Содержание к диссертации
Введение
1. Современное состояние исследований в области автоматизированного управления наукоемкими производствами 17
1.1 Характеристика подходов, стандартов и методов управления производством на промышленных предприятиях 17
1.2 Возможности современных автоматизированных систем управления организационно-технологическими системами промышленных предприятий 28
1.3 Особенности производственных проектов по созданию наукоемкой продукции в отечественном машиностроении 39
1.4 Особенности технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции и задач управления данным процессом 52
1.5 Формализованные методы решения задач управления технической подготовкой производства наукоёмкой машиностроительной продукции 60
1.6 Выводы по главе 69
2 Методологические основы построения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 72
2.1 Роль и место технической подготовки производства в структуре жизненного цикла наукоемкой машиностроительной продукции 72
2.2 Принципы построения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения 86
2.3 Теоретико-множественная модель автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 95
2.4 Логико-временная модель принятия решений в процессе технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 104
2.5 Информационное обеспечение автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции: структура и требования 115
2.6 Выводы к главе 124
3 Методы автоматизированного адаптивного управления процессом технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 127
3.1 Графово-аналитический метод построения комплексной адаптивной модели процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 127
3.2 Экспертно-аналитический метод оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях параметрической изменчивости процесса технической подготовки производства
3.2.1 Анализ подходов к учету неопределенности представления знаний и общая характеристика предлагаемого метода оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции 146
3.2.2 Алгоритмическая реализация метода и исследование характеристик моделей оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции 162
3.3 Метод учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса технической подготовки производства 171
3.3.1 Общая характеристика метода учета событий и оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса технической подготовки производства 171
3.3.2 Алгоритмическая реализация метода и исследование характеристик моделей оценки результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции в условиях структурной вариативности процесса
технической подготовки производства 174
3.4 Выводы к главе 184
4 Методы формирования информационного обеспечения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 186
4.1 Метод построения комплексной системы критериальных показателей процесса подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 186
4.2 Методы оценки качества критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой продукции 201
4.2.1 Требования к критериальным показателям процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 201
4.2.2 Метод оценки достоверности критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 204
4.2.3 Метод оценки согласованности системы критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 2 4.3 Пример формирования системы критериальных показателей процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции 219
4.4 Выводы к главе 231
5 Проектные решения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 233
5.1 Обоснование выбора технологической платформы для автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 233
5.2 Технологии сбора и обработки данных в автоматизированной системе управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции на основе семантической GRID 248
5.3 Архитектура автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции на GRID платформе 265
5.4 Выводы к главе 281
6 Апробация результатов диссертационного исследования и оценка эффективности автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукцией 283
6.1 Методика использования автоматизированной системы управления технической подготовкой производства для поддержки принятия решений в наукоемком машиностроении 283
6.2 Результаты применения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства установок гибридного привода на базе концерна «РУСЭЛПРОМ» 293
6.2.1 Общая характеристика деятельности концерна «РУСЭЛПРОМ» и проекта по созданию установок гибридного привода транспортных средств 293
6.2.2 Пример использования автоматизированной системы управления технической подготовкой производства в проекте по созданию установок гибридного привода транспортных средств 303
6.3 Оценка эффективности автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции 324
6.4 Выводы к главе 327
Заключение 329
Список сокращений и условных обозначений 342
Словарь терминов 344 Список литературы
- Возможности современных автоматизированных систем управления организационно-технологическими системами промышленных предприятий
- Принципы построения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения
- Анализ подходов к учету неопределенности представления знаний и общая характеристика предлагаемого метода оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции
- Требования к критериальным показателям процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции
Возможности современных автоматизированных систем управления организационно-технологическими системами промышленных предприятий
Современное промышленное предприятие представляет собой сложную систему, управление которой должно осуществляться на основе принципов системного подхода.
