Статья посвящена разработке и обоснованию многоэтапной системы ранжирования и индексирования ведущих компаний важнейших энергетических производственных секторов экономики России – электроэнергетики и нефтяной, газовой промышленности. Авторы используют аппарат финансовой аналитики, основанный на регулярной финансовой (бухгалтерской) отчетности компаний по принятым формам, применяется баланс и отчет о финансовых результатах. Авторы разработали и протестировали методику субиндексирования важных показателей финансовой отчетности: общий объем активов, структуру капитала – заемные и собственные средства, чистую прибыль. Авторская методика позволяет провести экспресс-анализ важных показателей деятельности компаний и построить интегральный рейтинг. Авторы выполнили сравнительный анализ рейтинга ведущих компаний нефтегазовой и электроэнергетической промышленности России за несколько периодов и получили результаты, которые позволят принять решения, способствующие стабильному развитию компаний на долгие годы.
Статья посвящена исследованию принятия решений при выборе программы страхования жизни при помощи методов теорий принятий решений, теории вероятностей, теории игр, а также методов прогностической аналитики с применением алгоритмов машинного обучения.
Рассматриваются понятия и методы, определяющие процессы принятия решений, а также инструменты их обоснования и поддержки. Освещаются аксиоматические теории рационального поведения, многокритериальные решения при объективных моделях, методы оценки и сравнения многокритериальных альтернатив, особенности переработки информации человеком в связи с принятием решений. Раскрываются современные подходы к построению экспертных баз данных, анализу и принятию решений, деятельности консультативных фирм и консультантов по проблемам принятия решений. Для студентов вузов, обучающихся по направлениям и специальностям управления (менеджмента) и экономики, вычислительной техники и информатики. Представляет интерес для широкого круга специалистов.
В статье изложены принципы разработанного алгоритма выявления трендов на основе анализа больших текстовых данных и представления результата в удобных для лиц принимающих решения (ЛПР) форматах, реализованных в системе интеллектуального анализа больших данных iFORA. Дается обзор существующих алгоритмов текстовой аналитики. Излагается предлагаемая и апробированная на десятках реализованных проектов математическая основа для выявления терминов, означающих тренды. Описываются подходы к кластеризации терминов на основе их векторов в пространстве Word2vec. Приводятся примеры двух ключевых визуализаций (семантические, тренд-карты), дающих представление о круге тем и трендах, характеризующих конкретную исследуемую область, как способ адаптации результатов анализа к задачам ЛПР. Обсуждаются ограничения и преимущества использования предложенного подхода для поддержки принятия решений, предлагаются направления для будущих исследований.
Обоснована актуальность математического моделирования состояния процесса ветроэнергетической установки, определяющего объем выработанной электроэнергии для каждого потребителя на основе обеспечения учета динамики изменения требуемого объема электроэнергии для каждого объекта потребления в северных широтах. Определено, что обеспечивается изменение динамика требуемого объема электроэнергии для каждого объекта потребления является непостоянством производства электроэнергии в необходимом количестве, связанном с простыми энергоагрегатами по причине слабого или сильного ветра либо в период планового, либо аварийного ремонта. Установлены режимы работы технологических процессов с включением оборудования (ветротурбина, накопительная система электрической энергии) для решения проблем непостоянства производства электроэнергии в необходимом количестве, связанном с простоями энергоагрегатов по причине слабого или сильного ветра либо в период планового, либо аварийного ремонта. Выполнено описание состояния процесса ветроэнергетической установки, определяющее объем выработанной электроэнергии для каждого потребителя на основе учета изменения динамики требуемой мощности потребления электроэнергии в результате растворения объема выработанной электроэнергии в условиях временного шага, а также установленной режимности работы технологических процессов по производству продукции в результате непостоянного производства электроэнергии в необходимом количестве, вызванных простыми энергоагрегатами, вызванными слабым или сильным ветром либо в период планового, либо аварийного ремонта. Для фиксации времени отклонения приведенного оборудования производится уравнение расчета времени простоя всего оборудования (ветротурбина, накопительная система электроэнергии) по причине перераспределения, ремонта или слабого/сильного ветра. Настоящее уравнение является одним из компонентов уравнения состояния процесса ветроэнергоустановки, определяющим объем вырабатываемой электроэнергии для каждого потребителя на основе учета динамики изменения объема требуемой электроэнергии для каждого объекта потребления. Выполнено описание уравнений изменения значений индексов S i, определяющих загрузку энергоагрегатов, и накопительной системы электроэнергии, характеризующей тот или иной технологический процесс, входящих в состав математической модели состояния процесса ветроэнергоустановки определения объема выработанной электроэнергии для каждого потребителя.
