Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «предиктивное обслуживание»

  • Графовые модели структурных зависимостей в цифровых двойниках как инструмент повышения социально-экономической эффективности предприятий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Стратегии устойчивого развития: социальные, экономические и юридические аспекты
    Авторы:
    Олейникова Олеся Олеговна, Ступина Алена Александровна, Потапов Борис Васильевич
    Рубрика:
    Вопросы социально-экономической эффективности предприятий
    Аннотация:
    В статье рассмотрено применение графовых нейронных сетей для анализа структурных зависимостей в цифровых двойниках промышленных предприятий. Производственный процесс формализован как ориентированный гетерогенный граф; архитектура Graph Attention Network предсказывает вероятность каскадных отказов. На реальном датасете UCI AI4I 2020 показано преимущество подхода: F1 = 0,891, упреждение 2,4 производственного цикла, снижение ложных срабатываний на 16,3%. Обосновано влияние метода на социально-экономическую эффективность предприятий: сокращение незапланированных простоев, оптимизация ремонтов, устойчивость занятости.
    Ключевые слова:
    устойчивое развитие, цифровой двойник, графовые нейронные сети, предиктивное обслуживание, эффективность предприятия, каскадные отказы
    Перейти 

  • Интеграция современных технологий искусственного интеллекта в деятельность транспортно-логистического сектора

    Статья в сборнике трудов конференции
    Социально-экономический ландшафт региона: человек и цифровая трансформация
    Автор:
    Русакова Кристина Владимировна
    Рубрика:
    Цифровое управление логистическими потоками
    Аннотация:
    Статья посвящена вопросу роли искусственного интеллекта в современной практике транспортно-логистического комплекса. Приведены примеры практического использования методов искусственного интеллекта при оптимизации путей перемещения грузов, прогнозировании покупательского спроса, управлении складскими ресурсами, предупреждении технических сбоев и других решений. Выделены основные цели, преимущества внедрения ИИ-технологий, подчеркнута важность искусственного интеллекта для долгосрочного устойчивого развития отраслей транспорта и логистики.
    Ключевые слова:
    искусственный интеллект, большие данные, управление запасами, аналитика, транспортно-логистическая отрасль, прогнозирование спроса, клиентский сервис, оптимизация маршрутов, беспилотные транспортные средства, предиктивное обслуживание
    Перейти