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.
This article is devoted to the design of an automated intelligent production management system, which is an urgent area in the context of the rapid development of industry 4.0. The introduction describes the need to increase the efficiency and flexibility of production processes through the introduction of intelligent solutions that can quickly respond to changes in market conditions and technological challenges. The research problem is the integration of modern control methods, automation and artificial intelligence to optimize the operation of production lines. The research methods are based on systemic and cognitive approaches in the development of the architecture of an automated system. Mathematical modeling, simulation analysis methods, and machine learning algorithms were used, which made it possible to develop a prototype of a managed platform that combines elements of planning, monitoring, and process diagnostics. The article describes in detail the design stages, starting from conceptual modeling to integration testing, and also provides a comparison of traditional solutions with the proposed methodology in terms of such indicators as reaction speed, control accuracy, and system adaptability to external influences. The results of the study demonstrate a significant improvement in production parameters when using an intelligent automated system. Experimental confirmation of the prototype's operability revealed a 25-30% increase in control efficiency due to process optimization and lower equipment maintenance costs. In addition, the system has shown high resilience to emergency situations and the ability to scale for use on various production lines. The discussion of the results focuses on the practical significance of the proposed methodology for modernizing production in the context of digital transformation. The prospects for further research aimed at increasing the level of system autonomy and integration with cloud platforms for real-time data processing are analyzed. In conclusion, it is concluded that the developed automated intelligent production management system has a high potential for implementation within the framework of industrial automation, which can contribute to the transition of enterprises to a new level of production efficiency and innovative development.