Согласно принципу целеобусловленности, цель существования системы первична [155]. Она обуславливает структуру, свойства и поведение системы. В большинстве проанализированных работ [69, 102, 34, 60] в качестве структурных элементов (подсистем) промышленного предприятия выделяют: производственную, вспомогательную, обслуживающую подсистемы, а так же, подсобную и подсистему управления производством.
Главной целью любого промышленного предприятия является получение экономического эффекта от производства и реализации продукции. Успешность достижения этой цели оценивается на основании различных показателей экономической эффективности [172], общее правило вычисления которых -отношение эффекта к затратам на его получение.
Уровень затрат при прочих равных условиях определяется качеством производственных и обеспечивающих процессов. Причем, с увеличением сложности производимой продукции влияние первой составляющей значительно возрастает.
Показатели эффекта зависят от качества производимой продукции и эффективности мероприятий по ее продвижению. Для наукоемкой и высокотехнологичной продукции, особенно продукции производственного назначения, влияние качества является определяющим.
Из представленного рисунка и с учетом сказанного выше, можно заключить, что ведущая роль в обеспечении эффективности промышленного предприятия принадлежит производственной системе, функционирование которой регулируется системой управления производством (СУП).
СУП решает большое количество общих и частных задач на различных жизненного цикла (ЖЦ) продукции. ЖЦ включает последовательность этапов, начиная от зарождения идеи нового продукта до его утилизации по окончании срока использования [9]. Управляемые подсистемы, рассмотренные в контексте этапов ЖЦ и объектов производственной системы, образуют иерархическую систему, управление которой должно осуществляться на основании системного принципа комплексности, определяющего необходимость всестороннего «воздействий на объект с учетом качественных особенностей и взаимосвязи его сторон» [38].
Основоположником научного направления, связанного с организацией производства, принято считать Ф. Тейлора. В своих трудах он впервые описал данный процесс, где осуществил:
Другой метод, который активно используется в управлении производственными системами, является метод Тагучи, основанный на обеспечении качества как самой идеи (концепции) продукта, так и качества его конструирования и производства. Автор предложил разделять переменные, которые оказывают влияние на основные характеристики продукции и процесса производства на две группы. В первую из них заносятся факторы, которые ответственны за основной отклик, а во вторую - за разброс. С целью же определения данных групп Г. Тагучи ввел новый обобщенный отклик, получивший название «отношение сигнал/шум».
Сама же задача метода состоит в том, чтобы уменьшить чувствительность продукции и процессов ее производства к тем факторам, или шумам, которые не поддаются контролю.
В настоящее время процесс управления производственной системой описывается циклом Деминга-Шухарта - PDCA (Plan-Do-Check-Act - Планируйте-Делайте-Проверяйте-Улучшайте).
Основным стандартом производственного планирования является MRP II. Он определяет принципы планирования производства, включая учёт заказов, планирование загрузки производственных мощностей (CRP - Capacity Requirements Planning - планирование производственных мощностей); планирование потребности во всех ресурсах производства (материалы, сырьё, комплектующие, оборудование, персонал), планирование производственных затрат, моделирование хода производства, его учёт, планирование выпуска готовых изделий, оперативное корректирование плана и производственных заданий [40].
Что касается контроля, то здесь выделяют два подхода: - контроль качественных показателей процессов; - контроль показателей качества результата каждого этапа ЖЦ продукта. Первый подход целесообразно использовать на стадиях, связанных с получением интеллектуального продукта (идеи, конструкторско-технологического решения), второй - на этапе производства, где он более эффективен, т.к. позволяет снизить процент брака комплектующих и продукции. На сегодняшний день разработано большое количество различных концепций, методов и инструментальных средств для решения полного комплекса задач управления производством, в том числе развивающих идеи Тейлора и Тагучи [50].
Большое внимание с точки зрения практической значимости в настоящее время уделяется внедрению различных международных стандартов, как совокупности наилучших мировых практик и рекомендаций в различных сферах управленческой деятельности [129].
