CC BY
5
9. Зиннуров, У. Г. Оценка затрат на подготовку специалистов в зависимости от квалификационных требований к выпускнику [Текст] / У. Г. Зиннуров, М. Б. Гузаиров. - М.: ИЦ, 1991. - 12 с.
10. Кадикова, I. М. Застосування збалансовано1 системи показниюв для управлшня факультетом ВНЗ [Текст] / I. М. Кадикова, А. Л. Алфьорова, I. В. Челпанова // Економжа та управлшня тдприемствами машинобудiвноl галузi: Про-блеми теорп практики. - 2010. - № 3 (11). - С. 40-53.
11. Хотомлянський, О. Методичш питання оцiнювання результата профес1йно1 дiяльностi професорсько-викладацького складу вищого навчального закладу [Текст] / О. Хотомлянський, Т. Дерев'янко // Освгга i управлшня. -2006. - Т. 9, № 3. - C. 144-151.
12. Балыхин, Г. А. Управление развитием образования: организационно-экономический аспект [Текст] / Г. А. Ба-лыхин. - М.: Экономика, 2003. - 432 с.
13. Рыжков, А. С. Управление качеством образования НУК по программе «2+2» с Международным морским колледжем Чжэцзян [Текст] / А. С. Рыжков // Сборник научных работ НУК. - 2017. - № 1.
14. Рыжков, А. С. Разработка методологии управления проектом по оказанию образовательных услуг иностранному заказчику [Текст] / А. С. Рыжков // Вестник НУК. - 2016. - № 1.
15. Leam with MATLAB and Simulink Tutorials [Electronic resource]. - MathWorks. - Available at: https:// www.mathworks.com/support/learn-with-matlab-tutorials.html
16. Рыжков, А. С. Управление международными образовательными проектами национального университета кораблестроения на примере украинско-китайского сотрудничества [Текст] / А. С. Рыжков // Сборник научных работ НУК. -2014. - № 6. - C. 84-91. doi: 10.15589/jnn20140613
Рекомендовано до публгкацИ д-р техн. наук Харитонов Ю. М.
Дата надходженнярукопису 16.02.2017
Рыжков Александр Сергеевич, кандидат технических наук, доцент, руководитель центра, Учебно-
научный центр международного сотрудничества, Национальный университет кораблестроения имени
адмирала Макарова, пр. Героев Украины, 9, г. Николаев, Украина, 54025
E-mail: oleksandr.ryzhkov@nuos.edu.ua
УДК 658.51/52
Б01: 10.15587/2313-8416.2017.96683
АНАЛИЗ ДИСКРЕТНО-ВЕРОЯТНОСТНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ОЦЕНКИ ТЕХНИКО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ ПОКАЗАТЕЛЕЙ ПРОИЗВОДСТВА
© И. В. Руженцев, С. В. Луцкий
В статье раскрываются некоторые вопросы анализа технико-экономических показателей деятельности предприятия, касающиеся прогнозирования программы выпуска продукции, технологического процесса изготовления изделий, эффективности использования материалов, ценовой политики, рентабельности и некоторых других.
Дискретно-вероятностные расчеты дают возможность получения более точных представлений и выводов о технико-экономических показателях деятельности предприятия, которые характеризуют результативность производственных операций и необходимое ресурсное обеспечение
Ключевые слова: мера, технологии, технико-экономические показатели, системно-информационный подход, дискретно-вероятностная информация
1. Введение
Современное машиностроительное производство характеризуется широкой компьютеризацией всех производственных процессов. В условиях рыночной экономики конкурентную борьбу успешно выдерживают только те предприятия, которые применяют в своей деятельности современные компьютерные и информационные технологии.
Интеллектуализация машиностроительного производства - это неотъемлемый атрибут процесса эволюционного развития производства: механизация, автоматизация, комплексная автоматизация и компьютеризация, интеллектуализация производственных процессов. Интеллектуализация производства обуславливается разработкой и внедрением новых технологий, разработки стратегии и тактики поведе-
ния технологических систем в условиях производства, обеспечивающих ориентировку в окружающей действительности с целью качественного достижения поставленной задачи, воплощенных в компьютерных и интегрированных технологиях.
Развитие новых технологий имеет объективные предпосылки, связанные с: заменой старого оборудования на новое с большим сроком эксплуатации; созданием гибкой модели производства, когда смена технологических состояний происходит быстро, без больших трудозатрат и затрат времени; возможностью экономии за счет более эффективной эксплуатации оборудования.
