CC BY
70
Министерство образования и науки РФ
Правительство Пензенской области Академия информатизации образования Академия проблем качества РФ Российская академия космонавтики им. К.Э.Циолковского Российская инженерная академия Вычислительный центр РАН им. А.А.Дородницына Институт испытаний и сертификации ВВТ ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л.Минца» ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «РУБИН» ОАО «НИИФИ», ОАО «ПНИЭИ», ФГУП ФНПЦ «ПО СТАРТ», НИКИРЭТ, ЗАО «НИИФИиВТ» ОАО «ППО ЭЛЕКТРОПРИБОР», ОАО «РАДИОЗАВОД» Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС» ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА» Пензенский государственный университет
АадижУ{%шсж
ТРУДЫ
МЕЖДУНАРОДНОГО СИМПОЗИУМА
НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО
II то^
ПЕНЗА 2015
УДК 621.396.6:621.315.616.97:658:562 Т78
Труды Международного симпозиума «НАДЕЖНОСТЬ И КАЧЕСТВО»:
T78 в 2 т. - Пенза : ПГУ, 2015. - 2 том - 384 с.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
В сборник трудов включены доклады юбилейного ХХ-го Международного симпозиума «Надежность и качество», проходившего с 25 по 31 мая 2015 г. в городе Пензе.
Рассмотрены актуальные проблемы теории и практики повышения надежности и качества; эффективности внедрения инновационных и информационных технологий в фундаментальных научных и прикладных исследованиях, образовательных и коммуникативных системах и средах, экономике и юриспруденции; методов и средств анализа и прогнозирования показателей надежности и качества приборов, устройств и систем, а также анализа непараметрических моделей и оценки остаточного ресурса изделий двойного назначения; ресурсосбережения; проектирования интеллектуальных экспертных и диагностических систем; систем управления и связи; интерактивных, телекоммуникационных сетей и сервисных систем; экологического мониторинга и контроля состояния окружающей среды и биологических объектов; исследования физико-технологических процессов в науке, технике и технологиях для повышения качества выпускаемых изделий радиопромышленности, приборостроения, аэрокосмического и топливно-энергетического комплексов, электроники и вычислительной техники и др.
Оргкомитет благодарит за поддержку в организации и проведении Международного симпозиума и издании настоящих трудов Министерство образования и науки РФ, Правительство Пензенской области, Академию проблем качества РФ, Российскую академию космонавтики им. К. Э. Циолковского, Российскую инженерную академию, Академию информатизации образования, Вычислительный центр РАН им. А. А. Дородницына, Институт испытаний и сертификации ВВТ, ОАО «Радиотехнический институт имени академика А.Л. Минца», ОАО «УПКБ ДЕТАЛЬ», ОАО «НИИФИ», ФГУП «ПНИЭИ», ОАО «РУБИН», ОАО «РАДИОЗАВОД», ОАО «ППО ЭЛЕКТРИПРИБОР», ФГУП «ПО «СТАРТ», НИКИРЭТ - филиал ФГУП «ПО «СТАРТ», Пензенский филиал ФГУП НТЦ «АТЛАС», ОАО «ТЕХПРОММАШ», МИЭМ НИУ ВШЭ, Евразийский Национальный университет им. Л.Н. Гумилева, Сургутский институт мировой экономики и бизнеса «ПЛАНЕТА»,Пензенский государственный университет.
Сборник статей зарегистрирован в Российском индексе научного цитирования (РИНЦ) с 2005 г.
Р е д а к ц и о н н а я к о л л е г и я :
Юрков Н. К. - главный редактор Трусов В. А. - ответственный секретарь Баннов В. Я. - ученый секретарь Волчихин В. И., Абрамов О. В., Авакян А. А., Дивеев А.И., Иофин А. А., Каштанов В. А., Майстер В. А., Острейковский В.А., Петров Б. М., Писарев В. Н., Роберт И. В., Романенко Ю. А., Северцев Н. А., Садыков С. С., Садыхов Г. С., Увайсов С. У.
