Изложены результаты анализа современных атак повышенной сложности (APT) на стратегически важные ресурсы автоматизированных систем промышленного предприятия. Приведены результаты анализа применения методов социальной инженерии, направленных на работников предприятия. В рамках разработки методологии защиты от атак класса APT предложено совместное применение концепций «сырных дырок», «нулевого доверия» и «черных лебедей». Особое внимание уделено разработке матрицы объектов интересов и угроз, модели нарушителя, а также методики реагирования на инциденты безопасности. Для защиты от атак класса APT приведена совокупность организационных, программно-аппаратных и технических методов защиты. Также в работе представлены рекомендации по рационализации вектора управления и рекомендации по проведению модернизации технических средств автоматизированных систем предприятия. В монографии приведена математическая модель оценки уровня защищенности стратегически важных ресурсов промышленного предприятия за счет применения метода Монте-Карло. Работа предназначена для научных и инженерно-технических работников, преподавателей и студентов высших технических заведений, специализирующихся в области защиты информации.
В монографии рассмотрены и проанализированы достижения авторов книги и других исследователей в двух направлениях нейрокриптографии: использование и сопоставительный анализ эффективности и безопасности нейросетевых архитектур в виде древовидных машин четности (ТРМ) на основе различных алгебр (действительных и комплексных чисел, кватернионов и октонионов) и применение нейронных сетей с хаотическими функциями отображения для операций над хеш-функциями.
Учебное пособие рассчитано на изучение организации предоставления SPA- услуг, особенностей курортной рекреации, а также ресурсной базы лечебно- оздоровительного туризма. Рассмотрены основные понятия в сфере SPA-индустрии, сущность и функции SPA и Wellness индустрии, классификация SPA-услуг. Отдельно освещены вопросы маркетинга в сфере SPA-индустрии и этапы разработки SPA-программы. Пособие содержит вопросы для самоконтроля, тестовые задания, глоссарий и будет полезным обучающимся ВУЗов направлений подготовки 43.03.03 Гостиничное дело и 43.03.01 Сервис, а также слушателей центра дополнительного профессионального образования, специалистов сферы услуг.
В данном учебном пособии рассматриваются теоретические и практические вопросы технологии туристско-рекреационного проектирования и освоения территорий. Содержатся темы. связанные с проектированием туристско-рекреационных программ, исследованием туристского рынка и предложений конкурентов, раскрываются особенности туристских формальностей и безопасности путешествия, а также рассчитывается нулевая рентабельность на уровне группового тура.
Учебное пособие предназначено для студентов очной и заочной форм обучения укрупненной группы 43.00.00 Сервис и туризм, направление подготовки 43.04.02 Туризм, (Магистерская программа - Туризмоведение).
Предлагаемое издание теоретический и практический материал, посвященный управлению туристским предприятием. Рассмотрена система управленческого процесса на предприятии туристской сферы, основные понятия управления персоналом туристской фирмы и технологии продаж туристского продукта. Адресуется студентам, обучающимся по направлениям подготовки «Туризм», «Гостиничное дело», «Социально-культурный сервис», а также менеджерам туристских фирм, заинтересованным в повышении эффективности бизнеса.
В результате обработки литературных данных, рукописей, фотоматериалов и полевых исследований 2022–2023 гг. представлен предварительный список чешуекрылых (Lepidoptera) Хоперского государственного природного заповедника. В составе фауны принимается 392 вида, из которых 295 стали новыми для заповедника, в т. ч. 86 – новыми для Воронежской области и 14 – Elatobia fuliginosella (Lienig & Zeller, 1846), Phyllonorycter joannisi (Le Marchand, 1936) [переопределение старого указания «Lithocolletis sylvella Hw.»], Phyllocnistis labyrinthella (Bjerkander, 1790), Pseudoswammerdamia combinella (Hübner, 1786), Ethmia candidella (Alpheraky, 1908), Casignetella ramosella (Zeller, 1849), Nothris gregerseni Karsholt et Šumpich, 2015, Lepteucosma huebneriana (Koçak, 1980), Eucosma wimmerana (Treitschke, 1835), Psorosa dahliella (Treitschke, 1832), Pediasia jucundella (Herrich-Schäffer, 1848), Pediasia aridella (Thunberg, 1788), Eilema depressa (Esper, 1787), Catocala hymenaea ([Denis et Schiffermüller], 1775), – новыми в целом для Центрального Черноземья. Кроме того, подтверждено нахождение четырех видов в Воронежской области и одного (Elegia atrifasciella Ragonot, 1887) в целом в Центральном Черноземье после сомнительных указаний в литературе.
