Научный архив: статьи

Статья посвящена организационно-экономическому моделированию системы автоматизации проектирования заготовок и штампов компрессорных лопаток авиационных двигателей. Особое внимание уделено важности производительности изготовления компрессорных лопаток, их стоимости, рабочим нагрузкам, производственному браку. Предложен метод и средства производства штамповой оснастки с использованием базовых возможностей CAD-систем, который позволит сократить время производства компрессорных лопаток авиационных двигателей в 15-20 раз, повысив при этом качество изготовляемых изделий.

Целью работы является разработка и описание нового метода испытаний электронной аппаратуры космических аппаратов. Обоснована актуальность разработки новых методов и средств испытаний бортовой электронной аппаратуры космических аппаратов на основе намеренного внесения неисправностей с целью проверок алгоритмов живучести. Показано, что проведение таких испытаний позволяет повысить полноту контроля и надёжность бортовой электронной аппаратуры космических аппаратов при одновременном сокращении затрат на испытания. Метод испытаний программного обеспечения космических аппаратов на основе внесения неисправностей применён для решения частной задачи проверок режимов ориентации и стабилизации. Предложенный метод позволяет разрабатывать полунатурные модели бортовой электронной аппаратуры повышенной адекватности и реконфигурируемости за счёт применения в качестве основы аппаратно-программных комплексов программируемые логические интегральные схемы. Метод реализован на аппаратно-программных средствах наземного отладочного комплекса бортовой электронной аппаратуры и отличается возможностью имитации широкого спектра бортовой электронной аппаратуры, низкой стоимостью и мобильностью. Все описанные в статье технические решения внедрены в производственный процесс при создании современных космических аппаратов связи, радионавигации и геодезии.

Проведен анализ автоматизированных компьютеризированных систем, представляемых на современном рынке высоких технологий для обучения инженерным специальностям.

В исследовании определены особенности систем оплаты труда, которые непосредственно влияют на их реализацию в автоматизированных программах.

Сложность расчета зарплаты, а иногда невозможность реализации той или иной системы в автоматизированной программе является основной причиной отказа от более современных систем оплаты труда.

Проведен сравнительный анализ автоматизированных программ, который дает возможность организации выбрать систему оплаты труда не с позиции того, что предлагает существующая система автоматизации, а с точки зрения необходимости и соответствия бизнес-процессам организации.

Это позволит применять более эффективные и справедливые системы оплаты, которые будут соответствовать современным тенденциям и требованиям рынка труда. Определены функциональные возможности программ в части расчета и оплаты труда.

Выделены направления развития и применения цифровых технологий для расчета и оплаты труда.

Развитие новых технологий дает возможность создания цифровой среды для оплаты и расчета труда, которая реализуется через использование облачных технологий, отдельных сервисов и программных продуктов, технологии RPA, которые помогают решать вопросы с первичными документами, договорами и приказами, а также формированием и отправкой отчетности в органы.

В условиях изменения рыночной среды с 2022 года, когда все европейские, японские, корейские бренды покинули рынок России, дилерские предприятия столкнулись с необходимостью поиска новых поставщиков.

Параллельно с этим процессом рынок РФ заполнили китайские производители, заняв дилерские станции бывших европейских компаний.

Данная статья посвящена анализу методов, способствующих увеличению продаж конкретного китайского бренда в портфеле дилера поскольку на сегодня у каждого дилерского предприятия как минимум 4-6 брендов в портфеле, для них нет особой разницы в том, какой бренд продавать.

В рамках статьи описывается опыт одного из китайских дистрибьюторов, его методы, а также механизмы, того, как достичь продаж бренда дилеру.

Рассматриваются такие подходы, как улучшение мотивации дилеров через системы вознаграждений, использование маркетинговой поддержки и активация программ стимулирования продаж.

Особое внимание уделяется внедрению современных технологий для автоматизации процессов взаимодействия с дилером и клиентами, что позволяет минимизировать ошибки и увеличить лояльность клиентов.

Анализируются успешные примеры реализации данных стратегий и предлагаются рекомендации по их практическому применению. Важность комплексного подхода к управлению дилерскими продажами подчеркивается в контексте текущих экономических вызовов.

В статье рассматривается проблематика использования традиционных и автоматизированных методов управления финансами, актуальность чего обусловливается стремительной цифровой трансформацией, которая порождает необходимость переосмысления методологических основ.

В науке наблюдается противоречие между устоявшимися классическими управленческими практиками и новыми возможностями автоматизированных систем, что создает неопределенность при выборе оптимальных подходов к организации финансовых процессов.

Цель исследования заключается в проведении комплексного сравнительного анализа рассматриваемых методов управления на основе системы критериев (методология обработки финансовой информации, временные характеристики учетных процессов, структура информационных потоков, механизмы контроля операций, принципы формирования отчетности, организация аналитического учета, процедуры принятия решений, интеграция данных, масштабируемость системы, документационное обеспечение).

Сформулировано авторское видение преимуществ, недостатков и ограничений классических вариантов и автоматизации. Удалось прийти к выводу, что фундаментальные различия между характеризуемыми методами детерминированы не только технологическим потенциалом, но и принципиально разными подходами к организации информационных процессов.

При этом выявленные отличия не исключают возможности методологической интеграции - при условии сохранения базовых принципов финансового управления.

Изложенные материалы представляют практическую ценность для руководителей финансовых отделов, методологов учетных процессов, разработчиков автоматизированных систем управления.

Статья посвящена теме применения цифровых технологий для автоматизации процессов в организациях, занимающихся лизинговой деятельностью.