Необходимость построения эффективного информационно-инструментального пространства управления производством не теряет своей актуальности в любых условиях хозяйствования. Реализация стратегий экономного расходования ресурсов предполагает заметное усиление требований к скорости и качеству принятия оперативных управленческих решений; перманентной сосредоточенности лица, принимающего решение, не только на традиционно основных направлениях хозяйствования, но и на вспомогательных процессах. В контексте данной парадигмы, предлагаемая авторами методика учета затрат на внутризаводские перемещения грузов технологического назначения имеет решающее значение в построении результативного информационно-аналитического комплекса инструментов управления производственными расходами. Данная методика является еще одним шагом в обеспечении устойчивого и безопасного развития современного предприятия. Исследование проведено на основе системного и структурно-процессного подходов с применением методов декомпозиции, агрегирования, классификации, сравнения, визуализации, экономической диагностики и ситуационно-аналитической интерпретации. Полученные результаты полностью соответствуют поставленной цели и могут быть успешно использованы в управлении предприятиями реального сектора экономики.
В данной статье рассматривается феномен рефлексии в контексте принятия решений. Актуальность исследования обусловлена необходимостью осмысления роли рефлексивных процессов в выборе как повседневных, так и жизненно важных решений. На примере личного опыта автор рассматривает методы принятия решений и влияние рефлексии на этот процесс. Особое внимание уделяется проблеме «синдрома сороконожки», когда чрезмерная рефлексия может привести к излишнему усложнению даже про-стых выборов. Анализируются подходы различных философов к пониманию рефлексии, а также ее значение для личностного развития и принятия осознанных решений.
В статье рассматривается проблематика использования традиционных и автоматизированных методов управления финансами, актуальность чего обусловливается стремительной цифровой трансформацией, которая порождает необходимость переосмысления методологических основ.
В науке наблюдается противоречие между устоявшимися классическими управленческими практиками и новыми возможностями автоматизированных систем, что создает неопределенность при выборе оптимальных подходов к организации финансовых процессов.
Цель исследования заключается в проведении комплексного сравнительного анализа рассматриваемых методов управления на основе системы критериев (методология обработки финансовой информации, временные характеристики учетных процессов, структура информационных потоков, механизмы контроля операций, принципы формирования отчетности, организация аналитического учета, процедуры принятия решений, интеграция данных, масштабируемость системы, документационное обеспечение).
Сформулировано авторское видение преимуществ, недостатков и ограничений классических вариантов и автоматизации. Удалось прийти к выводу, что фундаментальные различия между характеризуемыми методами детерминированы не только технологическим потенциалом, но и принципиально разными подходами к организации информационных процессов.
При этом выявленные отличия не исключают возможности методологической интеграции - при условии сохранения базовых принципов финансового управления.
Изложенные материалы представляют практическую ценность для руководителей финансовых отделов, методологов учетных процессов, разработчиков автоматизированных систем управления.
В книге известных американских авторов проводится содержательный анализ ситуаций и развивается методология принятия решений, основывающаяся на использовании функций полезности. Исследуются условия существования функций полезности, много внимания уделяется практическим методам и процедурам их построения, критическому обсуждению рассматриваемых методов и анализу их приложений к реальным ситуациям. Рассматривается большое количество приложений описываемых методов к задачам принятия решений, связанных с выбором мест расположения аэропорта и электростанции, деловой деятельностью, медицинской диагностикой и т. д. Книга предназначена для научных работников и инженеров, специализирующихся не только в области системного анализа, но и во многих других областях науки и практики, где возникают задачи выбора и принятия решений.
В данной статье рассматриваются перспективы и проблемы применения технологий больших данных (Big Data) в сфере управления человеческими ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей ролью данных в принятии управленческих решений на хлебопекарных предприятиях. Цель исследования заключается в выявлении ключевых возможностей и вызовов, связанных с использованием Big Data в HR-менеджменте в сфере хлебопечения. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научной литературы, статистических данных и реальных кейсов применения технологий больших данных в управлении персоналом хлебозаводов и пекарен. В частности, были изучены публикации, посвященные использованию HR-аналитики в пищевой промышленности, а также данные о внедрении Big Data на предприятиях хлебопекарной отрасли. Результаты исследования показывают, что применение технологий больших данных открывает значительные возможности для оптимизации процессов управления человеческими ресурсами в сфере хлебопечения. Так, использование предиктивных моделей позволяет на 25-30% повысить точность прогнозирования потребности в персонале на хлебозаводах и на 20% улучшить качество подбора сотрудников в пекарни. Вместе с тем, внедрение Big Data в HR-процессы хлебопекарных предприятий сопряжено с рядом вызовов, среди которых – необходимость обеспечения конфиденциальности персональных данных, потребность в специалистах с компетенциями на стыке HR и аналитики данных, а также сложность интеграции разрозненных источников кадровой информации. Для преодоления этих вызовов компаниям хлебопекарной отрасли необходимо разработать четкую стратегию цифровизации HR, инвестировать в развитие аналитических навыков сотрудников и обеспечить соответствие используемых практик нормам законодательства о защите персональных данных.