Метод оценки уровня зрелости организации на основе использования интеллектуальных информационных систем

Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0
Димитрова Любовь Азатовна
Бесплатно
Работа доступна по лицензии Creative Commons:«Attribution» 4.0

ВВЕДЕНИЕ …………………………………………………………………… 4
1. СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА И ЗАДАЧИ ИССЛЕДОВАНИЯ В ОБЛАСТИ
ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ………………… ……… 10
1.1 Анализ моделей зрелости и самооценки СМК ……………………….. 10
1.2 Информационное обеспечение при решении задач самооценки 26
1.2.1 Модели представления экспертных знаний………………………. 26
1.2.2 Краткая характеристика основных типов ИИС
и инструментальных средств их построения ….…………………. ………… 34
1.3 Выводы и задачи исследований ……………………………………… 39
2 РАЗРАБОТКА МЕТОДА ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ
ОРГАНИЗАЦИИ ………. …………………………………………………….. 42
2.1 Постановка задачи принятия решений ……………………………….. 42
2.2 Метод оценки уровня зрелости организации
на основе нечетких знаний ……………………………………..……………. 45
2.3 Весомость критериев в задаче определения УЗО …………………… 62
2.4 Выводы по главе 2 ……………………………………………………… 66
3. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ ………………………… 67
3.1 Лингвистическое описание основных групп критериев………………. 67
3.2 Построение функций принадлежности исследуемых признаков …… 71
3.3 Оценка согласованности экспертных знаний ………………………… 79
3.4 Вывод решений при оценке уровня зрелости организации………….. 88
3.5 Выводы по главе 3 …………………………………………………….. . 103
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ
ДЛЯ ОЦЕНКИ УРОВНЯ ЗРЕЛОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ …………………… 105
4.1 Этапы построения ИС…………………………………………………. 105
4.2 Архитектура и режимы работы ИИС ………………………………… 108
4.2.1 Подсистема оценки уровня зрелости на основе ключевых
показателей ……………………………………………………………………. 116
4.2.2 Подсистема оценки уровня зрелости на основе основных групп
критериев ……………………………………………………………….……… 122
4.3 Эффективность использования ИИС при оценке уровня зрелости
организации ……………………………………………………………………. 127
4.4 Выводы по главе 4 ……………………………………………………… 132
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ …………..………………………. 133
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ ………………………………………………….. 136
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ ……………………..……………………………… 137
ПРИЛОЖЕНИЕ А – Свидетельства о государственной регистрации
программ на ЭВМ и баз данных …………………………..………………….. 148
ПРИЛОЖЕНИЕ Б – Акты использования результатов работы …………….. 152
ПРИЛОЖЕНИЕ В – Функции принадлежности входных критериев ……. 157
ПРИЛОЖЕНИЕ Г – Правила базы знаний …………………………………….. 165

