CC BY
134УДК 303.732
Волкова Виолетта Николаевна1,
д-р экон. наук, профессор;
Леонова Алла Евгеньевна , начальник Научно-методологического управления, Логинова Александра Викторовна , канд. экон. наук, доцент, Каракчиева Вера Валерьевна,
магистрант
РАЗВИТИЕ АВТОМАТИЗАЦИИ ИНФОРМАЦИОННОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯМИ НА ОСНОВЕ КОНЦЕПЦИИ КИБЕРФИЗИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
13'4 Россия. Санкт-Петербург.
Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
saiu@ftk.spbstu.ru 2 Россия. Москва. АО «НИЦЭВТ». alla.leonova@nicevt.ru
Аннотация. В статье предлагается концепция преобразования существующей интегрированной автоматизированной системы информационного обеспечения (ИАС ИО) производства и управления предприятием в киберфизическую систему. Концепция основана на исследовании взаимодействия производственной системы и системы организационного управления предприятием и на принятии решений о целесообразности перевода соответствующих процессов в автоматизированный режим цифровизации. Проведен анализ развития автоматизации производства и управления предприятием. Обоснована возможность преобразования системы типа PDM в систему информационного сопровождения полного жизненного цикла изделия на основе методологии PLM, которая включает разработку проектов стратегий (долгосрочных и среднесрочных), планов по технологиям цифровизации для развития предприятия, сопровождению технологий цифровизации. Такое преобразование на основе внедрения эмерджентных технологий может стать основой создания киберфизической системы управления всеми этапами жизненного цикла деятельности предприятия - от получения заказа и организации производства до поставки заказчику и сопровождения изделия.
Ключевые слова: инновационные технологии, интегрированная информационная система, информационное обеспечение, киберфизическая система, предприятие, PDM, PLM, цифровизация.
Violetta N. Volkova 1,
Doctor of Economics, Professor, Alla E. Leonova , Chief scientific-methodological department,
Aleksandra V. Loginova1,
Candidate of Economic Sciences, Associate professor,
Vera V. Karakchieva, master student
ANALYSIS DEVELOPMENT OF AUTOMATION INFORMATION ENSURING OF ENTERPRISE CONTROL SYSTEM
1 Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University, St. Petersburg, Russia saiu@ftk.spbstu.ru 2 АО «NICEVT», Moscow, Russia alla.leonova@nicevt.ru
Abstract. The article proposes the concept of converting an existing integrated automated information support system (IAS IO) for the control of production and management of an enterprise into a cyber-physical system. The concept is based on the study of the interaction of the production system and the system of organizational enterprisemanagement and on making decisions about the cost-effectiveness of translating the relevant processes into an automated digitalization mode. The analysis of the development of industrial automation and enterprise management, the possibility of transforming the PDM type system into a system of information support for the full product life cycle based on the PLM methodology, which includes the development of draft strategies (long-term and medium-term), plans for digitalization technologies for enterprise development, and support for digi-talization technologies. Such a transformation based on the introduction of emergent technologies can be the basis for creating a cyber-physical system for managing all stages of the enterprise's life cycle - from receiving an order and organizing production to delivery to the customer and product support.
Keywords: innovative technologies, integrated information system, information support, cyber-physical system, enterprise, PDM, PLM, digitalization.
Введение
На протяжении развития автоматизации информационного обеспечения управления предприятиями по мере возникновения новых технологий изменялась терминология, виды информационных систем, стандарты, регламентирующие их разработку и функционирование.
По мере развития автоматизации на основе существующих информационных систем сопровождения жизненного цикла изделий типа PDM и жизненного цикла предприятия в целом типа PLM возможно создание системы типа киберфизической (в расширенном понимании этого термина), в которой датчики, контроллеры и процедурно-ориентированные информационные системы объединены в единую сеть на протяжении всего жизненного цикла изделия. При этом в результате интеграция вычислительных ресурсов в физические процессы производства и управления предприятием можно прогнозировать в соответствии с закономер-
ностью эмерджентности (одной из основных закономерностей теории систем, предложенной Л. фон Берталанфи [1]), возникновение эффекта появления нового качества, новых свойств, отсутствующих при разрозненном применении инновационных технологий, которые поэтому в ряде работ называют эмерджентными.