Эффективность смены технологических уклада производства может быть достигнуто при интеллектуализации производственных технологий, в том
числе и технологий метрологического обеспечения, которые позволяют в реальном масштабе времени обеспечить точные, своевременные и экономически обоснованные расчеты технико-экономических показателей, позволяющие предприятию ориентироваться в ходе и перспективах технико-экономического развития производства.
Подход к исследованию производств с позиции основных идей теории информации, получил название системно-информационного подхода [1]. Основное понятие теории информации - количество информации. Количество информации свойств объекта характеризует его сложность и упорядоченность, и является одним из важных показателей технико-экономической эффективности производства.
2. Литературный обзор
Начиная с 80-х годов XX века, одним из направлений повышения эффективности производства стало развитие компьютерно-интегрированных технологий в машиностроении. Промышленные компьютерно-интегрированные технологии включают роботов, станки с программным управлением, компьютерные программы для проектирования, инженерного анализа, технологической подготовки производства, производства и осуществления контроля над техникой. Эти современные компьютерно-инте-грированных технологии получили свою реализацию в computer-integrated manufactu-ring/C1M [2].
Необходимость повышения качества управления производством, его интеллектуализации вызвала к жизни множество научно-технических разработок по теме "искусственный интеллект". Под словом "интеллект" [3, 4], понимается способность системы самоорганизовываться, самоизменяться, самонастраивать алгоритмы выбора, преобразовывая информацию, в результате действия которого возникают информационные модули, ранее данному субъекту не известные и в готовом виде в него из вне не поступавшие.
Самоорганизация [5] по своему содержанию предполагает свойство системы самостоятельно активизировать процессы своего функционирования и развития на основе внутренней присущей системам способности упорядочивать свои составляющие подсистемы и регулировать энергетические и информационные потоки, которыми она обменивается с внешней средой.
Исходя из тенденций развития производств, интеллектуализация, прежде всего, требует своей реализации в метрологических технологиях, которые обеспечивают руководство информацией о динамике в реальном масштабе времени технико-экономических показателей, характеризующих процесс смены технологического состояния производства, что дает возможность своевременно принять управленческие решения по обеспечению направления развития производства и его эффективности [6].
В настоящее время неизмеримо вырос интерес предприятий к метрологическим компьютерно-интегрированным технологиям для расчетов технико-экономических показателей. На многих предприятиях эта работа ведется на кустарном уровне.
Технико-экономические показатели [7] - это система показателей работы предприятий, характеризующая материально-производственную базу предприятий и комплексное использование ресурсов.
Поэтому на передовых предприятиях создаются постоянные подразделения, которые заняты анализом и расчетами экономической деятельности. Более того, руководители предприятий заботятся о том, чтобы их ближайшими помощниками становились руководители служб маркетинга и главный бухгалтер с новыми, более широкими функциями. Руководство предприятием в условиях рынка начинается с решения вопросов: что производить, сколько, по какой цене продавать? И лишь потом право голоса получают руководители технических служб.
Создать службу анализа, способную дать достоверные расчеты технико-экономических показателей работы предприятия на базе компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения, непросто - в стране ощущается огромный дефицит компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения.
Исследование технико-экономических показателей с позиции анализа информационных процессов в производстве имеет особое значение, так как информация является единственной субстанцией, в отличие от вещества и энергии, которая объединяет все этапы жизненного цикла изделия.
В последующем результаты расчетов технико-экономических показателей на базе анализа информационных процессов на этапах жизненного цикла изделия используются для выработки управленческих решений на предприятии.
Государственная поддержка разработки и внедрения компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения с умелым сочетанием и усилиями фирм обеспечивают конкурентоспособность отечественной продукции на мировых рынках. Применение компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения позволяет снизить себестоимость изделий при значительном повышении качества изделий и их эксплуатации в производстве наукоемкой продукции. При этом закрывается доступ на рынок изделий предприятий, не овладевшими этими новейшими технологиями, что представляет грозную опасность в ближайшее время для экспортной продукции из Украины, и, в целом, для экономической и национальной безопасности государства.
Основными целями компьютерно-интегрированной технологии метрологического обеспечения являются:
- повышение качества продукции, эффективности управления производством и уровня автоматизации производственных процессов;
- обеспечение взаимозаменяемости деталей, узлов и агрегатов, создание необходимых условий для кооперирования производства и развития специализации;
- повышение эффективности научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ, экспериментов и испытаний;
- обеспечение достоверности учета и повышение эффективности использования материальных ценностей и энергетических ресурсов;
- повышение эффективности мероприятий по профилактике, нормированию и контролю условий труда и быта людей, охране окружающей Среды, оценке и рациональному использованию природных ресурсов;
- повышение уровня автоматизации управления транспортом и безопасности его движения;
- обеспечение высокого качества и надежности связи.
