<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">blackmet</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Известия высших учебных заведений. Черная Металлургия</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Izvestiya. Ferrous Metallurgy</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">0368-0797</issn><issn pub-type="epub">2410-2091</issn><publisher><publisher-name>National University of Science and Technology "MISIS"</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.17073/0368-0797-2026-3-286-293</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">blackmet-3089</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И АВТОМАТИЗАЦИЯ В ЧЕРНОЙ  МЕТАЛЛУРГИИ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>INFORMATION TECHNOLOGIES AND AUTOMATIC CONTROL IN FERROUS METALLURGY</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Предпосылки адаптации имитационного моделирования на основе бинарного алгоритма Такаги–Сугено для повышения эффективности корпоративной системы менеджмента качества</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Preconditions of adapting simulation modeling based on the Takagi-Sugeno binary algorithm to improve the effectiveness of corporate quality management system</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0003-2099-4885</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Царева</surname><given-names>С. А.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Tsareva</surname><given-names>S. A.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Софья Александровна Царева, к.х.н., доцент института экономики и менеджмента</p><p>Россия, 150023, Ярославль, Московский пр., 88</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Sophia A. Tsareva, Cand. Sci. (Chem.), Assist. Prof. of the Institute of Economics and Management</p><p>88 Moskovskii Ave., Yaroslavl 150023, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">zarew@rambler.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0009-0002-3418-2378</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Новожилов</surname><given-names>В. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Novozhilov</surname><given-names>V. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Владимир Владимирович Новожилов, аспирант</p><p>Россия, 150023, Ярославль, Московский пр., 88</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Vladimir V. Novozhilov, Postgraduate</p><p>88 Moskovskii Ave., Yaroslavl 150023, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">novojilovvv.19@edu.ystu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><contrib-id contrib-id-type="orcid">https://orcid.org/0000-0002-4337-2897</contrib-id><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Царев</surname><given-names>Ю. В.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Tsarev</surname><given-names>Yu. V.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>Юрий Валерьевич Царев, к.т.н., доцент кафедры «Информационные системы и технологии» Института цифровых систем</p><p>Россия, 150023, Ярославль, Московский пр., 88</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Yuri V. Tsarev, Cand. Sci. (Eng.), Assist. Prof. of the Chair of Information Systems and Technologies of the Institute of Digital Systems</p><p>88 Moskovskii Ave., Yaroslavl 150023, Russian Federation</p></bio><email xlink:type="simple">tsarevyv@ystu.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>Ярославский государственный технический университет</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>Yaroslavl State Technical University</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2026</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>02</day><month>07</month><year>2026</year></pub-date><volume>69</volume><issue>3</issue><fpage>286</fpage><lpage>293</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Царева С.А., Новожилов В.В., Царев Ю.В., 2026</copyright-statement><copyright-year>2026</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Царева С.А., Новожилов В.В., Царев Ю.В.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Tsareva S.A., Novozhilov V.V., Tsarev Y.V.</copyright-holder><license license-type="creative-commons-attribution" xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/" xlink:type="simple"><license-p>This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://fermet.misis.ru/jour/article/view/3089">https://fermet.misis.ru/jour/article/view/3089</self-uri><abstract><p>В статье рассматривается вопрос оценки эффективности корпоративной системы менеджмента качества (КСМК) металлургической компании. Особую сложность представляет оценка эффективности КСМК в крупных вертикально интегрированных холдингах, где классические подходы, основанные на достижении установленных критериев, часто не учитывают отраслевую специфику, многоуровневую структуру и влияние неопределенностей. Объектом исследования выступает вертикально интегрированная КСМК крупного металлургического