Для развития существующих интегральных информационных систем типа PDM и PLM в систему типа CPS необходимо исследовать бизнес-процессы предприятия, разрабатывая соответствующие модели, кратко характеризуемые в статье.
Поскольку все больше функций, которые раньше мог выполнять только человек, будет передаваться системам искусственного интеллекта, могут возникнуть и непредсказуемые последствия, отрицательно влияющие на развитие предприятия, или даже опасные. Поэтому важно контролировать интероперабельность (функциональную совместимость) технологий, необходимо разрабатывать модели управления устойчивым развитием предприятия.
1. Развитие автоматизированного информационного обеспечения управления предприятиями
В начальный период автоматизации на предприятиях были приняты термины: системы обработки данных (СОД), автоматизированные системы технологических процессов (АСУТП), технологической подготовки производства (АСУТПП), предприятием в целом (АСУП). Виды и технологии разработки этих систем регламентировались Общеотраслевыми руководящими методическими материалами (ОРММ).
В 1990-е гг. начали разрабатывать ИС по отдельным видам деятельности организаций — бухгалтерские, кадровые и т.п. По мере развития ИТ стали разрабатывать ИС, обеспечивающие возможность автоматизации нескольких видов деятельности организации, названные интегрированными (ИИС), а в последующем был принят термин «корпоративные информационные системы» (КИС).
С развитием систем телекоммуникаций стал активно развиваться информационный рынок программных продуктов в том числе называемых специализированными информационными системами. Развиваются информационные технологии (ИТ или IT-технологии). На основе новых информационных технологий развиваются процессо-ориентированные корпоративные информационные системы - системы, обеспечивающие реализацию процессного подхода к управлению предприятием. Менеджмент бизнес-процессов возник в рамках концепции CPI (Continuous Process Improvement) и его японского аналога TQM (Total Quality Management), согласно которой предполагается управление бизнес-процессом, как единым целым. Этот подход положен в основу стандартов
серии ISO 9000, которые разработаны Международной организацией по стандартизации (International Standard Organization - ISO) и определяют базовый набор принципов менеджмента качества.
Для автоматизации внутренней деятельности фирмы развивались ИС планирования потребности в материалах - MRP (Material Requirements Planning); ERP (Enterprise Resources Planning) системы, направленные на совершенствование процессов, планирования, изготовления, учета и контроля; система управления производством - MES (manufacturing execution system).
В основе ERP-систем лежит принцип создания единого хранилища данных, содержащего всю корпоративную информацию, включая финансовую информацию, производственные данные, данные по персоналу и т. д. ERP-система, имея набор интегрированных приложений, позволяющих создать интегрированную информационную среду (ИИС) для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия, помимо ядра, реализующего стандарт MRPII, включает ряд модулей: управления логистическими цепочками SCM; планирования и составления производственных графиков APS (Advanced Planning and Scheduling); системы управления взаимоотношением с клиентами CRM (Customer Relationships Managerment), электронной коммерции ЕС (Electronic Commerce); управления данными об изделии PDM (Product Lata Managerment); надстройку Business Intelligence на основе технологий OLAP и др. Система класса автоматизированная система управления и оптимизации производственной деятельности типа MES в режиме реального времени инициирует, отслеживает, оптимизирует и документирует производственные процессы от начала выполнения заказа до выпуска готовой продукции.
В настоящее время наиболее развитые автоматизированные информационные системы, обеспечивающие внутреннюю деятельность предприятий массового производства, включают (см., например, [2, 3]):
IIS = < ERP MRPII, MRP, MES, PDM > (1)
где MES — manufacturing execution system;
MRP and MRPII — Material Requirements Planning;
ERP — Enterprise Resources Planning;
PDM — Product Data Managerment, обеспечивающие управление данными для сопровождения всех основных этапов производства конкретного технического продукта.
В конце 1990-х гг. был разработан также стандарт CSRP (Customer Synchronized Resource Planning), который охватывает взаимодействие предприятия с клиентами: оформление заказа, техническое задание, проектирование и изготовление требуемого товара, поддержку клиентов, и др.
CSRP = ERP + CRM.
Если стандарты MRP/MRPD/ERP ориентированы только на внутреннюю организацию предприятия, то в стандарт CSRP включен полный жизненный цикл изделия: от его проектирования с учетом требований заказчика до гарантийного и сервисного обслуживания после продажи.
