Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.
На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.
В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.
Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.
Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.
Идентификаторы и классификаторы
Сфера жилищно-коммуналь-ного хозяйства в условиях цифровизации строительной отрасли и роста технологиче-ского прогресса претерпевает значительные изменения и оказывается под влиянием инно-ваций, направленных на улучшение качества жизни граждан и повышения эффективности эксплуатации и ремонта жилого фонда.
Стратегия цифровой трансформации отрасли строительства и ЖКХ, утвержденная Правительством РФ до 2030 года, разработана для обеспечения достижения национальных целей и стратегических задач развития Российской Федерации, в числе которых со-здание комфортной и безопасной среды для жизни граждан, а также повышение показателей уровня цифровой зрелости Российских компаний
Список литературы
- Об утверждении Стратегии развития строи-тельной отрасли и жилищно-коммунального хозяйства Российской Федерации на период до 2030 года с прогнозом до 2035 года: Распоряжение Правительства Российской Федерации от 31.10.2022. №3268-р // СПС «КонсультантПлюс» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.consultant.ru/document/cons_doc_LA W_430333/
- Цифровая экономика: 2024: краткий статистический сборник / В. Л. Абашкин, Г. И. Абдрахма-нова, К. О. Вишневский, Л. М. Гохберг и др. // НИУ ВШЭ –М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2024. – С. 45–61.
- Цифровая экономика: 2023: краткий статистический сборник / Г. И. Абдрахманова, С. А. Васильковский, К. О. Вишневский и др. // НИУ ВШЭ – М.: ИСИЭЗ ВШЭ, 2023. – С. 45–59.
- GovTech Maturity Index (GTMI) Data Dashboard [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.worldbank.org/en/data/interac-tive/2022/ 10/21/govtech-maturity-index-gtmi-data-dashboard (In Eng.).
- Родин О. А., Кленова Т. В. Возможности и перспективы использования нейросетевых технологий в развитии городского хозяйства // Экономика и бизнес: теория и практика. 2023. № 5-3 (99) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/vozmozhnosti-i-per-spektivy-ispolzovaniya-neyrosetevyh-tehnologiy-v-razvitii-gorodskogo-hozyaystva
- Мутолапов Р. Х. Цифровизация жилищно-коммунальной сферы: современные тенденции, проблемы и мировая практика // Естественно-гуманитарные исследования. 2022. № 40 (2) [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyber-leninka.ru/article/n/tsifrovizatsiya-zhilischno-kom-munalnoy-sfery-sovremennye-tendentsii-problemy-i-mirovaya-praktika
- Zaib Ullah, Fadi Al-Turjman, Leonardo Mostarda, Roberto Gagliardi. Applications of Artificial Intelli-gence and Machine learning in Smart Cities // Com-puter Communications. 2020. Т. 154. С. 313–323. (In Eng.). DOI: 10.1016/j.comcom.2020.02.069.
- Joud Al Dakheel, Claudio Del Pero, Niccolò Aste, Fabrizio Leonforte. Smart Buildings Features and Key Performance Indicators: A review // Sustainable Cities and Society. 2020. Т. 61. (In Eng.).
DOI: 10.1016/j.scs.2020.102328. - Анализ технического состояния многоквартирных домов // ГИС ЖКХ. [Электронный ре-сурс]. – Режим доступа: https://dom.gosuslugi.ru/ #!/houses-condition/deterioration
- Аналитический обзор. Тренды развития искусственного интеллекта в сфере ЖКХ. Август 2020 // Агентство инноваций Москвы – городской институт развития технологического и инновационного предпринимательства [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://innoagency.ru/ files/AI_ Utilities_AIM_August%202020.pdf
- Салихов М. Р., Юрьева Р. А. Алгоритм прогнозирования состояния оборудования на основе машинного обучения // Приборостроение. 2022. № 9 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/algoritm-prognozi-rovaniya-sostoyaniya-oborudovaniya-na-osnove-mashinnogo-obucheniya
- Охтилев М. Ю., Охтилев П. А., Соколов Б. В., Юсупов Р. М. Методологические и методические основы проактивного управления жизненным циклом сложных технических объектов // Приборостроение. 2022. № 11 [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cyberleninka.ru/arti-cle/n/metodologicheskie-i-metodicheskie-osnovy-proaktivnogo-upravleniya-zhiznennym-tsiklom-slozhnyh-tehnicheskih-obektov
- Новая коммунальная реальность: как нейросети помогают развивать ЖКХ // Росбизнесконсалтинг [Электронный ресурс]. – Режим до-ступа: https://www.rbc.ru/economics/02/11/2023/ 653fb0f39a7947d6233d7183
- Искусственный интеллект в ЖКХ: реальный опыт и перспективы // Just Al [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://just-ai.com/blog/iskusstvennyj-intellekt-v-zhkh-realnyj-opyt-i-perspektivy
Выпуск
Другие статьи выпуска
В статье рассматривается возможность использования генеративных систем искусственного интеллекта для создания юридических текстов и поддержки юридической деятельности.
