Список сокращений и условных обозначений ………………………….. 4
Введение……………………………………………………………………. 6
Глава 1. Анализ существующих методов и инструментов мониторинга
производственных процессов……………………………………………………. 12
1.1. Обзор и классификация существующих методов и
инструментов ………………………..……………………………… 12
1.1.1. Элементарные статистические методы……………… 18
1.1.2. Промежуточные статистические методы……………. 28
1.1.3. Передовые статистические методы………………….. 29
1.2. Оценка применимости существующих методов для
процессов жизненного цикла выпускаемой продукции…… 30
1.3. Причины и стадия возникновения устранение
организационно-управленческих проблем, при
достижении предприятием определённого уровня
развития………………………………………………………. 35
1.4. Анализ структуры производственного менеджмента и
мониторинга производственной системы. ………………… 39

Глава 2. Систематизация процессов управления предприятием и
разработка метода оперативного мониторинга производственных
процессов на основе элементарных статистических методов
……………………………………………………………………………….. 48
2.1. Систематизация преимуществ и недостатков
существующих статистических методов, применительно к
производственным и сопутствующим процессам ………….. 48
2.2. Разработка метода оперативного мониторинга
производственных процессов на основе элементарных
статистических методов ………………………………………………. 50
2.2.1. Разработка графической модели подконтрольной
производственной системы для осуществления
оперативного мониторинга………………………………….. 50
2.2.2. Разработка методологического аппарата для
графической модели подконтрольной производственной
системы ………………………………………………………. 59
Глава 3. Апробация метода оперативного мониторинга
производственных процессов на предприятии ОПК и обоснование
технического и экономического аспектов повышения эффективности
от его внедрения ………………………………………………………… 70
3.1. Апробация разработанного метода оперативного
мониторинга производственных процессов в условиях
предприятия, входящего в вертикально интегрированную
структуру организации ОПК ……………………………………… 70
3.2. Расчёт экономической эффективности от внедрения
разработанного метода …………………………………………… 83
3.3. Определение направлений возможного использования
разработанного метода в других сферах деятельности…………. 89
Заключение и выводы..……………………………………………………. 107

Список литературы…………………………………………………………. 109
Приложение ..……………………………………………………………. 119
Список сокращений и условных обозначений

АО – Акционерное общество
БАЗ – Брянский автомобильный завод
ВАК – Высшая аттестационная комиссия
ГТЦ – Главный тормозной цилиндр
ГУР – Гидроусилитель руля
ГЦС – Главный цилиндр сцепления
ДВС – Двигатель внутреннего сгорания
ДО – Дочернее общество
ДСЕ – Детали и сборочные единицы
ЗСЦ – Заготовительно-сварочный цех
ИКТ – Информационно-коммуникационные технологии
Концерн ВКО – Концерн воздушно космической обороны
КУД – Карта учёта дефектов
КУН – Карта учёта несоответствий
МСЦ – Механосборочный цех
МУПП – Механизм управления переключением передач
ОПК – Оборонно-промышленный комплекс
ОТК – Отдел технического контроля
ПГУ – Пневмогидравлический усилитель
ПК – Персональный компьютер
ПКИ – Покупные комплектующие изделия
ПО – Программное обеспечение
СГП – Склад готовой продукции
СИЦ – Сборочно испытательный цех
СМК – Система менеджмента качества
УЗ – Управление закупок
ФИ – Финальное изделие
ФИПС – Федеральный институт промышленной собственности
ЭВМ – Электронно-вычислительная машина

