Архив статей журнала
Изменения в системе высшего образования направлены на развитие знаний, навыков и профессиональных компетенций будущих специалистов в соответствии с долгосрочными потребностями экономики и других сфер деятельности. В этой связи особое внимание должно уделяться образовательным программам, обеспечивающим профессиональную подготовку студентов в части системного овладения «отраслевыми» и организационно-управленческими компетенциями, необходимыми для эффективного функционирования и развития бизнес-систем и процессов различного уровня. Соответственно, ключевыми компетенциями являются: умение работать в команде, навыки управления проектной деятельностью, знания в области информационных технологий. Цель исследования состоит в изучении и систематизации практик преподавания проектного менеджмента на примере ряда российских вузов, выявлении их особенностей и возможностей дальнейшего развития и внедрения в учебный процесс, в том числе в рамках актуального редизайна курса «Проектный менеджмент в профессиональной деятельности». В процессе исследования использовались инструменты и методы систематизации, сравнений и сопоставлений, критического анализа, опроса, анкетирования и др. Обзор учебных программ по проектному менеджменту разных вузов Российской Федерации показал существенные различия в подходах к данной дисциплине. Интернет-обзор учебных программ был дополнен опросом. Все это позволило выявить общие подходы и различия в преподавании проектного менеджмента на магистерских программах и сделать выводы о дальнейших тенденциях в данной сфере.
В статье исследуется проблема повышения качества подготовки специалистов технических направлений в колледжах путем интеграции теоретических знаний по физике с практическими заданиями, направленными на развитие технического мышления и умения конструировать технические устройства. Несмотря на значительный потенциал физики в формировании практических навыков, умений по конструированию технических объектов, отсутствует эффективная методика обучения этому виду деятельности. Цель исследования - разработка и реализация методики обучения студентов технических специальностей колледжа методу конструирования технических устройств, связанных с будущей профессиональной деятельностью, в процессе изучения курса физики. Методологической основой исследования явились концепции деятельностного, компетентностного и контекстного подходов обучения. Разработан обобщённый способ конструирования технических объектов, состоящий из действий, последовательное выполнение которых приводит к созданию действующей модели или прототипа электротехнического устройства. Предложена методика организации учебного процесса по формированию у студентов, обучающихся по различным техническим направлениям колледжа, обобщенного способа конструирования электротехнических устройств. Описаны результаты проведенной опытно-экспериментальной работы по внедрению разработанной методики, которые доказывают её целесообразность и результативность. Сформированный у студентов способ выполнения деятельности по конструированию технических устройств позволяет успешно выполнять индивидуальные проекты, связанные с профессиональной практикой. Интеграция теоретических знаний по физике с созданием реальных технических устройств эффективно развивает техническое мышление и улучшает подготовку будущих специалистов.
Рецензирование текстов сложных документов, то есть документов, как имеющих сложную структуру, так и затрагивающих значительное количество вопросов, является неотъемлемой составляющей образовательного процесса и научно-исследовательской деятельности. Однако данный процесс требует внимания, глубокого анализа и индивидуального подхода, что сложно обеспечить при возрастающем объеме научных работ. В связи с этим актуальной становится задача автоматизации рецензирования. Целью данного исследования является сравнительный анализ методов автоматизации рецензирования научных текстов для выявления наиболее эффективных подходов. Для проведения обзора было проанализировано 176 актуальных исследовательских и обзорных статей из открытых баз ScienceDirect и IEEExplore, опубликованных не ранее 1 января 2015 г., из которых было выбрано 40. Выбранные источники были разделены на четыре группы по виду используемых методов: статистические методы, методы обработки естественного языка с машинным обучением, большие языковые модели, в том числе с дополнительными функциями. Для каждой из групп методов выявлены основные функции и оценена глубина решения задачи рецензирования. Проведенный сравнительный анализ методов показывает, что наибольшую эффективность и глубину решения задачи рецензирования показывают большие языковые модели с дополнительными функциями (прежде всего дополнительно обученные). Вместе с тем для более эффективного использования вычислительных ресурсов предлагается комплексный подход, объединяющий как большие языковые модели, так и методы обработки естественного языка.
