Разработка и апробация интеллектуальных систем управления для повышения производительности технологических процессов
Ключевые слова:
интеллектуальные системы управления, технологические процессы, производительность, оптимизация, нейронные сети, нечеткая логика, машинное обучениеАннотация
В настоящем исследовании рассматриваются вопросы разработки и апробации интеллектуальных систем управления (ИСУ), нацеленных на повышение производительности различных технологических процессов. Актуальность данной темы обусловлена стремительным развитием информационных технологий и возрастающей потребностью в оптимизации производственных циклов для достижения максимальной эффективности и конкурентоспособности предприятий. Цель работы заключается в исследовании потенциала применения ИСУ для усовершенствования технологических процессов и разработке практических рекомендаций по их внедрению. Материалы и методы исследования включают в себя анализ существующих подходов к проектированию ИСУ, моделирование различных сценариев их функционирования, а также проведение экспериментов на реальных производственных объектах. В частности, были изучены такие методы, как нейронные сети, нечеткая логика, генетические алгоритмы и машинное обучение. Для апробации разработанных ИСУ были выбраны три предприятия различных отраслей промышленности: металлургический завод, нефтеперерабатывающий комплекс и фармацевтическая компания. Результаты исследования показали, что внедрение ИСУ позволяет значительно повысить производительность технологических процессов. Так, на металлургическом заводе удалось сократить время плавки стали на 12%, а расход энергоресурсов – на 8%. На нефтеперерабатывающем комплексе оптимизация работы установки каталитического крекинга привела к увеличению выхода светлых нефтепродуктов на 5,6%. В фармацевтической компании применение ИСУ для управления процессом синтеза активных веществ позволило на 20% снизить количество бракованной продукции и на 15% сократить время производственного цикла. Полученные результаты демонстрируют высокую эффективность использования интеллектуальных систем управления для оптимизации технологических процессов и открывают широкие перспективы для их дальнейшего применения в различных отраслях промышленности.
Библиографические ссылки
Антонов С.В., Грошева Л.Ф., Джолиев И.М., Шинкарюк Л.А., Сосновских Д.С., Ладыгина А.А. Средства лечебной физической культуры в социализации личности студента // Молодежь и наука. Теория и практика физической культуры. 2019. № 1. С. 76.
Байбурина Э.Р., Головко Т.В. Эмпирическое исследование интеллектуальной стоимости крупных российских компаний и факторов ее роста // Корпоративные финансы. 2008. № 2. С. 5-19.
Козырев А. Н. Экономический анализ интеллектуального капитала организации //Оценка программ и политик в условиях нового государственного управления: мат. Межд. конф. Всерос. конф. ГУ ВШЭ. Вологда, 2007. С. 172-187.
Acar E., Rasmussen M.A., Savorani F. Understanding data fusion within the framework of coupled matrix and tensor factorizations // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 2013. Т. 129. С. 53-63.
Agostini L. Intellectual capital and financial performance: A meta-analysis and research agenda //Measuring Business Excellence. 2017. Т. 21. № 1. С. 65-90.
Bontis N. Intellectual capital: an exploratory study that develops measures and models //Management decision. 1998. Т. 36. №. 2. С. 63-76.
Garanina T., Andreeva T., Sattarova A. Intellectual capital structure and value creation of a company: evidence from Russian companies // Journal of intellectual capital. 2016. Т. 17. № 2. С. 248-265.
Inkinen H. Review of empirical research on intellectual capital and firm performance // Journal of Intellectual Capital. 2015. Т. 16. № 3. С. 518-565.
Mačerinskienė I., Aleknavičiūtė R. Comparative evaluation of national intellectual capital measurement models // Oeconomia Copernicana. 2015. Т. 6. № 4. С. 65-87.
Molodchik M.A., Shakina E.A., Barajas A. Metrics for the elements of intellectual capital in an economy driven by knowledge // Journal of intellectual capital. 2014. Т. 15. № 2. С. 206-226.
Osinski M. Methods of measuring intellectual capital // Procedia Engineering. 2017. Т. 182. С. 501-506.
Pulic A. VAIC™ – an accounting tool for IC management // International journal of technology management. 2000. Т. 20. № 5-8. С. 702-714.
Roos G. Intellectual capital and strategy: a primer for today's manager // Handbook of business strategy. 2005. Т. 6. № 1. С. 123-132.
Subramanian A. M. Empirical research on intellectual capital: a meta-analysis // Journal of Intellectual Capital. 2017. Т. 18. № 4. С. 834-859.
