Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Методы и средства оценки качества автоматизированных систем управления для предприятий пищевой промышленности

Диссертация: Методы и средства оценки качества автоматизированных систем управления для предприятий пищевой промышленности
ДиссертацияПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Таким образом, под системой управления предприятием в данной работе будет подразумеваться некая операционная среда, способная предоставлять актуальную и достоверную информацию о бизнес-процессах предприятия (в том числе территориально распределенного и имеющего сложную структуру), необходимую для планирования операций, их выполнения, регистрации и анализа. В этой среде реализуется полный рыночный… Читать ещё >

Содержание

  • 1. Анализ методов оценки качества и классификации автоматизированных систем управления предприятиями
    • 1. 1. Обзор российского рынка систем управления предприятиями
    • 1. 2. Методы оценки качества программного обеспечения
      • 1. 2. 1. Методы оценки качества ПО по внутренним характеристикам
      • 1. 2. 2. Методы оценки качества ПО по внешним показателям
      • 1. 2. 3. Методы оценки качества ПО по смешанным показателям
    • 1. 3. Методы оценки качества систем управления предприятиями
  • 1. АМетоды оценки качества систем управления предприятиями через оценку качества работы фирмы-разработчика
    • 1. 5. Классификация методов оценки качества систем управления предприятиями
    • 1. 6. Анализ методов классификации систем управления предприятиями
      • 1. 6. 1. Классификация систем управления по уровню соответствия их мировым концепциям управления промышленным предприятием в информационных системах
      • 1. 6. 2. Классификация систем управления на основе экспертных оценок
      • 1. 6. 3. Классификация систем управления на основе математических методов
    • 1. 7. Содержательная постановка задачи
    • 1. 8. Выводы по главе 1
  • 2. Разработка методики комплексной оценки качества автоматизированных систем управления предприятиями
    • 2. 1. Математическая постановка задачи
    • 2. 2. Методика комплексной оценки качества автоматизированных систем управления предприятиями
      • 2. 2. 1. Выбор и декомпозиция характеристик качества
        • 2. 2. 2. 0. ценка (определение) масштаба метрики качества
      • 2. 2. 3. Оценка согласованности результатов экспертного опроса
        • 2. 2. 4. 0. ценка качества систем управления
    • 2. 3. Разработка метрики качества для оценки систем управления
    • 2. 4. Выводы по главе 2
  • 3. Разработка методики классификации автоматизированных систем управления предприятиями
    • 3. 1. Математическая постановка задачи
    • 3. 2. Методы решения задачи классификации
      • 3. 2. 1. Метод комбинационных группировок
      • 3. 2. 2. Метод кластерного анализа
      • 3. 2. 3. Метод дискриминантного анализа
      • 3. 2. 4. Нечеткие методы автоматической классификации
    • 3. 3. Методика решения задачи классификации
  • ЗА
  • Выводы по главе 3
  • 4. Разработка комплекса задач «Комплексная оценка качества и классификация многомерных объектов»
    • 4. 1. Структурно-функциональная модель комплекса задач
    • 4. 2. Модель потоков данных комплекса задач
    • 4. 3. Информационная модель комплекса
    • 4. 4. Архитектура программного обеспечения комплекса задач
    • 4. 5. Выводы по главе 4
  • 5. Результаты решения задач оценки качества и классификации
    • 5. 1. Оценка качества автоматизированных систем управления для предприятий пищевой промышленности
      • 5. 2. 0. ценка качества автоматизированных систем управления для лизинговых компаний
    • 5. 3. Оценка качества автоматизированных систем управления технологическими процессами
    • 5. 4. Выводы по главе 5

Методы и средства оценки качества автоматизированных систем управления для предприятий пищевой промышленности (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

На сегодняшний день пищевая промышленность в России входит в число лидеров по объемам промышленного производства. Тенденции развития отрасли требуют реорганизации информационных потоков на предприятиях, обеспечивающих достаточность и четкость работы их подразделений, что возможно лишь на основе современной автоматизированной системы управления предприятием (АСУП).

