Методы и алгоритмы повышения эффективности программного обеспечения систем управления ресурсами промышленных предприятий тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Селютин Александр Дмитриевич

• Селютин Александр Дмитриевич
• кандидат наук
• 2025

Оглавление диссертации кандидат наук Селютин Александр Дмитриевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

1.1 Определение качества программного обеспечения

1.2 Модели жизненного цикла программного обеспечения

1.3 Сопровождаемость программной системы

1.4 Модели оценки качества программного обеспечения

1.5 Метрики программных систем

1.6 Метрики в TSD

1.7 Метрики в Agile

1.8 Сравнительный анализ классификаций метрик программного обеспечения33

1.9 Системы управления ресурсами предприятия

1.10 Обзор математических моделей, методов и алгоритмов, используемых при анализе качества ERP-систем

1.11 Постановка задачи управления качеством системы управления ресурсами предприятия

1.12 Выводы

ГЛАВА 2. МАТЕМАТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ КАЧЕСТВА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

2.1 Определение переменных модели

2.2 Методика обработки данных

2.3 Построение графа причинно-следственных связей

2.4 Построение системы дифференциальных уравнений в общем виде

2.5 Выводы

ГЛАВА 3. АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРЕДПРИЯТИЯ

3.1 Определение функциональных зависимостей на основе статистических данных

3.2 Определение вспомогательных зависимостей

3.3 Построение системы дифференциальных уравнений в частном виде

3.4 Метод решения задачи управления качеством программного обеспечения системы управления ресурсами предприятия

3.5 Выводы

ГЛАВА 4. ОПЫТ И МЕТОДИКА ВНЕДРЕНИЯ ОСНОВНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ ДИССЕРТАЦИИ НА ПРЕДПРИЯТИЯХ И В ОРГАНИЗАЦИЯХ

4.1 Модельный пример

4.2 Анализ адекватности метода решения задачи управления качеством систем управления ресурсами предприятия

4.3 Информационная система управления качеством программного обеспечения ЕЯР-систем

4.4 Выводы

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

ПРИЛОЖЕНИЕ Е

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Методы и алгоритмы повышения эффективности программного обеспечения систем управления ресурсами промышленных предприятий»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования. Повышение конкурентоспособности отечественных промышленных предприятий требует комплексной цифровой трансформации, соответствующей приоритетам Четвертой промышленной революции (Industry 4.0). Одним из ключевых элементов этой трансформации являются системы управления основными ресурсами промышленных предприятий (материальными, трудовыми, финансовыми, информационными и др.), представляющие собой интегрированные программные комплексы (так называемые Enterprise Resource Planning, далее ERP-системы), предназначенные для автоматизации и поддержки процессов управления основными ресурсами производства - материальными, трудовыми, финансовыми и информационными.

Современные системы управления ресурсами предприятия отличаются высокой степенью сложности и динамичностью, что требует после их внедрения постоянного оперативного управления качеством программного обеспечения, на базе которого они функционируют.

Низкое качество систем управления ресурсами предприятия может приводить к сбоям в производственных процессах, нарушению бизнес-логики, потере управляемости и, как следствие - к снижению эффективности всего производства в целом. Несмотря на широкое распространение систем управления ресурсами предприятия, вопросы формализации и математического моделирования процессов управления качеством таких систем остаются слабо проработанными.

В настоящее время значительной проблемой является уход с рынка Российской Федерации крупных зарубежных вендоров, занимавшихся разработкой и внедрением систем управления ресурсами промышленных предприятий, например, таких, как Oracle ERP, SAP ERP, Microsoft Dynamics и др. При проведении импортозамещения в современных условиях возникает необходимость в разработке новых, более эффективных моделей и алгоритмов повышения эффективности систем управления ресурсами промышленных

предприятий. Данное обстоятельство обуславливает актуальность и практическую значимость цели диссертационного исследования.

Тема диссертации, внедрение ее основных результатов непосредственно обусловлены необходимостью выполнения постановления Правительства Российской Федерации от 29 марта 2019 г. № 377 (с изменениями и дополнениями) «Об утверждении государственной программы Российской Федерации «Научно-технологическое развитие Российской Федерации», Указа Президента Российской Федерации от 28 февраля 2024 г. № 145 «О Стратегии научно-технологического развития Российской Федерации» и Указа Президента Российской Федерации от 18 июня 2024 г. № 529 «Об утверждении приоритетных направлений научно-технологического развития и перечня важнейших наукоемких технологий».

Результаты диссертационного исследования были использованы в процессе выполнения проектов Государственного задания, утвержденного Минобрнауки России для Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального исследовательского центра «Саратовский научный центр Российской академии наук» по месту выполнения диссертации соискателем.

Разделы диссертационного исследования, обладающие существенной актуальностью и новизной, используются при чтении циклов лекций для студентов специалитета и магистратуры профильных специальностей ряда вузов г. Саратова, в частности в Саратовском национальном исследовательском государственном университете имени Н.Г. Чернышевского и в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А.

Степень проработанности темы исследования. Значительный вклад в разработку систем и методов управления и повышения качества информационных систем внесли многие отечественные ученые, такие как: Д.А. Новиков, В.Н. Бурков, И.В. Буркова, А.Ф. Резчиков, Э.Я. Раппопорт, Ю.Э. Плешивцева, О.Н. Долинина, ряд зарубежных исследователей Э. Деминг и Д. Джуран и многие другие. Их научные труды легли в основу современных подходов к оценке и

обеспечению качества, что способствовало эффективной реализации и развитию таких решений, как SAP, Oracle ERP, Microsoft Dynamics и других.

Тем не менее, в настоящее время вопросы повышения эффективности систем управления ресурсами предприятий являются недостаточно исследованными, в частности, требуют глубокого рассмотрения вопросы системной оценки качества программного обеспечения ERP-систем. Большинство исследований фокусируются на частных аспектах функционирования систем управления ресурсами предприятия, без комплексного учета динамики изменений и взаимосвязей между характеристиками качества. Это обстоятельство обуславливает актуальность и практическую значимость темы диссертации, направленной на совершенствование качества функционирования систем управления ресурсами промышленных предприятий, работающих в условиях перехода к новым технологическим укладам.

Цели и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является повышение эффективности систем управления ресурсами промышленных предприятий за счет разработки математического и программного обеспечения, позволяющего осуществлять оперативное управление по критерию качества в процессе их эксплуатации и развития.

Для достижения этой цели необходимо решить следующие задачи:

- разработать математическую модель для управления эффективностью программмного обеспечения системы управления ресурсами промышленного предприятия;

- разработать и обосновать алгоритмы решения задачи управления эффективностью в режиме реального времени;

- создать типовое математическое и программное обеспечение, позволяющее осуществить оперативное управление эффективностью программного обеспечения системы управления ресурсами предприятия по разработанным моделям и алгоритмам;

- реализовать внедрение основных результатов диссертации на примере отдельных предприятий и организаций.

Объект и предмет исследования. Объектом исследования является программное обеспечение систем управления ресурсами промышленного предприятия. Предметом исследования являются процессы управления эффективностью программного обеспечения систем управления ресурсами промышленного предприятия.

Методологии и методики исследования. В диссертации использованы методы теории управления, теории графов, функционального анализа, теории дифференциальных уравнений, математической логики, теории множеств, математического программирования, искусственного интеллекта, нечеткой логики, имитационного моделирования, а также методы проектирования информационных систем распределенной структуры.

Научная новизна. Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Результаты системного анализа процесса управления эффективностью программного обеспечения систем управления ресурсами промышленных предприятий, позволили поставить и формализовать задачу управления эффективностью как задачу вариационного исчисления на нахождение условного минимума функционала эффективности в виде взвешенной суммы разности квадратов отклонений характеристик качества программного обеспечения от рекомендованных лицами, принимающими решения (ЛИР), значений при ограничениях в виде сложной системы нелинейных дифференциальных уравнений, неравенств и граничных условиях.

2. Новая разработанная гетерогенная модель для определения изменений во времени характеристик качества программного обеспечения при управлении ресурсами промышленного предприятия, включающая систему нелинейных дифференциальных уравнений, уравнения регрессии, а также графовые и продукционные модели, позволяет формализовать сложную причинно-следственную структуру взаимосвязей между характеристиками качества программного обеспечения и возмущениями среды.

