Концепция системы интеллектуального управления стратегически-ориентированным предприятием Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

КОНЦЕПЦИЯ СИСТЕМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УПРАВЛЕНИЯ СТРАТЕГИЧЕСКИ-ОРИЕНТИРОВАННЫМ ПРЕДПРИЯТИЕМ

УДК 004.45:65.072.2

Анна Алексеевна Ханова

к.т.н., доцент кафедры «Прикладная информатика в экономике» ФГОУ ВПО «Астраханский государственный технический университет» Тел. (8512) 614-508, Эл. почта: akhanova@mail.ru

В работе приведены принципы системы управления предприятием на основе сбалансированной системы показателей. Рассмотрены функциональная структура системы поддержки управленческих решений на базе интеграции экспертного, имитационного и ситуационного подходов. Показана эффективность предложенных решений.

Ключевые слова: сбалансированная система показателей, нейронная сеть, имитация, модель, управление.

Anna Alekseevna Khanova

candidate of science, technical; associate

professor of chair «Applied informatics in

economy» FSEI HPE «Astrakhan state technical

university»

Тел. (8512) 614-508,

E-mail: akhanova@mail.ru

THE CONCEPT OF SYSTEM OF INTELLECTUAL MANAGEMENT OF THE STRATEGICALLY-FOCUSED ENTERPRISE

In work principles of a control system by the enterprise on the basis of the Balansed Scorecard are resulted. The functional structure of system of support of administrative decisions on the basis of integration of expert, imitating and situational approaches are considered. Efficiency of the offered decisions is shown.

Keywords: Balansed Scorecard, a neural network, imitation, model, management.

1. Введение

Аналитический инструмент в виде «Сбалансированной системы показателей» (ССП) открыш новые перспективы в области стратегического управления. За очень короткий срок этот подход к измерению реализации корпоративной стратегии проделал путь от академического труда до практического инструмента, который теперь активно используется крупнейшими предприятими, ориентированными на реализацию стратегии (стратегически-ориентированные) [1]. Концепция ССП имеет 2 важные отличетельные особенности:

1. ССП рассматривает финансовые показатели как одну из четыфех равнозначных составляющих, отдавая должное другим рыночным факторам - человеческому потенциалу, операционной эффективности и взаимоотношениям с потребителем.

2. Ключевое значение приобретают не столько значения отдельных показателей, сколько их взаимодействие и сбалансированность [Каплан главный].

О популярности концепции свидетельствует и появление специализированных информационных продуктов, позволяющих автоматизировать работу с ССП [2]. Однако, существующие информационные продукты позволяют формировать систему сбалансированных показателей только при наличии у предприятия готового, четко сформулированного набора показателей в виде стратегической карты. Существующие информационные продукты не позволяют: автоматически формировать стратегические карты из набора показателей; осуществлять оценку и прогноз изменений значений показателей ССП в зависимости от различных ситуаций и принятия различных управленческих решений.

Отмеченные недостатки делают актуальным создание системы стратегического управления предприятием на основании сочетания трех подходов: экспертного, имитационного и ситуационного.

2. Интеграция ситуационного, имитационного и экспертного подходов к построению системы стратегического управления

В концепции ССП не определено как следует отбирать показатели для включения их в систему, не сформулированы критерии для отбора показателей или оценки ССП. При этом десятилетний опыт использования ССП показывает, что для каждой отрасли и компании есть свои особенности, зависящие от ресурсов и конкурентного положения. Существует оптимизационный и эвристический подходы к определению показателей ССП, методы М. Букреева и Пола Р. Нивена [3]. Однако эти методы базируются на субъективных оценках и ранжировании показателей по ряду критериев и не имеют в своей основе четко сформулированного алгоритма отбора показателей. Для решения такой неформализуемой задачи, требующей обработки больших массивов информации, проверки множества альтернативных гипотез, поиска их в базе данных целесообразно применение искусственных нейронных сетей (ИНС), являющихся одним из методов экспертного моделирования [4].

