The use of a typical model of budgeting does not guarantee a positive result, since the choice of one or another model should be determined by the specifics of the enterprise. Therefore, when choosing a budget model, it is necessary to take into account the specifics of the enterprise’s activities and to individualize the chosen model, with the result that the budgeting system being introduced will be most effective. The purpose of the master's thesis is to develop tools that allow to take into account the specifics of the enterprise when choosing and developing a budgeting system at the enterprise. In the framework of the thesis, the use of tools to take into account the specifics of the enterprise when selecting and developing a budget model was proposed, and an algorithm for its use was developed. The application of the developed algorithm will allow enterprises to achieve the greatest efficiency in the implementation of the budgeting system. The developed algorithm served as the basis for choosing a budget model for a particular enterprise. Within the framework of the formed system of budgets budgets for a particular enterprise have been drawn up. / Применение типовой модели бюджетирования не гарантирует положительного результата, поскольку выбор той или иной типовой модели должен определяться спецификой деятельности предприятия. Поэтому при выборе бюджетной модели необходимо учитывать специфику деятельности предприятия и индивидуализировать выбранную модель, в результате чего внедряемая система бюджетирования будет наиболее эффективна. Целью магистерской диссертации является разработка инструментария, позволяющего учитывать специфику деятельности предприятии при выборе и разработке системы бюджетирования на предприятии. В рамках диссертации предложено использование инструментария, позволяющего учитывать специфику деятельности предприятия при выборе и разработке бюджетной модели, и разработан алгоритм его использования. Применение разработанного алгоритма позволит предприятиям добиться наибольшей эффективности при внедрении системы бюджетирования. Разработанный алгоритм послужил основой при выборе бюджетной модели для конкретного предприятия. В рамках сформированной системы бюджетов составлены бюджеты для конкретного предприятия.

В дипломной работе исследуется применение моделей машинного обучения в системах видеонаблюдения на строительных объектах для повышения безопасности и эффективности процессов. Цель – создание нейросетевой модели для автоматического обнаружения защитных касок на изображениях людей на строительных площадках. Задача – разработка инструмента, способного оперативно и точно выявлять использование защитной экипировки в различных условиях. В ходе исследования выполнены: анализ существующих методов обнаружения объектов на изображениях, изучение архитектур нейронных сетей, разработка методики обучения модели, проведение экспериментального исследования с использованием реальных данных, сравнительный анализ разработанной методики и других методов, а также анализ результатов. Исследование охватило модели EfficientNetB0 и YOLOv8. Модели показали высокую точность распознавания объектов, но YOLOv8 выделяется возможностью работы в реальном времени. Практическая значимость работы – оперативное выявление нарушений использования защитной экипировки, что способствует повышению уровня безопасности. / The thesis explores the application of machine learning models in video surveillance systems at construction sites to enhance safety and efficiency. The goal is to create a neural network model for the automatic detection of protective helmets on images of people at construction sites. The task is to develop a tool capable of promptly and accurately identifying the use of protective equipment under various shooting conditions. The research included: analyzing existing methods for object detection in images, studying neural network architectures, developing a model training methodology, conducting experimental research using real data, comparative analysis of the developed methodology and other methods, and analyzing the results. The study covered the models EfficientNetB0 and YOLOv8. Both models demonstrated high object recognition accuracy, but YOLOv8 stands out for its real-time operation capability. The practical significance of the work lies in the rapid identification of violations in the use of protective equipment, contributing to increased safety levels.

No description available.

No description available.

