Научная статья на тему 'РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА'

РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
11
2
Читать
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
цифровая экономика / развивающиеся страны / экономический рост / социальное развитие / электронная коммерция / digital economy / developing countries / economic growth / social development / e-commerce

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Акмаммедов А., Овезгелдыев Р., Сарыев Б.

В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом в различных отраслях, включая производство. Эта статья рассматривает роль ИИ в повышении эффективности производственных процессов, анализирует текущие тенденции и примеры успешного применения технологий ИИ в производственной сфере. Мы также обсуждаем вызовы и перспективы внедрения ИИ в производственные процессы

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
Предварительный просмотр
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN IMPROVING PRODUCTION EFFICIENCY

In recent decades, artificial intelligence (AI) has become an important tool in various industries, including manufacturing. This article examines the role of AI in improving the efficiency of manufacturing processes, analyzes current trends, and examples of successful application of AI technologies in the manufacturing sector. We also discuss the challenges and prospects of implementing AI in manufacturing processes

Текст научной работы на тему «РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА»

• Транспорт. Водородные топливные элементы могут быть использованы в транспорте, включая автомобили, поезда и даже самолеты. Водородный транспорт, в отличие от электромобилей, может обеспечить большую дальность поездки и быстрое время заправки.

Водород имеет огромный потенциал как для хранения энергии, так и для интеграции в существующие энергетические системы. Системы хранения энергии, основанные на водороде, могут помочь решить проблему сезонных колебаний в производстве возобновляемой энергии. Например, летом, когда солнечные и ветровые электростанции генерируют избыток энергии, избыточная энергия может быть использована для производства водорода. Этот водород затем может быть сохранен и использован в зимние месяцы, когда производство энергии из возобновляемых источников снижается.

Кроме того, водород можно использовать в качестве альтернативы природному газу для обеспечения стабильности электросетей, а также для обеспечения энергетической безопасности в условиях роста потребности в чистой энергии.

Несмотря на явные перспективы, развитие водородной энергетики сталкивается с рядом экономических и технических проблем. Одним из ключевых препятствий является высокая стоимость производства "зеленого" водорода, которая в настоящее время значительно выше, чем стоимость водорода, полученного из ископаемых источников. Кроме того, требует значительных инвестиций создание необходимой инфраструктуры для производства, транспортировки и хранения водорода.

Технологии водородной энергетики все еще находятся на стадии развития, однако с учетом глобальных усилий по снижению выбросов углекислого газа, водород может стать центральным элементом будущего энергетического ландшафта, способствующим устойчивому развитию и достижению целей по углеродной нейтральности.

Список использованной литературы:

1. Линник Ю.Н., Фаляхова Е.Д. Водородная энергетика и перспективы её развития // Вестник университета. — 2023. — № 4. — С. 33-39.

2. Сосна М. Х., Масленникова М. В., Крючков М. В., Пустовалов М. В. «Зелёный» и/или «голубой» водород // Нефтегазохимия.-2020.- № 3-4.- С. 21-23.

© Айметов Ч., Халлыева О., Атагулыев Х., Аллагулыева Г., 2024

УДК 62

Акмаммедов А.

Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана Овезгелдыев Р.

Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана Сарыев Б.

Преподаватель института Телекоммуникаций и Информатики Туркменистана

РОЛЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В ПОВЫШЕНИИ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОИЗВОДСТВА

Аннотация

В последние десятилетия искусственный интеллект (ИИ) стал важным инструментом в различных

отраслях, включая производство. Эта статья рассматривает роль ИИ в повышении эффективности производственных процессов, анализирует текущие тенденции и примеры успешного применения технологий ИИ в производственной сфере. Мы также обсуждаем вызовы и перспективы внедрения ИИ в производственные процессы.

Ключевые слова:

цифровая экономика, развивающиеся страны, экономический рост, социальное развитие, электронная коммерция.

Akmammedov A.

Lecturer of the Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan Ovezgeldyyev P.

Lecturer of the Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan Saryyev B.

Lecturer of the Institute of Telecommunications and Informatics of Turkmenistan

THE ROLE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN IMPROVING PRODUCTION EFFICIENCY

Abstract

In recent decades, artificial intelligence (AI) has become an important tool in various industries, including manufacturing. This article examines the role of AI in improving the efficiency of manufacturing processes, analyzes current trends, and examples of successful application of AI technologies in the manufacturing sector. We also discuss the challenges and prospects of implementing AI in manufacturing processes.

Keywords:

digital economy, developing countries, economic growth, social development, e-commerce.