Несколько лет назад на рынке программного обеспечения (ПО) были представлены системы управления, предлагающие автоматизацию отдельных подразделений предприятия (как правило, ведение бухгалтерского или складского учета). Однако на сегодняшний день возможностей этих систем явно недостаточно. Для успешного управления крупным предприятием необходим детальный анализ производственной деятельности, заключающийся в определении доходности выпускаемого ассортимента, структуры затрат и издержек, факторов, влияющих на прибыль, дебиторской и кредиторской задолженности и т. д., выполнить который могут лишь современные информационные системы управления, построенные по принципу единого информационного пространства. Внедрение на предприятии подобных систем управления позволяет руководству и управленческому персоналу не только получать доступ к оперативной информации о деятельности предприятия, но и осуществлять на ее основе непрерывное планирование и управление имеющимися материальными, финансовыми и трудовыми ресурсами.

Таким образом, под системой управления предприятием в данной работе будет подразумеваться некая операционная среда, способная предоставлять актуальную и достоверную информацию о бизнес-процессах предприятия (в том числе территориально распределенного и имеющего сложную структуру), необходимую для планирования операций, их выполнения, регистрации и анализа. В этой среде реализуется полный рыночный цикл — от планирования бизнеса до анализа результатов деятельности предприятия и последующей корректировки планов. Задача системы заключается в том, чтобы упорядочить информационные потоки, предоставить менеджерам всех уровней эффективный доступ к данным для принятия мотивированных управленческих решений [96].

По ряду причин выбор системы управления представляет собой достаточно сложную и ответственную задачу, решение которой связано с определенными трудностями. Во-первых, любая система управления предприятием — это не обычная программа, которую можно купить, быстро установить и отказаться от нее через год. Обычно система управления приобретается на достаточно долгий срок (средний срок эксплуатации может составлять десять лет), причем только внедрение системы может занять несколько месяцев, и на все это время предприятие будет привязано к компании-разработчику и ее программному продукту.

Во-вторых, чтобы система управления приносила экономический эффект, она должна соответствовать возможностям и уровню развития предприятия. Это означает, что перед приобретением программного комплекса нужно определить, какие его модули действительно необходимы предприятию и могут давать выгоду сразу, а не в отдаленной перспективе, и уже по мере развития предприятия постепенно производить наращивание имеющихся возможностей системы.

В-третьих, стоимость внедрения подобного рода систем может достигать миллионов долларов, и в мировой практике известны случаи, когда ошибка выбора внедряемой системы управления приводила если не к банкротству предприятия, то, как минимум, к существенным финансовым потерям.

В-четвертых, количество систем управления, представленных на рынке программного обеспечения, также затрудняет процесс выбора системы управления. На сегодняшний день количество подобного рода систем превышает несколько десятков, причем увеличение их числа происходит как за счет роста числа отечественных разработок, так и за счет активного продвижения на российский рынок продуктов западных фирм-разработчиков.

Несмотря на все перечисленные сложности, сопровождающие процесс выбора систем управления, на сегодняшний день приходится констатировать довольно парадоксальную ситуацию, заключающуюся в практически полном отсутствии методик, позволяющих проводить комплексную оценку и сравнение систем управления различных фирм-разработчиков. Оценка качества систем управления с помощью существующих методов оценки качества ПО позволяет получать достаточно точные оценки сложности системы управления. Однако эти оценки представляют интерес для разработчиков, а не для конечных пользователей, в большей степени интересующихся тем, как быстро система управления выполняет требуемые функции, а не тем, с помощью каких алгоритмов это достигается. Кроме того, получить такие оценки сторонним экспертам практически невозможно из-за отсутствия доступа к исходным текстам программ.

Экспертные способы оценки качества систем управления также нельзя назвать эффективными по той причине, что результаты подобных оценок невоспроизводимы, поскольку они базируются на человеческом факторе, и каждый эксперт может иметь собственное представление об оцениваемых системах управления. Помимо этого, один эксперт физически не может быть знаком со всеми системами управления, чтобы дать однозначную оценку по каждой из них.

Во встречающихся методах, предназначенных для непосредственной оценки качества систем управления, как правило, прибегают к использованию упрощенных математических методов и наборов характеристик качества, в результате чего получаемые результаты дают лишь поверхностное представление об отдельных особенностях функционирования систем управления, но никак не о комплексной оценке качества всей системы.

Проведенный анализ показал, что разработка для предприятий пищевой промышленности новых, математически обоснованных методов комплексной оценки качества автоматизированных систем управления, позволяющих повысить достоверность их выбора на начальном этапе внедрения, является актуальной задачей.

