управление ржд. вариант 33. 2 Аудит предназначение, виды аудита, достоинства и недостатки, примеры
 Скачать 0.82 Mb.
|
 ВАРИАНТ 33 Введение 1 Частично-матричная организационная структура управления ОАО «РЖД» - описание, схемы, достоинства и недостатки, возможности развития. 2 Аудит – предназначение, виды аудита, достоинства и недостатки, примеры. 3 Геоинформационные системы управления железнодорожным транспортом – предназначение, пользователи, примеры, передача данных в другие системы. 4 Машинное обучение – определение, применение, примеры, использование на железнодорожном транспорте. Заключение Список использованных источников Введение Основной задачей путевого хозяйства является содержание пути и путевого хозяйства в постоянной исправности, обеспечение безопасного и плавного движения поездов с наибольшими скоростями, установленными для данного участка. Главной целью совершенствования системы управления железными дорогами является стабилизация их экономического положения, что позволит повысить эффективность работы дорог и их конкурентоспособность на внутреннем и международном рынках транспортных услуг. Железнодорожный транспорт играет исключительно важную роль в развитии экономики любого государства, так как, осуществляя перевозки грузов в соответствии с потребностями производства, он обеспечивает нормальное функционирование и развитие всех его отраслей, регионов и предприятий. В России железнодорожный транспорт является одной из крупнейших отраслей хозяйства и основным звеном производственной и социальной инфраструктуры. Единая корпоративная автоматизированная система управления инфраструктурой применяется как инструмент для решения задач управления и информационного обеспечения по текущему содержанию объектов эксплуатационной инфраструктуры ОАО «РЖД». Главной функцией управления содержанием эксплуатационной инфраструктурой является обеспечение работоспособного состояния сооружений, устройств, механизмов и оборудования, безопасного для движения поездов с рациональными, экономически обоснованными скоростями движения и осевыми нагрузками при оптимальном уровне эксплуатационных затрат на их содержание. 1 Частично-матричная организационная структура управления ОАО «РЖД» - описание, схемы, достоинства и недостатки, возможности развития. В ОАО «РЖД» используется смешанный тип. Структура управления и взаимодействия руководства компании представляет собой линейный вид. В то время как общая организационная структура управления в ОАО «РЖД» является дивизиональной. У нынешней структуры управления ОАО «РЖД» есть свои достоинства и недостатки. К достоинствам можно отнести то, что линейные руководители освобождены от решения многих вопросов, связанных с планированием финансовых расчетов, материально - техническим обеспечением и других вопросов. А также ещё одним достоинством является построение связей «руководитель - подчиненный» по иерархической лестнице, при которых каждый работник подчинен только одному руководителю. Но у такой структуры чрезмерно развитая система взаимодействия по вертикали; каждое звено заинтересовано только в достижении своей узкой цели, а не общей цели организации; отсутствуют тесные взаимосвязи и взаимодействия на горизонтальном уровне между производственными подразделениями, что является существенными недостатками. Состав Совета директоров ОАО» РЖД», избранный в соответствии с распоряжением правительства Российской Федерации от 30 июня 2006 г. №930-р утвержден в количестве 11 человек из наиболее квалифицированных и компетентных специалистов. Президент ОАО» РЖД» реализует права и несет ответственность за достижение главных целей деятельности общества - обеспечения потребностей государства, юридических и физических лиц в железнодорожных перевозках, работах и услугах, оказываемых обществом, а также извлечения прибыли. В настоящее время управление железнодорожным транспортом осуществляется Компанией ОАО «РЖД» по приведенному ниже рисунку (рисунок 1) [1].  