Мы используем файлы cookies для улучшения работы сайта НИУ ВШЭ и большего удобства его использования. Более подробную информацию об использовании файлов cookies можно найти здесь, наши правила обработки персональных данных – здесь. Продолжая пользоваться сайтом, вы подтверждаете, что были проинформированы об использовании файлов cookies сайтом НИУ ВШЭ и согласны с нашими правилами обработки персональных данных. Вы можете отключить файлы cookies в настройках Вашего браузера.

  • A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Контакты
Заведующий кафедрой Асеева Наталья Владимировна

E-mail: naseeva@hse.ru

Осипова Анастасия Ивановна
Менеджер Осипова Анастасия Ивановна

E-mail: aiosipova@hse.ru

603093 Н.Новгород,ул. Родионова, 136

603095 Н.Новгород,ул. Львовская, 1В

603155 Н.Новгород,ул. Б.Печерская, д.25/12

Статья
SensorDBSCAN: Semi-Supervised Active Learning Powered Method for Anomaly Detection and Diagnosis

Ivanov P., Shtark M., Kozhevnikov A. et al.

IEEE Access. 2025. Vol. 13. P. 25186-25197.

Глава в книге
Business Applications of Machine Learning Within the “Industry 4.0” Concept

Masi M., Pavel Malyzhenkov, Lapshina A.

In bk.: Information Systems for Intelligent Systems. Vol. 1: Proceedings of ISBM 2024. Springer, 2025. Ch. 9. P. 93-103.

Препринт
DAREL: Data Reduction with Losses for Training Acceleration of Real and Hypercomplex Neural Networks

Demidovskij A., Трутнев А. И., Тугарев А. М. et al.

NeurIPS 2023 Workshop. ZmuLcqwzkl. OpenReview, 2023

Контакты
Заведующий кафедрой Асеева Наталья Владимировна

E-mail: naseeva@hse.ru

Осипова Анастасия Ивановна
Менеджер Осипова Анастасия Ивановна

E-mail: aiosipova@hse.ru

603093 Н.Новгород,ул. Родионова, 136

603095 Н.Новгород,ул. Львовская, 1В

603155 Н.Новгород,ул. Б.Печерская, д.25/12

Производственный и стратегический менеджмент

2025/2026
Учебный год
RUS
Обучение ведется на русском языке
Кредиты

Программа дисциплины

Аннотация

Данная дисциплина предназначена для подготовки студентов к прикладному применению получаемых по образовательной программе "Бизнес-информатика"; знаний на таких объектах управления, как производственные организации. На дисциплине формируются представления, знания и навыки: - о типовых структуре, терминологии и основных видах деятельности производственных организаций;- о постановке задачи повышения эффективности производственных организаций (основные применяемые метрики и методы оценки эффективности); - об основных направлениях преобразований и используемых подходах улучшений (инструменты моделирования, инструменты для решения основных подзадач); - об опыте управления преобразованиями производственных организаций. В рамках дисциплины студенты знакомятся с основами научной организации труда, аспектами управления качеством продукции/услуг на основе принципа «предупреждения несоответствий» и изучают современную управленческую концепцию организации операционной деятельности «Бережливое производство». На практических занятиях студенты на кейсах и учебных упражнениях отрабатывают навыки проектирования, оценки эффективности альтернативных и реализации «бережливых» решений по организации операционной деятельности компаний в соответствии с концепцией «Бережливое производство».