Михаил
4.5 (средний рейтинг)
15.09.2021 дата написания
75% уникальность
... просмотров
... покупок
300 ₽
300 ₽
ВВЕДЕНИЕ 3 1 Теоретические основы предиктивной аналитики и традиционных методов оценки износостойкости 4 1.1 Концепция и развитие предиктивной аналитики в промышленности 8 1.2 Обзор традиционных методов оценки износостойкости в промышленности 14 1.3 Важность и потенциал применения предиктивной аналитики в промышленности 20 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 24 СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ЛИТЕРАТУРЫ И ИСТОЧНИКОВ 25
В современном мире, где промышленность сталкивается с постоянно растущими требованиями к эффективности и надежности, важность точной оценки износостойкости оборудования и систем не может быть переоценена. Так, в условиях цифровизации бизнеса, которые задают новые стандарты в коммерческой деятельности, предиктивная аналитика является одним из методов повышения эффективности и конкурентоспособности предприятия. [1] Существуют традиционные методы оценки износостойкости состояний оборудований в промышленности, но насколько они уступают в инновационности и повышенной эффективности может показать сравнительный анализ этих методов.
1. Носырева А.А., Абрамов В.И. Предиктивная аналитика - основа для цифровой трансформации компаний / Носырева А.А., Абрамов В.И. // Актуальные проблемы экономики, учета, аудита и анализа в современных условиях : Сборник научных статей Международной научно-практической конференции. Научное издание , Курск, 28–29 апреля 2021 года. Курск: Курский государственный университет. – 2021. – С. 179-182. 2. Брускин, С. Н. Модели и инструменты предиктивной аналитики для цифровой корпорации / Брускин, С. Н. // Вестник Российского экономического университета имени Г.В. Плеханова. – 2017. – С. 135-139. 3. Lepenioti K. Prescriptive analytics: Literature review and research challenges / Lepenioti K. // International Journal of Information Management. – 2020. – С. 57-70.
Смотреть все работы
Михаил
4.5 (средний рейтинг)
Михаил
4.5 (средний рейтинг)
Михаил
4.5 (средний рейтинг)
Михаил
4.5 (средний рейтинг)
Владислав
5 (средний рейтинг)
Роман
4.5 (средний рейтинг)
Марина
4.9 (средний рейтинг)
Артём
4.6 (средний рейтинг)
© «Без хвостов», 2025
Принимаем к оплате
© 2025. «Без хвостов». Все права защищены.