Список статей

Современная система управления производственными рисками на предприятиях базируется на принципах, заложенных в стандартах производственной безопасности и охраны труда, и предполагает в основном долгосрочное прецедентное управление рисками: реагирование на их наступление, анализ результатов, выполнение мероприятий по снижению рисков. При этом, за редким исключением, за скобками остается управление экстремально быстро развивающимися риск-ситуациями, выполняемое в ходе их развития. Например, выход из строя некоторых станков или их частей может быть заблаговременно предсказан по параметрам их работы (характеру и уровню шума, вибрации, температурным параметрам и т. д.). Ранее управление такими риск-ситуациями было осложнено отсутствием или дороговизной автоматизированных систем, способных реагировать с требуемыми задержками. Благодаря активной информатизации и автоматизации производственных процессов, внедрению технологий Индустрии 4.0 появляется технологическая возможность управления риск-ситуациями, развивающимися экстремально быстро: разрушением вращающихся частей станков и механизмов. Средства интеллектуальной обработки потоковых данных позволят создать системы оперативной идентификации рисков, что значительно сократит цикл управления рисками и позволит своевременно реагировать на быстро развивающиеся риск-ситуации. В статье рассмотрены особенности управления рисками экстремально быстро развивающихся риск-ситуаций. Проведен сравнительный анализ современных брокеров сообщений, подходящих для построения систем интеллектуального управления рисками в условиях неопределенности. Предложена архитектура программных средств для интеллектуального управления рисками в условиях неопределенности на основе брокера сообщений Apache Kafka. Проведен сравнительный анализ реализации обработки нечетких данных на базе Kafka Streams в рамках Apache Kafka и отдельным приложением вне Apache Kafka. Продолжение...

Купить статью

Развитие цифровой экономики в современном мире требует решения вопроса безопасности приложений Industria lnternet of Things (IIoT). Большое количество распределенных, передающих данные по сети устройств IIoT, управляемых интеллектуальными программами (программными агентами), требуют защиты. Успешная атака на любое устройство IIoT приведет ко взлому приложения IIoT и к большим финансовым потерям, а также к прекращению функционирования приложения IIoT, следовательно, тема исследования актуальна. Цель написания статьи – кардинальное решение проблемы безопасности приложения IIoT путем разработки его блокчейн- архитектуры. Перед авторами стояли задачи исследования всех аспектов блокчейн- системы, обеспечивающих безопасность устройств приложения IIoT. Особенность блокчейн-системы состоит в том, что ее участниками являются программные агенты, управляющие устройствами приложения. В результате исследования предложена концепция блокчейн-архитектуры приложения IIoT. Исследованы механизмы консенсуса интеллектуальных программ устройств IIoT как равноправных активных участников блокчейн-сети. Механизм консенсуса и криптографическая система распределенного реестра сети блокчейн повышают информационную безопасность приложения IIoT. Синергетический эффект блокчейн-системы и интеллектуальных систем программных агентов устройств приложения IIoT существенно повышает эффективность решения. Интеллектуальные системы программных агентов устройств приложения IIoT эффективно обучаются на блокчейн-платформе, и в результате получается децентрализованный суперкомпьютер в виде блокчейн-системы. Предложенное решение может быть использовано для разработки и внедрения проектов промышленного Интернета вещей. Продолжение...

Купить статью

Развитие прикладного программного обеспечения киберфизических систем зданий подразумевает широкое использование интеграционных платформ Интернета вещей (IoT). На практике гибкая функциональность IoT-платформ часто приводит к дополнительным затратам на программную доработку существующих и подключение новых блоков, в частности цифровых двойников. В статье предложено технологическое решение по программной имплементации цифрового двойника процесса проветривания в состав контура IoT управления системы отопления, вентиляции и кондиционирования (HVAC) для зданий и промышленных сооружений. Рассматривается реализация и исполнение цифрового двойника в виде динамической имитационной модели на языке объектно-ориентированного моделирования Modelica в среде OpenModelica. В качестве примера интеграционной среды рассматривается IoT- платформа InfluxData на базе стека TICK. Это горизонтально-ориентированная платформа Интернета вещей, которая содержит механизм сбора данных с устройств и базу данных временных рядов InfluxDB для хранения метрик. Для интеграции имитационных моделей на Modelica с InfluxDB предложено использовать сервер OMPython. В этом случае управляющие и интерфейсные сценарии выполняются на языке Python, что в результате в значительной степени расширяет традиционные возможности IoT- платформы до уровня системы управления с цифровым двойником. Такое управление HVAC предусматривает адаптацию контуров управления за счет учета динамики процесса воздухораспределения по вентиляционной сети, оценки и компенсации инерционности процессов. Публикация подготовлена в ходе проведения исследования (№ 21–04–039) в рамках программы «Научный фонд Национального исследовательского университета "Высшая школа экономики (НИУ ВШЭ)"» в 2020–2021 гг. Продолжение...

