DOI: https://doi.org/10.32515/2664-262X.2024.10(41).2.95-103
Інтеграція штучного інтелекту в системи підтримки прийняття рішень в оптимізації виробничих процесів машинобудівного підприємства на прикладі машинного навчання
Об авторах
Р.Ю. Бойко, аспірант, Центральноукраїнський національний технічний університет, Кропивницький, Україна, e-mail: mr.r.boiko@gmail.com, ORCID ID: 0009-0007-3206-0533
В.В. Аулін, професор, доктор технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: AulinVV@gmail.com, ORCID ID: 0000-0003-2737-120X
А. А. Тихий, доцент, кандидат технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: a.a.tihiy@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-5323-4415
С.О. Карпушин, доцент, кандидат технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: karp22.05.1972ksa@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-9035-9065
О.П. Коваль, аспірант, Центральноукраїнський національний технічний університет, Кропивницький, Україна, ORCID ID: 0009-0000-0678-1176
Анотація
У статті представлено комплексний огляд систем підтримки прийняття рішень в галузевому машинобудуванні на основі штучного інтелекту у контексті Індустрії 4.0. Проаналізовано підходи до інтеграції та обробки даних, а також основні методи машинного та глибокого навчання, що формують технологічне підґрунтя таких рішень. Окреслено архітектуру, типові етапи впровадження і запропоновано план інтеграції штучного інтелекту для машинобудівного підприємства, включно з описом складових рішення та ключових стратегій розгортання. Розглянуто потенційні виклики й надано рекомендації щодо успішної реалізації. Результати впровадження можуть значно скоротити незаплановані простої устаткування, підвищити ефективність виробництва й забезпечити підприємствам суттєву конкурентну перевагу.
Ключові слова
штучний інтелект, машинне навчання, глибоке навчання, система підтримки прийняття рішень, прогнозне технічне обслуговування, контроль якості, оптимізація виробничих процесів
Повний текст:
PDF
Посилання
1. J.M. Tien. (2017). Internet of things, real-time decision making, and artificial intelligence. Annals of Data Science, 4 149-178. https://link.springer.com/article/10.1007/s40745-017-0112-5
2. H. Hu, Y. Wen, T.-S. Chua, & X. Li. (2014). Toward scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE access, 2, 652-687. https://ieeexplore.ieee.org/document/6842585
3. S. Gupta, S. Modgil, S. Bhattacharyya, & I. Bose. (2022) Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research. Annals of Operations Research, 308 (1). 215-274. https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03856-6
4. E. Ananias, P.D. Gaspar, V.N. Soares, & J.M. Caldeira. (2021). Artificial intelligence decision support system based on artificial neural networks to predict the commercialization time by the evolution of peach quality. Electronics, 10 (19). 2394. https://www.mdpi.com/2079-9292/10/19/2394
5. M.I. Jordan, & T.M. Mitchell. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349 (6245). 255-260. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaa8415
6. N. Kriegeskorte. (2015). Deep neural networks: a new framework for modeling biological vision and brain information processing. Annual review of vision science, 1 417-446. https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-vision-082114-035447
7. T. Taleb, C. Benzaïd, R.A. Addad, & K. Samdanis. (2023) AI/ML for beyond 5G systems: Concepts, technology enablers & solutions. Computer Networks, 237 article 110044. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128623004899
8. I.H. Sarker. (2022). AI-based modeling: techniques, applications and research issues towards automation, intelligent and smart systems. SN Computer Science, 3 (2) 158. https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-022-01043-x
9. B. Nathali Silva, M. Khan, & K. Han. (2017). Big data analytics embedded smart city architecture for performance enhancement through real‐time data processing and decision‐making. Wireless communications and mobile computing, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2017/9429676
10. S. Sun, X. Zheng, J. Villalba-Díez, & J. Ordieres-Meré. (2020). Data handling in industry 4.0: Interoperability based on distributed ledger technology. Sensors., 20 (11) 3046. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3046
11. A. Krtalić, A. Kuveždić Divjak, & A. Miletić. (2023), Toward Data Lakes for Crisis Management. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial. Information Sciences, 48 539-546. https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-1-W2-2023/539/2023/
12. H.-Y. Cheng,b & Y.-C. Wu. (2020). Applying machine learning models with an ensemble approach for accurate real-time influenza forecasting in Taiwan: Development and validation study. Journal of medical Internet research, 22 (8) article e15394. https://www.jmir.org/2020/8/e15394
Пристатейна бібліографія ГОСТ
