АКТУАЛЬНОСТЬ. Значимость внедрения передовых технологий, таких как Интернет вещей (IoT), машинное обучение и искусственный интеллект, в современных условиях повышения требований к надежности и эффективности систем ресурсоснабжения становится всё более очевидной. Способность этих технологий к сбору, обработке и анализу данных в реальном времени открывает новые перспективы для оптимизации работы и предотвращения аварий.
ЦЕЛЬ. Исследование направлено на анализ современных методов и технологий искусственного интеллекта и машинного обучения, применяемых в технических системах, с акцентом на возможности IoT для создания эффективной информационной системы. Эта система предназначена для дальнейшего использования в разработке и обучении моделей, способных к прогнозированию аварий и оптимизации распределения ресурсов.
МЕТОДЫ. В рамках работы был проведен глубокий анализ литературных источников, посвященных применению сверточных и рекуррентных нейронных сетей, алгоритмов градиентного бустинга, моделей многослойного персептрона, методов опорных векторов и K-ближайших соседей в контексте систем водоснабжения. Особое внимание уделялось изучению интеграции технологий IoT для сбора данных, передаваемых через датчики посредством сетей LoRaWAN и базовых станций операторов сотовой связи.
РЕЗУЛЬТАТЫ. В результате исследования было подтверждено, что использование передовых методов искусственного интеллекта в сочетании с технологиями Интернета вещей значительно повышает точность прогнозирования аварий и эффективность управления системами водоснабжения. В статье определена важность создания надежной информационной системы, способной собирать и анализировать большие объемы данных в реальном времени, что является критическим фактором для успешного применения прогностических моделей.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Исследование подчеркивает значительный потенциал интеграции методов машинного обучения в IoT-инфраструктуру водоснабжения. В статье демонстрируется, что выбор подходящих методов сбора и передачи данных, включая протокол MQTT, играет ключевую роль в создании эффективной информационной базы для обучения моделей. Результаты исследования предоставляют ценную основу для разработки будущих инновационных решений в области управления ресурсами водоснабжения.
В данной статье рассматриваются перспективы и проблемы применения технологий больших данных (Big Data) в сфере управления человеческими ресурсами в хлебопекарной отрасли. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей ролью данных в принятии управленческих решений на хлебопекарных предприятиях. Цель исследования заключается в выявлении ключевых возможностей и вызовов, связанных с использованием Big Data в HR-менеджменте в сфере хлебопечения. Материалы и методы исследования включают в себя анализ научной литературы, статистических данных и реальных кейсов применения технологий больших данных в управлении персоналом хлебозаводов и пекарен. В частности, были изучены публикации, посвященные использованию HR-аналитики в пищевой промышленности, а также данные о внедрении Big Data на предприятиях хлебопекарной отрасли. Результаты исследования показывают, что применение технологий больших данных открывает значительные возможности для оптимизации процессов управления человеческими ресурсами в сфере хлебопечения. Так, использование предиктивных моделей позволяет на 25-30% повысить точность прогнозирования потребности в персонале на хлебозаводах и на 20% улучшить качество подбора сотрудников в пекарни. Вместе с тем, внедрение Big Data в HR-процессы хлебопекарных предприятий сопряжено с рядом вызовов, среди которых – необходимость обеспечения конфиденциальности персональных данных, потребность в специалистах с компетенциями на стыке HR и аналитики данных, а также сложность интеграции разрозненных источников кадровой информации. Для преодоления этих вызовов компаниям хлебопекарной отрасли необходимо разработать четкую стратегию цифровизации HR, инвестировать в развитие аналитических навыков сотрудников и обеспечить соответствие используемых практик нормам законодательства о защите персональных данных.
Развитие отрасли электротранспорта в значительной степени зависит от количества квалифицированных кадров, осуществляющих проектировку, настройку, диагностику и обслуживание данного вида транспорта. Помочь в формировании необходимых знаний у будущих специалистов, чья рабочая деятельность будет связана с электротранспортом, может учебный стенд и программное обеспечение DVT Customer.
ЦЕЛЬ. Целью данного исследования является анализ функций программного обеспечения, работающего со стендом электромобиля, и сравнение их с возможностями предоставляемыми другими комбинациями учебных стендов и программ.
МЕТОДЫ. Авторами статьи проведен анализ возможностей программного обеспечения, представлен принцип работы и продемонстрированы возможные результаты, получаемые при эксплуатации DVT Customer.
РЕЗУЛЬТАТЫ. Аналитические результаты, полученные в результате исследования, являются одним из аспектов, который будет учитываться при разработке планов использования программного обеспечения DVT Customer в совокупности со стендом электромобиля. Данный симбиоз ПО и стенда существенно расширяет возможности обучения специалистов, в области электромобилей, и проведения научно-практических исследований.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Высокие профессиональные навыки сотрудников и наличие достаточного количества научных работ в сфере электромобилей непосредственно влияют на качество перехода человечества к электрическим транспортным средствам. В связи с этим, можно сказать, что использование данного ПО в совокупности с испытательным стендом необходимо интегрировать в учебный процесс, а также предоставить доступ к нему для научных сотрудников учебных заведений.
