Целью исследования является получение числовых значений появления резонанса исследуемой конструкции и оценка влияния количества сварных швов на резонанс рабочего колеса промышленного вентилятора в программном комплексе APM FEM.

Методы. В данной статье используется расчет методом конечных элементов сварной конструкции рабочего колеса промышленного вентилятора в программном комплексе APM FEM для КОМПАС-3D v23.0.0.8. Конструкция моделировалась в программе КОМПАС V23, сварные швы конструкции по ГОСТ 14771–76-Т3 смоделированы с помощью приложения «Неразъемные соединения». В местах расположения сварных швов применено преобразование швов в тело, для учета их при генерации сетки конечных элементов.

Результаты. На основании проведённого анализа можно утверждать, что конструкция обладает высоким запасом вибрационной устойчивости при номинальных нагрузках. Увеличение количества сварных швов с двух до четырёх на каждую лопатку рабочего колеса промышленного вентилятора при проектировании конструкции, незначительно повышает значения появления резонанса. Таким образом, конструкция может быть рекомендована к изготовлению с минимальным количеством сварных швов, а именно по два на каждую лопатку.

Заключение. Проведённый анализ сварной конструкции рабочего колеса промышленного вентилятора с использованием программного комплекса APM FEM показал, что при исследовании на наличие собственных частот, конструкция сохраняет прочностную и геометрическую устойчивость, а полученные числовые значения появления резонанса сильно превышают значения, возможные при эксплуатации. Для варианта с двумя швами на лопатку собственные частоты пяти первых форм составили: 357,42; 363,01; 363,36; 365,73 и 367,13 Гц. Для варианта с четырьмя швами соответствующие частоты составили: 383,33; 391,77; 394,39; 396,63 и 397,18 Гц. Полученные числовые значения предполагаемого вхождения в резонанс соответствуют требованиям нормативных документов.

Цель исследования. Целью данного исследования является разработка конструктивного решения, обеспечивающего сейсмостойкость модульного здания в районе с сейсмичностью 9 баллов по шкале MSK-64. Методы. В исследовании используется конечно-элементная расчетная модель здания со ствольно-модульной конструктивной системой с железобетонными модулями. Для анализа применяются численные методы с использованием конечно-элементной модели в ANSYS, SCAD. В комплексе SCAD создана единая расчётная модель всего здания, включающая монолитную часть, модульную часть и соединения между модулями. Межмодульные соединения моделировались специальными элементами с конечной жёсткостью. Жесткость межмодульных соединений была определена с помощью конечно-элементной модели из объёмных элементов в комплексе ANSYS, по этой же модели анализировались напряжения в соединениях. Учитывались все нагрузки нормальной эксплуатации здания, а также сейсмическая нагрузка по действующим нормам РФ для г. Владикавказ. Рассматривалось линейное упругое поведение материала конструкций. В ходе расчётов исследуются интенсивность армирования в несущих конструкциях здания, распределение напряжений в самом нагруженном межмодульном соединении.

Результаты. Результаты расчётов показывают, что применение сейсмоизоляции значительно уменьшает влияние сейсмического воздействия на здание, снижая интенсивность армирования до 55% (более чем в 2 раза) в монолитной части и до 60% – в модульной части по сравнению с аналогичным зданием без системы сейсмоизоляции. Так же была предложена конструкция усиленного межмодульного соединения, использование которой обеспечивает выполнение условий прочности при сейсмическом воздействии.  Заключение. Исследование качественно показало, что использование системы сейсмоизоляции позволяет достичь необходимого уровня сейсмостойкости модульных железобетонных зданий без изменения типовых конструктивных решений модулей. Данное исследование имеет важную практическую пользу, которая заключается в подготовке расчётной базы для строительства зданий из железобетонных модулей в сейсмоактивных районах. На следующих этапах исследования необходимо учесть возможность работы межмодульных соединений за пределами упругости, а также учесть существенно нелинейное поведение слайдерных сейсмоизоляторов для получения более корректной количественной оценки результатов сейсмических расчётов сейсмоизолированного модульного здания.

Цель исследования. В статье приводится математическое описание процесса теплопередачи при комбинированной утилизации низкопотенциальной теплоты сбросных газов и вентиляционных выбросов в каналах многослойного пластинчатого рекуператора.

Методы. Провести сравнительный анализ критериев Эйлера на основе теории подобия в горячем канале для различных конфигураций турбулизаторов в комбинированных системах утилизации низкопотенциальной теплоты, определить, как скоростные режимы воздушных потоков влияют на коэффициент теплопередачи, а также тепловую и электрическую эффективности в процессах утилизации вторичных и возобновляемых энергоресурсов с попутной генерацией термоэлектричества.

Результаты. Установлено преимущество шахматной конфигурации цилиндрических турбулизаторов в исследуемом рекуператоре по сравнению с коридорной и реберной схемами их расположения, для чего был использован сравнительный анализ критериев Эйлера на основе теории подобия. Создана математическая модель тепловых процессов с разливным расположением цилиндрических турбулизаторов (шахматным, коридорным), в пластинчатом рекуператоре в квазистационарном тепловом режиме. Предложена методика определения коэффициентов теплоотдачи и теплопередачи комплексного многослойного пластинчатого рекуператора с повышенной турбулизацией теплоносителей.

Заключение. Исследование показало, что шахматная конфигурация цилиндрических турбулизаторов значительно повышает эффективность теплопередачи по сравнению с другими схемами, что делает ее предпочтительной для использования в горячих каналах пластинчатых рекуператоров систем комбинированной утилизации низкопотенциальной теплоты. Разработанная математическая модель позволяет прогнозировать и оптимизировать тепловые процессы, учитывая влияние турбулизаторов. Методика определения коэффициентов теплоотдачи обеспечивает высокую точность расчетов, а сравнительный анализ критериев Эйлера на основе теории подобия подтвердил преимущество шахматной схемы. Были также определены области режимных параметров и влияния геометрических характеристик турбулизаторов на эффективность процесса рекуперации тепла, что подчеркивает важность их оптимизации.

Цель исследования: Разработка гибридного двухуровневого метода для повышения как точности, так и устойчивости выявления подмены лица оператора на изображениях, что является актуальной задачей в условиях постоянного роста и усложнения угроз со стороны дипфейк-технологий. 

Методы. Предложена архитектура, объединяющая сверточную нейронную сеть EfficientNet для извлечения глубоких паттернов и ансамбль из четырех классификаторов. Эти классификаторы целенаправленно анализируют специфические группы признаков: экспертные, текстурные, статистические и основанные на координатах лицевых ориентиров, что позволяет выявлять конкретные артефакты синтеза. Для обучения и тестирования был сформирован обширный и репрезентативный комплексный набор данных объемом 34 000 изображений, включающий как сгенерированные дипфейки, так и публичные датасеты. 

Результаты. Экспериментально подтверждена высокая эффективность предложенного метода: точность составила 0,921, а F1-мера – 0,914. Эти показатели значительно превосходят результаты любой из моделей, использованных по отдельности, что доказывает ярко выраженный и практически значимый синергетический эффект от их объединения. 

Заключение. Работа демонстрирует, что синергия глубокого обучения и классических признаковых моделей позволяет создать действительно более надежный и точный детектор. Предложенный метод повышает общую точность и увеличивает надежность системы, эффективно компенсируя индивидуальные слабости отдельных классификаторов. Это подтверждает гипотезу о том, что сочетание способности нейросети извлекать сложные, неявные паттерны и способности признаковых моделей анализировать конкретные, заранее известные специфические артефакты (например, геометрические искажения) ведет к созданию более мощного и устойчивого детектора. 

Цель работы: исследование зависимости между погрешностью данных на входе нейрона, предназначенного для применения в искусственной нейронной сети на ПЛИС, и погрешностью вычислений, а также разработка методики выбора разрядности компонентов нейрона, направленной на снижение аппаратных затрат при сохранении точности вычислений, адекватной точности исходных данных.

