AN OVERLAY MODEL FOR INTEGRATING A STACK OF DIGITAL INTELLIGENT SOLUTIONS FOR ASSESSING KEY PERFORMANCE INDICATORS OF PRODUCTION
Abstract
Общество с ограниченной ответственностью «Открытый код», Самара, Российская ФедерацияСовременные промышленные производственные предприятия испытывают потребность в эффективных цифровых решениях, обеспечивающих комплексный подход к мониторингу эффективности производства.Цель настоящего исследования заключается в разработке оверлейной модели интеграции стека цифровых интеллектуальных решений для оценки ключевых показателей эффективности производственного процесса.Оверлейная модель предполагает выделение виртуальных слоев, которые накладываются последовательно друг на друга в ходе расчета показателей.Каждый из виртуальных слоев отвечает за обработку данных, сгруппированных по требуемому обработчику, с применением соответствующих цифровых интеллектуальных технологий.Каждый слой модели не только обрабатывает данные и формирует показатели, но и использует эти показатели для принятия решений, которые влияют на последующие слои.Возможность выбора и применения различных цифровых технологий на каждом слое позволяет адаптироваться под конкретные задачи и условия производства.Предложенная оверлейная модель реализована на базе цифровой платформы интегрального мониторинга.Реализация модели порождает новый класс программного обеспечения, интегрирующий в единой информационной среде возможности аналитических систем и систем поддержки принятия решений, задействуя технологии компьютерного зрения и искусственного интеллекта при необходимости.Предложенные в работе решения могут использоваться на промышленных предприятиях для повышения оперативности и качества мониторинга показателей эффективности производства.
Fields of Study & Subjects
Digital Transformation in Industry
Impact of AI and Big Data on Business and Society
Management and Optimization Techniques
Publication details
- Journal / source
- Современные наукоемкие технологии (Modern High Technologies)
- Issue
- №2 2026
- Pages
- 10–16
- Publication date
- 1 January 2026
- Language
- RU