Научный архив: статьи

В современных условиях высока значимость отечественных компаний, в которых так нуждается государство на данный момент. Компании заинтересованы оптимизировать свои затраты, от которых зависит получение максимальной прибыли, любыми возможными способами и методами. Таким образом, актуальность выбранной темы заключается в том, что все организации заинтересованы оптимизировать затраты, потому что они оказывают колоссальное влияние на получение максимальной прибыли. Целью работы является усовершенствование бизнес-процесса путем оптимизации затрат компании. При исследовании вопросов по оптимизации бизнес-процесса использовались общенаучные методы, такие как системный анализ, исторический и логический методы познания. Исследование основано также на требовании конкретности и полноты познания, единства анализа и синтеза, с использованием таких методов, как дедукция, обобщение, наблюдение, моделирование. Рассматриваются основные бизнес-процессы, связанные с бухгалтерской деятельностью в области учета основных средств. Выявлена проблема в области автоматизированного учета основных средств и запасных частей, связанная с процессом модернизации. Авторами предлагается усовершенствовать бизнес-процесс модернизации основных средств, в связи с чем данный бизнес-процесс будет полностью автоматизированным, что обеспечит оприходование изъятых из основного средства запасных частей в бизнес-процессе. Значимость результатов проведенного исследования заключается в том, что реализация предложений приведет к оптимизации бизнес-процесса, в результате чего произойдет существенная минимизация затрат рабочего времени сотрудников и, соответственно, денежных расходов, повысятся эффективность и производительность компании.

В условиях автоматизированного производства одной из ключевых задач является прогнозирование износа режущего инструмента при фрезеровании, поскольку своевременная замена инструмента позволяет повысить качество обработки, сократить простои оборудования и минимизировать затраты. В статье рассматриваются теоретические аспекты прогнозирования износа, анализируются современные алгоритмы машинного обучения (регрессионные модели, деревья решений, нейронные сети) и источники данных (вибрация, температура, сила резания и др.). Обосновывается необходимость внедрения интеллектуальных систем мониторинга, позволяющих на основе анализа данных предсказывать степень износа инструмента. Полученные результаты могут служить основой для создания практических решений по интеграции машинного обучения в системы управления фрезерованием.

Одним из наиболее проработанных и простых в использовании направлений генеративных моделей с точки зрения оперирования функциональностью для конечных пользователей являются большие языковые модели, позволяющие выполнять различные операции с текстовыми данными. Поскольку современная цифровая картография максимально быстро включает в свой инструментарий последние достижения в области информационных технологий, представляется актуальным рассмотреть основные сферы использования больших языковых моделей применительно к типовым задачам обработки пространственных данных в виде описания сводных показателей атрибутивных значений, формирования элементов географического описания, получения последовательностей выполнения определенных задач в геоинформационных системах, построения запросов к данным на языке SQL, написания фрагментов программного кода отдельных скриптов и модулей для ГИС, генерации картографических изображений по описанию. На основе результатов проведенных экспериментов сделан вывод о том, что большинство перечисленных базовых задач хорошо автоматизируются с помощью больших языковых моделей, но с учетом необходимости проверки и корректировки результатов специалистами в области картографии и геоинформатики.

Статья посвящена разработке программного модуля для автоматизированного подбора комплекса физических упражнений на основе индивидуальных особенностей и предпочтений пользователя. Обосновывается актуальность проблемы «сидячего» образа жизни и нехватки физической активности для здоровья человека. В статье рассматриваются преимущества использования программного модуля по сравнению с традиционными методами тренировок, такие как персонализация, доступность, отслеживание прогресса и экономия времени. Программный модуль предоставляет инструкции, демонстрации упражнений, мотивацию и широкий выбор программ тренировок. Разработанный алгоритм работы модуля представлен в статье, подчеркивая его значимость для улучшения здоровья и физической формы пользователей.