Целью данной работы является разработка комплекса решений, способствующих повышению достоверности и эффективности оценки качества АСУП для предприятий пищевой промышленности.

В соответствии с поставленной целью были сформулированы и решены следующие основные задачи:

1. Провести анализ и классификацию известных методов оценки качества АСУП.

2. Провести анализ известных методов классификации АСУП.

3. Разработать математически обоснованную методику комплексной оценки качества АСУП.

4. Разработать структуру и определить весовые коэффициенты метрики для проведения комплексной оценки качества АСУП для предприятий пищевой промышленности.

5. Разработать методику классификации АСУП.

6. Разработать комплекс задач, предназначенный для автоматизации расчетов, выполняемых в ходе оценки качества и классификации АСУП.

7. Провести оценку качества и классификацию АСУП с помощью разработанных методов и средств.

Объектом исследования в данной работе являются автоматизированные системы управления предприятием, представленные на российском рынке программного обеспечения.

Предметом исследований в работе являются известные методы и средства оценки качества автоматизированных систем управления предприятием.

Научные исследования проводились на основе методов оценки качества программного обеспечения, теории множеств, методов одномерной и многомерной классификации объектов, нечетких методов автоматической классификации, методов экспертных оценок, методов функционального моделирования, моделирования потоков данных и являются продолжением и развитием исследований, выполненных Путинцевым А. В. [60,92] и Мышенковым К. С. [77−79,81−85], дополнив их новыми подходами к решению и автоматизации задач комплексной оценки качества и классификации АСУП, а также новым алгоритмом, позволяющим повысить общую согласованность экспертных оценок, используемых при решении этих задач.

Автор видит научную новизну исследования в достижении следующих результатов:

1. Предложена новая классификация известных методов оценки качества АСУП.

2. Сформулирована задача комплексной оценки качества АСУП и предложен метод ее решения.

3. Разработана структура и определены весовые коэффициенты метрики для проведения комплексной оценки качества АСУП для предприятий пищевой промышленности.

4. Сформулирована математическая постановка задачи многомерной классификации АСУП.

5. Обоснован выбор методов решения задачи многомерной классификации АСУП с помощью алгоритмов кластерного анализа и нечетких эвристических кластер-процедур.

6. Разработан комплекс моделей: структурно-функциональная модель, модель потоков данных и инфологическая модель комплекса задач для автоматизации расчетов по оценке качества и классификации многомерных объектов, в том числе АСУП.

Практическую ценность работы определяют следующие полученные результаты:

1. Разработана математически обоснованная методика комплексной оценки качества АСУП, позволяющая проводить сравнительную оценку качества систем управления различных фирм-разработчиков.

2. Разработана методика проведения многомерной классификации АСУП, позволяющая упростить процесс выбора системы управления за счет объединения АСУП со схожими характеристиками качества в отдельные классы.

3. Разработан программный комплекс, предназначенный для автоматизации расчетов, выполняемых в ходе проведения оценки качества и классификации многомерных объектов, в том числе АСУП.

4. Проведена оценка качества и классификация девятнадцати АСУП для предприятий пищевой промышленности, а также систем управления для лизинговых компаний и SCADA-систем. Даны рекомендации по внедрению АСУП разных классов на предприятиях.

Разработанный комплекс задач, построенный на базе предложенных методик комплексной оценки качества и классификации АСУП, использовался для обоснования выбора систем управления в ОАО «Хлебкомплект-сервис», ОАО «Финансовая Лизинговая Компания» и ООО «Конэкс». Полученные в рамках настоящего исследования научные и практические результаты внедрены в учебном процессе МГУПП для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления». Имеются соответствующие акты внедрения.

Основные результаты выполненных исследований были представлены на следующих выставках и научных конференциях: VIII Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», г. Санкт-Петербург, 2004 г.- И, III и IV Всероссийских научно-технических конференциях-выставках «Высокоэффективные пищевые технологии, методы и средства для их реализации», г. Москва, 2004 г., 2005 г. и 2006 г.- XIII Международной научно-практической конференции «Управление организацией: диагностика, стратегия, эффективность», г. Санкт-Петербург,.