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, проведена постановка цели исследования и задач, которые необходимо решить для достижения поставленной цели, также дана оценка новизны, достоверности и практической ценности полученных результатов и сформулированы защищаемые положения.
Глава 1 диссертации содержит обзор проблемы и критический анализ имеющихся наработок по теме диссертации.
Одним из важнейших направлений организации производственной деятельности любого предприятия является создание эффективной системы мониторинга.
Особенно ярко эта потребность выражена в организациях с вертикально интегрированной структурой, в которых необходимо создать единую систему критериев оценки. На предприятия ОПК дополнительно накладывается множество требований военных стандартов, подлежащих безусловному выполнению.
Основные требования к критериям оценки результативности
производственных процессов: актуальность, универсальность, сопоставимость, аддитивность, репрезентативность, релевантность и преемственность.
Правильность принимаемых решений во многом зависит от полноты собранных данных и результатов их анализа. Для этого существуют статистические методы и инструменты, как элементарные, так и требующие серьёзных материальных и кадровых ресурсов. Объём собираемых данных на промышленном предприятии, очень велик, поэтому руководству предоставляются результаты обобщённого анализа. На стадиях агрегатирования и декомпозиции, не исключена возможность утери фактов, способных повлиять на правильность принимаемых решений.
Современная концепция мониторинга производственных процессов базируется на статистических методах. Данные, без учёта разброса являются недостоверными и эффективное управление производством невозможно без статистического анализа.
Если процесс находится в статистически управляемом состоянии, то известно, как он поведёт себя, и можно рассчитывать на его результаты.
Использование статистических методов позволяет проводить анализ различных многопараметрических объектов по влиянию параметров на итоговый показатель и осуществлять их динамический анализ.
Существует разделение статистических методов по степени сложности на следующие три категории: 1. Элементарные, 2. Промежуточные, 3. Передовые.
К элементарным методам относятся «Семь основных инструментов»: диаграмма Исикавы, контрольный лист, гистограмма, диаграмма Парето, диаграмма рассеяния, стратификация (расслаивание данных) и контрольные карты «карты Шухарта».
Промежуточные методы требуют штата высококвалифицированных работников. К ним относятся: теория выборочных исследований, методы проведения статистических оценок, органолептический анализ, метод планирования экспериментов.
Передовые статистические методы, такие как методы расчета экспериментов, с использованием математических моделей, метод «чёрного ящика»,
многофакторный анализ и т. д., применяются для построения интерполяционных моделей и оптимизации процессов и объектов. Суть этих методов заключается в возможности получения новых сведений об объекте, экспериментируя на математической модели. В упрощённом виде математическая модель имеет вид:
= ( , ,… ,… ), 12
где y – критерий оптимизации, целевая функция, выход «черного ящика», x – воздействия на «черный ящик» – факторы (входы «черного ящика»).
Данные методы помимо высокой квалификации персонала требуют сложного программного обеспечения.
Однако не все дочерние предприятия вертикально интегрированных структур располагают ресурсами для использования передовых методов. Поэтому самым общедоступным, мало затратным и, как следствие, самым эффективным является использование элементарных статистических методов. Такой подход гарантирует эффективное функционирование производственных процессов при минимальных затратах.
При этом «семь основных инструментов» имеют свои недостатки, например: диаграмма Исикавы не отражает степень корреляции подкритерия с критерием на выходе; контрольный лист применим только для сбора данных; гистограмма, диаграмма Парето и диаграмма рассеяния отражают степень корреляции лишь на одном из уровней подкритериев; метод стратификации не позволяет увидеть общую картину и определить приоритет подкритериев; контрольные карты применимы лишь к конкретному подкритерию.
Современные исследования в этой области направлены на разработку методов, отражающих итоговый результат оценки, который не определяет направления необходимого управленческого воздействия. При прохождении же обратного пути до выявления корневых причин неудовлетворительного функционирования системы по наиболее дефектным подкритериям каждого последующего уровня, высока вероятность оставить без внимания подкритерии с критическими оценками.
С развитием организации структура усложняется и необходимо отслеживать всё большее количество подкритериев для своевременного внесения корректировок, что приводит к потере управляемости. Как правило, на предприятии только несколько человек способны принимать управленческие решения, и для правильного распределения ресурсов необходимо обеспечить возможность видеть степень влияния подкритериев всех уровней на итоговый параметр. Организационно-управленческие проблемы возникают при достижении предприятием стадии развития, при которой человек (группа людей) принимающий управленческие решения не в состоянии контролировать все протекающие процессы. Чем сложнее становится структура, тем отчётливее проявляется эта проблема.
Наличие организационно-управленческих проблем в вертикально интегрированных структурах организаций, подтверждает необходимость
разработки метода оперативного мониторинга производственных процессов на основе элементарных статистических методов.
В главе 2 приведена систематизация преимуществ и недостатков существующих статистических методов, применительно к производственным процессам и описан процесс разработки метода оперативного мониторинга производственных процессов на основе элементарных статистических методов.
Для осуществления мониторинга, в качестве критериев принимается оценка результативности процессов. Т. к. данные являются случайными величинами, для расчёта результативности используют методы математической статистики. В математической статистике, в случае не сгруппированных данных, среднее значение (математическое ожидание) определяется по формуле:

[ ] = ∑ / , =1
где – значение переменной, а – число событий.
В процессе агрегатирования (для сгруппированных данных), используют
среднее взвешенное:
а для интервальных рядов:

[ ] = ∑ ∗ / , =1

[ ] = ∑ ∗ / , =1
где – частота значения, – частота интервала, а – число частот. Аналогичный подход используется при оценке результативности
производственных процессов.
В упрощённом и обобщённом виде математическая модель оценки
подконтрольного процесса описывается следующей формулой:
R = ∑ ∗ , (1)
=1
где R – итоговый критерий процесса; – значение i-го подкритерия первого
уровня, i=1…j; – весовой коэффициент, рассчитываемый с использованием метода парных сравнений, основанного на методе анализа иерархий.
Однако в крупных организациях количество уровней подкритериев очень велико и результаты такого анализа чрезвычайно сложны для восприятия. Например, для четырёх уровней, схема аддитивной свертки критериев математической модели оценки подконтрольного процесса (1) выглядит следующим образом:

=∑ ∗ = …… =
……
= ∑ ∗

= ∑ ∗ = =
{
Поэтому был предложен следующий метод;
=

= ∑ ∗ = ⋯ =

= ∑ ∗ = =

= ∑ ∗

= ∑ ∗ = =
{{
Самым простым и действенным инструментом для определения входных параметров является причинно следственная диаграмма. Изобразив её фронтальную проекцию, в центре которой наша цель или проблема, а каждый последующий уровень — это подкритерии составляющие подкритерии предыдущего, появляется возможность вносить данные напрямую в причинно-следственную диаграмму. Далее мы представим её в виде кольцевой диаграммы с несколькими уровнями, при этом размер сектора каждого подкритерия любого уровня отражает степень его влияния на итоговый критерий (Рис. 1).
Полученная графическая модель подконтрольной системы может иметь неограниченное количество уровней (R1, …, R4 – критерии первого уровня; R12, …, R43 – критерии второго уровня и т. д.) и уже включает функции гистограммы, метода Парето и стратификации, и не требует специального программного обеспечения.
Предложенный метод заключается в создании графической модели с учётом специфики производственной системы конкретного предприятия и применении её в соответствии с установленным алгоритмом.
В случае если количественные характеристики подкритериев показывают степень влияния на итоговый критерий, значения весовых коэффициентов принимаем равными единице, а размер сектора каждого подкритерия определяем в соответствии с полученными данными. Таким образом, внеся первичные данные непосредственно на рабочих местах, в режиме реального времени получаем анализ всего массива данных, дающий понимание корреляции каждой корневой причины с критерием на выходе в текущий момент времени.
=
{

