Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Модифицированный метод оценки сравнительной эффективности предприятий в подсистеме мониторинга АСУП

Диссертация: Модифицированный метод оценки сравнительной эффективности предприятий в подсистеме мониторинга АСУП
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

В рамках этой главы приведены требования к программному обеспечению подсистемы мониторинга, которые использовались для построения программного обеспечения мониторинга эффективности. Разработанная программная система обеспечивает целевые функции ПМЭ АСУП, а также удовлетворяет большинству предъявляемых требований к интерфейсу. Обеспечена возможность программы реагировать на ошибочные действия… Читать ещё >

Модифицированный метод оценки сравнительной эффективности предприятий в подсистеме мониторинга АСУП (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Содержание

  • 1. Анализ структуры, свойств предприятий и их автоматизированных систем управления
    • 1. 1. Автоматизированные системы управления предприятием
      • 1. 1. 1. Понятие АСУП
      • 1. 1. 2. Задачи и функции АСУП
      • 1. 1. 3. Объекты АСУП
    • 1. 2. Моделирование структур предприятий в АСУП
      • 1. 2. 1. Задачи моделирования структуры предприятий в АСУП
      • 1. 2. 2. Анализ функционирования предприятий с целью повышения его эффективности
      • 1. 2. 3. Методы анализа структуры предприятия в АСУП
      • 1. 2. 4. Особенности автоматизации производств и технологических процессов в перерабатывающей отходы промышленности
    • 1. 3. Подсистема мониторинга эффективности предприятий
    • 1. 4. Сравнительный анализ методов оценки эффективности предприятий
      • 1. 4. 1. Обзор подходов и методов анализа технологических процессов и производств
      • 1. 4. 2. Параметрические и непараметрические методы оценки эффективности производств
      • 1. 4. 3. Обоснование выбора метода Data Envelopment Analysis
    • 1. 5. Постановка задачи
    • 1. 6. Выводы
  • 2. Модельно — алгоритмическая поддержка автоматизированной оценки сравнительной эффективности предприятий
    • 2. 1. Метод DEA оценки эффективности предприятий
      • 2. 1. 1. Описание метода DEA и его особенностей
      • 2. 1. 2. Учет дополнительных факторов при оценке сравнительной эффективности предприятий
      • 2. 1. 3. Обоснование и разработка модификации метода DEA
    • 2. 2. Методика оценки эффективности предприятий
      • 2. 2. 1. Построение методики оценки эффективности предприятий
      • 2. 2. 2. Пояснения и замечания к методике оценки эффективности предприятий
    • 2. 3. Определение комплексных критериев оценки эффективности предприятий в АСУП
    • 2. 4. Алгоритм реализации методики оценки эффективности предприятий в АСУП
    • 2. 5. Выводы
  • 3. Мониторинг эффективности предприятий в АСУП
    • 3. 1. Способы осуществления мониторинга эффективности предприятий
    • 3. 2. Формирование подсистемы мониторинга эффективности предприятий в АСУП
    • 3. 3. Архитектура подсистемы мониторинга
    • 3. 4. Реализация мониторинга предприятий с помощью подсистемы АСУП
      • 3. 4. 1. Анализ работы предприятий в подсистеме мониторинга
      • 3. 4. 2. Выдача рекомендаций и корректировка с целью повышения эффективности работы предприятий
      • 3. 4. 3. Особенности применения разработанной подсистемы мониторинга в
  • АСУ перерабатывающих предприятий
    • 3. 5. Выводы
  • 4. Программное обеспечение и апробация подсистемы мониторинга в АСУ перерабатывающих предприятий
    • 4. 1. Требования к программному обеспечению подсистемы мониторинга в АСУП
      • 4. 1. 1. Требования к программным комплексам обеспечивающих подсистем АСУП
      • 4. 1. 2. Типы систем, функционирующих совместно с подсистемой мониторинга в АСУП
    • 4. 2. Программная архитектура подсистемы мониторинга в АСУП
      • 4. 2. 1. Структура программной системы
      • 4. 2. 2. Структура базы данных
    • 4. 3. Формирование данных и апробация функционирования подсистемы мониторинга в АСУП
      • 4. 3. 1. Анализ данных предприятий переработки ТБО в программной системе ПМЭ АСУП
      • 4. 3. 2. Механизм выдачи рекомендаций в ПМЭ АСУП
    • 4. 4. Выводы