Во введении изложена актуальность проблемы, сформулированы ос-
новные положения, выносимые на защиту, представлена краткая характери-
стика диссертации.
В первой главе рассмотрены характерные особенности процесса са-
мооценки организации, который представляет собой инструмент для анализа
уровня зрелости организации с целью выявления сильных и слабых сторон и
возможностей для совершенствования и (или) использования инновационно-
го подхода. Среди различных методологий, используемых на практике, пре-
мии по качеству являются стимулом экономических субъектов во внедрении
СМК. Так как при отсутствии СМК, высокий уровень качества товаров не-
возможен.
Первоочередной задачей после принятия решения о проведении про-
цедуры самооценки является продуктивная деятельность по установлению
приоритетных направлений работы по совершенствованию СМК организа-
ции. Данное требование является обязательным вне зависимости от того, ка-
кую именно систему самооценки предпочтет организация.
В настоящее время, практически отсутствуют труды в области приме-
нения интеллектуальных информационных систем для проведения самооцен-
ки. Автоматизация процесса решения подобных задач, основанных на анали-
зе качественных признаков и работе с нечеткими знаниями, позволит повы-
сить доступность и удобство применения системы, снизить временные и тру-
довые затраты на процесс определения уровня зрелости организации.
Анализ состояния вопроса в области самооценки показал:
1. Актуальность проблемы, охватывающей разнообразные аспекты
процесса самооценки организации на основе подхода с использованием
СМК, подтверждается, в первую очередь, ее прикладным значением. Адек-
ватная оценка функционирования СМК под силу лишь высококвалифициро-
ванному специалисту – эксперту. Вместе с тем велика вероятность утраты
опыта эксперта, да и количество экспертов не соответствует потребностям
практики. В связи с этим целесообразно применение интеллектуальных си-
стем поддержки принятия решений.
2. Процедуры определения уровня зрелости организации с трудом
поддаются формализации из-за множества разнородных причин, то есть дан-
ная проблема относится к разряду плохо формализуемых. Процесс принятия
решений по самооценке происходит в условиях нечеткости и неполноты зна-
ний, так как большинство данных о функционировании СМК имеет каче-
ственный характер. Кроме того, знания рассматриваемой предметной области
в большинстве своем представлены в виде эвристик, что затрудняет их пере-
дачу в рамках традиционных способов обработки данных.
3. Важность решения задачи оценки уровня зрелости организации для
обеспечения устойчивого успеха организации, с одной стороны, и ее недо-
статочная формализация, с другой стороны, требуют обеспечить достижение
цели имеющимися средствами, при наличии персонала различной квалифи-
кации.
Анализ показал, что расширить возможности самооценки для анализа
уровня зрелости организации, представляется возможным на основе подхода
с использованием теории нечетких множеств. Данный подход полностью со-
ответствует современному представлению стандартов ИСО в области управ-
ления знаниями организации. В связи с этим научная гипотеза состояла в
том, что добиться необходимого качества работ по самооценке организации
снизить временные затраты на ее осуществление и вероятность риска неадек-
ватного ее решения при наличии персонала различной квалификации и име-
ющихся технических средств возможно за счет обеспечения информацион-
ной поддержки ЛПР.
Во второй главе на основе общей теории принятия решений рассмот-
рены теоретические аспекты оценки уровня зрелости организации на основе
СМК. В работе предлагается новый метод анализа процесса оценки с исполь-
зованием нечетких знаний.
Одна из главных задач организации – оценка перспектив в направле-
нии достижения устойчивого успеха. Особую актуальность приобретает эта
задача в сложной, непрерывно меняющейся обстановке. Важным элементом
определения состояния организации является постоянный мониторинг уров-
ня зрелости в направлении достижения устойчивого успеха, для чего исполь-
зуется самооценка. В методике самооценки используется 5 уровней зрелости,
которые выставляются по каждому направлению деятельности, установлен-
ных стандартом ГОСТ Р ИСО 9004-2019.
Определение типа оценки является важной задачей, так как оказывает
решающее влияние на процедуру принятия решений и адекватность резуль-
тата полученной оценки. Данная задача осложняется тем, что при проведе-
нии оценки мы имеем дело с множеством качественных факторов, имеющих
зачастую нечеткую природу.
Методика самооценки, представленная в стандарте, предполагает при-
менение оценок 2 типов. Первый в качестве экспресс-анализа предполагает
использование 9 ключевых элементов. Второй – развернутый метод основан
на использовании 6 основных групп критериев (среда организации, лидер-
ство, менеджмент процессов, менеджмент ресурсов, анализ и оценка резуль-
татов деятельности организации, улучшение, извлечение уроков и иннова-
ции), на основе которых целесообразно рассматривать внутренние проблемы
организации. В соответствии со стандартом оценка 2-го типа используется
для углубленного анализа ситуации на предприятии. Необходимо отметить,
что предусмотрено использование различной мощности множества призна-
ков. Если в первом случае анализ проводится по 9 ключевым элементам, то
во втором случае используется 31 критерий (155 элементов).
Для реализации предлагаемого метода необходимо решить задачи,
связанные с моделированием предметной области, т.е. структуризацией и
формализацией знаний. Зачастую ряд характеристик сложно измерить коли-
чественно, поэтому предполагается разработка квалиметрической шкалы для
оценки качественных характеристик.
Нами разработан метод решения задачи оценки уровня зрелости на ос-
нове нечеткого моделирования (рисунок 1).
Рисунок 1 – Схема метода решения задачи оценки

Для реализации разработанного метода нами используется процессный
подход. На рисунке 2 представлена контекстная диаграмма процесса оценки
уровня зрелости организации.

