Оптимізація технологічних систем на основі потокового моделювання

Abstract

Стаття зосереджується на розробці методів оптимізації технологічних процесів через керування енергетичними, матеріальними, та інформаційними потоками. Запропоновано створення символьних моделей для різноманітних режимів роботи технологічного обладнання та методи встановлення оптимальних параметрів для кожного типу потоків. Основна увага спрямована на впровадження алгоритмів, здатних точно діагностувати стан технологічних систем і автоматично адаптувати їх робочі параметри з метою максимізації ефективності виробничих процесів. Цей цілісний підхід має на меті не лише підвищення загальної продуктивності та поліпшення якості кінцевої продукції, але й зниження оперативних витрат через інтелектуальне управління процесами на основі детального аналізу даних. Такий підхід відкриває нові горизонти для подальшого розвитку автоматизованих систем управління, здатних ефективно балансувати між складними взаємодіями різних потоків та адаптуватися до потреб виробництва в реальному часі. В роботі підкреслюється значущість включення передових технологій, як-от машинне навчання та штучний інтелект, у технологічні процеси для посилення адаптивності та ефективності виробництва. Значна увага приділяється розробці користувацьких інтерфейсів, які сприяють зручному налаштуванню та контролю процесів, а також забезпечують можливість інтеграції з іншими технологічними системами управління на підприємстві. Описаний підхід демонструє, що інтелектуальне управління потоками може забезпечувати не лише безпосередні вигоди для ефективності підприємства, але й вносить вклад у ширші цілі сталого розвитку, підкреслюючи потенціал для створення новітніх систем адаптивного управління, заснованих на глибокому аналізі та розумінні технологічних процесів.

This article focuses on the development of optimization methods for technological processes through the management of energy, material, and information flows. It proposes the creation of symbolic models for various operational modes of technological equipment and methods for setting optimal parameters for each type of flow. The main attention is directed towards the implementation of algorithms capable of precisely diagnosing the state of technological systems and automatically adjusting their operational parameters to maximize the efficiency of production processes. This holistic approach aims not only to increase overall productivity and improve the quality of the final product but also to reduce operational costs through intelligent process management based on detailed data analysis. Such an approach opens new horizons for the further development of automated control systems capable of effectively balancing between the complex interactions of different flows and adapting to production needs in real-time. The work emphasizes the importance of incorporating advanced technologies, such as machine learning and artificial intelligence, into technological processes to enhance adaptability and efficiency. Significant attention is given to the development of user interfaces that facilitate convenient setup and process control, as well as enable integration with other technological control systems within the enterprise. The described approach demonstrates that intelligent flow management can provide not only direct benefits for enterprise efficiency but also contribute to broader sustainable development goals, highlighting the potential for creating state-of-the-art adaptive control systems based on a deep analysis and understanding of technological processes.