2022. №2 Vol 16

      В работе рассматривается задача оптимального управления парком грузовых вагонов транспортным железнодорожным оператором. Решением данной задачи является оптимальный план, представляющий собой расписание движения грузовых и порожних железнодорожных вагонов, следуя которому транспортный оператор получит максимальную прибыль за расчетный период времени. Данная проблема сводится к задаче линейного программирования большой размерности. В отличие от работ других авторов по данной тематике, в которых в основном речь идет о методах численного решения соответствующих задач линейного программирования, в данной статье акцент делается на алгоритме, позволяющем снижать их размерность. Этого удается достичь благодаря исключению из расчета тех маршрутов, которые заведомо не смогут быть задействованы в решении, либо вероятность участия которых в итоговом решении оценивается как крайне низкая. Эффективность предложенного модифицированного алгоритма была подтвержденакак на модельном примере (несколько станций, короткий горизонт планирования), так и на реальном примере (более 1000 станций, длинный горизонт планирования). В первом случае наблюдалось снижение размерности задачи на 44%, тогда как во втором – в 30 раз.

      Сегодня экономика переживает цифровую трансформацию, ключевыми барьерами которой являются нехватка квалифицированных кадров, компетенций и знаний, а также внутреннее сопротивление в организациях. Преодолеть их можно через качественное развитие и обучение персонала. Актуальной задачей является построение индивидуальных образовательных траекторий. Современные исследования направлены на имплементацию рекомендательных систем в целях подбора релевантного материала. Однако основой таких рекомендаций являются цифровые следы; полный личностный профиль обучающегося, а также организационные ценности не учитываются. Целью исследования является создание интеллектуального проводника, который бы сопровождал сотрудника на протяжении всей жизни в организации, вовлекая его в процесс обучения согласно персонифицированной траектории на основе данных о комплексном личностном профиле и реакциях на образовательный материал, тренируя “soft” и “hard skills” в соответствии с ценностями организации и сотрудника. В исследовании использовались методы системного анализа, системной инженерии, психодиагностического исследования (модель DISC, методика Алана Роу «Стиль принятия решений», методика определения стилей деятельности Хони и Мамфорда, тест на психотип), проектирования программного обеспечения и искусственного интеллекта (матричная факторизация и нейронные сети). Исследование проведено на уникальной базе данных, собранной в рамках его проведения и состоящей из образовательных задач для развития soft skills, данных по их выполнению пользователями с разными soft skills профилями. Разработана модель интеллектуального проводника и произведена ее реализация в виде программного компонента для системы управления предприятием, основу которого составили модули психодиагностики, организационного управления, обучения и рекомендаций. Интеллектуальность разработанной системы позволяет качественно сформировать индивидуальную образовательную траекторию, которая вовлечет сотрудника не только в процесс обучения и развития, но и в достижение организационных целей.Вкладывая в развитие сотрудников, организация получает T-shaped специалистов, обладающих проактивной позицией и способных к самоорганизации. Результаты исследования могут использоваться предприятиями не только на организационном уровне, но и через трансляцию в системе образования дляформирования экосистемы образования в соответствии с требованиями инновационного развития экономики региона.

      По мере цифровизации экономики возрастает креативная составляющая деятельности организации. Стандартные методы управления бизнес-процессами перестают работать ввиду увеличения неопределенности времени решения задач. В настоящее время отсутствуют эффективные технологии управления процессами интеллектуальной деятельности в организациях. В литературе уже давно обсуждается роль технологий коллективного интеллекта для управления знаниями в организациях, но конкретных предложений, как это организовать – до сих пор нет. Цель данной работы – показать, как технологии коллективного интеллекта могут решить проблемы управления бизнес-процессами интеллектуальной деятельности. Для демонстрации возможности технологий коллективного интеллекта в части увеличения производительности труда предложены модели распределения задач по компетенциям и синергии от совместной работы. В работе показано, что компетенции являются основной метрикой, которой можно измерять работу со знаниями в организации. Но также они должны учитываться при организации групповой деятельности. На простом модельном примере показано, что правильное распределение задач по компетенциям позволяет увеличить скорость решения задач группой в несколько раз. В реальных случаях необходимы расчеты с использованием вычислительных ресурсов. Также предложена модель, которая демонстрирует эффект увеличения скорости решения задач от совместной деятельности креативного сотрудника и аналитика. Показано, что управление бизнес-процессами должно быть дополнено маппингом модели компетенций и вариантов групповой работы на этапы бизнес-процессов. Это позволит управлять бизнес-процессами интеллектуальной деятельности.

