В работе поднимается проблема прогнозирования энергопотребления крупного промышленного предприятия. В условиях продолжающегося роста глобального энергопотребления важность экономии ресурсов стала как никогда актуальной. В работе описана модель информационной системы, которая включает: получение данных с SQL-сервера в автоматизированном режиме, передачу данных в пакет MATLAB и алгоритмическую часть для расчета анализа прогноза электропотребления. Для анализа данных используется нейронная сеть и программа, которая разработана на языке C#, способна извлекать данные с SQL-сервера предприятия из определенных таблиц и столбцов. Результат работы нейронной сети был сравнен с реальными данными по потреблению электроэнергии. Данные прогноза удовлетворяют поставленным требованиям к погрешности. / The paper raises the problem of forecasting the energy consumption of a large industrial enterprise. With the continued growth of global energy consumption, high resource savings has become more relevant than ever. The paper describes a model of the detection system, which includes: receiving data from the SQL server in automatic mode, transferring data to the MATLAB package and the algorithmic part for calculating the analysis of the power consumption forecast. For data analysis, a neural network and a program developed in C # are used, which allows you to use data from the enterprise SQL server from exceptions and columns. The result of the neural network was compared with real data on electricity consumption. The data is predicted by the installed equipment to the margin of error.

В работе рассматривается применение стратегического планирования в образовании, его методы, этапы и технологии. В первой части работы рассматривается понятие «стратегическое планирование», его инструменты и этапы. Также изучаются методы и технологии стратегического планирования, говорится о значении и реализации стратегического планирования в образовании. Во второй части работы изучается и анализируется опыт России в стратегическом планировании в высшем образовании. Рассматриваются стратегии развития высшего образования, как в целом, так и на примере НИУ ВШЭ и КФУ – вузов участников программы 5-100, проводится сравнительный анализ стратегических планов данных вузов. Пользуясь результатами данного исследования, можно изучить и проанализировать картину условий развития высшего образования в РФ, выявить проблемы или преимущества использования технологий стратегического планирования в высшем образовании. Опыт применения стратегического планирования в высшем образовании может служить основой для поиска теоретических решений многих существующих проблем в высшем образовании России. / The paper examines the use of strategic planning in education, its methods, stages and technologies. The first part of the work examines the concept of "strategic planning", its tools and stages. Methods and technologies of strategic planning are also studied; the importance and implementation of strategic planning in education are discussed. The second part of the work examines and analyzes Russia's experience in strategic planning in higher education. Strategies for the development of higher education are considered, both in general and on the example of the HSE and KFU - universities participating in the 5-100 program, a comparative analysis of the strategic plans of these universities is carried out. Using the results of this study, one can study and analyze the picture of the conditions for the development of higher education in the Russian Federation, identify problems or advantages of using strategic planning technologies in higher education. The experience of using strategic planning in higher education can serve as a basis for finding theoretical solutions to many existing problems in higher education in Russia.