В статье предложен метод представления и исполнения логики системы управления технологическим процессом палетизации коробок в виде конечного автомата, реализованного средствами реляционной модели данных и языка SQL. Целью исследования является разработка инженерного подхода, обеспечивающего формализованное, масштабируемое и конфигурируемое описание дискретной логики управления, пригодное для интеграции с цифровыми производственными платформами. Каждое состояние автомата реализуется в виде таблицы базы данных с управляющими сигналами и флагом активности, а переходы задаются через условия и исполняются с помощью SQL-триггеров. Такая архитектура позволяет управлять логикой процесса непосредственно в структуре данных, без привязки к программному коду контроллера, обеспечивая прозрачность, адаптируемость и возможность верификации поведения системы. Предложенный подход успешно описывает как штатные, так и аварийные сценарии палетизации, включая взаимодействие роботов, конвейера и системы машинного зрения. Реализация была протестирована на производственном стенде и подтвердила устойчивость и гибкость модели. Сравнение с традиционными средствами проектирования логики показало, что применение реляционной модели и SQL-автомата упрощает модификацию, поддержку и интеграцию системы управления в цифровую инфраструктуру предприятия.
В условиях стремительного роста объёмов грузоперевозок и усложнения логистических процессов особую актуальность приобретает внедрение интеллектуальных технологий, способных адаптироваться к быстро меняющимся требованиям рынка. Одним из таких решений является применение методов машинного обучения на графах для построения рекомендательных систем в логистике. Целью данной работы является исследование возможностей персонализированных графовых моделей, предназначенных для оптимизации логистических процессов за счёт более точного подбора маршрутов, перевозчиков и сопутствующих услуг с учётом индивидуальных предпочтений участников логистической цепочки. В работе исследуется применение графовых методов машинного обучения для построения рекомендательных систем в сфере транспортной логистики с учётом индивидуальных предпочтений пользователей. Предложен подход к персонализации графовых моделей на основе интеграции пользовательских характеристик и динамического пересчёта весов связей в графе. Разработанная модель позволяет оптимизировать логистические процессы, повышая релевантность рекомендаций по выбору маршрутов и перевозчиков. Эффективность предложенного метода подтверждена экспериментальными результатами на реальных данных: достигнуты значения Precision 88 %, Recall 81 % и NDCG 0,94. Представленные результаты демонстрируют преимущества разработанной системы по сравнению с традиционными методами логистического планирования в условиях динамически изменяющейся среды.
В данной статье представлена содержательная постановка задачи математического моделирования оптимального управления нагревом «термически тонких» и «термически массивных» тел в печи, обеспечивающего минимум по критерию расхода топлива. Рассматривается задача нагрева термически «тонкого тела», позволяющая при заданных условиях конвективного теплообмена в печи, времени нагрева и вида топлива выбирать такой температурный режим, при котором заданная конечная температура достигается при минимальном расходе топлива. Рассмотренные модели распространяются на камерные печи с учетом рассредоточенного подвода топлива и отвода дыма. Установлено, что при возрастании мощности печи оптимальное время нагрева уменьшается и скоростной нагрев «термически тонких» тел наиболее выгоден при большой удельной мощности холостого хода печей, например секционных. Обнаружено, что при отсутствии ограничений оптимальная температура газов достигается при постоянной тепловой мощности, а затем нагрев осуществляется при предельно допустимой температуре газов. Представлена вычислительная методика и процедура расчета нагрева «термически массивных» тел, состоящая из двух периодов: нагрева при оптимальной постоянной тепловой мощности до момента достижения заданной конечной среднеобъемной температуры с выдержкой при постоянном теплосодержании, с учетом удельного расхода топлива, что является современным инструментом для цифровизации расчета энергоемкого процесса нагрева рудного материала на предприятиях горнообогатительного комплекса промышленности. Представлены численные процедуры по определению оптимальной тепловой мощности в регенеративных и рекуперативных нагревательных колодцах с учетом веса исследуемых образцов, применяемого топлива и мощности холостого хода. Анализ представленных вычислительных процедур использования топлива позволяет выявить новые подходы к исследованию закономерностей между характеристиками нагрева рудного сырья, которые могут быть полезными при конструировании печей, нормировании расхода топлива и совершенствовании систем управления теплотехнологическим оборудованием. Они позволят оценить потенциальный резерв экономии топлива в направлении изменения режима работы печи в сторону оптимизации. Работа выполнена в рамках государственного задания, проект № FSWF-2023-0012.
