CC BY
73
УДК 004.91
DOI 10.21685/2072-3059-2016-2-6
Л. Р. Фионова, Л. В. Коровина
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ ОЦЕНКИ ДОКУМЕНТОВ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОДУКЦИИ
Аннотация.
Актуальность и цели. Качество выпускаемой продукции напрямую зависит от качества документов, сопровождающих ее выпуск. К ним относятся и управленческие документы. Перед внедрением автоматизированных систем управления любого уровня необходимо провести оптимизацию системы управления документами (СУД). Данный процесс ввиду отсутствия общепризнанной системы показателей эффективности состояния СУД весьма трудоемок. Целью работы является теоретическое обоснование подхода к анализу и оценке текущего состояния СУД предприятия и разработка эффективного алгоритма проведения анализа порядка документирования.
Материалы и методы. Начинать оптимизацию СУД нужно с анализа порядка документирования на соответствие действующим нормам. При разработке плана проверки предложено использовать группу государственных стандартов «Статистические методы управления качеством продукции». Для сокращения времени проведения проверки и анализа обосновано применение выборочного метода. Выделены однородные партии документов. Моделирование структуры связей между элементами различных партий проведено на основе ориентированного дерева. Граф G = (W, R) дает полную информацию
о количестве документов, создаваемых в подразделении и объеме групп документов, что и необходимо учесть при планировании проверки. В соответствии со статистическими методами контроля введены показатели качества документов. При проведении анализа порядка документирования выборочным методом реализуется схема оценки вероятности события «неправильное оформление документа». Вычисляется частота его появления в некоторой выборке из генеральной совокупности всех документов определенной группы. Описан алгоритм проведения анализа порядка документирования.
Выводы. Выборочный метод является хорошо разработанной и многократно опробованной конструкцией теории вероятностей. Использование статистических методов при проведении анализа порядка документирования позволяет сократить время проверки и количество проверяющих. Эффективность алгоритма проведения анализа повышается.
Ключевые слова: управление качеством, управление документами, оптимизация, анализ документов, порядок документирования, моделирование связей между документами, статистические методы, алгоритм анализа.
L. R. Fionova, L. V. Korovina
APPLICATION OF STATISTICAL METHODS OF DOCUMENT ASSESSMENT FOR QUALITY CONTROL
Abstract.
Background. Product quality depends on the quality of documents accompanying its release. Before the implementation of automated control systems of any level
it is necessary to optimize the document management system (DMS). Due to a lack of established DMS performance indicators, this process is very time-consuming. The purpose of this work is to theoretically substantiate an approach to analyzing and assessing the current state of DMS at enterprises and to develop an algorithm for documentation order analysis.
Materials and methods. DMS optimization should start with documentation procedure analysis regarding compliance with current regulations. When developing the test plan it is suggested to use the state standards group "Statistical methods of quality control". To reduce the audit and analysis time it is offered to use the sampling method. The authors have singled out homogeneous batchs of documents. The structure of links between elements of different parties was modeled on the basis of the oriented tree. The G = (W, R ) graph gives full information on the number of
documents created in the division and the volume of documents that needs to be considered when planning the audit. The indicators of document quality have been introduced in accordance with the statistical control methods. When analyzing the documentation order by the sampling method, there is implemented a scheme that estimates the probability of "incorrect document" occurrence. The frequency of its occurrence at some sampling in all documents of a certain group is calculated. The article describes the algorithm of documentation procedure analysis.
Conclusions. The sampling method is a well-developed and well-tested construction of the probability theory. The use of statistical methods in documentation procedure analysis allows to reduce the test time and a number of reviewers. The analysis algorithm efficiency increases.
Key words: control by quality, document management, optimization, analysis of documents, procedure documentation, modeling links between documents, statistical methods, the analysis algorithm.
Введение
Обязательность документирования информации о деятельности любой организации определена законодательством [1]. Практически все бизнес-процессы, реализуемые в ходе функционирования предприятия, вплотную связаны с теми или иными видами документов, и итогом их осуществления являются не только реализованные действия, но и документы, создаваемые в результате выполнения каждого действия бизнес-процесса.
В зависимости от того, какой процесс отражается в документе, он может иметь юридическую, производственную или коммерческую ценность. Выпуск любой продукции сопровождается определенным количеством документов, в том числе и управленческих. Всегда весьма жесткие требования предъявляются к рабочей конструкторской документации [2]. Если говорить об управленческих документах, то их грамотное и своевременное оформление напрямую влияет на эффективность принятия каждого управленческого решения.
