СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ КОРПОРАТИВНЫХ

АННОТАЦИЯ

Интеллектуальные корпоративные системы играют важнейшую роль в оптимизации бизнес-процессов за счет интеграции передовых технологий, таких как искусственный интеллект, большие данные и IoT. Однако выбор правильных программных инструментов остается серьезной проблемой для разработчиков и лиц, принимающих решения. В данном исследовании проводится сравнительный анализ основных программных платформ, представленных для разработки Институтом программной инженерии, оценивается их функциональность, масштабируемость, совместимость и операционная эффективность. Строгая методология, включающая в себя эталонные тесты и тематические исследования, используется для классификации этих инструментов в соответствии с техническими и экономическими критериями. Результаты выявляют сильные стороны и ограничения существующих решений, предлагая практические рекомендации для компаний, желающих внедрить или перейти на высокопроизводительные интеллектуальные энергетические системы.

Ключевые слова: интеллектуальные корпоративные системы, программные средства, бенчмаркинг, искусственный интеллект, большие данные, интероперабельность.

Введение

Современные предприятия работают во все более сложной и конкурентной среде, где цифровизация и искусственный интеллект сильно влияют на бизнес-модели. Чтобы оставаться конкурентоспособными, организациям необходимо внедрять интеллектуальные корпоративные системы, способные интегрировать массивные данные, автоматизировать процессы принятия решений и повышать общую эффективность. Эти системы опираются на передовые программные инструменты, сочетающие в себе искусственный интеллект, машинное обучение, большие данные и IoT.

Однако выбор подходящего программного решения представляет собой серьезную проблему из-за разнообразия доступных платформ (интеллектуальные планирование корпоративных ресурсов, инструменты предиктивного анализа, системы автоматизации и т.д.). Каждый инструмент имеет свои отличительные характеристики с точки зрения масштабируемости, совместимости, стоимости и простоты интеграции, что усложняет процесс принятия решений для разработчиков и руководителей.

В данном исследовании проводится глубокий сравнительный анализ основных программных инструментов, предназначенных для разработки интеллектуальных корпоративных систем, оценивается их производительность, ограничения и соответствие потребностям бизнеса. Используя строгую методологию, включающую технические эталоны и реальные примеры, мы выявляем наиболее эффективные решения для различных бизнес-сценариев.

Цель данной работы – предоставить специалистам и исследователям четкое и структурированное представление о доступных вариантах, что облегчит выбор и внедрение интеллектуальных корпоративных систем, наилучшим образом отвечающих их требованиям.

Автором статьи представлено современное состояние интеллектуальных корпоративных систем, далее подробно описана методология бенчмаркинга, а также представлены результаты и их обсуждение, и, наконец, даны практические рекомендации.

Интеллектуальные корпоративные системы  относятся к новому поколению программных платформ, объединяющих такие передовые технологии, как искусственный интеллект, большие данные, Интернет вещей и автоматизацию процессов. В отличие от традиционных информационных систем, интеллектуальные корпоративные системы способны к непрерывному обучению, предиктивному анализу и автономному принятию решений, что позволяет динамически оптимизировать бизнес-операции.

Основные проблемы, связанные с ИЭС, включают в себя:

• интеграцию разнородных данных (структурированных и неструктурированных);
• масштабируемость для адаптации к росту бизнеса;
• кибербезопасность в условиях повышенных рисков, связанных с искусственным интеллектом и облачными технологиями;
• взаимодействие с унаследованными системами.

Ключевые технологии ИЭС

В основе работы ИЭС лежит несколько технологий:

- искусственный интеллект и машинное обучение (для предиктивного анализа и автоматизированных рекомендаций);

- большие данные и аналитика (обработка огромных потоков данных в режиме реального времени);

- OT и пограничные вычисления (децентрализованный сбор и анализ оперативных данных);

- блокчейн (для отслеживания транзакций и обеспечения безопасности);

- гибридные облачные вычисления (гибкость и снижение затрат на инфраструктуру).

Множество доминирующих программных инструментов для интеллектуальных корпоративных систем, представленных на рынке, по мнению автора статьи, можно разделить на три категории:

1. Платформы «все в одном» (например, SAP S/4HANA, Oracle Cloud ERP, Microsoft Dynamics 365 AI)

2. Платформы «все в одном» (или интегрированные комплексы) – это основная категория инструментов для интеллектуальных корпоративных систем. Они предлагают единое решение, объединяющее управление бизнес-процессами, передовую аналитику и встроенные возможности искусственного интеллекта, что позволяет компаниям централизовать свои операции, получая при этом преимущества интеллектуальных возможностей.