Для того, чтобы руководитель выбрал ту или иную процедуру принятия решений (тот или иной механизм управления), он должен уметь предсказывать поведение предприятия, то есть реакцию на те или иные управляющие воздействия. Экспериментировать в жизни, применяя на практике различные управляющие воздействия и изучая реакцию предприятия, неэффективно и почти никогда не представляется возможным. Здесь на помощь приходит моделирование - построение и анализ моделей (аналогов исследуемых объектов). Предприятия, как правило, это сложные, слабоформализуемые системы, имеющие высокую размерность задач анализа. В связи с чем их математическое описание формальными моделями затруднено, использовать однообразный математический аппарат невозможно. Для описания подобных систем целесообразно применять имитационное моделирование. Имитационные модели позволят проследить выполнение бизнес-процессов с учетом времени, проанализировать результаты, выявить узкие места в функционировании организации и выработать рекомендации для принятия управленческих решений с целью совершенствования ее деятельности [5].

На основе комплекса имитационных моделей становится возможным выполнение многовариантного ситуационного моделирования, дающего обоснованные ответы на вопрос "Что будет, если...?", а также решение целевых (в постановке "Что нужно, чтобы. ?") и оптимизационных задач прогнозирования и планирования деятельности предприятия.

Ситуационный, имитационный и экспертный подходы к построению системы стратегического управления тесно связаны между собой, но несмотря на это, в настоящее время не существует гибридных моделей и специальных методов, которые объединяют все эти три направления. Важнейшей причиной объединения систем является необходимость преодоления недостатков имитационного моделирования (длительное время имитации, типизированность исходных данных, слабый характер сопряжения) и экспертного моделирования (неточность решений и слабый механизм извлечения знаний).

3. Принципы интеллектуального управления процессами предприятия

Интеграция экспертного, имитационного и ситуационного подходов позволит избавиться от большинства недостатков и расширить возможности системы стратегического управления на основе ССП: прогнозирование и анализ последствий управленческих решений; исследование эффективности и сравнение принимаемых мер; выбор или поиск оптимального решения. Однако, отсутствует единый концептуальный подход к применению экспертного, имитационного и ситуационного моделирования для управления процессами в предприятии. Такой вывод позволяет ставить задачу разработки концепции интеллектуального управления процессами предприятия на основе имитационных моделей, экспертных систем и ситуационного анализа. В основу концепции положена совокупность следующих принципов:

1. Систематизация знаний на основе предметной онтологии. В связи с большим разноообразием процессов, проходящих на предприятиях, методов управления, которые могут быть использованы для повышения эффективности деятельности предприятия и для систематизации этих знаний необходимо построение семантической модели предприятия на основе онтологического подхода [6].

2. Формирование базы данных по-

казателей деятельности предприятия. Все показатели деятельности должны выражаться количественно. В ССП необходимо включать нетрадиционные и новые показатели деятельности, однако, обязательно следует учитывать возможные затраты и выгоды, связанные с определением показателя. Показатели, включаемые в базу данных, должны быть доходчивыми, что бы лицо, принимающее решение (ЛПР), определяло как операционное, так и стратегическое значение каждого показателя. Должно быть очевидным и желаемое направление показателя. Необходимо исключение эффекта «субоптимизации» (т.е. улучшения одного показателя за счет других). Показатели ССП должны быть релевантны процессу или цели. Необходимо избегать включения показателей с расплывчатыми определениями или вообще без определений.

3. Получение и формализация качественной информации. Оценка эффективности деятельности предприятий часто основывается на показателях, используемых клиентами для этих целей. Большинство этих показателей, таких как затраты на доставку, срок доставки, минимальное время доставки, процент сохранности грузов, достоверность информации, предоставляемой клиентам, удобство обслуживания и др., трудно оценить количественно. Ожидания клиентов основываются на их субъективном мнении и чаще всего выражаются такими предположениями, как «желательно, чтобы груз был доставлен с 9 до 10 ч.», «оплата в пределах от 1000 до 1200 долл.», в которых имеются элементы нечеткости. Поэтому третий принцип может быть реализован за счет наличия механизма формализации качественной информации, основой для которого является математический аппарат нечетких множеств. Кроме этого, этот принцип подразумевает и наличие гибкого человеко-машинного интерфейса, способного получать качественную информацию и реализовы-вать гибкий диалог ЛПР - управляющая вычислительная машина.

