Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Модель и методика прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации

Диссертация: Модель и методика прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Практическая значимость. Использование построенной модели и разработанной методики позволяет управлять качеством работы производственного персонала предприятий на основе: оценивания прогнозного уровня качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям профессиональной подготовкиопределения основных направлений совершенствования профессиональной подготовки… Читать ещё >

Модель и методика прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • СПИСОК УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ
  • 1. СОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ КВАЛИФИКАЦИИ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ КАК СПОСОБ УЛУЧШЕНИЯ КАЧЕСТВА ЕГО РАБОТЫ
    • 1. 1. Качественное выполнение работы производственным персоналом для обеспечения безопасности деятельности предприятий
    • 1. 2. Значимость совершенствования квалификации производственного персонала предприятий в системе управления качеством его работы
    • 1. 3. Анализ существующих статистических методов и методологий управления качеством работы производственного персонала предприятий
      • 1. 3. 1. Статистические методы анализа и управления качеством
      • 1. 3. 2. Комплексные инструменты и методологии улучшения качества
      • 1. 3. 3. Методы статистического моделирования в управлении качеством
    • 1. 4. Выводы по главе 1. Постановка задачи прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации
  • 2. МНОГОФАКТОРНАЯ СТАТИСТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ЗАВИСИМОСТИ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ ОТ ЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ
    • 2. 1. Аппарат построения многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от его профессиональной подготовки
    • 2. 2. Построение многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от его профессиональной подготовки
    • 2. 3. Оценивание статистической значимости многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от его профессиональной подготовки
    • 2. 4. Применение много факторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от его профессиональной подготовки
  • Выводы по главе 2
  • 3. МЕТОДИКА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ ПО УРОВНЮ ЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ
    • 3. 1. Основные этапы методики прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий
    • 3. 2. Анализ и выбор исследуемого показателя качества работы производственного персонала предприятий и показателей его профессиональной подготовки
    • 3. 3. Организация активного эксперимента по регистрации данных качества работы и профессиональной подготовки производственного персонала предприятий

    3.4 Обработка экспериментальных данных исследуемых показателей и построение многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от его профессиональной подготовки.

    3.5 Проверка адекватности многофакторной модели зависимости количества брака в работе производственного персонала предприятий от показателей его профессиональной подготовки.

    3.6 Рекомендации по управлению качеством работы производственного персонала предприятий.

    3.6.1 Оценивание прогнозного уровня качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям его профессиональной подготовки.

    3.6.2 Определение основных направлений совершенствования профессиональной подготовки производственного персонала предприятий.

    3.6.3 Сравнительный анализ качества работы производственного персонала нескольких предприятий по уровню квалификации.

    3.6.4 Установление количества производственных работников предприятий для прохождения курсов повышения квалификации.

    Выводы по главе 3.

    4 КОМПЛЕКС ПРОГРАММ ЭВМ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА ПРЕДПРИЯТИЙ ПРИ ЗАДАННЫХ ПОКАЗАТЕЛЯХ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ.

    4.1 Основные характеристики комплекса программ ЭВМ прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий.

    4.2 Структура комплекса программ ЭВМ прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий.

    4.3 Краткое описание комплекса программ ЭВМ прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий.

    Выводы по главе 4.

    5 ПРОГНОЗИРОВАНИЕ УРОВНЯ КАЧЕСТВА РАБОТЫ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЕРСОНАЛА ЛОКОМОТИВНОГО ДЕПО ОАО «РЖД» ПРИ ЗАДАНЫХ ПОКАЗАТЕЛЯХ ЕГО

    ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ ПОДГОТОВКИ.

    5.1 Актуальность статистического анализа зависимости показателя качества работы производственного персонала ОАО «РЖД» от показателей его профессиональной подготовки.

    5.2 Анализ и выбор исследуемых показателей профессиональной подготовки и показателя качества работы производственного персонала ОАО

    РЖД".

    5.3 Организация эксперимента по регистрации данных профессиональной подготовки и количества брака в работе производственного персонала локомотивных депо.

    5.4 Построение многофакторной статистической модели зависимости количества брака в работе производственного персонала локомотивных депо от показателей его профессиональной подготовки.

    5.5 Проверка адекватности многофакторной модели зависимости количества брака в работе производственного персонала локомотивных депо от показателей его профессиональной подготовки.

    5.6 Рекомендации по снижению количества брака в работе производственного персонала локомотивных депо.

    5.6.1 Оценивание прогнозного уровня качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям его профессиональной подготовки.

    5.6.2 Определение основных направлений совершенствования профессиональной подготовки производственного персонала локомотивного депо.

    5.6.3 Сравнительный анализ качества работы производственного персонала нескольких локомотивных депо по уровню квалификации.

    5.6.4 Установление количества производственных работников локомотивных депо для прохождения курсов повышения квалификации.

