Помощь в учёбе, очень быстро...
Работаем вместе до победы

Формализованный анализ предметной области и выбор системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями: На примере предприятий хлебопродуктов

Диссертация: Формализованный анализ предметной области и выбор системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями: На примере предприятий хлебопродуктов
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Конкуренты, которые будут иметь преимущество в следующем десятилетии, — это те, кто удачно строит организацию, которая может предоставить покупательскую ценность, а не просто качественный продукт. От победителя будет требоваться создание покупательской ценности товаров и услуг, которая соответствовала бы определенной потребности каждого уникального покупателя, а не абстрактному требованию… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Анализ современного состояния рынка зерновых культур и информационные системы управления предприятий хлебопродуктов
    • 1. 1. Состояние и перспективы развития рынка зерновых культур
    • 1. 2. Анализ структурных особенностей предприятий хлебопродуктов
    • 1. 3. Потребности и необходимость предметной области в качественном выборе ИСППР для обеспечения эффективного контроля за 26 управлением предприятиями хлебопродуктов
    • 1. 4. Применение международных стандартов в обеспечении качества систем поддержки принятия решений в управлении предприятиями 38 хлебопродуктов
  • 2. Экономико-математический анализ временных и объемных характеристик информационных процессов в системе управления 49 предприятиями хлебопродуктов
    • 2. 1. Экономико-статистический анализ объемов основных производственных функций, осуществляемых в системе управления 50 предприятий хлебопродуктов
    • 2. 2. Регрессионные модели для прогнозирования объемных характеристик информационных процессов в системе предприятиями 56 хлебопродуктов
    • 2. 3. Модели временных, рядов для анализа операций в системе управления предприятий хлебопродуктов
  • 3. ЦМЬ-модели предметной области и формирование базы данных для сравнительной оценки и выбора ИСППР
    • 3. 1. Построение информационной модели предприятий хлебопродуктов
    • 3. 2. Применение экспертных методов для оценки потребительского качества информационных систем поддержки принятия решений в 79 управлении предприятиями хлебопродуктов
    • 3. 3. Анализ информационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятиями хлебопродуктов по критерию 87 функциональной полноты
  • 4. Активные эксперименты и имитационное моделирование для оценки временных параметров информационных систем поддержки принятия 99 решений
    • 4. 1. Использование методов активных экспериментов для оценки временных характеристик информационных систем поддержки 99 принятия решений в управлении предприятиями хлебопродуктов
    • 4. 2. Имитационное моделирование информационных процессов в управлении предприятиями хлебопродуктов (на примере ОАО 129 «РКХП»)

Формализованный анализ предметной области и выбор системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями: На примере предприятий хлебопродуктов (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

Актуальность темы

диссертации. Прием, хранение и переработка сельскохозяйственной продукции являются одним из важнейших видов деятельности в агропромышленном комплексе.

Одним из самых старейших направлений развития экономического сектора народного хозяйства России является сельское хозяйство. Ранее развитие сельского хозяйства, а также организаций, реализующих функции продажи, хранения и переработки зерна в целом полностью зависели от федерального управления. Денежные средства распределялись из центра на организации, представляющие интересы федерального управления, а уже затем отправлялись непосредственно к организациям-производителям сельскохозяйственной продукции. С середины 90-х годов ситуация координальным образом изменилась — на смену централизованного управления сельскохозяйственным производством пришла децентрализованная схема. Причины такого резкого перехода лежат в следующем: во-первых, резкое снижение федерального финансирования субъектов сельского хозяйства и как, следствие, поиск источников финансирования, и, во-вторых, рыночная политика развития государства. В результате были учреждены или преобразованы предприятия по переработке, хранению и продаже продуктов сельского хозяйства, что, в свою очередь, привело к усилению конкурентной борьбы между этими организациями.

В условиях усиливающейся конкурентной борьбы между организациями-сельхозпроизводителями успех будет сопутствовать тем, кто лучше овладеет современными методами управления. Сегодня обязательным условием рационального управления и грамотного принятия решений становится применение системы управления информационными потоками. Поэтому особое значение приобретают проблемы рационального выбора информационной системы (ИС), позволяющей вести учет и контроль над производственными процессами, воздействовать на них в направлении желательных изменений, прогнозировать результаты функционирования управляемого объекта.

Изучение информационных процессов в системах управления на ведущих предприятиях хлебопродуктов России — на ООО «Донхлебопродукт» (г. Ростов-на-Дону), на ОАО «Ростовский комбинат хлебопродуктов» (г. Ростов-на-Дону), в ЗАО «ТК „Ростов — Надежда“» (г. Ростов-на-Дону), в ОАО «Юг Руси Arpo» (г. Ростов-на-Дону), на ООО «Торговый дом Астон» (г. Ростов-на-Дону), в ЗАО «Ромб» (г. Ростов-на-Дону), в ОАО «Северский Донец» (г. Ростов-на-Дону), в агрокомплексе ООО «Челбасский» (г. Краснодар), на Пролетарском комбинате хлебопродуктов (г. Пролетарск), на Таганрогском хлебоприемном предприятии, на Красноярском комбинате хлебопродуктов (г. Красноярск) и др. — позволило нам сделать вывод о необходимости проведения формализованного анализа предметной области для обоснованного выбора систем поддержки принятия решений.