Проведено экспериментальное исследование на основе систем ChatGPT и YandexGPT.
Представлены новые метрики оценки качества сгенерированных юридических текстов, которые существенно отличаются от традиционных методов оценки текстов.
Основное внимание уделяется содержательным аспектам юридических документов и их пригодности для практического применения.
Результаты исследования показывают, что современные ИИ-системы способны генерировать тексты, которые могут быть полезны в юридической практике, хотя и требуют доработки.
В статье рассмотрено использование средств автоматизации в средах общих данных BIM-моделей объектов капитального строительства.
Описано влияние средств автоматизации – bat файлов – на процессы обновления данных в комплексных моделях, в частности bat скриптов, на процессы проектных организаций, осуществляющих BIM моделирование.
Рассматриваются вопросы автоматизации процессов обновления данных комплексной модели: «процессов конвертации данных» и «сборки сводных моделей».
Моделирование процессов было осуществлено при помощи процессного подхода в нотации BPMN.
Процессы описаны в контексте TO BE и AS IS. Сформулированные в процессе TO BE проблемы легли в основу разработки предложений по последовательности создания bat скрипта для автоматизации рутинных задач BIM менеджеров.
Оптимизация процессов позволила существенно сократить временные затраты.
Расчет временного эффекта позволил обосновать зависимость скорости обновления данных в сводных моделях от внедрения в их осуществление bat файлов, что подтвердило выдвинутую гипотезу.
Моделирование процессов в нотации BPMN и разработка средства автоматизации СОД позволили сформулировать предложение по их дальнейшему развитию и полной автоматизации процессов обновления.
В статье предлагается метод векторного представления дисциплины и учебного плана, построенного при помощи графа ключевых навыков, осваивающихся студентами в процессе обучения.
Также вводятся метрики для оценки учебного плана, которые можно рассчитать по такому векторному представлению: связность, новизна и разнообразие.
Для каждой метрики приводится диапазон изменения значений, полученный экспериментально, а также предлагаются способы воздействия на эти значения.
Три метрики в совокупности позволяют оценить текущее качество образовательной программы.
Статья написана на актуальную тему бухгалтерского учета и валютного контроля в условиях современной глобализации и стремительного роста трансграничных финансовых потоков.
Исследование содержит обзор перспективных направлений развития системы валютного контроля, включая внедрение инновационных технологий, международную гармонизацию нормативно-правовой базы и создание благоприятных условий для финансовых инноваций.
Методология исследования представлена рядом общенаучных подходов и также не-которыми специальными методами исследования.
В результате проведенного исследования были выявлены основные вызовы и проблемы развития бухгалтерского учета и валютного контроля в России, обусловленные современными тенденциями к глобализации.
В части обсуждения результатов исследования особое внимание уделяется специфике ведения бухгалтерского учета и аудита валютных операций организаций в российской практике.
В заключении статьи обобщены результаты исследования и его обсуждения, сделаны выводы о перспективах развития валютного контроля в России, указаны на перспективные направления исследования по данной тематике.
В настоящей статье поднимается проблема достижения технологического суверенитета в со-временных условиях: задача обеспечить страну импортонезависимым и конкурентоспособным продуктом, для чего необходимо создавать собственные новые технологии, проводить научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы (НИОКР).
