Результаты поиска: 2 док. (сбросить фильтры)
Статья: КЛАССИФИКАЦИЯ ИННОВАЦИЙ В ГОСТИНИЧНОМ БИЗНЕСЕ
Цель данной статьи - предложить уточненную синтезированную классификацию инноваций в гостиничном бизнесе, основанную на критическом анализе научной литературы. Особое внимание будет уделено специфическим аспектам инноваций в малых гостиничных предприятиях, под которыми понимаются средства размещения с номерным фондом до 50 единиц.
Методы: исследование построено на изучении теоретико-методологических основ классификации инноваций, использует методы абстракции, контент-анализа. В рамках выполнения исследования проведен критический обзор научных публикаций, предлагающих различные деления инноваций на виды и классификации инноваций в гостиничном бизнесе. Для увеличения охвата различных полезных данных, точек зрения авторов, к которым может относиться и гостиничный бизнес, рассматриваются классификации для более широких сфер: туризма, гостеприимства, а также для сервисной деятельности в целом.
В результате исследования предложена авторская классификация инноваций, применяемых на предприятиях гостиничного комплекса. Практическая значимость статьи заключается в том, что она предоставляет владельцам малых гостиничных предприятий углубленное понимание классификации инноваций. Это может способствовать эффективной адаптации новых инновационных управленческих решений в их производственно-хозяйственной деятельности. Статья предлагает вектор для дальнейших эмпирических и теоретических исследований в этой области. В качестве вывода можно отметить, что авторами делается попытка не только внести вклад в теоретическую базу, но и предложить практический инструментарий для предприятий, стремящихся к внедрению инноваций и улучшению своих бизнес-моделей.
Статья: ПРОАКТИВНОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ В СФЕРЕ ЖКХ КАК ТРЕНД ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ
Работа посвящена исследованию перспектив внедрения в сферу жилищно-коммунального хозяйства проактивных методов обслуживания, опирающихся на современные алгоритмы машинного обучения.
На основании обзора современных научных исследований по теме, анализа существующих решений для предотвращения аварий и снижения затрат при эксплуатации жилищного фонда, а также успешных примеров внедрения технологий машинного обучения на практике, были выделены возможности применения технологий в прогнозировании и предотвращении неисправностей, основные риски при внедрении искусственного интеллекта в ЖКХ.
В статье рассматривается роль алгоритмов машинного обучения в оптимизации процессов обслуживания и управлении ресурсами за счет внедрения инновационных подходов для создания более эффективной и устойчивой жилищно-коммунальной инфраструктуры.
Результаты исследования вносят вклад в понимание перспектив развития сферы жилищно-коммунального хозяйства, подчеркивая, как технологии машинного обучения могут повысить эффективность управления жилищным фондом, способствовать своевременному предотвращению аварий и повысить уровень жизни граждан.
Данный материал будет актуален для руководителей управляющих компаний и исследователей, интересующихся внедрением инновационных подходов в управление жилищно-коммунальной инфраструктурой.