Рисунок 1 - Схема существующей организационно-функциональной структуры ОАО «РЖД» В ОАО «РЖД» применяется дивизиональная структура управления. Дивизиональная (филиальная структура) наиболее распространенная форма организации управления современной промышленной фирмы. Дивизионы (филиалы) выделяются или по области деятельности или географически. Ключевыми фигурами в управлении организациями с дивизиональной структурой становятся не руководители функциональных подсистем, а управляющие производственными отделениями. Структурирование организации по отделениям производится, как правило, по одному из трех критериев: по видам выпускаемой продукции или предоставляемых услуг (продуктовая специализация), по ориентации на те или иные группы потребителей (потребительская специализация), по обслуживаемым территориям (территориальная или региональная специализация). Такой подход обеспечивает более тесную связь с потребителями и рынком, существенно ускоряя реакцию организации на изменения, происходящие во внешней среде [3]. Мировая практика показала: с введением дивизиональных принципов структура управления организацией (и входящими в нее отделениями) в основе своей остается линейно-функциональной, но одновременно усиливается ее иерархичность, то есть управленческая вертикаль. В результате существенно уменьшается нагрузка на верхний эшелон управления, который сосредоточивается на стратегическом менеджменте организации в целом. В то же время отделения, обретающие оперативно-хозяйственную самостоятельность, начинают работать как «центры прибыли», активно использующие предоставленную им свободу для повышения эффективности своей деятельности. Преимущества дивизиональной структуры управления: обеспечивает наличие многих центров прибыли; позволяет оценивать вклад отдельных структурных подразделений и видов деятельности в общий финансовый результат; способствует профессиональному росту менеджеров; способна оптимально приспосабливаться к изменениям внешней среды; Внедрение дивизиональной структуры управления может привести и к некоторым негативным моментам, о которых необходимо помнить: сложно достигнуть идеального баланса интересов, «равноправия для всех» при установлении правил (корпоративных законов) взаимодействия самостоятельных подразделений друг с другом и центральными службами. При неизбежной разности в эффективности и скорости развития могут возникать сложности со «справедливой» оценкой вклада каждого подразделения; могут возникать конфликты между подразделениями при распределении ресурсов; отдельные подразделения могут попытаться сосредоточить свое внимание не на стратегических целях развития всего предприятия, а на своих краткосрочных задачах (получение сиюминутной выгоды). Таким образом, проведение различных структурных преобразований требует всестороннего подхода к изучению целого ряда принципов и задач функционирования любой организации. 2 Аудит – предназначение, виды аудита, достоинства, и недостатки, примеры Слово аудит имеет латинское происхождение, оно означает слушание, тогда аудитор – слушающий, а аудитория – место, где происходит слушание. Аудит (проверка): систематический, независимый и документированный процесс получения свидетельств аудита (проверки) и объективного их оценивания с целью установления степени выполнения согласованных критериев аудита (проверки). Наиболее широко известно понятие финансовый аудит, когда аудиторы производят проверку правильности ведения финансовых документов и операций и, в целом, деятельности организации. Катастрофическое состояние окружающей среды вызвало появление международных стандартов ИСО серии 14000, был принят ряд международных конвенций об охране окружающей среды. Все это привело к введению обязательного экологического аудита. Гораздо меньше известен еще один вид аудита – аудит технологический. Этот аудит необязательный, организация проводит его по собственной инициативе. В последнее время приобретает все большее значение энергетический аудит. Он рассматривает важные вопросы энергосбережения, влияющие на экономические показатели. И, наконец, наиболее важный для данной специальности вид аудита – аудит качества. В соответствии с ГОСТ Р ИСО 9001-2001, в организациях, внедряющих систему менеджмента качества, должны планово проводиться внутренние аудиты качества. Данный стандарт является важнейшим критерием аудита, поэтому курс содержит тесты на использование положений стандарта в процессе аудита. Порядок и методика проведения аудитов систем менеджмента качества, требования к компетентности аудиторов, процесс подготовки аудиторов регламентированы стандартом ИСО 19011:2002 «Рекомендации по аудиту систем менеджмента качества и/или охраны окружающей среды» [4]. В данном курсе лекций прокомментированы разделы указанного стандарта, дополненные сведениями из соответствующей литературы. В зависимости от направленности различают три основных вида аудита качества: аудит системы, аудит процесса (производства) и аудит продукции. Аудит системы. Ему посвящена значительная и важная