Stat gov kz (стат.гов.кз)

Отдельные виды количественных методов прогноза

Прибегая к формализованным методам прогнозирования, основанным на анализе статистических данных, мы не можем не остановиться на средствах регрессионного анализа и использовании для оценки перспектив S-образных кривых прогноза. Напомню, что регрессионный анализ тесно связан с другим видом анализа математической статистики – корреляционным. Данные статистические методы прогнозирования распространены в силу включения в них элементов теории вероятности и ограничены изучением влияния одного или нескольких факторов. И если первый отвечает за выявление формы связи между зависимой и независимыми переменными, то второй – за установление тесноты такой связи. В большинстве случаев говорят не об отдельных методах, а о комплексном корреляционно-регрессионном анализе.

Инновационная практика в целях прогнозирования результатов НТП часто оперирует функциональными зависимостями, среди которых наиболее применимы так называемые S-образные кривые, которые лучше всего соответствуют жизненным циклам технологических систем. Но одна такая кривая позволяет получить приемлемые результаты взаимосвязей временных рядов по одному фактору и в пределах единственного качественного скачка. В то же время прогнозирование часто требует оценки динамики группы последовательных технологических прорывов. В таких случаях эксперты рекомендуют применять графическое моделирование научно-технического развития на основе серии S-образных кривых, строя на их основе суммирующую огибающую кривую.

Огибающая кривая для прогнозирования перспектив роста транспортных скоростей

Выше представлен пример построения в 70-е годы такой огибающей кривой для оценки перспектив освоения транспортных скоростей человечеством. Графический вид сериальных оценок нагляден, а регрессионный анализ может выступить достойным дополнением. Его средства весьма полезны для построения прогнозов генезиса существующих технических систем с учетом выявленных ранее факторов. Построенные функции регрессионной модели позволяют определить направления ближайших разработок в сфере науки, техники и технологии. Но если причины вероятного изменения прогнозируемых переменных неизвестны, применимость данного метода нужно поставить под сомнение, и все его преимущества перед тем же методом экстраполяции сходят на нет.

Регрессионные выражения, сформированные на основе единичных факторов, могут быть объединены еще одним формализованным методом, именуемым «эконометрика». Данный метод позволяет выполнять уже многофакторный анализ и создавать инновационный количественный прогноз на основе большого числа критериальных параметров. Предположим, нам нужно выполнить оценку потенциала автономности носимых устройств через 3-4 года.

Многочисленность параметров экрана, датчика-монитора сердечного ритма, других закладываемых подсистем в гаджет определяет набор функций технического прогресса, включая и возможности энергоемкости и веса аккумуляторной батареи. Все они определяют состав уравнений, входящих в единую модель причинно-следственных связей, в которой присутствует объединение многофакторных регрессий и выбранных по условиям задачи переменных. Эконометрическая модель в конечном итоге представляет собой синтетическую функцию вида:

Пример эконометрической формулы для построения многофакторного прогноза

Приемы эконометрики дают наилучший результат в условиях, когда представляется возможным выявить существующие причинно-следственные связи и, особенно, когда переменные весьма динамичны во времени и удается предугадать направление их изменений. Несмотря на высокую трудоемкость данного метода, он обладает несомненными достоинствами. Главным из них является то, что выявленная тенденция носит устойчивый характер.

Вход в личный кабинет

Для того чтобы выполнить вход в личный кабинет Stat.gov.kz, необходимо иметь электронную подпись, а также установить программное обеспечение для работы с сертификатом безопасности. Скачать программу можно на официальном сайте разработчика NCALayer.

После настройки компьютера можно выполнить вход в личный аккаунт Стат Гов Кз https://online.stat.gov.kz/idp/profile/SAML2/POST/SSO. Необходимо нажать «Войти», принять пользовательское соотношение и подключить носитель с электронной подписью. Затем нужно ввести пароль. Система автоматически проверит личность пользователя. Для входа следует нажать «Подписать».

