Управление производственными системами с использованием искусственного интеллекта

Диссертационное исследование посвящено актуальной проблеме управления производственными системами в условиях цифровой трансформации с применением технологий искусственного интеллекта. Вектор трансформации управленческих подходов в производственной сфере России определяется национальным проектом «Цифровая экономика» и федеральным проектом «Искусственный интеллект», которые задают направления для развития цифровых производств и интеграции передовых технологий в экономику и управление. Современные производственные системы сталкиваются с вызовами, связанными с ростом сложности, динамичностью процессов и необходимостью повышения эффективности в условиях глобальной конкуренции. В этих условиях внедрение технологий искусственного интеллекта становится неотъемлемой частью процесса повышения конкурентоспособности, обеспечивая автоматизацию, обработку данных и принятие решений в реальном времени. Целью исследования является разработка и обоснование подходов к управлению производственными системами с использованием искусственного интеллекта. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи: разработка концептуальной модели управления производственными системами в условиях цифровой трансформации; построение классификации систем искусственного интеллекта в задачах управления; разработка процедуры непрерывного управления производственными системами с использованием технологий искусственного интеллекта; создание модели диагностики производственных систем на основе ИИ; а также разработка методики комплексной оценки эффективности управления производственными системами. Объектом исследования выступают производственные системы как кибернетические системы, состоящие из взаимосвязанных и взаимообусловленных элементов производственного процесса. Предметом исследования являются модели и процедуры управления производственными системами, основанные на использовании систем искусственного интеллекта. Научная новизна диссертационного исследования заключается в решении научной задачи по разработке подходов к управлению производственными системами, отличающихся использованием современных систем искусственного интеллекта, интеграцией концептуальных моделей и адаптивных процедур управления, а также новыми методиками оценки эффективности в условиях цифровой трансформации. Наиболее существенные результаты, обладающие научной новизной, включают: • Разработанную концептуальную модель управления производственными системами, включающую три взаимосвязанных блока — анализ и формализацию, прогнозирование и цифровую экосистему. Модель отличается интеграцией экспертных знаний с искусственным интеллектом и акцентирует внимание на оперативной поддержке принятия решений, что повышает скорость и точность реакции на изменения. • Предложенную классификацию систем искусственного интеллекта, сгруппированных по степени автономности, автоматизации, архитектурному принципу, сфере применения, функциям в контуре управления и другим критериям. Классификация позволяет целенаправленно выбирать технологии в зависимости от специфики производственных задач. • Разработанную процедуру непрерывного управления, реализующую циклический подход с использованием ИИ на каждом этапе — от сбора данных до проактивного управления. Это обеспечивает оптимизацию процессов в реальном времени, снижение затрат и повышение качества продукции. • Предложенную модель диагностики производственных систем, отличающуюся интеграцией многоуровневого анализа данных и механизма обратной связи, что позволяет динамически адаптировать управленческие решения. • Разработанную методику комплексной оценки эффективности, включающую 15 показателей, сгруппированных в пять проекций: динамика, финансы, ресурсы, инновации и цифровое развитие. Методика учитывает специфику цифровой трансформации и позволяет отслеживать интегральные тенденции развития. Теоретическая значимость работы заключается в том, что ее результаты способствуют совершенствованию теории менеджмента производственных систем, особенно в контексте формирования эффективных подходов к управлению с применением искусственного интеллекта. Исследование развивает методологическую базу управления операциями и вносит вклад в теорию цифровой трансформации бизнеса. Практическая значимость диссертации проявляется в возможности применения разработанных моделей, процедур и методик в реальной производственной деятельности. Предложенные решения апробированы в ООО «Лазер-НН Металлообработка», АО «Метрогипротранс» и других организациях, что подтвердило их эффективность. Например, внедрение модели диагностики позволило сократить простои оборудования на 4,3% и уменьшить время выполнения заказов на 5,1%. Методика оценки эффективности была применена для анализа предприятий различного профиля, что позволило выработать конкретные управленческие рекомендации по оптимизации их деятельности. Таким образом, диссертация вносит значительный вклад в развитие управленческих подходов в производственной сфере, предлагая научно обоснованные и практически применимые решения для эффективного функционирования производственных систем в условиях цифровой экономики.