Цифровая трансформация Казахстана: прошлое, настоящее, будущее.

⇐ ПредыдущаяСтр 23 из 30Следующая ⇒

Цифровая трансформация подразумевает использование современных (disruptive) технологий для повышения производительности и ценности предприятия в современном мире. По мнению специалистов, цифровизация экономики позволит казахстанским предприятиям быстрее перейти к «Индустрии 4.0». Она также даст возможность увеличить конкурентоспособность производимой продукции и расширить рынки сбыта. На сегодняшний день цифровизация подразумевает работу с «большими данными», облачными технологиями и искусственным интеллектом. В условиях реального производства все эти новые технологии дадут возможность не просто эффективно управлять рабочими процессами, но и сократить затраты и снизить риски. Например, такая важная сфера экономики Казахстана как нефтегазовая отрасль, особенно нуждается в цифровизации, уверены эксперты.

Реализация цифрового Шелкового пути

Цифровой Шелковый путь обеспечит скоростной и безопасный доступ в интернет и качественное покрытие мобильной связью на территории всей страны. Изменения к 2022 году:Качественное, непрерывное покрытие 4G-мобильной связью, Повсеместный и высокоскоростной доступ частных лиц и компаний к глобальным сетям передачи данных,Уровень развития ИКТ достигнет уровня ТОП-30 стран, Для усиления кибербезопасности будут созданы инновационные лаборатории для анализа Big Data, вредоносного кода и киберинцидентов. Усиление кибербезопасности будет достигнуто
как за счет технических средств, так и за счет создания культуры безопасного поведения
граждан и компаний в сети. Анализ Big Data: Разработка и принятие национальных стандартов по информационной безопасности, Оснащение лаборатории исследований средств информационной безопасности.

Вариант 24

Реализация цифрового Шелкового пути.

Искусственный интеллект и машинное обучение.

В своей самой простой форме машинное обучение — это алгоритмический сбор и анализ данных с последующими выводами или предсказаниями о некотором процессе. Вместо того, чтобы встраивать жесткую программу с определенным набором инструкций для выполнения конкретной задачи, машину «тренируют» на огромных объемах информации с помощью алгоритмов обучения. Машинное обучение стало естественным развитием идей, заложенных первыми учеными в области ИИ. Алгоритмические подходы включают в себя построение дерева решений, индуктивное логическое программирование, кластеризацию, обучение с подкреплением, байесовы сети и др. Как мы знаем, ни один подход не привел к созданию роботов с общим ИИ, и даже узкий ИИ во многих случаях оказался недосягаем для ранних технологий машинного обучения.
Одной из самых перспективных областей применения машинного обучения оказалось компьютерное зрение, хотя оно по-прежнему требует значительного участия на стороне разработчиков. Как правило, программисты вручную создают различные классификаторы, например, фильтры обнаружения границ, чтобы программа могла распознавать границы объектов; анализ плоскостей для распознавания форм; и даже отдельный фильтр для распознавания букв. Вместе все эти классификаторы позволяют создать алгоритм, который сможет, например, находить знаки «STOP» на фотографиях.
ИИ захватывал воображение человечества с момента, когда небольшая группа специалистов по информатике впервые ввела этот термин в обращение на конференции в Дартмуте в 1956 году. За десятилетия, миновавшие с того времени, ИИ перенес ряд взлетов и падений. Эту технологию считали как залогом блестящего будущего нашей цивилизации, так и путем в никуда, придуманным и навязанным нам кучкой умников. Честно говоря, до 2012 года нельзя было однозначно сказать, какое у нее будущее. За последние несколько лет сфера применения ИИ значительно расширилась; прогресс стал особенно заметен в последние три года. Во многом это связано с широкой доступностью графических процессоров. Они значительно ускорили, удешевили и упростили параллельную обработку данных. Кроме того, позитивный вклад внесли практически (Big Data — Большие данные) — изображения, тексты, транзакции, карты и т. п.
ЕRP-cистема, CRM-система, ЕАМ- система, SCM-система - дать определение и привести примеры существующих систем.

ЕRP-система - это набор интегрированных приложений, позволяющих создать единую среду для автоматизации планирования, учета, контроля и анализа всех основных бизнес-операций предприятия.

CRM-система- Управление Взаимоотношениями с Клиентами: процесс активного углубления знаний (а не данных!) о ваших клиентах, и их использования, чтобы настроить бизнес и стратегии на удовлетворение индивидуальных потребностей клиентов. CRM это не только программное решение. CRM предполагает полное изменение установок персонала в сторону клиентоориентированности бизнеса, а не просто использование каких—либо технологий.

ЕАМ- система- это система управления активами предприятия, специализированное программное обеспечение (ПО) для управления бизнес-процессами. EAM система обеспечивает автоматизированное управление основными фондами, позволяет учитывать и эффективно содержать в рабочем состоянии производственные активы предприятия, распределять и контролировать деятельность персонала, связанного с управлением активами организации.

SCM-система- Программная системы по управлению цепочками поставок. SCM охватывает весь цикл закупки сырья, производства и распространения товара. Поскольку интересы всех звеньев цепи зачастую противоречивы, только при комплексном управлении всей цепочкой возможно достижение оптимального результата.

Вариант 25

Дата добавления: 2019-07-15; просмотров: 277; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

⇐ Предыдущая 18 19 20 21 222324 25 26 27 Следующая ⇒

Мы поможем в написании ваших работ!