4. Использование известных знаний, их хранение и аккумуляция в форме хранилища информации. Источником информации, на который опирается в процессе своего функционирования ЛПР, являются знания, обобщающие его теоретические представления (систематические знания) и опыт (эвристические знания). Поэтому четвертый принцип подразумевает, что описание явлений,

процессов или действий должно быть реализовано в виде системы знаний, которая синтезируется и хранится в виде информационного хранилища согласно идеологии систем поддержки принятия решений (СППР) в форме той или иной ее модели (экспертной, имитационной, ситуационной), в том числе и онтологической.

5. Использование искусственной нейронной сети. Оптимальное количество показателей для ССП, согласно теории Каплана, составляет в среднем 2025. Для генерации набора показателей, соответствующего той или иной стратегии развития предприятия, необходимо использовать аппарат искусственных нейронных сетей. Применение нейронной сети должно проходить в три этапа: выбор типа сети, обучение сети и применение обученной сети. Была выбрана архитектура Кохонена. Точки зрения экспертов являются входными данными (векторами) для нейросети Кохонена. По мере ввода данных осуществляется обучение сети (корректировка весовых коэффициентов) и заполнение базы знаний. Результат работы сети - код класса, к которому принадлежит предъявленный на входе объект, в данном случае стратегия, которой соответствует определенный набор показателей [7].

6. Переработка информации и синтез решений в режиме реального времени. Основной режим работы систем управления - реальное время, поэтому поступающая текущая информация - качественная от экспертов или количественная из корпоративных информационных систем управления - должна использоваться не только для принятия решений в настоящий момент времени, но и для формирования новых знаний, которые могут быть задействованы апостериори. Отсюда вытекает шестой принцип: использование текущей информации (количественной и качественной), поступающей в реальном времени, для формирования новых знаний.

7. Использование методов имитационного моделирования для проспекции процессов предприятия. При имитационном моделировании результаты прогонов модели используются для вычисления показателей ССП. Имитационные модели позволяют оценить эффективность различных вариантов функционирования предприятия на основе ССП без проведения дорогостоящих натурных экспериментов. Создание имитаци-

онной модели предприятия позволит проследить выполнение процессов с учетом времени, проанализировать результаты, выявить узкие места в его работе и выработать ряд рекомендаций для принятия управленческих решений с целью совершенствования процессов на основе ССП.

8. Ситуационный анализ. Формирование ситуаций - сценариев функционирования предприятия в виде набора параметров имитационной модели или схем реинжиниринга для анализа деятельности предприятия априори [8].

9. Обучение и адаптация базы знаний. В процессе управления появляется необходимость пополнения базы знаний, а в случае управления нестационарными объектами - замены знаний, ставших неактуальными. Поэтому девятый принцип заключается в возможности обучения и адаптации базы знаний. Возможный путь реализации этого принципа - оценка качества текущего состояния базы знаний и ее коррекция на основе поступившей информации.

10. Оценка ССП. В результате функционирования системы создается массив информации в виде стратегических карт предприятия с количественной информацией по показателям, которые будут показывать состояние предприятия в различные моменты времени (ретроспекция, диагноз и проспекция) и при различных условиях его деятельности. Для оценки целей и стратегий их реализации предлагается использовать следующий набор критериев: сбалансированность, синергетика и риск.

4. Функциональная структура СППР стратегически ориентированном предприятии

Реализация предложенной концепции состоит в разработке СППР, поддерживающей концепции хранилищ данных, оперативного многомерного анализа данных, интеллектуального анализа, имитационного моделирования, экспертных систем и ситуационного анализа.

Функционирование СППР заключается в совокупной работе следующих модулей: модуль формирования решений; онтология предметной области, моделей и методов; ситуационный модуль; модуль оценки ССП; информационное хранилище, имитационный и экспертный модуль. Данные онтологии дорабатываются и изменяются в соответствии с изменениями внешних факторов предметной области, а также вне-

сением по мере использования тех или иных методов управления (АВС, ХУ2-анализ, функционально-стоимостной анализ и др.), которые можно «прогнать» на имитационной модели. На этой основе изменения вносятся и в имитационную модель.