2005 г.- Ill Международной конференции «Управление технологическими свойствами зерна», г. Москва, 2005 г.- конференции «Автоматизация предприятий агропромышленного комплекса», г. Москва, 2005 г.- Международной научно-практической конференции «Стратегическое управление организацией: теория, методы, практика», г. Санкт-Петербург, 2006 г.- X Международной научно-практической конференции «Системный анализ в проектировании и управлении», г. Санкт-Петербург, 2006 г. По теме диссертации опубликовано десять печатных работ, в том числе получено свидетельство РОСПАТЕНТА об официальной регистрации программы для ЭВМ.

Диссертационная работа состоит из введения, пяти глав, заключения, списка литературы (150 отечественных и зарубежных источников), 11 приложений (38 страниц) и изложена на 231 странице.

9. Результаты работы внедрены в ОАО «Хлебкомплект-сервис», ОАО «Финансовая Лизинговая Компания», ООО «Конэкс», учебном процессе МГУПП для студентов специальности 23.01.02 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» (приложения 8−11).

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

.

Показать весь текст

Список литературы

  1. Д. Автоматизация управления предприятием. http://www.lexaudit.ru/articles/statl08.html, 2001.
  2. С.А., Бежаева З. И., Староверов О. В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, 1974.
  3. И.В. Процедуры и модели оценки качества и выбора прикладного программного обеспечения систем обработки информации: Дис.. канд. техн. наук. Москва, 2001. 225 с.
  4. И.В., Домрачев В. Г., Ретинская И. В. Основные тенденции оценивания качества программных средств. http://www.quality21.ru/index.php?module=subjects&func=viewpage&pageid=198, 2004.
  5. Н. А., Гольдштейн Б. С., Зайдман Р. А. О программометрическом подходе к оценкам программного обеспечения // Программирование.- 1995.-№ 4, — с. 38−44.
  6. А.Е., Архипова С. А., Носок С. А., Пишко И. В. Применение методов классификации к задаче обработки данных экспертного опроса // Радюелектронжа. 1нформатика. Управлншя. 2003. — № 2.
  7. В.О. Комплексная автоматизированная система управления предприятием как средство повышения конкурентоспособности. Стратегия выбора и внедрения. http://www.expertgroup.ru/expertBS/publicl.asp.
  8. А., Эйзен С. Статистический анализ: подход с использованием ЭВМ. М.: Мир, 1982.
  9. А.А., Мамиконов А. Г., Кульба В. В. Оптимальные модульные системы обработки данных. Алма-Ата: Наука КазССР, 1981. — 188 с.
  10. Баронов В. ERP-системы в России // Сетевой журнал. 2001. — № 5.
  11. Баронов В. ERP системы: Мировой опыт // Сетевой журнал. — 2001. -№ 5.
  12. JI.С., Дзюба Т. А. Решение задачи классификации на нечетких графах // Новости искусственного интеллекта. 2000. — № 3.
  13. Л. Методика выбора ERP-системы в качестве основы интегрированной системы управления предприятием // Финансовая газета. -2005.- № 14.- С. 14−15.
  14. Е.П., Карпов В. И. Методические указания по использованию методов классификации и ранжирования многомерных объектов. М.: МГУПП, 1988.
  15. В.М., Маслов В. И., Зеленюк Е. А. Методы анализа и построения алгоритмов автоматической классификации на основе математических моделей // Прикладная статистика. М.: Наука, 1983.
  16. Ван Тассел Д. Стиль, разработка, эффективность, отладка и испытание программ.-М.: Энергоатомиздат, 1984.
  17. И.С., Горлов И. Г., Минаев Е. В., Хвастунов P.M. / Под ред. Хвастунова P.M. / Экспертные оценки и их применение в энергетике. М.: Энергоиздат, 1981.
  18. С.А. Статистика: учебное пособие. М.: МГУП, 2001.
  19. Вендров A.M. CASE-технологии. Современные методы и средства проектирования информационных систем, http://www.citforum.ru/database/case/, 1999.