Методы. В работе использовались методы проектирования цифровых устройств на основе языка описания VHDL, анализа погрешностей вычислений относительно эталонной модели с плавающей точкой, а также методы синтеза устройств и оценки используемых аппаратных ресурсов ПЛИС встроенные в Xilinx ISE. Для обработки результатов применялись методы математической статистики, включая построение регрессионных моделей зависимости точности и аппаратных затрат от разрядности исходных данных.

Результаты. Предложен вариант оценки разрядности устройства обработки, позволяющий согласовать его разрядность с погрешностью исходных данных, исследовано влияние разрядности представления входных данных и весовых коэффициентов на точность вычислений и объём занимаемых нейроном аппаратных ресурсов, реализованном на ПЛИС. На основе VHDL-описания устройства создана параметризуемая модель, позволяющая согласованно изменять разрядность элементов нейрона при изменении разрядности входных сигналов. Для оценки влияния разрядности на точность вычислений использовалась эталонная модель на основе арифметики с плавающей точкой. Для каждого варианта разрядности проводились сравнительные вычисления выходного значения устройства, и рассчитывалась погрешность. Также анализировалось влияние разрядности на использование аппаратных ресурсов ПЛИС: количество LUT, регистров (FF). Апробация метода проводилась на базе ПЛИС Xilinx Spartan-3E XC3S500E (xc3s50e-4pq208), с использованием среды ISE Design Suite 14.7. Были реализованы несколько версий цифрового устройства с разрядностью входных данных от 4 до 12 бит (с учётом знакового разряда). Для каждого случая зафиксированы: тактовая частота работы, используемые ресурсы ПЛИС, точность измерений. На примере 12-битных исходных данных получена экспериментальная оценка объёма таблицы сигмоидальной функции (8192 ячеек), позволяющей достичь компромисса между точностью вычислений (максимальная приведенная погрешность – 0,12%) и объёмом аппаратных затрат (используется 1% аппаратных ресурсов ПЛИС).

Заключение. В данной работе представлено описание схемы нейрона с сигмоидальной функцией активации, реализованной на языке описания аппаратуры VHDL, пригодной для интеграции в нейросетевые решения на программируемых логических интегральных схемах. Устройство принимает входные целочисленные значения фиксированной разрядности со знаком, осуществляет вычисление суммы взвешенных входных сигналов и смещения и формирует выход нейрона на основе таблицы поиска, хранящейся в блочной памяти (RAM). Приведено описание работы модуля, его масштабирование и оптимизация. Предложенный метод позволяет определить оптимальную разрядность устройства обработки, обеспечивающий согласованный с погрешностью исходных данных уровень погрешности при минимальных аппаратных затратах. Полученные зависимости могут быть использованы на этапе проектирования для выбора параметров цифровых модулей обработки информации в системах реального времени и встраиваемых устройствах.

Цель исследования. Математическое моделирование динамики управляемого движения сферического магнитоактивного объекта в криволинейном канале посредством внешнего магнитного поля, создаваемого подвижным постоянным магнитом.

Задачи. Разработка системы дифференциальных уравнений, описывающих управляемое движение магнитоактивного объекта в криволинейном эластичном канале. Разработка алгоритмов локализации магнитоактивного объекта внутри канала, расчета нормали и величины деформации при контактном взаимодействии. Постановка вычислительных экспериментов с целью определения характера движения магнитоактивного объекта в криволинейном канале и получения предельных значений параметров системы, обеспечивающих управляемость микроробота за счет перемещения постоянного магнита.

Методы. При моделировании движения магнитоактивного микроробота внутри биологически-инспирированного криволинейного канала используется система дифференциальных уравнений и уравнений для внешнего неоднородного магнитного поля. Модель учитывает силы магнитного воздействия, силы сопротивления среды, силы инерции и силу тяжести. Для решения уравнений динамики системы применяются методы численного интегрирования. В рамках данного исследования модель реализована с помощью программного пакета MATLAB.