часть аудита системы качества. Это самый трудоемкий процесс. Он длится от двух до пяти дней. Проводится, чтобы выяснить на основе объективных доказательств, претворяются ли в жизнь система управления качеством и планы организации и соответствуют ли они предъявленному к ним набору требований. Аудит системы может быть внешним (например, аудит поставщика) или внутренним (само аудит). Для аудита системы надо установить цель и масштаб. Аудит системы качества поставщика может проводиться до принятия решения о заключении с ним контракта. Цель до контрактного обследования – оценка способности потенциального поставщика поставлять товары или услуги, которые удовлетворяют требованиям заказчика, а также определение того, нужна ли какая-либо помощь поставщику для производства требуемого товара. При значительных изменениях на предприятии, влияющих на качество продукции, выполняются аудиты системы, которые часто называют пересмотрами (ревизиями) системы качества. Этот аудит может понадобиться также при ухудшении качества продукции или при изменении в структуре организации. Организация может стать объектом аудита потребителя. Аудит процесса. Аудиты процессов: обычно направлены на один или несколько конкретных процессов производства товаров или оказания услуг; могут быть как внешними, так и внутренними; требуют меньшего объема планирования, чем аудит системы; требуют меньшего объема документации; их можно выполнить за время от одного часа до двух дней (это зависит от масштаба аудита, от рассматриваемых различных процессов, производственных линий, требований стандартов и т.д.); обычно для этих аудитов требуется меньше аудиторов, чем при выполнении аудитов системы. (Масштаб аудита поможет определить требуемое число аудиторов.) Например, для выполнения простого внутреннего аудита процесса потребуется один аудитор, а для внешнего - два или более; этот аудит удостоверяет соответствие стандартам, методам, процедурам или другим требованиям. Аудит продукции. Это оценка свойств конечного продукта или услуги, их соответствие установленным требованиям. Аудит продукции ориентирован на потребителя (производится с его точки зрения). Он может производиться как минимум одним аудитором, но может потребовать и большой группы аудиторов. Таблица 1. Достоинства и недостатки аудита
Пример 2. Дата проведения аудита: 15.03.2020 Результаты аудита: несоответствий - 3; замечаний - 2. Цель аудита: Основными целями внутреннего аудита являлись: проверка результативности системы менеджмента качества компании «KPMS»; выявление и оценка несоответствий в документах системы менеджмента качества; выявление и оценка несоответствий в работе персонала компании «KPMS». Основание проведения аудита и объем проверки. Аудит проводился в соответствии с программой аудита и на основании приказа генерального директора. В ходе аудита программа аудита была выполнена. Проверены все подразделения и сотрудники, предусмотренные программой и все процессы. Аудит проводился на территории офиса компании. Проверка корректирующих мероприятий по результатам предыдущего аудита. На момент проведения аудита не выполнены корректировочные мероприятия по протоколу отклонения № 2 от 12.09.2019 г. и протоколу отклонения № 6 от _ 12.09.2019 г. Корректирующие мероприятия, предусмотренные протоколами отклонений №1, №3, №4, №5 от 12.09.2019 выполнены и являются результативными. В ходе текущего аудита повторения несоответствий, аналогичных несоответствиям аудита от 12.09.2019 г. не выявлено. Описание несоответствий и их причин. Основные несоответствия связаны с нарушением требований управления документацией (1 несоответствие), мониторингом и измерением процессов (1 несоответствие) и управлением закупками (1 несоответствие). Замечания связаны с ведением записей и сроков оформления и подписания документов по проектам. Несоответствие, связанное с управлением документацией. При введении в действие документированных процедур и ряда положений организационные документы (в частности, должностные инструкции и положения о подразделениях) своевременно не пересматриваются. Вероятных причин данного несоответствия несколько. Во-первых, должностные инструкции и положения о подразделениях «не востребованы» сотрудниками. Основная ежедневная работа выполняется на основании документированных процедур, карт процессов и положений об организации деятельности. Во-вторых, ответственным за актуализацию должностных инструкций и положений о подразделениях является руководитель службы персонала, а