3. Специализированные решения искусственного интеллекта.

В отличие от универсальных платформ, специализированные искусственным интеллектом выдают решения, ориентированные на расширенные когнитивные возможности (обработка языка, компьютерное зрение, автоматические рекомендации), которые интегрируются с существующими системами через API или микросервисы. Они нацелены на конкретные случаи использования, когда искусственный интеллект выводит, скажем, разрушительные суждения.

Фреймворки с открытым исходным кодом

Фреймворки с открытым исходным кодом представляют собой гибкую и экономически эффективную альтернативу собственным решениям, позволяя компаниям создавать специализированные искусственный интеллект, избегая при этом привязки к производителю. Эти инструменты особенно подходят организациям с техническими командами, способными управлять их развертыванием и поддержкой.

Интеллектуальные системы и применение искусственного интеллекта, цифровая инженерия и автоматизация, кибербезопасность и защита данных

В промышленности машинное обучение реализуется в том, что интеллектуальные системы используют машинное обучение для предиктивного обслуживания и оптимизации в режиме реального времени, значительно повышая эффективность производства [1].

Интеграция искусственный интеллект: методы искусственный интеллект улучшают процессы жизненного цикла разработки программного обеспечения, решая проблемы разработки требований, проектирования и тестирования [2].

Цифровая инженерия и автоматизация

Цифровые двойники: использование цифровых двойников позволяет отслеживать и оптимизировать производственные процессы в режиме реального времени, интегрируя машинное обучение для предиктивного анализа (Болтабоева и др., 2024) [1].

IoT и SCADA: эти технологии способствуют улучшенному сбору данных и управлению процессами, способствуя автоматизации в промышленной среде (Dupare & Sangole, 2024) [1].

Кибербезопасность и защита данных

Существуют подходы к обеспечению безопасности данных. Это новые методологии, которые необходимы по мере того, как промышленность внедряет интеллектуальные системы, решая проблемы своей безопасности.

Методология бенчмаркинга

Методологическая схема, разработанная для систематической и объективной оценки различных категорий инструментов (универсальных платформ, специализированных решений для искусственного интеллекта и фреймворков с открытым исходным кодом, имеет, по мнению автора настоящей статьи, пять критериев. Первый из них – это функциональность искусственного интеллекта и аналитики. Функциональные возможности искусственного интеллекта и аналитики означают способность системы или программного обеспечения использовать данные для получения информации, автоматизации задач или улучшения процесса принятия решений.

Следующий из них – интеграция и совместимость решений в области искусственного интеллекта и аналитики. Чтобы системы  искусственного интеллекта и аналитики были эффективными, они должны легко интегрироваться с другими существующими инструментами и платформами. Интероперабельность обеспечивает беспрепятственную передачу данных и процессов между различными системами.

Третий, достаточно важный критерий – это стоимость (лицензии, развертывание, обслуживание). Внедрение решений в области искусственного интеллекта и аналитики связано с расходами, которые зависят от типа решения (open-source, SaaS, on-premise), сложности проекта и требований к инфраструктуре. Ниже представлен подробный анализ сопутствующих затрат.

Масштабируемость и адаптивность

Масштабируемость (способность управлять ростом данных и пользователей) и адаптивность (гибкость перед лицом новых технологических или бизнес-потребностей) – важнейшие критерии при выборе решения для искусственного интеллекта или аналитики.

Поддержка и сообщество

Техническая поддержка и сообщество, окружающее программное решение, являются важнейшими критериями, гарантирующими его долговечность, устранение неполадок и развитие. Ниже представлен подробный анализ инструментов искусственного интеллекта и аналитики.

Таблица 1.

Подробное сравнение инструментов. Интеллектуальные ERP-платформы

Сильные и слабые стороны: 

- SAP : лидер для больших групп, но непомерно дорогой;

- Dynamics 365: лучшее соотношение возможностей и интеграции с Microsoft; 

- Oracle: топовое решение, но закрытая экосистема;

- Odoo : Экономичное и гибкое решение, но ограниченное в продвинутой аналитике.

