Концептуальные основы управления интеллектуальным потенциалом предприятия Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК: 065:004 ББК: 065.290

Глухова Л.В.

КОНЦЕПТУАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫМ ПОТЕНЦИАЛОМ ПРЕДПРИЯТИЯ

Glukhova L. V.

THE BASICS OF INTELLECTUAL CAPACITY MANAGEMENT AT ENTERPRISES

Ключевые слова: интеллектуальная деятельность, знания, процесс управления знаниями, интеллектуальный потенциал предприятия, автоматизированная система управления, модель управления знаниями.

Key words: intellectual activity, knowledge, process of knowledge management, intellectual capacity of enterprises and businesses, automated management systems, knowledge management model.

Аннотация: в статье показана роль информационных технологий в управлении интеллектуальным потенциалом предприятия, под которым понимается система устойчивых интеллектуальных преимуществ на рынке. Ценность субъекта интеллектуального потенциала рассматривается в соотношении с реально ожидаемыми результатами его интеллектуальной деятельности. Управление информационными потоками инновационных процессов автор видит на основе автоматизированной информационной системы

Abstract: the article reveals the importance of information technologies for managing the intellectual capacity and capability of plants and enterprises. The intellectual capability includes the intellectual benefits and competitiveness in the markets. The value of the Intellectual capacity and capability is considered and assessed in correlation with the expected results of the intellectual activity of the businesses and enterprises. The automated information system is suggested to be used as the base for managing the information flows of innovative process at the businesses.

Актуальность темы исследования обоснована происходящими в стране экономическими процессами становления экономики знаний.

«Знание» - это ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на информации, наиболее значимый актив современной организации. Способность получать, интегрировать, накапливать и применять знания повышает конкурентоспособность организации [1]. Поэтому интеллектуальная деятельность рассматривается как основная во всех нормативно-регламентных документах Правительства РФ, связанных с социально-экономическим развитием страны [2-6].

Использование автоматизированных систем управления в различных сферах приложения реального сектора экономики является сегодня обычным делом. Это требует от персонала организаций новых знаний и практических навыков общения с инструментами высокотехнологичных производств и компьютерных технологий, формирующих такую компетенцию, как "быстрота адаптации к новым знаниям"1.

1 В рамках менеджмента знаний можно найти такое описание: «знания - информация, подвергшаяся преобразованию в части выделения сущностных зависимостей. Знание само задает контекст описания

Важную роль в этом играют процессы представления знаний и управления ими.

Представление - это их структурирование с целью формализации процессов решения задач в определенной проблемной области. Управление знаниями - это систематические процессы, благодаря которым распознаются, создаются, сохраняются, распределяются и применяются необходимые для успеха организации знания. Процесс извлечения знаний из различных источников является частью инженерии знаний.

Для управления знаниями на предприятиях и в организациях используются информационные системы, содержащие в структурированном виде информацию об имеющихся в организации знаниях, компетенциях, лучших практиках, эвристиках, а также о сотрудниках - носителях знаний и компетенций, экспертах и консультантах в различных предметных областях. Все это составляет интеллектуальные активы организации,

и является целостным описанием ситуации». В статье автор использует категорию «знание» как результаты обобщения информации и установления определенных закономерностей в какой-либо предметной области, позволяющих определять и решать задачи в этой сфере деятельности.

особый вид интеллектуальных ресурсов, которые удалось определить, описать и занести в определенный реестр. К ним относятся: программное обеспечение, разработанные и формализованные в организации бизнес-процессы и методологии, базы и массивы данных, патенты, торговые марки, авторские права, торговые секреты. Это «явный» интеллектуальный капитал, из которого организация извлекает стоимость [7].

Совокупность имеющихся у субъекта интеллектуальных активов определяет его интеллектуальный потенциал. Как и всякий ресурс, интеллектуальный потенциал имеет свои особенности движения и распространяет свое влияние на все составляющие любой экономической структуры.