Принципы построения автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой продукции машиностроения
Для каждого уровня дерева целей вводится ряд критериев. С помощью экспертной оценки определяются веса критериев, а также коэффициенты значимости, характеризующие важность вклада целей в обеспечение критериев.
Общий коэффициент связи некоторой цели (с точки зрения достижения цели высшего порядка) определяется путем перемножения соответствующих коэффициентов связи в направлении вершины дерева.
Метод PATTERN, как и метод дерева целей в чистом виде не может быть использован для решения рассматриваемой задачи, т.к. в нём не учитывается временной аспект, что противоречит требованиям к методам принятия решений в АСУ ТППН, сформулированным выше.
Метод SEER (System for Event Evaluation and Review - система оценки и обзора событий) основан на использовании дельфийской процедуры экспертного оценивания для построения иерархии целей и определении событий, желаемых и необходимых для достижения этих целей [131]. Решение задачи осуществляется в два этапа.
На первом этапе эксперты составляют предварительный список возможных свершений в данной области, а также определяют три даты свершения каждого события: дату «приемлемой вероятности» свершения (Р = 0,2), дату «весьма вероятного» свершения (Р = 0,5) и дату «почти достоверного» свершения (Р = 0,8). На втором этапе, лица принимающие решения, определяют наиболее важные события и возможные взаимодействия между ними.
Полученная информация используется для построения графа, отражающего взаимосвязи целей и событий (рисунок 2.22).
Метод прогнозного графа включает построение графа как «развертки» некоторой проблемы (рисунок 2.23) из будущего в настоящее с определением ожидаемых и необходимых для ее решения промежуточных событий и причинно-следственных связей между ними [102].
Эксперты последовательно выдвигают научно-технические условия достижения определенного уровня целей. Фиксация каждого из событий графа сопровождается системой количественных оценок: tj - ожидаемое время свершения у-го события, Py(t)- относительная вероятность перехода за время t от /-го события к 7-му, zy - стоимость реализации указанного шага; Vy -относительная значимость /-го события для свершения j-ro события. На основании полученной информации рассчитываются абсолютные вероятности Р и сроки t свершения целевых событий.
Рассмотренные методы основаны на построении иерархической структуры целей, что не позволяет описывать логико-временные отношения между целями. Кроме того, при экспертном задании сроков и вероятностных оценок достижимости всех целей сложно обеспечить необходимый уровень достоверности. Это ограничивает применение указанных методов и обуславливает необходимость разработки собственного метода построения комплексной адаптивной логико-временной модели процесса ТППН машиностроительной продукции.
Анализ процесса жизненного цикла наукоемкой машиностроительной продукции показал, что критической с точки зрения временных затрат и оказывающей наибольшее влияние на качество конечной продукции и производственных процессов является стадия технической подготовки производства (ТППН). Продолжительность процесса ТППН может сильно варьироваться не только вследствие неопределенности внутренней и внешней среды предприятия, но и в зависимости от способности системы управления учитывать различные виды неопределенности и адаптироваться к возможным изменениям. Длительностью ТППН можно управлять следующими способами: изменяя количество возвратов по обратным связям между функциональными элементами процесса ТППН (в циклах перепроектирования конструкторских или технологических решений), либо переопределяя характер связей отдельных работ, относящихся к одному или различным функциональным элементам (стадиям, этапам).
В процессе управления необходим комплексный учет взаимосвязей всех функциональных элементов процесса на уровне материальных и информационных потоков. Для оценки взаимосвязей целесообразно использование формализованного описания (модели) ТППН, позволяющего получить оценки последствий управленческих воздействий, направленных на одну из составляющих процесса, на все остальные его элементы.