    5.7 Комплекс программ ЭВМ прогнозирования количества брака в работе производственного персонала локомотивных депо.

    5.8 Анализ результатов прогнозирования количества брака в работе производственного персонала при заданных значениях показателей профессиональной подготовки.

    Выводы по главе 5.

Актуальность темы

Конкурентоспособность любого предприятия в условиях рыночной экономики напрямую зависит от качества работы производственного персонала, которое во многом определяется профессиональной подготовкой указанного персонала.

Среди предприятий различных отраслей особого внимания заслуживают компании, производство которых относится к категории повышенной опасности. Велика ответственность производственного персонала транспортной отрасли, где человеческий фактор играет решающую роль в обеспечении безопасности движения.

Обеспечение необходимого уровня качества работы производственного персонала одного из основных видов транспорта Российской Федерации — железных дорог — является условием жизнеобеспечения всей страны. Недостаточная профессиональная подготовка производственного персонала железнодорожного транспорта приводит к браку в его работе, авариям, крушениям и может стать причиной гибели людей, повлечь за собой тяжелые экологические последствия.

Это обуславливает необходимость построения математических моделей зависимости качества работы производственного персонала предприятий от уровня его квалификации. При этом целесообразно использовать математические методы прогнозирования, которые позволяют связывать исследуемые показатели в формализованном (аналитическом) виде.

Математическое прогнозирование качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации предполагает построение статистических моделей по экспериментальным данным исследуемых показателей. Результаты статистического моделирования зависимости качества работы производственного персонала предприятий от уровня его профессиональной подготовки создают теоретическую основу для управления качеством его работы.

В области теории и практики разработки прогнозов в различных сферах деятельности, как в нашей стране, так и за рубежом издано большое количество трудов. Из их числа следует отметить работы Анчишкина А. И., Бауэра А., Гмошинского В. Г., Глущенко В. В., Зыкова Ю. А., Лисичкина В. А., Мартино Дж., Раяцкаса Р. Л., Румянцева А. М., Федоренко Н. П., Эйреса Р. и др.

Статистические методы для анализа качества работы персонала железнодорожного транспорта и других отраслей используются в трудах Айзинбунда С. Я., Горского А. В., Воробьёва А. А., Демидова Я. П., Козубенко В. Г., Лёвина Б. А., Куркова В. Н., Лисенкова В. М., Нестерова В. Л., Пашков П. М., Попова С. Е., Радченко В. И., Шляхтера Л. Н. и др.

Принципы организации управления компанией и качеством работы ее персонала на научной основе разрабатываются Красковским А. Е., Антроповым В. А., Колесниковым Б. И., Пиличевым А. В. и др.

До настоящего времени изучение статистических зависимостей показателя качества работы производственного персонала от показателей его профессиональной подготовки выполнялось в предположении нормального распределения зависимой переменной. Это предположение принимают без должного обоснования, поэтому оценки параметров нелинейных регрессий получаются смещенными и результаты прогнозирования имеют большие погрешности в случае распределения показателя качества по закону отличному от нормального закона. Кроме того, при моделировании, влияние количественных показателей профессиональной подготовки производственного персонала на качество работы исследуется отдельно от влияния неколичественных показателей. Такой подход не позволяет учитывать неоднородность показателя качества работы, и поэтому не всегда обеспечивает достаточную точность прогноза.

Изложенное выше позволяет сделать вывод о том, что, опираясь на посвященные статистическим методам работы Айвазяна С. А., Шеффе Г., Веддербёрна Р. В. М., Добсона А., Дрейпера Н. Р., Ледермана У., Линсдея Дж, Ллойда Э., Нелдера Дж. А., Себера Дж., Тюрина Ю. Н. и др., целесообразно сформировать подход к построению многофакторной модели, учитывающей одновременно количественные и неколичественные объясняющие переменные, без наложения условия нормального распределения результирующего показателя.

Целью работы является повышение точности математического прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его профессиональной подготовки.

Объектом исследования является система управления качеством работы производственного персонала предприятий.

Предмет исследования — статистические связи показателя качества работы производственного персонала предприятий с количественными и неколичественными квалификационными и личностными характеристиками.

Задачи исследования. Для достижения поставленной цели в работе осуществляется:

1. Построение многофакторной статистической модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от профессиональной подготовки, без наложения условия нормального распределения на показатель качества работы.

2. Разработка методики математического прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий как по количественным, так и по неколичественным показателям профессиональной подготовки.

3. Создание комплекса программ ЭВМ прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню профессиональной подготовки для автоматизированной обработки статистических данных.

4. Прогнозирование показателя качества работы производственного персонала одного из линейных предприятий ОАО «РЖД» по заданному уровню профессиональной подготовки с использованием разработанного статистического и методического инструментария.

На защиту выносятся:

1. Подход к прогнозированию показателя качества работы производственного персонала предприятий как случайной величины, вид закона распределения которой устанавливается с использованием критерия 2 согласия %, а условные параметры этого закона распределения зависят от показателей профессиональной подготовки.