Интеллектуальный потенциал предприятия (организации) является основным источником (ресурсом) инновационной деятельности. Инновационная деятельность представляет собой систему, совокупность элементов которой находится в определенных отношениях между собой и системой в целом. Для обеспечения эффективности инновационной деятельности нужна специально разработанная информационная система управления инновационными ресурсами, позволяющая осуществлять системный мониторинг инновационного процесса. Такую систему можно создать на базе современных информационных и компьютерных технологий.

Концепция развития информационной системы управления интеллектуальным ресурсом предприятия в этом контексте рассматривается как совокупность правил и предписаний применения интеграции научных подходов, в которой развитие осуществляется путем долгосрочного увеличения используемых информационных ресурсов и их инновационной аллокацией между внутренними процессами.

Концепция управления с позиций менеджмента знаний в данном случае рассматривается как система взглядов на управление эффективностью инновационных процессов, опираясь на следующие положения:

1) инновационная деятельность представляет собой систему, совокупность элементов которой находятся в определенных отношениях между собой и системой в целом для конкретного существенного свойства системы. Поэтому при исследовании процессов инновационной деятельности необходимо рассматривать ее с трех аспектов: предметного, релятивного и атрибутивного [8];

2) для эффективной инновационной деятельности предприятия нужна совокупность мер по созданию, поддержанию и развитию инфраструктуры инновационного процесса, акценти-

руя при этом развитие интеллектуального потенциала предприятия (его образовательной и научной сферы) как основного источника инновационной деятельности;

3) для управления качеством функционирования инновационного процесса необходим механизм, гарантирующий качество завершения предыдущей стадии жизненного цикла конкретной инновации и обеспечивающий качество выполнения последующей в инвестиционном, инновационном и операционном плане. Таким механизмом является авторская методология структурного анализа и синтеза [9];

4) для координации и управления инновационными ресурсами предприятия нужна специально разработанная информационная система управления, способная управлять инновационной противоречивостью, включая конфликтность, и осуществлять системный мониторинг инновационного процесса;

5) для управления инновационной активностью и инновационным потенциалом предприятия необходима система управления знаниями персонала, которая позволяет накапливать нематериальные активы предприятия и поддерживать их актуализацию. Это целесообразно реализовать на базе современных информационных и компьютерных технологий.

Рассмотрим возможность моделирования информационной системы управления накоплением интеллектуального потенциала предприятия как информационного ресурса обеспечения инновационного процесса.

Построим структурную модель управления деятельностью информационной системы Цель разработки модели - получить описание функции накопления знаний в процессе всего срока подготовки и переподготовки кадров на предприятии. С помощью предложенной модели можно контролировать эффективность наращивания уровня знаний и интеллектуального потенциала предприятия в целом, целенаправленно управлять емкостью нематериальных активов и системным мониторингом знаний.

Под эффективностью автором понимается свойство объекта достигать цель с минимальными затратами времени, труда и материальных средств. Показатель эффективности Е(Х) - это характеристика степени достижения цели за время (I). Формула вычисления показателя имеет вид (1)

m=rn-z(t)=l_m<l

(1)

D{t) D(t)

где D(t) - доходы (ценность) от новых знаний.

Z(t) - затраты (потери) на формирование новых знаний.

Объектом изучения является процесс на-

ращивания нематериальных активов при подготовке и переподготовке кадров для инновационной деятельности. Рассмотрим оценку эффективности процесса формирования и накопления знаний (по критерию остаточных знаний) при обучении персонала.

Общие положения, на основе которых обосновывается выбор закона усвоения и накопления знаний, описан следующим образом.

1. Функция накопления знаний (ЗН) за конкретный период обучения может быть представлена нормальным распределением в ввде (2)

Р (ЗН,) =

1

•Л

7Т

' г —)2

(2)

где F(ЗН)t - функция накопления знаний за конкретный период времени;

Хн - начальное значение исследуемого временного периода;

^ - конечное значение исследуемого временного периода;

t, t - текущее и среднее значение временного периода;

с - среднеквадратичное отклонение. С другой стороны, изменение знаний в зависимости от периода обучения можно определять следующим образом К(/) = К * /'(/). где Kг - есть суммарный объем знаний за исследуемый период, выраженный в дидактических единицах (ДЕ) по всем изучаемым дисциплинам (или каким-либо блокам); P(t) - закон распределения вероятности усвоения знаний, передаваемой через /-дисциплину за этот же период.

