CC BY
0
Ковалев Роман Анатольевич, д-р техн. наук, заведующий кафедрой, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Бурдова Мария Григорьевна, канд. техн. наук, доцент, marieburdova@mail. ru, Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Котеленко Светлана Владимировна, канд. техн. наук, доцент, S. [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Пешков Иван Викторович, магистрант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
APPLICATION OF THE INSTALLATION OF ELECTROACTIVATION OF PROCESSES DURING DISINFECTION IN DEVICES WITH OVERLAPPING MAGNETIC FIELDS
R.A. Kovalev, M.G. Burdova, S.V. Kotelenko, I.V. Peshkov
The effect of an electromagnetic field on an aqueous medium leads to a change in the positions of its charged particles, which leads to its structural transformation, changes in its properties and increases its potential activity. This property is widely used in various spheres of life, including medicine, wastewater treatment, agricultural production and processing of agricultural products for processing grain seeds before sowing, watering poultry and animals, disinfection of containers on dairy farms and packaging at processing plants, and more.
Key words: electromagnetic field, polarization, electroactivation of water, redox index, hydrogen index, antiseptic properties, field crossing.
Kovalev Roman Anatolyevich, doctor of technical sciences, head of the department, kovalevdekan@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Burdova Maria Grigoryevna, candidate of technical sciences, docent, marieburdova@mail. ru, Russia, Tula, Tula State University,
Kotelenko Svetlana Vladimirovna, candidate of technical sciences, docent, S. [email protected], Russia, Tula, Tula State University,
Peshkov Ivan Viktorovich, undergraduate, i. peshkov@list. ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 658.5
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-34-35
РОЛЬ ИНФОРМАЦИОННО-ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В УСЛОВИЯХ ЛОГИСТИКИ НАУКОЕМКОГО ПРОИЗВОДСТВА
С.А. Маров, А.С. Птускин
В статье проведено исследование роли информационно-цифровых технологий в сфере логистики наукоемкого производства. Определены понятие логистики и роль информационно-цифровых технологий, перспективы применения цифровых технологий. Представлены: способы применения цифровых технологий, вызовы и перспективы информационно-цифровых технологий. Сделан вывод о важности роли информационно-цифровых технологий в нынешних экономических условиях.
Ключевые слова: логистика, информационно-цифровые технологии, интернет вещей, облачные технологии, базы данных.
Создание и внедрение цифровых технологий является одним из основных условий для формирований устойчивых конкурентных преимуществ. Изменяются цепочки создания стоимости, смещаются зоны рентабельности, появляются новые игроки — и это коренным образом меняет соотношение сил в отраслях, существенно ускоряя внедрение новых идей и разработок.
Цифровое развитие отраслей и компаний выступает важным фактором модернизации российской экономики, чему в последнее время уделяется значительное внимание исследователей и практиков. Активная позиция государства в вопросе цифровой трансформации может сильно ускорить темпы развития отраслей. В современном мире роль государства не ограничивается спонсированием фундаментальной науки и новых разработок. Государство может определять приоритетные направления, выявлять критические уязвимости в отраслях, а также перспективные ниши и компании, обеспечивая их значимой поддержкой. Не менее важно понимать, что препятствует внедрению цифровых стратегий, и активно работать над устранением этих барьеров.
34
Логистика в наукоемких отраслях представляет собой уникальное направление управления цепочкой поставок, которое отличается значительными особенностями. Она ориентирована на удовлетворение потребностей высокотехнологичного производства, научных исследований и других областей, где процессы требуют высокой степени точности, инноваций и быстроты [2].
Важным элементом логистики наукоемкого производства является также высокая степень неопределенности и переменчивости. Научные исследования и создание инновационных продуктов часто сопровождаются нестандартными и непредсказуемыми процессами, что требует гибкости и адаптивности в управлении цепочкой поставок.
В контексте наукоемких отраслей, логистика сталкивается с рядом вызовов и проблем, ограничивающих ее эффективность:
1. Высокая степень комплексности продукции: производство высокотехнологичных товаров и услуг часто требует использования сложных компонентов и процессов, что увеличивает сложность управления всей цепочкой поставок.
2. Быстрое развитие технологий: в сфере наукоемкого производства технологии постоянно обновляются. Это создает вызовы в управлении устаревшим оборудованием, запасами и обучением персонала.
3. Высокая степень риска и неопределенности: научные исследования часто сопряжены с неизвестными рисками и неопределенностью, что затрудняет разработку надежных логистических стратегий.