Информационная поддержка принятия управленческих решений с использованием СППР осуществляется следующим образом. Перед началом работы СППР необходимо заполнить базу данных показателей и стратегий ССП и провести обучение ИНС (принципы 2 и 5). База данных показателей и стратегий ССП заполняется ЛПР, для каждого показателя в базу данных заносится также контрольное значение, которое желательно достичь при реализации стратегии. Мнения экспертов заносятся в модуль корректировки весов нейросети и происходит заполнение базы знаний стратегиями развития предприятия и соответствующими им наборами показателей (принцип 5).

ЛПР формирует стратегию развития предприятия и возможные ситуации функционирования предприятия и тем самым формирует запрос к СППР, который поступает непосредственно в модуль формирования решений. Модуль формирования управленческих решений передает информацию о выбранной стратегии и возможных ситуациях в ситуационный модуль (принцип 8), который через информационное хранилище, играющее роль компьютерного консультанта в процессе поддержки принятия решений, запускает модуль определения набора показателей. Модуль определения набора показателей выбирает из базы знаний экспертного модуля СППР отранжированные варианты набора показателей для выбранной стратегии (принцип 5). ЛПР оценивает выданные наборы показателей. Выбранный ЛПР набор показателей ССП поступает в модуль построения стратегической карты, в котором ЛПР устанавливает связи между соответствующими целями и показателями (принцип 5). Информация о показателях ССП вместе с их контрольными значениями поступает далее в информационное хранилище СППР, в модули расчета показателей ССП на основе ИМ и на основе базы данных корпоративной информационной системы предприятия (принципы 4, 6).

Одновременно модуль формирования управленческих решений передает информацию о выбранной стратегии и

возможных ситуациях в модуль онтологии предметной области, моделей и методов управления (принцип 1), где в соответствии с поставленной задачей подбираются возможные для достижения заданной стратегии управленческие методики и составляются сценарии проведения экспериментов с имитационной моделью. Эта информация передается в модуль инициализации имитационной модели (ИМ) (принцип 7). Если же ранее планируемые эксперименты уже были проведены, то по искомой ситуации (сценарию) находится информация в хранилище данных, и на этой основе модулем формирования решений генерируется рекомендация решения. Если требуемых экспериментов не было проведено ранее, информационное хранилище запускает управляющий модуль ИМ. Управляющий модуль ИМ вызывает модуль инициализации, где происходит установка часов модельного времени в «0», задание исходного состояния системы и установка статистических счетчиков в «0», инициализация списка событий (в соответствии с предложенной модулем онтологии управленческой концепции). Далее управление через управляющий модуль ИМ передается в модуль синхронизации, в котором определяется тип следующего события и перевод часов модельного времени. Эти две операции повторяются многократно. Далее начинает работать модуль обработки событий, который выполняет обновления состояния системы, статистических счетчиков и генерирует время будущих событий и добавляет его в список событий. Для этого он постоянно взаимодействует с генератором случайных величин. После этого происходит проверка окончания имитации. Если имитация не окончена, то управление снова передается в управляющий модуль, если окончена - запускается генератор отчетов. Структурированная информация о прогонах имитационной модели поступает в модуль расчета показателей ССП на основе ИМ и далее - в информационное хранилище.

Обращение к информационному хранилищу осуществляется на каждом этапе функционирования СППР путем внесения в неё новых данных или выбора уже имеющейся информации (принцип 3). Изменение содержания модулей формирования решений, ситуационного модуля, а также онтологии и имитационного и экспертного модулей непосредственно сказывается на содер-

жании информационного хранилища, дополняя его. Информационное хранилище периодически обращается к имитационной модели для осуществления новых прогонов с новыми, ещё не использовавшимися до этого параметрами.

На последнем этапе информационное хранилище передает управление модулю оценки ССП, в котором происходит оценка показателей путем сравнения контрольных показателей и показателей из базы данных КИС что бы ответить на вопрос «как есть?», или контрольных показателей и показателей полученных на основе прогонов ИМ, если нужно ответить на вопрос «что будет если?» (принцип 10).

Далее полученная информация поступает в модуль формирования управленческих решений, где и происходит окончательное формирование решения по предложенной стратегии и ситуации. Из модуля формирования управленческих решений информация попадает к ЛПР и аналитику, тем самым осуществляется контроль эффективности выдаваемых (рекомендуемых) системой решений.