холдинга, объединяющая более 10 производственных площадок. Авторы отмечают, что традиционные методы оценки, используемые в компании, не позволяют в полной мере учесть остаточные риски недостижения целевых значений критериев эффективности. В качестве решения предлагается модифицированная методика на основе алгоритма Такаги–Сугено, которая интегрирует в расчет не только фактические показатели эффективности процессов и их весовые коэффициенты, но и оценку остаточного риска для каждого критерия. Проведено сравнение существующей методики оценки эффективности КСМК металлургической компании с предлагаемой методологией, в которой реализован алгоритм бинарных нечетких множеств Такаги–Сугено. Расчеты для каждого метода реализованы в модели, основанной на информационной системе AnyLogic. Расчеты с использованием разработанной модели позволили объективно оценить эффективность процессов. Оценка эффективности КСМК на основе каждого метода подтвердила, что система эффективна. Значение эффективности КСМК компании по существующей методологии составило 0,81, по предлагаемой – 0,92. Использование показателя остаточного риска невыполнения процесса позволяет более точно оценить эффективность КСМК. Разработанная модель выявила процессы, чья эффективность была завышена или занижена при стандартном подходе, что свидетельствует о влиянии рисковых факторов.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article discusses the issue of assessing the effectiveness of corporate quality management system of a metallurgical company. Of parti­cular difficulty is the assessment of the effectiveness of corporate quality management systems (QMS) in large vertically integrated holdings, where classical approaches based on the achievement of established criteria often do not take into account industry specifics, multi-level structure and the impact of uncertainties. The object of the research is the vertically integrated corporate QMS of a large metallurgical holding company, which unites more than 10 production sites. The authors note that the traditional assessment methods used in the company do not fully take into account the residual risks of failure to achieve the target values of the performance criteria. As a solution, a modified methodology based on the Takagi–Sugeno algorithm is proposed, which integrates into the calculation not only the actual performance indicators of the processes and their weights, but also assessment of the residual risk for each criterion. The existing methodology for assessing the effectiveness of corporate QMS of a metallurgical company is compared with the proposed methodology, which implements the Takagi–Sugeno binary fuzzy set algorithm. Calculations for each method are implemented in a model based on the AnyLogic information system. Calculations using the developed model made it possible to assess the effectiveness of processes using both methods and to compare their applicability for performance assessments. Evaluating the effectiveness of corporate QMS for each method confirmed that the system is effective. Value of the effectiveness of the company’s QMS according to the existing methodology was 0.81, and according to the proposed one – 0.92. The use of the residual risk of process failure allows for a more accurate assessment of the effectiveness of corporate QMS. The developed model identified processes whose efficiency was overestimated or underestimated under the standard approach, which indicates the influence of risk factors.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>фазификация</kwd><kwd>нечеткие множества</kwd><kwd>алгоритм Такаги–Сугено</kwd><kwd>управление качеством</kwd><kwd>AnyLogic моделирование</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>phasification</kwd><kwd>fuzzy sets</kwd><kwd>Takagi-Sugeno algorithm</kwd><kwd>quality management</kwd><kwd>AnyLogic modeling</kwd></kwd-group></article-meta></front><body><p>Введение</p><p>Эффективное функционирование и достижение целей организацией любого размера и формы обеспечивается способностью управлять изменениями и возникающими в результате рисками и неопределенностями, которые вносят коррективы в существующие бизнес-процессы. Подходы к управлению в условиях быстро меняющихся факторов окружающей среды должны обеспечивать гибкость системы управления и направлены на принятие правильных управленческих решений в условиях ограниченной и неоднозначной информации. Использование процессного подхода как системы взаимосвязанных процессов позволяет организации управлять отношениями и взаимозависимостями между системными процессами таким образом, чтобы можно было улучшить общие результаты деятельности организации [<xref ref-type="bibr" rid="cit1">1</xref>]. </p><p>Многие исследования посвящены формированию методологических подходов к вопросу оценки эффективности систем менеджмента качества [2 – 4], которые в большинстве случаев предполагают оценку эффективности системы через достижение установленных