Автоматизация процесса мониторинга основных производственных показателей промышленных предприятий региональной подчиненности

• Автор: Муханов, Андрей Валерьевич
• Шифр специальности: 05.13.06
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 153 с. : ил.

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ МЕТОДОВ И МОДЕЛЕЙ МОНИТОРИНГА ПРЕДПРИЯТИЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ПОДЧИНЕННОСТИ
1.1. Основные направления развития информационных технологий в сфере управления промышленными предприятиями

1.2. Статистические методы ситуационного анализа

1.3. Анализ методов аналитического и имитационного моделирования процессов инновационного развития промышленных предприятий

1.4. Математические методы и модели теории принятия решений.

1.4.1. Математическая теория выбора.

1.4.2. Экспертные оценки

1.4.3. Многокритериальная оптимизация и процедуры принятия решений .

1.4.4. Нечеткие множества в принятии решений

1.6. Программные аспекты создания распределенных информационных систем промышленных предприятий.
1.6.1. Программные принципы создания систем поддержки принятия решений
1.6.2. Современные технологии построения распределенных интегрированных информационных систем
1.6.3. Задачи проектирования и управления в условиях
распределенности.
Выводы по главе
2. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ АНАЛИЗА ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ПРЕДПРИЯТИЯМ
2.1. Разработка сетевой модели инновационного плана развития промышленных предприятий.
2.1.1. Объекты и источники инвестиций инновационных проектов
2.1.2. Рекуррентная модель сетевого планирования реализации проскта.
2.1.3. Вероятностное моделирование сетевой модели
2.1.4. Лингвистическая формализация сетевой модели.
2.2. Регрессионные модели аппроксимации интегрального показателя эффективности
2.3. Методика корректировка планграфика инновационного проекта
Выводы по главе
3. РАЗРАБОТКА ФОРМАЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПРЕДПРИЯТИЙ РЕГИОНАЛЬНОЙ ПОДЧИНЕННОСТИ.
3.1. Методика построения прогноза техникоэкономических показателей по главным компонентам
3.1.1. Этапы реализации прогноза в факторной модели
3.1.2. Факторная модель построения взаимосвязанной системы показателей
3.2. Сравнительный анализ и оценка эффективности прогноза
3.3. Разработка формализованного представления описания методик финансовой устойчивости
3.4. Формальная модель кластеризации предприятий по методикам финансовой устойчивости.
3.5. Результаты кластеризации по главным компонентам
Выводы по главе
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ СИСТЕМЫ МОНИТОРИНГА, МЕТОДИКА СБОРА, АНАЛИТИЧЕСКОЙ ОБРАБОТКИ И ВИЗУАЛИЗАЦИИ ДАННЫХ
4.1. Концепция программной реализации системы мониторинга основных производственных показателей.
4.1.1. Структура программных приложений системы мониторинга
4.1.2. Функционал программных приложений.
4.2. Методическая поддержка подготовки, аналитической обработки и сбора информации.
4.2.1. Методика формирования и передачи отчетных материалов
4.2.2. Методика сбора и анализа отчетных материалов
4.3. Апробация и внедрение методики комплексной автоматизации
промышленных предприятий.
Выводы по главе 4
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Российских, межрегиональных и международных научнотехнических конференциях, симпозиумах и семинарах гг. Совокупность научных положений и практических результатов исследований в области автоматизации процесса мониторинга промышленных предприятий представляет актуальное направление в области теоретических и практических методов принятия решений и выбора стратегий управления промышленными предприятиями региональной подчиненности. По результатам выполненных исследований опубликовано 7 печатных работ. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав и заключения, опубликованных на 8 страницах машинописного текста, содержит рисунков, таблиц, список литературы из 1 наименования и приложения. Среди методов анализа эффективности функционирования предприятий сначала рассматриваются экономические аспекты компьютеризации предприятий, что дает основу для расчета экономической эффективности проекта реорганизации в целом. Анализ реальных данных за прошлый период делает необходимым рассмотреть продвинутые статистические методы и модели, что дает основу системного анализа имеющихся тенденций и выявления значимых факторов. Основные направления развития информационных технологий в сфере управления работы территориального образования определяются общими тенденциями информатизации всех компонентов системы управления любой организационной структурой. В настоящее время в РИВС установлены и используются нормативноправовые базы данных БД, информационносправочные БД, реестры лицензиатов и лицензий и др. Разработана и внедрена система электронного документооборота и другие прикладные задачи. Вместе с тем, прошедший этап можно охарактеризовать только как этап первоначального создания и внедрения разрозненных информационных и телекоммуникационных технологий. Компьютерное оборудование и программные средства РИВС морально и физически устарели. Связь с региональными структурами также не отвечает современным требованиям. На уровне предприятий различных форм собственности программные разработки выполняются изолированно, единая техническая политика не проводится. В этом случае создание системы мониторинга явилось бы логическим развитием процесса информатизации отрасли и позволило бы решить многие существующие проблемы по координации работы всех субъектов. Особую роль при анализе техникоэкономических показателей играют кластерный, факторный, корреляционный и регрессионный анализ. Корреляционный анализ определяет структуру зависимости между всевозможными парами показателей. В целом, чем менее коррелированна система показателей, тем она более информативна. Однако, определяя отдельные взаимозависимости, корреляционный анализ не дает структуры общей взаимозависимости всех показателей. В этом случае более предпочтительным является факторный анализ. Пример корреляционной матрицы, полученной по данным ООО Координатор, представлен в таблице 1. Величина внеоборотных активов не связана с амортизацией коэффициент корреляции 0. Доход сильно связан с материальными затратами, а оплата труда с оборотными средствами. Это доказывает, что система показателей переполнена и, для выявления значимых показателей, необходимо воспользоваться факторным анализом. Таблица 1. Продукция, тыс. Оплата труда с начислениями, тыс. Материальные затраты, тыс. Величина внеоборотных активов, тыс. Амортизация, тыс. Оборотные средства, тыс. Факторный анализ определяет структуру взаимозависимости. Далее определяется обратное преобразование, т. Таким образом, имея аналитическую зависимость от группы общих факторов можно судить об общности и специфичности каждого показателя. Основные задачи, решаемые факторным анализом уменьшение числа переменных и обнаружение структуры в отношениях между переменными, для получения возможности их классификации. Поэтому, факторный анализ применяется как метод уменьшения данных или метод поиска структуры. I, 2,. Кроме того, независимыми полагаются общие и специфические факторы, и при этом выполняется условие vi, 0 i т . Последние дисперсии и представляют общности и специфичности исследуемой системы показателей.