Нормирование труда с применением искусственного интеллекта

Автоматика, связь, информатика. 2025. № 10. С. 27–29

Automation, communications, informatics. 2025. № 10. Р. 27–29

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ

Научная статья

УДК 004.896

DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.006

Нормирование труда с применением искусственного интеллекта

Смолин Илья Юрьевич¹, Любченко Александр Александрович², Стадник Алексей Викторович³

¹холдинг «РЖД-технологии», ООО «ОЦРВ» – филиал Сириус, лаборатория искусственного интеллекта и нейронных сетей, ведущий специалист по анализу данных, ФТ «Сириус», Россия, ilya.smolin@ocrv.ru

²холдинг «РЖД-технологии», ООО «ОЦРВ» – филиал Сириус, лаборатория искусственного интеллекта и нейронных сетей, заведующий, Омский государственный технический университет, доцент, канд. техн. наук, ФТ «Сириус», Россия, aleksandr.lyubchenko@ocrv.ru

³ООО «Норникель Спутник», эксперт, канд. физ.-мат. наук, г. Дубна, Россия, StadnikAV@nornik.ru

Аннотация. В статье представлен новый подход к развитию функциональности и повышению качества автоматической обработки видеозаписей при нормировании труда на железнодорожном транспорте. Основная идея заключается в использовании не одного информационного канала, как в действующей промышленной системе, а нескольких источников информации, обрабатываемой методами искусственного интеллекта. При таком подходе можно значительно повысить качество обработки видеозаписей.

Ключевые слова: искусственный интеллект, компьютерное зрение, распознавание речи, нормирование труда

Для цитирования: Смолин И.Ю., Любченко А.А., Стадник А.В. Нормирование труда с применением искусственного интеллекта // Автоматика, связь, информатика. 2025. № 10. С. 27–29. DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.006

INFORMATION TECHNOLOGIES

Original article

Rationing of labor using artificial intelligence

A novel approach Ilya Y. Smolin¹, Alexander A. Lyubchenko², Alexey V. Stadnik³

¹LLC «OCRV», Sirius branch, holding «RZD-technologies», Laboratory arti-ficial intelligence and neural networks, Senior data analysis specialist, FT Sirius, Russia, ilya.smolin@ocrv.ru

²LLC «OCRV», Sirius branch, holding «RZD-technologies», Laboratory arti-ficial intelligence and neural networks, Head of the laboratory, Omsk State Technical University, Associate Professor, Cand. Sc. (Technology), FT Sirius, Russia, aleksandr.lyubchenko@ocrv.ru

³LLC «Nornikel Sputnik», Expert, Cand. Sc. (Physics and Mathematics), Dubna, Russia, StadnikAV@nornik.ru

Abstract. The article presents a new approach to the improvement of functionality and quality of automatic video processing in the rationing of labor in railway transport. The main idea is to use not one information channel, as in the current industrial system, but several sources of in-formation that are processed by artificial intelligence. With this ap-proach, the quality of video processing can be significantly improved.

Keywords: AI, computer vision, speech recognition, rationing of labor

For citation: Smolin I.Yu., Lyubchenko A.A., Stadnik A.V. Rationing of labor using artificial intelligence. A novel approach // Automation, communications, informatics. 2025. № 10. Р. 27–29. DOI: 10.62994/AT.2025.10.10.006

Список источников

1. Методические рекомендации по изучению затрат рабочего времени в структурных подразделениях ОАО «РЖД» : утв. распоряжением ОАО «РЖД» от 10 апреля 2018 № 717р.

2. Автономная многоракурсная нейросетевая система компьютерного зрения для автоматизации контроля ручных операций / И.М. Клемышев, С.М. Колчин, С.С. Лебедев, С.О. Старков  // Успехи кибернетики. 2024. Т. 5, № 3. С. 24–33. DOI: 10.51790/2712-9942-2024-5-3-03. EDN: QPMTIH.

3. VmxSILA // VideoMatrix : сайт компании. URL: https://videomatrix.ru/vmx-sila/ (дата обращения: 21.04.2025).

4. Capturing and understanding workers’ activities in far-field surveillance videos with deep action recognition and Bayesian nonparametric learning / X. Luo, H. Li, X. Yang, Y. Yu, D. Cao // Computer-Aided Civil and Infrastructure Engineering. 2019. Vol. 34, N 4. P. 333-351. DOI: https://doi.org/10.1111/mice.12419.

5. Поведенческая аналитика // VIZORLABS : сайт компании. URL: https://vizorlabs.ru/otraslevyeresheniya/elektrogeneratsiya/povedencheskaya-analitika/ (дата обращения: 21.04.2025).

6. Штехин С.Е., Карачёв Д.К., Иванова Ю.К. Разработка алгоритма распознавания движений человека методами компьютерного зрения в задаче нормирования рабочего времени // Труды Института системного программирования РАН. 2020. Т. 32, №. 1. С. 121–136. DOI: 10.15514/ISPRAS-2020-32(1)-7. EDN: WZIIKL.

© Москва «Автоматика, связь, информатика» 2025