Сценарный и адаптивный методы прогнозирования

Мы уже рассмотрели достаточно большое число методов подготовки прогноза, которые применяются для оценки перспектив объектов НТП

Но есть такие качественные методы прогнозирования, которые мы никак не можем обойти вниманием, и хотя бы несколько слов должны сказать в плане их характеристик и особенностей. Одним из таких инструментов является сценарный метод прогнозирования

На самом деле, и этот метод имеет разновидности. Дело в том, что при разработке сценариев будущего используется либо дедуктивный, либо индуктивный подход.

Первый подвид сценарного метода основан на анализе ключевых факторов, оказывающих влияние на поведение прогнозируемого объекта. Проще говоря, мы от общего анализа альтернатив идем к частным выводам по прогнозу. Второй вид сценария, напротив, строится посредством анализа конкретных ситуаций, на основе которых возникает общая картина объекта. Дедуктивный метод применим к созданию и поискового прогноза, и нормативного. Рассмотрим этапы поискового прогнозирования сценарным методом дедукции.

Проработке подвергаются сценарные вариации на основе общих альтернатив изменений по объекту исследования. Выстраивается ось полярных альтернатив, между которым располагаются различные промежуточные позиции. На этой оси находится так называемая «нулевая альтернатива».
Система существенных факторов, оказывающих влияние на объект в его развитии, подвергается описанию и ранжированию.
Устанавливается диапазон возможных будущих состояний объекта исследования

Здесь важно найти точные формулировки таких состояний, каждое из которых определяют отдельную сценарную ветвь.
С подключением матричных методик выявляется степень взаимного влияния факторов.
Составляется когнитивная карта взаимодействия факторов, которые графически изображаются на вершинах графов, а собственно связи – в форме линий или дуг (пример карты см. ниже).
Выполняется качественный анализ карты и выявляются те комбинации факторов, которые приводят к установленным ранее сценарным исходам

Так, например, формируется модель поисковых сценариев развития объекта в сфере наращивания инновационного потенциала компании.

Пример когнитивной карты взаимодействия факторов

Адаптивные методы прогнозирования позволяют подстраивать скользящие прогнозы под эволюцию переменных характеристик исследуемых объектов НТП, гибко подстраиваться под происходящие процессы и события. Но, опять-таки, практически все прогнозные методы могут быть представлены адаптивными. Современные средства автоматизации позволяют добиваться короткого временного лага реагирования по модификации прогноза, если соответствующие критерии заранее заложены в информационную модель. Для формирования адаптивного прогнозируемого образа будущего лучше всего подходят методы краткосрочного прогнозирования. Такая потребность весьма чувствительна, когда предположения строятся на основе статистических сведений в условиях сильной колеблемости данных динамического ряда.

В настоящей статье мы кратко рассмотрели основные методы прогнозирования, применяемые в отношении предположений о развитии объектов НТП. Среди сотни методов выбраны были те, которые наиболее распространены в отечественной и зарубежной практике. Директору по развитию и проектному менеджеру в сфере инноваций полезно владеть некоторыми прогнозными навыками и быть знакомым с палитрой доступных сегодня средств. В любом случае, менеджменту приходится пользоваться представленными выше инструментами либо на уровне «промокашечной прикидки», либо же с применением серьезных программных средств. Все зависит от этапа проекта и уровня решаемой задачи.

Значение в современном мире

В современном мире статистическая информация является важным инструментом для принятия решений на всех уровнях. Она помогает оценить общую картину и сделать правильные выводы.

В экономике статистика используется для анализа и прогнозирования различных параметров, таких как национальный доход, уровень безработицы, инфляция, объемы производства и потребительские расходы. Эта информация помогает компаниям и правительственным структурам принимать решения, связанные с инвестициями, налогообложением, распределением ресурсов и т.п.

Медицинская статистика выявляет тенденции в заболеваемости, позволяя заранее оценить риски и предпринять необходимые меры по профилактике и лечению. Ее данные также используются для планирования бюджетных расходов на здравоохранение и определения приоритетов в этой сфере.