критериев процесса, целей в области качества и результатов внутренних аудитов. Однако использование «классических» подходов в рамках оценки эффективности вертикально интегрированной корпоративной системы менеджмента качества (КСМК) металлургического холдинга не позволяет учесть специфику показателей, в том числе отраслевых особенностей, многоуровневое формирование значений критериев и влияние изменений. </p><p>В этих условиях большое практическое значение для предприятий приобретает задача разработки комплексного подхода к оценке эффективности системы менеджмента качества (СМК) с использованием математического моделирования для анализа достижения критериев результативности и анализа состояния системы в динамике на основе методов нечеткой логики [5 – 9]. Кроме того, в работе [<xref ref-type="bibr" rid="cit10">10</xref>] представлен подход к интеграции методов бережливого производства и целей производственного процесса с использованием нечеткой логики. Модель с нечеткой логикой включает в себя двенадцать общих методов бережливого производства, три контрольные переменные (время настройки, частота ошибок и техническая готовность) и пять целей производственного процесса, которые реализуются через целевые переменные «каждая деталь, каждый интервал», общую эффективность оборудования, время выполнения заказа, уровень качества и службу доставки. Показана базовая структура нечеткой логики и моделирования производственного процесса. В статье [<xref ref-type="bibr" rid="cit11">11</xref>] рассматривается работа отдела по работе с персоналом компании по реализации систематического процесса оценки и отбора наиболее квалифицированных кандидатов из числа претендентов на определенную должность в организации на основе нечетких множеств. Оценка эффективности системы управления предприятием может быть реализована в среде моделирования AnyLogic [12 – 15].</p><p> </p><p>Методы исследования</p><p>Объектом исследования является металлургическое предприятие, являющееся производителем и поставщиком стальных труб, трубных решений и вспомогательных услуг на территории Российской Федерации. Компания производит готовые трубы, в том числе специальные трубы и трубопроводные системы, а также другую продукцию для энергетической, химической, машиностроительной, строительной и других отраслей. На сегодняшний день КСМК компании, отвечающая требованиям стандартов ISO 9001:2015, ГОСТ Р ИСО 9001–2015, СТО Газпром 9001–2018 и API Spec Q1, объединяет более десяти производственных площадок, а также два научно-исследовательских центра в России.</p><p>Вертикально интегрированная процессная модель компании КСМК (табл. 1) построена по дивизиональному принципу. Сквозные процессы на корпоративном уровне включают в себя единые требования к подразделениям и предприятиям через единые цели в области качества, процессы и их критерии.</p><p> </p><p> </p><p>Процессная модель компании включает в себя три уровня.</p><p>• Головная компания реализует функции управления корпоративными процессами и централизованно контролирует их реализацию. Целью корпоративных процессов является стратегическое планирование и определение ключевых показателей, дивизиональное управление в рамках СМК.</p><p>• Дивизиональный уровень управления в СМК осуществляет планирование и управление дивизиональными процессами, развертывание целевых показателей, выполнение корпоративных требований с учетом региональной специфики размещения производственных площадок и отраслевых особенностей.</p><p>• Производственный уровень осуществляет оперативное управление локальными процессами предприятия с учетом потребностей подразделений, внедрение и достижение целевых показателей по процессам предприятия.</p><p>Оценка эффективности процессов СМК осуществляется на основе установленных на корпоративном уровне технологических критериев. Для каждого процесса определяется количество критериев и их целевые значения.</p><p>Каждому критерию присваивается весовой коэффициент для каждого отдельного процесса ∑Ki = 1. Эффективность критерия рассчитывается по отношению фактического значения показателя к плановому значению, максимально возможному значению Rk = 1. В общем случае расчет эффективности каждого процесса (табл. 2) проводится по формуле</p><p> </p><p> </p><p>где RP – эффективность процесса; Rki – эффективность критерия; Ki – весовой коэффициент i-го критерия.</p><p> </p><p> </p><p>Следует отметить, что определение фактической ценности эффективности по каждому отдельному критерию корпоративного процесса рассчитывается как среднее арифметическое критериев эффективности аналогичных локальных процессов всех предприятий, входящих в рассматриваемую группу компаний.</p><p>Для применения алгоритма будем рассматривать показатели эффективности критериев процесса как входные нечеткие лингвистические переменные; эффективность процесса КСМК – в качестве выходной нечеткой лингвистической переменной. Фактическое значение критерия эффективности определим как xi .