Если ДЕ известны заранее, то распределение вероятности усвоения ДЕ можно представить нормальным законом1 распределения, т.к. в настоящее время нет закона, описывающего усвоения знаний.

С учетом изложенного общая формула функции усвоения знаний примет вид (3)

г

к<Х) =

к

7Г

/ е 2 сИ.

t

н

(3)

2. Интегративное свойство целостности системы обосновывается с помощью структурного анализа существенного свойства эффективности управления этим свойством. Структурный анализ заканчивается построением конфигурации структуры.

1 Закон нормального распределения выбран в связи с тем, что он описывает вероятности случайных отклонений при большом числе факторов, влияющих на эти отклонения.

3. В процессе обучения инновационной деятельности персонала используется информационная система как средство, поддерживающее процесс подготовки кадров. В организационном аспекте это система, состоящая из персонала и комплекса аппаратно-программных средств, предназначенных для ввода, обработки и вывода информации, относящейся к технологии подготовки специалистов. Все компоненты системы находятся в определенных связях и отношениях между собой и с системой в целом по своим существенным свойствам, обуславливающим внутреннее единство системы.

Понимая, что качеством всех элементов системы и самой системой в целом надо управлять и постоянно поддерживать его на требуемом уровне, рассмотрим предлагаемый нами подход к решению этой проблемы, основанный на базовых понятиях индексной квалиметрии

[10] и методах структурного анализа и синтеза

[11].

На рисунке 1 показано авторское видение взаимодействия компонентов информационной системы. Из него видно, что информационная система есть объект, который обладает необходимым набором компетенций2, позволяющих персоналу работать с ней (использовать и обслуживать). Компетенции могут быть на разном уровне (руководителя, проектировщика, разработчика, инженера, оператора, техника и др.). Отметим, что при работе с информационной системой частично используются «свои», а частично - «чужие» компетенции, осуществляя при этом трансферт знаний.

Общая компетенция (коллективная), необходимая для проектирования, реализации, актуализации, эксплуатации (и др.) информационной системы, состоит из частичных компетенций. Она создается и используется коллективом специалистов. Тогда компетенция создателей системы (смыслового - идейного направления) интегрирует с компетенцией создания фрагментов системы материального характера (организационное, правовое, программное и другое обеспечение). Эти компетенции могут быть оценены отдельно и выделены по любым свойствам.

Персонал как носитель знаний характеризуется предметностью3. Это позволяет сделать

Под компетенцией понимается возможность установления связей между знаниями и ситуацией или, в более широком смысле, способность использовать знания и процедуры их применения, уместные для решения возникающих на практике проблем.

3 Предметность - это реальность, вещественность, материальность, конкретность, наглядность. Под предметностью научного знания понимается то, что это зна-

/

следующий вывод: знания персонала при создании и использовании информационной системы становятся предметными (информационным, техническим, математическим, программным и др. продуктами (материальные предметы). То есть существует прямая связь «Знания» - «Материальные продукты знаний».

Программно-аппаратный и технический комплекс

Информация

Рисунок 1- Информационная система

Носители знаний и информационные продукты здесь связаны между собой функционально напрямую как системообразующие (и те, и др.). Первые, «знания», образуют идею, а вторые, «информационные продукты знаний», реализуют эту идею. Отсюда следует важный вывод о линейной связи между ними (система знаний ^ система реализации этих знаний), т.е. сами системы, исходя из компетенции персонала, развиваются и модернизируются, расчленяются, самосовершенствуются и т.д. до самоорганизации.

Взаимосвязь элементов структуры между собой и с системой в целом оценивается индексами влияния [12].

