RU2679541C1 - Интеллектуальная космическая система для управления проектами - Google Patents
Интеллектуальная космическая система для управления проектами Download PDFInfo
- Publication number
- RU2679541C1 RU2679541C1 RU2018100406A RU2018100406A RU2679541C1 RU 2679541 C1 RU2679541 C1 RU 2679541C1 RU 2018100406 A RU2018100406 A RU 2018100406A RU 2018100406 A RU2018100406 A RU 2018100406A RU 2679541 C1 RU2679541 C1 RU 2679541C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- project
- monitoring
- implementation
- providing
- fragment includes
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 23
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims abstract description 14
- 239000012634 fragment Substances 0.000 claims description 21
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 15
- 239000000463 material Substances 0.000 claims description 12
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 9
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 2
- 239000000126 substance Substances 0.000 abstract 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 11
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 6
- 238000005755 formation reaction Methods 0.000 description 6
- 210000002569 neuron Anatomy 0.000 description 5
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000007418 data mining Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 238000013178 mathematical model Methods 0.000 description 2
- 230000003449 preventive effect Effects 0.000 description 2
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 2
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 description 1
- 239000002356 single layer Substances 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Изобретение относится к интеллектуальной космической системе для управления проектами. Технический результат заключается в автоматизации управления проектами. Система содержит совокупность космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, связанных с экспертной системой облачной архитектуры, структурированной на основе нейронной сети Хопфилда, обеспечивающей построение модели реализации проекта и контроль текущего состояния исполнения проекта, связанной с центром мониторинга и управления проектом. 1 ил.
Description
Предлагаемое изобретение относится к области средств и технологий дистанционного зондирования Земли, а именно к применению результатов дистанционного зондирования Земли для управления проектами, в первую очередь проектами по сооружению инфраструктурных объектов.
В качестве ближайшего аналога предлагаемого изобретения может быть выбрана система мониторинга потенциально опасных участков железнодорожного пути и контроля ремонтно-восстановительных и предупредительных работ из патента на полезную модель RU 98 253, Российские железные дороги. Предложенная в RU 98 253 система предусматривает использование средств космической оптической съёмки и радиолокационной съемки, связанных каналами спутниковой связи со средствами приёма и заказа космических съёмок, которые, в свою очередь, соединены с функциональными блоками, которые могут быть рассмотрены в качестве экспертной системы: блоками обработки данных дистанционного зондирования Земли, формирования цифровой карты потенциально опасных участков местности, геоинформационной системы, формирования карты рисков. Система также включает функциональные блоки управления и мониторинга: выдачи приказов по ремонтно-восстановительным и предупредительным работам на пути, выдачи приказов по оперативному управлению движением поездов. На основании результатов космических съёмок данная система позволит организовать проведение строительных работ на железнодорожных путях.
В свою очередь, предлагаемое изобретение позволит расширить область применения результатов дистанционного зондирования Земли, предложив интеллектуальную космическую систему, которая сможет быть эффективно использована при осуществлении проектов, связанных с управлением технологическими объектами различного назначения, в первую очередь при управлении строительными работами.
Предложена интеллектуальная космическая система для управления проектами, содержащая совокупность космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, связанных с экспертной системой, обеспечивающей построение модели реализации проекта и контроль текущего состояния исполнения проекта. Экспертная система, в свою очередь, связана с центром мониторинга и управления проектом. Предложено применить экспертную систему на основе нейронной сети Хопфилда, вычислительные средства данной экспертной системы образуют облачную архитектуру.
В экспертной системе, можно выделить пять фрагментов, обеспечивающих управление осуществлением проекта, состоящих из функциональных управляющих блоков (блоков формальных нейронов).
Первый фрагмент включает блоки, связанные с космическими аппаратами дистанционного зондирования Земли, обеспечивающие построение модели реализации проекта на местности, включая отображение его экономических характеристик.
Второй фрагмент включает блоки, обладающие доступом к внешним информационным ресурсам, обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного исполнителя проекта.