4. Индивидуальные требования клиентов: заказчики в наукоемких отраслях ожидают высокого уровня персонализации и индивидуального подхода, что требует гибкости и высокой реактивности в логистических процессах.
5. Сложности в управлении знаниями: важным аспектом логистики в наукоемких отраслях является эффективное управление знаниями, включая передачу и обмен информацией между участниками цепочки поставок.
Решение этих вызовов требует инновационных подходов к логистике, включая внедрение современных информационных технологий и стратегий управления цепочкой поставок.
Создание системы логистической поддержки жизненного цикла научно-технически сложной продукции осуществляется через установление взаимосвязи между бизнес-процессами и потоками проектов в рамках единого организационного поля. В контексте новой экономической реальности такая логистическая система представляет собой управление информационными потоками, поскольку координация и синхронизация ключевых процессов жизненного цикла разработки новых продуктов и моделей целеполагания становятся возможными только при использовании общих стандартов для высокотехнологичного бизнеса. Кроме того, внедрение перспективных информационно-технологических решений в области логистики предоставляет возможность в реальном времени отслеживать всю цепочку поставок и фактический спрос на различных этапах.
Информационный контур объединяет все процессы и компоненты логистической системы для последующей их организации, стандартизации и адаптации. К числу таких процессов, формирующих многоконтурные обратные связи между участниками жизненного цикла научно-технически сложного продукта, относятся: получение обратной связи от покупателей, предоставление клиентам информации о сроках поставки и статусе заказов, превентивное управление информационными потоками и цепочками поставок.
Модель логистической системы наукоемкого производства
Концепция логистической системы наукоемкого предприятия должна в обязательном порядке включать принципы и методы стратегического взаимодействия с поставщиками, соисполнителями, клиентами и другими участниками процессов разработки нового продукта [1]. Это означает расширение понятия логистической системы, переход к глобальной логистике, включающей задачи обеспечения оптимальной временной и пространственной организации потоковых процессов всех предприятий.
Сегодня цифровые технологии меняют саму операционную модель компаний, особенно в банковском и телекоммуникационном секторах, повышают эффективность затрат и выявляют новые возможности на рынке. Даже в самых традиционных отраслях все активней применяются методы анализа больших объемов данных для получения новых знаний и принятия эффективных управленческих решений.
Составляющие эффекта от
развития цифровых технологий
Экономические выгоды Социальные выгоды
Существенный вклад в экономический рост Повышение доступности и качества медицинского обслуживания
Ускорение темпов роста малого и среднего бизнеса Снижение стоимости и повышение доступности массового образования
Развитие новых секторов экономики Снижение негативного воздействия на окружающую среду
Прирост производительности труда Сокращение уровня преступности, повышение доступности финансовых сервисов, безопасность дорожного движения
Источник: составлена автором на материалах [7]
Опираясь на данные, представленные в таблице, можно сделать вывод, что цифровые технологии влекут за собой ряд ключевых для государства, предпринимательства и общества экономических и социальных выгод.
35
В связи с тем, что в современной экономической системе драйвером развития является логистика, то необходимо четко сформировать тренды ее развития на ближайшую перспективу. Важность логистике в цифровой экономике определяется тем, что логистика является инфраструктурой, создающей условия для поступательного развития предприятия посредством повышения скорости реакции на рыночные требования и оптимизации затрат. Целевая ориентация развития логистики как сферы деятельности в Российской Федерации включает в себя:
1) повышение транспортно-транзитного потенциала Российской Федерации;
2) развитие системы смешанных (мультимодальных) перевозок;
3) повышение качества грузовых перевозок;
4) обеспечение доступности логистических услуг для населения;
5)повышение эффективности функционирования транспортно-логистической инфраструктуры;
6) создание цифровой платформы в транспортно-логистической сфере [4].
Информационно-цифровые технологии (ИЦТ) играют важную роль в современной логистике, обеспечивая эффективное управление цепочкой поставок и оптимизацию производственных процессов [6]. Обзор современных ИЦТ включает в себя разнообразные технологические решения, направленные на улучшение операций в логистике. Ниже представлен обзор технологических решений, которые активно применяются в области логистики:
1. Одним из ключевых компонентов является использование систем управления складом (WMS). Эти системы автоматизируют процессы учета, хранения и отгрузки товаров на складах, обеспечивая точность и оперативность данных. Для наукоемкого производства, где важна точность инвентаризации и мгновенный доступ к данным, WMS является неотъемлемым элементом.
