Vestnik of Don State Technical UniversityVestnik of Don State Technical UniversityВестник Донского государственного технического университета1992-59801362410.12737/22154Информатика, вычислительная техника и управлениеINFORMATION TECHNOLOGY, COMPUTER SCIENCE AND MANAGEMENTИнформатика, вычислительная техника и управлениеInformation support for monitoring of the organization stateИнформационная поддержка мониторинга состояния организацииДимитрова Любовь АзатовнаDimitrova Lyubov АзатовнаБорисоваЛюдмила ВикторовнаBorisovaLyudmila Викторовнаborisovalv09@mail.ruНурутдиноваИнна НиколаевнаNurutdinovaInna Николаевнаnurut.inna@yandex.ru1410201614102016164126133https://zh-szf.ru/en/nauka/article/13624/view
Целью настоящей работы является подготовка, обработка и анализ экспертной информации, предназначенной для опре-деления уровня зрелости организации на основе самооценки. Для установления уровня зрелости использованы критерии стандарта ГОСТ Р ИСО 9004–2010. Поставлены задачи опре-деления последовательности действий для получения оценки уровня зрелости и разработки методики формирования экс-пертной информации, адекватно отражающей реальную ситу-ацию. Для решения поставленных задач использован матема-тический аппарат теории нечетких множеств. Подготовка и анализ экспертной информации составляет суть этапа фаззи-фикации при создании экспертной системы. Решение задачи проиллюстрировано на модельном примере. Определены лингвистические переменные, построены функции принадлежности, определены аддитивный и мультипликативный показатели согласованности, построены матрицы согласованности и индексов нечеткости. Для получения этих характеристик использована программная система ввода экспертной информации. Установлено достаточно высокое качество экспертной информации и ее пригодность для использования на последующих этапах создания экспертной системы. Предложенная методика может быть применена как для формирования экспертной информации при определении уровня зрелости организаций, так и для решения любых задач при разработке экспертных систем, функционирующих на основе нечеткой экспертной информации.
The paper objective is the preparation, processing and analysis of the expert information to determine the organization maturity level on the basis of the self-assessment. GOST R ISO 9004–2010 crite-ria are used to establish the maturity level. The following tasks are set: to determine the sequence of actions for assessing the maturity level of the organization, and to develop methods of generating the expert information that gives an adequate view of the actual situa-tion. A mathematical apparatus of fuzzy sets theory is used to solve the problems. The preparation and analysis of the expert information is the gist of the fuzzification stage in creating an expert system. The solution to the problem is illustrated by a model example. Linguistic variables and additive and multiplicative indices of conformity are determined. Membership functions and matrices of consistency and of fuzziness indexes are constructed. The program system of expert information input is used to obtain these characteristics. Sufficiently high quality of the expert information and its applicability on the subsequent stages of the expert system operation are determined. The proposed methods can be applied both for the expert information generation under determining the organization maturity level, and for solving any problem of the development of the expert systems that operate on the basis of the fuzzy expert information.
В целях достижения и сохранения устойчивого успеха в процессе функционирования организации проводится мониторинг ее состояния и оценка перспектив. Обеспечение успеха организации предполагает оптимальное соотношение высоких показателей удовлетворенности всех заинтересованных сторон: потребителей, владельцев, акционеров, поставщиков, партнеров и общества. В условиях сложной и нестабильной обстановки эта задача приобретает большую актуальность, для ее решения необходим четкий и практически автоматизированный алгоритм. Для определения состояния организации и уровня зрелости с точки зрения достижения устойчивого успеха используется самооценка. В результате самооценки организация получает информацию, полезную для всех заинтересованных сторон. В частности, выявляются сильные и слабые стороны, определяются приоритеты деятельности, корректируется стратегия развития.Методика самооценки установлена стандартом ГОСТ Р ИСО 9004–2010 [1]. В ней определены 5 уровней зрелости, которые выставляются по каждому направлению деятельности, и 6 основных критериев, способных помочь организации решить внутренние проблемы.
