Россия
Россия
Россия
Россия
ГРНТИ 55.01 Общие вопросы машиностроения
ГРНТИ 55.13 Технология машиностроения
Выявлен минимальный набор общих системных свойств и показателей, используемых для характеристики процессов систем менеджмента качества. В общие системные свойства процессов включены: эмерджентность, управляемость, устойчивость, адаптация, эффективность и чувствительность. Даны определения и приведены основные аспекты перечисленных свойств, изученные в работах отечественных и зарубежных ученых. Рассмотрены возможности использования моделей организации на основе: теории автоматического управления; системы сбалансированных показателей BSC; модели контура управления; комплекса моделей и алгоритмов прогнозирования, анализа и контроля процессов; целевой и ресурсной составляющих эффективности целенаправленного процесса.
процесс, система менеджмента качества, процессный подход, свойства процесса
Введение
Система менеджмента качества (СМК) является частью общей системы менеджмента предприятия (организации). Согласно ГОСТ Р ИСО 9000 [1], организация осуществляет менеджмент процессов и их взаимосвязей как системы для результативного и эффективного достижения целей организации в области качества. СМК состоит из взаимосвязанных процессов, каждый из которых представляет собой совокупность взаимосвязанных и/или взаимодействующих видов деятельности, использующих входы для получения требуемого результата.
Оптимизация СМК и результатов ее деятельности зависит от понимания того, каким образом этой системой создаются результаты. Последовательные и прогнозируемые результаты достигаются более эффективно и результативно, когда деятельность осознается и управляется как взаимосвязанные процессы, которые функционируют как согласованная система [1]. Создание и улучшение СМК напрямую связано с определением взаимозависимости процессов и анализом влияния изменений в отдельном процессе на систему в целом. Известно, что не все процессы в СМК являются одинаково значимыми, поэтому необходимо сосредотачивать усилия на основных процессах и возможностях для их улучшения. Такие улучшения должны быть интегрированы в разработку новых или модифицированных продукции, услуг и процессов [2].
При исследованиях СМК и ее составляющих нашли применение различные подходы [3-6], общим в которых является применение системного подхода, а поиск возможностей улучшения основан на построении и исследовании моделей процессов [7]. В связи с изложенным задача определения общесистемных свойств и их показателей для исследования процессов (сети процессов) является актуальной.
Целью работы является выявление минимального набора общих системных свойств и показателей, используемых для их характеристики, для исследования процессов СМК.
Система, ее свойства и составляющие
Существуют десятки определений понятия «система» - S. К одним из первых относится определение [8; 9]
S = < A, R >, (1)
где < > - кортеж (упорядоченная последовательность); A - множество элементов A = {ai}; R - множество связей между элементами R = {rj}, а также
S = < A, QS, R >, (2)
где QS - свойства системы.
Любая система имеет свойства, под ними понимаются объективные особенности, которые могут проявляться на всех или некоторых этапах жизненного цикла системы, а их показатели характеризуются численными значениями. Значения показателей системы в данный текущий момент времени характеризуют с помощью понятия «состояние». Состояние можно определить через входные воздействия, выходные параметры и свойства элементов системы.
Впоследствии были предложены также следующие определения [8; 9]:
S = < A, R, Z, SR, ∆T >,
где Z - цель или совокупность целей; SR - среда; ∆T - период времени, в течение которого предполагается существование системы и ее цели;
где X - множество входных объектов (воздействующих на систему); Y - множество выходных результатов; × - отношение пересечения.
Выбор подходящего определения (совокупности определений) системы зависит от конкретных целей ее исследования. Поскольку в данной работе рассматриваются СМК, то системой S является либо процесс, либо сеть процессов предприятия (организации). После отражения структуры системы в виде (1), зная свойства входящих в нее элементов, можно перейти к представлению системы в виде (2).