Актуальность темы

исследования. При развитии систем мониторинга в современных автоматизированных системах управления предприятиями (АСУП) возникает необходимость проектирования и внедрения эффективных систем и методов слежения, позволяющих как строить сложные аналитические отчеты, так и вырабатывать комплексные подходы к поддержанию сложных производственных систем в изначальном состоянии при стабилизации необходимых параметров. Как правило, системы мониторинга не ограничиваются аппаратными средствами, такими как разветвленная сеть дополнительных датчиков и сетей проводной и беспроводной связи. Важным моментом является применение оптимальных, быстродействующих и недорогих программных реализаций, обеспечивающих сбор и анализ данных. Современные подходы должны обеспечивать степень независимости, объективности и оперативности в оценке производственных процессов, создавать необходимые основы для дальнейшего совершенствования инструментов стратегического управления предприятием, в частности, при проведении модер- *. низации производственных фондов.

Для обеспечения повышения эффективности предприятий переработки необходимо создание модельно-алгоритмического обеспечения систем мониторинга, что существенно для обоснования и принятия решений, а также для корректировки управляющих воздействий на структурные компоненты АСУП. Для распределенных организационно-технологических комплексов предприятий возникает необходимость создания подсистемы мониторинга их эффективности для планирования и оптимизации отладки деятельности АСУП. Данная подсистема должна эффективно сопровождать в едином информационном пространстве корпоративно объединенных предприятий обеспечивающие системы мониторинга, предоставляя общий доступ к базам данных эксплуатации контрольно-измерительной информации всех АСУП. 5.

Наблюдение и контроль над эффективной работой комплекса предприятий позволит не только следить за стабильной работой каждого производства, а также эффективно управлять качеством, финансами и персоналом всей совокупности связанных производств, что в конечном итоге требует внедрения соответствующего методического и математического обеспечения. Таким образом, создание модельно-алгоритмического обеспечения автоматизированной подсистемы мониторинга АСУП является важной научно-технической и практической задачей.

Объект исследования: автоматизированные системы управления перерабатывающими предприятиями.

Предмет исследования: методы мониторинга сравнительной эффективности в автоматизированных системах управления перерабатывающими предприятиями.

Целью диссертационного исследования является повышение оперативности процесса мониторинга в АСУП для оценки сравнительной эффективности перерабатывающих предприятий.

Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:

— провести анализ методов определения показателей эффективности функционирования предприятий;

— обосновать выбор метода определения показателя эффективности и выполнить его модификацию с целью учета дополнительных факторов, которые характеризуют показатель эффективности предприятия;

— разработать методику оценки эффективности перерабатывающих предприятий и предложить алгоритм ее реализации, позволяющие применять модификацию метода DEA;

— применить разработанную методику в подсистеме мониторинга АСУП, для чего выявить и рассмотреть особенности построения подсистем мониторинга эффективности в АСУП;

— разработать инструментальную модель подсистемы АСУП для мониторинга эффективности предприятий и реализовать ее в виде программной системы;

— выполнить апробацию модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга в АСУП.

Область исследования. Работа выполнена в соответствии с пунктом 4 «Теоретические основы и методы математического моделирования организационно-технологических систем и комплексов, функциональных задач и объектов управления и их алгоритмизация» паспорта специальностей ВАК (технические науки, специальность 05.13.06 — автоматизация и управление технологическими процессами и производствами).

Методы исследования. Методы теоретических и экспериментальных исследований. Методы системного анализа отраслей и производств, методы функционального и инструментального моделирования. Методы векторного анализа. Метод DEA и его модификации. Метод объектно-ориентированного анализа и программирования.

Научная новизна работы состоит в следующем:

1. Впервые предложена модификация метода DEA, особенностью которой является использование корректировочных коэффициентов для выходов модели, что обеспечило при сравнительной оценке показателя эффективности, учет технологических различий и территориального распределения производств.

2. На основе DEA-моделей и предложенной модификации метода разработана методика DEAMEXIN и алгоритм ее работы, позволяющие при оценке показателя эффективности и распределении предприятий по степени эффективности, учитывать их особенности, касающиеся свойств используемого сырья, применяемых технологий, используемого набора выпускаемой продукции.