Все сказанное обусловило актуальность разработки автоматизированной системы управления процессом технической подготовки производства, обеспечивающей возможность повышения качества результатов, получаемых на данной стадии, с одновременной оптимизацией ее длительности в условиях изменчивости внутренней и внешней среды машиностроительного предприятия. Показано, что указанная система должна реализовывать принцип адаптивного управления с моделью управляемого процесса.
Сформулированные в главе требования к АСУ ТППН и принципы ее АСУ ТИП, определили дальнейшее направление исследований.
Разработанная теоретико-множественная модель АСУ ТППН согласуется с данными принципами и является основой временной структуры работы автоматизированной системы и правил обработки информации в ней.
Логико-временная модель принятия решений в процессе ТППН машиностроительной продукции предусматривает постепенное наращивание сложности решаемых задач. Основой принятия решений служат оценки прогнозной результативности отдельных работ и стадий ТППН и их влияния на всю производственную систему машиностроительного предприятия.
В результате проведенного анализа были сформулированы требования к информационному обеспечению АСУ ТППН, основным из которых является возможность адаптации информационной модели процесса ТППН к изменяющимся условиям. Показано, что существующие модели не удовлетворяют сформулированным требованиям, что обосновывает необходимость разработки собственных методов построения комплексной адаптивной модели процесса ТППН машиностроительной продукции.
Анализ подходов к учету неопределенности представления знаний и общая характеристика предлагаемого метода оценки прогнозной результативности проектов по созданию наукоемкой машиностроительной продукции
Для эффективного использования в процессе поддержки принятия решений показатели должны удовлетворять общесистемным требованиям валидности, измеримости, объективности, однозначности, достоверности, а также ряду дополнительных требований, вызванных особенностями процессов подготовки производства наукоемкой продукции.
Наименование Содержание валидность соответствие показателя целям использования измеримость возможность получения оценки показателя, представленной в той или иной форме объективность оценка показателя с опорой на факты однозначность возможность однозначной интерпретации значений показателя всеми пользователями системы достоверность соответствие реальным характеристикам объекта функциональность выполнение показателем определенных функций в процессе управления полезность управляемость объекта оценивания показателя своевременность способность показателя влиять на принятие решений системность совместимость с другими показателями системы
Особенности процессов управления подготовкой производства наукоемкой промышленной продукции обуславливают некоторое отличие содержательного наполнения перечисленных требований от стандартного.
Требование измеримости, трактуется многими авторами как возможность получения количественной оценки показателя. В случае если показатель нельзя измерить в натуральных или денежных единицах, используют различные шкалы [86, 217, 141]. Вместе с тем, развитие методов и инструментальных средств обработки данных, в частности, основанных на нечеткой логике, позволяет отказаться от необходимости количественной измеримости за счет перехода к лингвистическим оценкам показателей там, где это необходимо.
Следует отметить, что для показателей, характеризующих процессы подготовки производства наукоемкой промышленной продукции, такая необходимость возникает довольно часто. Прежде всего, это связанно со сложностью точного количественного оценивания интеллектуальных ресурсов, создаваемых и накапливаемых в ходе такой подготовки. Таким образом, требование измеримости, применительно к рассматриваемой задаче, может быть сформулировано как возможность получения оценки показателя в любой форме, доступной для дальнейшей обработки. Требование функциональности.
Включение в систему того или иного показателя, необходимо производить с учетом функции, которую он выполняет. Показатель может выступать как средство агрегирования информации, облегчающее ее анализ в процессе управления; как индикатор достижения той или иной цели; как инструмент мотивации и т.д.
Важная роль в процессе управления принадлежит прогностическим показателям, т.к. они служат основой принятия решений, касающихся перспектив развития. Поскольку оценка таких показателей осуществляется с помощью математических моделей, описывающих предметную область с определенной погрешностью, их качество обеспечивается соблюдением требования точности.