Выявление минимального набора общих системных свойств и показателей процессов
При анализе литературных источников [1; 2] был выявлен набор общих системных свойств процессов, отраженный во всех рассмотренных работах и названный нами минимальным набором. В этот набор включены следующие свойства: эмерджентность (QS,1), управляемость (QS,2), устойчивость (QS,3), адаптация (QS,4), эффективность (QS,5) и чувствительность (QS,6).
Эмерджентность (целостность) - свойство, состоящее в возникновении у системы новых свойств, отсутствующих у ее элементов. Данное свойство имеет три основных аспекта своего проявления, а именно [1; 2]:
- свойства системы (целого) Qs не являются простой суммой свойств qi (i = 1, …, n) составляющих ее n элементов (частей):
- свойства системы (целого) зависят от свойств составляющих ее элементов (частей):
- объединенные в систему элементы, как правило, утрачивают или изменяют часть своих свойств, которыми они обладали вне системы, но в составе системы они могут приобрести новые свойства.
В работах Е.В. Луценко, в том числе в [10; 11], системный эффект, характеризующий отличие системы от множества, при котором S содержит больше элементов, чем порождающее множество, выражается полученным автором локальным коэффициентом эмерджентности Хартли j:
где W - количество базовых элементов в системе; m - сложность составного элемента системы, т.е. подсистемы (количество базовых элементов в составном элементе); M - максимальная сложность подсистем (максимальное количество базовых элементов в составном элементе).
Этим же исследователем предложено оценивать абсолютную величину Sабс системного эффекта, образующегося за счет объединения 2 систем (множеств A и B) без повторяющихся элементов с правилом запрета в форме ограничения на максимальную сложность подсистем (составных элементов) или количество уровней иерархии в системе, на основе выражения
которое было обобщено и на случай объединения произвольного количества систем.
Поскольку по абсолютному значению величины системного эффекта Sабс трудно установить его значимость, то в качестве базы сравнения было использовано суммарное количество элементов в исходных системах до объединения и получено выражение для относительной величины Sотн системного эффекта [11]
также обобщенное на произвольное количество систем.
Рассмотренный подход, основанный на использовании зависимостей (3-5), развит в работах самого автора, а также в работе [12] при исследовании возможности разработки организационных структур управления с максимальным уровнем системности при заданном количестве элементов на основе количественных оценок.
В работе [13] к основным критериям целостности экономических систем отнесен комплекс динамических показателей эффективности (менеджмент системы сбалансированных показателей - BSC) деятельности предприятия. Автор считает, что само понятие баланса характеризует оптимальную структуру взаимодействующих элементов системы (клиент, развитие, финансы, хозяйство), а целостность этой структуры определена общей стратегией предприятия. Существенным недостатком BSC является отсутствие в ней критериев и средств количественной оценки условий баланса, в то время как сохранение баланса выбранных показателей в процессе реализации стратегии равнозначно сохранению целостности самой экономической системы. Для принятия решений при управлении используются отклонения BSC от состояния баланса, а не изменения абсолютных значений показателей сбалансированной системы. В данной работе не приводятся зависимости для определения такого баланса, а в качестве решения предлагается графический инструмент - Space-гистограмма нормированных показателей BSC.
Управляемость - свойство системы, характеризующее ее способность к переходу от текущего состояния к заданному состоянию, к сохранению показателей свойств или достижению цели, для которой она создана, при задании управляющих воздействий, ограничивающих множество возможных состояний системы.
К задачам управления относятся [14]:
- целеполагание - определение требуемого состояния или поведения системы;
- стабилизация - удержание системы в существующем состоянии в условиях возмущающих воздействий;
- выполнение программы - перевод системы в требуемое состояние в условиях, когда значения управляемых величин изменяются по известным детерминированным законам;
- слежение - удержание системы на заданной траектории (обеспечение требуемого поведения) в условиях, когда законы изменения управляемых величин неизвестны или изменяются;
- оптимизация - удержание или перевод системы в состояние с экстремальными значениями характеристик при заданных условиях и ограничениях.
Определение различных показателей, в том числе и управляемости, при использовании моделей организации на основе теории автоматического управления (ТАУ) не представляет сложности, поэтому сразу рассмотрим эту возможность.