  20. Г. Основы методологий IDEF (IDEF0, IDEF1X, IDEF3, IDEF5) и DFD. http://www.citforum.ru/cfin/idef, 1999.
  21. Г. Описание стандарта MRPII. http://www.vernikov.ru/material22.html, 2004.
  22. Г. Основы систем класса MRP-MRPII. http://www.vernikov.ru/material21 .html, 2004.
  23. Г. Состав процедур планирования MRP. http://www.vernikov.ru/material30.html, 2004.
  24. Г. Стандарт MRPII. Структура и основные принципы работы систем, поддерживающих этот стандарт, http://www.vernikov.ru/material24.html, 2004.
  25. С. А, Мировые стандарты управления промышленным предприятием в информационных системах (ERP-системы) // Организатор производства. 1999. — № 1.
  26. В. И., Копыльцов А. В., Пальчун Б. П., Юсупов Р. М. Методы и модели оценивания качества программного обеспечения. СПб.: СПИИРАН, 1992.- 33 с.
  27. Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации: монография. Мн.: УП Технопринт, 2004. — 219 с.
  28. ., Обухов И. Современные системы управления // КомпьютерПресс. 2001. — № 9.
  29. К., Сарсон Т. Системный структурный анализ: средства и методы. М.: Эйтекс, 1992.
  30. А., Андронова О. Анализ современного состояния российского рынка КИС . http://www.ci.ru/informl200/p22kis.htm, 2001.
  31. А. Современный рынок ERP-систем // Программное обеспечение. 2003. — № 10.
  32. А. Мировой рынок ERP-систем // Jet Info Online. 2005. — № 2. http://www.jetinfo.rU/2002/2/l/articlel.2.2002.html, 2005.
  33. ГОСТ 28 195–89. Оценка качества программных средств. Общие положения. М.: Изд. стандартов, 1989. — 38 с.
  34. ГОСТ Р ИСО 9126−93. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению. М.: ИПК Изд-во стандартов, 1993.
  35. Ю. Потенциал российского рынка ERP пока не исчерпаем. http://www.cnews.ru/reviews/free/software2005/articles/erprussia.shtml, 2006.
  36. А. Системы ERP // КомпьютерПресс. 2001. — № 10.
  37. Дж. Вен Райзин. Классификация и кластерный анализ. Под ред. Журавлева Ю. И. М.: Мир, 1978.
  38. В.Г., Ретинская И. В., Скуратов А. К. О методике сравнительного анализа ERP-систем. http://www.diag.ru/conf/archive/Doc/Domrachev4.htm, 2004.
  39. Р. Обогнали Португалию. Российский рынок ERP-систем вырос до $ 127 млн. http://www.sostav.ru/news/2004/08/25/701/, 2004.
  40. . Кластерный анализ. М.: Статистика, 1977.
  41. В.Н., Загоруйко Н. Г. Количественные критерии качества таксономии и их использование в процессе принятия решений // Вычислительные системы. Новосибирск: Наука, 1969.
  42. Е., Сергиевский М. Оценка аппаратных и программных средств по многоуровневой системе критериев // Компьютер-пресс. 1998. № 8.-С. 268−272.
  43. М. Иерархический кластерный анализ и соответствия. М.: Финансы и статистика, 1988.
  44. JI.A. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер-анализе // Классификация и кластер / Под ред. Дж. Вэн Райзтна. / Пер с англ. под ред. Ю. И. Журавлева. М.: Мир, 1980.
  45. Зайцев C. J1. Автоматизированные системы управления предприятием. http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/chapters/news.htm, 2001.
  46. А. На старт! Внимание! И? // Компьютерное обозрение. -2005.
  47. М. В поисках идеала// Computerworld. 1999. — № 13.
  48. А.В., Рыжко A.J1. Метрическая оценка качества программ. -М.: МАИ, 1989.
  49. Д.И. Применение экспертных методов в отраслевом прогнозировании. // Электротехническая промышленность. Серия Общеотраслевые вопросы. Вып.З.- М.: Информэлектро, 1975, С. 12−17.
  50. В. Внедрение Sap R/3: Руководство для менеджеров и инженеров. Пер. с англ. П.А.Панов- М.: Компания АйТи, 2004.
  51. Калянов Г. Н. CASE: структурный системный анализ (автоматизация и применение). М.: ЛОРИ, 1996.
  52. Г. Н. Консалтинг при автоматизации предприятий. Подходы, методы, средства. М.: СИНТЕГ, 1997. — 316 с.