После того как осуществлен двусторонний контроль эффективности решения путем взаимодействия ЛПР и аналитика, ЛПР заносит в БД адаптированное в соответствии с этим решение. В результате работы СППР предоставляются качественные или количественные оценки альтернатив решения и рекомендация по принятию решения. Предлагаемая интеллектуальная система должна поддерживать заданный уровень адекватности и актуальности для текущих экономических условий. Для этого в контуре функционирования предусмотрены режимы адаптации и обучения (принцип 9). На основе описания функционирования СППР была построена функциональная схема (рис. 1), отражающая все взаимосвязи между ее элементами.

Более подробное использование СППР можно описать с помощью разработанного алгоритма формирования управленческих решений (рис. 2).

5. Реализация предложенный решений на примере грузового порта

Предложенная концепция была реализована на примере деятельности грузового порта. Предметная область

исследования детально описана с использованием онтологического подхода (Рис. 2) [6].

Экспертный модуль включает в себя базу из 50 показателей и 20 стратегий [9]. Использование экспертного модуля СППР позволило генерировать варианты ССП с различными наборами показателей. Пример стратегической карты, формируемой системой, показан на рисунке 3. Оценка ССП проводится по трем критериям: сбалансированность, синергетика и риск [11,12].

Использование имитационной модели СППР позволило «проигрывать» различные ситуации и воздействия раз-личнык управленческих решений на деятельность грузового порта. В частности, было проведено исследование влияния таких факторов как количество единиц погрузочной техники (кранов и погрузчиков), количество причалов порта, площадь складского комплекса, интенсивность поступления заявок на погрузку, норма выгрузки/погрузки на показатели перспективы Клиенты ССП. Исследование, проведенное с помощью СППР, позволит в среднем увеличить значение показателей СПП перс-

Рис. 1. Функциональная структура системы управления стратегически ориентированной предприятием

Мп чрйч.-я г пасомой

влмтсч.

гпог.пйон

размеценид

и Лир-^н: шиниО

Доставка Оивсированнов оттруженносп размещение

нвчвстча ^ ^ » > '

хранимы* грузов (^У-

Партионное Метод Метсд

Пэрето освыеще

("Лиин А&С-1 Свободное Ч^У и

\ амапча

Г ЯШНИ»1С1 ИвГйЦТСА вщоч

V

Ц£|М

Размещай груш« на с*л

Метод АВС нализв

Метод ХУ2 Гргдвность

Оанагиза ц^тэмк ГйТСвЮСТь прелате-ия [ порегрумчнык"

Безотказность

Готовность

□бе*лач(л-ия ноыппеитности

Частота поставок

Диспетчеризация

работ Яеллвкя

* / .

| ОвраОаНиВМПС« Нппагтгл /Итщнлнртн!

Сервисно« обслуживание

Ойрдботкя шфдрмащ Обслуживание

Н«азчиккж Организация

атгрузок Ппанир0*3и1 работ

Претеншэнная.

ЕЯбОТЛ Лдоцмет ^РИТМИЧНОСТЬ

Онт^нет

Сил; лагис: мимимр^рдий* |ъакты оптимизации хпадовй логисшки

■штся ^Приемка

Пробке

упимивни '..нагрузочные операции пение ННсаии огрузочныа Отлипший

назначении Сервис тзепапродэ «вгявтой ¡з^сп^миаании

Шцнруат

V Эффвк гиенос»ь .^погруг. операций

Рис. 2.

Метод* Раб<л

ОПТИМИИцИИ Сарм

размещении информационного грузов на й6СПуки(й™я

склада

аа<оэы на поставку

■чмиавоясгм!нн0№ ГЛ^

1 / Л_—-■ ХарэдГвииЭуеГ V

сервисного \

обспуживанин «-—И* Сервис удовлетворения ЮШЛкй лотребиталыжосо слроса\^

Конкурентоспособные и____ сЧиениьлв!

уСРуГН

УСПуГХ ВыСшСК

качества ^ ^.Зц^ппюг^ / р Яиг|(;в1сй

Услуги ОПОНИХе+нНЫу^^ ..-уровнем ^ Успуи С Ни)*ИН { Ч_.

