Публикации автора

Актуальность исследования обусловлена ростом масштабов промышленных предприятий и неспособностью традиционных методов планирования обеспечить точность прогнозирования отказов оборудования в условиях длительного цикла поставки комплектующих.

Цель работы - разработка и обоснование проектных решений по внедрению BI-системы для проактивного управления запасами на примере предприятия «НПО СПЕКТРОН». В ходе исследования проведён сравнительный анализ BI-платформ (Arenadata, Yandex DataLens, Deductor) по критериям интеграции, прогнозных возможностей и стоимости владения. Результатом стала концептуальная архитектура решения TO-BE, включающая многомерную модель данных для витрин «Отказы и ремонты» и «Запасные части». Спроектированы система показателей (MTBF, интенсивность отказов, ABC-XYZ-анализ) и адаптированные методы прогнозирования (модель Хольта-Винтерса, XGBoost). Разработаны интерактивные дашборды для стратегического, оперативного и тактического уровней управления.

Научная новизна заключается в обосновании применения визуальной среды Data Mining (Deductor) для прогнозирования отказов в среднестатистической сервисной службе, не располагающей штатными Data-инженерами.

Практическая значимость: предложенное решение позволяет снизить дефицит запчастей и объём избыточных запасов, обеспечивая соблюдение сроков ремонта.

В статье рассматривается потенциальная автоматизация дефектоскопии текстильных полотен как возможный инструмент цифровизации предприятия. Представлены результаты анализа научных работ по теме видов дефектов на текстильных полотнах, классификация дефектов, способы определения дефектов, способы автоматизации дефектоскопии тканей. В работе выделены наиболее перспективные методы обнаружения дефектов, представлены рекомендации для дальнейших научных исследований по теме использования нейросетевого подхода в области цифровизации.