Рассмотренные системы ориентированы в основном на предприятие с серийным и массовым производством.
В настоящее время на промышленных предприятиях с единичным и мелкосерийным производством для информационного обеспечения управления используются системы PDM (Product Data Management), развиваемые в PLM (Product Lifecycle Management - управление жизненным циклом изделия).
Модули PDM/PLM — системы во многом схожи. Однако они принципиально отличаются. PDM — система управления продуктами, обеспечивает управление комплексной информацией об изделии. Среди ключевых функций системы: управление документацией об изделии (хранением, обработкой); инженерными и техническими данными, визуально-графическими и др. сведениями о конкретных изделиях; структурой продуктов, рабочими процессами; механизмом авторизации, автоматизации отчетности и т.д. PDM-система дает возможность наладить взаимодействие между пользователями, контролировать большие потоки инженерно-технической информации, получать разграниченный доступ к данным на любой стадии разработки/изготовления изделий. Во многом, поэтому ее считают основной при выборе управленческого модуля. PLM-системы, управляющие жизненными циклами продуктов в целом, предоставляют более «широкий» функционал и, собственно, включают в себя PDM. Управление изделиями — ключевой, но не единственный блок Product Lifecycle Management, и в разнице возможностей и состоит их принципиальное различие.
PLM предоставляет много дополнительных «опций» — например, создание схем утилизации отходов производства, модули: исследования рынка; проектирования, планирования, создания продуктов и рабочих процессов; закупки сырья, производства, проверки изделий; упаковки, хранения, продаж; технической и эксплуатационной поддержки; обеспечения взаимодействия между различными системами, интеграции их в общее информационное поле; утилизации и так далее.
2. Концепция CPS предприятия
В настоящее время нет однозначного общепринятого определения киберфизической системы (Cyber-Physical System - CPS), Поэтому обратимся к истории возникновения термина.
В ряде работ есть информация о том, что термин «киберфизиче-ская система» был предложен в 2006 году по инициативе Департамента перспективных исследовательских проектов Министерства обороны США DARPA (Английское агентство перспективных исследовательских проектов в области обороны), задачей которого является управление разработкой новых технологии для вооруженных сил с целью сохранения технологического превосходства США; перспективные исследования, устраняющие разрыв между фундаментальными исследованиями и их использованием в военной сфере. В некоторых статьях (например, [4]) называют даже автора термина -Хелен Джилл, которая тогда была директором по встраиваемым и гибридным системам в Национальном научном фонде США. Термин CPS предложен для изучения комплексов, состоящих из различных природных объектов, искусственных систем и контроллеров, которые объединены в единое целое и включают в себя: встроенные системы реального времени, распределенные вычислительные системы, автоматизированные системы управления техническими процессами и объектами, беспроводные сенсорные сети.
Такие комплексы представляют собой автоматизированные системы, более крупные и более сложные, чем существующие. Для их исследования и разработки балы предложена теория, сочетающая два типа моделей: 1) традиционные инженерные модели (механические, строительные, электрические, биологические, химические и т. д.); 2) компьютерные модели.
Поэтому в исходном виде киберфизическая система определяется как «организационно-техническая концепция управления информационными потоками, интеграция вычислительных ресурсов в физические процессы производства» [5].
В то же время во многих трактовках (напр., [6 - 9] и др.) CPS представляются не как концепция, а как некоторые реально существующие системы, состоящие из различных природных и искусственно созданных объектов, образующих в результате их взаимодействия единое целое/
Это объясняется диалектикой субъективного и объективного в таких общенаучных понятиях, как «система», Такое понятие может означать и философско-методологическое отображение желаемого, и реализованный объект. На заре развития теории систем, когда были бурные дискуссии по поводу «материальна или нематериальна система?», известный философ В.Г. Афанасьев прекратил эти дискуссии, объяснив их причину так: «...объективно существующие системы - и понятие системы; понятие системы, используемое как инструмент познания системы, — и снова реальная система, знания о которой обогащены нашими системными представлениями - такова диалектика объективного и субъективного в системе» [10].
