УСТОЙЧИВОЕ ИННОВАЦИОННОЕ РАЗВИТИЕ: проектирование и управление

Содержание

Усынин Андрей Вячеславович, Машанов Илья Владимирович, Дударев Дмитрий Константинович, Медведев Максим Александрович
АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Розанова Анна Вячеславовна, Достовалов Андрей Андреевич, Капустин Савелий Андреевич
СОЗДАНИЕ ШАБЛОНА ИНТЕГРАЦИИ И ОБРАБОТКИ БИЗНЕС-СОБЫТИЙ НА ПРОИЗВОДСТВЕ

Типтев Алексей Леонидович, Кукса Леонид Васильевич, Пастухов Роман Максимович, Саиф Муджахед Абдулла Хаель
ШАБЛОН БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЯ НА БАЗЕ КОНСТРУКТОРА ИНТЕРФЕЙСОВ TOTUM ДЛЯ ПЛАТФОРМЫ ORT/CI

Хуссейн Ашарф Адиль Саид, Балунгу Даниель Мусафири
РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА МАТЕРИАЛЬНОГО ПОТОКА НА ПРИМЕРЕ СОРТОПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПЛАТФОРМЫ DATA-TRACK

Куц Дмитрий Владимирович, Поршнев Сергей Владимирович, Куц Мария Петровна
РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНОГО КИБЕРПОЛИГОНА

Андреева Кристина Александровна, Солод Анастасия Васильевна, Балунгу Даниель Мусафири
БИБЛИОТЕКА SOLARA ДЛЯ АНАЛИТИКИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ: ОПТИМИЗАЦИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ APACHE SUPERSET

Малых Максим Александрович, Предеин Никита Сергеевич, Бурдин Дмитрий Евгеньевич, Медведев Максим Александрович
СОЗДАНИЕ ШАБЛОНА DEVOPS ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ИНДУСТРИАЛЬНОЙ CONTINUOUS INTELLIGENCE ПЛАТФОРМЕ

Усынин Андрей Вячеславович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Машанов Илья Владимирович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Дударев Дмитрий Константинович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Медведев Максим Александрович, к.т.н., доцент Базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В работе представлен инструмент для автоматизации построения систем производственного планирования, который предназначен для преобразования условий задач математического программирования, описанных в табличном фреймворке Univer, в исполняемый Python-код с использованием библиотеки PuLP. Разработка и реализация данного инструмента решает актуальную проблему, связанную с необходимостью ручного переноса моделей, разработанных аналитиками, в промышленный программный код, что часто приводит к потерям времени, неточностям и увеличению затрат на разработку. Предложенное решение обеспечивает автоматизированный и безошибочный переход от аналитических прототипов к промышленной реализации, сокращая сроки внедрения и повышая эффективность работы команд разработки и аналитиков. В результате автоматизации снижаются издержки на разработку, уменьшается вероятность возникновения ошибок и существенно ускоряется цикл внедрения математических моделей оптимизации в производственную практику.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Python, PuLP, Excel, Univer, TypeScript, генерация кода, математическое программирование, линейное программирование, цифровизация производства, автоматизация.

Загрузить статью АВТОМАТИЗАЦИЯ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ПРОИЗВОДСТВЕННОГО ПЛАНИРОВАНИЯ

Библиографическое описание статьи:
Усынин А.В., Машанов И.В., Дударев Д.К., Медведев М.А. Автоматизация построения систем производственного планирования // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4331

Розанова Анна Вячеславовна, магистрант, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Достовалов Андрей Андреевич, магистрант, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Капустин Савелий Андреевич, магистрант, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В условиях глобальной цифровизации предприятия все чаще обращаются к современным платформам для интеграции и управления данными. Одним из перспективных решений является комбинация Apache NiFi и DATA-TRACK для создания единой системы управления данными. Статья посвящена исследованию возможностей этих платформ и их совместного применения в производственной среде. Цифровизация производства становится всё более актуальной, позволяя повысить эффективность и качество за счет внедрения информационных технологий, таких как IoT, большие данные и AI. В исследовании были сравнены платформы Apache Kafka, Apache NiFi, Apache Flink, AWS Kinesis и RabbitMQ, и DATA-TRACK (DATA-CI), и в качестве наиболее перспективной выбрана DATA-TRACK благодаря её способности интегрироваться с промышленными системами и обеспечивать обработку данных в реальном времени.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровизация производства, Continuous Intelligence, автоматизация, Apache NiFi, DATA-TRACK, интеграция данных, автоматизация потоков данных, мониторинг данных.