В работах [15; 16] утверждается, что инвестиционный процесс только теоретически можно рассматривать как процесс управления в системе с обратной связью, выполненной в соответствии с классической теорией автоматического управления. По мнению авторов этих работ, раскрыть математическую сущность и формализовать передаточные функции ее компонентов практически невозможно, а значит, такая идеализация данного процесса неприменима.
В работе [17] отмечено, что в управлении организационными системами используются три механизма (по частоте управления): управление ресурсами, управление целями, управление структурами. Первое ограничение возможности применения кибернетических моделей для анализа организационных систем управления автор связал с неразработанностью математических моделей, адекватно отображающих процесс управления структурами или ресурсами. Второе ограничение вызвано значительным временным лагом в организационных системах, а также тем, что качественные и количественные показатели их выходных величин могут быть полностью неопределенными. В самой работе [17] представлена и исследована модель сложной организационной системы - экстренной городской службы (скорая помощь, пожарная служба, служба газа). На основе этой модели можно либо спроектировать систему, удовлетворяющую требованиям пользователя, либо доказать невозможность достижения этих требований при заданных элементах и связях системы и ресурсных ограничениях.
С помощью разработанной модели контура управления [18] было исследовано влияние звеньев и принципов управления на результат данного процесса. К основным факторам, влияющим на эффективность процесса управления, автор отнес: продолжительность внешнего возмущающего воздействия; принцип регулирования; задержку в принятии решения. Для оценки эффективности процесса управления разработаны показатели [18] - интегральный показатель затрат на регулирование, интегральный показатель ошибки регулирования, коэффициент качества регулирования, коэффициент эффективности регулирования - и обоснована возможность их использования. С помощью модели в этой работе была исследована эффективность различных структур управления (зависимое подразделение, холдинг, независимая компания). Результаты работы были рекомендованы к использованию при синтезе систем управления организациями и при формировании структуры процессов в различных организациях.
В работе [19] на основе применения методов теории дифференциальных уравнений, преобразований Лапласа, а также построения алгоритмов анализа и принятия управленческих решений был разработан комплекс математических моделей, алгоритмов. Данный комплекс позволил использовать новые подходы к прогнозированию, анализу и контролю движения финансовых ресурсов во взаимосвязи с построением статических и динамических экономико-математических моделей.
В работе [20] была выполнена модельная интерпретация понятий и соответствующих свойств, принятых в организационном управлении и менеджменте, к ограниченному количеству терминов и понятий классической теории автоматического управления. Эта интерпретация позволила по результатам анализа математической модели системы организационного управления решить количественными методами следующие задачи:
- Оценка условий устойчивости (работоспособности) системы организационного управления предприятия.
- Оценка эффективности системы организационного управления (качества работы предприятия).
- Определение способов повышения эффективности системы организационного управления.
В работе [21] на основе ТАУ были разработаны и применены динамические модели: системы поддержания плановых темпов; деятельности функционального подразделения; формирования плановых темпов для двух взаимодействующих функциональных подразделений.
В работах [22-25] были выявлены факторы, оказывающие влияние на динамику показателей качества продукции машиностроения, с учетом которых предложена математическая модель, раскрывающая временные зависимости изменения показателей качества продукции от изменения ее сложности, факторов сопротивления, потенциала организации, требований потребителей и других заинтересованных сторон. Выходные характеристики этой модели связывают уровень качества продукции и временные параметры при выбранных способах реализации подходов к планированию целей в области качества. Отметим, что предложенная в рассмотренных работах математическая модель является существенно нелинейной, однако она позволяет использовать показатели свойств, применяемых в ТАУ.
Анализ представленных выше работ показал, что существуют примеры эффективного применения ТАУ при исследовании организационных, организационно-экономических и организационно-технических систем, что позволяет использовать соответствующие показатели для характеристики свойств процессов СМК.