Киберфизическая система для производственного предприятия может включать следующий комплекс технологий:
CPS=<CAD/CAE, PR, PLM, СУ, 3D, AR, VR, ABD, IoT, CRM, М2М...>(2)
где CAD/CAE - системы автоматизированного проектирования»;
PR - промышленные роботы; и компоненты, координирующие их взаимодействие;
СУ - системы компьютерного зрения (обработка изображений, машинное зрение, визуализация и т. п.);
3D - 3D-печать для создания прототипов и изготовления опытных образцов; 3D моделирование;
AR (augmented reality) - технологии дополненной реальности для создания визуальных «инструкций-подсказок» на рабочих местах;
VR (virtual reality) - технологии виртуальной реальности для создания физических моделей, для рекламы, продвижения продаж продукции,
ABD - технологии анализа «больших данных» (Big Data) для поддержки принятия решений в режиме on-line;
IIoT (Industrial Internet of Things) - промышленный интернет вещей;
CRM - автоматизированная система управления взаимоотношениями с клиентами («поставщик - клиент») и ее интеграции в единый контур управления сквозными бизнес-процессами и обмена данными,
М2М - совокупность технологий, которые позволяют машинам обмениваться информацией друг с другом, или же передавать её в одностороннем порядке; это могут быть проводные и беспроводные системы мониторинга датчиков или каких-либо параметров устройств (температура, уровень запасов, местоположение и т. д.).
3. Принципы преобразования систем типа PDM/PLM на основе концепции киберфизической системы
При принятии решения о необходимости внедрения инновационных технологий и преобразования информационной системы типа PLM в систему с идеологией CPS следует исходить из особенностей конкретного производства, видов продукции, выпускаемой предприятием, потребности в ее оперативном обновлении.
Для моделирования CPS существуют методы и средства проектирования информационно-управляющих систем, основанные на различных способах формирования графов.
Для моделирования производственных процессов наиболее распространенными методами являются в настоящее время методы, развиваемые в теории объектно-ориентированного моделирование на основе формирования гибридных или сложных динамических систем, представляющих собой иерархические, событийно-управляемые системы переменной структуры.
Модель гибридного автомата в формализовано в варианте можно представить следующим образом [11, 12]:
H={t, G, V, C, P, A, F},
где G={S, s0, E} — ориентированный граф, вершины которого сопоставлены элементам множества дискретных состояний автомата S={si | i=1...m}, а дуги — возможным переходам автомата из одного состояния в другое E: S—S. Одно из состояний so является начальным; tTR — независимая переменная, определяющая значение непрерывного времени;
V={ Vc, Vd} — множество переменных, в том числе: Vc={viR | i=1...nc} — множество непрерывных переменных; Vd={viRZB | i=1...nd} — множество дискретных переменных; B={false, true} — множество логических значений;
C={ci : (t, V)—Vc | i=1...kc} — множество непрерывных отображений;
P={pi(t, V)B | i=1...kp} — множество логических предикатов;
A={ci : (t, V)—>V | t=1...ka} — множество мгновенных действий;
F={Fc, Fp, Fa}, где Fc: C—S — отображение, сопоставляющее множество непрерывных отображений множеству состояний (вершин графа), Fp: P—E отображение, сопоставляющее множество предикатов множеству переходов (дуг графа), Fa: A—E — отображение, сопоставляющее множество мгновенных действий множеству переходов (дуг графа).
Основой идеи гибридных автоматов является метод кусочно-линейной аппроксимации, возникший при применении необходимых условий оптимальности управления - принципа максимума Л.С. Понтрягина еще в 1960-70-е гг. и развивавшийся как метод цифровой кусочно-линейной аппроксимации [13, 14 и др.].
Для исследования организационного управления применяют модели и автоматизированные процедуры, основанные на применении процессного или функционально-технологического подхода.
Функционально-технологический подход основан на структуризации во времени, на представлении процессов управленческих решений в форме графов типа организационно-технологических процедур подготовки и реализации управленческих решений. Подход обеспечивает возможность достаточно полно учесть особенности конкретного предприятия (организации), отличается гибкостью и универсальностью. Вместе с тем, он характеризуется высокой трудоемкостью, использованием стабильной номенклатуры сложившихся функций управления, подчинением оргструктуры схеме документооборота.
Идею применения графического представления и анализа информационных потоков (функционально-технологический подход) при проектировании информационных систем начинали применять в 1970-е гг. (напр., [15]. Однако в силу трудоемкости подход не нашел тогда широкого применения.