ISBN 978-94170-818-5(т.1) ISBN 978-94170-818-8
© Оргкомитет симпозиума, 2015 © ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный университет», 2015
ЛИТЕРАТУРА
1. Скачков В.А., Семенова Т.О., Застела М.Ю. «Автоматизированная система управления инженерными сетями и коммуникациями жилого здания» //Проблемы техники и технологий телекоммуникаций.2 014: Материалы XV Международной научно-технической конференции: Том 2. Казань,2 014г. с.343-345.
2. Валеев А.Р., Застела М.Ю. Методические рекомендации по совершенствованию системы контроля в сфере ЖКХ: Опыт Республики Татарстан. Председатель ТСЖ.-2014.-№1.с.9-11.
3. Трофимова Н.В. Роль инвестиционных технологий в управлении коммунальной инфраструктурой муниципального образования. Надежность и качество. 2014: Труды международного симпозиума:в2т./под ред. Н.К.Юркова. - Пенза; изд-во ПГУ,214.-2т.-с.317-319.
4. Юрков Н.К., Русяева Е.Ю., Полтавский А.В. Взгляд на теорию алгоритмов с позиций философии. Надежность и качество сложных систем. - 2014.№ 2 [6]. С.40-45.
5. «Типовой общероссийский тематический классификатор обращения граждан, организаций и общественных объединений», утв. зам. рук-ля администрации президента РФ 28.06.2013, № А1-3695в, ред. от 27.09.2013.
6. Кочегаров И.И. Системы удалённого рабочего стола при работе с конструкторскими САПР / Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2009. Т. 2. С. 406-407.
7. «Методические рекомендации по совершенствованию системы контроля в сфере жилищно-коммунального хозяйства»,(http://gkhkontrol.ru/2 013/12/13 60 8).
8. Шибанов С.В. Обзор современных методов интеграции данных в информационных системах / Шибанов С.В., Яровая М.В., Шашков Б.Д., Кочегаров И.И., Трусов В.А., Гришко А.К. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. I. С. 292-295.
9. Сайт для обращений и жалоб граждан. Управление по работе с обращениями граждан и организаций Администрации Президента РФ (http://letters.kremlin.ru/sent-claim).
10. Сайт Республики Татарстан (http://prav.tatarstan.ru/rus/totreception.htm).
11. Сайт г. Москвы (https://www.mos.ru/authority/treatments/reception/individuals/
12. Сайт Московской области (http://mosreg.ru/)
13. Сайт Генеральной прокуратуры РФ (http://genproc.gov.ru/contacts/ipriem/send/)/
14. Сайт Общественной палаты РФ (http://www/oprf.ru/14 4 9/14 50/14 51/)
15. Сайт «Наш город Москва» (http://gorod.mos.ru/index.php)
16. Портал «Наш город Санкт-Петербург» (http://gorod.gov.spb.ru/problems/add/)
17. Портал «Открытый город» (https://open.kzn.ru/)
18. Сайт народного контроля РТ (https://uslugi.tatar.ru/open-gov)
19. Свердловский сайт народного контроля (http://control66.ru)
20. Сайт народного контроля Ростовской области (http://nk61.ru/)
УДК 004.043, 004.42, 665.7, 658.51
Дегтярева О.А., Макарова Д.С., Сопченко Е.В, Кудрина М.А.