Магистерская диссертация посвящена разработке программного обеспечения интеллектуальной системы анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. В ходе работы рассмотрены основные этапы реализации программного модуля: анализ предметной области, функциональное моделирование, проектирование и программная реализация web-приложения. Разработанная система предоставляет пользователю возможность отображения данных о температуре в графическом и табличном виде, а также проведение анализа и прогнозирования температуры тела холодильника в доменной печи. Она позволяет оперативно мониторить и контролировать температурные показатели, что является важным фактором для обеспечения эффективности и надежности работы печи. Научная новизна полученных в работе результатов заключается в разработке методов эффективной организации, ведения процесса разработки и сопровождения специализированного информационного, алгоритмического и программного обеспечения, включая базу данных доменного цеха и пользовательское приложение системы интеллектуального анализа температуры холодильников системы охлаждения доменной печи: использование гибкой методологии разработки (Agile, SCRUM) и таск-трекера Microsoft Azure DevOps для ведения проекта, взаимодействия с заказчиком во время разработки, отслеживания ошибок, визуального отображения задач и мониторинга процесса их выполнения; функциональное моделирование процессов и подсистем для реализации web-приложения подготовки технического отчета доменного цеха на основе методологии IDEF0 и средства реализации Ramus Educational; использование методики коллективного владения программным кодом на основе сервиса (удаленного репозитория) GitHub; применение методов машинного обучения для реализации алгоритма прогнозирования температуры холодильников системы охлаждения доменной печи. Практическая значимость результатов заключается в том, что разработанное программное обеспечение позволит: программное обеспечение позволит сэкономить время на получение, хранение, обработку данных, что положительно скажется на эффективности работы доменного производства, поможет снизить риск возникновения аварийных ситуаций и неплановых остановок доменных печей; специалистам отдела сопровождения информационных систем снизить трудозатраты на сопровождение, совершенствование и развитие системы с учетом пожеланий пользователей. Результаты работы могут быть использованы также в учебном процессе для обучения бакалавров и магистрантов по направлению «Информационные системы и технологии». Результаты работы представлены и обсуждены на международных и всероссийских конференциях: X, XI Всероссийских научно-практических конференциях студентов, аспирантов и молодых учёных «Теплотехника и информатика в образовании, науке и производстве» (ТИМ’2022, ТИМ’2023) с международным участием (г. Екатеринбург, УрФУ, 2022, 2023); Всероссийской научно-практической конференции (с международным участием) «Системы автоматизации (в образовании, науке и производстве)» AS’2022 (г. Новокузнецк, СибГИУ, 2022); международной научно-технической конференции «Состояние и перспективы развития электро и теплотехнологии» XXII Бенардосовские чтения (г. Иваново, ИГЭУ, 2023). / The master's thesis is devoted to the development of software for an intelligent system for analyzing the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. In the course of the work, the main stages of the implementation of the software module were considered: domain analysis, functional modeling, design and software implementation of a web application. The developed system provides the user with the ability to display temperature data in graphical and tabular form, as well as to analyze and predict the body temperature of the refrigerator in the blast furnace. It allows you to quickly monitor and control temperature indicators, which is an important factor for ensuring the efficiency and reliability of the furnace. The scientific novelty of the results obtained in the work lies in the development of methods for the effective organization, management of the development process and maintenance of specialized information, algorithmic and software, including the database of the blast furnace shop and the user application of the system for intelligent temperature analysis of the refrigerators of the blast furnace cooling system: − use of flexible development methodology (Agile, SCRUM) and the Microsoft Azure DevOps task tracker for project management, interaction with the customer during development, tracking errors, visual display of tasks and monitoring the progress of their implementation; − functional modeling of processes and subsystems for the implementation of a web application for preparing a technical report for a blast furnace shop based on the IDEF0 methodology and the Ramus Educational implementation tool; − use of the methodology of collective ownership of program code based on the service (remote repository) GitHub; − application of machine learning methods to implement an algorithm for predicting the temperature of refrigerators in the blast furnace cooling system. The practical significance of the results lies in the fact that the developed software will allow: − the software will save time for receiving, storing, processing data, which will have a positive impact on the efficiency of blast-furnace production, help reduce the risk of emergencies and unscheduled shutdowns of blast furnaces; - specialists of the information systems maintenance department to reduce labor costs for maintenance, improvement and development of the system, taking into account the wishes of users. The results of the work can also be used in the educational process for training bachelors and masters in the direction of "Information Systems and Technologies". The results of the work are presented and discussed at international and all-Russian conferences: X, XI All-Russian scientific and practical conferences of students, graduate students and young scientists "Heat engineering and informatics in education, science and production" (TIM'2022, TIM'2023) with international participation (Ekaterinburg, UrFU, 2022, 2023); All-Russian scientific and practical conference (with international participation) "Automation systems (in education, science and production)" AS'2022 (Novokuznetsk, SibGIU, 2022); International Scientific and Technical Conference "Status and Prospects for the Development of Electrical and Thermal Technologies" XXII Benardos Readings (Ivanovo, ISPU, 2023).