3. Предложенная модель нечеткой логики, позволяющая осуществить квантификацию качественных параметров гетерогенной модели задачи

управления, отличающаяся от существующих возможностью учета релевантных возмущений среды и сложных, преимущественно нелинейных взаимосвязей между переменными управляемых процессов, позволяет повысить точность прогнозирования, а также улучшить оперативность и качество принимаемых решений.

4. Разработанные методы и предложенные алгоритмы решения задачи управления эффективностью ЕЯР-систем позволили оптимизировать процесс управления ресурсами предприятия по критерию минимума отклонения характеристик от нормативных значений. Их отличие от существующих методов и разработанных алгоритмов заключается в комбинированном подходе к анализу параметров качества, что повышает точность прогнозирования изменений выходных характеристик управляемых процессов при возникновении распространенных производственных ситуаций.

Теоретическая и практическая значимость результатов. Основные теоретические положения диссертации, разработанные в виде математических моделей, методов, алгоритмов и комплексов программ, позволяют оперативно решить задачу управления ресурсами промышленных предприятий, выполняя прогноз изменений во времени релевантных характеристик систем управления ресурсами предприятия.

Практическая значимость основных результатов диссертационного исследования связана с возможностью внедрения основных положений диссертационного исследования на предприятиях различного производственного профиля, в организациях и в учебном процессе, а также создания типового информационно-программного обеспечения, используемого при управлении процессами повышения качества систем управления ресурсами промышленных предприятий.

Разработанная программная система может быть внедрена в структурных подразделениях таких компаний, как ООО «Экспо-Линк», ООО «Редлаб», международная компания «Ашан», 1Т-компания ООО «Опендэв», промышленное

предприятие АО «Трансмаш» и др., использующих систему управления ресурсами организации или предприятия Odoo.

На защиту выносятся следующие результаты исследования и положения:

1. Результаты системного анализа процесса управления эффективностью программного обеспечения систем управления ресурсами промышленных предприятий.

2. Гетерогенная модель для определения изменений во времени характеристик качества программного обеспечения при управлении ресурсами промышленного предприятия.

3. Модель на основе нечеткой логики, позволяющая осуществить квантификацию качественных параметров гетерогенной модели решаемой задачи.

4. Предложенное информационно-программное обеспечение, используемое при внедрении основных результатов диссертации на ряде предприятий и организаций, а также при проведении вычислительных экспериментов и обработке статистической информации.

5. Методы и алгоритмы решения задачи управления эффективностью системы управления ресурсами промышленного предприятия.

Обоснованность и достоверность полученных результатов. Результаты диссертационной работы получены с использованием формального аппарата теории управления, системной динамики, теории графов и нечеткой логики. Апробация разработанных моделей и алгоритмов проводилась на реальных данных систем управления ресурсами организаций (предприятий) Odoo в ООО 1Т-компании «Опендэв» (г. Саратов) и на промышленном предприятии АО «Трансмаш» (г. Энгельс Саратовской области). При этом полученные результаты совпадают с оценками независимых экспертов. Достоверность подтверждена повторяемостью численных экспериментов и тестированием разработанного программного обеспечения для оценки эффективности информационных модулей систем управления ресурсами предприятия в условиях

реального времени, что уменьшает вероятность возникновения методических ошибок и подтверждает применимость разработанных решений на практике.

Реализация и внедрения результатов работы. Полученные в диссертационной работе результаты:

- внедрены в структурных подразделениях IT-компании ООО «Опендэв» (г. Саратов) и на промышленном предприятии АО «Трансмаш» (г. Энгельс Саратовской области) при эксплуатации и доработке основной системы управления ресурсами организации (предприятия) по ряду контролируемых объектов;

- использованы в ФИЦ СНЦ РАН при выполнении Государственного задания Министерства науки и высшего образования Российской Федерации по темам: № FFNM-2022-0010, № ГР 122030400209-9 «Разработка интеллектуальных моделей и методов управления сложными человеко-машинными системами в условиях критических ситуаций»; № FMRN-2021-0001, № ГР 122011200222-9 «Разработка задач, моделей и методов для анализа выполнимости структурно-сложных планов мероприятий, реализуемых в процессе управления сложными человеко-машинными системами по критерию эффективности и безопасности функционирования».

Апробация результатов исследования. Основные результаты работы докладывались, публиковались и обсуждались: на XVII Международной научно-практической конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2021); на XI Международной научной конференции «Computer Science On-line Conference» (Vsetin, 2022); на XV Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (Москва, 2022); на Международной научно-технической конференции «ИСТ-2023» (Самара, 2023); на XIX Международной научно-практической конференции «Проблемы управления в социально-экономических и технических системах» (Саратов, 2023); на XVI Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (Москва, 2023); на VII Международной научной конференции «Computational Methods in Systems and Software» (Vsetin,

2023); на XII Международной научно-практической конференции «Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками» (Саратов, 2023); на XIV Всероссийском совещании по проблемам управления (Москва, 2024). Результаты диссертационной работы были доложены на научных семинарах ИПТМУ РАН - обособленного структурного подразделения Федерального государственного бюджетного учреждения науки Федерального исследовательского центра «Саратовский научный центр Российской академии наук», а также на научном семинаре лаборатории №33 Института проблем управления имени Трапезникова В.А. Российской академии наук (ИПУ РАН).

Соответствие темы диссертации требованиям паспорта специальностей научных работников. Диссертационная работа соответствует следующим пунктам паспорта специальности 2.3.1 Системный анализ, управление и обработка информации, статистика: п. 2 - Формализация и постановка задач системного анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта; п. 5 - Разработка специального математического и алгоритмического обеспечения систем анализа, оптимизации, управления, принятия решений, обработки информации и искусственного интеллекта; п. 8 - Теоретико-множественный и теоретико-информационный анализ сложных систем.

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 17 научных работ (4 статьи в журналах, рекомендованных ВАК Минобрнауки России, 3 из которых имеют категорию К1 и К2; 4 статьи в иностранных изданиях, индексируемых в базе SCOPUS и Web of Science, 6 статей в сборниках научных трудов, профильных научных журналов и материалах конференций). Имеются 2 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ, а также в соавторстве подготовлена и опубликована 1 монография.

Личный вклад автора. Все основные результаты, изложенные в диссертационной работе, получены лично соискателем. Постановка задач исследования были осуществлены соискателем совместно с научным

руководителем, д.т.н., профессором Кушниковым В.А. Во всех работах и публикациях, выполненных соискателем в соавторстве, автор внес значительный вклад в разработку представленных математических моделей, методов и алгоритмов. Соискатель принимал непосредственное участие в формализации критериев оценки эффективности ERP-систем, построении моделей нечеткой логики и системной динамики, а также в реализации и апробации информационной системы оценки качества программного обеспечения. Разработка информационно-программного обеспечения была выполнена соискателем лично.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованной литературы и приложений. Работа содержит 162 страницы, включая 53 рисунка, 11 таблиц, список литературы из 157 наименований. Дополнительно к тексту диссертации даны 6 Приложений на 63 страницах, содержащие графики, таблицы, акты внедрения и другие иллюстративные материалы.

ГЛАВА 1. ЗАДАЧИ УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ РЕСУРСАМИ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ

В данной главе представлено определение качества программного обеспечения, рассмотрены системы классификации качества программных продуктов и основные метрики программных систем. Также приведен обзор математических моделей, методов и алгоритмов, которые применяются в системах управления качеством ERP-систем. Сформулирована задача управления качеством программного обеспечения систем управления ресурсами предприятия в процессе их разработки и эксплуатации.

1.1 Определение качества программного обеспечения

Качество программного обеспечения — это совокупность характеристик программной системы, относящееся к возможности удовлетворять потребности клиентов программной системы.

Разработка программного обеспечения (ПО) — это очень быстро изменяющийся процесс. Программные продукты с каждым днем становятся более сложными и комплексными. Это, в свою очередь, приводит к проблемам у компаний-разработчиков ПО, из-за невозможности удовлетворить потребности клиентов при недостаточном качестве программного решения. Рост объема и запутанности программного обеспечения приводит к тому, что на отладку и разбор взаимодействия частей системы уходит все больше времени и сил. В результате сфера разработки программ сталкивается с трудностями как при создании, так и при поддержке таких систем.