Степень разработанности проблемы. Теоретические проблемы использования информационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятиями хлебопродуктов рассматривались в работах.

A.Е. Варшавского, A.M. Гатаулина, В. А. Иванова, A.A. Иванченко, Н. Л. Карданской, Н. Я. Коваленко, В. П. Можина, М. И. Синюкова,.

B.Ф. Сухорукова, М. М. Тунеева, А. И. Тютюнникова и других ученых, однако, нам не известны исследования, посвященные формализованному анализу предметной области, оценке информационных потребностей пользователей, а также исследованию проблем рационального выбора систем поддержки принятия решений при управлении предприятиями хлебопродуктов, применению их в процессе мониторинга информационных и бизнес-процессов.

Объектом исследования являются предприятия, осуществляющие прием, хранение и переработку хлебопродуктов.

Информационные системы, используемые на предприятиях хлебопродуктов, представляют собой совокупность разделенных по видам деятельности подсистем, для каждой из которых разрабатывается свое программное обеспечение. Как следствие, число наименований различных программных средств, функционирующих на предприятиях хлебопродуктов, стремительно увеличивается. В настоящее время появилось множество пакетов одинакового функционального назначения, которые могут существенно различаться по цене.

Решение ряда первоочередных вопросов анализа предметной области и выбора варианта информационной системы поддержки принятия решений (ИСППР) при управлении предприятиями хлебопродуктов (ПХ) не обеспечено достаточно разработанным теоретическим и методическим аппаратом. В настоящее время, насколько нам известно, отсутствуют работы по анализу внутренних информационных потоков, нет данных о трудоемкости выполнения операций, о взаимосвязях между входными реквизитами по отдельным операциям и задачам в целом. Недостаточная разработанность теоретического, методического и информационного обеспечения этих задач, а также вопросов сочетания существующей информационной системы (ИС) и приобретаемого программного обеспечения резко понижает возможность оптимального выбора конкретного варианта ИС и увеличивает сроки ее внедрения и адаптации к конкретным условиям среды функционирования предприятия.

Это позволяет нам сделать вывод о назревшей необходимости проведения формализованного анализа предметной области и уже на его основанииразработки методов оценки предлагаемых вариантов ИСППР (или подсистем) с точки зрения их соответствия конкретным условиям среды функционирования предприятия.

Предметом исследования являются информационные процессы, протекающие в системах управления предприятиями хлебопродуктов.

Цель и задачи исследования

 — формализованный анализ предметной области и информационное обеспечение рационального выбора системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями хлебопродуктов.

Для достижения поставленной цели на основе исследования сложившейся практики управления необходимо было решить следующие задачи:

— выделить перечень функциональных операций, реализуемых на предприятиях хлебопродуктов, и оценить их статистические характеристики;

— выдвинуть и проверить гипотезы о законах распределения числа выполнений основных операций в управлении предприятиями хлебопродуктов;

— исследовать динамику объемных характеристик информационных потоков и получить количественные данные для оценки степени стационарности анализируемых информационных процессов;

— изучить возможность использования для анализа и прогнозирования динамики объемов выполняемых работ методов скользящего среднего, экспоненциального сглаживания и моделей авторегрессии, получить численные оценки точности прогнозов;

— разработать модели информационных процессов в терминах языка ЦМЬ, отражающие структурные особенности и функции управления на предприятиях хлебопродуктов и позволяющие снизить затраты на разработку ИСППР;

— провести качественный анализ наиболее известных информационных систем поддержки принятия решений, применяемых при управлении на предприятиях хлебопродуктов, и реализовать возможность количественной оценки степени соответствия той или иной системы требованиям пользователя к функциональной полноте;

— построить совокупность регрессионных моделей (с использованием активных экспериментов), позволяющих прогнозировать время выполнения операций в зависимости от таких факторов, как пропускная способность канала (скорость передачи данных), количество одновременных запросов, размер базы данных программы, режим работы сервера;

— оценить статистические характеристики и законы распределения времени выполнения различных подмножеств функциональных операций с использованием методов имитационного моделирования на основе данных о времени и частоте выполнения основных операций в управлении предприятиями хлебопродуктов.

Теоретической и методологической основой исследования явились труды отечественных и зарубежных ученых по спектру рассматриваемых проблем, большой статистический материал и отчетные данные предприятий хлебопродуктов, научно-исследовательских институтов и организаций, занимающихся разработкой программного обеспечения для данных предприятий.

Для решения поставленных задач использовались следующие методы: теория подобия, теория баз данных, теория массового обслуживания, методы принятия решений, теория количественных измерений, теория вероятностей и математическая статистика, методы регрессионного анализа, методы планирования экспериментов, а также программные средства — MS Office, Statistica, Е-Views, объектно-ориентированные языки программирования, UML и т. д.

Эмпирическую базу исследования составили данные, собранные в ходе активных и пассивных экспериментов, статистические и отчетные данные предприятий хлебопродуктов.

Работа выполнена в рамках паспорта специальности 08.00.13 -математические и инструментальные методы экономики п. 2.3 «Разработка систем поддержки принятия решений.», и п. 2.6 «Развитие теоретических основу методологии и инструментария проектирования. методов формализованного представления предметной области.».