ФГАОУ ВО «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королева (национальный исследовательский университет) (СГАУ)» Самара, Россия
ПРИМЕНЕНИЕ ОЬАР-ТЕХНОЛОГИЙ НА ПРИМЕРЕ АНАЛИЗА СЕБЕСТОИМОСТИ НЕФТЕПРОДУКТОВ
3. Отсутствие контроля за исполнением решения 4. Незаконное привлечение к ответственности и/или возложение какой-либо обязанности
3. Муниципальный уровень 1. Государственная жилищная инспекция 1. Отсутствие ответа на жалобу или ответа по существу 2. Необоснованное отклонение жалобы 3. Отсутствие контроля за исполнением решения 4. Незаконное привлечение к ответственности и/или возложение какой-либо обязанности
2. Муниципальный жилищный контроль 1. Отсутствие ответа на жалобу или ответа по существу 2. Незаконное отклонение жалобы 3. Отсутствие контроля за исполнением решения
3. Муниципальная жилищная комиссия 1. Отсутствие ответа на жалобу или ответа по существу 2. Незаконное отклонение жалобы 3. Отсутствие контроля за исполнением решения 4. Незаконное привлечение к ответственности и/или возложение какой-либо обязанности
Введение. Анализ себестоимости продукции -это выраженный в денежной форме анализ затрат предприятия на производство и реализацию продукции. Исследование себестоимости продукции является важнейшей задачей любого предприятия и
входит в систему управленческого учета. Информация о затратах, как правило, находится в разных подразделениях предприятия, в разных организациях и хранится в разных форматах.
Существуют хранилища данных - предметно-ориентированные БД, созданные специально в качестве единого согласованного источника данных для последующих аналитических запросов [1].
Для того, чтобы наглядно представить информацию конечному пользователю в удобном для него виде, используются разные способы визуализации данных, например, службы отчетности SQL Server или OLAP - технологии.
Механизм OLAP является на сегодня одним из популярных методов анализа данных. Интерактивная аналитическая обработка (On-Line Analytical Processing - OLAP) позволяет получать доступ к статистическим и организованным данным из источников бизнес-данных, например, хранилищ данных, в многомерной структуре, именуемой куб. На рисунке 1 представлена архитектура систем поддержки принятия решений на предприятии.
Хранилище Аналитические кубы
Инструменты анализа
■■
ill m Reporting
rill Services
п Microsoft
II ¿1 Excel
v J
SQL Server Integralion Services
SQL Server Analysis Services
Рисунок 1 - Архитектура систем поддержки принятия решений
Технология оперативной аналитической обработки данных ориентирована на оказание помощи в принятии своевременных решений руководителю [2] . Средства OLAP позволяют осуществлять стратегический обзор ситуации, в реальном времени получать ответы на вопросы, интересующие менеджеров предприятия или аналитика, и представлять результаты этого анализа в удобном для восприятия и принятия решений виде, например, в виде сводной таблицы Excel.
Постановка задачи. В ходе работы была спроектирована и реализована система, позволяющая анализировать актуальные данные необходимые для расчета себестоимости нефтепродуктов с помощью OLAP - технологии.
Для реализации поставленной задачи был сформирован OLAP-куб. Пользователю системы предоставлена возможность формирования отчетов в виде сводной таблицы Excel на основе следующих измерений и мер:
Измерения:
«Бухгалтерские проводки»;
«Услуги»;
«Спецификация накладных»;
«Подразделения»;
«Накладные»;
«Матценности»;
«Контрагенты»;
«Каталог типовых хозопераций»;
«Каталог статей затрат»;
«Каталог пояснений по статусу»;
«Договора, приложения к ним»;
«Группа матценностей».
Меры:
«Затраты на матценности»;
«Затраты на услуги сторонних организаций»;
«Прочие затраты»;
«Прибыль от предоставленных услуг».
Таким образом, пользователю предоставлены следующие функции для отчета:
Чтение куба по выбранному измерению
Построение среза
Формирование отчета в формате .xlsx
Форматирование отчета:
группировка;
сортировка;
изменение отображения: денежных величин, форматы дат и времени, текстовой информации; построение графиков и диаграмм OLAP - технологии. OLAP - это набор технологий для оперативной обработки информации, включающих динамическое построение отчётов в различных разрезах, анализ данных, мониторинг и прогнозирование ключевых показателей бизнеса. В основе OLAP-технологий лежит представление информации в виде OLAP-кубов. Существуют три типа OLAP:
многомерная OLAP (Multidimensional OLAP -MOLAP);
реляционная OLAP (Relational OLAP - ROLAP); гибридная OLAP (Hybrid OLAP - HOLAP). Основными преимуществами использования OLAP являются:
наглядность представление структуры данных на основе фактов и измерений;
гибкие механизмы детализации и агрегации данных по различным разрезам;
высокая скорость ответа на запрос; мощная аналитическая и вычислительная платформа: статистические функции и другие сложные функции;
возможность моделирования и быстрого создания аналитических отчетов, не прибегая к помощи программистов.