В связи этим действенным методом повышения качества управления деятельностью предприятий, а значит и качеством выпускаемой продукции, стала оптимизация системы управления документами (СУД). Совершенствование СУД создает условия для внедрения автоматизированных систем управления, что на сегодня является приоритетной задачей российских предприятий [3].
Необходимым этапом, предшествующим непосредственно оптимизации СУД, является изучение, анализ и оценка текущего состояния СУД пред-
приятия и бизнес-процессов как источника информации для документов. Однако данный этап ввиду отсутствия общепризнанной системы показателей эффективности состояния СУД весьма трудоемок. Но если предварительно не исправить ошибки традиционных (ручных) процессов, то они обязательно перенесутся и в автоматизированную СУД, и никакого эффекта не будет достигнуто.
Оптимизация управления документами позволяет привести все доку-ментационные процессы в соответствие с потребностями управления и существующими нормами с одновременным снижением затрат на их реализацию [4]. Начинать оптимизацию нужно с анализа порядка документирования (записи информации на материальном носителе [5]) на соответствие действующим нормам, которые в зависимости от специфики организации отражены в ГОСТ Р 6.30-2003 [6] или в методических рекомендациях [7].
1. Разработка плана проведения анализа порядка документирования
Цель анализа - оценить степень и критичность отклонения от действующих правил [8]. В первую очередь анализ нацелен на оценку качества оформления управленческих документов. Предлагается не анализировать все документы организации, а использовать выборочный метод.
Для четкой организации процесса проверки и анализа необходимо разработать план его проведения, используя группу ГОСТов «Статистические методы управления качеством продукции» [9-12].
Согласно этим ГОСТам под контролируемой партией документов будем понимать совокупность единиц документов одного наименования, подготовленных в течение определенного интервала времени в одних и тех же условиях и одновременно представленных для контроля. Выборка - единицы документов, отобранные из контролируемой партии для контроля и принятия решения о соответствии действующим нормам. При статистическом приемочном контроле качества будет иметь значение объем партии - число единиц документов, составляющих контролируемую партию, а также объем выборки - число единиц документов, составляющих выборку.
Обычно смысл применения выборочного метода в различных сферах заключается в небольшой «жертве качества», обеспечивающей огромный выигрыш в затратах ресурсов, поскольку, как правило, выборка по объему во много раз меньше генеральной совокупности.
Применение выборочного метода в оценке документов, как и в других сферах деятельности, заключается в замене сплошного наблюдения какой-либо генеральной совокупности документов изучением некоторой ее части с последующим распространением результатов изучения на всю совокупность документов.
Применительно к оценке документов для выборочного контроля должны быть представлены следующие однородные партии документов: документы конкретного подразделения, документы организационной группы, документы распорядительной группы, документы информационно-справочной группы, документы каждого вида (наименования) [5].
Для облегчения разработки плана проведения оценки документов структура связей между элементами различных партий может быть отобра-
жена в виде ориентированного дерева (рис. 1) или же задана соответствующим теоретико-множественным представлением графа:
G = R), (1)
где О - конечный связный граф; W = {^>1}, i = 1,...,п, - множество вершин графа; R ={Гу}, у = 1,...,m, - множество дуг графа.
Рис. 1. Граф О = (V,Я), отражающий распределение документов по подразделениям
Множество V = {м>1} графа включат вершину Wo, моделирующую весь
комплекс управленческих документов организации, и четыре непересекающихся подмножества вершин, т.е. V = V1 и V 2 и V 3 и V 4.
При этом V1 = {м>1}, i = 1,...,П1, - множество вершин графа, представляющих подразделения организации. V2 = {м>1}, i = Щ +1,...,П2, - множество вершин графа, представляющих группы управленческих документов в каждом подразделении. V3 = {м>1}, i = П2 +1,...,П3, - множество вершин
графа, представляющих виды документов в каждой группе. V4 = {м>1}, i = П3 +1,..., П4, - множество вершин графа, представляющих конкретные документы подразделений организации (П4 - общее количество документов, создаваемых по всем подразделениям за контролируемый период). Естественно, п = 1 + щ + П2 + П3 + П4 . Во множестве Я любая дуга Гу = (, wу) е V.