2. Многофакторная статистическая модель зависимости качества работы производственного персонала предприятий от профессиональной подготовки, не ограниченная условием нормального распределения показателя качества работы.

3. Методика математического прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий одновременно по количественным и неколичественным показателям профессиональной подготовки.

4. Комплекс программ ЭВМ прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню профессиональной подготовки для автоматизированной обработки статистических данных.

Методы выполнения исследований. В диссертационной работе используются методы математической статистики, управления качеством, организации экспериментов, математического моделирования и численные методы.

Достоверность полученных результатов диссертационной работы определяется математической строгостью постановки задач и аналитических выкладок, использованием соответствующих методов математической статистики, установлением адекватности построенной многофакторной модели по экспериментальным данным одного из Санкт-Петербургских локомотивных депо Октябрьской железной дороги, а также по данным одного из локомотивных депо Мурманского отделения Октябрьской железной дороги.

Научная новизна работы состоит в обосновании вероятностно-статистического подхода к прогнозированию качества работы производственного персонала предприятий, в котором показатель качества работы представляет собой случайную величину с произвольным законом распределения и параметры распределения статистически зависят от показателей профессиональной подготовки.

На базе предложенного подхода построена статистическая модель, которая легла в основу разработанной методики математического прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий одновременно по количественным и неколичественным показателям профессиональной подготовки. Методика включает в себя следующие этапы: анализ и выбор исследуемого показателя качества работы производственного персонала предприятий и показателей профессиональной подготовкиорганизация активного эксперимента по регистрации данных качества работы и профессиональной подготовки производственного персонала предприятийобработка экспериментальных данных и построение многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от профессиональной подготовкипроверка адекватности многофакторной обобщенной линейной модели зависимости качества работы производственного персонала предприятий от профессиональной подготовкиразработка рекомендаций по управлению качеством работы производственного персонала предприятий путем повышения уровня профессиональной подготовки.

Практическая значимость. Использование построенной модели и разработанной методики позволяет управлять качеством работы производственного персонала предприятий на основе: оценивания прогнозного уровня качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям профессиональной подготовкиопределения основных направлений совершенствования профессиональной подготовки производственного персонала предприятийвыполнения сравнительного анализа качества работы производственного персонала нескольких предприятий по показателям профессиональной подготовкиустановления количества производственных работников предприятий для прохождения курсов повышения квалификации.

Созданный комплекс программ ЭВМ прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню профессиональной подготовки позволяет автоматизировать обработку статистических данных в соответствии с вычислительными алгоритмами разработанного статистического и методического инструментария.

Апробация и реализация. Основные результаты диссертационной работы прошли апробацию в процессе докладов и выступлений на пяти Международных конференциях и на научно-технических конференциях студентов, аспирантов и молодых ученых в Петербургском государственном университете путей сообщения (2006;2008 гг.), Псковском государственном политехническом институте (2006 г.), Санкт-Петербургском государственном архитектурно-строительном университете (2006 г.), Санкт-Петербургском государственном политехническом университете (2007;2008 гг.), Московском государственном университете путей сообщения (2007 г.), Мурманском филиале Петербургского государственного университета путей сообщения (2007 г.) и Международном банковском институте (2007 г.).

Материалы диссертационной работы использованы в отчетах о научно-исследовательских работах по грантам Петербургского государственного университета путей сообщения (№ 143 2005 г., № 421 2007 г.), в отчете о научно-исследовательской работе в области управления персоналом ОАО «РЖД» (№ 375 2006 г.), выполненной на тему: «Разработка методики оценки влияния качества повышения квалификации персонала на результаты работы компании», и в отчете об инициативной научно-исследовательской работе кафедры «Математика и моделирование» Петербургского государственного университета путей сообщения (№ 5059 2008 г.), выполненной на тему: «Методика статистического оценивания зависимости количества брака в работе машинистов и слесарей от показателей их профессиональной подготовки».

Разработанная методика прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по уровню его квалификации и рекомендации по совершенствованию профессиональной подготовки производственного персонала предприятий внедрены в локомотивном депо Санкт-Петербург — Варшавский (ТЧ-14) и в службе управления персоналом Октябрьской железной дороги — филиала ОАО «РЖД».

Публикации. Основные результаты диссертационных исследований использованы в 4 отчетах о НИР и опубликованы в 13 печатных работах, включая 3 статьи (из них 2 в изданиях перечня ВАК) и 10 тезисов докладов.

Структура и объем диссертации

Диссертация состоит из введения, 5-и глав, заключения, списка литературы, включающего 134 наименования, и 7 приложений на 34 страницах, включающих 15 таблиц и 2 иллюстрации. Общий объем работы составляет 184 страницы, включающих 38 иллюстраций и 28 таблиц.

Выводы по главе 5.