ГОСТ Р ИСО 9004-2010. Менеджмент для достижения устойчивого успеха организации / Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии. - Москва : Стандартинформ, 2011. - 32 с.GOST R ISO 9004-2010. Menedzhment dlya dostizheniya ustoychivogo uspekha organizatsii. [GOST R ISO 9004-2010. Managing for the sustained success of an organization -A quality management approach.] Federal Agency for Technical Regulation and Metrology. Moscow: Standartinform, 2011, 32 p. (in Russian).О подходе к оценке уровня зрелости организации с использованием теории нечетких множеств / Н. Н. Шумская [и др.] // Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения : сб. статей 9-й междунар. науч.-практ. конф. в рамках 19-й междунар. агропром. выставки «Интерагромаш-2016». - Ростов-на-Дону, 2016. - С. 364-366.Shumskaya, N.N., et al. O podkhode k otsenke urovnya zrelosti organizatsii s ispol´zovaniem teorii nechetkikh mnozhestv. [On approach to assessment of organization maturity level with the use of fuzzy-set theory.] Sostoyanie i perspektivy razvitiya sel´skokhozyaystvennogo mashinostroeniya: sb. statey 9-y mezhdunar. nauch.-prakt. konf. v ramkakh 19-y mezhdunar. agroprom. vystavki «Interagromash-2016». [Current state and development trends of agricultural ma-chinery: Coll. of sci. papers of 8th Int. Sci.-Pract. Conf. within the framework of 18th Int. Agroindustrial Exhibition “Interagromash-2016”.] Rostov-on-Don, 2016, pp. 364-366 (in Russian).Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин [и др.] ; под ред. Д. А. Поспелова. - Москва : Наука, 1986. - 312 с.Averkin, A.N., et al. Nechetkie mnozhestva v modelyakh upravleniya i iskusstvennogo intellekta. [Fuzzy sets in models of control and artificial intelligence.] Pospelov, D.A., ed. Moscow: Nauka, 1986, 312 p. (in Russian).Обработка нечеткой информации в системах принятия решений / А. Н. Борисов [и др.]. - Москва : Радио и связь, 1989. - 394 с.Borisov, A.N., et al. Obrabotka nechetkoy informatsii v sistemakh prinyatiya resheniy. [Fuzzy information pro-cessing in the decision-making systems.] Moscow: Radio i svyaz´, 1989, 394 p. (in Russian).Асаи, К. Прикладные нечеткие системы / К. Асаи, Д. Ватада, С. Сугэно. - Москва : Мир, 1993. - 368 с.Asai, К., Sugeno, S. Prikladnye nechetkie sistemy.[Applied fuzzy systems.] Moscow: Mir, 1993, 368 p. (in Rus-sian).Димитров, В. П. Совершенствование методов технического обслуживания зерноуборочной техники на ос-нове экспертных систем : дис. … д-ра техн. наук / В. П. Димитров. - Ростов-на-Дону, 2002. - 300 с.Dimitrov, V.P. Sovershenstvovanie metodov tekhnicheskogo obsluzhivaniya zernouborochnoy tekhniki na osnove ekspertnykh sistem : dis. … d-ra tekhn. nauk. [Improving maintenance methods of harvesters based on expert sys-tems: Dr.Sci. (Eng.) diss.] Rostov-on-Don, 2002, 300 p. (in Russian).Тугенгольд, А. К. К вопросу построения нечеткой экспертной системы продукционного типа для техноло-гической регулировки машин / А. К. Тугенгольд, В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2008. -Т. 8, № 3 (38). - С. 419-426.Tugengold, А.К., Dimitrov, V.P., Borisova, L.V. K voprosu postroeniya nechetkoy ekspertnoy sistemy produk-tsionnogo tipa dlya tekhnologicheskoy regulirovki mashin. [To the question of fuzzy expert system constructing production type for technological adjustment of machines.] Vestnik of DSTU, 2008, vol. 8, no. 3 (38), pp. 419-426 (in Russian).Hrehova, S. Application of fuzzy principles in evaluating quality of manufacturing process / S. Hrehova, A. Vagaska // WSEAS Transactions on Power Systems. - 2012. - Vol. 7. - P. 50-59.Hrehova, S.,Vagaska, A. Application of fuzzy principles in evaluating quality of manufacturing process . WSEAS Transactions on Power Systems, 2012, vol. 7, pp. 50-59.Особенности экспертного контроля качества в сфере обслуживания / Л. В. Борисова [и др.] // Качество продукции: контроль, управление, повышение, планирование : сб. науч. тр. междунар. науч.-практ. конф. - Курск, 2014. - С. 110-113.Borisova, L.V. et al. Osobennosti ekspertnogo kontrolya kachestva v sfere obsluzhivaniya. [Features of export quality control in the service sector.] Kachestvo produktsii: kontrol´, upravlenie, povyshenie, planirovanie : sb. nauch. tr. mezhdunar. nauch.-prakt. konf. [Quality of products: control, management, improvement, planning: Coll. sci. papers Int. Sci.-Pract. Conf.] Kursk, 2014, pp. 110-113 (in Russian).О подходе к экспертной оценке качества знаний / Н. Н. Шумская [и др.] // Состояние и перспективы разви-тия сельскохозяйственного машиностроения : сб. статей 8-й междунар. науч.-практ. конф. в рамках 18-й междунар. агропром. выставки «Интерагромаш-2015». - Ростов-на-Дону, 2015. - С. 321-324.Shumskaya, N.N., et al. O podkhode k ekspertnoy otsenke kachestva znaniy. [On approach to the expert assess-ment of the knowledge quality.] Sostoyanie i perspektivy razvitiya sel´skokhozyaystvennogo mashinostroeniya: sb. statey 8-y mezhdunar. nauch.