Купить статью

Вопросы обеспечения финансовой устойчивости финансовых организаций, под которой понимается достаточность активов для выполнения обязательств, имеют первостепенное значение как для клиентов и управляющего звена финансовой организации, так и для экономики страны в целом. Зачастую это связано с недостатком денежных средств для выплат по обязательствам, поэтому важно отслеживать динамику денежного капитала организаций, оценивать их финансовые риски, в том числе в условиях инвестирования. Цель исследования: разработка инструментария для оценки рисков финансовых организаций. Постановка задачи: разработать имитационную модель, позволяющую исследовать динамику капитала организации, финансовые ресурсы которой формируются за счет неоднородных потоков поступления и оттока денежных средств и инвестирования, в том числе в рисковые активы, в условиях инфляции. В работе предложен алгоритм моделирования, который позволяет на основе данных о потоках денежных средств по разным видам договоров и доходностях (темпах роста) активов, представленных в форме статистических данных и/или характеристик моделей временных рядов, оценить в динамике денежный капитал финансовых организаций, собрать описательную статистику распределений финансовых ресурсов, исследовать «достаточность» средств компании для выполнения финансовых обязательств. Описана разработанная программа. Проведен вычислительный эксперимент на основе данных о потоках поступления и оттока денежных средств негосударственного пенсионного фонда по программе негосударственного пенсионного обеспечения. Представлена описательная статистика для построенных в результате моделирования распределений размеров денежных средств организации. Оценены вероятность разорения организации в динамике и риск вступления в зону финансовой ненадежности. Предложенный инструментарий обладает научной новизной в сфере конструирования имитационных моделей и систем поддержки принятия решений для анализа деятельности финансовых организаций и определения эффективных направлений их развития. Продолжение...

Купить статью

Все предприятия, осуществляющие геологоразведочные работы на территории РФ, сталкиваются с необходимостью формирования задач для маркшейдерской службы и контроля выполнения поставленных задач. Это отражается в процессах документооборота предприятий. В данной связи существует проблема организации эффективной обработки документов в системах электронного документооборота – своевременного выявления документов, содержащих маркшейдерские данные. В статье представлено возможное решение указанной проблемы – автоматизированная система классификации документов в СЭД в виде рекомендательной надстройки над системой 1С:Документооборот. В рамках создания системы классификации был разработан и реализован сценарий предварительной обработки первичных текстов документов, включающий очистку, лемматизацию и удаление стоп-слов, а также подготовку входных признаков для классификатора. Исследована применимость различных алгоритмов машинного обучения к решению рассматриваемой задачи классификации, определены значения гиперпараметров, обеспечивающие наибольшее значение метрики ROC AUC. Выполнена оценка качества всех полученных моделей с использованием метрик Precision, Recall и F-меры, исследована устойчивость качества классификации к изменению входных данных. Выявленная проблема нестабильности результатов классификации решалась путем построения модели машинного обучения в виде ансамбля классификаторов. Обученная модель (ансамбль классификаторов) тестировалась на наборе реальных документов ООО «Газпром недра»; качество классификации на тестовой выборке по метрике ROC AUC составило 0,91. Кроме собственно модуля классификации разработанная система включает базу данных хранения результатов обучения, библиотеку функций для организации работы с базой данных, а также API-интерфейсы, позволяющие обрабатывать запросы на классификацию, приходящие из внешних систем. В API- интерфейсах, в частности, реализованы возможности загрузки сохраненных обученных моделей, валидации данных, приходящих из внешних систем, предварительной обработки входных текстовых документов, обучения новых моделей и оценки их качества, сохранение как обученных моделей, так и результатов их тестирования. Реализована возможность дообучения сохраненных моделей на новых данных. Продолжение...

Купить статью

Данная статья является продолжением статьи, опубликованной в № 1 журнала «Прикладная информатика» в 2019 году [1]. В ней задачи компьютерного проектирования трасс различных линейных сооружений (новые и реконструируемые железные и автомобильные дороги, трубопроводы различного назначения, каналы и др.) рассматриваются с единых позиций – как задачи аппроксимации последовательности точек на плоскости гладкой кривой, состоящей из элементов заданного вида, т. е. сплайном. Принципиальное отличие от других задач аппроксимации, рассматриваемых в теории сплайнов и ее приложениях, состоит в том, что границы элементов сплайна и даже их число неизвестны. Поэтому предложена двухэтапная схема поиска решения. На первом этапе с помощью динамического программирования определяется число элементов сплайна и их параметры. Для некоторых задач этот этап является единственным. В более сложных случаях результат первого этапа используется как начальное приближение для оптимизации параметров сплайна с помощью нелинейного программирования. Другим осложняющим обстоятельством является наличие многочисленных ограничений на параметры сплайна, которыми учитываются проектные нормативы и условия строительства и последующей эксплуатации сооружения. В статье рассмотрены особенности математических моделей соответствующих проектных задач. Для сплайна, состоящего из дуг окружностей, сопрягаемых отрезками прямых, используемого в проектировании продольного профиля как новых, так и реконструируемых железных и автомобильных дорог и трубопроводов, построена математическая модель и использован нестандартный алгоритм решения задачи нелинейного программирования с учетом структурных особенностей системы ограничений. В отличие от стандартных алгоритмов нелинейного программирования используется построение базиса в нуль-пространстве матрицы активных ограничений и его модификация при изменении набора активных ограничений. При этом для поиска направления спуска на каждой итерации не требуется решение вспомогательных систем уравнений вообще. Рассмотрены два варианта организации итерационного процесса оптимизации: спуск по группам переменных при наличии участков независимого построения направления спуска и традиционное изменение всех переменных в одной итерации. Продолжение...

Купить статью