Третий фрагмент включает блоки, обладающие доступом к внешним информационным ресурсам, обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного поставщика материальных ценностей для осуществления проекта.
Четвёртый фрагмент включает блоки, обеспечивающие вероятностную модель, основанную на использовании субмартингала относительно естественной фильтрации, для контроля текущего состояния исполнения проекта.
Пятый фрагмент включает блоки, связанные с центром мониторинга и управления проектом и компьютерным устройством заказчика, обеспечивающие оформление и удостоверение сделок, относящихся к проекту.
Нейронная сеть может быть реализована на цифровом, аналоговом, цифро-аналоговом принципах, например, на нейрочипах, нейрокомпьютерах, встраиваемых блоках на различных физических принципах (оптических, квантовых, молекулярных), рабочих станциях, реализующих нейросетевые алгоритмы. Одновременно, структура нейронной сети обеспечивает функционирование облачной архитектуры вычислений.
Практическое использование предложенной интеллектуальной космической системы может быть пояснено на примере управления строительным проектом (см., также, блок схему управления строительным проектом). Данный пример не исключает применение предложенной интеллектуальной космической системы в иных областях хозяйственной деятельности.
Интеллектуальная космическая система состоит из совокупности космических аппаратов дистанционного зондирования Земли в оптическом и/или СВЧ диапазонах, экспертной системы на основе нейронной сети Хопфилда, центра мониторинга и управления проектом. Космические аппараты дистанционного зондирования Земли связаны с экспертной системой линиями беспроводной связи. Дополнительно, в составе предложенной интеллектуальной космической системы могут быть использованы беспилотные летательные аппараты. Средства оптической и/или СВЧ съёмки, которыми оборудованы космические аппараты и, при необходимости, беспилотные летательные аппараты позволяют получить практически полную информацию о контролируемом объекте, в данном случае объекте строительства, включая текущее состояние объекта и работ на нём.
Комплексное использование результатов космической съёмки и средств их интерпретации позволит повысить производительность труда и достоверность контроля в ходе управления проектом. Экспертная система, вырабатывающая коммерческие решения на основе интерпретации данных дистанционного зондирования Земли (четвёртый и пятый фрагменты нейронной сети), связана линиями проводной или беспроводной связи с центром мониторинга и управления проектом, аппаратно-программные средства которого обеспечивают, как непосредственный контроль осуществления проекта, так и взаимодействие с заказчиком работ. То есть, центр мониторинга при помощи предложенной экспертной системы, исключающей использование человеческого фактора, контролирует все процессы, связанные с оценкой и строительством объектов и затратами ресурсов. Ключевой особенностью предложенной системы в целом является способность без участия человека подбирать при выполнении проекта оптимальных поставщиков работ и материальных ценностей.
Экспертная система интеллектуальной космической системы реализована на основе нейронной сети Хопфилда – однослойной сети нейронов, в которой каждый формальный нейрон связан со всеми остальными, реализующей ассоциативный механизм памяти, который может быть эффективно использован в задачах распознавания образов. В сети Хопфилда, используемой в данной экспертной системе, группы формальных нейронов – фрагменты нейронной сети выделены для обеспечения функций, необходимых для практического осуществления строительного проекта. Каждая из пяти групп формальных нейронов – фрагментов нейронной сети взаимосвязана с другими четырьмя фрагментами нейронной сети.
Первый фрагмент включает блоки, обеспечивающие построение модели реализации проекта на местности, используя данные дистанционного зондирования Земли, причём данная модель отображает и экономические (финансовые) характеристики проекта. Второй фрагмент включает блоки, связанные с внешним информационным пространством, например, сетью Интернет, и обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного исполнителя проекта. В свою очередь, третий фрагмент включает блоки, также связанные с внешним информационным пространством, например, сетью Интернет, и обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного поставщика материальных ценностей для осуществления проекта. Поиск оптимальных исполнителей и поставщиков проекта соответствует процессу распознавания образов (задача распознавания образов заключается в поиске (распознавании) вектора xk, наиболее близкого в заданном смысле к вектору y).
