В условиях быстро развивающейся цифровой трансформации промышленности внедрение промышленных решений на базе Интернета вещей (IoT) становится ключевым элементом повышения эффективности управления производственными процессами.
Целью исследования является разработка подходов к интеграции IoT-технологий в систему управления производством для оптимизации процессов, повышения производительности и минимизации простоев оборудования. В работе представлены результаты анализа текущего уровня цифровизации промышленных предприятий, выявлены барьеры на пути внедрения IoT, а также предложена архитектура интеграции IoT в рамках интеллектуального производства. Кроме того, рассматриваются практические кейсы и дается оценка экономической эффективности применения данных технологий.
Данная статья исследует возможности и перспективы использования искусственного интеллекта (ИИ) для создания образовательного контента.
Целью исследования является анализ потенциала ИИ в автоматизации и персонализации процесса разработки учебных материалов. В задачи исследования входит обзор существующих инструментов и платформ на базе ИИ для создания образовательного контента, а также анализ их преимуществ и недостатков. В результате исследования выявлены ключевые направления применения ИИ в образовании, такие как генерация текстовых и мультимедийных материалов, разработка адаптивных систем обучения и создание интеллектуальных систем оценки знаний. Практическая значимость исследования заключается в возможности повышения эффективности и доступности образования благодаря применению интеллектуальных технологий. Новизна исследования связана с анализом новейших разработок в области ИИ и их потенциального влияния на будущее образования.
Статья посвящена анализу роли искусственного интеллекта (ИИ) в современной образовательной среде.
Цель исследования - выявить потенциал и ограничения применения ИИ-инструментов в учебном процессе, а также определить перспективы их развития. В работе рассматриваются доступные ИИ-инструменты, вызовы, связанные с их внедрением, и перспективы использования ИИ для студентов и преподавателей. В результате исследования выявлено, что ИИ способен персонализировать обучение, автоматизировать рутинные задачи и создавать интерактивный контент, однако существуют ограничения, связанные с этическими вопросами, цифровым разрывом и необходимостью развития цифровой грамотности. Практическая значимость работы заключается в формировании представления о возможностях и ограничениях применения ИИ в образовании, что способствует эффективному использованию интеллектуальных технологий в учебном процессе.
В работе исследуется влияние роботизации на производительность труда и квалификационные требования к персоналу на высокотехнологичных предприятиях.
Целью работы является анализ внедрения роботов и автоматизированных систем на производственные процессы. Особое внимание уделено трансформации рынка труда и необходимости адаптации к новым квалификационным требованиям, включая освоение навыков программирования, управления роботами и анализа данных. Статья также рассматривает потенциальные вызовы и перспективы роботизации.
В статье рассматривается влияние цифровой трансформации на экономическую надежность промышленных предприятий. Анализируются риски и преимущества цифровизации, а также предлагается концептуальная модель управления экономической надежностью с учетом уровня цифровой зрелости предприятия. Модель включает стратегические и тактические индикаторы, позволяющие повысить устойчивость бизнеса, снизить риски и оптимизировать управление. Особое внимание уделяется внедрению технологий IoT, искусственного интеллекта и автоматизации как инструментов повышения конкурентоспособности. Разработка предложенной модели способствует формированию адаптивных стратегий управления, обеспечивающих долгосрочную устойчивость предприятия в условиях цифровой экономики.
В статье рассмотрена проблема комплексной оценки влияния решений по автоматизации и цифровизации бизнес-процессов на экономическое, экологическое и социальное состояние компаний. Проведен анализ рынка современных информационных систем, выявлены проблемы и драйверы его развития. Разработаны: методика оценки экономических результатов внедрения автоматизированных систем управления в производственно-хозяйственную практику предприятия; методика оценки экономической эффективности использования системы технического обслуживания и ремонта оборудования. Систематизированы экологические и социальные проблемы, возникающие при автоматизации и цифровизации бизнеса, разработаны рекомендации по их решению. Внедрение разработанного инструментария в планово-экономическую деятельность корпоративного менеджмента повысит прозрачность и обоснованность принимаемых управленческих решений, приведет к сбалансированию показателей финансового результата и устойчивого развития бизнеса, станет драйвером экологических изменений цепочек создания стоимостей.
В условиях роста объемов данных и жестких требований регуляторов в банковском секторе необходимость в оперативном и точном способе формирования отчетности становится критически важной. В связи с этим автоматизация процесса анализа данных и подготовки отчетов для органов надзора является актуальной задачей. Данное исследование охватывает теоретические и практические аспекты разработки программного решения на основе BI-платформы, позволяющего не только автоматизировать сбор и обработку данных, но и минимизировать риски ошибок при формировании отчетности. Основное внимание уделено интеграции с корпоративными хранилищами данных, автоматическому учету актуальных курсов валют и обеспечению гибкости при работе с различными отчетными периодами. Использование современных инструментов визуализации и встроенных механизмов позволяет значительно ускорить процесс подготовки данных и повысить их точность. Кроме того, решение предусматривает возможность оперативного реагирования на запросы регулятора и обеспечивает защиту конфиденциальной информации. В результате внедрения этого программного средства банк получает эффективный инструмент для повышения качества управленческих решений, снижения операционных затрат и соответствия требованиям регулятивных органов.