уровнем »шва Над&ивдтьСУ

Предоставления сервиса

Фрагмент предметной онтологии грузового порта

Поззатепи качества рисирго сфслумивдиня Оцныипкгг

1 (~~увиле

Ёромч

ЙылепЛт-с»

6

Качество сервисного СОУ1умнвЭНИЯ :еетс финансово-кредитного 'обслуживании

Критерии сервиса

уДОВЛСТбОС^миЙ этребительсчого проса

П^ пи 111

НИ^ИПГИ

6

Номвнклаггда и количество

пективы Клиенты: «Качество погрузки» на 2,5%, «Безотказность погрузки» - на 10,2%, «Репутация предприятия» (РП)

- на 3,3% (Рис. 4), «Сохранность груза»

- на 1,7%, а также сократить значение

показателя «Время погрузки» в среднем на 16,1%. В рамках рассмотрения показателя РП как наиболее приоритетного выявлено повышение интегрального показателя на 1,5-139,8%, в сред-

| П

нем, - на 21,2% [8]. 6. Заключение

В работе показано, что важным инструментом в области стратегического управления предприятием является

Р[КТ 1РИЁЫПН

ь

Увеличение

■мнма&тм

игыг^-мтг.а

1

3*1 роты

Сгжращемш?

Сстрпипинс*

Прмнпечение ■пиэнтда

Ппшышеыио

Дойлннцмниоем

3

■и

£

|

л

'■Г Ф

£

X

вьлелниылы работ 4

I--1

'р'Гцчи.нн™ ламестпа райсп ^

Г

Г

Увеличение-ФулдаВдротл

Кат*. 1*о №4рум

УВЯГИЧП«4№)

абьлма рвбагы «мпааа

(

Гр^тпАрц |пгвднг«1жм«

Оптимизация испагьювания оСорудзвания

I Улучшении груда

I;

»н вЬ^гш**

гвдвьиъение I кпплифтпяиы рш&игннкав

ИВ йАнССй (ЛСйГНППЙ

Рис. 3. Стратегическая карта для стратегии ^<Рост приб^1ли» грузового порта

ССП. Однако, в этой концепции остаются открытыми вопросы о возможности автоматического синтеза стратегических карт из набора показателей; осуществления оценки и прогноза изменений значений показателей ССП в зависимости от различных ситуаций и принятия различных управленческих решений. Это обусловило актуальность разработки концепции системы на основе интеграции экспертных систем, имитационного моделирования и ситуационного анализа. Сформулированы прнци-пы этой концепции и описана функциональная структура СППР. Описаны результаты применения этой концепции на примере управления грузовым портом. ССП, поддерживаемая интеллектуальными программными средствами, позволит стратегически-ориентированному предприятию сосредоточить все свои ресурсы (финансовые, кадровые, технологические, информационные) на реализации стратегии, обеспечить связь между стратегическими целями и ежедневной работой коммерческих, производственных и административных структур, а также повысить управляемость и эффективность деятельности.

Литература

1. Каплан Роберт С., Нортон Дейвид П. Сбалансированная система показателей. От стратегии к действию. - М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2006. - 320 с.: ил.

2. Внедрение сбалансированной системы показателй / Horvath & Partners; Пер. с нем. - 2-е изд. - М.: Альпина Бизнес Букс, 2006. - 478 с.

3. Пол Р. Нивен Диагностика сбалансированной системы показателей. - М.: Баланс Бизнес Букс, 2006 г. - 256 с.: ил.

4. Модели и методы искуственного интеллекта. Применение в экономике: учеб. пособие / М.Г.Матвеев, А.С.Свиридов, Н.А.Алейникова. - М.: Финансы и статистика; ИНФРА-М, 2008. - 448 с.

5. Кельтон В., Лоу А. Имитационное моделирование. Классика CS. - СПб.: Питер; Киев: издательская группа BHV, 2004. - 847 с

6. Ханова А.А., Григорьева И.О. Формирование семантической модели знаний грузового порта с помощью предметной онтологии // "Известия вузов. Северо-Кавказский регион. Технические науки". - 2009. - № 3. - С. 92-96.