Работа посвящена разработке программного комплекса для реализации промышленной технологии селективного лазерного сплавления. Разработанный программный комплекс позволяет решать задачи организации эффективного производственного цикла исследования и изготовления технически сложных изделий аэрокосмической, медицинской и машиностроительной отраслей промышленности, производство которых требует высокого уровня технической оснащённости производства, больших расходов, высокой точности изготовления. В работе представлена краткая характеристика и общий алгоритм работы нескольких программных модулей, входящих в состав программного обеспечения установки селективного лазерного сплавления МЛ6. Продемонстрированы практические результаты их применения.

В статье рассматриваются современные тенденции и перспективы развития отечественных технологий в агропромышленном комплексе (АПК) России. Особое внимание уделено инновационным решениям в области цифровизации сельского хозяйства, автоматизации производственных процессов, биотехнологий и экологически устойчивых агротехнологий. Методология исследования включает в себя системный анализ существующих технологий, сравнительный анализ данных о внедрении инноваций, а также качественные (контент-анализ отчетов) и количественные методы (статистико-аналитические) для оценки влияния новых технологий на производственные показатели и устойчивость АПК. Анализируются существующие барьеры и вызовы, влияющие на внедрение высокотехнологичных разработок, а также потенциал государственной поддержки и частных инвестиций. Сделан акцент на необходимости интеграции научных достижений и разработке эффективных механизмов взаимодействия между наукой, бизнесом и государством для обеспечения устойчивого развития АПК. Полученные результаты исследования можно применить: для оптимизации процессов в сельском хозяйстве посредством внедрения автоматизации и цифровизации, что позволит снизить затраты и повысить продуктивность; для разработки госпрограмм и частных инициатив, направленных на поддержку аграрного сектора, что укрепит государственные стратегии в области продовольственной безопасности и устойчивого развития; для привлечения частных инвестиций в технологическую сферу, способствующих последующей модернизации АПК.

Современная среда функционирования бизнеса характеризуется стремительными изменениями. Одним из вызовов в части организации внутренних бизнес-процессов и обеспечения конкурентоспособности компании становится глобальная цифровая трансформация, предполагающая радикальное изменение организационных бизнес-процессов на всех уровнях. Целью исследования является выявление ограничений и проблем цифровой трансформации бизнес-процессов в финансовом секторе. Для достижения поставленной цели были использованы методы контент-анализа, сравнения, графического анализа. В результате исследования было выявлено, что ключевыми проблемами цифровой трансформации бизнес-процессов в финансовом секторе выступают отсутствие целостной стратегии внедрения цифровых технологий, а также высокие риски, слабо поддающиеся прямой количественной оценке, к числу которых можно отнести риски хакерских атак и нарушения конфиденциальности данных, сокращение рабочих мест, нарушение связи между клиентами банками.

В данной работе рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в развитии цифровой экономики. Проанализированы ключевые направления использования ИИ в различных отраслях: от прогнозирования рыночных тенденций и оптимизации производственных процессов до повышения эффективности логистики и финансовых операций. Особое внимание уделено моделям машинного обучения, позволяющим анализировать большие объемы данных для принятия стратегических решений. Также затронуты вызовы, связанные с внедрением ИИ, включая вопросы кибербезопасности, утраты рабочих мест и этических аспектов. В работе представлены практические примеры использования ИИ для анализа рынка и оценки влияния автоматизации на занятость. Итогом исследования стало обобщение, что грамотное внедрение ИИ способствует повышению конкурентоспособности стран, ускорению инноваций и устойчивому экономическому росту в условиях глобальной цифровизации. Материалы и методы. Для анализа рынка с использованием искусственного интеллекта можно применить несколько простых методов на Python, включая анализ данных с помощью библиотек, таких как pandas для обработки данных и scikit-learn для машинного обучения. Один из самых простых вариантов — это анализ трендов с использованием метода регрессии. Вот пример простого кода для анализа рынка с использованием линейной регрессии. Результаты. В конечном итоге мы создаем модель, которая прогнозирует объем продаж на основе цены товара. Мы используем простую линейную регрессию для анализа зависимости между ценой и количеством проданных единиц товара. Код также визуализирует зависимость между ценой и объемом продаж, а также выводит коэффициенты модели. Заключение. Применение методов искусственного интеллекта, таких как линейная регрессия, позволяет эффективно анализировать рыночные тенденции и выявлять зависимости между ключевыми показателями, например, ценой и объемом продаж. Использование библиотек Python, таких как pandas и scikit-learn, упрощает обработку данных и построение прогнозных моделей. Визуализация результатов помогает лучше интерпретировать полученные зависимости, что может быть полезным инструментом для принятия обоснованных управленческих решений и оптимизации маркетинговых стратегий.