Граф G = (W,R) или матрицы, его представляющие, дают полную информацию о количестве документов, создаваемых в подразделении, и объеме групп документов, что и необходимо учесть при планировании процесса.
2. Основные расчетные соотношения при применении статистических методов для оценки документов
Способы отбора единиц документов и создание представительной выборки, которая в достаточной мере отражала бы свойства контролируемых партий в целом, можно регулировать требованиями ГОСТа [9]. В соответствии с [10] групповым показателем качества продукции q является уровень несоответствий в предъявленной для контроля партии документов, который выражается чаще всего в виде процента несоответствующих единиц продукции (неправильно оформленных документов в нашем случае) по формуле
Количество несоответствующих документов
q =------100. (2)
Количество проверяемых документов
В соответствии с [11, 12] при различных методах статистического контроля фактический уровень несоответствия g сравнивается с нормативным
показателем go или NQL (normative quality level), задающим предельно допустимый процент несоответствующих установленным требованиям единиц продукции (у нас - документов).
Данные выборочного контроля используются для принятия решения о качестве контролируемой партии документов. При g < NQL принимается решение об успешном прохождении процедуры оценки документов отдельным подразделением по конкретному виду документов.
При проведении контроля выборочным методом реализуется известная в теории вероятностей схема оценки вероятности определенного события, а именно - «неправильное оформление документа» - по его частоте в некоторой выборке из генеральной совокупности всех документов определенной группы [13].
В рамках этой генеральной совокупности мы имеем дело с типичной задачей теории вероятностей - оценкой математического ожидания генеральной совокупности по выборке из нее. Обычно наилучшей оценкой математического ожидания этой совокупности является среднее арифметическое выборки из некоторой генеральной совокупности. Это точечная оценка (g).
Можно пользоваться, кроме точечных, еще и интервальными оценками. В качестве последних чаще всего используется так называемый доверительный интервал для математического ожидания генеральной совокупности.
При доверительной вероятности у границы доверительного интервала
1у для математического ожидания g при естественных допущениях вычисляются по формуле
Iy = [ g -A, g + Д], (3)
где
(4)
А = tjD/-Jn ,
(5)
D=n-T £ (-g )2,
I =1
(6)
здесь £ - среднее арифметическое значение, полученное по выборке, представляет собой относительное количество неправильно оформленных документов; А - статистическая погрешность (вычисляемая величина, совместимая с опытными данными); п - объем выборки; X{ - признак, характеризующий правильность оформления i -го документа выборки (X{= 1, если документ неправильно оформлен, и X{= 0, если документ оформлен правильно); ^ - критерий Стъюдента, зависящий от у, значения которого имеются в таблицах справочников по математике (например, ^ = 1,96 при у = 0,95 ) [14].
Вероятностная конструкция доверительного интервала хорошо сочетается с конструкцией уровня существенности (используемой при проверках), т.е. допустимой долей неправильно оформленных документов. Смысл доверительного интервала при достаточно больших доверительных вероятностях (у = 0,99, у = 0,95 и т.п.) состоит в том, что он практически всегда накрывает интересующий нас показатель, т.е. среднее арифметическое значение доли неправильно оформленных документов в генеральной совокупности.
Согласно [14] доверительная вероятность должна при этом удовлетворять равенству
Задача будет ставиться так. Есть генеральная совокупность из N документов, по отношению к каждому из которых событие A (неправильное оформление) может иметь место, но может и отсутствовать. Обозначим через g относительную частоту наступления события A в выборке. Для оценки степени распространенности события A в генеральной совокупности и уменьшения затрат труда делается выборка из n документов (n гораздо меньше, чем N). Подсчитывается число документов выборки, для которых событие A имеет место, и определяется отношение этого числа к n (т.е. g ). Далее по величине g необходимо сделать вывод о том, насколько распространено событие A во всей генеральной совокупности.
Таким образом, перед нами - типичная для математической статистики задача оценки вероятности наступления некоторого события в генеральной совокупности по его относительной частоте в выборке.
Обозначим порог существенности, т.е. допустимую долю неправильно оформленных документов go , а нижнюю и верхнюю границы доверительного интервала соответственно gn и gv . Здесь возможны три случая. В первом
P( - А < g < g + А) = у.