В 1990-е годы была разработана методология SADT - (Structured Analysis and Design - структурный анализ и проектирование (предложена Дугласом Россом [16]), представляющая собой совокупность методов, правил и процедур, предназначенных для построения функциональной модели объекта какой-либо предметной области. Компьютерная реализация методологии SADT получила название IDEF (Icam Definition). Основными структурными моделями являются модели процессов IDEF0 и IDEF3, модель данных IDEF1X [17]. Созданы стандарты IDEF и DFD, ориентированные на анализ процессов (в том числе бизнес-процессов), что позволило создать теорию проектирования экономических информационных систем на основе анализа бизнес-процессов (см., напр., [18, 19]). Для реализации моделей применяются автоматизированные средства - BPWin, ARIS, язык UML
В практике организационного управления крупными промышленными предприятиями применялись графы, называемые организационно-технологическими процедурами. В узлах таких графов могут использоваться различные модели. Например, в оргтехпроцедурах технической и технологической подготовки производства это могут быть принципиальные модели производственных, конструкторские чертежи, технологической, модели графического представления алгоритмов реализации технологического процесса, технологические карты. Виды этих моделей зависят от особенностей конкретных производств.
Для корректировки организационной структуры предприятия модели определяются общей методикой (алгоритмом) корректировки оргструктуры, в которой должны быть предусмотрены этапы формирования структуры целей и функций предприятия, оценки функций, распределения функций по подразделениям оргструктуры (исполнителям). Для выполнения этих этапов применяются методики структуризации целей и функций, методы организации сложных экспертиз, для реализации которых разрабатывают соответствующие автоматизированные процедуры (напр., [19]).
Аналогичные графические модели могут формироваться для решения задачи выбора инновационных технологий с учетом их полезности для реализации целей и функций технологических и организационных процессов предприятия.
Пример графа для развития автоматизированной системы управления предприятием приведен на рис. 2.
У
Вьбф тешжйштвем с Ш, иСОУ
Рис. 2. Алгоритм выбора новых технологий
При выполнении этапов этой модели (узлов графа) могут применяться различные модели.
Например, для анализа производственных процессов - модели «жизненного цикла» (ЖЦ) производства продукции. При моделировании организационного управления - модели структуризации целей и функций предприятия.
Для предварительного отбора новых производственных и информационных технологий - нововведений (НВВ) применяют системно-целевой подход [20-22 и др.] и модели сопоставления структур с НВВ (пример сопоставления основных функций PDM/PLM и инновационных технологий приведен на рис. 2). Для реализации подобного процесса сопоставления разработаны автоматизированные диалоговые процедуры, в которых эксперту на экран выводятся пары «функция технологического или организационного процесса - инновационная технология» с просьбой дать ответ «да - нет» или более дифференцированный (например -степень полезности технологии для реализацию соответствующей функции, и затем осуществляют инвертирование полученной структуры относительно технологий и получают косвенные количественные оценки технологий, т.е. число функций, для развития автоматизации которых может использоваться соответствующая технология,
Для разработки моделей выбора НВВ - метод решающих матриц Г.С. Поспелова, информационные оценки, предлагаемые на основе информационного подхода А.А. Денисова степень влияния НВВ на достижение целей или выполнение соответствующей функции, qt -вероятность реализации и использования оцениваемой инновационной технологии. На основе информационного подхода А.А. Денисова [23] разработаны и другие модели, позволяющие исследовать развитие оцениваемой технологии во времени, взаимное влияние технологий друг на друга [24, 25]. В частности, принципиально новым в концепции CPS является тот факт, что должны обеспечиваться тесная связь и координация между вычислительными и физическими ресурсами. При этом важно оперативно реагировать на возникающие киберфизические эффекты, такие как взаимовлияния физических процессов и вычислительных процессов друг на друга. Компьютеры осуществляют мониторинг и управление физическими процессами с использованием обратных связей, с помощью которых происходящее в физических системах оказывает влияние на вычисления и наоборот.
Поэтому полезно применять модели, учитывающие взаимное влияние технологий друг на друга, Такие модели могут быть разработаны на основе метода парных сравнений Т. Саати [26], на основе информационного подхода А.А. Депнисова [23].
Рис. 3. Сопоставление функций РБМ/РЬМ и инновационных технологий
Для реализации таких моделей разрабатывают автоматизированные диалоговые процедуры структуризации и анализа целей и функций, организации сложных экспертиз (напр., [25, 27].