Научная новизна результатов исследования. Новыми являются:

— систематизированный перечень функциональных операций, реализуемых при управлении предприятиями хлебопродуктов, вывод о том, что информационные процессы в исследуемой предметной области являются случайными, а число выполнений отдельных функциональных операций подчиняется пуассоновскому и нормальному законам распределения;

— построенные статистически значимые регрессионные уравнения, оригинальные по структуре и составу факторов, характеризующие интенсивность выполнения работ на предприятиях хлебопродуктов;

— выводы о стационарности информационных процессов, отражающих динамику объемов выполняемых работ на предприятиях хлебопродуктов, полученные в результате обработки достоверного фактического материала с использованием методов скользящего среднего, экспоненциального сглаживаниямодели авторегрессии для прогнозирования информационных потоков в системе управления;

— разработанные информационные модели процессов в системе управления предприятиями хлебопродуктов, построенные с помощью унифицированного языка моделирования ЦМЬ: диаграмма вариантов использования для описания функционального назначения системыдиаграммы деятельности для моделирования динамики системы, которые дают возможность разработчикам существенно снизить затраты на разработку и внедрение И С;

— выделенный набор операций, реализуемый широко известными сертифицированными информационными системами поддержки принятия решений для автоматизации управления предприятиями хлебопродуктов, позволяющий проводить количественную оценку степени соответствия той или иной ИСППР требованиям пользователя к функциональной полноте и упорядочивание информационных систем поддержки принятия решений в управлении ПХ по критерию функциональной полноты;

— построенные с использованием методов планирования экстремальных экспериментов статистически значимые регрессионные модели для прогнозирования средних затрат времени на выполнение основных операций в управлении предприятиями хлебопродуктов (в зависимости от характеристик технических средств, от количества одновременных запросов к серверу, от размера базы данных);

— полученные в результате имитационного моделирования оценки статистических характеристик и законов распределения времени выполнения групп одинаковых функциональных операций, а также оценки времени выполнения различных подмножеств функциональных операций.

Основные положения, результаты и выводы, выносимые на защиту:

1) статистически значимые регрессионные модели, описывающие взаимосвязи между показателями, характеризующими интенсивность информационных процессов в управлении предприятиями хлебопродуктов;

2) выводы о стационарности информационных процессов в управлении предприятиями хлебопродуктов, полученные в результате использования методов скользящих средних, экспоненциального сглаживаниявыявлено отсутствие тренда и построены прогнозные значения числа операций;

3) информационные модели бизнес-процессов на ПХ, построенные с помощью унифицированного языка моделирования ЦМЬ и описывающие процессы функционирования системы управления на предприятиях хлебопродуктов: диаграмма вариантов использования для описания функционального назначения системыдиаграммы деятельности для моделирования динамики системы, позволяющие разработчикам существенно снизить затраты на разработку и внедрение ИС;

4) результаты количественного анализа ИСППР по критерию функциональной полноты, которые могут быть использованы для рационального выбора ИСППРполученные оценки степени взаимосвязи между системами по функциональным операциям и ранги систем по критерию функциональной полноты;

5) результаты активных экспериментов, позволившие построить регрессионные модели для прогнозирования временных параметров выполнения операций в ИСППР, — Конкорд, Галактика, Аксапта (Кау1зюп Ахар1а) в зависимости от характеристик технических средств, количества одновременных запросов к серверу, размера базы данных (проведенные эксперименты показали существенно лучшие эксплуатационные характеристики у ИСППР Конкорд);

6) результаты имитационного моделирования, позволяющие: оценивать вероятность выполнения различных подмножеств функциональных операций за заданное время;

— определять время, за которое с заданной вероятностью будет выполнена та или иная группа функциональных операций;

— получать оценки статистических характеристик и выявлять законы распределения времени выполнения различных подмножеств и всего комплекса основных операций в управлении предприятиями хлебопродуктов;

— рассчитывать эксплуатационные затраты на выполнение различных подмножеств и всего набора функциональных операций с использованием конкретных программных и технических средств, себестоимость выполняемых работ и др.

Теоретическая и практическая значимость результатов исследования:

— результаты анализа внутренних резервов повышения качества работы предприятий хлебопродуктов позволяют уменьшить затраты на функционирование системы управления;

— формализованный анализ предметной области и построенные ЦМЬ-модели бизнес-процессов на предприятиях хлебопродуктов позволяют выявлять узкие места в работе, оценивать качество управления предприятием в целом. При использовании разработанного методического и информационного обеспечения у предприятий хлебопродуктов появляется возможность рационально распределять ресурсы и более достоверно оценивать эффективность реализации отдельных функций, добиваясь повышения качества управления предприятием.

Результаты, полученные в диссертационном исследовании, могут представить интерес для широкого круга пользователей и разработчиков. Результатами сравнительного анализа заинтересовались специалисты в области создания программного обеспечения и работники предприятий, ответственные за приобретение ИС, что позволяет судить о практической значимости проведенных исследований и достигнутых результатов.

Приведенные в диссертационной работе результаты и рекомендации использованы при выборе системы поддержки принятия решений в управлении предприятиями ОАО «Ростовский комбинат хлебопродуктов», ЗАО «ТК „Ростов — Надежда“», ООО «Донхлебопродукт» .