Рисунок 2 – Контекстная диаграмма процесса оценки
Нечеткий логический вывод представляет собой аппроксимацию зави-
симости «вход – выход» на основе лингвистических высказываний вида
«ЕСЛИ, ТО» и логических операций над нечеткими множествами. В нашем
случае анализируется ситуация моделирования с дискретным выходом.
Рассмотрим задачу, когда в зависимости от возможных значений
входной информации экспертом делается вывод о результирующей оценке
(об уровне зрелости организации). Обозначим через {X} множество значений
входных признаков, т.е. совокупность оценок основных групп критериев,
определяющих величину выходной оценки V (уровня зрелости). Для решения
поставленной задачи необходимо решить вопросы моделирования знаний об
отношениях рассматриваемых признаков, а также процедурах принятия ре-
шений. В соответствии с логико-лингвистическим подходом нами разработа-
ны модели входных и выходного признаков X, V в виде семантических про-
странств и соответствующих им функций принадлежности (ФП). Обобщен-
ная модель предметной области «оценка уровня зрелости организации» в ви-
де композиции нечетких отношений рассматриваемых семантических про-
странств имеет вид:
R = X → V,(1)
где R – нечеткое отношение между группами критериев и выходным призна-
ком
R{Xi, Т(Xi), Uxi, Gxi, Mxi} × ‹βV, TV, V, GV, MV› ∀(x,v) ∈X×V,
где Xi – наименование лингвистических переменных; T(Xi) – наборы базовых
терм-множеств (значений лингвистических переменных); Uxi – описание об-
ластей определения (значение носителя); Gxi – синтаксические правила; Mxi
– функции принадлежности рассматриваемых нечетких множеств.
На этапе фаззификации каждый из k экспертов представляет конкрет-
ную модель оценки нечеткого признака. Предлагаемая модель может вклю-
чать m термов. При анализе согласованности нечеткой экспертной информа-
~
ции вычислялись аддитивный k и мультипликативный k показатели согла-
сованности, на основе которых сформулировано суждение об адекватности
экспертного оценивания. В диссертации предложена методика вычисления
весовых коэффициентов экспертов с целью учета не только их различной
квалификации, но и использования экспертами косвенных средств объектив-
ного контроля разной точности.
В основе механизма вывода решений лежит модель предметной области.
Развернутая форма нечеткого логического вывода для рассматриваемой си-
стемы знаний имеет вид:
∨ (μ A′ ( x) ∧ μ R (x,y )).
μ B′ =
x∈X
На этапе дефаззификации вычисляются точные значения результиру-
ющих лингвистических переменных (ЛП). Наиболее распространённым яв-
ляется метод «центра тяжести»:
y′j =(∫ y Y μ
jjB′) (∫μ
( y j )dy j /B′)
( y jY j )dy j .
При проведении экспертной оценки важным условием успеха является
адекватное формализованное представление информации, не поддающейся
количественному измерению, так, чтобы помочь лицу, принимающему реше-
ние, выбрать из множества действий рациональное или оптимальное. В связи
с чем, оценка значимости факторов, влияющих на общую оценку уровня зре-
лости организации, является важной задачей. Для количественного опреде-
ления сравнительной важности факторов проблемной ситуации использовал-
ся метод анализа иерархий. Полученные весовые коэффициенты использова-
лись при формулировке правил базы знаний интеллектуальной информаци-
онной системы. В частности, при решении конкретной задачи на основе оце-
нок разных типов установлено, что наиболее весомым ключевым элементов
является №5 – «Как организована деятельность» (из рассмотренных 9 ключе-
вых элементов), а наиболее весомым признаком является группа критериев
«Менеджмент процессов».
В третьей главе представлено решение различных подзадач логико-
лингвистического описания предметной области.
Для решения задачи предложена квалиметрическая оценка основных
групп критериев на основе применения бальной шкалы для оценки элементов
каждого критерия. Это позволило формализовать качественные характери-
стики и повысить объективность проведения анализа. На основании реко-
мендаций ГОСТ Р ИСО 9004-2019 нами установлена целесообразность вклю-
чения единичного критерия «миссия, видение, ценности и культура» в каче-
стве дополнительного критерия в группу критериев «лидерство».
При присвоении баллов используются следующие правила. По каждо-
му критерию, входящему в определенную группу, экспертом в случае поло-
жительного ответа соответствия требованиям содержания элемента, может
быть присвоено от 1 до 5 баллов (установленного уровня): уровень 1 – 1 балл,
уровень 2 – 2 балла и далее соответственно 3 балла, 4 балла, 5 баллов.
Важной задачей при формализации нечетких знаний является выбор
рационального числа значений ЛП (термов), а также установление пределов
изменения носителей. Каждая из основных групп критериев представлена в
виде ЛП. Установлены следующие термы ЛП: низкий (соответствует 1 и 2
уровням), средний (соответствует 3 уровню), высокий (соответствует 4 и 5
уровням). Это обусловлено ограниченным количеством приведенных в стан-
дарте критериев. Уменьшение числа термов с 5 до 3 позволило значительно
снизить объем базы знаний (более чем в 20 раз) при сохранении адекватности
отображения предметной области).
Лингвистическое описание имеет вид:
ЛП «среда организации» (СО) имеет вид:
<СО, балл {низкий, средний, высокий}, [2 - 10], > .
ЛП «лидерство» (Л) имеет вид:
<Л, балл { низкий, средний, высокий}, [5 - 25],>.
ЛП «менеджмент процессов» (МП) имеет вид:
<МП, балл { низкий, средний, высокий}, [6 - 30],>.
ЛП «менеджмент ресурсов» (МР) имеет вид:
<МР, балл {низкий, средний, высокий}, [7 - 35], >.
ЛП «анализ и оценка результатов деятельности организации» (АОР-
ДО) имеет вид:
<АОРДО. балл {низкий, средний, высокий}, [7 – 35] >.
ЛП «улучшения, извлечение уроков и инновации» (УИУИ) имеет вид:
<УИУИ, балл {низкий, средний, высокий}, [4 – 20] >.
Выходная ЛП «уровень зрелости организации» (УЗО):
<УЗО, балл{1 уровень, 2 уровень, 3 уровень, 4 уровень, 5 уровень}, [30- 155]>.
Особенности оценивания определяют использование для входных ЛП
3-х термовой модели (m = 3), а для выходной ЛП – 5-и термовой модели.
Оценки ЛП были даны четырьмя экспертами. Нами проведен анализ
согласованности экспертной информации. Анализ значений аддитивного по-
казателя k и мультипликативного показателя � показал, что согласованность
экспертных оценок достаточно высокая (значения коэффициентов находятся
в пределах от 0,74 до 0,933).
В результате построены обобщенные функции принадлежности вход-
ных и выходной ЛП с учетом рангов экспертов. На рисунке 3 приведен гра-
фик ФП выходной лингвистической переменной – УЗО.

