CC BY
28waveguide path soldering]. Vestnik Sibirskogo gosudarstvennogo aerokosmicheskogo universiteta im. ak. M. F. Reshetneva, 2014, no. 4(56), p. 219-229. (In Russ.)
2. Tynchenko V. S., Bocharov A. N., Seregin Yu. N., Laptenok V. D. Modul' vzaimodeistviya s apparatnym obespecheniyem ASU "Paika" [The hardware interaction module of ACS "Soldering"]. EVM software patent. № 2015611846 ; zayavl. 11.12.2014 ; opubl. 06.02.2015, 1 c.
3. Rutkovskaya D., Pilin'skiy M., Rutkovskiy L. Neyronnye seti, geneticheskie algoritmy i nechetkie sistemy [Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems]. M: Goryachaya liniya-Telekom Publ., 2006. 452 p.
4. Milov A. V., Tynchenko V. S. [Fuzzy logic application to spacecraft waveguides induction soldering]. Materialy XIX Mezhdunar. Nauch. Konf. "Reshetnevskie chteniya" [Materials XIX Intern. Scientific. Conf "Reshetnev reading"]. Krasnoyarsk, 2015, p. 183-185. (In Russ.)
5. Tynchenko V. S., Bocharov A. N., Laptenok V. D.
i dr, Programmnoe obespechenie tehnologicheskogo processa pajki volnovodnyh traktov kosmicheskih apparatov [The software of technological process of soldering spacecrafts' waveguides]. Programmnye produkty i sistemy. 2016, no. 2, p. 128-134. (In Russ.)
© MmoB A. B., TMHTOHKO B. C., 2016
УДК 658.5
ПРОБЛЕМЫ РЕШЕНИЯ СЛОЖНЫХ ЗАДАЧ УПРАВЛЕНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ
Ю. С. Сахалтуева, А. П. Сябренко, А. А. Герасимчик
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Рассматриваются проблемы решения сложных задач на предприятиях различных отраслей, в том числе и предприятиях ракетно-космической отрасли, а также способы решения данных проблемы с помощью интеллектуальных технологий.
Ключевые слова: интеллектуальные технологии, ракетно-космическая отрасль, предприятие, принятие решений.
PROBLEMS OF COMPLEX MANEGEMENT USING INTELLECTUAL TECHNOLOGIES
Y. S. Sakhaltueva, A. P. Syabrenko, А. А. Gerasimchik
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
This article describes problems of complex management in companies of any sectors including companies of space rocket sector, and process of making decision problems using intellectual technologies.
Keywords: intellectual technologies, space rocket sector, company, making decisions.
Современные предприятия и фирмы представляют собой сложные организационные системы, которые постоянно изменяются и находятся в сложном взаимодействии друг с другом, в то же время рыночная экономика приводит к возрастанию объема и усложнению задач, решаемых в области организации производства, процессов планирования и анализа, финансовой работы, связей с поставщиками и потребителями продукции, оперативное управление которыми невозможно без организации современной автоматизированной информационной системы [1; 2].
Информационная система управления должна решать текущие задачи стратегического и тактического планирования, бухгалтерского учета и оперативного
управления фирмой. Используя оперативную информацию, полученную в ходе функционирования автоматизированной информационной системы, руководитель может спланировать и сбалансировать ресурсы фирмы (материальные, финансовые и кадровые), просчитать и оценить результаты управленческих решений, наладить оперативное управление себестоимостью продукции (товаров, услуг), ходом выполнения плана, использованием ресурсов и т. д. [3].
Использование информационных технологий в различных сферах человеческой деятельности, экспоненциальный рост объемов информации и необходимость оперативно реагировать в любых ситуациях потребовали поиска адекватных путей решения воз-
<Тешетневс^ие чтения. 2016
никающих проблем. Эффективнейшим из них является путь интеллектуализации информационных технологий [4].
Целями интеллектуальных информационных технологий являются, во-первых, расширение круга задач, решаемых с помощью компьютеров, особенно в слабоструктурированных предметных областях, и, во-вторых, повышение уровня интеллектуальной информационной поддержки современного специалиста [5].