Апробация результатов исследования. Результаты исследования докладывались на Всероссийской научно-практической конференции (г. Екатеринбург, 1999 г.), Северо-Кавказской региональной научной конференции (г.Нальчик, 2001 г.), на форуме молодых ученых и студентов (г. Екатеринбург, 2001 г.), на второй Межрегиональной научной конференции (г. Ставрополь, 2001 г.), на общеинститутских научно-практических конференциях.

Публикации. По теме диссертации опубликовано десять печатных работ общим объемом 1,64 печатного листа (лично автора — 1,47 п.л.).

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений.

Выводы по четвертой главе.

1 Впервые было осуществлено планирование экстремальных экспериментов для оценки временных параметров функционирования информационных систем поддержки принятия решений в управлении предприятиями хлебопродуктов в зависимости от таких факторов, как пропускная способность канала, количество одновременных запросов к серверу, размер базы данных, режим работы сервера.

2 В результате проведения активных экспериментов с ИСППР были получены временные характеристики таких операций, как: приход продукции ж.д. транспортом, взвешивание груженой машины, внутреннее перемещение продукции автомобильным транспортом, списано с карточки предприятия. Получены статистически значимые регрессионные модели для прогнозирования средних затрат времени на выполнение указанных операций в зависимости от характеристик технических средств и объемов БД.

3 Результаты, полученные в процессе планирования экспериментов, позволяют осуществить оптимальный, с экономической точки зрения, выбор компьютерных технических средств применительно к конкретной ИСППР.

4 На основе данных о времени и частоте основных операций, реализуемых в управлении предприятиями хлебопродуктов, было проведено имитационное моделирование, позволившее найти статистические характеристики и законы распределения трудозатрат на выполнение различных подмножеств операций в отделах РКХП.

5 Сравнение результатов, полученных при имитационном моделировании и путем аналитических расчетов, показало, что погрешность между данными составляет 1,02%.

Заключение

.

Производители прошлого десятилетия, в первую очередь, фокусировали свое внимание на улучшении качества продукта и уменьшении его стоимости. В 1980 году жестокая конкурентная борьба была сконцентрирована вокруг производства без брака и поставок «точно-во-время», а ее усиление заставило производителей искать решения по улучшению и ускорению производственного процесса. Они направляли свои ресурсы на то, как сделать продукт лучше, дешевле и быстреена то, как улучшить производственную эффективность.

Конкуренты, которые будут иметь преимущество в следующем десятилетии, — это те, кто удачно строит организацию, которая может предоставить покупательскую ценность, а не просто качественный продукт. От победителя будет требоваться создание покупательской ценности товаров и услуг, которая соответствовала бы определенной потребности каждого уникального покупателя, а не абстрактному требованию обобщенного рынка. Чтобы выиграть, производитель должен предоставлять качественные товары и услуги, отвечающие потребностям покупателя, т. е. те товары и услуги, которые постоянно опережают ожидания покупателей и быстро адаптируются к изменению их потребностей и предпочтений. Задачей каждого производителя следующего десятилетия должно быть привлечение и удержание каждого покупателя при сохранении необходимого соотношения цена/эффективность и высокого качества товаров.

Интеграция покупателя с ключевыми бизнес-процессами организации изменит ее стратегию и реализацию этой стратегии, потребует новую модель управления деятельностью (планирование ресурсов, синхронизированное с покупателем).

Подведем итоги:

1 Проведен формализованный анализ предметной области, на основании изучения ведущих предприятий России оценены структура и перечень операций в системе управления предприятиями хлебопродуктов, выявлены тенденции развития данной отрасли.

2 В результате статистической обработки большого объема данных, собранных в процессе функционирования предприятия (сплошная выборка 609 наблюдений), выявлена стохастическая природа информационных процессов. Выдвинуты и проверены гипотезы о законах распределения числа выполнения основных операций в системе управления предприятиями хлебопродуктов, и может быть описано нормальным законом распределения.

3 На основании содержательного и статистического анализа выделен нетривиальный набор факторов, оказывающих основное влияние на объемные характеристики информационных потоков в системе предприятий хлебопродуктов.

4 Построены оригинальные по составу факторов и обладающие хорошими прогнозными свойствами статистически значимые уравнения связи между показателями, характеризующими интенсивность производственной деятельности предприятий хлебопродуктов.

5 Проведен содержательный анализ методик разработки бизнес-процессов на предприятии для наиболее эффективного функционирования системы управления. Проанализированы программные средства, позволяющие разработать эффективную структуру функционирования предприятия, и были применены для разработки бизнес-процессов наиболее эффективные из них. Построены схемы взаимодействия объектов на предприятиях хлебопродуктов с помощью объектно-ориентированного языка программирования ЦМЬ.

6 Содержательный и формализованный анализ информационных систем управления предприятиями хлебопродуктов позволил выявить их достоинства и недостатки, впервые составить перечень функций, реализуемых наиболее распространенными информационными системами управления, перечень функций, выполняемых каждой отдельной системой в отдельности, сформировать предложения по составу обязательных функций.

7 Сравнительный анализ по критерию функциональной полноты дал возможность впервые количественно оценить степень взаимосвязи между системами, проранжировать информационные системы управления предприятиями по критерию функциональной полноты, что позволило принять окончательное решение о приобретении конкретного программного средства.

8 Впервые построены уравнения зависимости времени выполнения операций от пропускной способности канала, количества запросов к серверу, объема базы данных, надежности работы сервера. Все уравнения обладают хорошими прогнозными качествами.