(7)
из них и gn, и gv меньше порога существенности (например, gn = 5 %, gv= 8%, а go = 10%). Вывод: нарушения в оформлении всей совокупности документов данного вида несущественны. Во втором случае и gn, и gv
больше порога существенности, что позволяет сделать вывод о существенном количестве неверно оформленных документов данного вида и ставить вопрос о причинах неправильного их оформления. Наконец, самым сложным для принятия решения оказывается третий случай, когда gn меньше, а gv больше порога существенности. В этом случае считается статистическая погрешность А = |g — go | и по формуле (5) вычисляется новый объем выборки п . Заметим, что путь увеличения п сравнительно легко реализуем, так как отобрать еще несколько документов или десятков документов достаточно просто.
Рассмотрим теперь частный, но важный при проведении проверки случай, когда g = 0. Например, проверяющий случайным образом отобрал п документов, и все они оказались оформлены правильно. Здесь возникает вопрос, остановиться или увеличить выборку. Тот же вопрос может иметь другую формулировку, нацеленную на планирование проверки: какое число документов отбирать, чтобы в случае их правильного оформления дальнейший отбор не производить.
Согласно соотношениям (3)-(6) при отсутствии ошибок в выборке из п документов, т.е. при всех Xi = 0, g = D = А = 0, доверительный интервал стягивается в точку. Этот случай рассматривается в общем виде в теории вероятностей и доведен там до достаточно простых расчетных соотношений. Например, минимальный объем выборки может определяться по формуле
Пшт = 18 (1 — У)/1§ (1 — g0). (8)
В табл. 1 представлены для удобства предельные значения минимальных объемов выборок в случае отсутствия отрицательных результатов при различных доверительных вероятностях у и порогах существенности go, вычисленных по формуле (8).
Таблица 1
Данные для определения минимального объема выборки
Y go
0,01 0,05 0,10 0,15 0,20
0,99 400 91 44 29 21
0,95 260 59 28 19 14
Приведенные в табл. 1 значения пт^ удобно использовать при планировании проверки как начальные величины размера выборки на первом этапе.
Например, если выбраны порог существенности go = 0,1 и доверительная вероятность у = 0,95 , то согласно табл. 1 целесообразно запланировать объем выборки пт^п = 28 элементов. Если после обработки выборки окажется, что событие A ни разу не зафиксировано (все документы оформлены пра-
вильно), то работа по данной генеральной совокупности заканчивается с положительным итогом проверки. Если же хотя бы один раз событие A в выборке имело место, то необходимо переходить к ранее описанной общей процедуре.
При проведении анализа порядка документирования необходимо управленческие документы разбить на традиционные группы: организационные, распорядительные, информационно-справочные, а каждую группу - на отдельные виды. Для каждой группы важно установить свой порог существенности.
Обработку данных легко осуществить с помощью приложения Microsoft Excel, используя статистический пакет.
Таким образом, используя выборочный метод, можно провести в организации анализ порядка документирования.
3. Алгоритм проведения анализа порядка документирования
Алгоритм проведения анализа порядка документирования будет складываться из следующих шагов:
T) определить, к какой группе организаций относится исследуемая организация: орган власти; государственное учреждение; коммерческая структура, другое. Если к последней, то определить направление (сферу) деятельности и форму собственности;
2) определить и внимательно изучить нормативные акты федерального уровня, определяющие порядок ведения делопроизводства и создания СУД в таких организациях: данной группы, с данной формой собственности и данного направления деятельности;
3) выявить локальные нормативные акты в самой проверяемой организации, которые регламентируют порядок оформления управленческих документов в организации;
4) если локальные акты есть, то необходимо оценить их соответствие действующей нормативной базе, если их нет, то переходим к п. 5;
5) выявить виды документов по каждой группе управленческой документации, а именно: какие виды организационных, распорядительных и информационно-справочных документов сопровождают деятельность каждого подразделения организации, построить граф G = (W,R);
6) разработать план проведения анализа порядка документирования, определить, какие подразделения и в каком порядке проверять (пути по графу
G = (W, R));
7) в соответствии с разработанным планом проверки в каждом выбранном подразделении:
• анализ начинать с группы организационных документов, для них должен быть установлен самый высокий порог существенности go = o,oT и максимальное значение доверительной вероятности у = 0,99 . На их основе выбирается минимальный объем выборки организационных документов каждого вида для проверки;
• в распорядительных документах главное внимание уделить структуре текста, так как от указания сроков выполнения поручений зависит исполнительская дисциплина;
• среди информационно-справочных документов выявить внутренние нерегистрируемые, проверить, не теряются ли документы;
8) сравнить полученный уровень несоответствий g с go, сделать выводы;
9) по итогам проверки подготовить отчет и ознакомить с ним руководителя организации и подразделений.