Под индексом влияния в дальнейшем будем понимать показатель достаточности связей, который определяется по формуле (4)

К Х ' У ' (4)

п

где п - общее число компонент, представленных в информационном поле1;

ние относится к какой-то реальности.

1

Информационное поле здесь представляет

X, - взаимосвязь элементов структуры с системой в целом (важность или ценность влияния);

У, - взаимосвязь элементов структуры между собой (полнота связей между собой).

Таким образом, знания персонала - это первичные базовые элементы системы, а их компетенции являются плодотворным элементом знания.

Для управления качеством функционирования системы требуется описать ее более подробно по трем признакам:

- предметному,

- атрибутивному,

- релятивному.

Это дает возможность получить структуру данной системы, обусловленную совокупностью отношений параметров ее элементов к целевому параметру всей системы в целом.

Эффективность2 функционирования информационной системы будем оценивать поэтапно, используя алгоритм метода структурного анализа.

На первом этапе проанализируем составные части системы и выявим количество составных частей (предметный признак), затем построим первичную квадратную матрицу.

На втором этапе найдем расчетные индексы влияния каждой части системы между собой и на систему в целом для достижения системой конечного результата (это реляционный признак). Вследствие чего получим возможность построения структурной схемы.

На третьем этапе по структурной схеме опишем структурную формулу модели управления функционированием системы, с помощью которой происходит накопление знаний (это атрибутивный признак).

Пошаговый алгоритм выполнения структурного анализа сведен в таблицу 1. Из таблицы видно, что описаны не только действия по шагам и пояснения к каждому из них, но и предполагаемый результат, по которому можно ориентироваться - закончен ли очередной шаг алгоритма или нет.

собой матрицу, по вертикали и горизонтали которой находятся структурные элементы, а на их пересечении, внутри матрицы, описаны количественные значения возникших причинно -следственных связей между структурными элементами. Обычно матрицы эти квадратные. Например, при п=6 получается матрица 6*6.

2 Под эффективностью функционирования здесь будем понимать достижение заранее запланированного результата, выраженного целевыми параметрами.

Таблица 1 - Алгоритм выполнения структурного анализа

Шаг Действие Пояснение к выполнению Результат

1 Функциональ- 1.1 Установить количество частей системы, их функциональное Первичная квадра-

ный анализ назначение и связи между частями системы; тичная матрица со-

системы 1.2 Определить работоспособное состояние каждой части системы и зависимость этого состояния от работоспособности других состояний; 1.3 Записать формализованную запись состояний системы в целом через работоспособное состояние ее частей; 1.4 Занести формализованную запись в информационную матрицу, в которой должна быть отражена полнота вхождения частей системы в систему в целом и ценность каждой части системы по отношению к другим частям и системе в целом стояний, по которой можно судить о влиянии каждого элемента на всю систему и между собой

2 Подсчет ин- 2.1 Подсчитать количество элементов информационной матрицы Выявление отноше-

дексов влия- состояний по строкам и по столбцам; ний между элемента-

ния 2.2 Для каждого XI вычисляется сумма всех элементов, чтобы получить полную характеристику важности этой совокупности состояний, относительно системы в целом; 2.3 Для каждого У1 подсчет суммы по конкретному индексу, чтобы показать совокупное влияние конкретной части системы на систему в целом 2.4 Для каждого индекса получаем суммарное влияние вхождения частей системы на систему в целом. Этим получаем массив совокупных состояний каждой части 2.5 Нормируем показатели по каждой части и получаем индексы влияния каждой части системы на систему в целом ми системы и всей системой

3 Анализ индек- 3.1 Если элемент относится к группе базовых элементов (т.е. ин- Выявление условных

сов влияния и декс влияния близок к единице), то эти элементы соединены после- блоков, из которых

выявление, к довательно; состоит структура

какой группе 3.2 Если среди оставшихся элгментов имеются условно базовые,

элементов он т.е. их индекс существенно меньше единицы, но больше нижней

относится границы, то такие элементы группируются в произвольном порядке до единицы и соединяются параллельно; 3.3 Если среди оставшихся для рассмотрения элементов имеются малозначимые, т.е. те, у которых индексы влияния меньше нижней границы, то такие элементы группируются с условно -базовыми элементами системы, соединяясь с ними последовательно