В связи с огромным спросом на программное обеспечение, организации должны поддерживать высокое качество своих продуктов. В свою очередь, способы обеспечения качества программного обеспечения относятся к области теоретической информатики. Значимость этой области возрастает по мере того, как ПО становится частью повседневности людей.

Также, программные системы должны быть сопровождаемыми. Согласно определению IEEE, сопровождаемость программного обеспечения — это степень

сложности, с которой программа может быть модифицирована для исправления ошибок, повышения производительности, изменения функциональности [17]. Таким образом, возможность доработки программного обеспечения со временем становится ключевым фактором, влияющим на его изменяемость. По этой причине такая возможность считается важной характеристикой качества программ.

Одновременно с этим, стремясь уложиться в сроки, многие компании давят на команды разработчиков. Это часто ведет к тому, что ошибки, просчеты в архитектуре и другие проблемы остаются без внимания. В итоге большинство разработчиков отказываются от практик, связанных с обеспечением качества, что заканчивается созданием программ с большим числом недочетов.

Разработчикам может требоваться обратная связь для отслеживания сопровождаемости разработанных ими программных систем. Эта обратная связь может быть получена с помощью показателей качества (метрик) программного обеспечения. Однако, сосредоточив внимание на обратной связи, процесс разработки замедляется.

Однако, благодаря применению метрик, становится возможным в числовом виде оценивать процессы разработки и поддержки программного обеспечения, что в итоге помогает повысить качество программных решений. На эту тему проводились разные практические исследования [24, 27, 50, 58, 69] применяют метрики как основной показатель для дальнейшего прогнозирования качества ПО. Использование метрик неуклонно возрастает, становясь важной частью управления жизненным циклом программного продукта.

Преимущества поддержания высокого качества программного обеспечения проявляются в долгосрочной перспективе, когда система находится в эксплуатации. В свою очередь, метрики способны дать быструю обратную связь. Таким образом, показатели качества программного обеспечения улучшают качество программного обеспечения, в то время как необходимость в высококачественном ПО также постепенно возрастает.

1.2 Модели жизненного цикла программного обеспечения

Процесс создания и поддержки программного обеспечения, известный как жизненный цикл программного обеспечения (ЖЦ ПО), строится на использовании моделей и подходов, применяемых при планировании разработки программных продуктов [81]. ЖЦ ПО включает такие этапы, как изучение требований, проектирование, написание кода, проверка, установка в рабочей среде и последующее обслуживание. Существует несколько разных моделей разработки программ, и каждая из них по-своему описывает весь процесс. Наиболее часто применяются водопадная, поэтапная, спиральная и У-образная модели [96].

Вне зависимости от выбора модели, ЖЦ ПО задает общий порядок действий, направленный на повышение качества создаваемого программного обеспечения. Следовательно, чтобы соответствовать требованиям клиентов, команды разработчиков должны правильно следовать шагам ЖЦ ПО.

После определения жизненного цикла программного обеспечения необходимо дать определение программной системе. Программная система — это набор программ, инструкций и описаний, которые вместе обеспечивают выполнение заданной функции. Схематичное представление программной системы показано на рисунке 1.1.

Система Компонент

Модуль

Блок

Рисунок 1.1 - Схема информационной программной системы

Программная система включает в себя блоки, модули и компоненты, где:

• Компоненты — это крупные части системы, состоящие из объединенных модулей исходного кода. Такая группировка обычно делается по функциональному признаку;

• Модули представляют собой отдельные программные классы/файлы;

• Блоки — это самые маленькие части кода в системе, например, функции.

1.3 Сопровождаемость программной системы

Разработка программ, которые легко поддерживать, может помочь компании-разработчику сэкономить деньги. Это особенно важно сейчас, когда управление изменениями в программных системах становится одной из главных задач для разработчиков. Таким образом, сопровождаемость программ — это показатель того, насколько просто можно вносить изменения в части программы без сбоев, с улучшением работы или под новые требования бизнеса.

Сопровождаемость считается важной характеристикой качества программного продукта. Особенно важно отслеживать и оценивать сопровождаемость в процессе разработки, так как обслуживание ПО занимает 4080% от общих затрат всего ЖЦ. В результате, можно утверждать, что необходимо количественно измерять сопровождаемость, чтобы команды разработчиков могли поддерживать надлежащий уровень данного параметра качества.

Сопровождаемость программного обеспечения разделяется на три процесса:

• Исправление багов и дефектов программы;

• Адаптация и модификация к новым бизнес-требованиям;

• Повышение восстанавливаемости системы.

Однако, сопровождаемость сложно поддается количественной оценке. За последние четыре десятилетия были предложены различные модели количественной оценки сопровождаемости.

Одна из новейших моделей рассматривает сопровождаемость как главный параметр качества ПО, и подразделяет на атрибуты, представленные в таблице 1.1.

Таблица 1.1 - Составные параметры сопровождаемости

Параметр Описание

Анализируемость Степень сложности диагностики системы на предмет дефектов

Изменяемость Степень сложности внесения изменений в систему

Стабильность Степень сложности приведения системы к определенному состоянию

Тестируемость Степень сложности тестирования изменений системы

Вышеописанная модель сопровождаемости программного обеспечения, позволяет организациям лучше управлять своими ресурсами. Это позволяет сократить усилия по техническому обслуживанию системы и снизить затраты на доработки, что приводит к повышению качества ПО.

1.4 Модели оценки качества программного обеспечения Рынок программного обеспечения стремительно растет [107, 109]. Этот рост приводит к появлению клиентов, которые ожидают создания все более комплексных систем. Современные запросы пользователей и усложнение программных решений требуют своевременной поставки качественных продуктов при оптимальных затратах. Рост конкуренции на рынке IT вынуждает компании направлять значительные ресурсы на совершенствование своих разработок. Качество программного обеспечения определяется совокупностью характеристик, обеспечивающих его функциональность и надежность. Для поддержания конкурентоспособности и удовлетворения потребностей пользователей организациям необходимо систематически контролировать ключевые параметры своих программных продуктов. Эффективное управление качеством ПО позволяет минимизировать ошибки, оптимизировать производительность и обеспечивать соответствие ожиданиям конечных потребителей.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Селютин Александр Дмитриевич, 2025 год

- 80 с.

65. Ларин А.И., Моргунов В.К. Современные методы анализа и интеграции экспертных знаний в автоматизированных системах // Автоматика и телемеханика. - 2021. - № 9. - С. 3-27.

66. Литвин Б.Г. Эффективность принципов выбора при агрегировании экспертных оценок // Автоматика и телемеханика. - 2022. - № 2. - С. 162-170.

67. Лозовская В.А. Использование семантических сетей для моделирования знаний в человеко-машинных интерфейсах // Фундаментальные исследования в области представления знаний. - М.: Наука. - 2020. - С. 84-121.

68. Лопушин М.М. Паттерн-ориентированное прогнозирование в управлении научными исследованиями // Современные технологии в науке и образовании. -2021. - № 3. - С. 45-60.

69. Лукин В.Н. Проблемы качества программного обеспечения // Моделирование и анализ данных. - 2020. - Т. 10, № 1. - С. 140-156.

70. Лукъянова Л.М. Метод структуризации целей (на примере структур целей для целевых программ) // Изв. АН СССР Техническая кибернетика. - 1986. - № 3.

- С. 66-75.

71. Лямцева А.А. Проблема импортозамещения ЕИР-систем на российском рынке // Производственный менеджмент: теория, методология, практика. - 2016. -№ 8. - С. 49-54.

72. Макаров И.Н., Виноградская Т.М., Рубчинский А.А. и др. Теория выбора и принятия решений // М.: Наука. - 1982. - 328 а

73. Матвеенко Е.В. Роль статического анализа в обеспечении качества программного обеспечения // Научный аспект. - 2023. - Т. 31, № 12. - С. 38353840.

74. Математические модели и методы анализа выполнимости планов управления сложными системами в условиях критических комбинаций событий / А. Ф. Резчиков, В. А. Кушников, А. С. Богомолов, А.Д. Селютин [и др.]. -Саратов: Саратовский национальный исследовательский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского, 2023. - 128 с.

75. Милюков Р.Г. Применение сетевых моделей в управлении проектами: развитие метода PERT // Экономика и управление. - 2021. - 202 с.

