Нейросетевые методы прогнозирования в производственном секторе: MLP или RNN?

В статье рассматриваются методы глубокого обучения, применяемые для решения задач регрессии в производственном секторе. Основное внимание уделяется сравнению полносвязных нейронных сетей (MLP) и рекуррентных нейронных сетей (RNN, LSTM, GRU) в задачах прогнозирования ключевых показателей: объема производства, затрат, времени простоя оборудования, уровня брака и энергопотребления. Проведен анализ особенностей этих моделей, их преимуществ и ограничений в зависимости от структуры данных и их временных зависимостей. Рассматриваются практические примеры использования регрессионных моделей для оптимизации производственных процессов, бюджетного планирования и управления ресурсами. Особое внимание уделяется обработке исторических данных, включая временные ряды, а также вопросам выбора подходящей архитектуры нейронной сети в зависимости от поставленных задач. В статье приводятся рекомендации по применению MLP и RNN в различных сценариях, учитывающие вычислительные ресурсы, сложность реализации и эффективность прогнозирования. Сделан вывод о целесообразности использования MLP для задач с ограниченными временными зависимостями и RNN для анализа последовательных данных с выраженной динамикой. Полученные результаты могут быть полезны специалистам в области анализа данных, управления производством и планирования ресурсов.