В социологии и политологии статистические данные помогают изучить отношения между людьми и группами, их мнения и предпочтения, а также определить общественные тенденции и потребности. Эта информация необходима для разработки социальных программ и политических стратегий, основанных на реальных потребностях общества.

Таким образом, статистическая информация является неотъемлемой частью современного мира и играет важную роль в принятии решений и планировании различных процессов.

Инструкция по входу в личный кабинет Комитета по статистике РК stat gov kz.

На сегодняшний процедура входа в личный кабинет на портале http://stat.gov.kz сильно упростилась. Для первого входа в кабинет нам необходимо проделать следующие шаги:

ШАГ 1. Подготовка системы.

Для входа в кабинет рекомендуется использовать браузер Google Chrome.

Вход через браузер Internet Explorerнередко затруднен и сопровождается ошибками.

Также необходимо установить следующий компонент для работы со статистическими отчетами:

Утилита NCA Layer. Как установить данный компоненты и проверить его работоспособность, более подробно читайте в статье:

«Как получить ЭЦП — ключ НУЦ РК: ШАГ 1 Подготовка системы.»

ШАГ 2. Вход в личный кабинет по статистике.

Значок выглядит так:

Если область уведомлений свернута то так:

Если значок отсутствует, запускаем утилиту NCA Layer с рабочего стола.

Заходим на сайт >>>Комитета по статистике «AUTH_RSA256*.p12»

Вводим пароль (по умолчанию «123456»). Нажимаем кнопку «Войти» и далее «Войти в систему».

Также можете ознакомиться с видеоверсией данной статьи

Вход: https://cabinet.stat.gov.kz/

Для входа нужно обладать электронной подписью. Дополнительное требование – установка специального программного обеспечения для работы с сертификатами безопасности. Программа называется NCALayer. Она выложена на официальном сайте разработчика. Если при установке возникают сложности, рекомендуется прочитать подробное справочное руководство. Распространенной проблемой является отсутствие компонентов JAVA, без которых невозможно начать работу. Еще нужно установить корневые сертификаты Национального удостоверяющего центра. Они находятся на сайте НУЦ и доступны для свободной загрузки. Для этого откройте одноименный раздел и нажмите кнопку скачивания.

Важно! Если отобразится предупреждение об истечении срока действия сертификата – посетите ЦОН для получения новой электронной подписи

Методология прогнозирования с позиции статистики

Математические методы прогнозирования в инновационном процессе относятся к группе формализованных фактографических (параметрических) средств выведения прогнозов. Статистические методы прогнозирования составляют основную часть математических методов, поэтому их часто считают тождественными, а сам инструментарий так и называют «математико-статистическим». Оперируя фактографической информацией, то есть основанной на числовых (количественных) параметрах объектов исследований, методы статистического класса используют теорию вероятности, законы больших чисел и собственно математическую статистику.

Статистические методы прогнозирования делятся на две большие группы. Первая из них включает так называемые однопараметрические методы, которые позволяют сделать прогноз на основе временных рядов. К таким инструментам можно отнести:

• метод наименьших квадратов;
• метод экспоненциального сглаживания;
• метод скользящей средней;
• авторегрессионные модели;
• методы S-образных и огибающих кривых;
• методы анализа публикаций (для целей анализа динамики публикаций в научно-технической сфере и динамики патентования).

Все эти средства – фактографические методы прогнозирования, тем не менее, последняя группа методов часто выделяется в отдельный тип инструментария. Для оценки прогнозируемого состояния в инновационном процессе наиболее часто применяются именно экстраполяционные способы анализа тенденций, к которым и относятся первые пять видов методов. Иногда статистические методы прогнозирования отделяются от экстраполяционных и интерполяционных средств. В подобных случаях для статистического анализа используется один из четырех основных методов математической статистики или их комбинация.

1. Регрессионный анализ.
2. Корреляционные модели.
3. Факторный анализ.
4. Дисперсионный анализ.