Рисунок 3 – Вид обобщённой ФП выходной ЛП

При выборе решений в нечетких условиях, которые как раз и характе-
ризуют особенности функционирования СМК, экспертная информация пред-
ставлена в виде системы условных нечетких высказываний, устанавливаю-
щих взаимосвязь между значениями входных признаков и выходной пере-
менной.
Обозначим через Xi множество основных групп критериев в соответ-
ствии с ГОСТ, существенно влияющих на выбор выходного параметра V –
уровня зрелости организации. В результате анализа предметной области со-
здана база знаний, на которой основан логический вывод решения. База зна-
ний для оценки уровня зрелости организации содержит 729 правил вида:

=1 � �, ℎ ,
где Xn – входные переменные (лингвистические переменный основных групп
критериев); V – выходная переменная (лингвистическая переменная – уровень
зрелости организации); и – их значения, определенные множествами
и B соответственно.
Ниже представлен фрагмент базы знаний, содержащий правила, ис-
пользуемые в дальнейшем при формировании решения (таблица).
Таблица – Правила базы знаний
4ЕСЛИ < СО есть «уровень низкий» и Л есть «уровень низкий» и МП есть «уровень низкий» и МР есть «уровень низкий» и АОРДО есть «уровень средний» и УИУИ есть «уровень низкий»> ТО < УЗО есть уровень 1 >

365 ЕСЛИ < СО есть «уровень средний» и Л есть «уровень средний» и МП есть «уровень средний» и МР есть «уровень средний» и АОРДО есть «уровень средний» и УИУИ есть «уровень средний» > ТО < УЗО есть уровень 3 >

729 ЕСЛИ < СО есть «уровень высокий» и Л есть «уровень высокий» и МП есть «уровень высокий» и МР есть «уровень высокий» и АОРДО есть «уровень высокий» и УИУИ есть «уровень высокий»> ТО < УЗО есть уровень 5 >

