ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ

Проектирование автоматизированной системы управления интеллектуальным производством

Авторы

  • Шихэ Лоу Балтийский государственный технический университет «Военмех» им. Д.Ф. Устинова

Как цитировать

ГОСТ Лоу Ш. Проектирование автоматизированной системы управления интеллектуальным производством // Академический исследовательский журнал. 2025. Т. 3. № 2. С. 50-66. DOI: 10.25726/k5081-0621-1735-k
APA Лоу, Ш. (2025). Проектирование автоматизированной системы управления интеллектуальным производством. Академический исследовательский журнал, 3(2), 50-66. https://doi.org/10.25726/k5081-0621-1735-k

Аннотация

Настоящая статья посвящена проектированию автоматизированной системы управления интеллектуальным производством, что является актуальным направлением в условиях стремительного развития индустрии 4.0. Введение описывает необходимость повышения эффективности и гибкости производственных процессов через внедрение интеллектуальных решений, способных оперативно реагировать на изменения рыночных условий и технологические вызовы. Проблематика исследования заключается в интеграции современных методов управления, автоматизации и искусственного интеллекта для оптимизации работы производственных линий. Методы исследования основываются на системном и когнитивном подходах при разработке архитектуры автоматизированной системы. Использованы математическое моделирование, методы симуляционного анализа и алгоритмы машинного обучения, что позволило разработать прототип управляемой платформы, объединяющей элементы планирования, контроля и диагностики процессов. В статье детально описаны этапы проектирования, начиная от концептуального моделирования до интеграционного тестирования, а также приведено сравнение традиционных решений с предлагаемой методикой по таким показателям, как скорость реакции, точность управления и адаптивность системы к внешним воздействиям. Результаты исследования демонстрируют существенное улучшение параметров производства при использовании интеллектуальной автоматизированной системы. Экспериментальное подтверждение работоспособности прототипа выявило повышение эффективности управления на 25-30 % благодаря оптимизации технологических процессов и снижению затрат на обслуживание оборудования. Кроме того, система показала высокую устойчивость к внештатным ситуациям и возможность масштабирования для применения на различных производственных линиях. Обсуждение результатов акцентирует внимание на практической значимости предложенной методики для модернизации производства в условиях цифровой трансформации. Проанализированы перспективы дальнейших исследований, направленных на повышение уровня автономности системы и интеграцию с облачными платформами для обработки данных в реальном времени. В заключение делается вывод о том, что разработанная автоматизированная система управления интеллектуальным производством обладает высоким потенциалом для внедрения в рамках промышленной автоматизации, что может способствовать переходу предприятий на новый уровень производственной эффективности и инновационного развития.

Ключевые слова

проектирование система управление интеллектуальное производство

Библиографические ссылки

Александров В.Р., Баранов С.Е., Кузнецов М.И., Мальгин С.А., Обухов И.А., Свердлова А.Д., Фатеев Д.А. Искусственный интеллект в задачах планирования производства // Инфокоммуникационные и радиоэлектронные технологии. 2022. Т. 5. № 2. С. 196-208.

Анцыферов С.С., Фазилова К.Н., Русанов К.Е. Интеллектуальные системы управления технологическими процессами // Проблемы искусственного интеллекта. 2024. № 2(33). С. 37-44.

Арбузов Д.А., Бизяева П.Ю., Колесников А.Н., Жилин Р.А. Разработка проектов создания интеллектуальных систем управления машинами и механизмами // Высокие технологии в строительном комплексе. 2023. № 2. С. 46-50.

Бурдо Г.Б., Испирян Н.В., Испирян С.Р., Мединцев С. В. Интеллектуальная система управления технологическими процессами в многономенклатурном машиностроительном производстве // Журнал передовых исследований в области технических наук. 2022. № 31. С. 17-22.

Вожаков А.В., Столбов В.Ю. Концепция интеллектуальной системы управления мелкосерийным производством // Прикладная математика и вопросы управления. 2023. № 2. С. 5-60.

Гусейнов А.Г., Манафова Х.И. Разработка архитектуры системы автоматизированного программирования для управления гибкими производственными системами // Вестник Дагестанского государственного университета. Серия 1: Естественные науки. 2022. Т. 37. № 4. С. 17-23.

Дихтярь О.А., Максимовская Н.Л. Интеллектуальная информационная система // Современные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций. 2022. № 5. С. 205.

Исаченко В.Г., Сарафанников В.С., Агафонов Д.А., Легкий А.С., Иванов В.Г. Интеллектуальная автоматизированная система управления связью объединения // Стратегическая стабильность. 2022. № 1(98). С. 78-81.

Кондыбаева А.Б. Научные основы и формализованные методы построения автоматизированных систем управления технологическими процессами и производствами // Современная наука: актуальные проблемы теории и практики. Серия: Естественные и технические науки. 2022. № 5. С. 85-89.

Михалев О.Н., Янюшкин А.С. Метод применения искусственного интеллекта в системах автоматизированного проектирования и управления производством // Ученые записки Крымского инженерно-педагогического университета. 2022. № 4(78). С. 249-255.

Прохоренко В.А. Система адаптивного управления технологическим циклом автоматизированного производства // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. 2023. № 3 (138). С. 69-73.

Сафаров И.М. Интеллектуальные системы управления производственными процессами // Экономика и управление: проблемы, решения. 2024. Т. 6. № 9(150). С. 110-120.

Трофимов В.Б. Аналитический обзор функциональных структур интеллектуальных систем управления сложными горнометаллургическими объектами // Горный информационно-аналитический бюллетень (научно-технический журнал). 2022. № 2. С. 150-168.

Tverskoy Yu.S., Gaydina J.A. Technology of intellection of automated process control systems based on a software and hardware complex // Power technology and engineering. 2024. Vol. 57. № 6. pp. 922-929.

Tyulin A.E., Chursin A.A., Yudin A.V., Grosheva P.Y., Dubina I.N. Intelligent systems for optimal production control of unique products // Communications in computer and information science. 2022. Vol. 1552. pp. 445-461.

Опубликован

2025-02-28

Выпуск

Раздел

ПРОЦЕССЫ И ЯВЛЕНИЯ

Метрики

408 просмотров
0 скачиваний
Хотите опубликоваться?
Подать статью

Машиночитаемые метаданные

Похожие статьи

<< < 1 2 3 > >> 

Вы также можете начать расширеннвй поиск похожих статей для этой статьи.