76. Миляев Д.С. Формальные основания логического вывода и построения систем рассуждений // Вопросы логики. - 2020. - 487 с.

77. Монин Н.Н. Прикладные задачи анализа сложных систем с использованием математических моделей // М: Наука. - 2021. - 488 с.

78. Моргунов Н.Н. Численные алгоритмы в задачах оптимального управления и моделирования // М: Наука. - 2020. - 368 с.

79. Морев В.С. Инструментальные средства имитации экспертных консультаций и структурирования знаний // Вестник государственной экспертизы.

- 2022. - № 11. - С. 44-56.

80. Морозкин А.А. Цифровые платформы и интеллектуальные технологии в системах поддержки управленческих решений // Управляющие системы и машины. - 2023. - № 3. - С. 11-24.

81. Никонов Р.А. Архитектура современных ERP-систем: функциональные требования и стандарты // Образование, наука и технологии: проблемы и перспективы. - 2023. - С. 186-188.

82. Никуличева Е.С. Задача определения качества программного обеспечения // Интеллектуальные и информационные системы. Интеллект - 2021: Труды Всероссийской научно-технической конференции, Тула, 16-17 ноября 2021 года.

- Тула: Тульский государственный университет (Тула), 2021. - С. 277-283.

83. Павлов А.А. Состояние рынка ЕИР-решений и тренды его развития, рекомендации по внедрению ЕИР-систем // Аллея науки. - 2021. - Т. 2, № 12(63). - С. 192-210.

84. Перепечко И.И. Современные подходы к адаптивному управлению в автоматизированных технологических системах // Автоматика и телемеханика. -2022. - № 7. - С. 3-31.

85. Петровский А.И., Степаненко Г.О. Самоорганизующиеся стохастические системы: механизмы адаптации к изменяющимся целям // Теория и системы управления. - 2021. - № 4. - С. 47-53.

86. Пономарев Д.А. Использование гибридных сетевых структур для формализации знаний в ИС // Представление знаний в человеко-машинных системах. - М.: Наука, 2020. - С. 77-83.

87. Пономарев Д.А. Модели семантической интерпретации в лингвистически ориентированных ИС // Энергоинформатика. - 2021. - 220 с.

88. Пономарев Д.А. Сценарно-ориентированное управление в интеллектуальных архитектурах: принципы и применение // Интеллектуальные системы. - 2021. - 288 с.

89. Попович Э.В. Проблематика внедрения экспертных модулей в гибридные ИИ-архитектуры // Техническая кибернетика. - 2020. - № 5. - С. 152-161.

90. Рассказов Л.А. Подходы к управлению комплексными динамическими объектами в условиях неопределенности // Современные методы системного анализа. - 2022. - 248 с.

91. Резчиков А.Ф. Структуры систем управления энергетикой промышленных предприятий // Саратов: Изд-во Саратовского государственного университета, Ч.1 и 2. - 1983. - 290 а

92. Резчиков А.Ф., Кушников В.А. Анализ синергизма целей при автоматизации транспортного предприятия. // Информационно-управляющие системы на железнодорожном транспорте. - 1997. - № 4. - С 106-107.

93. Рубцов В.Ш. Смысловое моделирование и когнитивные интерфейсы в интеллектуальных системах // М.: Институт системного анализа, 2020. - 192 с.

94. Савчук М.В. Риски на начальных этапах внедрения ЕЯР-систем на крупных предприятиях // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. - 2010. - № 2. - С. 72-74.

95. Сагайдако Д.М. Исследование моделей и методов оценки качества программного обеспечения // Теоретические и практические аспекты цифровизации Российской экономики: Сборник трудов VI Международной научно-практической конференции, Ярославль, 29-30 ноября 2023 года. -Ярославль: Ярославский государственный технический университет, 2023. - С. 630-633.

96. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2023619757 Российская Федерация. Информационная система оценки качества программного обеспечения : № 2023615664 : заявл. 28.03.2023: опубл. 16.05.2023 / А. Д. Селютин, В. А. Кушников; заявитель «Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр «Саратовский научный центр Российской академии наук».

97. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ № 2024664003 Российская Федерация. Программное обеспечение для оценки качества информационных модулей ЕЯР-систем: № 2024663012 : заявл. 10.06.2024: опубл. 14.06.2024 / А. Д. Селютин, А. С. Богомолов, В. А. Кушников; заявитель «Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Федеральный исследовательский центр «Саратовский научный центр Российской академии наук».

98. Селютин А.Д. Задача идентификации производственных ситуаций в системах управления производственными процессами авиаремонтного предприятия / Кушников В.А., Богомолов А.С., Иващенко В.А. [и др.] // Мехатроника, автоматизация, управление. - 2023. - Т. 24, № 9. - С. 451-461. -БОТ 10.17587/шаи.23.451-461.

99. Селютин А.Д. Количественный анализ качества ERP-систем / Кушников В.А., Богомолов А.С., Селютин А.Д. // Естественные и технические науки. - 2024. - № 4(191). - С. 166-170. - DOI 10.25633/ETN.2024.04.02.

100. Селютин А.Д. Модели и методы проверки достижимости целей и выполнимости планов в крупномасштабных системах на примере целей и планов ликвидации последствий наводнения / Цвиркун А.Д., Резчиков А.Ф., Кушников В.А. [и др.] // Автоматика и телемеханика. - 2023. - № 12. - С. 49-63. - DOI 10.31857/S000523102312005X.

101. Селютин А.Д. Модели и методы управления качеством ERP-систeм / Селютин А.Д., Кушников В.А., Богомолов А.С. // Автоматизация. Современные технологии. - 2024. - Т. 78, № 11. - С. 523-526. - DOI 10.36652/0869-4931-202478-11-523-526.

102. Селютин А.Д. Анализ качества ERP-систем с открытым исходным кодом с использованием модели нечеткого вывода / А. Д. Селютин, В. А. Кушников // Проблемы управления в социально-экономических и технических системах: Материалы XIX Международной научно-практической конференции, Саратов, 13-14 апреля 2023 года. - Саратов: ИЦ «Наука», 2023. - С. 654-664.

103. Селютин А.Д. Моделирование системы повышения качества программного обеспечения с использованием модели ISO 9126 / А. Д. Селютин, М. А. Большелапов, Е. П. Зайцев // Проблемы управления в социально-экономических и технических системах: Материалы XVII Международной научно-практической конференции, Саратов, 08-09 апреля 2021 года. - Саратов: ИЦ "Наука", 2021. - С. 177-187.

104. Селютин А.Д. Модель системной динамики для оценки качества ERP-систем / А. Ф. Резчиков, В. А. Кушников, А. С. Богомолов, А. Д. Селютин // XIV Всероссийское совещание по проблемам управления, Россия, Москва, ИПУ РАН, 17-20 июня 2024.

105. Селютин А.Д. Оценка моделей качества свободного программного обеспечения на соответствие стандарту ISO 25010 / А. Д. Селютин, В. А. Кушников // Информационные системы и технологии (ИСТ 2023): Труды научно-

технической конференции с международным участием, Самара, 19-21 июня 2023 года. - Самара: Самарский научный центр РАН, 2023. - С. 84-88.

106. Селютин, А. Д. Роль анализа качества ERP-систем в управлении рисками в финансовой сфере / А. Д. Селютин, В. А. Кушников // Математическое и компьютерное моделирование в экономике, страховании и управлении рисками. -2023. - № 8. - С. 126-130.

107. Селютин А.Д. Анализ качества Oracle ERP Cloud / Селютин А.Д., Большелапов М.А., Кушников В.А. [и др.] // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. - 2023. -№ 4-2. - С. 118-121. - DOI 10.37882/2223-2966.2023.04-2.28.

108. Соколов М.А., Приходько А.П., Пономаренко В.С. Решение бизнес-задач с использованием ERP-систем // Молодой ученый. - 2014. - № 15-1. - С. 136-139.

109. Солоницын Д.Г. Проблема обеспечения качества программного обеспечения // Моя профессиональная карьера. - 2021. - Т. 1, № 23. - С. 122-125.

110. Стукало О.Г., Бакаев Д.Н. Внедрение ERP как актуальное решение сокращения рисков предприятий // Материалы LX отчетной научной конференции преподавателей и научных сотрудников ВГУИТ. - 2022. - С. 117.

111. Сухаревская Е.В., Микова С.Ю., Нестеренко М.А. Проблема обеспечения информационной безопасности ERP-систем // Символ науки: международный научный журнал. - 2016. - № 11-3(23). - С. 157-160.

112. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам // М.: Мир. - 1989. -390 с.

113. Фатьянова А.А. Сравнение 1С ERP с зарубежными ERP-системами // Факторы успеха. - 2018. - № 2(11). - С. 117-120.

114. Хамутова М.В. Модели и алгоритмы управления процессом ликвидации последствий наводнений на промышленных объектах и территориях: специальность 05.13.01 «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)»: диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. - 2020. - 170 с.

115. Хвоичкина О. Проблемы типового внедрения ERP-систем в представительствах зарубежных компаний // Управление персоналом. - 2008. - № 16. - С. 51-52.

116. Цвирков А.Д. Принципы проектирования структуры высокосложных систем управления // М.: Научные технологии. - 2021. - 183 с.

117. Цвирков А.Д. Формирование иерархий в сложных технических системах // М.: Научные технологии. - 2020. - 203 с.

118. Цвирков А.Д., Акинфиев В.К. Иерархические структуры и архитектура макросистем управления // М.: Научные технологии. - 2023. - 322 с.

119. Цирин А.Н., Балашов В.С., Дунаев В.Г. Методы вариационной оптимизации в многоуровневом управлении // М.: Системный анализ. - 2022. - 448 с.

120. Черных Ю.И. Применение системного анализа в моделировании экономических процессов // М.: Экономика и управление. - 2023. - 191 с.

121. Шабалкина А.А. Необходимость внедрения ERP-системы на российских предприятиях // Аллея науки. - 2018. - Т. 2, № 3(19). - С. 498-501.

122. Шинский Ф. Управление процессами по критерию экономии энергии // М.: Мир. - 1981. - 388 c.

123. Юрьев С.В. Эффективность внедрения ERP-системы. Расчет экономического эффекта // Экономический вектор. - 2018. - № 1(12). - С. 85-87.

124. Adewumi A., Misra S., Omoregbe N. Evaluating Open Source Software Quality Models Against ISO 25010. - 2015. - pp. 872-877.

125. Alrawashdeh T., Muhairat M., Qatawneh S. A Quantitative Evaluation of ERP Systems Quality Model // ITNG 2014 - Proceedings of the 11th International Conference on Information Technology: New Generations. - 2014. - pp. 46-49.

126. Aversano L. Issue Reports Analysis in Enterprise Open Source Systems // 21st International Conference on Enterprise Information Systems. - 2019. - pp. 337-344.

127. Aversano L., Guardabascio D., Tortorella M. Analysis of the Documentation of ERP Software Projects // Procedia Computer Science. - 2017. - no. 121. - pp. 423-430.

128. Aversano L., Pennino I., Tortorella M. Evaluating the Quality of Free/Open Source Projects // ENASE 2010 - Proceedings of the Fifth International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software Engineering. - 2010. - pp. 186-191.

129. Aversano L., Tortorella M. Evaluating the Quality of Free/Open Source Systems: A Case Study // Lecture Notes in Business Information Processing. - 2010. - no. 73. -pp. 119-134.

130. Boehm B., Brown J., Kaspar H., Lipow M., MacLeod G., and Merritt M. Characteristics of Software Quality // North Holland. - 1978.

131. Botchway I., Belinda A., Akintoba N., Solomon A. Evaluating Software Quality Attributes using Analytic Hierarchy Process (AHP) // International Journal of Advanced Computer Science and Applications. - 2021. - no. 12(3)

132. Calinescu R. Software Quality Analysis with Observation-Enhanced Quantitative Verification (Tutorial) // 2017 IEEE International Conference on Software Architecture Workshops (ICSAW). - 2017. - pp. 192-195.

133. Cusumano, Akindutire M., Kemerer C. A quantitative analysis of U.S. and Japanese software-engineering practice and performance // Management Science. -1990. - no. 36. - pp. 1384-1406.

134. De Carvalho R., Campos R., Monnerat R. Quality Assurance in the ERP5 Development Process // Research and Practical Issues of Enterprise Information Systems II, Volume 1, IFIP TC 8 WG 8.9 International Conference on Research and Practical Issues of Enterprise Information Systems (CONFENIS 2007), October 14-16, 2007, Beijing, China. - 2007. - no. 254. - pp. 677-687.

135. Denic N., Nesic Z., Radojicic M. Software projects quality management in the function of ERP system implementation // 22nd Telecommunications Forum Telfor (TELFOR). - 2014. - pp. 1122-1125.

136. Deshmukh P., Thampi G., Kalamkar V. Investigation of Quality Benefits of ERP Implementation in Indian SMEs // Procedia Computer Science. - 2015. - no. 49. - pp. 220-228.

137. Dolinina O., Kushnikov V., Pechenkin V., Rezchikov A. The way of quality management of the decision-making software systems development // Advances in Intelligent Systems and Computing. - 2019. - vol. 763. - pp. 90-98.

138. Fernando B., Zuse H., Sahraoui H., Melo W. Quantitative Approaches in Object-Oriented Software Engineering // Object-Oriented Technology, ECOOP'99 Workshop Reader, ECOOP'99 Workshops, Panels, and Posters, Lisbon, Portugal. - 1999. - no. 4906. - pp. 326-337.

139. Gordieiev O., Kharchenko V., Fominykh N., Sklyar V. Evolution of Software Quality Models in Context of the Standard ISO 25010 // Proceedings of the Ninth International Conference on Dependability and Complex Systems DepCoS-RELCOMEX. - 2014. - no. 1. - pp. 1-11.

140. Han W., Zhang X., Jiang H., Li W. Study on Project Quality Assessment. Proceedings // 7th International Conference on Control and Automation, CA. - 2015. -pp. 56-59.

141. Hovorushchenko T. Methodology of Evaluating the Sufficiency of Information for Software Quality Assessment According to ISO 25010 // Journal of Information and Organizational Sciences. - 2018. - no. 42. - pp. 63-85.

142. Islam M., Imran R., Hosain S. The Evaluation of Enterprise Resource Planning using ISO 25010 Based Quality Model // Conference: 2021 2nd International Informatics and Software Engineering Conference (IISEC). - 2021. - pp. 1-6.

143. Jimin G. Research on the Quality Comprehensive Evaluation of Computer Software Based on Grey Clustering Method // 2nd International Conference on Electronics, Network and Computer Engineering (ICENCE 2016). - 2016. - pp. 510514.

144. Kenett R. Software specifications metrics: a quantitative approach to assess the quality of documents // Proceedings of 19th Convention of Electrical and Electronics Engineers in Israel, Jerusalem, Israel. - 1996. - pp. 166-169.

145. Knoell H., Kuehl L., Kuehl R., Moreton R. Evaluation of Standard ERP Software Implementation Approaches in Terms of their Capability for Business Process

Optimization // Journal of Computing and Information Science in Engineering - JCISE. - 2004. - no. 4. - pp. 271-277.

146. Lee K., Lee S. A Quantitative Evaluation Model Using the ISO/IEC 9126 Quality Model in the Component Based Development Process // Computational Science and Its Applications - ICCSA 2006, International Conference, Glasgow, UK, May 8-11, 2006, Proceedings, Part IV - 2006. - no. 3983. - pp. 917-926.

147. Onut S. Efendigil T. A theorical model design for ERP software selection process under the constraints of cost and quality: A fuzzy approach // Journal of Intelligent and Fuzzy Systems. - 2010. - no. 21. - pp. 365-378.

148. Parthasarathy S., Chandrakumar T., et al. Quality Assessment of Standard and Customized COTS Products // International Journal of Information Technology Project Management. - 2020. - no. 11. - pp. 1-13.

149. Parthasarathy S., Sharma S. Efficiency analysis of ERP packages—A customization perspective // Computers in Industry. - 2016. - no. 82. - pp. 19-27.

150. Selyutin A. Development of a Predictive Multilayer Perceptron for Quality Analysis of an ERP Systems / Rezchikov A., Selyutin A., Bogomolov A. and O. Kushnikov // 16th International Conference Management of large-scale system development (MLSD). - Moscow. - Russian Federation. - 2023. - pp. 1-3. - DOI 10.1109/MLSD58227.2023.10303871.

151. Selyutin A. Models and Algorithms for Analysis the Software Quality of the System of Automatic Segmentation and Pathology Analysis of the Lumbar Spine MRI Images / A. D. Selyutin, V. A. Kushnikov, A. S. Bogomolov [et al.] // Software Engineering Perspectives in Systems: Proceedings of 11th Computer Science On-line Conference 2022, Zlin. - Zlin: Springer Nature Switzerland AG, 2022. - P. 443-453. -DOI 10.1007/978-3-031-09070-7_37.

152. Selyutin A. Models, Algorithms and Software Complexes for Operational Monitoring of the Software Quality of the Compressor Station of an Industrial Enterprise / Korobevnikov I., Selyutin A. and Kushnikova E. // 15th International Conference Management of large-scale system development (MLSD). - Moscow. -Russian Federation. - 2022. - pp. 1-5. - DOI 10.1109/MLSD55143.2022.9934446.

153. Selyutin A. System Dynamic Model for Evaluating the Information Modules Quality of ERP-Systems / Kushnikov V., Selyutin A. and Antipin S. // 17th International Conference on Management of Large-Scale System Development (MLSD). - Moscow. - Russian Federation. - 2024. - pp. 1-4. - DOI 10.1109/MLSD61779.2024.10739587.

154. Sudhaman P., Thangavel C. Efficiency analysis of ERP projects—software quality perspective // International Journal of Project Management. - 2014. - no. 33. -pp. 961-970.

155. Woungang I., Akinladejo F., White D., Obaidat M. Coding-error based defects in enterprise resource planning software: Prevention, discovery, elimination and mitigation // Journal of Systems and Software. - 2012. -no. 85. - pp. 1682-1698.

156. Yamada S., Kii R. Software quality analysis for agile development // 4th International Conference on Reliability, Infocom Technologies and Optimization (ICRITO) (Trends and Future Directions). - 2015. - pp. 1-5.

157. Zhang W., Liu W., Du H. A Software Quantitative Assessment Method Based on Software Testing. - 2012. - no. 7390. - pp. 300-307.

163

ПРИЛОЖЕНИЯ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

Система нечеткого вывода «Качество ЕЯР-систем»

Входная переменная «Пригодность»

Категории:

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Пригодность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Правильность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Правильность"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Согласованность"

О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Согласованность"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Защищенность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Высокая

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Защищенность"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1]

График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Стабильность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Восстанавливаемость"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1]

График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Практичность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Практичность"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1]

График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Понятность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,35]

• Средняя - (0,35; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,8]

• Высокая - (0,8; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Эффективность"

-1-1-1-1-1-1-1-1-1-

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Эффективность"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,37]

• Средняя - (0,37; 0,6]

• Выше среднего - (0,6; 0,75]

• Высокая - (0,75; 1]

График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Сопровождаемость"

Малая Ниже среднего Высокая

О 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 Уровень качества переменной "Сопровождаемость"

• Малая - [0; 0,2]

• Ниже среднего - (0,2; 0,4]

• Средняя - (0,4; 0,55]

• Выше среднего - (0,55; 0,87]

• Высокая - (0,87; 1] График принадлежности:

График функции принадлежности входной переменной "Изменяемость"

Малая Ниже среднего Средняя Выше среднего Высокая

1. Если функциональность высокая, пригодность выше среднего, правильность выше среднего, согласованность высокая, защищенность высокая, надежность выше среднего, стабильность высокая, восстанавливаемость выше среднего, эффективность высокая, то уровень качества — отличный;

2. Если функциональность средняя, пригодность средняя, правильность средняя, понятность средняя, простота средняя, эффективность средняя, сопровождаемость средняя, изменяемость средняя, стабильность средняя, то уровень качества—удовлетворительный;

3. Если защищенность малая, надежность малая, стабильность малая, восстанавливаемость малая, практичность малая, понятность ниже среднего, простота ниже среднего, сопровождаемость ниже среднего, изменяемость ниже среднего, то уровень качества — минимальный;

4. Если функциональность выше среднего, пригодность высокая, правильность высокая, согласованность выше среднего, защищенность выше среднего, надежность высокая, стабильность выше среднего, восстанавливаемость высокая, эффективность высокая, то уровень качества — отличный;

5. Если функциональность ниже среднего, пригодность ниже среднего, правильность ниже среднего, защищенность ниже среднего, надежность ниже среднего, стабильность ниже среднего, восстанавливаемость ниже среднего, сопровождаемость ниже среднего, изменяемость ниже среднего, то уровень качества — посредственный;

6. Если функциональность высокая, пригодность высокая, правильность высокая, защищенность высокая, надежность высокая, стабильность высокая, эффективность высокая, сопровождаемость высокая, изменяемость высокая, то уровень качества — идеальный;

выше среднего, восстанавливаемость выше среднего, то уровень качества — хороший;

8. Если защищенность средняя, стабильность средняя, надежность средняя, восстанавливаемость средняя, практичность средняя, простота средняя, эффективность средняя, сопровождаемость средняя, изменяемость средняя, то уровень качества—удовлетворительный;

9. Если функциональность малая, пригодность малая, правильность малая, согласованность малая, защищенность малая, надежность малая, стабильность малая, сопровождаемость малая, изменяемость малая, то уровень качества — минимальный;

10. Если функциональность выше среднего, пригодность выше среднего, правильность выше среднего, защищенность выше среднего, надежность выше среднего, стабильность выше среднего, восстанавливаемость выше среднего, практичность выше среднего, эффективность выше среднего, то уровень качества — отличный.

Другие правила нечеткого вывода строятся аналогично, с учетом комбинации термов для соответствующих входных переменных, что позволяет учитывать их взаимодействие и влияние на итоговую выходную переменную — уровень качества.

178

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

Статистические данные с результатами дефаззификации по качественным параметрам модели

Таблица Б.1 - Результаты дефаззификации по 8 качественным параметрам из 14 для ERP-системы Tryton

' ——Опрос Параметр качества —— #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Стабильность Кач. оценка Средняя Высокая Выше среднего Средняя Средняя Малая Малая Средняя Высокая Средняя

Кол. оценка 0,55 0,83 0,68 0,59 0,55 0,09 0,05 0,55 0,82 0,55

Восстанавливаемость Кач. оценка Ниже среднего Высокая Выше среднего Малая Ниже среднего Средняя Высокая Ниже среднего Высокая Ниже среднего

Кол. оценка 0,25 0,88 0,76 0,1 0,25 0,59 0,92 0,25 0,93 0,25

Практичность Кач. оценка Малая Средняя Средняя Выше среднего Малая Выше среднего Выше среднего Малая Средняя Малая

Кол. оценка 0,12 0,58 0,58 0,7 0,12 0,67 0,74 0,12 0,47 0,12

Понятность Кач. оценка Средняя Малая Высокая Средняя Средняя Ниже среднего Ниже среднего Средняя Малая Средняя

Кол. оценка 0,42 0,06 0,85 0,45 0,42 0,25 0,31 0,42 0,06 0,42

Простота Кач. оценка Высокая Средняя Малая Выше среднего Высокая Выше среднего Средняя Высокая Ниже среднего Высокая

Кол. оценка 0,83 0,41 0,2 0,74 0,83 0,65 0,46 0,83 0,4 0,83

Эффективность Кач. оценка Средняя Средняя Высокая Выше среднего Средняя Выше среднего Высокая Средняя Высокая Средняя

Кол. оценка 0,38 0,36 0,84 0,73 0,38 0,74 0,82 0,38 0,92 0,38

Сопровождаемость Кач. оценка Малая Малая Малая Малая Средняя Ниже среднего Ниже среднего Средняя Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,01 0,14 0,05 0,05 0,43 0,35 0,23 0,43 0,3 0,43

Кач. Ниже Ниже Малая Выше Ниже Ниже Малая Ниже Выше Ниже

Изменяемость оценка среднего среднего среднего среднего среднего среднего среднего среднего

Кол. оценка 0,4 0,28 0,05 0,62 0,4 0,29 0,01 0,4 0,73 0,4

Таблица Б.2 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы ERPNext

Параметр качества Опрос #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Средняя Ниже среднего Малая Средняя Выше среднего Средняя Средняя Средняя Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,43 0,38 0,12 0,43 0,64 0,43 0,43 0,41 0,33 0,43