Современное производство сталкивается с множеством вызовов, включая необходимость повышения производительности, сокращение затрат и улучшение качества продукции. Искусственный интеллект предоставляет новые возможности для решения этих задач. Использование ИИ позволяет оптимизировать производственные процессы, уменьшить время простоя оборудования и повысить уровень автоматизации.

Определение искусственного интеллекта

Искусственный интеллект представляет собой область компьютерных наук, занимающуюся созданием систем, способных выполнять задачи, требующие интеллектуальных усилий человека. К основным направлениям ИИ относятся машинное обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение. Эти технологии могут быть применены для анализа данных, прогнозирования и автоматизации процессов в производстве.

Применение ИИ в производстве

Одним из основных направлений применения ИИ в производстве является оптимизация процессов. Системы на основе ИИ могут анализировать большие объемы данных, собранных с различных этапов производства, и выявлять узкие места. Например, компании используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования спроса на продукцию, что позволяет более эффективно планировать запасы и производственные мощности.

Предиктивное обслуживание

Предиктивное обслуживание — это еще одно важное направление применения ИИ. Системы

мониторинга, использующие ИИ, могут предсказывать возможные поломки оборудования на основе анализа данных о его работе. Это позволяет минимизировать время простоя и снизить затраты на ремонт. Например, компания General Electric использует ИИ для мониторинга состояния своих турбин, что позволяет предсказывать необходимость обслуживания за несколько недель до возникновения проблемы.

Автоматизация процессов

Автоматизация является ключевым аспектом повышения эффективности производства. Современные промышленные роботы, оснащенные ИИ, способны выполнять сложные задачи с высокой точностью и скоростью. Они могут работать в условиях, опасных для человека, что увеличивает безопасность на производстве. Например, автомобильные заводы используют роботов для сборки автомобилей, что значительно ускоряет процесс и снижает количество ошибок.

Примеры успешного применения ИИ в производстве

Пример компании Siemens Компания Siemens активно внедряет технологии ИИ в свои производственные процессы. Использование систем на основе ИИ позволило улучшить качество продукции и сократить время на разработку новых изделий. Siemens применяет алгоритмы машинного обучения для анализа данных о производственных процессах и выявления возможностей для оптимизации.

Пример компании Bosch

Bosch использует ИИ для разработки умных производственных систем, которые позволяют автоматически адаптироваться к изменениям в спросе и условиях производства. Эти системы способны самостоятельно принимать решения о перераспределении ресурсов и изменении производственных процессов в реальном времени.

Пример компании Coca-Cola

Coca-Cola внедрила системы на основе ИИ для оптимизации логистики и управления запасами. Алгоритмы анализа данных помогают компании прогнозировать спрос на продукцию в различных регионах, что позволяет более эффективно управлять поставками и снижать затраты.

Вызовы внедрения ИИ в производство

Несмотря на очевидные преимущества, внедрение ИИ в производственные процессы сопряжено с рядом вызовов. Во-первых, необходимо значительное финансирование для разработки и внедрения новых технологий. Во-вторых, существует нехватка квалифицированных кадров, способных работать с современными системами ИИ. В-третьих, компании сталкиваются с проблемами безопасности данных и этическими вопросами, связанными с использованием ИИ.

Перспективы развития ИИ

В производстве перспективы развития ИИ в производстве выглядят многообещающе. Ожидается, что с развитием технологий машинного обучения и обработки больших данных эффективность производственных процессов продолжит расти. В будущем можно ожидать появления более интеллектуальных систем, способных самостоятельно обучаться и адаптироваться к изменениям в условиях производства.

Более глубокое понимание технологий ИИ в производстве

Машинное обучение (МЛ) — это подмножество ИИ, которое позволяет системам обучаться на основе данных и улучшать свои результаты без явного программирования. В производстве МЛ используется для:

• Классификации и кластеризации: Определение категорий продукции или группировка похожих изделий для оптимизации процессов.

• Прогнозирования: Оценка будущих потребностей, что позволяет избежать излишков или дефицита на складе.

• Анализа отклонений: Выявление аномалий в производственных данных, что может указывать на возможные проблемы с качеством.

Обработка больших данных (Big Data) Производственные предприятия генерируют огромные объемы данных. Использование технологий обработки больших данных в сочетании с ИИ позволяет:

• Собирать данные в реальном времени: Датчики и IoT-устройства собирают данные о работе оборудования, что позволяет анализировать их немедленно.

