ПЕРСПЕКТИВЫ ВНЕДРЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕЙ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА НА ПРОМЫШЛЕННОМ ПРЕДПРИЯТИИ

PROSPECTS FOR IMPLEMENTING NEURAL NETWORKS AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN AN INDUSTRIAL ENTERPRISE

Goncharova Lyubov Sergeevna

Student, Institute of Correspondence Education, Siberian State University of Science and Technology named after Academician M.F. Reshetneva,

Russia, Krasnoyarsk

Zolotoreva Ksenia Fedorovna

Assistant professor, Department of Management of Knowledge-Intensive Production, Siberian State University of Science and Technology  named after Academician M.F. Reshetneva,

 Russia, Krasnoyarsk

Agalakova Anna Vladimirovna

Candidate of Economic Sciences, Associate Professor, Associate Professor of the Department of Management of Knowledge-Intensive Production, Siberian State University of Science and Technology named after Academician M.F. Reshetneva,

Russia, Krasnoyarsk

АННОТАЦИЯ

В данной статье рассматривается роль нейросетей и искусственного интеллекта в современной промышленности и их потенциал для оптимизации производственных процессов. В статье рассмотрены важные аспекты внедрения нейросетей и искусственного интеллекта, основные преимущества, а также вызовы и препятствия, с которыми они сталкиваются.

ABSTRACT

This article examines the role of neural networks and artificial intelligence in modern industry and their potential for optimizing production processes. It discusses key aspects of implementing neural networks and artificial intelligence, including their key benefits, challenges, and obstacles.

Ключевые слова: нейросети, искусственный интеллект, промышленное производство, оптимизация, эффективность, будущее.

Keywords: neural networks, artificial intelligence, industrial manufacturing, optimization, efficiency, future.

В современном обществе искусственный интеллект (ИИ) и нейросети играют все более значительную роль в различных сферах деятельности. Их применение на промышленных предприятиях становится особенно актуальным, открывая перед ними новые перспективы и возможности. От автоматизации процессов до повышения эффективности и качества продукции внедрение нейросетей и ИИ на промышленном производстве имеет потенциал значительно изменить и улучшить работу предприятий.

Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях позволяет автоматизировать множество задач и операций, что приводит к увеличению эффективности производственных процессов. Автоматизация процессов сокращает человеческий фактор, минимизирует ошибки и повышает точность и скорость выполнения задач. Нейросети позволяют анализировать и оптимизировать производственные операции на основе больших объемов данных.

Искусственный интеллект способен анализировать данные и выявлять закономерности, что позволяет предсказывать потенциальные дефекты и проблемы в процессе производства [1].

Применение технологий нейросетей сетей и искусственного интеллекта в сфере промышленного производства открывает перед предприятиями широкий спектр преимуществ. Автоматизация процессов и повышение эффективности позволяют сократить трудозатраты и повысить производительность. Оптимизация операций и снижение затрат приводят к улучшению финансовых показателей предприятий. Прогнозирование и улучшение качества продукции способствуют повышению удовлетворенности клиентов. А повышение безопасности и снижение рисков на производстве обеспечивает безопасную и устойчивую работу предприятий.

На промышленном производстве нейросети и искусственный интеллект находят применение в различных областях. Они используются для контроля и управления производственными процессами, позволяя автоматизировать операции, оптимизировать параметры и обеспечивать эффективность процессов. Кроме того, эти технологии применяются в разработке и оптимизации систем мониторинга и диагностики оборудования.

Они позволяют выявлять аномалии, прогнозировать отказы и предотвращать аварии, что повышает надежность и безопасность работы оборудования [2].

Применение искусственного интеллекта и нейросетей для модернизации производства стало важным направлением развития, но при этом существуют вызовы и препятствия, которые могут затруднить процесс их реализации. Одним из ключевых вызовов является недостаток квалифицированных специалистов. Внедрение нейросетей и искусственного интеллекта требует наличия специалистов с глубокими знаниями в области машинного обучения, анализа данных и программирования [3]. Недостаток кадров с соответствующей экспертизой может замедлить процесс внедрения искусственного интеллекта на промышленном производстве. Предприятия должны тщательно оценить затраты на внедрение и поддержку новых технологий, а также оценить потенциальные выгоды и результаты, чтобы убедиться, что внедрение искусственного интеллекта будет экономически обоснованным и принесет значимую пользу.

Кроме того, внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях сталкивается с вопросами конфиденциальности и защиты данных. Сбор и обработка больших объемов данных требует строгого соблюдения правил и норм, чтобы защитить конфиденциальность информации и предотвратить утечки данных. Это особенно актуально в случае использования данных, связанных с интеллектуальной собственностью или персональными данными клиентов [4].

Все эти вызовы и препятствия могут затруднить внедрение нейросетей и искусственного интеллекта на промышленных предприятиях. Однако, путем разработки соответствующих стратегий, обучения персонала, обеспечения безопасности данных и тщательного планирования, эти проблемы могут быть преодолены, и потенциал нейросетей и искусственного интеллекта может быть полностью реализован на промышленном производстве.

В целом, применение искусственного интеллекта и нейросетей для модернизации предприятий имеет перспективы для улучшения производства и повышения конкурентоспособности. Несмотря на вызовы, преодоление этих проблем позволит предприятиям использовать преимущества этих технологий и достичь результатов.

Нейросети и искусственный интеллект будут играть все более важную роль в промышленности будущего.

Список литературы:

1. Горелова Г.В., Мельник Э.Д. Подход к разработке систем искусственного интеллекта для производственных процессов на основе композиции когнитивного, нейросетевого и агентного моделирования // SAEC. - 2023. - №1. - С. 174–185. Режим доступа: URL: https://cyberleninka.ru/article/n/podhod-k-razrabotke-sistem-iskusstvennogo-intellekta-dlyaproizvodstvennyh-protsessov-na-osnove-kompozitsii-kognitivnogo
2. Виноградова Е.Ю. Управление производством с использованием нейросетевых технологий // Journal of new economy. - 2010. - №3 (29). - С. 153–158. Режим доступа: URL:https://cyberleninka.ru/article/n/upravlenie-proizvodstvom-s-ispolzovaniem-neyrosetevyh-tehnologiy
3. Горобченко С.Л., Шифрин Б.М., Алексеева С.В., Гоголевский А.С., Кривоногова А.С., Пушков Ю.Л., Войнаш С.А. Современное состояние применения и развития методов искусственного интеллекта в промышленных регуляторах и интеллектуальных системах управления // Известия ТулГУ. Технические науки. - 2023. - №3. - С. 106–112. Режим доступа:URL:https://cyberleninka.ru/article/n/sovremennoe-sostoyanie-primeneniya-i-razvitiyametodov-iskusstvennogo-intellekta-v-promyshlennyh-regulyatorah-i-intellektualnyh
4. Каштанов В.В., Дьяков В. Ф. Искусственный интеллект как ключевая технология цифровой трансформации бизнеса и экономики // Военно-экономический вестник. — 2019 №3-4. — URL: https://voenvestnik.ru/