Заключение
Таким образом, использование статистических методов оценки документов при проведении анализа порядка документирования позволяет вместо всей совокупности конкретной группы документов рассматривать лишь часть из них, сократив время проверки и количество проверяющих. Предложенный подход позволил разработать алгоритм проведения анализа порядка документирования.
Для управления качеством выпускаемой продукции по предложенному алгоритму анализ порядка документирования должны периодически проводить специалисты организации, имеющие специальную подготовку. По его итогам необходимо составлять план действий, корректирующих и предупреждающих дальнейшие ошибки.
Список литературы
1. Федеральный закон «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» от 27 июля 2006 г. № 149-ФЗ.
2. Епишин, И. Г. Анализ рисков жизненного цикла технологического оборудования для опасных производственных объектов при разработке рабочей конструкторской документации / И. Г. Епишин, А. Ю. Репин, Л. Р. Фионова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2013. - № 3 (27). - С. 176-188.
3. Фионова, Л. Р. Факторы, влияющие на структуру документооборота / Л. Р. Фионова // Делопроизводство. - 2012. - № 2. - С. 51-55.
4. Фионова, Л. Р. Использование информационных технологий в делопроизводстве районной администрации / Л. Р. Фионова // Делопроизводство. - 2012. - № 1. -С. 75-84.
5. ГОСТ Р 7.0.8-2013. Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Делопроизводство и архивное дело. Термины и определения [введен в действие приказом Федерального агентства по техническому регулированию и метрологии от 17.10.2013 № 1185-ст.]. - М., 2013.
6. ГОСТ Р 6.30-2003. Унифицированные системы документации. Унифицированная система организационно-распорядительной документации. Требования к оформлению документов [Постановление Госстандарта России от 03.03.2003 № 65-ст.]. -М., 2003.
7. Методические рекомендации по разработке инструкций по делопроизводству в федеральных органах исполнительной власти, утв. Приказом Росархива от 23.12.2009 № 76.
8. Фионова, Л. Р. Разработка алгоритма проведения документного аудита / Л. Р. Фионова // Делопроизводство. - 2013. - № 1. - С. 22-26.
9. ГОСТ 18321-73. Статистический контроль качества. Методы случайного отбора выборок штучной продукции. - М., 1973.
10. ГОСТ Р 50779.30-95. Статистические методы. Приемочный контроль качества. Общие требования. - М., 1995.
11. ГОСТ Р 50779.50-95. Статистические методы. Контроль по количественному признаку. Общие требования. - М., 1995.
12. ГОСТ Р ИСО 2859-1-2007. Статистические методы. Процедуры выборочного контроля по альтернативному признаку. Планы выборочного контроля последовательных партий на основе приемлемого уровня качества. - М., 2007.
13. Фионова, Л. Р. Проведение аудита документов / Л. Р. Фионова, Ю. А. Тимофеев // Современные технологии документооборота в бизнесе, производстве и управлении : сб. ст. IX Междунар. науч.-практ. конф. - Пенза : Поволжский дом знаний, 2009. - С. 23-27.
14. Гмурман, В. Е. Теория вероятностей и математическая статистика : учеб. пособие для вузов / В. Е. Гмурман. - Изд. 7-е, стер. - М. : Высшая школа, 2000. -479 с.
References
1. Federal'nyy zakon «Ob informatsii, informatsionnykh tekhnologiyakh i o zashchite in-formatsii» ot 27 iyulya 2006 g. № 149-FZ [The Federal law "On information, information technologies and information protection" from 27th July 2006 №149-FZ].
2. Epishin I. G., Repin A. Yu., Fionova L. R. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Povolzhskiy region. Tekhnicheskie nauki [University proceedings. Volga region. Engineering sciences]. 2013, no. 3 (27), pp. 176-188.
