Интеллектуальные системы управления производственными процессами на основе ИИ
Автор: Бушмелев П. Д.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 3 (115), 2026 года.
Бесплатный доступ
В работе исследуются современные подходы к развитию интеллектуальных систем управления (ИСУ) производственными процессами с использованием технологий искусственного интеллекта и машинного обучения. Рассматривается эволюция ИСУ - от классических автоматизированных решений до адаптивных платформ Индустрии 4.0, интегрирующих цифровые двойники, предиктивную аналитику и киберфизические системы. На основе анализа работ российских исследователей показано, что применение искусственного интеллекта эффективно не только в промышленном производстве, но и в смежных сферах. Так, Кузнецов И.А., Шевяков А.Ю. и Баранова Е.Д. демонстрируют результативность алгоритмов машинного обучения при оптимизации бизнес-процессов в сфере сервиса, а Пантелеева Т.А. выявляет потенциал интеграции инструментов ИИ в стратегический менеджмент агробизнеса. Эти примеры подтверждают универсальность и адаптивность интеллектуальных систем, что позволяет проводить межотраслевые сопоставления и выявлять общие закономерности внедрения. Практическая значимость исследования заключается в выявлении преимуществ и рисков применения ИИ в управлении производством, а также в определении направлений дальнейшей интеграции интеллектуальных систем в отечественную промышленность.
Интеллектуальные системы управления, искусственный интеллект, машинное обучение, индустрия 4.0, цифровые двойники, предиктивная аналитика, автоматизация, бизнес-процессы, стратегический менеджмент, агробизнес
Короткий адрес: https://sciup.org/140315456
IDR: 140315456 | УДК: 004.89
Intelligent control systems for production processes based on AI
The paper examines modern approaches to the development of intelligent control systems (ICS) for production processes using artificial intelligence and machine learning technologies. The evolution of ICS is considered-from classical automated solutions to adaptive Industry 4.0 platforms integrating digital twins, predictive analytics, and cyber-physical systems. Based on an analysis of the works of Russian researchers, it is shown that the application of artificial intelligence is effective not only in industrial production but also in related fields. Thus, Kuznetsov I.A., Shevyakov A.Yu., and Baranova E.D. demonstrate the effectiveness of machine learning algorithms in optimizing business processes in the service sector, while Panteleeva T.A. identifies the potential for integrating AI tools into the strategic management of agribusiness. These examples confirm the universality and adaptability of intelligent systems, enabling cross-industry comparisons and the identification of common patterns in implementation. The practical significance of the study lies in identifying the advantages and risks of applying AI in production management, as well as in determining directions for the further integration of intelligent systems into domestic industry.