Многие количественные методы прогнозирования используют указанные выше инструменты статистических средств обработки массивов данных. И все же основные методы прогнозирования НТП, развития техники и технологии опираются на экстраполяционные способы выявлений тенденций. Экспоненциальное сглаживание выступает одним из примеров такого подхода. Рассмотрим небольшой пример, в котором экстраполяция выполнена методом скользящего среднего (см. диаграмму ниже).

Пример построения диаграмму для экстраполяции ряда данных методом скользящего среднего

Исходными сведениями принят временной ряд числа компаний, применяющих для финансирования инновационных проектов венчурную форму (М). Инновационная деятельность в силу рискованности часто для успеха начинания задействует особенные формы, например, венчуры. На практике порой, исходя из природы генеральной совокупности, трудно сформировать репрезентативную выборку, как, например, в данном случае. Однако экстраполяционные прогнозы с высокой долей достоверности можно сформировать, используя количественные методы прогнозирования для аппроксимации рядов динамики, в частности, метод экспоненциального сглаживания и метод скользящей средней.

Эти фактографические методы прогнозирования в совокупности с рядом других образуют инструментарий сглаживания экспериментальных кривых для целей прогнозирования, их применение зависит от конкретных условий анализа. Например, метод экстраполяции на основе суммарных кривых, несмотря на свою простоту, ограничен специальными параметрами и показателями прогноза. Весьма популярным способом получения сглаженной кривой является применение скользящих средних, которые формируются средствами того же Excel. Рядом с реальной кривой строится сглаженная линия, на основе нее и формируется прогноз на 2018 год в нашем случае.

Контакты для связи

Вы можете проконсультироваться с сотрудниками организации по горячей линии +7 8000 800 878. Она работает по всему Казахстану.

В Нур-Султане работает телефон +7 7172 55 24 49.

На звонки отвечает робот. После соединения выберите вопрос в голосовом меню путем нажатия соответствующих клавиш. Если не можете самостоятельно найти интересующий вопрос – соединитесь с оператором выбором соответствующего раздела. Подождите несколько минут, пока вам ответит специалист. Колл-центр работает с 9 до 18-30 ежедневно. Обеденный перерыв длится с 13 до 14-30 часов.

Письменные консультации проводятся по почте [email protected]. При составлении письма не забывайте писать имя, тему вопроса и его подробности.

Контакты

Несмотря, что на сайте находится много справочной информации, некоторые участники не могут самостоятельно разобраться со всеми возможностями. Поэтому появилась горячая линия, работающая по всей Республике – +7 8000 800 878. Для населения города Нур-Султан доступен дополнительный номер – +7 7172 55 24 49. После соединения вам ответит автоматический информатор. В программу заложены распространенные вопросы пользователей.

Многие проблемы можно решить самостоятельно. Если не удается отыскать интересующую информацию – соединитесь с оператором нажатием соответствующей кнопки. Перемещение по меню осуществляется путем тонового набора. Внимательно следуйте голосовым подсказкам. Если прослушали подсказки – через некоторое время они повторятся.

По вышеуказанным телефонам проводится поддержка по заполнению статистических форм. График работы контактного центра – с 9-00 до 18-30. Есть обеденный перерыв с 13-00 до 14-30.

Для консультаций по техническим проблемам открыта электронная почта – [email protected]. Сотрудники поддержки рассматривают вопросы, касающиеся программных ошибок. Рекомендуется прикреплять снимки экрана. Они помогут специалистам быстрее определить причину неполадки.

Бюро национальной статистики было создано агентством по стратегическому планированию. Оно работает в Республике Казахстан.

Основное направление деятельности – выполнение задач в области статистической деятельности. Кроме того, бюро занимается дополнительными задачами, предусмотренными казахским законодательством. К ним относится создание государственной политики в области хранения и получения статистики.

Перейти на сайт Stat.Gov.Kz

Статистические отчеты вход в личный кабинет stat gov kz:

Как найти личный кабинет в яндексе

Для того чтобы найти личный кабинет stat.gov.kz в яндексе, достаточно зайти на главную страницу поисковика и ввести в поисковую строку нужное название. После этого на экране появится результат поиска, в котором можно найти ссылку на сайт с личным кабинетом, а также другую полезную информацию о ресурсе.