Загрузить статью СОЗДАНИЕ ШАБЛОНА ИНТЕГРАЦИИ И ОБРАБОТКИ БИЗНЕС-СОБЫТИЙ НА ПРОИЗВОДСТВЕ

Библиографическое описание статьи:
Розанова А.В., Достовалов А.А., Капустин С.А. Создание шаблона интеграции и обработки бизнес-событий на производстве // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4328

Типтев Алексей Леонидович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Кукса Леонид Васильевич, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Пастухов Роман Максимович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Саиф Муджахед Абдулла Хаель, старший преподаватель Базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В работе представлен метод создания шаблонного бизнес-приложения для производственных задач на платформе ORT/CI с помощью no-code конструктора интерфейсов Totum. Рассмотрены архитектурные и технологические особенности решения, последовательность реализации и преимущества применения no-code-подхода при разработке интерфейсов в промышленной среде. Дана оценка пригодности разработанного шаблона для задач цифровой трансформации предприятий.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: конструктор интерфейсов, Totum, ORT, CI, DATA-TRACK, цифровая трансформация, no-code, бизнес-приложение.

Загрузить статью ШАБЛОН БИЗНЕС-ПРИЛОЖЕНИЯ НА БАЗЕ КОНСТРУКТОРА ИНТЕРФЕЙСОВ TOTUM ДЛЯ ПЛАТФОРМЫ ORT/CI

Библиографическое описание статьи:
Типтев А.Л., Кукса Л.В., Пастухов Р.М., Саиф М.А.Х. Шаблон бизнес-приложения на базе конструктора интерфейсов Totum для платформы ORT/CI // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4325

Хуссейн Ашарф Адиль Саид, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Балунгу Даниель Мусафири, аспирант, ассистент Базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В статье описывается процесс построения цифрового двойника материальных потоков для сортопрокатного производства с использованием российского решения DATA-TRACK и метода объектных отношений (ORT). На первом этапе создается цифровая модель участка: определяются объекты учёта, моделируются траектории перемещения изделий и устанавливаются виртуальные датчики (такие как скорость транспортировки, позиция заготовки). Затем посредством интерфейса Swagger формируются сущности и их атрибуты, такие как температура в печи, задаваемые типами данных float, и привязываются к процессу обработки изделия. Автоматизация процесса мониторинга осуществляется с помощью бессерверной архитектуры Nuclio: специальная Python-функция отслеживает изменение статуса объекта учёта. Когда заготовка поступает в печь, срабатывает триггер (HTTP-hook совместно с конвейером FBP-платформы DATA-TRACK), инициирующий выполнение функции. Она запрашивает актуальные значения температурного параметра через API и обновляет соответствующий показатель объекта учёта через внутренние REST-запросы DATA-TRACK. Кроме того, эта же функция формирует метрики в формате Prometheus (workpiece_id, температура), которые сразу отображаются в панели инструментов Grafana. Благодаря этому оператор непрерывно видит динамику изменений температуры в печи и оперативно принимает меры при выходе значений за допустимые пределы.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: цифровой двойник, материальный поток, сортопрокатное производство, DATA-TRACK, ORT, автоматизация производства.

Загрузить статью РАЗРАБОТКА ЦИФРОВОГО ДВОЙНИКА МАТЕРИАЛЬНОГО ПОТОКА НА ПРИМЕРЕ СОРТОПРОКАТНОГО ПРОИЗВОДСТВА С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ПЛАТФОРМЫ DATA-TRACK

Библиографическое описание статьи:
Хуссейн А.А.С., Бадунгу Д.М. Разработка цифрового двойника материального потока на примере сортопрокатного производства с использованием платформы DATA-TRACK // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4322

