Лапидус Б.М. Влияние цифровизации и Индустрии 4.0 на развитие экосистемы железнодорожного транспорта / Б. М. Лапидус. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2018. - N 3. - С. 28-33
Аннотация: Отмечена необходимость комплексной цифровизации отечественных железных дорог на основе последних достижений науки и технологий. Подчеркнуто, что цифровизацию железнодорожного транспорта следует рассматривать как обязательное условие для перехода к новому технологическому укладу - Индустрии 4.0. Названы цели и возможности этого уклада. Дано пояснение понятию «экосистема цифровой экономики». Перечислены ключевые технологии, необходимые для решения задач перехода к цифровой железной дороге.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 2 : ЧЗ (1), ЦДПО (1) Свободны: ЧЗ (1), ЦДПО (1)
338 С 89 Султанова, Раиса Юнусовна. Особенности и роль технологии BIG DATA в современной экономике / Р. Ю. Султанова. - Текст : электронный // Экономика, политика, право : сб. научных статей. - Пенза : Глобус, 2019. - С. 76-78
Аннотация: В данной статье рассматриваются теоретические основы понятия Big Data (Большиеданные), отражаются сферы экономики, где применяется эта технология, а также выделяются ключевые особенности ее использования. Приводятся примеры компаний, использующих данную технологию и отмечаются положительные эффекты, получаемые от ее применения.
Мельников, Никита Владимирович. «Большиеданные» в развитии мировой экономики / Н. В. Мельников. - Текст : электронный // Развитие экономики России в условиях геополитических вызовов : сб. материалов всероссийской научно-практической конференции магистрантов и аспирантов. - 2019. - С. 130-134
Аннотация: В статье рассматриваются применение технологии Big Data в экономических процессах, изучается природа «большихданных» в контексте мировой экономики.
Розенберг И. Н. Разработка платформы цифровых двойников инфраструктурных объектов / И. Н. Розенберг, А. Н. Шабельников, И. А. Ольгейзер. - Текст : электронный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2019. - N 9. - С. 26-29
Аннотация: Рассмотрены проблемы разработки и внедрения автоматизированных систем управления технологическими процессами в условиях цифровизации железнодорожного транспорта. Показана актуальность создания цифровых двойников элементов железнодорожной инфраструктуры и подвижного состава. Раскрыт содержательный смысл категории «цифровой двойник сортировочной станции». Представлены преимущества использования концепции цифровых двойников, большихданных и промышленного интернета вещей при разработке, проектировании и внедрении АСУ ТП.
Онтологии большихданных, машинного обучения, и искусственного интеллекта на цифровой железной дороге / В. С. Лазуткина [и др.]. - Текст : электронный // International Journal of Open Information Technologies. - 2019. - vol. 7, no.5. - С. 75-88
Аннотация: Настоящая статья посвящена использованию онтологий в проектах цифровой железной дороги. Онтология – это систематическая классификация предметных знаний, которая поддерживает использование различных баз данных осмысленным образом. Железнодорожные перевозки стали областью, в которой производительность все больше зависит от имеющейся способности извлекать информацию из сложных наборов данных, а также принимать оптимальные решения в режиме реального времени. Поэтому эффективное управление информацией и данными жизненно важно для железной дороги, которая является тесно связанной онтологической системой систем, где изменения в любой части могут иметь значительные последствия в других местах. Например, онтология является одним из важных факторов реализации проекта анализа рисков большихданных (BDRA) для железных дорог. Целью BDRA является поддержка анализа рисков и принятие решений по безопасности из широкого спектра источников данных, а также для улучшения управления рисками безопасности на железных дорогах. В качестве примера в работе рассмотрено онтологическое проектирование для проекта цифровой железной дороги Rail Baltica. Отмечается большая роль искусственного интеллекта и систем на базе машинного обучения. Также в работе показано, что для того, чтобы в полной мере использовать эти новые технологии, железнодорожная отрасль должна пересмотреть свой подход к сбору и хранению данных и выбрать правильный набор онтологий.
Дробышевская, Алена. Как навести порядок в большихданных и не допустить, чтобы озера данных превращались в болота / А. Дробышевская. - Текст : электронный // Ведомости. - 2019. - № 223. - С. С. 15
Аннотация: Недавно KPMG провела исследование, как крупнейшие мировые компании воспринимают технологии. Результаты оказались интересными: 67% руководителей признались, что последние три года игнорировали некоторые выводы, полученные на основе компьютерных моделей, потому что эти выводы противоречили их интуиции или опыту. Получается, что умом руководители компаний понимают ценность технологий, но сердцем боятся использовать полученные результаты.