Достижение технологического суверенитета является сложным процессом, включающим в себя инструменты инновационного процесса, НИОКР и технологического развития производств.
В статье представлены «симбиозные» понятия «инновационное технологическое развитие» и «система инновационного технологического развития», предложено определение последнего.
Выделены ключевые элементы системы инновационного технологического развития (СИТР) в процессе деятельности предприятия промышленной отрасли в современных условиях.
Сделан вывод, что создание системы инновационного технологического раз-вития позволит предприятиям отечественной промышленности достичь цели технологического суверенитета.
Исследование бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ имеет значимость для разработки стратегий и решений в области устойчивого развития, содействуя сохранению окружающей среды и ресурсов, а также снижению негативного влияния отходов на общество и экономику.
В статье анализируются ключевые этапы и события, связанные с переработкой и утилизацией отходов, и описываются наиболее эффективные методы и технологии, используемые в данной отрасли.
Основной целью исследования является выявление проблем и потенциала бизнес-процессов в мусороперерабатывающей отрасли РФ.
В статье поднимается важный вопрос о необходимости улучшения бизнес-процессов в данной отрасли, с целью повышения эффективности и конкурентоспособности компаний, работающих в этой сфере.
Для достижения указанных целей был проведен анализ основных этапов и процессов, связанных с переработкой отходов.
Были рассмотрены основные технологии и методы, применяемые в РФ для обработки различных видов отходов, включая пластик, стекло, металлы и органические отходы.
Результаты исследования позволили выявить существующие проблемы, с которыми сталкиваются предприятия мусороперерабатывающей отрасли в России.
На основе полученных результатов исследования в статье предлагаются рекомендации и стратегии для улучшения бизнес-процессов мусороперерабатывающей отрасли в РФ.
Внедрение этих рекомендаций позволит повысить эффективность использования ресурсов, снизить негативное влияние отходов на окружающую среду и общество, а также улучшить конкурентоспособность компаний в данной отрасли.
В результатах исследования представлены стратегии повышения экономической эффективности мусороперерабатывающей отрасли в РФ на основе инструментов бизнес-моделирования для устойчивого развития страны.
Исследование посвящено анализу компетенций сотрудников лесной промышленности, необходимых для успешной цифровой трансформации бизнеса.
Актуальность темы заключается в том, что в рамках санкционных ограничений повышается потребность компаний в увеличении конкурентоспособности, чему может способствовать цифровая трансформация (ЦТ).
В свою очередь, для успешной ЦТ требуется определенный уровень цифровых компетенций, а лесная промышленность России испытывает дефицит в квалифицированных кадрах.
В рамках работы рассмотрены основные цифровые компетенции сотрудников отрасли и составлена матрица цифровых компетенций персонала лесной промышленности.
В ходе исследования авторами определен не-обходимый уровень цифровых навыков управленческого и производственного персонала.
В статье подтверждается гипотеза о том, что управленческому персоналу предъявляются более высокие требования к цифровым компетенциям, чем к рабочему персоналу, однако, по некоторым компетенциям у рабочих уровень требований выше, а другие компетенции одинаково важны для обеих групп.
Результатом работы стал вывод, что для любой категории персонала в современных условиях нужна компетенция «Взаимодействие с использованием информационно-коммуникационных технологий и знание этики в цифровом пространстве».
По результатам оценки управленческому персоналу необходим уровень цифровых компетенций на 47,52% выше, чем рабочему.
Полученные результаты могут быть использованы при формировании рекомендаций по цифровой трансформации предприятий лесной промышленности.
Издательство
- Издательство
- ИТМО
- Регион
- Россия, Санкт-Петербург
- Почтовый адрес
- Кронверкский пр., д.49, лит. А, Санкт-Петербург, Российская Федерация, 197101.
- Юр. адрес
- Кронверкский пр., д.49, лит. А, Санкт-Петербург, Российская Федерация, 197101.
- ФИО
- Васильев Владимир Николаевич (Ректор)
- E-mail адрес
- od@itmo.ru
- Контактный телефон
- +7 (812) 6070277
- Сайт
- https:/itmo.ru