Моделювання стохастичної матриці станів виробничої лінії для оптимізації її експлуатаційної надійності за допомогою навчання з підкріпленням - Ковальов, С. Г.; Аулін, В. В.; Гриньків, А. В.; Ковальов, Ю. Г. (Центральноукраїнський науковий вісник. Технічні науки, 2025)
Основною метою розробки моделі визначення стану виробничої лінії було створення універсального інструменту, здатного аналізувати та оптимізувати будь-яку промислову виробничу лінію. Модель розроблена для ефективної оцінки робочих станів виробничого обладнання, прогнозування потенційних збоїв та рекомендацій щодо коригувальних дій для підвищення надійності та ефективності. Завдяки використанню математичних методів та методів на основі штучного інтелекту, підхід забезпечує адаптивність до різних типів виробничих систем, що робить його застосовним у різних галузях промисловості. Модель використовує ланцюги Маркова для точного представлення послідовності виробничих станів, включаючи ймовірнісний характер переходів між операційними фазами. На відміну від традиційних детерміністичних моделей, запропонований підхід враховує реальні невизначеності, властиві виробничим процесам, що дозволяє точніше прогнозувати поведінку системи. Інтеграція стохастичного аналізу розширює можливості моделювання складних робочих процесів, покращуючи прийняття рішень та оцінку ризиків у промисловому середовищі. Метод формування матриці стохастичних станів забезпечує комплексну систему оптимізації для виробничих систем, використовуючи сучасну аналітику даних на основі штучного інтелекту. Цей підхід надає виробникам інструмент для покращення часу безвідмовної роботи, скорочення простоїв та більш ефективного розподілу ресурсів. Адаптивність моделі в режимі реального часу гарантує, що промислові системи залишаються чутливими до динамічних умов, оптимізуючи продуктивність та мінімізуючи перебої. Модель успішно оцінює ймовірності переходу на основі як історичних баз даних, так і даних датчиків у реальному часі, що дозволяє їй адаптуватися до широкого спектру типів обладнання та умов експлуатації. Ця адаптивність підвищує точність прогнозування потенційних збоїв та оптимізації виробничих робочих процесів. Крім того, методи навчання з підкріпленням допомагають покращити продуктивність системи шляхом постійного вдосконалення операційних стратегій, зниження ризиків та підтримки безперебійної роботи навіть за змінних виробничих сценаріїв. Завдяки інтеграції ланцюгів Маркова та аналітики на основі даних, запропонований підхід дозволяє ранньо виявляти потенційну неефективність та систематичні збої. Він допомагає виробникам прогнозувати критичні інциденти та оптимізувати процеси прийняття рішень, що призводить до підвищення продуктивності, зниження витрат на обслуговування та підвищення надійності на виробничих лініях. Зрештою, модель сприяє розробці високостійких промислових систем, забезпечуючи стабільну роботу та ефективність за різних умов експлуатації.