Четвёртый фрагмент включает блоки, обеспечивающие вероятностную модель, основанную на использовании субмартингалов относительно естественной фильтрации, для контроля текущего состояния исполнения проекта. Использование данной математической модели для обработки данных позволит повысить точность контроля состояния выполнения проекта, прогнозирование дальнейших действий связанных с проектом и т.п., используя данные дистанционного зондирования Земли без привлечения для обработки данных мощных аппаратных средств, таких, как например, суперкомпьютеры. Построение четвёртого фрагмента нейронной сети для поддержки принятия решения с использованием предложенной математической модели основано на том, что наличие мартингального свойства для случайной последовательности Mn обеспечивает оценку тренда поведения случайного процесса Rn, что позволяет сделать выводы относительно хода выполнения проекта. При этом, в связи с тем, что непосредственное измерение функционалов оценки расхождения текущего состояния проекта от оценочных значений ΔSk=Fk(tk, Pk, Sk), tk – момент времени исполнения проекта, Pk – плановое и Sk – текущее состояния проекта в момент времени, ΔSk 
0, k=0, 1, 2 … N затруднено из отсутствия достоверной информации относительно объективного состояния проекта, становится целесообразным использовать данные космической, а также воздушной съёмки объекта мониторинга.
Случайный процесс Rn, Rn=
согласован с естественной фильтрацией, то есть случайная величина Rn является измеримой относительно σ-алгебры Fn, порождённой случайными величинами до момента k. С информационной точки зрения σ-алгебра Fn представляет собой информацию доступную в момент времени tn. Так как, процесс является согласованным с выбранной фильтрацией и имеет конечные математические ожидания, случайный процесс Rn является субмартингалом относительно естественной фильтрации (процесс Rn можно представить в виде Rn=Mn+An, где Mn мартингал относительно фильтрации ΦT={Fk:k
T}, An –предсказуемая последовательность измеримая относительно σ-алгебры Fn-1 и являющаяся компенсатором процесса Rn).
Пятый фрагмент включает блоки, связанные с центром мониторинга и управления проектом и компьютерным устройством заказчика, обеспечивающие оформление и удостоверение сделок, относящихся к проекту.
В итоге, совместное использование данных дистанционного зондирования Земли и средств искусственного интеллекта – нейронных сетей позволит автоматизировать процесс выбора поставщиков материалов и исполнителей работ, практически исключив человеческий фактор на этапе формирования цены, определения поставщиков и исполнителей, оценки качества выполнения проекта.
Управление строительным проектом при использовании предложенной системы, основанной на использовании экспертной системы облачной архитектуры на базе сети Хопфилда, осуществляется следующим образом:
- построение модели реализации проекта на местности, в том числе
получение технических характеристик объекта с учётом проектной документации и с применением данных космической съёмки, расчёт количества необходимых материалов и трудоёмкости работ по нормативным данным,
расчёт количества необходимых материалов и трудоёмкости работ по нормативным данным,
анализ необходимого объёма материалов и трудоёмкости с использованием данных космической съёмки и интеллектуального анализа данных (шаг 1);
- формирование предложений для заказчика по оптимальному выбору поставщиков материалов с учётом качества и логистики (шаг 2a);
- формирование предложений для заказчика по оптимальному выбору исполнителей работ с учётом их технического уровня и технологической подготовленности (шаг 2b);
- принятие решения о выборе поставщиков материалов и исполнителей работ на основе сформированных предложений и представлением протоколов расчёта (шаг 3);
- заключение договоров с поставщиками материалов и исполнителями работ (шаг 4);
- непрерывный мониторинг (контроль) хода выполнения работ с использованием методов интеллектуального анализа данных (шаг 5);
- непрерывный мониторинг (контроль) хода выполнения работ с использованием данных дистанционного зондирования Земли (используют вероятностную модель, основанную на использовании субмартингала относительно естественной фильтрации, по построению случайный процесс является согласованным с естественной фильтрацией, то есть случайная величина является измеримой относительно σ-алгебры событий, построенной по спутниковым наблюдениям) с формированием отчётной документации центром мониторинга и управления проектом (центром обработки информации и выдачи рекомендаций) (шаг 6);
- мониторинг работ на основе данных дистанционного зондирования Земли, экономический анализ полученных результатов по тематической обработке данных (шаг 7);
- завершение выполнения проекта и формирование комплекта документации, платежи поставщикам материалов и исполнителям работ по результатам мониторинга на основе данных дистанционного зондирования Земли и результатам анализа работ экспертной системы (шаг 8).