С развитием цифровых технологий традиционная система ведения бизнеса была разрушена, и сейчас многие компании больше, чем когда-либо, должны реагировать на цифровизацию. Цифровая трансформация привносит инновации не только в поставку продукта, но и в то, как сегодня ведется бизнес. Очевидно, что пандемия COVID-19 изменила нашу жизнь, и можно точно сказать, что деловая деятельность и бизнес-модели в той или иной форме подверглись цифровой трансформации в связи с пандемией COVID-19. Основной целью данной исследовательской работы было определить, как цифровая трансформация, вызванная пандемией, изменила бизнес-модель выбранной компании в Екатеринбурге, Россия, уточнить определение цифровой трансформации, проанализировать структурированный подход к цифровой трансформации, а также подход, этапы, деятельность и результаты. Поскольку выбранная компания работает в сфере развлечений, данная исследовательская работа представляет собой тематическое исследование. Основные виды деятельности и элементы бизнес-модели выбранной компании до и во время пандемии будут определены с помощью Business Model Canvas, а подход компании к цифровой трансформации будет изучен и проанализирован, чтобы дать дальнейшие рекомендации для других компаний, стремящихся улучшить или изменить свою бизнес-модель посредством цифровизации из-за пандемии COVID-19. Знания, полученные в данном исследовании, показывают, как цифровая трансформация изменила/улучшила бизнес-модель выбранной компании. Выводы данной исследовательской работы предназначены в основном для других компаний, которые рассматривают возможность цифровизации. / With the evolution of digital technologies, the traditional system of doing business has been fractured and many companies now more than ever must react to digitalization. The digital transformation brings innovation not only into the delivery of the product but to the way businesses are conducted nowadays. It is evident that the COVID-19 pandemic has changed our lives, and it is accurate to say that business activities and business models have undergone some form of digital transformation due to the COVID-19 pandemic. The main goal of this research paper was to identify how the digital transformation that was caused by the pandemic has changed the business model of a selected company in Yekaterinburg, Russia, clarify the definition of digital transformation, analyze the structured approach to digital transformation as well as the approach, phases, activities, and results. Because the selected company is operating in the entertainment sector, this research paper is a case study. The basic activities and elements of the business models of the selected company, before and during the pandemic will be identified using the Business Model Canvas, and the company’s approach to digital transformation will be examined and analyzed, in other to make further recommendations for other companies looking to improve or change their business model through the digitization because of COVID-19 pandemic. The knowledge gained in this research shows how the digital transformation changed/improve the business model of the selected company. The conclusions of this research paper are mainly for other companies that are considering their digitalization.

This work is devoted to the development of an automatic code testing tool that allows to effectively detect and classify vulnerabilities using deep learning methods, in particular, natural language processing methods. The paper provides an overview of existing approaches and methods of machine learning, analyzes and selects datasets and machine learning algorithms to solve the task, describes the infrastructure for conducting research and tracking their results. In the course of the study, binary classification models, multiclass classification models for determining CWE identifiers, and large language models for generating descriptions of detected vulnerabilities were studied. A new approach has also been developed to localize vulnerabilities at the line level of program code using the explainability methods of the SHAP and LIME machine learning models. / Данная работа посвящена разработке инструмента автоматического тестирования программного кода, который позволяет эффективно обнаруживать и классифицировать уязвимости с помощью методов глубокого обучения, в частности, методов обработки естественного языка. В работе представлен обзор существующих подходов и методов машинного обучения, проведен анализ и подбор наборов данных и алгоритмов машинного обучения для решения поставленной задачи, описана инфраструктура для проведения исследований и отслеживания их результатов. В ходе исследования изучены модели бинарной классификации, модели многоклассовой классификации для определения идентификаторов CWE, большие языковые модели для генерации описаний обнаруженных уязвимостей. Также был разработан новый подход для локализации уязвимостей на уровне строк программного кода с использованием методов объяснимости моделей машинного обучения SHAP и LIME.