9 Разработаны имитационные модели и проведены машинные имитационные эксперименты для оценки статистических характеристик и законов распределения времени выполнения групп одинаковых функциональных операций. Проверка качества построенных моделей подтвердила их адекватность исследуемым реальным процессам.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Аграрный сектор США в конце XX века / Под ред. Чернякова Б.А.- М.:1. Пилигрим, 1987, 395 с.
  2. С.А. и др. Прикладная статистика: Исследование зависимостей:
  3. Справ. Изд. М.: Финансы и статистика, 1985, с. 254.
  4. С.А., Мхитарян B.C. Прикладная статистика и основыэконометрики. М.: ЮНИТИ, 1998. — 1022 с. ISBN 5 — 238 — 13 — 8.
  5. В.В. Развивающие системы в науке, технике, обществе икультуре. Часть 1. Теория систем и системное моделирование. Учебное пособие. -СПб.: СПбГТУ, 2000,241с.
  6. А. И. Наука техника — экономика. — М.: Экономика, 1986.
  7. А.И. Научно-технический прогресс и интенсификация производства. М.: Политиздат, 1981.
  8. С. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP. Проектирование, создание, сопровождение. — М.: ДИАЛОГ МИФИ, 1999.-320с.
  9. Ш. Структурный подход к организации баз данных: Пер. с англ.-М.: Финансы и статистика, 1983. 317 е.: ил.
  10. Е. Выбор модели экономического управления.
  11. С.Н., Домарацкий А. Н., Ласточкин Н. К., Морозов В. П. Процесс разработки программных изделий. — М.: Наука, «Физматлит», 2000. — 176с.
  12. В.В. Автоматизация управлением предприятия/ издательство М.:ИНФРА. М, 2000,239с.
  13. У., Боггс M. UML Rational Rose/ Издательство «Лори», 2001.
  14. В.П. Опыт обработки статистической информации и основы коммерческой деятельности в области ее распространения. М.: МЭСИ, 1998.
  15. В.П. Опыт обработки статистической информации н Основы коммерческой деятельности в области ее распространения. М.: МЭСИ, 1998.
  16. ., Браун Дж., Каспар X. и др. Характеристики качества программного обеспечения/ Пер. с англ. М.: Мир, 1981.
  17. С.Дж., Крицмен М. П. Количественные методы финансового анализа. Пер. с англ. М.: ИНФРА — М., 1996. — 336 с.
  18. Буч Г. Объектно-ориентированное проектирование с примерами применения /Пер с англ. М.: Конкорд, 1992.
  19. Буч Г., Рамбо Д., Джекобсон, А. Язык UML, руководство пользователя: пер. с англ. М.: ДМК Пресс, 2001 — 432с.
  20. В. Новицкий и др. Автоматизированные информационные системы в управлении предприятиями (Хлебопродукты, 8,1995)
  21. А.Е. Научно-технический прогресс в моделях экономического развития. М: Финансы и статистика, 1984.
  22. Васкевич Дэвид Стратегии Клиент — Сервер: Пер. с англ.-2-е изд.-Киев:Диалектика, 1996.-384 е.: ил.
  23. Вендров А.М. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем. М.: Финансы и статистика, 1998.
  24. В.Н., Денисова А. А. Основы теории систем и системного анализа. СПб.: Издательство СПбГТУ, 1997. — 510.
  25. М.Ф., Рединг Дж., Уолен Э., С.А. Делюк. Microsoft SQL Server 2000. /Справочник администратора/ пер. с англ. — М.: Издательство: Эком, 2002,976с., ил.
  26. . Бизнес со скоростью мысли. Изд. 2-е, исправленное М.: Изд-во ЭКСМО — Пресс, 2001. — 480 е., ил.
  27. С., Кирстен В. Введение в язык программирования М. СПб: АОЗТ «СП. АРМ», 1996.-280с.
  28. В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для вузов. Йзд. 7-е, стер. М.: Высш. шк., 2000. 479 е.: ил.
  29. А., Новицкий В., Тужилкин В. Создание комплексных информационных систем для управления предприятиями перерабатывающих отраслей АПК, (МО РФ, МГУ 1111, сборник научных трудов МГУПП, 2001).
  30. П. Логика, алгебра и базы данных/Пер.с англ. Х. И. Килова.-М.Машиностроение, 1989. 368 е.: ил.
  31. Гук М. Анализ средств локальных сетей. Энциклопедия. — СПб.: Изд-во «Питер», 2000. 576 е.
  32. М.П. Развитие и планирование региональных агропромышленных комплексов. М.: Колос, 1981.
  33. К. Введение в эконометрику. М.: ИНФРА — М 1997/ - XIV, 402с.: ил.
  34. A.A., Поляков А. О. Интеллектуальные системы управления. — СПб.: Изд-во СПбГТУ. 1999 264с.
  35. . Дотации и компенсации: методика стимулирования эффективности сельхозпроизводства. М.: Журнал «Сельское хозяйство», № 12,1998.
  36. О.О., Толстопятенко A.B., Черемных Ю. Н. Математические методы в экономике: Учебник. 2-е изд.-М.: МГУ им. М. В. Ломоносова, Издательство «Дело и Сервис», 1999. 368с.
  37. Замятин А. Ю. Современные телекоммуникационные технологии: ТСРАР, ISDN, Frame Relay, PDH, SDH, xDSL.-СПб.: СПИИРАН, 1999. 120c.
  38. E.M. Применение факторного анализа в экономико -статистическом исследовании . Автореф. дис. на соиск. учен, степени кандидата экон. наук. М., 1974 (МЭСИ). 25 с.