Целью исследования является сокращение расхождений между плановыми и фактическими расходами в медицинских бюджетных учреждениях, а также сокращение времени на корректировку бюджета. Статья посвящена анализу особенностей бюджетирования в медицинских организациях, где необходимо учитывать специфические факторы: высокую степень регулирования, социальную направленность, зависимость от государственного финансирования и внезапные кризисы (например, пандемии). Рассмотрены современные подходы к интеграции цифровых технологий, таких как искусственный интеллект, в процессы финансового управления. Предложен подход к управлению распределением ресурсов, учитывающий динамичные внешние условия, такие как изменения в законодательстве, миграционные потоки и внедрение новых медицинских технологий. Особое внимание уделено балансу между экономической эффективностью и выполнением социальной миссии здравоохранения, включая механизмы распределения бюджета между профилактикой, первичной помощью и стационарным лечением. Предложена архитектура автоматизированной информационной системы лечебно-профилактических учреждений, объединяющей финансовые, клинические и операционные данные в едином цифровом пространстве. Практическая значимость работы заключается в возможности адаптации предложенных решений для государственных и частных медицинских учреждений, а также в формировании основ для создания интеллектуальных систем поддержки принятия управленческих решений. Результаты исследования способствуют переходу от традиционного классического бюджетирования к гибкому, динамичному управлению ресурсами, обеспечивающему устойчивость медицинских организаций в условиях неопределенности.
Хронические неинфекционные заболевания являются важной медико-социальной проблемой, оказывающей существенное влияние на структуру заболеваемости и смертности населения. Актуальность исследования обусловлена необходимостью повышения точности диагностики, персонализации подходов к профилактике и снижению нагрузки на систему здравоохранения. Цель работы - оценка возможности применения современных методов машинного обучения для прогнозирования вероятности развития повышенного артериального давления у взрослых пациентов, наблюдающихся в условиях поликлинического звена. В работе проанализированы обезличенные карты 1843 пациентов. После предварительной обработки, включающей очистку и нормализацию данных, были исследованы следующие алгоритмы: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, метод K-ближайших соседей и рекуррентная нейронная сеть LSTM. Для верификации качества построенных моделей применялись метрики точности, полноты, F1-мера и ROC-AUC. Результаты апробации показали, что Gradient Boosting и рекуррентная нейронная сеть LSTM наиболее успешно справились с задачей стратификации выборки: пациенты были корректно распределены на группы с отсутствием заболевания, наличием артериальной гипертензии и повышенным риском ее развития. Были показаны ключевые факторы риска - гиперхолестеринемия, неправильное питание и избыток массы тела. Полученные результаты подтверждают целесообразность и перспективность внедрения инструментов машинного обучения, в частности градиентного бустинга и нейросетевых моделей, в клинические информационные системы с целью автоматизированного скрининга артериальной гипертензии и последующего планирования профилактических мероприятий.
В работе рассматривается применение статистических методов авторегрессии - скользящего среднего и интегрированной авторегрессии - скользящего среднего к прогнозированию финансовых временных рядов. Данные модели отличаются тем, что в интегрированной модели в целях обеспечения стационарности берутся не фактические уровни ряда, а разности. Финансовые ряды могут быть как случайными, так и персистентными - зависящими от прошлых значений. Цель работы - обоснование использования моделей авторегрессии - скользящего среднего и интегрированной авторегрессии - скользящего среднего для прогнозирования финансовых временных рядов, исходя из того, зависят ли текущие значения временных рядов от прошлых, иными словами, являются ли временные ряды персистентными. Для осуществления прогнозов в работе использованы методы авторегрессии - скользящего среднего и интегрированной авторегрессии - скользящего среднего, а для определения персистентности временного ряда - метод R/S анализа. Результаты апробированы на четырех индексах крупнейших бирж, метрикой качества прогноза выступила средняя абсолютная ошибка в процентах. Для случайных временных рядов модель авторегрессии - скользящего среднего, в которой не осуществляется взятие разностей, показала лучший результат, чем модель интегрированной авторегрессии - скользящего среднего, которую целесообразно применять для персистентных временных рядов.
