Обзор статьи

Аналитические методы информационного моделирования процессов поддержки принятия решений в системе эксплуатационного контроля Петербургского метрополитена

УДК: 

625.42; 658.5.011

DOI: 

10.23968/1999-5571-2021-18-6-135-139

Страницы: 

135-139

Аннотация: 

Предложено применение аналитических методов информационного моделирования для обеспечения эффективности сложных взаимосвязанных процессов технического обслуживания и текущего ремонта в системе эксплуатационного контроля Петербургского метрополитена. Метод Data Envelopment Analysis (DEA) и разработанные на его основе прикладные модели с успехом могут применяться для анализа информационных ситуаций и принятия управляющих решений в системах, требующих объективной аналитической обработки «больших баз данных». Одним из важнейших преимуществ в результате применения аналитических методов информационного моделирования в сфере эксплуатационного контроля является существенное снижение рисков возникновения нештатных ситуаций вследствие субъективных факторов, связанных с влиянием конечного интересанта деятельности - человека.

Список цитируемой литературы: 

  1. Козин Е. Г. Научно-практические основы системы содержания искусственных сооружений Петербургского метрополитена (начало) // Транспортное строительство. 2018. № 2. С. 19-22

  2. Козин Е. Г. Научно-практические основы системы содержания искусственных сооружений Петербургского метрополитена (окончание) // Транспортное строительство. 2018. № 3. С. 8-11

  3. Козин Е. Г. Современное состояние нормативной базы и перспективы совершенствования мониторинга объектов метрополитена в Санкт-Петербурге // Труды V Междунар. конф. «Проектирование, строительство и эксплуатация комплексов подземных сооружений». Екатеринбург, 2016. С. 17-25

  4. Козин Е. Г. Проблемы научного подхода при организации надзора за эксплуатацией подземных сооружений // Труды Междунар. конф. «Проектирование, строительство и эксплуатация комплексов подземных сооружений». Екатеринбург, 2004. С. 17-21

  5. Козин Е. Г. Стратегия процесса управления надежностью искусственных сооружений метрополитена Санкт-Петербурга. СПб.: Невзоров От Эколь, 2017. 60 с

  6. Chu Z., Wang Q., Lado A. A. Customer orientation, relationship quality, and performance: The third-party logistics provider’s perspective // The International Journal of Logistics Management. 2016. Issue 27 (sn3). Pp. 738-754

  7. Carmichael S. G. The Flash Report: The Global Digital Economy. 29.04.2016. URL: https://hbr.org/2016/04/the-flash-report-the-global-digital-economy (дата обращения: 22.08.2019)

  8. Cooper W. W., Seiford L. M., Tone K. Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References, and DEA-Solver Software. Boston: Kluwer Academic Publishers, 2000. 318 p

  9. Charnes A., Cooper W. W., Lewin A. Y., Seiford L. M.Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Applications. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1994. 513 p

  10. Bowlin W. F., Charnes A., Cooper W. W., Sherman H. D. Data Envelopment Analysis and Regression Approaches to Efficiency Estimation and Evaluation // Annals of Operations Research. 1985. Vol. 2. Pp. 113-138

  11. Charnes A., Cooper W. W., Rhodes E. Measuring the Efficiency of Decision Making Units // European Journal of Operational Research. 1978. Vol. 2. Issue 6. Pp. 429-444

  12. Farrell M. J. The Measurement of Productive Efficiency // Journal of The Royal Statistical Society, Series A (General). Part III. 1957. Vol. 120. Pp. 253-281

Ключевые слова: 

Полный текст (файл): 

PDF

Авторы: 

Козин Е. Г. Санкт-Петербургское государственное унитарное предприятие «Петербургский метрополитен» Санкт-Петербург, Россия

Другие статьи авторов: 

Выпуск журнала

№ 6 (89) Декабрь 2021