Вісник № 02. Системний аналіз, управління та інформаційні технології
Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/61272
Переглянути
4 результатів
Результати пошуку
Публікація A software tool for quality measurement of business process models using dfistances in n-dimensional space(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Kopp, Andrii Mykhailovych; Orlovskyi, Dmytro LeonidovychThis paper considers the problem of quality measurement of business process models using the n-dimensional space distances. Business process models are graphical schemes similar to flowcharts or activity diagrams utilized in software engineering, usually represented using the BPMN (Business Process Model and Notation) or EPC (Event-driven Process Chain) notations. Business process modeling aims to capture current enterprise workflows for their analysis and then improvement using automation through IT (Information Technology) systems deployment. Therefore, designed business process models should be of high quality, so all “weak spots” of described organizational workflows could be properly identified and replaced with more efficient solutions. Whereas process models, which are not understandable, un-structured, and/or uncertain, may cause even more issues when used to improve organizational activities. Therefore, this study proposes quality measures and a software tool that can be used to detect errors in BPMN and EPC business process models using distances in n-dimensional space. The formal problem statement based on the graph-based description of business process models was given. Business process model quality characteristics and measures that consider features of both BPMN and EPC notations were proposed. Distances in n-dimensional space were suggested for usage to measure the quality of business process models. The algorithm for business process model quality measurement was proposed. The software tool to measure the quality of BPMN and EPC business process models was designed and developed. The quality of sample business process models was measured using the software tool. Obtained results were analyzed and discussed. This paper considers the Euclidean distance only, while other existing n-dimensional space distance measures or, on the opposite, similarity measures, can be used to evaluate business process model quality in further research.Публікація Example of use of virtual promotion map(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Orekhov, Sergey Valerievich; Kopp, Andrii Mykhailovych; Orlovskyi, Dmytro LeonidovychThe paper presents an example of using new technology to solve the problem of promoting goods and services according to the 7P concept. The technology was called virtual promotion. The reason for its occurrence is a decrease in the effectiveness of the currently classical search engine optimization methodology on the Internet. The task of the latter is to bring the given corporate WEB resource to the first place in the search server’s answers to the requests of potential buyers. Virtual promotion is based on two ideas. The first is based on marketing theory when to sell a product or service, you need to build a marketing channel. The second is that a search server is an intelligent machine. Then, to get the first position, we need to teach the virtual space, which consists of Internet nodes, to activate in such a way that the number of links to the WEB page with the desired product is maximum. To implement these ideas, two objects are synthesized as part of the virtual promotion: a semantic kernel and a promotion map. A semantic kernel is a description of a product or service or a training sequence of keywords. A map is a set of nodes on the Internet, where the semantic core should be placed to attract the maximum number of buyers of the product. The map is also a variant of marketing channels on the Internet. The paper considers an example of a situation where a semantic core and a minimal map have already been created using the classical approach (search optimization). In this case, the classic approach gave an increase in the number of visits to the WEB site, but there was not a single buyer of the product for six months. That is, the classical approach improved the key performance indicator, but it did not affect the sales performance in any way. The paper demonstrates how virtual promotion forms such a modification of the map that gives a given result in a given period. At the same time, it is not enough to synthesize a new map. It is necessary to apply a special mechanism for its implementation. For this purpose, the paper shows a real task of inter-functional coordination, which makes it possible to implement a promotion map. Real data for 2021, which was used to promote the product on the Ukrainian market, is given. The introduction of the new version of the map resulted in the first two orders within the first two weeks.Публікація Дискретно-контінуальна модель управління збутом у реальному масштабі часу(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Мельников, Олег СтаніславовичПредметом дослідження є розробка стратегії динамічного управління цінами при реалізації продукції на фіксованому інтервалі часу. Розглянуто випадок, коли попит на продукцію продавця можна представити як комбінацію двох випадкових процесів: 1) пуассонівського потоку потенційних споживачів; 2) купівлі товару індивідуальним споживачем, ймовірність якої зворотно залежить від ціни продукції. Споживачі потребують щонайбільше одну одиницю товару, що продається і мають незалежні однаково розподілені оцінки його споживчої вартості. Така структура попиту дозволяє формалізувати вибір цінової стратегії як задачу оптимального управління. Рішення цієї задачі методами динамічного програмування наводить до системи диференційних рівнянь типу Ріккаті, розв’язок яких дозволяє отримати оптимальну цінову політику у вигляді функції від часу до закінчення терміну реалізації та рівня залишків нерозпроданої продукції. Розглянуто приклад практичного вирішення задачі оптимального управління цінами для окремих випадків, коли вдається знайти аналітичне рішення. Для загального випадку показано, як знайти оптимальні ціни за допомогою чисельних методів. Розрахунки свідчать, що оптимальні ціни є спадними функціями від часу та кількості нерозпроданої продукції. Комбінація цих факторів разом із випадковим характером збуту продукції наводять до досить складних траєкторій спостережуваних цін, приклади яких були отримані за допомогою імітаційних експериментів. Зокрема, в багатьох випадках результатом імплементації запропонованої стратегії є циклічна поведінка цін, розповсюдженість якої в роздрібній торгівлі є добре документованим феноменом. Також було розглянуто задачу оптимізації очікуваного доходу продавця при використанні ним постійних цін. Зіставлення очікуваного доходу продавця при статичних і динамічних цінах свідчить про значну перевагу останніх. Економічний ефект від використання динамічного ціноутворення є найбільш вагомим у ситуаціях, коли наближується остаточний строк реалізації продукції.Публікація Failure rate regression model building from aggregated data using kernel-based machine learning(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2022) Akhiiezer, Olena Borisivna; Grinberg, Galyna Leonidivna; Lyubchyk, Leonid Mykhailovych; Yamkovyi, Klym SerhiyovychThe problem of regression model building of equipment failure rate using datasets containing information on number of failures of recoverable systems and measurements of technological and operational factors affecting the reliability of production system is considered. This problem is important for choosing optimal strategy for preventive maintenance and restoration of elements of process equipment, which, in turn, significantly affects the efficiency of production management system. From a practical point of view, of greatest interest is the development of methods for regression models building to assess the impact of various technological and operational factors controlled during system operation on failure rate. The usual approach to regression models construction involves preselecting the model structure in the form of a parameterized functional relationship between failure rate and affecting technological variables followed by statistical estimation of unknown model parameters or training the model on datasets of measured covariates and failures.The main problem lies precisely in the choice of model structure, the complexity of which should correspond to amount of data available for training model, which in the problem of failure rate modeling is greatly complicated by lack of a priori information about its dependence on affecting variables. In this work, such a problem is solved using machine learning methods, namely, kernel ridge regression, which makes it possible to effectively approximate complex nonlinear dependences of equipment failure rate on technological factors, while there is no need to pre-select the model structure. Preliminary aggregation of data by combination of factor and cluster analysis can significantly simplify model structure. The proposed technique is illustrated by solving a practical problem of failure rate model building for semiconductor production equipment based on real data.