  53. Калянов Г. Н. CASE-технологии. Консалтинг в автоматизации бизнес-процессов. М.: Горячая линия-Телеком, 2002. — 320 с.
  54. И. Классификация компьютерных систем управления предприятием. http://www.interface.ru/fset.asp7UrH/mrp/igor.htm, 2000.
  55. И. О стилях и классах (реальность и мифология компьютерных систем управления предприятием). http://www.lexaudit.ru/articles/stat55.html, 2000.
  56. И. Чуда не будет, http://www.cfin.ru/press/boss/2001−04/12.shtml, 2001.
  57. В.И., Мышенков К. С., Путннцев А. В. Сравнительный анализ информационных АСУП на российском рынке программных продуктов // Промышленные АСУ и контроллеры. 2000.- № 3.- С.45−47.
  58. Ким Дж.-О., Мыоллер Ч. У. и др. Факторный, дискриминантный и кластерный анализ. Пер. с англ. М.: Финансы и статистика, 1989. — С.123−132.
  59. И.И., Бидюк П. И., Баклан И. В. Системный анализ и информационные технологии в управлении проектами. К.: Экономика и право, 2001.- 270с.
  60. В. Производственное планирование от Гантта до ERP. Что такое ОРТ, Just-in-time, CIM, CALS? Какова их связь с ERP и MRP И? // Директор ИС. 2000. — № 5.
  61. С.Н. Базовые стандарты управления (из истории методологий MRP II ERP). http://www.it-management.ru/content/view/127/80/, 2000.
  62. А.А. Интегрированные системы управления предприятием: классификация и области применения. http://referat.cis2000.ru/books/book3/ch3ll.shtml, 2000.
  63. В.И., Снегирев А. А., Сосырев Д. В., Шабля О. В. Компьютерные системы управления предприятием. http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/mф/ksup.htm, 2000.
  64. В.В. Качество программного обеспечения. М.: Финансы и статистика, 1983.
  65. В.В. Тестирование программ М.: Радио и связь, 1986. — 293 с.
  66. .Г. Экспертные технологии в управлении. М.: Дело, 2004.
  67. Л.Е. Как выбрать систему управления для промышленного предприятия, http://www.lexaudit.ru/stat24.html.
  68. И.Д. Кластерный анализ. М.: Финансы и статистика, 1988.
  69. И. Это сладкое слово «качество», http://www.eme.ru/mainl .htm.
  70. Д.А., Макгоуэн К. Л. Методология структурного анализа и проектирования SADT / Пер. с англ. М.: Метатехнология, 1993. — 240 с.
  71. И. В, Классифиация систем управления предприятиями. http://www.sciteclibrary.ru/rus/catalog/pages/2356.html, 2001.
  72. Методические вопросы исследования надежности больших систем энергетики // Иркутское гос. изд-во- 1976. Вып.9. 283 с.
  73. С. Комплексные информационные системы. http://www.nosorog.com/public/computech/kis.html, 2002.
  74. К.С. Модели и методы проектирования автоматизированных систем управления для зерноперерабатывающих предприятий: Дис.. докт. техн. наук. Москва, 2005. — 185 с.
  75. К., Гетьман В. Комплексная оценка качества АСУТП // Комбикорма. 2006. — № 7.- С. 51−52.
  76. К., Гетьман В. Методика классификации автоматизированных систем управления предприятиями // Хлебопродукты. -2006.- № 9.- С. 66−67.
  77. MRP и MRP II // Планета КИС. 1999. Ьир://у^^.ш881апеп1ефП8е8о1и11оп8.сот/геу1еш5/шф.111т1.
  78. Обзор рынка отечественных ERP-систем в 2000—2001 гг. // Cnews. http://www.silicontaiga.ru/home.asp?artld=4280, 2002.
  79. С.И. Словарь русского языка: Ок. 57 000 слов/ Под ред. Н. Ю. Шведовой. 17-е изд., стереотип. — М.: Русский язык, 1985. — 797 с.
  80. М. Системы АСУ по ранжиру. http://supremum.com.ua/modules.php?op=modload&name=News&file=article&sid= 418&mode=thread&order=0&thold=0, 2002.
  81. А. Метрики качества программного обеспечения, http ://www.pmprofy .ru/content/rus/67/672-article. asp .2003.
  82. И. В. «Хорошая программа»: попытка точного определения понятия // Программирование.- 1997.- № 2.- С. 3−17.
