РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И УПРАВЛЕНИЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ ПРОИЗВОДСТВЕННЫХ СИСТЕМ

Сунь Хуэй, Чжуан Синьтун

В данной статье рассматривается проблема разработки моделей прогнозирования и управления для автоматизированных производственных систем. Актуальность темы обусловлена необходимостью повышения эффективности и оптимизации производственных процессов в условиях динамично развивающейся промышленности. Целью исследования является создание комплексной методологии моделирования и управления автоматизированными производственными системами, учитывающей множество факторов и обеспечивающей высокую точность прогнозирования. В работе применяются методы математического моделирования, теории управления, компьютерного моделирования и анализа данных. Разработана многоуровневая архитектура системы управления, включающая модули сбора и предобработки данных, идентификации параметров модели, прогнозирования и оптимизации управляющих воздействий. Предложен новый подход к построению моделей прогнозирования на основе комбинации методов машинного обучения и экспертных знаний, позволяющий учитывать как количественные, так и качественные характеристики производственного процесса. Проведена серия вычислительных экспериментов на реальных данных производства электронных компонентов, подтвердившая эффективность разработанных моделей и алгоритмов. Результаты показали, что точность прогнозирования ключевых показателей производства повысилась на 12-18% по сравнению с традиционными методами, а время переналадки оборудования сократилось на 20-25%. Предложенная методология может быть адаптирована для широкого спектра автоматизированных производственных систем и позволяет значительно повысить эффективность их функционирования.

Ключевые слова:автоматизация производства, модели прогнозирования, управление производственными системами, оптимизация, машинное обучение, анализ данных