Совершенствование методов менеджмента качества машиностроительных предприятий через использование средств искусственного интеллекта в PLM-системах на различных стадиях жизненного цикла продукции

В статье рассматриваются современные подходы к интеграции искусственного интеллекта в системы управления жизненным циклом продукции. На основе анализа примеров внедрения в автомобилестроении демонстрируется, как технологии машинного обучения, графовые базы данных и цифровые двойники позволяют достичь значительного повышения эффективности ключевых процессов от проектирования до эксплуатации. В статье подробно разбираются не только ожидаемые преимущества, но и типичные сложности интеграции искусственного интеллекта, подкрепляя аргументы конкретными цифрами из практики: повышением точности контроля, сокращением сроков проектирования и снижением операционных затрат, что в совокупности обеспечивает высокую окупаемость проекта.