  83. А.В. Автоматизация управления бизнес-процессами зерноперерабатывающих предприятий: Дис.. канд. техн. наук. Москва, 2001.- 185 с.
  84. Р. Тестирование прикладного ПО с графическим интерфейсом //PC Week.- 1999.- № 1.- С. 13−17.
  85. А.Ю. Введение в системы управления базами данных. Реляционная модель данных. Нормальные формы отношений и транзакции. Учебное пособие. Изд. Башкирского ун-та. Уфа.
  86. Э.П., Вопросы повышения точности экспертных методов оценки качества // Техническая эстетика. 1971. — № 6 — С. 8−12.
  87. А. Эффективные технологии для крупного бизнеса. // Welcome. -2002.-№ 2−3.
  88. Рынок ERP-систем: неожиданный потенциал роста. // CNews. http://www.cnews.ru/newtop/index.shtml72004/08/25/! 62 709,2004.
  89. А. Особенности использования и внедрения ERP систем в России. http://www.interface.ru/fset.asp?Url=/misc/rmd/osoq.htm, 2003.
  90. Свид. об офиц. регистр, прогр. для ЭВМ № 2 006 613 936 РФ. Комплексная оценка качества и классификация многомерных объектов / Мышенков К. С., Карпов В. И., Гетьман В. В. № 2 006 613 704- Заяв. 02.11.2006- Зарегистр. 16.11.2006.
  91. П. Рынок ПО: Российские ERP-решения: еще не все потенциальные клиенты «созрели». http://www.cnews.ru/reviews/articles/index.shtml72002/01/18/126 512,2002.
  92. B.C., Дунин-Барковский И.В. Курс теории вероятностей и математической статистики для технических приложений. М.: Наука, 1969. -512 с.
  93. JI.A., Тамашевич В.Н, Уебе Г, Шефер М. Многомерный статистический анализ в экономике. М, 1999.ЮЗ.Турчин С. Автоматизация в крупных и особо крупных размерах // Компьютерное обозрение. 2001. — № 47. — С. 38−43, С. 49.
  94. . А. Автоматчики под заказ http://www.business.ua/al0783, 2002. Ю8.Чикишева Н. М., Проскурякова Л. А. Разработка методики выбора программного обеспечения бухгалтерского учета для строительных организаций. СПб.: Изд-во СПбГУЭФ, 1999. — 88 с.
  95. Эглинтайн Нейл. Что такое ERP? // КОНСАЛТИНГ. РУ. 1999. — № 27.
  96. Экспертные оценки в практике управления наукой в техническом вузе: методическое пособие / Л. В. Голованов, С. Ф. Ефимушкин, В. П. Козырев и др. М.: МЭИ, 1973.- 81 с.
  97. Albrecht, A. J. and J. Е. Gaffney, Jr. Software Function, Source Lines of Code, and Development Effort Prediction: A Software Science Validation. // IEEE Transactions on Software Engineering. 1983 — № 6.
  98. Bacher J., Cluster Analysis. http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=90 807, 2002.
  99. Behrens C. A. Measuring the Productivity of Computer Systems Development Activities with Function Points. // IEEE Transactions on Software Engineering. № 6 (Nov. 1983) — P. 648−652.
  100. Boehm В. W. Software Engineering Economics. Englewood Cliffs. -N. J.: Prentice-Hall, 1981.
  101. Capability Maturity Model for Software, Version 1.1 CMU/SEI-TR-93.
  102. Dalkey N. Delphi method: experimental assessment of Delphi judgements. -Rand, 1969.-209 p.
  103. Dalkey N., Rourke D. Experimental assignment of Delphi procedures with group value judgements. Rand, 1971. — 243 p.
  104. Dave R.N., Sen S. Robust Fuzzy Clustering of Relation Data // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2002. — Vol.10. — P. 713−727.
  105. Dunn J.C. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters // Journal of Cybernetics. 1974. -Vol.3.-P. 32−57.
  106. Dunn J.C. Some Recent Investigations of new Fuzzy Partitioning Algorithm and Its Application to Pattern Classification Problems // Journal of Cybernetics. -1974.- Vol.4.-P. 1−15.
  107. Elshoff J. An analysis of some commercial PL/1 programs. // IEEE Transactions on Software Engineering. 1978. — № 3.- P. 113−120.
  108. Evangelist W. Software complexity metrics sensivity to program structuring rules. // The Journal of Systems and Software. 1983. — № 3. — P. 231−243.
