Організація та управління бізнес-процесами промислових підприємств на основі штучного інтелекту

Abstract

Зростаюче використання штучного інтелекту (ШІ) та машинного навчання (ML) в металургійній галузі відкриває нові можливості для підвищення ефективності виробництва, оптимізації процесів і вдосконалення управління ресурсами. На основі сучасних досліджень та практичних прикладів розглянуто роль ШІ та ML у досягненні стійкого розвитку металургійного сектору, зокрема через покращення моніторингу якості та форми виробів, підтримку технічного обслуговування обладнання та оптимізацію матеріальних властивостей. Інтеграція розумного обслуговування та концепцій Індустрії 4.0 сприяє підвищенню енергоефективності, ефективному використанню ресурсів та зменшенню впливу на навколишнє середовище, що відповідає Цілям сталого розвитку ООН до 2030 року та Європейському зеленому курсу, запущеному у 2020 році. Водночас існують як технологічні, так і нетехнологічні бар’єри для повноцінного впровадження ШІ у металургійну галузь, зокрема обмеження в інфраструктурі, потреба в розвинених обчислювальних ресурсах, а також питання кібербезпеки та довіри до ШІ-рішень. Важливим аспектом залишається інвестиція в «людський капітал» через підвищення кваліфікації працівників, запровадження навчальних програм та залучення молодих спеціалістів, оскільки ефективне використання ШІ вимагає нових компетенцій та міждисциплінарних знань. Аналіз також відзначає, що інноваційні рішення, такі як розробка софт-сенсорів, моделювання поведінки матеріалів і прогнозування механічних властивостей за допомогою алгоритмів ML, можуть заповнити прогалини в існуючих знаннях і покращити керування ресурсами на всіх етапах виробничого циклу. Впровадження ШІ у металургії має потенціал сприяти циркулярній економіці та промисловому симбіозу, що підвищує сталість галузі, забезпечуючи не лише економічні, але й екологічні та соціальні вигоди для всього суспільства.