Таким образом, используя данные дистанционного зондирования Земли, обработанные с применением средств искусственного интеллекта, возможно определить экономическое состояние объекта космической съемки и решить экономические задачи, связанные с развитием, мониторингом, обеспечением необходимыми ресурсами данного объекта без участия человека, что позволяет снизить трудоёмкость процессов управления проектом и минимизировать возможность незаконных действий при осуществлении проекта.
Claims (10)
- Интеллектуальная космическая система для управления проектами, содержащая
- совокупность космических аппаратов дистанционного зондирования Земли, связанных с
- экспертной системой, обеспечивающей построение модели реализации проекта и контроль текущего состояния исполнения проекта, связанной с
- центром мониторинга и управления проектом, отличающаяся тем, что в качестве выше указанной экспертной системы используют
- экспертную систему облачной архитектуры, структурированную на основе нейронной сети Хопфилда, в которой
- первый фрагмент включает блоки, связанные с космическими аппаратами дистанционного зондирования Земли, обеспечивающие построение модели реализации проекта на местности, включая отображение его экономических характеристик,
- второй фрагмент включает блоки, обладающие доступом к внешним информационным ресурсам, обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного исполнителя проекта,
- третий фрагмент включает блоки, обладающие доступом к внешним информационным ресурсам, обеспечивающие выбор, по меньшей мере, одного поставщика материальных ценностей для осуществления проекта,
- четвертый фрагмент включает блоки, связанные с центром мониторинга и управления проектом, обеспечивающие вероятностную модель, основанную на использовании субмартингала относительно естественной фильтрации, для контроля текущего состояния исполнения проекта,
- пятый фрагмент включает блоки, связанные с центром мониторинга и управления проектом и компьютерным устройством заказчика, обеспечивающие оформление и удостоверение сделок, относящихся к проекту.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018100406A RU2679541C1 (ru) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Интеллектуальная космическая система для управления проектами |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2018100406A RU2679541C1 (ru) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Интеллектуальная космическая система для управления проектами |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2679541C1 true RU2679541C1 (ru) | 2019-02-11 |
Family
ID=65442399
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2018100406A RU2679541C1 (ru) | 2018-01-10 | 2018-01-10 | Интеллектуальная космическая система для управления проектами |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2679541C1 (ru) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2703349C1 (ru) * | 2019-04-16 | 2019-10-16 | Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") | Интеллектуальная космическая система для мониторинга лесного фонда |
| RU2746687C1 (ru) * | 2020-01-29 | 2021-04-19 | Акционерное общество «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (АО «Российские космические системы») | Интеллектуальная система управления предприятием |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU47114U1 (ru) * | 2005-01-31 | 2005-08-10 | Оао Акб "Автобанк-Никойл" | Система управления проектами |
| US20090133027A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-05-21 | Gunning Mark B | Systems and Methods for Project Management Task Prioritization |
| RU98253U1 (ru) * | 2010-04-29 | 2010-10-10 | Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" | Система мониторинга потенциально опасных участков железнодорожного пути |
| US20130159270A1 (en) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | Matthew B. Urmy | Action alignment for event planning, project management and process structuring |
| US8527327B1 (en) * | 2010-03-21 | 2013-09-03 | Mark Lawrence | Method and apparatus to manage project control |
| WO2017176502A1 (en) * | 2016-04-05 | 2017-10-12 | Lynch & Associates - Engineering Consultants, LLC | Electronic project management system |
-
2018
- 2018-01-10 RU RU2018100406A patent/RU2679541C1/ru active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU47114U1 (ru) * | 2005-01-31 | 2005-08-10 | Оао Акб "Автобанк-Никойл" | Система управления проектами |
| US20090133027A1 (en) * | 2007-11-21 | 2009-05-21 | Gunning Mark B | Systems and Methods for Project Management Task Prioritization |
| US8527327B1 (en) * | 2010-03-21 | 2013-09-03 | Mark Lawrence | Method and apparatus to manage project control |
| RU98253U1 (ru) * | 2010-04-29 | 2010-10-10 | Открытое Акционерное Общество "Российские Железные Дороги" | Система мониторинга потенциально опасных участков железнодорожного пути |
| US20130159270A1 (en) * | 2011-12-14 | 2013-06-20 | Matthew B. Urmy | Action alignment for event planning, project management and process structuring |
| WO2017176502A1 (en) * | 2016-04-05 | 2017-10-12 | Lynch & Associates - Engineering Consultants, LLC | Electronic project management system |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2703349C1 (ru) * | 2019-04-16 | 2019-10-16 | Акционерное общество "Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем" (АО "Российские космические системы") | Интеллектуальная космическая система для мониторинга лесного фонда |
| RU2746687C1 (ru) * | 2020-01-29 | 2021-04-19 | Акционерное общество «Российская корпорация ракетно-космического приборостроения и информационных систем» (АО «Российские космические системы») | Интеллектуальная система управления предприятием |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Inkoom et al. | Prediction of the crack condition of highway pavements using machine learning models | |
| CN107392319A (zh) | 生成机器学习样本的组合特征的方法及系统 | |
| Dodanwala et al. | A Levels of Service (LOS) Digital Twin for Potable Water Infrastructure Systems | |
| Futai et al. | Challenges in the application of digital transformation to inspection and maintenance of bridges | |
| AU2021312278B2 (en) | Automated generation of optimization model for system-wide plant optimization | |
| RU2679541C1 (ru) | Интеллектуальная космическая система для управления проектами | |
| Yalpır | Enhancement of parcel valuation with adaptive artificial neural network modeling | |
| US20180218547A1 (en) | Spatio-temporal monitoring and prediction of asset health | |
| Fan et al. | Improvement in estimating durations for building projects using artificial neural network and sensitivity analysis | |
| Salem et al. | AI-based cloud computing application for smart earthmoving operations | |
| US20200293704A1 (en) | Method, a system and a computer program product for monitoring remote infrastructure networks | |
| Chang et al. | Intelligent Construction for Infrastructure—The Framework | |
| Napolitano et al. | Hybrid physics‐based modeling and data‐driven method for diagnostics of masonry structures | |
| US11748834B1 (en) | Systems and methods for planning and optimizing the mitigation of potential impacts to critical infrastructure or key resources | |
| Chacón et al. | Digital twinning during load tests of railway bridges-case study: the high-speed railway network, Extremadura, Spain | |
| Gkoumas et al. | New technologies for bridge inspection and monitoring: A perspective from European Union research and innovation projects | |
| Belyakov et al. | The synthesis of reliable solutions of the logistics problems using geographic information systems | |
| Samuel | A Human-Centered Infrastructure Asset Management Framework Using BIM and Augmented Reality | |
| Mohammed et al. | Predicting performance measurement of residential buildings using machine intelligence techniques (MLR, ANN and SVM) | |
| Izonin et al. | GRNN-based cascade ensemble model for non-destructive damage state identification: Small data approach | |
| Brown et al. | Policy for robust space-based earth science, technology and applications | |
| KR20200075143A (ko) | 블록체인을 기반으로 한 자산 거래 및 이력 추적 시스템 | |
| WO2015114760A1 (ja) | 計画立案支援システム、計画立案支援方法及びプログラム | |
| Kogan et al. | Digital twin technology in cyberphysical systems | |
| US11120174B1 (en) | Methods and apparatus for evaluation of combinatorial processes using simulation and multiple parallel statistical analyses of real data |