1. J.M. Tien. Internet of things, real-time decision making, and artificial intelligence. Annals of Data Science, 4 (2017), 149-178. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s40745-017-0112-5
2. H. Hu, Y. Wen, T.-S. Chua, X. Li. Toward scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE access, 2 (2014), 652-687. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6842585
3. S. Gupta, S. Modgil, S. Bhattacharyya, I. Bose. Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research. Annals of Operations Research, 308 (1) (2022), 215-274. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03856-6
4. E. Ananias, P.D. Gaspar, V.N. Soares, J.M. Caldeira. Artificial intelligence decision support system based on artificial neural networks to predict the commercialization time by the evolution of peach quality. Electronics, 10 (19) (2021), 2394. URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/10/19/2394
5. M.I. Jordan, T.M. Mitchell. Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349 (6245) (2015), 255-260. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaa8415
6. N. Kriegeskorte. Deep neural networks: a new framework for modeling biological vision and brain information processing. Annual review of vision science, 1 (2015), 417-446. URL: https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-vision-082114-035447
7. T. Taleb, C. Benzaïd, R.A. Addad, K. Samdanis. AI/ML for beyond 5G systems: Concepts, technology enablers & solutions. Computer Networks, 237 (2023), article 110044. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128623004899
8. I.H. Sarker. AI-based modeling: techniques, applications and research issues towards automation, intelligent and smart systems. SN Computer Science, 3 (2) (2022), 158. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-022-01043-x
9. B. Nathali Silva, M. Khan, K. Han. Big data analytics embedded smart city architecture for performance enhancement through real‐time data processing and decision‐making. Wireless communications and mobile computing, 2017. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2017/9429676
10. S. Sun, X. Zheng, J. Villalba-Díez, J. Ordieres-Meré. Data handling in industry 4.0: Interoperability based on distributed ledger technology. Sensors., 20 (11) (2020), 3046. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3046
11. A. Krtalić, A. Kuveždić Divjak, A. Miletić. Toward Data Lakes for Crisis Management. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial. Information Sciences, 48 (2023), 539-546. URL: https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-1-W2-2023/539/2023/
12. H.-Y. Cheng, Y.-C. Wu. Applying machine learning models with an ensemble approach for accurate real-time influenza forecasting in Taiwan: Development and validation study. Journal of medical Internet research, 22 (8) (2020), article e15394. URL: https://www.jmir.org/2020/8/e15394
Copyright (c) 2024 Р.Ю. Бойко, В.В. Аулін, А.А. Тихий, С.О. Карпушин, О.П. Коваль
Інтеграція штучного інтелекту в системи підтримки прийняття рішень в оптимізації виробничих процесів машинобудівного підприємства на прикладі машинного навчання
Об авторах
Р.Ю. Бойко, аспірант, Центральноукраїнський національний технічний університет, Кропивницький, Україна, e-mail: mr.r.boiko@gmail.com, ORCID ID: 0009-0007-3206-0533
В.В. Аулін, професор, доктор технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: AulinVV@gmail.com, ORCID ID: 0000-0003-2737-120X
А. А. Тихий, доцент, кандидат технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: a.a.tihiy@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-5323-4415
С.О. Карпушин, доцент, кандидат технічних наук, Центральноукраїнський національний технічний університет, м. Кропивницький, Україна, e-mail: karp22.05.1972ksa@gmail.com, ORCID ID: 0000-0001-9035-9065
О.П. Коваль, аспірант, Центральноукраїнський національний технічний університет, Кропивницький, Україна, ORCID ID: 0009-0000-0678-1176
Анотація
Ключові слова
Повний текст:
PDFПосилання
1. J.M. Tien. (2017). Internet of things, real-time decision making, and artificial intelligence. Annals of Data Science, 4 149-178. https://link.springer.com/article/10.1007/s40745-017-0112-5
2. H. Hu, Y. Wen, T.-S. Chua, & X. Li. (2014). Toward scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE access, 2, 652-687. https://ieeexplore.ieee.org/document/6842585
3. S. Gupta, S. Modgil, S. Bhattacharyya, & I. Bose. (2022) Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research. Annals of Operations Research, 308 (1). 215-274. https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03856-6
4. E. Ananias, P.D. Gaspar, V.N. Soares, & J.M. Caldeira. (2021). Artificial intelligence decision support system based on artificial neural networks to predict the commercialization time by the evolution of peach quality. Electronics, 10 (19). 2394. https://www.mdpi.com/2079-9292/10/19/2394
5. M.I. Jordan, & T.M. Mitchell. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349 (6245). 255-260. https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaa8415