= ∑ ∗ …… =

= ∑ ∗ =

R21
R22
R23
R41
R42
R43
4
R11
R12
R13
R14
R31
R32
3
ЦЕЛЬ или
ПРОБЛЕМА
RR
RR
2
– Критерий, соответствующий требованиям.
– Критерий, требующий корректировок.
– Критерий, требующий срочного управленческого воздействия.
Рис. 1. Схема преобразования диаграммы Исикавы в графическую модель подконтрольной системы
При устранении причин несоответствий, максимально влияющих на итоговый критерий (Рис. 2 – R1122, R2121), соответствующий сектор диаграммы «схлопывается» и на первый план выступают причины, следующие по степени влияния (Рис. 2 – R2111, R1111). Это обеспечивает последовательное улучшение работы подконтрольной системы.
Рис. 2. Пример работы количественной модели подконтрольной системы Если же числовые характеристики подкритериев определяют результативность процесса, а степень влияния определяет качественная характеристика (весовой коэффициент), то определяем размер сектора каждого критерия в соответствии с весовыми коэффициентами, а степень результативности обозначаем определённым цветом. В данном случае, направление первоочередного управленческого воздействия определяет совокупность степени влияния подкритерия на выходной параметр и
количественной оценки его результативности (Рис. 3).
Рис. 3. Пример работы качественной модели подконтрольной системы – 0,95 ≤ R ≤ 1 (отлично), – 0,75 ≤ R <0,95 (хорошо), - 0,5 ≤ R ≤ 0,75 (удовлетворительно), - R <0,5 (неудовлетворительно) 10 Подкритерии процессов, результативность которых достигла требуемого уровня, могут быть скрыты, и модель ещё отчётливее покажет направления для дальнейшего повышения результативности. Таким образом, единожды созданная графическая модель, которая является цифровой моделью производственной системы, отображает изменения реально протекающих процессов в режиме реального времени, что делает её прототипом цифрового двойника производственной системы (Рис. 4). (цифровой тенью) начало Наличие корреляции критериев нижнего уровня с итоговым показателем уровня Фиксируемых первичных данных достаточно для оценки критериев нижнего уровня да Критерии нижнего уровня формируются прямым суммированием количественных значений первичных данных нет нет Определяем критерии всех уровней, характеризующие степень достижения поставленной цели да Определяем набор первичных данных, необходимых для оценки критериев нижнего да нет Определяем весовые коэффициенты подкритериев всех уровней Количественная модель подконтрольного процесса Качественная модель подконтрольного процесса (с применением весовых коэффициентов) Ввод первичных данных на рабочих местах Вывод на центральный монитор графического представления текущего состояния подконтрольного процесса Оценка подконтрольного процесса соответствует плановой да нет Управленческое воздействие на подконтрольную систему в наиболее критичных направлениях конец Рис. 4. Алгоритм создания и применения графической модели производственной системы Цифровой двойник – система, состоящая из цифровой модели объекта и двусторонних информационных связей с объектом или его составными частями. Цифровая тень – прототип цифрового двойника, отличающийся от него наличием только односторонней (обратной) информационной связи с объектом или его составными частями. В области управления цифровая тень производственной системы — это система показателей, описывающая результаты мониторинга производственных процессов на различных уровнях (цифровая модель), на основе анализа избыточных больших данных, получаемых в режиме реального времени (обратная информационная связь). В главе 3 описаны процесс и результаты апробации метода оперативного мониторинга производственных процессов на АО «БАЗ», входящем в вертикально интегрированную структуру организации ОПК АО «Концерн ВКО «Алмаз – Антей», представлены организационно-технические аспекты повышения эффективности подконтрольного процесса, а также направления возможного использования в других сферах деятельности. Согласно бухгалтерской отчётности АО «БАЗ», 60 % непроизводственных потерь составляют затраты на устранение дефектов. Помимо финансовых потерь, уровень дефектности оказывает негативное влияние на такие производственные показатели как ритмичность, производительность, выработка и т. д. Разработанный метод был апробирован в подсистеме учёта и анализа выявленных несоответствий выпускаемой продукции АО «БАЗ», управляемым параметром в которой является коэффициент дефектности. Коэффициент дефектности на предприятиях вертикально интегрированной структуры АО «Концерн ВКО «Алмаз – Антей», рассчитывается по формуле: Kдj (t) = rj (t)/Nj (t), (2) где Kдj (t) – коэффициент дефектности изделий j-того типа оборонной продукции; rj (t) – количество дефектов, зафиксированных на изделиях j-того типа продукции за период t; Nj (t) – количество изделий j-того типа продукции. Благодаря применению разработанного метода при анализе дефектов, выявляемых в процессе производства и у потребителей и адресным управленческим воздействиям в наиболее критических направлениях, коэффициент дефектности, рассчитанный по формуле (2), в 2020 году по отношению к 2019 году снизился на 44% и 32% соответственно. Поскольку при оценке уровня дефектности используется показатель «количество выявленных дефектов», являющийся случайной величиной, и изменения показателя могли быть не результатом применения разработанного метода, а вызваны случайными факторами, была проведена проверка гипотезы о расхождении средних значений, в 2019, 2020 г. с использованием t- распределения Стьюдента. Таблица 1 j 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 2019год(X1(j1)) 42 45 79 101 92 99 77 133 108 89 104 58 2019год(X2(j2)) 80 84 97 38 96 72 106 74 39 115 41 50 ̅ ̅ 2 7987+8044 16031 X1 =86; X2 =74;S = 22 = 22 =728,68;S=√728,68=26,99t= 86−74 ∙ 6 = 2,67; (из таблицы распределения статистики t, для ν = 22 tT=1,72 26,99 для вероятности 0,05); t = 2,67 > tT = 1,72
Полученные оценки показали, что зафиксированные значения в 2019г. и 2020г. принадлежат различным совокупностям. Это говорит о том, что улучшения являются результатом применения разработанного метода.
На АО «БАЗ», штатная численность ОТК с 2018 по 2020 год сократилась на 20%. При этом уровень дефектности продолжает стабильно снижаться даже при росте гарантийного парка. Это позволяет утверждать, что применение разработанного метода позволяет достигать требуемого результата, при этом постоянно минимизируя затраты.
Благодаря правильным управленческим решениям, в 2020 году затраты на устранение внешних дефектов снизились на 39%, а затраты на устранение внутренних дефектов составили всего 16,53% от аналогичных затрат в 2019 г.
При этом речь идёт о суммах, сопоставимых с прибылью всего предприятия, что бесспорно подтверждает экономическую эффективность разработанного метода.
Применение разработанного метода в других сферах деятельности – апробация в области системы менеджмента качества (СМК):
При производстве продукции гражданского назначения может быть
применён подход, основанный на минимизации общих затрат предприятия на
качество (Рис. 12), который имеет следующий вид:
nnn
Cобщ = ∑ Cконтрi + ∑ i=1
Cпредупрi + ∑ Cдефi = min i=1
i=1
где общ–общие затраты на качество; контр –затраты на контроль
соответствия i–тому требованию качества; предупр – затраты на предупредительные мероприятия; деф – затраты на устранение дефектов; n – количество требований по обеспечению качества. При этом:
Cдефi=ƒ(к/(Cконтрi + Cпредупрi)); lim (Cконтр + Cпредупр) = max
Cдеф →0
Однако такой подход не приемлем на предприятиях ОПК, т. к. допускает возможность наличия несоответствий, устранение которых не целесообразно.
Поэтому на АО «БАЗ», для мониторинга процессов СМК был применён разработанный метод и в результате правильного распределения ресурсов, были приведены в соответствие требованиям большинство процессов и достигнут требуемый уровень результативности СМК предприятия.
Многоуровневая структура разработанной модели, позволяет проводить анализ неограниченного числа направлений, и рассматриваемый подкритерий нижнего уровня может стать итоговым критерием подсистемы.
Помимо оперативного мониторинга, разработанный метод может быть применён для реализации стратегического мониторинга, путём параллельного анализа, текущего состояния процессов, с накоплением результатов и последующей обработкой статистическими методами.
Таким образом, мы можем оценить динамику по каждому подкритерию и сделать прогноз по функционированию системы в дальнейшем.
ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ
1.Анализ существующих методов и инструментов, применяемых для мониторинга производственных процессов, показал, что в настоящее время не существует методов, с достаточной степенью детализации и способностью изменяться вместе с реально протекающими производственными процессами.
2. Существующий подход к оценке результативности производственных процессов на предприятиях, входящих в вертикально интегрированные структуры организаций ОПК не даёт чёткого представления о текущем состоянии подконтрольной производственной системы.
3. Разработанная графическая модель производственной системы способна изменяться вместе с реально протекающими процессами и представляет собой цифровую тень подконтрольной производственной системы, а алгоритм её создания и применения исключает промежуточные звенья в цепи анализа
информации, между первичными данными и руководителем, принимающим управленческие решения.
4. Разработанный метод оперативного мониторинга производственных процессов, основанный на элементарных статистических методах, отличается от существующих тем, что детально отображает текущее состояние подконтрольной производственной системы и направления, требующие оперативного управленческого воздействия.
5. Апробация разработанного метода на предприятии, входящем в вертикально интегрированную структуру организации ОПК подтвердила высокую эффективность от его применения (благодаря адресным управленческим решениям по внесению оперативных изменений в производственные процессы, достигнуто ежегодное снижение коэффициента дефектности выпускаемой продукции на 32-44% и сокращение непроизводственных потерь, измеряемых миллионами рублей, на 31-39%,). По результатам апробации на АО «БАЗ», метод оперативного мониторинга производственных процессов был включён в один из стандартов, всей интегрированной структуры АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей».
6. Разработанный метод обеспечивает решение задачи по устранению организационно-управленческих проблем, путём повышения эффективности принимаемых управленческих решений.