  39. В.В., Марлей В. Е. Введение в теорию алгоритмических сетей. -СПб.: СПбГТУ, 2000. 180с.
  40. В.А. Экономическое стимулирование повышения эффективности интенсификации совхозного производства. М.: Наука, 1980.
  41. Информационные технологии в бизнесе/ Под ред. М. Железны. СПб: т Питер, 2002, ил.
  42. А.Н. Совершенствование систем управления аграрно-промышленных объединений и предприятий. М.: Урожай, 1979.
  43. А.И., Кремер Н. Ш., Савельева Т. И. Математические методы в планировании./ под редакцией А. И. Карасева. М.: Издательство «Экономика», 1987, 240с.
  44. H.JI. и др. Системы управления производством: анализ и проектирование. / РДЛ Учебное пособие, с. 240.
  45. Кид У орд. Стратегический управленческий учет. Москва, «Финансы истатистика», 2002.
  46. В. От ANS MUMPS к ISO М. СПб: СП. АРМ, 1995. — 277с.
  47. В., Ирингер М., Шульте П. Объектно-ориентированная разработка приложений в среде постреляционной СУБД CACHE. СПб: АОЗТ «СП. АРМ», 2000.
  48. Н.Б. Экономико-математические методы и модели/ Финстатинформ, 2000, 246 стр.
  49. О.В., Жебровская JI.A. Организация информационной системыбухгалтерского учета: Учеб. пособие/РГЭУ. Ростов н/д., 2000. — 160с
  50. Н.Я. Экономика сельского хозяйства. С основами аграрных рынков. Курс лекций. М.: Ассоциация авторов и издателей. ТАНДЕМ: Издательство ЭКМОС, 1998. — 448 с.
  51. В.А., Староверов О. В., Турундаевский В. Б. Теория вероятностей и математическая статистика: Учеб. пособие для экон. спец.
  52. Ф вузов. — М.: Высш. шк., 1991. 400 е.: ил.
  53. Н.Ш., Путко Б. А., Тришин И. М., Фридман М. Н. Исследование операций в экономике: Учебн. пособие для вузов/ Под ред. проф. Н. Ш. Кремера. М.: ЮНИТИ, 2000. — 407 с.
  54. С. Д. Основы современных баз данных // Информационно-аналитические материалы Центра информационных технологий.
  55. М. Унифицированный язык моделирования UML и его поддержка в Rational Rose'98 CASE-средстве визуального моделирования.
  56. И. Инфомационные технологии управляют предприятием, (Хлебопродукты 2,1999).
  57. В.В. Математическое моделирование социально-экономических процессов, М.: Изограф, 1997.
  58. A.B. Самоучитель UML СПб.: БХВ — Петербург, 2001. — 304с.
  59. Н., Новицкий В., Новицкий О., Трофимов С. Системный администратор автоматизированной системы на предприятии, (Хлебопродукты 12,1998).
  60. В.В., Позин Б. А., Штрик A.A. Технология сборочного программирования /Под ред. В. В. Липаева. М.: Радио и связь, 1992.
  61. Я.Р., Катышев П. К., Пересецкий A.A. Эконометрика. Начальный курс. М.: Дело, 1997. — 248 с.
  62. Маклаков C.B. BPwin и ERwin. CASE-средства разработки информационных систем. М.: ДИАЛОГ-МИФИ, 1999. — 256с.
  63. Н.П. Статистическая теория: предмет, содержание, структура и перспективы: Монография. Ростов — на — Дону: РГЭА, 1995. — 263с.
  64. В.М. Международный бухгалтерский учет GAAP и IAS-Справочник бухгалтера от, А до Я. М.: Издательство «Дело и Сервис», 1998,192 стр., ISBN 5−8018−0026−3.
  65. Математическое моделирование экономических процессов в сельском хозяйстве/ Под ред. Гатаулина A.M.- M.: Агропромиздат, 1990.- 432 с.
  66. Метод «по спирали» быстро ведет к цели //Деловой мир, 1995, № 23−24.
  67. Методика определения экономической эффективности использования в сельском хозяйстве результатов НИР, ОКР, новой техники, изобретений и рационализаторских предложений. М.: Колос, 1980.
  68. .З. Методы анализа и формирование организационных структур и управления: опыт системного исследования./ В кн.: Системные исследования. М Наука, 1981.
  69. К., Путинцев К. Автоматизация бизнес-процессов предприятия, (Промышленные АСУ и контроллеры, 11,2000).
  70. К., Сталь А. Технология перевода системы управления предприятием в архитектуру клиент-сервер, (МО РФ, МГУ 1111, сборник докладов юбилейной международной научно-практической конференции «Пищевые продукты 21 века», 2001).
  71. В., Новицкий О. Опыт создания отраслевых автоматизированных систем управления предприятием хранения и переработки зерна (Хранение и переработка зерна 8,2000).
  72. М. Симонов В. Локальная вычислительная сеть на предприятии (Хлебопродукты, 11,1997).
  73. О. Карпов В. Новицкий В. Автоматизированная информационная система управления комбинатом хлебопродуктов, (Хлебопродукты, 1,1998).
  74. К. Мышенков О. Автоматизированная информационная система, (Комбикормовая промышленность, 5,1995).
  75. Ю.В. Объектно-ориентированные технологии разработки сложных программных систем. М.: Издание A.S., 1996.
