The paper considers the problem of estimating the state of the enterprise (on example of the IT company). The problem is presented in the form of two problems. The first problem is the aggregation of the initial information and the second problem is the identification of the state of a complex system. Authors formulated the problem and selected methods for solution of the problem. It is possible to form software for solving research problems. To solve the problem of aggregation of initial data authors used the fuzzy cluster analysis, namely the fuzzy k-means method. A numerical research was carried out and a test case was figured out in the MATLAB environment. In this test case the source data was reduced to a dimensionless form. Thereafter, already reduced to the same scale, the initial attributes were reduced to fuzziness. The results allow to formalize linguistic variables, which are characterized by the term-sets and definition range. The numerical results were approximated by analytical membership functions. The solution of the first task allows to generate a set of possible fuzzy reference situations, which reflect the possible state of the system. Each situation is characterized by the reference informational granule, which contains information about formalized linguistic variables. The second problem was solved by using the method of fuzzy logic in the MATLAB environment. The test case was calculated. In this test case, the search of the situation in which the IT-company is located was performed. At this stage, the current situation belongs to comparison with each reference situation. In this way, authors determined the most similar reference situation to the current situation. An analysis of the resulting situation allows to argue the state of the IT company. The solution of the second task allowed to establish assessment of IT company state. The theoretical and practical results can improve the efficiency of complex system management.

В работе рассмотрена проблема оценки состояния предприятия (на примере IT-компании). Проблема представлена в виде двух задач, а именно: агрегирование исходной информации и идентификация состояния сложной системы. Сформулированы постановки задач и выбраны методы их решения. Это позволило сформировать математическое обеспечение для решения задачи исследования. Для решения задачи агрегирования исходных данных использован нечеткий кластерный анализ, а именно нечеткий метод К-средних. Осуществлены численные исследования и просчитан тестовый пример в среде MATLAB. В рамках данного тестового примера осуществлено приведение исходных данных к безразмерному виду. После этого, уже приведенные к единой шкале, исходные признаки были приведены к нечеткости в результате чего удалось формализовать лингвистические переменные, которые характеризуются, терм-множествами и областями определения. Полученный численный результат был аппроксимирован аналитическими функциями принадлежности. Решение первой задачи позволило сформировать множество возможных нечетких эталонных ситуаций, отображающих возможные состояния системы. Каждая эталонная ситуация характеризуется информационной гранулой, которая содержит информацию о формализованных лингвистических переменных. Вторая задача была решена с помощью метода нечеткой логики в среде MATLAB. Просчитан тестовый пример, который заключается в поиске ситуации, в которой находится IT-компания. На данном этапе текущая ситуация подлежит сравнению с каждой эталонной ситуацией, в результате чего определяется наиболее схожая ситуация к текущей. В результате анализа полученной ситуации осуществляется аргументирование состояния IT-компании. Решение второй задачи позволило установить оценку состояния IT-компании. Полученные теоретические и практические результаты позволяют повысить эффективность процесса управления сложной системой.

У роботі розглянута проблема оцінки стану підприємства (на прикладі IT-компанії). Проблема представлена у вигляді двох задач, а саме: агрегування вихідної інформації і ідентифікація стану складної системи. Сформульовано постановки задачі та обрані методи їх вирішення. Це дозволило сформувати математичне забезпечення для вирішення задачі дослідження. Для вирішення задачі агрегування вхідних даних використаний нечіткий кластерний аналіз, а саме нечіткий метод К-середніх. Здійснено числові дослідження та прорахований тестовий приклад в середовищі MATLAB. В рамках даного тестового прикладу здійснено приведення вхідних даних до безрозмірного вигляду. Після цього, вже приведені до єдиної шкали, вхідні ознаки були приведені до нечіткості в результаті чого вдалося формалізувати лінгвістичні змінні, які характеризуються терм-множинами і областями визначення. Отриманий чисельний результат був апроксимований аналітичними функціями належності. Вирішення першого завдання дозволило сформувати множину можливих нечітких еталонних ситуацій, що відображають можливі стани системи. Кожна еталонна ситуація характеризується інформаційної гранулою, яка містить інформацію про формалізовані лінгвістичні змінні. Друга задача була вирішена за допомогою методу нечіткої логіки в середовищі MATLAB. Прорахований тестовий приклад, який полягає в пошуку ситуації, в якій знаходиться IT-компанія. На даному етапі поточна ситуація підлягає порівнянню з кожною еталонною ситуацією, в результаті чого визначається найбільш схожа ситуація до поточної. В результаті аналізу отриманої ситуації здійснюється аргументування стану IT-компанії. Вирішення другої задачі дозволило встановити оцінку стану IT-компанії. Отримані теоретичні та практичні результати дозволяють підвищити ефективність процесу управління складною системою.