CC BY
1
Выбор подходящих аппаратных компонентов и их настройка играют важную роль. Применение специализированных процессоров, FPGA или GPU может значительно ускорить выполнение задач.
Эффективное управление памятью, процессорными ядрами и ввод-выводом является неотъемлемой частью оптимизации. Минимизация задержек при доступе к ресурсам способствует соблюдению временных ограничений.
Разработка программно-аппаратных комплексов в реальном времени - это сложный процесс, требующий совокупности знаний в области программирования, архитектуры вычислительных систем и оптимизации. Важно стремиться к балансу между производительностью и надежностью, учитывая специфику конкретной области применения. Оптимизация, как по алгоритмам, так и по аппаратной части, является ключевым моментом в обеспечении высокой эффективности программно-аппаратных комплексов в реальном времени.
Список использованной литературы:
1. Roger Woods, John McAllister, Gaye Lightbody. FPGA-Based Implementation of Signal Processing Systems -2011
2. Jonathan Valvano. Embedded Systems: Introduction to Arm Cortex-M Microcontrollers - 2012
3. Avizienis, A. The N-Version Approach to Fault-Tolerant Software // IEEE Trans. Soft. Eng. - 1985
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., Музлова А.Д., 2024
УДК 004.7
Черемисин Д.Г.,
Бакалавр,
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Мкртчян В.Р.
Бакалавр,
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи Музлова А.Д. Бакалавр,
МГТУ им. Н.Э. Баумана (Мытищинский филиал), Московская обл., г. Мытищи
ПРИМЕНЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА В АВТОМАТИЗАЦИИ ПРОИЗВОДСТВА
Аннотация
Применение искусственного интеллекта в автоматизации производства приводит к созданию умных систем мониторинга, оптимизации процессов и интеллектуального управления ресурсами, улучшая эффективность и качество производства. Роботизация, аналитика данных и инновационные методы управления запасами играют ключевую роль в трансформации промышленной сферы, обеспечивая переход к более эффективному и устойчивому будущему.
Ключевые слова
Искусственный интеллект, автоматизация производства, системы мониторинга и управления, роботизация, автономные системы, прогнозирование, оптимизация, управление запасами
Искусственный интеллект (ИИ) стал ключевым элементом технологической революции, которая охватывает все сферы нашей жизни. Одной из областей, которая претерпевает значительные изменения благодаря применению ИИ, является автоматизация производства. Искусственный интеллект трансформирует промышленность, увеличивая эффективность, снижая затраты и повышая качество производства [1].
Одним из важных направлений применения искусственного интеллекта в производстве является создание продвинутых систем мониторинга и управления. Системы машинного зрения позволяют мгновенно анализировать большие объемы данных, контролировать качество продукции и обнаруживать дефекты на ранних стадиях производства. Это существенно сокращает количество брака и улучшает общую эффективность.
Искусственный интеллект играет ключевую роль в развитии роботизированных систем и автономных технологий в производстве. Роботы, оснащенные алгоритмами машинного обучения, способны адаптироваться к изменяющимся условиям, оптимизировать свою работу и сотрудничать с людьми в рабочей среде [2]. Это не только повышает производительность, но и снижает риск несчастных случаев на производстве.
Аналитика данных, поддерживаемая искусственным интеллектом, позволяет предсказывать потребление ресурсов, оптимизировать производственные процессы и минимизировать затраты [3]. Системы машинного обучения способны выявлять тенденции и предоставлять рекомендации по оптимизации производственных циклов, что приводит к экономии времени и ресурсов.
Искусственный интеллект стал незаменимым инструментом в управлении запасами. Алгоритмы прогнозирования спроса и оптимизации запасов позволяют предотвращать дефициты и избытки, поддерживая баланс между спросом и предложением. Это существенно снижает потери от неэффективного управления запасами и улучшает общую экономическую эффективность предприятия.
С развитием технологий ИИ можно ожидать еще более глубокие трансформации в области автоматизации производства. Это может включать в себя более сложные системы совместной работы между роботами и людьми, расширенное использование технологий виртуальной и дополненной реальности, а также более высокую степень автоматизации в управлении производством.
Искусственный интеллект становится частью современной промышленности, изменяя традиционные методы производства и повышая его эффективность. Применение ИИ в автоматизации производства не только улучшает процессы, но и создает новые возможности для инноваций. Этот переход к "умным" системам производства обещает изменить современную промышленность, и способствовать её более устойчивому и эффективному развитию.
Список использованной литературы:
1. Доржиева В.В. Цифровизация промышленности: роль искусственного интеллекта и возможности для России // Вопросы инновационной экономики. - 2022. - Т. 12, № 4. - С. 2383-2394.
2. Орешина М.Н. Применение искусственного интеллекта в инновационной деятельности промышленных предприятий// E-Management. - 2021. - Т. 4, № 1. - С. 29-37.
3. Sung Wook Kim, Jun Ho Kong, Sang Won Lee & Seungchul Lee. Recent Advances of Artificial Intelligence in Manufacturing Industrial Sectors: A Review. International Journal of Precisión Engineering and Manufacturing. -2022. - №23. - Р. 111-129.
© Черемисин Д.Г., Мкртчян В.Р., Музлова А.Д., 2024