3. В рамках подсистемы мониторинга эффективности АСУП разработана структура и методика подготовки рекомендаций ЛПР с учетом показателя эффективности предприятий, позволяющие автоматизировать выдачу предложений по повышению эффективности работы производств.

4. Реализация методики DEAMEXIN в совокупности с методикой выдачи рекомендаций позволила впервые предложить способ мониторинга, который повышает в 3,11 раза оперативность мониторинга предприятий в АСУП.

Практическая ценность. Созданная программная система прошла экспертизу и регистрацию в ОФЭРНИО, является прототипом подсистемы мониторинга АСУП и применяется при анализе эффективности перерабатывающих предприятий. Система обеспечивает эффективный мониторинг в АСУП, предоставляет пользователю системы полную картину о задачах функциональных и обеспечивающих подсистем АСУП, реализует оперативную оценку эффективности и обучаемую систему выдачи рекомендаций.

Достоверность полученных результатов подтверждается: тестированием и оценкой результатов модельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга АСУП на данных российских заводов переработки твердых бытовых отходов.

На защиту выносятся:

1. Модификация метода DEA, которая учитывает факторы сырья и примененных технологий при оценке эффективности предприятий.

2. Методика оценки эффективности предприятий, которая позволяет выполнить оценку сравнительной эффективности в организационно-технологическом комплексе предприятий, с учетом того, что предприятия используют разное сырье, применяют отличительные технологии, обеспечивают разный ассортимент выпускаемых продуктов.

3. Механизм рекомендаций, реализация которого автоматизирует процесс выдачи рекомендаций в АСУП.

4. Способ мониторинга, который повышает оперативность осуществления мониторинга предприятий в АСУП, ускоряя выдачу рекомендаций ЛПР.

Апробация работы. Материалы диссертации неоднократно обсуждались на всероссийских электронных конференциях Российской Академии Естествознания «Междисциплинарный уровень интеграции современных научных исследований» (Москва, 2008;2009). Прошли апробацию на конференциях «Молодежь и наука: начало XXI» Сибирского Федерального университета (Красноярск, 2009) и «Актуальные проблемы авиации и космонавтики» Сибирского государственного аэрокосмического университета (Красноярск, 2009). А также были представлены на Н-й международной научно-практической конференции «Ключевые проблемы современной науки — 2011» по секции «Автоматизированные системы управления на производстве» (Белгород, 2011). Результаты диссертации отмечены дипломом 1-й степени на П-й научно-практической конференции «Комплексное использование вторичных ресурсов и отходов» по секции «Инновационные подходы к переработке отходов производства и потребления» (Санкт-Петербург, 25−26 сентября 2009).

Публикации. По теме диссертации автором опубликовано тринадцать работ, две из которых в изданиях, входящих в перечень ВАК РФ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы из 105 наименований.

4.4 Выводы.

В рамках этой главы приведены требования к программному обеспечению подсистемы мониторинга, которые использовались для построения программного обеспечения мониторинга эффективности. Разработанная программная система обеспечивает целевые функции ПМЭ АСУП, а также удовлетворяет большинству предъявляемых требований к интерфейсу. Обеспечена возможность программы реагировать на ошибочные действия пользователя. Программная система была зарегистрирована в качестве электронного ресурса в Объединенном фонде электронных ресурсов «Наука и образование» (Рег.№ 16 797, Приложение Б).

Рассмотрены типы систем, с которыми интегрируется подсистема мониторинга эффективности АСУП. Определено, что подсистема мониторинга АСУП эффективно дополняет рассмотренные программные системы управления предприятием. Выявлена необходимость наличия ПМЭ, как дополнительной функции АСУП, влияющей на оперативный анализ эффективности и применения управляющих воздействий с целью поддержания производства на оптимальном уровне и режиме работы.

Дана структура программной реализации ПМЭ АСУП, позволяющая осуществлять тиражирование программной системы для обеспечения ПМЭ большинства АСУП и унифицирующая подсистему мониторинга эффективности. Описана база данных ПМЭ, как основная составляющая программной системы, отражающая типы структур данных, взаимодействующих в составе программного обеспечения.