</p><p>Особое внимание следует уделить определению остаточного риска недостижения целевого значения критерия эффективности yi для каждого критерия, который формируется как произведение вероятности наступления рискового события и тяжести последствий. Каждой величине остаточного риска присваивается весовой коэффициент Bi . Пороговые уровни для предпосылок каждого из правил находятся с помощью минимальной операции. Результирующие пороговые уровни αi приняты соответствующими значениям остаточного риска недостижения целевого значения критерия эффективности. Отдельные выходы правил zi для критериев вычисляются, опираясь на обобщенный опыт [19; 20], по формуле</p><p> </p><p> </p><p>где Ai – весовой коэффициент критерия эффективности процесса, определяемый экспертным методом.</p><p>Следующим шагом является определение четкого значения выходной переменной для остаточного риска неэффективности отдельного процесса на основе формулы</p><p> </p><p> </p><p>Эффективность процесса RP определена как RP = 1 – RPC . Расчет эффективности СМК с учетом использования алгоритма Такаги-Сугено проводится по формуле (1). Вывод об эффективности сделан на основе шкалы градации эффективности КСМК, представленной в табл. 3.</p><p> </p><p> </p><p>Результаты работы и их обсуждение</p><p>Для реализации процесса оценки эффективности КСМК была разработана модель в среде AnyLogic, которая позволяет визуализировать и упростить работу с данными при оценке эффективности работы компании. Интерфейс приложения показан на рисунке.</p><p> </p><p> </p><p>Интерфейс содержит элементы для управления входными данными критериев эффективности процессов и остаточными значениями риска отказа отдельных процессов. Рассчитанные значения эффективности процесса по методологии СМК и с использованием алгоритма Такаги-Сугено отображаются в соответствующих окнах интерфейса модели, и для каждого метода строится диаграмма оценки эффективности процесса. Общие значения производительности отображаются в интерфейсе программы. По методологии КСМК эффективность составила 0,81, а по методике оценки эффективности КСМК с использованием алгоритма Такаги-Сугено – 0,92.</p><p>Полученные в результате моделирования диаграммы производительности процессов КСМК позволяют сделать вывод об эффективности таких процессов, как ДП-15 «Работа с обращениями и жалобами потребителей. Анализ удовлетворенности потребителей», ДП-6 «Планирование производства. Контроль исполнения производственных программ», ДП-12 «Управление человеческими ресурсами» и ДП-8 «Система технического контроля», рассчитанных с использованием алгоритма Такаги-Сугено, которые увеличились по сравнению с результатами расчетов по методике, применяемой в Группе компаний. На рост показателей эффективности повлияло введение индикатора остаточного риска по этим процессам. В свою очередь, процессы КП-4 «Совершенствование СМК» и КП-2 «Внутренний аудит» получили более низкие баллы при расчете в соответствии с алгоритмом Такаги-Сугено, что может быть признаком наличия организационных недостатков или особенностей расчета, степень влияния рисков на эти процессы незначительна.</p><p> </p><p>Выводы</p><p>Использование методики расчета эффективности процессов корпоративной системы менеджмента качества на основе алгоритма Такаги-Сугено позволяет:</p><p>– учитывать качественные аспекты, влияющие на эффективность процессов корпоративной системы менеджмента качества, такие как внешние и внутренние факторы, риски;</p><p>– детально проанализировать систему показателей, характеризующих эффективность и устойчивость корпоративной системы менеджмента качества, и на основании полученных результатов внести в нее соответствующие изменения;</p><p>– комплексно оценивать эффективность каждого процесса СМК, степень влияния рисков на недостижение целевых значений критериев эффективности, а также их влияние на оценку эффективности системы в целом.</p><p> </p></body><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">ГОСТ Р ИСО 9001–2015. Системы менеджмента качества. Требования. Москва: «Стандартинформ»; 2015:32.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">GOST R ISO 9001–2015. Quality Management Systems. Requirements. Moscow: Standardinform; 2015:32.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Искандерова Р.Р. Методика оценки эффективности СМК предприятия. Молодой ученый. 2015;85(5):278–280.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Iskanderova R.R. Methodology for assessing the effectiveness of QMS of an enterprise. Young scientist. 2015;85(5): 278–280. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Редько Л.А., Сальков С.Е., Червова Л.В. Оценка эффективности системы менеджмента качества. Вестник науки Сибири. 2013;9(3):65–69.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Red’ko L.A., Sal’kov S.E., Chervova L.V. Assessing the effectiveness of quality management system. Bulletin of Science of Siberia. 2013;9(3):65–69. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Меркушова Н.