В пятой главе описано применение разработанного статистического и методического инструментария в одном из локомотивных депо Октябрьской железной дороги — филиала ОАО «РЖД». Также приведено краткое описание модифицированного созданного комплекса программ ЭВМ для прогнозирования количества брака в работе производственного персонала локомотивного депо.

В конце главы показано, что распределение количества брака в работе машинистов обследуемого локомотивного депо не адекватно описывается плотностью нормального закона. Вычислено, что построение модели с учетом закона Пуассона, установленного по эмпирической гистограмме, позволяет снизить девиацию на 31% и уменьшить среднюю ошибку аппроксимации на 27%. А учет неколичественных показателей профессиональной подготовки позволяет увеличить точность прогноза в среднем на 42%.

Следует отметить, что ведущая роль в осуществлении анализа качества работы в настоящее время принадлежит не только специалистам кадровых служб, но и основным взаимодействующим в процессе трудовой деятельности сторонам — руководителям и подчиненным [45].

Следовательно, рекомендуется дополнить существующие занятия институтов курсов повышения квалификации железнодорожного транспорта разработанным статистическим и методическим аппаратом.

Руководители локомотивных депо и производственный персонал должны научиться: квалифицированно выполнять постановку задачи, ее формализациюорганизовывать активные эксперименты исследуемых показателейформировать статистическую модель исследуемой зависимостисамостоятельно, в соответствии с разработанной методикой, осуществлять построение и оценивание качества статистической модели с помощью написанной программы ЭВМанализировать процесс решения задачиформировать управленческие решения на основе результатов выполненного моделирования.

В 2006 году основной инструментарий настоящей методики успешно внедрен в план курсов института повышения квалификации и переподготовки руководителей и специалистов подразделений Октябрьской железной дороги при Петербургском государственном университете путей сообщения.

Важно отметить, что в план курсов повышения квалификации при Петербургском государственном университете путей сообщения уже входят учебные курсы международной концепции тотального управления качеством, управления на предприятиях железнодорожного транспорта, стандартизации, сертификации и системы менеджмента качества на железнодорожном транспорте, а также учебные курсы подготовки документов в среде WORD и табличных документов в среде EXCEL. Благодаря теоретической базе, полученной после прохождения этих занятий, внимание руководителей и производственного персонала можно сосредоточить на обучении алгоритмам построения ОЛМ, методическому инструментарию и решении с их помощью задач управления качеством работы производственного персонала.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

В настоящей работе с использованием методов математической статистики, управления качеством, организации экспериментов и математического моделирования получены следующие результаты:

1. Предложен вероятностно-статистический подход к прогнозированию показателя качества работы производственного персонала предприятий как случайной величины, вид закона распределения которой устанавливается с 2 помощью критерия х и параметры распределения статистически зависят от показателей профессиональной подготовки.

2. Построена многофакторная статистическая модель зависимости качества работы производственного персонала предприятий от профессиональной подготовки, для произвольного закона распределения показателя качества работы.

3. Разработана методика математического прогнозирования показателя качества работы производственного персонала предприятий одновременно по количественным и неколичественным показателям профессиональной подготовки.

4. Создан комплекс программ ЭВМ прогнозирования качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям показателей профессиональной подготовки.

Разработанный в диссертационной работе статистический и методический инструментарий позволяет управлять качеством работы производственного персонала на основе: оценивания прогнозного уровня качества работы производственного персонала предприятий по заданным значениям профессиональной подготовкиопределения основных направлений совершенствования профессиональной подготовки производственного персонала предприятийсравнительного анализа качества работы производственного персонала нескольких предприятий по уровню квалификации работниковустановления количества производственных работников предприятий для прохождения курсов повышения квалификации.

В целом разработанный статистический и методический аппарат соответствует современной версии стандартов ИСО 9000:2000, поскольку он позволяет: улучшать качество работы производственного персонала, обеспечивать безопасность производственных процессов, и, следовательно, он ориентирован на потребителяполучать результаты, которые представляют собой научную основу для обеспечения непрерывного совершенствования производственных кадров предприятийобеспечивать применение статистических методов и автоматическую обработку статистических данных исследуемых показателей.

Анализ применения разработанного статистического и методического инструментария в одном из локомотивных депо Октябрьской железной дороги показал, что построение модели с учетом закона Пуассона, установленного по эмпирической гистограмме, позволяет снизить девиацию на 31% и уменьшить среднюю ошибку аппроксимации на 27%. А учет неколичественных показателей профессиональной подготовки позволяет увеличить точность прогноза в среднем на 42%.

Вместе с тем, разработанная модель и методика может быть дополнена другими факторами производственного персонала предприятий с целью получения прогноза с еще более высокой точностью и с успехом ориентирована на анализ других показателей производственных процессов предприятий. В частности, некоторые элементы этой методики — корреляционный и регрессионный анализ — использованы для построения математической модели планирования объема среднего ремонта железнодорожного пути [57].