4 Построение 4.1 Строим из равновеликих блоков структурную схему системы по Структура равновели-

структурной конкретному существенному свойству в виде последовательной ких состояний системы

схемы схемы соединения по конкретному существенному свойству

5 Описание 5.1 Описываем структурную формулу в виде закона распределения Вероятностная фор-

структурной вероятностей рассматриваемых состояний в виде структуры равно- мула структуры су-

формулы великих блоков, соединенных последовательно щественного свойства

6 Описание ве- 6.1 Зададим в правой части требования внешней среды по вероят- Модель управления

роятностной ности достижения заданной цели; системой по конкрет-

модели управ- 6.2 Запишем слева структурную формулу, а справа требования ному существенному

ления внешней среды, полагая, что такое состояние соответствует эффективности функционирования системы; 6.3 Получим закон распределения по существенному свойству эффективности системы, который формируется относительно вероятности распределения параметров этого свойства свойству

Структурный анализ существенных свойств дает возможность опережать график проектирования и создания информационных систем, что особенно важно с точки зрения процессного подхода, описанного в ИСО 9000: 2000.

Общая структурная схема (рисунок 2) была построена на основе выполнения струк-

турного анализа по алгоритму из таблицы 1. Основными элементами структурной модели стали описанные в ГОСТ 34.003-901 обязательные составляющие информационной системы (они обозначены номерами от 1 до

1 ГОСТ 34.003-90. "Автоматизированные системы. Термины и определения".

Рисунок 2 - Структурная модель обеспечения работоспособности ИС

Результаты расчетов индексов влияния на основе информационной матрицы показаны в таблице 3. Виды обеспечений для ИС взяты по ГОСТ 34.003-90.

Таблица 3 построена по правилам структурного анализа. В ней отражены рассчитанные причинно-следственные связи частей ИС. Они позволяет в индексных измерителях эффективности функционирования ИС обосновать ее структурную схему и структурную формулу (для существенного свойства "эффективность функционирования системы").

Расчет индексов влияния в статье не приведен.

i Наименование компоненты ИС 5Х ^

1 Кадровое обеспечение 10 1 1,1

2 Методическое обеспечение 4 2 0,6

3 Математическое обеспечение 1 5 0,6

4 Программное обеспечение 3 4 0,7

5 Информационное обеспечение 3 4 0,7

6 Правовое обеспечение 1 3 0,4

7 Эргономическое обеспечение 1 3 0,4

8 Организационное обеспечение 5 2 0,5

9 Техническое обеспечение 1 3 0,4

10 Лингвистическое обеспечение 1 3 0,4

N=10 10 I 5,8 г=1

На основании структурной модели была получена структурная формула (5) обеспечения работоспособности ИС.

Общая структурная1 формула обеспечения работоспособности информационной системы (ИС) за период времени ( гис) будет имеет вид

Обоснование индексов влияния (релятивный признак) на эффективность функционирования во времени выполняется по правилам группирования блоков индексов по сумме (6):

(6)

1=1

Таблица 3 - Факторные индексы влияния (Д)

1 При построении структурной формулы использованы общие принципы описания схем последовательного и параллельного соединения.

Рассмотрим ряд индексов влияния по их 4, в которой, в отличие от таблицы 3, для каж-

порядковым номерам (г) для всех видов обеспе- дого индекса влияния показаны только их коли-

чения эффективности ИС и сведем их в таблицу чественные значения.

Таблица 4 - Упрощенная таблица индексов влияния

i 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 TR

1,1 0,6 0,6 0,7 0,7 0,4 0,4 0,5 0,4 0,4 5,8

Разместим ряд индексов влияния в таком порядке, чтобы сумма рядом стоящих значений

т

индексов имела бы минимальные

г= 1

т

отклонения от критерия (^Д =1). Тогда мы

г= 1

получим равновеликие комплекты индексов, определяющих заданные критерии (таблица 5).