Применение технологий больших данных открывает новые возможности для оптимизации рецептур хлебобулочных изделий. Цель данного исследования - разработать методологию анализа больших данных для совершенствования рецептур хлеба и улучшения его потребительских свойств. В работе использованы методы интеллектуального анализа данных (data mining), машинного обучения и статистического моделирования. Эмпирическую базу составили структурированные данные о 2500 образцах хлеба, включающие подробную информацию об ингредиентах, режимах приготовления и результатах лабораторных испытаний. Применение алгоритмов кластеризации позволило выделить 5 устойчивых сочетаний ингредиентов, обеспечивающих оптимальные органолептические и физико- химические показатели готовой продукции. С помощью регрессионного анализа получены математические модели, описывающие влияние ключевых рецептурных факторов на объем и пористость хлеба. Метод опорных векторов использован для прогнозирования реологических характеристик теста в зависимости от состава смеси. Результаты исследования имеют значение для оперативной корректировки параметров технологического процесса и создания инновационных продуктов с заданными свойствами. В перспективе планируется масштабировать разработанную методологию на широкий спектр мучных изделий.
В статье исследуется влияние качества данных на эффективность моделей машинного обучения на предприятиях хлебопекарной отрасли в условиях больших данных. Актуальность темы обусловлена растущей ролью аналитики данных в оптимизации хлебопекарного производства и необходимостью обеспечения надежности используемых предиктивных моделей. Цель работы - выявить ключевые параметры качества данных, определяющие точность и практическую применимость моделей машинного обучения в хлебопекарной индустрии. В исследовании использован комплекс методов, включающий статистический анализ массивов производственных данных хлебозаводов, экспертные интервью (n=20) и сравнительное тестирование моделей на разных по качеству обучающих выборках. Установлено, что: 1) полнота, точность и согласованность данных являются ключевыми факторами, влияющими на обобщающую способность моделей; 2) использование предобработки данных (очистка, трансформация) позволяет повысить точность предсказаний выхода хлебобулочных изделий в среднем на 10-15%; 3) модели, обученные на качественных данных, демонстрируют втрое более высокую стабильность на тестовой выборке; 4) качество прогнозирования ключевых показателей процесса хлебопечения у адаптивных моделей может превосходить существующие нормативы на 8-12%. Результаты подтверждают критическую значимость управления качеством данных для реализации потенциала машинного обучения в хлебопекарной индустрии. Предложена методика аудита качества технологических данных хлебозаводов, ориентированная на специфику задач моделирования и оптимизации. Дальнейшие исследования связаны с разработкой инфраструктурных и управленческих решений по обеспечению качества данных в условиях цифровизации хлебопекарного производства.
Данная статья посвящена исследованию влияния внедрения ERP-систем на эффективность управления производственными ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность темы обусловлена необходимостью оптимизации бизнес-процессов в условиях растущей конкуренции и ограниченности ресурсов. Цель работы - выявить ключевые факторы и механизмы воздействия ERP-систем на показатели эффективности управления производством на хлебопекарных предприятиях. Методология исследования включает анализ статистических данных по 50 предприятиям отрасли за период с 2018 по 2022 гг., серию глубинных интервью с руководителями производства (n=20), а также экспертный опрос специалистов по внедрению ERP-решений (n=10). Для обработки количественных данных применялись методы описательной статистики, корреляционного и регрессионного анализа. Качественные данные подвергались процедурам осевого и выборочного кодирования. Результаты показали, что внедрение ERP-систем позволяет достичь среднего роста производительности труда на 12,5%, сокращения производственных издержек на 8,2%, уменьшения объемов незавершенного производства на 15,3%. При этом ключевое значение имеют учет отраслевой специфики при разработке функционала системы, скорость и непрерывность информационных потоков, вовлеченность персонала в процесс цифровой трансформации. Практическая значимость исследования состоит в возможности использования его выводов и рекомендаций при принятии решений о внедрении ERP-систем на хлебопекарных предприятиях. В теоретическом плане работа вносит вклад в развитие концепции Industry 4.0 применительно к пищевой промышленности. Перспективы дальнейших исследований связаны с изучением синергетического эффекта от интеграции ERP-систем с другими технологиями Индустрии 4.0 (IIoT, Big Data и др.)
Цифровые двойники представляют собой перспективный инструмент для оптимизации производственных процессов, в том числе в хлебопекарной промышленности. Целью данного исследования является разработка и апробация методики создания цифровых двойников хлебопекарных линий для повышения эффективности их функционирования. В работе использован комплекс методов математического моделирования, компьютерного симулирования и машинного обучения. На основе детального анализа технологических процессов и оборудования хлебозавода «ТОНОЯН» построены динамические модели ключевых производственных участков. Проведена серия экспериментов по оптимизации параметров работы жиловочного и тестоприготовительного отделений. Внедрение цифровых двойников на предприятии позволило: 1) снизить расход муки на 2,5% при сохранении качества готовой продукции; 2) повысить производительность линий на 5,7% за счет минимизации простоев; 3) сократить удельное энергопотребление на 4,1%. Предложенный подход может быть масштабирован на хлебопекарные производства различного типа. Для достижения максимального эффекта требуется адаптация моделей к специфике конкретных предприятий и активное вовлечение персонала в процесс цифровой трансформации.