Оптимізація технологічних систем на основі потокового моделювання
Анотації
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. 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.
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей ресурс:
https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41645