В годы Первой мировой войны население Холмской губернии, помимо военных испытаний, вынужденной эвакуации и депортаций, пережило потрясения Русской революции и оказалось в эпицентре столкновения интересов нескольких национальных проектов. Стихийное движение холмских беженцев в защиту «русской Холмщины», зародившееся весной 1917 г., стало коллективным ответом на вызовы революционного времени и разрастание политической анархии. Политика Временного правительства в холмском вопросе не позволила разрешить его в российских национальных интересах и в соответствии с волей народа Холмщины. Статья впервые вводит в научный оборот архивные документы Департамента общих дел Министерства внутренних делВременного правительства по холмскому вопросу, хранящиеся в Государственном архиве Российской Федерации.
В данной статье рассматриваются перспективы применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации технологических процессов в производстве. Целью исследования является анализ возможностей и ограничений использования ИИ в промышленности, а также выявление наиболее перспективных направлений его внедрения. В качестве материалов и методов исследования использовались обзор научной литературы по теме, анализ существующих примеров применения ИИ в производстве, а также экспертные интервью со специалистами в области ИИ и промышленного производства. Был проведен систематический поиск релевантных научных публикаций в базах данных Scopus, Web of Science и Google Scholar за период с 2010 по 2023 год. Ключевыми словами для поиска были «искусственный интеллект», «машинное обучение», «оптимизация производства», «промышленность 4.0» и др. Из найденных 2347 публикаций после анализа аннотаций было отобрано 156 наиболее релевантных работ для детального изучения. Кроме того, было проведено 12 глубинных интервью с экспертами длительностью от 40 до 90 минут. Результаты исследования показали, что применение ИИ позволяет значительно повысить эффективность производственных процессов. Наибольший потенциал ИИ демонстрирует в таких областях, как предиктивное обслуживание оборудования (снижение внеплановых простоев на 30-50%), оптимизация работы промышленных роботов (повышение производительности на 10-25%), интеллектуальное управление запасами (сокращение складских издержек на 20-40%), контроль качества на основе компьютерного зрения (выявление до 90% дефектов). Однако для успешного внедрения ИИ необходимо преодолеть ряд барьеров, в числе которых недостаток качественных данных для обучения моделей, дефицит квалифицированных кадров на стыке ИИ и производства, высокая стоимость решений и интеграции. В среднем внедрение комплексных систем ИИ на производстве занимает от 1 до 3 лет и окупается за 2-5 лет
В современных условиях динамично развивающегося производства и нарастающей конкуренции на рынке актуальной задачей является разработка эффективных моделей прогнозирования и управления для автоматизированных производственных систем (АПС). Данное исследование направлено на создание комплексного подхода к моделированию и оптимизации функционирования АПС с целью повышения эффективности производственных процессов, снижения затрат и обеспечения высокого качества выпускаемой продукции. Для достижения поставленных целей были применены методы математического моделирования, теории управления, оптимизации и интеллектуального анализа данных. В частности, были разработаны стохастические модели прогнозирования спроса на продукцию, учитывающие сезонные колебания и тренды рынка. Такие модели позволяют с точностью до 95% предсказывать объемы продаж на период от 1 до 6 месяцев. Для управления производственными процессами были предложены адаптивные алгоритмы планирования и диспетчеризации, основанные на методах нечеткой логики и генетических алгоритмах. Использование данных подходов позволило сократить время переналадки оборудования на 20-25% и снизить объемы незавершенного производства на 15%. Проведенные экспериментальные исследования на примере реального машиностроительного предприятия подтвердили эффективность разработанных моделей и алгоритмов. Внедрение предложенных решений позволило увеличить производительность АПС на 12%, сократить затраты на сырье и материалы на 8% и повысить качество выпускаемой продукции, снизив процент брака с 1,5%до 0,8%. Полученные результаты имеют высокую практическую значимость и могут быть использованы для повышения конкурентоспособности и эффективности функционирования предприятий различных отраслей промышленности. Дальнейшие исследования будут направлены на развитие предложенных подходов и их адаптацию для решения новых задач в условиях цифровизации производства и перехода к концепции «Индустрия 4.0».
