Пермские исследователи представили систему управления производством на основе ИИ

Фото из открытых источников

В современном производстве постоянно возникают новые вызовы, требующие инновационных решений для поддержания высокого качества продукции и эффективности процессов. Исследователи из Пермского национального исследовательского политехнического университета (ПНИПУ) предложили перспективный подход к решению этой задачи.

Разработанная учеными ПНИПУ адаптивная система управления представляет собой передовое решение для оптимизации производственных процессов. Эта система обладает уникальной способностью самостоятельно подстраиваться под меняющиеся условия производства, что позволяет поддерживать стабильно высокое качество выпускаемой продукции.

Ключевой особенностью новой разработки является использование нейронных сетей для создания точных математических моделей. Это позволяет системе более надежно и безопасно отслеживать изменения в производственных процессах, минимизируя риски и повышая общую эффективность.

Области применения адаптивных систем управления весьма разнообразны. Они находят применение в химической промышленности, нефтегазовом секторе и других отраслях, где требуется точный контроль над сложными технологическими процессами. Принцип работы таких систем основан на автоматической корректировке параметров в ответ на изменения в производственной среде, что не только улучшает качество конечного продукта, но и способствует снижению энергозатрат.

Исследователи из Пермского Политеха провели тщательное тестирование своего метода на регрессионных моделях, получив обнадеживающие результаты. Аспирант университета Рустам Исламов подчеркнул важное преимущество разработанного метода идентификации: он не требует проведения экспериментов непосредственно на действующих производствах, что исключает потенциальные риски и негативные последствия.

Профессор ПНИПУ Александр Шумихин отметил высокую точность метода, указав на относительную ошибку при идентификации не более 0,43%. Это делает разработку весьма перспективной для практического применения в промышленности. Еще одним существенным преимуществом является то, что для обучения нейронных сетей не требуются большие объемы данных, что значительно ускоряет процесс подготовки системы к работе.