Для характеристики свойства управляемости процессов в терминах ТАУ используется критерий Калмана [26], применимый для линейных систем. Пусть имеется линейная стационарная система, представление которой в пространстве состояний имеет вид
где x - вектор-столбец переменных состояния размерностью n; u - вектор-столбец управлений размерностью m; A, B - постоянные матрицы коэффициентов соответствующих размерностей.
Тогда для полной управляемости объекта необходимо и достаточно, чтобы выполнялось условие
rank [B AB A2B … An−1B] = n.
Со свойством управляемости тесно связано свойство наблюдаемости системы [26].
При исследовании нелинейных систем, динамика которых описывается нелинейными дифференциальными или разностными уравнениями, в ряде случаев (при малых изменениях переменных) можно перейти к анализу линеаризованной нелинейной системы без потери особенностей поведения. Если же особенности исследуемой системы не позволяют выполнить такое упрощение, то используют условия управляемости и наблюдаемости нелинейных систем [27].
Таким образом, при совместном применении процессного подхода и теории автоматического управления, в соответствии с заданной структурой S, каждому элементу системы ставится в соответствие обоснованно выбранная передаточная функция. После определения численных значений коэффициентов передаточных функций или их интервальных значений определяют значения показателей свойств самой системы.
Устойчивость - свойство системы возвращаться в состояние равновесия после того, как она была выведена из этого состояния под влиянием внешних (или внутренних - в системах с активными элементами) воздействий [1; 2]. В зависимости от величины отклонения различают устойчивость «в малом» и устойчивость «в большом». При оценке устойчивости играет значительную роль время возвращения в состояние равновесия. Так, при асимптотической устойчивости это время равно 
.
Пусть известна передаточная функция замкнутой системы относительно любого входного воздействия:
W(s) = R(s)/D(s).
Характеристический полином замкнутой системы управления равен
D(s) = a0sn + a1sn−1 + a2sn−2 + … + an−1s + an.
На его основе определяют алгебраические и частотные критерии устойчивости системы [26]. Так, при использовании критерия Рауса заполняется специальная таблица, элементы которой определяются коэффициентами характеристического уравнения:
1) в первой строке записываются коэффициенты уравнения с четными индексами в порядке их возрастания;
2) во второй строке - аналогично коэффициенты с нечетными индексами;
3) остальные элементы таблицы определяются по формуле
ck,i = ck+1,i-2 – ri ck+1, i-1,
где ri = c1,i-2/c1,i-1; i ≥3 - номер строки; k - номер столбца.
4) число строк таблицы на единицу больше порядка характеристического уравнения.
Вид таблицы при использовании критерия устойчивости Рауса:
ri
|
i\k |
1 |
2 |
3 |
4 |
|
|
- |
1 |
c11 = a0 |
c21 = a2 |
c31 = a4 |
... |
|
- |
2 |
c12 = a1 |
c22 = a3 |
c32 = a5 |
... |
|
r3 = =c11/c12 |
3 |
c13 = c21– –r3 c22 |
c23 = c31– –r3 c32 |
c33 = c41– –r3 c42 |
... |
|
r4 = =c12/c13 |
4 |
c14 =c22– –r4 c23 |
c24 = c32– –r4 c33 |
c34 = c42– –r4 c43 |
... |
|
... |
... |
... |
... |
... |
... |
Система устойчива, если все элементы первого столбца данной таблицы имеют одинаковый знак.
Условия устойчивости нелинейных систем рассмотрены в работе [28].
В работе [29] рассматриваемое свойство разделено на структурную и функционально-параметрическую устойчивость. Структурная устойчивость предполагает сохранение структуры как совокупности некоторых взаимосвязей самостоятельных составных частей целого, определяющего указанную систему. Функционально-параметрическая устойчивость в этой работе рассматривается как устойчивость к малым возмущениям (устойчивость «в малом») и как устойчивость к большим, глубоким возмущающим воздействиям, которая формируется за счет управляемости и адаптивности.
Адаптация - свойство системы приспосабливаться к изменяющимся условиям окружающей среды, оказывающим на нее влияние.