3. Fionova L. R. Deloproizvodstvo [Workflow management]. 2012, no. 2, pp. 51-55.
4. Fionova L. R. Deloproizvodstvo [Workflow management]. 2012, no. 1, pp. 75-84.
5. GOSTR 7.0.8-2013. Sistema standartov po informatsii, bibliotechnomu i izdatel'skomu delu. Deloproizvodstvo i arkhivnoe delo. Terminy i opredeleniya [vveden v deystvie pri-kazom Federal'nogo agentstva po tekhnicheskomu regulirovaniyu i metrologii ot 17.10.2013 № 1185-st.] [State Standard R 7.0.8-2013. The system of standards of information, librarianship and publishing. Workflow and archives management. Terms and definitions (brought into effect by the order of the Federal Agency on Technical Regulating and Metrology from 17.10.2013 №1185-st)]. Moscow, 2013.
6. GOST R 6.30-2003. Unifitsirovannye sistemy dokumentatsii. Unifitsirovan-naya sistema organizatsionno-rasporyaditel'noy dokumentatsii. Trebovaniya k oformleniyu dokumentov [Postanovlenie Gosstandarta Rossii ot 03.03.2003 № 65-st.] [State Standard R 6.30-2003. Unified systems of documentation. Unified system of organizational-executive documentation. Document format requirements (The decree of the Federal Agency on Technical Regulating and Metrology of Russia from 03.03.2003 №65st)]. Moscow, 2003.
7. Metodicheskie rekomendatsii po razrabotke instruktsiy po deloproizvodstvu v feder-al'nykh organakh ispolnitel'noy vlasti, utv. Prikazom Rosarkhiva ot 23.12.2009 № 76 [Methodological recommendations on development of instructions on workflow management at federal executive bodies, approved by the order of theFederal Archival Agency from 23.12.2009 №76].
8. Fionova L. R. Deloproizvodstvo [Workflow management]. 2013, no. 1, pp. 22-26.
9. GOST 18321-73. Statisticheskiy kontrol' kachestva. Metody sluchaynogo ot-bora vy-borok shtuchnoy produktsii [State Standard 18321-73. Statistical quality control. Methods of random sampling custom-made products]. Moscow, 1973.
10. GOST R 50779.30-95. Statisticheskie metody. Priemochnyy kontrol' kachestva. Ob-shchie trebovaniya [State Standard R 50779.30-95. Statistical methods. Acceptance quality control. General requirements]. Moscow, 1995.
11. GOST R 50779.50-95. Statisticheskie metody. Kontrol' po kolichestvennomu priznaku. Obshchie trebovaniya [State Standard R 50779.50-95. Statistical methods. Testing by variables. General requirements]. Moscow, 1995.
12. GOSTR ISO 2859-1-2007. Statisticheskie metody. Protsedury vyborochnogo kontrolya po al'ternativnomu priznaku. Plany vyborochnogo kontrolya posledovatel'nykh partiy
na osnove priemlemogo urovnya kachestva [State Standard R ISO 2859-1-2007. Statistical methods. Sampling by alternatives]. Moscow, 2007.
13. Fionova L. R., Timofeev Yu. A. Sovremennye tekhnologii dokumentooborota v biznese, proizvodstve i upravlenii: sb. st. IX Mezhdunar. nauch.-prakt. konf. [Modern technologies of documentation in business, production and management: proceedings of IX International scientific and practical conference]. Penza: Povolzhskiy dom znaniy, 2009, pp. 23-27.
14. Gmurman V. E. Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika: ucheb. posobie dlya vuzov [Probability theory and mathematical statistics: tutorial for universities]. 7th ed., ster. Moscow: Vysshaya shkola, 2000, 479 p.
Фионова Людмила Римовна доктор технических наук, профессор, декан факультета вычислительной техники, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
E-mail: lrfionova@mail.ru
Fionova Lyudmila Rimovna Doctor of engineering sciences, professor, dean of the faculty of computer engineering, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
Коровина Людмила Владимировна аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40)
Korovina Lyudmila Vladimirovna Postgraduate student, Penza State University (40 Krasnaya street, Penza, Russia)
E-mail: zabrodina_lyusj@mail.ru
УДК 004.91 Фионова, Л. Р.
Использование статистических методов оценки документов для управления качеством продукции / Л. Р. Фионова, Л. В. Коровина // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. -2016. - № 2 (38). - С. 72-82. БОТ 10.21685/2072-3059-2016-2-6