Анализ системы продукционных правил в среде MatLab (рисунок 4)
подтвердил адекватность описания отношений признаков рассматриваемой
предметной области.
Для каждого текущего состояния существует хотя бы одно правило,
посылка которого имеет ненулевую степень принадлежности. Отсутствуют
правила, имеющие сходные посылки и взаимоисключающие следствия. Мо-
нотонный характер поверхностей подтверждает объективность продукцион-
ных правил. Проведенные исследования позволили обобщить, структуриро-
вать знания предметной области. Особое внимание при структуризации зна-
ний и построении базы знаний обращалось на полноту, непротиворечивость и
непрерывность системы правил.
В четвертой главе приведены архитектура программной системы, а
также результаты апробации метода в практических условиях.
Для эффективного решения задач самооценки различных типов разра-
ботана интеллектуальная информационная система (ИИС), архитектура кото-
рой представлена на рисунке 5.
Рисунок 4 – Поверхности, описывающие рассматриваемые взаимосвязи:
УИУИ – АОРДО

Особую роль в данной системе играет режим работы со знаниями.
ИИС может работать в двух режимах: а) приобретение знаний; б) решение
задачи. Программная система включает две подсистемы, которые реализуют
определенные стандартом типы оценки: экспресс-метод с использованием 9
ключевых элементов и подход, основанный на анализе основных групп кри-
териев.

Рисунок 5 – Структурная схема интеллектуальной информационной системы

Программный продукт выполнен в виде кроссплатформенного клиент-
серверного приложения. Хранение и обработка всех данных осуществляется
на web-сервере, пользователь взаимодействует с web-сервером при помощи
интернет-браузера (поддерживаются все современные интернет-браузеры –
Mozilla Firefox, Google Chrome, Microsoft Edge, Opera, а также их мобильные
версии), что значительно ускоряет внедрение программного продукта и его
развертывание на базе как основного предприятия, так и дочерних структур.
Для реализации графического интерфейса пользователя применяется
HTML и JS, серверная логика реализована на PHP. Пользователь может поль-
зоваться клиентской частью приложения, используя широкий перечень плат-
форм (ПК, ноутбуки, планшеты, смартфоны) и операционных систем (Win-
dows, MacOS X, Android, iOS). На рисунке 6 приведен фрагмент экрана – ре-
зультат решения задачи оценки уровня зрелости организации.
Апробация подхода выполнена на базе ООО «Комтех-ФинПром» и
ООО «Технический центр «Дон». Была произведена сравнительная оценка
временных затрат на определение уровня зрелости подразделений указанных
организаций с применением ИИС и традиционным способом. Результаты ис-
следований с использованием ИИС показали, что затраты времени на реше-
ние задачи оценки зрелости организации в 2 и более раз меньше, чем тради-
ционным способом.

Рисунок 6 – Представление результатов оценки в виде диаграммы (gauge)

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

1. Развит методологический подход к решению задачи оценки уровня
зрелости организации на основе критериев менеджмента качества в соответ-
ствии со стандартом ГОСТ Р ИСО 9004-2019, который заключается в сово-
купности составляющих: метода экспертной оценки весомости групп крите-
риев и элементов, метода квалиметрической оценки условий задачи и ее па-
раметров, метода формализации нечетких знаний предметной области, мето-
да оценки согласованности нечетких экспертных знаний.
2. Впервые предложена квалиметрическая оценка основных 6 групп
критериев, базирующаяся на положениях стандарта с применением бальной
шкалы для оценки элементов каждого критерия. Результирующая переменная
«уровень зрелости организации» имеет шкалу от 31 до155 баллов.
3. Разработан метод определения уровня зрелости организации на ос-
нове подхода с использованием элементов менеджмента качества. Метод
оценки зрелости организации предусматривает использование 3 типов оце-
нок. Отличительной особенностью метода является учет многокритериально-
сти задачи и нечетких экспертных знаний. Предложено решение многокрите-
риальной задачи, включающей 31 критерий. Это позволило формализовать
качественные характеристики, описать их в виде нечетких моделей и повы-
сить объективность проведения анализа.
4. Определены весомости основных групп критериев оценки уровня
зрелости, а также весомости ключевых элементов в соответствии со стан-
дартными типами оценки. В частности, для организаций, на которых осу-
ществлялась апробация метода, установлены наиболее весомые показатели:
первого типа оценки – элемент 5 – «Как организована деятельность?» (0,179),
для второго типа оценки – группа «Менеджмент процессов» (0,208).
5. Проведена структуризация знаний предметной области – оценка
уровня зрелости организации на основе критериев менеджмента качества.
Решена задача лингвистического описания критериев оценки в виде 6 линг-
вистических переменных – отражающих основные группы критериев в соот-
ветствии со стандартом; определены базовые терм-множества: 3-термовая
модель для входов и 5-термовая модель для результирующего признака. По-
строены функции принадлежности для 6 входных и выходной лингвистиче-
ских переменных. Оценка адекватности формализованной информации под-
тверждена на основе критериев согласованности нечетких экспертных знаний
(значения находятся в интервале от 0,74 до 0,933);
6. Разработана модель предметной области в виде системы продукци-
онных правил с учетом весомости входных признаков. Создана база знаний,
содержащая 729 продукционных правил, на которой основан нечёткий логи-
ческий вывод оценки уровня зрелости организации. Анализ базы знаний под-
твердил выполнение требований полноты и непротиворечивости системы
правил. Моделирование отношений «критерий – значение результирующего
признака» произведена методом композиции максимум-минимум с вычисле-
нием центра тяжести результата вывода по каждому правилу.
7. Разработана программная система, применение которой позволяет
ускорить процесс ввода и обработки необходимой экспертной информации
для проведения оценки (снизить общие затраты времени) более чем в 2 раза,
а также исключить дублирование информации, Использование ИИС позволя-
ет организациям получить адекватное представление о перспективах улуч-
шения системы менеджмента качества организации для достижения устойчи-
вого успеха организации.
Перспективы дальнейших исследований
Дальнейшая разработка темы диссертационной работы связаны с ре-
шением широкого круга задач проблемы интегрированной оценки уровня
зрелости организации, основанной на рассмотрении дополнительных групп
критериев из областей экологии, охраны труда, финансовых показателей. Ис-
пользование разработанного метода для решения задач формализации знаний
указанных областей с учетом как количественных, так и качественных пока-
зателей.