Построение OLAP - куба. Многомерность в рамках OLAP предполагает концептуальное представление данных в виде многомерной структуры данных - гиперкуба (OLAP-куба) [3], представленного на рисунке 2. Рёбрами куба выступают измерения (например, для параметра «время» это последовательность дней, месяцев, кварталов, лет), а данные (facts - факты; measures - меры, показатели) расположены на пересечении осей измерений [4] .
Измерение
Измерение
Мера
t
Измерение
Рисунок 2 - OLAP - куб
Оси куба представляют собой измерения, по которым откладывают параметры, относящиеся к анализируемой предметной области, например, названия товаров и названия месяцев года. На пересечении осей измерений располагаются данные, количественно характеризующие анализируемые факты - меры, например, объемы продаж, выраженные в единицах продукции. В простейшем случае двумерного куба получается таблица, показывающая значения уровней продаж по товарам и месяцам.
Дальнейшее усложнение модели данных возможно по нескольким направлениям:
Увеличение числа измерений данные о продажах не только по месяцам и товарам, но и по регионам. В этом случае куб становится трехмерным.
Усложнение содержимого ячейки, например, может интересовать не только уровень продаж, но и
чистая прибыль или остаток на складе. В этом случае в ячейке будет несколько значений.
Для формирования куба использовались службы SQL Server Integration Services и SQL Server Analysis Services [5, 6].
Логический проект и реализация системы. В
ходе проектирования системы была построена логическая модель данных, представленная на рисунке 3.
HOZOPER
NREC
DOGOVOR
NREC
CDOGOVOR
DDOC
NODOC
KATSOPR
FK5 NREC
FK3 CORG
FK4 CDOGOVOR
FK2 CNOTE
CPODRFROM
FK1 CHOZOPER
GroupMC
NREC
SPSOPR
NREC
FK2.FK3 CMCUSL
FK1 CSOPR
KATMC
NREC
FK1 FK2 CGROUPMC CSTZATR
KATORG
NREC
i k
KATNOTES
NREC
KATUSL
NREC
FK1 CSTZATR
KATPODR
NREC
i L
OBOROT
NREC
FK1 FK2 KA(JOS#2# KODSPO
STZATR
NREC
Рисунок 3 - Логическая модель данных
В модели данных выделены основные сущности:
Накладные («KATSOPR»): сведения о документах, используемых при передаче товара: отправитель/получатель груза, плательщик, вес продукции и т.д.;
Услуги («KATUSL»): сведения о наборе услуг, предоставляемых поставщиком, включая время предоставления услуг и расценки;
Матценности («KATMC»): сведения об активах организации, использующиеся в качестве сырья, материалов и т.п. при производстве продукции, предназначенной для продажи (выполнения услуг, оказания услуг);
Бухгалтерские проводки («OBOROT»): сведения о состоянии учитываемых объектов (бухгалтерский счёт, на котором ведется учёт объекта - наименование товара или контрагента);
Спецификации накладных («SPSOPR»): сведения о фактическом движении сырья и готовой продукции;
Подразделения («KATPODR»): сведения об отделах, цехах, руководителях, задачах и т.д.;
Контрагенты («KATORG»): сведения о подрядчиках;
Каталог ТХО (типовые хозоперации)
(«HOZOPER»): сведения о связи между документами и бухгалтерскими проводками;
Каталог статей затрат («STZATR»): сведения о заявках центров затрат по статьям;
Каталог пояснений по статусу («KATNOTES»): сведения о статусе документов (заказ принят/передан на исполнение/доставляется и т.п.);
Договора и приложения к ним («DOGOVOR»): сведения о плательщиках, датах заключения договора на поставки продукции, штрафные санкции;
Группа матценностей («GroupMC»): сведения о методиках списания и оптовых наценках.