Поэтому исследования, направленные на разработку информационных технологий оценки технико-экономических показателей производства с использованием новых методов и подходов, находящихся на стыке научных направлений технологии машиностроения, метрологии, экономики и теории информации, обеспечивающих улучшение технико-экономических показателей производств, являются актуальными.
3. Цель и задачи исследования
Цель исследования - анализ дискретно-вероятностных информационных технологий оценки технико-экономических показателей производства.
Для достижения цели были поставлены следующие задачи:
1. Определить основные научные положения методологии системно-информационного подхода к оценке сложности изделия.
2. Определить структурную схему дискретно-вероятностной информационной базы технологий оценки технико-экономических показателей производства.
3. Определить логарифмические дискретно-вероятностные технико-экономические показатели производства.
4. Определить задачи прогнозирования при разработке дискретно-вероятностных технологий оценки технико-экономических показателей производства.
4. Анализ дискретно-вероятностных информационных технологий оценки технико-экономических показателей производства.
Научное исследование технических систем подразумевает процесс выработки новых знаний о совокупности средств, отражающих преобразования и связи объекта посредством энергии, вещества и информации, создаваемых для осуществления процессов производства и воспроизводства.
Осуществление требований к исследованиям возможно при фундаментализации знаний с использованием новых подходов, находящихся на стыке научных направлений, обеспечивающих создание новых высокоэффективных технических систем и технологий. Среди таких подходов одним из перспективных является использование знаний об информационных процессах в сложных системах, расширяющих математическую базу моделирования производственных систем и технологий [8].
Любой процесс природы представляет собой последовательность во времени и пространстве ре-
альных явлений, которые каким-то образом объективно организованы. Эта организация и порядок и есть порождение того, что является содержанием понятия «производство».
Для решения поставленной задачи необходимо построить информационную модель производства, которая бы отражала информационные процессы в пространстве и времени, связанные с получением, передачей, хранением и использованием информации производственных объектов.
Физические процессы, как комбинации связанных событий в системе характеризуются фундаментальными физическими величинами, единство измерений которых обеспечивается узаконенными единицами, размеры которых в установленных пределах равны размерам единиц, воспроизводимых первичными эталонами.
Немецкий физик М. Планк [9] в начале ХХ века показал, что основные единицы измерения (Д,81,дт,дэ,81 - элементарные отклонения категориальных атрибутов, которые имеют свои наименьшие значения в реальном мире) могу быть составлены и вычислены из фундаментальных физических констант: С (скорость света); И, (постоянная Планка); О (гравитационная постоянная):
Информацией значения физической величины [8] в стохастической системе может служить математическое ожидание дискретной случайной величины
м = £ xipi
тогда количество дискретно-вероятностной информации можно определить выражением
М ^ х1р1
/коя = ^2 — = ^2 -7= ,
а
где: Б - дисперсия, а - среднеквадратическое отклонение случайной физической величины.
Количество информации физической величины в детерминированной системе равно
1 = Ьё2 — , Ах
где Х - значение физической величины, Ах - допуск точности.
Дискретно-вероятностная информационная модель производства представляет собой матрицу 3в - с координатами: 1 - дискретно-вероятностная информация времени проявления физической величины (параметров технических объектов); 2 - дискретно-вероятностная информация места в трехмерном пространстве проявления физической величины (параметров технических объектов); 3 - проявление множества значений физических величин (параметров технических объектов).
Информационный подход позволяет рассчитать качество и ценность информации объектов.
i=i
Качество дискретно-вероятностной информации объекта определяется как всеобщая характеристика, обнаруживающаяся в относительном отклонении от совокупности целевых свойств объекта от реальных.
Ценность дискретно-вероятностной информации определяется как объективная положительная или отрицательная значимость существенных свойств и их значений на степень формирования целевых свойств других объектов.
Таким образом, значение количества дискретно-вероятностной информации параметров изготавливаемого изделия, технологического оборудования и технологического процесса являются метрологической базой для разработки компьютерно-интегрированной технологии обеспечения оценки эффективности производства.