Показать весь текст

Список литературы

  1. В. М. Управление качеством: Учебник для студентов вузов, обучающихся по специальности «Менеджмент организации» (61 100). — 2-е изд. перераб. и доп. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2007. — 463 с.
  2. С. Д., Ильенкова Н. Д., Мхитарян В. С. и др. Управление качеством: Учебник для вузов / Под ред. Ильенковой С. Д. — М.: ЮНИТИ, 2000. 199 с.
  3. И. А. Собрание сочинений в 10 томах. Том 1. — М.: Русская книга, 1996.-400 с.
  4. Человеческий фактор. В 6-ти тт. Т. 1. Эргономика комплексная научно-техническая дисциплина: Пер. с англ. / Кристенсен Ж., Мейстер Д., Фоули П. и др. -М.: Мир, 1991. — 599 е., ил.
  5. В. Непростительная халатность. Одну из лучших дорог подвел человеческий фактор // Транспортная газета «Гудок», № 59 (24 292). — 2009 г. С. 1
  6. И. А., Логунова И. В., Пестов В. Ю. Управление производственным персоналом: Учебное пособие. — Воронеж: ГОУВПО «Воронежский государственный технический университет», 2007. — 199 с.
  7. О. П., Горбунов Н. М., Гуров А. И., Зорин Ю. В. Всеобщее управление качеством: учебник для вузов / Под ред. Глудкина О. П. М.: Радио и связь, 1999.-600 с.
  8. Н. К. Total Quality Management: An Executive Guide to Continuous Improvement. Berlin-Heidelberg: Springer Verlag, 2001. — 190 p.
  9. Управление качеством: Т. 1. Основы обеспечения качества / Под общ. ред. Азарова В. Н. М.: МГИЭМ, 2000. — 326 с.
  10. Управление качеством: Т. 2. Принципы и методы всеобщего руководства качеством / Под общей ред. Азарова В. Н. — М.: МГИЭМ, 2000. — 356 с.
  11. В. А. Всеобщее качество (TQM) в российских компаниях.
  12. М.: ОАО «Типография «Новости», 2000. 432 с.
  13. Э., Шюрц О. Статистические методы управления качеством: Контрольные карты и планы контроля. — М.: Мир, 1976. 597 с.
  14. ГОСТ Р 50 779.10−2000 (ИСО 3534.1:1993). Статистические методы. Вероятность и основы статистики. Термины и определения. — Введ. 2001−07−01.- М.: ИГЖ Издательство стандартов, 2001.
  15. ГОСТ Р 50 779.11−2000 (ИСО 3534.2:1993). Статистические методы. Статистическое управление качеством. Термины и определения. Введ. 200 107−01. — М.: ИПК Издательство стандартов, 2001.
  16. ГОСТ Р 50 779.30−95. Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования. — Введ. 1996−07−01. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1995.
  17. ГОСТ Р 50 779.44−2001 (ИСО 3534.1:1993). Статистические методы. Показатели возможностей процессов. Основные методы расчетов. Введ. 200 207−01. — М.: ИПК Издательство стандартов, 2001.
  18. ГОСТ Р 50.1.018−98 Обеспечение стабильности технологических процессов в системах качества по моделям ИСО серии 9000. Контрольные карты Шухарта. Введ. 1999−01−01. -М.: ИПК Издательство стандартов, 1998.
  19. ГОСТ Р 50 779.40−96 (ИСО 7870:1993). Контрольные карты. Общее руководство и введение. — Введ. 1997−07−01. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1996.
  20. ГОСТ Р 50 779.42−96 (ИСО 8258:1991). Статистические методы. Контрольные карты Шухарта. Введ. 2000−01−01. — М.: ИПК Издательство стандартов, 1999.
  21. М. 3., Мацута В. Д., Рахлин К. М. Менеджмент качества и обеспечения качества продукции на основе международных стандартов ИСО. — СПб.: «СПб картфабрика «ВСЕГЕИ», 1999.-403 с.
  22. М. Дж. Введение в обеспечение качества: Модуль RRC № 415 d: Пер. с англ. под общ. ред. Азарова В. Н. — М.: Фонд «Европейский центр по качеству», 1999. — 108 с.
  23. Lawrence Hornor, Curtis King Ловцы потерь: Карманный справочник по качеству и производительности: Пер. с англ. — Н. Новгород: СМЦ «Приоритет», 1998. 108 с.
  24. М. Дж. Принципы и методы всеобщего руководства качеством. Модуль RRC № 416 с: Пер. с англ. под общ. ред. Азарова В. Н. — М.: Фонд «Европейский центр по качеству», 1999. — 142 с.
  25. Ю. П., Полховская Т. М. Нестеренко П. А. Управление качеством (Часть 1. Семь простых методов): Учебное пособие. -М.: Стандарты и качество, 2001. 170 с.
  26. Статистические методы повышения качества / Под ред. Хитоси Кумэ: Пер. с англ. и дополнение Адлера Ю. П., Конаревой Л. А. — М.: Финансы и статистика, 1990. — 304 с.