И. Анализ подходов к оценке эффективности систем менеджмента качества в организациях. В кн.: Проблемы современной экономики: Материалы Международной научной конференция 20–23 декабря 2011, Челябинск. Челябинск: Два комсомольца; 2011:127–129.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Merkushova N.I. Analysis of approaches to evaluating the effectiveness of quality management systems in organizations. In: Problems of Modern Economics: Proceedings of the Int. Sci. Conf. December 20-23, 2011, Chelyabinsk. Chelyabinsk: Dva komsomol’tsa; 2011:127–129.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Абалдова С.Ю., Волынский В.Ю. Разработка системы нечеткого вывода для оценки эффективности системы менеджмента качества предприятия на основе алгоритма Мамдани. Известия вузов. Серия: Экономика, финансы и управление производством. 2011;7(1):86–93.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Abaldova S.Yu., Volynskii V.Yu. Development of a fuzzy inference system for assessing the effectiveness of enterprise’s quality management system based on the Mamdani algorithm. Ivecofin. 2011;7(1):86–93. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Kang Z., Zhao Y., Kim D. Investigation of enterprise economic management model based on fuzzy logic algorithm. Heliyon. 2023;9(8):e19016. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19016</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kang Z., Zhao Y., Kim D. Investigation of enterprise economic management model based on fuzzy logic algorithm. Heliyon. 2023;9(8):e19016. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e19016</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Pislaru M., Herghiligiu I.V., Robu I.-B. Corporate sustainable performance assessment based on fuzzy logic. Journal of Cleaner Production. 2019;223:998–1013. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.03.130</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Pislaru M., Herghiligiu I.V., Robu I.-B. Corporate sustainable performance assessment based on fuzzy logic. Journal of Cleaner Production. 2019;223:998–1013. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.03.130</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Tafuro A., Dammacco G., Esposito P., Mastroleo G. Rethinking performance measurement models using a fuzzy logic system approach: a performative exploration on ownership in waste management. Socio-Economic Planning Sciences. 2022;79:101092. https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101092</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Tafuro A., Dammacco G., Esposito P., Mastroleo G. Rethinking performance measurement models using a fuzzy logic system approach: a performative exploration on ownership in waste management. Socio-Economic Planning Sciences. 2022;79:101092. https://doi.org/10.1016/j.seps.2021.101092</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Caiado R.G.G., Scavarda L.F., Gavião L.O., Ivson P., Nascimento D.L.M., Garza-Reyes J.A. A fuzzy rule-based indust­ry 4.0 maturity model for operations and supply chain management. International Journal of Production Economics. 2021;231:107883. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107883</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Caiado R.G.G., Scavarda L.F., Gavião L.O., Ivson P., Nascimento D.L.M., Garza-Reyes J.A. A fuzzy rule-based indust­ry 4.0 maturity model for operations and supply chain management. International Journal of Production Economics. 2021;231:107883. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2020.107883</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Drews T., Molenda P., Oechsle O., Koller J. Manufacturing system optimization with lean methods, manufacturing process objectives and fuzzy logic controller design. Procedia CIRP. 2020;93:658–663. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.04.145</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Drews T., Molenda P., Oechsle O., Koller J. Manufacturing system optimization with lean methods, manufacturing process objectives and fuzzy logic controller design. Procedia CIRP. 2020;93:658–663. https://doi.org/10.1016/j.procir.2020.04.145</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Nalbant K.G. A methodology for personnel selection in business development: An interval type 2-based fuzzy DEMATEL-ANP approach. Heliyon. 2024;10(1):e23698. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23698</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Nalbant K.G. A methodology for personnel selection in business development: An interval type 2-based fuzzy DEMATEL-ANP approach. Heliyon. 2024;10(1):e23698. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23698</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Стенников В.А., Барахтенко Е.А., Майоров Г.С. Разработка мультиагентной модели интегрированной системы энергоснабжения в программной среде AnyLogic. Вестник Иркутского государственного технического университета. 