Куц Дмитрий Владимирович, старший преподаватель Учебно-научного центра «Информационная безопасность» Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Поршнев Сергей Владимирович, доктор технических наук, профессор, директор Учебно-научного центра «Информационная безопасность» Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Куц Мария Петровна, преподаватель кафедры Иностранных языков и образовательных технологий Уральского федерального университета имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В статье проводится анализ проблемы оптимизации образовательного процесса в сфере подготовки специалистов по информационной безопасности путём применения созданной программной среды учебно-тренировочного киберполигона. Использование киберполигонов позволяет обеспечить комплексное развитие профессиональных компетенций в сфере информационной безопасности в РФ, направленное на формирование у обучающихся, специалистов и руководителей направлений информационной безопасности и информационных технологий практических навыков защиты от киберугроз и компьютерных атак, повышение безопасности программных и аппаратных компонентов информационной и промышленной автоматизированной инфраструктуры российских организаций, включая программные продукты из Единого реестра российских программ для ЭВМ. Кроме этого, применение киберполигонов способствует совершенствованию организационно-методической базы организаций. В работе авторы реализовали свои идеи структуры киберполигона, его программной реализации и наполнения учебно-методическими материалами. Разработанный киберполигон предназначен для отработки практических навыков в работе со средствами защиты, изучения инструментов и методик атакующих воздействий на информационную инфраструктуру, администрирования подсистемы безопасности операционных систем, работы с файловыми системами.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: киберполигон, информационная безопасность, виртуальная инфраструктура, Proxmox, кибербезопасность, KVM, LXC, Astra Linux.

Загрузить статью РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОЙ СРЕДЫ УЧЕБНО-ТРЕНИРОВОЧНОГО КИБЕРПОЛИГОНА

Библиографическое описание статьи:
Куц Д.В., Поршнев С.В., Куц М.П. Разработка программной среды учебно-тренировочного киберполигона // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4319

Андреева Кристина Александровна, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Солод Анастасия Васильевна, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Балунгу Даниель Мусафири, ассистент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

Статья посвящена совместному использованию Python-фреймворка Solara и BI-платформы Apache Superset для анализа данных промышленных систем (SCADA, MES, ERP, IoT). Solara применяется для создания интерактивных мнемосхем, а Superset — для аналитических дашбордов. Комбинация этих инструментов повышает гибкость обработки данных и эффективность визуализации, что способствует операционной прозрачности и оптимизации решений в условиях Industry 4.0.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: Solara, аналитика, производственные процессы, Apache Superset, визуализация данных.

Загрузить статью БИБЛИОТЕКА SOLARA ДЛЯ АНАЛИТИКИ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ ПРОЦЕССОВ: ОПТИМИЗАЦИЯ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ДАННЫХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ APACHE SUPERSET

Библиографическое описание статьи:
Андреева К.А., Солод А.В., Балунгу Д.М. Библиотека Solara для аналитики производственных процессов: оптимизация и визуализация данных с использованием Apache Superset // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4316

Малых Максим Александрович, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Предеин Никита Сергеевич, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Бурдин Дмитрий Евгеньевич, студент, Базовая кафедра «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Медведев Максим Александрович, к.т.н., доцент Базовой кафедры «Аналитика больших данных и методы видеоанализа», Уральский федеральный университет имени первого Президента России Б.Н. Ельцина

Аннотация

В статье рассматривается разработка шаблона DevOps для платформы Object Relations Technique/Continuous Intelligence (ORT/CI), предназначенной для поддержки концепции Continuous Intelligence в промышленных приложениях. Платформа ORT/CI включает инструменты Apache NiFi, JupyterLab и Totum, что обеспечивает интеграцию больших данных и аналитики непосредственно в операционные процессы. Цель работы – создать универсальный шаблон версионирования, развертывания и сопровождения пользовательских приложений на этой платформе, а также настроить сбор и визуализацию метрик и логов с помощью инструментов Prometheus, Grafana и Loki. В рамках работы был реализован конвейер CI/CD на основе GitLab CI с контейнеризацией (Docker, Kubernetes), реализовано автоматическое развертывание функций, созданных в JupyterLab, с помощью без серверной платформы Nuclio. Разработанный шаблон упрощает вход в среду ORT/CI, обеспечивая стандартизацию процессов разработки и эксплуатации. Результаты показывают, что интеграция современных DevOps-практик позволяет повысить автоматизацию и прозрачность работы платформы, сохраняя при этом гибкость настройки и масштабируемость.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: DevOps, ORT/CI, Continuous Intelligence, CI/CD, JupyterLab, Nuclio, Apache NiFi, Prometheus, Grafana, Loki, платформы интеграции, мониторинг, автоматизация.