разработку документированных процедур выполняют сотрудники подразделений под руководством менеджера по качеству. Нарушен обмен информацией между службой персонала и службой качества. Несоответствие, связанное с мониторингом и измерением процессов. Отсутствуют данные по отдельным контролируемым показателям процессов. Причина данного несоответствия связана с неверно установленной периодичностью сбора данных. Отдельные показатели являются «невостребованными» для управления. В связи с этим, подготовка данных по этим показателям менеджерами проектов не осуществляется. Несоответствие, связанное с управлением закупками по отдельным проектам, документально не оформляется повторная оценка подрядчиков в сроки, установленные документированной процедурой №11 - ДП. Причина несоответствия связана с тем, что подрядчик привлекается к выполнению работ компании только в том случае, когда в компании недостаточно собственных ресурсов. В течение года привлечение подрядчиков осуществляется по 2-3 проектам. Проводить оценку подрядчиков в сроки, установленные в документированной процедуре нецелесообразно. Выводы и рекомендации. Система менеджмента качества хорошо документирована, работает результативно и эффективно. Сотрудники компании хорошо знают и выполняют требования системы качества и ее документации. Большая часть деятельности сотрудников интегрирована в работу системы качества, в связи с чем сотрудники не делают различий между своей деятельностью и работой системы качества, что является положительным моментом. Для повышения эффективности системы качества по выявленным несоответствиям рекомендуется: 1. Определить юридическую необходимость и практическую целесообразность дальнейшего ведения должностных инструкций и положений о подразделениях. Для выполнения этой работы привлечь уполномоченного по качеству, юридическую службу и службу персонала. В случае необходимости ведения данных документов включать в раздел "Нормативные ссылки" каждой из документированных процедур, карт процессов и положений о деятельности состав должностных инструкций и положений о подразделениях, которые должны актуализироваться при изменении данных документов. 2. По контролируемым показателям процессов осуществить пересмотр соответствующих карт процессов и документированных процедур. Изменить сроки сбора данных по показателям. Невостребованные показатели рекомендуется удалить, либо определить состав данных, необходимых для руководства. 3. Повторную оценку подрядчиков рекомендуется совместить с проведением анализа со стороны руководства, т.к. для этого анализа осуществляется подготовка необходимых данных. 3 Геоинформационные системы управления железнодорожным транспортом – предназначение, пользователи, примеры, передача данных в другие системы. Развитие геоинформатики, как науки об автоматизированной обработке пространственно-координированной информации, привело к интенсивному продвижению геоинформационных систем (ГИС) и ГИС-технологий во все сферы человеческой деятельности. В настоящее время ГИС не следует трактовать как географические информационные системы, к чему нас призывают ученые-географы. Значение ГИС в технических приложениях, как информационно-управляющих систем, значительно более перспективно. Наши представления о геоинформационных системах и их роли в науке и технике во многом совпадают, что, безусловно, нашло отражение в формулировке основных понятий и определений геоинформационных систем железнодорожного транспорта. ГИС железнодорожного транспорта – это информационно-управляющая автоматизированная система, призванная обеспечивать решение задач инвентаризации, проектирования и управления объектов железнодорожного транспорта. Основной целью создания ГИС железнодорожного транспорта является обеспечение всех сфер его деятельности комплексной пространственно-координированной информацией. В научно-исследовательском институте авиационных систем выполнен комплекс научно-исследовательских и опытно-конструкторских разработок по внедрению спутниковых технологий в соответствии с принятой ОАО «РЖД» стратегической концепцией движения от отдельных технических решений и технологий к созданию комплексных информационно-управляющих систем. Особое внимание уделено созданию единого координатного пространства и единой системы ведения баз геопространственных данных (электронных карт) на базе ГИС РЖД, позволяющих создать надёжный механизм интеграции и синхронизации прикладных информационно-управляющих систем. С помощью спутниковых систем