Шабельников, Александр Николаевич. Цифровизация сортировочного комплекса / А. Н. Шабельников, В. В. Дмитриев, И. А. Ольгейзер. - Текст : электронный // Автоматика, связь, информатика. - 2019. - № 1. - С. С. 19-22
Аннотация: В статье рассматриваются цели, задачи и разработки института в области цифровизации сортировочной станции. Поясняются некоторые аспекты используемой терминологии. Приводятся примеры эффективного использования цифровизации сортировочных горок.
Замышляев А. М. Развитие проекта УРРАН - построение системы управления техническими активами / А. М. Замышляев, И. Б. Шубинский. - Текст : электронный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2019. - N 12. - С. 19-26
Аннотация: Рассмотрены вопросы разработки технологии комплексного управления надежностью, рисками, ресурсами на всех стадиях жизненного цикла (УРРАН). Указаны объект применения, цель и ступени создания, назначение и задачи УРРАН как системы управления техническими активами. Перечислены организационные, нормативные и информационные факторы, препятствующие ее эффективному применению. Показано, что перспективным направлением развития проекта УРРАН является разработка системы интеллектуального анализа большихданных на основе технологии Data Science.
Пустохина, Ирина. Цифровизация логистики в России: реальность, проблемы и ближайшие перспективы / И. Пустохина, Д. Пустохин. - Текст : электронный // Логистика. - 2019. - № 11. - С. 14-18
Аннотация: В статье определяются задачи цифровизации и факторы, влияющие на скорость цифровизации логистики. Выделяются основные инновационные технологии, применяемые в логистике. Описывается алгоритм построения нового процесса, предшествующий цифровизации. Подчеркивается необходимость взаимодействия государства и компаний для достижения цели цифровизации экономики.
Переслегин, Сергей. Информационное общество: ближайшие перспективы и поиск своего места под Солнцем / С. Переслегин. - Текст : электронный // Делопроизводство и документооборот на предприятии. - 2020. - № 2. - С. 82-94
Аннотация: Когда у нас говорят, что необходимо создать информационное общество, то люди крайне редко отдают себе отчет в возникающих при этом последствиях. Цифровое общество очень интересная идея. Но нужно иметь в виду, что оно является предельно нечеловеческим. В чем суть этого вопроса?
Петрова Л.А. Цифровые технологии в экономике и бизнесе / Л. А. Петрова, Т. Е. Кузнецова. - Текст : электронный // ЭТАП: Экономическая теория, анализ, практика. - 2020. - № 2. - С. 74-89
Аннотация: Социально-экономическая трансформация общества и экономики происходит нот влиянием массового внедрения и применения цифровых технологий. Повсеместное использование больших объемов данных, роботизация, виртуальная и дополненная реальность, Интернет вещей, адаптивные системы, нейротехнологии уже давно перестали быть инновациями в классическом понимании и перешли в разряд тех явлений, которыми людям следует научиться квалифицированно управлять, уметь их грамотно применять.
Брагина Д.С. Big Data в HR / Д. С. Брагина, Н. А. Молодчик. - Текст : непосредственный // Управление персоналом и интеллектуальными ресурсами в России : научно-практический журнал. - М. : ИНФРА-М : Национальный союз "Управление персоналом" (НаСОУП), 2020. - N 3. - С. 76-80
Аннотация: В статье рассмотрены возможности применения big data в сфере управления человеческими ресурсами, показаны трудности, с которыми можно столкнуться, внедряя данные технологии в работу компании. Приведены основные проблемы использования организациями данных о сотрудниках для анализа, прогнозирования и улучшения производственных показателей. Показаны примеры компаний, успешно применяющих big data в своей работе. Даны рекомендации компаниям по внедрению технологий анализа большихданных в сферу управления человеческими ресурсами.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №1 (1) Свободны: ЧЗ №1 (1)
Каргина Л.А. Применение цифровых технологий при реализации проектов умного транспорта / Л. А. Каргина, Т. М. Дмитриева. - Текст : электронный // Экономика железных дорог : Журнал для руководителей и финансово-экономических работников. - М. : Прометей, 2020. - N 10. - С. 59-65
Аннотация: Новые цифровые технологии, в т.ч. информационные, коммуникационные, навигационные, в сочетании с появлением умного транспорта ведут к цифровой трансформации всех составляющих транспортной системы.
Саак А.Э. Ключевые технологии Индустрии 4.0, Общества 5.0, Экономики 3.0 : электронный научный журнал / А. Э. Саак, Е. В. Пахомов. - Текст : электронный // Инженерный вестник Дона. - 2020. - № 2. - С. 1-17
Аннотация: В статье анализируется современное состояние цифровых технологий, оказывающих ключевое влияние на технологическое и социально-экономическое развитие индустрии, общества, экономики. Современное развитие индустрии в модели Всемирного экономического форума (ВЭФ) соответствует уровню Индустрия 4.0, развитие общества в японской модели – стадии Общество 5.0, развитие мировой экономики, как показывают авторы, – стадии Экономика 3.0. Рассматриваются модели SMACT-технологий, DARQтехнологий, седьмой волны цифровых технологий, восьми и девяти технологий, соответственно, консалтинговых фирм IDC, Accenture, McKinsey, PwC и BCG. Анализируются отчёты национального совета по разведке США, документы ВЭФ, доклады ООН. На большом фактическом материале авторы предлагают считать ключевыми технологиями следующие восемь: блокчейн, искусственный интеллект, большиеданные, интернет вещей, роботы, 3D-печать, расширенная реальность и облачные технологии.