2. Интернет вещей (1оТ) существенно расширяет возможности отслеживания и мониторинга в цепочке поставок. С использованием сенсоров и устройств, связанных с Интернетом, можно получать реальные данные о положении и состоянии товаров в режиме реального времени. В контексте наукоемкого производства, где товары могут быть чрезвычайно чувствительны к условиям хранения, 1оТ обеспечивает детализированный мониторинг и быструю реакцию на изменения.
3. Технологии автоматизации складов и производства играют решающую роль в оптимизации процессов. Роботизированные системы и автономные транспортные средства ускоряют перемещение товаров, снижают вероятность ошибок и обеспечивают более эффективное использование ресурсов. В логистике наукоемкого производства, где часто требуется высокая степень точности и оперативности, эти технологии становятся важным компонентом.
4. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение применяются для анализа данных, прогнозирования спроса, оптимизации маршрутов и управления запасами. В наукоемком производстве, где процессы часто связаны с высокой степенью сложности и неопределенности, ИИ способен обрабатывать большие объемы информации и предоставлять ценные прогнозы для принятия решений.
5. Блокчейн-технологии применяются для обеспечения прозрачности и подтверждения подлинности данных в цепочке поставок. В логистике наукоемкого производства, где важны точность и надежность данных, блок-чейн обеспечивает децентрализованный и безопасный способ управления информацией.
6. Цифровые двойники представляют собой виртуальные модели объектов и процессов, что позволяет проводить виртуальные тесты и оптимизировать операции. В наукоемком производстве, где изменения в процессах могут быть значительными, цифровые двойники помогают предвидеть и минимизировать возможные риски.
Ключевым направлением в развитии информационных технологий в логистике является интеграция информационных потоков и коммуникационное обеспечение транспортировки товаров. Эти направления связаны с интеграционными процессами в экономике развитых стран и представляют новое научно-практическое направление телематику. Развитие этого направления, ориентированного на активное использование вычислительных систем и информационных сетей [3].
Процесс применения цифровых технологий происходит поэтапно:
1. Начальный этап. Данный этап подразумевает анализ текущих потребностей логистической системы и оценка ее современного состояния. Это включает в себя изучение особенностей производства, характеристик продукции, оценку существующих слабых мест и возможных улучшений, а также накопление опыта использования ПК и автоматизация бухгалтерских расчетов на уровне конкретных задач;
2. Контрольный этап (выбор и адаптация технологий). На данном этапе определяются наиболее подходящие решения для конкретных потребностей. Проходит стабилизация парка ПК, определение сфер их применения, информационный поиск в Интернете и организация локальных сетей на предприятии. Это может включать в себя внедрение систем управления складом (WMS), технологий Интернета вещей (1оТ), роботизированных систем и других инновационных решений. Технологии выбираются с учетом конкретных особенностей производства и требований цепочки поставок.
3. Интеграционный этап. Эффективная интеграция информационно-цифровых технологий в существующие логистические процессы — ключевой момент. Это включает в себя настройку систем, а также создание интерфейсов для взаимодействия различных технологий, разработка сетевых решений разного уровня, децентрализация управления с помощью ПК и новая организационная основа предприятий, базирующаяся на широком применении сложных корпоративных ИС, интегрированных в Интернете [5].
Одним из ключевых вызовов при применении информационно-цифровых технологий является сложность управления многокомпонентными товарами. Продукция наукоемких отраслей часто состоит из множества высокотехнологичных компонентов, каждый из которых имеет уникальные характеристики и требования к транспортировке. Управление такой сложной структурой требует точности и согласованности на всех этапах логистической цепи, что становится сложной задачей для традиционных методов управления.
Высокие требования к безопасности также представляют вызов в контексте логистики наукоемкого производства. Инновационные продукты могут быть чрезвычайно чувствительными к условиям хранения и транспортировки, что создает необходимость в тщательном мониторинге и контроле. Отсутствие эффективных средств обеспечения безопасности может привести к потере ценных компонентов или даже повреждению продукции.
Ограниченные сроки поставок - еще одна проблема, с которой сталкиваются предприятия наукоемкого производства. Инновационные проекты часто подразумевают жесткие сроки, и задержки в поставках компонентов могут привести к серьезным проблемам в производственных циклах. Это создает дополнительное давление на логистические системы, требуя точной синхронизации и управления временем доставки.