ГЛОНАСС и информационных сервисов хозяйствам и службам ОАО «РЖД» предоставлена гарантированная возможность с высокой точностью определения дислокации и параметров движения пассажирских и грузовых поездов, включая специальные и опасные грузы, специальные самоходные подвижные средства, путейские бригады; контролировать их движение, а также оценивать параметры состояния бортовых систем. В связи с возросшим объёмом транспортных перевозок стало активно развиваться новое научно-практическое направление – логистика. Основная задача логистики – организация оптимальной транспортировки людей и материальных ценностей. В реальности существует очень много параметров, которые воздействуют на эту самую оптимальность, причем многие эти параметры не статичны, могут меняться во времени. Рассмотрим несколько наиболее распространённых ситуаций. Самая простая задача – доставка груза из пункта А в пункт Б. Это классическая задача нахождения кратчайшего маршрута. Она решается, например, модулем NetworkAnalyst. Для её решения необходимо иметь связную и топологически корректную дорожную сеть. На практике обычно важнее найти не кратчайший маршрут, а маршрут наименьшей стоимости. И в продуктах американской компании, производителя геоинформационных систем, эта задача решается с помощью присвоения каждой дуге и каждому узлу сети так называемого сетевого веса. Это может быть, как реальный параметр, например, среднее время прохождения участка, так и значение весовой функции, учитывающей пропускную способность, расход топлива и любые другие параметры. Кроме того, система позволяет использовать сетевые флажки, показывающие возможность проезда по данному участку. Другой стандартной задачей является так называемая задача коммивояжёра. В ней нужно объехать заданное число пунктов за минимальное время и/или при минимальной длине пути. Эта задача также решается в модуле NetworkAnalyst, и в ней могут учитываться все те же факторы, что и в задаче поиска кратчайшего маршрута, а также желательная последовательность объезда точек назначения. И, наконец, наиболее сложная, так называемая транспортная задача. Это уже полномасштабная организация перевозок различных грузов из многих источников по многим адресам. ГИС и здесь приходят на помощь: эту задачу решает продукт ArcLogisticsRoute. Помимо названных «классических» задач, для экспедиторских и курьерских компаний представляет интерес мульти модальная транспортировка, включающая использование нескольких видов транспорта. ГИС-продукты и в этом случае являются самой подходящей основой информационной системы компании, поскольку они способны совмещать информацию по множеству транспортных сетей в единой базе данных и/или на одной электронной карте. Геоинформационные технологии позволяют не только планировать перевозки, но и контролировать их. Во многих странах всё большую популярность приобретает слежение за транспортными средствами с помощью GPS. Структура такой системы проста: на автомобиль (локомотив, судно, самолёт) устанавливается GPS-приёмник, координатная информация с которого по радиоканалу передаётся в диспетчерский центр и аккумулируется в базе данных. Естественно, что ГИС-продукты используются и здесь – для отображения этой координатной информации в географическом контексте. Так, например, модуль ArcGISTrackingAnalyst позволяет следить за перемещениями одного или нескольких объектов в режиме реального времени. Это позволяет обнаружить отклонения от графика движения, принимать меры к их устранению, прогнозировать время доставки и информировать заказчиков. Кроме того, TrackingAnalyst позволяет сохранять траектории движения транспортных средств и анализировать их в дальнейшем, например, проигрыванием в разных масштабах времени. Пока такие системы довольно дороги для массового внедрения, хотя на поездах и дальних автомобильных перевозках они себя уже оправдывают. Впрочем, сейчас есть очень интересная перспектива развития этого направления с помощью передачи данных по сетям сотовой связи. Ведь все крупные города и автомагистрали уже охвачены сотовой связью. И уже есть примеры передачи ГЛОНАСС данных с помощью SMS в сетях стандарта GSM. Но реальный прорыв можно ожидать с появлением устройств передачи данных по стандарту GPRS и развитием сетей этого стандарта. Географические информационные системы – это успешно развивающаяся информационная технология, эффективно применяющаяся во многих отраслях, в том числе и на транспорте. При этом у транспортных ГИС есть одна важная особенность – самый широкий круг пользователей, которым нужна транспортная информация. Это сами дорожники, то есть те, кто создаёт и поддерживает транспортные сети в рабочем состоянии. Это те, кто осуществляет перевозки по транспортным артериям. Это и все мы, поскольку пользуемся транспортом для проезда. И всем нам, рядовым пассажирам и водителям, профессионалам перевозок и обслуживания дорог, нужна информация о транспортных сетях и объектах. Передача данных в другие системы. Основными системами БД МПС являются система по управлению движения и система БД по управлению инфраструктурой железнодорожного транспорта. Основными частями системы БД должны быть БД коллективного пользования в части комплекса инфраструктуры, СУБД, геоинформационная система и прикладное ПО. Система БД имеет возможность вызова из ГИС различных задач и функций моделирования и управления и универсального графическою редактора, в том числе редактора формирования динамических изображений цифровых моделей пути в задачах диспетчеризации и автоматизированного управления движением поездов. БД всех служб должны состоять из централизованной и распределенной частей. Централизованная часть БД должна формироваться и храниться в ГВЦ МПС. Она должна иметь общую составляющую, включающую общероссийские и общеотраслевые классификаторы и несколько специфических для каждого хозяйства данных и оперативные БД. Распределенная часть БД формируется на серверах управлений дорог и линейных предприятий. Эта часть БД должна иметь трёхуровневую структуру: данные по линейным предприятиям, дороге и департаменту. Кроме того, часть данных: графических и атрибутивных – формируется непосредственно средствами ГИС, Эта часть также включает централизованный и распределённый комплексы. Централизованная часть БД ГИС должна содержать: общие для всей инфраструктуры железнодорожною транспорта графические и атрибутивные данные; специфические для каждой службы, по общие доя всего хозяйства данные. Распределенная часть БД ГИСформируется на серверах управлений дорог и линейных предприятий и содержит специфические данные по хозяйствам: цифровые модели, планы и профили станций и перегонов и атрибутивные данные по этим объектам. Физическое размещение БД на нескольких удаленных серверах накладывает жёсткие требования к каналам и аппаратуре связи и коммуникационному ПО. Основные пользователи ГИС РЖД: 1. Заказчики ГИС, использующие результаты ГИС - моделирования 2. Разработчики ГИС (концептуалисты) 3. Операторы, создающие, ведущие и обслуживающие ГИС. 1. Руководители различного уровня предприятий, организаций, учреждений, различные специализации. Основные качества: - заказчик не является специалистом в области ГИС; - не компетентен обычно в решении комплекса задач; - специалист в своей области, компетентный и авторитетный Вывод: заказчик не четко формирует задачи создания ГИС. 2. Они являются переводчиками между некомпетентными и компетентными специалистами в области ГИС 3. а) «чайник» - пользователь, владеющий ПК на бытовом уровне. б) пользователь 1-го уровня - умение установить программу, удалить - самостоятельно ознакомиться с основными функциями программы в) пользователь 2-го уровня с развитыми навыками - владеет несколькими программами - четко разбирается в функциональном назначении каждой программы - умеет эффективно организовать работу программы Уровень освоения программы не превышает 20%. г) Классный специалист – высший уровень - свободно владеет ПО; - свободно владеет языками программирования - преобразование и «подгонка» программы под решаемую задачу. д) Создатель программ. 4 Машинное обучение – определение, применение, примеры, использование на железнодорожном транспорте. Машинное обучение (machine learning) – это область научного знания, имеющая дело с алгоритмами, «способными обучаться». Необходимость использования методов машинного обучения объясняется тем, что для многих сложных – «интеллектуальных» – задач (например, распознавание рукописного текста, речи и т. п.) очень сложно (или даже невозможно) разработать «явный» алгоритм их решения, однако часто можно научить компьютер обучиться решению этих задач. Одним из первых, кто использовал термин «машинное обучение», был изобретатель первой самообучающейся компьютерной программы игры в шашки А. Л. Самуэль [10]. Под обучением он понимал процесс, в результате которого компьютер способен показать поведение, которое в нее не было заложено «явно». Это определение не выдерживает критики, так как не понятно, что означает