В процессе приспособления могут изменяться количественные характеристики параметров системы, структура системы, поведение системы, а возможно, и управляющие воздействия на основе текущей информации с целью достижения или сохранения определенного состояния системы при начальной неопределенности внешних условий и изменяющихся условиях функционирования.
Существуют различные виды адаптации: появление новых элементов и/или связей между ними, настройка и самонастройка, обучение и самообучение, объединение систем в коллектив или распад системы и т.д.
При адаптации могут возникать состояния системы, характеризующиеся потерей устойчивости и управляемости, изменением целостности, эффективности и чувствительности [9]. В связи с этим при исследовании адаптации целесообразно использовать показатели, соответствующие изменениям этих свойств.
Эффективность - комплексное свойство, характеризующее соотношение между достигнутым результатом и использованными ресурсами.
В работе [30] введены понятия целевой (функциональной) и ресурсной (экономической) составляющих эффективности целенаправленного процесса, при этом целевая эффективность характеризуется показателями результативности, а ресурсная эффективность - показателями ресурсоемкости и оперативности.
Если цель выражают как требуемое значение результата выполнения процесса Yтр, то для количественного описания соответствия результата Y(u) используют некоторую числовую функцию соответствия на множестве допустимых стратегий управления {U}, u ϵ U:
Конкретный вид этой функции зависит от цели операции, задачи исследования и других условий [31]. Если Y(u) является случайной переменной, то функция соответствия будет случайной, как функция случайного аргумента, тогда в качестве показателя эффективности можно принять математическое ожидание этой функции.
Функции соответствия в детерминированном и вероятностном виде можно применять и для выражения показателей ресурсной эффективности.
Для характеристики свойства эффективности процессов в терминах ТАУ используется ряд показателей [32]. Для переходных состояний S по переходной функции h(t) определяются следующие показатели ресурсной эффективности:
- установившееся значение переходной функции:
- время регулирования tp (показатель быстродействия системы):
где δ - число (обычно δ =0,05);
- перерегулирование:
где hmax - максимальное значение переходной функции h(t);
- число колебаний h(t) за время переходного процесса:
где Tk - период колебаний; Nk - число полных колебаний h(t) за время tp.
Показателем целевой эффективности системы в установившемся режиме является ее ошибка:
(является одной из форм функции соответствия (6)).
Показателями ресурсной эффективности будут являться различные функционалы, основные из которых представлены в работе [32].
Чувствительность - свойство системы изменять значения показателей других свойств при малом отклонении тех или иных параметров от своих номинальных (расчётных) значений [1; 2]. Для обозначения противоположного свойства пользуются терминами «грубость» или «робастность».
Для оценки чувствительности используют разложение функции W(ξ), описывающей значение некоторого показателя определенного свойства системы, в степенной ряд в окрестности номинального значения параметра элемента ξ0 [33]. Такое разложение без учета остаточного члена ряда, то есть в первом приближении, имеет вид
При малых изменениях величины параметра элемента (ξ – ξ0) изменение функции в линейном приближении равно
В тех случаях, когда возможно изменение нескольких параметров, используют разложение функции в кратный ряд Тейлора.
Заключение
Таким образом, рассмотренные в работе общесистемные свойства и их показатели являются основными для исследования как отдельных процессов, так и сетей взаимосвязанных и взаимодействующих процессов. Они оказывают большое влияние на эффективность и управляемость систем менеджмента качества предприятий и дают возможность перейти к постановке задач оптимизации. Дальнейшее изучение характеристик показателей представленных свойств, а также выявление их взаимосвязей - перспективная задача, требующая систематизации накопленного опыта в области эффективного менеджмента качества процессов и позволяющая по-новому представить принцип системного подхода к менеджменту, который, несмотря на исключение из новой редакции ГОСТ Р ИСО 9001-2015 «Системы менеджмента качества. Требования», внедрен в принцип процессного подхода, поскольку именно менеджмент взаимосвязанных процессов как системы способствует результативности и эффективности организации в достижении намеченных результатов.