2020;24(5):1080–1092. http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Stennikov V.A., Barakhtenko E.A., Mayorov G.S. Developing a multiagent model of an integrated energy supp­ly system in AnyLogic simulation software. iPolytech Journal. 2020;24(5):1080–1092. (In Russ.). http://dx.doi.org/10.21285/1814-3520-2020-5-1080-1092</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Суханов А.А., Скороходова А.С. Моделирование бизнес-процессов в среде AnyLogic. Сборник материалов XIX Международной школы-конференции студентов, аспирантов и молодых ученых. 21–22 апреля 2023 г., Томск. Томск: изд. ООО «СТТ»; 2023:415–417.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Sukhanov A.A., Skorokhodova A.S. Modeling of business processes in the AnyLogic environment. In: Collection of Materials of the XIX Int. School-Conf. of Students, Postgraduates and Young Scientists. April 21–22, 2023, Tomsk. Tomsk: STT LLC; 2023:415–417. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ершова И.В., Тотьмянин А.А. Моделирование производственных задач с помощью программы AnyLogic. Автоматизация и моделирование в проектировании и управлении. 2023;19(1):32–39. https://doi.org/10.30987/2658-6436-2023-1-32-39</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ershova I.V., Totmyanin A.A. Modeling production tasks using the AnyLogic program. Automation and Modeling in Design and Management. 2023;19(1):32–39. (In Russ.). https://doi.org/10.30987/2658-6436-2023-1-32-39</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Копытин Д.В., Кораблева А.А. Применение имитационного моделирования в программе AnyLogic для исследования бизнес-процессов на железной дороге. NovaInfo.Ru. 2021;124:17–20.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kopytin D.V., Korableva A.A. Using of simulation software anylogic for modelling business processes on railroad. NovaInfo.Ru. 2021;124:17–20. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Ходашинский И.А., Сарин К.С. Методика построения компактных и точных нечетких систем типа Такаги–Сугено. Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. 2016;19(1):50–56. https://doi.org/10.21293/1818-0442-2016-19-1-50-56</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Hodashinsky I.A., Sarin K.S. Technique for designing accurate and compact Takagi–Sugeno fuzzy systems. Proceedings of TUSUR University. 2016;19(1):50–56. (In Russ.). https://doi.org/10.21293/1818-0442-2016-19-1-50-56</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Пегат А. Нечеткое моделирование и управление / Перевод с английского. 2-е издание. Москва: БИНОМ, Лаборатория знаний; 2013:798.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Piegat A. Fuzzy Modeling and Control. Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag; 2001:728. https://doi.org/10.1007/978-3-7908-1824-6</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Бельцева Л.Б. Дизайн корпоративной СМК. Принципы построения СМК в промышленных холдингах. Методы управления качеством. 2020;(5):44–50.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Beltseva L.B. Design of corporate QMS. Principles of buil­ding CQMS in industrial holdings. Methods of Quality Mana­gement. 2020;(5):44–50.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit19"><label>19</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Южакова Ю.О., Царева С.А. Оценка эффективности интегрированной системы менеджмента для производителя нефтедобывающего оборудования в условиях адаптации алгоритмов нечеткой логики. В кн.: XXX Международная научно-практическая заочная конференция. Научные исследования: ключевые проблемы 3-го тысячелетия. 1–2 ноября 2018 г. Москва. Москва: Издательство «Научные публикации»; 2018:25(6):4–9.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Yuzhakova Yu.O., Tsareva S.A. Evaluation of the effectiveness of an integrated management system for oil production equipment manufacturer in context of adaptation of fuzzy logic algorithms. In: XXX Int. Sci. and Pract. Correspondence Conf. Scientific Research: Key Issues of the 3rd Millennium. November 1–2, 2018, Moscow. Moscow: Nauchnye publikatsii; 2018:25(6):4–9. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit20"><label>20</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Гвоздик М.И., Абдулалиев Ф.А., Шилов А.Г. Модели оценки риска в нечеткой среде с использованием логического вывода на нечетких множествах первого порядка. Научно-аналтичесикий журнал «Вестник Санкт-Петербургского университета Государственной противопожарной службы МЧС России». 2017;(2):107–120.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Gvozdik M.I., Abdulaliev F.A., Shilov A.G. Risk assessment models in a fuzzy environment using logical inference on first-order fuzzy sets. Scientific and analytical journal “Bulletin of the St. Petersburg University of the State Fire Service of the Ministry of Emergency Situations of Russia”. 2017;(2):107–120. (In Russ.).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