      Снижение техногенного влияния деятельности человека на экологию планеты – задача, которая из разряда теоретической в настоящее время все больше переходит в практическую плоскость. Экологическая ситуация серьезна, и требует пристального внимания к себе. Одним из существенных факторов отрицательного влияния человека на окружающую его среду являются выбросы вредных веществ, возникающие при производстве электроэнергии. Техническое развитие человечества и повсеместное внедрение ИТ-технологий, характеризуется взрывным ростом количества электронных устройств, объёмов данных, передаваемых по информационным сетям, и способствует увеличению потребностей в вычислительных ресурсах для хранения и обработки этих данных. Как следствие – потребность в электроэнергии также значительно увеличивается. Вычислительное оборудование за последние 15 – 20 лет многократно нарастило вычислительную мощность, количество эксплуатируемых серверов в настоящее время исчисляется многими миллионами единиц, а суммарное энергопотребление серверного парка становится весьма значимым в структуре энергозатрат во всех развитых странах. В данной статье мы проанализируем способ снижения энергозатрат при работе серверов и центров обработки данных, применение которого обладает высоким потенциалом к экономии электроэнергии, а также приведем пример нового способа оценки эффективности работы ИТ оборудования с помощью нового коэффициента – коэффициента простоя сервера (SIC).

      Статья посвящена аспектам, связанным с феноменом цифровой защиты и массового внедрения нейронных сетей в современном обществе.  С одной стороны, проникновение цифровых технологий расширит возможности бизнеса и социальных институтов, а также общества, которым поручено выполнять многочисленные задачи с большей эффективностью. Однако есть и серьезные угрозы, связанные с использованием искусственного интеллекта в части работы с данными пользователей. Авторы исследуют вызовы и формулируют новую концепцию надежного искусственного интеллекта для противодействия некорректному цифровому проникновению. Целью статьи является изучение потенциальных опасностей злоупотребления нейронными сетями со стороны владельцев технологий и сопротивления им с опорой на доверенный искусственный интеллект. Изучая различные аспекты цифровой трансформации и использования технологий искусственного интеллекта, авторы формализуют опасности и предлагают подход к использованию технологий цифровой защиты, которым можно доверять.

      Техническая система используется предприятием – участником рынка для выполнения определенных работ. В процессе работы операционные характеристики системы ухудшаются. Возможный отказ системы наносит ущерб предприятию, при этом она выводится из эксплуатации и утилизируется. Оказывается выгодным назначить такой технической системе срок службы, по истечении которого (если не произошло отказа) она подлежит утилизации. Решается задача оптимизации такого срока. Обычно при ее решении не учитывается инфляция, а критериями оптимальности выступают средние затраты в единицу времени и иные показатели, не в полной мере отражающие коммерческие интересы предприятия, владеющего системой. Использование принципов и методов стоимостной оценки позволяет построить экономико-математическую модель и предложить формулы, позволяющие с учетом инфляции рассчитать оптимальный назначенный срок службы системы и одновременно оценить рыночную стоимость работ, выполняемых технической системой, и изменение рыночной стоимости системы с возрастом. При этом в данной задаче критерием оптимальности оказывается отношение ожидаемых дисконтированных затрат к ожидаемому дисконтированному объему работ, выполняемых системой. Показано, что такой критерий позволяет максимизировать стоимость владеющего системой предприятия. Приводятся примеры применения построенной модели. Полученные результаты могут быть использованы как для решения других оптимизационных задач теории надежности, так и для практической стоимостной оценки некоторых видов машин и оборудования.