В настоящем исследовании рассматриваются вопросы разработки и апробации интеллектуальных систем управления (ИСУ), нацеленных на повышение производительности различных технологических процессов. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей потребностью в оптимизации производственных циклов для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности предприятий. Цель работы заключается в исследовании потенциала применения ИСУ для усовершенствования технологических процессов и разработке практических рекомендаций по их внедрению. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих подходов к проектированию ИСУ, моделирование различных сценариев их функционирования, а также проведение экспериментов на реальных производственных объектах. В частности, были изучены такие методы, как нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и машинное обучение. Для апробации разработанных ИСУ были выбраны три предприятия различных отраслей промышленности: металлургический завод, нефтеперерабатывающий комплекс и фармацевтическая компания. Результаты исследования показали, что внедрение ИСУ позволяет значительно повысить производительность технологических процессов. Так, на металлургическом заводе удалось сократить время плавки стали на 12%, а расход энергоресурсов – на 8%. На нефтеперерабатывающем комплексе оптимизация работы установки каталитического крекинга привела к увеличению выхода светлых нефтепродуктов на 5,6%. В фармацевтической компании применение ИСУ для управления процессом синтеза активных веществ позволило на 20% снизить количество бракованной продукции и на 15% сократить время производственного цикла. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность использования интеллектуальных систем управления для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы для их дальнейшего применения в различных отраслях промышленности.
Важнейшей вехой новейшей истории постсоветского мира стало вхождение Крыма в состав России, состоявшееся по итогам референдума, проведенного на полуострове 16 марта 2014 г. Данное событие, безусловно, в значительной степени было стимулировано развернувшимися в это время на Украине процессами - прежде всего государственным переворотом, приведшим к свержению президента В.Ф. Януковича и утверждению в Киеве открыто антироссийского и прозападного режима. Вместе с тем глубинные предпосылки свершившихся изменений глубинные причины вызревали на протяжении всего постсоветского периода, будучи следствием тенденций в социально-политическом развитии Украины и Крыма. Анализ данных тенденций позволяет глубже понять причины изменения государственного статуса Крыма и выявить характер этого события.
В данной статье рассматривается применение робототехнических систем для автоматизации процессов загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий в хлебопечках. Целью исследования является анализ эффективности использования роботизированных комплексов в хлебопекарной промышленности для оптимизации производственных процессов и повышения качества продукции. В рамках исследования были применены методы системного анализа, математического моделирования и экспериментальные методы. Материалами исследования послужили данные о существующих робототехнических системах для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности, а также результаты экспериментальных испытаний разработанного авторами робототехнического комплекса для загрузки и выгрузки хлебобулочных изделий. В ходе исследования были проанализированы различные типы роботизированных систем, применяемых в хлебопекарной промышленности, и выявлены их преимущества и недостатки. На основе полученных данных был разработан инновационный робототехнический комплекс, состоящий из манипулятора с 6 степенями свободы, системы технического зрения на основе стереокамер и алгоритмов машинного обучения для распознавания и классификации хлебобулочных изделий. Экспериментальные испытания разработанного комплекса показали его высокую эффективность в автоматизации процессов загрузки и выгрузки продукции. Точность позиционирования манипулятора составила 0,5 мм, а производительность комплекса достигла 1200 изделий в час, что на 20% превышает производительность ручного труда. Результаты исследования демонстрируют перспективность применения робототехнических систем для автоматизации процессов в хлебопекарной промышленности. Внедрение разработанного комплекса позволит повысить эффективность производства, снизить затраты на оплату труда и минимизировать влияние человеческого фактора на качество продукции. Дальнейшие исследования будут направлены на оптимизацию алгоритмов управления манипулятором и повышение точности распознавания изделий системой технического зрения.