Результаты. В работе представлена математическая модель движения управляемой магнитоактивного сферического объекта в криволинейном эластичном канале, имитирующем кровеносный сосуд. Разработанная модель учитывает гидродинамическое сопротивление, взаимодействие с деформируемыми стенками канала и внешнее магнитное воздействие. Проведенные численные эксперименты демонстрируют возможность предсказания траектории движения объекта и выявляют предельные значения параметров системы, при которых сохраняется управляемость магнитоактивным микророботом.

Заключение. Перемещение частицы по синусоидальному каналу эффективно обеспечивается воздействием постоянного магнита. Возникающая нормальная реакция стенки канала не превышает допустимых для сосудистых структур значений, составляя до 5 мН в пике и около 1 мН при длительном воздействии. Учёт ключевых физико-геометрических параметров, таких как форма канала, свойства магнитоактивного объекта, вязкость среды, силы трения и пондеромоторное воздействие, обеспечивает универсальность модели. Предложенная методология может быть использована для оптимизации алгоритмов магнитной навигации в задачах эндоваскулярной эмболизации, адресной доставки лекарственных средств и других перспективных медицинских методик. 

Цель исследования. Параллельная обработка данных на основе системы остаточных классов позволяет уменьшить аппаратные затраты устройств цифровой фильтрации сигналов, что является одной из ключевых проблем цифровой обработки сигналов. Распараллеливание вычислений позволило разработать метод цифровой фильтрации сигналов на основе использования усеченных блоков умножения с накоплением в системе остаточных классов. В данной статье представлены преимущества применения разработанного подхода и его ограничения.

Методы. В исследовании применялись методы организации вычислений в системе остаточных классов с диапазонами в 32 и 48 бит и с использованием сбалансированных наборов модулей вида {2 − 1, 2 , 2 + 1}, аналитической оценки сложности вычислительного устройства и аппаратное моделирование в среде Synopsys Design Compiler с использованием стандартной библиотеки.

Результаты. Снижение аппаратных затрат зафиксировано при использовании модулей специального вида {2 − 1, 2 , 2 + 1}, позволяющих уменьшить их до 16 139,30 мкм для фильтров 3-го порядка, 31 152,99 мкм для фильтров 7-го порядка, 62 507,06 мкм для фильтров 15-го порядка и 126 564,46 мкм для фильтров 31-го порядка с организацией арифметической обработки 32-разрядных данных в системе остаточных классов. Таким образом, аппаратные затраты были снижены на 21,5%-23,0% относительно фильтров на основе параллельно-префиксных сумматоров по методу Когге-Стоуна и на 20,6%-22,2% на основе сумматоров параллельного переноса с распространением. Для 48-битных цифровых фильтров с арифметической обработкой данных в системе остаточных классов результаты моделирования показали уменьшение аппаратных затрат от 9,45% до 14%, в зависимости от их порядка.

Заключение. Проведение вычислений в системе остаточных классов позволяет улучшить эксплуатационные характеристики устройств цифровой обработки сигналов, для которых первостепенной задачей является минимизация аппаратных затрат. 

Целью работы являлось обоснование эффективности применения и сравнение методов искусственного интеллекта (машинного обучения и глубокого обучения) для своевременного обнаружения деструктивных воздействий на информационные и технические системы. 

Методы. Выполнен анализ современных научных источников, включая обзоры и стандарты по кибербезопасности, а также проведен эксперимент на открытом наборе данных сетевых атак (UNSW-NB15) с использованием алгоритмов машинного обучения (Random Forest) и глубокой нейронной сети. Оценка проводилась по метрикам точности, полноты обнаружения, F1 и др. 