<p>У дисертацији су изучавани модели одржавања на бази ризика и њихов утицај на поузданост парних турбина. У првом реду тежиште дисертације чини теоријско изучавање метода и модела одржавања на бази ризи-ка који ће се примењивати на поузданост и ризик ра-да парних турбина. Извршено је њихово прилагођа-вање како би били примењиви, као и њихов утицај на поузданост рада парних турбина. У дисертацији су развијени нови модели и то: Модел одржавања на бази ризика и његов утицај на поузданост парних турбина у виду алгоритма. Овај алгоритам подржава развијени математички мо-дел пет могућих стања, као и континуално праћење одређених дијагностичких параметара. На основу ве-личине одступања измерених од нормалних вредно-сти дијагностичких параметара оцењује се стање (степен неисправности) парних турбина и на основу тога доноси дијагностичка одлука о даљим активно-стима одржавања (о наставку или заустављања рада парне турбине). Помоћу овог алгоритамског праћења одређују се ста-ња: добро, задовољава, незадовољава, недозвољено Развијени модел могуће отказе компонената детекту-је у почетној фази настанка, чиме су створени услови за предузимањем правовремених одговарајућих ак-тивности одржавања. Откривањем деградационих стања компонената пру-жа се могућност да се у дијагностици стања утврде и идентификују неисправности које се у зависности од степена деградације поправљају и отклањају у што краћем року.<br />Други модел који је развијен је математички мо-дел пет стања и његова имплементација на поу-зданост парних турбина. У инжењерској пракси често се јављају проблеми одређивања оптималних временских интервала провере и поправке критичних склопова и компонената парних турбина, који се не могу одржавати током функционисања. Учесталост провере компонената, као што су парне турбине, довело би до непотребних високих трошкова. Међу-тим уколико би временски интервал између актив-ности одржавања био превелики, постојала би опас-ност од отказа компоненти што може резултовати значајним економским последицама а и ризик по<br />радно особље. Уведени модел пет могућих стања, у којима се парне турбине могу налазити, и помоћу кога се могу дефинисати стања парних турбина: опе-ративно стање(О), деградирано стање (D), стање ди-јагностиковања (DI), стање одржавања (М), и стање отказа (F), представља надоградњу Марковљевог мо-дела четири стања, јер је уведено ново пето стање ди-јагностика стања (DI). Модел служи за предикцију, спречавање отказа и сметње у раду парних турбина јер су одређени и предвиђени оптимални тренутци одржавања на годишњим нивоима као и вероватноће стања у оперативном стању, деградираном стању, стању у дијагностици, стању у одржавању и стању у отказу за пет и четири могућа стања, за једну, две, три и четири године у експлоатацији парних турбина. Ово је све израчунато нумерички, затим приказано табеларно и графички на дијаграмима. На крају је од-ређен времeнски и годишњи интервал генералног ремонта посматраних парних турбина На крају дисертације доказана је главна хипотеза која гласи: могуће је формирати моделе одржавања на бази ризика у циљу повишења нивоа поузданости парних турбина у процесу експлоатације. У закључку као срж дисертације, примена развијених нових мо-дела одржавања на бази ризика и њихов утицај на поузданост парних турбина доводи до више наведе-них закључака: Смањују број отказа и повећавају ни-во поузданости парних турбина, скраћују време у застоју (прекида у раду) погна и повећавају ниво расположивости, спречавају веће отказе и хаварије, а тиме и велике материјалне трошкове (финансиjске губитке), спречавају додатна оштећења и угрожавање рада целокупног погона, спречавају опасности по радно особље и околину, смањују активности класич-них превентивних активности, смањују активности непланираних корективних активности, остварују оп-тималне планиране активности одржавања и смањују непланиране трошкове одржавања.</p> / <p>U disertaciji su izučavani modeli održavanja na bazi rizika i njihov uticaj na pouzdanost parnih turbina. U prvom redu težište disertacije čini teorijsko izučavanje metoda i modela održavanja na bazi rizi-ka koji će se primenjivati na pouzdanost i rizik ra-da parnih turbina. Izvršeno je njihovo prilagođa-vanje kako bi bili primenjivi, kao i njihov uticaj na pouzdanost rada parnih turbina. U disertaciji su razvijeni novi modeli i to: Model održavanja na bazi rizika i njegov uticaj na pouzdanost parnih turbina u vidu algoritma. Ovaj algoritam podržava razvijeni matematički mo-del pet mogućih stanja, kao i kontinualno praćenje određenih dijagnostičkih parametara. Na osnovu ve-ličine odstupanja izmerenih od normalnih vredno-sti dijagnostičkih parametara ocenjuje se stanje (stepen neispravnosti) parnih turbina i na osnovu toga donosi dijagnostička odluka o daljim aktivno-stima održavanja (o nastavku ili zaustavljanja rada parne turbine). Pomoću ovog algoritamskog praćenja određuju se sta-nja: dobro, zadovoljava, nezadovoljava, nedozvoljeno Razvijeni model moguće otkaze komponenata detektu-je u početnoj fazi nastanka, čime su stvoreni uslovi za preduzimanjem pravovremenih odgovarajućih ak-tivnosti održavanja. Otkrivanjem degradacionih stanja komponenata pru-ža se mogućnost da se u dijagnostici stanja utvrde i identifikuju neispravnosti koje se u zavisnosti od stepena degradacije popravljaju i otklanjaju u što kraćem roku.