Для чего нужен личный кабинет

Личный кабинет на сайте stat.gov.kz позволяет получать доступ к актуальной статистической информации, а также ознакомиться с различными отчетами и аналитическими материалами. Кроме того, зарегистрированные пользователи могут получать уведомления о новых публикациях и изменениях в имеющихся материалах, что делает использование ресурса более удобным и эффективным.

Источники статистической информации

Статистическая информация может быть получена из различных источников. Вот некоторые из них:

Государственные организации

Государственные организации, такие как национальные статистические агентства, могут быть одним из основных источников статистической информации. Они собирают данные о различных аспектах жизни общества, таких как экономика, здравоохранение, образование и демография. Примерами таких организаций являются Федеральное статистическое агентство (Росстат) в России, Бюро переписи населения в США и Европейская комиссия.

Международные организации

Международные организации, такие как Всемирный банк, Международный валютный фонд (МВФ) и Организация Объединенных Наций (ООН), также предоставляют статистическую информацию. Они собирают данные от различных стран и регионов, чтобы анализировать и сравнивать различные аспекты развития и социально-экономические показатели.

Академические исследования

Академические исследования, проводимые университетами и научными институтами, также могут быть источником статистической информации. Ученые и исследователи собирают данные для своих исследований и публикуют результаты, которые могут быть использованы для получения статистической информации.

Опросы и анкеты

Опросы и анкеты, проводимые различными организациями и исследователями, также могут быть источником статистической информации. Они позволяют собирать данные непосредственно от людей и получать информацию о их мнениях, предпочтениях и поведении. Примерами таких опросов являются национальные опросы общественного мнения и опросы потребителей.

Это лишь некоторые из источников статистической информации

Важно выбирать надежные и авторитетные источники, чтобы быть уверенными в достоверности и точности полученных данных

Вход в личный кабинет

Процесс авторизации в личном кабинете выполняется по такой инструкции:

1. Для авторизации потребуется выполнить вход на главную страницу сервиса, активировать клавишу «Кабинет респондента».
2. После перехода на новую страницу необходимо воспользоваться активной кнопкой с пометкой «Вход» в правом верхнем углу сервиса.
3. После этого откроется окошко, где пользователю необходимо отметить свое согласие на проверку электронной подписи, и правила использования сервиса.
4. Следующим шагом станет выбор сертификата (обычно для юридического лица он имеет вид AUTH_RSA256*.p12).
5. Затем система предложит ввести пароль. По умолчанию он содержит цифры по порядку от единицы до шестерки.

В случае затруднений с авторизацией в личном кабинете рекомендуется:

• проверить настройки своего браузера;
• уточнить период действия ключа ЭПЦ;
• внести корневые сертификаты в систему настройки браузера.

В случае появления сложностей со входом рекомендуется обратиться к помощи технической службы сервиса.

Что такое «технологии прогнозирования и аналитики»?

Понятия «технологии прогнозирования» и «технологии аналитики» часто понимаются как синонимы. Однако более корректно считать, что «технологии аналитики» — это анализ, который используется, чтобы делать прогнозы о неизвестных будущих событиях. Прогнозная аналитика применяет многие из методов интеллектуального анализа данных, статистики, моделирования, машинного обучения и искусственного интеллекта для анализа текущих данных, чтобы делать прогнозы о будущем. Ключевым моментом здесь является то, что существует целый ряд возможных методов, которые могут быть использованы для прогнозирования будущего. Например, есть правило, которое гласит, что если вибрация подшипников превышает определенное значение, то подшипник с высокой степенью вероятности откажет, — это и есть простейшая форма аналитики.

Однако существуют гораздо более сложные прогностические модели, и именно в этой области сейчас наблюдается активное развитие технологий. Можно сказать, что технологии прогнозирования являются основой для применения и развития уже существующих технологий анализа. Сюда можно отнести технологии, которые позволяют обнаружить начальные тревожные сигналы о том, что событие должно произойти (например, технологии мониторинга состояния узлов, технологии анализа масла и т.д.), а также технологии обработки информации, которые используются для запуска моделей прогнозной аналитики.