Актуальность темы исследования
В настоящее время идёт активный процесс формирования вертикально
интегрированных структур в промышленности, т.е. слияние предприятий под
управлением головной организации, связанных общим участием в производстве
конечного продукта (такие как Государственные корпорации «РосТех»,
«Роскосмос», Концерн ВКО «Алмаз-Антей» и др.). При этом на организации ОПК
дополнительно накладывается множество жёстких требований военных
стандартов, невыполнение хотя бы одного из которых, влечёт срыв
государственного оборонного заказа.
В связи с этим, у руководства пропадает возможность видеть текущее
состояние всех производственных процессов и направления, требующие
оперативного управленческого воздействия. В результате возникает
организационно-управленческие проблемы – снижение взаимосвязи
управленческих решений со степенью достижения цели.
Для предотвращения этого, на всех предприятиях, входящих в организацию
ОПК с вертикально интегрированной структурой должны быть одинаковые
критерии оценки результативности производственных процессов и единый
подход при их анализе.
При этом существующие элементарные методы оценки результативности
производственных процессов отображают лишь один из множества уровней
подконтрольной системы, а передовые методы требуют высокой квалификации
пользователей, и внедрения передовых информационных технологий, которыми
располагают далеко не все предприятия, входящие в вертикально
интегрированные структуры промышленных объединений.
Таким образом, становится актуальной задача по разработке метода
оперативного мониторинга производственных процессов, детально
отображающего текущее состояние всех производственных процессов, а так же
направления, требующие оперативного управленческого воздействия и
представляющего собой цифровую тень подконтрольной системы.
Степень разработанности темы исследования
Существует целый ряд научных работ, посвященных методам и
инструментам управления производственными процессами (Гастев А. К.,
Чарновский Н.Ф., Колобов А.А., Омельченко И. Н., Орлов А. И., Цырков А. В.,
Туровец О.Г., Родионова В.Н., Макаров А. В., Килин П. М., Новиков Д. А.,
Остапенко С. Н., Джуран Д. М., Дэминг У. Э., Кросби Ф. Б.), базирующихся как
на принципах социальной инженерии, так и на оценке эффективности
производственных процессов на основе оценки комплексных (итоговых)
показателей деятельности предприятия.
Но специфика производственной деятельности крупных организаций ОПК с
вертикально интегрированной структурой, требует метода оперативного
мониторинга производственных процессов, обеспечивающего отображение
текущего состояния всей многоуровневой производственной системы
вертикально интегрированной структуры, способного динамически изменяться
вместе с реально протекающими процессами.
При этом новый метод должен быть применим на всех предприятиях,
входящих в вертикально интегрированную структуру вне зависимости от уровня
материального и интеллектуального потенциалов конкретного предприятия.
Цель исследования
Целью работы является разработка метода оперативного мониторинга
производственных процессов в организациях ОПК с вертикально
интегрированной структурой, обеспечивающего устранение организационно-
управленческих проблем с целью повышения эффективности принимаемых
управленческих решений.
Для достижения поставленной цели надо решить следующие задачи:
1. Анализ существующих методов и средств мониторинга, применяемых
для контроля, анализа и оценки результативности производственных процессов,
на предприятиях, входящих в вертикально интегрированные структуры
организаций ОПК.
2. Разработка графической модели подконтрольной производственной
системы для осуществления оперативного мониторинга.
3. Разработка алгоритма создания и применения разработанной модели.