В данной статье рассматриваются важность и перспективы применения информационных технологий в управлении контрактами предприятий, анализируется их влияние на эффективность управления контрактами, риски исполнения контрактов, прозрачность исполнения контрактов и цифровую трансформацию предприятий. Внедряя информационные технологии, предприятия могут не только автоматизировать разработку и утверждение контрактов, электронизировать подписание и исполнение контрактов, но и грамотно выявлять и предупреждать о контрактных рисках, централизованно хранить и запрашивать данные реестра контрактов, а также отслеживать и оценивать исполнение контрактов, тем самым улучшая управление контрактами и эффективно снижая контрактные риски.
Цифровизация HR-процессов становится стратегическим драйвером трансформации управления персоналом в условиях глобальных сдвигов на рынке труда. Актуальность исследования обусловлена необходимостью баланса между автоматизацией и персонализацией при внедрении интеллектуальных систем, что подтверждается данными: 78% руководителей топ-уровня связывают устойчивость бизнеса с эффективностью цифровых HR-стратегий. При этом объектом работы выступает сфера интеграции цифровых технологий в управлении талантами, а предметом - модели их внедрения в различные отрасли.
В исследовании рассмотрены методы предиктивной аналитики, гибридные модели ИИ-коучинга и этико-правовые аспекты автоматизации. Анализ 47 транснациональных корпораций выявил парадоксальные эффекты: компании с синергией технологий и организационных факторов повысили производительность на 22-30%, тогда как 58% организаций с legacy-системами теряют $2.1 млн ежегодно из-за провалов интеграции. Региональные различия (73% внедрений ИИ в США vs 41% в ЕС) подчёркивают роль регуляторных барьеров, таких как GDPR.
Кейсы IBM TalentNeuron (точность прогнозирования рисков 89%) и USA Retail Co. (рост текучести на 9%) демонстрируют, что успех внедрения зависит от адаптации под специфику бизнеса. Рекомендована трёхэтапная модель: диагностика зрелости, гибридная интеграция и динамический аудит алгоритмов. Прогнозы к 2030 году указывают на необходимость инвестиций в блокчейн-идентификаторы и персонализированные обучающие платформы.
Современные организации сталкиваются с необходимостью оперативного анализа больших объемов данных для принятия управленческих решений. Традиционные методы экономического анализа, основанные на статистике и эконометрике, зачастую не справляются с нелинейными зависимостями и быстро меняющимися рыночными условиями. Искусственный интеллект (ИИ), включая машинное обучение (ML) и глубокие нейросети (DL), позволяет значительно повысить точность оценки экономических процессов и прогнозировать их развитие.
В данной статье анализируются возможности применения методов ИИ для оценки экономического состояния организаций в различных отраслях. Рассмотрены ключевые алгоритмы машинного обучения (линейная регрессия, случайный лес, градиентный бустинг) и нейросетевые модели (LSTM, трансформеры, GNN), а также их практическое использование в прогнозировании банкротств, кредитных рисков, спроса и мошенничества. Приведены реальные кейсы внедрения ИИ в российских компаниях (Сбербанк, X5 Group, РЖД, ФНС) и за рубежом (J. P. Morgan, IBM, BlackRock).
Современный этап технологического развития мировой промышленности характеризуется фундаментальной трансформацией традиционных производственных систем, обусловленной стремительным развитием цифровых технологий и необходимостью решения новых экономических вызовов. Появление интеллектуальных промышленных предприятий представляет собой закономерный ответ на совокупность факторов, определяющих конкурентоспособность промышленного производства в условиях четвертой промышленной революции. В статье представлено обоснование создания современных интеллектуальных промышленных предприятий для оптимизации производственных процессов. Определено, что в условиях глобализации и жесткой конкурентной борьбы промышленные предприятия вынуждены искать новые пути повышения эффективности, снижения затрат и улучшения качества продукции.
Статья посвящена исследованию возможностей применения искусственного интеллекта в различных сферах человеческой деятельности.
Целью работы является анализ текущего состояния и перспектив развития искусственного интеллекта, а также выявление его потенциала для решения актуальных задач в различных отраслях. В результате исследования систематизированы основные направления применения искусственного интеллекта, такие как медицина, образование, промышленность и финансы, и проанализирована их эффективность. Практическая значимость работы заключается в формировании комплексного представления о возможностях и ограничениях искусственного интеллекта, что позволит специалистам разных областей принимать обоснованные решения о внедрении технологий искусственного интеллекта в свою деятельность. Выявлен потенциал искусственного интеллекта для решения сложных задач, оптимизации процессов и создания новых продуктов и услуг, что способствует инновационному развитию экономики и общества в целом.