Дискретно-вероятностная информационная база оценки технико-экономических показателей про-
изводства является технологией метрологического обеспечения, она позволяет точно и своевременно и экономически обоснованно рассчитать динамику технико-экономических показателей производства для использования их при принятии управленческих решений. Разработанная технология метрологического обеспечения, характеризуется: научным методом расчета логарифмической меры физических величин; средствами в виде созданных дискретно-вероятностных моделей процессов и систем, которые воплощают метод; способом использования средств (компьютерные метрологические технологии); процессом, реализующим измерения контролируемых параметров в производстве.
Структура дискретно-вероятностной информационной базы оценки технико-экономических показателей производства представлена на рис. 1.
Фундаментальные физические константы С [м/с], I] [§ м/с], С [м /кгс"].
Элементарные отклонения категориальных атрибутов 5Ш, 5., Ö„ 6„ S,.
ДВ-.таарифмпчсский гашиш, ешшиц тшфения ктшриальных этриочтов L, LI, I,!,
ДВ-логарифшческий показатель производных единиц измерения физических величин 1ф,= 1*п, количество единиц измерения системы СИ.
ДВ-логарифмнческий показатель технологических систем механообработки I,.
ДВ-логарифмнческий показатель технологического процесса обработки деталей.
ДВ-логарифмнческнн показатель матрицы ДВ-шфицисктов технологических процессов механической обработки [к].
т
ДВ-логарифмический показатель обрабатываемых поверхностей деталей
ДВ-логарифмический показатель технологического процесса: режимов обработки, операций, маршрутов.
s
2 я
■& I
в 3
2 о
О 2
- я
rl U
а
ДВ-логарифмический показатель технических
I
ДВ-логарифмическийпоказатель гомологических рядов функций технических свойств технологического оборудования.
1 г
ДВ-логарифмическийпоказатель интенсивности обработки поверхностей деталей технологическим оборудованием.
ДВ-логарнфмический показатель процессов и систем с информационно связанными параметрами на базе; физических законов, статистических данных, юрелляцнониых функций, и т.д.
ДВ-логарифмический показатель самооганизационных и саморазвивающихся технологических систем на базе критериев: количества, качества, и ценности ДВ-и и формации.
Рис. 1. Структура дискретно-вероятностной информационной базы оценки технико-экономических показателей
Разработанная методология дискретно-вероятностной информационной базы оценки технико-экономических показателей формулирует научные по-
ложения и закономерности между числовыми значениями дискретно-вероятностных логарифмических показателей, которыми обладают конструкторские,
технологические контролируемые параметры и технико-экономическими показателями производства [10].
1. Количество дискретно-вероятностной информации, которым обладает объект, наиболее объективно характеризует ее сложность и эквивалентно таким характеристикам как стоимость, затрата ресурсов на изготовление, эксплуатацию и ремонт технических объектов, качество удовлетворения потребностей общества и т. д.
2. Качество дискретно-вероятностной информации, которым обладает объект, характеризует качество технологического процесса производства технических объектов.
3. Ценность дискретно-вероятностной информации, которым обладает объект, объективно характеризует эффективность производства изделий.
В процессе проведенных теоретических и экспериментальных исследований выявлены производственно-технологические и дискретно-вероятностные информационные закономерности.
1. Любой способ производства отражается через систему корреляционных информационных связей свойств объектов производства.
2. Свойства производственного объекта обладают конечным числовым значением дискретно-вероятностного логарифмического показателя, который наиболее объективно оценивает трудоемкость при его создании.
3. Числовое значение дискретно-вероятностного логарифмического показателя параметров конструкторской документации (КД), технологической системы (ТС), технологического процесса (ТП) корреляционно связано с затратами материальных, трудовых и энергетических ресурсов на производство изделий в системе связей свойств объектов, которые берут участие в технологическом процессе. Производственный объект является более экономичным в производстве, чем меньшее значение дискретно-вероятностного логарифмического показателя количе-
ства, которым он владеет, обеспечивается его служебное назначение - С (матер, труд, эн)=1" (КД; ТС; ТП).
4. Значение дискретно-вероятностного логарифмического показателя качества изготовленного изделия корреляционно связано с показателями потерь или избытка используемого ресурса в системе связей свойств объектов производства, которые участвуют в технологическом процессе - П (каче^ (Л1излиш; Л1потерь).
5. Показатели дискретно-вероятностного логарифмического показателя ценности корреляционно связаны с показателями эффективности производства изделий в системе информационных связей свойств объектов производства, которые участвуют в технологическом процессе - П (эффект^ (1кач; 1цен).
