Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКовалевський, С. В.uk
dc.date.accessioned2024-04-29T19:38:33Z
dc.date.available2024-04-29T19:38:33Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationКовалевський С. В. Оптимізація технологічних систем на основі потокового моделювання. Матеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2024/paper/view/20677.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/41645
dc.description.abstractкерування 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.uk
dc.description.abstractmanagement 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.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LІII науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 20-22 березня 2024 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fmt/all-fmt-2024/paper/view/20677
dc.subjectоптимізація процесівuk
dc.subjectтехнологічні системиuk
dc.subjectоптимізація режимівuk
dc.subjectпотокове моделюванняuk
dc.subjectадаптивне управлінняuk
dc.subjectефективність виробництваuk
dc.subjectаналіз данихAbstract This article focuses on the development of optimization methods for technological processes through theuk
dc.titleОптимізація технологічних систем на основі потокового моделюванняuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc621.9:004.8:658.5
dc.relation.referencesYussuf R. O., Asfour O. S. Applications of artificial intelligence for energy efficiency throughout the building lifecycle: An overview // Energy and Buildings. 2024. Vol. 305. Art. 113903. : https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2024.113903.
dc.relation.referencesYang J., Jiang Z., Zhu S., Zhang H. Data-driven technological life prediction of mechanical and electrical products based on Multidimensional Deep Neural Network: Functional perspective // Journal of Manufacturing Systems. 2022. Vol. 64. P. 53-67. : https://doi.org/10.1016/j.jmsy.2022.05.014.
dc.relation.referencesYoruk E., Radosevic S., Fischer B. Technological profiles, upgrading and the dynamics of growth: Country-level patterns and trajectories across distinct stages of development // Research Policy. 2023. Vol. 52, Issue 8. Art. 104847. : https://doi.org/10.1016/j.respol.2023.104847.
dc.relation.referencesMalakizadi A., Mallipeddi D., Dadbakhsh S., M'Saoubi R., Krajnik P. Post-processing of additively manufactured metallic alloys A review // International Journal of Machine Tools and Manufacture. 2022. Vol. 179. Art. 103908. : https://doi.org/10.1016/j.ijmachtools.2022.103908.
dc.relation.referencesGunasegaram D.R., Barnard A.S., Matthews M.J., Jared B.H., Andreaco A.M., Bartsch K., Murphy A.B. Machine learningassisted in-situ adaptive strategies for the control of defects and anomalies in metal additive manufacturing // Additive Manufacturing. 2024. Vol. 81. Art. 104013. : https://doi.org/10.1016/j.addma.2024.104013.
dc.relation.referencesBasak S., Baumers M., Holweg M., Hague R., Tuck C. Reducing production losses in additive manufacturing using overall equipment effectiveness // Additive Manufacturing. 2022. Vol. 56. Art. 102904. : https://doi.org/10.1016/j.addma.2022.102904.
dc.relation.referencesBrndl P., Scheck A., Nguyen H. G., Franke J. Towards a circular economy for electrical products: A systematic literature review and research agenda for automated recycling // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing. 2024. Vol. 87. Art. 102693. : https://doi.org/10.1016/j.rcim.2023.102693.
dc.relation.referencesYucesan Y. A., Dourado A., Viana F. A.C. A survey of modeling for prognosis and health management of industrial equipment // Advanced Engineering Informatics. 2021. Vol. 50. Art. 101404. : https://doi.org/10.1016/j.aei.2021.101404.
dc.relation.referencesAzarnia M., Rahimiyan M., Siano P. Offering of active distribution network in real-time energy market by integrated energy management system and Volt-Var optimization // Applied Energy. 2024. Vol. 358. Art. 122635. : https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2024.122635.
dc.relation.referencesMhring H.-C., Wiederkehr P., Erkorkmaz K., Kakinuma Y. Self-optimizing machining systems // CIRP Annals. 2020. Vol. 69, Issue 2. P. 740-763. : https://doi.org/10.1016/j.cirp.2020.05.007.
dc.relation.referencesOlabi A.G., Wilberforce T., Obaideen K., Sayed E.T., Shehata N., Alami A.H., Abdelkareem M.A. Micromobility: Progress, benefits, challenges, policy and regulations, energy sources and storage, and its role in achieving sustainable development goals // International Journal of Thermofluids. 2023. Vol. 17. Art. 100292. : https://doi.org/10.1016/j.ijft.2023.100292.
dc.relation.referencesNowak A.M., Snow S., Horrocks N., Glencross M. Micro-climatic variations and their impact on domestic energy consumption Systematic literature review // Energy and Buildings. 2022. Vol. 277. Art. 112476. : https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2022.112476.


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію