льб. Соаталиев Д.О. 041-18 СКИр. Моделирование управления производственными процессами

• Название: Моделирование управления производственными процессами
• Анкор: льб.ю
• Дата: 11.03.2023
• Размер: 110.71 Kb.
• Имя файла: Соаталиев Д.О. 041-18 СКИр.docx
• Тип: Самостоятельная работа; #981106

МИНИСТЕРСТВО ПО РАЗВИТИЮ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ И КОММУНИКАЦИЙ РЕСПУБЛИКИ УЗБЕКИСТАН

ТАШКЕНТСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

имени МУХАММАДА аль-ХОРАЗМИЙ



САМОСТОЯТЕЛЬНАЯ РАБОТА

ТЕМА: Моделирование управления производственными процессами.

Выполнил: Соаталиев Д.О.

Группа: 041-18 СКИр

Ташкент-2023 г.

Введение
Современные промышленные предприятия и научно-производственные комплексы, научно-исследовательские и опытно-конструкторские центры функционируют в условиях жесткой конкуренции. Обострение конкуренции требует от компаний-производителей усовершенствования бизнес-процессов, повышения качества производимых товаров и услуг по более низким ценам, с хорошим уровнем сервиса и изготовленных за более короткие сроки. Для этого необходимо компетентное руководство всем процессом организации производства и сбыта товаров и услуг, поддержание производственных процессов на определенном уровне, обеспечение контроля качества выпускаемой продукции, оперативное управление процессами производства, заказа и сбыта продукции (товаров и услуг), организация эффективной работы персонала, внедрение новых технических, технологических и экономических решений.

На сегодняшний день, в современной специальной литературе рассматриваются на практике и предлагаются решения сложнейших процессов регулирования производства на основе новейших разработок, что в свою очередь снижает трудозатраты и затраты времени, дает возможности "наглядного проигрывания" для принятия верного решения. Появление новых технологий и разработок значительно позволяет выиграть в качестве и точности исполнения, при этом технологические процессы становятся более простыми, а экономические составляющие гарантируют скорую окупаемость за счет снижения себестоимости продукции.

В таких случаях предприятия прибегают к моделированию производственной системы, которое позволяет сократить сроки разработки технологических документов, снизить стоимость разработки производственных линий, оптимальным образом выбрать оборудование, повысить производительность труда. Также моделирование производственных систем позволяет: заранее обнаружить и устранить проблемы, проявляющиеся на этапе пуско-наладки, которые потребовали бы финансовых и временных затрат, снизить инвестиции в производство при тех же параметрах производительности, провести оптимизацию производства и выбрать наиболее рациональное решение из множества вариантов.

Имитационное моделирование производственных процессов связывает все сферы производства изделия: разработку производственного процесса, моделирование производственного процесса и технологическую подготовку производства, а также управление производством. По результатам такого моделирования должны быть регламентированы параметры перемещения заготовок и деталей. Результаты имитационного моделирования не "вычисляются по формулам", как это имеет место при применении аналитических моделей, а являются продуктом статистической обработки данных, наблюдаемых и фиксируемых в процессе обработки моделирующей программы.

Сущность понятия производственного процесса

Процесс взаимодействия производственных факторов на предприятии, направленный на превращение исходного сырья в готовую продукцию, пригодную к потреблению или к дальнейшей обработке, образует производственный процесс. Основными элементами производственного процесса являются труд, предметы и средства труда.

Техническая и организационно-экономическая характеристика производственного процесса на предприятии определяется видом продукции, объемом производства, типом и видом применяемой техники и технологии, уровнем специализации.

Большинство процессов производства представляет собой сочетание в себе достаточно значимого количества стадий производства, направленных на переработку исходного сырья в готовый продукт. Поэтому производственный процесс – это, чаще всего, сложная система последовательно выполняемых технологических операций, что требует комплекса мер по его организации и осуществлению.

На большинстве промышленных предприятий организуются различные производственные процессы, которые, например, в зависимости от выполняемой роли в процессе выпуска продукции подразделяются на основные, вспомогательные и обслуживающие процессы. От правильной и рациональной организации производственных процессов зависят результаты производственно-хозяйственной деятельности предприятия, экономические показатели его работы, себестоимость продукции, прибыль и рентабельность производства, величина незавершенного производства и размер оборотных средств.

Производственный процесс распадается на множество элементарных технологических процедур, которые называются операциями. Производственная операция – это часть производственного процесса. Обычно она выполняется на одном рабочем месте без переналадки оборудования и совершается при помощи набора одних и тех же орудий труда. Как собственно и сам производственный процесс, операции подразделяются на основные и вспомогательные.

С целью снижения затрат на изготовление продукции, повышения организованности и надежности производственного процесса используется набор следующих правил и методов: специализация участков, рабочих мест; непрерывность и прямоточность технологического процесса; параллельность и пропорциональность выполнения производственных операций.

Организация производственного процесса на любом машиностроительном предприятии, в любом его цехе, на участке базируется на рациональном сочетании во времени и в пространстве всех основных, вспомогательных и обслуживающих процессов. Это позволяет выпускать продукцию при минимальных затратах живого и вещественного труда. Особенности и методы такого сочетания различны в разных производственных условиях.[4]

Законченный круг производственных операций от первой до последней стадии именуется производственным циклом. Вследствие того, что производственный процесс протекает во времени и пространстве, поэтому производственный цикл можно измерить длиной пути движения изделия и его комплектующих элементов и временем, в течение которого изделие проходит весь путь обработки. Длина производственного цикла – это не линия, а широкая полоса, на которой размещаются машины, оборудование, инвентарь и прочее, поэтому на практике в большинстве случаев определяются не длина пути, а площадь и объем помещения, в котором размещается производство.

Интервал календарного времени от начала первой производственной операции до окончания последней называется временной продолжительностью производственного цикла изделия. Продолжительность цикла измеряется в днях, часах, минутах, секундах, в зависимости от вида изделия и стадии обработки, по которой измеряется цикл.[5]

Продолжительность во времени производственного цикла включает три стадии:

1. 
   время технологической обработки (рабочий период);
   
2. 
   время технологического обслуживания производства;
   
3. 
   перерывы.
   

Виды производственных процессов

Существуют 4 вида производственных процессов:

1. 
   Основные – это технологические процессы, в ходе которых происходят изменения геометрических форм, размеров и физико-химических свойств продукции, а так же осуществляется изготовление основной продукции, выпускаемой предприятием. Здесь осуществляются основные технологические операции на основном технологическом оборудовании, выполняемые основными производственными рабочими.
   
2. 
   Результатом основных процессов в машиностроении являются выпуск машин, аппаратов и приборов, составляющих производственную программу предприятия и соответствующих его специализации, а также изготовление запасных частей к ним для поставки потребителю.
   
3. 
   Эффективность функционирования основных производственных процессов во многом определяется наличием и успешной организацией и осуществлением других, так называемых обеспечивающих процессов, к которым относятся вспомогательные и обслуживающие процессы, организуемые, как правило, на крупных промышленных предприятиях.
   
4. 
   Вспомогательные – это процессы, которые обеспечивают бесперебойное протекание основных процессов. Главное назначение таких производств – оказание помощи основному производству в осуществлении процесса выпуска готовой продукции. К вспомогательным производствам, чаще всего, относятся такие процессы, как: изготовление элементов технологической оснастки, производство необходимого инструмента, а также обеспечение основного производства топливно-энергетическими ресурсами требуемых параметров.
   
5. 
   Обслуживающие – это процессы, связанные с обслуживанием как основных, так и вспомогательных процессов, но в результате которых продукция не создается (хранение, транспортировка, технический контроль и т.д.). Главное предназначение таких производств – обеспечение непрерывной и ритмичной работы производственных подразделений всего предприятия.
   

В условиях автоматизированного, автоматического и гибкого интегрированного производств вспомогательные и обслуживающие процессы в той или иной степени объединяются с основными и становятся неотъемлемой частью процессов производства продукции.

Моделирование производственных процессов

Теоретическое обоснование моделирования ПП

Наблюдение, анализ и моделирование являются средствами познания и прогнозирования процессов, явлений и ситуаций во всех сферах объективной действительности. моделирование трудозатраты производственный

В процессе моделирования производственных процессов очень важным является системное представление о рассматриваемом объекте. Объектом моделирования могут выступать промышленные, логистические, транспортные и другие системы. Главным свойством объекта является наличие цели, для реализации которой предназначается рассматриваемая совокупность предметов, явлений, логических представлений, формирующих объект. Цель функционирования системы редуцирует системные признаки, с помощью которых описываются, характеризуются элементы системы. При изменении цели другими могут стать как существенные системные признаки, так и связи с внешней средой.

Структура и свойства модели зависят от целей, для достижения которых она создается. В этом органическое единство системы и модели. Если неизвестна цель моделирования, то неизвестно и с учетом каких свойств и качеств надо строить модель. Модель определяется как формализованное представление об объекте исследования с точки зрения поставленной цели. Различия между определениями системы и модели состоят в том, что систематизация предполагают лишь упорядочение, тогда как моделирование – формализацию взаимосвязей между элементами системы и с внешней средой. Под моделированием понимается исследование объектов познания не непосредственно, а косвенным путем, при помощи моделей.[1]

Проблема моделирования производственных процессов заключается в том, что они трудно поддаются формальному описанию. Создать имитационную модель производственного процесса в процессе системной динамики или агентного моделирования на практике оказывается чрезвычайно сложно. Более целесообразно использование дискретно-событийной схемы имитационного моделирования, позволяющей решить актуальную задачу создания и анализа модели производственного процесса [2, 3].

Виды и типы моделей

Для классификации моделей используются разные основания. Общая классификация моделей включает более десяти основных признаков. С развитием прикладных математических исследований проблема классификации применяемых моделей усложняется. Наряду с появлением новых типов моделей (особенно смешанных типов) и новых признаков их классификации осуществляется процесс интеграции моделей разных типов в более сложные модельные конструкции.

По предметной области модели можно классифицировать на физические, экономические, статистические, экологические и т.д.

По способу представления во времени модели можно классифицировать на: статические модели – модели, в которых предоставлена информация об одном состоянии системы, неизменном во времени; динамические модели – модели, в которых предоставлена информация о состояниях системы и процессах смены состояний во времени.

По способу представления модели можно классифицировать на предметные и информационные. Последняя классификация получила наибольшее распространение.

Модели можно различать по ряду признаков: характеру моделируемых объектов, сферам приложения, глубине моделирования, средствам моделирования. По последнему признаку методы моделирования делятся на две группы: материальное (предметное) и идеальное.

Материальное моделирование, основывающееся на материальной аналогии моделируемого объекта и модели, осуществляется с помощью воспроизведения основных геометрических, физических, других функциональных характеристик изучаемого объекта. Частным случаем материального моделирования является

физическое моделирование, по отношению к которому, в свою очередь, частным случаем является аналоговое моделирование. Оно основано на аналогии явлений, имеющих различную физическую природу, но описываемых одинаковыми математическими соотношениями.

Идеальное моделирование отличается от материального принципиально. Оно основано на идеальной, или мыслимой, аналогии. В экономических исследованиях это основной вид моделирования. Идеальное моделирование, в свою очередь, разбивается на два подкласса: знаковое (формализованное) и интуитивное.

- Интуитивное моделирование встречается в тех областях науки, где познавательный процесс находится на начальной стадии или имеют место очень сложные системные взаимосвязи. Такие исследования называют мысленными экспериментами. В экономике до последнего времени в основном применялось интуитивное моделирование; оно описывает практический опыт работников.

- При знаковом моделировании моделями служат схемы, графики, чертежи, формулы. Важнейшим видом знакового моделирования является математическое моделирование, осуществляемое средствами логико-математических построений.[6]


Имитационное моделирование

Понятие, цели и область применения имитационного моделирования

Имитационное моделирование – это метод исследования, заключающийся в имитации на ЭВМ с помощью комплекса программ процесса функционирования системы или отдельных ее частей и элементов.

Имитационная модель – логико-математическое описание объекта, которое может быть использовано для экспериментирования на компьютере в целях проектирования, анализа и оценки функционирования объекта.

Сущность метода имитационного моделирования заключается в разработке таких алгоритмов и программ, которые имитируют поведение системы, ее свойства и характеристики в необходимом для исследования системы составе, объеме и области изменения ее параметров.

Имитационное моделирование позволяет имитировать поведение системы во времени. Причём плюсом является то, что временем в модели можно управлять: замедлять в случае с быстропротекающими процессами и ускорять для моделирования систем с медленной изменчивостью. Можно имитировать поведение тех объектов, реальные эксперименты с которыми дороги, невозможны или опасны.

Недостатком метода является сложность описания всех условий и требования вычислительной мощности.

Использование имитационных моделей оправдано в тех случаях, когда возможности методов исследования системы с помощью аналитических моделей ограничены, а натурные эксперименты по тем или иным причинам нежелательны или невозможны. Также к имитационному моделированию прибегают в случаях, когда:

- дорого или невозможно экспериментировать на реальном объекте;

- невозможно построить аналитическую модель: в системе есть время, причинные связи, последствие, нелинейности, стохастические (случайные) переменные;

- необходимо сымитировать поведение системы во времени.

Принципиальные возможности метода весьма велики, он позволяет при необходимости исследовать системы любой сложности и назначения с любой степенью детализации. Ограничениями являются лишь мощность используемой ЭВМ и трудоемкость подготовки сложного комплекса программ. Методы имитационного моделирования развиваются в основном в направлении исследования степени подобия имитационных моделей реальным системам и разработки типовых методов и приемов создания имитационных моделей.

В отличие от математических моделей, представляющих собой аналитические зависимости, которые можно исследовать с помощью достаточно мощного математического аппарата, имитационные модели, как правило, позволяют проводить на них лишь одиночные испытания, аналогично однократному эксперименту на реальном объекте. Поэтому для более полного исследования и получения необходимых зависимостей между параметрами требуются многократные испытания модели, число и продолжительность которых во многом определяются возможностями используемой ЭВМ, а также свойствами самой модели.

Даже в тех случаях, когда создание аналитической модели для исследования конкретной системы в принципе возможно, имитационное моделирование может оказаться предпочтительным по затратам времени ЭВМ и исследователя на проведение исследования. Для многих задач, возникающих при создании и функционировании АСУ, имитационное моделирование иногда оказывается единственным практически реализуемым методом исследования. Этим в значительной степени объясняется непрерывно возрастающий интерес к имитационному моделированию и расширение класса задач, для решения которых оно применяется.

Методы имитационного моделирования развиваются и используются в основном в трех направлениях:

1. 
   разработка типовых методов и приемов создания имитационных моделей;
   
2. 
   исследование степени подобия имитационных моделей реальным системам;
   
3. 
   создание средств автоматизации программирования, ориентированных на создание комплексов программ для имитационных моделей.
   

Различают два подкласса систем, ориентированных на системное и логическое моделирование. К подклассу системного моделирования относят системы с хорошо развитыми общеалгоритмическими средствами; с широким набором средств описания параллельно выполняемых действий, временных последовательностей выполнения процессов; с возможностями сбора и обработки статистического материала. В таких системах используют специальные языки программирования и моделирования – СИМУЛА, СИМСКРИПТ, GPSS и др. Первые два из этих языков являются подмножествами процедурно-ориентированных языков программирования типа ФОРТРАН, ПЛ/1, расширенными средствами динамических структур данных, операторами управления квазипараллельными процессами, специальными средствами сбора статистики и обработки списков. Эти дополнительные возможности позволяют вести статистические исследования моделей, поэтому такие системы иногда называют системами статистического моделирования.

К подклассу логического моделирования относят системы, позволяющие в удобной и сжатой форме отражать логические и топологические особенности моделируемых объектов, обладающие средствами работы с частями слов, преобразования форматов, записи микропрограмм. К этому подклассу систем относят языки программирования АВТОКОД, ЛОТИС и др.

В большинстве случаев при имитационном моделировании экономических, производственных и других организационных систем управления исследование модели заключается в проведении стохастических экспериментов. Отражая свойства моделируемых объектов, эти модели содержат случайные переменные, описывающие как функционирование самих систем, так и воздействия внешней среды. Поэтому наибольшее распространение получило статистическое моделирование.

Имитационное моделирование используют в основном для следующих применений:

1. При исследовании сложных внутренних и внешних взаимодействий динамических систем с целью их оптимизации. Для этого изучают на модели закономерности взаимосвязи переменных, вносят в модель изменения и наблюдают их влияние на поведение системы;

2. Для прогнозирования поведения системы в будущем на основе моделирования развития самой системы и ее внешней среды;

3. В целях обучения персонала, которое может быть двух типов: индивидуальное обучение оператора, управляющего некоторым технологическим процессом или устройством, и обучение группы людей, осуществляющих коллективное управление сложным производственным или экономическим объектом.

В системах обоих типов комплекс программ задает некоторую обстановку на объекте, однако между ними имеется существенное различие. В первом случае программное обеспечение имитирует функционирование объектов, описываемых технологическими алгоритмами или передаточными функциями; модель ориентирована на тренировку психофизиологических характеристик человека, поэтому такие модели называются тренажерами. Модели второго типа гораздо сложнее. Они описывают некоторые аспекты функционирования предприятия или фирмы и ориентированы на выдачу некоторых технико-экономических характеристик при воздействии на входы чаще всего не отдельного человека, а группы людей, выполняющих различные функции управления;

4. Для макетирования проектируемой системы и соответствующей части управляемого объекта с целью прикидочной проверки предполагаемых проектных решений. Это позволяет в наиболее наглядной и понятной заказчику форме продемонстрировать ему работу будущей системы, что способствует взаимопониманию и согласованию проектных решений. Кроме того, такая модель позволяет выявить и устранить возможные неувязки и ошибки на более ранней стадии проектирования, что на 2-3 порядка снижает стоимость их исправления.

Цель имитационного моделирования состоит в воспроизведении поведения исследуемой системы на основе результатов анализа наиболее существенных взаимосвязей между ее элементами или другими словами – разработке симулятора исследуемой предметной области для проведения различных экспериментов.

Области применения имитационного моделирования следующие:

бизнес процессы; боевые действия; динамика населения; дорожное движение инфраструктура; математическое моделирование исторических процессов; логистика; пешеходная динамика; производство;

рынок и конкуренция; сервисные центры; цепочки поставок;

уличное движение; управление проектами; экономика здравоохранения и т.д.

Технологические этапы имитационного моделирования

Существуют следующие этапы имитационного моделирования:

1. 
   Формулировка проблемы и определение целей имитационного исследования. Документированным результатом на этом этапе является составленное содержательное описание объекта моделирования;
   
2. 
   Разработка концептуального описания. Результатом деятельности системного аналитика является концептуальная модель и выбор способа формализации для заданного объекта моделирования.
   
3. 
   Формализация имитационной модели. Составляется формальное описание объекта моделирования.
   
4. 
   Программирование имитационной модели. На этапе осуществляется выбор средств автоматизации моделирования, алгоритмизация, программирование и отладка имитационной модели.
   
5. 
   Испытание и исследование модели, проверка модели. Проводится верификация модели, оценка адекватности, исследование свойств имитационной модели и другие процедуры комплексного тестирования разработанной модели.
   
6. 
   Планирование и проведение имитационного эксперимента. На данном технологическом этапе осуществляется стратегическое и тактическое планирование имитационного эксперимента. Результатом является составленный и реализованный план эксперимента, заданные условия имитационного прогона для выбранного плана.
   
7. 
   Анализ результатов моделирования. Исследователь проводит интерпретацию результатов моделирования и их использование – собственно принятие решений.
   

Виды имитационного моделирования

Существует несколько видов имитационного моделирования:

- Агентное моделирование – относительно новое (1990е-2000е гг.) направление в имитационном моделировании, которое используется для исследования децентрализованных систем, динамика функционирования которых определяется не глобальными правилами и законами (как в других парадигмах моделирования), а наоборот. Когда эти глобальные правила и законы являются результатом индивидуальной активности членов группы.

Цель агентных моделей – получить представление об этих глобальных правилах, общем поведении системы, исходя из предположений об индивидуальном, частном поведении ее отдельных активных объектов и взаимодействии этих объектов в системе. Агент – некая сущность, обладающая активностью, автономным поведением, может принимать решения в соответствии с некоторым набором правил, взаимодействовать с окружением, а также самостоятельно изменяться.

- Дискретно-событийное моделирование – подход к моделированию, предлагающий абстрагироваться от непрерывной природы событий и рассматривать только основные события моделируемой системы, такие как: "ожидание", "обработка заказа", "движение с грузом", "разгрузка" и другие. Дискретно-событийное моделирование наиболее развито и имеет огромную сферу приложений – от логистики и систем массового обслуживания до транспортных и производственных систем.

Целью дискретного имитационного моделирования является воспроизведение взаимодействий, в которых участвуют компоненты, и изучение поведения и функциональных возможностей исследуемой системы. Для этого выделяются состояния системы и описываются действия, которые переводят ее из одного состояния в другое. Говорят, что система находится в определенном состоянии, когда все ее компоненты находятся в состояниях, совместимых с областью значений, описывающих это состояние характеристик. Таким образом, имитация – это "динамический портрет" состояний системы во времени, т.е. воспроизведение поведения системы во времени.

Этот вид моделирования наиболее подходит для моделирования производственных процессов. Основан Джефри Гордоном в 1960х годах.

- Системная динамика – парадигма моделирования, где для исследуемой системы строятся графические диаграммы причинных связей и глобальных влияний одних параметров на другие во времени, а затем созданная на основе этих диаграмм модель имитируется на компьютере. По сути, такой вид моделирования более всех других парадигм помогает понять суть происходящего выявления причинно-следственных связей между объектами и явлениями. С помощью системной динамики строят модели бизнес-процессов, развития города, модели производства, динамики популяции, экологии и развития эпидемии. Метод основан Форестером в 1950 годах.[7]

Заключение
Таким образом, с использованием имитационного моделирования можно произвести неограниченное число экспериментов с различными параметрами. Использование имитационного моделирования в процессе управления производством позволяет спрогнозировать поведение и будущее состояние производственной системы, что существенно повышает точность разрабатываемых планов производства. С другой стороны модель дает возможность оценить альтернативные варианты управленческих воздействий, тем самым, повышая качественный уровень принимаемых управленческих решений. Имитационное моделирование позволяет описать структуру системы и ее процессы в естественном виде, не прибегая к использованию формул и строгих математических зависимостей. Она обладает возможностями визуализации процесса работы системы во времени, схематичного задания её структуры и выдачи результатов в графическом виде. Это позволяет наглядно представить полученное решение и донести заложенные в него идеи до клиента и коллег. Позволяет решать задачи из любых областей. В каждом случае модель имитирует, воспроизводит, реальную жизнь и позволяет проводить широкий набор экспериментов без влияния на реальные объекты. Применение имитационных моделей дает множество преимуществ по сравнению с выполнением экспериментов над реальной системой и использованием других методов.

Однако имитационное моделирование наряду с достоинствами имеет и недостатки. Разработка хорошей имитационной модели часто обходится дороже создания аналитической модели и требует больших временных затрат. Может оказаться, что имитационная модель неточна, и мы не в состоянии измерить степень этой неточности. Зачастую исследователи обращаются к имитационному моделированию, не представляя тех трудностей, с которыми они встретятся и совершают при этом ряд ошибок методологического характера.

И, тем не менее, имитационное моделирование является одним из наиболее широко используемых методов при решении задач синтеза и анализа сложных процессов и систем.

Список литературы
1. Зеленский, В.А. Выбор парадигмы, математического аппарата и инструментов моделирования технологических процессов в машиностроении и нефтегазовой промышленности [Текст] В . А . Зеленский, В.П. Коннов, А.И. Щодро / Материалы IV Всероссийской НПК с международным участием "Математическое моделирование, численные методы и информационные системы". – Самара: Изд-во СМИУ, 2012. – С. 113 – 120.

2. Зеленский, В.А. Моделирование технологических процессов с помощью сетей Петри [Текст] В.А. Зеленский, В.П. Коннов, А.И. Щодро / Труды Всероссийской научно-технической конференции "Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций". – Самара: Издво СГАУ, 2012. – С. 286 – 290.

3. Норенков, И.П. Информационная поддержка наукоемких изделий. CALS – технологии [Текст] И.П. Норенков, П.К. Кузьмик. – М.: МВТУ им. Н.Э. Баумана, 2002. – 320 с.

4. Осипова Г.И., Миронова Г.В. Экономика и организация производства. [Текст] Учебное пособие. – М.: МГУП, 2003. – 322 с.

5. Стехин А.П. Основы конструирования, моделирования и проектирования си-стем управления производственными процессами [Текст] Учеб. пособие. – Донецк: ДонГАУ, 2008.

6. Фатхутдинов Р.А. Организация производства [Текст] Учебник.- 2-е изд., перераб. И доп. – М.; ИНФА – М, 2005. – 528с.

7. "Языки программирования" [Электронный ресурс]: Режим доступа: http://life-prog.ru