  109. Gilb T. Software metrics. Studentliteratur AB. Lund. Sweden and Withrop. Gambridge. MA. 1976.
  110. Gitman J., Levin M.C. An algorithm for Detecting Unimodal Fuzzy Sets and Its Application as Clustering Technique // IEEE Transactions on Computers. 1970. — Vol. C-19.-P. 583−593.
  111. Gordon R. Measurement improvments in program clarity. // IEEE Transactions on Software Engineering. 1979.- № 2, — P. 79−90.
  112. Halstead M. H. Elements of Software Science. New York: Elsevier North-Holland, 1977.
  113. Harrison W. Applaying software complexity metrics to program maintenance. // Computer. 1981 — № 9. — P. 65−79.
  114. Harter D. E., Slaughter S. A. PROCESS MATURITY AND SOFTWARE QUALITY: A FIELD STUDY Proceedings of the twenty first international conference on Information systems / December 2000, Brisban, USA.
  115. ISO 9001:1994 Quality systems Model for quality assurance in design, development, production, installation and servicing.
  116. ISO 9000−3:1997 Quality management and quality assurance standards Part 3: Guidelines for the application of ISO 9001:1994 to the development, supply, installation and maintenance of computer software.
  117. Jones Т. C. Programming Productivity. New York: McGraw-Hill, 1986.
  118. Kafura D. and Henry S. Software Quality Metrics Based on Interconnectivity. //J. Syst. and Software. 1981.- № 2-P. 121−131.
  119. Keller, Erik L. Enterprise Resource Planning. The changing application model // GartnerGroup. February 5, 1996. — P. 8.
  120. G. J., Sacks J. «Software Development Effort Prediction Based on Function Points.» Proc. COMPSAC 86. Washington, D. C. // IEEE Computer Society Press.-Oct. 1986.-P. 319−325.
  121. Konakovsky R. Rechnergestiitzte Software Qualitatssicherung Fortschr. Digital Mess- und Automatisierungstechn. // Intern, congress «Interkamakongress 84». Berlin, 1983. — № 6. — P. 615−624.
  122. Labrecque D.P. A response rate experiment using mail questionnaires. // J. Market. 1978. — № 4. — P. 82−83.
  123. McCabe T. J. A Complexity Measure. // IEEE Trans. Software Eng. 1976. -№ 4(Dec. 1976).-P. 308−320.
  124. Mertins L. Problems bei der Auslegung von Schutzchaltungen. // Energietechnik. 1976 — № 7. — P. 301−304.
  125. Mills E. Software Metrics, http://www.literateprogramming.com/cml2.pdf, 1988.
  126. Pedrycz W. Fuzzy Sets in Pattern Recognition: Methodology and Methods // Pattern Recognition. 1990.- Vol.23.-P. 121−146.
  127. Roubens M. Pattern Classification Problems and Fuzzy Sets // Fuzzy Sets and Systems. 1978. — Vol.1. — P. 239−253.
  128. Ruspini E.H. Numerical Methods for Fuzzy Clustering // Information Sciences.- 1970.- Vol.2.-P. 319−350.
  129. Smith B.R., Lucas P.D., Murtagh B.A. Some aspects of modeling New Zealand electricity sector. // Energy J. 1976. — № 7. — P. 100−102.
  130. Soren Janstal. The story continiues the 3: rd and final act in the ERP drama starts now. http://www.dpu.se/bostone.html, 2005.
  131. Tamura S., Higuchi S., Tanaka K. Pattern Classification Based on Fuzzy Relations // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1971. Vol. SMC-1.
  132. Watada J., Tanaka H., Asai K. A Heuristic Methof of Heirachical Clustering for Fuzzy Intransitive Relations // Fuzzy Set and Posibility Theory / Ed. By R.R. Yager. New York: Pergamon Press, 1982.
  133. Wheeler Sh., Duggins Sh., Improving software quality ACM Proceedings of the 36th annual conference on Southeast regional conference. / April 1998, Marietta, Australia.
  134. Windham M.R. Numerical Classification of Proximity Data with Assignment Measures//Journal of Classification.- 1985.-Vol.2.-P. 157−172.
Заполнить форму текущей работой

На отлично!