Регистрация личного кабинета

Регистрация электронного кабинета на сервисе Стат.гов.кз состоит из нескольких шагов:

1. В первую очередь, потребуется выполнить настройки: применить для корректной работы браузер Google Chrome, установить утилиту NCA Layer. Найти и скачать ее можно на официальном ресурсе разработчика. Справиться с данной работой поможет подробное руководство, прилагаемое к компоненту.
2. В настройках браузера необходимо наличие компонентов JAVA.
3. Еще нужно установить корневые сертификаты НУЦ. Они находятся на официальном ресурсе центра и доступны для свободной загрузки.
4. Для регистрации потребуется применить ЭПЦ, она выполняет впоследствии роль электронного ключа для входа в систему. Если у респондента нет электронной подписи, то ее необходимо получить в установленном порядке.

Электронную цифровую подпись можно получить двумя способами:

• создать и направить онлайн-заявку на получение ЭЦП, а после получения сохранить ее на компьютере (при этом надо обратиться в ЦОН для подтверждения поданной заявки);
• записать ЭЦП на чип удостоверения личности нового образца.  Для этого необходимо обратиться в ближайший ЦОН, предъявив удостоверение личности. Дальнейшая работа с такой ЭЦП возможна при наличии специального карт-ридера.

Дальнейшие регистрационные действия пользователь выполняет в соответствии с подсказками системы.Войти в личный кабинет

Смещение

Аналогично тому, как производится выборка из генеральной совокупности, дата-сайентисты из готового датасета выделяют тренировочный набор. Именно на этой «выборке второго порядка» модель учится делать предсказания.

Прочитайте нашу статью о создании простой модели машинного обучения. Она предсказывает город, в который вероятнее всего поедет турист, на основании его возраста, пола, места жительства, дохода и транспортных предпочтений. Такая рекомендательная система на минималках.

Смещение происходит, когда модель недооценивает или переоценивает какой-либо параметр. Представим, что модель из статьи выше отправляет всех краснодарцев в Париж — независимо от их дохода, предпочтений и других параметров. В этом случае мы скажем, что модель переоценивает значение параметра «Город проживания».

Чаще всего причиной смещения являются:

• неправильный сбор данных в датасет: например, в него попали только краснодарцы — любители Парижа;
• неправильное формирование тренировочного набора из датасета;
• неправильное измерение ошибок.

Когда мы неверно собираем данные, говорят о систематической ошибке отбора. Например, в прошлом веке многие считали, что во Вселенной больше голубых галактик, — впечатление возникало потому, что плёнка была более чувствительна к голубой части спектра.

О доброте дельфинов мы знаем только от спасённых ими людей. Фото: Pixabay

Другая ошибка — ошибка меткого стрелка — происходит, когда мы вольно или невольно отбираем в выборку только схожие между собой данные, то есть фактически рисуем мишень вокруг места, куда попадём.

Причин, вызывающих смещение, так много, что Марк Твен заметил: «Существует три вида лжи: ложь, наглая ложь и статистика». Например:

• Эффект низкой/высокой базы. Если в финансовом отчёте найти самый низкий показатель прибыли, то на его фоне любой другой результат будет выглядеть как достижение. И наоборот: если хотите показать, что ученик перестал прогрессировать, сравнивайте текущие оценки с его лучшими результатами за все годы обучения.
• Сокращение рассматриваемого периода. Если хочется доказать, что рекламная кампания не приносит результатов, надо просто найти период, когда деньги уже потрачены, а эффекта ещё нет. И рассматривать только его.
• Исключение из выборки. Если вы измеряете результативность методики снижения веса, то можно выкидывать из выборки участников, которые отказались от методики, не дойдя до конца. Это существенно «повысит» эффективность методики.
• Ну и, конечно же, классика: «Интернет-опрос населения показал, что 100% населения пользуются интернетом».