Проведенная апробация модельно-алгоритмического обеспечения в программной системе ПМЭ АСУП позволила выделить неэффективные предприятия в отрасли переработки твердых бытовых отходов России. В результате были выявлены три неэффективно работающих завода по переработке ТБО, которым даны рекомендации по повышению эффективности их работы путем воздействия на изменившиеся параметры объектов производственной системы. В главе продемонстрирована система выдачи рекомендаций по повышению эффективности работы предприятия за счет сформированных модельных данных о гипотетических проблемах, которые могут возникать на предприятиях переработки ТБО. Фактические данные о производстве и модельные данные о гипотетических проблемах были получены на основе опроса при посещении рассматриваемых производств, а также по материалам Н-й научно-практической конференции «Комплексное использование вторичных ресурсов и отходов» (Санкт-Петербург, 2009).

Заключение

.

Цель, поставленная в исследовании, достигнута путем создания мо-дельно-алгоритмического обеспечения подсистемы мониторинга в АСУП, позволяющего автоматизировать процесс мониторинга эффективности предприятий, обеспечить обоснованность принятия решений по повышению эффективности работы предприятий. Программная реализация подсистемы мониторинга эффективности позволила повысить оперативность процесса мониторинга в АСУП.

1. Впервые предложены способы применения методов сравнительной эффективности для оценки структуры организационно-технологических комплексов и анализа эффективности работы предприятий.

2. Показаны преимущества метода DEA по сравнению с параметрическими методами при решении задач анализа эффективности предприятий, такие как отсутствие ограничений на тип шкалы измерений, возможность расставлять приоритеты по отдельным выходам модели оценки эффективности, определять показатель эффективности, руководствуясь исключительно данными выборки, не прибегая к законам распределения.

3. Предложена модификация метода DEA, отличительной особенностью которой является учет дополнительных факторов для выходов модели при анализе и определении сравнительной эффективности предприятий. Новая модификация, применимая для перерабатывающих производств, позволяет оценивать комплексы предприятий, находящиеся на разных территориях, учитывая дифференциацию в сырьевом обеспечении, и дифференциацию в применении технологий переработки и получения продукта. Это позволило обоснованно судить о показателе эффективности.

4. Предложен способ мониторинга перерабатывающих предприятий нового класса, который повышает в 3,11 раза оперативность мониторинга предприятий в АСУП, что позволит увеличить частоту выдачи рекомендаций предприятиям. Осуществлена программная реализация подсистемы монито.

145 ринга, позволяющая с учетом анализа показателя эффективности выдавать рекомендации по реорганизации работы или структуры предприятия.

5. Проведенные измерения на основе разработанных методик анализа сравнительной эффективности и выдачи рекомендаций в составе подсистемы мониторинга показали, что 7 из 10 российских предприятий переработки твердых бытовых отходов работают эффективно.

6. Апробация разработанного модельно-алгоритмического обеспечения показала обоснованность использования подсистемы мониторинга, в рамках которой реализована модификация метода DEA, новой методики определения сравнительной эффективности предприятий, а также система выдачи рекомендаций.

Таким образом, результаты работы обеспечивают повышение оперативности мониторинга предприятий в АСУП за счет реализации авторской методики оценки эффективности и последующего анализа структурного состояния неэффективных предприятий. Так как анализ структурного состояния производится в случае снижения показателя эффективности, который рассчитывается при минимальном количестве переменных модели DEA, характеризующих эффективность предприятия, то разработанная подсистема' мониторинга существенно сокращает время на периодический анализ структурного состояния предприятий в АСУП. Это, в свою очередь, позволяет использовать менее производительное вычислительное оборудование для осуществления мониторинга в АСУП.

