд.3-е, перераб. и доп.. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. – 584 с.
88. Сидорова М.И. Современные информационные технологии как инструмент автоматизации бухгалтерского учета // Международный бухгалтерский учет. 2011. № 28. С. 19-24.
89. Сисюков А.Н., Н Филиппов А. Концепция построения экспертной системы технологического назначения с применением методов виртуального строкового пространства // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 33. С. 191-195.
90. Славин Б.Б. Ноосорсинг - путь к «науке 3.0» // Совет ректоров. 2012. № 10. С. 74-85.
91. Создание интеллектуальных систем автоматизации и управления на основе современных информационных технологий / Макаров И.М., Лохин В.М., Манько С.В., Романов М.П. // Мехатроника, автоматизация, управление. 2007. № 4. С. 13-20.
92. Сосенушкин Е.Н. Прогрессивные процессы объемной штамповки. Москва, 2011.
93. Среднее образование: управление, методика, инновации: образовательный журнал / учредитель: ИД «Наука образования». - М.
94. Структура экспертной системы для технологического и технического обслуживания зернокомбайнов. Димитров В.П., Борисова Л.В. // автоматизация и информационное обеспечение производственных процессов в сельском хозяйстве / всерос. Науч.-исслед. Ин-т механизации сел. Хоз-ва.-Москва, 2010.-ч. 2.-с. 100-109.-рез. Англ.-библиогр.: с.109. Шифр 10-8214 // Инженерно-техническое обеспечение АПК. Реферативный журнал. 2012. № 4. С. 1230.
95. Сунь Г. Анализ возможностей диагностических экспертных систем. В сборнике: Информационные технологии XXI века материалы международной научной конференции, Хабаровск, 20–24 мая 2013 г.. Хабаровск, 2013. С. 177-181.
96. Теплов В.И. Коммерческое товароведение. - М.: Издательский дом «Дашков и компания», 2010.
97. Туманов А.Ю. Автоматизированная система количественной оценки риска и безопасности объектов энергетики для прогнозирования и предотвращения развития аварий // Научно-технические ведомости СПбГПУ. 2012. № 154. С. 240-249.
98. Управление обеспечением качества и конкурентоспособности продукции: учеб. для вузов/ Н. Л. Маренков, В. П. Мельников, В. П. Смоленцев [и др.].- М. : Нац. ин-т бизнеса, 2004.- 512с.
99. Управление организацией: учебник / под ред.А.Г.Поршнева, З.П. Румянцевой, Н.А. Саломатина. – изд 2-е, перераб. и доп. - М.: Инфра-М, 2000.- 338с.
100. Фатхутдинов, Р.А. Производственный менеджмент: учебник / изд. 6-е . – Спб: ПИТЕР, 2009. – 494 с.
101. Хаксвер, К. Управление и организация в сфере услуг / Пер. с англ. под ред. В.В. Кулибановой. – 2-е изд. – СПб.: Питер, 2009. – С.56
102. Хоменко Т.В. Применение методики представления экспертной информации в виде нечёткой переменной // Известия высших учебных заведений. Северо-Кавказский регион. Серия: Технические науки. 2013. № 3 (172). С. 10-13.
103. Чепурной И.П. Товароведение и экспертиза кондитерских товаров. – М: Дашков и Ко, 2008.
104. Черных О.О. Автоматизация и формализация процесса принятия решений: метаграфы в проектировании экспертных систем и моделировании процессов выбора оптимальной стратегии // Информационные технологии. Радиоэлектроника. Телекоммуникации. 2012. Т. 3. № 2. С. 353-357.
105. Шамкуть О.В. Профессия кондитер. – М.: Современная школа, 2011.
106. Шепелев А.Ф. Товароведение и экспертиза кондитерских и вкусовых товаров. Учебное пособие для торговых вузов – 2-е изд.; переработ. – М.: Экономика, 2012.
107. Шепелев А.Ф., Печенежская И.А. Товароведение и экспертиза кондитерских товаров. – М.: ИКЦ «МарТ», 2010.
108. Щекотилов В.Г. Метод автоматизации оценки и исследования эргофункциональности компьютерных систем на основе объективного контроля действий операторов и технологии экспертных систем // Человеческий фактор: проблемы психологии и эргономики. 2007. Т. 2. № 3. С. 104-105.
109. Экономика фирмы: учебник / Под общей ред. Проф. Н.П.Иващенко. – М.: ИНФРА-М, 2007. – 527 с.
110. Экономический механизм организации производства авиационной техники с использованием информационных систем / Калачанов В.Д., Джамай Е.В., Актов В.В. // Организатор производства. 2009. № 1. С. 59-63.
111. Экспертная система для диагностики водной среды / Крапивин В.Ф., Солдатов В.Ю., Потапов И.И. // Экологическая экспертиза. 2013. № 6. С. 2-15.
112. Экспертная система для идентификации загрязнителей водной среды / Каевицер В.И., Крапивин В.Ф., Мкртчян Ф.А., Климов В.В. // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2013. № 9 (146). С. 75-81.
113. Электронная техника. Управление качеством, стандартизация, метрология, испытания: науч. -техн. сб. / ЦНИИ «Электроника». - М.
114. Эффективность качества продукции. Режим доступа: http://www.hanadeeva.ru/biblioteka/knigi_economika/Cergeev/effect_kachestva/index.html
115. Юрин А.М., Денисов М.П. Инструментальная экспертная система EXPRO в образовательной деятельности // Ученые записки ИСГЗ. 2013. № 1-II. С. 198-203.
116. Boychenko O. Application of consulting models is for automation of acceptance of administrative decisions // Вестник Черниговского государственного технологического университета. Серия: Технические науки. 2011. № 3 (51). С. 196-200.
117. http://renessans2000.ru/index.php?page=tech_brak
118. Jetcom. Официальный сайт. Электронный ресурс. Режим доступа: http://www.bindmarket.ru/technologies/.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00523