Шубинский, Игорь Борисович. Цифровая платформа управления рисками при обеспечении безопасности движения / И. Б. Шубинский, А. М. Замышляев. - Текст : электронный // АСИ : ежемесячный научно-теоретический и производственно-технический журнал ОАО "Российские железные дороги" / РЖД. - М. : Автоматика, связь, информатика, 2021. - № 2. - С. 10-15
Аннотация: В статье описывается практический опыт применения методов и алгоритмов искусственного интеллекта для прогнозирования опасных событий в хозяйствах инфраструктуры Куйбышевской, Северной и Горьковской железных дорог. Для всех использованных алгоритмов оптимизированы значения индикаторов раннего предупреждения. Лучшие результаты прогнозирования для путевого комплекса показал метод градиентного бустинга на основе решающих деревьев (85 % сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия), для хозяйства автоматики и телемеханики и «Трансэнерго» - бинарное дерево решений (89,9 % и 87 % соответственно сходимости прогноза опасного отказа и факта его наличия). Материалы этих исследований будут использованы как для повышения точности прогнозирования, так и для развития цифровой платформы управления безопасностью движения на железнодорожном транспорте.
Багутдинов Р.А. Разработка единой централизованной системы управления транспортными потоками / Р. А. Батутдинов, Д. В. Бежуашвили. - Текст : электронный // Техник транспорта: образование и практика : научно-практический журнал по подготовке кадров для транспорта. - Москва : ФГБУ ДПО "Учебно-методический центр по образованию на железнодорожном транспорте", 2021. - Т. 2, N 1. - С. 71-77
Аннотация: В настоящее время наблюдается рост информации для интеллектуального анализа данных в транспортных системах, основная причина — увеличение количества разнородных источников. Актуальность темы заключается в необходимости сбора, обработки, агрегирования, моделирования больших объемов неструктурированных сведений, которые не могут быть эффективно обработаны традиционными методами. С возрастающим потоком автотранспорта, его разнообразием, возникает потребность в оптимизации процессов транспортировки и логистики, повышении системной безопасности автодвижения. Создание информационной базы знаний поможет решить ряд важных проблем, в том числе: эффективность использования автодорог, уменьшение ядовитых выбросов, контроль и разгрузка транспортного потока, уменьшение количества аварий, быстрое оповещение служб.
Бутыркин А. Я. Использование предиктивной аналитики в процессах моделирования и машинного обучения на транспорте / А. Я. Бутыркин, В. А. Гелис, Е. Б. Куликова. - Текст : непосредственный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2021. - N 11. - С. 50-54
Аннотация: Представлен анализ потенциала прогрессивных подходов к моделированию на основе методов машинного обучения применительно к транспортной сфере. Сформированы формализующие технологии схемы. Обозначены специфические особенности распространенных алгоритмов и методов. Приведены результаты оценки перспективных моделей.
Имеются экземпляры в отделах:
всего 1 : ЧЗ №2 (1) Свободны: ЧЗ №2 (1)
004 Ц 75 Цифровые технологии : тематическая подборка / сост. Е. М. Розентальс ; отв. за выпуск Е. В. Шавыркина, 2021. - 216 с. (Введено оглавление). - Текст : непосредственный.
Аннотация: В ближайшее время скорость принятия решений, внедрения новых технологий и получения информации станет для компаний и предприятий одним из самых главных факторов успеха, который определит дальнейшие пути их развития. Социально-экономическая трансформация общества и экономики происходит под влиянием массового внедрения и применения цифровых технологий. Некоторые передовые технологии уже стали обыденными, но появление новых сценариев их использования и новых приложений откроет дополнительные преимущества и возможности.
Для просмотра полного текста, пожалуйста, авторизируйтесь.
Информационные технологии в управлении перевозками / А. В. Озеров, А. В. Дроздов, Д. Ю. Фоменков, Н. О. Бересток. - Текст : электронный // Железнодорожный транспорт : Ежемесячный научно-теоретический технико-экономический журнал. - М. : ОАО "Российские железные дороги", 2021. - N 12. - С. 32-34
Аннотация: Описаны этапы и перспективы развития информационно-управляющих систем, применяемых в современных диспетчерских центрах управления перевозками ОАО «РЖД», их функциональное назначение и особенности с учетом решаемых задач перевозочного процесса, перехода на полигонную модель управления и зарубежного опыта.