Интеллектуальные информационные системы


Некоторые перспективные области применения АСК-анализа


Технологии АСК-анализа могут быть успешно применены в ряде предметных областей:

1) экологический мониторинг, анализ и прогнозирование;

2) технология (РАСУ индивидуального управления лечением, управление неклассическими техническими системами и др.);

3) психология;

4) правоохранительная сфера.

Подробнее эти вопросы освещены в работе [64] и ряде других работ автора с соавторами: [29, 30, 34, 62, 64 – 111, 139 – 146, 169, 172 – 185, 201 – 206, 212, 214, 224 – 226].

Некоторые перспективные направления применения АСК-анализа для управления в АПК на уровне хозяйств приведены в таблице 39.

Таблица 39 – ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ

АСК-АНАЛИЗА В АПК

Наименование задачи

Имеющийся задел

Ожидаемые результаты

1

Прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур на основе данных о предшественниках, видах почв и применяемых агротехнологиях

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)

Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 3-5% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания

2

Выработка рекомендаций по выбору поля и агротехнологии для получения заданных количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)

Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 5-7% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания

3

Оценка и прогнозирование уровня  безработицы в хозяйстве

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования уровня безработицы (для Ярославской области)

Принятие превентивных мер по созданию дополнительных рабочих мест

 

4

Управление персоналом (оценка и прогнозирование оптимальной профессиональной принадлежности)

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда методик управления персоналом

Повышение эффективности использования кадров и отдачи от них, степени удовлетворенности работой уменьшение текучести, профилактика криминогенных проявлений

 

5

Прогнозирование структуры и объема рынка сельскохозяйственной продукции

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования фондового рынка

Выработка рекомендаций по реструктурированию производства с учетом прогнозируемой коньюктуры рынка

 

6

Прогнозирование молочной и мясной продуктивности крупного рогатого скота

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий

Повышение удоев и приростов мяса за счет более рационального использования поголовья

 

7

Анализ качества жизни населения и выработка рекомендаций

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации подобных методик

Повышение удовлетворенности жизнью, уменьшение социальной напряженности

 

8

Анализ общественного мнения по актуальным вопросам жизни и населения и развития хозяйства

Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда анализа общественного мнения

Знание мнения населения в разрезе по различным возрастным, половым, профессиональным и др. группам позволит руководству принимать более обоснованные решения по вопросам развития хозяйства и его социальной инфраструктуры, повысить популярность руководства

 

Работы, необходимые для внедрения: разработка методик по различным культурам, увеличение базы прецедентов: формализация исходных данных; ввод исходных данных в систему; синтез, оптимизация, проверка адекватности модели; эксплуатация методики в режиме адаптации и пересинтеза модели. Основная проблема: получение исходной информации.




Начало  Назад  Вперед



Книжный магазин