На правах рекламы:
ISSN 0236-235X (P)
ISSN 2311-2735 (E)

Авторитетность издания

ВАК - К1
RSCI, ядро РИНЦ

Добавить в закладки

Следующий номер на сайте

2
Ожидается:
16 Июня 2024

В Смоленском филиале Национального исследовательского университета МЭИ рассмотрены методы поддержки принятия решений по управлению сложными производственными проектами машиностроения, основанные на анализе прогнозной результативности проектов.

25.11.2015

По уровню производства и экспорта наукоемкой промышленной продукции Россия отстает от таких мировых лидеров, как Китай, США, Япония и страны Евросоюза. По данным Организации Объединенных Наций по промышленному развитию (UNIDO), доля наукоемкой промышленной продукции в РФ составляет менее 20 % от суммарного объема промышленной продукции. В решении задачи увеличения выпуска наукоемкой продукции важная роль отводится повышению инновационной активности машиностроения, в том числе в связи с влиянием машиностроительной продукции на формирование технологического уровня других видов промышленного производства.

Несмотря на наметившиеся успехи в некоторых видах машиностроительного производства (производство летательных аппаратов, станков, оборудования для химической и нефтехимической отраслей), общий уровень наукоемкости отечественного машиностроения остается невысоким. Сложившаяся ситуация в значительной степени обусловлена длительностью создания новой наукоемкой продукции и неопределенностью информации, необходимой для управления производственной системой машиностроительного предприятия при реализации подобных проектов.

Для многих российских машиностроительных предприятий производство наукоемкой продукции является единичным или мелкосерийным, что вызывает большие временные затраты на сбор информации в процессе разработки и подготовки производства и ее высокую неопределенность, учет которой требует использования методов искусственного интеллекта для решения различных задач поддержки принятия решений.

Подробное описание дается в статье «Информационно-аналитическая система управления производственными проектами машиностроения в условиях неопределенности», авторы: Дли М.И., Стоянова О.В. (Смоленский филиал Национального исследовательского университета МЭИ, г. Смоленск).