Показать весь текст

Список литературы

  1. А.Я. Программирование в C++Builder 6. -М.:БИНОМ, 2003.- 1152 с.
  2. Автоматизированные системы управления предприятиями / Под ред. В. Н. Четверикова. М.: Вьюшая школа, 1979. -303 с.
  3. Ю.П. Статистический контроль условие совершенствования качества продукции (о методах Г. Тагути и их применении) // Автомобильная промышленность США. -№ 11.- 1978.
  4. Ф.Т. Анализ и оценка эффективности функционирования банков и банковских систем / Ф. Т. Алескеров, Ю. И. Мартынова, В. М. Солодков //М.: Изд-во ГУ ВШЭ. 2009. — С.69−71.
  5. Аналитический отчет: Анализ российского рынка автоматизированных систем управления тепловыми процессами (АСУ ТП) в энергетической отрасли. -M.:Step by Step, 2006, — 140 с.
  6. A.B. Интеллектуальные информационные системы: Учебник / A.B. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова // М.: Финансы и статистика, 2004. 424 с.
  7. С.А. Линейное программирование. М.:Наука, 1981.340 с.
  8. Н.И. Макроэкономика / Н. И. Базылев, С. П. Гурко, М. Н. Базылева // М.: Инфра-М, 2004. — 190 с.
  9. Л.Е. Управление качеством: Учебник / Л. Е. Басовский, В. Б. Протасьев // М: ИНФРА-М, 2001. 212 с.
  10. Д. Стохастическое оптимальное управление / Д. Бертсе-кас, С. Шрив // М.: Наука, 1985. 280 с.
  11. В.В. Многоступенчатость организационно-технического развития производственных систем на автомобильном транспорте / В. В. Биличенко, С. О. Романюк // М.: Машиностроение и транспорт. -2009. -№ 1. С.1−5.
  12. И.Р. Формирование системы мониторинга экономического состояния промышленного предприятия как фактор повышения эффективности системы управления: дис.канд. эк.наук.- М. 2004.
  13. Н.В. Повышение эффективности управления машиностроительным предприятием на основе создания информационной системы мониторинга производственного процесса: автореф. дис. эк. наук. — Орел, 2007. —23 с.
  14. Буч, Г. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++ / Г. Буч // М.: Издательство Бином, 1998. 560с.
  15. В.М. Автоматизированные системы управления технологическими процессами. 3-е изд., перераб. и доп. /В.М. Вальков, В. Е. Вершин // Л.: Политехника, 1991. — 269 с.
  16. Ю.В. Статистические методы в управлении предприятием / Ю. В. Васильков, Н. Иняц // М.: РИА «Стандарты и Качество», 2007.280 с.
  17. А. Ю. Гибкие производственные системы / А. Ю. Выжи-гин // М.: Машиностроение, 2009. 288с.
  18. С.Н. Управление цеховым складом как элементом системы ресурсосберегающей организации производства // САПР и графика.-2000. № 11. — С.60−64
  19. Д.А. Управление производством на базе стандарта МИР II. СПб.: Питер, — 2003. — 352с.
  20. ГОСТ 19.102−77 Единая система программной документации. Стадии разработки // М.: Изд-во стандартов, 1980.
  21. ГОСТ 19 675–74. Автоматизированные системы управления, Основные положения. Термины и определения// М.: Изд-во стандартов, 1974.
  22. ГОСТ 24.702−85 Единая система стандартов автоматизированных систем управления. Эффективность автоматизированных систем управления. Основные положения // М.: Изд-во стандартов, 1985.
  23. ГОСТ 34.003−90 Информационная технология. Комплекс стандартов и руководящих документов на автоматизированные системы. Термины и определения // М.: Изд-во стандартов, 1999.
  24. ГОСТ 34.601.90 Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизированные системы. Автоматизированные системы. Стадии создания // М.: Изд-во стандартов, 2002.
  25. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12 207−99 Информационная технология. Процессы Жизненного Цикла Программных Средств // М.: Изд-во стандартов, 2000.
  26. Е.А. Опыт использования функционально-стоимостного анализа в промышленности США / Е. А. Грамп. Л. М. Сорокина // М.: Инфор-мэлектро, 1975.
  27. В.М. Статистика: Учеб. пособие для вузов. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2003. — 463 с.
  28. , И. А. Проектирование АСУП на основе типовых решений/ И. А. Данильченко, А. С. Армягов, В. А. Егорова // М.: Статистика, 1977.213 с.
