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.
This study examines the development and testing of intelligent control systems (ISMS) aimed at improving the productivity of various technological processes. The relevance of this topic is due to the rapid development of information technology and the increasing need to optimize production cycles to achieve maximum efficiency and competitiveness of enterprises. The purpose of the work is to study the potential of using ISMS to improve technological processes and develop practical recommendations for their implementation. Research materials and methods include an analysis of existing approaches to the design of ICS, modeling of various scenarios of their functioning, as well as conducting experiments at real production facilities. In particular, methods such as neural networks, fuzzy logic, genetic algorithms and machine learning were studied. Three enterprises of various industries were selected to test the developed ISMS: a metallurgical plant, an oil refining complex and a pharmaceutical company. The results of the study showed that the introduction of ISU can significantly increase the productivity of technological processes. Thus, the metallurgical plant managed to reduce the melting time of steel by 12%, and energy consumption by 8%. At the oil refining complex, the optimization of the operation of the catalytic cracking unit led to an increase in the yield of light petroleum products by 5.6%. In a pharmaceutical company, the use of ICS to control the synthesis of active substances allowed for a 20% reduction in the number of defective products and a 15% reduction in production cycle time. The results obtained demonstrate the high efficiency of using intelligent control systems to optimize technological processes and open up broad prospects for their further application in various industries.