наречие «явно». Более точное определение дал намного позже Т. М. Митчелл [ 9 ]: говорят, что компьютерная программа обучается на основе опыта E по отношению к некоторому классу задач T и меры качества P, если качество решения задач из T, измеренное на основе P, улучшается с приобретением опыта E. Заметим, что фаза обучения может предшествовать фазе работы алгоритма (например, детектирование лиц на фотокамере), но может иметь место обратная ситуация: обучение (и дополнительное обучение) может проходить в процессе функционирования самого алгоритма (например, определение спама). В настоящее время машинное обучение имеет многочисленные сферы приложения, такие, как компьютерное зрение, распознавание речи, компьютерная лингвистика и обработка естественных языков, медицинская диагностика, биоинформатика, техническая диагностика, финансовые приложения, поиск и рубрикация текстов, интеллектуальные игры, экспертные системы и др. Различают дедуктивное и индуктивное обучение. В задачах дедуктивного обучения имеются знания, каким-либо образом формализованные. Требуется вывести из них правило, применительно к конкретному случаю. Дедуктивное обучение относят к области экспертных систем и здесь рассматриваться не будет. Основная задача индуктивного обучения заключается в восстановлении некоторой зависимости по эмпирическим данным. Индуктивное обучение подразделяется на обучение с учителем, обучение без учителя, обучение с подкреплением (reinforcement learning), активное обучение и др. В настоящее время из-за быстрого технического прогресса и повсеместного развертывания недорогих датчиков, широкое использование беспроводных средств связи привело к повышению роли интернет-технологий в эффективной реализации стратегий технического обслуживания во многих отраслях. В железнодорожной отрасли также активно используются технологии Data Science [12]. За последние два десятилетия машинное обучение произвело революцию в широком спектре областей, таких, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и распознавание речи. С ростом количества данных, собираемых устройствами мониторинга, такими, как беспроводные сенсорные сети или видеокамеры высокого разрешения, которые широко используются для проверки критически важной железнодорожной инфраструктуры, машинное обучение также приобретает все большую популярность для улучшения работы и повышения надежности железнодорожных систем, а также позволяет минимизировать ежедневные затраты на обслуживание [13]. Методы машинного обучения можно разделить на классические методы обучения [14] и методы глубокого обучения [15]. Основное различие между этими методами заключается в уровне их представления. К классическим методам обучения относятся метод главных компонент, метод опорных векторов [16], деревья решений [17], случайный лес [18–20], логистическая регрессия [21] и метод ближайших соседей [22]. В работе [23] представлена методология систематизации данных для мониторинга состояния рельса. Основным внимание авторы направили на выявление закономерностей появления отказов на кривых малого радиуса, используя метод главных компонент и данные, полученные в результате ручного осмотра от шведской железнодорожной сети. В работе [24] использован метод опорных векторов для прогнозирования ситуации, когда не очень серьезные дефекты пути перерастают в более серьезные типы дефектов и отказы. В работе [25] на основе решающих деревьев разработана система предварительного автоматического ранжирования инцидентов, которая по имеющимся признакам оценивает вероятность предотказного состояния объекта. Цзян и соавторы [26] предложили гибридный подход к распознаванию усталости при качении по данным, полученным с помощью ультразвукового лазера. В работе [10] метод главных компонент применен совместно с методом опорных векторов к набору данных из 31 объектов, собранных для железнодорожной сети I класса США для обнаружения четырех видов поверхностных дефектов. В последнее время научное сообщество также использовало преимущества методов глубокого обучения для изучения дефектов рельсов. Исследователи полагают, что глубокое обучение может стать элементом полностью автоматизированных систем железнодорожного мониторинга [27]. Алгоритмы глубокого обучения, основанные на нейронных сетях, применяются в качестве основного инструмента для выявления структурных дефектов рельса. Наиболее широко используются сверточные нейронные сети (CNN). Это произошло благодаря широкому использованию видеокамер, которые