1. Анализ существующих методов и инструментов, применяемых для
мониторинга производственных процессов, показал недостаточную глубину
проработки вопроса. В настоящее время не существует методов, с достаточной
степенью детализации и способностью изменяться вместе с реально
протекающими процессами.
2. Существующий подход к оценке результативности производственных
процессов на предприятиях, входящих в вертикально интегрированные структуры
организаций ОПК не даёт чёткого представления о текущем состоянии
подконтрольной производственной системы.
3. Разработанная графическая модель производственной системы
способна изменяться вместе с реально протекающими процессами и представляет
собой цифровую тень подконтрольной производственной системы, а алгоритм её
создания и применения исключает промежуточные звенья в цепи анализа
информации, между первичными данными и руководителем, принимающим
управленческие решения.
4. Разработанный метод оперативного мониторинга производственных
процессов, основанный на элементарных статистических методах, отличается от
существующих тем, что детально отображает текущее состояние подконтрольной
производственной системы и направления, требующие оперативного
управленческого воздействия.
5. Апробация разработанного метода на предприятии, входящем в
вертикально интегрированную структуру организации ОПК подтвердила высокую
эффективность от его применения (благодаря адресным управленческим
решениям по внесению оперативных изменений в производственные процессы,
достигнуто ежегодное снижение коэффициента дефектности выпускаемой
продукции на 32-44% и сокращение непроизводственных потерь, измеряемых
миллионами рублей, на 31-39%,).
6. Разработанный метод обеспечивает решение задачи по устранению
организационно-управленческих проблем, путём повышения эффективности
принимаемых управленческих решений.