6. N. Kriegeskorte. (2015). Deep neural networks: a new framework for modeling biological vision and brain information processing. Annual review of vision science, 1 417-446. https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-vision-082114-035447
7. T. Taleb, C. Benzaïd, R.A. Addad, & K. Samdanis. (2023) AI/ML for beyond 5G systems: Concepts, technology enablers & solutions. Computer Networks, 237 article 110044. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128623004899
8. I.H. Sarker. (2022). AI-based modeling: techniques, applications and research issues towards automation, intelligent and smart systems. SN Computer Science, 3 (2) 158. https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-022-01043-x
9. B. Nathali Silva, M. Khan, & K. Han. (2017). Big data analytics embedded smart city architecture for performance enhancement through real‐time data processing and decision‐making. Wireless communications and mobile computing, https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2017/9429676
10. S. Sun, X. Zheng, J. Villalba-Díez, & J. Ordieres-Meré. (2020). Data handling in industry 4.0: Interoperability based on distributed ledger technology. Sensors., 20 (11) 3046. https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3046
11. A. Krtalić, A. Kuveždić Divjak, & A. Miletić. (2023), Toward Data Lakes for Crisis Management. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial. Information Sciences, 48 539-546. https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-1-W2-2023/539/2023/
12. H.-Y. Cheng,b & Y.-C. Wu. (2020). Applying machine learning models with an ensemble approach for accurate real-time influenza forecasting in Taiwan: Development and validation study. Journal of medical Internet research, 22 (8) article e15394. https://www.jmir.org/2020/8/e15394
Пристатейна бібліографія ГОСТ
1. J.M. Tien. Internet of things, real-time decision making, and artificial intelligence. Annals of Data Science, 4 (2017), 149-178. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s40745-017-0112-5
2. H. Hu, Y. Wen, T.-S. Chua, X. Li. Toward scalable systems for big data analytics: A technology tutorial. IEEE access, 2 (2014), 652-687. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/6842585
3. S. Gupta, S. Modgil, S. Bhattacharyya, I. Bose. Artificial intelligence for decision support systems in the field of operations research: review and future scope of research. Annals of Operations Research, 308 (1) (2022), 215-274. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s10479-020-03856-6
4. E. Ananias, P.D. Gaspar, V.N. Soares, J.M. Caldeira. Artificial intelligence decision support system based on artificial neural networks to predict the commercialization time by the evolution of peach quality. Electronics, 10 (19) (2021), 2394. URL: https://www.mdpi.com/2079-9292/10/19/2394
5. M.I. Jordan, T.M. Mitchell. Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349 (6245) (2015), 255-260. URL: https://www.science.org/doi/10.1126/science.aaa8415
6. N. Kriegeskorte. Deep neural networks: a new framework for modeling biological vision and brain information processing. Annual review of vision science, 1 (2015), 417-446. URL: https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev-vision-082114-035447
7. T. Taleb, C. Benzaïd, R.A. Addad, K. Samdanis. AI/ML for beyond 5G systems: Concepts, technology enablers & solutions. Computer Networks, 237 (2023), article 110044. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1389128623004899
8. I.H. Sarker. AI-based modeling: techniques, applications and research issues towards automation, intelligent and smart systems. SN Computer Science, 3 (2) (2022), 158. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s42979-022-01043-x
9. B. Nathali Silva, M. Khan, K. Han. Big data analytics embedded smart city architecture for performance enhancement through real‐time data processing and decision‐making. Wireless communications and mobile computing, 2017. URL: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/full/10.1155/2017/9429676
10. S. Sun, X. Zheng, J. Villalba-Díez, J. Ordieres-Meré. Data handling in industry 4.0: Interoperability based on distributed ledger technology. Sensors., 20 (11) (2020), 3046. URL: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/11/3046
11. A. Krtalić, A. Kuveždić Divjak, A. Miletić. Toward Data Lakes for Crisis Management. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial. Information Sciences, 48 (2023), 539-546. URL: https://isprs-archives.copernicus.org/articles/XLVIII-1-W2-2023/539/2023/
12. H.-Y. Cheng, Y.-C. Wu. Applying machine learning models with an ensemble approach for accurate real-time influenza forecasting in Taiwan: Development and validation study. Journal of medical Internet research, 22 (8) (2020), article e15394. URL: https://www.jmir.org/2020/8/e15394
Copyright (c) 2024 Р.Ю. Бойко, В.В. Аулін, А.А. Тихий, С.О. Карпушин, О.П. Коваль