Rixsiboyev Nozimbek Abdurasul oʻgʻli
- Marketing jurnali 2025 yil, 8-son
- 4 сент. 2025 г.
- 2 мин. чтения
SANOAT KORXONALARI ISHLAB CHIQARISH JARAYONLARIDA SUNʼIY INTELLEKTDAN SAMARALI FOYDALANISH
Rixsiboyev Nozimbek Abdurasul oʻgʻli
Tashkent International University
mustaqil izlanuvchisi
E-mail: nozimbekrikhsiboyev@gmail.com
Annotatsiya
Ushbu maqolada sanoat korxonalarida ishlab chiqarish jarayonlarini optimallashtirish maqsadida sunʼiy intellekt (SI) texnologiyalarini qoʻllash masalalari tadqiq qilingan. Tadqiqotda nazariy tahlil, xalqaro amaliyotlarni qiyosiy oʻrganish hamda mashinali oʻrganish, chuqur oʻrganish, kompyuter koʻrish va tabiiy tilni qayta ishlash kabi SI vositalari samaradorligini baholash usullari qoʻllanilgan. Natijalar shuni koʻrsatadiki, SI texnologiyalarini toʻgʻri qoʻllash sanoat korxonalarida ishlab chiqarish samaradorligini oshirish, nosozliklarni bashorat qilish, sifat nazoratini yaxshilash va xarajatlarni kamaytirish imkonini beradi. Xalqaro tajriba misolida Germaniya, AQSh, Xitoy va Janubiy Koreyadagi yetakchi sanoat korxonalarining SI qoʻllash amaliyotlari tahlil qilinib, ularning ustunlik jihatlari ochib berilgan. Sanoat korxonalarida SI ni rivojlantirishda asosiy eʼtibor maʼlumotlar sifatini taʼminlash, mutaxassislarni tayyorlash va bosqichma-bosqich joriy etish strategiyasiga qaratilishi lozimligi asoslab berilgan.
Kalit soʻzlar: Sunʼiy intellekt, sanoat korxonalari, ishlab chiqarish jarayonlari, mashinali oʻrganish, chuqur oʻrganish, kompyuter koʻrish, bashoratli texnik xizmat, sifat nazorati, Sanoat 4.0, raqamli transformatsiya, aqlli ishlab chiqarish, avtomatlashtirish, optimallashtirish, maʼlumotlar tahlili.
Аннотация
В данной статье рассматривается применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) для оптимизации производственных процессов на промышленных предприятиях. В исследовании используется теоретический анализ, сравнительное изучение международной практики и методы оценки эффективности инструментов ИИ, таких как машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка. Результаты показывают, что правильное применение технологий ИИ позволяет промышленным предприятиям повышать эффективность производства, прогнозировать отказы, улучшать контроль качества и снижать затраты. На примере международного опыта анализируются практики применения ИИ ведущими промышленными предприятиями Германии, США, Китая и Южной Кореи и выявляются их преимущества. Утверждается, что основное внимание при развитии ИИ на промышленных предприятиях должно быть сосредоточено на обеспечении качества данных, подготовке специалистов и стратегии поэтапного внедрения.
Ключевые слова: Искусственный интеллект, промышленные предприятия, производственные процессы, машинное обучение, глубокое обучение, компьютерное зрение, предиктивное техническое обслуживание, контроль качества, Индустрия 4.0, цифровая трансформация, интеллектуальное производство, автоматизация, оптимизация, анализ данных.
Abstract
This article examines the application of artificial intelligence (AI) technologies to optimize production processes in industrial enterprises. The study utilizes theoretical analysis, a comparative study of international practices, and methods for evaluating the effectiveness of AI tools such as machine learning, deep learning, computer vision, and natural language processing. The results demonstrate that the proper application of AI technologies enables industrial enterprises to improve production efficiency, predict failures, improve quality control, and reduce costs. Using international experience as examples, the article analyzes the application of AI by leading industrial enterprises in Germany, the United States, China, and South Korea, identifying their advantages. It is argued that the primary focus of AI development in industrial enterprises should be on ensuring data quality, training specialists, and a phased implementation strategy.
Keywords: Artificial intelligence, industrial enterprises, production processes, machine learning, deep learning, computer vision, predictive maintenance, quality control, Industry 4.0, digital transformation, smart manufacturing, automation, optimization, data analysis.
Комментарии