Стратегические рекомендации

Для крупных компаний: интеграция SAP/Oracle + облачная экосистема (AWS/Azure) разработаны рекомендации, отображаемые таблицей 2.

Таблица 2.

Инструменты искусственного интеллекта и автоматизации

Рекомендации: 

- для разговорного языка искусственный интеллект: Watson или Azure AI. 

- для машинного обучения: Google Cloud AI + TensorFlow. 

- для автоматизации рабочих процессов: MuleSoft (крупные компании) или Zapier (малые и средние предприятия).

Результаты настоящего исследования приведены автором статьи в таблице 3.

Таблица 3.

Ранжирование по критериям

Инструменты для создания карт по размеру компании:

• крупные компании: SAP или Oracle;
• малые и средние предприятия: Dynamics 365 + Power Platform;
• стартапы/МСП: Odoo + решения с низким кодом (Zapier).

Краткие результаты

1. Лучший интегрированный искусственный интеллект: SAP S/4HANA (оценка: 9/10).

2. Лучшее соотношение стоимость / функциональность: Dynamics 365 (оценка: 8/10). 

3. Самое масштабируемое решение: Oracle Fusion (оценка: 9/10). 

4. Самый экономичный вариант: Odoo (оценка: 7/10).

Обсуждение

Сравнительный анализ программных инструментов для создания интеллектуального предприятия выявил существенные различия по стоимости, функциональности и сложности. Однако помимо сравнительных таблиц возникает несколько проблем: 

• такие программные комплексы, как Microsoft Power Platform (Power BI + Power Automate + Azure AI), предлагают бесшовную интеграцию, что идеально подходит для компаний, уже входящих в экосистему Microsoft; 
• наоборот, специализированные инструменты, такие как Tableau (BI) или UiPath (RPA), могут предложить более высокую производительность, хотя и требуют более сложной интеграции. 

Некоторые решения (например, Google BigQuery) работают по принципу оплаты за каждое использование, что может стать дорогостоящим при большом объеме данных.  Другие, такие как SAP HANA, имеют высокую начальную цену, но могут быть более экономичными в больших масштабах.   

Поэтапный подход (начиная с BI, затем добавляя AI) может быть более целесообразным для малых и средних предприятий.

Заключение

Сравнительный анализ программных средств с целью разработки интеллектуальных корпоративных систем показывает разнообразие доступных решений, каждое из которых имеет свои преимущества и ограничения в зависимости от конкретных потребностей организаций.

Современные инструменты предлагают расширенные функциональные возможности, такие как интеграция искусственного интеллекта, управление большими объемами данных и гибкая адаптация к динамичным средам.

Однако оптимальный выбор зависит от тщательной оценки таких критериев, как: совместимость, простота использования, коммуникабельность и стоимость. В конечном итоге выбор правильного инструмента является стратегическим рычагом для повышения производительности, автоматизации и принятия решений на интеллектуальных предприятиях, что подчеркивает важность аналитического и прагматического подхода к процессу выбора.

Список литературы:

1. Бевзенко С.А. Исследование методов автоматического программирования с применением искусственного интеллекта // Молодой ученый. — 2024. — № 11 (510). — С. 13-15. — URL: https://moluch.ru/archive/510/112069/ (дата обращения: 28.05.2025).
2. Бевзенко С.А. Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в разработке программного обеспечения // Инновации и инвестиции. — 2023. — №8. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/primenenie-iskusstvennogo-intellekta-i-mashinnogo-obucheniya-v-razrabotke-programmnogo-obespecheniya (дата обращения: 08.06.2025).
3. Геркушенко Г.Г., Ткаченко А.В. Сравнительный анализ методологий разработки программного обеспечения // Наука, техника и образование. —2016. — №3 (21). URL: https://cyberleninka.ru/article/n/sravnitelnyy-analiz-metodologiy-razrabotki-programmnogo-obespecheniya (дата обращения: 18.05.2025).
4. Нарыжная Н.Ю., Шарифова Л.Г. Сравнительный анализ моделей жизненного цикла программного обеспечения / Н. Ю. Нарыжная,. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2020. — № 28 (318). — С. 28-32. — URL: https://moluch.ru/archive/318/72498/ (дата обращения: 28.05.2025).