УДК 621.865
DOI: 10.36871/ek.up.p.r.2024.12.08.002
Авторы
Фатимат Мухамедовна Цеева,
Кабардино-Балкарский государственный университет им. Х. М. Бербекова, Нальчик, Российская Федерация
Александра Сергеевна Верещагина,
Новосибирский государственный технический университет, Новосибирский государственный педагогический университет, Новосибирск, Российская Федерация
Светлана Глебовна Николаева,
Казанский государственный энергетический университет, Казань, Российская Федерация
Аннотация
Статья рассматривает роль нейронных сетей и технологий глубокого обучения в автоматизации производственных процессов. Особое внимание уделяется способам интеграции этих методов в различные этапы производства, от контроля качества до предсказания поломок оборудования и оптимизации логистики. Автор анализирует ключевые преимущества, такие как повышение производительности, снижение издержек и улучшение качества, а также обсуждает вызовы, связанные с внедрением этих технологий, включая потребности в больших данных, вычислительных мощностях и адаптации персонала. Прогнозируется развитие индустрии 4.0 с применением искусственного интеллекта и нейронных сетей, что обещает значительные изменения в производственной среде. В статье также представлены рекомендации по успешной интеграции этих технологий в современные производственные системы.
Ключевые слова
автоматизация производства, нейронные сети, глубокое обучение, индустрия 4.0, искусственный интеллект, оптимизация, контроль качества, предсказание поломок, логистика, производственные системы, вычислительные мощности, большие данные