  27. А. Е. Основы организации управления на железнодорожном транспорте: Методическое пособие. СПб.: ПГУПС, 2005. — 153 с.
  28. Управление качеством продукции. Введение в системы менеджмента качества: Учебное пособие. / Пономарев С. В., Мищенко С. В., Белобрагин В. Я. М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. — 248 с.
  29. М. Дж. Введение в обеспечение качеством: Модуль RRC № 415 а: Пер. с англ. под общ. ред. Азарова В. Н. — М.: Фонд «Европейский центр по качеству», 1999. 118 с.
  30. В. И. Федосеев А. А. Статистические методы контроля и управления качеством продукции. Ростов-на-Дону: Феникс, 2007. —219 с.
  31. Я. П. Оценка качества работы подразделений НИИ и КБ с применением экономико-статистического моделирования: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.13.-Л., 1982.-21 с.
  32. П. М. Совершенствование системы управления качеством работы подразделений предприятий: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 05.13.10. — Л.:ЛИЭИ, 1984. -16 с.
  33. Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ, 3-е изд.: Пер. с англ. М.: Издательский дом «Вильяме», 2007. — 912 е., ил.
  34. А. И. Прикладная математическая статистика. Для инженеров и научных работников. -М.: ФИЗМАТЛИТ, 2006. 816 с.
  35. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.2: Пер. с англ. / Под ред. Ллойда Э., Ледермана У., Айвазяна С. А., Тюрина Ю. Н. — М.: Финансы и статистика, 1990. 528 е., ил.
  36. Справочник по прикладной статистике. В 2-х т. Т.1: Пер. с англ. / Под ред. Ллойда Э., Ледермана У., Тюрина Ю. Н. — М.: Финансы и статистика, 1989.-510 е., ил.
  37. Н. П., Соколов С. Н. Анализ и планирование экспериментов методом максимума правдоподобия. М.: Наука, 1964. — 184 е., ил.
  38. J. К. Applying Generalized Linear Models. New York: Springer-Verlag, 1997. — 257 p.
  39. Большая энциклопедия: в 62-х т. Т. 39 / гл. ред. Кондратов С. А. -М.: Терра, 2006.-590 с.
  40. Дж. Линейный регрессионный анализ: Пер. с англ. Носко В. П. / Под редакцией Малютова М. Б. — М.: Издательство «Мир», 1980. — 456 с.
  41. С. А., Енюков И. С., Мешалкин JI. Д. Прикладная статистика: Исследование зависимостей: Справ, изд. / Под ред. Айвазяна С. А. — М.: Финансы и статистика, 1985. — 487 е., ил.
  42. Д. Введение в теорию планирования экспериментов: Пер. с англ. М.: Наука, 1970. — 288 с.
  43. М. Р. Управление персоналом: Методология анализа качества рабочей силы. М.: Наука, 2001. — 214 е., ил.
  44. А. Черчилль «Маркетинговые исследования». — СПб.: Питер, 2001.-752 с.
  45. М. Г. Быстрые статистические вычисления. Упрощенные методы оценивания и проверки. М.: Статистика, 1979. — 256 с.
  46. М. С. Организация движения на железнодорожном транспорте: Учебник для техникумов и колледжей ж.-д. транспорта. — М.: Маршрут, 2003.-368 с.
  47. И. В., Терешин Н. П., Галабурда В. Г. и др. Экономика железнодорожного транспорта: Учебник для вузов ж.-д. транспорта / Под ред. Терешиной Н. П., Лапидуса Б. М., Трихункова М. Ф. М.: УМК МПС России, 2001.-600 е., ил., табл.
  48. Ю. И. Проблемы и методы формирования спроса на грузовые железнодорожные перевозки: Монография. — М.: Маршрут, 2005. — 128 с.
  49. В. М. Статистическая теория безопасности движения поездов: Учебник для вузов. М.: ВИНИТИ РАН, 1999. — 332 е., ил.
  50. В. Г. Безопасное управление поездом: вопросы и ответы: Учебное пособие для образовательных учреждений ж.-д. транспорта, осуществляющих профессиональную подготовку. — М.: Маршрут, 2005. — 320 с.
  51. Г. X. Оценка работников управления. — М.: «Московский рабочий», 1976. 372 с.
  52. Е. Вынужденный переход. Машинистами предложили стать помощниками // Транспортная газета «Гудок», № 17 (24 250). — С. 4.
  53. Аб А. Ф., Шляхтер Л. Н. Оценка и анализ влияния факторов на качество труда работников отраслевых НИИ и КБ методами математического моделирования. Рига: ЛатНИИНТИ, 1982, — 37 с.
  54. С. Я., Айзинбуд К. С. Катастрофы на транспорте. — Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1993. 72 с.
  55. . Бизнес-процессы. Инструменты совершенствования. — М.: РИА «Стандарты и качество», 2004. 272 с.