  29. , К. Введение в системы баз данных. 6-е издание / К. Дейт // Киев: Диалектика, 1998. 784 с.
  30. , Н.П. ЭСАВА-системы как инструмент проектирования АСУ ТП. Учеб. пособие / Н. П. Деменков // М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004.-328с.
  31. , Н.П. БСАВА-системы как инструмент проектирования АСУ ТП. Учеб. пособие / Н. П. Деменков // М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2004. 328с.
  32. А. П. Регистрация и сбор первичной информации в АСУП / А. П. Иванов, С. Б. Абрамов // М.: Энергия, -1978. -88 с.
  33. А.И. Комплексная переработка бокситов / А. И. Иванов, Г. Н. Кожевников, Ф. Г. Ситдиков, Л. П. Иванова // Екатеринбург: РИО УрО-РАН, 2003.- 182 с.
  34. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг при автоматизации бизнес-процессов. 2-ое изд.пераб. и доп. М.: Горячая линия. Телеком, 2000. -205 с.
  35. С.А. Энциклопедия СУБД Paradox 4.5 для DOS / С. А. Каратыгин, А. Ф. Тихонов // Том 1. М.: Мир 1994. — 1024 с.
  36. В.П. Методы оптимизации: Учебник / В. П. Корнеенко. М.:Высш.шк., 2007. — 664 с.
  37. Е. В. Оценка эффективности деятельности лечебно-профилактических учреждений: сравнительный анализ методов и моделей / Е. В. Кочуров // С-Пб.: Вестник СПбГУ. 2005. Вып.З. — С.110−128.
  38. .И. Организационно-технологические системы: термины и определения / Б. И. Кудрин, В. К. Буторин // М.: Технетика, 2005. 20 с.
  39. С.Д. Операционные системы для управления базами данных / С. Д. Кузнецов // Журнал «СУБД». № 3. Москва, 1996. — С.95−102.
  40. Н. А. Оптимизация технологии обработки информации в АСУ / Н. А. Левин, Е. Г. Гендель // М.: Статистика, 1977. 232 с.
  41. М.С. Мониторинг производственно-экономической деятельности предприятия энергетики: дис.канд.эк.наук. -М.:2002.
  42. У.Л. Переработка нефти. 2-е изд. пересмотренное. /Пер. с анг. — М.: Олимпбизнес, 2004. — 224 с.
  43. A.B. Развитие и обобщение моделей методологии анализа среды функционирования для анализа деятельности сложных систем: Авто-реф. дис. канд. физ.-мат. наук. — М., 2008. — 26 с.
  44. Г. Дж. Искусство тестирования программ /Пер. с англ. Б. А. Позина. -М.: Финансы и статистика, 1982. 176 с.
  45. Д. Методология структурного анализа и проектирования / Д. Марка, К. МакГоуэн: Пер. с англ. М.: 1993. — 240 с.
  46. М.Ф. Информационные технологии управления: Книга 3: Системы управления организацией. М.: Омега-Л, 2003. — 464 с
  47. Н.П. Гибкие производственные системы. М.: Издательство стандартов, 1989. — 309с.
  48. С.Р. Аналитический отчет. Эффективность российских банков. М.-.Изд-во МФПА, 2007. 20 с.
  49. Е.П. Многомерная классификация на основе аналитического метода оценки эффективности сложных систем: дисс.канд.техн.наук. -Красноярск, 2003.
  50. , Е. П. Многомерная классификация на основе аналитического метода оценки эффективности сложных систем Красноярск: НИИ СУВПТ, 2003.-С. 160.
  51. А. Д. Элементы теории математических моделей. — 3-е изд., испр. -М.: КомКнига, 2007. 192 с.
  52. В.В. Теория эксперимента. М.: Наука, 1971. — 207 с.
  53. , A.A. Анализ эффективности организационно-технологических комплексов предприятий / И. В. Ковалев, A.A. Новожилов, Т. А. Рукавицына // Системы управления и информационные технологии. -Вып. 4 (42). Москва-Воронеж, 2010. — С. 36−39.
  54. , A.A. Аналитическая система по организации переработки отходов / A.A. Новожилов // Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н. В. Василенко. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007.-Вып. 25.-СЛ37−144.
  55. , A.A. Возможности конструктивных решений проблемы утилизации отходов /A.A. Новожилов// Междисциплинарный уровень интеграции современных научных исследований: сб.ст. Российской академии естествознания. М: РАЕ, 2008. — С.43−44.
  56. , A.A. Инструментальная модель подсистемы мониторинга АСУП «MonEff-ERP» v. 1.0 / A.A. Новожилов, И. В. Ковалёв // М.: ВНТИЦ, 2011. Per. № 16 797.
