top of page
Интеллектуальный анализ данных, технический аудит, анализ систем автоматического управления, Data mining, оптимальное принятие решений, математическое моделирование
Наука >>
Типовые задачи

Типовые задачи. Решения

  • Решение расчетно-аналитической задачи. Получить в результате обследования систем управления или аудита подразделений предприятия, организации необходимые данные для расчета показателей уровня ( автоматизации, функциональности и т.д.). Разработать методику, формализовать и рассчитать показатель текущего и целевого уровня для предприятия, организации или  по всему холдингу. Сопоставить изменение  этого показателя с запрашиваемыми финансовыми средствами на модернизацию для каждого предприятия, организации. Проанализировать расход, перерасход средств относительно среднего, удельную стоимость повышения уровня на единицу параметра. Сформировать целевую программу развития на долговременный период по одному предприятию или по всем организациями входящим в холдинг.

  • Расчет численных экспертных оценок по вопросам того или иного фактора, аспекта, определяющих, на сколько существует готовность предприятия, организации в данном контексте исследования к дальнейшему развитию и модернизации или наличие проблемы, риска  и их значимости.

 

  • Решение задачи интеллектуального анализа данных, статистика. По предоставленным данным ораганизации, предприятия произвести интеллектуальный анализ в отношении заданных целей (критериев), либо обнаружить какие-либо новые зависимости и представить их в виде  новых знаний.  Интеллектуальный анализ данных представляет собой процесс обнаружения пригодных к использованию сведений в крупных объемах информации. В данном анализе применяются  математические методы статистики, машинного обучения и "умные" алгоритмы для выявления закономерностей и тенденций, существующих в данных. Процесс так же характеризуется получением и добычей новых знаний (Data mining), которые обнаружить при традиционном просмотре было невозможно. В результате получения новых знаний построить прогностические модели, тренды и поведенческие сценарии исследуемых объектов.

 

  • Постановка задачи оптимизации и решение. Распределить финансовые средства, ограниченные на каждом этапе поступления между всеми предприятиями, организациями с максимальным ростом интегрального расчетного показателя по всему холдингу в целом, с учетом взвешенного произведения средневзвешенного показателя емкости структуры (объема параметров) и объему выходного продукта каждого предприятия, т.е квадратичного веса предприятия в бизнес-проекте холдинга.

 

  • Задача помощи принятия решений. Для оптимизации принятия решений вводятся добавочные критерии, накладывающие дополнительные ограничения на качество решения, т.е рассматривается многокритериальность и расширяется исследуемая область. После определения таких  критериев решается задача многокритериальной оптимизации и затем с применением специального ПО организуется визуализация множества допустимых решений и выделение эффективных (неулучшаемых) точек решений по различным критериям. Используются экспертные системы принятия решений с целью определение процедур выбора наилучших решений из множества допустимых альтернатив.

Как пример, к оптимизационной задаче добавлялось условие минимизации неравномерности распределения финансовых средств между всеми предприятиями, организациями, т.е определить на каждой стадии финансирования каким образом распределять финансовые средства с максимально возможным учетом потребностей всех, без потери эффективности роста заданного показателя (уровня прогр.-тех.обеспечения, автоматизации и др.). При наглядности полученных решений (альтернатив) выбор оптимального становится не сложной и исследовательской задачей.

Группа-АСУ

bottom of page