Статья посвящена разработке методологического подхода к формированию системы метрик эффективности команд в IT-компаниях. В работе рассматриваются существующие модели оценки результативности и предлагается процессно-ориентированный подход на основе принципов Kanban и потокового управления. Основное внимание уделено анализу времени выполнения задач (lead time) и его составных частей, а также статистическим методам интерпретации этих данных как основы для измерения и прогнозирования командной эффективности. На примере команды hh. ru показаны возможные способы применения предложенных метрик для повышения прозрачности процессов и принятия обоснованных управленческих решений.
Статья изучает роль больших данных и технологий искусственного интеллекта в трансформации области знаний управления интеллектуальным капиталом. Анализ научных публикаций в рассматриваемой области позволил выделить основные направления взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом. Особое внимание уделено двойственной природе изучаемых технологий: большие данные и искусственный интеллект одновременно выступают как объект управления (нематериальный актив) и как инструмент управления и оценки. Обоснована необходимость формирования нового методологического подхода и фреймворка, учитывающего данную двойственность и взаимосвязь больших данных и искусственного интеллекта с материальными активами организации. В рамках исследования предложен фреймворк, демонстрирующий управление и оценку взаимодействия больших данных и искусственного интеллекта с интеллектуальным капиталом, нематериальными и материальными активами, а также их роль в создании ценности и обеспечении стратегической устойчивости организаций.
Цель статьи – представить современные способы и особенности раскрытия фонда информационных ресурсов в электронных каталогах научно-технических библиотек. На примере коллекций в электронном каталоге Государственной публичной научно-технической библиотеки России (ГПНТБ России) показаны методы и технологии, позволяющие более качественно раскрыть фонд научно-технической библиотеки, обеспечить удобство и персонализацию предоставления информации для пользователей. Излагаются принципы формирования коллекций в электронном каталоге ГПНТБ России на основе возможностей системы автоматизации библиотек (САБ) ИРБИС 128. Существенное внимание уделяется аспектам продвижения библиотечного фонда с помощью коллекций и виртуальных выставок. Отмечаются возможности поиска информации внутри коллекций и принципы отбора изданий. На примере коллекции изданий «Труды Шрайберга Якова Леонидовича» пошагово наглядно показан алгоритм формирования коллекции, включая аспекты взаимодействия разных отделов библиотеки в процессе формирования коллекции. Обосновывается использование коллекций электронного каталога как элемента персонализации библиотечно-информационного обслуживания читателей. Приводятся результаты сравнительного анализа возможностей раскрытия фонда с помощью виртуальных выставок и коллекций. Результаты исследования имеют практическое значение для библиотечных и информационных специалистов, позволяя им лучше понимать и применять современные методы и технологии для организации и представления коллекций информационных ресурсов. Это способствует повышению качества обслуживания пользователей и улучшению доступности научной информации через персонализацию библиотечно-информационного обслуживания, раскрытие библиотечного фонда, использование коллекций библиотек и виртуальных выставок.
С быстрым развитием экономики и общества уровень науки и техники в стране стремительно развивается, особенно заметно развитие компьютерных электронных информационных технологий. Широко используются компьютерные электронные информационные технологии. Они необходимы во всех сферах жизни страны, а производство и жизнь людей неотделимы от компьютерных электронных информационных технологий. Однако в области управления инженерией применение компьютерных электронных информационных технологий пока не получило широкого распространения, существует много проблем в практическом применении, а их применение в работе по управлению инженерией относительно невелико, а роль науки и техники не задействована. В данной статье на основе соответствующего содержания компьютерных электронных информационных технологий и инженерного менеджмента обсуждается применение компьютерных электронных информационных технологий в инженерном менеджменте.
В статье рассматриваются современные тенденции и новейшие технологии, применяемые для цифровизации бизнес- процессов. Основное внимание уделяется таким подходам, как автоматизация процессов, роботизация (RPA), использование искусственного интеллекта (AI), машинного обучения (ML), Интернета вещей (IoT), больших данных (Big Data), облачных вычислений (Cloud Computing), ERP-систем, блокчейна и аналитики данных. Приведены преимущества, риски и возможности совместного использования данных подходов. Статья подчеркивает важность интеграции этих технологий для повышения эффективности и точности управления бизнесом. В статье также рассмотрены примеры успешной интеграции перечисленных технологий в различных отраслях, что позволяет оценить их эффективность на практике. Особое внимание уделяется анализу возможных рисков и способов их минимизации при внедрении цифровых решений. Обсуждаются перспективы дальнейшего развития цифровизации в контексте глобальных экономических изменений и перехода к Индустрии 4.0. В рамках исследования использовались методы анализа и синтеза, а также систематизация и обобщение данных, полученных из практического опыта применения указанных технологий в бизнесе. Данное исследование подчеркивает важность интеграции указанных технологий для повышения эффективности и точности управления бизнес- процессами, а также акцентирует внимание на том, что успешное внедрение цифровых технологий требует комплексного подхода и учета возможных рисков.