Загрузить статью СОЗДАНИЕ ШАБЛОНА DEVOPS ПРИМЕНИТЕЛЬНО К ИНДУСТРИАЛЬНОЙ CONTINUOUS INTELLIGENCE ПЛАТФОРМЕ

Библиографическое описание статьи:
Малых М.А., Предеин Н.С., Бурдин Д.Е., Медведев М.А. Создание шаблона DevOps применительно к индустриальной Continuous Intelligence платформе // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 2 (67). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4313

Содержание

Кораблев Игорь Геннадьевич
МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СТРУКТУР УПРАВЛЕНИЯ

Паначев Антон Анатольевич
ОРГАНИЗАЦИОННО-ЗАМКНУТЫЕ ЭКОНОМИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ НА МУНИЦИПАЛЬНОМ УРОВНЕ: ИДЕНТИФИКАЦИЯ И ТЕХНОЛОГИЯ УПРАВЛЕНИЯ ИМИ

Заитер Муродж
АДАПТИВНАЯ ОБЛАЧНАЯ СИСТЕМА АНАЛИТИКИ БЕЗОПАСНОСТИ ДЛЯ ПРОМЫШЛЕННЫХ ЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ СИСТЕМ: МЕТОД МНОГОКЛАССОВОЙ ДЕТЕКЦИИ

Достовалов Андрей Андреевич, Капустин Савелий Андреевич
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДЕТЕКЦИИ МОРСКОГО МУСОРА

Воробьев Ярослав Вадимович
АЛГОРИТМ РАБОТЫ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЧЕСКОЙ АУДИОДЕСКРИПЦИИ

Чехомов Игорь Владиславович
РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ УПРАВЛЕНИЯ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМОЙ ПРОМЫШЛЕННОГО ПРЕДПРИЯТИЯ ДЛЯ ОПТИМИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА ИЗДЕЛИЙ ПО ИНДИВИДУАЛЬНОМУ ЗАКАЗУ

Кибальников Сергей Владимирович
СКВ-МАТРИЦА КАК ТРАНСФОРМАЦИЯ ТРАНСЦЕНДЕНТАЛЬНОЙ АППЕРЦЕПЦИИ КАНТА И ФИХТЕ

Кораблев Игорь Геннадьевич, Корпоративный архитектор ООО «НЛМК-Информационные технологии»

Аннотация

Для успешной конкуренции в различных экосистемах организации принимают иерархическую структуру. В армии, бизнесе, природных прайдах, стаях различные участники образуют связи, объединяются в иерархии, позволяющие данной организации/группе более успешно конкурировать, развиваться, выживать. При одном и том же наборе исполнителей при различной их расстановке организация/группа может быть более или менее эффективной. В данной работе рассматривается моделирование характеристик исполнителей, зависимость места исполнителя в иерархии в зависимости от его характеристик. Рост автоматизации и цифровизации приводит к появлению автоматизированных автономных подсистем, которые могут конкурировать с человеком и могут интегрироваться в общие структуры управления, занимать определенный уровень в иерархии управления, выступать как «суперисполнители». В работе рассмотрен эксперимент с введением в иерархию исполнителей, существенно превосходящих других по своим характеристикам и влияние ввода таких исполнителей на эффективность организации.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: организация, управление, иерархия, структура, реинжиниринг, автоматизация, оптимизация, граф, дерево, суперисполнитель.

Загрузить статью МОДЕЛИРОВАНИЕ И ОПТИМИЗАЦИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ СТРУКТУР УПРАВЛЕНИЯ

Библиографическое описание статьи:
Кораблев И.Г. Моделирование и оптимизация иерархических структур управления // Сетевое научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление». 2025. Т. 21, вып. 1 (66). URL: http://www.rypravlenie.ru/?p=4292