Пригодность Кач. оценка Ниже среднего Высокая Выше среднего Ниже среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя Ниже среднего

Кол. оценка 0,25 0,86 0,64 0,25 0,19 0,25 0,25 0,4 0,54 0,25

Правильность Кач. оценка Средняя Ниже среднего Средняя Средняя Ниже среднего Средняя Средняя Малая Высокая Средняя

Кол. оценка

0,55 0,35 0,55 0,55 0,25 0,55 0,55 0,03 0,87 0,55

Кач. оценка Ниже среднего Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Высокая Выше среднего Ниже среднего

Согласованность Кол. оценка 0,39 0,37 0,53 0,39 0,39 0,39 0,39 0,82 0,77 0,39

Защищенность Кач. оценка Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Средняя Высокая Ниже среднего

Кол. оценка 0,35 0,39 0,25 0,35 0,12 0,35 0,35 0,49 0,89 0,35

Надежность Кач. оценка Ниже среднего Средняя Средняя Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя Малая Ниже среднего

Кол. оценка 0,29 0,58 0,45 0,29 0,38 0,29 0,29 0,51 0,19 0,29

Стабильность Кач. оценка Ниже среднего Средняя Выше среднего Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,35 0,44 0,74 0,35 0,7 0,35 0,35 0,52 0,23 0,35

Восстанавливаемость Кач. оценка Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Высокая Выше среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,3 0,54 0,38 0,3 0,02 0,3 0,3 0,93 0,62 0,3

Практичность Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Средняя Высокая Средняя Средняя Выше среднего Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,92 0,95 0,89 0,6 0,94 0,6 0,6 0,61 0,79 0,6

Понятность Кач. оценка Средняя Высокая Ниже среднего Средняя Выше среднего Средняя Средняя Средняя Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,43 0,94 0,25 0,43 0,74 0,43 0,43 0,58 0,74 0,43

Простота Кач. оценка Ниже среднего Выше среднего Высокая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,3 0,72 0,94 0,3 0,21 0,3 0,3 0,23 0,69 0,3

Эффективность Кач. оценка Малая Высокая Ниже среднего Малая Высокая Малая Малая Малая Средняя Малая

Кол. оценка 0,1 0,93 0,3 0,1 0,82 0,1 0,1 0,02 0,41 0,1

Сопровождаемость Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Средняя Высокая Высокая Средняя

Кол. оценка 0,9 0,92 0,95 0,9 0,79 0,92 0,46 0,8 0,9 0,46

Изменяемость Кач. оценка Средняя Высокая Выше среднего Средняя Малая Средняя Средняя Ниже среднего Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,5 0,91 0,63 0,5 0,15 0,5 0,5 0,25 0,23 0,5

Таблица Б.3 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы DoHbarr

——Опрос Параметр качества #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Средняя Высокая

Кол. оценка 0,92 0,93 0,93 0,92 0,98 0,92 0,92 0,92 0,55 0,92

Пригодность Кач. оценка Высокая Ниже среднего Средняя Высокая Ниже среднего Малая Высокая Высокая Средняя Ниже среднего

Кол. оценка 0,85 0,3 0,5 0,85 0,29 0,1 0,85 0,85 0,55 0,23

Правильность Кач. оценка Средняя Ниже среднего Средняя Средняя Высокая Малая Средняя Средняя Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,43 0,24 0,57 0,43 0,91 0,11 0,43 0,43 0,3 0,43

Согласованность Кач. оценка Ниже среднего Средняя Выше среднего Ниже среднего Выше среднего Высокая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,22 0,55 0,75 0,22 0,64 0,91 0,22 0,22 0,33 0,22

Защищенность Кач. оценка Ниже среднего Малая Средняя Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,35 0,16 0,42 0,35 0,34 0,4 0,35 0,35 0,65 0,35

Надежность Кач. оценка Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя Ниже среднего

Кол. оценка 0,3 0,46 0,24 0,3 0,73 0,21 0,3 0,3 0,45 0,3

Стабильность Кач. оценка Высокая Высокая Выше среднего Высокая Средняя Малая Высокая Высокая Средняя Высокая

Кол. оценка 0,91 0,83 0,69 0,91 0,43 0,14 0,91 0,91 0,42 0,91

Восстанавливаемость Кач. оценка Ниже среднего Выше среднего Малая Ниже среднего Средняя Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,33 0,68 0,04 0,33 0,55 0,2 0,33 0,33 0,37 0,33

Практичность Кач. оценка Высокая Малая Малая Высокая Ниже среднего Малая Высокая Высокая Средняя Высокая

Кол. оценка 0,93 0,1 0,04 0,93 0,39 0,16 0,93 0,93 0,49 0,93

Понятность Кач. оценка Средняя Ниже среднего Ниже среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Средняя Средняя Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,56 0,27 0,36 0,56 0,62 0,63 0,56 0,56 0,71 0,56

Простота Кач. оценка Средняя Выше среднего Средняя Средняя Выше среднего Средняя Средняя Средняя Высокая Средняя

Кол. оценка 0,45 0,75 0,49 0,45 0,64 0,51 0,45 0,45 0,89 0,45

Кач. оценка Средняя Высокая Ниже среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Средняя Средняя Средняя Средняя

Эффективность

Кол. оценка 0,48 0,94 0,27 0,48 0,61 0,77 0,48 0,48 0,5 0,48

Сопровождаемость Кач. оценка Выше среднего Малая Средняя Выше среднего Высокая Ниже среднего Выше среднего Выше среднего Высокая Выше среднего

Кол. оценка 0,61 0,13 0,53 0,61 0,93 0,34 0,61 0,61 0,83 0,61

Изменяемость Кач. оценка Малая Малая Выше среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Малая Малая Ниже среднего Малая

Кол. оценка 0,15 0,17 0,58 0,15 0,21 0,39 0,15 0,15 0,39 0,15

Таблица Б.4 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы ERP5

——Опрос Параметр качества #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Высокая Выше среднего Высокая Ниже среднего Высокая Выше среднего Высокая Высокая Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,82 0,78 0,82 0,35 0,89 0,8 0,82 0,82 0,74 0,45

Пригодность Кач. оценка Высокая Малая Высокая Высокая Средняя Высокая Высокая Высокая Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,91 0,01 0,91 0,87 0,48 0,86 0,91 0,91 0,61 0,59

Правильность Кач. оценка Выше среднего Высокая Средняя Высокая Высокая Высокая Средняя Средняя Высокая Ниже среднего

Кол. оценка 0,8 0,89 0,54 0,89 0,92 0,83 0,54 0,54 0,9 0,21

Согласованность Кач. оценка Малая Малая Малая Высокая Высокая Высокая Малая Малая Выше среднего Средняя

Кол. оценка 0,15 0,06 0,15 0,93 0,89 0,86 0,15 0,15 0,77 0,5

Защищенность Кач. оценка Высокая Ниже среднего Высокая Малая Ниже среднего Ниже среднего Высокая Высокая Средняя Выше среднего

Кол. оценка 0,93 0,34 0,93 0,07 0,22 0,31 0,93 0,93 0,52 0,79

Надежность Кач. оценка Выше среднего Малая Выше среднего Малая Выше среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Высокая Выше среднего

Кол. оценка 0,75 0,11 0,75 0,11 0,77 0,54 0,75 0,75 0,81 0,75

Стабильность Кач. оценка Средняя Ниже среднего Средняя Средняя Малая Выше среднего Средняя Средняя Ниже среднего Малая

Кол. оценка 0,5 0,31 0,5 0,59 0,17 0,7 0,5 0,5 0,37 0,12

Восстанавливаемость Кач. оценка Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего Малая Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,25 0,6 0,25 0,26 0,02 0,11 0,25 0,25 0,25 0,34

Практичность Кач. оценка Высокая Малая Высокая Средняя Малая Средняя Высокая Высокая Выше среднего Выше среднего

Кол. оценка 0,92 0,02 0,92 0,44 0,19 0,45 0,92 0,92 0,8 0,67

Понятность Кач. оценка Средняя Высокая Средняя Высокая Высокая Высокая Средняя Высокая Выше среднего Выше среднего