Нормативно-правовые документы и официальные статистические отчеты
1.ГОСТ 24294-80 Государственный стандарт Союза ССР. Определение
коэффициентов весомости при комплексной оценке технического уровня и
качества продукции. Введ. 1980-06-30. М.: Государственный комитет СССР по
стандартам, 1982.
2.ГОСТИСО6658-2016.НациональныйстандартРоссийской
Федерации. Органолептический анализ. Методология. Общее руководство.—
Введ. 2017-07-01. М.: ФГУП «Стандартинформ», 2016.
3.ГОСТР50779.27-2007.НациональныйстандартРоссийской
Федерации. Статистические методы. Степенная модель. Критерии согласия и
методы оценки. Введ. 2008-06-01. М.: ФГУП «Стандартинформ», 2008
4.ГОСТ Р ИСО 15531-1-2008. Национальный стандарт Российской
Федерации. Промышленные автоматизированные системы и интеграция. Данные
по управлению промышленным производством. Общий обзор. Введ. 2008-12-18.
М.: ФГУП «Стандартинформ», 2009.
5.ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Национальный стандарт Российской
Федерации. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь.
Введ. 2015-09-28. М.: ФГУП «Стандартинформ», 2015.
6.МУ ИПВР 8.4–01 Методика оценки результативности системы
менеджмента качества организаций вертикально интегрированной структуры АО
«Концерн ВКО «Алмаз – Антей». М.: АО «Концерн ВКО «Алмаз – Антей», 2018.
71с.
Отечественные научные публикации (на русском языке)
7.АдаевЮ.В.Обеспечениеритмичностимашиностроительного
производства: организационно-экономические аспекты. Пенза: Изд-во Пенз. гос.
ун-та, 1996. 152 с.
8.Анфёров М.А. Кластеризация в принятии решений. Информационные
технологии. Проблемы и решения. 2020. № 2 (11). С. 97-102.
9.Баранов В.Г., Милов Д.В., Шиберт Р.Л., Севрюков А.А., Алексеев
В.В. Процедуры обработки данных мониторинга технологических объектов.
Информационно-измерительные и управляющие системы. 2017. Т. 15. № 8. С. 63-
68.
10.Беленький П.Е. и др. Управление техническим и организационным
развитием предприятия. Киев: Техника, 1992. 126 с
11.Босс В.Лекции по теории управления. М.:Либроком. Том 1.
Автоматическое регулирование, 2012. – 216 с. Том 2. Оптимальное управление,
2014. – 208 с.
12.Васильев В.Н. Организация производства в условиях рынка. М.:
Машиностроение, 1993. 368 с.
13.Гастев А. К. Установка производства методом ЦИТ. Органическое
внедрение. Государственное издательство Москва-Ленинград, 1927. 148 с.
14.Гончаров В.И., Колосов А. И., Дибнис Г.И. Оперативное управление
производством: опыт разработки и совершенствования систем. М.: Экономика,
1987.
15.Горбунова О. И., Гусева И. К. Инструменты и методы управления
качеством: учеб. пособие. Иркутск: Изд-во БГУ, 2016. 116 с.
16.Гуревич И.М., Урсул А.Д. Информация – всеобщее свойство материи:
Характеристики, оценки, ограничения, следствия. М.: Либроком, 2012. 312 с.
17.Деминг Эдвардс. Выход из кризиса: Новая парадигма управления
людьми, системами и процессами; Пер. с англ. 5-е изд. М.: Альпина Паблишер,
2012. 419 с.
18.Долгов А.И. Теория организации. М.: Флинта, 2011. 224 с.
19.Ерошин С.Е., Щеглов Д.К. Методика разработки концепции цифровой
трансформации организации оборонно-промышленного комплекса. Инновации и
инвестиции. 2022. № 1. С. 214-223.
20.Ильин А.И. Планирование на предприятии: Учеб. пособие. В 2 ч. Ч. 1.
Стратегическое планирование. Мн.: Новое знание, 2000. 312 с.
21.Исикава К. Японские методы управления качеством: Сокр. пер. с
англ./Науч. ред. и авт. предисл. А. В. Гличев. М.: Экономика, 1988. 215 с.
22.Килин П. М., Чекмарева Н. И. Статистические методы обработки
данных: учебное пособие. Тюмень: Тюменский государственный нефтегазовый
университет, 2013. 127 с.
23.Колобов А.А., Омельченко И.Н., Орлов А.И. Менеджмент высоких
технологий.Интегрированныепроизводственно-корпоративныеструктуры:
организация,экономика,управление,проектирование,эффективность,
устойчивость. М.: Экзамен, 2008. 621 с.
24.Крамер Г. Математические методы статистики, 2 изд., пер. с англ., М.,
1975.
25.Кузнецов П. М. Оперативная разработка систем технологического
проектированиявмашиностроительномпроизводстве.Технология
машиностроения. 2014. № 5. С. 40–43.
26.Кузнецов П. М. Поддержка стадии изготовления изделия в условиях
мелкосерийного и единичного производства. Информационные технологии в
проектировании и производстве. 2014. № 1. С. 40–44.
27.Ларюхин В.Б., Овчинников С.А., Скобелев П.О., Шпилевой В.Ф.
Управление процессами и ресурсами в системе полного жизненного цикла
вооружения и военной техники на основе цифровой экосистемы адаптивного
менеджмента. Вопросы инновационной экономики. 2020. Т. 10. № 3. С. 1259-
1274.
28.Левенчук А.В. Системноинженерное мышление. М.: МФТИ, 2015. 305
с.
29.Леман.Э. Проверка статистических гипотез. 2 изд., пер. с англ., М.
1979.
30.Лепский В.Е. Философия и методология управления в контексте
развития научной рациональности. Труды XII Всероссийского совещания по
проблемам управления. М.: ИПУ РАН, 2014. C. 7785 – 7796.
31.Летенко В.А., Туровец О.Г. Организация машиностроительного
производства: Теория и практика. М.: Машиностроение, 1982.
32.Ложников А. Л. Анализ качества продукции, выпускаемой АО «БАЗ»
и динамики изменения показателей. Сборник итоговых аттестационных работ
специалистов дочерних обществ АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». второе
издание. Москва. 2018. 115 с.
33.Ложников А. Л. Анализ качества продукции, выпускаемой АО «БАЗ»
и динамики изменения показателей. Сборник итоговых аттестационных работ
специалистов дочерних обществ АО «Концерн ВКО «Алмаз-Антей». второе
издание. Москва. 2018. 115 с.
34.Ложников А. Л. Аудит как инструмент повышения результативности
процессов СМК на примере акционерного общества «брянский автомобильный
завод». Материалы VI научно-практической конференции по проблемам в
области менеджмента качества, Алмаз-Антей. Москва. 2020. 196 с.
35.Ложников А. Л. Виды аудитов и их использование в качестве
инструментов повышения результативности процессов СМК на примере АО
«БАЗ». Известия Тульского государственного университета. Технические науки.
2019. Вып. 12. С. 49-52.
36.Ложников А. Л. Оперативный контроллинг несоответствий продукции
на машиностроительном предприятии. Сборник докладов II всероссийской
научно-техническойконференции«Отечественныйизарубежныйопыт
обеспечения качества в машиностроении, Тула, Издательство ТулГУ. Тула. 2020.
384 с.
37.ЛожниковА.Л.Оперативныйконтроллингнесоответствий
продукциинамашиностроительномпредприятии.СборникдокладовII
всероссийской научно-технической конференции «Отечественный и зарубежный
опыт обеспечения качества в машиностроении, Тула, Издательство ТулГУ. Тула.
2020. 384 с.
38.Ложников А. Л. Совершенствование методов мониторинга процесса
«входной контроль» на предприятиях оборонно-промышленного комплекса, на
примере АО «БАЗ». Наука и бизнес: пути развития. выпуск №11(125) /2021. С. 91-
96.
39.ЛожниковА.Л.,ВолковМ.В.Мотивацияспециалистов
подразделения закупок на предприятии потребителе как инструмент повышения
качества покупных комплектующих изделий и материалов. Вестник РГАТУ им.
П. А. Соловьёва. выпуск №2(53) /2020. С. 72-76.
40.Ложников А. Л., Волков М. В. Совершенствование статистических
методов управления качеством, на примере АО «БАЗ». Известия Тульского
государственного университета. Технические науки. 2020. Вып. 10. С. 84-88.
41.Лопота А. В., Цырков А. В. Построение системы проектно-
операционногоуправлениянаучно-производственныммашиностроительным
комплексом. Оборонный комплекс – научно-техническому прогрессу России.
2016. № 2. С. 47–55.
42.Лопота А. В., Цырков А. В., Цырков Г.А. Реализация системы
проектно-операционногоуправленияпредприятием.Организационно-
методические решения. Информационные технологии в проектировании и
производстве. 2016. № 3 (163). С. 9–18.
43.ЛютовА.Г.,РябовЮ.В.,ШайдуллинР.И.,ШамбазовИ.И