7. Ханова А.А., Шубина О.В. Управление реализацией стратегии компании на основе технологий интеллектуальных информационных систем // Труды Международной научно-практической кон-

Рис. 4. Увеличение значений показателя «Репутация предприятия» в результате использования СППР

ференции, посвященной 80-летию АГТУ 13-15 октября 2010 года/ Астра-хан. Гос. Техн. Ун-т. - Астрахань: Изд-во АГТУ, 2010. - Т.1. - С. 108-111.

8. Ханова А.А., Бондарева И.О. Сценарный подход к анализу качества логистического обслуживания предприятия с использованием имитационной модели (на примере грузового порта)// Научно-технические ведомости СПбГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление. Выпуск 5(108). СПб.: СПбГПУ 2010. - С. 122-130.

9. Ханова А.А., Шубина О.В. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2010616551, Интеллектуальная информационная система формирования сбалансированной системы показателей предприятия на основе нейронных сетей. Зарегистрировано 01.10.2010

10. Ханова А.А., Потапова Е.С. Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009614926, Аналитическая система поддержки управленческих решений в грузовом порту на основе BALANCED SCORECARD Зарегистрировано 10.09.2009.

11. Ханова А.А., Гаряева С.Б Свидетельство об официальной регистрации программы для ЭВМ № 2009614925, Информационная система оценки рисков в грузовом порту на основе имитационной модели Зарегистрировано 10.09.2009.

12. А.А. Ханова Синергетический эффект управления организацией на основе сбалансированной системы по-

казателей // Научно - технический журнал «Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии» №4(12). -Астрахань, Издательский дом «Астраханский университет», 2010 г. - C. 36-40.

References

1. Kaplan Robert С, Norton David of the Item the Balanced Scorecard. From strategy to action. - M: Joint-Stock Company "Olympus-business", 2006. - 320 with.: silt.

2. Introduction of the Balanced Score-card / Horvath and Partners; the Lane with it. - 2 изд. - M: Alpina business of Axle boxes, 2006. - 478 with.

3. Pol R.Niven Diagnostics of the Balanced Scorecard. - M: Balance Business of Axle boxes, 2006 - 256 with.: silt.

4. Models and methods artificial intelligence. Application in economy: studies. The grant / M.G.Matveev, A.S.Sviridov, N.A.Alejnikova. - M: the Finance and statistics; INFRA TH, 2008. - 448 with.

5. Кгльтон В, Law And. Imitating modeling. Classics CS. - SPb.: Peter; Kiev: publishing group BHV, 2004. - 847 with

6. Khanova A.A., Grigorieva I.O.formation of semantic model of knowledge of cargo port by means of subject ontology//"News of high schools. The North Caucasian region. Engineering science". - 2009. - № 3. - With. 92-96.

7. Khanova A. A., Shubina O.VUpravlenie realization of strategy of the company on the basis of technologies of intellectual information systems//Works of the International scientifically-practical

conference devoted to 80 anniversary ASTU, on October, 13-15th, 2010 ASTU. -Astrakhan: Publishing house ASTU, 2010. - T.1. - with. 108-111.

8. Khanova A.A., Bondareva I.O. Sce-nary the approach to the analysis of quality of logistical service of the enterprise with use of imitating model (on an example of cargo port)//Scientific and technical sheets SPbSPU. Computer science. Telecommunications. Management. Release 5 (108). SPb.: SPbSPU, 2010. - With. 122-130.

9. Khanova A.A., Shubina O.V Certifi-

cate about official registration of the computer program № 2010616551, Intellectual information system of formation of the certificate of the enterprise on the basis of neural networks. It is registered 10/1/2010

10. Khanova A.A., Potapova by E.S. Certificate about official registration of the computer program № 2009614926, Analytical system of support of administrative decisions in cargo port on the basis of BALANCED SCORECARD It is registered 9/10/2009.

11. Khanova A.A., Garjaeva S.B. Cer-

tificate on official registration of the computer program № 2009614925, Information system of an estimation of risks in cargo port on the basis of imitating model Is registered 9/10/2009.

12. Khanova A.A. Synergetic effect of management of the organization on the basis of the balanced system of indicators/ /Scientifically - the technical journal «Near-Caspian magazine: management and high technologies» №4 (12). - Astrakhan, the Publishing house «Astrakhan university», 2010 - C. 36-40.