обеспечивают Для подготовки данных, получаемых из АСУ ОАО «РЖД» разработан алгоритм, включающий в себя 5 этапов, приведенных в табл. 1 Одним из основных понятий машинного обучения является выборка. Выборка – конечный набор прецедентов (случаев, событий, испытуемых образцов и др.) и соответствующие им данные (характеристики объектов), образующие описание прецедента. Выборка, включающая в себя полный набор доступных данных, должна содержать в себе целевую переменную – показатель, прогноз значения которого и является основной целью применения методов машинного обучения. Кроме этого, выборка делится на две части: обучающую выборку и тестовую выборку. Алгоритм подготовки данных, полученных из АСУ ОАО «РЖД», для формирования выборок, используемых в машинном обучении приведен на рисунок 2. Таблица 2 – Этапы подготовки данных
 Заключение В данной контрольной работе рассмотрена частично-матричная организация. Организационная структура управления представляет собой внутреннее строение любой производственно - хозяйственной системы, то есть способ организации элементов в систему, совокупность устойчивых связей и отношений между ними. Структура управления является формой, в рамках которой протекают изменения, появляются предпосылки для перехода системы в целом в новое качество. Как и в любой организационной структуре, в бюрократических, есть свои достоинства и недостатки. Аудит фактически открывает доступ к любым ресурсам, предлагаемым на современном рынке, а именно технологическим, интеллектуальным, информационным. Российские предприятия пока не способны интегрировать собственные разработки в готовый продукт, востребованный на мировом рынке, но уже сегодня занимают достойное место среди производителей компонент, а в сфере научных исследований в ряде областей (биотехнологии, фармацевтики, ядерной энергетики, металлургии и др.). Технология распределительного реестра предоставляет государственным органам и частным компаниям способ хранения информации, позволяющий снизить объем ошибок и повысить уровень безопасности. DLT обладает потенциалом предопределить взаимоотношения между правительством и населением, что позволит снизить уровень коррупции, а также существенно снижает расходы на хранение информации по сравнению с бумажными документами. Список использованных источников Аксененко Н.Е., Лапидус Б.М., Мишарин А.С. Железные дороги России от реформы к реформе. - М.: 2011. - С.335. Бондаренко Ю.В., Куксо А.А., Маркевич И.Г. Информационные технологии в управлении системой диагностики железнодорожных путей // Сборник докладов В Свободном рухнул автомобильный мост [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://ampravda.ru/2018/10/09/84711.html(дата обращения: 18.03.2019) Джафаров Э.И., Птицын С.Д., Хромова А.В. Возможные перспективы развития беспилотных транспортных средств и их оценка / Электронный научный журнал «вектор экономики» № 1 2019 Замышляев А.М. Предпосылки для создания цифровой системы управления безопасностью движения // Надежность. 2019 № 4(71). С. 45–52. Замышляев А.М., Игнатов А.Н., Кибзун А.И. и др. О нарушении безопасности движения, связанном с выходом в габарит соседнего пути подвижных единиц грузового поезда, с рельсов // Надежность. 2018 T. 18 № 3 С. 39–45. Замышляев А.М., Игнатов А.Н., Кибзун А.И. и др. Построение функциональной зависимости между рядом распределения количества вагонов в сходе и различными Как это делается. Как работает приложение «Яндекс. Транспорт» [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://daily.afisha.ru/archive/vozduh/technology/kak-rabotaet-prilozhenie-yandekstransport/ (дата обращения: 18.03.2019) Кузнецов Г.А., Крашенинников С.В., Крайсвитний В.П. и др. Модернизация системы ГИД «Урал- ВНИИЖТ» // Автоматика, связь, информатика. 2016 № 11 С. 15–19. Конспекты лекций по дисциплине «Управление изменениями» Куракина С.Г., Шмакова Е.Г. Автоматизация диагностики и мониторинга участников контактной сети на железных дорогах // Современные инновации. 2017 № 8(22). С. 15 17. Назаров Д.Г., Гура Д.А. О системах автоматизированного путеизмерительного контроля / Кубанский государственный технологический институт: Научные труды КУБГТУ. Краснодар, 2019 С. 135–146. Официальный сайт ОАО «РЖД»? http://rzd.ru/ Суконников Г.В. Применение технологии «интернет вещей» в ОАО «РЖД» [электронный ресурс] // Инновационный Дайджест: [сайт]. [2017]. URL: http:// www.rzdexpo.ru/innovation/novosti/1.pdf факторами движения // Надежность. 2018. T. 18 № 1 С. 53–60. |