Актуальность темы. Организация, стремящаяся к постоянному разви-
тию в современных экономических условиях, должна совершенствовать систе-
му менеджмента качества.
Важнейшей задачей является анализ состояния организации, причем од-
ним из основных подходов является самооценка. Самооценка организации яв-
ляется эффективным инструментом анализа уровня зрелости организации. В
этом случае анализу подвергаются не только финансовые показатели организа-
ции, но и другие многочисленные критерии. При осуществлении самооценки
необходимо решение ряда задач по формулировке и оценке показателей дея-
тельности предприятия и СМК. Эти задачи относятся к классу нечетких, труд-
но формализуемых, многофакторных задач. В основном решение задач само-
оценки возлагается на ЛПР и зависит от его опыта и квалификации. Поэтому
особого внимания заслуживают вопросы квалиметрической оценки критериев
различных типов.
Одним из перспективных направлений является разработка метода оцен-
ки уровня зрелости организации на основе интеллектуальных информацион-
ных систем поддержки принятия решений. В сфере анализа функционирования
СМК организаций подобные вопросы до настоящего времени рассматривались
фрагментарно. Практическое внедрение подобных систем сдерживается, преж-
де всего, трудностями формализации знаний предметной области, отсутствием
инженерных методов построения таких систем.
В связи с этим для повышения эффективности решения задач оценки
уровня зрелости организации, снижения затрат на процедуры самооценки, по-
вышения адекватности результатов реализуемых мероприятий назрела необхо-
димость в совершенствовании методологии самооценки на основе разработки и
внедрения информационных систем поддержки принятия решений, основан-
ных на нечетких знаниях.
Степень разработанности темы.
В разные годы в решение задач, связанных с проблемами управления ка-
чеством, внесли существенный вклад: Ю.П. Адлер, Г.Г. Азгальдов, Б.В. Бой-
цов, А.П. Гличев, В.В. Гостев, В.В. Окрепилов, В.А. Васильев, В.А. Лапидус,
Г.Н. Воронин, В.Я. Белобрагин, В.Г Версан, и др. Необходимо отметить науч-
ные работы Э.А. Белокоровина, В.И. Галеева, Е.А. Горбашко, B.C. Дубинина,
Т. Калиты, А.И. Кочетова, Д.В. Маслова, Ю.И. Мхитаряна, И.Г. Окрепиловой,
Т.А. Салимовой, О.С. Щукина и др.
Из зарубежных авторов, проблемами самооценки занимались: Б. Андер-
сен, Дж. Дальгаард, У.Э. Деминг, Г. Ватсон, М.Г. Конка, Т. Конти, Д. Кэмп-
белл, Г. Хертс, С. Шайнберг и др.
В значительной части этих исследований рассматривались только от-
дельные аспекты методологии самооценки. В настоящее время отсутствует ме-
тод оценки зрелости, несмотря на действующий стандарт – руководство по до-
стижению устойчивого успеха организации. Сложность рассматриваемой зада-
чи осложняется необходимостью учета не только количественной, но и каче-
ственной информации.
В 2016 – 2021 годах выполнены работы по договорам с предприятиями
Ростовской области. Договоры № 169 от 24.06.2016, № 181 от 16.01.2017 г.№
206 от 02.10. 2017 г. № 213 от 28.12. 2017 г. № 273 от 24.10.2020 г.
Цель исследований – разработка метода оценки уровня зрелости органи-
зации на основе квалиметрических оценок системы качественных показателей
на этапе самооценки организации для формирования ее устойчивого успеха.
Задачи исследования
– разработать элементы методологического подхода к решению задачи
оценки уровня зрелости организации на основе нечетких экспертных знаний;
– разработать алгоритм формирования решающего правила многокритери-
альной задачи оценки уровня зрелости на основе квалиметрической оценки
элементов основных групп критериев и ключевых элементов;
– выполнить лингвистическое описание групп оценочных критериев и
ключевых элементов, оценить согласованность нечетких знаний;
– построить продукционную модель отношений входных признаков и их
взаимосвязи с уровнем зрелости организации, сформировать базу знаний;
– разработать архитектуру интеллектуальной информационной системы и
апробировать программное обеспечение при реализации метода оценки уровня
зрелости организации в производственных условиях.
Область исследования. Содержание диссертации соответствует п.1 Ме-
тоды анализа, синтеза и оптимизации, математические и информационные мо-
дели состояния и динамики качества объектов, а также п.4 Квалиметрические
методы оценки качества объектов стандартизации и процессов управления ка-
чеством Паспорта научной специальности 2.5.22. Управление качеством про-
дукции. Стандартизация. Организация производства.
Объект исследования – процесс оценки уровня зрелости организации.
Предмет исследования – алгоритм формирования состава и шкал оценки
основных групп критериев и выходного признака при определении уровня зре-
лости организации.
Методы исследований, обоснованность и достоверность. Для решения
поставленных задач использовались методы системного анализа, теории нечет-
ких множеств, квалиметрии, теории искусственного интеллекта, математиче-
ской статистики. Для анализа моделей нечетких экспертных знаний использо-
вался пакет прикладных программ Fuzzy Logic Toolbox, входящий в состав
среды MatLab.
Научная новизна диссертационного исследования заключается в реали-
зации научно-практического комплекса инструментов решения задач оценки
уровня зрелости организации. Комплекс включает в себя:

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?
Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

    Нажимая на кнопку, я соглашаюсь на обработку персональных данных и с правилами пользования Платформой

    Читать

    Читать «Метод оценки уровня зрелости организации на основе использования интеллектуальных информационных систем»

    Публикации автора в научных журналах

    Л.А. Димитрова//Известия Тульского государственного университета.Технические науки.- 2- Вып.- С. 258
    О новом подходе к решению задачи оценки уровня зрелости организации
    Л.А. Димитрова, Л.В. Борисова, И.Н. Нурутдинова //Качество и жизнь. - 2- № - С. 47
    О выборе базового терм-множества в задаче определения уровня зрелости организации
    Л.А. Димитрова, Е.В. Димитров//Современные тенденции развития науки и технологий. - 2- № 8--С. 27
    Представление критериев самооценки на этапе фаззификации
    Л.А. Димитрова//Наука сегодня: фундаментальные и при-кладные исследования: материалы междунар. науч.-практ. конф. г. Вологда,28 сентября –Вологда: ООО «Маркер», 2- С. 29
    Некоторые аспекты построения информационной системы «Электронный эксперт»
    Л.А. Димитрова //Наука XXI века: откры-тия, инновации, технологии. Сб. науч. тр. по материалам междунар. науч.-прак. конф. 2017 г. Смоленск: ООО «Новаленсо», 2- С. 19
    Формирование эффективных управленческих решений в условиях неопределенности: современный опыт, перспективы, инновации (монография).
    Л.А., Димитрова, Л.В. Борисова, Т.П. Кузьминская,А.А. Алуханян и др. (всего 20 авторов)- Ростов-на-Дону: ИП БеспамятновС.В., 2- 232 с. (глава С. 168 - 194) Димитрова, Л.А. Оценка согласованности нечетких знаний в задачеменеджмента риска / Л.А. Димитрова // Интеллектуальные информационныесистемы: тенденции, проблемы, перспективы: сб. науч. стат. 8-й Междунар.науч. практ. конф. «ИИС-2020» (2020) – Курск. Юго-Запад. Гос. ун-т,2- С. 57

