Main Logo
Войти

Войти

Избранное

Избранное

WhatsApp LogoVK LogoTelegram Logo

Михаил

Shop Star

4.5 (средний рейтинг)

Теоретические основы предиктивной аналитики и традиционных методов оценки износостойкости

Тип работы: РефератПредмет: Бизнес-информатика
Date

15.09.2021 дата написания

Uniqueness

75% уникальность

Views

... просмотров

Cart

... покупок

300

390

Loading...

Нужно что-то похожее?
Но уникальное — обращайтесь!

Case
Тип работы
Select Icon
Mail
Нажимая "Подать заявку", даю согласие на обработку персональных данных, с Политикой конфиденциальности ознакомлен, с условиями Пользовательского соглашения согласен.
wave1wave2

Содержание

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

Введение

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.

Список литературы

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.

Демо файлы

Loading...

Файлы работы

Loading...

Другие работы этого автора

Смотреть все работы

Buy work

Михаил

Shop Star

4.5 (средний рейтинг)

Финансовое состояние предприятия и пути его укрепления

Дата написания: 2022-09-20

Views

69 просмотров

Cart

0 покупок

1800

2340

Купить

Buy work

Михаил

Shop Star

4.5 (средний рейтинг)

Спорт в университете ВОЕНМЕХ

Дата написания: 2022-09-13

Views

9 просмотров

Cart

0 покупок

240

312

Михаил

Shop Star

4.5 (средний рейтинг)

Views

4 просмотров

Cart

0 покупок

400

520

Похожие работы

Артём

Shop Star

4.6 (средний рейтинг)

Древняя Русь в IX – в начале XII вв

Дата написания: 2021-11-17

Views

48 просмотров

Cart

0 покупок

210

273

Галина

Shop Star

4.6 (средний рейтинг)

Views

40 просмотров

Cart

0 покупок

210

273

Евгений

Shop Star

4.4 (средний рейтинг)

Views

33 просмотров

Cart

0 покупок

150

195

Александра

Shop Star

4.5 (средний рейтинг)

Views

28 просмотров

Cart

0 покупок

300

390

Поможем с работой
Любого уровня сложности!

Это бесплатно и займет 1 минуту

promotions
Select Icon
Тип работы
Select Icon
Shop
Нажимая "Подать заявку", даю согласие на обработку персональных данных, с Политикой конфиденциальности ознакомлен, с условиями Пользовательского соглашения согласен.
promotions

Служба поддержки

8 (800) 500-93-66support@bezhvostov.ru

Ежедневно

С 9.00 до 20.00 по МСК

© «Без хвостов», 2025

О сервисе

Обнаружили ошибку на сайте — нажмите здесь, чтобы сообщить нам об этом.

Служба поддержки

8 (800) 500-93-66support@bezhvostov.ru

Ежедневно с 9.00 до 20.00 по МСК

О сервисе

Принимаем к оплате

© 2025. «Без хвостов». Все права защищены.

Обнаружили ошибку на сайте — нажмите здесь, чтобы сообщить нам об этом.
WhatsApp LogoTelegram LogoVK Logo