Нестабильность спроса - еще один вызов, стоящий перед логистикой наукоемкого производства. Быстро меняющиеся требования рынка и непредсказуемость спроса на инновационные продукты усложняют задачу точного прогнозирования. Традиционные методы прогнозирования могут оказаться недостаточно эффективными в условиях нестабильной рыночной среды.
Сложность внедрения технологий также представляет собой существенный вызов. Работники предприятий, привыкшие к определенным процессам, могут испытывать сопротивление внедрению новых цифровых технологий. Обучение персонала и адаптация к изменениям требуют времени и ресурсов, что может замедлить процесс перехода к цифровой логистике.
В качестве перспектив применения информационно-цифровых технологий в логистике можно выделить следующие:
1. Одной из главных перспектив применения информационно-цифровых технологий в логистике наукоемкого производства является оптимизация цепочек поставок. Интеграция цифровых технологий позволяет создать прозрачные и эффективные цепочки поставок. Отслеживание движения каждого компонента в реальном времени снижает риски задержек и повышает общую эффективность планирования, что особенно важно в условиях строгих сроков.
2. Точное управление запасами - еще одна перспективная возможность. Системы управления складом и технологии Интернета вещей (IoT) обеспечивают возможность в режиме реального времени отслеживать уровень запасов. Это позволяет точно прогнозировать потребности и снижать избыточные запасы, что важно для эффективного управления ресурсами.
3. Улучшенная безопасность транспортировки является важным аспектом, который открывает перед логистикой наукоемкого производства новые перспективы. Цифровые технологии, такие как мониторинг условий транспортировки через IoT, обеспечивают точный контроль за условиями хранения и транспортировки. Это не только обеспечивает безопасность наукоемких продуктов, но и способствует сохранности их интегритета.
4. Прогнозирование спроса с использованием искусственного интеллекта (ИИ) представляет собой инновационный метод, который может существенно улучшить процесс планирования и предсказания рыночных тенденций. Технологии ИИ позволяют анализировать большие объемы данных и создавать точные прогнозы спроса. Это помогает снизить риск избыточных запасов или нехватки товаров, обеспечивая лучшую адаптивность к рыночным изменениям.
5. Автоматизация производственных процессов является перспективной возможностью для повышения эффективности производственных циклов. Роботизированные системы и автономные транспортные средства способствуют ускорению производственных циклов и снижению затрат на труд. Это способствует повышению общей производительности предприятия.
Вызовы и перспективы применения информационно-цифровых технологий в логистике наукоемкого производства подчеркивают важность поиска инновационных решений в управлении цепочкой поставок и производственными процессами. Сложность управления многокомпонентными товарами, высокие требования к безопасности, ограниченные сроки поставок и нестабильность спроса требуют тщательного рассмотрения и внедрения эффективных решений.
Было выявлено, что вызовы, с которыми сталкивается логистика наукоемкого производства, требуют системного подхода к применению информационно-цифровых технологий. Сложность управления многокомпонентными товарами, высокие требования к безопасности, ограниченные сроки поставок и нестабильность спроса - все эти аспекты требуют интеграции передовых цифровых решений для обеспечения эффективности и конкурентоспособности.
Во-вторых, перспективы применения информационно-цифровых технологий в логистике наукоемкого производства предоставляют значительные возможности для оптимизации процессов. От точного управления запасами и улучшенной безопасности транспортировки до использования искусственного интеллекта для прогнозирования спроса - эти инновационные методы могут стать ключевыми драйверами эффективности в условиях динамичного рынка.
В данной работе была подчеркнута исключительная роль информационно-цифровых технологий в сфере логистики, и что их использование приведет к более адекватным результатам при цифровой трансформации цепей поставок в различных отраслях экономики это необходимо учитывать, формируя систему управления качеством любой организации, независимо от особенностей ее бизнеса и рынков сбыта.
Список литературы
1. Афанасенко И.Д., Борисова В.В. Цифровая логистика: учебное пособие для вузов. Питер, 2019.
272 с.
2. Бочкарев А.А., Бочкарев П.А. Логистика городских транспортных систем: учебное пособие для среднего профессионального образования. Москва: Издательство Юрайт, 2022. 150 с.
3. Ивуть Р.Б. Логистика: учебное пособие для студентов специальностей 1-27 01 01 «Экономика и организация производства (по направлениям)», 1-27 02 01 «Транспортная логистика (по направлениям)». Минск: БНТУ, 2021. 462 с.