• Анализировать данные для принятия решений: Системы ИИ могут обрабатывать эти данные, выявлять закономерности и предоставлять рекомендации для улучшения процессов. Роботизация и автоматизация Современные роботы, оснащенные ИИ, могут выполнять сложные задачи, такие как:

• Сборка: Автоматизированные линии сборки используют роботов для быстрого и точного выполнения операций. • Качество контроля: Роботы с компьютерным зрением могут проверять качество продукции, выявляя дефекты быстрее и точнее, чем человеческий оператор.

Примеры успешного применения ИИ в разных отраслях

Производство электроники Компания Foxconn, один из крупнейших производителей электроники в мире, использует ИИ для управления производственными процессами. Системы ИИ анализируют данные о производительности оборудования и предсказывают возможные сбои, что позволяет минимизировать время простоя.

Пищевая промышленность Компания Nestlé использует ИИ для оптимизации цепочки поставок. Алгоритмы помогают прогнозировать спрос на продукты, что позволяет компании более эффективно управлять запасами и снижать потери. Автомобильная промышленность Toyota применяет ИИ для улучшения качества сборки автомобилей. Системы анализа данных помогают выявлять потенциальные проблемы на ранних стадиях производства, что снижает количество дефектов и повышает общую эффективность.

Тенденции в использовании ИИ в производстве

Устойчивое производство С ростом внимания к устойчивому развитию компании начинают использовать ИИ для снижения отходов и оптимизации использования ресурсов. Например, системы ИИ могут анализировать энергетические затраты и предлагать решения для их сокращения.

Интеграция с IoT

Интеграция ИИ с Интернетом вещей (IoT) позволяет создавать умные фабрики, где устройства взаимодействуют друг с другом и обмениваются данными в реальном времени. Это повышает уровень автоматизации и улучшает управление процессами.

Использование цифровых двойников

Цифровые двойники представляют собой виртуальные модели физических объектов или процессов. Они позволяют тестировать изменения в производственных процессах без риска для реального производства. Системы ИИ могут анализировать данные цифровых двойников для оптимизации работы оборудования.

Вызовы и риски

С увеличением использования IoT и подключенных устройств возрастает риск кибератак. Компании должны обеспечивать защиту своих систем от внешних угроз.

Этические аспекты

Вопросы этики также становятся важными при внедрении ИИ. Например, необходимо учитывать влияние автоматизации на рабочие места и обеспечивать справедливое распределение выгод от внедрения технологий.

Обучение персонала

Необходимость обучения сотрудников работе с новыми технологиями становится критически важной. Компании должны инвестировать в повышение квалификации своих работников, чтобы они

могли эффективно использовать системы ИИ. Заключение

Искусственный интеллект продолжает трансформировать производственные процессы, предлагая новые возможности для повышения эффективности, качества и устойчивости. Однако успешное внедрение технологий требует решения ряда вызовов, включая вопросы безопасности, этики и подготовки кадров. В дальнейшем ожидается, что роль ИИ в производстве будет только расти, открывая новые горизонты для инноваций и оптимизации процессов. Список использованной литературы:

1. Brynjolfsson, E., McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. W.W. Norton Company.

2. Arntz, M., Gregory, T., Zierahn, U. (2016). The Risk of Automation for Jobs in OECD Countries: A Comparative Analysis. OECD Social, Employment and Migration Working Papers.

3. Frey, C. B., Osborne, M. A. (2017). The future of employment: How susceptible are jobs to computerization? Technological Forecasting and Social Change.

4. World Economic Forum (2020). The Future of Jobs Report 2020.

4. Ходжанепесов, К.А., & Шаханов, Г.Б., (2024). Инновационные методы и информационные технологии в развитии образования в Туркменистане. Журнал "Universum: технические науки", 64-66.

© Акмаммедов А., Овезгелдыев Р., Сарыев Б., 2024

УДК 621.311

Аллабердиева М.

Преподаватель

Государственный энергетический институт Туркменистана

г. Мары, Туркменистан Сатыбалдиев А. Студент

Государственный энергетический институт Туркменистана

г. Мары, Туркменистан Нургелдиева Л. Студентка

Государственный энергетический институт Туркменистана

г. Мары, Туркменистан Мамметгылыджов Т.

Студент

Государственный энергетический институт Туркменистана

г. Мары, Туркменистан

НОВЫЕ ГОРИЗОНТЫ В ЭНЕРГЕТИКЕ: ОТ ЧИСТОЙ ЭНЕРГИИ К УМНЫМ ГОРОДАМ

Аннотация

Современные энергетические технологии переживают исторический переход, направленный на снижение углеродных выбросов и повышение энергоэффективности. Переход от традиционных источников энергии к возобновляемым и умным энергетическим системам является важным шагом в

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.