<br />Drugi model koji je razvijen je matematički mo-del pet stanja i njegova implementacija na pou-zdanost parnih turbina. U inženjerskoj praksi često se javljaju problemi određivanja optimalnih vremenskih intervala provere i popravke kritičnih sklopova i komponenata parnih turbina, koji se ne mogu održavati tokom funkcionisanja. Učestalost provere komponenata, kao što su parne turbine, dovelo bi do nepotrebnih visokih troškova. Među-tim ukoliko bi vremenski interval između aktiv-nosti održavanja bio preveliki, postojala bi opas-nost od otkaza komponenti što može rezultovati značajnim ekonomskim posledicama a i rizik po<br />radno osoblje. Uvedeni model pet mogućih stanja, u kojima se parne turbine mogu nalaziti, i pomoću koga se mogu definisati stanja parnih turbina: ope-rativno stanje(O), degradirano stanje (D), stanje di-jagnostikovanja (DI), stanje održavanja (M), i stanje otkaza (F), predstavlja nadogradnju Markovljevog mo-dela četiri stanja, jer je uvedeno novo peto stanje di-jagnostika stanja (DI). Model služi za predikciju, sprečavanje otkaza i smetnje u radu parnih turbina jer su određeni i predviđeni optimalni trenutci održavanja na godišnjim nivoima kao i verovatnoće stanja u operativnom stanju, degradiranom stanju, stanju u dijagnostici, stanju u održavanju i stanju u otkazu za pet i četiri moguća stanja, za jednu, dve, tri i četiri godine u eksploataciji parnih turbina. Ovo je sve izračunato numerički, zatim prikazano tabelarno i grafički na dijagramima. Na kraju je od-ređen vremenski i godišnji interval generalnog remonta posmatranih parnih turbina Na kraju disertacije dokazana je glavna hipoteza koja glasi: moguće je formirati modele održavanja na bazi rizika u cilju povišenja nivoa pouzdanosti parnih turbina u procesu eksploatacije. U zaključku kao srž disertacije, primena razvijenih novih mo-dela održavanja na bazi rizika i njihov uticaj na pouzdanost parnih turbina dovodi do više navede-nih zaključaka: Smanjuju broj otkaza i povećavaju ni-vo pouzdanosti parnih turbina, skraćuju vreme u zastoju (prekida u radu) pogna i povećavaju nivo raspoloživosti, sprečavaju veće otkaze i havarije, a time i velike materijalne troškove (finansijske gubitke), sprečavaju dodatna oštećenja i ugrožavanje rada celokupnog pogona, sprečavaju opasnosti po radno osoblje i okolinu, smanjuju aktivnosti klasič-nih preventivnih aktivnosti, smanjuju aktivnosti neplaniranih korektivnih aktivnosti, ostvaruju op-timalne planirane aktivnosti održavanja i smanjuju neplanirane troškove održavanja.</p> / <p>The models of maintenance of the basis of risk, as well as their influence on reliability of steam turbines, are treated in this dissertation. First and foremost, the focus of the dissertation is the theo-retical study of the methods and the models of maintenance on the basis of risk, which will be applied to reliability and the risk of work of the steam turbines. Their adaptation has been treated in order for theam to be implemented, as well as their influence on reliability of the work of steam turbi-nes. New models are developed in the dissertation, and they are as follows: Model of maintenance on the basis of risk, as well as its influence on the reliability of steam turbines in form of algorithm. This algorithm supports the developed mathe-matical model of the five possible states, as well as the con-tinuaous monitoring of certain diagnostic parameters. The state (the degree of malfunction) is determined on the basis of value of deviation of the measured parameters from the desired value of the diagnostic parameters. Based on this, a diagnostic decision about the further activities of main-tenance will be made (about the continuation or the halt of the operation of the steam turbine). With this algorithmic tracking, the states are determined in the following manner: good, satisfying, unsatisfying, unpermitted. The developed model detects possible failures of the com-ponents in the initial phase of creation which creates the conditons for taking the maintenance action in a timely manner. By discovering the degradation states of component , there is a possiblility in the domain of the diagnostics f states to determine and identify irregularities tah are , depending on the stage of degradation, fixed in the shortest time possible.<br />The second model that is developed is the mathematical model of five states and its implementation on stam tur-bines reliability. In the engineering practice, problems that often occur are related to determination of the optimum time intervals of checkups and repair of the critical circuits and steam turbine components which can`t be maintain-edwhilw thwe machine is operating. Frequent checkups of components such as steam turbines might lead to unneces-sary high expenses. However, if the time interval between&nbsp;maintenance would be too long, the danger of the compo-nents failingwould increase, and that might result in signifi-cant economic consequences, as well as put the operating personnel to risk. The introduced model of five possible sta-tes of steam turbines, using which we can define the states of the steam turbines are: the operating state (O), the degra-ded state (D), the diagnosis state (DI), the maintenance state (M) and the failure state (F), represents the upgrade of the Marcovian model of four states, because the new fifth state , the diagnosis state (DI) has been introduced. The purpose of this model is to predict and prevent failure and break down in the functioning of the steam turbines, because the optimal moments of yearly maintenance, as well as the probability of the states in operating state, in degrated state, indiagnosis state, in maintenance state and in failure state for five and four possible states, for one, two, three and four years in the exploatation of the steam trurbines, are determined and pre-dicted. All of this has been numerically calculated, and then shown in tabular view, as well as graphically on the dia-grams. In the end, the time intervaland the yearly interval of general repair of the observed turbines are determined. In the end of dissertation, the main hypothesis is proven, and it states: it is possible to form the maintenance models on the basis of risk in order to increase the level of reliability of steam turbines in the process of exploatation, shorten the time in halt (interruption of the operating state) of the machines and they increase the level of availability, the prevent major faulires and breakdowns thereby preventing major material expenses (financial loss), they prevent additional damage and endangering of the work of the factory, they prevent the danger for the operating personnel and the environment, they decrease the activities needed for the ordinary preventive activities, they decrease the activitiesof the unpalnned corrective activities, they achieve the optimal palnned activities of maintenance and decrease the unplanned expenses of maintenance.</p>

No description available.

No description available.

No description available.