  76. Е.К., Лосев Г. М., Маклаков А. Н. Международная спутниковая мультимедиа система. -СПб.:СПИИРАН, 1996.-126с.
  77. П.П., Еникеева И. В. Системное моделирование в прогнозировании развития сельскохозяйственного производства. — Санкт-Петербург: СПГАУ, 1999.-251 с.
  78. В.Н. Информационные системы. — СПб, Питер, 2002, 686 е., ил.
  79. Р.И. Феномен информации и информационного взаимодействия.(введение в семантическую теорию информации) -СПб. :2001.-189с.
  80. А.О., Ерофеев A.A. Интеллектуальные системы управления.(Рекомендовано Министерством образованием РФ в качестве учебного пособия для вузов).-СПб., СПбГТУ 1999.-16,5 п.л.
  81. Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд./ С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. -М.: Финансы и статистика, 1983.
  82. Е. Анализ качества программных средств депозитариев функционирующих в системе бэк-офисов.
  83. А.Н. Ассоциативная память. Нейронные сети. Оптимизация нейропроцессоров.- СПб.: Наука, 1998. — 261с. (Издание осуществлено при поддержке РФФИ № 97−01 -14 126).
  84. Региональные проблемы научно-технического прогресса в агропромышленном комплексе/ Под редакцией В. П. Можина, А. И. Тютюникова, A.A. Иванченко. М.: Экономика, 1984.
  85. B.C. Информационное обеспечение хозяйственной деятельности предприятий.-М.: финансы и статистика, 1987.
  86. H.A., Стражеву В. И., Мигун О. Ф. и др. Анализ хозяйственной деятельности в промышленности: Учебник/ под общ. ред. В. И. Стражева. Мн.: Высш. шк., 1998. — 398с.
  87. М.И. Интенсификация и управление агропромышленным комплексом: Учеб. пособие для руководящих кадров агропром. комплекса/ 2-е изд., перераб. и доп. — М.: Агропромиздат, 1987. 287 с.
  88. Г. Проектирование экономических информационных систем, 2001,512с.
  89. А.Б. Реляционные, древовидные и объектно-ориентированные базы данных. //MSM-бюллетень, 1997, № 5. с. 19−28.
  90. A.M. Управление научно-техническим прогрессом в АПК. -М.: Издательство «Экономика», 1989. 264 с.
  91. Статистика и перестройка. М.: Наука, 1991.
  92. Дж., Бернстей Б. Программы многократного использования становятся реальностью. Making reuse, а геа1ну//Компьютерра, 1995, № 18.
  93. Г. А. Автоматизированные информационные технологии в экономике./ Издательство: ЮНИТИ., Учебник, 400с.
  94. В.А. Хозяйственный механизм АПК. М.: Экономика, 1984.
  95. М. Сельское хозяйство и продовольствие в экономике развитых стран. СПб.: Экономическая школа, 1995. — 431 с.
  96. A.JI. Алгебраические байесовские сети. Логико-вероятный подходк моделированию баз знаний с неопределенностью СПб.: СПИИРАН, 2000.-107с.
  97. М.М., Сухорукое В. Ф. Экономико-математические методы в организации и планировании сельскохозяйственного производства. — М.: Финансы и статистика, 1986. 144 с.
  98. Е. Б., Демьянов Н. С. Состояние зернового рынка России в 19 992 000 сельскохозяйственном году. М.: Журнал «Сельское хозяйство», (Институт конъюнктуры аграрного рынка), № 1,2001.
  99. В.В. и др. • Экономико-математические методы и прикладные модели. Учебное пособие для ВУЗов, ЮНИТИ 1999, 391 стр.
  100. Ч.Т., Фостер Дж. Бухгалтерский учет: управленческий аспект И
  101. Серия по бухгалтерскому учету и аудиту UNCTC. Москва, «Финансы и статистика», 1995.
  102. Э.Н. Проектирование машинной обработки экономическойинформации. М.: Финансы и статистика, 1987.
  103. Г. Н. Алгоритм сравнения сложных систем по критерию функциональной полноты// Экономико-организационные проблемы анализа, проектирования и применения информационных систем:
  104. Материалы Межгосударственной научно-практической конференции/ РГЭА. Ростов-на-Дону, 1997. — с. 47−52.
  105. Г. Н. Анализ информационных потребностей пользователей при ф создании АРМ/ Автоматизированные рабочие места в системеуправления предприятием. JL: ЛИЭИ, 1989.
  106. Г. Н. Количественные методы принятия решений. — Ростов-на-Дону, 1975.-32с.
  107. Г. Н. Математико — статистические методы при сравнительной экспертной оценке качества сложных программных средств: Тез. докл. Всесоюзн. науч. техн. семинара. — Калинин, 1990.
  108. Г. Н. Математические методы и вычислительная техника в задачах упорядочивания объектов и при отборе значимых факторов. — Ростов-на-Дону, 1975.
  109. Г. Н. Математические модели и методы анализа качества продукции. Ростов-на-Дону, 1974. — 34с.
  110. Г. Н. Методика анализа предметной области// компьютеризация информационных процессов в управлении народным хозяйством: Тез. докл. Всесоюзн. науч. конф. (Москва, 3−5 октября 1988 г.). М., 1988.