  57. , A.A. Использование метода DEA для анализа эффективности перерабатывающей отрасли /A.A. Новожилов// Фундаментальные исследования: сб.ст. Российской академии естествознания. М: РАЕ, 2009. -С.43−44.
  58. , A.A. Метод DEA для анализа функционирования предприятий по переработке твердых бытовых отходов /A.A. Новожилов // Информатика и системы управления. 2010. Выпуск № 1(23). — С.98−103.
  59. , A.A. Метод оценки эффективности деятельности перерабатывающих предприятий / А. А. Новожилов // Комплексное использование вторичных ресурсов и отходов: сб.ст. II Научно-практической конференции. С-П: НПК «Механобр-техника», 2009. — С.86−87.
  60. , A.A. Моделирование перерабатывающей отрасли /A.A. Новожилов// Молодежь и наука: начало XXI век. сб. мат. V Всероссийской научно-технической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. Красноярск: СФУ, 2009. — 336−338 с.
  61. , A.A. Необходимость глубокой переработки отходов в условиях Красноярского края /A.A. Новожилов //Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н. В. Василенко. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007. — Вып. 25. — С.27−33.
  62. , A.A. Система избыточной переработки ТБО /A.A. Новожилов// Вестник НИИ СУВПТ: сб. научн. трудов / под общей ред. профессора Н. В. Василенко. Красноярск: НИИ СУВПТ, 2007. — Вып. 25. — С.155−160.
  63. , A.A. Механизм рекомендаций в подсистеме мониторинга АСУП /A.A. Новожилов// Ключевые проблемы современной науки: Iсб.ст. И Международной научно-практической конференции. Белгород: Бял ГРАД-БГ, 2011. — С.85−89.
  64. Об утверждении критериев оценки высокотехнологичных производств и предприятий: Приказ Министерства экономики Республики Беларусь и Государственного комитета по науке и технологиям Республики Беларусь от 07.05.1999 № 105/41 //Приказ. 2007.
  65. О’Лири Д. ERP Системы. Современное планирование и управление ресурсами предприятия. М.: ООО «Вершина», 2004. — 272 с.
  66. М.Ю. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов /М.Ю. Охтелев, Б. В. Соколов, P.M. Юсупов // М.: Наука, 2006. 410 с.
  67. М.Ю. Основы теории автоматизированного анализа измерительной информации в реальном времени. Синтез системы анализа. СПб.: ВИКУ им. А. Ф. Можайского, 1999. — 161 с.
  68. Д.В. Статистическое исследование эффективности деятельности банков в Российской Федерации : дис.. канд. эк. наук. М. 2005. -С. 59−64.
  69. Я.Н. Формирование системы мониторинга как инструмента повышения эффективности функционирования промышленных предприятий: дис.канд.эк.наук. Краснодар, 2006.
  70. Производственный менеджмент / Под ред. С. Д. Ильенковой. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2000. — 583с.
  71. Р 50.1.028−2001 Информационные технологии поддержки жизненного цикла продукции. Методология функционального моделирования // М.: Изд-во стандартов, 2001.
  72. Т.И. Мероприятия по эффективности производства предприятий легкой промышленности // Компьютерные технологии при моделировании, в управлении и экономике: Сборник научных трудов Харьков: ХАИ, 2004. — С.400- 405.
  73. Т.А. Развитие модели методологии DEA. // Вестник СибГАУ. -Вып. № 3(24). С.74−77.
  74. А.Г. Совершенствование методов и средств автоматизации обработки данных бухгалтерского учета в АСУП (на примере учета и анализа готовой продукции, ее отгрузки и реализации): дисс.канд.экон.наук. -М.1985.- С.30−37.
  75. М.М. Построение алгоритмов сечений эффективного фронта эффективными подпространствами в методологии Анализа Среды Функционирования: Автореф. дис. канд. физ.-мат. наук. — М., 2008. — 27 с.
  76. H.A. Экономика предприятия. М.: «Юристъ», 1998.584 с.
  77. Н.Ю. Самоучитель С#. СПб.: БХВ-Петербург, 2001.576 с.
  78. A.B. Современные решения по сбору и переработке ТБО // Культура народов Причерноморья. — 2004. — N55.— С. 38−41.
  79. , О.С. Прогресс в области SCADA-систем и проблемы пользователей / О. С. Соболев // Журнал «Мир компьютерной автоматизации». № 3, 1999. С.20−24.