По логической модели данных построена физическая модель данных. База данных реализована на СУБД MS SQLServer 2010.
На рисунке 4 представлена диаграмма вариантов использования системы, а также диаграмма последовательности построения куба. Основные возможности пользователя: читать OLAP - куб;
проанализировать полученные данные; сравнить данные с ранее полученными; сформировать отчет;
форматировать отчет, используя возможные измерения и меры куба.
Заключение. В работе была спроектирована и реализована система, позволяющая анализировать актуальные данные необходимые для расчета себестоимости нефтепродуктов с помощью OLAP - технологии. Система предназначена для обеспечения центров ответственности по затратам информацией для оперативного управления формированием себестоимости продукции, работ и услуг нефтеперерабатывающего завода [7]. Также предоставляются данные для оценки изменения себестоимости относительно прошлых отчетных периодов. С помощью системы также осуществляется исследование причин, вызвавших отклонение показателей от их плановых значений. Пользователю предоставлены следующие функции: чтение куба по выбранному измерению, построение среза, формирование и форматирование отчета в формате .xlsx.
Попьзсеатаъ
-О
Читать (S АР-куб А
о
Сфутрватъ
С \ kJ
Измежты{10(мгт «iKWt»! т^аиниатфциири РаювЫ)1х1к
Загрузка данных, ^ обновление ХД, управление объектами и даннымн SQl Server
Проектирование и ^ управление многомерными данными
5 SIS
I 1 : Запуск обработки измерения
Анализировать статистку
.«inrJude»
jL
^ - v. «indufc»
■<_>................\_>
Ппстроть отчет Форматцккэть отчет
А V;
«Мяк» ^
Фтьтрганть
О
Ô
о о
Выр^жь данные Построить диаграмм Построть график
2" Обработка измерения
G: Результат обновленного измерения .
: 4: Результат SQL - запроса : 5 Заполнение куба
г=
7: Сгроектярсеанноеиэмеренре
CpaiiHib E3iaiiuiufli
даныш
Рисунок 4 - Диаграмма вариантов использования системы и диаграмма последовательности разработки
куба
На рисунке 5 представлены некоторые экранные формы системы.
Пример) среза куба Рисунок 5. Некоторые экранные формы системы
ЛИТЕРАТУРА
1. Материалы по бизнес-аналитике и работе с OLAP [Электронный ресурс]. - http://www.olap.ru.
2. Дегтярева О.А., Шепилов Я.Ю, Автоматизация учета заказов в инструментальном цехе машиностроительного предприятия [Текст] - Труды международного симпозиума "Надежность и качество-2 012", том 1, Пенза, ПГУ, 2012, с. 373-376
3. Федоров, А. Введение в OLAP [Электронный ресурс] -http://compress.ru/article.aspx?id=103 4 8& iid=425.
4. Определение OLAP [Электронный ресурс] - http://ru.wikipedia.org/ wiki/OLAP.
5. Кочегаров И.И. Системы удалённого рабочего стола при работе с конструкторскими САПР / Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2009. Т. 2. С. 406-407.
6. Сайт Национального Открытого Института «ИНТУИТ». Курс «Использование MS SQL Server Analysis Services 2008 для построения хранилищ данных». [Электронный ресурс] - http://www.intuit.ru/ studies/courses/5 68/4 2 4/info.
7. Белов А.Г. Обеспечение влагозащитного покрытия печатных узлов датчика протечки / Белов А.Г., Баннов В.Я., Трусов В.А., Кочегаров И.И., Лысенко А.В., Горячев Н.В., Юрков Н.К. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2014. Т. 2. С. 151-154.