  111. Г. Н. Методика сравнительной экспертной оценки качества ¦ сложных программных средств// Анализ и проектирование системуправления производством: Межвуз. сб. — Н — Новгород: Изд во Н -Новгор. ун-та, 1992.
  112. Г. Н. Об экономической эффективности применения банков данных// Анализ и моделирование экономических процессов. Горький: Изд-во Горьковск. госуд. ун — та, 1989.
  113. Г. Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты // Программные продукты и системы (SOFTWARE and SYSTEMS), 1998, № 2.
  114. Г. Н. Эвристический алгоритм поиска информативных признаков и их комбинации// Гибридные интеллектуальные системы: Всесоюзн. научно техн. конф.: Тез. докл. 4.1. — Терскол, май 1991. с. 111−112.
  115. Г. Н. Экономика проектирования и применения банков данных. -Ростов-на-Дону: Изд во РИСХМ, 1989. — 69с.
  116. Г. Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств. Ростов-на-Дону: РИНХД994. — 15с.
  117. Г. Н., д-р экон. наук. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов с информационными системами, Ростовская государственная экономическая академия, 1999
  118. Г. Н., Чувиков C.B. Экономико математические методы как основа эффективного управления оперативной информацией на предприятиях агропромышленного комплекса./Материалы II межрегиональной студенческой научной конференции, Ставрополь, 2001
  119. Г. Н. Экономическая оценка потребительского качества программных средств: Текст лекций/ РГЭА. — Ростов н/Д., 1997.-104 с. -ISBN5−7972−0048−1.
  120. Е.И. Основы адаптивного управления в сельском хозяйстве. Йошкар-Ола: МарГУ, 1996.- 114 с.
  121. C.B. Автоматизированные системы оперативного учета как основа качественного функционирования информационных потоков напредприятиях хлебопродуктов./Тезисы форума молодых ученых и студентов, часть 4, Екатеринбург, 2001.
  122. C.B. Некоторые проблемные аспекты при организации функционирования информационных потоков в системе оперативного учета (на примере предприятий АПК). Материалы Северо-Кавказской региональной научной конференции. Нальчик, 2001.
  123. C.B. Основные проблемы анализа информационных потоков на предприятиях хлебопродуктов./ Материалы IV Межгосударственной научно — практической конференции, г. Ростов-на-Дону, 2000, с. 119 -121.
  124. C.B. Факторный анализ как метод исследования и контроля за информационными потоками. Учен, зап., выпуск 5, РГЭУ, Ростов-на-Дону, 2000
  125. М.Д. Инструментальные средства поддержки реинжиниринга бизнес-процессов/ Материалы семинара «Динамические интеллектуальные системы в управлении и моделировании». М.: ЦРДЗ, 1996.
  126. Ю. М. Основы метауправления функциональностью в информационных системах./ Под ред. проф. P.M. Юсупова, — СПб.: «Геликон Плюс», 2000. -155с.
  127. Экономика, разработка и использование программного обеспечения ЭВМ: Учеб./ В. А. Благодатских, М. А. Енгинбарян, Е. В. Ковалевская и др. М.: Финансы и статистика, 1995.
  128. Л.А. Некоторые статистические методы прогнозирования в сельском хозяйстве.
  129. P.M., Заболотский В. П. Научно-методологические основы информатизации. СПб.: Наука, 2000. — 455с.
  130. Dean P. Foster, Robert A. Stine, Richard P. Waterman Business Analysis Using Regression: A Casebook.
  131. Boehm B. A spiral model of software development and enhancement //IEEE Computer, 1988, № 25(5)
  132. Fowler, M. and Scott, K. UML Distilled: Applying the Standard Object Modeling Language (1997) Addison-Wesley-
  133. Hammer M. and Champy J. Reengineering the Corporation: A Manifesto for Business Revolution. N-Y: HarperCollins, 1993.
  134. Jacobson J., Ericsson M., J a, cob son A. The Object Advantage: Business Process Reengineering with Object Technology//ACM Press. N-Y: Addison-Wesley Publishing, 1995.
  135. Зам. Главного инженера-главный механик
  136. Техника (автомобильная, катера и т. д.)1. Финансово-экономич. отдел
  137. Отдел правового обеспечения
  138. Начальник СБ Зам. Ген. Дир. по режиму
  139. Отдел информационных технологий
  140. Зам. Ген. Дир. по качеству нач. ИПТЛ1. ИТТТЛ
  141. Отдел управления погрузочно -разгрузочными работами
  142. Административно — хозяйственный птлетт
  143. ИПТЛ испытательная технологическая лаборатория
  144. ОВЭД Отдел внешнеэкономической деятельности
  145. ОЗЭИ Отдел защиты экономическихинтересов1. ОК отдел кадров1. ОС отдел сбыта
  146. ПКО производственно — коммерческий отдел
  147. ПСХ производственно — силовой цех РСУ — ремонтно — строительный участок ЖКХ — жилищно — коммунальное хозяйство1. ПКО1. ОВЭД1. ОС1. ОЗЭИ1. ОК
Заполнить форму текущей работой

Пора сдавать?