2020. №3 Vol.14

      В современной логистике и управлении цепями поставок задача управления запасами является первостепенной. От точности расчета объемов и сроков заказов напрямую зависят общие затраты предприятия, а, следовательно, и его прибыль. В данной работе решалась задача повышения точности расчета экономичного объема заказа товара за счет привлечения дополнительной информации об известном квантиле заданного уровня функции распределения объемов спроса на товар. Информация о квантиле использовалась при перерасчете годовой потребности в товаре, базирующейся на модифицированной оценке математического ожидания объема продаж за период, которая является асимптотически несмещенной, нормальной и асимптотически более точной, чем традиционное выборочное среднее в смысле среднеквадратической ошибки. Приведены новые формулы расчета экономичного объема заказа, а также доверительного интервала для него, которые были апробированы на реальных данных о помесячных объемах продаж товара крупной торговой сети за два года. Показано, что классический расчет приводит к недооценке объема экономичного размера заказа, что в свою очередь, увеличивает риск возникновения дефицита, а значит, и падение качества логистического обслуживания. Новый способ расчета также показал, что период между заказами должен быть на один день короче. Работа носит практически значимый характер, по ее результатам предприятию даны рекомендации.

      Актуальность разработки систем, основанных на знаниях, используемых для поддержки инновационных процессов создания продуктов и услуг, связана с объективной необходимостью сокращения жизненного цикла продукции под воздействием применения современных цифровых технологий в рамках развивающихся сетевых предприятий. Известные результаты исследований в области модельно-ориентированного проектирования продуктов, процессов, систем и предприятий в полной мере не обеспечивают семантическую интероперабельность при взаимодействии участников инновационного процесса. Целью работы является построение архитектуры системы, основанной на знаниях, реализующей семантическую интероперабельность участников сетевого предприятия на различных этапах жизненного цикла продукции. Работа опирается на применение модельно-ориентированного подхода к построению цифрового потока (нити) на всех этапах жизненного цикла продукции, онтологического подхода к семантическому моделированию распределенной базы знаний и многоагентного подхода к организации взаимодействия заинтересованных участников инновационного процесса. В работе предложена функциональная архитектура системы, основанной на знаниях, включающая модули планирования инновационного процесса, формирования ценностных характеристик продукции и функциональных требований, проектирования конструкции продукта и цепочки создания ценности. Также разработана многоуровневая система онтологий инновационного процесса и описано ее применение в работе функциональных модулей, осуществляющих доступ к сопряженным базам знаний. Разработка систем, основанных на знаниях, на основе полученных результатов позволит находить наилучшие проектные решения по конфигурации продукции и соответствующих цепочек создания ценности вследствие возможной итерационности инновационного процесса и повышения семантической интероперабельности участников сетевого предприятия.

      В настоящее время применение ботов – автоматизированных учетных записей в социальных сетях, управляемых программным обеспечением, но замаскированных под обычных пользователей, имеет серьезные последствия. Например, боты использовались для влияния на политические выборы, искажения информации в сети Интернет и манипуляции стоимостью акций на фондовой бирже. Выявлением таких аккаунтов занимаются многие научные коллективы, к направлениям исследований которых относится применение методов машинного обучения. Однако практические результаты выявления ботов в социальных сетях свидетельствуют о наличии существенных ограничений, так как используемый методический инструментарий обладает языковой ограниченностью и неэффективной критериальной базой определения ботов. В статье представлен методический подход к разработке универсального классификатора аккаунтов социальной сети, направленный на совершенствование способов противодействия ботам и позволяющий минимизировать средний риск ошибки выявления ботов. В основу формирования универсального классификатора аккаунтов социальных сетей положено использование ансамбля классификаторов, объединенных по критерию адаптации к исходным данным и дисперсии результатов каждой модели разрабатываемого ансамбля. Основными результатами, полученными авторами, являются предложенная система критериев выявления ботов и подход к преобразованию категориальных (номинальных) признаков для формирования специального ансамбля классификаторов. Практическое применение ансамбля моделей повысило результативность выявления ботов в сравнении с другими подходами.

      В работе предлагается модель влияния технологий на уровень жизни в стране на основе нечеткой линейной регрессии. В качестве зависимой переменной выбран индекс человеческого развития (Human Development Index, HDI), как индикатор здоровья и уровня благосостояния населения. В качестве объясняющих переменных используются индекс сетевой готовности (Network Readiness Index, NRI), оценивающий влияние информационных и коммуникационных технологий (ИКТ) на общество и развитие нации, и глобальный индекс инноваций (Global Innovation Index, GII), измеряющий движущие силы экономического роста. Анализ проводится на основе данных за 2019 год по четырем группам стран, различающихся по уровню дохода на душу населения. Для развитых стран подтверждено положительное и сбалансированное влияние инноваций и ИКТ на уровень жизни. Для двух групп развивающихся стран (с доходом выше и ниже среднего) обнаружено, что коэффициент при GII имеет отрицательное значение. Более глубокий анализ показал, что это связано с состоянием политических и общественных институтов. Данный факт означает, что без одновременного повышения зрелости институтов стимулирование других направлений инновационного развития (образование, знания и технологии, инфраструктура) ведет к снижению качества жизни.

      К числу современных моделей и методов оценки сложных систем относятся иерархические социально-экономические системы (ИСЭС), реализованные на базе программных комплексов (экспертные системы и системы поддержки принятия решений) и используемые на региональном и муниципальном уровнях управления. Как правило, такие системы имеют функциональность аналитики и формирования сценарных вариантов развития объектов исследования, но не дают количественно выраженных значений факторов состояния и воздействия, при которых рассматриваемая сложная система может прийти в заданное состояние. При этом вопрос определения такого заданного состояния, связанного с построением нормативов (ожидаемых значений) для элементов, классов или уровней ИСЭС, до сих пор остается открытым. В некоторых случаях для принятия обоснованного решения достаточно получить укрупненные количественные оценки и рекомендации, касающиеся  дальнейшего функционирования объекта исследования. В статье представлен подход, позволяющий оценивать особенности функционирования иерархических социально-экономических систем и давать экспертные заключения для принятия управленческих решений, реализованный на базе программного комплекса «ЭФРА». Алгоритм включает этапы анализа и синтеза – этапы базовой методики системного анализа. Отличием предложенного подхода является возможность учета конкретных условий состояния и воздействия рассматриваемых сложных систем, что позволяет построить для них собственный норматив, а используемые процедуры стандартизации и нормализации (приведение к шкале от 0 до 1) позволяют избежать влияния различных единиц измерения результатов функционирования и эффекта масштаба. На примере регионов Центрального федерального округа по данным за 2014–2017 гг. получены оценки использования информационно-телекоммуникационных технологий населением, а для Тульской области решена задача оптимизации, на основании которой предложены направления, связанные с повышением готовности региона к цифровизации.