Эти и другие ошибки смещения трудно выявить статистическими методами, поэтому нужно стараться избежать их до того, как вы начнёте сбор данных.

Если пить «Боржоми» уже поздно (датасет уже сформирован), обязательно спросите себя: «Не смещены ли мои данные?» — а они наверняка смещены, «Куда и почему они смещены?» и «Можно ли с этим жить?»

Классификация применяемых в прогнозировании методов

Классификация методов прогнозирования служит задаче применения оптимальной с точки зрения трудозатрат прогнозной модели. Естественно, что цели, задачи, объекты, период упреждения в подготовке каждого прогноза различны, поэтому его типология выбирается с учетом ряда сложившихся за историю прогностики критериев. Периодом упреждения выбирается промежуток времени, который предполагается достаточным для получения опережающей события информации и принятия верного управленческого решения. Как правило, период упреждения является первым по очередности классификационным признаком среди применяемых оснований. Помимо этого выделяются следующие критерии для деления процедур прогнозирования по методическим видам.

1. По степени формализации различаются формализованные и интуитивные методы прогнозирования.
2. По информационному основанию: фактографические и экспертные методы прогнозирования. Достаточно часто применяются также и комбинированные методы. Настоящее основание имеет значительные пересечения с признаком по степени формализации, но имеются и существенные отличия (см. таблицу ниже).
3. По проблемно-целевому критерию: методы поискового (исследовательского) типа и нормативные методы, которые также называются программными.
4. По масштабности объекта исследований.
5. По уровню материализации творческого результата в ходе научно-технического развития.

Классификационный свод основных методов прогнозирования НТП (нажмите для увеличения)

Классификация методов прогнозирования показана выше в табличной форме. В следующих разделах статьи мы разберем отдельные методы основных групп данной таблицы. Для инновационной деятельности особое значение имеет деление методов, определяемое классификацией по проблемно-целевому признаку. Исследования, основанные на поисковых методах, служат установлению тенденций развития состояния объекта (техники, технологии, уровня организации управления) с учетом текущей их динамики.

Нормативный метод позволяет найти черты будущих состояний объекта с точки зрения существующих целевых ориентиров. Естественно, что и периоду упреждения для нормативных и поисковых прогнозов различны, временная точка горизонта прогнозирования при нормативном подходе расположена значительно дальше. По масштабности изучаемого объекта прогнозы делятся на шесть категорий.

1. События НТП планетарного масштаба.
2. Страново-региональный масштаб событий в развитии науки и техники.
3. Масштаб межотраслевых объектов исследования.
4. Масштаб отраслевого развития.
5. Масштаб групп продукции и технологий производства.
6. Уровень устройств, способов функционирования техники и используемых материалов.

С позиции уровня материализации результатов инновационной деятельности методы разделяются на следующие группы прогнозов:

• в сфере фундаментальных научных открытий и изобретений;
• в областях применения новых открытий и изобретений (прогнозы достижений прикладных исследований);
• пионерных решений в сфере результатов ОКР и ПКР;
• решений ОКР и ПКР последователей и в результате диффузии инновации.

Служба поддержки

На официальном сайте Стат Гов Кз расположено много справочной информации. Если пользователь не нашел ответы на свои вопросы, то он может обратиться в службу поддержки.

Для этого следует позвонить по телефону горячей линии:

• +7 8000 800 878.
• в Нур-Султане создан отдельный номер: +7 7172 55 24 49.

После соединения ответит автоответчик, если не получается получить ответ на свой вопрос, то можно связаться с оператором по голосовым подсказкам. График работы горячей линии с 9 до 18:30.

Написать в службу поддержки можно на электронную почту: [email protected].

The following two tabs change content below.