Цель исследования. Цель исследования состоит в разработке нового метода нахождения оптимального портфеля ценных бумаг, основанного на субоптимизации с использованием разреженной ковариационной матрицы, и создании на его основе программы для автоматизации процедуры выбора стратегии инвестирования.

Материалы и методы. В работе представлена одна из возможных формализаций двухкритериальной задачи инвестирования - постановка задачи на максимум ожидаемой доходности портфеля при ограничении сверху на СКО. При этом обосновано проведение расчетов СКО портфеля с разреженной матрицей ковариаций доходностей финансовых инструментов. Приведено решение двухкритериальной задачи, основанное на использовании условий оптимальности Каруша-Куна-Таккера. Все необходимые первичные расчеты и исследования выполняются в Microsoft Excel, для автоматизации и реализации графического интерфейса используются функции язык программирования Python. Результаты. Проведен анализ используемых методов принятия инвестиционных решений и обосновано использование каждого из них для конкретных данных фондового рынка. Для автоматизации аналитических подходов к нахождению оптимальной инвестиционной стратегии при полной, частичной и отсутствующей корреляционной зависимости была создана программа и графический интерфейс с использованием библиотек языка программирования Python. Программный продукт апробирован на примере процесса инвестирования с реальными данными российского фондового рынка. В качестве исходных данных в настоящем исследовании послужили котировки акций российских компаний за период с 01.01.2019 по 31.12.2021, взятые с сайта Yahoo Finance. Выбор каждой из акций был основан на результатах проведенного фундаментального и технического анализа. Заключение. В результате проведенного исследования было установлено, что предложенный метод нахождения оптимальной стратегии с использованием разреженной ковариационной матрицы является подходящим инструментом для активной стратегии инвестирования. Техническая реализация предложенного метода - использование языка программирования Python для создания графического интерфейса - позволяет автоматизировать процесс построения инвестиционной стратегии.

В данном исследовании рассмотрены отдельные элементы маркетинговых технологий в контексте перспективности адаптации их функционала во внутреннюю систему управления компанией. Применен описательный метод исследования. Приведены примечательные разработки и приемы маркетинговых технологий последних 30 лет, имеющих вероятный потенциал внедрения в контексте оптимизации системы управления компанией, сделан их краткий обзор, учтена актуальность. Описаны особенности и возможные варианты применения функционала маркетинговых технологий. Выявлены факторы, играющие важную роль в процессе внедрения маркетинговых технологий и адаптации заимствованных функций. Отмечена важность учета внешних факторов и наличия обратной связи среди сотрудников и руководства. В заключении приведены основные результаты исследования по отдельным пунктам, подведен общий итог исследования и список использованной литературы.