Результаты. Методы ML/DL демонстрируют существенно более высокую точность обнаружения воздействий по сравнению с традиционными сигнатурными средствами: на датасете UNSW-NB15 достигнута точность ~96% при использовании нейронной сети против ~70% у сигнатурного подхода. Показано, что глубокое обучение позволяет выявлять ранее неизвестные атаки (в т.ч. сложные многовекторные) за счет распознавания скрытых аномалий, а ансамблевые и федеративные подходы повышают надежность и скорость обнаружения. 

Заключение. Интеграция методов ИИ в системы мониторинга безопасности значительно повышает эффективность защиты информационных и технических систем за счет проактивного выявления кибератак с минимальными ложными срабатываниями. Экспериментальные результаты подтверждают практическую применимость выбранных методов для защиты сетевой инфраструктуры (энергетика, связь, промышленный IoT), однако требуют дальнейшего развития в части обеспечения устойчивости к воздействиям и соблюдения принципов надежности ИИ. 

Целью исследования является разработка метода получения обобщенной траектории движения запястья при скандинавской ходьбе для интеграции в систему автоматического управления реабилитационного стенда верхних конечностей.

Методы. В статье рассматривается и детально анализируется метод получения, последующей обработки и математического моделирования обобщенной траектории движения запястья во время цикла шага при скандинавской ходьбе. Для этого, исходя из экспериментальных данных, полученных от испытуемых с различными антропометрическими данными на основе полуавтоматического видеоанализа и последующей аппроксимации полученных траекторий, для последующей интеграции в систему автоматического управления реабилитационного стенда верхних конечностей, основанного на принципе непрерывного пассивного движения (НПД) с целью мобилизации суставов по траекториям естественного движения. Для оцифровки законов движения аналитического описания обобщенной траектории движения запястья была применена аппроксимация полиномами 5-го порядка. 

Результаты. В работе были получены и визуализированы индивидуальные траектории движения запястья групп испытуемых с различными антропометрическими параметрами. На их основе была построена обобщенная траектория движения запястья в процессе скандинавской ходьбы, что стало возможным благодаря использованию методики полуавтоматического видеоанализа. Путем проведения тщательного статистического анализа собранных данных были выявлены и количественно оценены существенные биомеханические отклонения, возникающие при неправильном и нерациональном подборе длины палок для скандинавской ходьбы. В ходе процесса математического моделирования были рассчитаны и получены конкретные числовые коэффициенты для полиномов пятого порядка, которые были использованы при аппроксимации для описания обобщенной траектории движения.

Заключение. Полученные результаты подтверждают эффективность метода полуавтоматического видеоанализа для моделирования траектории движения запястья и позволяют оптимизировать параметры реабилитационных стендов, обеспечивая естественную биомеханику движений. Подтверждается важность корректного подбора длины палок для скандинавской ходьбы.

Цель исследования. В работе решается актуальная прикладная задача разработки единой информационной системы управления цепочками поставок ретейл компании. Актуальность работы обусловлена необходимостью упростить передачу информации между отделами ретейл-компании и повысить уровень взаимодействия между подразделениями в процессе управления цепочками поставок. Анализ рынка показал, что необходимость замещения иностранного программного обеспечения остается ключевым вопросом в Российской Федерации. Замещение и адаптация компонентов программных модулей и настроек, поддержка пользователей и администраторов ресурса, а так же информационная безопасность и целостность данных – компоненты единой надежной системы современного предприятия для стабильной работы в мире трансформационных процессов. Разработка единой информационной системы для повышения уровня взаимодействия между отделами ретейл компании в процессе управления цепочками поставок.

Методы исследования. В работе применен язык моделирования архитектуры ArchiMate для проектирования функциональной архитектуры единой информационной системы управления цепочками поставок. Для моделирования функциональности проектируемых модулей информационной системы применен унифицированный язык моделирования UML. Для разработки программного обеспечения информационной системы управления цепочками поставок применен объектно-ориентированный подход.

Результаты. В ходе работы построена модель функциональной архитектуры единой информационной системы управления цепочками поставок. Выполнен анализ функциональных возможностей проектируемой системы и проведено объектно-ориентированное проектирование статической структуры информационной системы управления цепочками поставок. Разработано программное приложение единой информационной системы, позволяющее повысить уровень взаимодействия между подразделениями в процессе управления цепочками поставок, а также упростить передачу информации между отделами ретейл компании.