    Помогаем с подготовкой сопроводительных документов

    Совместно разработаем индивидуальный план и выберем тему работы Подробнее
    Помощь в подготовке к кандидатскому экзамену и допуске к нему Подробнее
    Поможем в написании научных статей для публикации в журналах ВАК Подробнее
    Структурируем работу и напишем автореферат Подробнее

    Хочешь уникальную работу?

    Больше 3 000 экспертов уже готовы начать работу над твоим проектом!

    Антон П. преподаватель, доцент
    4.8 (1033 отзыва)
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публик... Читать все
    Занимаюсь написанием студенческих работ (дипломные работы, маг. диссертации). Участник международных конференций (экономика/менеджмент/юриспруденция). Постоянно публикуюсь, имею высокий индекс цитирования. Спикер.
    #Кандидатские #Магистерские
    1386 Выполненных работ
    Евгения Р.
    5 (188 отзывов)
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и со... Читать все
    Мой опыт в написании работ - 9 лет. Я специализируюсь на написании курсовых работ, ВКР и магистерских диссертаций, также пишу научные статьи, провожу исследования и создаю красивые презентации. Сопровождаю работы до сдачи, на связи 24/7 ?
    #Кандидатские #Магистерские
    359 Выполненных работ
    Анастасия Л. аспирант
    5 (8 отзывов)
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибост... Читать все
    Работаю в сфере метрологического обеспечения. Защищаю кандидатскую диссертацию. Основной профиль: Метрология, стандартизация и сертификация. Оптико-электронное прибостроение, управление качеством
    #Кандидатские #Магистерские
    10 Выполненных работ
    Екатерина С. кандидат наук, доцент
    4.6 (522 отзыва)
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    Практически всегда онлайн, доработки делаю бесплатно. Дипломные работы и Магистерские диссертации сопровождаю до защиты.
    #Кандидатские #Магистерские
    1077 Выполненных работ
    Мария А. кандидат наук
    4.7 (18 отзывов)
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет... Читать все
    Мне нравится изучать все новое, постоянно развиваюсь. Могу написать и диссертацию и кандидатскую. Есть опыт в различных сфера деятельности (туризм, экономика, бухучет, реклама, журналистика, педагогика, право)
    #Кандидатские #Магистерские
    39 Выполненных работ
    Дарья С. Томский государственный университет 2010, Юридический, в...
    4.8 (13 отзывов)
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссерт... Читать все
    Практикую гражданское, семейное право. Преподаю указанные дисциплины в ВУЗе. Выполняла работы на заказ в течение двух лет. Обучалась в аспирантуре, подготовила диссертационное исследование, которое сейчас находится на рассмотрении в совете.
    #Кандидатские #Магистерские
    18 Выполненных работ
    Глеб С. преподаватель, кандидат наук, доцент
    5 (158 отзывов)
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной с... Читать все
    Стаж педагогической деятельности в вузах Москвы 15 лет, автор свыше 140 публикаций (РИНЦ, ВАК). Большой опыт в подготовке дипломных проектов и диссертаций по научной специальности 12.00.14 административное право, административный процесс.
    #Кандидатские #Магистерские
    216 Выполненных работ
    Александр Р. ВоГТУ 2003, Экономический, преподаватель, кандидат наук
    4.5 (80 отзывов)
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфин... Читать все
    Специальность "Государственное и муниципальное управление" Кандидатскую диссертацию защитил в 2006 г. Дополнительное образование: Оценка стоимости (бизнеса) и госфинансы (Казначейство). Работаю в финансовой сфере более 10 лет. Банки,риски
    #Кандидатские #Магистерские
    123 Выполненных работы
    Катерина М. кандидат наук, доцент
    4.9 (522 отзыва)
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации
    #Кандидатские #Магистерские
    836 Выполненных работ

    Последние выполненные заказы

    Другие учебные работы по предмету

    Модели и методики обеспечения качества светодиодных осветительных приборов
    📅 2021 год
    🏢 ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет аэрокосмического приборостроения»