Дополнительные сведения:
Общее:
Специализируюсь на разработке и внедрении передовых аналитических и имитационных моделей для повышения эффективности и рентабельности бизнеса. Управляю процессом (на результат), а не функционалом по отделам. Моя ключевая компетенция — создание точных систем планирования, которые переводят неопределенность и случайность реальных процессов (нестационарные и стохастические потоки) в конкретные финансовые результаты.
Для особо требовательных к деталям с примером:
Сокращаю затраты на производство за счёт минимизации простоев технических средств, очередей, оптимизации производственных маршрутов, управления запасами в рамках алгоритма совместной обработки, макро вероятностного подхода, исследования операций и теории массового обслуживания, учитывая стахостичеость процессов и их нестационарность (моделирую в динамике).
Имею крутой опыт проектировании (формула 1, единый билет и т. д.) и цифровизации транспортных систем в РФ и зарубежом (Аравия, Эмираты). Выдаю нетривиальные решения, где другие сказали о невозможности реализации запроса.
Есть опыт подготовки регламентов в рамках проведения СМК. Наработки диссертации по спец 05.22.08 "Управление процессами перевозок" на стадии включения в инструкцию по проектированию ЖД станций и узлов колеи 1520.
В ряде прочего:
1. Разработал макровероятностный метод расчета показателей эффективности систем массового обслуживания (для транспорта, производства и т. п.), который учитывает случайные колебания интенсивности потоков заявок (подвижного состава, механизмов, покупателей и т. п.) через нормальную аппроксимацию вместо традиционных пуассоновских предположений.
Метод позволяет:
Аналитически рассчитывать вероятность очередей, среднее время ожидания и оптимальную пропускную способность системы для произвольных законов распределения нагрузки;
Снижать вероятность образования очередей в 5-6 раз (с 50% до 8-9% при средней загрузке) по сравнению с классическими моделями;
Повышать точность планирования мощностей на 15-20% за счет учета реальных флуктуаций интенсивности.
Результат:
Метод дает точный прогноз, обеспечивает снижение непроизводительных простоев транспорта на 30-40% и сокращение издержек на поддержание резервных мощностей за счет целенаправленного расчета коэффициента резерва пропускной способности. Применение на грузовых станциях демонстрирует экономию операционных затрат до 12% при высоких уровнях загрузки (ρ ≥ 0.7) и повышение стабильности работы в пиковые периоды.
2. Разработал макровероятностный метод оценки и оптимизации сложных систем в условиях неопределенности, который позволяет аналитически рассчитывать ключевые показатели эффективности (KPI) при нестационарных нагрузках, случайном спросе и предложении, преодолевая ограничения классических моделей теории массового обслуживания.
В результате чего метод находит прямое прикладное применение для управления рисками и ресурсами в различных сферах бизнеса и экономики:
В логистике и цепях поставок: для точного расчета оптимального парка транспорта, складских запасов и страховых резервов, что минимизирует простои, штрафы и затраты на хранение.
В финансовом секторе и риск-менеджменте: для моделирования пиковых нагрузок на процессинговые центры, оценки рисков ликвидности и расчета вероятности выполнения обязательств в условиях волатильного спроса.
В энергетике и телекоммуникациях: для прогнозирования пикового спроса на ресурсы (электроэнергия, пропускная способность каналов) и расчета необходимой резервной мощности для обеспечения бесперебойного сервиса.
В ИТ и управлении цифровыми сервисами: для планирования мощностей облачных инфраструктур и серверов, позволяющего избежать как простоев, так и перегрузок в периоды высокой онлайн-активности.
В ритейле и управлении товарными запасами: для прогнозирования спроса и оптимизации уровня страховых запасов на каждом узле распределительной сети, предотвращая упущенные продажи и излишки.
Это обеспечивает переход от реактивного к проактивному процессному управлению, основанному на данных, и позволяет предприятиям разных отраслей принимать более обоснованные стратегические и операционные решения, напрямую влияющие на рентабельность и устойчивость в том числе в условиях разнородности процессов.
С ТВОЕГО ПОЗВОЛЕНИЯ, ЗАЙМУ ЕЩЕ НЕМНОГО ВНИМАНИЯ
Объясню суть этого метода максимально просто, на примере из жизни.
Представь, что ты владелец небольшой кофейни.
Спрос — это количество клиентов, которое каждый день разное: в понедельник их мало, а в пятницу — очередь, то же в течении дня, праздники и т. п.
Предложение — это твои бариста и количество кофе, которое они могут приготовить и отдать. Иногда бариста болеет, а кофемашина ломается, отключается свет, вода и прочие нюансы.
Ты желаешь знать: сколько бариста ставить в смену и сколько запасов кофе закупать, чтобы не терять клиентов и не тратить лишние деньги.
Обычный (упрощенный) подход говорит: "В среднем у вас 100 клиентов в день. Значит, нужно одного бариста и 1 кг кофе". Но в реальности в пятницу вы не справляетесь, а в понедельник бариста просиживает штаны.
Что же делает этот макровероятностный метод?
Он честно признает: "Клиенты приходят случайно, и бариста работают с перебоями. Давайте смиримся с этим хаосом и научимся его точно измерять".
1. Он измеряет "Хаос".
Метод использует теорию вероятностей, чтобы посчитать:
Как часто будет приходить 50, 100 или 150 клиентов.
Как часто ваш бариста будет работать идеально, а как часто — медленнее из-за поломок или усталости.
2. Он считает последствия этого "Хаоса".
А потом метод отвечает на самые важные для бизнеса вопросы:
Сколько клиентов я потеряю в самые загруженные дни? (упущенная выручка).
Как часто мой бариста будет бездельничать в спокойные дни? (лишние расходы на зарплату).
Какой запас кофе мне нужен, чтобы с вероятностью 95% его хватило на неделю? (оптимизация запасов).
3. Он дает не "среднюю температуру по больнице", а точный прогноз.
Вместо ответа "в среднем вам нужно 1.3 бариста", метод говорит: "Если вы поставите двух бариста, то в 90% случаев очереди не будет, а ваши потери от их простоя составят всего X рублей. Это выгоднее, чем терять Y рублей от ушедших клиентов".
Простыми словами, этот метод — "умный калькулятор рисков и возможностей" для любой системы, где есть спрос и предложение, которые постоянно изменяются.
Где это работает (кроме кофейни):
Такси: сколько машин должно дежурить у метро вечером в пятницу?
Склад интернет-магазина: какой запас товара создать перед распродажей, чтобы всё не разобрали за 2 часа, но и не остаться с неликвидом?
Call-центр банка: сколько операторов нужно, чтобы в час пик не ждать 20 минут, но и чтобы они не сидели без звонков ночью?
Электрические сети: какой запас мощности нужен, когда все включают кондиционеры в жару?
Итог: метод не угадывает будущее, но он просчитывает все возможные варианты будущего и помогает принять взвешенное решение: где сэкономить, а где создать "подушку безопасности". Он превращает управление хаосом из искусства в точную науку.
BPMN 2.0, AutoCAD, Pyomo, MS Excel, Git, Scrum, ООП, Agile Project Management, Java, SQL, Civil 3D, Исследование операций, Оптимизация процессов, Python, Английский язык - B1, AnyLogic, MATLAB, MiniTAB, Бережливое производство