В настоящее время блокчейн-технологии получают все большее распространение в различных сферах экономики, в том числе и в логистике хлебопекарной промышленности. Данная статья посвящена исследованию перспектив применения и ограничений блокчейн-технологий в этой области. Для проведения исследования были использованы методы системного анализа, сравнительного анализа, экспертных оценок, а также анализ научных публикаций и отчетов отраслевых организаций. В качестве материалов для анализа выступили данные о внедрении блокчейн-решений в логистике хлебопекарной промышленности ведущих компаний, а также статистические данные по рынку блокчейн-технологий в целом. Период исследования охватывает 2018-2023 годы. Проведенный анализ показал, что применение блокчейн-технологий в логистике хлебопекарной промышленности позволяет существенно повысить прозрачность и эффективность цепочек поставок. Так, внедрение блокчейн-решений для отслеживания происхождения и качества зерна и муки способно сократить время мониторинга с 7 дней до нескольких часов. В то же время существуют определенные ограничения, связанные с необходимостью обеспечения интероперабельности различных блокчейн-платформ, стандартизации данных, а также с высокими начальными затратами на внедрение. По оценкам экспертов, объем рынка блокчейн-решений в логистике хлебопекарной промышленности к 2025 году может достичь 500 млн долларов, однако для полномасштабного внедрения этих технологий потребуется преодолеть существующие ограничения и барьеры.
АКТУАЛЬНОСТЬ. Необходимость разработки новых конструктивных решений, предназначенных для покрытия зданий гражданского и промышленного назначения, обеспечивающих свободную планировку перекрываемого объема за счет применения редкой сетки колонн и обладающих меньшей габаритной высотой, по сравнению с аналогичными конструкциями.
ЦЕЛЬ. Исследование предложенных новых конструктивных решений, включающее оценку деформативности при действии как равномерных, так и неравномерных внешних нагрузок.
МЕТОДЫ. Численный анализ конструкции покрытия выполнен в специализированном лицензионном программном комплексе Easy.2020. Учтены как равномерные внешние нагрузки, так и нагрузки, действующие на половине площади покрытия и загружение отдельных секций покрытия. Исследование влияния горизонтальных связей на работу конструкции выполнено посредством вариации их продольных жесткостей, а также, путем задания провисания элементов связей. Обработка результатов численного анализа выполнена при помощи программного комплекса MathCad, позволившего визуализировать относительные перемещения узлов, а также, углы наклона стоек и ребер к вертикали.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Подтверждено, что исследуемая конструкция сохраняет работоспособное состояние и равновесное положение в пространстве от действия внешних равномерных и неравномерных нагрузок. Определены наиболее неблагоприятные воздействия на исследуемую конструкцию. Установлено влияние продольной жесткости и провисания гибких вантовых связей на работу конструкции.
КТУАЛЬНОСТЬ. На котловане с большой степенью заглубления отвалы расположены по бортам, откуда пыль заносится господствующими ветрами непосредственно в котлован. Это в значительной степени увеличивает запыленность атмосферы котлованов. Постоянное увеличение глубины котлованов основано на укрупнении масштабов строительных и горных работ. Эта практика приводит к дополнительной запыленности и загазованности атмосферы, соответственно возникает проблема создания нормальных параметров воздушной среды.
ЦЕЛЬ. Создание на специально разработанной лабораторной установке моделей течения воздушной среды котлованов с большой степенью заглубления для выявления основных недостатков в организации воздухообмена и предложить решения по улучшению состояния воздушной среды котлованов с большой степенью заглубления.
МЕТОДЫ. Работа основана на обработке эмпирических результатов, полученных в ходе работы на лабораторной установке по моделированию движения воздушных масс в котлованах с большой степенью заглубления
ЗАКЛЮЧЕНИЕ. Внедрение предлагаемых решений позволит привести атмосферу котлованов с большой степенью заглубления к нормируемым значениям и уменьшить загрязнение окружающей среды при строительстве объектов.