Требование полезности. В любом объекте управления, в том числе проекте, можно выделить параметры трех типов: управляемые, контролируемые неуправляемые, неконтролируемые. Очевидно, что показатели, используемые в проектном управлении должны описывать параметры первого типа, т.е. удовлетворять требованию полезности. Допустимо включать в состав показателей и те, которые соответствуют второму типу, в случае, если для них существуют критические значения, влияющие на возможность реализации проекта. Требование своевременности. Поскольку проектная деятельность всегда ограничена во времени, показатели должны быть своевременными, т.е. предоставлять возможность принятия решений в тот момент, когда это необходимо. Данное свойство определяется процедурой оценки показателя. Для показателей, используемых для принятия оперативных решений они должны быть максимально простыми и прозрачными, что ограничивает возможности использования экспертных процедур.
Данное требование означает согласованность отдельного показателя с другими показателями системы. Поскольку в проектном управлении используются показатели, характеризующие различные объекты, определение их соответствия требованию системности необходимо проводить внутри групп, выделенных по объекту оценивания. Требование достоверности.
Достоверность - свойство информации отражать оцениваемый параметр с необходимой точностью. Описывает правильность оценки вероятности наступления того или иного события, выражая степень знаний о факторах, которые могут содействовать или препятствовать его наступлению.
Существенное значение для оценки достоверности показателей системы имеет определение возможных нарушений в процессе сбора, обработки и передачи информации. Анализ потенциальных источников снижения достоверности информации позволяет выявить возможные причины искажения и разработать способы блокирования подобных искажений в дальнейшем.
Построение модели процесса сбора исходных данных и расчета значений показателя. Данный процесс может быть описан с помощью различных моделей, однако, в рамках рассматриваемого метода наибольшее удобство для анализа обеспечивают DFD диаграммы. Данный процесс может быть описан с помощью различных моделей, однако, в рамках рассматриваемого метода наибольшее удобство для анализа обеспечивают диаграммы потоков данных - DFD диаграммы. Элементы DFD диаграмм показаны в таблице 4.3.
Работа (Activity) Объект обозначает функции или процессы, которые обрабатывают и изменяют информацию. ftp 0 2 Поток данных (Data Flow (Arrow)) Объект обозначает поток данных от объекта-источника к объекту-приемнику. 3 Внешняя ссылка(Externalreference) Указывают на место, организацию или человека, которые участвуют в процессе обмена информацией с системой, но располагаются за рамками этой диаграммы. 1 4 Хранилище данных (Data store) Хранилища данных представляют собой собственно данные, к которым осуществляется доступ, эти данные также могут быть созданы или изменены работами. 1 Список клиентов Внешними сущностями на данных диаграммах выступают источники данных, которые оказывают существенное влияние на достоверность получаемых оценок показателей. Анализ качества данных источников проводится на следующем этапе.
Требования к критериальным показателям процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции
Информация, используемая в процессе технической подготовки производства, расположена в различных территориально распределённых источниках, отличающихся форматами представления данных и используемыми программно-аппаратными средствами для их хранения и обработки. Указанная особенность обуславливает необходимость использования информационно-телекоммуникационных технологий, обеспечивающих возможности удобного, надежного и безопасного доступа к информации, используемой в процессе управления подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции.
В качестве таковой в работе рекомендованы технологии семантической GRID, обеспечивающие доступ к информации, хранящейся в различных базах данных, и GRID для интенсивной обработки данных.
Практическая реализация семантической GRID-инфраструктуры возможна с использованием различных программных средств. Анализ вариантов построения осуществлялся по следующим критериям: скорость обработки запросов, объемы хранимых данных, степень защиты данных, возможности распределенного хранения и обработки.
В качестве альтернатив рассматривалось использование иерархических {Information Management System, Google App Engine), сетевых (CronosPRO), реляционных (Microsoft SQL Server, InterBase), объектно-ориентированных (ObjectStore) и объектно-реляционных СУБД (Oracle Database, PostgressSQL, EnterpriseDB) и связанных с ними дополнительных инструментов. По результатам анализа был сделан вывод о целесообразности использования объектно-реляционных СУБД (ОРСУБД).
