AnalitikaAnalitikaАналитика2227-572X2687-1351Technosphera JSC63140210.22184/2227-572X.2023.13.6.462.466Analytical Methods and InstrumentsАналитические методы и приборыResearch ArticleApplication of the Hierarchy Analysis Method When Choosing Laboratory Information Management SystemsПрименение метода анализа иерархий при выборе лабораторных информационных менеджмент-системDyumaevaI. V.ДюмаеваИ. В.
Russian Federation

доктор химических наук

irina.dyumaeva@indusoft.ruKurochkinA. V.КурочкинА. В.
Russian Federation

кандидат физико-математических наук

avkur2@yandex.ruIndaSoft LLCООО «ИндаСофт»ОУП ВО «Академия труда и социальных отношений»111020231364624662804202428042024Copyright ©; 2023, Dyumaeva I.V., Kurochkin A.V.Copyright ©; 2023, Дюмаева И.В., Курочкин А.В.2023Dyumaeva I.V., Kurochkin A.V.Дюмаева И.В., Курочкин А.В.https://journals.eco-vector.com/2227-572X/article/view/631402

The article is devoted to the application of a modified hierarchy analysis method for decision- making when choosing laboratory information management systems. A possible set of selection criteria that can be universal for most laboratories is discussed and questions of the relative significance of the criteria are considered. In the developed methodology, a computer statistical modeling was used to quantify the reliability of the decision being made.

Статья посвящена применению модифицированного метода анализа иерархий для принятия решения при выборе лабораторных информационных менеджмент-систем. Обсуждается универсальный пакет критериев выбора, подходящий для большинства лабораторий, и рассматриваются вопросы относительной значимости критериев. Для количественной оценки достоверности принимаемого решения в разработанной методике использовано компьютерное статистическое моделирование.

laboratory information management systems / LIMSdecision-makinghierarchy analysis methodcomputer statistical modelingлабораторные информационные менеджмент-системы / ЛИМСпринятие решенийметод анализа иерархийкомпьютерное статистическое моделированиеBurdeinyi A. A., Dyumaeva I. V. What Should be a Modern Laboratory Information Management System? Analytics. 2022;12(6):432–438.Бурдейный А. А., Дюмаева И. В. Какой должна быть современная лабораторная информационная менеджмент-система? «АНАЛИТИКА». 2022;12(6):432–438.Khalin V. G. et al. Decision support systems: textbook and workshop for universities / edited by V. G. Khalin, G. V. Chernova. M.: Yurayt Publishing House, 2023. 494 p.Системы поддержки принятия решений: учебник и практикум для вузов / В. Г. Халин [и др.]; под редакцией В. Г. Халина, Г. В. Черновой. М.: Издательство Юрайт, 2023. 494 с.Saati T. L. Making decisions. Hierarchy analysis method. M.: Radio and communication publ., 1993. 320 p.Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь,1993. 320 с.Gvozdkova I. A., Kurochkin A. V., Martsvaladze G. V. Computer-mathematical modeling of socially oriented personnel solutions. Labour and Social Relations Journal. 2018; 6:28–44.Гвоздкова И. А., Курочкин А. В., Марцваладзе Г. В. Компьютерно-математическое моделирование социально-ориентированных кадровых решений. Труд и социальные отношения. 2018; 6:28–44.Gvozdkova I. A., Kurochkin A. V. The reliability evaluation of computer-mathematical models of optimization of personnel solutions by statistical methods. Labour and Social Relations Journal. 2019; 2: 93–109.Гвоздкова И. А., Курочкин А. В. Оценка надежности компьютерно-математических моделей оптимизации кадровых решений статистическими методами. Труд и социальные отношения. 2019;2:93–109.Temnikova D. S. Development of a forecast of economic results of an enterprise’s activity using the hierarchy analysis method. Russian Entrepreneurship. 2014; 7: 83–85.Темникова Д. С. Разработка прогноза экономических результатов деятельности предприятия с помощью метода анализа иерархий. Российское предпринимательство. 2014;17:83–85.Vyskub V. G. On the issue of automation of scientific and technical expertise method of analytical hierarchy. Innovation and expertise. 2022; 2: 55–63.Выскуб В. Г. К вопросу автоматизации научно-технической экспертизы методом аналитической иерархии. Инноватика и экспертиза. 2022; 2:55–63.Volkov V. I. Methodology of expert evaluation of innovative projects. Bulletin of the Bauman Moscow State Technical University. Ser. Mechanical engineering. 2004;3: 100–113.Волков В. И. Методика экспертной оценки проектов инновационной направленности. Вестник МГТУ им. Н. Э. Баумана. Сер. Машиностроение. 2004; 3:100–113.Abakarov A. Sh., Sushkov Yu. A. MPRIORITY 1.0 decision support software system. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnaya-sistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy-mpriority-1–0/viewer (date of access: 1.11.2023)Абакаров А. Ш., Сушков Ю. А. Программная система поддержки принятия решений MPRIORITY 1.0. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/programmnaya-sistema-podderzhki-prinyatiya-resheniy-mpriority-1–0/viewer (дата обращения 1.11.2023)Decision support system Choice – Text: electronic // CIRITAS: [website]. http://ciritas.ru/product.php?id=10 (date of access: 1.11.2023)Система поддержки принятия решений «Выбор» – Текст: электронный // ЦИРИТАС: [сайт]. http://ciritas.ru/product.php?id=10 (дата обращения 1.11.2023)Sobol I. M. Numerical Monte Carlo methods. M.: Nauka. 1973. 312 p.Соболь И. М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. 312 с.Janeková J. Monte Carlo simulation – risk analysis tool of investment projects. Transfer inovácií. 2015;32:261–263. URL: https://www.sjf.tuke.sk/transferinovacii/pages/archiv/transfer/32–2015/pdf/261–263.pdf (date of access: 1.11.2023)Janeková J. Monte Carlo simulation – risk analysis tool of investment projects. Transfer inovácií. 2015; 32:261–263. URL: https://www.sjf.tuke.sk/transferinovacii/pages/archiv/transfer/32–2015/pdf/261–263.pdf (дата обращения: 1.11.2023).