ӨНДІРІС ЖҮЙЕЛЕРІНДЕ БОЛЖАМДЫ ЖОСПАРЛАУ ЖӘНЕ РЕСУРСТАРДЫ ҮНЕМДЕУ ҮШІН МАШИНАЛЫҚ ЖӘНЕ ТЕРЕҢ ОҚЫТУДЫ ҚОЛДАНУ

Аннотация

Цифровизация производственных предприятий и совместное использование интеллектуальных цеховых устройств и программных систем в системах управления производством (СУП) привели к резкому росту объёма доступных данных. Степень способности предприятий извлекать ценные знания из больших данных и получать полезные инсайты является ключевым фактором при построении систем управления, направленных на оптимизацию производства и эффективное использование ресурсов. Технологии машинного обучения и больших данных находят всё более широкое применение в различных областях планирования и управления. Концепция облачного производства (Cloud Manufacturing) позволяет использовать эти технологии в режиме реального времени, а также снижает затраты на внедрение и развертывание. В данной статье рассматривается применение методов машинного обучения в облачной среде для получения информации об объекте и обеспечения его оптимизации. Особое внимание уделяется использованию методов машинного и глубокого обучения для эффективного управления ресурсами и оптимизации энергопотребления в производственных системах. В рамках исследования предложена модель на основе LSTM для прогнозирования временных рядов. Предложенный подход позволяет учитывать динамику производственных процессов, снижать энергозатраты и повышать точность планирования. Экспериментальные результаты подтверждают эффективность модели и демонстрируют перспективы её применения в реальных производственных условиях.