Никита Аверин

В 2017 году окончил ФГБОУ ВО «Саратовский государственный технический университет им. Гагарина Ю.А.», г. Саратов, по направлению подготовки «Информатика и вычислительная техника». В настоящее время являюсь администратором сайта kabinet-lichnyj.ru. (Страница автора)

Последние записи автора — Никита Аверин

• Пошаговые инструкции по личному кабинету Созвездие — 04.12.2021
• Пошаговые инструкции по ЛК сайта Технопарк — 02.12.2021
• Пошаговые инструкции по личному кабинету оператора связи ТСС — 30.11.2021

Особенности подачи отчетности

1. Общая информация

Для подачи отчетности на портале stat.gov.kz необходимо иметь учетную запись и авторизоваться в личном кабинете. В процессе подачи отчетности пользователю необходимо следовать инструкциям и заполнять все необходимые поля и формы.

2. Формат отчетов

На портале доступны различные форматы отчетов с разной степенью детализации и глубины анализа. Все отчеты должны быть подготовлены в соответствии с требованиями, указанными в инструкции к каждому конкретному виду отчетности.

3. Сроки подачи отчетов

Сроки подачи отчетности зависят от конкретного вида отчета и периода, за который он составляется. Ни в коем случае нельзя нарушать сроки подачи отчетности, так как это может привести к штрафным санкциям и другим негативным последствиям для организации или предпринимателя.

4. Регулярность подачи отчетов

Подача отчетов должна быть регулярной и происходить в соответствии с установленными сроками. В случае если у организации или предпринимателя изменились условия деятельности или характеристики представляемой отчетности, необходимо своевременно обновить информацию и внести соответствующие изменения в отчетность.

Что такое превентивное и прогнозное обслуживание?

Существуют разные взгляды на определение превентивного (планово-предупредительных ремонтов) и прогнозного обслуживания в зависимости от того, применяются ли подходы RCM или какие-то альтернативные. Некоторые люди и организации определяют прогнозное обслуживание как конкретное подмножество профилактических работ с целью предотвращения сбоев производственного оборудования. В данной статье мы будем использовать определение методологии RCM, где профилактическое техническое обслуживание — это рутинная деятельность, в которой компоненты или оборудование заменяются/ремонтируются в конкретный заранее определенный интервал времени, независимо от их состояния на тот момент. Прогнозное же обслуживание — это проверка или тестирование для выявления признаков, которые указывают на то, что объект скоро откажет. В этом случае в график попадает работа (для завершения в соответствующее время в ближайшем будущем) по замене, ремонту или капитальному ремонту объекта прежде, чем он откажет в процессе его эксплуатации. Так, например, замена моторного масла в двигателе автомобиля каждые 10 000 км — это профилактическое действие по обслуживанию, а измерение глубины протектора на шинах — прогнозная инспекция.

В целом (большую часть времени, но не всегда) ремонты, ориентированные на надежность, все равно реализуются через профилактическое обслуживание, а не заменяют его. Это происходит потому, что (опять же, в целом, и там, где это технически осуществимо) задача профилактического обслуживания оборудования — максимизировать время безотказной работы и срок службы компонентов. Из этого общего правила есть исключения, но в данной статье мы не будем на них останавливаться. Но мы считаем, что прогнозное обслуживание обеспечивает лучшие результаты в бизнесе в целом, чем профилактическое обслуживание, именно за счет того, что появляется четкая определенность, какие профилактические операции обслуживания повлияют на прогноз времени работы оборудования.

Так что все это значит? Как большие данные и «Интернет вещей» влияют на наши прогностические и профилактические программы технического обслуживания? Давайте рассмотрим концептуальную модель процесса прогнозного обслуживания.

Модели прогнозного обслуживания

Для того чтобы использовать прогнозное обслуживание и избежать последствий отказов в процессе эксплуатации, элементы, показанные на рисунке 1, должны присутствовать в комплексной системе обслуживания. Давайте рассмотрим каждый из этих элементов, так как они могут быть применены и в традиционной программе мониторинга состояния, и в современной программе обслуживания, позволяющей использовать достижения в области больших данных, «Интернета вещей» и прогнозной аналитики.

Рис. 1. Tехнология обработки информации для запуска моделей прогнозной аналитики