Актуальность обусловлена усиливающейся необходимостью повышения эффективности и конкурентоспособности лизинговых компаний в условиях цифровой экономики.

Цель исследования - разработка инновационного алгоритма внедрения digital-технологий в лизинговой отрасли.

В работе рассматриваются существующие противоречия между традиционными методами ведения бизнеса в анализируемой сфере и возможностями, предоставляемыми современными цифровыми технологиями.

Автор описывает влияние цифровизации на лизинговую индустрию и опирается на комплексный подход к внедрению инновационных решений.

Особое внимание обращено на ключевые аспекты применения цифровых технологий в лизинговых компаниях с позиции организации работы сотрудников, их развития (рассмотрено через призму автоматизации рутинных процессов, укрепления цифровых навыков, гибкости к изменениям, аналитических возможностей, повышения мотивации, вовлеченности).

На основе проведенного исследования удалось прийти к выводу о необходимости создания целостной цифровой «экосистемы» в лизинговых компаниях, в которой делается акцент на применение технологий блокчейн, искусственного интеллекта, Интернета вещей, виртуальной реальности.

Предложенный алгоритм направлен на повышение гибкости, клиентоориентированности, результативности лизингового бизнеса.

АЛБАГАЧИЕВ Р.М.
Проанализированные в статье конкретные примеры демонстрируют разнообразие подходов к автоматизации процессов в лизинговых организациях; они подтверждают действенность и положительные эффекты внедрения digital-разработок для повышения операционной эффективности и улучшения клиентского опыта.

Статья будет полезна руководителям и специалистам лизинговых компаний, разработчикам финтех-решений, а также исследователям в области цифровой трансформации финансового сектора.

В современных вращающихся печах используется автоматизированная система подачи топлива - смесь коксового газа и воздуха. Преимущества и особенности предлагаемой системы автоматического контроля представлены в работе. Внедрение системы автоматического регулирования температуры в зоне обжига вращающейся печи позволяет повысить качество производимого шамота, исключить пережог топлива, а также снизить риск пересушки шамота путем поддержания определенного значения температуры в зоне обжига. В работе представлена система автоматического управления вращающейся печью, приведен комплекс технических средств для обеспечения бесперебойной работы печи, а также рассмотрено оборудование для поддержания качественного и безаварийного технологического процесса.

В статье рассмотрена система управления шнек-прессом. Регулирование давления в процессе экструзии позволяет повысить технико-экономические показатели производства полимеров. Выбран комплект средств автоматизации отечественного производства. Предложена каскадная система регулирования давления в шнек-прессе.

В статье обсуждаются основные идеи книги Ф. Паскуале «Новые законы робототехники: апология человеческих знаний в эпоху искусственного интеллекта». В своей работе Паскуале активно использует накопленный за долгие годы опыт осмысления процессов цифровизации, предлагая рассматривать переход к новым формам экономики не как неизбежную катастрофу, а как открытие широчайшего спектра возможностей для людей, готовых интегрировать новейшие технологии в свою жизнь. В книге предлагаются законы робототехники, дополняющие классические постулаты А. Азимова, и очерчиваются контуры новой парадигмы для понимания научно-технологического развития. В её основе лежит идея синтеза экспертного знания человека с вычислительной мощностью машины. Паскуале отмечает, что, хотя развитие искусственного интеллекта и робототехники потребует масштабных реформ социально-экономической системы, итогом их вполне может стать не вытеснение людей с рынка труда, а скорее превращение машин в помощников для человеческой работы. Достижение такой цели, подчёркивает Паскуале, необходимо требует, чтобы у цифровизации и роботизации были не столько технологические, сколько правовые и культурные ограничения, направляющие её ход. В таком случае внедрение искусственного интеллекта станет фактором, повышающим ценность человеческой экспертизы, вместо того чтобы закончиться перекраиванием экономики в интересах крупных корпораций и технократических элит.

В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber

В эпоху стремительного развития цифровых технологий и растущей конкуренции на рынке, компании все чаще стремятся оптимизировать процессы обслуживания клиентов и повысить качество сервиса. Одним из наиболее перспективных инструментов для достижения этих целей является искусственный интеллект (ИИ). В данной статье рассматриваются возможности применения технологий ИИ, таких как машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение, для автоматизации различных аспектов клиентского сервиса. Материалы и методы исследования включают анализ существующих научных публикаций, отчетов отраслевых экспертов и кейсов внедрения ИИ в сфере обслуживания клиентов. Проведен систематический обзор литературы с использованием баз данных Scopus, Web of Science и Google Scholar. Ключевыми критериями поиска были термины «искусственный интеллект», «машинное обучение», «обслуживание клиентов», «качество сервиса». Из первоначальной выборки в 647 публикаций были отобраны 54 наиболее релевантные статьи для детального анализа. Результаты исследования демонстрируют, что внедрение технологий ИИ позволяет существенно повысить эффективность и скорость обслуживания клиентов, снизить операционные расходы и улучшить клиентский опыт. Так, использование чат-ботов на базе обработки естественного языка дает возможность автоматизировать до 80% типовых клиентских запросов, сократив среднее время ответа с 5-10 минут до 1-2 минут. Алгоритмы машинного обучения, анализирующие историю взаимодействия с клиентами, помогают персонализировать коммуникации и повысить конверсию маркетинговых кампаний на 15-20%. Компьютерное зрение успешно применяется для биометрической идентификации клиентов и повышения безопасности транзакций. В статье приводятся конкретные примеры использования ИИ такими компаниями, как Amazon, Sberbank, Alibaba, Uber