С момента начала исследований под искусственным интеллектом понималось создание вычислительных систем, обладающих свойствами имитации творческих процессов, логических выводов, восприятия естественно-языковых запросов и команд, аккумуляции знаний в ЭВМ [6].
Использование данных технологий позволяет пользователю не только получать сведения на основе обработки данных, но и использовать накопленный ранее опыт и знания профессионалов, что позволяет работать с базами данных и банками знаний, которые нацелены на решение прикладных задач. Среди них важную роль играют экспертные системы искусственного интеллекта промышленного назначения, которые уже сегодня используются, например, для выработки рекомендаций по выбору компонентов и компоновки гибкого автоматического производства [7].
Интеллектуальные технологии в современном мире применяются для решения сложных научных, экономических и производственных задач.
В промышленных сферах:
- аэрокосмическая отрасль;
- энергетика;
- металлургия;
- нефтегазодобыча.
В социальной сфере:
- образование;
- медицина;
- государственное управление и т. д.
Использование интеллектуальных технологий в
экономических системах позволяет решать многие экономические задачи и задачи, имеющие существенное значение для экономики. Такими задачами являются:
- создание распределенных баз знаний;
- создание экспертных систем;
- создание информационно-справочных систем в области транспорта, связи, наличия товаров и т. д. [8].
Традиционными средствами для анализа и поддержки процесса принятия решений являются хранилища данных (Data Warehouses) и построенные на их основе системы бизнес-анализа данных (Business Intelligence). Основными средствами бизнес-аналитики являются технологии OLAP и Data Mining, которые позволяют обеспечивать одновременно многомерный доступ и поиск закономерностей в хранилище данных [9].
Рассмотрев основные проблемы, возникающие при принятии решений на предприятиях различных отраслей, начиная от ракетно-космической области и заканчивая здравоохранением, можно прийти к выво-
ду о том, что интеллектуальные технологии являются необходимой частью информационных технологий, что позволяет интеллектуальным технологиям развиваться дальше и увеличивать область применения.
Библиографические ссылки
1. Вахитов А. Р. Использование KPI, технологий OLAP и Data Mining при обработке данных // Изв. Том. политехн. ун-та. 2009. № 5. 115 с.
2. Северцев Н. А., Мухин А. В., Гущин Ю. Г. Применение информационной технологии для развития производства // Надежность и качество : тр. Меж-дунар. симпозиума. 2008. Вып. 1. 97 с.
3. Титоренко Г. А. Информационные технологии управления : учеб. пособие для вузов. М. : Юнити-ДАНА, 2002. 280 с.
4. Методы принятия управленческих решений [Электронный ресурс]. URL: http://www.up-pro.ru/ encyclopedia/metody-upravlencheskih-reshenij .html (дата обращения: 14.09.2016).
5. Интеграция OLAP и Data Mining [Электронный ресурс]. URL: http://cdforex.com.ru/nr2/index-integraciya_olap_i_data_mining.html (дата обращения: 14.09.2016).
6. Усков А. А., Кузьмин А. В. Интеллектуальные технологии управления. Искусственные нейронные сети и нечеткая логика. 2004. 143 с.
7. Мизюн В. А. Интеллектуальные методы управления предприятием. М., 2008. 288 с.
8. Пупков К. А. Современные методы, модели и алгоритмы реальных систем : учеб. пособие. М. : РУДН, 2008. 154 с.
9. Звягин Л. С. Системы поддержки принятия управленческих решений на основе байесовских интеллектуальных технологий. М. : Молодой ученый. 2011. Вып. 12. 154 с.
References
1. Vahitov A. R. Ispol'zovanie KPI, tehnologii OLAP i Data Mining pri obrabotke dannih [Using KPI, OLAP-technologies and Data Mining technology in data processing] Tomsk, News of Tomsk polytechnic university, 2009, 115 p.
2. Severtsev N. A., Muhin A. V., Guschin U. G. Priminenie informatcionnoy tehnologii dlya razvitiya proizvodstva [The use of information technology for the development of production]. International symposium "Reliability and quality".