Заключение. Разработанная система за счет автоматизации всего контура управления цепочками поставок позволяет упростить передачу информации между отделами ретейл компании, что позволяет снизить вероятность ошибок при взаимодействии между подразделениями.

Цель исследования. Целью данного исследования является разработка концептуальных основ процесса распределения квот на вылов водных биологических ресурсов (ВБР) в Российской Федерации, с учетом сильных и слабых сторон существующей системы и её ключевых операционных проблем. Кроме того, в работе формализована новая усовершенствованная модель управления процессом квотирования, применение которой позволит повысить эффективность и устранить выявленные ограничения.

Методы. В исследовании используется систематический анализ нормативно-правовой базы и операционных механизмов распределения квот на ВБР, включая «исторический принцип», распределение на основе аукционов и «инвестиционные квоты». Для иллюстрации эффективности системы используются официальные статистические данные о динамике вылова ВБР в различных рыбохозяйственных бассейнах за 2023–2024 гг. В работе также разрабатываются формальные математические модели для описания алгоритмов и ограничений каждого метода распределения, а также для определения концептуальной основы адаптивной системы управления квотами.

Результаты. Анализ показывает, что, хотя существующая система квот на природопользование является сложной и направлена на достижение баланса между экономическими, экологическими и социальными целями, её статичный характер и опора на исторический опыт приводят к ограничениям. В частности, она часто не обеспечивает адекватного стимулирования полного и рационального использования выделенных ресурсов, что приводит к систематическому недоиспользованию квот и упущенной экономической выгоде для государства. Для решения этих проблем в исследовании представлена теоретическая модель усовершенствованного адаптивного процесса управления квотами, которая расширяет существующие штаты и действия, включая интеллектуальную поддержку принятия решений, стремясь к доминированию Парето над существующей системой с точки зрения эффективности.

Заключение. В заключение следует отметить, что, несмотря на значительные достижения и интеграцию цифровых технологий, российская система управления квотированием требует дальнейшей эволюции. Переход от чисто статического распределения к адаптивной модели, способной учитывать обратную связь по использованию ресурсов, имеет решающее значение для повышения общей эксплуатационной и экономической эффективности. В настоящем исследовании подчеркивается критический пробел в существующей литературе, касающейся детального операционного и экономического анализа механизмов распределения, передачи и ценообразования квот, особенно в целях содействия комплексной эксплуатации ресурсов. 

Цель исследования. Традиционные методы, основанные на визуальном наблюдении и ручном подсчете, не только обладают очевидными ограничениями с точки зрения затрат времени и людских ресурсов, но и дают недостаточно точные результаты из-за субъективного человеческого фактора в процессе работы. Эти погрешности, даже незначительные, могут привести к ошибочным управленческим решениям, что негативно сказывается на эффективности производства в аквакультуре. 

Методы. С целью устранения указанных недостатков в данной статье представлено автоматизированное решение, использующее нейронную модель YOLOv9t для задачи обнаружения и подсчета рыбы на изображениях, выполненных под водой. Благодаря оптимизированной архитектуре нейронной модели YOLOv9t, включающей всего 2 млн параметров, продемонстрированы высокие результаты определения рыб на изображениях из набора данных DeepFish: Точность - 0.928, Полнота - 0.91, mAP50 - 0.961 и mAP50-95 - 0.584. Метод NonMaximum Suppression использован для устранения дублирующихся случаев обнаружения рыб на одной области, а применение алгоритма DeepSORT позволило непрерывно отслеживать каждую особь на последовательности кадров в видеозаписи с помощью уникальных идентификаторов. 