Графические модели для исследования процессов организационного управления - оргтехпроцедуры, алгоритм выбора инновационных технологий, корректировки оргструктуры, пример которого приведен на рис. 2, можно считать некоторыми аналогиями гибридных моделей.
Заключение
Применение эмерджентных технологий позволяет получить новое качество производственных процессов и расширить возможности управления всем жизненным циклом деятельности предприятия, расширить возможности PLM-систем.
Автоматизация информационного обеспечения всех этапов жизненного цикла производства и организационного управления выпуском продукции дает возможность предприятию комплексно уменьшать издержки производства, объединить все сложные процессы. Поэтому использование PLM-систем могут отслеживать каждый экземпляр или выпущенный продукт, учесть разнообразные требования.
Развитие интеллектуальных технологий приведет к тому, что все больше функций, которые раньше мог выполнять только человек, будет передаваться системам искусственного интеллекта. Однако при этом могут возникнуть непредсказуемые последствия, в числе которых могут быть как положительные, так и отрицательно влияющие на развитие предприятия, или даже опасные. К. Шваб [28, 29] прогнозирует, что технологии открывают новые возможности, но в то же время предсказывает и обратное влияние внедрения технологий, особенно в условиях их объединения и появления эмерджентного эффекта.
Прогнозируется, что новые технологии для CPS, которые становятся все более и более фантастическими, системы автоматического межмашинного обмена (M2M) для каждого с каждым, создадут единое информационное пространство. На предприятии практически одновременно осуществляется информационная поддержка всех компонентов системы, что может привести к непрерывной трансформации структур и к непредсказуемым последствиям, которые могут как положительно, так и отрицательно повлиять на развитие предприятия. Поэтому при работе над проектами по модернизации систем автоматизации производства важно проверять функциональную совместимость (т.е. контролировать интероперабельность) автоматизированного оборудования и программного обеспечения новых технологий.
Поэтому необходимо совершенствовать управление устойчивым развитием предприятия, постоянно контролировать состояние сохране-
ния его устойчивого функционирования, разрабатывая соответствующие модели (напр., [30, 31]). И в этом большую роль играет концепция PLM, которую необходимо сохранять при преобразовании PLM-систем в ки-берфизическую на основе введения в нее все более интеллектуальных технологий. Иными словами, развитие PLM-системы в киберфизическую следует проводить под контролем идеологов концепции PLM и администраторов интегрированной информационной системы, обеспечивающей управление всеми процессами деятельности предприятия.
Список литературы
1.Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор // Исследования по общей теории систем. М.: Прогресс, 1969. С. 23-82.
2.Информационные системы в экономике: учебник /. Под ред. В.Н. Волковой и В.Н. Юрьева. М.: Изд-во «Юрайт», 2016. - 402 с.
3.Волкова В.Н. Теория информационных процессов и систем: учеюник и практикум. М.: Изд-во Юрайт, 2017. 432 с.
4.Черняк Л. Платформа Интернета вещей. Открытые системы. СУБД, №7, 2012. Открытые системы (26 сентября 2012). Проверено 30 ноября 2012. Архивировано 24 января 2013 года.
5. Киберфизическая система https://ru.wikipedia.org
6. Lee EA. and Seshia S.A. Introduction to Embedded Systems. A Cyber-Physical Systems Approach, LeeSeshia.org, 2011.
7. Colombo A., Bangemann T. Industrial Cloud-based Cyber-physical Systems: The IMC-AESOP Approach. Cham Springer International Publishing, 2014. 45 p.
8. Куприяновский В.П., Намиот Д.Е., Синягов С.А. Киберфизические системы как основа цифровой экономики // International Journal of Open Information Technologies ISSN: 2307-8162 vol. 4, no. 2, 2016. C. 18-25.
9. Добрынин А.П. и др. Цифровая экономика - различные пути к эффективному применению технологий (BIM, PLM, CAD, IOT, Smart City, BIG DATA и др.) // International Journal of Open Information Technologies. 2016. Т. 4. №. 1. С. 4-11.
10. Вопросы философии. 1980. № 6. С. 62-78.
11. Колесов Ю. Б. Объектно-ориентированное моделирование сложных динамических систем. СПб.: Изд. СПбГПУ, 2004. 239 с.