  80. H.A. Автоматизированные системы управления предприятиями и объединениями: (Разработка, внедрение, развитие) / H.A. Соломатин, В. И. Дудорин, А. И. Ларионов и др. // М.: Экономика, 1985. 248с.
  81. Н. А. С++ для профессионалов / Н. А. Солтер, С. Дж. Кле-пер // М.: Диалектика, 2006. — 912 с.
  82. В.А. Теория алгоритмов: Основные открытия и приложения / В. А. Успенский, А. Л. Семенов // М.: Наука, 1987. 288 с.
  83. Ю.Н. Справочник инженера по АСУТП: Проектирование и разработка: учеб.-прак.пос. М.: Инфра — инженерия, 2008. — 928 с.
  84. Е.Б., Загидуллин P.P. MES-системы как они есть или Эволюция систем планирования производства // Генеральный директор, № 4, 2008, С.84−91.
  85. Т.А. Экономика предприятия: конспект лекций. Таганрог: ТРТУ, 2005.
  86. М.Ш. Реляционные модели базы данных: (Обзор) //Алгоритмы и организация решения экономических задач. М.: Статистика, 1977.-Вып.9.-С. 18−35.
  87. Т.В. Экономическая статистика. Учебное пособие. Таганрог: Изд-во ТРТУ, 1999. — 122 с.
  88. Afonso A., Public Sector Efficiency: An International Comparison / L. Schuknecht, V. Tanzi // European Central Bank Working Paper Series. 2003. -No242. — P. 18−23.
  89. Aigner D. J. Formulation and Estimation of Stochastic Frontier Production Function Models / D. J. Aigner, С. A. K. Lovell, Schmidt P. // Journal of Econometrics. 1977. — N 6. — P. 21−37.
  90. Aigner D.J. Formulation and estimation of stochastic frontier production function models / D.J. Aigner, C.A.K. Lovell, P. Schmidt // Journal of Econometrics. 1977. Vol. 6. N 1. July. P. 21−37.
  91. Alexander W. R. J. A two-stage double-bootstrap data envelopment analysis of efficiency differences of New Zealand secondary schools / W. R. J. Alexander, A.A. Haug, M. Jaforullah // Springer Science+Business Media, 2010. -P.212−224.
  92. Berger, A. The efficiency of bank branches / A. Berger, J. Leusner, J. Mingo // Journal of Monetary Economics, 1997. № 40. -1997. — P. 141−162.
  93. Camanho A. S. Cost efficiency measurement with price uncertainty: a DEA application to bank branch assessment / A. S. Camanho, R. G. Dyson // European Journal of Operational Research, 2005. № 161. — P.432−446.
  94. Charnes, A. Measuring the Efficiency of Decision Making Units / A. Charnes, W.W. Cooper, E. Rhodes // European Journal of Operational Research.-1978 Vol. 2.- P. 429−444.
  95. Chen Y. DEA Models for Identifying Critical Performance Measures /J.Zhu, Y. Chen. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2003. — P.225−244.
  96. Coelli, T. An introduction to efficiency and productivity analysis / T. Coelli, D.S. Prasada Rao, G.E. Battese // Boston: Kluwer Academic Publishers, 1998.
  97. Cooper W. W. Handbook on Data Envelopment Analysis / W. W. Cooper, L. M. Seiford, J. Zhu (Eds.). Boston: Kluwer Academic Publishers, 2004. — 608 p.
  98. Cooper W. Data Envelopment Analysis. A Comprehensive Text with Models, Applications, References and DEA-Solver Software Second Edition // W. Cooper, Lawrence M. Seiford, K. Tone, Springer Science+Business Media, LLC, 2007.
  99. Eilat H. Constructing and evaluating balanced portfolios of R&D projects with interactions: A DEA based methodology / H. Eilat, B. Golany, A. Shtub // European Journal of Operational Research, 2006. P. 1018−1039.
  100. Farrell, M.J. The Measurement of Productive Efficiency / M.J. Farrell // Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General), Part III 1957 — Vol. 120.-Pp. 253−281.
  101. Simar L. Stochastic FDH/DEA estimators for frontier analysis / L. Simar, V. Zelenyuk// Springer Science+Business Media, 2010. -P.350−371.
  102. Stadtler H. Supply Management and Advanced Planning / H. Stadtler, Kilger C. // Springer Science+Business Media, 2008. 556p.
  103. Tapping, D., Shuker, T. Value stream management for the lean office.-NY: Productivity Inc. 2003. t
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!