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.
В данной статье авторы описывают разработку веб-сервиса для оптимизации работы оператора Центра организации дорожного движения (на примере города Краснодар), позволяющий в автоматическом режиме определять дорожные ситуации, снижающие интенсивность, и оперативно передавать сигнал оператору, предлагая варианты действий в конкретной ситуации, прогнозирующий заторовые ситуации до их возникновения в зависимости от времени суток. Авторами разработан веб-сервис, автоматизирующий работу оператора ЦОДД позволяющий, с помощью интеллектуального помощника давать рекомендации оператору по предотвращению заторовых ситуаций на дорогах общего пользования.
Цель – оптимизация работы оператора ЦОДД для повышения качества пользования дорогами общего пользования.
Метод и методология проведения работы. В статье использовались методы натурных исследований, моделирование транспортных потоков.
Результаты. Был проведен учет и анализ текущей работы оператора ЦОДД, изучены способы автоматизации работы оператора, расчет оптимального светофорного цикла и последствия перенаправления транспортных потоков.
Область применения результатов: научно-исследовательская деятельность по улучшению пропускной способности дорог общего пользования при автоматизации работы оператора ЦОДД и цифровизации процессов документооборота.
Интеллектуальные транспортные системы (ИТС) представляют собой одну из наиболее значимых и актуальных тем в области современного транспорта и логистики. В условиях стремительного роста городского населения, увеличения объемов грузоперевозок и постоянного роста числа автомобилей на дорогах, необходимость в эффективных и надежных транспортных решениях становится все более очевидной. ИТС, как комплекс технологий и методов, направленных на оптимизацию транспортных процессов, способны значительно повысить эффективность функционирования транспортных систем, улучшить безопасность дорожного движения и снизить негативное воздействие на окружающую среду.
Цель – комплексное исследование интеллектуальных транспортных систем, их эффективности, проблем и перспектив, что позволит не только углубить понимание данной темы, но и внести вклад в развитие транспортной инфраструктуры.
Материалы и методы. Главный метод исследования – теоретический и практический. Статья базируется на комплексе источников, представленных нормативными правовыми актами, делопроизводством, статистическими и справочными материалами.
Результаты. В данной статье подробно рассмотрены интеллектуальные транспортные системы, которые представляют собой мощный инструмент для повышения эффективности и устойчивости транспортных систем. Для их успешного внедрения потребуется комплексный подход, который учитывает все аспекты, включая экономические, экологические и социальные. Необходимо продолжать исследования в этой области, чтобы выявить новые возможности и решения, которые помогут преодолеть существующие проблемы и сделать транспортные системы более эффективными и безопасными для всех пользователей. Полученные данные могут быть эффективно использованы государственными органами и гражданами, что позволит ускорить внедрение ИТС в города России, создавая тем самым более устойчивое и безопасное будущее для всех.
Интегрированные среды разработки, имеют ограниченные возможности для автоматизации повторяющихся задач, что приводит к росту временных затрат на разработку. Создание программного шаблонизатора решает эту проблему, автоматизируя рутинные процессы и снижая ошибки.
Цель – разработка программы, обеспечивающей автоматизацию создания и редактирования файлов шаблонов, их интеграцию с базой данных, а также поддержку просмотра содержимого файлов.
Метод и методология. Использование языка программирования Java для реализации программы и PostgreSQL для хранения данных. Подход основывался на применении универсальных инструментов для обеспечения совместимости и масштабируемости.
Результаты. В данной статье подробно рассмотрена разработка программы шаблонизатора, которая поддерживает создание, редактирование, просмотр и обновление файлов шаблонов. Шаблоны хранятся в PostgreSQL, что обеспечивает централизованное управление данными. Программа поддерживает принцип модульности, обеспечивающий расширение функционала программы за счет добавления необходимых флагов. При этом программный код будет требовать минимального вмешательства по причине внесенных изменений.
Область применения. Решение может быть использовано в промышленной автоматизации, образовательных стендах и при разработке проектов, требующих стандартизации процессов.
Выводы. Разработанная программа значительно сокращает время разработки и повышает точность выполнения повторяющихся операций при создании программ в интегрированной среде разработки для программируемых логических контроллеров.
Программируемые логические контроллеры (ПЛК) играют ключевую роль в системах автоматизации различных отраслей, включая промышленное производство, транспорт и энергетический сектор. Тем не менее, специализированные среды разработки, предлагаемые производителями ПЛК, зачастую имеют ограниченную совместимость, привязывая пользователей к конкретному оборудованию и создавая дополнительные издержки на обучение персонала и разработку. Это стимулирует интерес к использованию более универсальных подходов с применением открытых стандартов и инструментов.
Цель – создание программы для управления ПЛК на примере оборудования OVEN, с использованием стандартных инструментов разработки.
Метод и методология проведения работы. Проект основывается на подходе к разработке, который исключает использование специализированных сред, связанных с определенной маркой контроллера. Вместо этого применяются широко распространенные инструменты, обеспечивающие совместимость с большим количеством устройств и возможность масштабирования решений.
Результаты работы. Созданное программное решение выполняет считывание дискретных входных сигналов (DI) с ПЛК. Впоследствии полученные данные записываются в базу данных с временной меткой. В конечном итоге выполняется логика управления дискретными выходами (DO) на основе анализа входных сигналов.
Область применения результатов. Предложенный подход может быть применен в промышленной автоматизации, интеллектуальных системах управления, мониторинга оборудования, а также для построения учебных стендов.
Выводы. Созданная методология на базе открытых инструментов позволяет создавать универсальные, адаптируемые и экономически эффективные решения для управления ПЛК. Это снижает затраты и упрощает поддержку таких систем в долгосрочной перспективе.