Perspektīvās tehnoloģijas noturīgiem un drošiem servisiem

Vispārīgā informācija

Sākums 01/07/2020 Noslēgums 31/12/2020 (piešķirts pagarinājums rezultātu nostiprināšanai un publiskošanai līdz 31/03/2021)

Projekta numurs

Projekta nr. VPP-COVID-2020/1-0009

Finansējums

497 500 EUR

Projekta vadītājs

Jānis Grabis

http://iti.rtu.lv/vitk/lv/

grabis@rtu.lv

Projektu realizējošās institūcijas:

Rīgas Tehniskā universitāte

Vidzemes Augstskola

Latvijas Universitāte

Rēzeknes Tehnoloģiju akadēmija

Liepājas Universitāte

Zinātnes nozare

Elektrotehnika, elektronika, informācijas un komunikāciju
tehnoloģijas

Izglītības zinātnes

Projekta pase

COVID-19 krīze izgaismoja esošo digitālo servisu iespējas un mainīja to darbību, kā arī radīja jaunus servisus ar nezināmu uzticamības pakāpi. Šādu servisu uzticamība un drošība ir steidzami jāatjauno. To var sasniegt, veidojot un darbinot servisus, kuriem noturība ir viena no to pamatiezīmēm. Lai to sasniegtu, ARTSS projekts postulē, ka noturīgu servisu veidošana ir organizāciju spēja, kas var tikt sasniegta savstarpēji sadarbojoties un apmainoties ar zināšanām organizāciju un ieinteresēto pušu ekosistēmā. Noturīgu un drošu servisu pamatā ir:

  1. digitālā dvīņa izmantošana, kas ļauj simulēt un kontrolēt servisa darbību krīzes situācijās;
  2. inovatīvi e-apmācības risinājumi, kas servisu lietotājiem sniedz servisu izmantošanas prasmes;
  3. zināšanu apmaiņa šablonu veidā ātrai zināšanu uzkrāšanai par krīzes seku pārvarēšanas risinājumiem.

Projekta mērķis ir izstrādāt metodi un tehnoloģisko risinājumu digitālo pakalpojumu dinamiskai pielāgošanai krīzes situācijām. Metodes pamatā ir servisu spēju virzīta izstrādes metodoloģija, un tā tiks izvērtēta četros uz programmu attiecināmos lietošanas gadījumos. Projektā arī tiks sagatavotas rīcībpolitikas rekomendācijas un izvērtējumi par drošu telemedicīnas, biznesa un e-apmācības servisu nodrošināšanu.

Rezultāti

Grabis, J. (2020). PRODUCT LIFE CYCLE PERSPECTIVE ON ICT PRODUCT SUPPLY CHAIN RESILIENCE. Proceedings of the 2020 Winter Simulation Conference, 1444-1455. https://informs-sim.org/wsc20papers/161.pdf 

Sultanovs, E., Strebko, J., Romanovs, A., Lektauers, A. (2020). The Information Technologies in the Control Mechanism of Medical Processes. 2020 61st International Scientific Conference on Information Technology and Management Science of Riga Technical University (ITMS), 1-5. DOI: https://doi.org/10.1109/ITMS51158.2020.9259298

Mouratidis H., Zdravkovic J., Stirna J. (2020). Cyber Security Resilience in Business Informatics: An Exploratory Paper. In: Buchmann R.A., Polini A., Johansson B., Karagiannis D. (eds). Perspectives in Business Informatics Research. BIR 2020. Lecture Notes in Business Information Processing, Vol. 398. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-61140-8_4

Mosāns, G., Kampars, J. (2020). Development of Light-Weight Web-based Metamodeling Tool. Proceedings of the Forum at Practice of Enterprise Modeling 2020 CEUR Workshop, 34-43. http://ceur-ws.org/Vol-2793/paper4.pdf

Grabis, J., Jegorova, K., & Pinka, K. (2020). IoT Data Analytics in Retail: Framework and Implementation. Proceedings of the International Conference on Innovative Intelligent Industrial Production and Logistics, Vol. 1, 93-100. DOI: https://doi.org/10.5220/0010133700930100

Grabis, J., Stirna, J., Zdravkovic, J. (2021) A Capability Based Method for Development of Resilient Digital Services. Enterprise Information Systems: 22nd International Conference, J. Filipe et al. (Eds.), 1–19. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-75418-1_23

Grabis, J., Jegorova, K., & Pinka, K. (2020). IoT Data Analytics in Retail: Framework and Implementation. Proceedings of the International Conference on Innovative Intelligent Industrial Production and Logistics, Vol. 1, 93-100. https://www.scitepress.org/PublicationsDetail.aspx?ID=ot+ss8pGGkM=&t=1

Grabis, J., Minkevičs, V. (2020). Netflow data analysis to identify malicious activity. Mendeley Data. DOI: http://dx.doi.org/10.17632/m28yb8sk5y.1

Kapenieks, A., Timšāns Ž. (2020). ARTSS tehnoloģijas izstrādes datu kopa. RTU Datu repozitorijs: https://ortus.rtu.lv/science/lv/datamodule/406/attachments/374

Tehnoloģiju izstrāde – IT rīks, kas palīdz sekot skolēna izaugsmei un diagnosticēt potenciālos riskus: https://artss.mii.lv/ & https://telecides.herokuapp.com/

Kampars, J., Grabis, J., Mosāns, G. (2020). Transporta līdzekļa ierašanās laika prognozēšanas (TILP) algoritma implementācija: https://www.rtu.lv/writable/public_files/RTU_par_intelektuala_ipasuma_transportlidzekla_ierasanas_laika_prognozesanas_algoritms_rezultati.pdf

Rīcībpolitikas nodevums

X
Skip to content