Статьи

В статье представлены подходы к прогнозированию динамики состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем на примере моделирования энергосистемы производственного предприятия. Рассмотрен способ моделирования других типов обеспечивающих компонентов на основе предлагаемых подходов. Моделирование состояния энергосистемы производственного предприятия основано на ее представлении в виде множества Т-образных ячеек, состоящих из сопротивления, емкости и индуктивности. Прогнозирование изменения состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющей системы производится с использованием многослойной нейронной сети прямого распространения с учетом нелинейных факторов, определяемых внешним и внутренним состоянием производственной среды. В качестве независимых переменных используются параметры окружающей среды, данные об амортизации исполнительных механизмов и оборудования, нормативные производственные требования, в качестве зависимой - мощность энергосистемы предприятия. При этом расчет мощности производится на основе описанной модели энергосистемы с использованием Т-образных ячеек. Обучение модели производилось на основе накопленных данных. Полученные результаты моделирования состояния обеспечивающих компонентов информационно-управляющих систем показывают, что использование для прогнозирования динамики модели нейронной сети прямого распространения с одним скрытым слоем и шестью узлами в нем позволяет получить точный прогноз мощности с учетом различных нелинейных факторов. Представлены экспериментальные данные, доказывающие эффективность предлагаемых авторами подходов к прогнозированию состояния обеспечивающих компонентов.

В статье рассматривается способ автоматизации оценки состояния электросети в удаленных районах России с использованием смарт-структур. Предлагаемый способ реализован в виде мобильного приложения. Смарт-структура, лежащая в основе данного способа, состоит из модулей получения и обработки данных с датчиков, поиска закономерностей характеристик электросети и формирования классификаторов состояний, рекомендаций по ремонту и оптимальному режиму эксплуатации электросети и подстанции. Научная новизна предлагаемого решения заключается в методе анализа и обработки характеристик электросети и их совокупностей. Кроме того, учитываются параметры внешних воздействий в виде природных и техногенных факторов. Метод анализа и обработки информации об электросети и подстанции основан на машинном обучении - логическом анализе данных. Оценка состояния электросети и подстанции важна при исследовании и решении задач прогнозирования изменения состояния электросети, подбора рекомендаций и принятия решений о ремонтных и обслуживающих работах. Метод оценки состояния электросети основан на поиске закономерностей и построении классификаторов и позволяет учитывать все характеристики и параметры электросети, их совокупность и связи между ними. Он также дает возможность анализировать и получать закономерности для неполных и неточных данных, с чем достаточно часто приходится сталкиваться в реальных электросетях. Метод может быть использован при проектировании и обслуживании электросетей и подстанции в труднодоступных и удаленных регионах Российской Федерации. Предлагаемая редукция закономерностей характеристик и их совокупностей на основе их рекуррентной конъюнкции позволяет получать оптимальные классификаторы состояний электросети и подстанции с высокой интерпретируемостью и обобщенностью, что увеличивает точность оценки состояния электросети и, как следствие, точность прогноза поведения, рекомендаций и принятия решений о ремонтных работах и оптимальном режиме эксплуатации.

Для управления проектами менеджерам требуется знать реально затрачиваемое рабочее время. Однако, по данным опросов исследовательской компании IDC, процедура заполнения табеля рабочего времени сотрудниками многих компаний является довольно неудобной и долгой. Авторы данной статьи предлагают способ решения проблемы учета рабочего времени сотрудников предприятия в условиях удаленной работы, основанный на разработке отдельной информационной системы с возможностью ее интеграции в существующую систему управления проектами. Для серверной части был использован фреймворк NestJS, для клиентского веб-приложения - фреймворк Angular JS. В процессе моделирования информационной системы получены диаграммы процесса учета рабочего времени до и после автоматизации с использованием современных нотаций для их построения. В качестве системы управления реляционными БД использован MS SQL Server. В работе проведен сравнительный анализ существующих для учета времени сотрудников предприятия решений, таких как TMetric, StaffCop, WorkPoint, Kickidler, ManicTime, CrocoTime, выявлены их основные преимущества и недостатки. Рассмотрены методика, средства проектирования и разработка информационной системы, успешно внедренной во внутреннюю структуру малого предприятия, 70 % сотрудников которого перешли на удаленный режим работы. Расчет эффективности работы средств автоматизации показал сокращение трудоемкости заполнения табелей учета времени на 80 %, а временных затрат на 60 %. Детальные отчеты о затраченном времени позволяют более эффективно распределять ресурсы по задачам, что обусловливает повышение общей управляемости проектами.

Исследована процедура моделирования работ, связанных с проектированием и разработкой сложной бортовой аппаратуры. Обучение модели, созданной с применением методов машинного обучения, осуществлено на основе данных, полученных в процессе предыдущих разработок в этой области.