1. ГОСТ Р ИСО 9000-2015. Системы менеджмента качества. Основные положения и словарь. - Введ. 2015-01-11. - М.: Стандартинформ, 2015. - 54 с.
2. Аникеева, О.В. Управление качеством продукции, процессов, услуг: учеб. пособие / О.В. Аникеева, О.Ю. Еренков, А.Г. Ивахненко, М.Л. Сторублев. - Курск: ЮЗГУ, 2016. - 426 с.
3. Анцев, В.Ю. Управление качеством процесса рекламационной деятельности промышленного предприятия / В.Ю. Анцев, Е.Ю. Игнатенко, П.А. Сорокин // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2012. - № 1. - С. 402-410.
4. Анцев, В.Ю. Поэтапное совершенствование производственного процесса на примере производства трубопроводов газотурбинных двигате-лей / В.Ю. Анцев, Н.А. Витчук // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2016. - № 5 (68). - С. 15-21.
5. Анцев, В.Ю. Управление производственным процессом на основе построения структурно-функциональных моделей / В.Ю. Анцев, Н.А. Витчук // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2016. - № 8-2. - С. 139-146.
6. Ивахненко, Е.А. Совершенствование процесса разработки концепции изделий машиностроения / Е.А. Ивахненко, А.В. Олейник, Л.М. Червяков // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. - 2017. - № 8-1. - С. 313-323.
7. Ивахненко, А.Г. Моделирование систем качества: учеб. пособие / А.Г. Ивахненко, М.Л. Сто-рублев. - Курск: ЮЗГУ, 2011. - 174 с.
8. Системный анализ и принятие решений: словарь-справочник: учеб. пособие для вузов / под ред. В.Н. Волковой, В.Н. Козлова. - М.: Высш. шк., 2004. - 616 с.
9. Ивахненко, А.Г. Системный анализ: учеб. пособие для студентов вузов / А.Г. Ивахненко. - Курск: Курск. гос. техн. ун-т, 2008. - 134 с.
10. Луценко, Е.В. Реализация операции объединения систем в системном обобщении теории множеств (объединение булеанов) / Е.В. Луцен-ко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - № 01(65). - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/01/pdf/29.pdf.
11. Луценко, Е.В. Обобщенный коэффициент эмерджентности Хартли как количественная мера синергетического эффекта объединения булеанов в системном обобщении теории мно-жеств / Е.В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета. - Краснодар: КубГАУ, 2011. - № 02(66). - Режим доступа: http://ej.kubagro.ru/2011/02/pdf/45.pdf.
12. Трусевич, Н.Э. Количественная оценка уровня системности организационных структур управления / Н.Э. Трусевич, Е.П. Бабурко, М.И. Кулак // Труды БГТУ. - Минск: БГТУ, 2016. - № 9 (191). - С. 72-76. - Режим доступа: https://elib.belstu.by/handle/123456789/20381.
13. Ланкин, В.Е. Децентрализация управления социально-экономическими системами (систем-ный аспект) / В.Е. Ланкин. - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2005. - 228 с.
14. Анфилатов, В.С. Системный анализ в управлении / В.С. Анфилатов, А.А. Емельянов, А.А. Кукушкин; под ред. А.А. Емельянова. - М.: Финансы и статистика, 2009. - 368 с.
15. Булыгина, О.В. Системный анализ в управлении рискованными проектами с применением специальных шкал (на примере процессов инвестирования) / О.В. Булыгина, А.А. Емельянов, Н.З. Емельянова // Прикладная информатика. - 2016. - № 5 (65). - С. 31-61.
16. Емельянов, А.А. Имитационное моделирование инвестиционных процессов / А.А. Емельянов, Е.А. Власова, М.Э. Емельянова, Н.Н. Прокимнов // Прикладная информатика. - 2012. - № 2 (38). - С. 93-99.