Результаты исследования подтвердили, что нейронная модель YOLOv9t пригодна для создания автоматизированных систем видеоаналитики в рыбоводстве для мониторинга за поведением рыб и управления активационными устройствами. Это позволяет перевести ключевые процессы контроля на полностью автоматизированную основу, оптимизируя использование ресурсов. Предложенная архитектура обеспечила высокую точность и надежность в различных условиях среды - от прозрачной до мутной воды, открывая перспективы для применения на производстве в реальных условиях эксплуатации. 

Заключение. Такая стабильность работы делает систему готовой для внедрения в промышленных масштабах с целью повышения эффективности управления хозяйством.

Цель исследования. В современном цифровом повышается роль использования видеокамер в качественных источниках первичных данных. Однако сами по себе «сырые» видеоданные несут низкую информационную ценность без последующего анализа. Ключевыми задачами, позволяющими извлечь смысловую информацию из видеопоследовательности, является локализация объектов и определение их движения. Актуальность этой задачи обусловлена ее критической важностью для широкого спектра прикладных и исследовательских дисциплин. Несмотря на длительную историю, определение движущихся объектов остается актуальной научной проблемой в связи с наличием следующих трудностей: изменчивость условий освещения, динамический фон, эффекты окклюзии, необходимость работы в реальном времени. Целью работы является снижение вычислительной нагрузки при решении задач анализа движения объектов в реальном времени путем разработки и апробации метода извлечения векторов движения из сжатых видеопотоков. 

Методы. Для реализации поставленной цели был использован аппарат векторов движения как основа компенсации временной избыточности, а также алгоритмы технического зрения и алгоритмы компенсации движения в видеоданных. 

Результаты. Создан программный модуль, позволяющий извлекать векторы движения непосредственно из видеопотока, Выполнена экспериментальная проверка эффективности работы предложенного метода и продемонстрирована его эффективность в различных прикладных областях, включая видеонаблюдение, сельское хозяйство и робототехнику при значительном снижении вычислительных затрат. 

Заключение. Произведенные экспериментальные проверки показали, что использование векторов движения, уже содержащихся в сжатых видеоданных, позволяет эффективно решать задачи анализа движения без необходимости их повторного вычисления, что особенно актуально для систем с ограниченными вычислительными ресурсами.

Цель исследования: повышение эффективности и контроля процессов производства путем выявления потенциальных скрытых рисков возникновения инцидентов и дефектов продукции предприятия на этапе постпроизводственной эксплуатации.

Методы. В данной статье рассматривается процесс автоматизированного интеллектуального анализа запросов сервисного обслуживания и рекламаций производственного предприятия. Данный процесс включает в себя анализ поступающих данных о произошедших инцидентах и дефектах продукции, и поиск причинно-следственных связей с производственными процессами различных этапах ЖЦИ. Запросы о произошедших дефектах и инцидентах продукции предварительно регистрируются в единой базе данных предприятия через CRM-систему и доступны для дальнейшего анализа. Для выполнения исследования разработана математическая модель анализа запросов сервисного обслуживания и рекламаций с применением факторного анализа.

Результаты. На основе математической модели выполнен практический анализ данных предприятия с выделением главных факторов. Расчеты выполнены с применением пакета статистической обработки данных STATISTICA. Физическая интерпретация полученных скрытых факторов позволяет объяснить происхождение ряда возникших инцидентов и дефектов продукции, предоставить экспертное заключение и принять меры по дальнейшей корректировке производственных процессов. Практическое применение разработанной математической модели выполнено в виде программного модуля, который внедряется в CRM-систему предприятия в качестве дополнительной компоненты для автоматизированной обработки данных.  Заключение. Для проведения регулярного контроля предварительно подготовленные данные запросов сервисного обслуживания и рекламаций поступают из CRM-системы на анализ. Разработанный программный модуль проводит автоматизированный анализ поступивших данных. Результаты анализа подвергаются физической интерпретации и используются для принятия обоснованных управленческих решений на предприятии, что позволяет проводить регулярный контроль существующих производственных процессов предприятия и вносить соответствующие корректировки для повышения эффективности производственных процессов.