Обнаруженные корреляционные связи показателей дискретно-вероятностного логарифмического показателя количества, качества и ценности процессов и систем производства являются базовыми для вычисления технико-экономических показателей производства с использованием компьютерных и информационных технологий.
Компьютерно-интегрированные технологии метрологического обеспечения определяют функциональные связи параметров качества изготовления детали с качественными показателями КД изделия и технико-экономическими показателями производства в реальном масштабе времени, и таким образом позволяют контролировать динамику эффективности производственной деятельности предприятия, необходимых для принятия управленческих решений.
При решении производственных задач на основе системно-информационной базы метрологического обеспечения используется дискретно-вероятностные информационные законы взаимосвязанных контролируемых параметров. Это значительно упрощает алгоритмы компьютерных информационных технологий и увеличивает их эффективность.
Логарифмические технико-экономические показатели производства представлены в табл. 1.
Таблица 1
Логарифмические технико-экономические показатели производства
Показатели Пояснение
1. Абсолютные, ДВ бит Количество дискретно-вероятностной (ДВ) информации конструкторской документации изделия, технологического процесса и оборудования.
2. Относительные, % Коэффициенты отношения: количества дискретно-вероятностной информации изготовленного изделия к ДВ информации КД; ДВ информации технологи-ческого процесса к ДВ информации технологической документации; абсолютной стоимости изделия по КД к действительной стоимости изделия в производстве. Показатели орпеделяют степень превышения или недостатка затраченных ресурсов ДВ информации. Меньше или больше 100 %.
3. Эквивалентные, грн. Эквивалентная абсолютная стоимость изделия на базе ДВ информации КД. Эквивалентная действительная стоимость изделия на базе ДВ информации изготовленного изделия. Количество ДВ информации параметров КД и изготовлен-ного изделия эквивалентно пересчитанного посредством коэффициентов согласования информационной связей на количество ДВ информации энергии. Учитывая стоимость единицы энергии на рынке определяется абсолютная и действительная стоимость изделия.
4. Смешанные. грн/ДВ бит Показатели отношения существующих технико-экономических показателей к ДВ информационным.
Рассчитанные относительные логарифмические технико-экономические показатели для работающего производства используются при решении задач прогнозирования необходимых ресурсов для запуска нового изделия на этом предприятии. Для этого требуется рассчитать значение логарифмических
Основные положения предложенной методологии используются при разработке программного обеспечения для новых компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения оценки технико-экономических показателей производства.
5. Результаты исследования и их обсуждение
Проведенные в статье исследования показали, что впервые задачи совершенствования состояния и развития технологических процессов решаются на основе понимания информации как физической величины в той же степени, как энергия и вещество, что позволяет моделировать объекты измерения как информационные процессы и предсказывать следствия этих процессов на основе знания причин. Переход к модельному представлению отдельных технологических процессов как информационных процессов, позволяет значительно ускорить развитие производственных технологий за счет проведения с новых позиций более глубоких исследовательских работ, более полного прогнозирования получаемых результатов.
В основе дискретно-вероятностной информационной технологии оценки технико-экономических показателей производства, лежат логарифмические технико-экономические показатели производства, которые базируются на дискретно-вероятностных информационных единицах физических величин (параметрах).
Основными элементами дискретно-вероятностной информационной базы оценки технико-экономических показателей производства является дискретно-вероятностный логарифмический показатель контролируемых параметров конструкторской документации изделия, технологического оборудования, технологического процесса и критерии информационной интенсивности, которые являются абсолютными информационными показателями производства.
6. Выводы
1. Разработанные основные научные положения методологии системно информационного подхода включают в себя: научный метод расчета логарифмиче-
дискретно-вероятностных показателей на базе параметров КД нового изделия на основе значений логарифмических дискретно-вероятностных показателей работающего предприятия. Задачи прогнозирования технико-экономических показателей на ранних этапах жизненного цикла изделия даны в табл. 2.
Таблица 2
ской меры физических величин (параметров); средствами отображения, в виде созданных дискретно-вероятностных моделей процессов и систем, которые воплощают метод: способом использования средств (компьютерные технологии); процессом, реализующим измерения контролируемых параметров в производстве.
На основе научных положений системно-информационного подхода определяют сложность объекта, которая эквивалентно равна количеству дискретно-вероятностной информации, характеризуемая числовыми значениями дискретно-вероятностных логарифмических показателей, которыми обладают контролируемые параметры КД изделия, технологического оборудования и технологического процесса.