8. Введение в бизнес-аналитику и обзор платформы Microsoft Business Intelligence [Электронный ресурс] - http://www.techdays.ru/videos /1348.html
9. Виноградов А.Н. Опыт разработки автоматизированной системы управления технологическими процессами нефтебазы [Текст] - Труды международного симпозиума "Надежность и качество-2 014", том 2, Пенза, ПГУ, 2014, с. 141-145
УДК 65.016.8 Ширинкина Е.В.
ГБОУ ВПО «Сургутский государственный университет ХМАО- Югры», Сургут, Россия
УПРАВЛЕНИЕ РИСКОМ НЕСОСТОЯТЕЛЬНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЙ
Интерес к проблематике риска применительно к хозяйственной практике возрос в связи с трансформационными процессами в экономике России в начале 1990-х гг. Косвенно это проявилось в увеличении числа публикаций, в названиях которых фигурирует слово "риск". Наиболее представительная группа работ посвящена традиционной актуарной тематике [2,3,4,5]. Значительное число публикаций - задачам анализа риска в управлении проектами, в принятии технических решений и т.п. Несмотря на обилие публикаций, в той или иной степени посвященных проблематике риска, среди них мало работ, доведенных до методик расчета, которые бы освещали вопросы учета риска несостоятельности в деятельности организаций.
Нами в данном исследовании опровергается си-нонимирование категорий «несостоятельность» и «банкротство» [1,2,3]. Отделим категорию «несостоятельность» от неплатежеспособности. Предприятие считается неплатежеспособным, если оно неспособно расплачиваться по любым обязательствам. Несостоятельность - невозможность предприятия своими активами в их ликвидной форме покрывать существующие текущие обязательства. В
отличие от несостоятельности банкротство - термин юридический, т.е. установленный нормативными документами, должник может быть признан банкротом только на основании решения арбитражного суда. Если неплатежеспособность и несостоятельность являются критерием наличия финансового кризиса, то банкротство - финансово-правового кризиса. Таким образом, появляется три термина: неплатежеспособность, несостоятельность и банкротство. Для оценки риска несостоятельности предприятия ограничиться каким - либо одним критерием нельзя.
Стратегический кризис происходит со спада стоимостей предприятия. На этом этапе вероятности рисков банкротств очень низка. Структурный (тактический) кризис будет появляться в связи снижения показателя, который отражает экономическую добавленную стоимость. Оперативный кризис начнется со снижения показателей рентабельности собственного капитала. На этом этапе вероятности риска несостоятельности лежит в диапазоне от 30 % до 45%.
В этой связи риск несостоятельности определяется (см. табл.1):
Связи вероятностей риска несостоятельности и этапов кризиса
организации
Таблица 1
Этап кризиса Тип кризиса Значения показателей, определяющих этап кризиса Смысловая характеристика риска несостоятельности
Стратегический кризис Кризис управления Снижение стоимости предприятия снижается Очень низкий риск несостоятельности
Структурный кризис Кризис управления Снижение экономической добавленной стоимости Низкий риск несостоятельности
Оперативный кризис Кризис управления Снижение рентабельности собственного капитала Средний риск несостоятельности
Кризис ликвидности Финансовый кризис Коэффициент абсолютной ликвидности меньше норматива и ухудшается Средний риск несостоятельности
Неплатежеспособность Финансовый кризис Коэффициент промежуточной ликвидности меньше норматива и ухудшается Высокий риск несостоятельности
Несостоятельность Финансовый кризис Коэффициент текущей ликвидности меньше норматива и ухудшается Очень высокий риск несостоятельности
Банкротство Финансово-правовой Подача заявления кредиторов в суд Очень высокий риск несостоятельности
Поэтому для оценки риска несостоятельности необходимо использовать трехмерную модель, представленную на рисунке 1.
Этапы кризиса
Банкротство
Несостоятельность
Неплатежеспособность' ----Кризис тнневнднб ста
Оперативны» кризис
— Технический кррзис
— Структурный кризис
I I ; [У I
ч 25%
50% 1 класс 2 K.-)acf'' 3 к
75%
100%
Финансовая устойчивость
Вероятность риска
Рисунок 1 - Трехмерная модель оценки вероятности риска несостоятельности