Статья посвящена комплексному анализу цифровой трансформации как ключевого вектора модернизации современного бизнеса. Авторы рассматривают цифровую трансформацию не только как технологический, но и как организационно-культурный и управленческий процесс. Проанализированы ключевые драйверы и барьеры цифровых преобразований, а также представлены методы оценки их эффективности - от KPI и ROI до комплексных фреймворков и кейс-анализа. Особое внимание уделено влиянию цифровизации на бизнес-модели, роль лидерства и устойчивое развитие. В статье представлены межотраслевые примеры (здравоохранение, финансы, производство), иллюстрирующие реальные практики внедрения. Работа опирается на современные научные исследования и прикладные подходы к измерению успеха цифровых трансформаций.
Одним из важных аспектов, влияющих на лояльность покупателей магазина розничной торговли, являются скорость и удобство обслуживания, что важно в условиях роста конкуренции среди торговых точек для совершения повседневных покупок. Наличие очередей для значительной доли покупателей может оказаться решающим фактором при выборе между двумя торговыми точками. Авторы рассмотрели два подхода имитационного моделирования для решения этих проблем: дискретно-событийное и пешеходное моделирование. Обозначены достоинства и недостатки каждого метода, построены модели двух типов для типичного супермаркета «у дома», расположенного на первом этаже жилого здания. Доказана принципиальная возможность использования программного продукта Anylogic для решения обозначенных задач.
Целью данной статьи является изучение практики зарубежных транснациональных корпораций в области использования искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Методологическим основанием данной статьи явился комплексный подход, позволивший использовать совокупность методов (анализа, классификации и обобщения), позволивших системно и последовательно исследовать опыт транснациональных корпораций в решении проблемы использования новейших достижений в области машинного обучения и использования искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. В результате исследования автором выделены и систематизированы основные причины, требующие использования машинного обучения искусственного интеллекта в управлении цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Практическая ценность данной статьи определяется возможностью использования полученных результатов в целях дальнейшей разработки проблемы, связанной с использованием искусственного интеллекта и машинного обучения для управления цепочками поставок в условиях глобальных кризисов. Сделан вывод, что система машинного обучения, позволяющая расширять возможности искусственного интеллекта, дает возможность транснациональным компаниям принимать решения на основе исторической и текущей информации о спросе и предложении, формируя точные прогнозы относительно функционирования цепочек поставок в условиях турбулентной внешней среды. Интеллектуальные системы машинного обучения (ИСМО) предоставляет транснациональным корпорациям инструмент, который способствует сокращению расходов и увеличению доходов, позволяет поддержать имидж надежного поставщика.
Основной проблемой любого подхода к машинному обучению является однофазность всего процесса. Исходное пространство признаков преобразуется таким образом, чтобы все данные соответствовали более-менее стандартным нормальным распределениям, после чего запускается модель, и в результате получаются выходные данные. Однако в настоящей статье рассматривается другая сторона вопроса. А что будет, если нелинейным способом преобразовать исходное пространство признаков и уже к новому пространству применить некоторый алгоритм? Представлено техническое объединение исправления геометрии пространства и последующее решение задачи формирования векторных образов для объектов панельных данных. В конце исследования приведено сравнение результатов как с ранее предложенными моделями, так и самого алгоритма с собой с учетом модификаций функций потерь. Результат показывает преимущество совместного обучения рассмотренных моделей упрощения пространства и моделей, используемых для решения некоей последующей задачи (например, построения векторных образов и кластеризации объектов). Основной упор сделан на аналитику панельных данных, однако идеология вполне поддается обобщению на любые направления, где присутствует множество дескриптивных векторов, характеризующих некоторый объект (для сохранения общности он не конкретизируется).
В статье рассматриваются основные направления использования цифровых двойников, их влияние на повышение эффективности управления ресурсами и сокращение затрат. Авторы акцентируют внимание на интеграции цифровых двойников с технологиями Интернета вещей, больших данных и искусственного интеллекта, которые позволяют моделировать и прогнозировать работу производственных систем в режиме реального времени. В исследовании представлены современные подходы к созданию цифровых двойников, а также проведен анализ существующих проблем их внедрения, включая высокие капитальные затраты, нехватку квалифицированных кадров и отсутствие унифицированных стандартов. Основные выводы статьи свидетельствуют о потенциале цифровых двойников в повышении производительности труда, сокращении простоев оборудования и снижении уровня дефектов в продукции. Авторы приходят к заключению, что развитие данной технологии способствует цифровой трансформации, однако требуется реализация подхода, включающего развитие нормативно-правовой базы, государственную поддержку и инвестиции в подготовку специалистов. Особенность работы заключается в системном анализе преимуществ и проблем внедрения цифровых двойников в отрасли российской экономики, а также в предложении перспективных направлений их развития.