-prakt. konf. v ramkakh 18-y mezhdunar. agroprom. vystavki «Interagromash-2015». [Current state and development trends of agricultural machinery: Proc. 8th Int. Sci.-Pract. Conf. within the framework of 18th Int. Agroindustrial Exhibition “Interagromash-2015”.] Rostov-on-Don, 2015, pp. 321-324 (in Russian).Zadeh, L.-A. Fuzzy sets / L.-A. Zadeh // Fuzzy sets and systems. - 1965 - № 8. - Р. 338-353.Zadeh, L.-A. Fuzzy sets. Fuzzy sets and systems, 1965, no. 8, pp. 338-353.Knowledge representation in fuzzy logic / ed. R.-R. Yager, L.-A. Zadeh // An Introduction to Fuzzy Logic Appli-cations in Intelligent Systems. - New York : Springer, 1992. - Vol. 165. - P. 1-27. - (The Springer International Series in Engineering and Computer Science).Yager, R.-R., ed., Zadeh, L.-A. Knowledge representation in fuzzy logic. An Introduction to Fuzzy Logic Applica-tions in Intelligent Systems. New York: Springer, 1992, vol. 165, pp. 1-27 (The Springer International Series in Engineering and Computer Science).Димитров, В. П. Теоретические и прикладные аспекты разработки экспертных систем для технического обслуживания машин / В. П. Димитров, Л. В. Борисова. - Ростов-на-Дону : Изд. центр ДГТУ, 2007. - 202 с.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V. Teoreticheskie i prikladnye aspekty razrabotki ekspertnykh sistem dlya tekhnich-eskogo obsluzhivaniya mashin. [Theoretical and applied aspects of the development of expert systems for maintenance of machinery.] Rostov-on-Don: DSTU Publ. Centre, 2007, 202 p. (in Russian).Димитров, В. П. О методике фаззификации нечеткой экспертной информации / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2012. - Т. 11, № 1-2 (62). - С. 46-50.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V., Nurutdinova, I.N. O metodike fazzifikatsii nechetkoy ekspertnoy informatsii. [On expert information fuzzification method.] Vestnik of DSTU, 2012, vol. 11, no. 2 (62), pp. 46-50 (in Russian).Борисова, Л. В. О методике представления нечетких экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2014. - Т. 14.- № 4 (79). - С. 93-102.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V., Nurutdinova, I.N. O metodike predstavleniya nechetkikh ekspertnykh znaniy. [On method of representation of fuzzy expertise.] Vestnik of DSTU, 2014, vol. 14, no. 4 (79), pp. 93-102 (in Russian).Димитров, В. П. Методика оценки согласованности моделей нечетких экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. - Т. 10, № 2 (45). - С. 205-216.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V., Nurutdinova, I.N. Metodika otsenki soglasovannosti modeley nechetkikh ek-spertnykh znaniy. [Methods for estimating coordination of fuzzy expert knowledge models.] Vestnik of DSTU, 2010, vol. 10, no. 2 (45), pp. 205-216 (in Russian).Димитров, В. П. О показателях согласованности моделей экспертного оценивания / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Состояние и перспективы развития сельскохозяйственного машиностроения : сб. статей 3-й междунар. науч.-практ. конф. в рамках 13-й междунар. агропром. выставки «Интерагромаш-2010». - Ро-стов-на-Дону, 2010. - С. 283-286.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V., Nurutdinova, I.N. O pokazatelyakh soglasovannosti modeley ekspertnogo otsenivaniya. [On reconciliation expert estimation models.] Sostoyanie i perspektivy razvitiya sel´skokhozyaystvennogo mashinostroeniya: sb. statey 3-y mezhdunar. nauch.-prakt. konf. v ramkakh 13-y mezhdunar. agroprom. vystavki «Interagromash-2010». [Current state and development trends of agricultural machinery: Proc. 3rd Int. Sci.-Pract. Conf. within the framework of 13th Int. Agroindustrial Exhibition “Interagromash-2010”.] Rostov-on-Don, 2010, pp. 283-286 (in Russian).Программная система для ввода экспертных знаний / В. П. Димитров [и др.] // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2011. - Т. 11, № 1 (52). - С. 83-90.Dimitrov, V.P., et al. Programmnaya sistema dlya vvoda ekspertnykh znaniy. [Programmed system for input of expert knowledge.] Vestnik of DSTU, 2011, vol. 11, no. 1 (52), pp. 83-90 (in Russian).Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления / И. М. Макаров [и др.]. - Москва : Наука, 2006. - 333 с.Makarov, I.M., et al. Iskusstvennyy intellekt i intellektual´nye sistemy upravleniya. [Artificial intelligence and in-telligent control systems.]. Moscow: Nauka, 2006, 333 p. (in Russian).Димитров, В. П. О методике дефаззификации нечеткой экспертной информации / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. - 2010. - Т. 10, № 6 (49). - С. 868-878.Dimitrov, V.P., Borisova, L.V., Nurutdinova, I.N. O metodike defazzifikatsii nechetkoy ekspertnoy informatsii. [On defuzzification method in fuzzy expert information processing.] Vestnik of DSTU, 2010, vol. 10, no. 6 (49), pp. 868-878 (in Russian).