Таблица 5 - Обоснование равновеликих значений суммы индексов, отражающих эффективный аспект знаний

i 1 2 8 10 3 9 4 7 5 6 ER-

Ri 1,1 0,6 0,5 0,4 0,6 0,4 0,7 0,4 0,7 0,4 5,8

Блоки 1,1 0,6 + 0,5 = 1,1 0,6 + 0,4 = 1,0 1,0 1.1 1.1 5,8

Используя данные таблицы 5, построим (атрибутивный признак) функционирования ИС графическую модель структуры эффективности (рисунок 3).

R1=1,1 R8=0,5 R10=0,4 R9=0,4 R7=0,4 R6=0,4

Рисунок 3 - Графическая модель структуры эффективности

Сформированная структурная схема эффективности функционирования ИС в процессе получения новых знаний (E(t)) может быть адекватно описана математической моделью на диапазоне времени обучения (t) в виде (7)

Выражение (7) читается так: вероятность того, что произведение вероятностей обеспечения всех равновеликих блоков знаний, полученных на диапазоне периода обучения, будет не меньше планируемой вероятности освоения этих знаний. Это утверждение однозначно определяет тот факт, что эффективность функционирования ИС будет расти с ростом вероятности получения планируемого объема знаний за один период обучения.

Рассмотрим пример. Пусть St {Pi}t струк-

тура подготовки кадров через высшее образование, считая срок обучения объемом пяти лет, для t учебных лет (1=1,2,3,4,5) и i видам обеспечения изучаемых дисциплин в каждом 1-м учебном году (¡=1,2,3,...п). Тогда модель эффективности ИС (с точки зрения накопления знаний за весь период обучения) можно представить следующим атрибутивным свойством ИС на диапазоне всего срока обучения (8).

к п

Р[Е(0>(Е,(0]< (8)

г—1

Модель эффективности (8) является атрибутом целостности ИС на заданном диапазоне ? [1,к] существования планируемого времени подготовки кадров с учетом необходимой модернизации по новым требованиям внешней среды. Построением модели атрибута системы по избранному интегративному свойству завершается структурный анализ системы.

Выражение целостности в общем виде (9) определяет математическую модель управления существенным свойством эффективности функционирования ИС, если определено требование по вероятности обеспечения критерия эффективности рассматриваемой системы, то есть выполняется синтез системы по ее выражению (9):

Р(Е

>Е

ИС-П — ТР

)=

* V

£0 100

(9)

где - фактическая эффективность

ЕИСП,

функционирования инновационной среды предприятия (ИСП);

Е - требуемая внешней средой эффек-

ТР I

тивность функционирования инновационной среды предприятий как системы в целом;

у - вероятность обеспечения критерия рассматриваемого существенного свойства эффективности системы, выраженной в процентах.

Более подробно аппарат структурного анализа и синтеза, позволяющий снизить барьеры внутренней среды во взаимоотношениях между сотрудниками и подразделениями при внедрении инновации, а также примеры синтеза модели управления рисками недостижения цели функционирования информационной системы, модели управления затратами на эффективность функционирования этой системы, раскрыты в

работах автора [13-17].

Информация является стратегическим и тактическим ресурсом развития предприятия. Для управления информацией используются информационные системы, основная роль которых сбор и обработка данных для формирования нового знания с целью принятия управленческого решения. При организации внедрения новшеств во внутренней среде предприятия возникают противоречия, приводящие к конфликтным ситуациям. Наличие информационных с истем управления информационными ресурсами позволит систематизировать информацию и существенно повысить оперативность ее обработки, визуализацию и актуализацию. В статье автором предложено развитие теоретико-методологических основ управления инновационными процессами предприятия. Показан механизм управления качеством функционирования инновационных процессов на основе интеграции методов структурного анализа и синтеза, процессного и кибернетического подходов. Си-нергетический подход используется для объединения различных информационных потоков при внедрении конкретной инновации. При реализации модели автоматизированного управления инновационными процессами используется концепция мультиагентных систем.

