Публикации автора

В настоящее время в отрасли черной металлургии наблюдаются растущие тенденции по показателю «ломообразование», что требует более ответственного отношения и эффективных способов в последующих переделах производственной цепочки. Приведены прогнозы развития рынка лома черных металлов в перспективе до 2030 г. Представлены факты о возрастающих тенденциях применения машинного зрения в промышленном секторе в результате проведения кластеризации ключевых слов «машинное зрение и промышленность» на основе публикаций, размещенных в базе данных NCBI PubMed. Объект исследования – предприятия металлургической отрасли, в частности по ломозаготовке черных металлов. Предмет исследования – процесс оценки засоренности лома. Проведено сравнение традиционного процесса оценки лома и цифрового (на основе применения машинного зрения), которые визуализированы в виде алгоритмов последовательности шагов их реализации. Подтверждена гипотеза о более эффективном использовании технологии машинного зрения в технологическом производственном процессе оценки засоренности металлолома при его приеме для дальнейшего передела по сравнению с технологией, основанной на визуально-экспертной оценке. Представлены перспективы использования и коммерциализации цифрового сервиса, а также его влияние на прозрачность и надежность взаимодействия между контрагентами. Использовались такие научные методы, как библиометрический анализ литературы, посвященный вопросам применяемых методов и способов оценки качества выгружаемого лома, сравнительный анализ применяемых процессов оценки засоренности лома на основе рассмотренных алгоритмов, а также методы синтеза, которые обобщают результаты.

Цель данной статьи – рассмотреть тенденции рынка Robotic process automation (далее RPA) технологий, определить основные маркеры инновационности и метрики оценки эффективности внедрения в компании транспортно-логистической отрасли. Тенденция отечественного рынка RPA-технологий проанализирована на основе описания полиноминальной функции второго порядка, описывающей тренд количества проектов. В основу предлагаемого подхода оценки эффективности положены экономические и экспертные метрики, которые позволяют оценить целесообразность внедрения конкретного программного решения. Для определения инновационного потенциала лидеров отечественного рынка был проведен сравнительный анализ RPA-технологий по основным функциям и общим характеристикам, который привел к выводу, что представленные RPA платформы имеют схожий функционал, а общие критерии являются идентичными. Подтверждена гипотеза, что RPA-технологии могут высвобождать человеческие ресурсы и перенаправлять их на более значимые производственные задачи, что является эффективным решением при внедрении в компании транспортно-логистической отрасли. Предложено решение в виде применения специализированного калькулятора, который позволит учитывать затраты на работу, выполняемую сотрудниками и внедрение программных RPA роботов в действующие бизнес-процессы компаний транспортно-логистической отрасли для оценки снижения доли операций при обслуживании клиентов, выполняемых без участия человека.