Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Харченко, К.В. - Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и монит...
Харченко, К.В. - Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и монит...
Нет экз.
Статья
Автор: Харченко, К.В.
Горная промышленность (электронная версия): Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и монит...
б.г.
ISBN отсутствует
Автор: Харченко, К.В.
Горная промышленность (электронная версия): Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и монит...
б.г.
ISBN отсутствует
На полку
Статья
Харченко, К.В.
Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и мониторинга горных процессов / К.В. Харченко, А.Ж. Зубец [и др.] // Горная промышленность (электронная версия). – 2025. – № 2. – С.82-91: ил. - Библиогр.: 13 назв.
Разработка архитектуры распределенных облачных вычислений (РОВ) для мониторинга горных процессов и оптимизации добычных операций. Методология включает анализ больших данных, математическое моделирование и машинное обучение. Эмпирическую базу составили показатели с 15 угольных шахт России за 2018-2023 гг. (4,5 млн записей). Внедрение РОВ обеспечивает рост производительности труда на 25-40%, сокращение простоев оборудования на 30-50% и снижение аварийности на 95%. Уменьшение затрат на добычу на 20-30%, углеродного следа - на 15-25%. Уровень автоматизации процессов повышается до 70-85%. Рекомендации по масштабированию РОВ в угольной отрасли. Результаты значимы для цифровой трансформации горнодобывающей промышленности.
Харченко, К.В.
Интеграция распределённых облачных вычислений для повышения эффективности угольной добычи и мониторинга горных процессов / К.В. Харченко, А.Ж. Зубец [и др.] // Горная промышленность (электронная версия). – 2025. – № 2. – С.82-91: ил. - Библиогр.: 13 назв.
Разработка архитектуры распределенных облачных вычислений (РОВ) для мониторинга горных процессов и оптимизации добычных операций. Методология включает анализ больших данных, математическое моделирование и машинное обучение. Эмпирическую базу составили показатели с 15 угольных шахт России за 2018-2023 гг. (4,5 млн записей). Внедрение РОВ обеспечивает рост производительности труда на 25-40%, сокращение простоев оборудования на 30-50% и снижение аварийности на 95%. Уменьшение затрат на добычу на 20-30%, углеродного следа - на 15-25%. Уровень автоматизации процессов повышается до 70-85%. Рекомендации по масштабированию РОВ в угольной отрасли. Результаты значимы для цифровой трансформации горнодобывающей промышленности.