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Глухова, Л.В. Определение приоритетов государственной поддержки управления и развития функционирования национальной инновационной системы / Л В. Глухова // Вестник Поволжского государственного университета сервиса. Серия: Экономика. - Тольятти, 2009. № 9. - С. 14-22.

2. Концепция долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2020 года (3.3. Развитие образования). - Режим доступа: http://www.smolin.ru/odv/reference-sourceZ2008-03.htm

3. Распоряжение Правительства РФ от 20 октября 2010 г. № 1815-р "О государственной программе Российской Федерации "Информационное общество (2011 - 2020 годы)" (с изменениями и дополнениями).

4. Указ Президента Российской Федерации от 7 мая 2012 г. № 596 "О долгосрочной государственной экономической политике"» [Электронный ресурс]. - Режим доступа: http://www.kremlin.ru/ news/15232.

5. Глухова, Л.В., Немцев А.Д. Развитие конвергентных процессов в агентских институциональных формах / Л.В. Глухова, А.Д. Немцев // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - 2011. - № 4. - С. 68-71.

6. Глухова, Л.В., Сердюкова Н.А. Мультиагентная модель управления государственной инновационной системой // Научно-исследовательский финансовый институт. Финансовый журнал. -2014. - № 2 (20). - С. 81-86.

7. Глухова, Л.В. Экономика знания: модели, методы, управление / Л.В. Глухова. - М.:ИКиП, 2008. - 88 с.

8. Глухова, Л.В. Концептуальные основы управления инновационной деятельностью предприятий // Вестник Саратовского государственного социально-экономического университета. - Саратов, 2010. - № 1(30). - С. 73-76.

9. Глухова, Л.В. Теоретические основы структурного анализа и синтеза; монография / Л.В. Глухова. - М.: ИКиП, 2007. - 132 с.

10. Глухова, Л.В. Использование индексной квалиметрии для оценки качества функционирования систем подготовки кадров // Вестник института коммерции и права. - М., 2008. - № 4. - С. 38-45.

11. Глухова, Л.В. Применение методов структурного анализа и синтеза для оценки и управления конкурентоспособностью предприятия / Л.В. Глухова // Академия бюджета и казначейства Минфина России. Финансовый журнал. - М., 2010. - № 2. - С. 125-134.

12. Глухова, Л.В. Обоснование математической модели для структуры управления информационной системой подготовки специалистов / Л.В. Глухова // Известия Самарского научного центра РАН Специальный выпуск № 3 «Технологии управления организацией. Качество продукции и услуг». - Самара: Издательство научного центра РАН, 2007. - С. 34-44.

13. Глухова, Л.В. Шерстобитова А.А Некоторые аспекты управления развитием экономических систем // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. - 2013. - № 1 (27). - С. 29-34.

14. Глухова, Л.В. Методология управление инновационной деятельностью предприятий // Инновации и инвестиции. - 2009. - № 3. - С. 66-72.

15. Глухова, Л.В. Модель эффективности подготовки кадрового ресурса для инновационной деятельности / Л.В. Глухова // Инновации и инвестиции. - 2010. - № 4.

16. Глухова, Л.В. Проектирование автоматизированной системы управления качеством подготовки инженеров-менеджеров. / Л.В. Глухова // Научно-технический журнал. «Известия вузов. Технология текстильной промышленности». - Иваново: Изд-во ИГТА, 2005. - №1 (282). - С. 164-166.

17. Глухова, Л.В. Подготовка инженеров-менеджеров по управлению качеством информационных систем сборочных производств / Л В. Глухова // Вестник машиностроения. Сборка в машиностроении и приборостроении. - М., 2007. - № 1. - С. 21-25.

18. Глухова Л.В., Губанова С.Е. Некоторые аспекты менеджмента информационной безопасности промышленных комплексов // Вестник Волжского университета им. В.Н. Татищева. - 2015. -№ 3(34).