2. Разработанная структурная схема дискретно-вероятностных технологий оценки технико-экономических показателей производства определяется иерархией дискретно-вероятностной информации контролируемых параметров КД изделия, технологического оборудования и технологического процесса.
3. Разработанные логарифмические технико-экономические показатели производства позволяют автоматизировать процесс сбора обработки и использования оперативной информации производственного процесса для расчета точных и экономически обоснованных технико-экономических показателей на базе компьютерно-интегрированных технологий метрологического обеспечения.
4. Решение задач прогнозирования на ранних этапах жизненного цикла изделий обеспечивается методологией системно-информационного подхода, а также разработанные на ее основе дискретно-вероятностные технологии метрологического обеспечения оценки эффективности производства.
Разработанная методология формулирует научные положения и закономерные связи между числовыми значениями дискретно-вероятностных логарифмических показателей, которыми обладают конструкторские, технологические контролируемые параметры и технико-экономические показатели производства. Это позволяет решать задачи оценки технико-экономического состояния производства, задачи прогнозирования требуемых материальных ресурсов
Виды прогнозирования на ранних этапах жизненного цикла изделия
№ п/п Виды прогнозирования
1 Определение времени изготовления изделия без разработки технологических процессов
2 Определение затрат энергии и отходов материала на изготовление изделия
3 Определение трудоемкости изготовления изделия
4 Определение уровня автоматизации процессов данного производства
5 Определение уровня качества производственных процессов
6 Определение уровня ценности производственных процессов
7 Определение уровня оптимизации производственных процессов конкретного или проектируемого производства
для запуска в производство новых изделий, времени изготовления и стоимости до разработки технологической документации.
Дискретно-вероятностная информационная технология оценки технико-экономических показате-
лей производства позволяет точно и своевременно и экономически обоснованно рассчитать динамику технико-экономических показателей производства для использования ее в оперативном управлении производством.
Литература
1. Дмитриев, В. И. Прикладная теория информации [Текст]: учеб. / В. И. Дмитриев. - М.: Высшая школа, 1989. - 326 с.
2. Васильев, В. Н. Организация управление и экономика гибкого интегрированного производства в машиностроении [Текст] / В. Н. Васильев. - М.: Машиностроение, 1986. - 312 c.
3. Хокинс, Дж. Об интеллекте [Текст] / Дж. Хокинс, С. Блейксли. - М.: Вильямс, 2007. - 240 c.
4. Gottfredson, L. S. Mainstream Science on Intelligence [Text] / L. S. Gottfredson // Wall Street Journal. - 1994. - P. A18.
5. Мельник, Л. Г. Научные основы самоорганизации экономических систем. Ч. 1 [Текст] / Л. Г. Мельник // Мехашзм регулювання економжи. - 2010. - Т. 1, № 3. - C. 12-26.
6. Еленева, Ю. А. Экономика машиностроительного производстваю [Текст] / Ю. А. Еленева. - М.: Академия, 2010. - 256 c.
7. Советский энциклопедический словарь [Текст] / ред. А. М. Прохоров. - М.: Советская энциклопедия, 1985. - 1600 с.
8. Луцкий, С. В. Системно-информационный поход к синтезу компьютерно-интегрированных технологий механообработки на этапах жизненного цикла изделий [Текст] / С. В. Луцкий // Вюник СевНТУ. Машиноприладобудування та транспорт. - 2010. - № 107. - С. 132-137.
9. Планк, М. Революция в микромире. Квантовая теория [Текст] / М. Планк. - Серия: Наука. Величайшие теории. -M.: ДеАгостини, 2012. - 33 c.
10. Руженцев, И. В. Дискретно-вероятностные информационные закономерности фактор повышения эффективности производства [Текст]: сб. тр. ХХ междунар. науч.-техн. конф. / И. В. Руженцев, С. В. Луцкий, В. П. Фетькив, О. И. Подзы-гун // Метрология и измерительная техника. - Х., 2016. - С. 21.
Дата надходження рукопису 23.01.2017
Руженцев Игорь Викторович, доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой, кафедра метрологии и технической экспертизы, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: igor.ruzhentsev@nure.ua
Луцкий Сергей Владимирович, кандидат технических наук, старший преподаватель, кафедра метрологии и технической экспертизы, Харьковский национальный университет радиоэлектроники, пр. Науки, 14, г. Харьков, Украина, 61166 E-mail: lutsk.sv6@gmail.com