Построение АСУ ТППН на GRID-платформе обеспечивает возможность любому пользователю, имеющему соответствующие права доступа, получить интересующую его информацию по процессу подготовки производства максимально быстро. При этом следует отметить высокий уровень информационной безопасности, обеспечиваемый GRID-инфраструктурой, что имеет важнейшее значение для подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции, составляющих стратегический потенциал развития национальной экономики. Построены модели процесса работы АСУ ТППН на основе семантической GRID, которые наглядно иллюстрируют основные технологии сбора и обработки данных в системе.
Предложена архитектура АСУ ТППН и описан один из возможных вариантов реализации ее клиентской составляющей.
Практическая направленность полученных результатов позволяет использовать их для проектирования и разработки различных элементов АСУ ТППН наукоемкой машиностроительной продукцией, реализующей предложенные в работе методы.
Апробация результатов диссертационного исследования и оценка эффективности автоматизированной системы управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции
Методика использования автоматизированной системы управления технической подготовкой производства для поддержки принятия решений в наукоемком машиностроении Разработанная АСУ ТППН как компонента АСУП и АСУ П может использоваться для решения множества задач управления технической подготовкой производства наукоемкой машиностроительной продукции. Ниже представлены управленческие задачи для различных стадий процесса ТППН, результаты их решения в АСУ ТППН, а также используемые исходные данные.
Этап инициализации проекта по созданию новой наукоемкой продукции машиностроения (начальный этап). Задачи, решаемые с использованием АСУ ТППН на данном этапе: - целеполагание, в том числе выбор целевых показателей результативности; - начальное планирование процесса технической подготовки производства; - принятие решения D0 о целесообразности реализации проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции с точки зрения целевых показателей результативности.
Результаты работы АСУ ТППН: - начальная комплексная модель процесса ТППН, включающая логико временную модель целей текущего проекта по созданию наукоемкой продукции, идентифицируемую с помощью целевых показателей {Kj} и взаимосвязанную с иерархической системой целей всего машиностроительного предприятия; базовый сценарий процесса технической подготовки производства наукоемкой машиностроительной продукции, в виде декомпозиции начальной комплексной модели до уровня, позволяющего получить экспертные оценки уверенности {CF} в возможности получения показателей результативности целей инициаторов; оценки показателей прогнозной результативности {Vi\t=o} проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции, расчет которых проведен на комплексной модели процесса ТППН с использованием предложенного в работе экспертно-аналитического метода при заданных факторах уверенности.
На рассматриваемом этапе источником исходных данных может являться внешний заказ на создание наукоемкой машиностроительной продукции, либо внутренние планы развития предприятия. В качестве таких данных выступают требования ТЗ к техническим, эксплуатационным и прочим характеристикам новой продукции чаще всего в виде граничных количественных или качественных оценок, а также приблизительные сроки создания данной продукции.
Результатами работы АСУ ТППН на данном этапе являются: - оценки прогнозной результативности проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции для альтернативных вариантов концептуальных решений {Уфнир}, характеризующихся различными значениями факторов уверенности в достижимости исходных целей; - оценки прогнозной результативности проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции {Vi\t=T}, полученные с использованием предложенного экспертно-аналитического метода и учетом фактических значений целевых показателей в рассматриваемый момент времени {Kj\t=T}; - оценки прогнозной результативности проекта по созданию наукоемкой машиностроительной продукции для различных сценариев изменения внешней и внутренней среды {ViE }, рассчитанные с помощью разработанного метода учета событий {Е } в процессе ТППН. Исходные данные.
В рассматриваемом случае исходными данными являются результаты мониторинга процесса ТППН, прогнозы изменений внутренней и внешней среды машиностроительного предприятия, а также данные, полученные с помощью АСУ ТППН на этапе инициализации проекта по созданию наукоемкой продукции или в предшествующие моменты его реализации.
