Rixsiboyev Nozimbek Abdurasul oʻgʻli
- Marketing jurnal 6-son
- 2 июл. 2025 г.
- 2 мин. чтения
SANOAT ISHLAB CHIQARISHIDA SUNʼIY INTELLEKT ASOSIDA JARAYONLARNI OPTIMALLASHTIRISH
Rixsiboyev Nozimbek Abdurasul oʻgʻli
Tashkent International University
mustaqil izlanuvchisi
E-mail: nozimbekrikhsiboyev@gmail.com
Annotatsiya
Ushbu maqolada sanoat ishlab chiqarishida sunʼiy intellekt (SI) texnologiyalari asosida jarayonlarni optimallashtirish masalalari tadqiq qilingan. Tadqiqotda nazariy tahlil, xalqaro amaliyotlarni qiyosiy oʻrganish hamda mashinali oʻrganish, chuqur oʻrganish, kuchaytiruvchi oʻrganish va genetik algoritmlar kabi SI optimizatsiya usullarining samaradorligini baholash metodlari qoʻllanilgan. Natijalar shuni koʻrsatadiki, SI asosidagi optimizatsiya tizimlari ishlab chiqarish parametrlarini real vaqt rejimida sozlash, resurslardan samarali foydalanish, energiya sarfini kamaytirish va mahsulot sifatini barqarorlashtirish imkonini beradi. Xalqaro tajriba misolida BMW, BASF, Intel va Bosch kabi yetakchi sanoat korxonalarining SI optimizatsiya amaliyotlari tahlil qilinib, ularning erishgan natijalari ochib berilgan. Sanoat jarayonlarini optimallashtirishda SI ni joriy etishning asosiy bosqichlari, texnik talablari va kutilayotgan iqtisodiy samara asoslab berilgan.
Kalit soʻzlar: Sunʼiy intellekt, jarayonlarni optimallashtirish, ishlab chiqarish, mashinali oʻrganish, kuchaytiruvchi oʻrganish, genetik algoritmlar, raqamli egizaklar, real vaqt optimizatsiyasi, parametrlarni sozlash, energiya samaradorligi, Sanoat 4.0, aqlli ishlab chiqarish, jarayon nazorati, adaptiv boshqaruv.
Аннотация
В данной статье рассматриваются вопросы оптимизации производственных процессов на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) в промышленном производстве. В исследовании используется теоретический анализ, сравнительное изучение международной практики и методы оценки эффективности методов оптимизации на основе ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, обучение с подкреплением и генетические алгоритмы. Результаты показывают, что системы оптимизации на основе ИИ позволяют корректировать параметры производства в реальном времени, эффективно использовать ресурсы, снижать энергопотребление и стабилизировать качество продукции. На примере международного опыта анализируются методы оптимизации на основе ИИ ведущих промышленных предприятий, таких как BMW, BASF, Intel и Bosch, и раскрываются их результаты. Обосновываются основные этапы внедрения ИИ в оптимизацию промышленных процессов, технические требования и ожидаемые экономические выгоды.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, оптимизация процессов, производство, машинное обучение, обучение с подкреплением, генетические алгоритмы, цифровые двойники, оптимизация в реальном времени, настройка параметров, энергоэффективность, Индустрия 4.0, интеллектуальное производство, управление процессами, адаптивное управление.
Abstract
This article examines the optimization of production processes using artificial intelligence (AI) technologies in industrial manufacturing. The study utilizes theoretical analysis, a comparative study of international practices, and methods for evaluating the effectiveness of AI-based optimization methods, such as machine learning, deep learning, reinforcement learning, and genetic algorithms. The results demonstrate that AI-based optimization systems can adjust production parameters in real time, efficiently utilize resources, reduce energy consumption, and stabilize product quality. Using international experience as examples, the article analyzes AI-based optimization methods from leading industrial companies, such as BMW, BASF, Intel, and Bosch, and presents their results. The key stages of implementing AI in industrial process optimization, along with technical requirements and expected economic benefits, are substantiated.
Keywords: Artificial intelligence, process optimization, manufacturing, machine learning, reinforcement learning, genetic algorithms, digital twins, real-time optimization, parameter tuning, energy efficiency, Industry 4.0, smart manufacturing, process control, adaptive control.
Комментарии