BI-решения как инструмент управления качеством проектной деятельности компании

В статье выполнен анализ эффективности применения Business Intelligence решений с целью обеспечения конкурентоспособности компании на рынке. Рассмотрена возможность внедрения инструмента бизнес-анализа проектной деятельности на примере энергомашиностроительного предприятия, реализующего ресурсоемкие проекты. Приведены ключевые проблемы внедрения, способы их решения и архитектура предложенного Business Intelligence инструмента. На основе анализа результатов сделаны выводы о потенциально полезном влиянии использования инструмента в проектном управлении, а также возможности масштабирования предложенной архитектуры решений

Ключевые слова: управление качеством процессов, бизнес-анализ, проектное управление, автоматизация, календарно-сетевое планирование, промышленное предприятие, энергомашиностроение

Список использованных источников

  1. Плотников В. А. Цифровизация производства: теоретическая сущность и перспективы развития в российской экономике. Экономика и бизнес, 2018, с. 16–24.
  2. Камнева В. В. Цифровая экономика, цифровизация и цифровая трансформация. Вопросы студенческой науки, 2020, с. 375–380.
  3. Зайченко И. М., Горшечникова П. Д., Лёвина А. И., Дубгорн А. С. Цифровая трансформация бизнеса: подходы и определение. Научный журнал НИУ ИТМО. Серия Экономика и экологический менеджмент, № 2, 2020, с. 205–212.
  4. Сонных М. Д. Индустрия 4.0 — реализация цифровой трансформации производств. Системы безопасности, [Электронный ресурс]. Режим доступа: https://www.secuteck.ru/articles/industriya-4–0-realizaciya-cifrovoj-transformacii-proizvodstv (дата обращения: 08.04.2022).
  5. Зинченко А. С. Сущность и содержание корпоративной инновационной системы на современном этапе развития экономики России. Вестник Московского государственного областного университета. Серия: Экономика, № 1, 2019, с. 35–42.
  6. Силакова Л. В., Магеррамов П. А., Семкина М. А. Разработка методики автоматизации комплексного бизнес-анализа для организаций МСБ на базе MS Power BI. Экономика и экологический менеджмент, 2019, с 101–109.
  7. Galizia F. G., ElMaraghy H., Bortolini M., Mora C. Product platforms design, selection and customisation in high-variety manufacturing. Int. J. Prod. Res., 2020, с. 893–911.
  8. Becker L. T., Gould E. M. Microsoft power BI: extending excel to manipulate, analyze, and visualize diverse data. Serials Review, 2019, pp. 183–188.
  9. Воронкова Т. Н., Куликова С. В. Интеллектуальные информационные технологии в системах управления бизнесом организаций. Риск: ресурсы, информация, снабжение, конкуренция. № 2, 2014, с. 271–274.
  10. Molina A., Rodriguez C. A., Ahuett H., Cortes C. A., Ramirez M., Jimenez G., Martinez S. Next-generation manufacturing systems: Key research issues in developing and integrating reconfigurable and intelligent machines. Int. J. Comput. Integr. Manuf., 2005, pp. 525–536.
  11. Горбанева Е. П., Овчинникова Е. В., Севрюкова К. С. Оптимизация сетевого графика в условиях ограниченности ресурсов. Безопасность критичных инфраструктур и территорий. Проблемы безопасности строительных критичных инфраструктур, 2018, с. 143–151.
  12. Bortolini M., Galizia F. G., Mora C. Reconfigurable manufacturing systems: Literature review and research trend. J. Manuf. Syst., 2018, pp. 93–106.

Авторы