12. Онтологический подход к организации взаимодействия сервисов интеллектуального пространства при управлении гибридными системами / А.В. Смирнов, А.М. Кашевник, А.В. Пономарев, С.В. Савосин // Искусственныйинтеллект и принятие решений. №4. 2014. С. 42-51.
13. Глушков В.М. Синтез цифровых автоматов, Государственное издательство физико-математической литературы. М.: Наука, 1962.
14. Савельев А.Я. Прикладная теория цифровых автоматов. Учебник для вузов. М.: Высшая школа, 1987. 272 с.
15. Волкова В.Н. К методике проектирования автоматизированных информационных систем // Автоматическое управление и вычислительная техника. Вып. 11. М. : Машиностроение, 1975. С. 289—300.
16. Ross D. Applications and extension of SADT // IEEE. Computer. - April, 1995.
17. Черемных С.В. Структурный анализ систем: IDEF-технологии / С. В. Че-ремных, И. О. Семенов, В.С. Ручкин. - М.: Финансы и статистика, 2003. - 208 с.
18. Смирнова Г.Н. Проектирование экономических информационных систем: учебник / Г.Н. Смирнова, А.А. Сорокин, Ю.Ф. Тельнов / Под ред. Ю. Ф. Тельнова.- М.: Финансы и статистика, 2005. 512 с.
19. Тельнов Ю. Ф. Реинжиниринг бизнес-процессов / Ю. Ф. Тельнов. - М.: Финансы и статистика, 2004. 320 с.
20. Подход к сравнительному анализу и выбору технологических инноваций третьей и четвертой промышленных революций / В.Н. Волкова, А.В. Логинова,
A.Е. Леонова, Ю.Ю. Черный // XXI Междунар. конф. по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2018). Сборник докладов в 2-х томах. Санкт-Петербург. 23-25 мая 2018 г. СПб.: СПбГЭТУ «ЛЭТИ». С. 373-376.
21. Волкова В.Н., Кудрявцева А.С. Модели для управления инновационной деятельностью промышленного предприятия // Открытое образование. 2018; 22(4): 64-73. https://doi.org/10.21686/1818-4243-2018-4-64-73.
22. Кудрявцева А.С. Модели для управления деятельностью промышленного предприятия при внедрении технологических инноваций // Системный анализ в проектировании и управлении: Труды Междунар. научно-практической конф. Ч. 1. СПб.: Изд-во Политехнического университета, 2018. С. 389-398.
23. Денисов А.А. Современные проблемы системного анализа: учебник. — 3-е изд., пе-рераб. и доп. СПб.: Изд-во Политехи. ун-та, 2008. 304 с.
24. Волкова В.Н., Денисов А.А. Теория систем и системный анализ: учебник. - 2-е изд., перераб. и доп. —М.: Изд-во Юрайт, 2015. - 462 с.
25. Моделирование систем и процессов: учебник для академического бакалавриата /
B. Н. Волкова, Г.В. Горелова, В.Н. Козлов [и др.] / под ред. В. Н. Волковой и В. Н. Козлова. -М.: Издательство Юрайт, 2015. - 449 с. - Серия: Бакалавр. яакадемический курс.
26. Моделирование систем и процессов. Практикум: учеб. пособие для академического бакалавриата / под ред. В.Н. Волковаой. - М.: Издательство Юрайт, 2016. - 295 с. -Серия: Бакалавр. яакадемический курс.
27. Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование: Организация систем. М.: Радио и связь, 1991. 224 с.
28. Шваб К. Четвертая промышленная революция: перевод с англ. М.: Изд-во «Э», 2017. 208 с.
29. Шваб К., Дэвис Т. Технологии четвертой промышленной революции. М.: Изд-во «Э», 2018. 320 p.
30. Problems of Sustainable Development of Socio-Economic Systems in the Implementation of Innovations / V.N. Volkova, A.V. Loginova, L.V. Chernenkaja, E.V. Romanova, Y.Y. Chernyy, . V.E. Lankin // Proceedings of the 3rd International Conference on Human Factors in Complex Technical Systems and Environments, Ergo 2018 3. 2018. С. 53-56.
31. Волкова В.Н., Ланкин В.Е. Проблема устойчивости социально-экономической системы в условиях внедрения инноваций четвертой промышленной революции // Научно-практический журнал «Экономика и управление: проблемы и решения. 6, т. 7 (77). 2018, май. С. 25-29.