3. Titorenko G. A. Informatsionnie tehnologii upravleniya [Information technologies in management]. Moscow, Unity-DANA, 2002, 280 p.
4. Methods of management decision-making. Available at: http://www.up-pro.ru/encyclopedia/metody-upravlencheskih-reshenij.html (accessed: 14.09.2016).
5. Integration OLAP and Data Mining technologies. Available at: http://cdforex.com.ru/nr2/index-integraciya_ olap_i_data_mining.html (accessed: 14.09.2016).
6. Uskov A. A., Kuz'min A. V. Intellektual'nye tehnologii upravleniya. Iskusstvennye neironnye seti I necketkaya logika [Intellectual technologies of
management. Artificial neural networks and fuzzy logic]. Moscow, 2008. 288 p.
7. Miz'un V. A. Intellektual'nye metody upravleniya predpriyatiem [Intellectual methods of company management]. Moscow, 2008. 288 p.
8. Pupkov K. A. Sovremennye metody, modeli I algoritmy real'nyh system [Modern methods, models and algorithms of real systems]. Moscow, RUDN, 2008. 154 p.
9. Zvyagin L. S. Sistemy podderzhki prinyatiya upravlencheskih resheniy na osnove bayesovskih intellektual'nih tehnologiy [Support systems for making decisions of management based on bayes technologies]. Moscow, 2011. 154 p.
© Cax&rryeBa ro. C., CaSpemo A. n., TepacHMHHK A. A., 2016
УДК 004.415.2
АВТОМАТИЗАЦИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ ПРОЦЕССОВ ПРОВЕДЕНИЯ ГОСУДАРСТВЕННОЙ ИТОГОВОЙ АТТЕСТАЦИИ ВЫПУСКНИКОВ ВУЗА
В. В. Тынченко, Я. А. Тынченко
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: [email protected]
Рассматривается проблематика и постановка задачи автоматизации процессов подготовки и проведения государственной итоговой аттестации обучающихся по образовательным программам бакалавриата, спе-циалитета и магистратуры Сибирского государственного аэрокосимческого университета имени академика М. Ф. Решетнева.
Ключевые слова: государственная итоговая аттестация, автоматизированная система, обработка информации, формирование документов, бакалавриат, специалитет, магистратура.
INFORMATION PROCESS AUTOMATION OF THE UNIVERSITY GRADUATE STATE
FINAL CERTIFICATION
V. V. Tynchenko, Ya. A. Tynchenko
Reshetnev Siberian State Aerospace University 31, Krasnoyarsky Rabochy Av., Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: [email protected]
The article considers the problem of process automation to prepare and carry out the state final certification on educational programs of baccalaureate, specialty and magistracy at the Reshetnev Siberian State Aerospace University.
Keywords: state final certification, automated system, information processing, documents generation, baccalaureate, specialty, magistracy.
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева осуществляет обучение более чем по 50 программам высшего образования [1]. Проведение государственной итоговой аттестации (ГИА) - важнейший этап, завершающий обучение студентов по основным образовательным программам высшего образования -программам бакалавриата, специалитета и магистратуры. ГИА проводится государственными экзаменационными комиссиями (ГЭК) в целях определения соответствия результатов освоения обучающимися основных образовательных программ соответствующим требованиям образовательного стандарта на основе принципов объективности и независимости оценки качества подготовки обучающихся.
Порядок проведения ГИА, регламентируемый законодательством Российской Федерации [2; 3] и внутривузовскими нормативными актами [4], предусматривает четкое выполнение ряда обязательных процедур и своевременное формирование заданного набора документов, что сопряжено со сбором, хранением, обработкой и выдачей пользователям больших объемов разнообразных данных.
Основные функциональные составляющие процесса проведения ГИА связаны с подготовкой и проведением государственных аттестационных испытаний - государственного экзамена и защиты выпускных квалификационных работ (ВКР):
- разработка программы ГИА и фонда оценочных средств ГИА;