Кол. оценка 0,55 0,89 0,55 0,86 0,92 0,95 0,55 0,93 0,74 0,7

Простота Кач. оценка Малая Малая Малая Выше среднего Средняя Выше среднего Малая Малая Малая Малая

Кол. оценка

0,1 0,16 0,1 0,75 0,42 0,66 0,1 0,1 0,11 0,08

Эффективность Кач. оценка Высокая Выше среднего Высокая Высокая Высокая Высокая Средняя Средняя Средняя Средняя

Кол. оценка 0,89 0,76 0,88 0,95 0,92 0,95 0,45 0,45 0,53 0,5

Сопровождаемость Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая

Кол. оценка 0,85 0,99 0,85 0,89 0,93 0,92 0,85 0,93 0,92 0,92

Изменяемость Кач. оценка Малая Малая Малая Выше среднего Средняя Выше среднего Малая Малая Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,15 0,19 0,15 0,67 0,52 0,69 0,15 0,15 0,26 0,49

Таблица Б.5 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы Axelor ERP

——Опрос Параметр качества #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Малая Средняя Малая Малая Малая Ниже среднего Малая Выше среднего Малая Средняя

Кол. оценка 0,15 0,42 0,15 0,15 0,14 0,23 0,15 0,71 0,15 0,45

Пригодность Кач. оценка Ниже среднего Высокая Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,23 0,89 0,23 0,23 0,69 0,01 0,23 0,39 0,23 0,48

Правильность Кач. оценка Средняя Выше среднего Средняя Средняя Высокая Ниже среднего Средняя Средняя Средняя Высокая

Кол. оценка 0,48 0,62 0,48 0,48 0,82 0,29 0,48 0,42 0,48 0,93

Согласованность Кач. оценка Ниже среднего Средняя Ниже среднего Ниже среднего Высокая Средняя Ниже среднего Малая Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,4 0,6 0,4 0,4 0,86 0,45 0,4 0,04 0,4 0,44

Защищенность Кач. оценка Средняя Высокая Средняя Средняя Средняя Малая Средняя Средняя Средняя Малая

Кол. оценка 0,41 0,92 0,41 0,41 0,59 0,17 0,41 0,56 0,41 0,14

Надежность Кач. оценка Высокая Выше среднего Высокая Высокая Выше среднего Средняя Высокая Средняя Высокая Выше среднего

Кол. оценка 0,81 0,68 0,81 0,81 0,69 0,49 0,81 0,6 0,81 0,79

Кач. оценка Выше среднего Ниже среднего Выше среднего Выше среднего Малая Ниже среднего Выше среднего Ниже среднего Выше среднего Высокая

Стабильность

Кол. оценка 0,62 0,29 0,62 0,62 0,02 0,29 0,62 0,32 0,62 0,89

Восстанавливаемость Кач. оценка Малая Выше среднего Малая Малая Малая Малая Малая Высокая Малая Выше среднего

Кол. оценка 0,12 0,8 0,12 0,12 0,05 0,01 0,12 0,84 0,12 0,65

Практичность Кач. оценка Малая Высокая Малая Малая Высокая Выше среднего Малая Средняя Малая Малая

Кол. оценка 0,15 0,9 0,15 0,15 0,88 0,69 0,15 0,51 0,15 0,03

Понятность Кач. оценка Выше среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Высокая Малая Выше среднего Выше среднего Выше среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,79 0,54 0,79 0,79 0,94 0,19 0,79 0,76 0,79 0,26

Простота Кач. оценка Высокая Средняя Высокая Высокая Ниже среднего Выше среднего Высокая Высокая Высокая Малая

Кол. оценка 0,92 0,45 0,92 0,92 0,35 0,74 0,92 0,87 0,92 0,19

Кач. оценка Выше среднего Малая Выше среднего Выше среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Средняя Выше среднего Выше среднего

Эффективность Кол. оценка 0,61 0,07 0,61 0,61 0,45 0,71 0,61 0,43 0,61 0,8

Сопровождаемость Кач. оценка Ниже среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя

Кол. оценка 0,21 0,15 0,21 0,21 0,7 0,09 0,21 0,26 0,21 0,48

Изменяемость Кач. оценка Средняя Выше среднего Средняя Средняя Выше среднего Высокая Средняя Ниже среднего Средняя Ниже среднего

Кол. оценка 0,45 0,79 0,45 0,45 0,82 0,91 0,45 0,22 0,45 0,39

Таблица Б.6 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы XTuple 41^

' ——Опрос Параметр качества #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Выше среднего Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая Ниже среднего

Кол. оценка 0,92 0,92 0,93 0,7 0,92 0,92 0,92 0,93 0,93 0,33

Пригодность Кач. оценка Средняя Средняя Ниже среднего Ниже среднего Средняя Высокая Средняя Высокая Малая Малая

Кол. оценка 0,56 0,56 0,28 0,27 0,56 0,87 0,56 0,89 0,05 0,03

Правильность Кач. оценка Ниже среднего Ниже среднего Высокая Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Высокая Малая Высокая

Кол. оценка 0,39 0,39 0,91 0,79 0,39 0,39 0,39 0,89 0,15 0,86

Согласованность Кач. оценка Средняя Средняя Выше среднего Средняя Средняя Средняя Средняя Средняя Ниже среднего Высокая

Кол. оценка 0,51 0,51 0,7 0,41 0,51 0,51 0,51 0,48 0,38 0,9

Защищенность Кач. оценка Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Средняя Малая Ниже среднего

Кол. оценка 0,37 0,37 0,66 0,16 0,37 0,37 0,37 0,48 0,19 0,29

Надежность Кач. оценка Выше среднего Выше среднего Малая Малая Выше среднего Выше среднего Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего

Кол. оценка 0,79 0,79 0,11 0,03 0,79 0,79 0,79 0,33 0,23 0,75

Кач. оценка Высокая Высокая Выше среднего Выше среднего Высокая Высокая Высокая Малая Ниже среднего Ниже среднего

Стабильность

Кол. оценка 0,95 0,95 0,63 0,8 0,95 0,95 0,95 0,1 0,3 0,26

Восстанавливаемость Кач. оценка Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Малая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего Выше среднего Средняя Выше среднего

Кол. оценка 0,25 0,25 0,29 0,07 0,25 0,25 0,25 0,67 0,55 0,73

Практичность Кач. оценка Средняя Средняя Ниже среднего Малая Средняя Средняя Средняя Выше среднего Ниже среднего Ниже среднего

Кол. оценка 0,54 0,54 0,33 0,01 0,54 0,54 0,54 0,73 0,36 0,32

Понятность Кач. оценка Средняя Средняя Малая Средняя Средняя Средняя Средняя Ниже среднего Высокая Высокая

Кол. оценка 0,56 0,56 0,03 0,56 0,56 0,56 0,56 0,39 0,93 0,93

Простота Кач. оценка Малая Малая Средняя Средняя Малая Малая Малая Средняя Средняя Выше среднего

Кол. оценка 0,12 0,12 0,53 0,55 0,12 0,12 0,12 0,55 0,46 0,63

Кач. оценка Высокая Высокая Средняя Малая Высокая Высокая Высокая Ниже среднего Ниже среднего Ниже среднего

Эффективность Кол. оценка 0,91 0,91 0,44 0,08 0,91 0,91 0,91 0,26 0,35 0,28

Сопровождаемость Кач. оценка Выше среднего Выше среднего Ниже среднего Средняя Выше среднего Выше среднего Выше среднего Средняя Средняя Средняя

Кол. оценка 0,65 0,65 0,26 0,52 0,65 0,65 0,65 0,59 0,47 0,41

Изменяемость Кач. оценка Выше среднего Высокая Выше среднего Малая Высокая Высокая Ниже среднего Высокая Выше среднего Выше среднего

Кол. оценка 0,71 0,95 0,62 0,08 0,95 0,93 0,38 0,93 0,74 0,81

Таблица Б.7 - Результаты дефаззификации по 14 качественным параметрам из 14 для ERP-системы Flectra

' ——Опрос Параметр качества #1 #2 #3 #4 #5 #6 #7 #8 #9 #10

Функциональность Кач. оценка Высокая Высокая Высокая Ниже среднего Выше среднего Высокая Высокая Высокая Высокая Высокая

Кол. оценка 0,89 0,84 0,89 0,36 0,63 0,89 0,86 0,95 0,89 0,88