17. Бескровный, И.М. Системный анализ и информационные технологии в организациях: учеб. пособие / И.М. Бескровный. - М.: РУДН, 2012. - 392 с.
18. Лапушкин, И.И. Разработка механизма управления структурой процессов в проектной организации: дис. … канд. экон. наук / И.И. Лапушкин. - М., 2014. - 152 с.
19. Кочетова, А.Н. Методы и алгоритмы прогнозирования оценок эффективности организационных систем (на примере промышленного производства лесхозов): дис. … канд. техн. наук / А.Н. Кочетова. - Воронеж, 2004. - 187 с.
20. Ганэ, В.А. Модели систем организационного управления: монография / В.А. Ганэ, Е.М. Герасимова, Е.Л. Герасимов; под науч. ред. В.В. Козловского. - Минск: Право и экономика, 2015. - 308 с.
21. Пономарёв, В.М. Методы и средства повышения безопасности и устойчивости функционирования железнодорожного транспорта в чрез-вычайных ситуациях: дис. ... д-ра техн. наук / В.М. Пономарёв. - М., 2011. - 416 с.
22. Пузанов, В.Е. Исследование свойств математических моделей динамики качества машиностроительной продукции / В.Е. Пузанов, А.Г. Ивахненко // Известия Юго-Западного государственного университета. Техника и технологии. - 2012. - № 2. - Ч. 1. - С. 128-131.
23. Ивахненко, А.Г. Основные положения динамики качества продукции / А.Г. Ивахненко, В.Е. Пузанов // Фундаментальные и прикладные проблемы техники и технологии. - 2012. - № 2-5. - С. 119-125.
24. Пузанов, В.Е. Обзор существующих подходов к исследованию динамики качества продукции / В.Е. Пузанов, А.Г. Ивахненко, И.В. Зотов, К.В. Подмастерьев // Известия Юго-Западного государственного университета. - 2014. - № 1. - С. 49-58.
25. Ивахненко, А.Г. Обоснование плановых значений целевых показателей предприятия в области качества на основе моделирования динамики качества машиностроительной продукции / А.Г. Ивахненко, В.Е. Пузанов // Справочник. Инженерный журнал с приложением. - 2014. - № 4 (205). - С. 47-56.
26. Методы классической и современной теории автоматического управления. Т. 1. Математические модели, динамические характеристики и анализ систем автоматического управления / под ред. К.А. Пупкова, Н.Д. Егупова. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: Изд-во МГТУ, 2004. - 655 с.
27. Жирабок, А.Н. Анализ наблюдаемости и управляемости нелинейных динамических систем линейными методами / А.Н. Жирабок // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2010. - № 1. - С. 10-17.
28. Львова, Л.Л. Условия управляемости нелинейных систем с параметром / Л.Л. Львова // Вест-ник ТГУ. - 2000. - Т. 5. - Вып. 4. - С. 475-476.
29. Карпович, А.И. Определение категории устойчивости в сложных социотехнических системах / А.И. Карпович, А.В. Никифорова, А.Н. Поле-тайкин // Вестник Пермского национального исследовательского политехнического университета. Социально-экономические науки. - 2017. - № 1. - С. 147-163.
30. Петухов, Г.Б. Методологические основы внешнего проектирования целенаправленных про-цессов и целеустремленных систем / Г.Б. Пету-хов, В.И. Якунин. - М.: АСТ, 2006. - 504 с.
31. Степаненко, Е.А. Теория системного анализа и принятия решений: учеб. пособие / Е.А. Степаненко. - Краснодар: КубГУ, 2008. - 71 с.
32. Белоглазов, Д.А. Критерии функционирования систем автоматического управления / Д.А. Белоглазов, С.Е. Бублей // Известия ЮФУ. Технические науки. - 2010. - № 7 (108). - С. 185-191.
33. Глаголев, М.В. Анализ чувствительности моде-ли / М.В. Глаголев // Динамика окружающей среды и глобальные изменения климата. - 2012. - Т. 3. - № 3. - С. 31-53.