  56. В. А., Колесников Б. И., Пиличев А. В. Управление персоналом на предприятиях железнодорожного транспорта: методология организации и оценка эффективности. — Екатеринбург: Институт экономики УрО РАН, УрГУПС, 2002. 172 с.
  57. В. А., Нестеров В. JL Кадровое обеспечение железнодорожной отрасли. М.: ВИНИТИ РАН, 2003. — 112 е., ил.
  58. А. И. Наука — техника — экономика. — 2-е изд. — Москва: Экономика, 1989. 383 с.
  59. А. И. Методологические проблемы прогнозирования развития народного хозяйства. Минск: Б. и., 1980. — 28 с.
  60. Н. И., Загузов Н. И. Процедура подготовки и защиты диссертаций.- М.: АОЗТ «Икар», 1995. 200 с.
  61. А., Эйхгорн В., Кребер Г., Шульце Г., Сегет В., Вюстнек К.-Д. Философия и прогностика. — М.: Прогресс, 1971. 424 с.
  62. Безопасность производственных систем: Учебное пособие / Под ред. Резникова Е. А., Голова В. А. М.: МГИУ, 2006. — 156 с.
  63. Г. Методология «Шесть сигм» для лидеров, или Как достичь 3,4 дефекта на миллион возможностей: Пер. с англ. Раскина A. JI. / Под науч. ред. Адлера Ю. П. М.: РИА «Стандарты и качество», 2006. — 224 е., ил.
  64. А. Е., Лукьянов С. И., Панов А. Н. Основы инженерного эксперимента: Учебное пособие. Магнитогорск: МГТУ, 2003. — 87 с.
  65. Вероятность и математическая статистика: Энциклопедия / Под ред. Прохорова Ю. В. — М.: Большая Российская энциклопедия, 2003. Репр. изд.-912 с.
  66. К. П., Власов П. К., Киселева А. А. Методы исследований и организация экспериментов / под ред. К. П. Власова — X.: Издательство «Гуманитарный Центр», 2002. 256 с.
  67. С. М. Основы комплексного прогнозирования. М.: Наука, 1977.-289 с.
  68. Д. М., Лисичкин В. А. Прогностика. — М.: Знание, 1968. -112 с.
  69. П. В., Кударов Руслан С. Ранжирование деловых качеств обслуживающего персонала локомотивного депо // Материалы международной научно-методической конференции «Математика в ВУЗе». — СПб.: ПГУПС, 2007. С. 105−109.
  70. П. В., Кударов Руслан С. Исследование зависимости количества брака от профессиональной подготовки персонала // Материалы международной научно-методической конференции «Математика в ВУЗе». — СПб.: ПГУПС, 2008. С. 86−88.
  71. П. В., Ходаковский В. А. Введение в эконометрику: Учебное пособие. СПб.: ПГУПС, 2005. — 60 с.
  72. В. В. Прогнозирование. — 4-е изд. — М.: Вузовская книга, 2005.-208 с.
  73. В. Е. Теория эксперимента. — М.: Рикел, Радио и связь, 1994.-136 е., ил.
  74. В. Г. Инженерное прогнозирование технологии строительства. -М.: Стройиздат, 1988. —295 с.
  75. В. Г. Инженерное прогнозирование. — М.: Энергоиздат, 1982. — 207 е., ил.
  76. В. К. Система управления качеством труда и продукции. — Горький: Горьковский ордена Трудового Красного Знамени институт инженеров водного транспорта, 1983. — 64 с.
  77. В. И. Методы, системы управления, контроля и оценки качества работы фронтальных дождевальных машин. — Коломна: ФГНУ ВНИИ «Радуга», 2003.-354 с.
  78. А. В., Воробьев А. А. Оптимизация системы ремонта локомотивов. — М.: Транспорт, 1994. — 208 с.
  79. Г. М. Научно-технический прогресс производительных сил. Киев: Техшка, 1985. — 61 е., ил.
  80. Г. М. Системный анализ организационно-управленческих проблем научно-технического прогресса. Киев: О-во «Знание» УССР, 1981. — 19 с.
  81. О. И. Качество рабочей силы в условиях обновления производства: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.05. Екатеринбург: УрГУПС, 2005. — 23 с.
  82. Железнодорожный транспорт и реформы (Зарубежный опыт, проблемы и перспективы глазами российских железнодорожников) / Под общей ред. Левина Б. А. М.: ЗАО ИПТИЛ РАН, 2002. — 118 с.
  83. Н. И. Экономико-математические модели и методы принятия решений в управлении производством: Учебное пособие. — М.: ГУУ, 2000.-107 с.
  84. Ю. А. Ориентация хозяйственного механизма на повышение качества продукции. -М.: Экономика, 1986. —212 е., ил.
  85. JI. А. Формирование системы непрерывной профессиональной подготовки персонала в области менеджмента качества: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 05.02.22, 08.00.05. Ижевск: ИжГТУ, 2005. — с. 27.
  86. Р., Гувертс М., Дэнэ Ж., Денут М. Современная актуарная теория риска: Пер. с англ. М.: Янус-К, 2007. — 376 е., ил.