Целью работы является получение адекватного автоматического алгоритма дуговой сварки, использующего методы машинного обучения для мониторинга параметров сварки, прогнозирования дефектов шва и автоматической корректировки настроек с целью повышения качества и надежности сварных соединений. Настоящая работа посвящена созданию алгоритма для автоматизации дуговой сварки методом MIG/MAG с применением технологий машинного обучения, в частности модели Random Forest. Разработанная система направлена на непрерывный контроль таких параметров сварки, как температура шва, сила тока, скорость подачи проволоки, расход защитного газа и ширина шва. Основная задача - прогнозирование вероятности дефектов сварного соединения и автоматическая корректировка параметров для их предотвращения, что способствует повышению прочности и долговечности конструкций. Алгоритм реализован на языке Python с использованием библиотек Numpy, Sklearn и Matplotlib и адаптирован для работы в среде Google Colab, что упрощает проведение экспериментов и анализ данных. В ходе тестирования система продемонстрировала высокую точность предсказания дефектов (100%), подтвержденную метриками классификации и анализом ROC-кривой. Предложенный подход обеспечивает оптимизацию сварочных процессов, минимизацию производственных ошибок и открывает перспективы для адаптации к другим видам сварки, что делает его ценным инструментом для промышленного применения.
Цель исследования - повышение надежности работы автоматизированной системы управления складским помещением за счет увеличения среднего времени наработки на отказ и оптимизация ее эффективности путем сокращения времени выполнения цикла обработки изделий и равномерного распределения степени заполнения складских секций с помощью технологий имитационного моделирования. Предложен общий вид имитационной модели складского комплекса, включающий конвейер подачи, модуль динамической сортировки, роботизированные станции обработки, сборки и упаковки, трёхсекционный склад ёмкостью 162 места. Управление реализовано на программируемом логическом контроллере семейства Siemens S7-1500 в среде TIA Portal. Предложенная автоматизированная система управления складским помещением позволяет проанализировать влияние случайного распределения изделий по цветовым потокам на время выполнения цикла программы, а также степень заполнения каждой складской секции, фиксируя моменты возникновения производственных заторов и вынужденных остановок. Такой подход предоставляет инженерам инструмент предварительной оптимизации алгоритмов управления до внедрения в реальные технологические процессы. Также представлены результаты проведенных испытаний пяти различных по количеству партий изделий, продемонстрировавшие рост задержек и вынужденных остановок по мере приближения к лимиту хранения и неравномерного заполнения секций. Проведенный анализ показал накопление статистической ошибки во временя выполнения цикла программы, вызванной взаимодействием конвейеров и роботов. Полученные результаты подтверждают эффективность использования имитационного моделирования для предварительной оптимизации складских операций, демонстрируя снижение времени обработки, уменьшение простоев оборудования и повышение общей надежности системы по сравнению с традиционным процессом разработки систем автоматизации технологических процессов. Применение имитационного моделирования позволяет не только минимизировать риски при запуске реального производства, но и разработать индивидуальные рекомендации по модернизации складской инфраструктуры с учетом выявленных узких мест.
В статье рассматривается проблема формирования профессиональной компетентности курсантов военных учебных центров вузов с использованием технологий интерактивного обучения. Целью исследования является разработка методики оценивания и анализ педагогических условий модели интерактивного обучения для повышения уровня профессиональной компетентности курсантов. Интерактивное обучение в статье рассматривается как один из эффективных способов формирования необходимых профессиональных компетенций, способствующих динамичному вовлечению обучающихся в образовательный процесс. В ходе исследования применялись теоретические, эмпирические и диагностические методы. В результате было обосновано внедрение модели формирования профессиональной компетентности, а также предложены методика оценивания и условия ее реализации. Выделены три уровня развития компонентов профессиональной компетентности курсантов: высокий (эталонный), средний (оптимальный) и низкий (пороговый), описаны их критерии. Определены педагогические условия, обеспечивающие результативность процесса: формирование образовательного пространства многостороннего диалога; психолого-педагогическая подготовленность педагога к использованию интерактивных технологий; структуризация педагогического процесса на основе современных технических средств обучения; моделирование разнообразных профессиональных ситуаций на учебных занятиях. В результате исследования сделан вывод о том, что использование интерактивных методов, форм и технологий открывает новые возможности для эффективного формирования профессиональной компетентности курсантов, способствует развитию их мотивации, активизации учебной деятельности, формированию профессиональных умений и навыков, а также профессионально значимых личностных качеств.