4. Марусин А.В. Перспективы цифровой трансформации логистики / А.В. Марусин, Т.Х. Аблязов // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2019. № 4-2. С. 240-244.
5. Муртазина. Э.И. Logistics and Supply Chain Management (Логистика и управление цепями поставок). М.: БИБКОМ, 2013.
6. Хацкевич В.Л. Инновационные подходы и технологии в современной экономике и менеджменте / В.Л. Хацкевич и др. Воронеж: НАУКА-ЮНИПРЕСС. 2012. 183 с.
7. McKinsey Global Institute. Цифровая Россия: новая реальность. 2018. [Электронный ресурс] URL: https://www.mckinsey.cOm/~/media/McKinsey/Locations/Europe%20and%20Middle%20East/Russia/Our%20Insights/Innov ations%20in%20Russia/Innovations-in-Russia web lq-1.ashx (дата обращения: 10.03.2024).
Маров Сергей Андреевич, магистрант, [email protected], Россия, Калуга, Калужский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана,
Птускин Александр Соломонович, д-р экон. наук, профессор, Россия, Калуга, Калужский филиал Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана
THE ROLE OF INFORMATION AND DIGITAL TECHNOLOGIES IN THE LOGISTICS OF HIGH-TECH PRODUCTION
S.A. Marov, A.S. Ptuskin
The article examines the role of information and digital technologies in the field of logistics of high-tech production. The concept of logistics and the role of information and digital technologies are revealed, the prospects for the use of digital technologies are determined. Presented: ways of using digital technologies, challenges and prospects of information and digital technologies. The conclusion is made about the importance of the role of information and digital technologies in modern economic conditions.
Key words: logistics, information and digital technologies, Internet of Things, cloud technologies, databases.
Marov Sergey Andreevich, undergraduate, sergeymarov40@mail. ru, Russia, Kaluga, Kaluga Branch of the Bauman Moscow State Technical University,
Ptuskin Alexander Solomonovich, doctor of economics, professor, Russia, Kaluga, Kaluga Branch of the Bauman Moscow State Technical University
УДК 004.925:004.932
DOI: 10.24412/2071-6168-2024-3-38-39
О НЕКОТОРЫХ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫХ АЛГОРИТМАХ И ОЦЕНКАХ ПОГРЕШНОСТИ
ДЛЯ ВЕЙВЛЕТ-РАЗЛОЖЕНИЙ
Ю.И. Битюков, Ю.И. Денискин, П.Ю. Битюков
На основе теории стационарных схем подразделений получены оценки погрешности для вейвлет-разложений функций, заданных на отрезке, и некоторые вычислительные алгоритмы, использующие свёрточные преобразования последовательностей и операции с разреженными матрицами для нахождения приближённых значений функции и её производных по известным вейвлет-коэффициентам.
Ключевые слова: CAD, схема подразделений, вейвлет, геометрическое моделирование, обработка изображений.
Во многих приложениях вейвлет-анализа к вычислительной математике [1-3], геометрическому моделированию [4-6], компьютерному зрению [7-11], машинному обучению [12, 13] и т.д. требуется по данным вейвлет-коэффициентам разложения неизвестной функции найти значения этой функции и её производных в заданных точках. Причём эти вычисления часто необходимо реализовывать при решении оптимизационных задач, т. е. в некотором итерационном процессе. Поэтому время нахождения таких значений играет решающую роль в возможности вообще получить решение этих оптимизационных задач.
1. Схемы подразделений. Основные результаты. В данном разделе приводятся основные результаты, касающиеся стационарных схем подразделений, которые будут использованы в дальнейшем. Схема подразделений [14] определяется заданной последовательностью а = {a } s е N Будем предполагать, что
1 a aeZs'
supp a = {а : aa Ф 0} - конечное множество. Обозначим lœ(Zs ) линейное нормированное пространство ограниченных последовательностей v = {v } , в котором норма определяется равенством V II = p i i
а aeZs II llœ " SUP l'a I-
aeZs
Введём в рассмотрение оператор Sa : lœ (Zs ) ^ lœ (Zs ) , который определим формулой
(Sav)a=E^eZsaa-2p vp> ve (ZS). (1)
Последовательность {a } будем называть маской схемы подразделений, а Sa - оператором под-
г aaeZs
разделений.
Определение 1. Будем говорить, что схема подразделений
me m-1/v \m i о 0
v =SaV =(Sa) v, m = 1,2, ...,v =v