  87. А. Я. Основы управления персоналом организации. — М.: ИНФРА-М, 2006.-304 с.
  88. В. С. Построение модели эффективного формированияпрофессионального роста производственного персонала: авторефератсдиссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.05. СПб.: СПбГУЭФ, 2002. — 22 с.
  89. В. Г. Корреляционный анализ причины снижения эффективности управляющей деятельности машиниста локомотива: Учебное пособие. Ростов-на-Дону: РИИЖТ, 1991. — 92 с.
  90. Комплексная система управления качеством и эффективностью работы локомотивного депо. Рекомендации по разработке и внедрению / МПС СССР. М.: Транспорт, 1986. — 223 с.
  91. П. С., Петров А. А. Принципы построения моделей. — М.: ФАЗИС, ВЦРАН, 2000. 400 с.
  92. Кударов Руслан С. Регрессионный анализ влияния стажа машинистов на количество случаев брака в работе локомотивного депо // Известия петербургского университета путей сообщения. — СПб.: ПГУПС, 2008. Вып. 2(15). — С. 17−27.
  93. . Г. Основы теории и практики прогнозирования. — Екатеринбург: ИПК УГТУ, 1998. 128 с.
  94. Д. Технологическое прогнозирование. — М.: Прогресс, 1977.-591 с.
  95. Е. В. Детерминанты качественных характеристик рабочей силы: автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.05. Омск: ОмГУ, 2003. — с. 22.
  96. Е. В. Управление персоналом предприятия: Учебное пособие / Под ред. Шеметова П. В. М.: ИНФРА-М- Новосибирск: НГАЭиУ, 2005.-312 с.
  97. Методические рекомендации по внедрению комплексной системы управления качеством труда работников заготовительной деятельности. — М.: Центральный институт научной организации труда, управления и рационализации (ЦИНОТУР), 1983. 36 с.
  98. Моделирование развивающихся систем / В. М. Глушков, В. В. Иванов, В. М. Яненко. -М.: Наука, 1983. 350 е.: ил.
  99. В. С. Методология статистического анализа оценки качества промышленной продукции: автореферат диссертации на соискание ученой степени доктора экономических наук: 08.00.11. — М.: Ротапринт МЭСИ, 1985.-c.44.
  100. И. И. Оценка профессиональных качеств и результатов труда работников в системе управления персоналом: автореферат диссертациина соискание ученой степени кандидата социологических наук: 22.00.08. — М., 2002. с. 29.
  101. А. И. Прикладная статистика: учебник. М.: Издательство «Экзамен», 2006. — 671 с.
  102. X. К. Универсальная система показателей деятельности. М.: Альпина Бизнес Букс, 2004. — 352 с.
  103. Р. Л. Количественный анализ в экономике / Отв. ред. Н.И. Федоренко- АН СССР, Центр, экон.-мат. ин-т. М.: Наука, 1987. — 390 с.
  104. Р. Л. Модели социально-экономического прогнозирования. -Вильнюс: ЛитНИИНТИ, 1980. 72 с.
  105. Ю.И. Работа над диссертацией по техническим наукам. -СПб.: БХВ Петербург, 2005. — 496 е., ил.
  106. С. А., Голованов Л. В. Прогнозирование развития больших систем. -М.: Статистика, 1975. 192 с.
  107. Ю. В. Теория и практика экспертного прогнозирования. -М.: ИМЭМО РАН, 1990. 195 с.
  108. А. Т., Ербягин А. М. Формирование системы управления качеством работы в сельскохозяйственном предприятии применительно к условиям рынка. — Новосибирск: Сибирский НИИ экономики сельского хозяйства, 1994. -20 с.
  109. Статистическое моделирование и прогнозирование / Под ред. А. Г. Гранберга. -М.: Финансы и статистика, 1990. — 383 с.
  110. В. Н., Лакин И. К. Системный анализ показателей работы железных дорог как исходных данных систем менеджмента качества. -Красноярск: Издательство «Гротеск», 2005. — 52 с.
  111. Г. Прикладное экономическое прогнозирование. — М.: Прогресс, 1970.-509 с.
  112. Г. Экономические прогнозы и принятие решений. — М.: Статистика, 1971. —488 с.
  113. . Прогнозирование для технологов и инженеров. — М.: 2000. -255 с.
  114. В. Ф. Теория оптимального эксперимента (планирование регрессионных экспериментов), монография. -М.: Наука, 1971. -312 е., ил.
  115. Р. Научно-техническое прогнозирование и долгосрочное планирование. -М.: Мир, 1971. -295 с.
  116. Dobson A. J. An Introduction to Generalized Linear Models. — Herston: University of Queensland, 2008. 320 p.
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!