Интеллектуальноеуправлениепроцессамитехнологическойподготовки
машиностроительногопроизводства.ВестникЮжно-Уральского
государственного университета. Серия: Компьютерные технологии, управление,
радиоэлектроника. 2017. Т. 17. № 3. С. 117-124.
44.Макаричев Ю. А., Иванников Ю. Н. Методы планирования
эксперимента и обработки данных: учеб. пособие. Самара: Самар. гос. техн. ун-т,
2016. – 131 с.
45.Макаров А. В., Гарифуллин А. Р. Диверсификация как инструмент
развития современного предприятия. Известия УрГЭУ 2010. №1(27). С. 27-36.
46.Новая философская энциклопедия в 4-х т. Т. 2. Научно. -ред. совет: В.
С. Стёпин, А. А. Гусейнов, Г. Ю. Семигин, А. П. Огурцов. М.: Мысль, 2000. 615с.
47.Новиков Д. А. Кибернетика: Навигатор. История кибернетики,
современное состояние, перспективы развития. М.: ЛЕНАНД, 2016. 160 с.
48.Новиков Д.А. Методология управления. М.: Либроком, 2011. 128 с.
49.Новиков Д.А. Большие данные – от Браге к Ньютону. Проблемы
управления. 2013. № 6. С. 15 – 23.
50.Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. 3-е
изд. Физматлит, 2012. 604 с.
51.НовиковД.А.,ЧхартишвилиА.Г.Рефлексияиуправление:
математические модели. М.: Издательство физико-математической литературы,
2013. 412 с.
52.Организация и планирование машиностроительного производства:
Учебник для машиностр. спец. Вузов. Под ред. М.И. Ипатова, В.И. Постникова и
М.К. Захаровой. М.: Высш. шк., 1988.
53.Орлов А.И. Прикладная статистика. М.: Изд-во «Экзамен», 2005. 692
с.
54.Орлов А.И. Эконометрика. М.: Изд-во «Экзамен», 2004. 576 с.
55.Остапенко С. Н. Юдин С. В., Протасьев В. Б., Кривов А. С., Гурьянов
В. П., Юдин А. С., Волков М. В., Палихов Г. В. Управление качеством.
Современныестатистическиеметодыконтроляиуправлениякачеством
продукции на производстве/ Под редакцией проф. С. Н. Остапенко. Москва, 2021.
184 с.
56.Потылицына Е. А. Генезис понятия «контроллинг». Проблемы
современной экономики. Экономика и бизнес. 2011. Вып. 2. С. 109-112.
57.Проектно-операционноеуправлениевмашиностроительном
производстве / А. В. Цырков [и др.]. Вестник Мордовского университета. 2018. Т.
28, № 4. С. 511–522
58.Рагозина М.А., Сычева Е.М., Воробьёв В.А., Гляделов Д.С., Аникин
А.В.,РагозинА.А.,НургалеевБ.А.,БакулинР.В.Совершенствование
автоматизации технических процессов производства. Естественные и технические
науки. 2021. № 5 (156). С. 196-198.
59.РодионоваВ.Н.Организацияпроизводстванапромышленных
предприятиях в современных экономических условиях. Воронеж: ВГТУ, 1995.
151 с.
60.Родионова Н. В. Теория и методы организации производства. О
научных направлениях организации производства. Организатор производства.
2008. Вып. 1. С. 9-13.
61.Рокотянская В. В., Николаева Л. А., Ходорич И. А. Генезис понятия
социальноэкономическогомониторингапромышленныхпредприятий.
Экономика и управление 2015. Вып. 9. С. 38-41.
62.Сачко Н.С. Теоретические основы организации производства. Мн.:
Дизайн ПРО, 1997. 320 с.
63.СербиновскийБ.Ю.Диагностикаисовершенствование
производственных систем. Ростов на Дону: Пегас, 1996. 198 с.
64.Соколицин С.А., Кузин Б.И. Организация и оперативное управление
машиностроительным производством. Л.: Машиностроение, 1988.
65.Стивенсон В.Д. Управление производством. Пер с англ. М.: Бином,
1999. 928 с
66.Туровец О. Г. Организация производства и управление предприятием:
Учебник. М.: НОРМА – ИНФРА-М, 2004. 528 с.
67.Управление качеством: [учебник]. Д.А. Шевчук. – М.: Гросс Медиа,
РОСБУХ, 2008. – 216 с.
68.Франчук В.И. Основы построения организационных систем. М.:
Экономика, 1991.
69.Холопов В.А., Антонов С.В., Курнасов Е.В., Каширская Е.Н.
Разработкаиприменениецифровогодвойникамашиностроительного
технологического процесса. Вестник машиностроения. 2019. № 9. С. 37-43.
70.ХолоповВ.А.,ГантцИ.С.,АнтоновС.В.Применение
информационных технологий при решении задач мониторинга выполнения
производственных процессов в концепции индустрии 4.0. Промышленные АСУ и
контроллеры. 2019. № 4. С. 49-58.
71.Холопов В.А., Каширская Е.Н., Соклаков Ф.В., Сухастерин А.Б.
Информационно-управляющаясистемадляуправлениятехнологическим
процессомпосредствомцифровогодвойника.ПромышленныеАСУи
контроллеры. 2020. № 8. С. 46-50.
72.Холопов В.А., Каширская Е.Н., Шмелева А.Г., Курнасов Е.В.
Интеллектуальнаясистемамониторингавыполнениямашиностроительных
технологических процессов. Проблемы машиностроения и надежности машин.
2019. № 5. С. 98-112.
73.Цырков А.В., Юрцев Е.С., Рагуткин А.В., Цырков Г.А., Ермохин Е.А.
Управление жизненным циклом продукции с позиции нового уклада организации
производственных систем. Качество и жизнь. 2019. № 2 (22). С. 28-34.
74.ЧарновскийН.Ф.Технико-экономическиепринципыв
металлопромышленности. Москва: «Мосполиграф», 1927. 247 с.
75.Чубинский А. Н. Батырева И. М. Русаков Д. С. Основы управления
качеством: учеб. пособие. СПб: СПбГЛТУ, 2018. 90с.
76.Щеглов Д.К., Пиликов Н.А., Тимофеев В.И. Концептуальные основы
цифровой трансформации организаций оборонно-промышленного комплекса.
Автоматизация в промышленности. 2021. № 2. С. 13-23.
Зарубежные научные публикации (на иностранном языке)
77.Crosby Philip Качество бесплатно. Нью-Йорк: Макгроу-Хилл, 1979.
309 с.
78.Douglas McGregor Human Side of Enterprise. Management Review. №
11. 1957. 41-49 pp.
79.Joseph M. Juran, A. Blanton Godfrey. Juran’s quality handbook. New
York.: R. R. Donnelley & Sons Company, 1998. 1730 p.
80.Kholopov V.A., Antonov S.V., Kurnasov E.V., Kashirskaya E.N. Digital
twins in manufacturing. Russian Engineering Research. 2019. Т. 39. № 12. P. 1014-
1020.
81.Lozhnikov A. L. Improvement of methods for monitoring the processes of
guarantee support of manufactured products at enterprises of the military-industrial
complex, on the example of JSC “BAZ”. Сomponents scientific and technological
progress. №12 (66) /2021. P. 10-14.
82.Shewhart Walter Andrew. Statistical method from the point of view of
quality control. Washington, Graduate School, Ministry of Agriculture, 1939. 155 p.
83.ShewhartWalterAndrew.Экономическийконтролькачества
выпускаемой продукции. Компания D. Van Nostrand, 1931. 501с.
84.Taguchi Genichi, Chowdhury Subaru, Yuan Wu. Taguchi’s Quality
Engineering Handbook. Hoboken, New Jersey: John Wiley & Sons, Inc., 2005. 1662 p.
Диссертационные исследования
85.Воробьева Л. С. Мониторинг процессов реализации инновационо-
инвестиционного потенциала промышленного предприятия: диссертация на
соискание ученой степени кандидата экономических наук: 05.02.22. СПб.: СПбГУ
АКП, 2006. 170 с.
86.Жариков Р. В. Инновационное обеспечение управления качеством
машиностроительной продукции: теория, методология, практика: автореф. дисс.
доктора экономических наук: 08.00.05 / Жариков Роман Викторович. Тамбов,
2011. 39с.
87.КлименкоД.А.Мониторингинновационнойдеятельности
хозяйствующих субъектов региона обеспечение: диссертация на соискание
ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.05. Хабаровск, ХГАЭиП,
2005. 210 с.
88.ЛохановаВ.Н.Мониторингинновационнойдеятельности
организации: Информационное и организационно-методическое обеспечение:
Диссертация на соискание ученой степени кандидата экономических наук:
08.00.05. М.: ГУУ, 2003. 212 с.
89.Максимова О. В. Исследование эффективности работы контрольных
карт Шухарта: автореф. дисс. канд. техн. наук: 05.02.23/Максимова Ольга
Владимировна. М., 2012. 26с.
90.Устич Д. П. Формирование системы мониторинга инновационной
активности на крупных российских предприятиях: диссертация на соискание
ученой степени кандидата экономических наук: 08.00.05 М., 2014 157 с.
Интернет-источники
91. Боровков. А. И. форум «Открытые инновации — 2018». Интернет ресурс
www.openinnovations.ru (дата обращения: 18.07.2020).
92.ОфициальныйсайтФедеральногоинститутапромышленной
собственности (ФИПС). [Электронный ресурс] URL: http://new.fips.ru (дата
обращения: 05.06.2019).

Заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 5 000 ₽

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Читать

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!

Кандидат технических наук. Специализируюсь на выполнении работ по метрологии и стандартизации

#Кандидатские #Магистерские

836 Выполненных работ

Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Ск... Читать все

Здравствуйте. Занимаюсь выполнением работ более 14 лет. Очень большой опыт. Более 400 успешно защищенных дипломов и диссертаций. Берусь только со 100% уверенностью. Скорее всего Ваш заказ будет выполнен раньше срока.

#Кандидатские #Магистерские

694 Выполненных работы

Выполняю работы по экономическим дисциплинам. Маркетинг, менеджмент, управление персоналом. управление проектами. Есть опыт написания магистерских и кандидатских диссе... Читать все

#Кандидатские #Магистерские

31 Выполненная работа

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

Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных с... Читать все

Практический стаж работы в финансово - банковской сфере составил более 30 лет. За последние 13 лет, мной написано 7 диссертаций и более 450 дипломных работ и научных статей в области экономики.

#Кандидатские #Магистерские

56 Выполненных работ

Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт напис... Читать все

Выполняю различные работы на заказ с 2014 года. В основном, курсовые проекты, дипломные и выпускные квалификационные работы бакалавриата, специалитета. Имею опыт написания магистерских диссертаций. Направление - связь, телекоммуникации, информационная безопасность, информационные технологии, экономика. Пишу научные статьи уровня ВАК и РИНЦ. Работаю техническим директором интернет-провайдера, имею опыт работы ведущим сотрудником отдела информационной безопасности филиала одного из крупнейших банков. Образование - высшее профессиональное (в 2006 году окончил военную Академию связи в г. Санкт-Петербурге), послевузовское профессиональное (в 2018 году окончил аспирантуру Уральского федерального университета). Защитил диссертацию на соискание степени "кандидат технических наук" в 2020 году. В качестве хобби преподаю. Дисциплины - сети ЭВМ и телекоммуникации, информационная безопасность объектов критической информационной инфраструктуры.

#Кандидатские #Магистерские

33 Выполненных работы

Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написан... Читать все

Наличие красного диплома УрГЮУ по специальности юрист. Опыт работы в профессии - сфера банкротства. Уровень выполняемых работ - до магистерских диссертаций. Написание письменных работ для меня в удовольствие.Всегда качественно.

#Кандидатские #Магистерские

60 Выполненных работ

Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитыв... Читать все

Работаю только по книгам, учебникам, статьям и диссертациям. Никогда не использую технические способы поднятия оригинальности. Только авторские работы. Стараюсь учитывать все требования и пожелания.

#Кандидатские #Магистерские

213 Выполненных работ