Блокчейн-технологии, являясь инновационным и многообещающим решением, способны революционизировать управление цепочками поставок и контролем качества в хлебопекарной промышленности России. В данном исследовании проанализированы потенциальные преимущества и возможности применения блокчейна для оптимизации процессов прослеживаемости ингредиентов, мониторинга условий транспортировки и хранения хлебобулочных изделий, а также верификации их качества и безопасности. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих пилотных проектов внедрения блокчейна в пищевой промышленности, а также изучение теоретических аспектов данной технологии и ее адаптации к специфике российского хлебопечения. Результаты исследования демонстрируют, что использование блокчейна способно обеспечить повышение прозрачности, надежности и эффективности управления цепочками поставок и контроля качества хлебобулочных изделий. Внедрение децентрализованной системы прослеживаемости на базе блокчейна позволяет отслеживать происхождение и движение сырья и ингредиентов на всех этапах производства, гарантируя их качество и безопасность для потребителя. Применение смарт-контрактов и IoT-датчиков дает возможность в режиме реального времени контролировать условия транспортировки и хранения готовой продукции, минимизируя риски порчи и потерь. Кроме того, интеграция блокчейна с системами контроля качества и лабораторными информационными системами обеспечивает неизменность и достоверность результатов испытаний продукции, исключая возможность их фальсификации. Предложенные в исследовании решения на основе блокчейна могут стать фундаментом для формирования эффективной, прозрачной и безопасной системы управления цепочками поставок и контроля качества в хлебопекарной отрасли России, способствуя повышению доверия потребителей и конкурентоспособности продукции на рынке.
Статья посвящена исследованию возможностей применения волоконно-оптических сенсоров для мониторинга температуры и влажности в процессе хлебопечения на автоматизированных производственных линиях. Актуальность темы обусловлена необходимостью обеспечения стабильно высокого качества хлебобулочных изделий в условиях интенсификации производства. Цель работы – изучить потенциал волоконно-оптических сенсоров как инструмента оптимизации технологических параметров выпечки хлеба. Методология исследования основана на сочетании аналитических и эмпирических подходов, включая анализ научной литературы, лабораторные эксперименты, статистическую обработку данных. Эмпирическая база охватывает результаты тестирования пяти типов волоконно-оптических сенсоров на трех моделях хлебопекарных печей. Обнаружено, что использование сенсоров позволяет снизить вариативность температуры выпечки на 24%, а влажности - на 19% (p<0.01). Это обеспечивает повышение выхода годной продукции на 3.6% при сокращении энергозатрат на 5.2%. Выявлено, что для достижения максимального эффекта необходимо оптимизировать размещение сенсоров в пекарной камере с учетом ее конфигурации. Полученные результаты имеют значение для совершенствования систем автоматизированного управления хлебопекарным производством и могут найти применение на предприятиях отрасли. В перспективе целесообразно расширить спектр контролируемых параметров, а также адаптировать предложенные решения для других видов продукции.
В статье представлен анализ современных тенденций автоматизации процессов производства хлебобулочных изделий. Рассмотрены ключевые направления развития автоматизированных систем управления технологическими процессами (АСУ ТП) в хлебопекарной промышленности, включая внедрение робототехнических комплексов, интеллектуальных сенсорных систем и технологий машинного зрения. На основе обзора актуальных исследований выделены основные преимущества автоматизации, связанные с повышением эффективности производства, обеспечением стабильности качества продукции и оптимизацией затрат. Проанализированы факторы, ограничивающие темпы автоматизации хлебопекарных предприятий, в том числе высокая стоимость оборудования и недостаток квалифицированных кадров. Предложена перспективная концепция «Хлебозавод 4.0», основанная на комплексной цифровизации производственных процессов и внедрении киберфизических систем. Подчеркнута необходимость разработки научно обоснованных методов проектирования и эксплуатации автоматизированных хлебопекарных комплексов с учетом специфики технологических процессов и требований к качеству готовой продукции. Сделан вывод о значительном потенциале дальнейшей автоматизации хлебопекарной отрасли и целесообразности проведения междисциплинарных исследований на стыке пищевой инженерии, робототехники и информационных технологий.
В представленном исследовании подробно описан процесс разработки современной установки для проведения спектральных методов анализа на основе широко используемого фотометра КФК-3. В работе уделено особое внимание схемам подключения прибора к персональному компьютеру, а также разработанному программному обеспечению, которое позволяет существенно расширить функциональные возможности фотометра КФК-3. Благодаря внедрению этого программного обеспечения стало возможным не только частично автоматизировать процесс анализа получаемых спектров, но и обеспечить их удобную передачу в сторонние системы для более глубокого и разностороннего анализа данных. Кроме того, в работе детально описан процесс модификации самого фотометра, направленный на обеспечение возможности его полного управления через ПК. Это включает в себя как аппаратные изменения, так и разработку соответствующих протоколов передачи данных между компьютером и контроллером, который предлагается использовать в качестве управляемого блока для фотометра. Описаны принципы работы программного обеспечения, алгоритмы взаимодействия между компонентами системы, а также проведен анализ эффективности и надежности предложенного решения. Проведенные испытания показали значительное повышение точности и скорости проведения спектрального анализа по сравнению с исходной моделью фотометра. Разработанная система обладает высокой степенью гибкости и может быть легко адаптирована под различные требования и задачи лабораторных исследований. Предлагаемое решение имеет большой потенциал для использования в научных и промышленных целях, где требуется высокая точность и автоматизация процессов спектрального анализа. Таким образом, модернизация фотометра КФК-3 и разработка сопутствующего программного обеспечения открывают новые возможности для исследований в области спектроскопии и аналитической химии.