Цель исследования. Цель исследования состоит в том, чтобы подтвердить или опровергнуть экологическую детерминированность возникновения социально значимых заболеваний у населения Москве на основе анализа данных по экологическим и здравоохранительным показателям в разрезе муниципальных единиц города. Материалы и методы. В статье проведен анализ российской и зарубежной библиографии по проблеме исследования. На основе собранных и обработанных открытых данных по экологическим показателям и по заболеваемости населения в различных районах Москвы были проведены различные виды анализа для выявления взаимосвязи между этими данными. Для классификации социально значимых заболеваний на основе экологических показателей места проживания были построены модели машинного обучения. Математическую основу методов машинного обучения составляют метод k-ближайших соседей, многослойный перцептрон, градиентный бустинг. Для построения моделей использован программный инструмент Jupyter Notebook, поддерживающий язык программирования Python. Результаты. Корреляционно-регрессионный анализ показал, что между некоторыми выбранными экологическими показателями и возникновением социально значимых заболеваний существует статистически значимая корреляция. Данный результат говорит о возможной взаимосвязи, что является одним из главных выводов данной работы. Разработан веб-интерфейс для автоматизации анализа новых данных с помощью построенных моделей машинного обучения, использованных при проведении регрессионного анализа для построения бинарной логистической модели (предсказание на основе собранных данных людей с социально значимыми заболеваниями) и модели мультиклассовой классификации (предсказание на основе собранных данных, какая именно болезнь может быть выявлена у человека). Проведен анализ используемых моделей машинного обучения, определена наилучшая модель для классификации социально значимых заболеваний. Заключение. В результате проведенного исследования удалось собрать полноценную информацию о различных экологических показателях и наличии или отсутствии различных объектов, оказывающих воздействие на окружающую среду. Эти данные были использованы не только в моделях машинного обучения, но и для формирования объективной оценки экологической обстановки муниципальных единиц города Москвы. Поскольку было реализовано автоматическое обновление рейтинга для динамических данных данный результат может быть использован обычными пользователями, не имеющих достаточных квалификаций в экологии и медицине для самостоятельного анализа экологического состояния районов. Считаем, что такие исследования наверняка приведут к эффективным практическим решениям в данной области.

Современные автозаправочные станции сталкиваются с рядом проблем, связанных с управлением данными, учетом запасов и обслуживанием клиентов. Традиционные методы учета и управления часто оказываются неэффективными, что приводит к увеличению временных затрат на обработку информации и повышению вероятности ошибок. Отсутствие централизованной системы для хранения и обработки данных затрудняет анализ продаж и управление запасами, что негативно сказывается на общей эффективности работы станции.

Создание базы данных для автозаправочной станции решает эти проблемы, обеспечивая автоматизацию процессов учета, управления запасами и обслуживания клиентов. База данных позволяет централизованно хранить информацию о продажах, клиентах, топливе и финансовых операциях, что значительно упрощает доступ к данным и их обработку.

Цель – разработать инструмент, который обеспечит автоматизацию учета и управления на автозаправочной станции, включая хранение информации о клиентах, топливе и транзакциях, а также поддержку аналитики для принятия обоснованных управленческих решений. Это позволит повысить эффективность работы станции, улучшить качество обслуживания клиентов и снизить вероятность ошибок в учете.

Метод и методология. Для разработки базы данных автозаправочной станции использовался язык программирования Java для создания интерфейса и логики приложения, а также PostgreSQL для хранения и управления данными. Подход основывался на использовании реляционной модели данных, что обеспечивает надежность, целостность и масштабируемость системы.

Результаты. База данных поддерживает хранение информации о клиентах, топливе, продажах и финансовых операциях. Данные централизованно управляются в PostgreSQL, что позволяет легко выполнять операции создания, редактирования и удаления записей. Система также включает функции для анализа данных, что способствует принятию обоснованных управленческих решений. Архитектура базы данных обеспечивает модульность, позволяя добавлять новые функции без значительных изменений в существующем коде.

Область применения. Разработанная база данных может быть использована в управлении автозаправочными станциями, для автоматизации процессов учета и обслуживания клиентов, а также в аналитике для повышения эффективности бизнес-процессов.

Выводы. Созданная база данных значительно упрощает управление данными на автозаправочной станции, снижает вероятность ошибок и повышает общую эффективность работы. Автоматизация процессов учета и обслуживания клиентов позволяет сэкономить время и ресурсы.