Хлебопекарная промышленность является одной из ключевых отраслей пищевой промышленности, играющей важную роль в обеспечении населения качественными хлебобулочными изделиями. Однако, несмотря на многовековую историю развития, данная отрасль сталкивается с рядом проблем, связанных с повышением качества продукции, снижением энергозатрат и оптимизацией производственных процессов. В настоящее время перспективным направлением решения данных проблем является применение интеллектуальных алгоритмов управления, основанных на методах искусственного интеллекта и машинного обучения. В данной статье рассматриваются возможности применения интеллектуальных алгоритмов управления для повышения качества и энергоэффективности хлебопекарного производства. Проведен анализ существующих подходов к управлению технологическими процессами хлебопечения, выявлены их недостатки и ограничения. Предложена концепция интеллектуальной системы управления хлебопекарным производством, основанная на применении методов нечеткой логики, нейронных сетей и генетических алгоритмов. Разработана математическая модель процесса выпечки хлеба, учитывающая влияние ключевых факторов, таких как температура, влажность, время выпечки и т.д. На основе данной модели создан программный комплекс, реализующий алгоритмы оптимизации режимов выпечки с целью достижения требуемых показателей качества готовой продукции при минимизации энергозатрат. Проведены экспериментальные исследования на базе действующего хлебозавода, подтвердившие эффективность предложенного подхода. Применение разработанной системы управления позволило повысить качество выпускаемой продукции на 15%, снизить расход энергоресурсов на 12% и увеличить производительность на 10%. Полученные результаты имеют важное значение для развития хлебопекарной отрасли и могут быть использованы при модернизации действующих и проектировании новых хлебозаводов. Дальнейшие исследования будут направлены на расширение функциональных возможностей разработанной системы, в частности, на реализацию адаптивных алгоритмов управления, учитывающих изменение характеристик сырья и условий внешней среды в реальном времени.
Поколенческие различия давно считаются в США одним из важных факторов общественно-политического развития. Принятая там классификация охватывает 150 лет и включает восемь позиций - от «потерянного поколения», появившегося на свет в конце XIX в., до «поколения Альфа», родившегося после 2012 г. Современный общественный организм США сформирован поколением «беби-бумеров», которое до сих пор удерживает основные командные высоты в стране. Между тем на фоне длительного господства «бумеров» произошли заметные изменения в мировоззрении и формах бытия новых поколений американцев. Глубокий поколенческий разрыв - один из факторов, предопределяющих поляризацию американского общества. Неизбежная поколенческая смена контроля над ключевыми сферами может вызвать в Соединенных Штатах кардинальные сдвиги с далеко идущими внешнеполитическими последствиями.
В трансформирующемся мировом порядке роль КНР является одной из самых значимых. Амбиции и возможности, родившиеся из экономической мощи этой страны, заставляют Запад прибегать к различным методам сдерживания Китая и его дискредитации в глазах мирового сообщества. Социологические опросы демонстрируют неоднозначную динамику образа Китая в сегодняшнем мире, где общественное мнение во многом формируют западные СМИ и аналитические школы. Столкновение с западной цивилизацией в прошлом привело Китай к поражению, которого он пытается избежать в новых реалиях, применяя различные способы гибкого реагирования для противодействия вызовам США и их союзников.
В данной статье рассматривается развитие инфраструктуры открытых ключей (PKI) как фундаментальной основы для обеспечения криптографической безопасности в сфере международной электронной коммерции. Актуальность темы обусловлена стремительным ростом объемов онлайн-транзакций и необходимостью защиты конфиденциальных данных участников коммерческих отношений. Цель исследования заключается в анализе текущего состояния и перспектив развития PKI, а также в выявлении ключевых факторов, влияющих на её эффективность. Материалы и методы исследования включают в себя изучение научных публикаций, отчетов отраслевых организаций и статистических данных, касающихся использования PKI в электронной коммерции. Применялись методы сравнительного анализа, синтеза информации и экспертной оценки. Результаты исследования показывают, что внедрение PKI играет решающую роль в обеспечении безопасности электронных транзакций. Так, по данным Forrester Research, использование PKI в B2B-коммерции позволяет снизить риски мошенничества на 58% и повысить доверие клиентов на 64%. Однако существуют и проблемы, связанные с масштабируемостью, совместимостью и управлением жизненным циклом сертификатов. Для их решения необходимы стандартизация, автоматизация процессов и более тесное сотрудничество между участниками рынка. Полученные результаты имеют практическую значимость для компаний, ведущих международную электронную торговлю, а также для разработчиков решений в области информационной безопасности. Дальнейшие исследования могут быть направлены на создание новых моделей и протоколов PKI, учитывающих специфику трансграничных коммерческих отношений.